滑動轉(zhuǎn)向車輛通過調(diào)節(jié)左右兩側(cè)速度變化實現(xiàn)航向改變,由于其具有機(jī)械結(jié)構(gòu)簡單、機(jī)動性和通過性強(qiáng)等優(yōu)點,在農(nóng)業(yè)、軍事、林業(yè)、煤礦及火星探測等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在自動駕駛車輛的局部路徑規(guī)劃中,需要根據(jù)車輛模型預(yù)測車輛行駛軌跡,然而由于滑動轉(zhuǎn)向車輛的滑動轉(zhuǎn)向特性,準(zhǔn)確的預(yù)測未來一段時間內(nèi)的行駛軌跡變得非常困難。因此研究滑動參數(shù)的估計及其對車輛運動的影響對于實現(xiàn)滑動轉(zhuǎn)向車輛的無人駕駛具有重要的理論及現(xiàn)實意義。本文針對基于滑動參數(shù)估計的滑動轉(zhuǎn)向車輛軌跡預(yù)測進(jìn)行了研究。在深入分析滑動轉(zhuǎn)向車輛轉(zhuǎn)向運動學(xué)及動力學(xué)特性的基礎(chǔ)上,提出了一種基于瞬時轉(zhuǎn)向中心的運動學(xué)建模方法。通過將車輛運動微分方程在參考軌跡上線性化,建立了線性時變擾動矩陣微分方程,并基于線性控制理論推導(dǎo)了軌跡誤差的閉式解析解。根據(jù)軌跡誤差的閉式解析解,進(jìn)一步分析了基于協(xié)方差矩陣的車輛相對位姿非系統(tǒng)誤差。隨后采用基于Levenberg-Marquardt算法的非線性最小二乘法和擴(kuò)展卡爾曼濾波方法實時估計滑動參數(shù)并根據(jù)給定的控制量序列預(yù)測未來一段時間內(nèi)的軌跡,然后通過仿真實驗進(jìn)行了算法性能分析。通過仿真實驗發(fā)現(xiàn),盡管基于L-M算法估計的滑動參數(shù)不一...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 滑動轉(zhuǎn)向無人駕駛車輛發(fā)展及現(xiàn)狀
        1.2.2 滑動轉(zhuǎn)向車輛動力學(xué)與運動學(xué)發(fā)展及研究現(xiàn)狀
        1.2.3 滑動參數(shù)估計與軌跡預(yù)測發(fā)展及研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
第2章 基于瞬時轉(zhuǎn)向中心的滑動轉(zhuǎn)向車輛運動學(xué)模型
    2.1 轉(zhuǎn)向運動學(xué)分析
        2.1.1 履帶/輪胎接地段運動分析
        2.1.2 滑轉(zhuǎn)滑移系數(shù)與橫向偏移量
    2.2 轉(zhuǎn)向動力學(xué)分析
        2.2.1 縱向力
        2.2.2 轉(zhuǎn)向阻力矩
    2.3 穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)向時各運動學(xué)參數(shù)變化規(guī)律
    2.4 基于瞬時轉(zhuǎn)向中心的車輛運動微分方程
        2.4.1 傳統(tǒng)運動學(xué)模型
        2.4.2 基于瞬時轉(zhuǎn)向中心的運動學(xué)模型
    2.5 本章小結(jié)
第3章 車輛運動軌跡誤差與滑動參數(shù)擾動量的關(guān)系
    3.1 車輛運動軌跡誤差的計算
    3.2 軌跡誤差的閉式解析解
        3.2.1 線性時變擾動矩陣微分方程建立
        3.2.2 考慮滑動參數(shù)擾動的車輛位姿求解
    3.3 車輛軌跡非系統(tǒng)誤差分析
        3.3.1 協(xié)方差矩陣
        3.3.2 協(xié)方差傳播律
        3.3.3 車輛位姿誤差協(xié)方差矩陣
    3.4 本章小結(jié)
第4章 滑動參數(shù)估計及運動軌跡預(yù)測
    4.1 基于Levenberg-Marquardt算法的非線性最小二乘法求解及軌跡預(yù)測
        4.1.1 代價函數(shù)
        4.1.2 L-M方法
        4.1.3 基于L-M方法的滑動參數(shù)估計
        4.1.4 軌跡預(yù)測
        4.1.5 仿真實驗及分析
    4.2 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的滑動參數(shù)實時估計及軌跡預(yù)測
        4.2.1 卡爾曼濾波器原理
        4.2.2 參數(shù)化
        4.2.3 滑動參數(shù)估計與軌跡預(yù)測
        4.2.4 仿真實驗及分析
        4.2.5對比實驗
    4.3 本章小結(jié)
第5章 實驗及結(jié)果分析
    5.1 基于履帶車輛的實車實驗
        5.1.1 實驗內(nèi)容
        5.1.2 Levenberg-Marquardt算法驗證
        5.1.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法驗證
    5.2 基于6×6 輪式車輛的實車實驗
        5.2.1 實驗內(nèi)容
        5.2.2 Levenberg-Marquardt算法驗證
        5.2.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法驗證
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
    研究成果總結(jié)
    本文創(chuàng)新點
    未來研究工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單
致謝



本文編號：3751408