论文解读——基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究

《基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究》是期刊《农业机械学报》在2020年7月3日网络首发的一篇论文。《农业机械学报》目前属于三类高质量期刊，是EI收录期刊，2019年复合影响因子3.078，综合影响因子2.047。

该论文的作者是张华强、王国栋、吕云飞、秦昌礼、刘林和宫金良，作者单位为山东理工大学。

这篇论文的主要研究目的是提高农机作业时直线行驶的精确性，研究基础是农机运动学模型和纯追踪模型。主要工作包括通过卡尔曼滤波平滑横向误差、航向误差解决GPS定位容易受到噪声干扰的问题，以及通过粒子群优化（Particle swarm optimization, PSO）算法实时确定纯追踪模型预瞄距离等。卡尔曼滤波较为传统，因此这篇论文的主要创新点是通过粒子群算法优化纯追踪模型的预瞄距离。

论文中采用经自动化改装的拖拉机进行了实验。实验车速为0.7m/s。从实验结果可知，改进后的控制器在直线跟踪的效果以及初始调整所需的距离等方面优于预瞄距离固定的控制器。

总而言之，这篇论文针对农机作业直线行驶这种特殊的无人驾驶工况，提出了一种基于粒子群优化预瞄距离的纯跟踪控制方法，取得了较好的实验效果。通过粒子群优化算法实时确定预瞄距离的方法，可以拓展到预瞄-LQR（Linear quadratic regulator）等前馈-反馈控制方法，对于其他工况的无人驾驶车辆路径跟踪控制具有较为重要的参考价值。