【摘 要】
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为实现梯田的无人机械化种植,以传统两轮式微耕机为实验平台,设计了自主耕作的无人微耕机。但在实际工作中该无人微耕机的自动转向控制器极易受复杂环境影响,导致控制精度严
【机 构】
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长春理工大学光电工程学院,中国科学院
【基金项目】
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服务机器人标准化检测与认证协同创新中心项目(编号:cstc2015yfpt_cyjsxt0008);重庆机器人技术研究院高端平台建设项目(编号:cstc2016yfpt_cyjsyjy0010)
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为实现梯田的无人机械化种植,以传统两轮式微耕机为实验平台,设计了自主耕作的无人微耕机。但在实际工作中该无人微耕机的自动转向控制器极易受复杂环境影响,导致控制精度严重下降。为提高控制器的适应性和实时性,采用逆模型-神经网络算法及模糊控制算法实现的双闭环控制方法,提高了控制器的抗干扰能力,降低了复杂环境对控制器的影响,提高了控制精度。结果表明,方波信号跟踪平均误差为0.1°,延时时间为0.28s,正弦信号跟踪平均误差为1.8°,三角信号跟踪平均误差为0.8°,满足农业环境应用要求。
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