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Multi-objective posture planning for unmanned walking excavators based on nested optimization
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AI
DOI：10.1007/s11465-026-0896-0.png)
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摘要
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步行挖掘机是全地形多功能挖掘机，常用于复杂非结构化地形作业。由于结构复杂性和作业地形多样性，乘坐舒适性是一个关键且具有挑战性的因素。为解决这些问题，本文提出了一种基于多目标优化的无人步行挖掘机（UWE）嵌套姿态规划策略。首先，基于闭环矢量方程建立了底盘7自由度运动学模型，并基于拉格朗日法建立了机械-地形耦合动力学模型。随后，采用径向基函数（RBF）表征支撑液压缸的运动轨迹。此外，构建了集多目标、多约束和地形信息于一体的非线性轨迹规划模型，以最小化操作过程中主动调整的姿态偏差和能耗。为加速模型求解，提出了一种两阶段嵌套优化策略。最后，构建了高保真数学-物理环境和实际实验，以评估所提方法的性能。结果表明，UWE可以在多种场景下成功穿越复杂地形，并保持优异的底盘姿态。
Keyword:
unmanned walking excavator
radial basis function
nested optimization
nonlinear trajectory planning
期刊
IF:
4
论文数:
92
被引数:
2.3K
机构
引用论文
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