智能終端工業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航交互控制仿真探討*

張文娟 ，雷玲芝

（河南科技職業(yè)大學(xué)，河南 周口 466000）

在工業(yè)發(fā)展過程中，工業(yè)機(jī)器人所起到的作用是至關(guān)重要的，被很多企業(yè)運(yùn)用到一線的生產(chǎn)當(dāng)中。不同的工業(yè)機(jī)器人有著不同的設(shè)計(jì)特點(diǎn)，通過對程序的設(shè)計(jì)，達(dá)到完成生產(chǎn)任務(wù)的目的。一般來說，工業(yè)機(jī)器人的組成元素比較復(fù)雜，大致是由傳感器、控制器以及機(jī)械組成，有六個子系統(tǒng)：驅(qū)動系統(tǒng)、感知系統(tǒng)、人機(jī)交互系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、機(jī)械結(jié)構(gòu)以及環(huán)境交互系統(tǒng)[1]。自我國進(jìn)入新時代以來，互聯(lián)網(wǎng)就獲得了非常大的發(fā)展空間，而將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)機(jī)器人當(dāng)中，也會產(chǎn)生非常大的促進(jìn)作用。通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，初步完成工業(yè)機(jī)器人的控制系統(tǒng)，從而對其進(jìn)行導(dǎo)航。在控制的過程中，導(dǎo)航系統(tǒng)與傳感器有著密切的關(guān)系，傳感器分為相對定位傳感器、絕對定位傳感器，相對定位傳感器完成導(dǎo)航之后，就可以通過絕對定位傳感器進(jìn)行GPS（Global Positioning System）的定位?；诖?，本文進(jìn)行了對智能終端工業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航交互控制仿真的探討。

1 智能終端工業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航交互控制探討

1.1 控制原理

在智能終端工業(yè)機(jī)器人的系統(tǒng)控制中，需要在復(fù)雜的結(jié)構(gòu)中找到工業(yè)機(jī)器人的最佳運(yùn)行路線，這也是進(jìn)行交互控制的目的。具體的結(jié)構(gòu)原理如圖1所示。

圖1 導(dǎo)航交互控制原理

在工業(yè)機(jī)器人運(yùn)行過程中，內(nèi)部系統(tǒng)處于運(yùn)動的狀態(tài)，為了能夠得到工業(yè)機(jī)器人運(yùn)行時的模型，要對智能終端工業(yè)機(jī)器人導(dǎo)航交互控制的應(yīng)用進(jìn)行研究，所以要確定工業(yè)機(jī)器人的定位，并設(shè)置出相應(yīng)的智能終端坐標(biāo)系，以S、V、W為智能終端坐標(biāo)系、工業(yè)機(jī)器人坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系[2]。

工業(yè)機(jī)器人在進(jìn)行導(dǎo)航交互控制時，會運(yùn)用到慣性傳感器，如果不能夠確定相對定位傳感器的位置，就需要采取相應(yīng)的處理方式，對慣性傳感器進(jìn)行初步分析。不僅要對智能終端進(jìn)行分析，還要對相對導(dǎo)航位置進(jìn)行分析，通過重力加速度的物理學(xué)測量出相對世界角度。若無法確定機(jī)器人的位置，要先獲取偏航角度，計(jì)算公式如下：

在這個公式中，ezV和eyzV是z軸的加速度以及y軸的合成加速度，eyKF表示y軸通過了卡爾曼濾波后的加速度。

1.2 智能終端工業(yè)機(jī)器人的定位

一般對于智能終端工業(yè)機(jī)器人的定位，都會使用藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行操作，將藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)放入工業(yè)機(jī)器人的內(nèi)部，從而獲取工業(yè)機(jī)器人的位置。所采用的藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)是低消耗的，所以具有一定的時變性，隨著藍(lán)牙信號不斷地降低，無法建立起初步的模型，進(jìn)行導(dǎo)航定位的難度較高。所以，為了能夠快速地對智能終端工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行定位，在進(jìn)行導(dǎo)航定位的時候，會進(jìn)行在線定位，或者對機(jī)器人進(jìn)行離線采樣[3]。通過離線采樣，讓藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)儲存到數(shù)據(jù)庫中，最后通過在線定位，與相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，通過一些公式對目標(biāo)的位置進(jìn)行計(jì)算及獲取。

狀態(tài)方程：在控制系統(tǒng)中，需要建立相應(yīng)的狀態(tài)方程，從而初步建立智能終端工業(yè)機(jī)器人的模型。相關(guān)計(jì)算公式如下：

在這個公式當(dāng)中，qkc+qkn+ukc+ukn表示的是智能終端工業(yè)機(jī)器人的位置和速度，并且通過夾角θ進(jìn)行測試。公式為：

K表示噪聲向量，K+1表示狀態(tài)方程中的狀態(tài)向量。

觀測方程：為了能夠更加直觀地觀測機(jī)器人的運(yùn)動方式，對藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)以及GPS進(jìn)行初步探討。通過對位置信息的觀測，得到以下公式：

在這個方程中，Zk是觀測向量，qck以及qnk表示k時刻藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行導(dǎo)航定位所獲取到的位置，為k時刻智能終端工業(yè)機(jī)器人的速度。

1.3 智能終端工業(yè)機(jī)器人運(yùn)行路徑的規(guī)劃

通過A※算法對智能終端工業(yè)機(jī)器人運(yùn)行路徑進(jìn)行初步計(jì)算，建立機(jī)器人的運(yùn)動模型，防止出現(xiàn)碰撞的情況。通過導(dǎo)航的定位，具體流程如下：首先運(yùn)行開始，將智能終端工業(yè)機(jī)器人的開始點(diǎn)與碰撞點(diǎn)放入相關(guān)的表中（包括OPEN表與CLOSE表），在CLOSE表中引入OPEN表中的最小值節(jié)點(diǎn)[4]。如果成為了目標(biāo)點(diǎn)，就會形成相應(yīng)的路徑，成功地形成路徑規(guī)劃；如果沒有成為目標(biāo)點(diǎn)，就需要對最小節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)大，隨后在OPEN表中建立相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，并對公式f（m）=g（m）+h（m）進(jìn)行解析。觀察m點(diǎn)是否在OPEN表中，若是存在就對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，重新進(jìn)行排列，若不是就需要重新添加到OPEN表中。直到最小節(jié)點(diǎn)值能夠成為目標(biāo)點(diǎn)為止。

在A※算法的方式中，必須要對OPEN表與CLOSE表中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的選擇，并且要保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性。一般來說，會對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)置，h（n）表示為啟發(fā)式信息，（xn，yn）則表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，（xr，yr）則表示目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，（xn，yn）與（xr，yr）的直線距離表示為h（n）[5]。具體公式如下：

1.4 24鄰域擴(kuò)展和優(yōu)化

在進(jìn)行完A※算法之后，智能終端工業(yè)機(jī)器人就能夠自動規(guī)劃出運(yùn)行路徑，但是在機(jī)器人運(yùn)行期間，很有可能會出現(xiàn)轉(zhuǎn)折的情況。為了能夠得到機(jī)器人最佳的運(yùn)行路徑，需要使用24鄰域?qū)\(yùn)行路徑不斷進(jìn)行擴(kuò)展和優(yōu)化，只有這樣才能保證機(jī)器人能夠有效運(yùn)行[6-7]。即將A※算法中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展和優(yōu)化，一般來說，節(jié)點(diǎn)會有8個，通過鄰域的擴(kuò)展后會有24個，具體步驟分為兩步：1）輸入點(diǎn)的擴(kuò)展點(diǎn)四周24個鄰接點(diǎn)進(jìn)行檢查，并且判斷是否能夠接入擴(kuò)展列表；2）如果鄰接點(diǎn)為內(nèi)圈點(diǎn)，就需要判斷是否為障礙點(diǎn)，如果不是障礙點(diǎn)，加入擴(kuò)展列表，如果是障礙點(diǎn)，還需要對鄰接點(diǎn)路徑中的其他點(diǎn)進(jìn)行檢查，檢查是否存在于CLOSE表當(dāng)中。

2 實(shí)驗(yàn)測試

用軟件Micuosoft Visual 5.8版本對某生產(chǎn)公司進(jìn)行具體的實(shí)驗(yàn)。該生產(chǎn)公司的仿真環(huán)境較差，在具體的實(shí)踐中有很大的可能會出現(xiàn)撞擊。智能終端機(jī)器人在運(yùn)行時也有很多的障礙物。通過本文的研究方法對其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

仿真環(huán)境有一個面積較大的盲區(qū)，面積大約為18 m2，為了讓智能終端機(jī)器人正常運(yùn)行，從而達(dá)到導(dǎo)航控制的目的。將通過使用藍(lán)牙無線網(wǎng)絡(luò)、慣性傳感器、GPS導(dǎo)航對其進(jìn)行定位，讓機(jī)器人完成導(dǎo)航交互控制[8]。當(dāng)出現(xiàn)了一些盲區(qū)之后，依然可以通過導(dǎo)航交互的方式對機(jī)器人內(nèi)部因素進(jìn)行定位。智能終端機(jī)器人在進(jìn)行導(dǎo)航交互的時候，規(guī)劃出一條最佳運(yùn)行路徑是非常重要的。為了能夠測試本文方法是否有較大的應(yīng)用價值，在仿真的環(huán)境下，對智能終端機(jī)器人優(yōu)化前與優(yōu)化后的擴(kuò)展點(diǎn)數(shù)、搜索時間、實(shí)際距離與規(guī)劃距離進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，并記錄下來，具體數(shù)據(jù)如表1所示[9]。

表1 24鄰域擴(kuò)展優(yōu)化前后結(jié)果對比

結(jié)果顯示，優(yōu)化后的擴(kuò)展點(diǎn)數(shù)得到了顯著的增加，搜索時間有所延長，但是增加的時間非常少，只有0.36 s，可以忽略不計(jì)。在實(shí)際距離中，優(yōu)化后的實(shí)際距離有所減少，說明有本文研究方法有較高的應(yīng)用價值。

3 結(jié)束語

綜上所述，本文對智能終端工業(yè)機(jī)器人展開了研究，主要是對其導(dǎo)航交互控制仿真展開探討。通過本文的研究，應(yīng)用A※算法與24鄰域擴(kuò)展和優(yōu)化的方式，有利于降低機(jī)器人運(yùn)行時撞擊的可能性，對于完成導(dǎo)航定位與交互控制有著非常高的應(yīng)用價值[10]。本文還對優(yōu)化前后的擴(kuò)展點(diǎn)數(shù)、搜索時間、實(shí)際距離與規(guī)劃距離進(jìn)行了初步探討，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后機(jī)器人有更好的應(yīng)用效果，非常適合智能終端工業(yè)機(jī)器人的導(dǎo)航定位與交互控制。本文在開展研究的時候，雖然有比較好的創(chuàng)新性，在研究時也具有較強(qiáng)的優(yōu)勢[11]。但是在研究過程中也遇到了很多問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1）在進(jìn)行導(dǎo)航定位與交互控制的時候，智能終端工業(yè)機(jī)器人會移動，可是在尋找機(jī)器人最佳運(yùn)行路線的時候具有一定的難度，難以達(dá)到最好的控制效果；2）在導(dǎo)航控制系統(tǒng)中，要進(jìn)行最佳的運(yùn)行路徑規(guī)劃，從而最高效化地完成本次研究；3）要避免外部因素對機(jī)器人造成影響，為了達(dá)到最佳的導(dǎo)航定位和交互控制效果，要做好一切準(zhǔn)備。