气垫式越野机器人土壤参数分步识别

作     者：许烁 孙成恺 屠大维 XU Shuo;SUN Chengkai;TU Dawei

作者机构：上海大学机电工程与自动化学院上海200072 上海大学上海市机械自动化及机器人重点实验室上海200072 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2013年第49卷第9期

页      面：1-11页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61203351 51075252) 上海大学科技创新基金(A.10-0109-11-003)资助项目 

主　　题：气垫车 越野机器人 土壤参数 参数识别 估值误差 

摘      要：土壤参数在线识别需要解决由多参数耦合引起的估值多解问题以及由状态噪声和测量噪声引起的估值准确性问题。为了解决估值多解问题,利用气垫式越野机器人的垂向力控制自由度,分别设计g-EKF算法、对数均值法和最小二乘法对3个推力相关土壤参数、3个垂向接地压力相关土壤参数和2个推土阻力相关土壤参数进行分步识别。为了解决估值准确性问题,在第一步g-EKF算法中,采用采样点选择、样本重排和测量值修正等多种措施抑制状态噪声和测量噪声的影响;在第二步对数均值法中,利用对数变换抑制非对称分布噪声对均值计算的影响。开展多角度的试验研究,包括各步估值算法的可行性和准确性、分步估值准确性的递次影响、土壤参数估值准确性对能耗优化的影响。试验结果表明,在各种噪声水平的工况下,提出的土壤参数分步识别策略及相应算法均能够有效解决多解问题和准确性问题。