基于UKF和SMO农用履带机器人滑动参数计算

• 作者: 孔文 焦俊 王强 袁晨晨 辜丽川 高雅
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 农用履带机器人 无迹卡尔曼滤波 滑模观测器 滑动参数
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 1577-1583
• 分类号: TP242
• 语种: 中文

摘要

为保证农用履带机器人在农田环境下的稳定行驶,减少滑动现象,提出了基于UKF (Unscented Kalman Filter)和SMO (Sliding Mode Observer)的滑移参数估算方法.利用UKF算法融合机器人的运动方程和测量方程,补偿传感器的测量误差,重建机器人的姿态.建立左、右履带滑动参数和滑移角的滑模观测器,引入双曲正切函数作为滑模观测器的切换函数,减弱滑模观测器符号切换函数引起的抖振,实现对滑动参数的精确估算.仿真和实验结果表明:该方法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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王强	安徽农业大学信息与计算机学院	87	795	16.0	25.0
2	辜丽川	安徽农业大学信息与计算机学院	64	341	11.0	15.0
3	焦俊	安徽农业大学信息与计算机学院	59	267	10.0	14.0
4	高雅	安徽农业大学信息与计算机学院	11	47	5.0	6.0
5	袁晨晨	安徽农业大学信息与计算机学院	7	29	3.0	5.0
6	孔文	安徽农业大学信息与计算机学院	6	65	5.0	6.0