W toku pracy zrealizowano zadania związane z postawionym celem głównym i celami cząstkowymi, uzyskując przy tym założone efekty poznawcze i utylitarne.
UZYSKANE REZULTATY POZNAWCZE
Zasadniczym celem pracy było opracowanie metody badania dynamiki procesu sterowania maszynami i agregatami rolniczymi za pomocą regulatora o działaniu interaktywnym. Cel ten osiągnięto dwuetapowo: poprzez opracowanie interaktywnego układu sterowania oraz identyfikację zmiennych i parametrów regulatora mających istotny wpływ na jego odpowiedź.
W pierwszym etapie, dla potrzeb wyjaśnienia zasady działania układów regulacji automatycznej w pojazdach zautomatyzowanych, opracowano i przedstawiono autonomiczny układ sterowania z regulatorem opisanym w rozdziale 4. Przedstawiono sposób parametryzacji ścieżki referencyjnej i przeprowadzono analizy symulacyjne w systemie Matlab/Simulink. Symulacje reprezentowały przejazd ciągnika rolniczego : z położenia początkowego do zdefiniowanego (pojedynczego) punktu referencyjnego, wzdłuż linii prostej względem osi 0x w różnych orientacjach początkowych maszyny i osi 0y, wzdłuż ścieżki referencyjnej o kształcie okręgu, dla różnych orientacji początkowych maszyny, wzdłuż ścieżki typu „U” oraz wzdłuż ścieżki typu „ósemka”.
Z uwagi na konieczność czasochłonnego przygotowana mapy ze ścieżką referencyjną w układach sterowania w pełni autonomicznych oraz z uwagi na to, że pełna jazda autonomiczna wyklucza uczestnictwo człowieka w prowadzeniu maszyny i wówczas operator traci możliwość kontroli ruchu podczas trwania procesu w czasie rzeczywistym, zaproponowano nowe podejście do rozwiązania tych problemów (sterowanie interaktywne).
Zatem, opracowano układ sterowania z regulatorem o działaniu interaktywnym, którego zadaniem jest wspomaganie kierowcy w realizacji zamierzonej ścieżku ruchu podczas wykonywania typowych dla rolnictwa zabiegów agrotechnicznych i czynności transportowych w obrębie pola. Opracowano program obsługujący układ sterowania i przeprowadzono analizy symulacyjne, których wyniki w postaci symulacyjnej ścieżki ruchu ciągnika ze wspomaganiem interaktywnym odniesiono do ścieżki ruchu ciągnika, uzyskanej z eksperymentalnych badań terenowych i symulacyjnej ścieżki ruchu ciągnika ze sterowaniem autonomicznym. Stwierdzono, że w nowym układzie sterowania, gdzie kierowca systematycznie podaje punkty docelowe poprzez losowe wskazania a pojazd do nich nadąża,
uzyskuje się poprawę dokładności jazdy poprzez generowanie częstszych wskazań punktów referencyjnych.
W drugim etapie przedstawiono metodę identyfikacji zmiennych i parametrów istotnych regulatora (parametrów mających istotny wpływ na jego odpowiedź) celem poznania dynamiki procesu sterowania. Proces identyfikacji zrealizowany został z wykorzystaniem analizy wrażliwości w programie Matlab/Simulink wykorzystując moduł Sensitivity Analysis. Dla potrzeb przeprowadzenia analizy wrażliwości skupiono się na analizie korelacji nieliniowego regulatora PI, opisanego równaniem (4.79), z którego wyselekcjonowano odpowiednie zmienne i parametry. Przeprowadzono analizy symulacyjne w zakresie globalnej i lokalnej analizy wrażliwości, przy czym dla celów porównawczych analizowano 3 współczynniki korelacji: Pearsona, Spearmana i τ- Kendalla. Jednak z uwagi na pojawiające się obserwacje odstające oraz nieliniowość układu, tylko współczynniki Spearmana i τ-Kendalla są miarodajne.
Na podstawie przeprowadzonego badania wrażliwości regulatora wytypowano zmienne mające największy wpływ na jego odpowiedź oraz zmienne charakteryzujące się nieznacznym wpływem. Uzyskane wyniki poddano weryfikacji za pomocą symulacji ruchu ciągnika rolniczego z pozycji początkowej do punktu referencyjnego, oraz ruchu wzdłuż wprowadzonej ścieżki referencyjnej w kształcie łuku, ścieżki typu „U” i odcinka prostego.
Podczas symulacji wprowadzano korekty wartości zmiennych w celu zaobserwowania, czy ciągnik rolniczy znacznie zmienia trajektorię ruchu w wyniku ich modyfikacji. Pozwoliło to na uzyskanie informacji o wrażliwości odpowiedzi regulatora na modyfikację (korektę) zmiennych. Wyniki analiz weryfikacyjnych pokrywają się z wynikami analizy wrażliwości.
W wyniku zastosowania opracowanej metody badania dynamiki procesów sterowania maszynami i agregatami rolniczymi wykazano jej przydatność do określenia parametrów mających istotny wpływ na działanie regulatorów. Szczególną korzyścią z użycia tej metody jest jej prostota. Na podstawie obliczeń symulacyjnych (za pomocą modułu Sensitivity Analysis) wykazano możliwość efektywnego wykorzystania tej metody przy pomocy dostępnych komputerów, natomiast na podstawie weryfikacyjnych analiz symulacyjnych potwierdzono jej skuteczność.
W związku z powyższym, zdaniem autora, wrażliwość opracowanej metody badania dynamiki procesu sterowania maszynami i agregatami rolniczymi jest wystarczająca dla celów praktycznych. Za pomocą tej metody można badać własności sterowników.
UZYSKANE REZULTATY UTYLITARNE
Podstawowym efektem o charakterze utylitarnym jest zaproponowana metoda określania dynamiki procesu sterowania maszynami i agregatami rolniczymi. Metoda ta może być narzędziem wspomagającym prace projektantów oraz programistów pracujących nad kreowaniem nowych rozwiązań regulatorów. Określenie zmiennych lub parametrów mających istotny wpływ na wartość wyjściową regulatora będzie pomocne dla celów oprogramowania sterownika tak, aby kierowca maszyny lub agregatu rolniczego mógł wprowadzać zmiany w regulatorze w toku realizowanych zabiegów agrotechnicznych.
Możliwość wprowadzania korekty do parametru wpływającego istotnie na stan wyjścia regulatora w układach autonomicznych lub wspomagających jazdę wzdłuż wymaganej ścieżki ruchu pozwoli kierowcom dostosowywać dokładność jazdy zgodnie z ich zapotrzebowaniem.
Za pomocą zaproponowanej metody można skutecznie identyfikować dynamikę procesów sterowania układów regulacji automatycznej. Uzyskane wyniki z analiz zostały zweryfikowane poprzez porównanie z wynikami symulacji przejazdu ciągnika rolniczego wzdłuż wyznaczonej ścieżki referencyjnej. Dodatkowym utylitarnym efektem pracy jest opracowany model układu sterowania o działaniu interaktywnym. Pominięto problematyczne wprowadzanie ścieżki referencyjnej znane w dotychczasowych układach całkowicie autonomicznych, a zaproponowano metodę wspomagania kierowcy w realizacji ścieżki ruchu, która ma istotne znaczenie w dziedzinie automatyzacji ruchu pojazdów. W systemie tym zapewniono połączenie dokładności jazdy, kontroli przebiegu agrotechnicznych procesów technologicznych przez kierowcę i jego odciążenie psychiczne. Interaktywny tryb pracy nie będzie wymagał od kierowcy tak dużego skupienia jak w przypadku prowadzenia maszyny bez wspomagania.
Można sądzić, że interaktywny układ sterowania wykaże dużą użyteczność praktyczną dla rolnictwa. N iewątpliwie, uzyskane wyniki z przeprowadzonych prac szczegółowych pozwolą na wzbogacenie zasobu wiedzy w dziedzinie układów wspomagających prowadzenie maszyn i agregatów rolniczych. Na podstawie przeprowadzonej analizy literaturowej stwierdzono, że w obszarze czynności realizowanych w kierunku automatyzacji ruchu maszyn rolniczych, nie opracowano dotychczas systemu wspomagania spełniającego funkcję sterowania interaktywnego zgodnego z układem opracowanym w ramach niniejszej rozprawy.
W związku z powyższym, można sądzić także, że zaproponowane rozwiązanie ma cechy nowatorskie.
PROPOZYCJA DALSZYCH PRAC
Osiągnięcie w ramach niniejszej rozprawy założonych celów nie wyczerpuje jednak w żaden sposób poruszanej problematyki. Możliwe jest stawianie kolejnych celów związanych z realizacją przedsięwzięć zmierzających do udoskonalenia opracowanej metody wspomagania kierowcy przy wykorzystaniu układu sterowania z regulatorem o działaniu interaktywnym. Jednym z ważniejszych zadań winno być opracowanie metody i systemu obierania przez kierowcę punktów docelowych. Warto zwrócić uwagę na propozycję obierania punktów poprzez wskazania na wyświetlaczu dotykowym, na którym wyświetlony byłby rzeczywisty obraz otoczenia z kamery. Metoda ta charakteryzowała by się prostotą obsługi. Ważnym zagadnieniem badawczym jest więc opracowanie algorytmu przetwarzania wskazań na wyświetlaczu z widokiem z kamery na współrzędne definiowane jako punkt referencyjny i przeprowadzenie analiz symulacyjnych. Dopełnieniem prac nad interaktywnym układem sterowania jest fizyczne zbudowanie układu sterowania, jego adaptacja w maszynie typu ciągnik rolniczy, oprogramowanie i przeprowadzenie testów funkcjonalnych. Jest to niestety kosztowne przedsięwzięcie. Istotny jest także odpowiedni dobór kroku dyskretyzacji danych przetwarzanych przez układ sterowania, dostosowany do możliwości obliczeniowych mikroprocesorów.
Literatura
[1] Ignasiak Ł., Spadło M., Kromulski J.: Wpływ dynamiki maszyn rolniczych na bezpieczeństwo realizacji procesów technologicznych z uwzględnieniem oddziaływania człowieka. Opracowanie wewnętrzne w ramach działalności statutowej 29/2014/BO/DS/N pt. "Automatyzacja czynności kontrolnych oraz obsługowych maszyn i urządzeń rolniczych, robotyzacja procesów technologicznych w produkcji rolniczej", Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych, Poznań, 2014.
[2] Materiały szkoleniowe- Drgania mechaniczne, zagrożenia i profilaktyka: Centralny Instytut Ochrony Pracy- Państwowy Instytut Badawczy. http://archiwum.ciop.pl/56487 z dnia 30.09.2014.
[3] Materiały informacyjne Ogólnopolskiego Stowarzyszenia Pracowników Służby BHP, 2014.
[4] Gomez-Gil J., Alonso-Garcia S., Gomez-Gil F. J., Stombaugh T.: A Simple Method to Improve Autonomous GPS Positioning for Tractors, Sensors (Basel) 11(6) : 5630-5644, Szwajcaria, 2011.
[5] Han S., Zhang Q., Noh H.: Kalman Filtering of DGPS Positions for a Parallel Tracking Application, Transactions of the ASAE. American Society of Agricultural Engineers, vol.
45(3): 553-559, USA, 2002.
[6] Nagasaka Y., Umeda N., Kanetai Y., Taniwaki K., Sasaki Y.: Autonomous guidance for rice transplanting using global positioning and gyroscopes, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 43 s. 223-234, 2004.
[7] Gomez-Gil J., Ruiz- Gonzalez R., Alonso- Garcia S., Gomez-Gil F. J.: A Kalman Filter Implementation for Precision Improvement in Low-Cost GPS Positioning of Tractors, Sensors (Basel), 13: 15307-15323, Szwajcaria, 2013.
[8] Reina G., Milella A., Rouveure R., N ielsen M., Worst R., Blas M. R.: Ambient awareness for agricultural robotic vehicles, Biosystems Engineering, vol. 146 s. 114-132, 2016.
[9] Bechar A., Vigneault C.: Agricultural robots for field operations: Concepts and components, vol. 149 s. 94-111, 2016.
[10] Bechar A., Vigneault C.: Agricultural robots for field operations. Part 2: Operations and systems, vol. 153 s. 110-128, 2017.
[11] Sousa R. V., Tabile R. A., Inamasu R. Y., Porto A. J. V.: A Row Crop Following based on Primitive Fuzzy Behaviors for Navigation System of Agricultural Robots, Ifac Agricontrol, s. 91-96, Finlandia, 2013.
[12] Cho S. I., Lee J. H.: Autonomous Speedsprayer using Differential Global Positioning System, Genetic Algorithm and Fuzzy Control, Journal of Agricultural Engineering Research, vol. 76 s. 111-119, 2000.
[13] Kecman V.: Learning and Soft Computing. Support Vector Machines, Neutral Networks and Fuzzy Logic Models, A Bradford Book, Massachusetts, 2001.
[14] Mousazadeh H.: A technical review on nawigation systems of agricultural autonomous off-road vehicles, Journal of Terramechanics, vol. 50 s. 211-232, Massachusetts, 2013.
[15] Mitchell T. M.: Machine Learning, McGraw-Hill Science, USA, 2015.
[16] Chen J., Zhao P., Liang H., Mei T.: Motion Planning for Autonomous Vehicle Based on Radial Basis Function Neural Network in Unstructured Environment, Sensors, vol. 14 s.
17548-17566, Szwajcaria, 2014.
[17] Ashraf M. A., Takeda J., Torisu R.: Neural Network Based Steering Controller for Vehicle Navigation on Sloping Land, Engineering in Agriculture, Environment and Food, vol. 3 s. 100-104, 2010.
[18] Eski I., Kus Z. A.: Control of unmanned agricultural vehicles using neural network-based control system, Neural Computing and Applications, Turcja, 2017.
[19] Sa I., Ge Z., Dayoub F., Upcroft B., Perez T., McCool Ch.: DeepFruits: A Fruit Detection System Using Deep Neural Networks, Sensors, vol. 16 s. 1-23, 2016.
[20] http://czlowiekitechnologie.com/czym-bedziemy-jezdzic-za-dziesiec- lat-przyszlosc-autonomicznych-pojazdow/ - z dnia 13.11.2015
[21] http://www.leftlane.pl/kwi14/jak-dzialaja-autonomiczne-samochody- google.html - z dnia 13.11.2015
[22] Reid J. F.: Precision Guidance of Agricultural Vehicles, The University of Illinois at Urbana-Champaign, Tech. Rep., 1998.
[23] Nelson W.: Continuous- curvature paths for autonomous vehicles, In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 3 s. 1260- 1264, 1989.
[24] Kanayama Y., Hartman B.I.: Smooth local path planning for autonomous vehicles, In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 3 s. 1265- 1270, 1989.
[25] Lenain R., Thuilot B., Cariou Ch., Martinet P.: Model Predictive Control for Vehicle Guidance in Presence of Sliding: Application to Farm Vehicles Path Tracking. Robotics and Automation, s. 885-890, Hiszpania, 2005.
[26] Brunnert A.: Machine Guidance with Laser and GPS, In Proc. O f Conf. on Crop Harvesting and Processing, Kentucky, (USA), 2003.
[27] O’Connor M., Elkaim G., Bell T., Parkinson B.: Automatic steering of a farm vehicle using GPS, In Proc. O f the 3rd Intern. Conf. on Precision Agriculture, Minneapolis, (USA), 1996.
[28] Huynh V. T., Smith R. N., Kwok N. Ming, Katupitiya J.: A nonlinear PI and backstepping based controller for tractor- steerable trailers influenced by slip, Robotics and Automation, s. 245-252, Minneapolis, (USA), 2012.
[29] Liu J. J., Wu L.: The Study on Autonomous Agricultural Machinery Modeling and Control Method, Sensors & Transducers, vol 182 s. 249- 255, 2014.
[30] Grovum M.A., Zoerb G.C.: An automatic guidance system for farm tractors, Transactions of the ASAE 13(5) s. 565-573, 576, 1970.
[31] Julian A.P.: Design and performance of a steering control system for agricultural tractors, Journal of Agricultural Engineering Research 16(3) s. 324-336, 1971.
[32] O’Connor M., Bell T., Elkaim G., Parkinson B.: Automatic steering of farm vehicles using GPS, referat zaprezentowany na III Międzynarodowej Konferencji Rolnictwa Precyzyjnego, Minneapolis, 1996.
[33] Lee A.Y.: Matching vehicle response using the model- following control method, Vehicle Dynamics and Simulation, SAE Inc. 970561 s. 57-69, 1997.
[34] Erbach T.C., Choi C.H., Noh K.: Automated guidance for agricultural tractors, Proceeding automated agriculture for the 21st century, ASAE 11-91 s.182- 191, 1991.
[35] Krishnaswami V., Riozzoni G.: Vehicle steering control s ystem state estimation using sliding mode observers, Proceedings of the 34th Conference on Decision & Control, LA vol. 4 s. 3391- 3396, New Orleans, 1995.
[36] Reid J. F., Searcy S.W.: Vision-based guidance of an agricultural tractor, IEEE Control Systems 7(12):39-43,1987.
[37] Gerrish J.B., Surbrook T.C.: Mobile robots in agriculture, Proc. of First International Conf. on Robotics and Intelligent Machines in Agriculture, 30-41, St. Joseph, MI:ASAE, 1984.
[38] Gerrish J.B., Stockman G.C.: Image processing for path- finding in agricultural fields operations, Michigan State University, East Lansing, MI:ASAE, Paper No.: 85-3037, 1985.
[39] Fehr B.W., Gerrish J.B.: Vision-guided row crop follower, Applied Engineering in Agriculture 11(4):613-620,1995.
[40] Gerrish J.B., Fehr B., Van Ee G.R., Welch D.P.: Self-steering tractor guided by computer vision, Applied Engineering in Agriculture, 1997.
[41] Brandon J.R., Searcy S.W.: Vision assisted tractor guidance for agricultural vehicles, SAE Technical Paper Series No 921650, Warrendale, PA:SAE, 1992.
[42] Billingsley J., Shoenfish M.: Vision guidance of agricultural vehicles, Autonomous Robots 2:65-76, 1995.
[43] Billingsley J., Shoenfish M.: The successful development of a vision guidance system for agriculture, Computers and Electronics in Agriculture 16:147-163, 1997.
[44] Ollis M., Stentz A.: First results in vision- based crop line tracking, 1996 Proceedings of the IEEE Robotics and Automation Conference, Minneapolis, MN. P951-956, 1996.
[45] Reid J. F., Searcy S.W.: Detecting crop rows using the Hough Transform, ASAE Paper 86-3042, St. Joseph, 1986.
[46] Pinto F., Reid J.F.: Heading angle and offset determination using principal component analysis, ASAE Paper 983113, St. Joseph, 1998.
[47] Liksza M. i inni: Materiały wykładowe pt. Analiza głównych składowych, Politechnika Gdańska, Gdańsk, 2014. http://www.mif.pg.gda.pl/homepages/kdz/StatystykaII/PCA.pdf z dn. 23.06.2015
[48] Noguchi N., Reid J.F., Benson E., Will J., Stombaugh T.: Vehicle automation system based on multisensory integration, ASAE Paper 983111, St. Joseph, 1998.
[49] Noguchi N., Reid J.F., Zhang Q., Tian L.F.: Vision intelligence for precision farming using fuzzy logic optimized genetic algorithm and artificial neural network, ASAE Paper 983034, St. Joseph, 1998.
[50] Zalewski P.: Materiały wykładowe pt. Zasada pracy różnicowego GPS-DGPS, Instytut Inżynierii Ruchu Morskiego, Zakład Urządzeń Nawigacyjnych, WSM Szczecin.
http://cirm.am.szczecin.pl/download/Wyklad%2007%20-%20DGPS.pdf z dn. 24.06.2015 [51] Pawłowski T.: Rozprawa habilitacyjna nt. Studium transportu agregatów rolniczych w
ujęciu teorii sterowania i bezpieczeństwa ruchu, Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych, Poznań, 2012.
[52] https://pl.wikipedia.org/wiki/European_Geostationary_Navigation_Overla y_Service z dn.
29.06.2015
[53] Stombaugh T., Benson E., Hummel J.W.: Automatic guidance of agricultural vehicles at high field speeds, ASAE Paper 983110, St. Joseph, 1998.
[54] Stombaugh T.S.: Automatic Guidance of Agricultural Vehicles at Higher Speeds, Ph.D.
dissertation, Dept. of Agriculture Engineering, UIUC, 1997.
[55] O’Connor M., Elkaim G., Parkinson B.: Kinematic GPS for closed- loop control of farm and construction vehicles, ION GPS- 95, Palm Springs, 1995.
[56] O’Connor M., Bell T., Elkaim G., Parkinson B.: Automatic steering of farm vehicles using GPS, referat zaprezentowany na III Międzynarodowej Konferencji Rolnictwa Precyzyjnego, Minneapolis, 1996.
[57] http://www.fakt.pl/samochod-google-bez-kierownicy-wyszukiwarka-pokieruje-autem- google,artykuly,464501,1.html z dnia: 10.12.2015.
[58] Zhang Q.: Opportunity of robotics in specialty crop production, IFAC Proceedings Volumes, vol. 46(4) s. 38-39, 2013.
[59] Gonzalez-de-Soto M., Emmi L., Benavides C., Garcia I., Gonzalez-de-Santos P.:
Reducing air pollution with hybrid-powered robotic tractors for precision agriculture, Biosystems Engineering, vol. 143 s. 79-94, 2016.
[60] Gonzalez-de-Soto M., Emmi L., Garcia I., Gonzalez-de-Santos P.: Reducing fuel consumption in weed and pest control using robotic tractors, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 114 s. 96-113, 2015.
[61] Luck J. D., Zandonadi R. S., Luck B. D., Shearer S. A.: Reducing Pest icide Over-Application with Map-Based Automatic Boom Section Control on Agricultural Sprayers, American Society of Agricultural and Biological Engineers, vol. 53(3) s. 685-690, 2010.
[62] Rozporządzenie Ministra Gospodarki i Pracy, z dnia 5 sierpnia 2005 r., w sprawie bezpieczeństwa i higieny pracy przy pracach związanych z narażeniem na hałas lub drgania mechaniczne, Dziennik Ustaw Nr 157 Poz. 1317 i 1318.
[63] Rozporządzenie Ministra Pracy i Polityki Społecznej z dnia 6 czerwca 2014 r. w sprawie najwyższych dopuszczalnych stężeń i natężeń czynników szkodliwych dla zdrowia w środowisku pracy, Dziennik Ustaw 2014 Poz. 817.
[64] Norma ISO 2631: Mechanical vibration and shock- Evaluation of human exposure to whole-body vibration.
[65] A. Eidehall: Tracking and threat assessment for automotive collision avoidance, Linkoping University, Institute of Technology, praca doktorska, Szwecja (Linkoping), 2007.
[66] Solea R. C.: Sliding mode control applied in trajectory- tracking of WMRs and autonomous vehicles. Rozprawa doktorska, University of Coimbra, 2009.
[67] Wiśniewski T.: Zaawansowane metody syntezy układów regulacji bloku energetycznego, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2011.
[68] Kokotović P., Arca M.: Nonlinear and Adaptive Control: An Abbreviated Status Report, The 9th Mediterranean Conference on Control and Automation, Dubrovnik, Chorwacja, 2001.
[69] Kokotović P.: The Joy of Feedback: Nonlinear and Adaptive, Bode Prize Lecture, 1992.
[70] Lyapunov Based Redesign.
https://en.wikipedia.org/wiki/Backstepping z dnia: 28.11.2016
[71] Jastrzębski M., Król J.: Realizacja adaptacyjnego algorytmu wstecznego całkowania w układzie sterowania poziomem cieczy, PAK vol. 58 nr 3/2012, s. 284- 287, Warszawa, 2012.
[72] Trajectory tracking and Path- following control
http://www.eeci- institute.eu/GSC2011/Photos-EECI/EECI-GSC-2011-M6/EECI-GSC-2011-M6/06_TrackPFcontrol.pdf z dnia: 24.11.2016
[73] Aguiar A. P., Hespanha J. P.: Trajectory-Tracking and Path-Following of Underactuated Autonomous Vehicles with parametric Modeling Uncertainty, IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 52, s. 1362- 1379, USA, 2007.
[74] Sterowanie odporne.
https://pl.wikipedia.org/wiki/Sterowanie_odporne z dnia: 09.11.2016.
[75] Stabilność nieliniowych układów sterowania. Bezpośrednia i pośrednia metoda Lapunowa
bcpw.bg.pw.edu.pl/Content/767/11zdau_stabilnosc.pdf z dnia: 24.11.2016 [76] Linearyzacja układów sterowania. Pośrednia metoda Lapunowa
staff.iiar.pwr.wroc.pl/krystyn.styczen/PodstawyTeoriiSterW/stero6.pdf z dnia: 24.11.2016
[77] Metody Lapunowa
https://pl.wikipedia.org/wiki/Metody_Lapunowa z dnia: 24.11.2016 [78] Stabilność układów dynamicznych.
bcpw.bg.pw.edu.pl/Content/767/11zdau_stabilnosc.pdf z dnia: 09.11.2016.
[79] Taghia J., Katupitiya J.: Wheel Slip Identifica tion and its Use in the Robust Control of Articulated O ff-road Vehicles, Proceedings of Australasian Conference on Robotics and Automation, University of New South Wales, Sydney, Australia, 2013.
[80] Huynh V. T., Katupitiya J., Kwok N.M., Eaton R.P.: Derivation of an Error Model for Tractor- trailer Path Tracking, International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE), s. 60-67, Hangzhou, China, 2010.
[81] Fang H., Fan R., Thuilot B., Martinet P. : Trajectory tracking control of farm vehicles in presence of sliding, Robotics and Autonomous Systems, vol. 54 s. 828-839, 2006.
[82] Astolfi A. i inni: Path- tracking of a tractor- trailer vehicle along rectilinear and circular paths: a lyapunov- based approach.
[83] Petrov P., Dimitrov L.: Nonlinear path control for a differential drive mobile robot, Technical University of Sofia, vol. 11 nr 1(28), Bułgaria 2010.
[84] Jastrzębski M.: Adaptacja reguł rozmytego modelu siły oporu w sterowaniu położeniem silnika liniowego, Napędy i sterowanie vol. 3, 2012.
[85] Zaher A. A., Harb A. M., Zohdy M. A.: Recurcive Backstepping Control of Chaotic Duffing Oscillators, Proceeding of the 2004 American Control Conference, Boston, Massachusetts, 2004.
[86] Jastrzębski M.: Sterowania adaptacyjne silnikiem liniowym z neuronowym kompensatorem tarcia strojonym on- line, Przegląd Elektrotechniczny, nr 6/2014, Warszawa, 2014.
[87] Lyapunov Based Redesign.
http://slideplayer.com/slide/10819360/ z dnia: 28.11.2016
[88] Ciągniki Ursus 4512, 4514, 5312, 5314. Instrukcja obsługi. Nr publikacji 7017 327 M1, Warszawa, 1998.
[89] Wojciechowski J.: Algorytmizacja procesów dynamicznych w agregatach rolniczych w aspekcie bezpieczeństwa ruchu. Rozprawa doktorska. Politechnika Poznańska, Poznań 2016.
[90] Enkoder liniowy Kubler D5.3501
http://pl.rs-online.com/web/p/impulsatory-obrotowe/4476192/ z dnia: 10.05.2016 [91] Potencjometry tht jednoobrotowe
http://www.tme.eu/pl/details/3386x-1-103lf/potencjometry-tht-jednoobrotowe/bourns/
z dnia: 10.05.2016
[92] Optoelektroniczny przetwornik obrotowo- impulsowy MOK 40
http://www.wobit.com.pl/produkty/360/enkodery- mok40-obudowa- fi40mm-os-fi6mm-ip50/ z dnia: 10.05.2016
[93] Nawigacja inercyjna.
https://pl.wikipedia.org/wiki/Nawigacja_inercyjna z dnia: 11.11.2017 [94] System GPS ze wspomaganiem inercyjnym.
https://www.novatel.com/products/span- gnss- inertial-systems/span-combined-systems/span-cpt/ z dnia: 11.11.2017
[95] Pawłowski T., Wojciechowski J., Osmólski W.: Dynamika ruchu agregatu rolniczego poruszającego się po drogach publicznych, Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych, Journal of Research and Applications Engineering, Vol. 57(2), Poznań, 2012.
[96] ISO 7975: Passenger cars- Braking in a turn- Open-loop test method, 2006.
[97] ISO 3888-2: Test track for a severe lane-change manoeuvre- Part 2: Obstacle avoidance, 2011.
[98] ISO 6597: Road vehicles- Hydraulic braking systems, including those with electronic control functions, for motor vehicles- Test procedures, 2005.
[99] ISO 4138: Passenger cars- Steady-state circular driving behaviour- Open- loop test methods, 2012.
[100] Cariou Ch., Lenain R., Thuilot B., Berducat M.: Automatic Guidance of a Four-Wheel-Steering Mobile Robot for Accurate Field Operations, Journal of Field Robotics 26 (6-7), s. 505-518), 2008.
[101] Lemniskata Bernoulliego.
https://pl.wikipedia.org/wiki/Lemniskata_Bernoulliego z dnia: 10.01.2018 [102] zsi.tech.us.edu.pl/~nowak/odzw/korelacje.pdf z dnia: 25.08.2017
[103] Analiza korelacji. http://wet.ur.krakow.pl/zasoby/65/biostatystyka_cw_9.pdf z dnia: 25.08.2017
[104] Kowal J.: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku, PWN, Warszawa, 1998.
[105] https://pl.wikipedia.org/wiki/Współczynnik_korelacji z dnia: 25.08.2017
[106]www.kep.uni.lodz.pl/ewakuside/index/materialy/statystyczna_analiza_danych/korelacje _Pearson.pdf z dnia: 25.08.2017
[107] https://pl.wikipedia.org/wiki/Współczynnik_korelacji_rang_Spearmana z dnia:
25.08.2017
[108] Wiśniewski J.W.: Dylematy stosowania współczynnika korelacji Spearmana, Uniwersytet Mikołaja Kopernika.
[109] Wasilewska E.: Statystyka opisowa od podstaw. Podręcznik z zadaniami, Wydawnictwo SGGW, Warszawa, 2009.
[110] Kornacki J., Mielniczuk J.: Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Wydawnictwo Naukowo- Techniczne, Warszawa, 2001.
[111] Kuryłek Z.: Specyfika i wpływ mezzanine capital na wyniki finansowe polskich przedsiębiorstw, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, nr 1/2016 (79), s.901-912.
[111] Kuryłek Z.: Specyfika i wpływ mezzanine capital na wyniki finansowe polskich przedsiębiorstw, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, nr 1/2016 (79), s.901-912.