摘 要：

針對核事故現(xiàn)場的物理屏蔽嚴(yán)重、應(yīng)急處置作業(yè)條件復(fù)雜、作業(yè)對象不明確等特點，研究并設(shè)計了一款基于動態(tài)自組網(wǎng)的機器人遙操作系統(tǒng)。在自組織網(wǎng)絡(luò)實時Mesh保持良好通訊的情況下，利用疊加在真實回傳視頻中的虛擬模型，提出一種基于空間梯度的人工勢場力覺引導(dǎo)算法。操作者可通過觀察視覺交互系統(tǒng)中模型的變化和感受施加在自研主手的引導(dǎo)力，提高時延條件下的操作效率和臨場感。實驗表明，核輻射條件下遙操作系統(tǒng)130 m的通訊時延在30 ms以下，可滿足視頻傳輸?shù)膸捯蟆ＡτX引導(dǎo)下的物體避障抓取實驗驗證了算法的可行性和遙操作系統(tǒng)的工程實用性。因此，本文設(shè)計的基于動態(tài)自組網(wǎng)的機器人遙操作系統(tǒng)，可使操作者以更加直觀自然的方式參與到遙操作系統(tǒng)中，有效提高操作員完成復(fù)雜遙操作任務(wù)的安全性和操作性能。

關(guān)鍵詞：

核事故; 遙操作系統(tǒng); 自組織網(wǎng)絡(luò); 力覺引導(dǎo); 臨場感

中圖分類號：

TP 242

文獻標(biāo)志碼： A""" DOI：10.12305/j.issn.1001-506X.2024.05.15

Design and experimental study of teleoperation system for emergency response in nuclear accident

LI Hang*， HOU Yanpeng， CHOU Wusheng， MENG Lingda

（School of Mechanical Engineering amp; Automation， Beihang University， Beijing 100191， China）

Abstract：

A robot teleoperation system based on dynamic self-organizing network is studied and designed to address the characteristics of severe physical shielding， complex emergency response conditions， and unclear operation objects at nuclear accident sites. A spatial gradient based artificial potential field force guidance algorithm is proposed using virtual models superimposed on real backhaul videos while maintaining good communication in a ad-hoc network’s real-time Mesh. Operators can improve operational efficiency and telepresence under time delay conditions by observing changes in the model in the visual interaction system and feeling the guiding force applied to the self-developed main hand. The experiment shows that under nuclear radiation conditions， the communication delay of the teleoperation system at 130 m is below 30 ms， which can meet the bandwidth requirements of video transmission. The experiment of obstacle avoidance and grasping guided by force guidance is verified the feasibility of the algorithm and the engineering practicality of the teleoperation system. Therefore， the robot teleoperation system based on dynamic self-organizing network designed in this article can enable operators to participate in the teleoperation system in a more intuitive and natural way， effectively improving the safety and operational performance of operators in completing complex teleoperation tasks.

Keywords：

nuclear accident; teleoperation system; ad-hoc network; force guidance; telepresence

0 引 言

核能一直被認(rèn)為是清潔高效的能源而受到重視，然而一旦發(fā)生事故便會嚴(yán)重危害公共安全，例如三哩島事故、切爾諾貝利事件以及日本福島核電站特大核泄漏事件等［1-4］。同時，此類災(zāi)害現(xiàn)場具有強輻射、通訊受阻、作業(yè)任務(wù)內(nèi)容復(fù)雜、作業(yè)對象不明確等特點，使得靠人工很難開展應(yīng)急處置工作。遙操作技術(shù)作為核事故環(huán)境下機器人控制的一項解決方案，不僅可以較為精密地執(zhí)行搬運、拆解等操作，還可以面對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下事故突發(fā)情況的處理，大大彌補了機器人自主操作智能化的不足，降低機構(gòu)的故障發(fā)生率和損壞率。因此，采用人機交互遠(yuǎn)程遙操作技術(shù)來控制相關(guān)涉核裝置應(yīng)急處置機器人進入危險核心區(qū)進行環(huán)境探測、拆解搬運等任務(wù)，具有極其深遠(yuǎn)的意義。

遙操作技術(shù)起始于1949年美國阿貢國家實驗室，第1臺主從式遙操作機器人Model M1的主要用途就是用于放射性核肥料的處理［5］。其后，各國在遙操作方面進行了大量研究，并建立了相應(yīng)的遙操作系統(tǒng)。日本應(yīng)用于福島特大核泄漏事故的Packbot和Warrior機器人［6-10］，可以在600 m以外的防護掩體中實施遙控作業(yè)，同時反饋現(xiàn)場圖像信息。但由于非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的物理屏蔽，使得通訊成為制約處置機器人空間可達(dá)性的因素之一，例如Packbot經(jīng)常作為信號中繼［11］，來保證去污機器人的正常工作，使得自身資源和功能極大地浪費;美國卡耐基梅隆大學(xué)的Remote Work Vehicle是一款可用于核電站遠(yuǎn)程維護作業(yè)的機器人［12-15］，操作者通過遠(yuǎn)程控制平臺遙控機械手完成核電站地面清潔任務(wù)、清除放射性熱點、核設(shè)施退役等作業(yè)。然而出于操作者熟練度的不足，在模擬實驗中出現(xiàn)過混淆方向的錯誤，導(dǎo)致目標(biāo)物損壞。同理，在福島的事故處置過程中，幾乎所有的現(xiàn)場作業(yè)都要求進行模擬場景演練［16-17］。

隨著傳感技術(shù)、信息技術(shù)、自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，此類機器人的可靠性、環(huán)境適應(yīng)性以及功能多樣性成為其主要的發(fā)展趨勢［18-19］。文獻［20］中利用臨場感遙操作技術(shù)研制出小型核化探測與應(yīng)急處理機器人，用于戰(zhàn)場或核生化等事故現(xiàn)場代替士兵執(zhí)行偵查、取樣等任務(wù)。Xia等設(shè)計了一款排爆機器人靈蜥-HW可用于軍事反恐、搶險救災(zāi)等領(lǐng)域［21］。此外，還出現(xiàn)了眾多具有特定功能的事故應(yīng)急機器人，如核環(huán)境下探測機器人［22-23］、污染物采樣機器人［24-25］、水下觀測機器人［26-27］、核應(yīng)急檢修機器人［28-30］等。

綜上，核事故環(huán)境下的機器人遙操作系統(tǒng)目前具有以下難點問題：① 由于事故現(xiàn)場的環(huán)境信息未知，導(dǎo)致信息采集與通訊質(zhì)量難以保證;② 操作主端力反饋信息不足以滿足人員的臨場感需求，從而導(dǎo)致操作失誤的情況。因此，本文以一類事故現(xiàn)場應(yīng)急處置機器人為需求對象，開發(fā)了一套基于動態(tài)自組網(wǎng)的遙操作系統(tǒng)，設(shè)計了一種基于空間梯度的人工勢場力覺引導(dǎo)算法，從而在時延的條件下提高機器人處置作業(yè)的效率和準(zhǔn)確度。

1 遙操作系統(tǒng)方案設(shè)計

本文研究的機器人遙操作系統(tǒng)由串聯(lián)式六自由度主手（主端）、動態(tài)自組織網(wǎng)絡(luò)（通訊環(huán)節(jié)）、從端機器人3部分組成，如圖1所示。工作流程如下：遙操作系統(tǒng)為一個閉環(huán)過程。操作者通過交互軟件界面觀察機器人所處環(huán)境，并向主端虛擬模型和從端機器人發(fā)送操作指令（如速度、位置信息），從端機器人做相應(yīng)的位姿運動，隨之機器人的位置、姿態(tài)信息以及環(huán)境信息通過視頻采集模塊、環(huán)境感知模塊同時發(fā)送回主端交互平臺上，與虛擬模型生成的引導(dǎo)力融合，通過主手反饋給操作者。操作者結(jié)合視覺信息和力覺感知進行下一步指令的發(fā)送。

1.1 串聯(lián)式六自由度主手

遙操作主手目前在國外已經(jīng)有較為成熟的商業(yè)產(chǎn)品，但行業(yè)長期被國際公司壟斷，大工作空間的六自由度力反饋主手價格昂貴且形式功能單一。因此，本文的遙操作系統(tǒng)集成了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的串聯(lián)式力反饋設(shè)備，如圖2所示。主手為一個帶有平行四桿機構(gòu)的六自由度機械臂，主要由回轉(zhuǎn)腰關(guān)節(jié)、肩關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)機械臂及末端球形腕部結(jié)構(gòu)組成。為避免使用過程中各個關(guān)節(jié)驅(qū)動器負(fù)載過大，將腰、肘、肩部分電機均置于底座部分，而腕部由于進行交互時需要施加的力較小，采用體積小重量輕的電機并將其內(nèi)置到了機械結(jié)構(gòu)內(nèi)，具體參數(shù)如表1所示。

為了降低主手自重帶來的關(guān)節(jié)電機負(fù)載，提高操作人員力覺感知的透明度，主手采用了一種新型的被動重力平衡機構(gòu)，如圖3所示?？赏ㄟ^計算完全平衡自重引起的重力力矩，主要包括肩關(guān)節(jié)和肘關(guān)節(jié)重力補償結(jié)構(gòu)兩部分組成。

1.2 動態(tài)自組織網(wǎng)絡(luò)

在傳統(tǒng)的無限蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)中，需要布置固定的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如基地站的支持等，來進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)和用戶服務(wù)控制。在整個網(wǎng)絡(luò)中需要布置多個設(shè)備來進行網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)管理工作，并且這些設(shè)備的布置極其繁瑣，甚至需要相關(guān)工程師在現(xiàn)場進行調(diào)試以保證網(wǎng)絡(luò)的正常運行，這種方式顯然不符合核事故環(huán)境下對網(wǎng)絡(luò)布置的要求。而近些年新興起的自組網(wǎng)的方式，拋棄了傳統(tǒng)的需要基礎(chǔ)設(shè)施來進行通訊的方式，采用去中心化的方式，利用移動終端的路由轉(zhuǎn)發(fā)功能來進行信息傳輸，使得網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的所有節(jié)點處于平等的地位，相關(guān)節(jié)點可以隨時加入或者離開網(wǎng)絡(luò)，單個節(jié)點的故障并不會對到整個網(wǎng)絡(luò)的性能造成顯著影響。因此，本文的網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)節(jié)采用無線自組網(wǎng)的方式進行，各個節(jié)點通過無線Mesh的方式迅速組成網(wǎng)絡(luò)，及時給信息傳輸構(gòu)建鏈路，如圖5所示。

整個通信網(wǎng)絡(luò)的搭建主要分為信號引入和擴散兩部分。由于當(dāng)事故發(fā)生時，操作人員與事故場地可能并不在同一地點，此時遙操作的距離將十分遠(yuǎn)，單獨的局域網(wǎng)可能無法滿足距離要求，因此可以采用公網(wǎng)/自組網(wǎng)的方式，使得機器人可以接入公網(wǎng)，從而通過公網(wǎng)來完成超遠(yuǎn)距離的信息傳輸。信號引入部分由一臺5G路由器完成，信號通過有線的方式引入到場地附近后，再通過自組網(wǎng)的方式對其進行展開，來實現(xiàn)環(huán)境內(nèi)網(wǎng)絡(luò)全覆蓋。作業(yè)機器人則可以通過車載接收器，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的接入功能。動態(tài)自組織網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)如圖6所示。

AP（access point）選擇UniFi的UAP-ACM，支持2.4 G、5 G雙頻信號，可以根據(jù)需要替換大功率天線，可以直接通過PoE（power over ethernet）對其進行供電，

方便快捷，理論最高速度可達(dá)300 Mbps。因為其Mesh組網(wǎng)的方式，在相同節(jié)點的不同布置方式下可能會組成不同的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，如圖7與圖8所示，分別為相同的節(jié)點在不同放置位置時網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖?？梢钥吹?，相關(guān)節(jié)點根據(jù)其他模塊的信號情況自動選擇最優(yōu)信號進行連接，因為信號質(zhì)量的不同分別組成了鏈?zhǔn)胶途W(wǎng)狀的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

另外，考慮實際核輻射的特殊環(huán)境，需要對節(jié)點進行模塊封裝，本體使用鉛對其進行了保護，防止其受到過多的核輻射導(dǎo)致模

塊電路設(shè)備損壞，如圖9所示。由于事故現(xiàn)場中AP節(jié)點的部署不能通過人工進行，需要采用機器人投放的方式，因此外殼設(shè)計成不倒翁的結(jié)構(gòu)。

2 視覺交互系統(tǒng)下的主手力覺引導(dǎo)算法

2.1 視覺交互系統(tǒng)

在主從遙操作過程中，因為網(wǎng)絡(luò)傳輸速度、圖像編解碼算法等因素的影響，操作者往往不得不采用“動-停-動”的方式來克服指令與反饋信息的時延，這給事故處置過程帶來極大的不便。因此，本文的遙操作系統(tǒng)借助虛擬的從端模型來設(shè)計主端的視覺交互系統(tǒng)，將實時更新的虛擬模型與時延回傳的真實圖像進行疊加，從而使操作人員可根據(jù)預(yù)測顯示結(jié)果來保證指令的高效發(fā)送。同時，虛擬模型也將用于輔助力覺的生成。交互系統(tǒng)疊加流程如圖10所示，

其中VAO（vertex array object）為頂點數(shù)組對象，VBO（vertex buffer object）為頂點緩沖區(qū)對象，STL（stereo lithography file format）為立體光刻文件格式。

2.2 主手力覺引導(dǎo)算法

2.2.1 主手建模

對于主手的運動學(xué)建模，本文采用改進DH（Denavit-Hartenberg）法來進行，可避免閉鏈結(jié)構(gòu)主手在建模時出現(xiàn)坐標(biāo)系重合而引起的歧義問題。各個關(guān)節(jié)設(shè)計坐標(biāo)系結(jié)果如圖11所示，其中底座高87 mm，大臂長350 mm，小臂長300 mm，在此坐標(biāo)系基礎(chǔ)上可以得到改進DH法的最終DH參數(shù)如表2所示。

3 實驗驗證與結(jié)果分析

3.1 遙操作系統(tǒng)實驗平臺搭建

針對第1節(jié)系統(tǒng)方案內(nèi)容建立基于動態(tài)自組網(wǎng)的機器人遙操作系統(tǒng)，布局如圖12所示。其中，從端機器人將根據(jù)不同測試內(nèi)容進行替換，視覺交互系統(tǒng)已集成到主端的軟件界面。

3.2 網(wǎng)絡(luò)性能測試

由于主、從端需要借助動態(tài)自組網(wǎng)進行通訊，同時自組網(wǎng)絡(luò)多跳的原因，處于不同鏈路層的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量也會受到影響，因此，對所組建網(wǎng)絡(luò)的性能進行測試，并根據(jù)測試結(jié)果調(diào)整自組網(wǎng)的結(jié)構(gòu)，保證網(wǎng)絡(luò)性能可用。性能測試主要包括帶寬測試和時延測試，進行網(wǎng)絡(luò)性能測試的主要過程如圖13所示，傳輸協(xié)議為TCP（transmission control protocol）。

按照上述原理搭建相應(yīng)的測試服務(wù)器對自組網(wǎng)的性能進行測試，分為局域網(wǎng)、5G網(wǎng)兩部分，分別測試上傳速率、下載速率、時延信息，局域網(wǎng)內(nèi)的性能測試主要為對AP模塊的組網(wǎng)性能進行測試，5G網(wǎng)絡(luò)部分的性能測試則代表整個系統(tǒng)的性能。按照上述測試方案進行測試后得到的數(shù)據(jù)如表3所示，均通過多次測量求均值的方式來保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

測試時分別采用不同位置、不同組網(wǎng)方式、不同多跳級數(shù)來進行，最遠(yuǎn)距離達(dá)到130 m的距離。通過局域網(wǎng)內(nèi)性能測試數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)每隔65 m進行節(jié)點放置時，每級多跳之間的帶寬衰減約為45%，但是由于無距離時局域網(wǎng)內(nèi)本身就具有174 Mbps的帶寬，在130 m距離布置3個節(jié)點經(jīng)過兩次多跳后仍有55.8 M的帶寬。同時，分析5G網(wǎng)絡(luò)的性能發(fā)現(xiàn)，每級多跳之間帶寬等并未受到太大影響，并無明顯衰減跡象。分析其原因為，此時5G網(wǎng)絡(luò)的最高速率仍在局域網(wǎng)經(jīng)過兩級多跳后的帶寬范圍內(nèi)，因此表現(xiàn)出并未衰減的現(xiàn)象，也說明在此條件下，搭建的公網(wǎng)/自組網(wǎng)的方式主要受到運營商網(wǎng)絡(luò)信號的制約，所搭建的自組網(wǎng)性能可以將運營商公網(wǎng)的性能完全發(fā)揮。

為了進一步檢驗動態(tài)自組網(wǎng)的功能，更好地解決實際應(yīng)用中帶來的不確定因素，本文在輻照中心核環(huán)境下，利用動態(tài)自組網(wǎng)，進行探查機器人的環(huán)境感知與自主導(dǎo)航測試，來驗證網(wǎng)絡(luò)通訊構(gòu)建與數(shù)據(jù)傳輸?shù)男Ч?，并測試了多AP節(jié)點的通訊時延。實驗過程中，將探測機器人作為從端，依靠接收器無線接入到動態(tài)自組網(wǎng)中，使得輻射場外的主端可以實時接收到從端不同位置的回傳信息。測試場地與方案布局如圖14所示。

圖15為從端機器人不同位置與AP節(jié)點的連接情況，可以發(fā)現(xiàn)從端機器人伴隨著移動的進行，實時更新與自組網(wǎng)的橋接點位，機器人位姿信息實時回傳的通訊時延記錄在表4中，如此證明本文設(shè)計的遙操作系統(tǒng)動態(tài)自組網(wǎng)在核環(huán)境下具備良好的通訊性能，時延在30 ms以下。從圖16中可以看到，車載攝像頭借助AP節(jié)點實時回傳圖像，雖然圖像受核輻射影響出現(xiàn)雪花，但視頻圖像仍可以穩(wěn)定傳輸。

3.3 力覺引導(dǎo)下避障抓取實驗

3.3.1 實驗條件與實現(xiàn)

為了驗證本文設(shè)計的機器人遙操作系統(tǒng)的可行性，本節(jié)進行在力覺引導(dǎo)下的機械臂遙操作避障抓取試驗，從端機器人由UR5機械臂和大環(huán)手爪組成，如圖17所示。場景中設(shè)定兩個物體，障礙物為圓柱體，目標(biāo)物為立方體，設(shè)置引力位置增益為20，斥力位置增益為0.2，斥力作用距離閾值為0.2 m。實驗過程中，抓取過程如圖18所示。

3.3.2 實驗結(jié)果與分析

圖19為力覺引導(dǎo)算法生成的具有梯度變化的人工勢場。在整個水平面XY內(nèi)，當(dāng)不在障礙物的斥力作用范圍內(nèi)時，場內(nèi)有一個較弱的引導(dǎo)力引導(dǎo)操作者靠近目標(biāo)物體來進行抓取。而當(dāng)從端末點靠近障礙物時，便會產(chǎn)生一個較大的斥力來反饋給操作者，使操作者感知到此處距離障礙物較近，即將與其發(fā)生碰撞，需要繞行操作。

為了更好地展示避障抓取過程中引導(dǎo)力的變化，我們選取了整個過程中最為代表性的部分，即從端末端運動到（x，y，z）=（0.34，0.34，0.21）時，人為地控制機械臂去靠近障礙物，以此來較為明顯地感受到背向障礙物的斥力。隨后，繼續(xù)按照引導(dǎo)力的作用方向進行運動，最終正確的移動到了目標(biāo)物體前端（x，y，z）=（－0.09，0.65，0.10）。

圖20為上述描述過程的末端移動軌跡，圖21為末端位置和末端引導(dǎo)力在各個方向上的分量。整個過程可以發(fā)現(xiàn)，在初始階段T∈（0，7）s時，目標(biāo)物體位于障礙物后方，并且從端末端當(dāng)前位置高于目標(biāo)物體，因此引導(dǎo)力主要為x以及z軸方向，即Fxgt;Fy，F(xiàn)zgt;Fy。在中期階段T∈（7，14）s，為了驗證斥力場的作用，在運動過程中人為的控制機械臂去沿z軸接近障礙物，在圖21中表現(xiàn)為在8 s時物體的坐標(biāo)變化趨勢明顯發(fā)生了變化，尤其z軸方向。此時x、y、z軸的引導(dǎo)力發(fā)生了明顯變化，分別給出了背向障礙物的引導(dǎo)力，阻止我們繼續(xù)接近障礙物。隨后在14 s時，重新按照引導(dǎo)力的指引操作從端末端運動到目標(biāo)物體附近。當(dāng)接近目標(biāo)物體時，引導(dǎo)力隨著距離變化進行了衰減，在各個方向上的分量均衰減到了接近0的程度，則表示當(dāng)前已距離目標(biāo)物體很近，可以進行抓取。

4 結(jié)束語

本文針對核事故現(xiàn)場的通訊受阻、強輻射、作業(yè)環(huán)境存在未知性等特點，提出并建立了一款基于動態(tài)自組網(wǎng)的遙操作系統(tǒng)。其中，動態(tài)自組織網(wǎng)絡(luò)通過Mesh方式，使得在事故發(fā)生時可以立刻實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的構(gòu)建，在130 m核環(huán)境下通訊時延在30 ms以下，視頻圖像的傳輸也可穩(wěn)定進行。為了進一步克服時延所帶來的影響，提出了一種基于空間梯度的人工勢場力覺引導(dǎo)算法，并將引導(dǎo)力施加到自研主手上，以此輔助操作者及時預(yù)測從端機器人狀態(tài)，提高處置作業(yè)中的臨場感。力覺引導(dǎo)下的避障抓取實驗驗證了算法的可行性和所研制遙操作系統(tǒng)的工程實用性。未來將替換從端機器人為應(yīng)急處置機器人來進行力覺遙操作研究，實現(xiàn)真實事故現(xiàn)場下的遠(yuǎn)程遙操作技術(shù)。

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作者簡介

李 航（1992—），男，博士研究生，主要研究方向為遙操作系統(tǒng)雙邊控制。

侯彥朋（1998—），男，碩士，主要研究方向為遙操作系統(tǒng)通信技術(shù)。

丑武勝（1969—），男，教授，博士，主要研究方向為機電一體化、人機集成與協(xié)同技術(shù)。

孟令達(dá)（1995—），男，博士研究生，主要研究方向為機器人技術(shù)。