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      水下機器人最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃設(shè)計

      2021-04-23 01:41:06朱昱琛
      裝備制造技術(shù) 2021年12期
      關(guān)鍵詞:數(shù)值積分剎車約束

      朱昱琛

      (上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院,上海 200240)

      0 引言

      軌跡規(guī)劃問題實質(zhì)為運動優(yōu)化問題,通過進行軌跡規(guī)劃能實現(xiàn)時間最短、能量消耗最少、路程最短等目標(biāo)[1-3]。

      目前進行軌跡規(guī)劃的方法[4]主要分為兩類:數(shù)值積分[5]方法與數(shù)值優(yōu)化方法(包換動態(tài)規(guī)劃[6]及凸優(yōu)化[7]等)。數(shù)值積分法通常需結(jié)合最優(yōu)控制的相關(guān)理論進行,進行數(shù)值積分時,通常將最優(yōu)參數(shù)假設(shè)為“bang-bang”形式[8]。利用數(shù)值積分法進行軌跡規(guī)劃時,其難點在于切換點的尋找問題[9]。相比較而言,數(shù)值優(yōu)化方法求解較為簡單。然而,采用凸優(yōu)化解法時,可能因為軌跡規(guī)劃問題的約束過多而無法將其轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題。另外,數(shù)值優(yōu)化解法受到問題的復(fù)雜度及維數(shù)影響較大,當(dāng)問題維數(shù)增加時,求解時間消耗將以指數(shù)方式增長[10]。

      軌跡的光滑性[11]對于軌跡跟蹤及實際執(zhí)行等是極為重要的。通常而言,為獲取光滑軌跡,在進行軌跡規(guī)劃時需引入更多約束[12]。前人在進行光滑軌跡規(guī)劃時,通常將軌跡約束定義為速度約束、加速約束及急動度約束[13]。而本文通過對水下機器人剎車運動的分析,將軌跡約束轉(zhuǎn)化為推進器控制電壓約束,從而使問題得到簡化。

      本研究在完成水下機器人最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃問題建模后,基于Pontryagin 極值原理與數(shù)值積分提出一種剎車軌跡規(guī)劃方法。該方法相比于數(shù)值優(yōu)化方法,能極大減少求解時間,具有較強實時性。

      1 最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃問題建模

      1.1 水下機器人垂向運動模型

      為簡化問題,本文僅研究水下機器人的垂蕩運動,忽略轉(zhuǎn)動及側(cè)向平臺影響,且運動過程,假定無外界干擾。水下機器人外形為近似四方體結(jié)構(gòu),該機器人上布置有8 個垂向推進器,并搭載著若干作業(yè)載荷,結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

      圖1 水下機器人簡圖

      以垂直向下為坐標(biāo)軸正向,則水下機器人的垂蕩方程為:

      其中,w為垂蕩速度,F(xiàn)T為垂向控制推力,△B為凈浮力(經(jīng)測定為恒為142.8 N),m為質(zhì)量,Zw˙為附加質(zhì)量,Zw和分別為一、二階阻尼力系數(shù)。

      定義水下機器人的總質(zhì)量為M=(m-Zw˙),則可將方程轉(zhuǎn)化為水下機器人模型參數(shù)如表1 所示。

      表1 水下機器人模型參數(shù)

      水下機器人剎車上浮過程中,其制動力為流體阻力與推進器產(chǎn)生的垂向推力。假設(shè)垂向推力由N個完全相同的電動推進器產(chǎn)生。將單個推進器產(chǎn)生的推力記作T0,則有垂向推力FT=NT0。

      推進電機動態(tài)方程為

      其中R為電樞內(nèi)阻,kcmf為感應(yīng)電動勢系數(shù),k為電機減速比,J為轉(zhuǎn)動慣量,kf為黏性摩擦系數(shù)。ω為電機角速度(rad/s),Vm為電機控制電壓,該電壓滿足飽和約束。

      推進電機模型參數(shù)見表2。

      表2 電機模型參數(shù)

      推進器中螺旋槳推力T0與轉(zhuǎn)矩Q0為

      其中,ρ為海水密度,D為螺旋槳直徑,n為螺旋槳轉(zhuǎn)速(rps)。推力系數(shù)KT(J0)和力矩系數(shù)KQ(J0)

      可通過擬合為進速J0的線性表達式[14]:

      螺旋槳模型參數(shù)見表3。

      表3 螺旋槳模型參數(shù)

      新定義參數(shù)如下:

      經(jīng)計算,新定義模型參數(shù)見表4。

      表4 新定義模型參數(shù)

      綜上,可建立潛水器垂蕩狀態(tài)空間方程為:

      假設(shè)懸停時的系統(tǒng)狀態(tài)量為xf,控制輸入為uf;此時x˙=0。則根據(jù)方程可得懸停條件如下:

      1.2 軌跡規(guī)劃問題建模

      水下機器人開始運動時,滿足x(0)=x0=(w0,0)T。假定此時水下機器人運動速度為,該參數(shù)已知。最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃問題可建模如下:

      其中,T為潛水器開始運動時刻,該參數(shù)為未知常數(shù)。

      軌跡起點z0未知而終點zf已知??筛鶕?jù)x1(t)的表達式與zf完成全過程軌跡規(guī)劃。

      2 最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃問題求解

      本文采用一種基于Pontrygain 原理與數(shù)值積分的方式完成最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃,該方法簡述如下。

      根據(jù)方程,可建立Hamilton 函數(shù)為:

      其中為Lagrange 算子。

      根據(jù)Pontryagin 極值原理,最優(yōu)控制輸入u*需滿足H(x*,u,λ*)≥H(x*,u*,λ*);則u*的形式為

      根據(jù)方程,結(jié)合剎車過程的物理特性,可構(gòu)造最優(yōu)控制輸入為:

      其中tc為未知常量。則最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃問題轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂齐妷呵袚Q時刻tc及停止時刻T的尋找問題,其中始末狀態(tài)x0,xf已知。

      當(dāng)tc及此時的水下機器人狀態(tài)量xc,則可基于數(shù)值積分完成T求解。因此,只需完成tc的搜尋即可。tc的搜索算法基于二分法與數(shù)值積分法進行,算法實現(xiàn)步驟見表5。其中,δt為極小時間常量。

      表5 控制切換點搜索算法

      3 仿真驗證

      基于表1~ 表4 的模型參數(shù),初始條件為x0=(-2.31,0)T,終端條件為xf=(0,22.01)T。利用表5 所示算法解得切換點為tc=11.33 s。根據(jù)tc及xc進行數(shù)值積分可知T=11.355 s。仿真中,終端位置zf=25。最優(yōu)剎車軌跡可根據(jù)水下機器人運動速度積分獲取。根據(jù)公式進行仿真,結(jié)果如圖1 所示。

      圖1 仿真結(jié)果

      問題也可通過數(shù)值優(yōu)化方法進行求解,例如可利用偽譜法將問題轉(zhuǎn)化為非線規(guī)劃問題,而后通過求解非線性規(guī)劃問題進行求解。

      本文利用MATLAB GPOPS-SNOPT 工具箱進行問題求解,對比結(jié)果見圖2。由圖2 知,盡管采用數(shù)值優(yōu)化方法時,控制輸入并非“bang-bang”形式。但最終所得的水下機器人速度變化基本一致,因此采用兩種方法進行軌跡規(guī)劃所得的最優(yōu)軌跡相同。

      但采用前述數(shù)值積分法求解時間只需數(shù)十秒,而采用GPOPS-SNOPT 工具箱求解耗時高達數(shù)十分鐘。因此,本文提出的基于最優(yōu)控制理論與數(shù)值積分法的剎車軌跡規(guī)劃算法能在保證所得結(jié)果正確的前提下,極大減小求解時間。對比結(jié)果如圖2 所示。

      圖2 對比結(jié)果

      4 結(jié)束語

      本研究針對水下機器人剎車上浮的運動特性,提出一種基于數(shù)值積分與最優(yōu)控制理論的最優(yōu)剎車軌跡規(guī)劃算法。該算法相較于基于數(shù)值優(yōu)化的方法,能極大降低軌跡規(guī)劃所花費的時間,且不影響軌跡規(guī)劃精度。

      后續(xù)的研究將通過實物實驗驗證本文提出的軌跡規(guī)劃算法可行性與最優(yōu)性。同時,后續(xù)將考慮空間平動、轉(zhuǎn)動影響,將本文的垂向軌跡規(guī)劃推廣至多維運動中。

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