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1、
無人駕駛地下礦用汽車路徑跟蹤與速度決策研究
隨著我國對地下礦產(chǎn)資源開采量的顯著增加 , 國家大力發(fā)展深部采礦 , 隨著開采深度增加 , 工作環(huán)境高溫、 高濕、噪聲振動(dòng)等對礦山設(shè)備操作人員健康造成極大危害 , 因此無人駕駛系統(tǒng)受到廣泛關(guān)注。本文以 30 噸級(jí)地下礦用鉸接式自卸車為研究對象 , 針對無人駕駛地下礦用汽車的路徑跟蹤控制、 速度決策算法方面做了相應(yīng)的研究。 旨在實(shí)現(xiàn)無人駕駛過程中的路徑跟蹤和抑制地形引起的整車振動(dòng)。 本文對實(shí)車進(jìn)行電氣化改造 , 并搭建了小比例模型樣機(jī) , 建立了用于硬件在環(huán)仿真的實(shí)時(shí)模型虛擬樣機(jī)。 在實(shí)車和小比例樣機(jī)上加裝了相同的信息采集
2、系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和主控制器 , 實(shí)現(xiàn)了地下礦用汽車實(shí)車及其模型樣機(jī)的人工操作、 遙控操作以及無人駕駛功能。 在樣機(jī)的基礎(chǔ)上定義了參考軌跡與實(shí)際軌跡的偏差并證明了車速與整車垂向振動(dòng)響應(yīng)
幅值線性關(guān)系。對實(shí)車轉(zhuǎn)向與速度控制模型進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí) , 發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)向控制模型為純滯后比例環(huán)節(jié) , 速度控制模型為純滯后一階慣性環(huán)節(jié)。為路徑跟蹤與速度決策算法設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。 根據(jù)反應(yīng)式導(dǎo)航控制策略 , 以 PID 控制算法為基礎(chǔ) , 設(shè)計(jì)了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng) PID路徑跟蹤方向控制器 , 該控制器以軌跡偏差為輸入 , 以轉(zhuǎn)角控制量為輸
出 , 通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對 PID 參數(shù)進(jìn)行在線自適應(yīng)整定
3、。之后根據(jù)駕駛員預(yù)瞄模型 , 制定了路徑跟蹤速度控制策略 , 并設(shè)計(jì)了基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑跟蹤速度控制器。利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 , 以駕駛員行駛數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本 , 對控制器參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以垂向振動(dòng)加速度幅值與車速的線性關(guān)系為基礎(chǔ) , 推導(dǎo)了基于整車垂向振動(dòng)的理想速
度, 并以路徑跟蹤速度控制器輸出、 理想速度和縱向加速度作為約束 , 設(shè)計(jì)了速度決策算法 , 參數(shù)通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法由駕駛員數(shù)據(jù)訓(xùn)練得出。
隨后定義了激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特征向量和地形粗糙度評分函數(shù) , 并
根據(jù)粗糙程度將地形分類二值化以使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí) , 學(xué)習(xí)樣本由激光
4、雷達(dá)和慣性導(dǎo)航模塊數(shù)據(jù)經(jīng)濾波后在線自動(dòng)產(chǎn)生。 將地形粗糙度結(jié)果用于速度預(yù)測從而改進(jìn)速度決策算法。 最后通過仿真驗(yàn)證和道路實(shí)車實(shí)驗(yàn)分別對路徑跟蹤和速度決策算法進(jìn)行測試。 路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示自適應(yīng) PID 路徑跟蹤方向控制器相比傳統(tǒng)固定參數(shù) PID 控制器橫向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差和轉(zhuǎn)角控制量的幅值、均值、方差均有明顯減少 , 而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑跟蹤速度控制器輸出與駕駛員速度控制意圖接近； 速度決策算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法結(jié)合速度預(yù)測在崎嶇路面可以明顯降低整車超閾值垂向振動(dòng)次數(shù)與幅值 , 同時(shí)在平坦路面能夠提高車速。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了路徑跟蹤方向
和速度控制器能夠?qū)o人駕駛地下礦用汽車進(jìn)行有效控制。 速度決策算法可以有效抑制由地形引起的整車垂向振動(dòng)。 本文為無人駕駛地下礦用汽車路徑跟蹤與速度決策研究提供了理論依據(jù)。
無人駕駛地下礦用汽車路徑跟蹤與速度決策研究
