移動(dòng)機(jī)器人的智能循跡控制系統(tǒng)研究

吳健 任海東 雷志強(qiáng)

【摘要】移動(dòng)機(jī)器人平臺主要用于搭載各類光電設(shè)備、靶標(biāo)設(shè)備、機(jī)械手臂等任務(wù)載荷，并且按照設(shè)定的路徑軌跡完成軍警偵察、訓(xùn)練任務(wù)，移動(dòng)機(jī)器人平臺的運(yùn)動(dòng)控制可根據(jù)應(yīng)用環(huán)境選擇采用GPS、圖像、超聲、雷達(dá)等多傳感器組合，完成平臺的室內(nèi)外的運(yùn)動(dòng)的導(dǎo)航控制。該采用CCD攝像頭作為循跡傳感器，通過兩路CCD攝像頭計(jì)算的車輛方向及位置偏差，通過循跡控制算法計(jì)算出控制量，控制車輛平臺的兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪進(jìn)行車輛的位置。測試結(jié)果表明無軌車輛平臺能夠很好的跟蹤設(shè)定路徑行駛，具有較高的控制精度及穩(wěn)定性。

【關(guān)鍵詞】移動(dòng)機(jī)器人平臺;曲線循跡控制;圖像識別

Research of control system for Unmanned Target Vehicle

Wu Jian，Ren Haidong，Lei Zhiqiang

（Nanjing Research Institute on Simulation Technology，Nanjing 210016，China）

Abstract：Unmanned target vehicle platform is used to carry kinds of devices，such as optical devices、target device、mechanical paw，and can run in route for different missions.Multiple sensors，such as GPS、CCD sensors、supersonic sensors、and radar etc，are installed for the Unmanned vehicle platform navigation and controlling in indoor or outdoor applications.CCD cameras is used as the route cruiser sensors in the design，the direction and the position error is calculated through two CCD camera，the control value could be calculated by the route cruiser control law and used to adjust the position error.The test result show that the unmanned target vehicle platform has good control accuracy and stability in route cruising and velocity controlling.

Key Words：Unmanned Vehicle Platform;Automatic Tracking;Imagine Recognition

引言

移動(dòng)機(jī)器人平臺主要利用車載傳感器來感知車輛的位置、方向、速度等信息，并且根據(jù)所感知的信息控制車輛的方向、速度，從而使車輛能夠按照預(yù)先設(shè)定路徑可靠的行駛或運(yùn)動(dòng)。

移動(dòng)機(jī)器人智能循跡控制系統(tǒng)要求主要包括：

（1）軌跡控制要求需滿足直線、曲線高精度循跡要求;

（2）速度控制要求需滿足速度閉環(huán)控制要求，實(shí)現(xiàn)定速、變速控制;

（3）協(xié)同控制要求需滿足多移動(dòng)機(jī)器人的協(xié)同控制與編隊(duì)運(yùn)動(dòng)。

本文根據(jù)警用訓(xùn)練裝備需求設(shè)計(jì)的履帶式移動(dòng)車輛，通過兩路CCD導(dǎo)航采集計(jì)算車輛的位置和行駛方向，通過航跡跟蹤算法和雙輪差速控制，實(shí)施調(diào)節(jié)車輛的行駛方向和位置，通過速度閉環(huán)控制實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的調(diào)速控制;通過無線組網(wǎng)通信控制，可實(shí)現(xiàn)多輛機(jī)器人可在預(yù)設(shè)路徑上完成各類協(xié)同智能運(yùn)動(dòng)任務(wù)。

1.機(jī)器人平臺系統(tǒng)設(shè)計(jì)

移動(dòng)機(jī)器人平臺主要由履帶式車體、電機(jī)控制模塊、傳感器模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、通信模塊、電源模塊、照明模塊、以及搭載任務(wù)設(shè)備等系統(tǒng)組成，系統(tǒng)組成如圖1所示。

圖1 移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)組成圖

1.1 傳感器設(shè)計(jì)選型

圖2 攝像頭安裝與視場角

機(jī)器人主要通過車載CCD傳感器實(shí)時(shí)測量車輛與預(yù)定路徑的航向偏差與側(cè)向偏差，由于CCD圖像采集易受環(huán)境光影響，本系統(tǒng)中傳感器的安裝方式主要采用傳感器內(nèi)置結(jié)合主動(dòng)光照明的方式;由于安裝位置限制，傳感器離地面的距離較近（一般為5～10cm），考慮到CCD攝像頭的可視角度，采用廣角鏡頭的方式，將CCD的可視角控制在120度，在10CM的安裝高度，可視寬度范圍約為35CM，滿足移動(dòng)機(jī)器人的視覺檢測要求。

同時(shí)考慮到對軍警訓(xùn)練系統(tǒng)對循跡路面信息的要求可選擇采用普通光源或特殊光譜光源，結(jié)合CCD攝像頭上安裝的濾鏡，可實(shí)現(xiàn)在特殊地面背景下的視覺導(dǎo)航要求。

1.2 驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

移動(dòng)機(jī)器人選用兩個(gè)24V/150W直流有刷電機(jī)作為履帶的驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)，驅(qū)動(dòng)模塊采用的H全橋驅(qū)動(dòng)模塊，每路電機(jī)采用一片驅(qū)動(dòng)模塊控制;直流電機(jī)通過加裝光電編碼器，電機(jī)的轉(zhuǎn)速信息通過控制器采集，并傳輸給運(yùn)動(dòng)控制模塊。

圖3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)與控制結(jié)構(gòu)

1.3 測控通信設(shè)計(jì)

移動(dòng)機(jī)器人的控制系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)通信的方式，每臺移動(dòng)機(jī)器人通過WIFI連接用戶控制中心;控制中心通過點(diǎn)對多點(diǎn)的集總控制方式，通過下發(fā)指令的方式控制各移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)和任務(wù)設(shè)備;移動(dòng)機(jī)器人通過WIFI網(wǎng)絡(luò)上傳機(jī)器人運(yùn)動(dòng)信息和任務(wù)設(shè)備信息。

圖4 基于wifi環(huán)境局域網(wǎng)通信控制

2.循跡控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

移動(dòng)機(jī)器人的循跡控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要包括軌跡圖像采集和識別、循跡控制算法設(shè)計(jì)、差速驅(qū)動(dòng)控制設(shè)計(jì)等方面。

2.1 軌跡圖像采集算法

（1）移動(dòng)機(jī)器人航向和側(cè)偏的測量

機(jī)器人的前部和后部分別安裝有CCD攝像頭，地面的軌跡線采用黑底白線的方式，在主動(dòng)光照明的情況下，通過設(shè)定合理的閾值和自適應(yīng)曝光條件下，兩個(gè)攝像頭通過定時(shí)20ms采集地面軌跡信息。通過對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化處理、動(dòng)態(tài)閾值計(jì)算、中心線提取等算法等計(jì)算，中心線提取算法除通常采用的閾值檢測白線邊沿算法外，還采用固定寬度像素峰值檢測的算法對整個(gè)采樣值進(jìn)行循環(huán)計(jì)算得出中心線位置，這種算法可避免由于采樣點(diǎn)的噪聲引起的邊緣誤檢測，甚至在不濾波的基礎(chǔ)上直接進(jìn)行中心線提取。

圖5 移動(dòng)機(jī)器人航向偏差角和側(cè)偏距計(jì)算

通過前后攝像頭中心線提取，可計(jì)算機(jī)器人航向偏差角α和橫向偏距d。

2.2 循跡控制算法設(shè)計(jì)

考慮到移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度范圍為1m/s ～5m/s的范圍，結(jié)合國內(nèi)外循跡控制策略研究方法，在低速且伴有大轉(zhuǎn)角的場合選用基于預(yù)瞄點(diǎn)軌跡控制算法或補(bǔ)償跟蹤控制算法，具有控制系統(tǒng)魯棒性好、轉(zhuǎn)向超調(diào)小、穩(wěn)態(tài)精度良好等特點(diǎn)。

（1）基于預(yù)瞄點(diǎn)的車輛轉(zhuǎn)向幾何學(xué)橫向控制算法

主要利用移動(dòng)機(jī)器人當(dāng)前位置與預(yù)瞄點(diǎn)處軌跡之間的關(guān)系計(jì)算橫向控制量的方法，該方法通過測量預(yù)瞄點(diǎn)處橫向循跡誤差Ep，如圖6所示，由圖可知預(yù)瞄點(diǎn)（gx，gy）處的路徑曲率半徑R與預(yù)瞄距離Ld、角α的關(guān)系為：

此時(shí)期望的機(jī)器人轉(zhuǎn)向控制量為：

通過上述兩式可得：

圖6 預(yù)瞄點(diǎn)循跡控制算法

其中：

預(yù)瞄點(diǎn)距離Ld大小與車速相關(guān)，假設(shè)：Ld=k*v（k：比例系數(shù)）

可得機(jī)器人橫向控制量：

（2）基于補(bǔ)償跟蹤控制的車輛轉(zhuǎn)向幾何學(xué)橫向控制算法

主要利用車輛當(dāng)前航向角與期望航向角之間的偏差，以及車輛當(dāng)前位置與跟蹤軌跡之間的偏離量計(jì)算車輛橫向循跡控制量的方法。

圖7 補(bǔ)償跟蹤控制循跡算法

機(jī)器人當(dāng)前航向角為θ，期望軌跡航向角為θp，則θe=θ-θp;通過車輛橫向位置偏差與速度的關(guān)系，再將橫向偏差換算至航向控制量，可得機(jī)器人橫向控制量：

（3）移動(dòng)機(jī)器人速度控制算法

移動(dòng)機(jī)器人的速度控制算法主要采用PID控制算法實(shí)現(xiàn)，機(jī)器人可接收來自上位機(jī)的循跡指令中的速度指令，指令中的速度信息作為給定速度，同時(shí)采集電機(jī)的速度信息作為反饋速度，通過設(shè)定合理的比例系數(shù)和積分系數(shù)計(jì)算控制量，同時(shí)引入機(jī)器人的加速度信息作為系統(tǒng)的阻尼，使系統(tǒng)具有較好的速度調(diào)節(jié)特性。

由于機(jī)器人的轉(zhuǎn)向控制量為量驅(qū)動(dòng)輪的速度差，最終機(jī)器人驅(qū)動(dòng)輪的控制量速度等于速度控制量疊加大小相等、方向相反（正負(fù)）的差速控制量，采用此種方式計(jì)算簡單，轉(zhuǎn)向控制量對機(jī)器人的縱向速度控制性能影響不大。

3.循跡控制精度與分析

通過實(shí)驗(yàn)分析，預(yù)瞄點(diǎn)的車輛轉(zhuǎn)向控制在同一車速下橫向循跡誤差隨調(diào)整系數(shù)k的增大而增大;對于同一調(diào)整系數(shù)，隨著車速的提高，循跡誤差也越來越大。預(yù)瞄距離越短，對應(yīng)的循跡精度越高，預(yù)瞄距離越長，循跡的收斂速度變慢，基于預(yù)瞄點(diǎn)的循跡控制算法對道路的瞬態(tài)曲率變化較非預(yù)瞄算法的魯棒性要強(qiáng)。補(bǔ)償跟蹤控制軌跡跟蹤算法的精度在同一曲率道路情況下，隨著速度的提高增大而降低;隨著系數(shù)k的增大而提高，非預(yù)瞄循跡算法適合低速循跡應(yīng)用場合。

移動(dòng)機(jī)器人分別采用本文所述兩種算法在同一設(shè)定的循跡進(jìn)行了循跡實(shí)驗(yàn)速度為1m/s，3m/s，5m/s，等多個(gè)速度下實(shí)驗(yàn)，航跡控制精度可達(dá)到±2cm（車身寬度為50cm），直線段速度跟蹤精度為±0.1m/s.存在不足主要在設(shè)計(jì)的驅(qū)動(dòng)控制未能達(dá)到驅(qū)動(dòng)速度要求，未能在更寬的速度范圍內(nèi)測試控制系統(tǒng)性能。

4.結(jié)語

本文主要根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人對曲線循跡需求，對傳感器選型安裝、電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制、系統(tǒng)通信控制、循跡算法等進(jìn)行了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。針對室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人循跡需求，分析了基于預(yù)瞄點(diǎn)的循跡控制算法和基于補(bǔ)償跟蹤控制的循跡算法進(jìn)行了計(jì)算分析，并在實(shí)物樣機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，對不同的循跡控制算法的橫向循跡控制精度和速度控制精度進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)論顯示在低速循跡情況下，兩種控制算法均具有較好的控制性能。

同時(shí)針對于此類機(jī)器人的室外應(yīng)用環(huán)境，上述兩種循跡控制算法同樣可應(yīng)用于采用基于GPS和視覺導(dǎo)航的方式移動(dòng)機(jī)器人或機(jī)器人系統(tǒng)中。

參考文獻(xiàn)

[1]Jeffrey S.Wit.Vector Pursuit Path Tracking for Autonomous Ground Vehicles[D].Florida：University of Florida，2010：13-19.

[2]Sebastian Thrun，Mike Montemerlo，et al.Stanley：The Robot that Won the DARPA Grand Challenge[J].Journal of Field Robotics，2006，23（9）：661-692.

[3]Tu Kuo-Yang.A Linear Optimal Tracker Designed for Omnidirectional Vehicle Dynamics Linearized Based on Kinematic Equations[J].Robotica，2010：1-11.

[4]陳無畏，李進(jìn)，王檀彬.視覺導(dǎo)航智能汽車的路徑跟蹤預(yù)瞄控制[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2008，44（10）：277-282.

[5]管欣，崔文鋒，賈鑫.車輛縱向速度分相控制[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2013，43（2）：273-277.

[6]李以農(nóng)，盧少波，鄭玲，楊柳.汽車彎道變速行駛時(shí)的縱橫向耦合控制研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2007，19（23）：5524-5528.

[7]祖莉，王華坤，范元?jiǎng)祝瑧敉庑⌒椭悄芤苿?dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤控制[J].南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，27（l）：56-59.

[8]李以農(nóng)，盧少波，鄭玲，楊柳.汽車彎道變速行駛時(shí)的縱橫向耦合控制研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2007，19（23）：5524-5528.

[9]李慶中，顧偉康，葉秀清等.移動(dòng)機(jī)器人路徑跟蹤的智能預(yù)瞄控制方法研究[J].機(jī)器人，2002，24（3）：252-255.

[10]劉富強(qiáng)，田敏，胡振程.智能汽車中基于視覺的道路檢測與跟蹤算法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，35：1535-1537.

作者簡介：吳健（1979—），男，南京模擬技術(shù)研究所工程師。