面向无人驾驶碾压机的容错控制方法研究

无人驾驶碾压机高精度路径跟踪控制依赖于传感器对车体信息的准确测量,但在恶劣的高原大坝环境下,定位传感器极易出现信号突变、信号丢失现象,对系统的安全性与稳定性构成极大威胁。针对无人驾驶碾压机在恶劣工况下传感器的短时定位失效问题,提出了基于自学习模型的信号代偿容错控制方法。根据无人驾驶碾压机运行过程中转向系统漂移特性,构造了带流量损耗参数的线性转向模型,提出了模型参数在线学习算法,用于学习系统的流量损耗特性。以串联抗扰控制器作为车辆控制基础,实现定位短时失效场景下的容错控制。实车验证结果表明：车辆能够在传感器失效后的40 s内继续进行高精度碾压作业,与无代偿和模型无自学习代偿2种情况对比,分别延长了近18.7倍和2.7倍的运行时间,极大地提高了系统的安全性与作业效率。