典型文献
基于滚动时域的无人水稻直播机运动状态估计
文献摘要：
针对农业机械自动驾驶中非线性车辆模型具有未知干扰输入,以及测量输出不确定等问题,提出一种基于滚动时域的车辆运动状态估计方法(MHE).将状态估计问题转化为固定时域的优化问题并充分考虑约束条件,从而实现对带约束非线性模型状态的估计.为提高MHE的计算效率并且考虑传感器采样频率不同,以及可能出现测量值缺失或异常,设计出一种多线程运行架构,使MHE更适合实际应用.使用Matlab建立水稻直播机自动驾驶仿真系统,仿真结果表明,MHE算法能有效补偿系统干扰和消除测量噪声,MHE估计出的横纵位置和航向角相比扩展卡尔曼滤波(EKF)估计出的更接近系统真值.使用MHE状态估计算法对水稻直播机无人作业过程中测得的横向偏差与航向角偏差进行估计.结果表明,时域窗口 N取3～5时,MHE算法对消除状态的稳态误差和抑制测量值的不平稳性具有良好的效果,同时也能较好地反映状态值的真实变化,证明了 MHE算法在补偿系统干扰和消除测量误差方面的优异性.
文献关键词：
无人水稻直播机;自动驾驶;滚动时域估计;多线程架构
中图分类号：
作者姓名：
武涛;李彦明;徐长赓;刘汉文;陈小倩;刘成良
作者机构：
上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240;上海上实现代农业开发有限公司,上海202183
文献出处：
引用格式：
[1]武涛;李彦明;徐长赓;刘汉文;陈小倩;刘成良-.基于滚动时域的无人水稻直播机运动状态估计)[J].农业机械学报,2022(10):36-43
A类：
无人水稻直播机,多线程架构
B类：
机运,运动状态估计,农业机械,自动驾驶,车辆模型,未知干扰,干扰输入,车辆运动状态,估计方法,MHE,问题转化,优化问题,非线性模型,计算效率,采样频率,测量值,多线程运行,运行架构,Matlab,驾驶仿真,仿真系统,补偿系统,系统干扰,测量噪声,航向角,扩展卡尔曼滤波,EKF,真值,估计算法,无人作业,作业过程,横向偏差,稳态误差,平稳性,状态值,测量误差,优异性,滚动时域估计
AB值：
0.306622
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