徐建明，蔡奇正，馬益普

(浙江工業(yè)大學 信息工程學院，浙江 杭州 310023)

隨著汽車排放標準的提高和限行限牌措施的日益普及，在新時期能源政策的扶持下，我國電動汽車市場份額不斷增加，預計在2025年前后年銷售量將達到300萬輛[1]，充電樁及配套設施的建設也將得到較為完善的發(fā)展。目前，電動汽車充電主要靠人工完成，存在充斷電不及時[2]，不利于有限充電樁資源的合理共享[3]等問題。隨著機器人技術的變革，機器人處理復雜任務的能力得到了長足發(fā)展，因此可以將人工插拔充電槍的工作交由機器人完成。加快以機器人為基礎的智能充電設備的研發(fā)，可以更加高效地利用有限的充電樁公共資源，對電動汽車的推廣和政策落實具有重要意義?？疾靽鴥?nèi)外充電設備，發(fā)現(xiàn)已有電動汽車充電操作是利用機械臂完成的，如特斯拉公司研發(fā)的蛇形電動汽車充電操作機器人[4]，大眾公司基于KUKA機械臂的E-smart Connect充電操作機器人[5]以及Walzel等[6]基于手眼系統(tǒng)開發(fā)的充電操作機器人。這類充電操作機器人存在移動困難、工作空間固定、可服務電動汽車的車型款式少等問題。開發(fā)一款帶有充電機械臂的自主導航移動機器人以完成充電任務，將會有廣闊的應用前景。

移動機器人系統(tǒng)涉及的技術涵蓋面廣、難度大，包括SLAM[7]、路徑規(guī)劃和路徑導航等機器人應用技術[8]，也包括多機協(xié)同、人機交互[9]等技術，如何把功能模塊低耦合高內(nèi)聚地整合至系統(tǒng)中是機器人系統(tǒng)研究領域的一大難點[10]。ROS是近幾年來日漸被機器人研發(fā)人員青睞的一種開源機器人操作系統(tǒng)，具有分布式、弱耦合的節(jié)點框架，在設計機器人模塊時可以不依賴特定的編程語言，可以利用社區(qū)資源簡化開發(fā)過程中的代碼重復編寫，提高開發(fā)效率和代碼復用率[11]。為了滿足電動汽車充電操作移動機器人的一系列需求，筆者以全向牽引舵輪式AGV[12]為基礎，利用ROS開發(fā)平臺，融合帶視覺功能的充電機械臂，設計出一種充電操作移動機器人。對充電操作移動機器人進行運動學分析，構(gòu)建了完整的機械臂與底盤實際位置坐標轉(zhuǎn)換關系[13]，完成了針對目標位置的系統(tǒng)移動方案，運用TCP Socket通信[14]實現(xiàn)了完整的車臂協(xié)同操作，最后完成了在該實驗平臺的充電操作實驗。

1 控制系統(tǒng)架構(gòu)設計

1.1 硬件系統(tǒng)架構(gòu)

充電操作機器人的硬件大致可以分為兩個模塊，即充電機械臂模塊和移動底盤模塊。充電機械臂模塊完成充電槍抓取與拔插，主體是大族六自由度協(xié)作機器人Elfin5，在其末端裝配有力傳感器和工業(yè)攝像機，用以實現(xiàn)對拔插姿態(tài)的識別和視覺定位。充電操作機械臂末端執(zhí)行結(jié)構(gòu)如圖1所示。末端執(zhí)行結(jié)構(gòu)參考部分已有的機械臂結(jié)構(gòu)設計[15]，在支撐桁架上裝有1 組軸間距為70 mm的邁德威視8 mm焦距高清工業(yè)攝像頭作為視覺模塊。機械臂末端軸向上安裝1 個六維力傳感器，可以感知拔插充電槍過程中的接觸力。在此傳感器組所連接的安裝平臺上安裝通用快接充電槍接口，通過氣動吹頂活動鋼珠，鎖死或解鎖快接頭，實現(xiàn)充電槍的快接快拆，以達到讓少量充電操作移動機器人匹配多套充電槍組，服務更多數(shù)量的待充電電動汽車的目的。

圖1 機械臂末端執(zhí)行模塊機械結(jié)構(gòu)圖

移動底盤模塊是一個自主研發(fā)的AGV，可以實現(xiàn)機器人自主導航，移動底盤采用雙舵輪對角驅(qū)動，舵輪由牽引電機和轉(zhuǎn)向電機組成，通過RoboteQ雙通道驅(qū)動器驅(qū)動。定位傳感器選用了Sick-lms111激光雷達、IMU慣性測量單元和增量式編碼器。移動底盤的主控單元是一個搭載Intel賽揚處理器的工控機，用于接收調(diào)度信息、處理傳感器回傳數(shù)據(jù)并規(guī)劃運動。外部客戶設備通過局域網(wǎng)連入系統(tǒng)后，可以通過上位機配置和調(diào)試移動底盤和機械臂控制系統(tǒng)。控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。

所用硬件設備選型參數(shù)見表1。

表1 硬件設備選型參數(shù)表

1.2 軟件系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)在軟件上是一個分布在移動底盤、上位機和機械臂系統(tǒng)中的分布式網(wǎng)絡，可以按照層次劃分為交互層、運動規(guī)劃層和運動控制層，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 控制系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖

相較于CodeSys這類商用控制平臺[16]，ROS系統(tǒng)開源程度高、易用性強。自下向上，運動控制層通過ROS-IgH組件將EtherCAT主站封裝在ROS的一個節(jié)點內(nèi)[17]，并在Linux內(nèi)核的基礎上增加Xenomai實時性補丁[18]，確保EtherCAT主站可以利用線程共享內(nèi)存方式與其他節(jié)點進行數(shù)據(jù)交互[19]，將運行周期壓縮至1 ms，以彌補原生ROS系統(tǒng)的非實時操作缺陷[20]，同時在運動控制層內(nèi)搭建了針對移動底盤的機械結(jié)構(gòu)的逆運動學速度分解與正運動學里程計累計的功能節(jié)點[21]，實現(xiàn)將下發(fā)車體速度指令轉(zhuǎn)換為舵輪電機指令的功能。充電機械臂模塊完成力位置控制，在位置控制的基礎上根據(jù)尋孔插孔過程中的阻力力矩的變化來分析充電槍與充電口的相對姿態(tài)，該部分工作由團隊其他成員承擔?；赗OS-move-base功能包設計了運動規(guī)劃層框架，由一系列ROS節(jié)點為移動底盤提供建圖、定位、導航和路徑規(guī)劃等服務，調(diào)用運動控制層的車體速度指令接口實現(xiàn)機器人的運動功能。在充電機械臂模塊的運動控制層內(nèi)，由視覺模塊為機械臂提供視覺定位供尋孔插孔算法為機械臂規(guī)劃軌跡。作為充電操作移動機器人兩大獨立模塊的通信通道的交互層也提供了用戶通過遠程客戶端訪問系統(tǒng)進行調(diào)試的功能，筆者采用較為高效的TCP Socket方式建立了系統(tǒng)內(nèi)的通訊。

系統(tǒng)層級控制流程與充電操作移動機器人的功能流程綜合表述如下：待充電電動汽車停放完畢，向停車場管理系統(tǒng)提出充電申請，系統(tǒng)根據(jù)車型種類提取對應充電口位置信息并將其通過交互層發(fā)送至運動規(guī)劃層，同時運動規(guī)劃層根據(jù)傳感器信息生成局部地圖，結(jié)合全局地圖和目標信息規(guī)劃路徑生成車體速度需求，并將需求發(fā)至運動控制層，運動控制層驅(qū)動移動底盤運動并獲取底層傳感器數(shù)據(jù)，統(tǒng)計里程計信息并反饋至運動規(guī)劃層以提供定位參考，此時充電操作移動機器人攜帶充電槍移動至目標位置，到達待機地點后移動底盤通過交互層向充電機械臂的運動規(guī)劃層發(fā)出動作請求，由充電機械臂的視覺模塊進行目標充電孔位姿定位，如果定位誤差過大就通過交互層向移動底盤申請微調(diào)，如果識別成功則利用尋插孔算法實現(xiàn)軌跡規(guī)劃并將該軌跡下發(fā)至機械臂運動控制層，完成軌跡跟蹤，此時充電機械臂進行充電槍插入動作，完成后斷開充電槍快接接口并通過交互層發(fā)出完成信號，移動底盤接收到完成信號后，在運動規(guī)劃層規(guī)劃返回初始點待機的路徑以供運動控制層跟蹤，最后返回待機地點，充電服務響應流程如圖4所示。

圖4 充電服務響應流程圖

2 控制系統(tǒng)運動控制層

筆者所研究的充電操作移動機器人系統(tǒng)框架中的移動底盤和充電機械臂模塊相對獨立，在運動控制上充分解耦合。全車坐標系示意圖和實物圖分別如圖5(a，b)所示，為了避免碰撞、剮蹭等意外，在進行導航任務時，充電操作移動機器人的機械臂必須保持較小的空間姿態(tài)，車體運動時機械臂處于靜止狀態(tài)。當目標進入最佳工作空間時，車體減速并停止，此時機械臂進入對目標定位的工作模式。分別對底盤和機器人整體進行運動學建模，機器人整體以底盤的幾何中心為基座標，構(gòu)建連桿參數(shù)表如表2所示。

圖5 全車坐標系示意圖與實物圖

表2 充電操作移動機器人連桿參數(shù)表

2.1 充電機械臂運動控制層

由圖5(a)可得坐標系轉(zhuǎn)換矩陣的一般表達式為

(1)

求得機械臂末端相對于底盤坐標系的轉(zhuǎn)換矩陣為

(2)

(3)

求得機械臂末端相對{B}位姿為

(4)

式中：c12=cos(θ1-θ2)，s12=sin(θ1-θ2)。典型的機械臂充電操作過程可以視為在統(tǒng)一的坐標系下，結(jié)合視覺模塊提取的目標位姿、機械臂末端位姿和力傳感器信息，控制機械臂對目標進行拔插操作。

2.2 移動底盤運動控制層

移動底盤結(jié)構(gòu)如圖6所示，全向牽引舵輪對角布置支撐車體。這種動力配置方式相較于常見的兩輪差速底盤和Ackermann底盤具有更多樣化的機動能力，例如可以實現(xiàn)橫向平移和行進間調(diào)整姿態(tài)角等動作，十分靈活。在移動底盤的運動控制層實現(xiàn)了對運動規(guī)劃層下發(fā)的路徑進行跟蹤的功能。根據(jù)圖6可以構(gòu)建一個以底盤幾何中心為原點的車體基座標參考系，由xo和yo方向確定的基坐標系為{O}、由xb和yb方向確定的機器人坐標系為{B}、舵輪坐標系為{Bi}(i=1,2)，其中i為第i號全向舵輪，下同。底盤相對于基坐標系{O}的姿態(tài)角為θb，角速度為ωb，正交分解得線速度vx和vy。舵輪轉(zhuǎn)向軸心與車體中心的距離和夾角分別定義為lbi和αi，對應舵輪的速度和舵向角為vi和θi。

圖6 底盤坐標系示意圖

根據(jù)底盤在坐標系{B}中的牽引速度vx，vy和轉(zhuǎn)角速度ωb可以推導舵輪速度vi和舵角θi，由幾何關系可以推導得出機器人的運動學方程為

(5)

可以根據(jù)實際舵輪舵向角和運動速度推算里程計信息。

(6)

根據(jù)姿態(tài)角θb可以獲得基坐標系與底盤速度的關系為

(7)

為了進一步研究機器人的運動學特性，假設車體各部件均為理想均勻剛體，且舵輪不發(fā)生打滑，系統(tǒng)采樣周期為Tsample，可以推斷出k時刻機器人相對于基坐標系{O}的實際位姿為

(8)

建立IgH EtherCAT主站與ROS Hardware共享內(nèi)存的數(shù)據(jù)接口節(jié)點agv_bringup，使運動控制層負責與底層硬件設備連接，處理驅(qū)動電機和其他設備所需的多協(xié)議通信任務。agv_bringup節(jié)點隨工控機開機一同啟動，進行硬件資源接口的初始化、EtherCAT主站的初始化和設備狀態(tài)映射的初始化，并將實物機器人的性能在ROS中抽象出虛擬模型，實現(xiàn)對上層通用指令的響應處理和反饋信息通用化，其流程如圖7所示。節(jié)點收到上層運動規(guī)劃層的速度控制消息/cmd_vel后，根據(jù)逆運動學方程式(1)，將此速度分解為兩組全向轉(zhuǎn)向舵輪的牽引速度和舵角，并通過主站下發(fā)到驅(qū)動器和電機，從電機編碼器獲得電機實際轉(zhuǎn)速，經(jīng)過運動學方程合并速度算出底盤實際速度。

圖7 agv_bringup節(jié)點流程圖

3 控制系統(tǒng)運動規(guī)劃層及交互層

3.1 充電機械臂運動規(guī)劃層

充電機械臂主要的功能是雙目視覺定位和尋孔插孔算法的實現(xiàn)，雙目視覺定位原理示意如圖8所示。雙目視覺模塊安裝于攝像頭桁架，通過視覺工控機對雙目圖像進行預處理，經(jīng)過標定的雙目相機對目標進行位姿定位。根據(jù)雙目標定原理可以將充電插座視覺中心擬合為點P，在左右雙目相機坐標系中表示為PL和PR，建立坐標關系為

圖8 雙目視覺定位原理示意圖

(9)

將雙目相機中左相機坐標系作為參考坐標系，右相機相對于左相機的平移變換矩陣和旋轉(zhuǎn)變換矩陣可以表示為R和T，PL和PR之間的轉(zhuǎn)換關系為

PL=RT(PR-T)

(10)

由式(9，10)得平移變換矩陣和旋轉(zhuǎn)變換矩陣為

(11)

利用這種標定關系可以在相機坐標系中獲得目標點的坐標，結(jié)合機械臂坐標的轉(zhuǎn)換關系就可以獲得相基底坐標系坐標。

尋孔插孔算法使充電機械臂末端工具組即充電槍以一個面以法向方向為固定姿態(tài)進行裝配，需要通過視覺定位規(guī)劃出靠近目標的軌跡并通過后續(xù)尋孔軌跡的走動使充電槍在該面內(nèi)與目標微弱接觸，根據(jù)接觸力數(shù)據(jù)判斷充電槍與目標孔的相對姿態(tài)并進行微調(diào)，插孔算法則是在找準孔位后生成插入充電孔的力位置規(guī)劃，防止力過大破壞設備或是力太小無法插入。

通過對六維力傳感器在z方向上的數(shù)據(jù)分析獲得尋孔與插孔的完成標志，將尋孔與插孔的運動規(guī)劃分為兩個階段，在尚未找準孔洞的尋孔階段，末端執(zhí)行模塊即充電槍以平行于充電插座的方向貼靠裝配平面平移，由于此時緊緊貼靠，可在z方向上獲得一個10 N左右的接觸力，當尋準孔洞時，失去緊貼而出現(xiàn)z方向上力跳變至0 N左右的現(xiàn)象，此為尋孔與插孔階段的分界。而插孔階段結(jié)束的標志則為由于充電插頭與插座完全貼緊而使機械臂裝配力與力傳感器大小一致，在z方向上可以獲得一個接近120 N大小的力讀數(shù)，以此為判斷依據(jù)，可以判定充電槍插入完畢。

3.2 移動底盤運動規(guī)劃層

ROS系統(tǒng)位于電動汽車充電操作移動機器人的移動底盤上，此部分的運動規(guī)劃層的主要功能也可以看作導航規(guī)劃。運動規(guī)劃層通過定制ROS move_base實現(xiàn)運動規(guī)劃功能，move_base是一個相對開放的功能包，擁有豐富的接口，可以根據(jù)需求選用或自定義導航算法。運動控制層需要以機器人實時位置為基礎，通過全局路徑規(guī)劃器和局部路徑規(guī)劃器實現(xiàn)整個電動汽車充電操作移動機器人系統(tǒng)的路徑規(guī)劃，運動規(guī)劃層的框架如圖9所示。

圖9 運動規(guī)劃層框架圖

運動規(guī)劃層的流程如圖10所示，根據(jù)移動底盤的安全半徑，對全局地圖進行安全區(qū)域膨脹，并生成對應的全局代價地圖。先通過全局路徑規(guī)劃器在全局代價圖上生成全局路徑，局部路徑規(guī)劃成功后將局部路徑通過/local_path消息發(fā)送至軌跡跟蹤控制器，最后規(guī)劃車體速度。電動汽車充電操作移動機器人配備了多種傳感器，通過一個多傳感融合節(jié)點實現(xiàn)多話題訂閱，利用加權(quán)平均算法實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的整理，對幾種定位數(shù)據(jù)在采樣周期內(nèi)求取均方差并根據(jù)均方差調(diào)整權(quán)值，根據(jù)權(quán)值獲得加權(quán)平均位姿定位結(jié)果并將其作為里程計信息，最后再封裝成新的/odom話題發(fā)出。節(jié)點算法如圖11所示。ROS move_base默認框架采用傳統(tǒng)A*算法實現(xiàn)導航全局路徑規(guī)劃。A*算法是一種啟發(fā)式搜索算法[22]，通過構(gòu)建代價函數(shù)累計當前已有消耗和對于目標點的預估消耗，選取總消耗最低的節(jié)點作為子節(jié)點，重復迭代直到到達目標節(jié)點且路徑最優(yōu)，是一種智能導航算法。

圖10 運動規(guī)劃層工作流程圖

圖11 多傳感融合位姿節(jié)點流程圖

針對電動汽車充電操作移動機器人的機械結(jié)構(gòu)特點，對A*算法在轉(zhuǎn)彎半徑上進行代價估算，選取轉(zhuǎn)彎盡可能少的適合底盤的路徑，可以表達為

F(n)=H(n)+G(n)+T(n)

(12)

式中：F(n)為代價函數(shù)在n節(jié)點上的代價值；H(n)為在n節(jié)點預估將要計算的代價值；G(n)為n節(jié)點已經(jīng)累計的父系節(jié)點代價值；T(n)為n節(jié)點與父節(jié)點之間轉(zhuǎn)向關系的獎懲代價調(diào)整值，轉(zhuǎn)角越小其值越小，轉(zhuǎn)角越大其值越大。采用這種改進算法可以減少規(guī)劃路徑中轉(zhuǎn)角過大的轉(zhuǎn)向。全局路徑算法節(jié)點如圖12所示。

圖12 全局路徑規(guī)劃流程圖

在局部規(guī)劃器中，選擇動態(tài)窗口法(DWA)進行局部避障[23]并配合激光雷達的實時反饋數(shù)據(jù)，具有高實時和可靠的特點。DWA算法的實現(xiàn)邏輯是在一個小范圍的代價地圖和時間窗口內(nèi)，疊加全局地圖和激光掃描獲得的實時障礙數(shù)據(jù)，并估計待發(fā)送導航數(shù)據(jù)在下一時刻作用于機器人的位姿結(jié)果，選擇最優(yōu)的速度下發(fā)，從而實現(xiàn)對全局路徑規(guī)劃的實時局部修正。由于時間和空間窗口內(nèi)障礙物數(shù)據(jù)消除頻率較慢，因此調(diào)整局部地圖的時間與空間參數(shù)，使移動底盤的正常運動不會被過多干擾且不與障礙物沖突。

3.3 交互層

交互層是模塊間交互的主要通道，筆者基于Qt改進了可視化調(diào)試軟件的設計，通過Ros-Qt插件建立Qnode，開設了ros系統(tǒng)和qt界面的數(shù)據(jù)接口，能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)試過程中的節(jié)點設置、功能操控和讀數(shù)呈現(xiàn)等功能，可以在同一局域網(wǎng)下通過Socket傳遞充電機械臂的視覺識別結(jié)果到移動底盤運動規(guī)劃層并回傳機器人的運動狀態(tài)。

4 實機實驗結(jié)果及分析

在實驗室環(huán)境下搭建了一個目標充電口并設置了待機位置。啟動機器人后，初始化相關端口，啟動agv_bringup節(jié)點，配置rviz界面和各傳感器通信，完成配置后啟動agv_navigation功能包的gmapping節(jié)點進行建圖，將所建圖作為導航依據(jù)存為全局地圖，是后續(xù)導航的主要參考。gmapping建圖結(jié)果如圖13所示，圖中1號圓圈為起始位置也是待機位置；2號圓圈為檢驗點，是用于檢驗誤差校正算法有效性而設置的中間過程目標地點；3號圓圈為實際目標位姿；小圓圈為安裝于墻壁上的目標充電口，黑色部分為障礙物，白色為實驗室地面，灰色部分為未掃描位置。

圖13 gmapping對實驗室場景建圖的地圖

啟動充電流程，通過目標數(shù)據(jù)庫發(fā)送仿真充電口的位置坐標到移動底盤，導航agv_navigation功能包將利用全局地圖形成全局代價地圖，可以通過rviz觀察到導航模塊規(guī)劃了到達該位置的路徑并實現(xiàn)電動汽車充電操作移動機器人對此路徑的跟蹤。電動汽車充電操作移動機器人到達規(guī)定地點后，可以通過終端觀察到已經(jīng)向充電機械臂模塊發(fā)送了視覺識別請求并進入等待。為了驗證誤差校準功能，第一次發(fā)送的位置并不是最佳位置，此時視覺模塊會返回一個包含誤差信息的“未能識別”消息，移動底盤根據(jù)回傳的誤差生成一個新的目標位置，隨后導航至該位置，驗證了該控制流程是可靠有效的。此時視覺模塊接收到新的識別請求后進行識別，識別成功的消息發(fā)送至移動底盤，移動底盤進入機械臂動作等待狀態(tài)，并使車輪抱閘，防止在機械臂動作時發(fā)生相對滑動。機械臂完成工作，松開快接接口并返回合適位姿時將發(fā)出“完成”消息，底盤接到該指令后結(jié)束抱閘，恢復車輪狀態(tài)并返回初始位置。通過rosbag數(shù)據(jù)記錄工具存取，獲得odom和其他數(shù)據(jù)的存儲和定位精度等信息。實驗效果如圖14所示。

a—電動汽車充電操作移動機器人在初始位姿的待機狀態(tài)；b—移動底盤運行至檢驗位姿點的狀態(tài)；c—電動汽車充電操作移動機器人通過視覺誤差校正向指定目標點位姿移動；d—在目標位姿點進行充電槍插入服務；e—電動汽車充電操作移動機器人在目標位姿點上充電機械臂完成插入后斷開充氣快接接口并恢復到默認姿態(tài)的狀態(tài)；f—電動汽車充電操作移動機器人返回值起始點。

電動汽車充電操作移動機器人處于圖14(c，d，e)狀態(tài)時可以通過特寫畫面觀察到機械臂充電操作過程中的充電槍插頭和插座的裝配情況，結(jié)果如圖15所示。

a—充電機械臂在識別到目標充電口的位姿后進入尋孔插孔過程的接近步驟；b—充電機械臂在尋得目標充電口孔位后插入插孔；c—充電機械臂完全插入充電口；d—充電機械臂完全插入充電口后斷開氣動快接接口，可以看到此時快接接口的鋼珠處于收斂狀態(tài)，可以分離充電槍，在實際應用中充電槍接有供電纜線；e—充電機械臂留下充電槍后回歸待機姿態(tài)。

導航速度曲線如圖16所示，移動底盤的3 個運動階段之間的速度均為零，因此圖中不體現(xiàn)。

圖16 導航速度曲線圖

對圖13中標示出的3 個參考點的位姿信息進行觀察，記錄實驗中連續(xù)10 次的位姿數(shù)據(jù)，與目標位姿比較，獲得平均誤差，對誤差取標準差，結(jié)果如表3所示。由表3可知：實際位姿存在一定的累積誤差，該誤差具有明顯上界。其原因是：為防止底盤為盡可能逼近目標點而進行反復挪動，發(fā)生打滑，導致定位失準，因此在控制位移的算法中添加了最小位移量，并設置了最大誤差限制，在該誤差限內(nèi)不進行調(diào)整，只有累積誤差超過誤差限再進行調(diào)整。

表3 導航結(jié)果統(tǒng)計

觀察機械臂模塊對目標的識別情況，對充電孔識別結(jié)果如表4所示，底盤的低誤差使機械臂模塊對充電孔的識別具有較高的成功率，在一定范圍內(nèi)，兩者可以互相補正誤差，從而實現(xiàn)對插孔操作誤差的修正。

表4 視覺模塊對充電孔識別結(jié)果

5 結(jié) 論

研究了一種移動充電機器人系統(tǒng)，基于ROS機器人操作系統(tǒng)和視覺融合機械臂力位置控制設計開發(fā)了一套用于服務電動汽車的充電機器人平臺，實現(xiàn)了自主導航，人機交互，模塊協(xié)同等功能。控制系統(tǒng)和框架具有開源特性，在控制成本的同時，也具有易于維護和擴展的特性，實現(xiàn)了需求功能，對于類似的服務型工業(yè)移動機器人的開發(fā)具有一定的參考價值。