【车辆】基于110cc全地形车（ATV）平台开发的自主无人地面车辆（UGV）设计与实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。

🍎完整代码获取 定制创新 论文复现点击：Matlab科研工作室

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍊个人信条：做科研，博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之，是为：博学慎思，明辨笃行。

🔥 内容介绍

本论文阐述了一款基于全尺寸 110 立方厘米全地形车（ATV）平台的自主无人地面车辆（UGV）的设计与开发。该项目采用以仿真为先的方法，借助 Gazebo、PX4 和 ROS 2，在 MATLAB 中验证了一种纯追踪路径跟踪控制器，同时考虑了油门非线性以及实际的车辆动力学特性。硬件架构集成了 Pixhawk 5X、Arduino Nano、舵机和电动助力转向（EPS）模块，并通过 Here 3 模块和 QGroundControl 实现实时 GPS 导航。在沙地进行的实地试验证实了该车具备强大的航点跟踪能力和越野性能。

无人地面车辆（UGV）在民用领域正日益凸显其重要性，它们在自动化复杂任务以及提升危险环境中的安全性方面具有巨大潜力。这些自主系统专为地面作业而设计，并配备了一系列针对特定应用的传感器。UGV 的应用范围广泛，涵盖农业领域，在加拿大等地区，它们可执行诸如耕地、播种、施肥甚至除雪等任务。此外，UGV 在物流、基础设施维护和工业自动化等领域也越来越受关注，这反映出多个行业对这类系统的需求不断增长。尽管已经做出了一些努力来满足这一需求，但对于一个具备仿真、路径规划和自主导航能力的通用框架而言，仍存在巨大差距。本项目旨在通过构建一个支持自主导航和仿真能力的基础软件平台，为 UGV 的发展做出贡献。此外，该框架的成果在全地形车上进行了广泛测试。

解读：

1. UGV 设计开发概述：论文核心是基于 ATV 平台打造自主 UGV。利用 Gazebo（常用的机器人仿真环境） 、PX4（飞控开源软件）和 ROS 2（机器人操作系统）先进行仿真，在 MATLAB 里验证纯追踪路径跟踪控制器，且考虑到油门非线性和真实车辆动力学，这能让控制器更贴合实际运行情况。硬件上整合多种模块实现导航与控制，Pixhawk 5X 可能负责核心控制，Arduino Nano 辅助处理一些简单任务，舵机用于操控动作，EPS 模块助力转向，Here 3 模块和 QGroundControl 实现实时 GPS 导航与地面控制。

2. UGV 民用领域现状与需求：UGV 在民用方面潜力巨大，能自动化复杂任务并提升危险环境安全性。在农业、物流、基础设施维护和工业自动化等多领域都有应用。不过，虽然有相关发展努力，但通用的、集仿真、路径规划与自主导航能力于一体的框架还很欠缺。

3. 项目目标与验证：此项目意在搭建基础软件平台填补上述空白，且在 ATV 上广泛测试成果。沙地实地试验验证了 UGV 航点跟踪和越野性能，说明该设计在实际复杂地形中有较好的实用性和可靠性 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc;clear;​% Vehicle ParametersL = 1.2; % Wheelbase [m]v = 2.0; % Constant velocity [m/s]lookahead = 2.5; % Lookahead distance [m]dt = 0.05; % Time step [s]total_time = 20; % Total simulation time [s]​% Initial State [x, y, theta]state = [0; 0; 0];​% Generate curved path (quarter circle)theta_path = linspace(0, pi/2, 50);x_curve = 10 * cos(theta_path - pi/2);y_curve = 10 * sin(theta_path - pi/2);​% Generate straight pathx_straight = linspace(x_curve(end), x_curve(end)+20, 50);y_straight = ones(size(x_straight)) * y_curve(end);​% Combine into full path [Nx2]path = [x_curve', y_curve'; x_straight', y_straight'];​​​% Store trajectory for plottingtrajectory = zeros(round(total_time/dt), 3);t = 0;i = 1;​while t < total_time% Pure Pursuit Controllerdelta = pure_pursuit(state, path, lookahead);​% Kinematic Bicycle Model updatestate = state + dt * [v * cos(state(3));v * sin(state(3));v * tan(delta) / L];​trajectory(i, :) = state';t = t + dt;i = i + 1;end​% Plot Resultsfigure;plot(path(:,1), path(:,2), 'k--', 'LineWidth', 1.5); hold on;plot(trajectory(:,1), trajectory(:,2), 'b-', 'LineWidth', 2);xlabel('X [m]'); ylabel('Y [m]');legend('Reference Path', 'UGV Trajectory');title('Pure Pursuit Path Tracking');axis equal; grid on;​% --- Helper Functions ---​function delta = pure_pursuit(x, path, Ld)% Convert global path to local vehicle frameR = [cos(x(3)), sin(x(3)); -sin(x(3)), cos(x(3))];local_path = (path - x(1:2)') * R';​% Find target point at lookahead distancedists = vecnorm(local_path, 2, 2);idx = find(dists >= Ld, 1);if isempty(idx)delta = 0; return;endgoal = local_path(idx, :);​% Compute curvature and steering anglealpha = atan2(goal(2), goal(1));delta = atan2(2 * Ld * sin(alpha), Ld^2);end​

🔗 参考文献

🍅更多免费数学建模和仿真教程关注领取