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        爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計

        2021-11-23 03:23:36郭家偉
        機(jī)械設(shè)計與制造 2021年11期
        關(guān)鍵詞:全向爬壁平穩(wěn)性

        郭家偉,談 波,陳 華,吳 昊

        (1.馬鞍山學(xué)院大阪醫(yī)工學(xué)院,安徽 馬鞍山 243100;2沈陽建筑大學(xué),遼寧 沈陽 110168)

        1 引言

        機(jī)器人作為電子與機(jī)械的結(jié)構(gòu)化和智能化最好的體現(xiàn),被廣泛地應(yīng)用在生活和生產(chǎn)中[1]。在不同的領(lǐng)域中機(jī)器人可以代替或協(xié)助人工完成各種復(fù)雜的任務(wù),尤其在垂直作業(yè)環(huán)境中,爬壁機(jī)器人有效降低作業(yè)風(fēng)險、提高工作效率[2-4]。爬壁機(jī)器人通過不同的移動方式可以到不同的區(qū)域進(jìn)行移動作業(yè),因此研究機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動控制意義重大。

        目前研究通過底盤電機(jī)控制機(jī)器人全向移動的方法較多,文獻(xiàn)[5]利用旋轉(zhuǎn)電位器計算機(jī)器人底盤單元對應(yīng)的偏轉(zhuǎn)角度,通過電機(jī)驅(qū)動器控制底盤運(yùn)動,實(shí)現(xiàn)了全向移動機(jī)器人的控制。文獻(xiàn)[6]將可編程邏輯控制器作為機(jī)器底盤的控制器,以研究輪轂電動機(jī)和伺服電動機(jī)的運(yùn)動控制為主,并對其進(jìn)行運(yùn)動學(xué)分析,根據(jù)分析結(jié)果同步控制8個電動機(jī),實(shí)現(xiàn)移動機(jī)器人的移動控制。文獻(xiàn)[7]以機(jī)器人瞬時旋轉(zhuǎn)中心作為切入點(diǎn)進(jìn)行研究。將底盤視為一個剛體,提出了一種估計關(guān)節(jié)空間內(nèi)底盤瞬時旋轉(zhuǎn)中心的算法,精確計算底盤瞬時旋轉(zhuǎn)中心的位置估計值,從而實(shí)現(xiàn)底盤全向移動的控制。

        在機(jī)器人運(yùn)動學(xué)約束方面,文獻(xiàn)[8]提出一種爬壁機(jī)器人準(zhǔn)全向控制方法,考慮粘附系統(tǒng)運(yùn)動學(xué)約束,通過預(yù)定的模糊控制方法最大化機(jī)器人的可操作性,減少結(jié)構(gòu)的動態(tài)干擾,做到機(jī)器人平穩(wěn)導(dǎo)航;同時也有文獻(xiàn)[9]考慮工業(yè)檢測環(huán)境,以爬壁機(jī)器人無損檢測為前提,裝配便攜式傳感器以提高運(yùn)動與黏著機(jī)制的適應(yīng)性。以上研究成果在其設(shè)定的環(huán)境中取得了較好的機(jī)器人移動控制結(jié)果,總體來說,在爬壁機(jī)器人運(yùn)動姿態(tài)的穩(wěn)定控制與路徑控制精度方面可以進(jìn)一步完善。

        因此,研究了爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制方法,利用卡爾曼濾波器預(yù)測、觀測、更新解算機(jī)器人姿態(tài),以提高移動穩(wěn)定性,在爬壁機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型和動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,通過PID控制算法離散處理輸入誤差,實(shí)現(xiàn)爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動的自主控制。

        2 機(jī)器人運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)建模

        2.1 坐標(biāo)系變換

        因爬壁機(jī)器人的移動方式是平行移動及旋轉(zhuǎn)移動,所以根據(jù)運(yùn)動需求精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換坐標(biāo)系。設(shè)R(θ)代表的是機(jī)器人體坐標(biāo)系到場地坐標(biāo)系之間存在的旋轉(zhuǎn)矩陣,其表達(dá)式為:

        式中:θ—機(jī)器人兩個坐標(biāo)x的姿態(tài)角。設(shè)R-1(θ)代表的是旋轉(zhuǎn)矩陣R(θ)對應(yīng)的逆矩陣,實(shí)現(xiàn)逆向行駛,其表達(dá)式為:

        設(shè)Vx、Vy、W代表的是場地坐標(biāo)系下存在的速度指令;vx、vy、w代表的是機(jī)器人體坐標(biāo)系下存在的速度質(zhì)量,兩者之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下:

        通過式(4)將機(jī)器人體坐標(biāo)系中存在的速度指令vx、vy、w轉(zhuǎn)變到場地坐標(biāo)系下存在的速度指令Vx、Vy、W:

        至此,實(shí)現(xiàn)爬壁機(jī)器人體坐標(biāo)系與場地坐標(biāo)系的變換。

        2.2 機(jī)器人動力學(xué)模型

        機(jī)器人全向輪在無滑動條件下的速度分配受幾何分布的影響,在無滑動條件下機(jī)器人底盤四個輪子的速度分配方案是唯一的:

        式中:Ri(i=1,2,3,4)—機(jī)器人中心與第i個全向輪質(zhì)心之間存在的距離。在剛體轉(zhuǎn)動定律的基礎(chǔ)上獲得爬壁機(jī)器人底盤全向輪的轉(zhuǎn)動方程:

        式中:Ti—驅(qū)動力矩;fi—摩擦力;j—全向輪轉(zhuǎn)動慣量;αi—全向輪對應(yīng)的角加速度。

        在全向輪坐標(biāo)系下,機(jī)器人在運(yùn)動過程中受到四個全向輪的牽引力,以及在機(jī)器人體坐標(biāo)系下全向輪的轉(zhuǎn)動力矩和牽引力分量之間存在下述關(guān)系:

        式中:Fx、Fy、Tw—機(jī)器人受到的牽引力或力矩。

        聯(lián)立公式(7),獲得爬壁機(jī)器人的動力學(xué)模型:

        式中:M—車體質(zhì)量;J—車體轉(zhuǎn)動慣量。

        3 全向移動自主控制設(shè)計

        3.1 姿態(tài)解算

        爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法利用卡爾曼濾波器對爬壁機(jī)器人的姿態(tài)進(jìn)行解算。設(shè)z∈Rn代表的是離散時間狀態(tài)變量,通過卡爾曼濾波器對變量z進(jìn)行估計[10],通過下述公式描述變量z的離散隨機(jī)方差方程:

        式中:—移動過程激勵噪聲。

        爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法為了方便計算通過四元數(shù)進(jìn)行表示:

        式中:q1—四元數(shù)的實(shí)部;q2、q3、q4—四元數(shù)的三維虛部。

        在上述計算的基礎(chǔ)上,爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法利用卡爾曼濾波器對爬壁機(jī)器人的姿態(tài)進(jìn)行解算的過程如下:

        (1)預(yù)測:用四元數(shù)代替角向量的過程如下:

        對式(11)中存在的變量進(jìn)行積分處理,對狀態(tài)值進(jìn)行預(yù)測:

        式中:δt—時間采樣周期;F—狀態(tài)變換矩陣。

        為了模擬移動過程噪聲,需要對機(jī)器人陀螺儀各軸對應(yīng)的方差進(jìn)行估計,根據(jù)估計結(jié)果通過式(13)計算矩陣Q:

        (2)觀測:機(jī)器人系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)可以通過觀測值進(jìn)行反映,通過測量磁力計信號和測量加速度計獲得機(jī)器人系統(tǒng)的觀測值。狀態(tài)空間可以通過矩陣Q映射到觀測空間中。

        (3)更新:預(yù)測狀態(tài)可以通過加權(quán)求和進(jìn)行更新:

        式中:K—卡爾曼濾波器增益,其計算公式為:

        通過上述計算過程,可以實(shí)時預(yù)測、觀測并更新爬壁機(jī)器人的姿態(tài),為移動自主控制提供基礎(chǔ)姿態(tài)數(shù)據(jù)。

        3.2 移動自主控制

        爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法通過PID(Proportion Integration Differentiation)控制算法對爬壁機(jī)器人進(jìn)行控制。PID控制器是通過線性組合微分環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)和比例環(huán)節(jié)構(gòu)成的系統(tǒng)輸入控制量,通過控制量對爬壁機(jī)器人進(jìn)行控制[11]。通過公式(26)描述PID控制器的控制規(guī)律:

        式中:u(t)—PID 控制器的輸出;u0—控制常量;TD—微分常數(shù);TI—積分常數(shù);e(t)—PID控制器的輸入,可通過輸出值y(t)與r(t)計算得到。

        爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法利用增量的形式代替微分,用累加的方式代替積分,在PID連續(xù)公式中引入離散處理的形式為:

        式中:ek—在第k次采樣中系統(tǒng)對應(yīng)的輸入誤差;ek-1—在第k-1次采樣中系統(tǒng)對應(yīng)的輸入誤差;T—采樣周期;TI—離散采樣時間;uk—在第k次采樣中系統(tǒng)對應(yīng)的輸出值;u0—系統(tǒng)初始的控制值;KD、KI—微分環(huán)節(jié)系數(shù)、積分環(huán)節(jié)系數(shù)。

        通過上述公式,獲得第k-1個采樣時刻控制器對應(yīng)的輸出值:

        整理上述公式,獲得增量式PID控制算法公式,實(shí)現(xiàn)爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動的自主控制:

        4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

        為了驗(yàn)證爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法的整體有效性,需要對爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法進(jìn)行測試,本次測試在MATLAB 7.0平臺中完成。設(shè)計的機(jī)器人,所有四個車輪都通過軸承機(jī)構(gòu)被動旋轉(zhuǎn),而電機(jī)則放在前面,以實(shí)現(xiàn)各個車輪的轉(zhuǎn)向。用于連接的碳纖維管直徑為10mm,在傾斜伺服電機(jī)中內(nèi)置過載傳感器,該模型的角分辨率為0.323°,0.166s/60°的速度以及12 kg f.cm的失速扭矩,工作角度為320°并支持連續(xù)旋轉(zhuǎn)。并集成了用于角運(yùn)動和轉(zhuǎn)矩控制的PID控制器,能夠定義其速度、最小/最大操作角度以及影響其通信協(xié)議的其他參數(shù)。

        4.2 實(shí)驗(yàn)與分析

        分別采用爬壁機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)全向移動自主控制設(shè)計方法(方法1)、基于ST Nucleo-F446RE 的全向移動機(jī)器人控制方法(方法2)和基于運(yùn)動學(xué)分析的全向移動機(jī)器人控制方法(方法3)進(jìn)行測試。設(shè)置平穩(wěn)性因子,在區(qū)間[1,10]內(nèi)取值,平穩(wěn)性因子越高表明控制方法的平穩(wěn)性越好。平穩(wěn)因子計算公式為:

        式中:Ru—機(jī)器人重心到旋轉(zhuǎn)軸的距離;θ—Ru與垂直平面的夾角;φ—水平面旋轉(zhuǎn)傾斜角。

        平穩(wěn)不同方法的測試結(jié)果,如圖1所示。

        圖1 不同方法的平穩(wěn)性因子Fig.1 Stationarity Factors of Different Methods

        分析圖1可知,方法1在多次迭代中獲得的平穩(wěn)性因子平均在7以上,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于方法2和方法3在多次迭代中獲得的平穩(wěn)性因子。平穩(wěn)性因子越高,表明方法控制的爬壁機(jī)器人平穩(wěn)性越好。因?yàn)榉椒?利用卡爾曼濾波器對爬壁機(jī)器人的姿態(tài)進(jìn)行解算,解算過程通過預(yù)測、觀測及更新等步驟及時調(diào)整校正機(jī)器人姿態(tài),在爬壁機(jī)器人姿態(tài)信息的基礎(chǔ)上控制爬壁機(jī)器人的移動,得到了機(jī)器人平穩(wěn)行進(jìn)的控制效果。

        將控制精準(zhǔn)度作為指標(biāo),將實(shí)驗(yàn)平面傾斜角度12°的平面進(jìn)行精度控制實(shí)驗(yàn),進(jìn)一步對方法1、方法2和方法3的整體有效性進(jìn)行測試,與規(guī)劃好的路徑對比,偏差越小精準(zhǔn)度越高??刂坡窂角€實(shí)驗(yàn)環(huán)境,如圖2所示。

        圖2 控制路徑曲線實(shí)驗(yàn)環(huán)境Fig.2 Experimental Environment of Control Path Curve

        不同方法的控制路徑實(shí)驗(yàn)結(jié)果,如圖3所示。由圖3中的數(shù)據(jù)可知,采用方法1、方法2進(jìn)行測試時,與規(guī)劃路徑的偏差較大。而方法1控制的路徑與規(guī)劃路徑幾乎相同。因?yàn)榇舜卧O(shè)計的方法在姿態(tài)更新解算的基礎(chǔ)上,利用增量的形式代替微分,能及時減少路徑輸入誤差,將PID控制算法進(jìn)行離散處理,獲得增量化的控制算法,提高了機(jī)器人移動路徑的控制精度。

        圖3 不同方法的控制路徑曲線Fig.3 Control Path Curves of Different Methods

        5 結(jié)束語

        研究了爬壁機(jī)器人移動控制的問題,利用卡爾曼濾波器預(yù)測更新機(jī)器人姿態(tài),引入PID 控制算法離散化處理移動輸入誤差。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證可以得出以下結(jié)論:(1)在迭代250次的平穩(wěn)性實(shí)驗(yàn)中,方法通過卡爾曼濾波器解算姿態(tài)下獲得了較高的平穩(wěn)性因子,使得機(jī)器人的全向移動穩(wěn)定性優(yōu)于對比方法;(2)在傾斜角度12°的平面沿既定路徑行進(jìn)時,通過PID控制提高了移動路徑控制的精準(zhǔn)度,使得機(jī)器人行進(jìn)路徑更貼合實(shí)際規(guī)劃路徑,減少了路徑誤差,使路徑移動控制性能優(yōu)于對比的兩種方法。(3)爬壁機(jī)器人在移動過程中只通過底盤結(jié)構(gòu)的控制難以消除移動平面不平造成的摩擦力負(fù)載環(huán)境的變化,因此需要在以后的工作和研究中考慮爬壁機(jī)器人位姿閉環(huán)控制器的設(shè)計。

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