摘要：栾世杰, 孙叶丰, 贡亮, 张凯. 基于MPC延时补偿器的农机多机器人编队行驶轨迹跟踪方法[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(3): 69-81.

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栾世杰, 孙叶丰, 贡亮, 张凯. 基于MPC延时补偿器的农机多机器人编队行驶轨迹跟踪方法[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(3): 69-81.

DOI：10.12133/j.smartag.SA202306013

LUAN Shijie, SUN Yefeng, GONG Liang, ZHANG Kai. Trajectory Tracking Method of Agricultural Machinery Multi-Robot Formation Operation Based on MPC Delay Compensator[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(3): 69-81.

基于MPC延时补偿器的农机多机器人编队行驶轨迹跟踪方法

栾世杰1， 孙叶丰2， 贡亮2*， 张凯3

（1.上海出版印刷高等专科学校，上海 200093，中国；2.上海交通大学 机械与动力工程学院，上海 200240，中国；3.南京信息工程大学 自动化学院，江苏南京 210044，中国）

摘要： ［目的/意义］农机装备尺寸大、行驶慢等特点，在路面归库作业过程中容易造成严重道路拥堵。因此，在多机协同过程中，编队行驶被认为是未来道路上行驶的主要方式。然而，目前农机自动驾驶技术停留在单机阶段，多农机之间的协同仍是制约中国农业规模化自主生产的主要瓶颈。为解决多车编队协同控制中通信延时的问题及其补偿策略，本研究基于一种模型预测控制器（Model Predictive Control, MPC）延时补偿器的农机多机编队行驶的轨迹跟踪方法。

［方法］以车联网技术为基础，聚焦多农机编队协同控制领域，针对控制器局域网总线（Controller Area Network, CAN）通信存在的延时问题而产生的横向控制精度差，基于线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）与MPC算法，设计了一种带有延时补偿的模型预测控制器，用于对通信延时进行补偿控制。最后对所提算法利用Carsim和Simulink软件进行联合仿真。

［结果和讨论］Carsim与MATLAB/Simulink可以有效兼容，实现软件与外部求解器的联合仿真。当延时步长d=5时，应用延时补偿，MPC反应速度更快，表现更为平滑；速度误差曲线响应更快，且能够逐渐稳定至零误差，没有出现振荡现象；1号车在较短时间内有效地变更车道，与头车保持在同一车道上。在更长的延时步长d=10情况下，未应用延时补偿的控制器表现出更显著的性能下降。即使在较高的延时条件下，应用延时补偿的MPC速度误差和纵向加速度仍然能够快速响应并逐渐稳定至零误差，避免了振荡现象。1号车的轨迹表明，延时补偿机制效果在极端延时条件下有所下降。

［结论］本研究所设计的编队算法能够使得多车完成多车变道形成队列并保持一定距离和一定速度。通信延时补偿控制算法使得带有加入延时的车辆能较好完成编队任务，实现稳定的横纵向控制，验证了本研究带有延时补偿的模型预测控制器的可行性。

关键词： 车联网技术；智能农机；多机协同；编队行驶；轨迹跟踪

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图1 农机编队协同行驶初始状态示意图

Fig. 1 Initial state schematic diagram of agricultural machinery convoy cooperative driving

图2 农机编队协同行驶最终状态示意图

Fig. 2 Final state schematic diagram of agricultural machinery convoy cooperative driving

图3 基于车联网技术的多车协同控制框架

Fig. 3 Multi-vehicle cooperative control framework based on vehicle to everything

图4 农机模型简化的自行车模型

Fig. 4 Simplified model of agricultural machinery to bicycle model

图5 农机稳态转向模型

Fig. 5 Steady-state steering model of agricultural machinery model

图6 阿克曼转向系模型

Fig. 6 Ackermann steering system model

图7 基于自行车模型的农机单车动力学模型

Fig. 7 Agricultural machinery dynamics model built in this research based on bicycle model

图8 MPC控制器原理

Fig. 8 Principle of MPC controller

图9 多车编队协作结构流程图

Fig. 9 Flowchart of multi-vehicle convoy collaboration structure

图10 控制量输入固定延时系统结构图

Fig. 10 Fixed delay system for control input

图11 延时步长d=5时农机采用与未采用延时补偿控制器情况

Fig. 11 Graph of velocity comparison results between with and without MPC model when d=5

图12 延时步长d=5时，农机采用与未采用延时补偿控制器情况下的速度误差及纵向加速度对比

Fig. 12 Velocity error and longitudinal acceleration comparison between with and without MPC model when d=5

图13 1号车延时步长d =5四车轨迹曲线

Fig. 13 Trajectory curves of four vehicles with delay step length d=5 for Vehicle 1

图14 延时步长d=10时农机采用与未采用延时补偿控制器情况下速度对比结果图

Fig. 14 Velocity comparison results graph between with and without MPC model when d=10

图15 延时步长d =10时农机采用与未采用延时补偿控制器情况下的速度误差及纵向加速度对比

Fig. 15 Comparison of velocity error and longitudinal acceleration between with and without MPC model when d =10

图16 1号车延时步长d = 10的4车轨迹曲线

Fig. 16 Trajectory curves of four vehicles with delay step length d = 10 for Vehicle 1

图17 带延时补偿4车轨迹曲线（d =5）

Fig. 17 Trajectory curves of a four-vehicle convoy with delay compensation （d =5）

图18 带延时补偿4车轨迹曲线（d =10）

Fig. 18 Trajectory curves of a four-vehicle convoy with delay compensation （d =10）

通信作者简介

贡亮 教授

贡亮，教授，上海交通大学博士生导师。长期在机械电子工程学科一线从事教学科研工作，研究方向为智能农机装备与农业机器人。面向高端农机装备国产化、自主化重大经济社会需求，瞄准智能农业装备感知、决策、控制基础理论与“卡脖子”核心技术潜心攻关，在无人驾驶农机、农业机器人、种业仪器装备研发方面取得重要进展。发表 SCI 论文43篇（一作14篇/通讯19篇， ESI 高被引1篇、 Wiley 十佳论文1篇，单篇最高他引141次） ,申请发明专利47件（PCT 国际专利 4 件），授权26件。主持自然科学基金面上项2项、农业部重大科技攻关课题1项、国家十四五重点研发计划子课题3项、上海市科委项目2项、上海市农委科技兴农子课题2项，揭榜英国皇家科学院全球挑战项目1项，主持英特尔、华为、联诚农机等校企合作项目6项，成果为国产农业装备的智能化升级发展做出了贡献，分获2022年上海市科技进步一等奖、农业部2021年神农中华农业科技进步一等奖。

来源：小宇看科技