基于ILA—LQR—PID的田间智能作业车路径跟踪控制

来源：中国农机化学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：苗凯, 任力生, 王芳

单位：1. 河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定，071001；2. 河北省农业大数据重点实验室，河北保定，071001

摘要：智能车辆在田间行驶作业时，常因地面湿滑，摩擦力系数低出现滑移现象。为改善田间智能作业车辆工作效率，减少在湿滑路面上滑移情况，并针对控制算法参数难以确定问题，提出一种逻辑优化算法（ILA），确定LQR—PID控制器参数的控制方法ILA—LQR—PID对路径进行跟踪控制的策略。首先建立智能车辆动力学模型，设计前馈LQR横向跟踪控制器、PID纵向速度跟踪控制器、转向滑移控制器和制动滑移控制器，并通过逻辑优化算法ILA对各控制器核心参数进行确定。为验证策略的可行性，通过MATLAB/Simulink和Carsim进行联合仿真试验，结果表明：在车速10 km/h、摩擦力系数0.9情况下，ILA—LQR—PID算法策略相比于原始LQR—PID和浣熊优化算法（COA）确定控制器参数的控制方法COA—LQR—PID，平均速度误差、最大横向误差和到点误差分别降低88.1%、85.8%、98.6%和6%、41.1%、57.3%；在车速10 km/h、摩擦力系数0.3情况下，分别降低61.1%、76.9%、97.7%和28.5%、36.3%、58.2%；在车速30 km/h、摩擦力系数0.9情况下，分别降低44.8%、92.2%、99.1%和26.9%、77.8%、91.5%。误差均为厘米级，能够满足田间作业要求，为智慧农业提供技术支持。

关键词：田间智能作业车,路径跟踪,LQR控制,PID控制,逻辑优化算法

基金资助：河北省省级重点研发计划项目（19220119D）