轮式土工机挖掘力的数据高效估计
系统与控制
2025-10-31 v2 系统与控制
摘要
准确预测挖掘力对于实现土方机的自主运行及优化控制策略至关重要。传统方法往往依赖大量数据采集或计算昂贵的仿真，跨越多种土壤类型，限制了其可扩展性和适应性。本研究提出一种数据高效框架，通过前一周期的挖掘力量测量来校准土壤参数。该方法基于通过基本土工方程制定的分析型土-工具相互作用模型，并在装载阶段采用多阶段优化程序以识别相关土壤参数。这些估计得到的参数随后用于预测后续周期的挖掘力，使系统能够在不依赖大规模数据集或机器学习模型训练的情况下调整控制输入。该框架通过Algoryx Dynamics引擎下的高保真仿真进行验证，仿真情形包括不同土壤类型和挖掘轨迹，实现了在10%至15%的根均方预测误差范围内。该循环间的自适应能力展示了在轮式土工机作业中具有强大的可扩展性、在线力量估计和高效路径规划潜力。
引用
@article{arxiv.2506.22579,
title = {Data-Efficient Excavation Force Estimation for Wheel Loaders},
author = {Armin Abdolmohammadi and Navid Mojahed and Shima Nazari and Bahram Ravani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22579},
year = {2025}
}