CN103080860A - 被动拖曳工具的自动控制 - Google Patents

Abstract

本发明描述了一种用于被动拖曳工具的自动控制系统。所述系统提供了一种用于使用对自动驾驶仪控制的拖拉机的微移输入的拖曳工具的最优控制的策略。如由GNSS接收器所测量的工具的路径跟踪误差始终被校正为零。

Description

被动拖曳工具的自动控制

相关申请案

本申请为2008年10月2日提交的申请号为12/244,198、题为“Automatic Control of Passive,Towed Implements”的美国专利申请的部分接续案，其以引用方式并入本文。

技术领域

本公开涉及用于诸如精确农业的应用的被动拖曳工具的控制。

发明背景

美国的农场主经营超过2百万个农场，其大约覆盖10亿英亩土地且每年可产出数千亿美元的农作物。农场主每年在种子、肥料、化学品和燃料上花费数百亿美元。现代农场的经营较为复杂，精确性和效率可能对最终效益产生显著影响。根据USDA（美国农业部）的数据，最有效率的25％的美国玉米种植者花费大约1美元来种植一蒲式耳玉米，而效率最低的25％的种植者则花费3美元来种植相同量的玉米。

农场主提高效率的一种方法就是在耕作、喷药和收割作业中避免不必要的重叠。换句话说，他们避免在相同的区域上使自己的拖拉机和设备驶过两次。以80英亩的田地和在拖拉机后被拖曳的44英尺宽的喷雾器为例，以一系列的重叠轨道将喷雾器拖过田地。如果相邻喷雾器轨道间的重叠从两英尺减少到四英寸，则能减少4英亩的喷雾。可通过使用基于全球定位系统（GPS）的转向系统来引导拖拉机而达到这样的精确性。

诸如犁、松土机、圆盘、种植机、施肥机、条播机和其它设备的被动拖曳农具的精确控制还具有其它好处。它可以使机械在黑暗或充满灰尘的条件下的操作更加容易。操作者可以开得更快并减少驾驶压力。还可减少所使用的燃料和化学品的数量，从而节省金钱和保护环境。通过将重型设备保持在精确轨道上可避免土壤压实。

GPS技术（以及基于如俄罗斯的GLONASS和欧洲的GALILEO的其它全球导航卫星系统（GNSS）的系统）的进步使得能够非常准确地沿预定路径驾驶大型农用拖拉机。在首次工作一年后，拖拉机可返回至田地并遵循在一英寸之内的同样的轨迹。但是，被动拖曳工具的准确性并没有那么好。

被动拖曳工具没有自己的转向致动器。被动拖曳工具通过挂接装置附接至拖拉机并且拖拉机拉动其通过土地。该工具可能会由于多种原因，包括不对称的负荷（例如：一侧的土地比另一侧更难耕犁）或由于在斜坡上操作而导致的阻力，而偏离其预定路径。熟练的拖拉机操作者能够通过故意地操纵拖拉机离开期望路径来补偿偏离的工具，使得即使在拖拉机偏离工具时仍保持在路径上。然而，尽管操作者尽了最大的努力，该手动方法仍然是不精确的，其需要很长的时间和移动距离，并会导致操作者的疲劳。如果该“转离”的技术是自动化的且更精确时，则情况会更好。

现代拖拉机往往配备有基于GPS（或者，更一般地是GNSS）的自动驾驶仪系统。这些系统能够使得沿期望路径以高准确性驾驶拖拉机。此外，通常这类系统接受偏移命令。例如，可命令系统在所编程的路径向左或向右特定英寸驾驶拖拉机。然后，拖拉机平行于所编程的路径但与其偏移地行使。这样的横向偏移称为“微移”。

不同制造商提供各种各样的拖拉机和自动驾驶仪系统。这些中的每一种均使用自己的控制策略和实现。市场的竞争确保大部分的拖拉机-自动驾驶仪组合提供路径跟踪的准确性以及对落入相对较窄的参数范围内的微移命令的响应。尽管如此，在拖拉机-自动驾驶仪系统响应间的微小差异会影响被动工具控制系统的性能。

需要一种控制系统，其可保证被动拖曳工具遵循其预定路径并尽可能快地校正其相对于该路径的偏离。该系统应与自动驾驶仪控制的拖拉机一致操作并包括一种用于测量拖拉机-自动驾驶仪系统响应的方式。这样的系统将使有意操纵拖拉机离开路径的累人且乏味的任务自动化，从而将工具保持在路径上并提高工具所遵循的实际路径的准确性。

附图简述

图1图示沿期望路径的带有挂接拖曳被动工具的拖拉机。

图2A图示对拖拉机自动驾驶仪的阶跃偏移输入。

图2B图示拖拉机对图2A的输入的响应，其中该输入包括拖拉机达到所要求偏移一半所需的时间t_1/2。

图3A示出用于拖拉机-挂接装置-工具系统的传统模型。

图3B示出用于假想的拖拉机-挂接装置-工具系统的模型，与真实世界系统相比，在该系统中的子系统顺序已改变。

图4示出用于被动拖曳工具的先进控制系统，其中该被动拖曳工具使用类似于Smith预测器的控制策略。

图5图示对拖拉机自动驾驶仪的阶跃、脉冲、正弦和伪随机输入的实例。

图6A图示对拖拉机自动驾驶仪的脉冲输入。

图6B图示拖拉机对图6A的输入的响应。

图7为用于引导被动工具的方法的流程图。

图8为用于引导被动工具的方法的流程图。

图9为用于引导被动工具的方法的流程图。

具体实施方式

现在将描述一种用于被动工具的控制系统。该系统可通过以最佳方式指挥自动驾驶仪控制的拖拉机偏离路径而迫使被动拖曳的工具位于期望路径上。该系统缩短工具执行与预定路径的微移偏移所需的响应时间。该控制系统可通过测量自动驾驶仪控制的拖拉机对已知输入的响应来校准其内部拖拉机模型。

被动拖曳工具的路径可能会由于包括工具上的不均衡负荷、斜坡地面或随机扰动的多种原因而偏离期望路径。在此所描述的控制系统的任务之一就是要通过加速工具对微移命令的响应而使工具与期望路径的偏离最小化。

图1图示沿期望路径带有挂接拖曳被动工具的拖拉机。拖拉机100包括挂接点105，被动拖曳工具110被附接至该挂接点105。虚线115指示期望路径，拖拉机和工具要沿该路径移动。注意到在图1中，拖拉机和工具都不在期望路径上；而它们正机动以试图返回至该路径。如位于拖拉机的后轴中点处的参考点所表示的拖拉机100的位置由连接至天线120的GNSS接收器测量。类似地，被动拖曳工具110的位置由连接至天线125的GNSS接收器测量，其中天线125位于与挂接点相距L₁的工具上的参考点处。拖拉机的轴距为L₀且挂接点位于拖拉机后轴中点后距离为L₂处。工具上的天线的位置为受控点；即使其遵循期望的工具路径的点。（当然，工具上的其它点也可受控制以作为替换。）

当拖拉机将前进方向改为移向新的偏移时，挂接点开始在相反的方向移动。可通过闭型几何关系对这种逆反应建模。例如：挂接点相距期望路径的偏移与拖拉机的偏移通过：x_h=x_t-L₂sinψ相关联，其中x_h是挂接点的偏移，x_t是拖拉机的偏移且ψ是拖拉机的前进方向。

用于测量拖拉机和工具位置的GNSS接收器可利用校正，如由卫星或地基增强系统（SBAS或GBAS）提供的校正。SBAS的实例包括美国联邦航空管理局的广域增强系统（FAA WAAS）、由欧洲航天局运营的欧洲地球同步导航覆盖系统（EGNOS）、由日本国土交通省运营的多功能卫星增强系统（MSAS）以及由商业企业运营的各种专有系统。GBAS的实例包括美国局域增强系统（LAAS）和各种欧洲差分GPS网络。可通过使用涉及位于已测量位置的附近基站的所谓实时动态（RTK）技术来测量GNSS的载波相位而实现甚至更高的准确性。例如，RTK允许厘米级的定位。

在此所描述的先进控制系统不取决于拖拉机自动驾驶仪的详细知识。但是，控制系统包括测量自动驾驶仪控制的拖拉机对已知输入的响应的能力。来自响应测量的信息包括在控制系统的拖拉机模型当中。

图2A和2B给出了测量自动驾驶仪控制的拖拉机的响应的简单实例。图2A示出了对拖拉机自动驾驶仪的阶跃偏移输入；图2B示出了拖拉机对图2A输入的响应，包括使拖拉机达到所请求的偏移一半的所需的时间t1/2。在图2A中，所请求的偏移（相对于期望路径）与时间的图在时间t0突然从0变化至Δx。图2B显示出该请求的结果。拖拉机不能执行所请求的瞬时阶跃偏移。其实际轨迹由虚线205表示。在简单的拖拉机模型中，无需对由虚线205所表示的拖拉机响应的形状进行评估。恰恰相反，使拖拉机达到所请求的偏移一半的所需时间t_1/2是所记录的唯一参数。下面讨论用于测量自动驾驶仪控制的拖拉机响应的更先进技术。

给定拖拉机的动态的模型且已对拖拉机、挂接装置和工具的几何参数进行特征化，便可设计用于操纵拖拉机的反馈控制模型。例如：拖拉机相对于期望路径的微小偏离运动可表述如下：

$\stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}=\frac{V}{L}\mathrm{\θ}$

$\stackrel{\·}{x}=\mathrm{V\ψ}$

其中V和L分别是拖拉机的速度和轴距且ψ为拖拉机的前进方向。θ为拖拉机的转向角度，即前轮偏离正前方的角度。x为相对于期望路径的横向偏移。传统反馈系统可被设计成控制遵守这些等式的拖拉机。当引入微移以在路径偏移误差中提供阶跃改变时，反馈控制系统会改变拖拉机的转向角度以使拖拉机执行微移。

现在更详细地描述用于被动拖曳工具的先进控制系统。系统使用类似于在1957年由O.J.M.Smith提出的Smith预测器的架构。Smith预测器最常使用在待控制过程由防止关注的过程值的立即测量的延迟伴随的情形中。当在延迟后测量关注的过程值时，任何影响过程动态行为的致动都来的太迟而无法被有效利用。Smith预测器可通过使用与被应用到实际过程的值相同的致动值来驱动过程模型和延迟模型而避免这种问题。如果模型准确，则Smith预测器提供以别的方式无法获得的即时过程值的估计值。它还提供延迟测量值的估计值。所估计的即时过程值用于修改过程的动态行为（例如以实现更快的响应）且将所估计的延迟过程值与实际延迟测量值进行比较。在该比较中所检测到的差异用于补偿过程扰动。

尽管最常按照由延迟伴随的过程来考虑Smith预测器，但是也可使用其它动态过程来替代延迟。在经典的延迟情形下，Smith预测器允许控制系统在保留延迟不受干扰的同时对所关注的过程进行操作。在这里，Smith预测器用于在保留拖拉机自动驾驶仪系统不受干扰的同时控制被动拖曳工具。

图3A示出拖拉机-挂接装置-工具系统的传统模型。可通过将微移命令发送至拖拉机自动驾驶仪（在图中被标为“拖拉机”）而实现对系统的输入。系统的输出是如由其GNSS接收器所测量的工具位置。为了使用图3A的传统模型控制工具，需要拖拉机自动驾驶仪的详细知识。然而，内部过程变量（即在虚线框305中的那些）的值往往都是未知的。这些值取决于其制造商所有的拖拉机自动驾驶仪的细节。

图3A的模型是单输入单输出的线性系统。因此，可重新布置其内部元件而不影响其输入-输出行为。在图3B中示出这样的重新布置。图3B示出假想的拖拉机-挂接装置-工具系统的模型，与真实世界系统相比，在该系统中元件的顺序已经改变。在图3B中，工具的模型在拖拉机和挂接装置模型的前面。（也可对拖拉机和挂接装置元件进行重新排序）。

请记住Smith预测器，可将图3B的模型视为包括待控制的过程-工具-和保留其不受干扰的过程-拖拉机和挂接装置的模型。但是，在图3B中，通过工具、拖拉机和挂接装置模型估计内部过程变量（即位于虚线框310中）的值。特别地，可在中间输出315处获得假想的工具误差的估计。

图4示出使用类似于Smith预测器的控制策略的用于被动拖曳工具的先进控制系统。在图4中，控制模块460将微移命令信号发送至实际拖拉机-挂接装置-工具系统405（即拖曳被附接至拖拉机挂接装置的被动工具的自动驾驶仪控制的拖拉机）以及至工具-拖拉机-挂接装置模型410。实际系统的输出425是如由工具的GNSS接收器所测量的工具的偏移。模型系统的输出430是工具偏移的估计。由比较器440确定在输出425和430之间的差异且其输出450与从工具-拖拉机-挂接装置模型410的估计的即时工具偏移445求和。求和后的偏移451符号改变并被添加至比较器454中的可选操作者的工具微移453上。（操作者的工具微移453为零，除非操作者决定他想使工具从其期望路径偏移）。最后，将误差信号455馈送至控制模块460。工具的速度457V_i也是对控制模块460的输入。可通过安装在工具上的GNSS接收器确定速度457。

图4的设计控制工具的动态，而不是拖拉机和其挂接装置的动态，从而改善工具的路径跟踪响应。与经典Smith预测器中的延迟类似，保留拖拉机和其挂接装置的动态不受干扰。仅有被测量的实际过程变量是由GNSS获得的工具位置和速度，且对系统的仅有输入为一系列对拖拉机自动驾驶仪的微移命令420。

图4的设计包括两个反馈回路：一个包括信号路径430，即“外回路”；而另一个包括信号路径445，即“内回路”。内回路直接控制工具的动态，而外回路校正在实际和模型拖拉机-挂接装置-工具系统间的不匹配。所估计的即时工具偏移445用于修改工具的动态行为以实现更快的工具响应，且将所估计的延迟工具偏移430与实际工具偏移425相比较。在该比较中所检测到的差异用于补偿过程扰动和漂移。

在实际拖拉机-挂接装置-工具系统405中，“拖拉机”、“挂接装置”和“工具”分别指拖拉机、挂接装置和工具。在该实际系统中，来自控制模块460的微移命令420被定向到拖拉机的自动驾驶仪系统。拖拉机的移动影响挂接装置的移动以及附接至挂接装置的被拖曳工具的移动。在工具-拖拉机-挂接装置模型410中，

分别指工具、自动驾驶仪控制的拖拉机和挂接装置的数学模型。这些模型考虑了由前面所描述的长度L₀、L₁和L₂参数化的在实际拖拉机、工具和挂接装置间的几何关系。用于对自动驾驶仪控制的拖拉机的响应建模的方法包括下面所讨论的第二、第三或更高阶的传递函数和其它技术。

对模型中的元素重新排序（

与

表示在模型410中将微移命令直接应用到工具，且可使用工具误差的即时估计用于对控制模块460的反馈。但是，由于系统是线性的，重新排序的模型元素的总体响应与如果他们按实际系统的顺序排列的模型元素的总响应相同。因此，Smith预测器的方法允许对工具进行直接控制。

在控制模块460内，将误差信号455馈送至放大器461和乘法器462。将工具速度457也馈送至乘法器462。将乘法器的输出馈送至离散时间积分器464。积分器和放大器461的输出在加法器463中求和并被馈送至放大器465。放大器465的输出为微移信号420。放大器461的增益与在工具挂接点和工具参考点之间的长度L1成比例，即工具的GNSS接收器的位置。更简单地说，L1是工具的杆长。放大器465的增益为调整参数。

在操作中，控制模块460可通过将微移命令发送至在实际拖拉机-挂接装置-工具系统405内的拖拉机自动驾驶仪而使误差455为零。误差455由即时工具误差445（内回路）和在整个系统的模型410和实际系统405之间的误差（外回路）或漂移组成。控制模块还考虑了工具速度457。

有很多种对自动驾驶仪控制的拖拉机的响应进行特征化的方式。图5示出对拖拉机自动驾驶仪的测试输入的一些实例，而图6图示脉冲输入以及可能的拖拉机响应。图7-9为用于引导被动工具的方法的流程图。该方法示出如何将各种测量自动驾驶仪控制的拖拉机响应的方式与上述被动工具控制系统相结合。

对自动驾驶仪控制的拖拉机的响应的特征化包括将已知的测试输入发送至拖拉机并测量所产生的拖拉机的运动。接着，可将结果代入模型。然后，可将模型用于预测响应于未来输入的拖拉机的运动。从实验数据建立模型的过程称为系统辨识，并且例如在G.F.Franklin、J.David Powell和Michael L.Workman所著的“Digital Control of Dynamic Systems”第三版(1998年加利福尼亚门洛帕克市艾迪生韦斯利朗文公司出版)的第12章（“System Identification”）以及W.S.Levine等所著的“The ControlHandbook”（1996年佛罗里达博卡拉顿CRC出版社出版）的第58章（“System Identification”）中详细讨论，其以引用方式并入本文。

图5图示对拖拉机自动驾驶仪的阶跃、脉冲、正弦和伪随机输入的实例。阶跃和短脉冲输入可用于对系统的冲激响应进行特征化，而变化频率的正弦输入用在频率响应方法（如奈奎斯特、伯德或尼科尔斯方法）中。

伪随机输入的实例为长的、可能连续的、随机符号和振幅的微小脉冲流。低级别的伪随机输入会导致人类操作者无法感知但却可通过与已知输入序列交叉相关而从拖拉机运动数据中所提取的拖拉机运动。

图6A图示对拖拉机自动驾驶仪的脉冲输入，而图6B则图示拖拉机对图6A的输入的响应。在图6A中，将脉冲605提交至拖拉机自动驾驶仪。在图6B中，以曲线610绘出所产生的拖拉机响应。可通过一个、两个或数个参数（如时间常数和比例因子）对响应进行特征化。可使用最小二乘法或其它方法找到可使在一组样本时间内每一点处所测量的和所计算的拖拉机响应之间的平方差最小化的一组参数。

图7为用于引导被动工具的方法的流程图。图7所概述的方法包括使用很简单的拖拉机模型，其中唯一的参数是拖拉机实现所请求的偏移一半的所需时间。在图7中，步骤705为“将阶跃偏移输入提供至拖拉机自动驾驶仪”。例如，可通过使用偏移输入（例如图2A所示的输入）来完成该步骤。步骤710是“测量使拖拉机实现所请求的偏移一半的所需时间t1/2”。图2B中图示时间t_1/2。最终，步骤715是“在被动工具控制系统（如参照图3和4描述的系统）内的自动驾驶仪控制的拖拉机模型中使用所测量的时间t_1/2”。

图8为用于引导被动工具的方法的流程图。图8所概述的方法比图7的方法更先进；但是，图7的方法在许多实际情况中已经足够了。在图8中，步骤805是“将阶跃、脉冲或正弦输入提供至拖拉机自动驾驶仪”，其与图5所示的输入类似。步骤810为“测量拖拉机的运动”；可通过使用拖拉机载GNSS接收器方便地实现该步骤。步骤815为“确定可使拖拉机运动最好地配合到传递函数的参数”。一旦已识别传递函数的形式，则可通过最小二乘法最小化或其它优化技术确定参数。最终，步骤820是“在被动工具控制系统（如参照图3和4描述的系统）内的自动驾驶仪控制的拖拉机的模型中使用传递函数的参数”。

与图7和图8相关的方法作为当在拖拉机上安装被动工具控制系统时以及之后偶尔执行的校准程序来方便地执行。与此相反，可使用图9的方法连续跟踪拖拉机的响应。因此，图9的方法可以是不断地自我校准而无需任何操作者方面的操作的系统的部分，或者该方法可以是不时地自动进行自我校准的系统的部分。在图9的方法中所使用的伪随机输入具有如此低的振幅，使得拖拉机操作者注意不到这些输入且这些输入不影响操作者进行农业工作的拖拉机使用。

图9为用于引导被动工具的方法的流程图。在图9中，步骤905为“将伪随机输入提供至拖拉机自动驾驶仪”。图5中示意性地绘制出伪随机输入。例如，可通过Gold码生成这种输入的序列。步骤910是“测量拖拉机的运动”；可通过使用拖拉机载GNSS接收器方便地实现该步骤。步骤915是“对拖拉机的运动和伪随机输入进行交叉相关”。步骤920是“从交叉相关确定拖拉机的响应函数”。最后，步骤925是“在被动工具控制系统（如参照图3和4描述的系统）内的自动驾驶仪控制的拖拉机的模型中使用传递函数的参数”。

在此所描述的先进控制系统可包括专用数字电子电路或运行在一个或多个通用数字处理器中的软件。软件执行对拖拉机的运动进行建模、评价在拖拉机、工具和挂接装置之间的几何关系以及实现反馈控制系统所需的计算。

在上面的描述中，已将期望轨道表示为一系列直线；但是，期望轨道也可包含曲线而不影响控制系统的设计、操作原理或功效。事实上，该系统可通过指挥拖拉机“切割”拐角而改善曲线跟踪准确性，使得当工具在宽范围内摆动时，其可遵循期望路径。

在此所述的用于被动拖曳工具的控制系统一贯且最佳地将工具的路径跟踪误差校正为零。其允许对被动工具而非拖曳该工具的拖拉机的直接的精确控制。

提供上面所公开实施例的描述以使本领域内的任何技术人员能够制造或使用本公开。对这些实施例进行各种修改对于本领域的技术人员而言是显而易见的，并且可在不脱离本公开的范围的情况下将在此所定义的原理应用于其它实施例。因此，本公开并不旨在限于在此所示的实施例，而是符合与在此所公开的原理和新颖特征一致的最宽范围。

优选地，包括本文所描述的所有元件、部分和步骤。应理解的是，对于本领域技术人员而言，很明显这些元件、部分和步骤中的任一个都可被其它元件、部分和步骤所代替或完全删除。

从广义上讲，本文至少提出下列内容：一种用于被动拖曳工具的自动控制系统。该系统提供了一种用于使用对自动驾驶仪控制的拖拉机的微移输入的拖曳工具的最优控制的策略。如由GNSS接收器所测量的工具路径跟踪误差可始终被校正为零。

概念

本文至少已公开下列概念：

概念1.一种方法，用于沿期望路径引导被动工具，其包括：

提供由具有微移输入的自动驾驶仪所引导的拖拉机；

引入对拖拉机的自动驾驶仪的测试输入；

提供被固定至工具的GNSS接收器；

经由挂接装置在拖拉机后面拖曳工具；

使用拖拉机-挂接装置-工具系统的模型来将反馈提供至将微移输入提供至自动驾驶仪控制的拖拉机以及至模型的控制系统；其中，

模型估计相对于路径的即时工具偏移；

布置模型内的拖拉机、挂接装置和工具元件，使得将来自控制系统的微移输入直接应用于工具元件；

模型的拖拉机元件包括从响应于测试输入的拖拉机的运动的测量获得的信息；且

控制系统的微移输入使在实际工具路径和期望路径之间的差异最小化。

概念2.根据概念1所述的方法，其中测试输入为阶跃偏移，且从拖拉机的运动的测量获得的信息为使拖拉机达到一半阶跃偏移所需的时间t_1/2。

概念3.根据概念1所述的方法，其中测试输入为阶跃、脉冲或正弦输入，且从拖拉机的运动的测量获得的信息为使运动最好地配合到传递函数的一组参数。

概念4.根据概念1所述的方法，其中测试输入为伪随机序列，且拖拉机的运动的测量与伪随机序列交叉相关，以确定拖拉机的响应函数。

概念5.根据概念1所述的方法，其中通过使用被固定至拖拉机的GNSS接收器获得拖拉机的运动的测量。

概念6.根据概念1所述的方法，其中模型的挂接装置元件包括从挂接装置至拖拉机后轴中点的距离。

概念7.根据概念1所述的方法，其中模型的工具元件包括从工具的控制点至挂接装置的距离。

概念8.根据概念1所述的方法，其中GNSS接收器为使用SBAS校正的GPS接收器。

概念9.根据概念8所述的方法，其中从FAA WAAS获得SBAS校正。概念10.根据概念1所述的方法，其中GNSS接收器为使用RTK定位的GPS接收器。

Claims (10)

1.一种方法，用于沿期望路径引导被动工具，其包括：

提供由具有微移输入的自动驾驶仪所引导的拖拉机；

引入对所述拖拉机的自动驾驶仪的测试输入；

提供被固定至所述工具的GNSS接收器；

经由挂接装置在所述拖拉机后面拖曳所述工具；

使用所述拖拉机-挂接装置-工具系统的模型来将反馈提供至将微移输入提供至所述自动驾驶仪控制的拖拉机以及至所述模型的控制系统；其中，

所述模型估计相对于所述路径的即时工具偏移；

布置所述模型内的拖拉机、挂接装置和工具元件，使得将来自所述控制系统的微移输入直接应用于所述工具元件；

所述模型的所述拖拉机元件包括从响应于所述测试输入的所述拖拉机的运动的测量获得的信息；且

所述控制系统的微移输入使在实际工具路径和所述期望路径之间的差异最小化。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述测试输入为阶跃偏移，且从所述拖拉机的运动的测量获得的信息为使所述拖拉机达到一半所述阶跃偏移所需的时间t_1/2。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述测试输入为阶跃、脉冲或正弦输入，且从所述拖拉机的运动的测量获得的信息为使运动最好地配合到传递函数的一组参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述测试输入为伪随机序列，且所述拖拉机的运动的测量与所述伪随机序列交叉相关，以确定拖拉机的响应函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其中使用被固定至所述拖拉机的GNSS接收器获得所述拖拉机的运动的测量。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述模型的所述挂接装置元件包括从所述挂接装置至所述拖拉机后轴中点的距离。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述模型的所述工具元件包括从所述工具的控制点至所述挂接装置的距离。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述GNSS接收器为使用SBAS校正的GPS接收器。

9.根据权利要求8所述的方法，其中从FAA WAAS获得所述SBAS校正。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述GNSS接收器为使用RTK定位的GPS接收器。

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