无人驾驶挖掘机器人实际工作环境恶劣,为提高铲斗在负载扰动下的轨迹跟踪精度,建立了挖掘机电液系统非线性数学模型,设计了基于线性扩张状态观测器的滑模控制器(Sliding mode controller based on linear extended state observer,SMC-L...无人驾驶挖掘机器人实际工作环境恶劣,为提高铲斗在负载扰动下的轨迹跟踪精度,建立了挖掘机电液系统非线性数学模型,设计了基于线性扩张状态观测器的滑模控制器(Sliding mode controller based on linear extended state observer,SMC-LESO)。根据铲斗油缸活塞杆位移信号,利用设计的线性扩张状态观测器对系统的速度、加速度及负载扰动和不确定因素进行估计,解决了系统参数难以测量的问题。在此基础上,设计了滑模控制器,并证明了该控制器的Lyapunov稳定性。为进一步验证该控制器的有效性,建立了挖掘机电液比例控制系统的联合仿真模型,并与PID控制器、滑模控制器的轨迹跟踪精度进行对比。仿真结果表明,该控制器可以有效抑制扰动,位移跟踪精度高、鲁棒性强。展开更多
针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度。将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对...针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度。将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对已采集到的各帧双目图像进行立体匹配,计算出环境特征点到摄像机坐标系原点的距离,从而实现车辆的相对定位;再对相邻两帧图像进行特征跟踪匹配,根据不同景深将匹配特征点对划分为远距点对和近距点对,分别利用远距点对和近距点对估算车辆运动过程中坐标系的旋转矩阵和平移矢量,并利用Levenberg-Marquardt法进行优化求解;最后根据优化后的旋转矩阵和平移矢量计算出车辆的行驶速度。户外模拟试验结果表明了方法的有效性和可行性。展开更多
基金supported by Key Project of Industrial Science and Technology of Shaanxi Province(No.2015 GY068)。
文摘无人驾驶挖掘机器人实际工作环境恶劣,为提高铲斗在负载扰动下的轨迹跟踪精度,建立了挖掘机电液系统非线性数学模型,设计了基于线性扩张状态观测器的滑模控制器(Sliding mode controller based on linear extended state observer,SMC-LESO)。根据铲斗油缸活塞杆位移信号,利用设计的线性扩张状态观测器对系统的速度、加速度及负载扰动和不确定因素进行估计,解决了系统参数难以测量的问题。在此基础上,设计了滑模控制器,并证明了该控制器的Lyapunov稳定性。为进一步验证该控制器的有效性,建立了挖掘机电液比例控制系统的联合仿真模型,并与PID控制器、滑模控制器的轨迹跟踪精度进行对比。仿真结果表明,该控制器可以有效抑制扰动,位移跟踪精度高、鲁棒性强。
文摘针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度。将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对已采集到的各帧双目图像进行立体匹配,计算出环境特征点到摄像机坐标系原点的距离,从而实现车辆的相对定位;再对相邻两帧图像进行特征跟踪匹配,根据不同景深将匹配特征点对划分为远距点对和近距点对,分别利用远距点对和近距点对估算车辆运动过程中坐标系的旋转矩阵和平移矢量,并利用Levenberg-Marquardt法进行优化求解;最后根据优化后的旋转矩阵和平移矢量计算出车辆的行驶速度。户外模拟试验结果表明了方法的有效性和可行性。