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【24h】

軟弱地盤上走行車両の沈下およびスリップを表現するシミュレーションモデル: 小型実機を用いた実験によるシミュレーションモデルの評価

机译:仿真模型表达壁板地面运行车辆的化学和滑动:使用小型设备进行实验评估模拟模型

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摘要

近年,台風や集中豪雨による土砂災害が多発しておリ,そのような災害現場では情報収集などを目的として小型無人車両(UGV)の活用が期待されている.小型UGVは他の地上移動ロボットと比較して移動性能やエネルギー効率が優れているが,泥濘地では車輪が沈下·スリップし,スタックしてしまうという問題がある.我々は車輪と泥濘地の関係をモデル化し,物理シミュレータを用いて車両自身が泥濘地の状態を推定することで,スタックする可能性を予測し,回避したリ脱出することが可能であると考えている.軟弱地盤と車輪の関係を表現するモデルとして,フォークトモデルや個別要素モデルおよびそれらを組み合わせたモデルがある.しかし,これらは,精度の低さや計算コストの高さという問題点があり,小型UGVに搭載された計算能力の低いコンピュータでは十分に処理することができない.また,災害現場で使用することを想定すると,ネットワークを利用した外部のコンピュータによる計算はできない可能性がある.そこで,我々は,そのような計算能力の低いコンピュータでも沈下とスリップを表現できる簡略化された軟弱地盤モデルとして,フォークトモデルと円盤モデルを組み合わせた軟弱地盤モデルの開発を行っている.また,提案モデルを用いたシミュレーションによってスタックを回避するためのシステムを検討している.これまでに,提案したモデルを用いた物理シミュレーションと小型車両の走行実験を比較することで,モデルのスリップに関する妥当性を確認した.しかし,動的沈下に関して時間経過による沈下量の変化は測定できておらずモデルの式を確立できていない.そこで,我々は走行実験を行い,画像処理を用いて沈下量の変化を測定し,システム同定を行うことにした.また,同定した結果を提案モデルに加え,実験結果と比較することでその有効性を確認する.本稿では,提案モデルと画像処理を用いた車輪の沈下量の測定方法について述べる.
机译:近年来,大规模的无人驾驶车辆(UGV)有望用于信息收集和在这样的灾难现场等灾难现场。小型UGV有一个问题,相比其他地面移动机器人的运动性能和能效都非常出色,但是轮子可以解决,脚下一滑,堆放在泥。我们的车轮和泥区域之间的关系模型,并使用物理模拟器来估算的泥泞地面的状态,这样就可以预测和避免堆积,并避免荷兰国际集团的可能性。有迹象表明,结合folkot模型和个体元模型和他们的模型为代表的软地面和车轮的关系模型的模型。然而,这些具有低精确度和高的计算成本的问题,以及不能在计算机上被充分地处理以低计算能力安装在小UGV。此外,假设它是在灾害现场使用,它可能无法使用网络来计算外部计算机。因此,我们正在开发一个松软地面模型结合了forkot模型和盘模型,可以表达沉陷和滑移与低计算能力的计算机简化松软地面模型。此外,系统被认为是避免使用提出的模型通过模拟堆积。到目前为止,我们利用该模型和小型车辆的行驶实验对比实物仿真验证了该模型滑的有效性。然而,时间量因时间过程关于动态沉降的变化不能被测量和模型表达尚未确立。因此,我们进行了行驶试验,利用图像处理测定沉降量的变化,并且执行系统识别。此外,除了所提出的模型,识别结果与实验结果进行了比较,以确认其有效性。在本文中,我们描述了如何使用该模型和图像处理来测量车轮的结算量。

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