基于深度學習的多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)設計

盧東來，鄭戰(zhàn)光

(廣西大學 機械工程學院，南寧 530004)

0 引言

生產(chǎn)自動化已經(jīng)成為了當前社會的主要生產(chǎn)動力，近些年來不斷地對生產(chǎn)自動化水平的研究使工業(yè)生產(chǎn)中的機械手應用成為了必要的應用技術。多機械手在工業(yè)生產(chǎn)中必須具有靈活性與高效率性才能夠滿足企業(yè)的生產(chǎn)需求，它能夠節(jié)省大量的人力資源與時間資源，進而提升整個企業(yè)甚至國家的工業(yè)競爭能力。

多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)能夠運輸更高質(zhì)量的物體，增大更廣的工作范圍，性能更加穩(wěn)定，成本低抗干擾性更好[1-3]。加拿大的相關科研人員研制出七自由度的機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)，在每個機械手上裝上數(shù)據(jù)感應器，能夠?qū)囟?、濕度、距離等進行感應識別，還能夠分析物體所需求力的大小，該系統(tǒng)的實現(xiàn)主要通過多機械手上的遙感裝置，通過工作人員對遙感裝置的控制來控制多機械手的軌跡運動，此系統(tǒng)能夠搬運大重量的物體并能夠識別環(huán)境狀態(tài)，但是此系統(tǒng)的精確度較差，人工操作遙感裝置的靈敏度不足以支持多機械手參加細小零件的工作[4-5]。日本曾開發(fā)多空間的多機械手路徑規(guī)劃系統(tǒng)，從多個不同維度的空間來實現(xiàn)多機械手的路徑規(guī)劃，分別在每個機械手的硬件設備中安裝有不同的軟件運行程序與相應的硬件感應設備，能夠應對地面、深海等各種環(huán)境下的任務需求，這種系統(tǒng)的機械手過于依賴軟件流程，面對突發(fā)的環(huán)境不能做出良好的應對，智能性較差[6-7]。

為了解決傳統(tǒng)系統(tǒng)中存在的問題，本文提出基于深度學習對多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)，分別設計系統(tǒng)的硬件及應用程序部分，增強機械手的靈敏度與智能性，實現(xiàn)多機械手軌跡規(guī)劃。

1 基于深度學習的多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)硬件設計

本文采用多機械手平臺構架主要由多機械手的整體布局、驅(qū)動電機組成，多機械手的整體布局可以在三維空間坐標系中進行布局設計，本文采用皮帶傳輸?shù)姆绞絺鲃与娮愚D子在多機械手中的輪動裝置中與三維空間坐標系水平軸平行，垂直軸與地面垂直，每一個軸都具有相應的傳動裝置。在三維空間坐標系中的多機械手平臺構架具有電機運行穩(wěn)定，定位運行精準、抗干擾性強等特點[8-10]。本文還采用高品質(zhì)拖鏈作為多機械手的信號傳輸線、電源線，拖鏈的結構采用環(huán)節(jié)相扣型，能夠有效防止外力摩擦與線路的外力拉伸。在多機械手的末端還裝置有近端感應器，在一定的距離內(nèi)對機械手的外表結構起到一定的保護作用，防止物理因素對機械手造成的傷害[11-13]。

機械手的電機類型有著較廣泛的選擇面，根據(jù)不同需求程度可以選擇相應的電機型號，而本文研究的多機械手的軌跡規(guī)劃系統(tǒng)主要目的是設計多機械手的軌跡規(guī)劃，因此本文選擇交流伺服電機，其控制能力強、精確度高，能夠控制輕便的機械手完成操作任務。本文的交流伺服電機是ISL-320型號，此型號的電機操作方便、結構簡單，電機中的接口具有多樣化，能夠適應大多類型的多機械手連接，電機外表采用抗干擾物質(zhì)合成，有效預防化學物質(zhì)的腐蝕，其內(nèi)部結構包含上位機、編碼器、保護裝置以及自身電源等，電機的具體參數(shù)如表1所示。

表1 ISL-320型號電機參數(shù)

多機械手的路徑規(guī)劃核心是控制芯片，控制芯片的穩(wěn)定性與精準度決定著多機械手的路徑規(guī)劃是否合理。本文選擇BH公司生產(chǎn)的SKT64系列的芯片作為多機械手的主控芯片，此芯片的處理空間為64 G，32位操作處理器，能夠同時對560 mb的數(shù)據(jù)進行同時閃存與處理，CPU的主頻率為64 MHz，通信端口采用通用信號，滿足所有機械手的線路接通，芯片的內(nèi)部通信模塊共設有16個，可以同時對8個機械手進行通信傳輸與通信接收。芯片的操控中心本文采用的為人機交互模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)管理人員對機械手的交互，模塊中含有鋰電池、數(shù)據(jù)處理器、交互屏幕以及數(shù)據(jù)儲存端口等，數(shù)據(jù)儲存端口能夠與芯片的通信模塊互相關聯(lián)，完成通信體系一體化[14-15]。如圖1所示為本文采用的人機交互模塊的內(nèi)部結構模塊組成圖。

圖1 人機交互模塊的內(nèi)部結構模塊組成圖

機械手的控制器操作按鈕本文采用了6×12矩陣鍵盤型號，鍵盤外表為薄膜品質(zhì)，具有質(zhì)量輕、適用于智能操作平臺的優(yōu)點且具有良好的防震性能。

2 基于深度學習的多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)應用程序設計

多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)的程序主要是對多機械手的運行環(huán)境做出判斷并規(guī)劃多機械手的起始至結束的合理軌跡路徑，使多機械手之間的物理硬件不產(chǎn)生碰撞與相互干擾因素。機械手的路徑規(guī)劃主要分為點式路徑作業(yè)與連續(xù)式路徑作業(yè)，這兩種方式的最終結果都能夠控制多機械手完成相應的路徑避讓與目標跟蹤等任務。將通過多機械手的部分特征，基于深度學習算法對多機械手的軌跡規(guī)劃的系統(tǒng)應用程序進行設計。

多機械手的有效工作區(qū)域主要由機械手的橫軸、縱軸、垂直軸三部分組成，可以規(guī)劃成一個三維空間坐標系，每個機械手的有效工作空間都是獨特的，會根據(jù)不同的工作任務而發(fā)生改變。如圖2所示為一個機械手的有效工作區(qū)范圍示例圖。

圖2 機械手的有效工作區(qū)范圍示例圖

本文首先對多機械手的點式規(guī)劃路徑進行程序設計，根據(jù)機械手的自身結構特點，在路徑規(guī)劃的過程中的起始點到末位點的機械手動作均可以看做是將整個線形路徑平均分割為點形分布，將每一個路徑點看做是機械手的動作分解的組成，從路徑中的上一個點到下一個點之間的實現(xiàn)可以看做是機械手的動作完成。當機械手的工作路徑處于直線狀態(tài)下，機械手可以選擇曲線路徑來完成工作任務，也可以選擇直線路徑來完成工作任務，若路徑規(guī)劃的方式不是點式路徑規(guī)劃，機械手的路徑將會有一定幾率選擇能耗較大的曲線路徑，而在點式的路徑規(guī)劃中機械手的路徑將會直線完成工作任務，提升工作效率與精確度。

點式路徑規(guī)劃的作業(yè)路徑是由多個平均分布的機械手規(guī)劃點組成，能夠使機械手的工作路徑更加順暢，本文采用擬合算法對路徑程序中的參數(shù)進行運算，首先對機械手需要工作的起點位置進行定位定義，再控制工作路徑的結尾點進行定位定義，假設在機械手的三維空間中有n個頂點坐標，則應用深度學習擬合算法進行n次擬合計算時的表達公式為：

(1)

式中,p代表頂點在三維空間中的矢量位置，k代表參數(shù)系數(shù)，函數(shù)Bn(k)的表達公式如下：

(2)

式中,d代表機械手的硬件參數(shù)。將擬合算法以參數(shù)的形式表現(xiàn)出來可以使參數(shù)的曲線圖像在機械手的三維空間中具有更好的既視感，容易工作人員從機械手的低維操控逐漸過渡到高維操控，在多維空間中的矢量位置形成的空間曲線擴展形式如圖3所示。

圖3 多維空間中的矢量位置形成的空間曲線擴展形式圖

在空間曲線的生成程序設計中，首先在機械手的工作目標中制定一系列軌跡坐標點，工作人員能夠?qū)@些坐標點進行定位與控制，利用擬合算法的表達函數(shù)代入相關參數(shù)計算機械手的擬合工作點，并將坐標點以向量的形式表現(xiàn)出來，確定適當?shù)南蛄块L度與位置作為機械手工作路徑的必經(jīng)點，再控制參加函數(shù)運算的參數(shù)從0到1之間不斷更新，計算出更加精細的坐標點位置，最終通過長度較短的直線來完成曲線的連接。如圖4所示為空間曲線的生成程序流程圖。

圖4 空間曲線的生成程序流程圖

空間曲線生成程序的實現(xiàn)過程中，已經(jīng)確定的坐標點數(shù)目可以影響整條規(guī)劃路徑的精準度，每一個坐標點的位置都會影響整條曲線的路徑甚至多機械手的工作路徑，為了避免細節(jié)點坐標的不精準所帶來的整體性規(guī)劃路徑的模糊，本文應用疊加計算的方式增進每一個坐標點的位置計算。疊加計算是建立在多個相似節(jié)點上的，在已經(jīng)規(guī)劃好的路徑上尋找曲線中相似的坐標點，根據(jù)坐標點中曲線旁的平均分布建立一條相似的曲線重合點，在重合點中進行重復度較高的疊加運算，保留了已經(jīng)形成的曲線點同時也更新了更加適合的坐標點，多機械手的操控人員可以根據(jù)作業(yè)任務的不同而選擇更加適合的坐標點。

3 實驗結果與分析

3.1 實驗環(huán)境

為了驗證本文系統(tǒng)的有效性，本文設計了對比實驗進行驗證。選用matlab軟件作為試驗平臺，實驗中的多機械手工作路徑需要具有特定的規(guī)劃順序，使實驗的相關參數(shù)不變化。假設機械手在路徑規(guī)劃的過程中沿著A、B、C三點順序完成動作如圖5所示，這一些列的動作便成為路徑，系統(tǒng)的路徑規(guī)劃差異主要取決于機械手運動的角度、加速度以及在三維空間中的角坐標。

圖5 機械手沿路徑規(guī)劃A、B、C三點順序動作圖

3.2 結果討論

假設機械手A點位置在三維空間坐標中的角度為25°，到達B點的坐標角度需要調(diào)換至45°，機械手的工作加速度為5度/秒，不同系統(tǒng)下的機械手到達最終的點位軌跡會因系統(tǒng)中的運算方式不同而改變，如圖6所示為三個機械手關節(jié)在三個點位變化過程中的路徑差異圖。

圖6 三個機械手關節(jié)在三個點位變化過程中的路徑差異圖

為了統(tǒng)一實驗進行的時間，本實驗將不同機械手的關節(jié)速度參數(shù)固定化，不同的操作系統(tǒng)能夠控制相同的機械手關節(jié)進行相同時間內(nèi)的操作，處理過的關節(jié)點位變化路徑差異比較平均，更便于實驗結果的測量。三維空間中軌跡規(guī)劃主要通過矢量函數(shù)進行導數(shù)求解來完成，路徑規(guī)劃實驗前利用矩陣算法將空間中機械手的各個節(jié)點列算出來，分別對機械手的節(jié)點輸入相關的操控程序，此時的實驗效果會有較強的實時性。以七自由度的機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)及多空間的多機械手路徑規(guī)劃系統(tǒng)作為實驗對比方法，實驗中首先對三種系統(tǒng)下的機械手工作精準度進行比較，在相同的實驗環(huán)境下對比三維空間坐標中的細節(jié)程度進而獲取對比結果，結果如圖7所示。

圖7 三種系統(tǒng)下的三維空間路徑規(guī)劃精準度對比圖

根據(jù)圖中的軌跡細節(jié)復合程度對比可知，本文系統(tǒng)下的多機械手規(guī)劃路徑具有更高的精準度，而其他兩種方法下的路徑細節(jié)復合程度較差。這是由于本文采用SKT64系列的芯片作為主控芯片，能夠為節(jié)點與節(jié)點之間的通信質(zhì)量提供良好的環(huán)境，采用點式路徑規(guī)劃的方式使三維空間坐標點的位置精確度更加明確，再利用疊加算法對節(jié)點中的位置坐標進行精準計算。

本文還在多機械手的規(guī)劃路徑中增加障礙物來表現(xiàn)多機械手的智能性，能夠躲過障礙物的機械手規(guī)劃系統(tǒng)則證明此系統(tǒng)的智能性較好，如圖8所示為三種系統(tǒng)的智能性結果對比圖。

圖8 三種系統(tǒng)下的躲避障礙物能力對比圖

由8圖可知，本文系統(tǒng)的智能性更好，能夠完全躲避障礙物的干擾，而其他兩種對比系統(tǒng)下的機械手工作路徑仍按照原有的工作路徑進行工作。本文系統(tǒng)中應用疊加算法對規(guī)劃路徑中的節(jié)點位置進行二次計算，并通過實時的通信手段對計算結果上傳到控制端口，使系統(tǒng)中的操控程序可以及時改變規(guī)劃路徑。而傳統(tǒng)系統(tǒng)中的路徑規(guī)劃均為一次性計算，不能對突發(fā)事件進行較好的處理。

由此可見，本文基于深度學習對多機械手的軌跡規(guī)劃系統(tǒng)進行設計，改善了傳統(tǒng)系統(tǒng)中存在的問題，有效提升了三維空間路徑規(guī)劃精準度，躲避障礙物能力較好，說明設計的多機械手軌跡規(guī)劃系統(tǒng)具有優(yōu)異的性能。

4 結束語

對多機械手的研究已經(jīng)成為了國內(nèi)外的工業(yè)領域重要研究對象，但是我國的研究內(nèi)容起步較晚，相對技術落后，只對部分領域有所突破。本文主要針對傳統(tǒng)系統(tǒng)中精確度與智能性進行研究與改進，設計了系統(tǒng)的硬件設備與規(guī)劃程序，引用高質(zhì)量芯片與擬合算法、疊加算法實現(xiàn)了本文系統(tǒng)設計的目的。設計對比實驗進行本文設計系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的效果比較，通過對比三種系統(tǒng)下的精準度與智能性，可以看出本文設計系統(tǒng)的路徑規(guī)劃精準度明顯提高了，避障能力得到有效增強。