林宗英

(泉州職業(yè)技術大學 國科數(shù)字產(chǎn)業(yè)學院，福建 泉州 362000)

0 引言

粒子群優(yōu)化算法的應用思想與進化算法類似，都是基于種群迭代原理建立的優(yōu)化算法原則，根據(jù)“群體”與“進化”概念的不同，完成對個體適應值的分配，從而使得數(shù)據(jù)樣本在其適應區(qū)域內(nèi)保持規(guī)律性存儲狀態(tài)。然而，粒子群優(yōu)化算法的應用并不遵循變異與交叉處理原則，只可以通過種群中個體之間的合作關系，實現(xiàn)對全局最優(yōu)解的計算[1]。在實際應用過程中，粒子群優(yōu)化算法將所有粒子隨機分布在可行區(qū)域內(nèi)，由于每個粒子所代表的數(shù)據(jù)樣本并不相同，所以即便是存在于同一可行區(qū)域內(nèi)的粒子節(jié)點，也不可能代表相同的數(shù)據(jù)樣本參量。如果將搜索局部最優(yōu)解的過程看作是從無序運動到有序運動的演變行為，就可以將粒子群優(yōu)化算法看作是一種規(guī)律性的算法應用原則，每一個可行區(qū)域都代表一種運算規(guī)律的作用范圍，而其中所包含的粒子節(jié)點，則對應不同的數(shù)值解結果[2]。

工業(yè)機器人是具有較強自動性的機器裝置，可以依靠外部控制能力及自身動力能源，實現(xiàn)多種不同的工業(yè)加工與制造功能。相較于其他類型的機器人應用結構，工業(yè)機器人機械部分的構造相對較為簡單，雖然不具備與作業(yè)環(huán)境進行交互的能力，但卻可以在單位時間內(nèi)不間斷地重復同一動作指令，故而在貨物抓取、貨物運輸?shù)确矫婢哂休^強的應用價值。然而在實際作用任務中，消除實際抓取位置與定位位置之間的誤差，才是有效控制抓取行為所必須解決的問題。文獻[3]融合視覺和以太網(wǎng)技術的控制系統(tǒng)利用PLC平臺，對各級硬件運行模塊進行控制，又根據(jù)圖像匹配原則，確定機器人實際抓取位置的節(jié)點坐標。文獻[4]提出基于多傳感器融合的控制系統(tǒng)。采用STM32F405芯片作為主控部分的驅(qū)動元件，將所得數(shù)據(jù)樣本導入至傳感器主機中，分析已定義抓取位置節(jié)點坐標的準確程度。

上述兩類應用系統(tǒng)雖然能夠適當控制實際抓取位置與定位位置之間的誤差，但卻并不能完全滿足實際應用需求。為解決上述問題，聯(lián)合粒子群優(yōu)化算法，設計一種新型的工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)。

1 工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)硬件設計

工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)硬件部分的設計，包括主要機器部件、電氣網(wǎng)絡結構、視覺傳感器、定位控制平臺與抓取夾爪，本章節(jié)將針對相關設備元件的具體設計方法展開研究。

1.1 主要機器部件

主要機器部件就是工業(yè)機器人定位抓取控制行為的核心執(zhí)行結構，可以在前、后、左、右4個方向上，對機器人抓取行為進行調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)對實際抓取位置節(jié)點坐標的準確定義。完整的抓取控制系統(tǒng)主要機器部件連接結構如圖1所示。

圖1 抓取控制系統(tǒng)主要機器部件的結構圖

伺服電機作為主要的動力供應裝置，可以同時驅(qū)動定位轉(zhuǎn)輪、行走齒條、移動板、轉(zhuǎn)動棒4個下級負載結構，由于該元件直接與電氣網(wǎng)絡結構相連，所以工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)能夠獲得長時間穩(wěn)定的電力供應。定位轉(zhuǎn)輪在伺服電機元件的驅(qū)動作用下，呈現(xiàn)出順時針或逆時針轉(zhuǎn)動狀態(tài)，一般來說，逆時針轉(zhuǎn)動會帶動前向與左向轉(zhuǎn)動棒的運動行為，而順時針轉(zhuǎn)動會帶動后向與右向轉(zhuǎn)動棒的運動行為[5]。行走齒條將伺服電機與定位轉(zhuǎn)輪連接起來。移動板起到一定的緩沖作用，由于板件具有一定的導電能力，所以受到電量抑制作用的影響，在系統(tǒng)運行過程中，4個移動板裝置并不會出現(xiàn)相接觸的狀態(tài)[6]。固定螺母調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)動棒所處位置。前、后、左、右4個方向性轉(zhuǎn)動棒結構與定位轉(zhuǎn)輪之間的連接也需借助行走齒條。

1.2 電氣網(wǎng)絡結構

電氣網(wǎng)絡結構的運行接受基礎電路的驅(qū)動作用，能夠同時調(diào)度主要機器部件、視覺傳感器與抓取夾爪，并可以聯(lián)合子負載體系，實現(xiàn)對電量信號的按需分配與調(diào)節(jié)[7]。GND端同時負載4個電量驅(qū)動裝置——D1、D2、D3、D4，分別對應4個不同的轉(zhuǎn)動棒元件，當工業(yè)機器人出現(xiàn)某一方向上的抓取運動趨向時，與該方向轉(zhuǎn)動棒元件相對應驅(qū)動裝置外表面累積大量的點電荷信號，而這些電量信號就是驅(qū)動機器人夾爪的源動力。Motor裝置具有較強的電量聚合能力，可以將驅(qū)動裝置中外泄的點電荷聚合起來，以供電氣網(wǎng)絡結構對其進行后續(xù)的加工與應用處理[8]。具體的電氣網(wǎng)絡結構基礎電路布局如圖2所示。

圖2 電氣網(wǎng)絡結構的基礎電路

S1、S2變電主板負載于電氣網(wǎng)絡結構的主電路端，其總電壓負載水平與Q電感設備兩端的電壓水平相等，故而其對于電量信號的感知能力相對較弱。S3、S4變電主板負載于電氣網(wǎng)絡結構的從屬電路端，其總電壓負載水平與整個電氣網(wǎng)絡結構所承擔的電壓水平相等，故而其對于電量信號的感知能力也就相對較強。

1.3 視覺傳感器

視覺傳感器是工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)中最重要的傳感器元件，由主要處理設備、決策設備兩部分組成，能夠直接處理系統(tǒng)主機捕捉到的機器人抓取圖像信息。主要處理設備包括圖像處理元件、CCD控制器與PCB芯片[9]。其中，圖像處理元件根據(jù)已生成的機器人抓取圖像，決定目標定位節(jié)點與傳感器節(jié)點之間的距離，從而使得定位轉(zhuǎn)輪結構能夠?qū)π凶啐X條進行有效控制。CCD控制器負責提取機器人抓取圖像中的定位信息樣本，并可以聯(lián)合PCB芯片，確定工業(yè)機器人的實際運動情況。決策設備負責對主要處理設備輸出的抓取信息進行二次加工，在信號控制裝置、視覺信息決策模塊的作用下，PLC執(zhí)行模塊可以直接處理系統(tǒng)主機抓取到的機器人圖像信息，并可以將已生成的控制指令文件存儲在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主機之中[10]。完整的視覺傳感器模塊連接結構如圖3所示。

圖3 視覺傳感器的模塊結構

作為電氣網(wǎng)絡的下級負載結構，視覺傳感器元件可以在處理機器人抓取圖像信息的同時，調(diào)節(jié)定位轉(zhuǎn)輪的轉(zhuǎn)速水平，從而避免工業(yè)機器人實際抓取位置與定位位置之間出現(xiàn)較大誤差。

1.4 定位控制平臺

定位控制平臺是聯(lián)合輪系模塊、運動行為控制模塊、定位模塊、電動機模塊的硬件設備結構，接受電氣網(wǎng)絡的調(diào)度與調(diào)節(jié)，可以根據(jù)主要機器部件的運行情況，確定實際抓取節(jié)點的位置坐標[11]。對于系統(tǒng)控制主機而言，定位控制平臺的存在，有效解決了工業(yè)機器人實際抓取位置與定位位置之間誤差較大的問題，在精準控制機器人抓取行為方面具有較強實用性價值。輪系模塊包括麥克納姆輪與全向輪，前者負載能力較強，負責實現(xiàn)工業(yè)機器人的主要定位抓取運動行為；后者活動性較強，負責實現(xiàn)頻繁轉(zhuǎn)向時的機器人運動行為[12]。運動行為控制模塊同時協(xié)調(diào)工業(yè)機器人的水平/豎直運動、平移運動與轉(zhuǎn)彎運動，是實施定位抓取行為過程中的主要功能性結構元件。定位模塊負責確定抓取指令執(zhí)行情況下的角度數(shù)據(jù)與力矩數(shù)據(jù)；電動機模塊只負責協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的下級電動機設備，提供了定位控制平臺所需的全部電量信號。定位控制平臺組成形式如圖4所示。

圖4 定位控制平臺組成形式

為保證定位控制平臺的運行能力，電動機模塊必須與系統(tǒng)電氣網(wǎng)絡結構保持直接連接關系。

1.5 抓取夾爪

夾爪是定位抓取指令的核心執(zhí)行元件，可以在法蘭凸緣盤結構的作用下，將安裝板與視覺傳感器控制主軸連接起來，從而使得抓手部分具有自主運動的能力，能夠?qū)I(yè)機器人定位目標進行自由抓取。法蘭凸緣盤結構也叫法蘭，既可以用于管段設備之間的連接，也可以用于軸元件之間的連接[13]。在抓取夾爪結構中，法蘭元件總是成對出現(xiàn)，且為了保障定位抓取指令的精準執(zhí)行，法蘭元件與安裝板及視覺傳感器控制主軸之間的連接都通過焊接的方式。連接桿依靠螺絲與固定彈片連接在一起，控制抓手部分的連接松緊程度。壓力彈簧存在于抓手里端，若定位目標重量水平較高，夾爪所負擔的抓取力量也就相對較大，當前情況下，壓力彈簧的形變量也就較大，抓手部分的連接狀態(tài)也就相對較緊[14]。具體的抓取夾爪結構如圖5所示。

圖5 抓取夾爪結構簡圖

壓力彈簧的形變能力決定了夾爪結構是否能夠負擔當前情況下的抓取力作用強度，因此為避免脫落行為的出現(xiàn)，在設計工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)時，必須選用形變能力較強的壓力彈簧設備。

2 基于粒子群優(yōu)化算法的定位坐標系

在各級部件結構的基礎上，根據(jù)Gbest選取與Pbest更新標準，建立三維坐標系，再遵循粒子群優(yōu)化算法，實現(xiàn)對工業(yè)機器人定位抓取坐標的精準定義。

2.1 Gbest選取

Gbest標準引導粒子參量向著全局最優(yōu)的方向進行探索，從而使得最優(yōu)解計算結果能夠滿足系統(tǒng)運行所需的執(zhí)行條件，故而Gbest標準的選取對于工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)的設計格外重要[15-16]。在粒子群優(yōu)化算法的認知中，Gbest標準從收斂性、多樣性兩個角度出發(fā)，同時對抓取目標的定位坐標與所處位置區(qū)域進行控制。A表示非控制性系數(shù)，其求解表達式如下：

(1)

(2)

求解Gbest選取標準時，非控制性系數(shù)作為分母參量存在，故而其取值不能等于零。

2.2 Pbest更新

Pbest更新標準決定了系統(tǒng)主機對工業(yè)機器人定位抓取行為的控制能力，在粒子群優(yōu)化算法作用下，該原則對夾爪結構可能承擔的負載壓力進行了準確定義，一般來說，相關計算表達式的取值越大，就表示夾爪結構在單位時間內(nèi)所承擔的負載壓力越大，對于控制主機而言，當前情況下，所定義的指令文本相對較長[17-18]。對于Pbest更新標準的求解，首先需要推導Gbest選取表達式的導數(shù)條件，具體計算式如下：

(3)

其中：g1，g2，…，gn表示n個隨機選取的機器人定位目標參量，且g1≠g2≠…≠gn的不等式取值條件恒成立，φX、φY、φZ分別表示壓力負載系數(shù)在X軸、Y軸、Z軸方向上的數(shù)值分量。

在式(3)的基礎上，設f表示粒子群優(yōu)化參數(shù)，k表示實時優(yōu)化向量，φ表示粒子節(jié)點在單位時間內(nèi)的遍歷系數(shù)，聯(lián)立上述物理量，推導Pbest更新標準表達式如下：

(4)

基于粒子群優(yōu)化算法求解工業(yè)機器人定位坐標系時，應同時考慮Gbest選取標準與Pbest更新標準。

2.3 三維坐標系

三維坐標系是工業(yè)機器人定位抓取控制指令的三維執(zhí)行區(qū)域，其表達式求解結果同時涉及X軸、Y軸、Z軸3個方向上的數(shù)值向量[19-20]。λX表示粒子群優(yōu)化算法在X軸方向上的數(shù)值映射向量，該項物理參數(shù)決定了工業(yè)機器人實際抓取對象在水平方向上的位置坐標取值；λY表示粒子群優(yōu)化算法在Y軸方向上的數(shù)值映射向量，該項物理參數(shù)決定了工業(yè)機器人實際抓取對象在豎直方向上的位置坐標取值；λz表示粒子群優(yōu)化算法在Z軸方向上的數(shù)值映射向量，該項物理參數(shù)決定了工業(yè)機器人實際抓取對象在空間方向上的位置坐標取值。在上述物理量的支持下，聯(lián)立公式(4)，可將基于粒子群優(yōu)化算法的三維坐標系表達式定義為：

(5)

式中，η表示抓取控制指令在空間方向上的傳輸效率。如果工業(yè)機器人定位抓取控制指令傳輸范圍超過式(5)求解所得的坐標系范圍，則應按照粒子群優(yōu)化算法，重新定義三維坐標系表達式。

3 抓取控制原則

3.1 跟蹤點計算

跟蹤點計算可以理解為對工業(yè)機器人定位抓取節(jié)點的統(tǒng)計。在粒子群優(yōu)化算法的作用下，控制主機為實現(xiàn)對定位抓取節(jié)點的準確統(tǒng)計，要求所選取跟蹤點必須存在于同一三維坐標系之中[21-22]。跟蹤點坐標的求解滿足下式：

(6)

3.2 控制系數(shù)優(yōu)化

控制系數(shù)優(yōu)化就是通過集中處理跟蹤點參量的方式，確定已定義執(zhí)行指令的可行性[23-24]。在不考慮其他干擾條件的情況下，該項優(yōu)化表達條件的求解結果滿足式(7)：

(7)

4 實例分析

4.1 實驗原理

所選系統(tǒng)對于機器人抓取行為的控制能力，表現(xiàn)在實際抓取位置與定位位置之間的誤差，在既定視野區(qū)域內(nèi)，機器人實際抓取位置與定位位置之間的誤差越小，就表示所選系統(tǒng)對于機器人抓取行為的控制能力越強。本次實驗共劃定兩個視野區(qū)域，在每個視野區(qū)域內(nèi)選定一個核心定位區(qū)域，每個定位區(qū)域內(nèi)包含8個抓取目標。具體實驗原理如圖6所示。

所選擇抓取目標的定位位置坐標如表1所示。

表1 定位位置坐標

為保證實驗結果的準確性，本次實驗過程中，定位位置坐標數(shù)值始終保持不變。本次實驗過程中，僅考慮機器人的平面運動，故而只需選擇X、Y坐標作為實驗對象。

4.2 實驗步驟

本次實驗的具體實施流程如下：

1)選擇基于粒子群優(yōu)化算法的工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)作為實驗方法，將該系統(tǒng)應用程序輸入實驗主機之中，記錄當前情況下工業(yè)機器人實際抓取位置坐標數(shù)值；

2)選擇融合視覺和以太網(wǎng)技術的控制系統(tǒng)作為A對照組實驗方法，將該系統(tǒng)應用程序輸入實驗主機之中，記錄當前情況下工業(yè)機器人實際抓取位置坐標數(shù)值；

3)選擇基于多傳感器融合的控制系統(tǒng)作為B對照組實驗方法，重復步驟一、步驟二，記錄實際抓取位置的坐標數(shù)值；

4)統(tǒng)計實驗組、對照組坐標數(shù)值，將其與表1數(shù)值進行對比，總結實驗規(guī)律；

4.3 抓取行為控制實驗

圖7反映了實驗組、對照組抓取位置坐標的實驗數(shù)值。

圖7 X軸實驗結果

分析圖7可知，實驗組X軸實際抓取位置坐標與表1所示的定位位置坐標完全一致。在4號節(jié)點處，A對照組實際抓取位置坐標與定位位置坐標之間的差值最大，為4 cm。在1號節(jié)點處，B對照組實際抓取位置坐標與定位位置坐標之間的差值最大，為2 cm。

分析圖8可知，實驗組Y軸實際抓取位置坐標與定位位置坐標也完全一致。在2號節(jié)點處，A對照組實際抓取位置坐標與定位位置坐標之間的差值最大，為4 cm。在5號節(jié)點處，B對照組實際抓取位置坐標與定位位置坐標之間的差值最大，為4.5 cm。

圖8 Y軸實驗結果

根據(jù)公式(ξ′表示實際抓取位置坐標，ξ表示定位位置坐標，ω表示定位抓取誤差)：

(8)

可知，實驗組定位抓取誤差為“0”；A對照組X軸定位抓取誤差為26.7%、Y軸定位抓取誤差為40%；B對照組X軸定位抓取誤差為28.6%、Y軸定位抓取誤差為37.5%。

綜上本次實驗結論為：

1)融合視覺和以太網(wǎng)技術的控制系統(tǒng)、基于多傳感器融合的控制系統(tǒng)在消除工業(yè)機器人實際抓取位置與定位位置之間的誤差方面的能力相對較弱，為實現(xiàn)對機器人抓取行為的有效控制，依然需要進行一定的改進；

2)基于粒子群優(yōu)化算法的控制系統(tǒng)完全消除了工業(yè)機器人實際抓取位置坐標在X軸、Y軸方向上與定位位置坐標之間的誤差，符合有效控制機器人抓取行為的實際應用需求。

5 結束語

本文所設計的工業(yè)機器人定位抓取控制系統(tǒng)，以粒子群優(yōu)化算法作為技術支持，重新規(guī)劃了電氣網(wǎng)絡結構、視覺傳感器、定位控制平臺等硬件設備結構之間的連接關系，又根據(jù)Gbest標準表達式與Pbest更新標準表達式求解結果，建立完整的三維坐標系，從而在統(tǒng)計跟蹤點參量的同時，實現(xiàn)對控制系數(shù)的優(yōu)化與處理。實驗結果表明，與融合視覺和以太網(wǎng)技術的控制系統(tǒng)、基于多傳感器融合的控制系統(tǒng)相比，這種新型控制系統(tǒng)的應用，真正消除了工業(yè)機器人實際抓取位置與定位位置之間的誤差，這在有效控制機器人抓取行為方面具有突出作用價值。

未來相關研究單位可以在此系統(tǒng)的基礎上，聯(lián)合其他新型應用技術，在保障工業(yè)機器人運動流暢性的同時，實現(xiàn)對目標對象的準確抓取與定位。