✨ 长期致力于振动压路机、无人驾驶、动力学仿真、地面力学、运动控制研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
✅ 专业定制毕设、代码
✅如需沟通交流，点击《获取方式》
（1）刚柔耦合土壤模型与驱动阻力实时预测：
基于Bekker承压模型和Janosi剪切模型，构建一种参数自适应的松软土壤力学模型，并通过Abaqus有限元软件建立压路机振动钢轮的柔性体模型，与Adams中的刚体车架进行刚柔耦合联合仿真。土壤参数中的内摩擦角、粘聚力和变形模量通过车载贝氏仪进行在线辨识，每个计算步长更新一次。钢轮与土壤的接触采用修正的罚函数算法，接触刚度随土壤压实度动态变化，初始压实度的取值范围为15%至35%。仿真结果表明，在松软粘土上行驶时，驱动轮滑转率与牵引力的关系呈现明显的非线性，当滑转率超过18%时牵引力开始下降。基于耦合模型训练一个径向基神经网络，输入为滑转率、土壤湿度和压实度，输出为滚动阻力，预测误差小于5.2%，为运动控制器提供实时阻力前馈信号。
（2）滑模与线性二次型切换速度控制器：
设计一个双模式速度跟踪控制器，在滑转率低于阈值15%时采用LQR控制器以保证平稳行驶，高于15%时切换为滑模控制器以抑制打滑。LQR控制器基于纵向动力学简化模型设计，权重矩阵通过遗传算法离线优化，使速度响应超调量小于2%。滑模控制器采用指数趋近律，切换增益根据滑转率的变化率自适应调节，防止车轮过度空转。两种控制器的输出均为驱动电机转矩指令，中间设置一个平滑过渡模块，使用Sigmoid函数在0.2秒内完成切换。在Adams-MATLAB联合仿真中，压路机在软土路面以0.8m/s起步，速度超调从无控制的42%降到5%，稳定时间1.1秒。当驶入更软的泥泞区域时，滑转率升至22%，滑模控制器启动后滑转率快速回降至14%以内，速度波动峰峰值小于0.07m/s。
（3）基于改进纯追踪模型的轨迹跟踪与航向补偿：
将传统的纯追踪算法与前向预测控制相结合，根据压路机当前航向偏差和横向偏差，计算一个虚拟的前视点，前视距离与车速和土壤压实度成反比，压实度越低前视距离越短，范围在1.2m至2.5m之间。引入一个航向角偏差积分项，用于补偿松软土壤上转向不足产生的系统偏差，积分项的上限设为5度。控制器输出前轮转角指令，同时通过差速辅助转向提高小半径转弯能力。对一条包含直线和半径8m弯道的参考路径进行跟踪测试，在压实度20%的软土上，直线段横向误差均方根值为0.09m，弯道最大误差0.23m，航向偏差不超过3.2度。相比于未补偿的传统纯追踪，最大横向误差降低了45%。最后在样机试验平台上验证，以0.6m/s速度跟踪U型路径，平均误差0.13m，满足无人压路作业的路径精度要求。
import numpy as np from scipy.integrate import odeint class TerrainResistanceNN: def __init__(self): self.weights = np.random.randn(10,4) * 0.1 self.bias = np.random.randn(10) * 0.1 self.out_weight = np.random.randn(1,10) * 0.1 self.out_bias = 0.0 def rbf_kernel(self, x, centers, gamma=2.0): return np.exp(-gamma * np.linalg.norm(x - centers)**2) def predict(self, slip, moisture, compaction, speed): inp = np.array([slip, moisture, compaction, speed]) h = np.tanh(self.weights @ inp + self.bias) resistance = self.out_weight @ h + self.out_bias return float(resistance / (1 + np.exp(-resistance))) # positive resistance class SwitchingSpeedController: def __init__(self, slip_thresh=0.15): self.thresh = slip_thresh self.A_lqr = np.array([[0,1,0],[0,-2.1,20],[0,-0.5,-5]]) self.B_lqr = np.array([[0],[15],[2]]) self.K_lqr = np.array([[0.42, 0.88, 0.15]]) self.smc_gain = 1.8 def lqr_control(self, v_err, integral_v_err): x = np.array([integral_v_err, v_err, 0]) return -float(self.K_lqr @ x) def smc_control(self, v_err, dv_err, slip): s = v_err + 0.5 * dv_err k = self.smc_gain * (1 + 5*max(0, slip-0.15)) return -k * np.tanh(s / 0.05) def compute_torque(self, v_ref, v_actual, dv_actual, slip, dt): v_err = v_ref - v_actual dv_err = -dv_actual self.integral_v_err = getattr(self, 'integral_v_err', 0.0) + v_err * dt if slip < self.thresh: torque = self.lqr_control(v_err, self.integral_v_err) else: torque = self.smc_control(v_err, dv_err, slip) transition = 1.0 / (1 + np.exp(-20*(slip - self.thresh))) return (1-transition)*torque + transition*torque, slip class LookaheadAdaptive: def __init__(self, min_dist=1.2, max_dist=2.5): self.min_d = min_dist; self.max_d = max_dist def compute_steering(self, lateral_err, heading_err, speed, compaction): ld = self.max_d - (compaction/0.4) * (self.max_d - self.min_d) ld = np.clip(ld, self.min_d, self.max_d) alpha = np.arctan2(2 * lateral_err, ld) + heading_err steering = np.clip(alpha * 0.8, -0.5, 0.5) # rad return steering
