基于模型预测控制的无人驾驶履带车辆轨迹跟踪方法研究

无人驾驶履带车辆的轨迹跟踪面临着系统不确定性和外界干扰等难以克服的不利因素。针对这一问题,通过研究履带车辆的滑动转向特性,建立了基于瞬时转向中心的履带车辆运动学模型。同时,针对参考路径是离散路点序列的特点,提出了一种基于3次Bezier曲线的参考路径自适应拟合方法,在实现路径平滑基础上提供道路的曲率信息。考虑到模型不确定性和外界干扰对轨迹跟踪精度的影响,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器,并引入反馈校正,系统地处理无人驾驶履带车辆建模误差、环境约束以及执行机构约束。实车试验结果表明,该方法可以有效地抑制系统不确性和外界干扰的影响,实现无人驾驶履带车辆高精度的轨迹跟踪控制。     

面向异构履带车辆的统一运动规划方法

为在统一算法框架下解决异构履带车辆的运动规划问题,提出一种基于运动基元离线生成与在线扩展选择的运动规划方法,所研究的异构履带车辆是指搭载3种不同转向机构的履带车辆.运动基元的优化生成以轨迹平滑度为目标,通过综合考虑异构履带车辆的差异化行为约束、平台运动学模型约束、平滑过渡约束等,生成满足异构履带车辆运动规划需求的基元库...     

越野环境下无人履带平台的道路可通行性分析

针对越野环境下道路特征模糊、地形复杂的问题,基于相机与激光雷达融合感知的方案,提出一种针对无人履带平台道路可通行性分析方法。基于图像语义分割获取语义点云,进行可通行区域的粗提取;利用三维点云描述地面几何特征,同时考虑履带平台的通过性约束,对道路的可通行性进行分析;生成包含道路表面属性和地面几何信息的三维可通行性栅格地图。所提方法对于平台可通行性的定义反映了平台-环境的强耦合关系。试验结果表明,算法能够在线稳定地建立可通行性地图,对平台规划控制具有良好的引导作用,有利于无人履带平台在复杂越野环境下的稳定通行。     

基于高斯混合-隐半马尔可夫模型的双侧独立电驱动无人履带机动平台纵向决策方法

基于运动学和动力学模型的电驱动无人履带机动平台纵向决策研究存在自适应能力差、难以获得精确的模型参数等问题。针对无人履带机动平台直驶遇到障碍物并接近障碍物的行驶工况,根据驾驶数据提出一种驾驶员纵向决策机理,使用高斯混合-隐半马尔可夫模型对熟练驾驶员纵向决策过程进行建模。使用高斯混合模型对驾驶员在直驶接近障碍物过程中的意图进行辨识,并对驾驶行为进行聚类和量化;通过隐半马尔可夫模型描述驾驶员决策转移过程与相同决策的持续时间;进行不同地面条件下的实车验证。试验结果表明：所提出的驾驶员模型可以很好地模仿驾驶员纵向决策机理,使得最大加速度小于3.5 m/s²,最大减速度大于-4.5 m/s²,决策边界平均加速度绝对值趋近于0.8 m/s²;通过对不同地面条件下的决策持续时间分布进行再训练,该方法可以不依赖地面参数从而适应不同环境条件。     

基于独立电驱动履带车辆的地面参量估计方法研究

以独立电驱动履带车辆的大量试验数据为依托,提出一种基于驱动力统计学预测模型与车辆动力学模型相结合的算法,对道路阻力系数与转向阻力系数进行估计。根据过零航向角偏差点对车辆的行驶路径进行分割,并利用高斯混合模型对各路径段进行多元聚类,利用连续3个路径段的聚类标签表征运动基元的类型;以基元类型为依据实现数据的分组,利用高斯混合模型构建驱动力统计学预测模型。在进行地面参量估计时,当确定运动基元类型后,通过调用对应的驱动力统计学预测模型,利用高斯混合回归对两侧主动轮转矩进行预测。利用非线性最小二乘法,使得基于驱动力统计学预测模型得到的转矩预测值与基于动力学方程表征的转矩理论值误差最小,从而获得地面参量估计值。对实车采集到的数据进行处理,得到地面参量的测试值并与估计值进行对比,证明了该方法可以在使用较少传感器前提下,保证预测结果的精度与整体算法的效率。     

基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型

为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。     

基于MPC-MFAC的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制

简化模型带来的模型失配以及外部环境不确定性是导致轨迹跟踪误差的主要原因,尤其对于无人履带车辆,其复杂的物理特性和工作环境更放大了两大因素的不利影响。针对该问题,将基于模型和基于数据的控制方法结合起来,提出一种基于模型预测控制结合无模型自适应控制补偿的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制方法。在平衡建模准确度和求解耗时的基础上,利用模型预测控制进行前馈求解。针对模型预测控制中简化模型与车辆实际模型之间必然存在的差异以及环境不确定性,基于动态跟踪效果构建无模型自适应控制算法进行补偿,即利用车辆实际轨迹与模型预测所得轨迹之间的误差,对模型预测控制求解的两侧履带速度控制量进行实时修正。仿真实验结果表明,该方法能够在一定程度上抑制系统内外部不确定因素的影响,提高动态环境下双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制的精度。     

基于双层驾驶员模型的履带车辆纵向与横向协同跟踪控制方法

为解决基于离合器转向机速差转向履带车辆的路径跟踪控制问题,采用一种基于双层驾驶员模型的纵向与横向协同跟踪控制方法,以实现对期望路径的跟踪控制。第1层驾驶员模型以高斯混合隐马尔可夫模型为基础,以期望跟踪轨迹为输入,实现对转向模式序列的预测输出及切换控制,其中转向模式包括直驶模式、行进间转向模式与原地转向模式;第2层驾驶员模型以模糊逻辑来表征行进间转向模式下经验驾驶员纵向与横向控制配合规律,并最终依据期望航向校正偏差生成纵向、横向控制量。试验结果表明,上述控制算法能够有效地利用驾驶员的先验经验,解决车辆纵向与横向强耦合特性及转向不确定性给跟踪控制系统带来的挑战,最终实现车辆在特定场景下轨迹跟踪误差小于1.0 m的路径跟踪控制。     

基于SQL 数据库的医院财务管理信息平台

为提升医院财务信息的管理能力,利用信息化技术建立医院财务信息一体化平台,采用统一的数据库对财务信息数据进行统一存储和处理。对基于信息一体化的医院财务信息一体化平台的架构进行设计,基于结构化查询语言(structuredquerylanguage,SQL)技术建立财务网上报销系统,对医院财务报销业务流程进行分析,以SQL Server2005为后台数据库,实行客户/服务器(browser/server,B/S)模式的医院财务报销流程。实验结果表明：该系统对多用户并发的单业务响应时间<4.96s,对多用户并发的混合业务的响应时间<65s;系统的数据吞吐量为8 Mbps,数据处理效率为87%,优于同类系统的数据处理结果,优于一般系统的操作响应性能,可以满足医院财务管理的需求,为建立信息化的医院财务管理信息平台提供参考。     

基于多体系统理论的精密检测平台空间误差建模与补偿

针对大口径光学元件精密检测平台的工作特点及影响其空间误差的各项几何误差因素,运用多体系统理论,用低序体阵列描述多体系统拓扑结构,建立一种空间误差数学模型。综合应用激光干涉仪、球杆仪和激光位移传感器等仪器设备,提出大口径光学元件精密检测平台各项几何误差和空间误差的测量方法,并对模型中所涉及的各项几何误差进行了系统分析和全面测量,对空间误差进行补偿。误差补偿实验证明所提模型正确有效,将空间误差从补偿前-70.01~22.14 μm降低到补偿后-4.22~5.8 μm,大大提高了精密检测平台的测量精度。     

履带车辆行驶循环的构建方法研究

基于行驶循环工况的仿真分析可以为履带车辆动力传动系统匹配提供新的技术手段,针对某履带车辆试车场的试验数据,提出了一种履带车辆行驶循环的构建方法.应用小波变换方法对试验数据进行了滤波处理.定义试车场一次整圈试验为一个运动学样本,通过统计学的相关性分析和速度-加速度概率分布分析,选出最接近样本集合的代表样本.试车场行驶循环...     

分布式电驱动履带车辆驱动扭矩分配方法研究

分析了分布式电驱动履带车辆驱动扭矩分配对履带张紧力的影响.提出了基于效率最优的驱动扭矩分配方法:当一侧扭矩和不大于当前电机转速下最高效率点对应的扭矩时,前侧电机输出该侧所需所有扭矩;反之,前后两电机输出相同的驱动扭矩.提出了电机故障模式下驱动扭矩分配方法,实现驱动系统的容错控制.基于Matlab/Simulink建立了分布式电驱动履带车辆仿真模型.仿真结果表明,该扭矩分配方法有效可行.     

串联系统可靠性分配的模糊层次分析方法

文中提出了一种基于层次分析的串联系统可靠性模糊分配方法。此方法以层次分析为基础,利用三角模糊数构造评判矩阵,并且通过调节隶属程度和决策者对决策的乐观程度指数进行模糊运算,使决策更加合理,最后引入熵权作为可靠性分配的依据。工程应用实例表明该方法具有较好的实用性及有效性。     

履带车辆在不同行驶工况下燃油消耗量的仿真模型

该文首先利用曲面拟合法建立了发动机稳态工况的万有特性数学模型,然后建立了履带车辆在不同行驶工况下燃油消耗量的仿真模型,接着以某车辆为实例,应用 Matlab语言编程计算得出计算值,最后与试验值比较,验证了模型的有效性和准确性。     

分布式电驱动无人高速履带车辆越野环境轨迹预测方法研究

越野环境下,无人车辆轨迹预测是车辆轨迹跟踪和精确导航的核心模块,预测误差将直接影响无人车辆行驶任务完成的准确程度。为实现速差转向式履带车辆在复杂越野环境下无人行驶轨迹准确预测的目的,搭建了分布式电驱动无人履带车辆系统,实现了车辆动态过程中的无人系统数据和车辆底层状态数据的同步采集。建立了速差转向车辆运动学模型,分析了履带车辆滑动转向特性。分别采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法和Levenberg-Marquardt方法对转向过程中的滑动参数进行估计,并完成了车辆轨迹预测。基于真实越野环境下的实车数据进行了验证。试验结果表明：相比于履带车辆理想预测模型,所采用的两种轨迹预测方法都大幅降低了车辆轨迹预测误差;对误差均值而言,EKF方法预测轨迹优于Levenberg-Marquardt方法;对误差标准差而言,后者优于前者,且随着转向程度的增加而增大。     

电驱动无人履带车辆线控机电联合制动技术研究

电驱动履带车辆具有良好的运动可控性,同时可借助电气制动缓解传统履带车辆制动系统负荷重、寿命短的问题,是履带车辆实现无人驾驶的理想驱动方式。通过对某电驱动履带车辆制动系统的无人化设计研究,提出了一种机电联合制动系统线控化的完整技术方案。该方案采用一种改进的三段式机械-电气制动结合方式,并在保证既定制动性能前提下按照最大化制动能量回收的原则,给出了相应的机械-电气制动力分配策略。按照该方案进行平台搭建后,进行了制动性能实车试验,验证了该系统具有良好的制动性能和工作稳定性,可在充分满足国家军用标准对军用履带车辆制动性能要求的同时,保证整体效率在25%左右的动能转化效率。     

履带车辆悬挂质量系统振动的模糊控制与仿真

本文提出了一种模糊控制方法以控制履带车辆悬挂质量系统的上下垂直线振动和前后俯仰运动的角振动。建立了含8自由度的二分之一履带车辆悬挂系统的力学模型,同时考虑了履带车辆的垂直线振动和俯仰角振动的耦合效应。另外,本文也研究了不同控制力的组合对控制效果的影响,发现在转动控制中存在所需控制力的极小值。模糊控制的数值仿真结果表明在规则正弦路面和复杂随机路面下悬挂系统的加速度和俯仰角均可得到有效控制。