针对自走轮式滩涂贝类采收设备在作业时，由于滩涂底质受力应变导致车轮滑动产生相对位移，进而影响自动驾驶路径跟踪精度等问题，本研究提出了一种基于车辆运动学和动力学模型的滑移预测方法。根据四轮底盘运动学模型推导车辆运动轨迹，并结合轮胎横向和纵向受力特性，建立设备行走动力学模型，明确纵向滑移与横向滑移滑转的计算方法。本研究设计了一套自动驾驶试验平台，包括感知层、规划层和控制层，通过RTK-GNSS系统及相关传感器采集设备位置、转角及轮速等信息。通过纵向滑移试验与横向滑移滑转试验，探究采收设备在滩涂环境下的滑移特性。纵向滑移试验分析了电机PWM（pulse width modulation）与设备载重对滑移率的影响，并通过数据拟合建立纵向滑移模型。横向滑移滑转试验探讨了不同转向角条件下的滑移特性，拟合得出横向滑移滑转模型。为简化计算，模型采用泰勒多项式形式表达滑移系数函数，并通过试验验证模型准确性，实际轨迹与预测轨迹误差小于16%，显著降低了滩涂自动驾驶滑移干扰误差。本研究通过试验分析和模型优化，提升了滑移预测精度，为滩涂贝类采收设备在软质地面环境下实现高精度导航提供参考。未来可进一步研究滑移模型参数实时估计与触土部件动力学建模，以提高设备作业性能。
