本发明属于农业机械自动导航的，具体涉及一种基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法。
背景技术：
1、农业机械自动导航是智慧农业的关键技术之一，在农作物精准生产中起到着重要作用。在农机导航系统中，前轮转角检测装置和电动方向盘是其重要的动作执行部分，前轮转角是车辆状态反馈信息，通过控制电动方向盘，实现转向闭环控制。前轮转角的检测精度直接影响农机路径跟踪的精度和稳定性。因此，对拖拉机无前轮传感器转角估计的研究具有重要的意义。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，通过采用无前轮传感器的转角估计方法，本发明避免了传感器安装和维护的难题；同时速度补偿技术进一步提高了转角估计的准确性，使系统能够在不同工况下保持良好的性能。
2、为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
3、第一方面，本发明提供了一种基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，包括下述步骤：
4、基于armax模型构建农机转向模型，所述农机转向模型的输入为方向盘转速，输出为转向模型预测的转角速度；
5、利用所述转向模型得到预测的转角速度，并对转角速度进行积分后得到预测转角；
6、获取农机的运动学转角；
7、以所述运动学转角为观测值，通过预设的卡尔曼滤波器校正转角速度的积分误差，得到精确的转角估计值。
8、作为优选的技术方案，所述转向模型具体为：
9、采用armax模型来表示农机的转向模型，转向模型输入为方向盘转速，输出为转角速度ωδ,h(k)；
10、
11、式中，表示模型期望输出，即armax模型预测转角速度；
12、在实际过程中，转向模型的随机噪声序列不能被测量出来，实际使用时忽略掉噪声回归项，记e(k)＝c(z-1)ε(k)。
13、作为优选的技术方案，采用rls法来进行armax模型的参数拟合，拟合时目标数据向η(k)需要计算模型建模产生的随机噪声ε(k)，但是随机噪声不容易被测量，所以在拟合过程中计算出armax模型推算的转角速度估计值和实际测量转角速度之间的误差作为随机噪声。
14、作为优选的技术方案，采用贝叶斯信息准则对转向模型进行定阶。
15、作为优选的技术方案，所述运动学转角通过下述方式获得：
16、δkin为拖拉机的阿克曼虚拟转角，即拖拉机的运动学转角，设定转角中位为零位，左偏为正，右偏为负，根据角速度公式，利用横摆角速度ωz和后轮轴中心接地点速度vp推导出运动学转角：
17、
18、其中，拖拉机的横摆角速度ωz由ahrs测量获得，后轮轴中心接地点速度vp用bds-gnss天线速度结合拖拉机的姿态和角速度获得，从而计算得到拖拉机的运动学转角。
19、作为优选的技术方案，后轮轴中心接地点速度vp用bds-gnss天线速度结合拖拉机的姿态和角速度获得，计算公式如下：
20、
21、其中，
22、作为优选的技术方案，所述卡尔曼滤波器具体为：
23、定义滤波器的被估计状态量为前轮转角，方向盘转速结合armax模型预测出转角速度，前轮转角受方向盘角速度序列驱动，驱动激励由下列状态方程描述：
24、
25、式中，xk表示第k时刻的被估计状态；
26、ak，k-1表示tk-1至tk时刻的一步转移矩阵；
27、bk表示控制驱动矩阵；
28、wk表示方向盘转速-转角速度系统模型噪声，服从正态分布wk～n(0，q)；
29、δ表示估计的前轮转角；
30、δt表示滤波周期；
31、ωh，δ表示方向盘armax模型计算转角速度；
32、基于状态方程的结果得到运动学转角，以运动学转角作为量测更新，对状态向量估计进行修正，从而得到最优估计，提高模型的估计精度；
33、xk的量测方程为：
34、
35、式中，zk表示可观测状态；
36、hk表示量测矩阵；
37、vk表示转角量测噪声，服从正态分布vk～n(0，r)；
38、ωz表示车辆横摆角速度；
39、l表示车辆前后轮轴距；
40、vp表示车辆后轮轴中心接地点速度。
41、第二方面，本发明提供了一种基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计系统，应用于所述的基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，包括模型构建模块、积分模块、运动学转角获取模块和转角估计模块；
42、所述模型构建模块，用于基于armax模型构建农机转向模型，所述农机转向模型的输入为方向盘转速，输出为转向模型预测的转角速度；
43、所述积分模块，用于利用所述转向模型得到预测的转角速度，并对转角速度进行积分后得到预测转角；
44、所述运动学转角获取模块，用于获取农机的运动学转角；
45、所述转角估计模块，用于以所述运动学转角为观测值，通过预设的卡尔曼滤波器校正转角速度的积分误差，得到精确的转角估计值。
46、第三方面，本发明提供了一种农机设备，所述农机设备包括：
47、至少一个处理器；以及，
48、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
49、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法。
50、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现所述的基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法。
51、本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
52、(1)本发明提出了一种基于受控自回归滑动平均模型(armax)和卡尔曼滤波器的组合模型与速度补偿的拖拉机无前轮传感器转角估计方法。该方法通过armax模型准确描述拖拉机转向系统的非线性特性，结合卡尔曼滤波器的实时数据处理能力，对转向系统进行动态建模和估计。本发明避免了传感器安装和维护的难题，通过采用无前轮传感器的转角估计方法，减少了安装复杂性和维护成本。
53、(2)本发明通过速度补偿技术提高了转角估计的准确性，使系统在各种工况下都能保持良好的性能。
54、(3)本发明在不改变现有农机结构的前提下，提供了一种高效的转角估计方案，适用于现有农机的升级改造。
55、(4)本发明提供了可靠的前轮转角估计方法，减少了传统传感器易受损的问题，提高了系统的耐用性。
56、(5)本发明大大提高了农机导航系统的稳定性，通过精确的转角估计，增强了导航系统的可靠性和操作精度。
57、(6)本发明减少了传感器和线缆暴露在外的风险，避免了作物剐蹭和碰撞导致的传感器或线束损坏，提高了农机的作业连续性和安全性。
1.基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，所述转向模型具体为：
3.根据权利要求2所述基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，采用rls法来进行armax模型的参数拟合，拟合时目标数据向η(k)需要计算模型建模产生的随机噪声ε(k)，但是随机噪声不容易被测量，所以在拟合过程中计算出armax模型推算的转角速度估计值和实际测量转角速度之间的误差作为随机噪声。
4.根据权利要求2所述基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，采用贝叶斯信息准则对转向模型进行定阶。
5.根据权利要求1所述基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，所述运动学转角通过下述方式获得：
6.根据权利要求5所述基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，后轮轴中心接地点速度vp用bds-gnss天线速度结合拖拉机的姿态和角速度获得，计算公式如下：
7.根据权利要求1所述基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波器具体为：
8.基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计系统，其特征在于，应用于权利要求1-7中任一项所述的基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法，包括模型构建模块、积分模块、运动学转角获取模块和转角估计模块；
9.一种农机设备，其特征在于，所述农机设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的基于armax-kf与速度补偿的农机无前轮传感器转角估计方法。
