董 慧
(西安明德理工學(xué)院 通識(shí)教育學(xué)院,西安 710124)
機(jī)器人可以從許多不同的角度協(xié)助或取代人類,完成危險(xiǎn)的工作。在人工智能理論以及控制理論不斷發(fā)展和成熟的大背景下,機(jī)器人的工作范圍和復(fù)雜性也越來(lái)越高,但人們對(duì)機(jī)器人提出了更多新的要求,而單個(gè)機(jī)器人能力難以滿足這些新的應(yīng)用需求[1]。為此提出了多個(gè)獨(dú)立機(jī)器人相互協(xié)調(diào)合作的工作模式,即形成機(jī)器人群集,使其共同完成給定的任務(wù)。相對(duì)于單一機(jī)器人,機(jī)器人群集可以實(shí)現(xiàn)一些單一機(jī)器人無(wú)法完成的工作,因此在完成任務(wù)時(shí)可能具有更高的效率。
鑒于機(jī)器人群集在工作性能方面的優(yōu)勢(shì),目前機(jī)器人群集已經(jīng)應(yīng)用到軍事、工業(yè)生產(chǎn)、交通控制等領(lǐng)域,且具有良好的應(yīng)用前景。然而機(jī)器人群集在實(shí)際的應(yīng)用與運(yùn)行過(guò)程中,群集中的機(jī)器人會(huì)相互碰撞,影響機(jī)器人集群的運(yùn)動(dòng)效果以及工作效率。為了保證機(jī)器人集群的高效運(yùn)動(dòng),設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制是指在控制指令的驅(qū)動(dòng)下,通過(guò)執(zhí)行元件或電機(jī)的運(yùn)行調(diào)整單一機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)參數(shù),使機(jī)器人群集能夠按照既定方案執(zhí)行運(yùn)動(dòng)任務(wù)。
從現(xiàn)階段機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用情況來(lái)看,當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者已經(jīng)研究出了較為成熟的控制系統(tǒng)。文獻(xiàn)[2]提出基于輸出反饋線性化的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)主要應(yīng)用于單一機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制工作中,將其應(yīng)用到機(jī)器人群集的控制工作中,存在部分機(jī)器人無(wú)法控制的情況,最終影響系統(tǒng)的控制效果。文獻(xiàn)[3]提出基于領(lǐng)航跟隨的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)主要是控制機(jī)器人群集中的主機(jī)器人,在此基礎(chǔ)上采用跟隨模式控制從機(jī)器人,保證從機(jī)器人與主機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)參數(shù)與路徑一致,因此該系統(tǒng)只能應(yīng)用于重復(fù)操作的運(yùn)動(dòng)任務(wù)中,在應(yīng)用范圍上存在一定的局限性。為了解決上述運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)存在的問(wèn)題,引入偏微分方程約束理論。
偏微分方程是指未知函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)或者偏微分的方程。在客觀環(huán)境下,偏微分方程可以表達(dá)為時(shí)間坐標(biāo)和變化規(guī)律,往往表現(xiàn)為關(guān)于時(shí)標(biāo)的各階變化率之間的關(guān)系式。偏微分方程約束理論的工作內(nèi)容就是根據(jù)時(shí)標(biāo)的各階變化率之間的關(guān)系設(shè)置約束條件。本文首先通過(guò)改裝機(jī)器人傳感器、運(yùn)動(dòng)控制器和驅(qū)動(dòng)電機(jī)設(shè)備,優(yōu)化了機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)硬件設(shè)備。在此基礎(chǔ)上將偏微分方程約束理論應(yīng)用到機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)工作中,將規(guī)劃路徑作為機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)的約束條件,以位置和姿態(tài)角來(lái)計(jì)算運(yùn)動(dòng)控制量,根據(jù)計(jì)算結(jié)果生成控制指令,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)硬件主要包括通信網(wǎng)絡(luò)、傳感器、運(yùn)動(dòng)控制器、驅(qū)動(dòng)電機(jī),硬件整體的組成如圖1所示。
圖1 硬件整體組成框圖
如圖1所示,機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的硬件由通信網(wǎng)絡(luò)相連,通過(guò)GP2Y0A710K型號(hào)紅外傳感器獲取機(jī)器人的位置信息和運(yùn)行參數(shù)信息,通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)將信息傳輸至運(yùn)動(dòng)控制器,由運(yùn)動(dòng)控制器實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)器人的位置信息的任務(wù),再將控制信息傳輸至運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)電機(jī),生成不同方向的驅(qū)動(dòng)信號(hào)。
通信在多機(jī)器人系統(tǒng)的研究中有著重要的作用,借助通信可以獲取任務(wù)需求、環(huán)境信息和鄰居狀態(tài)等,為了提高機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)控制效果,通過(guò)局部通信來(lái)擴(kuò)大感知范圍。在傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,將射頻芯片替換成A7108,以該芯片為核心部件的通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速度支持2~250 kbps,支持FSK和GFSK兩種通信方式,在10 kbps的工作條件下,其通訊距離能夠達(dá)到1 600 m。A7108芯片除具備遠(yuǎn)程傳送功能外,還具有檢測(cè)通道及晶片內(nèi)部機(jī)制的功能,可有效克服半導(dǎo)體制程的變異特性,使其能夠在各種惡劣環(huán)境下工作,有效地解決因射頻頻偏而引起的靈敏度下降問(wèn)題。
在各個(gè)機(jī)器人上安裝傳感器的目的是獲取機(jī)器人的位置信息和運(yùn)行參數(shù)信息,從而確定當(dāng)前機(jī)器人的初始狀態(tài)??刂葡到y(tǒng)中裝設(shè)的位置傳感器為紅外傳感器,型號(hào)為GP2Y0A710K,該設(shè)備不僅能夠確定機(jī)器人在環(huán)境空間中的實(shí)時(shí)位置,也能夠利用紅外信號(hào)來(lái)分辨方向。系統(tǒng)中的紅外傳感器由發(fā)射頭和接收頭構(gòu)成,其中接收頭內(nèi)包括內(nèi)置的增益控制電路、解碼電路和帶通濾波器。系統(tǒng)中紅外傳感器的工作電路如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)紅外傳感器工作電路圖
在運(yùn)行過(guò)程中,發(fā)射端可以發(fā)出紅外線的頻率,當(dāng)紅外線碰到障礙時(shí),會(huì)被反射回去,而紅外線會(huì)被紅外線接收,而處理器則會(huì)根據(jù)紅外線接收器的電壓變化,判斷出機(jī)器人和障礙物的距離。
機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)以控制器作為執(zhí)行元件,用來(lái)生成運(yùn)動(dòng)控制任務(wù),同時(shí)完成協(xié)同通信、實(shí)時(shí)解算控制數(shù)據(jù)等功能。另外要求安裝的運(yùn)動(dòng)控制器需要有精確、穩(wěn)定地控制時(shí)間頻率,以保證跟隨運(yùn)動(dòng)精度[4]。為滿足上述要求,在傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制器的基礎(chǔ)上進(jìn)行改裝,改裝的運(yùn)動(dòng)控制器內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制器內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖
從圖3中可以看出,機(jī)器人集群運(yùn)動(dòng)采用位置、速度、電流驅(qū)動(dòng)并行控制方式,位置控制采用PID控制,而速度和電流驅(qū)動(dòng)采用PI控制[5]。此外,在運(yùn)動(dòng)控制器中嵌入復(fù)位器、低電壓檢測(cè)等的集成電路,用以支持實(shí)時(shí)解算控制數(shù)據(jù)等功能的運(yùn)行。
在移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)中,通過(guò)傳感器的反饋,可以隨時(shí)調(diào)節(jié)電機(jī)的轉(zhuǎn)速。在接收到傳感器的反饋信息之后,主控芯片會(huì)根據(jù)輸出電壓和輸出電壓的誤差,計(jì)算出輸出電壓[6]。機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)裝置是EC45150W型直流驅(qū)動(dòng)電機(jī),其輸入端可以與主控芯片相連,這樣就可以很方便地進(jìn)行控制。圖4為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)電路。
圖4 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)電路圖
啟動(dòng)驅(qū)動(dòng)電機(jī)后,通過(guò)改變輸入端IO口的邏輯電平,即可實(shí)現(xiàn)電機(jī)正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn)的切換,從而生成不同方向的驅(qū)動(dòng)信號(hào)。最終利用通信網(wǎng)絡(luò)連接驅(qū)動(dòng)電機(jī)、傳感器與控制器,并將其接入到供電電源中。
在硬件設(shè)備的支持下,通過(guò)確定機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制邏輯以及控制程序編寫等步驟,完成系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)[7]。優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用集中式控制方式,即具有完整信息和絕對(duì)控制權(quán)的中央處理器。集中式控制方式是由上至下的分層體系,由規(guī)劃和決策組成。在具體的實(shí)施中,中心處理器對(duì)各個(gè)獨(dú)立的個(gè)體進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析,制定出一個(gè)整體的計(jì)劃方案,然后再向機(jī)器人群集中的各個(gè)機(jī)器人發(fā)出指令。
機(jī)器人群集由多個(gè)單一機(jī)器人組成,機(jī)器人群集可以量化表示為:
U={ui∣1≤i≤nrobot}
(1)
其中:nrobot為機(jī)器人群集中單一機(jī)器人的數(shù)量,組成群集的機(jī)器人可能是同構(gòu)的,也可能是異構(gòu)的。機(jī)器人之間保持通信交互,在任一時(shí)刻任意兩個(gè)機(jī)器人之間的位姿關(guān)系可以表示為:
(2)
式中,xi、yi和θi代表機(jī)器人i的當(dāng)前位置和姿態(tài)角,dij為兩機(jī)器人之間的間隔距離,φ表示的是機(jī)器人j的偏轉(zhuǎn)角[8]。為了保證系統(tǒng)能夠?qū)C(jī)器人群集中的所有機(jī)器人設(shè)備進(jìn)行精準(zhǔn)控制,需要在執(zhí)行控制任務(wù)前對(duì)群集中的各個(gè)機(jī)器人進(jìn)行匹配。依據(jù) Euler-Lagrangian 原理,將單一機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型建立為:
(3)
假設(shè)機(jī)器人群集待執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)任務(wù)集合為W,其量化表達(dá)式如下:
W={wk∣1≤k≤ntask}
(4)
其中:ntask為運(yùn)動(dòng)任務(wù)數(shù)量。根據(jù)運(yùn)動(dòng)任務(wù)的優(yōu)先與重要程度,對(duì)每個(gè)運(yùn)動(dòng)任務(wù)進(jìn)行加權(quán),任意運(yùn)動(dòng)任務(wù)的權(quán)值標(biāo)記為?i。那么機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)任務(wù)分配問(wèn)題可以描述為:
(5)
式中,變量gik為需要求解的任務(wù)分配結(jié)果,ψik為機(jī)器人對(duì)于運(yùn)動(dòng)任務(wù)的效用值[9]。
機(jī)器人群集編隊(duì)運(yùn)動(dòng)路徑的規(guī)劃大體可以分為4個(gè)步驟,分別為機(jī)器人定位、障礙物檢測(cè)、機(jī)器人群集編隊(duì)以及運(yùn)動(dòng)路徑生成與平滑處理,在路徑軌跡生成階段利用偏微分方程來(lái)反映機(jī)器人的實(shí)際環(huán)境信息,從而得出更符合實(shí)際環(huán)境的路徑規(guī)劃結(jié)果[10]。假設(shè)函數(shù)h在區(qū)域Z內(nèi)具有方程中出現(xiàn)的各階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù),把h代入到Z區(qū),若h能夠?qū)區(qū)轉(zhuǎn)換為恒等式,則h為Z區(qū)方程的解。在n+1維中,h為方程的積分曲面。將機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)規(guī)律用偏微分方程來(lái)表示,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:
(6)
式中,t為機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)時(shí)間,β為偏微分系數(shù)。在實(shí)際的路徑規(guī)劃過(guò)程中可用從起點(diǎn)到終點(diǎn)波動(dòng)的二維方程描述[11]。利用硬件系統(tǒng)中的傳感器設(shè)備,確定機(jī)器人的當(dāng)前位置信息,機(jī)器人初始位置的定位結(jié)果可以表示為:
(7)
其中:(xKnown,yKnown)為運(yùn)動(dòng)環(huán)境中的已知節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo),υinfra-red為傳感器產(chǎn)生紅外信號(hào)在環(huán)境中的傳輸速度,Δt代表信號(hào)的傳送時(shí)間,?為機(jī)器人位置與已知節(jié)點(diǎn)位置之間的夾角[12]。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)任務(wù)的分配結(jié)果,確定機(jī)器人群集的編隊(duì)方案。根據(jù)機(jī)器人群集的編隊(duì)結(jié)果,確定編隊(duì)運(yùn)動(dòng)路徑的終點(diǎn)位置,機(jī)器人當(dāng)前位置與編隊(duì)運(yùn)動(dòng)終點(diǎn)位置之間的連線即為機(jī)器人集群運(yùn)動(dòng)的初始路徑[13]。利用式(8)計(jì)算機(jī)器人群集初始編隊(duì)運(yùn)動(dòng)路徑與運(yùn)動(dòng)環(huán)境中障礙物的重合度。
(8)
式中,i表示的是初始運(yùn)動(dòng)路徑上的任意一點(diǎn),(xobstacle,yobstacle)為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)環(huán)境中障礙物的位置坐標(biāo)。若運(yùn)動(dòng)環(huán)境中存在的障礙物數(shù)量不為1,則需要對(duì)重合度進(jìn)行一一匹配[14]。若初始路徑中的節(jié)點(diǎn)與障礙物之間的重合度趨近于1,則認(rèn)為障礙物處于規(guī)劃的初始路徑上,需要對(duì)路徑上重合節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整結(jié)果如下:
(9)
式中,εx0和εy0為位置調(diào)整系數(shù)。按照上述方式對(duì)初始路徑上的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)與調(diào)整,根據(jù)路徑節(jié)點(diǎn)與初始節(jié)點(diǎn)之間的距離,依次連接路徑節(jié)點(diǎn),完成路徑的更新工作[15]。最終對(duì)更新的運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行插補(bǔ)處理,得出機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)步長(zhǎng)和步數(shù)為:
(10)
其中:υGive和Tinterpolation分別為機(jī)器人的給進(jìn)速度和插補(bǔ)周期,Ps和Pe為更新路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)。NSteps取整后確定步長(zhǎng)的具體取值。按照上述方式對(duì)機(jī)器人群集中的所有機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果。
在偏微分方程約束理論支持下,將機(jī)器人群集的實(shí)時(shí)位置作為機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)約束條件,保證機(jī)器人位置始終處于區(qū)間[Pi-0.5,Pi+0.5]內(nèi)。通過(guò)積分、微分運(yùn)算,把它轉(zhuǎn)化為有約束的對(duì)象在真實(shí)的空間中的位置[16]。根據(jù)全約束體系的特點(diǎn),可以將其轉(zhuǎn)換成具有較高階的非約束體系,從而使整個(gè)約束體系的研究和應(yīng)用更為精確和完善。另外設(shè)置機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制的完整性約束條件為:
φ(ζ,t)≥0
(11)
其中:ζ為機(jī)器人在空間運(yùn)行時(shí)自身的姿態(tài),φ(ζ,t)為t時(shí)刻機(jī)器人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)函數(shù)[17]。最終融合位置和姿態(tài)約束條件,并輸入到各個(gè)機(jī)器人設(shè)備上。
在機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,利用傳感器設(shè)備實(shí)時(shí)檢測(cè)機(jī)器人的位置和姿態(tài)角數(shù)據(jù),并與規(guī)劃的運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行比對(duì),得出任意機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制量的計(jì)算結(jié)果。運(yùn)動(dòng)控制量的計(jì)算過(guò)程可以表示為:
(12)
式中,(xi(t),yi(t))和(xi,P(t),yi,P(t))分別代表t時(shí)刻機(jī)器人i的實(shí)際位置和規(guī)劃位置,θi(t)和θi,set(t)表示機(jī)器人i姿態(tài)角的實(shí)際值和目標(biāo)值。由此完成機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制量的計(jì)算工作。
在規(guī)劃運(yùn)動(dòng)路徑和設(shè)置條件的約束下,將計(jì)算得出的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制量輸入到控制器中,控制器自動(dòng)生成的控制指令可以表示為:
(13)
式中,κ1和κ2均表示控制參數(shù),其具體取值由控制器的工作方式?jīng)Q定,變量d為規(guī)劃運(yùn)動(dòng)路徑的長(zhǎng)度,?control表示參考框架水平軸和連接機(jī)器人運(yùn)動(dòng)中心與目標(biāo)位置向量之間的夾角,?f為機(jī)器人目標(biāo)位置在全局環(huán)境中的方位角[18]。根據(jù)生成的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制指令,利用公式(14)計(jì)算出機(jī)器人左右驅(qū)動(dòng)輪的電機(jī)轉(zhuǎn)速。
(14)
式中,參數(shù)Lwheel為左右驅(qū)動(dòng)輪的中心距離,將式(13)的計(jì)算結(jié)果代入到式(14)中,即可得出左右驅(qū)動(dòng)輪電機(jī)轉(zhuǎn)速υleft和υright的計(jì)算結(jié)果,并將其直接作用在機(jī)器人的驅(qū)動(dòng)電機(jī)上。按照上述方式,生成機(jī)器人群集中所有單一機(jī)器人的實(shí)時(shí)控制指令,從而完成對(duì)機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)控制[19]。在實(shí)際控制過(guò)程中,需要實(shí)時(shí)更新機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù),若檢測(cè)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前機(jī)器人位置出現(xiàn)偏差需重新生成控制指令,若檢測(cè)發(fā)現(xiàn)環(huán)境中出現(xiàn)新的障礙物,且障礙物與規(guī)劃路徑重合,則需要利用偏微分方程生成新的運(yùn)動(dòng)路徑。
綜上可得出機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)軟件流程如圖5所示。
圖5 機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)軟件流程圖
以測(cè)試基于偏微分方程約束的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的控制效果為目的,選擇Webots作為系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)運(yùn)行平臺(tái),設(shè)計(jì)系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)。Webots平臺(tái)能夠快速還原環(huán)境場(chǎng)景,允許用戶通過(guò)物理性質(zhì)建立機(jī)器人模型,從而實(shí)現(xiàn)控制指令的生成與傳輸。Webots平臺(tái)提供了一個(gè)傳感器庫(kù),便于在機(jī)器人樣機(jī)中插入傳感器并對(duì)傳感器的工作參數(shù)進(jìn)行調(diào)整[20]。除此之外,Webots平臺(tái)還支持偏微分方程的運(yùn)行程序,從而保證基于偏微分方程約束在機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)中的正常運(yùn)行。為體現(xiàn)出優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)控制效果方面的優(yōu)勢(shì),設(shè)置傳統(tǒng)的基于輸出反饋線性化的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)和基于領(lǐng)航跟隨的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)的對(duì)比系統(tǒng)。
此次系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)選擇的機(jī)器人型號(hào)為L(zhǎng)S20,屬于微型移動(dòng)機(jī)器人,其硬件和軟件均完全開(kāi)放。LS20機(jī)器人以雙輪作為移動(dòng)元件、差分電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)裝置,機(jī)器人直徑約為8.2 cm,重量約為180 g,機(jī)器人主要由塑膠零件構(gòu)成,內(nèi)置動(dòng)力電池,并可拆卸,因此不會(huì)因充電而發(fā)生停機(jī)。此次實(shí)驗(yàn)共準(zhǔn)備5臺(tái)相同型號(hào)的機(jī)器人,組成機(jī)器人群集。
為驗(yàn)證優(yōu)化設(shè)計(jì)機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的有效性,布置無(wú)障礙和有障礙兩種室內(nèi)實(shí)驗(yàn)環(huán)境,其中無(wú)障礙環(huán)境保證機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)路線上無(wú)障礙,而有障礙環(huán)境是在無(wú)障礙環(huán)境的基礎(chǔ)上,加設(shè)多個(gè)紙盒箱作為障礙物,障礙物的設(shè)置位置隨機(jī)。在配置的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中,布設(shè)機(jī)器人群集,具體的布設(shè)情況如圖6所示。
圖6 機(jī)器人群集初始位姿與運(yùn)動(dòng)環(huán)境示意圖
從圖6中可以看出機(jī)器人群集在初始狀態(tài)下呈一字橫隊(duì)分布,并將所有機(jī)器人的初始工作參數(shù)設(shè)置成默認(rèn)值。
按照一字橫隊(duì)的編隊(duì)方案,結(jié)合實(shí)驗(yàn)運(yùn)動(dòng)環(huán)境的布設(shè)情況,生成機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)目標(biāo)路徑,一字橫隊(duì)方案下機(jī)器人路徑的規(guī)劃結(jié)果如圖7所示。
圖7 機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)目標(biāo)路徑規(guī)劃結(jié)果
根據(jù)機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)目標(biāo)路徑的規(guī)劃結(jié)果,生成系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制任務(wù),并記錄任意時(shí)刻各個(gè)機(jī)器人的位置坐標(biāo)和姿態(tài)角,以此作為系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制任務(wù)的目標(biāo)值。
此次系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)分為兩個(gè)部分,分別為機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)路徑的跟蹤控制和機(jī)器人群集的避障控制,其中機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)路徑跟蹤控制效果的測(cè)試指標(biāo)為位置控制誤差,其數(shù)值結(jié)果如下:
(15)
式中,xi、yi、xP,i和yP,i與式(12)一致,nrobot為群集中包含的單一機(jī)器人數(shù)量,系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)中取值為5。計(jì)算得出位置誤差值越大,證明對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)路徑跟蹤控制效果越差。另外機(jī)器人群集避障控制的量化測(cè)試指標(biāo)為碰撞次數(shù),其測(cè)試結(jié)果為:
Ncollision=Nr-r+Nr-o
(16)
其中:Nr-r和Nr-o分別表示機(jī)器人之間以及機(jī)器人與障礙物之間的碰撞次數(shù)。系統(tǒng)控制作用下,機(jī)器人碰撞次數(shù)越多,證明對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的避障控制效果越差。
將優(yōu)化設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的硬件設(shè)備安裝在機(jī)器人設(shè)備上,將所有硬件設(shè)備調(diào)整至運(yùn)行狀態(tài),將其接入到通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。將實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)以及對(duì)比系統(tǒng)編寫成程序代碼,導(dǎo)入到主測(cè)計(jì)算機(jī)中,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。
3.5.1 運(yùn)動(dòng)跟蹤控制實(shí)驗(yàn)
在無(wú)障礙物環(huán)境下,導(dǎo)入生成的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)軌跡,執(zhí)行運(yùn)動(dòng)控制程序,完成運(yùn)動(dòng)跟蹤控制任務(wù)。系統(tǒng)執(zhí)行運(yùn)動(dòng)跟蹤控制時(shí)的運(yùn)行界面如圖8所示。
圖8 機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)運(yùn)行界面
在完成一次機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制任務(wù)后,重置機(jī)器人運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),將控制系統(tǒng)切換至對(duì)比系統(tǒng),執(zhí)行相應(yīng)的控制程序。統(tǒng)計(jì)各個(gè)機(jī)器人的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),得出反映系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)跟蹤控制效果的測(cè)試結(jié)果,如表1所示。
表1 系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)跟蹤控制效果測(cè)試數(shù)據(jù)表
將表1中的數(shù)據(jù)代入到式(15)中,計(jì)算得出傳統(tǒng)控制系統(tǒng)下機(jī)器人群集的運(yùn)動(dòng)跟蹤控制誤差分別為77 cm和56 cm,優(yōu)化設(shè)計(jì)基于偏微分方程約束的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)下的運(yùn)動(dòng)跟蹤控制誤差為13 cm。由此證明優(yōu)化設(shè)計(jì)的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)具有更好的運(yùn)動(dòng)跟蹤控制效果。
3.5.2 機(jī)器人群集避障控制實(shí)驗(yàn)
在有障礙物環(huán)境下,重復(fù)執(zhí)行運(yùn)動(dòng)與控制工作,記錄各個(gè)機(jī)器人的碰撞信息,經(jīng)過(guò)式(16)的計(jì)算得出碰撞次數(shù)的測(cè)試結(jié)果,如圖9所示。
圖9 機(jī)器人群集避障控制實(shí)驗(yàn)結(jié)果
從圖9中可以直觀地看出,與傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)相比,在優(yōu)化設(shè)計(jì)的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)下機(jī)器人的碰撞次數(shù)明顯降低,其中,基于輸出反饋線性化的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的平均碰撞次數(shù)為60次,基于領(lǐng)航跟隨的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的平均碰撞次數(shù)為53次,基于偏微分方程約束的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的平均碰撞次數(shù)為15次,即優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)的避障控制效果更佳。
機(jī)器人群集是機(jī)器人工作的最新方式,能夠解決單一機(jī)器人在大型工作中的局限性。在此次研究中,通過(guò)偏微分方程約束理論的支持下,生成機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制的精準(zhǔn)約束條件,提高機(jī)器人群集在面對(duì)同時(shí)作業(yè)任務(wù)時(shí)的問(wèn)題解決能力,從而幫助人們擺脫繁重、重復(fù)性高的勞動(dòng)。從系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果中可以看出,優(yōu)化設(shè)計(jì)的機(jī)器人群集運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)跟蹤和避障方面具有良好的控制效果,運(yùn)動(dòng)跟蹤控制誤差為13 cm,群集運(yùn)動(dòng)過(guò)程中碰撞次數(shù)平均值為15次,對(duì)于提高機(jī)器人群集的工作效率以及延長(zhǎng)機(jī)器人的使用壽命具有積極意義。然而受到空間和時(shí)間的限制,此次系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)忽略了對(duì)機(jī)器人姿態(tài)角的測(cè)試,且設(shè)置的測(cè)試數(shù)量任務(wù)數(shù)量較少,測(cè)試結(jié)果存在一定的偶然性,為此在今后的研究工作中還需要對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。