基于改進光滑滑模阻抗控制的水果分揀機械人夾持機構控制方法

胡國喜 王 超 劉宇珩

(1. 河南省工業科技學校，河南 新鄉 453000；2. 河南科技大學，河南 洛陽 471000；3. 鄭州大學，河南 鄭州 450001)

中國作為一個傳統的農業大國，水果的生產和銷售呈逐年增長的趨勢。然而，勞動力的短缺促使用工成本不斷增長，使水果無價格競爭優勢[1]。近年來，機器人技術逐漸成熟，在農業中的應用越來越廣泛，促進了農業的自動化、規模化和精密化的發展[2]。在水果自動分揀過程中，高精度、高效率的抓取控制是自動分揀機器人實現快速、無損抓取的前提。

目前，國內外的研究人員對水果自動分揀機器人的相關技術進行了大量的研究，并取得了一些突出的成績，但是對串類水果自動分揀的研究較少。董騰等[3]提出了一種基于機械視覺的水果分揀系統，使用CCD傳感器拍攝水果圖像進行預處理和特征提取，將提取的特征值作為輸入，并使用神經網絡對其進行分揀，分揀精度達到98%左右；周偉等[4]提出了一種基于PLC控制器的智能水果分類控制系統，該智能系統能夠高精度地實現水果分類，準確率達到94.23%；趙小霞等[5]提出了一種自動分級系統，該系統基于圖像處理和PLC控制技術實現自動水果分級功能，可以對不同等級的水果進行分類，分類精度高達98%；李雅倩[6]提出了一種并聯機器人夾持機構串類水果夾取控制方法，將自適應變阻抗控制和光滑滑膜控制相結合用于串類水果夾取控制，相對于未改進前可以實現高精度的無損夾取。然而，上述研究并未對水果夾持機構的控制方法進行深入研究，也沒有考慮外部干擾等不確定因素對系統的影響，有一些局限性，需要不斷改進和完善。

試驗針對水果自動分揀機器人的夾持結構，提出一種將時延估計和光滑滑模阻抗控制方法相結合的串類水果自動分揀機器人夾持機構控制方法。使用時延估計方法實時獲取串類水果自動分揀系統夾持機構動力學模型，并設計一種自適應光滑滑模阻抗控制方法。以期為水果分揀機器人夾持結構控制方法的發展提供參考和借鑒。

1 系統概述

1.1 系統結構

串類水果自動分揀機器人的控制系統是一個復雜的機電一體化系統，文中使用分級智能控制方法[7]。如圖1所示，自動分揀機器人的控制系統由兩部分組成：上位機監控系統和機器人本體。

上位機監控系統：由監控主機和RS485通信模塊組成。監視主機主要用于查看和存儲機器人采集的圖像，并通過通信模塊控制自動分揀機器人[8]。

機器人本體：負責分解、協調和任務執行。機器人本體控制系統通過通信模塊與上位機監控系統通信，控制機器人執行分類工作，文中主要研究如何控制夾持機構。

圖2為串類水果自動分揀機器人系統結構，機器人主體由4個運動機構和1個夾緊機構組成，可實現三維平移和繞Z軸一維旋轉[9]。通過夾持機構的電機驅動滑動絲杠完成自動分揀。

1.2 夾取機構動力學模型

文中研究機構為平移夾持結構，結構較為復雜，很難建立準確的動力學模型[10]。文中使用時延估計方法實時獲取串類水果自動分揀系統夾持機構動力學模型，動力學方程如式(1)所示[10]。

1. 連接塊 2. 滑動絲杠 3. 滑塊 4. 驅動電機 5. 壓力傳感器 6. 底部連板 7. 左手指 8. 右手指 9. 從動桿 10. 滑座 11. 彈簧

M(q)q**+C(q,q*)q*+G(q)+F(q*)+τd=Q，

(1)

式中：

Q——控制力矩，N·m；

M(q)——結構的慣性矩陣；

G(q)、F(q*)——結構的重力項，N；

F(q*)——結構的摩擦力項，N；

q——結構位姿q=[q1,q2,…,qn]T；

τd——外界干擾；

C(q,q*)——哥氏力和離心力項，N。

(2)

(3)

時延估計技術是將Q(t)采樣數據Q～(t)=Q(t-L)和q**(t-L)代入控制律。設h(t-L)為h(t)時延，t、L分別為當前時間和估計延遲時間。L足夠小，跟蹤誤差無限接近0，則t-L時刻h(t-L)如式(4)所示。

(4)

將h～(t)=h(t-L)代入控制律，可以通過式(3)和式(4)得到式(5)的控制律。

(5)

如果可以實時獲Q(t-L)和q**(t-L)并代入控制律，即可實時獲取模型。

2 夾取結構控制方法

針對實際應用中存在的時延估計誤差和結構摩擦等不確定因素，將時延估計和光滑滑模阻抗控制相結合。

2.1 阻抗控制器設計

夾指受力和偏離期望位置的值通過二階微分方程來表示，阻抗模型如式(6)所示[11]。

(6)

式中：

x、xd——夾指的實際位移和期望位移；

fr、fe——夾指期望接觸力和實際接觸力，N；

md——目標慣量，kg·m2；

bd——目標剛度，N/m。

進一步地結合多源流分析框架梳理媒體影響計劃生育政策變遷的邏輯機制，可以歸結出媒介融合背景下媒體影響政策變遷的基本邏輯：一是在問題流中，通過構建明晰指標、推動焦點事件、持續問題反饋提升觸發機制效果；二是在政策流中，通過呈現民間話語、強化專家聲音、構建良性對話推動政策共同體之間的虛擬接觸博弈；三是在政治流中，通過匯聚網絡民意、打造意見領袖激活國民輿論熱情。同時，傳統媒體與新媒體在影響路徑上有所差異(見圖8)。

當夾指與果梗接觸時，它們就會相互作用，夾指與果梗組成一個完整的動力學系統[12]。在夾持指的外部增加一個被動彈簧，實現柔性接觸。夾持過程中果梗—彈簧的機械變形等效于一階導納模型，如式(7)所示[13]。

fe=ke(x-xe)+ksΔxs，

(7)

式中：

xe——初始接觸位置；

ke——環境剛度值，N/m；

ks、Δxs——彈簧勁度系數和壓縮量。

由于試驗設計結構為單自由度，因此僅需考慮一個方向，阻抗位置校正量滿足式(8)。

(8)

式中：

Δx=xd-x。

2.2 自適應光滑滑膜控制器設計

考慮以下一階不確定性系統，如式(9)所示。

x*=u+θx2，

(9)

式中：

u——輸入量；

θ——未知常數。

對于式(9)，切換函數如式(10)所示。

s=x。

(10)

設θ′為θ的估計值，控制律如式(11)所示。

u=-ksgn(s)-θ′s2，

(11)

式中：

k——非負常數。

利用時延估計方法實時獲取串類水果自動分揀系統夾持機構動力學模型，進一步設計自適應規則調整的光滑滑模阻抗控制方法，使夾持機構的實際姿態接近期望姿態[14]。圖3為自動分揀機器人夾持控制系統框圖。

整理可得控制規律，如式(12)所示。

(12)

式中：

K(t)——切換增益，db；

S(t)——滑模面；

e*(t)——夾指的期望速度誤差，m/s。

另外，還設計了慣性增益的自適應律，如式(13)所示。

(13)

式中：

α——可調的正增益，db；

σ、ω、β、γ——正的可調參數(β>0,γ>1)；

λ——可調參數。

圖3 控制系統原理圖

3 結果與分析

3.1 仿真分析

為了驗證所提控制方法的有效性，以自動分揀機器人夾持機構的負載變化、摩擦和外部干擾的動力學模型為控制對象，并利用Matlab對所提出的改進光滑滑模阻抗控制方法和未改進前進行仿真對分分析(在給定軌跡和參考力下)[15]。集總擾動τld(t)=[γ1sgn(x*)+0.001sin(10πt+π/2)。

通過多次仿真和調試，得到的參數：α=0.6、β=2、ω=0.3、γ=1.1、γ1=0.002、λ=30、K=2.8、σ=0.5、L=0.001 s、md=1、bd=230、kd=4 500、ke=6 500。葡萄串重0.5 kg，實際夾取過程中，在確保無損的前提下盡量提高速度。

圖4為不同控制方法的夾指的跟蹤軌跡，圖5為不同控制方法的夾指跟蹤誤差，圖6為不同控制方法的夾持力曲線。

由圖4可知，改進光滑滑模阻抗控制方法與預期軌跡基本一致，優于光滑滑膜阻抗控制。如圖5和圖6所示，當系統中存在夾持控制的集中擾動時，相比于光滑滑模阻抗控制方法，改進光滑滑模阻抗控制方法的位置跟蹤精度更高，且夾持機構的輸出力更快，超調量更低，能夠達到所期望的設定力。這是因為文中所提的改進光滑滑模阻抗控制方法可以根據自適應規則調整慣性增益，提高了控制系統對夾持速度變化的適應性，保持了較高的位置跟蹤精度。

圖4 不同控制方法的夾指跟蹤軌跡1

圖5 不同控制方法的夾指跟蹤誤差1

圖6 不同控制方法的夾指力曲線1

3.2 試驗分析

將改進光滑滑模阻抗控制方法和未改進前方法應用于葡萄串自動分揀機器人的夾持試驗。該系統中，電機的角位移通過位置編碼器采集，實際接觸力通過力傳感器采集，通過角位移計算夾指的實際位置。

夾持機構的夾指以0.018 3 m/s的速度夾持0.5 kg的葡萄串(期望軌跡1)，不同控制方法夾取跟蹤誤差和持力曲線如圖7、8所示。

為了驗證所提出的控制方法對速度變化的適應性，夾持機構的夾指以0.027 4 m/s的速度夾持0.5 kg的葡萄串(期望軌跡2)。不同控制方法的夾持跟蹤誤差曲線如圖9所示。

如圖9所示，相比于光滑滑模阻抗控制方法，改進光滑滑模阻抗控制方法的慣性增益根據夾持速度的變化進行自適應調整，不僅提高了對速度變化的自適應性，而且提高了位置跟蹤精度。

圖7 不同控制方法夾取跟蹤誤差2

為了驗證所提出控制方法的對負載變化的適應性，夾持機構夾指以0.018 3 m/s的勻速夾取0.8 kg葡萄串(期望軌跡1)。不同控制方法的夾持力曲線如圖10所示。

試驗結果表明，當負荷質量發生變化時，與光滑模阻抗控制方法相比，改進光滑滑模阻抗控制方法可以根據自適應規則調整慣性增益，提高了控制系統對夾持負載變化的適應性，加快輸出力達到設定力，超調量小。

圖8 不同控制方法夾持力曲線2

圖9 不同控制方法夾取跟蹤誤差3

圖10 不同控制方法夾持力曲線3

4 結論

提出了一種將時延估計和光滑滑模阻抗控制方法相結合的串類水果自動分揀機器人夾持機構控制方法。利用時延估計方法實時獲取夾持機構動力學模型，進一步設計了自適應光滑滑膜阻抗控制方法。通過仿真和試驗驗證了該控制方法的優越性。結果表明，該控制方法可以實現串類水果的自動穩定夾持，夾持精度高，夾持成功率100%，對果梗的損傷為0。自動分揀機器人夾緊機構的控制方法還處于初步階段，僅對夾持機構的控制方法進行了研究，未對識別技術進行研究，下一步將持續改進控制系統的性能，完善自動分揀機器人系統。