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斜坡转向过程是履带车辆的一种典型工况,受重力沿斜坡分力的影响,其动力学特性与平面转向相差很大,转向控制难度大。为提高履带车辆斜坡转向过程的稳定性,对双侧电机耦合驱动履带车辆的转向原理和履带车辆动力学与运动学进行分析,建立斜坡转向运动学与动力学模型。在此模型基础上,提出斜坡转向模型预测控制策略。针对不同斜坡角度以及转向半径,利用MATLAB/Simulink软件对转向控制策略进行建模与仿真,并通过电驱动车辆进行了实车验证。结果表明,该履带车辆斜坡转向模型具有较高的可信性,基于模型预测的斜坡转向控制策略能够使车辆稳定地进行斜坡转向操纵。 相似文献
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为准确分析操纵快慢对液压驱动履带车辆转向动态特性的影响,运用Matlab/Simulink软件建立系统转向仿真模型.仿真结果表明:以最小相对转向半径为小半径转向情况下,慢速转向与快速转向相比较,转向角速度响应延迟时间缩短一半,调节时间明显减少了1/3;随车速升高,以最小相对转向半径进行转向时,减缓转向操纵速度,转向响应延迟以及转向调节时间变化不大.车辆在行驶过程中驾驶员转向操纵时间约为3s为宜,慢速转向动态响应特性要明显好于快速转向. 相似文献
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基于剪应力模型的履带车辆转向力矩分析与试验 总被引:3,自引:1,他引:2
为了研究在打滑条件下的履带车辆转向性能,提高履带车辆转向模型的模拟精度,建立了考虑履带滑转、滑移及转向离心力影响的高速履带车辆稳态转向模型。根据剪切应力-剪切位移关系模型推导了两侧履带牵引力、制动力及转向阻力矩的计算公式。在此基础上,根据力平衡关系构建了履带车辆转向运动学方程,并采用迭代计算方法进行求解。以某型装备综合传动装置的高速履带车辆为对象,通过试验测试结果与计算结果的对比分析,对履带车辆转向模型的准确性进行了验证。基于履带车辆稳态转向模型,研究了履带车辆转向运动学及动力学特性随转向半径及车速的变化规律,结果表明:当履带车辆转向速度越高,转向半径越小时,离心力对转向性能的影响越显著。 相似文献
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履带车辆与地面之间的作用关系复杂,基于地面剪切位移的方法通常会用到对时间和位置的积分,模型较为复杂,无法直接应用到车辆的实时控制算法中。通常情况下,履带车辆转向分析会将接地压力看作连续线性分布或者多矩形分布,但是试验和计算结果均表明硬质土壤条件下,履带接地压力为多峰值分布,前述两种分布均不能体现接地压力的真实状态。本文针对上述问题,在前人研究的基础上,对履带接地压力分布进行求解,提出了履带车辆接地压力简化模型。该简化模型更符合硬质路面履带接地压力的真实状态,并被应用于履带车辆转向动力学分析与验证。利用J.Y.Wong提出的垂向负载-剪切位移变化关系解决了垂向压力变化的同时剪切位移计算的问题,提出了履带车辆转向分析模型(以下简称分析模型),试验结果表明该模型有较高的精度。但是其复杂度仍然较高,为了进一步简化模型,借鉴轮式车辆轮胎侧偏角和滑转率的概念,利用履带车辆履带-地面剪切位移关系推导了简化履带车辆动力学模型(以下简称简化模型)。该模型避免了复杂的积分或者求和,显著降低了履带车辆动力学模型的复杂度,能够应用于基于模型的无人驾驶履带车辆轨迹控制方法中,且模型精度接近前述履带车辆转向分析模... 相似文献
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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-Marquardt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。 相似文献