譚 輝

（重慶郵電大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，重慶400065）

隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的機(jī)器人投入到實(shí)際的生產(chǎn)中，廣泛應(yīng)用于軍事領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域以及服務(wù)領(lǐng)域等。移動(dòng)機(jī)器人作為一個(gè)智能綜合系統(tǒng)，已有半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展歷史，它實(shí)現(xiàn)了感知環(huán)境、實(shí)時(shí)決策、動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)控制執(zhí)行的高度集成[1]，其運(yùn)動(dòng)控制是一個(gè)重要研究方向。傳統(tǒng)的移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制通常采用經(jīng)典PID控制，但控制對(duì)象需要精確的數(shù)學(xué)模型，只有當(dāng)系統(tǒng)為線性時(shí)控制效果才較好，對(duì)于非線性系統(tǒng)控制效果相對(duì)較差[2]。當(dāng)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型精度不高，但控制效果仍需要滿(mǎn)足條件時(shí)，提出了改進(jìn)模糊PID控制方法，其具有模糊控制的靈活性和適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)以及經(jīng)典PID控制精度高的優(yōu)點(diǎn)[3]。隨著移動(dòng)機(jī)器人工作任務(wù)的多樣化，為了使移動(dòng)機(jī)器人智能地完成各種任務(wù)，外置傳感器的方法逐漸占據(jù)主要地位，機(jī)器人依靠其傳感器感知環(huán)境信息。其中，采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)為信息獲取方式的控制策略，可以通過(guò)高精度的圖像傳感器設(shè)備讀取到周?chē)h(huán)境的實(shí)時(shí)信息并送入智能控制算法中完成解析運(yùn)算，使得移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)具有能夠快速獲取位置信息、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、控制效果好的特點(diǎn)[4-5]。隨著移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)運(yùn)算處理和感知性能的提高，為了充分感知和獲取環(huán)境信息，移動(dòng)機(jī)器人的各種傳感器必須相互配合。為此，提出了一種基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人控制方法，將多個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合關(guān)聯(lián)，并采用智能控制算法對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制，使得系統(tǒng)具有快速平穩(wěn)且高效的控制效果[6]。

本文重點(diǎn)總結(jié)了移動(dòng)機(jī)器人的控制方法，主要對(duì)改進(jìn)模糊PID控制、基于機(jī)器視覺(jué)的控制以及多傳感器融合的新型移動(dòng)機(jī)器人控制方法進(jìn)行綜述，闡述了三種不同控制方法應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的情況，并通過(guò)簡(jiǎn)單的仿真介紹移動(dòng)機(jī)器人的控制特點(diǎn)與控制效果，為不同的應(yīng)用場(chǎng)景提供理論依據(jù)。

1 基于PID控制

比例積分微分控制又稱(chēng)PID控制，是最早發(fā)展起來(lái)的控制方法之一，具有算法簡(jiǎn)單、可靠性高、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)，在控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。目前，大多數(shù)控制器都采用PID控制器。但是經(jīng)典的PID控制只能通過(guò)精確的線性系統(tǒng)和被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型來(lái)保證系統(tǒng)的控制效果和穩(wěn)定性。為了解決非線性系統(tǒng)的控制，文獻(xiàn)[1、2]提出了模糊PID控制的改進(jìn)方法。

1.1 經(jīng)典PID控制

移動(dòng)機(jī)器人常采用伺服電機(jī)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，所以對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制即是對(duì)伺服電機(jī)的控制，常采用三環(huán)控制系統(tǒng)。如圖1所示，機(jī)器人的控制器主要由電流力矩環(huán)、速度控制環(huán)以及位置控制環(huán)組成[7]。

圖1 伺服電機(jī)的三環(huán)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

首先，電流回路采用負(fù)反饋模式設(shè)定電流，并調(diào)節(jié)PID以達(dá)到設(shè)定的輸出電流并控制電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩。其次，速度環(huán)通過(guò)檢測(cè)編碼器信號(hào)來(lái)執(zhí)行PID調(diào)節(jié)，輸出結(jié)果是電流環(huán)設(shè)置。最后，位置環(huán)建立了驅(qū)動(dòng)器和編碼器之間的連接并完成PID控制，輸出是速度環(huán)的設(shè)定值。經(jīng)典PID采用三環(huán)控制結(jié)構(gòu)來(lái)控制電機(jī)速度，有利于提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，因此它常用于對(duì)速度控制要求高且穩(wěn)定性強(qiáng)的系統(tǒng)中，例如機(jī)床數(shù)控控制伺服系統(tǒng)和自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)。

盡管經(jīng)典PID控制已在自動(dòng)化場(chǎng)景中廣泛使用，但經(jīng)典PID不具有實(shí)時(shí)在線調(diào)整參數(shù)kp、ki、kd的能力。為了在移動(dòng)機(jī)器人的非線性系統(tǒng)中獲得良好的控制效果，經(jīng)典的PID控制與其他控制方法相結(jié)合。文獻(xiàn)[3]將經(jīng)典PID控制與模糊控制相結(jié)合，提出了模糊PID控制，減少了系統(tǒng)誤差并提高了系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。

1.2 改進(jìn)模糊PID控制

模糊控制是一種基于模糊集理論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理的智能控制方法，它模擬了人類(lèi)的模糊推理和決策過(guò)程。它的控制形式簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)難以進(jìn)行準(zhǔn)確建模的系統(tǒng)可以很好地進(jìn)行魯棒控制。因此，將模糊控制與PID控制相結(jié)合，使其具有PID參數(shù)自主整定的改進(jìn)模糊PID控制。

文獻(xiàn)[3]首先構(gòu)造了自適應(yīng)模糊控制器的結(jié)構(gòu)，并獲得了系統(tǒng)模糊PID控制器的傳遞函數(shù)，然后對(duì)速度控制輸入輸出變量進(jìn)行模糊化，再根據(jù)實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)和設(shè)計(jì)技術(shù)知識(shí)，建立模糊控制規(guī)則。為了驗(yàn)證改進(jìn)的模糊PID控制器與經(jīng)典PID控制器相比可以提高系統(tǒng)的控制效果，設(shè)計(jì)了直流電動(dòng)機(jī)控制仿真實(shí)驗(yàn)，其轉(zhuǎn)速仿真控制效果如圖2所示。

圖2

結(jié)果表明，該方法可以克服經(jīng)典PID控制在移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)速度時(shí)超調(diào)量較大、響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)的不足之處，并獲得滿(mǎn)意的控制效果。因此，改進(jìn)的模糊PID控制也為恒壓灌溉、熱風(fēng)爐溫度等難以建模的非線性系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)提供了一種設(shè)計(jì)方法。

2 基于機(jī)器視覺(jué)的控制

為了使移動(dòng)機(jī)器人智能地完成各種任務(wù)，需要使用移動(dòng)機(jī)器人的傳感器獲取環(huán)境信息來(lái)解決移動(dòng)機(jī)器人的定位和導(dǎo)航問(wèn)題。在參考文獻(xiàn)[4、8]中，提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人控制方法。

首先，建立機(jī)器人所處空間的三維坐標(biāo)和環(huán)境信息的檢測(cè)模型，然后進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃和目標(biāo)拾取任務(wù)?；谝曈X(jué)的移動(dòng)機(jī)器人控制算法描述：首先，完成機(jī)器人的自我定位；其次，在獲取到機(jī)器人的位置和方向信息等定位信息后，機(jī)器人給出決策，判斷機(jī)器人的目標(biāo)點(diǎn)并完成路徑規(guī)劃；最后，機(jī)器人用運(yùn)動(dòng)控制算法來(lái)控制機(jī)器人移動(dòng)車(chē)輪達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)的速度。在這個(gè)算法中，需要對(duì)實(shí)時(shí)采集的視頻信息進(jìn)行處理，濾掉干擾和噪聲，以獲取目標(biāo)物的圖像信息。

根據(jù)反饋信息的類(lèi)型，移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)伺服系統(tǒng)可分為基于位置的視覺(jué)伺服系統(tǒng)和基于圖像的視覺(jué)伺服系統(tǒng)?；谖恢玫乃欧到y(tǒng)定義了機(jī)器人在三維空間內(nèi)的視覺(jué)伺服誤差，能直接控制機(jī)器人在三維空間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)。但是，基于圖像的視覺(jué)伺服系統(tǒng)缺少目標(biāo)位置的反饋環(huán)節(jié)，僅適用于視覺(jué)投影關(guān)系相對(duì)簡(jiǎn)單的情況。

在移動(dòng)機(jī)器人的視覺(jué)伺服系統(tǒng)中，由于機(jī)器人在不同位置向不同目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)時(shí)，獲取到的圖像特征將存在多重解，故采用基于位置的視覺(jué)伺服系統(tǒng)，通過(guò)獲取目標(biāo)點(diǎn)相對(duì)于機(jī)器人的位置信息作為視覺(jué)伺服系統(tǒng)的期望目標(biāo)輸入，并與機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制形成閉環(huán)系統(tǒng)?；谝曈X(jué)的移動(dòng)機(jī)器人控制能夠根據(jù)圖像信息獲取機(jī)器人的位置信息，為機(jī)器人的路徑規(guī)劃縮短了時(shí)間，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

3 基于多傳感器信息融合的控制

為了使移動(dòng)機(jī)器人能夠全面而準(zhǔn)確地感知環(huán)境，移動(dòng)機(jī)器人的傳感器必須相互配合，以充分感知并獲取環(huán)境信息。文獻(xiàn)[7、9]提出了一種多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人控制方法，結(jié)合多個(gè)傳感器獲得的路徑和距離信息，并采用模糊控制算法控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。

首先，設(shè)計(jì)了移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的整體流程，Iotsu是路徑提取算法。在移動(dòng)機(jī)器人的路徑跟蹤過(guò)程中，根據(jù)不同的環(huán)境，分別設(shè)置傳感器的可信度；然后選擇合適的傳感器數(shù)據(jù)以獲得與目標(biāo)或障礙物的距離信息，并進(jìn)行判斷距離[10]；最后使用模糊控制，控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)以達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)并完成任務(wù)。兩種常見(jiàn)的傳感器數(shù)據(jù)融合方法：其一是基于證據(jù)理論的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法，獲取傳感器的測(cè)量值并使用概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法對(duì)測(cè)量值進(jìn)行關(guān)聯(lián)，然后進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)為不同的傳感器數(shù)據(jù)分配權(quán)重，更新綜合狀態(tài)；其二是考慮置信度的判斷決策法，則是利用各傳感器置信度，通常置信度是變化的，需要進(jìn)行賦值，并通過(guò)計(jì)算融合后得到最終的判據(jù)結(jié)果來(lái)控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。其中機(jī)器人系統(tǒng)的測(cè)距信息是通過(guò)融合紅外傳感器和超聲傳感器測(cè)得的數(shù)據(jù)而獲得的。

為了驗(yàn)證其算法的有效性，設(shè)計(jì)出了移動(dòng)機(jī)器人循跡路徑曲線實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于多傳感器信息融合的控制技術(shù)被應(yīng)用到移動(dòng)機(jī)器人的跟蹤控制中，提高了機(jī)器人的路徑跟蹤精度，減少了跟蹤過(guò)程中由于偏差引起的誤差。此方法將多傳感器信息融合技術(shù)與智能運(yùn)動(dòng)控制算法相結(jié)合，可以大大提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性?；谝陨蟽?yōu)點(diǎn)，該方法將被廣泛應(yīng)用于智能機(jī)器人控制等領(lǐng)域。

4 總結(jié)與展望

本文從經(jīng)典PID控制到改進(jìn)模糊PID控制的移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制算法，總結(jié)了經(jīng)典PID控制和模糊控制的優(yōu)缺點(diǎn)，以及對(duì)系統(tǒng)的控制效果，進(jìn)而提出了改進(jìn)模糊PID控制方法。其具有適應(yīng)性強(qiáng)、靈活性高、可靠性好和魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。然后介紹了基于機(jī)器視覺(jué)控制的移動(dòng)機(jī)器人，通過(guò)圖像信息為機(jī)器人的自主定位和路徑規(guī)劃提供控制策略，與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)形成閉環(huán)，從而縮短了機(jī)器人的路徑規(guī)劃時(shí)間，提高了系統(tǒng)的整體實(shí)時(shí)性。

最后，介紹了基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人控制，通過(guò)獲取各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)信息，能準(zhǔn)確地判斷機(jī)器人的距離信息，并結(jié)合模糊控制算法來(lái)控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。該方法使機(jī)器人更準(zhǔn)確地獲取外部環(huán)境信息，大大提高了整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。

當(dāng)前，關(guān)于移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)仍然有許多問(wèn)題尚待研究，關(guān)于其控制方法的發(fā)展將會(huì)有如下幾個(gè)趨勢(shì)：

（1）復(fù)合控制策略的研究。通過(guò)上述經(jīng)典PID和模糊控制等單一控制方法，分別將它們應(yīng)用于機(jī)器人控制系統(tǒng)，其控制效果的優(yōu)缺點(diǎn)比較明顯，但結(jié)合兩者的改進(jìn)模糊PID算法可以最大化發(fā)揮它的優(yōu)點(diǎn)，避免其缺點(diǎn)。并且這種控制方法的優(yōu)點(diǎn)可以很好地滿(mǎn)足系統(tǒng)的控制設(shè)計(jì)要求。因此，在未來(lái)的研究中不同控制策略的復(fù)合使用將成為一種發(fā)展趨勢(shì)。

（2）多機(jī)器人多傳感器協(xié)同控制。目前，復(fù)雜的任務(wù)很難由單個(gè)機(jī)器人完成，而需要由多個(gè)機(jī)器人完成。從獨(dú)立機(jī)器人多傳感器中獲取的信息相較于多機(jī)器人多傳感器來(lái)說(shuō)始終有限，因此研究多機(jī)器人多傳感器之間的數(shù)據(jù)共享問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人協(xié)同控制的成熟應(yīng)用將是未來(lái)機(jī)器人的研究熱點(diǎn)。