A Novel Relative Navigation Control Strategy Based on Relation Space Method for Autonomous Underground Articulated Vehicles

Fengqian Dou; Yu Meng; Li Liu; Qing Gu

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A Novel Relative Navigation Control Strategy Based on Relation Space Method for Autonomous Underground Articulated Vehicles

机译：基于关系空间法的自主地下铰接车辆相对导航控制策略

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This paper proposes a novel relative navigation control strategy based on the relation space method (RSM) for articulated underground trackless vehicles. In the RSM, a self-organizing, competitive neural network is used to identify the space around the vehicle, and the spatial geometric relationships of the identified space are used to determine the vehicle's optimal driving direction. For driving control, the trajectories of the articulated vehicles are analyzed, and data-based steering and speed control modules are developed to reduce modeling complexity. Simulation shows that the proposed RSM can choose the correct directions for articulated vehicles in different tunnels. The effectiveness and feasibility of the resulting novel relative navigation control strategy are validated through experiments.

机译：提出了一种基于关系空间法（RSM）的铰接式地下无轨车辆相对导航控制策略。在RSM中，自组织的竞争神经网络用于识别车辆周围的空间，识别出的空间的空间几何关系用于确定车辆的最佳行驶方向。为了进行驾驶控制，分析了铰接式车辆的轨迹，并开发了基于数据的转向和速度控制模块以降低建模复杂性。仿真表明，所提出的RSM能够为不同隧道中的铰接车辆选择正确的方向。通过实验验证了所产生的新型相对导航控制策略的有效性和可行性。

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来源
《Journal of control science and engineering》 |2016年第2期|2352805.1-2352805.12|共12页
作者
Fengqian Dou; Yu Meng; Li Liu; Qing Gu;
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作者单位

University of Science and Technology Beijing Beijing, China;

University of Science and Technology Beijing Beijing, China;

University of Science and Technology Beijing Beijing, China;

University of Science and Technology Beijing Beijing, China;

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