基于圖像伺服的接觸網(wǎng)絕緣子自動水沖洗車

，國志，， ，

(西南交通大學(xué)，成都 610000)

0 引言

接觸網(wǎng)絕緣子是接觸網(wǎng)帶電體與接地體保持電氣絕緣的重要設(shè)備，絕緣子會受到環(huán)境的影響，表面積污受潮后會導(dǎo)致絕緣性能下降，有放電、污閃發(fā)生的潛在危險，進(jìn)而會影響牽引供電穩(wěn)定和設(shè)備安全，破壞列車運(yùn)行秩序。為了防止污閃事故的發(fā)生，使鐵路行車能夠高速有效的運(yùn)作，鐵路部門定期進(jìn)行帶電水沖絕緣子清污工作。

KJ系列絕緣子帶電水沖洗車是目前鐵路上不可替代的不斷電水沖洗設(shè)備,其采用高壓帶電水沖洗技術(shù)[1-2]。其缺點(diǎn)是不能自動對絕緣子清污維護(hù)，目前絕緣子沖洗車是人工操作沖洗水炮進(jìn)行絕緣子沖洗作業(yè)，使清洗水柱一直對準(zhǔn)絕緣子。自動化絕緣子沖洗設(shè)備在鐵路絕緣子維護(hù)領(lǐng)域內(nèi)還處于急需狀態(tài)，自動化絕緣子沖洗成為研究重點(diǎn)。

1 自動水沖洗及瞄準(zhǔn)

為實(shí)現(xiàn)自動化沖洗，第一步是定位沖洗目標(biāo)，需要一套機(jī)器視覺系統(tǒng)，可以自動捕獲與瞄準(zhǔn)系統(tǒng)來識別絕緣子方位并控制沖洗裝置瞄準(zhǔn)絕緣子，又可以稱為捕獲跟蹤與瞄準(zhǔn)系統(tǒng)。類似于靶場光電測量設(shè)備、天文觀測設(shè)備、武器控制系統(tǒng)中，都配有光電捕獲跟蹤與瞄準(zhǔn)裝置，以便迅速發(fā)現(xiàn)并精確跟蹤目標(biāo)。在武器系統(tǒng)中，為了使激光瞄具能穩(wěn)定照射在很遠(yuǎn)的固定目標(biāo)，所以必須具備一個功能完善、精度極高的捕獲跟蹤與瞄準(zhǔn)系統(tǒng)，以便使武器迅速捕獲目標(biāo)，并對其進(jìn)行精密跟蹤瞄準(zhǔn)以便及時攻擊。

鐵路絕緣子自動水沖洗設(shè)備，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工作業(yè)，將絕緣子水沖洗作業(yè)分為3個階段：捕獲，瞄準(zhǔn)，跟蹤，圖1捕獲跟蹤與瞄準(zhǔn)系統(tǒng)框圖。捕獲：在工作范圍內(nèi)，多種方式相互配合將CCD相機(jī)視場內(nèi)的絕緣子進(jìn)行識別，可探測出視場內(nèi)絕緣子個數(shù)和粗略方位。瞄準(zhǔn)：在水沖洗車進(jìn)入工作范圍內(nèi)，使用圖像伺服控制技術(shù)，瞄準(zhǔn)待沖洗絕緣子，即通過調(diào)節(jié)水炮姿態(tài)使沖洗炮管對準(zhǔn)絕緣子的幾何中心后，開始對絕緣子進(jìn)行沖洗，其關(guān)鍵技術(shù)是圖像伺服的高精度。跟蹤：載體運(yùn)載沖洗裝置在行進(jìn)中，跟蹤系統(tǒng)控制沖洗炮管持續(xù)對準(zhǔn)沖洗目標(biāo)進(jìn)行沖洗作業(yè)。

圖1 捕獲跟蹤與瞄準(zhǔn)系統(tǒng)框圖

在鐵路平車帶著沖洗裝置行進(jìn)，沖洗裝置與絕緣子水平距離為10 m即表示進(jìn)入沖洗裝置的工作范圍，自動沖洗系統(tǒng)識別絕緣子后，沖洗炮管需瞄準(zhǔn)固定目標(biāo)(絕緣子)。根據(jù)文獻(xiàn) [3]可對鐵路絕緣子進(jìn)行識別定位，但文獻(xiàn)[3]并沒有提出對沖洗裝置瞄準(zhǔn)絕緣子控制方法的研究。在自動水沖洗車作業(yè)中，沖洗水炮炮管自動瞄準(zhǔn)絕緣子是自動沖洗的一個關(guān)鍵技術(shù)，也是跟蹤沖洗絕緣子的基礎(chǔ)。本文將機(jī)器視覺技術(shù)引入到絕緣子自動水沖洗中,可以設(shè)計圖像伺服控制算法，使沖洗水炮可以瞄準(zhǔn)絕緣子進(jìn)行沖洗維護(hù)。

2 基于圖像伺服控制策略

根據(jù)文獻(xiàn)[4-6]，視覺伺服是機(jī)器視覺的一個重要分支，利用視覺傳感器得到圖像計算后，經(jīng)計算機(jī)計算出目標(biāo)信息，再經(jīng)計算后得到控制信息，可構(gòu)造沖洗控制裝置中的閉環(huán)控制，即視覺伺服(visual servoing)。視覺伺服技術(shù)常應(yīng)用于各種自動化設(shè)備和機(jī)器人中，不同于機(jī)器視覺，視覺伺服則是以實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的控制為目的而進(jìn)行圖像的自動獲取和分析。視覺伺服本質(zhì)是利用機(jī)器視覺的原理，從直接得到的圖像反饋信息中，快速進(jìn)行圖像處理，在盡量短的時間內(nèi)給出反饋信息，構(gòu)成機(jī)器人的閉環(huán)控制。

根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)可以被劃分為不同的類型。按照攝像機(jī)的數(shù)目的不同,，可以分為單目視覺伺服系統(tǒng)、雙目視覺伺服系統(tǒng)以及多目視覺伺服系統(tǒng)。按物理結(jié)構(gòu)可將視覺伺服系統(tǒng)分為，眼在手型(Eye—in—hand Configuration)和眼固定型(Fixed in workspace)。視覺伺服系統(tǒng)的根據(jù)反饋分為基于位置的視覺伺服系統(tǒng)(PBVS,Position-Based Visual Servoing)和基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)(IBVS，Image-Based Visual Servoing)。圖3是兩種視覺伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖的對比，可以看出兩者的區(qū)別主要在于以下3個方面：首先，兩種伺服系統(tǒng)的區(qū)別在于反饋信號，基于位置的視覺伺服，誤差信號是在三維笛卡兒空間中定義的坐標(biāo)，而基于圖像的視覺伺服，誤差信號直接用圖像的平面坐標(biāo)(非空間坐標(biāo))內(nèi)特征點(diǎn)帶入函數(shù)計算；其次， PBVS在三維內(nèi)重建，誤差信號和關(guān)節(jié)輸入控制信號都是空間位姿 ,控制簡單，IBVS雖不用三維重建，但是控制更復(fù)雜，需要通過計算雅可比矩陣來進(jìn)行，且需要考慮其收斂；第三，攝像機(jī)的標(biāo)定誤差和機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)模型誤差對PBVS的影響更大，PBVS沒有對圖像進(jìn)行直接控制，相比IBVS更易使目標(biāo)離開視場。

圖2 基于位置的視覺伺服控制結(jié)構(gòu)框圖與于圖像的視覺伺服控制結(jié)構(gòu)框圖對比

本論文從實(shí)時性和準(zhǔn)確性方面考慮，選取IBVS控制策略，其優(yōu)點(diǎn)是：1)不需要三維重建；2)標(biāo)定誤差和運(yùn)動誤差對其影響更小，但是要注重各雅可比矩陣。將IBVS中眼在手型(Eye-in-hand)應(yīng)用于沖洗裝置對絕緣子的瞄準(zhǔn),視覺伺服控制的目標(biāo)是控制沖洗炮管(或攝像機(jī))使待沖洗絕緣子的質(zhì)心在圖像平面上的投影始終在期望的位置上，即絕緣子在圖像中質(zhì)心位置與期望位置矢量誤差最小。

IBVS具體控制策略設(shè)定為，根據(jù)圖像識別捕獲算法找出絕緣子在圖像中的位置，再計算圖像特征空間的變化率，同時將沖洗裝置當(dāng)前位置和位姿計算出，圖像雅可比矩陣、裝置雅可比矩陣及其偽逆矩陣求出。帶入誤差函數(shù)得到?jīng)_洗裝置的位姿速度，只是在廣義坐標(biāo)中的速率，經(jīng)過裝置雅可比得到?jīng)_洗裝置的控制角速度，最終實(shí)現(xiàn)對沖洗裝置控制對絕緣子沖洗瞄準(zhǔn)。圖3為基于圖像伺服控制策略流程圖。

圖3 基于圖像伺服控制策略流程圖

基于圖像的控制策略的目的是使誤差函數(shù)最小，定義誤差函數(shù)為：

e(t)=f(i(t),a)-f*(t)

(1)

式中，e(t)為當(dāng)前圖像特征矢量和期望特征矢量的差值，i(t)為待沖洗絕緣子質(zhì)心在圖像中的坐標(biāo)，是有沖洗裝置與待沖洗絕緣子之間的一組參數(shù)，f*(t)表示絕緣子質(zhì)心在圖像平面中的期望特征矢量。這個期望的位置可以是圖像平面上任意一個固定的位置，本文取圖像平面的中心。f(t)為特征點(diǎn)計算函數(shù)，與系統(tǒng)本身參數(shù)有關(guān)，如攝像機(jī)固有的參數(shù)等。特征矢量f(i(t),a)∈Rm為m維矢量。

(2)

Jr∈Rm×p稱為圖像雅可比矩陣，描述了圖像特征空間與沖洗裝置位姿的時間的微分映射關(guān)系。圖像雅可比矩陣這一概念1987 年由 Weiss et al.提出，又被稱為為特征敏感矩(feature sensitivity matrix)、交互矩陣(interaction matrix)、B矩陣等。

(3)

當(dāng)f*(t)為常值時，由式和即可得到攝像機(jī)速度和誤差時間導(dǎo)數(shù)間的關(guān)系為：

(4)

按照李雅普諾夫方法設(shè)計控制律設(shè)計誤差按照指數(shù)衰減，衰減因子是σ(σ>0)則：

(5)

可得:

(6)

(7)

(8)

式(8)逆解，得出沖洗裝置的控制角速度。

(9)

3 雅可比矩陣

將式(8)代入式(2)得到:

(10)

根據(jù)IBVS控制策略，需將各雅可比矩陣及其偽逆矩陣求出。Jq為沖洗裝置雅可比矩陣，表示沖洗裝置末端在空間內(nèi)廣義速率與沖洗裝置兩個轉(zhuǎn)角角速度之間的關(guān)系，Jr為圖像雅可比矩陣，描述了圖像特征空間的變化率與沖洗裝置兩個轉(zhuǎn)角角速度之間的關(guān)系，J為復(fù)合雅可比矩陣，可直接表示圖像特征空間的變化率與沖洗裝置兩個轉(zhuǎn)角角速度之間的關(guān)系。攝像機(jī)固定在沖洗裝置炮管末端一起運(yùn)動,且攝像機(jī)坐標(biāo)系和機(jī)器人末端坐標(biāo)系重合。這樣在機(jī)器人基坐標(biāo)系下期望的攝像機(jī)廣義運(yùn)動速度和沖洗裝置廣義運(yùn)動速度相同。則攝像機(jī)運(yùn)動速度和沖洗裝置運(yùn)動速度之間的變化關(guān)系即為機(jī)器人的雅可比矩陣。

攝像機(jī)采集的數(shù)字圖像在計算機(jī)內(nèi)存儲為數(shù)組，組中的每一個元素稱為像素(pixel)，像素值是圖像點(diǎn)的灰度。圖4為攝像機(jī)成像模型，在圖上定義直角坐標(biāo)系Ouv，(u,v)是以像素為單位的圖像坐標(biāo)系坐標(biāo)，每一幀圖像中的坐標(biāo)(u,v)分別是該像素在數(shù)組中的列數(shù)和行數(shù)。Oxyz-w，Oxyz-c，Ouv分別為世界坐標(biāo)系，攝像機(jī)坐標(biāo)系，圖像坐標(biāo)系。用(x0,y0,z0)表示絕緣子中心在空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)， (xc,yc,zc)表示絕緣子在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，(u,v)表示絕緣子中心在成像平面上的圖像坐標(biāo)，是鏡頭的有效焦距。

圖4 攝像機(jī)成像模型

在手眼系統(tǒng)，攝像機(jī)安裝在沖洗水炮炮管上，隨沖洗裝置運(yùn)動而運(yùn)動。若攝相機(jī)坐標(biāo)系Oxyz-c相對基坐標(biāo)系的線速度和角速度分別為T=[TxTyTz]T和w=[wxwywz]T。可得:

已知u、v為二維圖像坐標(biāo)系中坐標(biāo)(pixel)，有效焦點(diǎn)長度f(mm)，目標(biāo)深度信息z(mm)可求得圖像雅可比矩陣為：

(11)

式(11)為單個靜態(tài)特征點(diǎn)(二個坐標(biāo))圖像雅可比矩陣的解析表達(dá)式。這一解析表達(dá)式是早期的基于圖像的視覺伺服的基礎(chǔ)。

沖洗裝置兩自由度水炮運(yùn)動學(xué)模型及坐標(biāo)系如圖5所示。在水炮炮身回轉(zhuǎn)支承的中心O點(diǎn)建立第0號坐標(biāo)系(既參考坐標(biāo)系)，第 0號坐標(biāo)系固聯(lián)在水炮回轉(zhuǎn)支承內(nèi)圈上，其中z0軸和炮身旋轉(zhuǎn)軸重合；在水炮炮身建立1號坐標(biāo)系，固聯(lián)在水炮炮管轉(zhuǎn)動軸上，可隨炮身與炮管轉(zhuǎn)動，z1軸與炮管轉(zhuǎn)動軸重合，x1軸垂直于z1軸和z0軸所確定的平面；在水炮炮管末端建立2號坐標(biāo)系，軸和沖洗炮管軸重合，x2軸垂直于z1軸和z2軸所確定的平面，其余軸方向按右手法則確定。

圖5 兩自由度水炮運(yùn)動學(xué)模型及坐標(biāo)系

炮身與炮管兩個自由度的轉(zhuǎn)角分別為θ1和θ2，回轉(zhuǎn)支承中心到炮管轉(zhuǎn)軸的長度為r。令si=sinθi，ci=cosθi。由參考文獻(xiàn)[7]中的雅可比矩陣的微分-矢量法，可得二自由度沖洗裝置的雅可比矩陣為：

(12)

沖洗裝置的雅可比矩陣Jq為6x2的矩陣,不存在逆陣,所以只能夠造出其偽逆陣。雅可比的偽逆陣定義為：

(13)

(14)

將式(11)帶入式(7)可以得到?jīng)_洗裝置的位姿速度輸入，再將求得的式(7)與式(14)代入式(9)，可由圖像中絕緣子的位置矢量最終得出沖洗裝置的控制角速度，實(shí)現(xiàn)對沖洗裝置控制對絕緣子沖洗瞄準(zhǔn)。

4 Matlab仿真實(shí)驗(yàn)

以二自由度的絕緣子水沖洗裝置為對象,基于MATLAB R2014b內(nèi)Robotics Toolbox建立仿真模型，仿真中攝像機(jī)焦距設(shè)定，沖洗裝置與絕緣子距離3 m，r=1 m，系統(tǒng)采樣時間設(shè)為50 ms，延時時間設(shè)為120 ms，其中延時包括圖像采集、處理等過程產(chǎn)生的時延。

圖6為IBVS在Matlab/simulink內(nèi)的模型，基于圖像伺服的控制策略是使誤差函數(shù)最小，即控制函數(shù)在初始特征點(diǎn)與理想位置的坐標(biāo)差逐漸減小，穩(wěn)態(tài)后特征點(diǎn)坐標(biāo)趨于零。

從圖7與圖8可以看出，IBVS伺服過程中，沖洗裝置和攝像機(jī)的速度呈衰減趨勢，逐漸區(qū)域0°，表明趨近于穩(wěn)定；攝像機(jī)的運(yùn)動軌跡呈一條直線，但是圖像特征點(diǎn)的運(yùn)動軌跡為曲線。IBVS伺服過程中，所構(gòu)造的控制函數(shù)可對攝像機(jī)的姿態(tài)進(jìn)行有效控制，使所設(shè)定絕緣子能始終處于攝像機(jī)視野之內(nèi)。

圖6 基于圖像視覺伺服控制的simulink模型

圖7 IBVS伺服過程

圖8 兩自由度沖洗裝置轉(zhuǎn)動角度

圖9 4個特征點(diǎn)坐標(biāo)差值變化

圖9所示為沖洗水炮炮管和攝像機(jī)在IBVS過程中平面坐標(biāo)差值變化，可以觀察到4個特征點(diǎn)最終都趨近為0，不在變化。以上結(jié)果證明IBVS方法中誤差函數(shù)收斂，滿足控制理論的要求，可以對絕緣子進(jìn)行定位后跟蹤沖洗提供算法。

5 結(jié)束語

目前鐵路絕緣子維護(hù)領(lǐng)域內(nèi)還沒有自動水沖洗設(shè)備，本文將機(jī)器人中前沿的視覺伺服引入到絕緣子水沖洗領(lǐng)域中。提出IBVS控制方法，并寫出其設(shè)計過程，求出圖像雅可比矩陣與沖洗裝置雅可比矩陣及其偽逆矩陣，建立起圖像與沖洗裝置控制量之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)圖像求解后生成控制量對沖洗裝置控制。并通過Matlab實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的IBVS控制方法簡單可靠，計算量小，能正確瞄準(zhǔn)絕緣子沖洗,為后續(xù)的絕緣子實(shí)時跟蹤沖洗提供基礎(chǔ)，也可為工業(yè)自動化中圖像伺服提供參考。