果樹園におけるキャタピラ式農業車両の正確な軌道追従は困難である。凹凸のある地形、履帯のスリップ、および車両姿勢の変動が主な原因であり、これらはモデルの不一致や制御性能の低下を招くことが多い。本論文では、これらの問題に対処するために、不整地条件下のキャタピラ式農業車両の軌道追従のために、曲率フィードフォワード補償を統合した改良型非線形モデル予測制御（NMPC）戦略を提案する。車両のロールおよびピッチ角を取り入れることにより瞬時回転中心に基づいた強化された運動モデルを開発し、Levenberg–Marquardt最適化法を用いて履帯スリップパラメータをオンラインで推定し予測精度を向上させる。さらに、基準軌道から導出された曲率フィードフォワード情報をNMPCの目的関数に組み込み、予測的な制御入力を提供し計算負荷を軽減する。シミュレーション結果は、従来のNMPCと比較して、提案手法が追従誤差の平均値および標準偏差をそれぞれ30.28%および32.46%、方位誤差の平均値および標準偏差をそれぞれ37.27%および35.05%低減し、最適化解決時間の最大値も大幅に短縮され、システムの解決時間タイムアウトによる追従精度の劣化問題を効果的に解決することを示した。さらに、異なる負荷条件下で実施した実地実験により、提案制御戦略が従来のNMPCと比較して横方向、縦方向、および方位の追従誤差を大幅に低減することが検証され、複雑な果樹園環境におけるキャタピラ式農業車両の軌道追従に対するその有効性とロバスト性が確認された。
Zeng ら（火曜日）はこの問題を研究した。