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基于UKF的农用履带机器人滑动参数估计
  • ISSN号:1000-1298
  • 期刊名称:《农业机械学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP242[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]安徽农业大学信息与计算机学院,合肥230036, [2]安徽农业大学理学院,合肥230036, [3]合肥工业大学汽车工程技术研究院,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51205101); 安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2014A074); 安徽农业大学博士启动基金资助项目
中文摘要:

为了实时获取农用履带机器人运行过程中履带与地面之间的滑动信息,改善机器人控制精度,在对履带机器人运动学原理进行分析的基础上,推导了机器人运动学方程和非线性测量方程,设计了基于无迹卡尔曼滤波的滑动参数估计系统,实时估计出机器人精确姿态,并根据机器人的运动特性重建不可测的滑动量。实验结果表明:滑动参数估计系统可以提供准确和高更新率的滑动量,为农用履带机器人的精确控制提供依据。

英文摘要:

In order to real-time achieve accurate sliding parameters between tracks of a agricultural tracked robot and ground and improve control accuracy,a dynamics equation and nonlinear measurement equation of agricultural tracked robot were deduced by analyzing working principle of an agricultural tracked robot and using dynamics principle.Then an estimation system based on the unscented Kalman filter(UKF) was designed to estimate the precision pose parameters of agricultural tracked robot.Through this estimation the system sliding parameters might be reconstructed relying on kinematics analysis,which couldn't be directly measured before.The simulation and experimental results suggested that with careful modeling of agricultural tracked robot,the estimation system was able to provide reliable and high update rate sliding parameters,which were taken as the basis for accurate control.

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期刊信息
  • 《农业机械学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
  • 主编:任露泉
  • 地址:北京德胜门外北沙滩一号6号信箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:njxb@caams.org.cn
  • 电话:010-64882610 64867367
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1298
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1964/S
  • 邮发代号:2-363
  • 获奖情况:
  • 荣获中国科协优秀期刊二等奖,1997~2000年连续4年获中国科协择优资金,被列入中国期刊方阵,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42884