分布式电驱动无人高速履带车辆越野环境轨迹预测方法研究

摘要

越野环境下,无人车辆轨迹预测是车辆轨迹跟踪和精确导航的核心模块,预测误差将直接影响无人车辆行驶任务完成的准确程度.为实现速差转向式履带车辆在复杂越野环境下无人行驶轨迹准确预测的目的,搭建了分布式电驱动无人履带车辆系统,实现了车辆动态过程中的无人系统数据和车辆底层状态数据的同步采集.建立了速差转向车辆运动学模型,分析了履带车辆滑动转向特性.分别采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法和Levenberg-Marquardt方法对转向过程中的滑动参数进行估计,并完成了车辆轨迹预测.基于真实越野环境下的实车数据进行了验证.试验结果表明:相比于履带车辆理想预测模型,所采用的两种轨迹预测方法都大幅降低了车辆轨迹预测误差;对误差均值而言,EKF方法预测轨迹优于Levenberg-M arquardt方法;对误差标准差而言,后者优于前者,且随着转向程度的增加而增大.