基于PLC的巡檢機器人巡檢軌跡自動化控制方法

林 滔，高 娟

（上海電子信息職業(yè)技術(shù)學院 電子技術(shù)與工程學院，上海 201411）

近幾年，仿生學、機械學、控制工程等技術(shù)發(fā)展速度不斷提升，多種技術(shù)衍生物——移動機器人應(yīng)運而生。 移動機器人出現(xiàn)后，受到了社會大眾的廣泛關(guān)注，被應(yīng)用到了多個領(lǐng)域中，例如工業(yè)、國防等領(lǐng)域，不但能夠提升工業(yè)生產(chǎn)效率，也可以保障國家安全[1]。 伴隨著相信技術(shù)的升級與完善，移動機器人也獲得較好的發(fā)展機遇，自身體積逐漸減小，承載功能逐漸多樣化、智能化與全面化，移動機器人的應(yīng)用范圍也得到了迅速的擴張。 巡檢機器人是移動機器人的一種關(guān)鍵類型，應(yīng)用范圍較為廣泛，應(yīng)用性能較為成熟。 巡檢機器人能搭載多種傳感器，對工作環(huán)境進行實時監(jiān)測，具有較好的靈活性。 另外，巡檢機器人能夠代替人工完成很多重復(fù)性工作，例如變電站巡視、軌道巡視等，可以有效降低人員的工作強度，提升巡檢的可靠性[2]。

巡檢機器人應(yīng)用場景較多，但是在巡檢機器人運行過程中，有很多不確定因素產(chǎn)生，例如天氣因素、干擾因素等，導(dǎo)致機器人巡檢軌跡出現(xiàn)一定的偏差，對巡檢機器人性能發(fā)揮造成不利的影響[3]。 根據(jù)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，巡檢軌跡是否精準直接影響著巡檢機器人的穩(wěn)定運行，也是巡檢機器人功能實現(xiàn)的關(guān)鍵。 由此可見，如何對巡檢機器人巡檢軌跡進行精準、快速的控制至關(guān)重要，并對移動機器人發(fā)展具有一定的現(xiàn)實意義。 就現(xiàn)有研究成果來看，已有巡檢軌跡控制方法由于控制器的自身缺陷，無法獲得較好的巡檢軌跡控制效果，故提出基于PLC 的巡檢機器人巡檢軌跡自動化控制方法研究，希望通過PLC 技術(shù)的應(yīng)用，提升巡檢軌跡的控制精度，為機器人的前景發(fā)展與應(yīng)用提供幫助。

1 巡檢機器人巡檢軌跡自動化控制方法研究

1.1 巡檢機器人巡檢軌跡數(shù)學描述

為了提升巡檢軌跡控制效果，首要任務(wù)就是采用數(shù)學方式描述巡檢機器人巡檢軌跡，為后續(xù)巡檢軌跡控制打下堅實的基礎(chǔ)[4]。

此研究忽略巡檢機器人的受力、質(zhì)量等信息，方便研究的進行[5]。 選取輪式巡檢機器人作為研究對象，簡化模型如圖1 所示。

圖1 輪式巡檢機器人簡化模型示意圖Fig.1 Schematic diagram of simplified model of wheeled inspection robot

巡檢機器人簡化模型坐標系為XOY（世界坐標系），姿態(tài)為P（x，y，θ）。其中，P 代表巡檢機器人的質(zhì)心；θ 代表橫軸與運動方向之間的夾角；v 代表巡檢機器人運動速度。

常規(guī)情況下，巡檢軌跡是指巡檢機器人從初始位置與期望位置的路線[6]。 設(shè)定巡檢機器人期望位置為Pd=（xd（t），yd（t），θd（t））T，其與初始位置之間的差值為（ex，ey，eθ）T，以此為基礎(chǔ)，獲得巡檢軌跡數(shù)學模型為

式中：Pe表示的是巡檢軌跡數(shù)學模型，即巡檢機器人從初始位置與期望位置的路線[7]。

在巡檢機器人運行過程中，運行方向與巡檢軌跡不能夠呈現(xiàn)垂直關(guān)系，故θe取值范圍為另外，機器人還會受到外界環(huán)境因素的影響，巡檢軌跡也會出現(xiàn)一定的擾動量，因此將擾動量添加到巡檢軌跡數(shù)學模型中，提升模型的準確性，表達式為

式中：Pe′表示的是添加擾動量后的巡檢軌跡數(shù)學模型；v 與ω 表示的是巡檢機器人對應(yīng)的線速度與角速度；vd與ωd表示的是期望位置的線速度與角速度；d1，d2與d3表示的是在不同坐標的擾動分量。

通過上述過程完成了巡檢機器人巡檢軌跡的數(shù)學描述，獲得了巡檢軌跡數(shù)學模型，并將擾動量考慮在內(nèi)， 極大提升了巡檢軌跡數(shù)學模型的精確度，為后續(xù)巡檢軌跡控制奠定了基礎(chǔ)[8]。

1.2 巡檢機器人姿態(tài)信息轉(zhuǎn)換

以上述獲取的巡檢軌跡數(shù)學模型為依據(jù)，采用轉(zhuǎn)換器對巡檢機器人姿態(tài)信息進行轉(zhuǎn)換，為后續(xù)巡檢軌跡偏差計算與調(diào)節(jié)提供精確的信息支撐[9]。

姿態(tài)信息是巡檢軌跡控制的基礎(chǔ)與前提。 轉(zhuǎn)換器是橫坐標、縱坐標與角度信息的轉(zhuǎn)換函數(shù)，能夠依據(jù)巡檢機器人實際速度與角度信息，推導(dǎo)出機器人的實際姿態(tài)信息[10]。

轉(zhuǎn)換器表達式為

式中：f（x），f（y）與θ 分別表示的是橫坐標、縱坐標與角度的轉(zhuǎn)換函數(shù)；t 表示的是當前時刻；T 表示的是積分周期。

依據(jù)上述轉(zhuǎn)換器即可獲得當前時刻t，巡檢機器人的姿態(tài)信息，表達式為

通過上述過程獲得了巡檢機器人的實際姿態(tài)信息（坐標信息與角度信息），為巡檢軌跡偏差計算與調(diào)節(jié)提供充足的數(shù)據(jù)支撐[11]。

1.3 巡檢軌跡偏差計算與調(diào)節(jié)

依據(jù)上述獲取的巡檢機器人實際姿態(tài)信息，計算并調(diào)節(jié)巡檢軌跡偏差，為巡檢軌跡自動化控制的實現(xiàn)做好充足的準備[12]。

一般情況下，為了盡快達到期望位置，巡檢機器人的運行方向應(yīng)該是朝向期望軌跡，但在實際應(yīng)用過程中，由于多種因素影響，導(dǎo)致巡檢機器人運行方向與期望軌跡并不保持一致，如圖2 所示。

圖2 巡檢軌跡偏差示意圖Fig.2 Diagram of inspection track deviation

巡檢機器人實際巡檢軌跡與期望軌跡之間存在著較大的速度與角度偏差[13]。 為了計算巡檢軌跡偏差數(shù)據(jù)，設(shè)置期望軌跡速度與角度控制策略表達式為

巡檢軌跡偏差調(diào)節(jié)的最終目的在于使得期望速度與距離，期望角度與角度偏差呈現(xiàn)明顯的正比例關(guān)系[14]。給定下一時刻的期望位置信息，結(jié)合轉(zhuǎn)換器輸出巡檢機器人姿態(tài)信息，即可獲得當前時刻巡檢軌跡與下一時刻期望軌跡之間的偏差信息，表示為（ex，ey，eθ）T。

以獲得的巡檢軌跡偏差信息為基礎(chǔ)，設(shè)計速度及其角度調(diào)節(jié)策略。 其中，速度調(diào)節(jié)取決于位置偏差， 調(diào)節(jié)策略為位置偏差越大， 期望速度越大；反之，位置偏差越小，期望速度越小[15]。 為了消除調(diào)節(jié)過程產(chǎn)生的誤差與超調(diào)現(xiàn)象，添加比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)與微分環(huán)節(jié)，結(jié)合比例系數(shù)、積分系數(shù)與微分系數(shù)，確定最終的期望速度調(diào)節(jié)策略，表達式為

式中：k1，T1與D1分別表示的是速度調(diào)節(jié)的比例系數(shù)、積分系數(shù)與微分系數(shù)；el表示的是位置偏差數(shù)值。

角度調(diào)節(jié)取決于角度偏差，調(diào)節(jié)策略為角度偏差越大，期望角度越大；反之，角度偏差越小，期望角度越小。 與速度調(diào)節(jié)策略一致，為了消除誤差與超調(diào)，添加比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)與微分環(huán)節(jié)，確定最終的期望角度調(diào)節(jié)策略，表達式為

式中：k2，T2與D2分別表示的是角度調(diào)節(jié)的比例系數(shù)、積分系數(shù)及其微分系數(shù)；eθ表示的是角度偏差數(shù)值。

上述過程完成了巡檢軌跡誤差的計算與調(diào)節(jié)，并通過比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)與微分環(huán)節(jié)的添加，有效去除了調(diào)節(jié)過程中產(chǎn)生的誤差，并防止超調(diào)事件的發(fā)生，使得巡檢機器人能夠快速地到達期望軌跡。

1.4 巡檢軌跡自動化控制

以上述巡檢軌跡偏差計算與調(diào)節(jié)策略為依據(jù)，引入PLC 制定巡檢軌跡自動化控制程序，執(zhí)行制定程序即可實現(xiàn)巡檢軌跡的自動化控制。

PLC 本質(zhì)上是一款專業(yè)的邏輯控制器， 應(yīng)用于多種控制場景， 具有較強的抗干擾性能與可靠性，故障間隔時間可以達到幾十萬小時以上，是現(xiàn)今使用最為廣泛的邏輯控制器。

基于PLC 制定的巡檢軌跡自動化控制程序如圖3 所示。

圖3 基于PLC 的巡檢軌跡自動化控制程序Fig.3 Automatic control program diagram of inspection track based on PLC

如圖3 所示，S0 代表PLC（邏輯控制器）初始化的編碼，依據(jù)期望軌跡與巡檢軌跡之間偏差，對控制程序進行相應(yīng)的選擇（S20-S25），獲取對應(yīng)的巡檢機器人運行控制策略，從而使巡檢機器人逐漸貼合期望巡檢軌跡，到達期望位置[16]。

在巡檢軌跡自動化控制過程中，PLC 內(nèi)部包含豐富的硬件與軟件資源，尤其是強大的中央處理器，能有效地提升巡檢軌跡數(shù)據(jù)運算效率，提升比例計算公式為

式中：ξ*表示的是巡檢軌跡數(shù)據(jù)運算效率提升比例；χ″表示的是巡檢軌跡數(shù)據(jù)運算影響參數(shù)，取值范圍為［0，1］；υ0與υ1分別表示的是應(yīng)用PLC 前后的巡檢軌跡數(shù)據(jù)運算速度[17]。

通過上述過程實現(xiàn)了巡檢機器人巡檢軌跡的自動化控制，通過PLC 的應(yīng)用，簡化了巡檢軌跡控制過程，提升了巡檢軌跡數(shù)據(jù)運算速度，為巡檢機器人穩(wěn)定運行提供有效的方法支撐，為巡檢軌跡自動化控制相關(guān)研究提供一定的理論參考。

2 實驗與結(jié)果分析

2.1 實驗準備階段

為了驗證提出方法巡檢軌跡自動化控制效果，選取適當?shù)膶嶒瀸ο笈c實驗設(shè)備，設(shè)計巡檢軌跡控制實驗。 為了方便實驗進行，選取輪式巡檢機器人作為實驗對象，實物圖如圖4 所示。

圖4 輪式巡檢機器人實物圖Fig.4 Physical picture of wheeled inspection robot

另外，提出方法應(yīng)用的PLC 具有多個型號，每個型號對應(yīng)的功能存在著些許的差異，依據(jù)巡檢軌跡控制需求，選取FX1 型號PLC 作為實驗設(shè)備，依據(jù)實驗需求，對其基礎(chǔ)參數(shù)進行配置，具體如表1所示。

表1 PLC 基礎(chǔ)參數(shù)配置Tab.1 Basic PLC parameter configuration

以表1 所示基礎(chǔ)參數(shù)配置結(jié)果對PLC 設(shè)備進行適當?shù)恼{(diào)整與測試，保障PLC 設(shè)備穩(wěn)定運行，這樣才能保證提出方法的可行性。

通過上述過程完成了實驗對象的選取與實驗設(shè)備的配置，為后續(xù)巡檢軌跡控制實驗進行提供便利。

2.2 實驗結(jié)果分析

以上述實驗準備內(nèi)容為基礎(chǔ)，進行巡檢軌跡自動化控制實驗。 為了直觀顯示提出方法應(yīng)用性能，以巡檢軌跡自動化控制時間與巡檢軌跡自動化控制精度為評價指標，具體實驗結(jié)果分析過程如下。

2.2.1 巡檢軌跡自動化控制時間分析

巡檢軌跡自動化控制時間反映著方法的應(yīng)用效率。 一般情況下，巡檢軌跡自動化控制時間越短，表明方法應(yīng)用效率越高；反之，巡檢軌跡自動化控制時間越長，表明方法應(yīng)用效率越低。

通過實驗獲得巡檢軌跡自動化控制時間數(shù)據(jù)如圖5 所示。

圖5 巡檢軌跡自動化控制時間數(shù)據(jù)圖Fig.5 Data chart of automatic control time of inspection track

如圖5 數(shù)據(jù)所示，應(yīng)用提出方法獲得的巡檢軌跡自動化控制時間大部分小于最大限值。 而第7次實驗結(jié)果過于異常，對其進行檢查，發(fā)現(xiàn)此結(jié)果是由于實驗數(shù)據(jù)記錄錯誤造成的，故對其進行忽略處理。 提出方法巡檢軌跡自動化控制時間較短，主要是得力于PLC 的應(yīng)用，其有效地提升巡檢軌跡數(shù)據(jù)運算速度，進而減少了巡檢軌跡自動化控制時間。

2.2.2 巡檢軌跡自動化控制精度分析

巡檢軌跡自動化控制精度由控制巡檢軌跡與期望巡檢軌跡之間的誤差來顯示。 由于實驗次數(shù)較多，篇幅限制無法對控制結(jié)果進行全部展示，因此隨機抽取2 次實驗（第3 次與第9 次），對其巡檢軌跡自動化控制效果進行展示，具體如圖6 所示。

圖6 巡檢軌跡自動化控制精度示意圖Fig.6 Schematic diagram of automatic control precision of inspection track

應(yīng)用提出方法獲得的控制巡檢軌跡與期望巡檢軌跡幾乎保持一致，誤差極小，不會影響巡檢機器人的正常運行。

上述實驗結(jié)果顯示：應(yīng)用提出方法獲得的巡檢軌跡自動化控制時間小于給定的最大限值，控制巡檢軌跡與期望巡檢軌跡幾乎保持一致，充分證實了提出方法具有較好的應(yīng)用效果。

3 結(jié)語

本研究應(yīng)用PLC 提出了新的巡檢機器人巡檢軌跡自動化控制方法，極大地縮短了巡檢軌跡自動化控制時間， 提升了巡檢軌跡自動化控制精度，為巡檢機器人的發(fā)展與應(yīng)用提供有效的方法支撐，同時也為軌跡控制相關(guān)研究提供理論參考。