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为了实现无人驾驶机器人机械腿位置精确跟踪及提高车速跟踪精度,针对机械腿受到的非线性干扰,提出了一种基于非线性干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法.首先,通过对机械腿机构操纵踏板时的位置运动分析,建立了机械腿运动学模型,构建了考虑运动副非线性摩擦的机械腿动力学模型,描述了机械腿关节间摩擦力矩与相对速度之间的关系,求得了摩擦参数.接着,设计了油门/制动机械腿切换控制器和非线性干扰观测器.最后,针对观测误差以及其他不确定干扰,设计了模糊自适应反演滑模控制器,进行了李雅普诺夫稳定性分析.实验结果表明,所提方法有效削减了控制输出的抖振,且相较于未对摩擦进行补偿的情况,机械腿位置最大跟踪误差从5.5×10-2 rad减小为1.1×10-3 rad,最大车速跟踪误差从2.21 km/h减小为1.91 km/h.基于干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法能够有效提高机械腿跟踪精度与车速跟踪精度.  相似文献   
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针对目前相关研究中公交站区公交车行驶行为主要由跟驰、换道及仿真等理论模型进行刻画的局限,为了构建符合车辆实际运行的行为模型,明晰现有公交站相关设计规范是否科学合理,提出了基于无人机视频和图像识别技术。参数化提取公交车进出站过程中的轨迹、速度、加速度等真实行为特征数据的方法,并对其运动变化规律进行详细分析。探讨了基于实测大数据构建车辆运动模型的必要性和可行性,提出了相应技术路线及关键技术。初步研究表明,该方法将能准确描述公交车行驶行为与道路设计、社会车辆运行之间的有机联系,可为公交站几何尺寸设计、公交站区范围内车辆管控以及无人驾驶研究提供技术支撑。  相似文献   
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