軟地面智能氣墊車自主導(dǎo)航研究.pdf

1、本文將非路面車輛和機(jī)器人學(xué)的相關(guān)技術(shù)相結(jié)合，對(duì)軟地面智能氣墊車自主導(dǎo)航問(wèn)題進(jìn)行了研究。氣墊車能夠利用墊升系統(tǒng)承擔(dān)部分載荷，減小行走機(jī)構(gòu)的接地壓強(qiáng)，因此可以提高在沼澤、灘涂、沙漠等軟地面環(huán)境下的通過(guò)性。輔以自主導(dǎo)航和自動(dòng)控制技術(shù)，智能氣墊車可自行開(kāi)展諸如探險(xiǎn)、搜救、清污、采樣的危險(xiǎn)性工作，保證了作業(yè)人員的安全。因此，本研究在石油業(yè)、礦業(yè)、運(yùn)輸業(yè)、農(nóng)業(yè)等眾多生產(chǎn)部門(mén)及軍事領(lǐng)域具有應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文將智能氣墊車自主導(dǎo)航體系抽象為氣

2、墊車、真實(shí)環(huán)境和虛擬環(huán)境三大系統(tǒng)，將自主導(dǎo)航的工作流程歸納為基于傳感器信息的真實(shí)環(huán)境識(shí)別和虛擬環(huán)境構(gòu)建，基于虛擬環(huán)境的車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，以及用以實(shí)現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)的車輛運(yùn)行控制。因此，全文依次研究了氣墊車建模、土壤參數(shù)估值、能耗優(yōu)化、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和運(yùn)行控制。
　　 首先，結(jié)合原理樣車，建立了氣墊車的結(jié)構(gòu)模型和動(dòng)力學(xué)模型。氣墊車的主要結(jié)構(gòu)包括墊升系統(tǒng)和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，針對(duì)墊升系統(tǒng)建立了其壓強(qiáng)和流量的損失模型，針對(duì)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)建立了其運(yùn)動(dòng)傳遞模型。此外，還

3、利用拉格朗日法建立了11自由度車輛動(dòng)力學(xué)模型。
　　 接下來(lái)，作為軟地面環(huán)境識(shí)別的重要部分，對(duì)8個(gè)關(guān)鍵土壤參數(shù)進(jìn)行了分步估值，依次利用g-EKF聯(lián)合算法計(jì)算推力相關(guān)土壤參數(shù)，利用對(duì)數(shù)均值法計(jì)算垂向力相關(guān)土壤參數(shù)，利用最小二乘法計(jì)算推土阻力相關(guān)土壤參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，分步估值算法能夠消除估值多解問(wèn)題，提高估值準(zhǔn)確性。
　　 繼而進(jìn)行了能耗優(yōu)化研究。分析了氣墊車運(yùn)行參數(shù)(如載荷分配比、滑轉(zhuǎn)率和車速等)之間的關(guān)系，將總能耗簡(jiǎn)化

4、表示為載荷分配比和滑轉(zhuǎn)率的函數(shù)，并設(shè)計(jì)了自適應(yīng)蜜蜂算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。優(yōu)化的結(jié)果可作為運(yùn)行參數(shù)的穩(wěn)態(tài)目標(biāo)值，用于后續(xù)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和運(yùn)行控制。試驗(yàn)結(jié)果表明，由于自適應(yīng)蜜蜂算法具有功能劃分、并行計(jì)算和局部搜索范圍自適應(yīng)調(diào)節(jié)的特點(diǎn)，它能夠同時(shí)提高優(yōu)化準(zhǔn)確性和優(yōu)化效率。
　　 繼而利用人工勢(shì)場(chǎng)法對(duì)氣墊車進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，計(jì)算自主導(dǎo)航過(guò)程中其平動(dòng)速度和轉(zhuǎn)動(dòng)速度的瞬態(tài)目標(biāo)值。在建立勢(shì)場(chǎng)時(shí)，多種運(yùn)動(dòng)要求以目標(biāo)物吸引勢(shì)、障礙物排斥勢(shì)、動(dòng)力學(xué)安全勢(shì)和能耗

5、經(jīng)濟(jì)勢(shì)的形式予以表現(xiàn)。在運(yùn)用勢(shì)場(chǎng)時(shí)，對(duì)車速方向和速率進(jìn)行分步規(guī)劃，以提高計(jì)算效率。試驗(yàn)結(jié)果表明，在不同的工況下，各勢(shì)函數(shù)項(xiàng)有不同的相對(duì)重要性，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃結(jié)果使當(dāng)時(shí)主要的運(yùn)動(dòng)要求得以滿足。
　　 最后研究了氣墊車的運(yùn)行控制。采用以模糊PID控制器為核心的并行雙環(huán)控制系統(tǒng)控制車速和載荷分配比，模糊推理規(guī)則的設(shè)計(jì)體現(xiàn)出參數(shù)協(xié)調(diào)控制的思想。相對(duì)而言，車速控制跟蹤瞬態(tài)目標(biāo)值，因而更加注重動(dòng)態(tài)性能；載荷分配比控制跟蹤穩(wěn)態(tài)目標(biāo)值，因而更加注重靜

6、態(tài)性能。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，在控制系統(tǒng)的作用下，氣墊車能夠順利抵達(dá)目的地并實(shí)現(xiàn)軟著陸，其行駛路徑和速度的變化符合理論分析結(jié)果；輪速控制表現(xiàn)出良好的動(dòng)態(tài)性能，有利于提高車輛的行駛安全性；載荷分配比控制表現(xiàn)出良好的靜態(tài)性能，有利于降低車輛能耗。
　　 本文雖以軟地面智能氣墊車作為研究對(duì)象，但其研究成果可向多個(gè)領(lǐng)域推廣。例如，設(shè)計(jì)的土壤參數(shù)在線分步估值算法是一種針對(duì)氣墊車輛的普適算法；自適應(yīng)蜜蜂算法作為一種啟發(fā)式全局優(yōu)化算法，可用于一般