复杂地面物理参数在线辨识及移动机器人机动性自监督机制研究

移动机器人在军事侦察、抢险救灾、星际探索、反恐爆破、考古探测等多个领域都开始展现其作用,其适应复杂地面环境的能力是亟待解决的关键问题。本项目将以解决移动机器人复杂地面环境共性问题为出发点，重点攻克复杂地面物理参数在线实时辨识和履带与地面作用机理研究两个基础理论难题。项目预期成果将为移动机器人在复杂环境下实用化提供必要的理论和技术支撑。主要研究内容：① 实现基于多传感器信息融合的地质特征提取，并利用支持向量机对复杂地面参数进行离线训练和在线实时辨识；②揭示移动机器人与复杂地面环境相互作用机理，建立移动机器人复杂地面行驶动力学模型；③建立机器人复杂地面环境机动性在线自监督机制，提升机器人在复杂环境中自主作业能力。

移动机器人被广泛应用到野外环境,其适应复杂地面环境的能力是亟待解决的关键问题。本项目重点攻克了复杂地面物理参数在线实时辨识和履带与地面作用机理研究两个基础理论难题。项目预期成果将为移动机器人在复杂环境下实用化提供必要的理论和技术支撑。.（1）建立了基于振动信号的地面物理在线辨识方法，首先通过ADAMS仿真分析履带式移动机器人振动来源和影响振源的因素。在此基础上，分析比较了振动信号时域频域特征，对多种特征分类方法和特征矢量提取方法进行了对比，进而建立了基于PCA（主元分析法）和SVM（支持向量机）的振动信号和地面类型的映射关系。.（2）基于视觉和振动信号的地面类型在线辨识方法：在视觉图像预处理和颜色纹理特征提取的基础上，利用基于K平均法的图像信号自适应分类方法，建立了基于视觉和振动信号融合的地面类型辨识方法。通过比较视觉信号与振动信号辨识模型，建立了特征层融合和决策层融合的在线辨识方法，分析了几种融合方法鲁棒性。.（3）基于地面力学建立了履带机器人与地面作用模型。分析了履带与地面作用下的下陷量分布、正应力和切应力分布，建立了光滑柔性履带-地面作用模型；结合土壤压-滑理论建立的履齿效应模型，并对两个模型根据履齿作用区域进行融合。利用此模型，分析了不同地面类型、履齿形状参数及垂直负载对挂钩牵引力的影响。.（4）搭建实验平台：分别实现基于振动的地面类型在线辨识（分别采用触角式和车载式模式），视觉和振动信号融合的在线辨识，移动平台牵引特性、滑动率、下陷量等性能测试。并实现了“前行触角轮”振动信号辨识方法，实现机器人对预运行地面的在线辨识。.（5）建立了基于振动信号和视觉融合的地面参数在线辨识和机动性自监督软件，实现振动信号和图像采集及处理、以及基于贝叶斯的振动信号和视觉的决策级融合方法，进而实现了基于视觉和振动的地面在线分类。并且实现了移动机器人在不同地面上、不同运行参数和结构模式下的牵引特性分析，包括滑动率、下陷量等运行参数，进而实现移动机器人机动性自监督。.发表论文10篇，其中SCI检索2篇，其中一篇为发表在Journal of Field Robotics (2.81)的22页长文，自创刊以来发表的华人独立署名第六篇文章，EI检索10篇。申请专利2项，获得河北省科技进步二等奖（排名3）。培养人才方面，毕业博士1名，硕士3名。完全满足课题任务指标。