摘要：正确地在线识别土壤参数是软地面越野机器人运行性能优化和控制的基础,其实施需要解决多解问题和准确性问题。利用气垫式机器人的垂向力控制自由度,提出g算法对3个土壤推力参数进行解耦和识别,能够解决多解问题。g算法的实施需要确定3个采样点,需要限制由状态噪声和测量噪声引起的土壤参数估值误差,因此有必要建立合理的采样点选取规则。其方法如下：将估值误差的减小具体表征为3方面,经数学推理分别建立采样点选取规则,再得出折中方案。结合一个工程实例进行了不同状态噪声和测量噪声水平下的估值准确性试验。试验结果表明：①在各种噪声水平下,尽管存在或多或少的误差,g算法均能够识别出3个土壤推力参数;②在各种噪声水平下,根据选取规则得到的理想采样点组合相对于随机组合具有明显优势;③系统的非线性导致状态噪声和测量噪声均对g算法的估值准确性有较大影响。上述结果显示出针对气垫式越野机器人提出g算法及其采样点选取规则的必要性和可行性。

关键词：气垫车 越野机器人 土壤参数 参数识别 估值误差 

单位：上海大学机电工程与自动化学院 上海200072 上海交通大学机械与动力工程学院 上海200240 卡迪夫大学工学院 卡迪夫CF243AA英国