[发明专利]一种无人履带车辆及其轨迹跟踪控制方法和系统

说明书

本发明涉及一种无人履带车辆及其轨迹跟踪控制方法和系统，属于车辆轨迹跟踪控制技术领域。本发明先基于无人履带车辆的运动学模型生成的轨迹跟踪控制器的目标函数，以及基于这一函数和无人履带车辆的动力学模型生成的轨迹跟踪控制器的约束函数形成MPC模型，然后，根据无人履带车辆的位姿特征、道路的曲率特征和实时工况状态信息生成参考轨迹后，将参考轨迹和车辆轨迹跟踪响应状态信息输入MPC模型得到参数组合，接着，将参数组合输入MLP神经网络得到控制参数，最后，根据控制参数完成无人履带车辆轨迹的跟踪控制，进而有效的提升无人履带车辆轨迹跟踪的工况适应性，实现轨迹跟踪精度、车辆行驶稳定性以及计算时间成本的较好均衡。

技术领域

本发明涉及车辆轨迹跟踪控制技术领域，特别是涉及一种无人履带车辆及其轨迹跟踪控制方法和系统。

背景技术

近年来，地面无人平台在港口运输、疫情防控、野外搜救以及战场环境中得到了越来越多的应用，轨迹跟踪控制作为无人驾驶的关键技术，其发展也得到了越来越多学者的关注，这其中以模型预测的控制方法应用较多。然而，目前大多数都是基于定参数的轨迹跟踪控制方法，很难保证车辆在复杂多变工况下的跟踪精度和稳定性。基于此，有学者提出了自适应参数调整的方法，包括更精确的车辆模型参数在线估计、更合理的控制系统结构设计以及更高效的优化算法架构设计等。由于越野工况下地面-履带的相互作用关系难以精确表征，因此基于车辆模型参数在线估计的方法很难为系统提供稳定、可靠的输入，且在线估计对系统的实时资源配置要求较高。部分研究成果以MPC为基本框架，通过增加前馈、数据学习等方式提升轨迹跟踪性能，但是缺乏在实际高速履带平台的验证。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种无人履带车辆及其轨迹跟踪控制方法和系统。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种无人履带车辆的轨迹跟踪控制方法，包括：

获取无人履带车辆的运动学模型和无人履带车辆的动力学模型；

基于所述无人履带车辆的运动学模型生成轨迹跟踪控制器的目标函数；

基于所述无人履带车辆的动力学模型和所述轨迹跟踪控制器的目标函数生成轨迹跟踪控制器的约束函数；

基于所述轨迹跟踪控制器的目标函数和所述轨迹跟踪控制器的约束函数生成MPC模型；

根据无人履带车辆的位姿特征、道路的曲率特征和实时工况状态信息生成参考轨迹；

将所述参考轨迹和车辆轨迹跟踪响应状态信息输入所述MPC模型得到参数组合；所述车辆轨迹跟踪响应状态信息通过实验获得；所述参数组合包括：轨迹曲率特征向量、无人履带车辆姿态参考向量和无人履带车辆速度信息向量；

将所述参数组合输入MLP神经网络得到控制参数；

根据所述控制参数完成无人履带车辆轨迹的跟踪控制。

优选地，基于传统的无人履带车辆运动学模型，通过对无人履带车辆接地段的运动学分析，建立了基于瞬时转向中心模型的无人履带车辆的运动学模型。

优选地，所述基于瞬时转向中心模型的无人履带车辆的运动学模型为：

；

其中，ξ为无人履带车辆的状态向量，为无人履带车辆的横向速度，为无人履带车辆的纵向速度，为无人履带车辆的横摆角速度，v_j1为一侧履带的卷绕速度，v_j2为另一侧履带的卷绕速度，φ为履带车辆的几何中心在固连于地面的笛卡尔坐标系下的航向角，为一侧履带的横向方向，为另一侧履带的横向方向。