Elektrikli insansız tarım araçları (agrobot) ile farklı arazi spektrumlarında optimum toprak işleme için bir adaptif kontrol sistem tasarımı

Abstract

Elektrikli araçlar ile toprak işleme sırasında toprağın sertliği, taşlı olması ve önceden işlenip işlenmemiş olması gibi parametreler Agrobotların çekiş, toprak işleme ve enerji tüketimi dengesini etkilemektedir. Özellikle verimsiz toprak işleme işlemlerinde optimize edilmemiş bir sistem akü enerjisinde ve Agrobotun güç çekişinde önemli kayıplara neden olmaktadır. Dolayısıyla bir Agrobotun, tekerlek ve toprak işleme donanımı ile yüzey arasında meydana gelen değişiklikleri sürekli kontrol altında tutabilmesi önemlidir. Bu nedenle, bu tez çalışması, toprak işleme koşullarının değiştirilmesine uyarlanabilir olan çekiş gücünün korunması optimizasyonuna dayanan yeni bir kontrol algoritması önermektedir. Önerilen kontrol algoritmasına Toprak işleme için adaptif kontrol sistemi (TAKS) denir. Toprak işleme aleti olarak bir kültivatör baz alınmıştır. TAKS'ın en önemli parametresi olan kültivatörün toprağa dalma ve çekişi sırasında tekerlekte oluşabilecek kayma oranı hesaplanarak optimize edilmiş kontrol hızı belirlenir. Optimum kayma kontrolü için geleneksel PID denetleyicisi ve Bulanık Mantık tabanlı bir model geliştirilmiştir. Bulanık Mantık, toprak işlemede oluşan kayma hatasına bağlı olarak önceden ayarlanmış PID kazanımlarını yeniden ayarlamak için kullanılmıştır. Geliştirilen kontrol sistemi ilk olarak tank sürüş özellikli tasarlanan tarım aracını Agrobot için robot işletim sisteminde (ROS) modellenerek performans doğrulaması gerçekleştirilmiştir. Daha sonra tank sürüş özellikli araç prototip olarak üretilerek gerçek saha koşullarında deneysel olarak doğrulanmıştır.

During tillage with electric vehicles, parameters such as soil hardness, stoniness and whether it has been previously processed or not affect the balance of traction, tillage and energy consumption of Agrobots. Especially in inefficient tillage operations, an unoptimized system causes significant losses in battery energy and power draw of the Agrobot. Therefore, it is important for an Agrobot to be able to constantly control the changes that occur between the wheel and tillage equipment and the surface. Therefore, this thesis proposes a new control algorithm based on traction conservation optimization, which is adaptable to changing soil tillage conditions. The proposed control algorithm is called the adaptive control system for tillage (TACS). A cultivator is used as a tillage tool. Optimized control speed is determined by calculating the slip rate that may occur on the wheel during the plunging and pulling of the cultivator, which is the most important parameter of TACS. A traditional PID controller and Fuzzy Logic based model has been developed for optimum shift control. Fuzzy Logic is used to readjust the preset PID gains based on the slip error in tillage. The developed control system was first modeled in the robot operating system (ROS) for the agricultural vehicle Agrobot, which was designed with skid steer drive and performance verification was carried out. Later, the vehicle with skid steer driving capability was produced as a prototype and experimentally verified in real field conditions.