Experimental verification of an online traction parameter identification method

要約

接地車輪の接触ダイナミクスを特徴付ける牽引パラメータは、車両のエネルギー効率の中心的な要素です。
燃料消費の最適化、タイヤの摩耗の低減、生産性の向上などを実現するには、現在の牽引パラメータに関する知識が不可欠です。
残念ながら、これらのパラメータは測定が難しく、高価な力およびトルク センサーが必要です。
別の方法は、システム ID を使用してそれらを決定することです。
この作業では、移動ロボットを使用したフィールド実験でこのような方法を検証します。
この方法は、適応カルマン フィルターに基づいています。
フィールドでの動作中にオンラインで牽引パラメータを推定する方法を示し、検証のために設置された 6 方向の力-トルク センサーを介して決定された値と比較します。
接着スリップ率曲線のデータが記録され、メソッドの追加の検証のために文献の曲線と比較されます。
その結果は、多くの最適な牽引方法の基礎を確立することができます。

要約(オリジナル)

Traction parameters, that characterize the ground-wheel contact dynamics, are the central factor in the energy efficiency of vehicles. To optimize fuel consumption, reduce wear of tires, increase productivity etc., knowledge of current traction parameters is unavoidable. Unfortunately, these parameters are difficult to measure and require expensive force and torque sensors. An alternative way is to use system identification to determine them. In this work, we validate such a method in field experiments with a mobile robot. The method is based on an adaptive Kalman filter. We show how it estimates the traction parameters online, during the motion on the field, and compare them to their values determined via a 6-directional force-torque sensor installed for verification. Data of adhesion slip ratio curves is recorded and compared to curves from literature for additional validation of the method. The results can establish a foundation for a number of optimal traction methods.

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