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        基于Delta 并聯(lián)機(jī)器人的傳送帶動態(tài)跟蹤?

        2015-12-31 12:10:38鄧明星劉冠峰張國英
        機(jī)械工程與自動化 2015年1期
        關(guān)鍵詞:時間常數(shù)傳送帶并聯(lián)

        鄧明星,劉冠峰,張國英

        (廣東工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,廣東 廣州 510006)

        0 引言

        工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和成熟,正孕育著新一輪的產(chǎn)業(yè)革命。Delta機(jī)器人是一種高速、輕載的并聯(lián)機(jī)器人,多應(yīng)用在電子、食品、生物制藥等包裝行業(yè)。目前針對機(jī)器人對傳送帶的動態(tài)跟蹤研究比較少,本文提出了一種基于Delta并聯(lián)機(jī)器人的新型跟蹤算法。

        1 Delta機(jī)器人硬件系統(tǒng)

        如圖1所示,本文的機(jī)器人是Delta并聯(lián)機(jī)器人,機(jī)器人下方有多條傳送帶,傳送帶的位置在機(jī)器人的工作空間內(nèi);除此之外,還有一個視覺檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)負(fù)責(zé)定位傳送帶上物體的位姿。

        圖1 Delta并聯(lián)機(jī)器人傳送帶跟蹤系統(tǒng)

        如圖2所示,把傳送帶定義為可移動的坐標(biāo)系C,該坐標(biāo)系x方向為傳送帶移動方向,沿x方向,順流而下為Downstream,逆流而上為Upstream。在圖1中,把視覺系統(tǒng)定義成坐標(biāo)系V,機(jī)器人坐標(biāo)系為R。通過視覺標(biāo)定和傳送帶標(biāo)定,可分別確定V到R和C到R的轉(zhuǎn)換矩陣。故而,可確定C和R的關(guān)系。

        視覺系統(tǒng)定位的物體位置矢量為VP,在R中的位置為[1]:

        最終得到物體的實際位置為:

        圖2 傳送帶的定義和區(qū)域

        2 PID算法引進(jìn)

        當(dāng)系統(tǒng)要求較高時,常常采用有源校正環(huán)節(jié),而PID調(diào)節(jié)器已經(jīng)形成了典型結(jié)果,其參數(shù)整定簡單,在許多工業(yè)過程控制中獲得了較為滿意的效果。所謂的PID控制規(guī)律,就是一種對偏差ε(t)進(jìn)行比例、積分和微分變化的控制規(guī)律[2]:

        其中:m(t)為t時刻系統(tǒng)的調(diào)整量;Kp為系統(tǒng)的比例系數(shù);Ti和Td分別為系統(tǒng)的積分時間常數(shù)和微分時間常數(shù)。

        值得注意的是:①比例系數(shù)Kp直接決定控制作用的強(qiáng)弱,加大Kp可以減小系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差;②在比例環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上,由積分時間常數(shù)Ti控制的積分環(huán)節(jié)可以消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差,但控制過強(qiáng)會使系統(tǒng)的超調(diào)量增大,導(dǎo)致系統(tǒng)的穩(wěn)定性變差;③微分控制能夠預(yù)測偏差,微分時間常數(shù)Td越大,響應(yīng)速度越快,噪聲信號也越大。

        3 基于PID的跟蹤算法

        在本文中,假如物體在傳送帶的上游,當(dāng)其進(jìn)入視覺系統(tǒng)的視場之后,定位得到物體的瞬時位置為VP(x0,y0,z0),通過式(1)~式(4)轉(zhuǎn)換,可得到拍照時刻物體在機(jī)器人坐標(biāo)系下的位置RP(x1,y1,z1)[3-4],任意時刻機(jī)器人末端的位置為RPr0(xr0,yr0,zr0);而RP+ve(t)-ve(0)即為機(jī)器人任意時刻末端的目標(biāo)位置,因此:

        其中:ve(t),ve(0)分別為t時刻和拍照時傳送帶編碼器的讀數(shù)[5]。

        設(shè)εx(t)、εy(t)、εz(t)分別為ε(t)在機(jī)器人坐標(biāo)系中x,y,z軸的分量:

        其中:θ,γ分別為傳送帶與x軸和xoy平面的夾角。下一個周期時,機(jī)器人末端將要到的位置為Pn:

        需采用離散的方法對時間積分,每隔一個采樣周期Δt,更新一下Pn,如采樣周期足夠短,式(8)即被看作連續(xù)的,因此機(jī)器人在t時刻的調(diào)整量m(t)可以寫成:

        4 測試基本的PID算法

        用式(8)來做跟蹤測試,結(jié)果如圖3所示。在跟蹤過程中,機(jī)器人與目標(biāo)位置的偏差逐漸縮小,最后收斂。剛開始時機(jī)器人會出現(xiàn)劇烈振蕩,原因是當(dāng)前位置與目標(biāo)位置的偏差較大,為立即減小偏差,機(jī)器人增大了調(diào)整幅度,導(dǎo)致其出現(xiàn)抖動現(xiàn)象,并且會持續(xù)一段時間[6]。

        圖3 Td調(diào)整前的跟蹤偏差圖

        為了抑制系統(tǒng)的振蕩現(xiàn)象,可考慮逐漸減小Td的值[7]。調(diào)整后的結(jié)果如圖4所示。

        經(jīng)Td調(diào)整后,系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動態(tài)響應(yīng)得到了明顯的改善。但傳送帶移動速度快慢不均[8],導(dǎo)致機(jī)器人自調(diào)整不夠及時和平滑,從而出現(xiàn)明顯的滯后和抖動現(xiàn)象。

        5 改進(jìn)的PID跟蹤算法

        由于基本的PID跟蹤算法在速度突變時機(jī)器人的反應(yīng)有一定的滯后,因此,提出了改進(jìn)的跟蹤算法,使機(jī)器人能夠時刻做好應(yīng)對“速度突變”的準(zhǔn)備[9]。

        圖4 Td調(diào)整后的跟蹤偏差圖

        其中:Ta為加速度調(diào)整系數(shù);Td1為速度平方的調(diào)整系數(shù)。為確保跟蹤更準(zhǔn)確,可使用連續(xù)兩個周期的平均值來求得ε(t)和預(yù)測速度。引進(jìn)以下公式:

        測試式(10)、式(11),得到的結(jié)果如圖5、圖6所示。

        圖5 基于速度二次曲線的跟蹤偏差圖

        圖5中,系統(tǒng)表現(xiàn)良好,振動較少,誤差大致被控制在±4mm內(nèi),穩(wěn)定性較高。

        圖6中,機(jī)器人的跟蹤精度得到大幅度提升,誤差控制在±1mm內(nèi),可以看出,由于加速度的引進(jìn),有效地抑制了系統(tǒng)的滯后。

        6 結(jié)束語

        由實驗結(jié)果可知,改進(jìn)的PID算法基本能實現(xiàn)機(jī)器人對傳送帶的跟蹤。機(jī)器人系統(tǒng)的穩(wěn)定性、快速響應(yīng)性表現(xiàn)良好,將會對Delta機(jī)器人跟蹤算法的發(fā)展產(chǎn)生一定的影響。

        圖6 基于加速度的跟蹤偏差圖

        [1]趙杰,朱延河,蔡鶴皋,等.Delta型并聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動學(xué)正解集合方法[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2003,35(1):25-27.

        [2]楊叔子,楊克沖.機(jī)械工程控制[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2005.

        [3]蔡自興.機(jī)器人學(xué)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

        [4]于東興.高速機(jī)器人飲料包裝生產(chǎn)線技術(shù)及其關(guān)鍵裝備研究[D].天津:天津大學(xué),2011:35-37.

        [5]Wilhelm W E.Conveyor tracking[M]//International Encyclopedia of Robotics:Applications and Automation.New York:Wiley,1988:283-298.

        [6]Shin K G,Mckay N D.A dynamic programming approach to trajectory planning of robotic manipulators[J].IEEE Trans Automatic Contr,1986,31(9):491-500.

        [7]Taylor R H.Planning and execution of straight line manipulator trajectories[J].IBM J Res Develop,1979,23(4):424-436.

        [8]Park T H,Lee B H.An approach to robot motion analysis and planning for conveyor tracking[J].IEEE Transaction on Systems,Man and Cybernetics,1992,22(2):378-384.

        [9]Ik Sang Shin,Sang-Hyun Nam,Hyun Geun Yu.Conveyor visual tracking using robot vision[C]//Florida Conference on Recent Advances in Robotics.Florida:[s.n.],2006:1-5.

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