基于非平稳约束的农用履带机器人附着极限态集成控制方法研究

To aim at the actual application of agricultural tracked mobile robot running on soft and rough farmland, methods for accurate estimation tracked mobile robot running state and ground slide parameters are proposed, a coordinated control based on precision in a robot-ground closed loop system is established, which is by Information Fusion Theory based on Multi-Sensor of the subsystems. The main contents include：(1) The establishment of kinematic and dynamic models of agricultural tracked mobile robot and the movement coupling characteristics analysis of track forced; (2) The improvement slide parameters which are closely related to control precision by Information Fusion Theory based on Multi-Sensor, namely observation tracked mobile robot lateral-slip angle by high-order sliding mode observer and online identification of slide coefficient based on recurrent minimum variance；(3) The optimization of the controller performance by genetic algorithm, construction method for precision control method of agricultural tracked mobile robot; (4) Meeting real time requirement for agricultural tracked mobile robot complicated control system in application by FPGA.(5)Verifing on efficiency of coordination controller by experiment of a large closed-loop hybrid simulation and tracked mobile robot prototype running, providing a powerful novel methodologies and technologies support for control of tracked mobile robot in application of special farmland environment.

在农田软质地面运行的履带机器人，存在着附着极限态机器人子系统之间、履带-地面间相互作用和运动关系耦合机理与非附着极限态的存在较大差异，易出现失稳失控现象，拟建立侧向非平稳约束动力学系统，进行附着极限态稳定性控制方法研究，包括：①分别建立独立履带机器人和侧向非平稳约束履带机器人动力学模型；②对履带机器人运动状态和附着状态进行实时估计，研究机器人稳定性和安全性区域边界，综合决策层决策的稳定性目标和路面附着力决定的安全性目标，动态确定最优控制目标；③采用集成控制方法，利用履带-地面附着条件，建立机器人附着极限态稳定性控制系统模型，控制各驱动轮作用力，实现控制目标；④研究侧向非平稳约束履带机器人系统到独立履带机器人系统输出状态空间映射算法，建立基于侧向非平稳约束动力学系统的履带机器人稳定控制系统；⑤采用理论分析、系统建模、仿真计算和实际试验相结合的研究方法，提高履带机器人附着极限态稳定控制性能。

项目组分析推导了机器人的行驶阻力因素与阻力计算方法，分析履带与土壤之间的剪切应力-剪切位移关系，以及履带滑转和转向离心力关系。构建侧向非稳定约束的机器人动力学实验系统，建立侧向非稳定约束履带机器人动力学模型，以及基于UKF的机器人质心状态与路面滑移参数的预测模型。分析机器人附着极限态运动状态边界条件和运动通道边界条件，以及履带机器人附着极限态的稳定性控制机理，将阻力参数、机器人结构参数引入履带机器人动力学模型中，仿真模拟机器人在过多转向、不足转向和中性转向三种工况下质心与路面滑移参数的变化状况，仿真结果表明基于UKF的预测模型可以较好的预测出机器人的运动状态。设计了集成控制系统，转向时，以航偏角为控制目标，采用自适应模糊滑模转向控制，控制精度优于PID控制、模糊控制和变结构控制；当机器人运行过程中产生位姿误差时，采用基于位姿误差的控制，该控制考虑了履带机器人运动学模型和电机驱动模型动态特性，构建了变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数，基于这个函数设计了由等效控制和切换控制组成的自适应滑模控制，将机器人的位姿误差以及在线辨识的驱动电机时变不确定参数反馈至控制器中，计算出左右轮驱动电机的期望角速度，控制履带机器人运行。仿真及实验结果表明当采用集成控制的机器人在运动方向的距离误差、侧向距离误差和航向角的误差较较小，稳定。.针对机器人与大数据中心网络通信中存在的数据丢包问题，课题组提出自适应的网络探测选择方法，采用在线式的路径选择策略，每一轮路径的选择会参考上一个路径的丢包率测量值，根据网络状况的反馈选择当前最优的探测路径。该方法不仅可用于链路丢包率的推理，同样可适用于大多数基于网络层析技术的流量矩阵的估计、网络延时推理的科学问题，可以改善网络层析技术由于注入探测包过多而造成网络负载严重的缺陷。