混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)軌跡跟蹤控制研究

張 彬，鄒 淵，張旭東，孫逢春，吳 喆，孟逸豪

（1.北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081；2.電動(dòng)車輛國(guó)家工程技術(shù)研究中心，北京 100081）

前言

履帶式無(wú)人平臺(tái)具有機(jī)械結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、高通過(guò)性、高機(jī)動(dòng)性等優(yōu)點(diǎn)，其在軍事、消防、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［1-2］。履帶式無(wú)人平臺(tái)能夠完成環(huán)境感知、建圖定位、路徑規(guī)劃、自主決策和車輛橫縱向控制等任務(wù)。其中，在各種復(fù)雜環(huán)境下，保證精準(zhǔn)而穩(wěn)定的軌跡跟蹤控制是履帶式無(wú)人平臺(tái)實(shí)現(xiàn)無(wú)人化和智能化的關(guān)鍵之一［3］。

滑移轉(zhuǎn)向車輛通過(guò)兩側(cè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)與路面間的相互作用，產(chǎn)生速度差實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向。履帶式無(wú)人平臺(tái)屬于典型的滑移轉(zhuǎn)向車輛，控制算法的效果與模型的準(zhǔn)確性密切相關(guān)，因此須對(duì)車輛建模進(jìn)行研究［4］。在最初階段假設(shè)履帶與地面之間無(wú)相對(duì)滑動(dòng)，將履帶車輛視為剛體，根據(jù)其幾何特性得到其理想模型［5-6］。隨著研究的深入，對(duì)履帶車輛模型的研究以滑移滑轉(zhuǎn)特性為主，將滑轉(zhuǎn)滑移現(xiàn)象通過(guò)庫(kù)侖摩擦力進(jìn)行表達(dá)。在計(jì)算履帶車輛的受力時(shí)，根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)設(shè)置摩擦因數(shù)［7-8］。由于利用此方法建立的模型應(yīng)用于無(wú)人履帶車輛控制時(shí)，對(duì)模型的描述存在經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，缺乏足夠的準(zhǔn)確性。在進(jìn)一步的研究中，研究人員提出了利用滑移率來(lái)定量描述無(wú)人履帶車輛行駛過(guò)程中的滑移滑轉(zhuǎn)現(xiàn)象。文獻(xiàn)［9］和文獻(xiàn)［10］中提出使用剪切應(yīng)力和位移的關(guān)系來(lái)計(jì)算獲得滑移率，但是仍沒(méi)有解決模型求解時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)參數(shù)對(duì)真實(shí)車輛進(jìn)行的近似處理問(wèn)題。這些研究通過(guò)地面力學(xué)能夠較準(zhǔn)確地分析履帶車輛的轉(zhuǎn)向過(guò)程，但并不適用于在軌跡跟蹤過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的無(wú)人履帶車輛。

更進(jìn)一步有研究人員使用滑動(dòng)參數(shù)來(lái)定量表征無(wú)人履帶車輛的滑移轉(zhuǎn)向特性。為了降低模型復(fù)雜度，減少模型計(jì)算收斂時(shí)間，文獻(xiàn)［11］和文獻(xiàn)［12］中基于瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心提出了一種新型的滑移轉(zhuǎn)向車輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。履帶車輛在轉(zhuǎn)向過(guò)程中，其獨(dú)特的轉(zhuǎn)向方式，在車輛轉(zhuǎn)向時(shí)會(huì)發(fā)生履帶的滑移滑轉(zhuǎn)。復(fù)雜的履帶和地面作用關(guān)系導(dǎo)致車輛的實(shí)際運(yùn)行軌跡不僅取決于主動(dòng)輪的轉(zhuǎn)速，還取決于車輛所行駛的地面特征和車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等。因此在分析履帶車輛轉(zhuǎn)向時(shí)須考慮履帶的滑移滑轉(zhuǎn)和車輛的質(zhì)心側(cè)偏角。

目前用于無(wú)人車輛軌跡跟蹤控制的算法主要有純跟蹤控制、比例積分微分控制（PID）、前饋-反饋控制、線性二次型調(diào)節(jié)器控制（LQR）和模型預(yù)測(cè)控制（MPC）。純跟蹤控制是根據(jù)車輛當(dāng)前自身狀態(tài)與預(yù)瞄點(diǎn)的橫向偏差和航向角偏差做對(duì)比，將偏差作為算法的控制目標(biāo)進(jìn)行求解的算法。該算法簡(jiǎn)單易用，但其預(yù)瞄距離受到諸多的參數(shù)影響［13］。PID 控制器在工程項(xiàng)目中應(yīng)用廣泛，其無(wú)須建立被控對(duì)象模型，主要通過(guò)試湊的方式獲得理想的控制參數(shù)，但是該過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)且適應(yīng)性較差，外界環(huán)境或者系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的變化都有可能導(dǎo)致原有參數(shù)失效。MPC控制器可以同時(shí)處理多約束和多目標(biāo)問(wèn)題，為多個(gè)目標(biāo)的集成優(yōu)化提供聯(lián)合解決方案，并且可以綜合考慮不同系統(tǒng)的多個(gè)約束［14］。目前基于MPC 的軌跡跟蹤控制已有廣泛的研究，但研究對(duì)象多為輪式阿克曼轉(zhuǎn)向車輛。針對(duì)履帶式無(wú)人平臺(tái)的研究相對(duì)較少，且大多研究為某一地面條件下的軌跡跟蹤效果，沒(méi)有考慮縱向速度規(guī)劃和不同越野路面的適應(yīng)性。

基于以上問(wèn)題，在建立了考慮滑移滑轉(zhuǎn)和質(zhì)心側(cè)偏角的履帶車輛模型的基礎(chǔ)上，提出一種考慮縱向速度規(guī)劃的分層軌跡跟蹤控制策略。上層策略根據(jù)道路特點(diǎn)對(duì)縱向車速進(jìn)行優(yōu)化，下層建立基于線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制（LTV-MPC）的軌跡跟蹤控制算法，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)路徑的跟蹤。最后通過(guò)聯(lián)合仿真和實(shí)車驗(yàn)證了控制策略的軌跡跟蹤效果和對(duì)不同路面的適應(yīng)性。

1 混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)參數(shù)和系統(tǒng)建模

1.1 車輛配置參數(shù)

圖1為課題組自研的混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)，表1為無(wú)人平臺(tái)主要參數(shù)。該無(wú)人平臺(tái)是一款線控的串聯(lián)式混合動(dòng)力履帶底盤(pán)，采用模塊化和動(dòng)力履帶設(shè)計(jì)，將組件全部置于兩邊的履帶艙內(nèi)，為中間平臺(tái)省出更多的承載空間。用于軌跡跟蹤控制的硬件主要包括：IMU 與GPS 等的組合定位設(shè)備、信號(hào)轉(zhuǎn)換設(shè)備、交換機(jī)和工控機(jī)等。組合定位設(shè)備可以實(shí)時(shí)獲得的測(cè)量信號(hào)如表2 所示。無(wú)人履帶車輛的硬件架構(gòu)如圖2 所示。車輛上層軌跡跟蹤系統(tǒng)的信息通過(guò)CANET 實(shí)現(xiàn)與底盤(pán)系統(tǒng)的CAN 通信，下發(fā)相關(guān)的控制指令并接收底盤(pán)反饋的信息。

表1 混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)主要參數(shù)

圖1 混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)

表2 傳感器測(cè)量信號(hào)列表

圖2 履帶式無(wú)人平臺(tái)硬件架構(gòu)

1.2 履帶式無(wú)人平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

履帶車輛轉(zhuǎn)向時(shí)，車體可以看作繞瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心（instantaneous center of rotation，ICR）旋轉(zhuǎn)的平面運(yùn)動(dòng)，而兩側(cè)履帶由于其繞主動(dòng)輪的卷繞運(yùn)動(dòng)比車體多一個(gè)自由度，其運(yùn)動(dòng)由牽連運(yùn)動(dòng)和相對(duì)運(yùn)動(dòng)組成，其中的牽連運(yùn)動(dòng)指履帶隨車體的平面運(yùn)動(dòng)，相對(duì)運(yùn)動(dòng)指履帶相對(duì)于車體的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。當(dāng)履帶車輛轉(zhuǎn)向時(shí)，內(nèi)側(cè)履帶的滑移和外側(cè)履帶的滑轉(zhuǎn)是其固有特性?；贗CR 的履帶車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型如圖3 所示，圖中ωz為橫擺角速度，B為履帶車輛軌距，Oc（xc，yc）為車體的瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心，Ol（xl，yl）和Oh（xh，yh）分別為低速側(cè)和高速側(cè)履帶接地段的瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心。

圖3 履帶車輛轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

采用滑移率fl、滑轉(zhuǎn)率fh來(lái)表示低速側(cè)和高速側(cè)履帶的滑移滑轉(zhuǎn)程度。

由于在橫向上履帶和車體沒(méi)有相對(duì)運(yùn)動(dòng)，高速側(cè)和低速測(cè)履帶接地點(diǎn)和車體的瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心縱向的坐標(biāo)值一樣，即瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心在車輛的縱坐標(biāo)方向上在一條直線上。

在全局坐標(biāo)系下，考慮履帶滑移滑轉(zhuǎn)的最終運(yùn)動(dòng)學(xué)微分方程為

2 考慮縱向速度規(guī)劃的履帶式無(wú)人平臺(tái)軌跡跟蹤控制

本文所提出的考慮縱向速度規(guī)劃的無(wú)人平臺(tái)分層軌跡跟蹤控制策略如圖4 所示，上層根據(jù)道路特點(diǎn)采用偽譜法得到縱向參考車速，同時(shí)根據(jù)感知和規(guī)劃層獲得期望參考軌跡。將參考軌跡和參考車速作為軌跡跟蹤的期望目標(biāo)下發(fā)給下層。下層是根據(jù)車輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型所搭建的基于線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制的軌跡跟蹤控制器，將優(yōu)化求解得到的轉(zhuǎn)速控制命令下發(fā)給底盤(pán)整車控制器（VCU），最終實(shí)現(xiàn)對(duì)期望路徑的跟隨。車輛實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法（EKF）進(jìn)行估計(jì)并反饋給控制算法，控制算法根據(jù)車輛反饋的車速信息、橫擺角速度和左右驅(qū)動(dòng)輪的轉(zhuǎn)速計(jì)算得到車輛的滑移滑轉(zhuǎn)率和質(zhì)心側(cè)偏角。

圖4 軌跡跟蹤控制算法框架

2.1 上層縱向速度規(guī)劃控制器

偽譜法在收斂速度和計(jì)算精度方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，在車輛軌跡跟蹤控制方面的應(yīng)用較少［15］。雖然偽譜法無(wú)法像模型預(yù)測(cè)控制一樣進(jìn)行實(shí)時(shí)求解，但可以在一定周期內(nèi)根據(jù)規(guī)劃層獲得的參考軌跡進(jìn)行縱向速度優(yōu)化，因此本文利用偽譜法實(shí)現(xiàn)履帶車輛的分層軌跡跟蹤控制。

在上層速度規(guī)劃層面，優(yōu)化的控制目標(biāo)為縱向車速vx和橫擺角速度ωz，并將優(yōu)化得到的縱向車速作為下層基于LTV-MPC的控制器的期望車速，其基本運(yùn)動(dòng)學(xué)的狀態(tài)方程如下：

為了能夠?qū)囕v縱向加速度添加過(guò)程約束和縱向車速添加終端約束，將車速vx作為狀態(tài)量，并將縱向加速度作為控制量。初始時(shí)刻車輛位于大地坐標(biāo)系下的坐標(biāo)原點(diǎn)，經(jīng)過(guò)t時(shí)刻后位于點(diǎn)（X，Y）處，當(dāng)前狀態(tài)為P（X，Y，φ）。期望位置在全局坐標(biāo)系下為Pref（Xref，Yref，φref），則履帶車輛的軌跡跟蹤誤差可以表示為

式中：ye為在車輛坐標(biāo)系下與參考路徑的橫向偏差；φe為車輛與參考路徑的航向角偏差。

上層縱向速度優(yōu)化問(wèn)題的約束條件為

2.2 下層基于線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制的軌跡跟蹤控制設(shè)計(jì)

采用車輛在全局坐標(biāo)系下的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)和橫擺角x=［XYφ］為系統(tǒng)狀態(tài)量，左右側(cè)主動(dòng)輪轉(zhuǎn)速μ=［ωlωh］為控制量，并且將實(shí)時(shí)的左右側(cè)履帶的滑移滑轉(zhuǎn)率fl、fh和質(zhì)心側(cè)偏角β作為狀態(tài)方程更新參數(shù)?；谑剑?）得到履帶車輛基于ICR 的非線性運(yùn)動(dòng)學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)方程：

對(duì)每一采樣時(shí)刻t對(duì)車輛當(dāng)前狀態(tài)（xr=xˉt(k)，μr=μˉt(k)）在名義工作點(diǎn)進(jìn)行泰勒展開(kāi)，得到近似1階線性化系統(tǒng)：

式中：m為控制量的維度；n為狀態(tài)量的維度；r為輸出量的維度。

系統(tǒng)的預(yù)測(cè)時(shí)域?yàn)镹p，控制時(shí)域?yàn)镹c，為了降低模型預(yù)測(cè)控制的計(jì)算復(fù)雜度，作出如下假設(shè)：

2.3 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)與控制約束

為使無(wú)人履帶車輛在軌跡跟蹤和速度跟隨過(guò)程中保證控制精度和平順性，構(gòu)造以下優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)：

式中：首項(xiàng)反映車輛對(duì)軌跡的跟蹤能力；第2 項(xiàng)反映控制所需能量的要求；第3 項(xiàng)是為了防止出現(xiàn)方程無(wú)解的情況；Q和R為權(quán)重矩陣；ρ為權(quán)重系數(shù)；ε為松弛因子。通過(guò)增大Q矩陣或者減小R矩陣，能夠提高系統(tǒng)的軌跡跟蹤能力；如果增大R矩陣，則系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能降低，穩(wěn)定性提高。

為滿足實(shí)時(shí)性的要求，對(duì)方程進(jìn)行高效快速的求解，將上述目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的二次型形式：

在每一個(gè)采樣周期內(nèi)采用內(nèi)點(diǎn)法完成上述的二次規(guī)劃問(wèn)題求解，可以實(shí)時(shí)獲得最優(yōu)控制序列，并將序列的第1項(xiàng)與當(dāng)前的控制量求和作為下一步的量。

在下一個(gè)控制周期重復(fù)上述過(guò)程，在線滾動(dòng)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)對(duì)期望路徑的跟蹤控制。

3 仿真與驗(yàn)證

通過(guò)Matlab/Simulink 和RecurDyn 的聯(lián)合仿真，驗(yàn)證所提出的算法在各種路面下的軌跡跟蹤效果。在此基礎(chǔ)上又加入基于偽譜法的縱向速度優(yōu)化，進(jìn)一步提高履帶車輛的軌跡跟蹤效果。期望路徑采用雙移線工況，該工況包含了車輛的直線行駛和轉(zhuǎn)向行駛工況。初始狀態(tài)量設(shè)置為［0 0 0］，控制器采樣周期為0.05 s，預(yù)測(cè)時(shí)域?yàn)?0，控制時(shí)域?yàn)?5，權(quán)重矩陣參數(shù)為：Q= diag（50，100，500），R=diag（500，500）。車輛在初始時(shí)刻速度為零，當(dāng)履帶車輛模型在RecurDyn 中達(dá)到穩(wěn)態(tài)之后，模型預(yù)測(cè)控制器開(kāi)始輸出控制量進(jìn)行軌跡跟蹤，縱向的期望車速為恒定的15 km/h。本文充分考慮車輛與地面作用引起的地面沉陷（參數(shù)見(jiàn)表3），主要研究履帶車輛在黏質(zhì)土（clayey soil）、砂壤土（sandy loam）和雪地等典型越野路面的軌跡跟蹤效果。

表3 各種路面的地面沉陷參數(shù)

根據(jù)路面參數(shù)在RecurDyn 的Contact parameter下設(shè)置路面模型，如圖5所示。

圖5 路面參數(shù)設(shè)置

圖6 為黏質(zhì)土壤地面條件下無(wú)人履帶車輛軌跡跟蹤效果和橫向偏差。由圖6 可以看出在黏質(zhì)土壤地面條件下不考慮滑移滑轉(zhuǎn)會(huì)產(chǎn)生較大的橫向誤差，而所提出的控制算法在該路面仍然可以保證良好的軌跡跟蹤效果?？紤]滑移滑轉(zhuǎn)的車輛軌跡與期望軌跡的橫向偏差最大值為 0.049 5 m，不考慮滑移滑轉(zhuǎn)的車輛軌跡與期望軌跡的橫向偏差最大值為0.135 2 m。因此，所提出的軌跡跟蹤算法在黏質(zhì)土壤地面條件下能夠明顯提高車輛的軌跡跟蹤精度。

圖6 黏質(zhì)土壤地面條件下軌跡跟蹤效果

圖7 為砂壤地面條件下履帶車輛的軌跡跟蹤效果和橫向偏差?？梢钥闯隹紤]滑移滑轉(zhuǎn)的車輛軌跡與期望軌跡的橫向偏差最大值為0.045 9 m，不考慮滑移滑轉(zhuǎn)的車輛軌跡與期望軌跡的橫向偏差最大值為0.124 5 m，在砂壤條件下仍然可以保證良好的軌跡跟蹤效果。

圖7 砂壤地面條件下軌跡跟蹤效果

圖8 為雪地條件下無(wú)人履帶車輛的軌跡跟蹤效果和橫向偏差?？梢钥闯隹紤]滑移滑轉(zhuǎn)的車輛軌跡與期望軌跡的橫向偏差最大值為 0.038 8 m，不考慮滑移滑轉(zhuǎn)的車輛軌跡與期望軌跡的橫向偏差最大值為0.148 4 m，在雪地條件下仍然可以保證良好的軌跡跟蹤效果。

圖8 雪地條件下軌跡跟蹤效果

圖9 所示為履帶車輛在黏質(zhì)土、砂壤土和雪地條件下，采用考慮滑移滑轉(zhuǎn)和質(zhì)心側(cè)偏角的軌跡跟蹤控制得到的質(zhì)心側(cè)偏角曲線。在整個(gè)仿真過(guò)程中質(zhì)心側(cè)偏角始終低于1°，在特殊的越野路面仍然能保持良好的平順性。

圖9 3種路況下的質(zhì)心側(cè)偏角

以上仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的算法在越野路面的良好適應(yīng)性，縱向的期望車速為定值。下面所做的實(shí)驗(yàn)為考慮偽譜法的縱向速度規(guī)劃軌跡跟蹤效果。參考路徑同樣采用雙移線工況，通過(guò)偽譜法依據(jù)局部參考路徑獲得的優(yōu)化后的縱向期望車速如圖10 所示。可見(jiàn)當(dāng)車輛參考路徑處曲率較大時(shí)通過(guò)降速以達(dá)到進(jìn)一步提高軌跡跟蹤效果的目的。

通過(guò)偽譜法獲得車速的序列vref（t），然后再將其轉(zhuǎn)換為關(guān)于車輛位置的期望車速序列vref（X，Y），根據(jù)反饋的車輛位置信息經(jīng)過(guò)最大似然估計(jì)將當(dāng)前位置下的期望車速發(fā)送給下層LTV-MPV 的軌跡跟蹤控制器，通過(guò)求解二次規(guī)劃問(wèn)題獲得當(dāng)前時(shí)刻左右側(cè)主動(dòng)輪的期望轉(zhuǎn)速，最終實(shí)現(xiàn)基于分層控制策略的軌跡跟蹤。

從圖10 的仿真結(jié)果可以看出，加入縱向速度規(guī)劃可以進(jìn)一步提高軌跡跟蹤的精度，橫向偏差的最大值由原來(lái)的0.049 5 縮減為0.038 9 m?？梢钥闯隹紤]縱向速度規(guī)劃的軌跡跟蹤控制具有更好的跟蹤效果。

圖10 考慮縱向速度規(guī)劃的軌跡跟蹤效果

圖11 所示為課題組自研的混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)實(shí)車。將實(shí)車在圖12 所示的越野泥濘路面進(jìn)行實(shí)車測(cè)試，驗(yàn)證履帶式無(wú)人平臺(tái)的軌跡跟蹤效果。根據(jù)采集獲得的期望路點(diǎn)，通過(guò)偽譜法進(jìn)行縱向速度規(guī)劃，車輛在軌跡跟蹤過(guò)程中的車速信息以及跟蹤狀況如圖13所示。從實(shí)車測(cè)試的結(jié)果可以看出實(shí)車的橫向偏差均值都在0.3 m 以下。在實(shí)車實(shí)驗(yàn)過(guò)程中在轉(zhuǎn)彎處有一定的超調(diào)，最大均值偏差不超過(guò)0.6 m，低于履帶中心距的一半。此實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的算法在越野路面具有良好的軌跡跟蹤效果。

圖11 履帶式無(wú)人平臺(tái)實(shí)車

圖12 實(shí)車測(cè)試用的越野泥濘路面

圖13 考慮縱向速度規(guī)劃的實(shí)車軌跡跟蹤效果

4 結(jié)論

為了提高無(wú)人電傳動(dòng)履帶車輛的軌跡跟蹤性能，提出了一種考慮縱向速度規(guī)劃的分層軌跡跟蹤算法，具體結(jié)論如下。

（1）上層的速度規(guī)劃根據(jù)獲得的參考路徑，通過(guò)偽譜法優(yōu)化得到一系列縱向車速序列vref（X，Y），經(jīng)過(guò)最大似然估計(jì)將當(dāng)前位置下的期望車速下發(fā)給下層控制器。

（2）建立考慮履帶滑移滑轉(zhuǎn)和質(zhì)心側(cè)偏角的瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，通過(guò)模型的線性化、離散化處理以及構(gòu)建二次規(guī)劃問(wèn)題，完成下層線性時(shí)變模型預(yù)測(cè)控制器的設(shè)計(jì)。

（3）通過(guò)RecurDyn 和Matlab/Simulink 的聯(lián)合仿真，驗(yàn)證了所提出的控制算法在黏質(zhì)土壤、砂壤地面和雪地等越野路面的軌跡跟蹤效果，結(jié)果表明所提出的控制算法滿足良好的控制精度、適應(yīng)性和平順性。通過(guò)實(shí)車在泥濘路面的測(cè)試，同樣也驗(yàn)證了所提出算法的軌跡跟蹤效果。

下一步工作將開(kāi)展更加充分的實(shí)車測(cè)試。同時(shí)將軌跡跟蹤算法和能量管理算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)車輛的能效協(xié)同控制，使混動(dòng)履帶式無(wú)人平臺(tái)在滿足軌跡跟蹤精度的同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)較低的燃油消耗率。