王婷婷

(中國南方電網(wǎng)深圳供電局有限公司 客戶服務(wù)中心渠道運(yùn)營部， 廣東 深圳 518000)

0 引言

智能服務(wù)機(jī)器人可交互平臺和控制平臺設(shè)計研究受到人們的極大重視[1]。對智能服務(wù)機(jī)器人的可交互平臺設(shè)計是建立在智能服務(wù)機(jī)器人的控制算法設(shè)計基礎(chǔ)上，結(jié)合軟件控制和圖像處理系統(tǒng)，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的人機(jī)交互控制[2]，提高智能服務(wù)機(jī)器人的通訊傳輸能力，傳統(tǒng)方法中，文獻(xiàn)[3]為了克服模型失配對系統(tǒng)性能的影響，確定了T-S模糊模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)，直接得到預(yù)測控制律，避免了矩陣求逆的復(fù)雜計算，具有較強(qiáng)的機(jī)器跟蹤能力和魯棒性，但是其應(yīng)用平臺范圍受限。文獻(xiàn)[4]中結(jié)合全局模板優(yōu)化控制，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的控制模型設(shè)計，但該方法進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計的自適應(yīng)性不好，人機(jī)交互控制能力不強(qiáng)。文獻(xiàn)[5]中提出一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的視覺跟蹤方法，無需限定特定目標(biāo)類別，解決因運(yùn)動容易導(dǎo)致挖掘目標(biāo)丟失的問題，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的優(yōu)化控制，但該方法進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制的輸出自適應(yīng)性和魯棒性不好。

針對上述問題，本文提出基于即時通訊軟件的智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計方法。在即時通訊軟件體系中構(gòu)建機(jī)器人的工控發(fā)送機(jī)和信號接收器，結(jié)合目標(biāo)跟隨控制和自適應(yīng)跟蹤識別方法，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的通信傳輸和自適應(yīng)控制，實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)機(jī)器人平臺的優(yōu)化設(shè)計，提高智能服務(wù)機(jī)器人控制能力。

1 智能服務(wù)機(jī)器人控制平臺總體構(gòu)架和約束參數(shù)

1.1 服務(wù)機(jī)器人控制平臺總體構(gòu)架

為了實(shí)現(xiàn)基于即時通訊軟件的智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計，采用虛擬現(xiàn)實(shí)計算機(jī)進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺的人機(jī)交互模塊設(shè)計。首先通過6維力/力矩傳感器進(jìn)行機(jī)器人的信息采集，通過有色測量噪聲分析方法進(jìn)行參數(shù)匹配，將未知參數(shù)Ci、控制輸入N0、狀態(tài)參數(shù)Cs等信息進(jìn)行融合，建立智能服務(wù)機(jī)器人的動態(tài)定位分布模型[6]，其表達(dá)為式(1)。

(1)

根據(jù)末端跟隨和控制指令i的線性加載，在即時通訊軟件中進(jìn)行柔性控制，得到機(jī)器人的模糊PID控制策略[7]，得到有色測量噪聲HR和未知參數(shù)的人機(jī)交互聯(lián)合分量，如式(2)。

(2)

計算智能服務(wù)機(jī)器人平臺的運(yùn)動學(xué)特征分布集，通過力學(xué)和剛度特性分析，得到機(jī)器人的控制指令傳輸?shù)男诺滥Ｐ蜑槭?3)。

(3)

采用柔性終端控制方法，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制的過程修正，利用位姿修正系數(shù)f，得到人機(jī)交互模塊設(shè)計模型，其表示為式(4)。

(4)

其中，S、J分別為智能服務(wù)機(jī)器人控制的模糊參數(shù)集；d(t)=±1表示智能機(jī)器人雙端模糊控制的特征參數(shù)；SI(nTB)=SQ(nTB)=±1表示模糊控制參數(shù)TB的融合結(jié)果。

在底層數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制的人機(jī)交互設(shè)計和數(shù)據(jù)加載，通過顯示模塊進(jìn)行接口設(shè)計[8]，接口工具使用數(shù)據(jù)手套和手控器等，得到智能服務(wù)機(jī)器人平臺的總體結(jié)構(gòu)構(gòu)架，如圖1所示。

圖1 智能服務(wù)機(jī)器人平臺的總體構(gòu)架

根據(jù)圖1所示的總體設(shè)計構(gòu)架進(jìn)行人機(jī)交互控制，采用末端位姿參數(shù)調(diào)節(jié)。其中，數(shù)據(jù)手套手控器控制接口工具和指示燈，以感光模塊、語音模塊、人機(jī)交互模塊為基礎(chǔ)模塊，結(jié)合軟件數(shù)據(jù)庫，通過虛擬現(xiàn)實(shí)計算機(jī)顯示端為指令傳輸可視化窗口，在馬達(dá)驅(qū)動和控制器的應(yīng)用下，智能服務(wù)機(jī)器人平臺的用戶通過無線通訊獲得其人機(jī)交互結(jié)果，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制[9]。

1.2 智能服務(wù)機(jī)器人控制約束參數(shù)

通過構(gòu)建智能服務(wù)機(jī)器人的控制傳輸指令交互平臺，采用主動視覺空間站平臺進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的相關(guān)信息交互和控制信息融合處理[10]，根據(jù)狀態(tài)變量θ在自由度空間的差異性，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的穩(wěn)定特征調(diào)節(jié)，得到機(jī)器人的穩(wěn)態(tài)控制參數(shù)變量為式(5)。

(5)

式中，s表示智能服務(wù)機(jī)器人的鄰階約束參數(shù)；c表示動力學(xué)模型參數(shù)；s(θi)表示智能機(jī)器人的擾動參數(shù)。

采用三元素模型進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的空間位置信息融合和增強(qiáng)處理，并在3×3子塊內(nèi)進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺的信息輸出轉(zhuǎn)換控制，得到控制輸出特征量，其表示為式(6)。

(6)

式中，w3表示負(fù)載質(zhì)量和阻尼系數(shù)的比例系數(shù)；xij∈w3表示智能服務(wù)機(jī)器人平臺輸出到即時通訊軟件的指令特征集；yij表示智能服務(wù)機(jī)器人平臺的偏置系數(shù)；αk表示智能服務(wù)機(jī)器人平臺輸出控制指令的柔性參數(shù)；Θ表示模糊參量規(guī)則集。

構(gòu)建智能服務(wù)機(jī)器人的控制傳輸指令交互平臺，采用主動視覺空間站平臺進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的相關(guān)信息交互和控制信息μk融合處理[11]，得到控制信息特征融合匹配函數(shù)為式(7)。

(7)

基于穩(wěn)定條件進(jìn)行機(jī)器人的控制參數(shù)融合[12]，通過剛性約束，得到約束控制的二階系統(tǒng)，表述為式(8)—式(13)。

(8)

(9)

(10)

(11)

α=Jz(?-θ)2

(12)

θ=δz+f(e1)

(13)

其中，?表示負(fù)載質(zhì)量參數(shù)，表示智能服務(wù)機(jī)器人平臺縱軸(Ox軸)與水平面(Oxy平面)間的夾角；α表示兩端連接點(diǎn)到轉(zhuǎn)軸的距離;δz表示機(jī)器人的阻尼系數(shù)；e1表示機(jī)器人控制軸心線到轉(zhuǎn)軸的距離；m表示機(jī)器人的質(zhì)量；X,Y表示表示機(jī)器人軸心轉(zhuǎn)動力矩；Mz表示滑?？刂茽顟B(tài)參數(shù)；Jz表示重心到轉(zhuǎn)動軸心的動態(tài)參數(shù)。

結(jié)合智能服務(wù)機(jī)器人平臺的人機(jī)交互控制模型，得到智能服務(wù)機(jī)器人自適應(yīng)控制的空間約束參數(shù)模型表示為式(14)、式(15)。

(14)

式中，ηij表示機(jī)器人動力學(xué)模型的狀態(tài)空間參數(shù)。

(15)

式中，ηij(k)為機(jī)器人最大誤差指系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)特征量。通過上述分析，得到智能服務(wù)機(jī)器人的控制約束參數(shù)模型，通過參數(shù)優(yōu)化調(diào)節(jié)，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制和平臺設(shè)計[13]。

2 智能服務(wù)機(jī)器人平臺優(yōu)化

通過上述分析結(jié)果，對智能服務(wù)機(jī)器人平臺的控制指令進(jìn)行Lyapunov函數(shù)約束控制，構(gòu)建智能服務(wù)機(jī)器人平臺控制的Lyapunov函數(shù)為式(16)。

(16)

結(jié)合濾波跟蹤算法進(jìn)行機(jī)器人的控制算法設(shè)計，在即時通訊軟件體系中設(shè)置機(jī)器人的工控發(fā)送機(jī)和信號接收器，結(jié)合空間信道均衡方法進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺的輸出轉(zhuǎn)換設(shè)計，得到輸出控制誤差項為式(17)。

(17)

通過結(jié)合智能服務(wù)機(jī)器人平臺的信道反饋均衡控制模型，利用自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)方法進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺的即時通訊，得到直接序列擴(kuò)頻優(yōu)化輸出，如式(18)。

(18)

對智能服務(wù)機(jī)器人平臺的優(yōu)化控制進(jìn)行設(shè)計[14]，如圖2所示。

圖2 智能服務(wù)機(jī)器人平臺優(yōu)化結(jié)果

以數(shù)據(jù)融合和人機(jī)交互為基礎(chǔ)，使得數(shù)據(jù)包主動接受通訊軟件的指令特征集，為了在不同類型對話中進(jìn)行自由的意圖模式切換，直接序列擴(kuò)頻優(yōu)化，進(jìn)行延時控制及子程序調(diào)度，減少機(jī)器人聽從指令、回答問題和業(yè)務(wù)引導(dǎo)的時間，且遇到復(fù)雜問題時，人機(jī)結(jié)合模式可以無縫切換人工來處理，顧客體驗不會中斷，以約束控制和指令控制優(yōu)化交互過程中的應(yīng)用組件，使得機(jī)器人可以針對不同類型問題進(jìn)行語音、動作、UI界面等不同類型的交互，實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)機(jī)器人平臺優(yōu)化控制。

3 仿真實(shí)驗與結(jié)果分析

通過仿真實(shí)驗驗證本文設(shè)計的智能服務(wù)機(jī)器人平臺的性能，采用Matlab Simulink建立智能服務(wù)機(jī)器人平臺的觀察窗口(Observer)，在指令調(diào)度窗口中進(jìn)行信息加載，仿真場景如圖3所示。

圖3 智能服務(wù)機(jī)器人平臺仿真場景

設(shè)定智能服務(wù)機(jī)器人指令傳輸?shù)臅r延為1.34，迭代次數(shù)為200，智能機(jī)器人控制的空間分布參數(shù)，如表1所示。

表1 智能機(jī)器人控制的空間分布參數(shù)

根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，通過即時通訊軟件進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計，得到平臺設(shè)計如圖4所示。

圖4 智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計

在圖4所示的智能服務(wù)機(jī)器人平臺中，進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制，將本文方法與文獻(xiàn)[4](傳統(tǒng)設(shè)計1)和文獻(xiàn)[5](傳統(tǒng)設(shè)計2)方法進(jìn)行對比，得到控制性能曲線對比如圖5所示。

a) 輸入端

(b) 輸出端圖5 控制性能曲線

分析圖5仿真結(jié)果得知，采用本文方法進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計，其在輸入端和輸出端的控制曲線較為平穩(wěn)，最大波動值控制在300左右，且在20-35 ms時可達(dá)到峰值，優(yōu)于其他傳統(tǒng)方法，說明即時通訊軟件體系中的工控發(fā)送機(jī)和信號接收器配合較好，提高了智能服務(wù)機(jī)器人平臺的傳輸性能和控制穩(wěn)定性，可以實(shí)現(xiàn)服務(wù)機(jī)器人的通信傳輸和自適應(yīng)控制。

4 總結(jié)

本文提出基于即時通訊軟件的智能服務(wù)機(jī)器人平臺設(shè)計方法，結(jié)合機(jī)器人的可操作模型進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的控制算法優(yōu)化，在底層數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人控制的人機(jī)交互設(shè)計和數(shù)據(jù)加載，通過顯示模塊進(jìn)行接口設(shè)計，采用主動視覺空間站平臺進(jìn)行智能服務(wù)機(jī)器人的相關(guān)信息交互和控制信息融合處理，提高惡劣條件下智能服務(wù)機(jī)器人平臺的傳輸性能和控制能力。