基于多傳感器集成的機器人整機自動控制方法研究

馮英龍

摘要：近年來，經(jīng)濟的發(fā)展，促進我國科技水平的提升。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、傳感控制技術(shù)的高速發(fā)展，為機器人研發(fā)提供了諸多有利的技術(shù)支持。我國對高尖端機器人（人形機器人）研發(fā)力度不斷增大，機器人可實現(xiàn)仿人工生物運動力學的動作，需要多個傳感器共同對不同的參數(shù)數(shù)據(jù)進行實時的采集與下達。其中，需要傳感器的種類包括：通信傳感器、重力傳感器、紅外傳感器、距離傳感器、壓力傳感器、語音傳感器與圖像傳感器等。本文就基于多傳感器集成的機器人整機自動控制方法展開探討。

關(guān)鍵詞：機器人;自動控制;多傳感器

引言

近些年，隨著機器人和人工智能的快速發(fā)展，移動機器人的應用領(lǐng)域越來越廣泛。如未知環(huán)境探測、遠程醫(yī)療、物流、服務業(yè)等領(lǐng)域。移動機器人控制系統(tǒng)是一種非完整系統(tǒng)，其控制問題一直是個難題，而其中的軌跡跟蹤控制更是移動機器人控制中的關(guān)鍵問題之一。

1機器人精確裝配的方法概述

在工件裝配過程中，輸送線系統(tǒng)誤差、機械加工誤差等，使得配合基準存在偏差。針對這一問題，設計了基于位移傳感器自動示教。依據(jù)工件2的位姿，重新調(diào)整工件1的裝配位姿。采用力傳感器引導方法。力傳感器方法能夠在工件1插入工件2過程中，依據(jù)兩零件之間的接觸力，對工件1的位姿再次進行精調(diào)整。

2多傳感器分布與力學控制的關(guān)系

完成對運動力學模型的分解計算后，多傳感器集成的機器人中每個獨立區(qū)域的傳感器所受力值數(shù)據(jù)可通過公式計算獲得，但需要準確完成對傳感器同步誤差量的修正，還需要將所獲得的數(shù)值參量對應綁定到每個傳感器上，機器人整機結(jié)構(gòu)分布位置可根據(jù)功能區(qū)域的不同分為：右臂功能傳感器運動力學區(qū)、左臂功能傳感器運動力學區(qū)、頭身軀干功能傳感器運動力學區(qū)、右腿功能傳感器運動力學區(qū)、左腿功能傳感器運動力學區(qū)。通過對力學模型的分析發(fā)現(xiàn)，傳感器的受力方向隸屬于一個三維坐標空間，將傳感器的受力系數(shù)按照三維坐標的受力方向進行綁定，在三維受力的維度上系數(shù)為定值，從而快速找出存在誤差量的傳感器，對其修正。

3基于多傳感器集成的機器人整機自動控制方法

3.1標定負載

在應用過程中，力傳感器標定對裝配的成功有重要的影響，力傳感器上安裝的負載（比如夾爪，位移傳感等）將會影響傳感器的準確性。因此首先要對力控系統(tǒng)進行標定，標定內(nèi)容包括夾爪的質(zhì)量、重心以及工件質(zhì)量和重心。力傳感器負載的標定可以在軟件中，通過調(diào)用函數(shù)FCLoadID進行。當后續(xù)每次裝配時，通過FCCalib函數(shù)加載力傳感器的負載情況，系統(tǒng)從而對力傳感器因工具、工件的重量引起的受力情況進行補償。

3.2傳感器分布位置與規(guī)格誤差量的修正

完成對多傳感器集成的機器人整機傳感器力學關(guān)系綁定后，每個傳感器受力系數(shù)已為定值，在維度關(guān)系不發(fā)生改變的前提下可不考慮定值系數(shù)對控制信號的影響，可單純將機器人整機控制響應同步問題歸結(jié)到傳感器分布與傳感器自身參數(shù)不足上，（1）傳感器分布導致的同步問題修正通過對機器人運動過程中的力學模型分析與傳感器分布位置的研究發(fā)現(xiàn)，左臂肘關(guān)節(jié)、右臂肘關(guān)節(jié)、左腿膝關(guān)節(jié)、右腿膝關(guān)節(jié)4個位置的傳感器，在機器人運動過程中，所受到的力值均大于其他分布位置的傳感器，受到阻力與應力的共同作用，傳感器供電會發(fā)生阻值的變動，變動阻值提升擾動信號強度，導致傳感器信號響應的瞬態(tài)遲滯，出現(xiàn)同步異常。根據(jù)上文傳感器劃分區(qū)域，將左臂肘關(guān)節(jié)、右臂肘關(guān)節(jié)、左腿膝關(guān)節(jié)、右腿膝關(guān)節(jié)4個位置的傳感器信號發(fā)送時間的控制參量進行對應的調(diào)整，通過對信號的發(fā)送與反饋時間參量的校對，達到信號同步的效果。（2）傳感器自身規(guī)格不足導致的同步誤差修正在一些特殊的情況下，會出現(xiàn)無論怎樣修改校正傳感器間的同步時間數(shù)據(jù)，機器人仍會不定時出現(xiàn)同步異常的問題。此狀態(tài)下，就可以考慮傳感器的控制接收硬件的規(guī)格參數(shù)是否達到校對參量數(shù)值的標準及對硬件規(guī)格參量不足導致的同步問題，最直接有效的方法就是硬件的替換修正。

3.3 RF2O方法及激光雷達

RF2O方法是一種快速精確的方法，仿照密集的3D視覺測距法的方式，對激光雷達從二維平面掃描的密集點云數(shù)據(jù)進行處理。對點云數(shù)據(jù)制定基于傳感器速度范圍流約束方程，對所得幾何約束的魯棒函數(shù)最小化，獲得運動估計。RF2O方法運算量低于視覺方法，轉(zhuǎn)換評估較為準確。但是由于激光雷達自身的旋轉(zhuǎn)，會導致旋轉(zhuǎn)不準確，通過RF2O和IMU的傳感器數(shù)據(jù)融合解決這一問題。激光雷達是以發(fā)射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統(tǒng)。其工作原理是向目標發(fā)射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發(fā)射信號進行比較，適當處理后，就可獲得目標的有關(guān)信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等參數(shù)。使用激光雷達為鐳神LS01G型二維激光雷達，能在一個二維平面上進行掃描，并將掃描到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點云數(shù)據(jù)。

3.4主從式軌跡跟蹤的模糊PI控制器設計

本文所考慮的移動機器人軌跡跟蹤是指從機器人以恒定的橫向和縱向距離跟隨主機機器人運動。實驗中領(lǐng)航機器人為主機，跟隨機器人稱為從機。主機實時把自身的位姿信息發(fā)送給從機，從機拿到主機數(shù)據(jù)后與自身位置作比較，建立如下的跟蹤誤差模型，為了讓機器人能夠穩(wěn)定的運動和精準的控制，首先設計了PI控制器實現(xiàn)機器人跟蹤控制。但是，一旦路面改變或者機器人的移動路面不夠理想，必須根據(jù)路面情況重新調(diào)整KP和KI參數(shù)。否則，機器人并不能很穩(wěn)定的移動，并且有較大的累計誤差。為此，為了改善機器人的控制效果，在傳統(tǒng)PI控制的基礎(chǔ)上結(jié)合模糊控制的優(yōu)點，采用模糊PI控制器來改善非理想運動環(huán)境的跟蹤控制問題。相比模糊PID控制，本系統(tǒng)對于反應速度要求不高，而對于精度具有一定的要求。

3.5多傳感器控制信號同步識別計算

完成傳感器的軟硬件參數(shù)的修正后，需要對機器人整機的控制算法進行修正。解決多傳感器信號間的識別融合，是提升多傳感器集成的機器人控制信號同步的關(guān)鍵。

結(jié)語

基于位移傳感器、力傳感器協(xié)同工作，設計了機器人對軸工件位姿調(diào)整的自動化裝配系統(tǒng)。并且結(jié)合實驗，驗證了在供料系統(tǒng)誤差較大，工件位姿不確實的情況下，所設計的自動化裝配系統(tǒng)仍然能夠順利完成裝配任務。位移傳感器能夠通過非接觸式測量，對機器人的裝配位姿進行粗調(diào)，降低了對工況條件的要求。同時，建立的裝配系統(tǒng)能夠很大程度的降低生產(chǎn)成本，簡潔有效的提高裝配效率。

參考文獻

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西安航天動力試驗技術(shù)研究所，陜西西安?710100