无人集材作业车辆的路径规划与轨迹跟踪控制方法研究

Unmanned vehicles reach the intended location through perceiving the environment by multi-sensors, autonomous path planning and precise path tracking. Compared with the unmanned driving on urban roads and highways, forest skidding roads are greatly influenced by natural environment (ground obstacles, surface condition, climate condition, etc), and lack of reference objects and map marks. This project aims at realizing the intelligent unmanned driving for skidding operation vehicles. Based on the previous research on the harvesting target identification and integrated navigation and location for mobile robots, using the global path planning on the demonstration learning and the local obstacle avoidance planning on multi-sensors information, the real-time paths planning method for multi-body skidding vehicles on the skidding road and operation paths planning method for hydraulic manipulator will be studied. The key problem of precise trajectory tracking control method for skidding vehicles in complex forest road will be studied. Using hardware-in-the-loop simulation system and the intelligent reconstructed prototype of the skidding vehicle, the experiments will be carried out for theoretic verification and design optimization to realize the efficient autonomous skidding operation and enhance intelligent level of forestry equipments.

无人驾驶车辆通过多传感器感知环境，自主规划和精确跟踪路径到达预定目标。与市区和高速公路的无人驾驶相比，林区集材道路缺乏参照物和地图标识，受自然环境(地面障碍、地表条件、气候条件等)的影响较大。本项目以实现集材作业车辆的智能化无人驾驶为目标，在前期开展的采育作业目标识别和移动机器人组合导航定位的研究基础上，采用基于示教学习的全局路径规划和融合多传感信息的局部避障规划方法，研究多车体的集材车辆在集材道上实时自主路径规划的策略，研究液压机械臂的作业轨迹规划方法，解决在林区复杂路况下集材车辆的路径精确跟踪控制的关键问题。分别采用半实物仿真系统和智能改造后的集材车辆样机，开展理论验证和设计优化的实验工作，以实现高效自主的集材作业，提升林业工程装备的智能化程度。

我国人工速生丰产林资源丰富，林业无人驾驶车辆作为高效的林区特种作业装备，应用市场前景广泛。林区环境复杂，集材道路曲折，存在不确定障碍，路况信息随采伐期变化，缺乏参照物和地图标识，目前主要靠人工完成林区作业。林区无人驾驶是智慧林业重要研究方向，无人驾驶集材车的使用有助于提高工作效率，降低生产成本，提高林区作业的安全性。. 本项目的研究内容以实现林区无人集材车辆自主作业为目标，针对林区无人集材车，提出适用于该特种作业车辆系统的路径规划方法，结合激光雷达与视觉相机下的环境感知，解决了无人拖车系统的环境感知与路径精确跟踪控制的科学问题。通过构建仿真系统与平台，开展实验，对所得的实验结果进行系统性归纳和总结，并优化设计方案，为林区无人集材车的自动化与智能化提供技术支持。. 本项目研究的重要结果包括：（1）搭建了无人集材车仿真实验平台，包括阿克曼底盘牵引车和四轮无动力拖车的平台机械结构设计、电机控制系统构建，激光雷达传感器、陀螺仪和视觉相机等的多传感器感知系统的搭建以及跟踪控制算法与系统研制。（2）针对无人集材车林区全局环境下的运动特征，提出了基于阿克曼底盘车辆的平滑路径规划算法研究。在此基础上，结合无人集材车的特殊多车体作业结构与欠驱动非线性系统，提出了一种无人集材车多车体协同轨迹规划策略。该策略能为无人集材车欠驱动系统的运动规划，轨迹预测与局部避障算法提供技术支持。（3）使用无人集材车仿真实验平台，通过多传感器搭载与融合完成了林区非结构化道路的感知与识别与对周围环境的检测与理解。通过室内与室外实验积累数据，优化与改进控制方法，获得了优化控制参数。. 本项目的研究是进一步提高林区集材装备工作效率的有效途径，可为我国林木采运装备智能化程度的提高提供理论和技术基石，是林业工程装备研究的新技术与新方法，具有重要的学术意义和应用价值。