植物工厂中移动平台导引系统的路径校正控制方法研究

植物工厂中移动平台导引系统的路径校正控制方法研究高 振 铭1， 徐 丽 明1， 李 超1， 邢 洁 洁1， 刘 文1， 史 丽 娜1， 卜 云 龙2( 1 中 国 农业大学 工学院 ， 北京 100083; 2 北京京鹏环球科技股份有限公司 ， 北京 100094 )摘 要 : 在植物工厂的物料自动化运送中 ， 自动导航系统非常重要 。为此 ， 针对移动平台在行驶过程中出现偏离误差较大的问题 ， 采用磁感应传感器搭建导航系统 ， 并对采样信号进行插值处理 ， 并采用模糊控制方法 。通过Simulink 对信号采集过程进行仿真分析与优化 ， 得到了较为合理的模糊控制算法 ， 建立了一套路径校正的系统 。利用 STM32 系列单片机搭建了控制系统 ， 并进行了道路行驶试验 。试验结果表明 : 该系统能够对行驶路径进行校正和追踪 ， 模糊校正的直线行驶能力提高了 20 13% ， 稳定性提高了 17 24% ， 均值直线行驶偏差 控制在5mm 以内 ， 具有较高的精度和稳定性 。关键词 : 植物工厂 ; 移动平台 ; 磁导引 ; 路径校正 ; 模糊控制中图分类号 : S24 文献标识码 : A 文章编号 : 1003 188X( 2017) 12 0007 080 引 言植 物 工厂化立体化装备已经逐渐成为国际公认的农作物培养设施 ， 物流化 、无人化和自动化的物料搬运机器装备是植物工厂自动化系统中的关键技术之一 。在物料运输方面 ， 欧阳平等 1研究了山地果 园 牵引式双轨运输机断绳制动装置 ， 并进行试验 ， 克服了现有山地果园轨道运输机无法搬移 、户外施工难度大 、批量生产困难和设备利用率低等问题 。李善军等 2研究了自走式双轨 道山地果园运输机 ， 实 现了山地果园中运输果实 、肥料等 ， 也可搭载喷雾机或修剪机械等进行作业 。权龙哲等 3研究了狭闭空间内苗盘物流化搬运机器 人 运动规划与试验 ， 实现了植物工厂的秧苗盘的运输 。以上研究多利用轨道实现物料搬运作业 。由于植物工厂物料输送具有对接精度要求高 、行驶位置灵活等特点 ， 本文设计了植物工厂的移动平台 。该移动平台的直线行驶平稳度高 ， 为秧苗盘精确对接提供了重要的基础 。对植物工厂进行路径规划的同时 ， 考虑到所处环境能够提供的条件 ， 避免环境产生的外界干扰 。因此 ， 试验样机采用了磁导引的方收稿 日期 : 2016 10 17基金项目 : 国家高技术研究发展项目 ( 2013AA103002 1)作者简介 : 高振铭 ( 1992 ) ， 男 ， 黑龙江佳木斯人 ， 硕士研究生 ，( E mail) 304239453 qq com。通 讯 作者 : 徐丽明 ( 1969 ) ， 女 ， 山东蓬莱人 ， 教授 ， 博士生导师 ，( E mail) xlmoffice 126 com。式进行信号采集 。针 对 植物工厂移动平台在行驶过程中会出现偏离其路径的问题 ， 为减小偏离误差 ， 结合数学运动模型 ， 在转动瞬心和偏离角之间建立数学模型 ， 采用模糊控制器及 Simulink 进行仿真 ， 对输出的跟踪性进行一定的优化 ， 并在实体上进行检验 ， 以期能够提高直线行驶的精确度和稳定性 。1 植物工厂移动平台运动学分析11 植物工厂移动平台作业要求植物工厂是一 种 新型科技高度密集种植模式 ， 其采用标准化种植 ， 减少了工作量和作业强度 ， 提高了作业效率 ， 实现了农作物的周年生产 。本试验样机需要配合运送秧苗盘的机器 ， 能将机器运送过来的秧苗盘稳定地接收到移动平台上 ( 见图1) ， 移动平台需要在 20m 内的环境中实现高精度 的稳定行走 。图 2 为植物工厂内移动平台作业要求示意图 。其需要保证移动平台能够在精确的位置上停止 ，同时具有高度的双向直线行驶性 。此要求是为后续秧苗盘运动到秧苗架上提供重要保障 ， 确保秧苗盘能够稳定地 、精确地传送到秧苗立体栽培架上 ， 同时保证与其他装置进行对接 。12 移动平台的研制移动平台针对植物工厂的作业要求 ， 该移动平台包括驱动系统 、导航系统 、定位系统 、避障系统和上位机系统 ，如图 1 所示 。驱动部分由伺服电机构成 ， 采用 PWM控制模式和闭环控制 ， 保证行驶的稳定性 。导航部分采用磁导航方式 ， 保证双向行驶的平稳性 。定位系统72017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2017.12.002采用 FID 射频识别 ， 能够保证确定移动平台的实时位置 。避障系统采用超声波避障模式 ， 通信模式用 II2C 通 信 方式 。采用蓝牙通信系统 ， 保证有效通信范围在 60m 以内 。上位机系统采用 LABVIEW 控制界面进入上位机实时控制和监控 。图 1 移 动 平台三维图Fig1 3D map of mobile platform图 2 植 物工厂 内移动平台作业要求示意图Fig2 Plant space structure diagram13 移动平台的运动学分析为了确定移动 平 台的运动规律 ， 求得移动平台的运动轨迹 ， 即移动平台的运动学的正解 4， 对 于 预测分析机构的运行轨迹和运动状态的平稳性有重要的作用 ， 进而以此为基础进行优化程序 。在固定坐标系中 ， 设在一个采样的周期 内 ， 移动平台从第 n 个时刻 ( xn， yn， n) 状 态 变化到第 n + 1 个时刻 ( xn +1， yn +1，n +1) 状态 ， 从而确定各个采样周期的位置 。此 时 ， 行走机构的两个相应的位置为 ( An， On， Bn)和 ( An +1， On +1， Bn +1) 。设在 1 个采样周期内移动 平台的运行方位角增量为 ， 当 0 时 ， 所走 ds 可以近似看作弦长 。由图 3 及运动学关系可得行走机构中心点 o 的运动轨迹与两驱动轮速度关系为ds =( vr+ vl) t2( 1) =( vr+ vl) t2( 2)图 4 为移动平台的运动 模型的建立坐标系 。其中 : O 点为驱动轴中心点 ; A 点为转动瞬心 ; B 点为运动质心 ; Vl为 左 轮转动速度 ; Vr为右轮转动速度 ; d 为两驱动轮间距离 ; 为 移 动平台转动的角速度 ; v 为移动平台车体运动速度 ; a 为移动平台转动瞬心到距离其最近驱动轮的距离 。图 3 植 物 平台移动 t 的示意图Fig3 Platform mobile plant schematic图 4 植物平台车体运动示意图Fig4 Plant schematic platform body movement移动平台两驱动轮中点 O 的 速 度为82017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期vc= vo=vr+ vl2( 3)移动平台旋转平台为w =vr vld( 4)移动平台的数学运动模型为xc= vccos + hwsinyc= vcsin hwcos( 5)移动平台质心运动学方程为xc=vr+ vl2cos +h( vr vl)dsinyc=vr vl2sin +h( vr vl)dcos( 6)由此得到植物工厂移动平台的运动模型为o=xy=r2cos +hrdsinr2cos hrdsinr2cos hrdsinr2cos hrdsinrdw1w 2( 7)则移动平台在第 n +1 时刻的车体位姿为xn+1= xn+Tn+1TT12cosn( vr+ vl) 1dsinn( vr vl) dtyn+1= yn+Tn+1TT12sinn( vr+ vl) 1dcosn( vr vl) dtn+1= n+Tn+1Tn( vr+ vl) dt ( 8)此采样周期移 动平台转弯半径 ( 图 4 中 Oo 的距离 ) ， 其表示式为 =( vr+ vl) t2( 9)根 据正解分析 ， 在每个采样周期内 ， 移动平台车体位姿是驱动轮速度和时间的函数 ， 驱动器给定左右驱动轮的运行速度及运行时间 ， 即可确定移动平台下一时刻的位姿 ， 连续的位姿构成移动平台运动轨迹 。因此 ， 通过采样时间和左右轮转速 ， 确定了移动平台的转弯瞬心 。2 移动平台的引导系统设计自动导引车是 植 物工厂自动化技术的关键设备 ，导航系统为其核心组成部分 。由于植物工厂环境有较少的机械损伤 ， 本文采用磁带导引方式 5， 利用 磁感应信号实现导引 。21 磁信号传感器布局根据实际情况 ， 本文所选磁导航传感器长度为15cm， 内部 6 个磁感应传感器均匀分布 。传感器离地高度为 1 5cm， 磁条宽度为 3cm， 如图 5 图 7 所示 。其中 ， 标号 、和 表示传感器的检测通道 ， A、B、C、D 和 E 分别表示检测区域 。本文分为 3 种检测状况 ， 具体如下 :1) 传感器检测一路信号 ( 见图 5) : 仅有 A 感应区域检测到信号 ; 号传感器感应到磁条 ， 检测到信号 ;号 、号位置并没有检测到信号 。2) 传感器检测两路信号 ( 见图 6) : A、B 感应区域检测到信号 ; 号和 号传感器感应到磁条 ， 检测到信号 ; 号位置并没有检测到信号 。3) 传感器检测三路信号 ( 见图 7) : B、C、D 感应区域检测到信号 ; 传感器 号位置 、号位置和 号位置感应到磁条 ， 检测到信号 。图 5 传 感器检测一路信号Fig5 One sensor signals图 6 传感器检测两路信号Fig6 Two sensor signals92017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期图 7 传感 器检测三路信号Fig7 Three sensor signals22 信号的插值与编码道路中心检测与 插值 ， 磁导航检测通过磁传感器所产生的信号 ， 通过单片机 I/O 口输入 ， 所得到的是离散位置信号 ， 分辨率低 ， 存在较大的量化误差 。采用合理的控制策略可以减小量化误差的干扰 ， 但提高检测精度是消除误差的根本 。通过插值对空间位置进行细化 ， 本文通过合理选择磁条宽度和传感器相对地面的高度 ， 使相邻的两个磁感应传感器检测位置进行范围重叠 ， 从而提高检测精度 。线性插值磁导航信号检测编码图 ， 如图 8 所示 。图 8 线性插 值磁导航信号检测编码图Fig 8 Detection coding picture对采样不同信 号 进行编码 ， 通过方程式运算得到不同的数字 ， 将不同通道的信号进行编码 ， 并在线性插值处保证累加结果不会出现值相等 ， 避免判断错误 。通过实际检测 ， 每隔 1cm 就会产生不同的信号 。对于采样的信号 ， 需要进行模糊化处理 。实现模糊控制保证植物移动平台能够在保证精确的直线行驶度 。23 传感器偏离距离与瞬心角度之间的关系通过上文运动学的分析确定了旋转半径 与运行方位角增量 和信号采样周期 t 之间的数学关系 ( 公式 9) 。关于移动平台的直线行驶度问题 ， 应保证 t 无限趋近于 0， 但在实际当中检测到的 是离散变量 ， 是由传感器的定位精度和移动平台的中心与传感器之间距离来联合确定的 。根据实际情况 ， 移动平台中心到传感器的距离为 700cm， 可以计算出实际检测到的信号能得到偏移距离和偏移角度之间的关系 ，如表 1 所示 。其中 ， x 表示磁感应传感器偏移磁条中心线的距离 。表 1 偏移距离和角度之间的关系Table 1 Offset relationship between the distance and the offset angle偏移 磁条距离 x/cm Arctan( x/700) /( )1 00143 0818 52 00126 1636 63 00428 2454 04 00571 3270 55 00713 4085 66 00855 4899 17 00977 5710 6根 据 实际情况 ， 要保证车的直线行驶度 ， 需要保证传感器偏移磁条距离 x 在 1cm 以内 ， 保证 不大于 0 818 5。t 信号采样周期考虑到 3 点因素 : 伺服电机改变速度的响应速度 。响应速度是指采样一次信号的时间需要高于加速度达到稳定周期 ， 否则在调速范围内会不稳定 ; 单片机采样之后处理一次采样数据所需要的时间 ; 传感器自身反应的频率 。采样一次信号的时间应当大于以上处理中所消耗的时间 ， 需要对实际电机的反应情况和程序进行调试 ， 从而确定 t 的取值范围 。24 模糊控制器设计以及 Simulink 仿真241 模糊控制的原理与流程模糊控制具体原理如下 : 利用单片机产生的中断采样获取被控量的精确值 ， 然后将采样值与目标值比较后得到误差信号 E， 此误差信号 E 作为模糊控制器的一个输入量 ， 把误差信号 E 的精确量进行模糊量化变成模糊量 。误差 E 的模糊可用相应的模糊语言表示 ， 得到误差 E 的模糊化形成一个子集 ， 然后通过 e和模糊控制规则 ( 模糊算子 ) 根据推理的合成规则进行模糊决策 ， 得到模糊控制量 u。012017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期模糊控制器的输 入通过模糊化控制输出的求解 ，作为模糊控制器的输入接口 ， 其作用是将真实的确定量转换为一个模糊矢量 6。对 于 一个模糊输入量 ， 图8 对其相关的编码表进行模糊化处理 。表 2 为模糊化后的数据表 ， 表 3 为 E 表误差分析表 ， 将上述的 15 种不同的信号模糊处理为 6 类信号 ， 对模糊子集进行划分 。表 2 信号 采集编码表Table 2 Signal acquisition code table信 号 通道 一 二 三 四 五 六一路信号 1 2 13 24 35 46两 路 信号 3 15 37 59 81三路信号 16 39 72 105表 3 E 表 误 差分析表Table 3 E Error analysis table信号 通道 一 二 三 四 五 六一路信号 36 35 24 13 2 46两路 信号 21 24 0 13 2三路信号 21 2 35 68针对磁导引的 物 理模型 ， 将一系列的模糊控制规则转化为一个查询表 ， 通过程序编程转换为数组表 ，通过程序遍历 ， 查找对应数据 。这种模糊控制极其简单 ， 使用方便 。为了实现实际当中的连续域到有限整数离散域的转换 ， 引入量化因子 Ke和 比 例因子 Ku 7。242 模糊控制器的设计1) 模 糊 控制器的结构 。首先确定模糊控制器的结构 。为了得到良好的控制性能 ， 检测磁导航偏移误差 e 和误差变化 ec， 控制量只有一个 ， 电机的转速 脉冲调节制的宽度来调节电机的速度 5。因 此 ， 模 糊控制器采用两输入单输出的二维结构 ， 如图 9 所示 。图 9 模 糊 控制器的流程图Fig9 Flow chart fuzzy controller use2) 确 定 语言变量 。需要确定检测磁导航偏移误差 e、误差变化 ec 和输出量控制 PWM 方波脉宽信号等语言变量 ， 从而控制电机转速 6。( 1) 设 定 理想行驶位置为 position_0， 实际位置为position， 则位置误差为 e = hd d， 其语言变量为 E， 论域 X = 3， 2， 1， 0， + 1， + 2， + 3 ， 论域上的模糊子集是 Ai( i = 1， 2， 3， ， 7) 。相 应 语言值为 负大( NB) ， 负中 ( NM) ， 负小 ( NS) ， 零 ( Z) ， 正小 ( PS) ， 正中 ( PM) ， 正大 ( PB) ， 分别表示当前位置 Position 相对设 定值 Position0 为 : “极左偏 ”“很左偏 ”“偏左 ”“正好 ”“偏右 ”“很右 偏 ”“极右偏 ”。( 2) 磁导航系统误差前后两次采样值的变化量是ec = e2 e1 = ( position position1) ( position position2) =position2 position1 ， 取其语言变量为 ec， 论域为 Y = 2， 1， 0， +1， +2 ， 论域上的模糊子集是 Bj( j =1， 2， 3， 4， 5) 。相 应 语言值为 正大 ， 正小 ， 零 ， 负大 ， 负小 ， 分别表示当前水平方向位置变化 position2 posi-tion1 为 “快速 左偏 ”“左偏 ”“不变 ”“右偏 ”“快速右偏 ”。( 3) 系统输出量 u， 其语言变量为 U， 论域为 Z = 3， 2， 1， 0， +1， + 2， + 3 ， 论域上模糊子集 Ck( k =1， 2， 3， ， 7) 。相 应 语言值为 负大 ( NB) ， 负中( NM) ， 负小 ( NS) ， 零 ( Z) ， 正小 ( PS) ， 正中 ( PM) ， 正大 ( PB) ， 分别 表示 “脱离传感器范围 ， 并全部停止电机运转 ”“电机快速向左偏移 ”“电机 慢速向左偏移 ”“电机直线行驶 ”“电机慢速向右偏移 ”“电机 快速向右偏移 ”“脱离传感器范围 ， 并全部停止电机运转 ”。3) 确定语言值得隶属函数 。本文 采用 MatLab 的Fuzzy 的模糊控制控制箱 ， 提供了大量的模糊隶属函数 ， 然后对 E、EC、U 进行模糊函数的隶属规划 9( 见图 10) ， 得到 位置误差 E 隶属函数图 ( 见图 11) 及位置误差量变化 EC 隶属函数图 ( 见图 12) ， 并确立输出量U 隶属函数图 ( 见图 13) 。图 10 两输入单输出结构Fig10 Two input single output structure图 11 位置 误差 E 隶属函数图Fig11 Position error membership function diagram112017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期图 12 位置 误差量变化 EC 隶属函数图Fig12 Position error variation function diagram图 13 输 出 量 U 隶属函数图Fig13 Output membership function diagram4) 确定 模糊规则 。最常用的关系词 if then， also对于多变量的模糊控制系统还有 and 等 。本文采用结构为 if A and B then C 。本文采用系统输出误差和误差变化趋势来消除系统误差 ， 由模糊控制规则语句构成模糊模型 ， 确立模糊控制表 ( 见表 5) ， 生成输入输出变量隶属关系图 ( 见图 14) 和输入输出模糊规则关系图 ( 见图 15) ， 生成模糊控制器 ， 为下一步仿真优化做准备 。5) Simulink 仿真 。将模糊控制器编好之后 ， 进行模糊控制器的算法调试 ， 图 16 为控制仿真过程 。假设输入 sin 函数作为测试信号 ， 轨迹原始连续信号如图 17 所示 。进行轨迹跟踪 ， 将输入信号模糊化处理在解模糊输出 ， 并且不断优化参数 ， 如图 18 所示 。将信号传递给 STM32 单片机进行处理优化 ， 完成信号的输出 。3 移动平台的直线行驶性能试验31 试 验 目的测试移动平台采用模糊控制处理方式后的直线度行驶能力和横向行驶偏差范围 ， 是否满足秧苗盘对接的要求 。表 5 模糊规则控制表Table 5 Fuzzy control rule tableECUE NB( A1) NM( A2) NS( A3) ZO( A4) PS( A5) PM( A6) PB( A7)NB( B1) PB PM PM ZO NM NM NBNS( B2) PM PS PS ZO NS NS NMZO( B3) PM PM PS ZO NS NM NMPS( B4) PM PS PS ZO NS NS NM图 14 输入 输出变量隶属关系 图Fig14 variables affiliation diagram图 15 输入输出模糊规则关系图Fig15 Input output diagram of fuzzy rules212017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期图 16 利用 Simulink 的模糊控制仿真Fig16 Fuzzy control simulation based on Simulink图 17 采集 原始信号Fig17 Acquisition of the original signal图 18 采 集 信号模糊化处理Fig18 Fuzzy signal processing32 试验设备和试验方法试验采用所研发 的 移动平台 ( 见图 19) 和磁导航系统 ， 控制器采用意法公司的 STM32 芯片作为控制器 7， 行驶偏离装置通过 记号笔和铺在地面的白纸进行轨迹记录偏移状况 。试 验方法 : 对信号进行模糊化处理 ， 将 Simulink仿真优化的参数应用到控制器中 ， 验证实体运行时的直线行驶跟踪误差是否达到植物工厂的实际需求 。试验步骤如下 :1) 将仿真试验中上述确定的模糊控制规则整理 ，转换成 C 语言写入 STM32 控制器 ， 调试其中参数 。2) 将磁条在移动平台所处环境贴成直线长度为20m， 同时在磁条旁 10cm 处铺上同样长度的纸条 。3) 将记录笔固定在车上 ， 保证笔尖和地面接触良好 。4) 移动平台进行单方向循迹行驶 ， 笔迹画在地面铺的道路上 ， 将车直线行驶的痕迹进行记录 ; 停止笔画线 ， 将车退回起始点 ; 再次同一方向循迹行驶 ， 将笔划出行驶痕迹 。5) 将 4 次试验行驶的痕迹进行对比 ， 测量 4 次试验直线行驶偏离的距离 ， 并均匀设置 40 个点进行采样计算 ， 算出模糊校正的直线行驶偏差和常规校正的直线偏差 。图 19 磁导 航循迹Fig19 Magnetic navigation tracking33 试验结果与分析在移动平台上分 别以不同的车速跟踪直线路径 ，本试验采用速度为 1、2、2 5m/s， 行驶距离为 20m， 进行试验 。将引入模糊控制器进行追踪校正与常规校正追踪误差进行对比 ， 如表 6 所示 。图 20 为移动平台往返直线行驶记录笔画出的痕迹 。试验分析表明 : 采用模糊控制器的移动平台直线行驶度比常规直线偏差校正理想 ， 具有较好的鲁棒性 ; 将移动平台行驶偏差控制在偏差要求范围内 ， 同时偏差变化量要小于常规校正 ， 提高了系统的稳态精度 。通过试验记录的数据进行了直线行驶偏差和方差的数据对比 ， 在模糊校正情况下 ， 直线偏差在 5mm以内 ， 在跟踪直线路径时 、低速工况下 ， 移动平台表现出较好的追踪效果 。根据表 6 测得数据可知 : 模糊校正的直线偏差能力提高了 20 13% ， 稳定性提高了17 24%。本文设计的移动平台在行驶中具有跟踪误312017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期差小 、动 态响应快的特点 ， 能够较好地满足实际工作 要求 。表 6 追踪误差精度与稳定性对比均值方差表Table 6 Comparison of tracking error accuracy and stability车 速Vc/ms1直 线 偏差 ( 模糊校正 )均 值 /mm 方差 2/mm2直 线 偏差 ( 常规校正 )均 值 /mm 方差 2/mm210 29 23 49 2520 37 25 63 3025 42 24 67 32误 差 /方 差平均值 36 24 596 29图 20 移动平台直线行驶四次 试验痕迹Fig20 Moving platform straight line traces4 结 论1) 建 立 了植物工厂差速移动平台的运动学数学模型及偏离角度和速度之间的数学模型 ， 以便于模糊规则的建立与优化 ; 确立了传感器偏移磁条距离和瞬心旋转角度的非线性对应关系和相关的数学模型 。2) 采用磁感应传感器搭建导航系统 ， 提出一种线性插值法对信号采集的方法 ， 进行编码细分 ， 建立了一套模糊控制校正系统 ， 并对移动平台相对位置参数的提取进行改进 。在模糊控制算法中 ， 采用专家经验来确定参数 ， 存在很大的主观性和随意性 ， 因此将优化的模糊控制算法用到导航系统中 ， 通过计算机仿真 ， 并用 Simulink 进行优化 ， 证明了模糊算法在路径校正中具有实际可行性 。通过试验和参数拟合 ， 证明了此算法是有效的 。3) 用 STM32 作为控制系统 ， 将算法转换为实际程序进行室内试验 ， 使用 1、2、25m/s 等 3 种不同速度进行试验 。结果表明 : 对比原来的试验 ， 直线行驶能力与稳定度得到较大的提高 ， 直线行驶能力提高了 2013% ， 稳定性提高了 17 24% ， 均值直线行驶偏差控制在 5mm 以内 。本文的方法可满足移动平台导航的实时性和稳定性要求 ， 获得可靠的路径跟踪效果 。参考文献 : 1 欧 阳 玉平 ， 洪添胜 ， 苏建 ， 等 山地果园牵引式双轨运输机断绳制动装置设计与试验 J 农业工程学报 ， 2014( 18) :22 29 2 李 善 军 ， 邢军军 ， 张衍林 ， 等 7YGS 45 型自走式双轨道山地果园运输机 J 农业机械学报 ， 2011( 8) : 85 88 3 权 龙 哲 ， 申静朝 ， 奚德君 ， 等 狭闭空间内苗盘物流化搬运机器人运动规划与试验 J 农业机械学报 ， 2016( 1) : 5159 4 程 丽 丽 自主寻迹切割机器人控制系统研究 D 长春 : 吉林大学 ， 2009 5 仇成群 ， 刘成林 ， 沈法华 ， 等 基于 Matlab 和模糊 PID 的汽车巡航控制系统设计 J 农业工程学报 ， 2012( 6) : 197 202 6 周驰 东 ， 楼佩煌 ， 王辉 ， 等 移载式磁导航 AGV 关键技术研究 J 工业控制计算机 ， 2012( 1) : 4 8 7 周建 军 ， 张漫 ， 汪懋华 ， 等 基于模糊控制的农用车辆路线跟踪 J 农业机械学报 ， 2009( 4) : 151 156 8 郑 炳 坤 ， 赖乙宗 ， 叶峰 磁导航 AGV 控制系统的设计与实现 J 自动化与仪表 ， 2014( 3) : 6 10 9 赵学 观 ， 徐丽明 ， 何绍林 ， 等 玉米定向种子带恒张力卷绕系统自适应模糊 PID 控制 J 农业机械学报 ， 2015( 3) :90 96 10 卢 超 月 ， 夏继强 ， 叶呈洋 STM32 的磁导航自主导引车通用驱动器设计 J 单片机与嵌入式系统应用 ， 2015( 4) :68 71( 下 转 第 25 页 )412017 年 12 月 农 机 化 研 究 第 12 期non linear measurement errors Zero point output voltages of Voutwere increased with the increasing of vibrationstrength of tray， and measurement sensitivities were reduced when increasing the vibration frequency at same amplitudeThe proposed monitoring method has a good adaptability because the effect of seeds shape and mechanical properties onVoutcould be neglectedKey words: seeder; vibrating tray; seeds mass; real time monitoring( 上 接 第 14 页 )Abstract ID: 1003 188X( 2017) 12 0007 EAPath Correction Control Method for Mobile PlatformGuidance System in Plant FactoryGao Zhenming1， Xu Liming1， Li Chao1， Xing Jiejie1， Liu Wen1， Shi Lina1， Pu Yunlong2( 1 College of Engineering， China Agricultural University， Beijing 100083， China; 2 Beijing Jingpenghuanqiu PolytronTechnologies Inc， Beijing 100094， China)Abstract: Automatic navigation system is very important in the transportation of materials in plant factory For the mag-netic navigation system used in plant plant， the mobile platform in the process of moving will deviate from the error of，this paper of automatic guidance system for guiding module to improve established a path correction in the path planningsystem Through Simulink to simulation and analysis of the signal acquisition process The more reasonable of the fuzzycontrol algorithm， the control system was built using the STM32 microcontroller， through prototype testing were the actualroad driving test Experimental results show that the system calibration and tracking for moving path and tuning fuzzy line-ar driving ability improve 20 13% and improve stability of 17 24% ， mean linear travel deviation control in less than5mm， with high accuracy and stabilityKey words: plant factory; mobile platforms; magnetic guide; straight path correction; fuzzy control( 上 接 第 19 页 )Abstract ID: 1003 188X( 2017) 12 00015 EAA Study on Dynamic of Transmission Mechanism of Seedling TrayLi Shufeng， Cao Weibin， Tang Haiyang， Zhao Hongzheng， Liu Jiaodi， Li Hua( School of Mechanical Electrical Engineering of Shihezi university， Shihezi 832003， China)Abstract: Combination of the mechanism among the Crank rocker ， double rocker and the gear mechanism， whichhas a simple structure and reliable operation can achieve precise horizontal transmission of the seedling tray It is usuallyused for transporting of the seedling tray But owing to characteristics of the Quick return motion and repeated motion， which have made inevitable vibration and inertial force for the mechanism， It has made a great influence on the effect ofsmooth motion and working efficiency Therefore， this article have brought forward a kind of combination of the mecha-nism among the Crank rocker double rocker and the gear mechanism for the low upland transplanting seedlings and es-tablished the dynamic model of the mechanism Based on the the dynamic model， the force among the crank， connectingrods， rocker ， connection point has been analyzed A virtual model of transmission machine of the seedling tray was builtwith ADAMS， which has analyzed the dynamic characteristics in the process of working Using the above method， we canfind the cause of vibration， Additional counterweight adding up to the crank is beneficial to reduce some inertial force andto run smoothly， The dynamic analysis on the seedling tray would make a contribute to provide theoretical basis fo