基于模糊糾偏控制的磁導航AGV設計與實現

李 照,舒志兵

(南京工業大學電氣工程與控制科學學院,南京 211800)

基于模糊糾偏控制的磁導航AGV設計與實現

李 照,舒志兵*

(南京工業大學電氣工程與控制科學學院,南京 211800)

AGV作為一種典型的非完整約束型機器人,在工業和物流業中用于組建高效、快捷的物流系統。在電磁引導的基礎上提出一種智能的控制方式,使AGV在工作中具有較強的穩定性、較快的響應速度和自動糾偏的能力。當AGV在運行過程中產生位置偏差和角度偏差時,使用模糊控制來調控AGV兩個主動輪的速度,保證AGV運行于預定的軌跡。最后通過使用SIMULINK仿真驗證AGV的糾偏能力,并在工業現場驗證了AGV系統所需實現的功能,證明了該系統達到了速度快反應、智能化、穩定性強的要求。

AGV;電磁引導;模糊控制;軌跡糾偏

AGV是Automated Guided Vehicle的簡寫,翻譯成中文為自動導航車[1],是一種自主駕駛、無人操縱、以蓄電池為動力的自動化運輸設備[2-3]。AGV運行時能承載一定的重量在出發地和目的地之間自動運行[4]。AGV集聲、光、電、計算機于一體,是輪式移動機器人的一個重要分支[5-7]。隨著自動化倉儲系統、柔性制造系統、柔性搬運系統和柔性裝配系統等物流系統的快速發展,AGV的使用量逐步增加。

本文主要是對電磁引導下的AGV在一些復雜環境下運行時能夠自動尋跡的控制方式進行優化,以達到系統具有較強的抗干擾能力[8]。根據AGV的運行狀態,提出人機界面+運動控制器+伺服驅動器+電機的控制方案;根據設定的方案以CDF驅動器為基礎,建立EtherCAT總線的從站模塊,通過EtherCAT總線為控制器和伺服驅動器傳輸數據;為AGV選擇合適的軟件方案。當AGV在運行過程中產生偏差時,運用模糊控制來調控AGV的位姿。

1 AGV運動學模型

1.1 差動式AGV運動學模型

本文中的小車模型是四輪差速式AGV,后輪提供驅動力的同時,運動方向也是通過由小車的兩個后輪調節速度來完成的,此類AGV的兩個前輪的作用主要是保證運行過程中小車的平穩性。當AGV運行過程中需要轉向時,可以調節兩個后輪的速度使小車進行差速運動,從而達到糾偏的效果[7,9-11]。故小車的二維坐標運行圖如圖1所示,其中的主動輪用黑色表示。

圖1 AGV運動學模型

在圖1中,G(X,Y)是AGV車體重心的位置;ω1和ω2分別表示AGV左右兩個主動輪的角速度,θ是AGV運行時的方向角;L為車體寬度;r為車輪的半徑;此時AGV滿足公式:

(1)

(2)

(3)

將式(2)和式(3)進行離散化后可得:

(4)

(5)

在式(4)中,Ts為系統掃描周期。如果在AGV主動輪的電機上安裝上編碼器用于發送主動輪的速度信號給驅動器用于計算小車的位置,則可以得到系統的行程為:

(6)

S(k)=[s1(k)+s2(k)]/2

(7)

式中:S(k)為AGV在一個掃描周期內運行的距離。

2 AGV總體方案設計

本項目中的AGV是一款電磁導航的四輪小車。該AGV的車體主要分為3個部分:(1)機械部分;(2)動力系統;(3)控制系統。由圖2可知,小車的3個系統同時可以劃分為多個小的組成部分[12]。

圖2 AGV系統組成

AGV的控制環節可以分成:人機界面+控制器+EtherCAT總線+伺服系統+電磁檢測模塊及安全警報環節。控制器依靠EtherCAT總線數據傳輸的快速性和準確性對系統的運行狀態進行實際檢測。

2.1 EtherCAT從站模塊建立

在搭建AGV實驗平臺時選擇的控制器為Trio公司生產的MC4N。該產品在機器人領域有著較為廣泛運用,其處理器是運算速率達到532 MHz的提速版ARM11。MC4N的通信方式是使用EtherCAT總線進行系統的數據傳輸,故選擇的驅動器要能進行EtherCAT通信。

在本文中AGV的兩個主動輪分別是由兩個驅動器驅動,而驅動器通過EtherCAT總線將其內部參數發送給控制器,控制器通過得到數據判斷AGV的運行狀況,再將新的指令發送到伺服驅動器中,從而控制AGV的運行,使之運行在正確軌跡上。

3 模糊控制

3.1 模糊控制原理

模糊控制是一種相比于傳統控制更加貼近于人類思維的控制方法。與傳統的控制方式不同之處,模糊控制技術在復雜的多變量系統中,可以通過各種變量之間的關系完成對系統進行控制,從而使得系統的控制在直觀上更加簡便[13-17]。

模糊控制最重要環節是建立系統所需要的模糊控制器,在模糊控制中,將輸出的被控制量與系統輸入的數值進行對比,從而獲得兩者之間的偏差,再將通過模糊語言表示出來,并作為模糊控制器的實際輸入變量[11]。

圖3 模糊控制原理圖

3.2 AGV的模糊控制

系統通過安裝于AGV車體的多組傳感器檢測埋藏于地下的電纜,從而判斷此時AGV的運行狀況。將傳感器檢測得到的數據輸入控制器中,并由系統計算得到AGV在運行時與正確軌跡之間的方向偏差角α和位置偏差量ΔS。通過設計一款兩輸入單輸出的模糊控制器,幫助AGV正確運行于預定軌跡上,對存在的偏差進行及時的糾正。

圖4 偏差示意圖

從理論上而言,位置偏差量ΔS的取值范圍為[-∞,+∞],但是在實際情況中,由于受到客觀條件限制,當ΔS的取值過大時,AGV的檢測元件無法檢測AGV的運行狀態。故ΔS取值范圍取[-240,+240],單位為mm。

方向偏差角α理論取值范圍為[-90°,90°],實際可能偏差量范圍的較小,其取值范圍為[-45°,45°]。

AGV左右兩輪角速度差(此處的速度為車輪速度而非電機轉速)作為模糊控制器的輸出量,其取值范圍為[-30,30],單位設定成RPM。

方向偏差角α、位置偏差量ΔS和兩車輪的轉速的關系可以通過下列公式表示:

(8)

當Δt趨向于0時,式(8)可化簡為:

(9)

對式(9)使用拉式變換可得到:

(10)

3.3 模糊控制器的設計

3.3.1 模糊控制器的思路

模糊控制器的基本原理如圖5所示,首先對輸入的數據使用模糊化處理,最終變成系統所需要的模糊量;緊接著輸入的數據通過對照著由模糊規則所制定的模糊推理機,并由推理機得到輸入與模糊規則的關系,從而推出結論,得到的結論將會作用于系統的執行元件上;執行元件執行相關任務得到的數據,再次作為輸入量,反饋回模糊控制器中。

圖5 多變量模糊控制器圖

在本項目中所選用的模糊控制器是有兩個輸入和一個輸出變量的模糊控制器。輸入變量為方向偏差角α和位置偏差量ΔS;輸出變量為AGV主動輪的角速度差。

3.3.2 模糊化設計

由上文可知方向偏差角α,位置偏差量ΔS和兩主動輪角速度差Δω的取值范圍。在確定模糊控制的輸入變量和輸出變量之后,需要根據變量的取值范圍為輸入量和輸出量建立合適的模糊集合。

考慮到系統的運算等原因,在設置系統的模糊集合及運算過程中將不注明變量的單位,因此可以得到方向偏差角α的集合為{-45,-30,-10,0,10,30,45},單位為度。位置偏差量ΔS集合是{-240,-150,-60,0,60,150,240},該變量的單位是mm。主動輪的角速度差Δω的集合是{-30,-30,-10,0,10,20,30},單位為r/min(每分鐘轉數)。

將模糊子集{NL,NM,NS,ZO,PS,PM,PL}與控制系統中的3個變量的集合對應,從而得到變量定義的模糊子集。

本文在定義參數的隸屬度時選取的是三角形函數。當輸入量超過范圍時,由于無法得到相關的數據,系統將無法確定AGV的狀態,故系統將產生報警信號,AGV停止工作。

表1 位置偏差量的隸屬度

表2 方向偏差角的隸屬度

3.3.3 建立模糊控制器

(11)

3.4 仿真設計

根據在AGV運動學模型和各個參數之間的關系式,結合建立的模糊控制器,可以對AGV的糾偏運行進行仿真。

在圖6中有兩個輸入變量K1、K2,其中K1代表的是位置偏移量ΔS,K2代表的是AGV運動方向偏差角α,將仿真數據輸入到constant模塊中便可以對系統進行仿真。此處的K1值為200,K2值為-35。

圖6 總體控制仿真圖

圖7 位置偏差仿真圖

圖7和圖8為AGV運行過程中位置和方向角產生偏差的時候,在模糊控制器對兩輪角速度差Δω進行調節,使得AGV迅速返回到正確位置上的仿真圖。

圖8 偏差角仿真圖

3.5 模糊控制的現場應用

控制器MC4N的內部程序編寫是通過安裝于電腦上Motion Perfect完成的。該款軟件能支持IEC 61131-3協議下的PLC語言以及該公司自定義的編程語言和功能塊。

圖10 系統運行圖

由圖9可知,該功能塊在運用時能夠支持三輸入和三輸出以內的計算強度,故能滿足在本系統中的二輸入單輸出的要求。具體的軟件流程如圖10所示。

圖9 模糊控制功能塊

3.6 實際現場測試

為了監控工業現場中AGV運行時的糾偏過程,我們將AGV的初始位置設置為與正確位置存在位置和角度偏差的情況。當AGV運動時,通過電磁傳感器輸入的電壓信號的來反映AGV的位置情況。

在測試過程中AGV的運行狀態可由圖12得知。初始工作時AGV的位置為A,此時AGV處于靜止狀態,故通過圖11可以知道,此時電磁檢測模塊(圖中車體黑色方塊)的輸出電壓大約為3.5 V;當AGV驅動電機的抱閘松開小車便開始進行糾偏行動直到位置B;此時AGV已經位于電纜線上了,檢測模塊輸出電壓達到最低值,電壓約為0.4 V;當AGV到達位置B處后,小車的位置仍需要進行調節直到AGV運行在正確的軌跡上,此時AGV的實際位置為C,通過實際采集波形可知,當AGV運行達到預定軌跡上時小車的檢測元件仍有約1 V的電壓輸出。

圖11 傳感器輸出電壓圖

圖12 AGV糾偏運行圖

4 AGV動態測試

AGV的理想運行狀態為直線運行且不發生任何偏滑,不需要進行糾偏等工作。但是基于在實際工程中很難出現這種情況,所以要求AGV系統的動態性能好,能夠及時響應,在此對AGV系統的運行過程動態性能進行測試。

在本次測試中,通過控制器MC4N為電機規劃速度運行軌跡。電機根據設計的速度軌跡進行運轉,通過系統給定速度和電機運行的實際波形來判電機的動態性能。圖13表示的是電機運行的速度波形,該圖中有兩條曲線,分別為電機的實際速度和給定速度,由于誤差較小故只能看到一條波形。從圖中可知,電機的動態跟隨性能較好,誤差大約在±2 r/min的范圍,而此時的電機電流如圖13所示。

圖13 速度跟隨曲線

由圖13可以看出,由于在測試電機跟隨性能時,設定速度的波形一直變化的sin/cos波形,故在電機工作時,q軸電流總體上是一個sin/cos波形。同時由于AGV的運行速度的抖動和一些機械上誤差從而導致了q軸電流的波形并非是一個規則的sin/cos波形,由圖14可以看出,在q軸電流在上升過程中有一段電流軌跡并不平滑,出現了一段平穩的電流(箭頭所指)。這是由于在AGV的機械安裝并為達到理論上要求所導致的。

圖14 q軸電流曲線

5 測試結果分析

通過對現場AGV主動輪所用電機的電流環、速度環以及動態響應的測試可以看出,系統中所使用的電機在工業現場的工作是正常的。通過波形圖可以看出驅動電機的響應速度和精度都達到了實際的需求,但仍需解決一些機械問題。

[1] 蔡自興.機器人學[M]. 第2版. 北京:清華大學出版社,2009.

[2] 墨菲.人工智能機器人學導論[M]. 北京:電子工業出版社,2004.

[3] Weyns D,Holvoet T,Schelfthout K,et al. Decentralized Control of Automatic Guided Vehicles:Applying Multi-Agent Systems in Practice[C]//Companion To the,ACM Sigplan Conference on Object-Oriented Programming,Systems,Languages,and Applications,OOPSLA 2008,October 19-13,2007,Nashville,Tn,Usa. DBLP,2008:663-674.

[4] 張辰貝西,黃志求. 自動導航車(AGV)發展綜述[J]. 中國制造業信息化,2010(1):53-59.

[5] 朱江. AGV車載控制原理研究[D]. 昆明:昆明理工大學,2006.

[6] 史恩秀,黃玉美. 自主導航小車AGV定位方法的研究[J]. 傳感技術學報,2007,20(1):233-236.

[7] 鐘鉅斌. 基于多種導航技術混合的AGV系統設計[D]. 浙江大學,2016:20-27.

[8] 鄭炳坤,賴乙宗,葉峰. 磁導航AGV控制系統的設計與實現[J]. 自動化與儀表,2014,29(3):6-10.

[9] 胡躍民,周其節,裴海龍. 非完整控制系統的理論與應用[J]. 控制理論與應用,1996,13(1):1-9.

[10] 胡終須. 非完整移動機器人的魯棒控制研究[D]. 廣州:華南理工大學,2000:41-61.

[11] 蔡濤. AGV的超聲波定位與避障研究[D]. 西安:西安理工大學,2008:15-25.

[12] 呂廣明,薛淵,陸念力. 自動化倉庫控制中心與AGV間的無線通訊技術[J]. 起重運輸機械,2005(4):46-48.

[13] 席愛民. 模糊控制技術[M]. 西安:西安電子科技大學出版社,2008:90-102.

[14] 趙晨宇,陳息坤. 差速轉向農業專用AGV小車的設計與模糊控制研究[J]. 農機化研究,2016(11):123-127.

[15] 劉超,劉麗萍,安新升,等. 基于模糊控制的太陽能驅動無線傳感器網絡路由算法[J]. 傳感技術學報,2014,27(9):1238-1246.

[16] 宋宏偉,呂玉祥,王啟銀,等. 模糊算法在混合儲能系統中的應用及仿真[J]. 電子器件,2014,37(5):962-967.

[17] 張克玲,錢祥忠.基于模糊控制的電動汽車再生制動系統的研究[J]. 電子器件,2015,38(4):876-881.

DesignandImplementationofMagneticNavigationAGVBasedonFuzzyRectificationControl

LIZhao,SHUZhibing*

(College of Electrical Engineering and Control Science,Nanjing Tech University,Nanjing 211800,China)

AGV(Automatic Guideding Vehicle) is a typical nonholonomic constraint robot,in the industry and logistic industry being used for the formation of efficient,fast logistic system. In order to make AGV strong stability,faster response speed and the ability to automatically correct,an intelligent control method is presented based on electromagnetic guidance. When it works,AGV will generate position deviation and the angular deviation. Aimed at correcting this,using fuzzy control adjusts the speed of the two driving wheels of the AGV to ensure that the AGV runs on a predetermined trajectory. Finally,the SIMULINK simulation is used to verify the error correction ability of AGVand at the same time,the function of AGV system is verified in industrial field. It is proved that the system meets the requirements of fast response,intelligence and stability.

AGV;electromagnetic guided;fuzzy control;trajectory correction

10.3969/j.issn.1005-9490.2017.06.019

2016-10-27修改日期2017-01-17

TM341

A

1005-9490(2017)06-1426-06

李照(1990-),男,現為南京工業大學電氣工程與控制科學學院在讀碩士研究生;主要從事運動控制技術、機器人等方面的研究,lizhao5776@163.com;

舒志兵(1965-),男,江蘇人,南京工業大學運動控制研究所所長,智能系統與機器人研究所副所長,中國人工智能學會智能檢測運動控制專委會秘書長,主要研究方向為機器人控制、交流伺服系統、DSP技術、現場總線、數控系統、運動控制系統等,shuzhibing@163.com。