移動機械手控制研究進展

摘 要：隨著機械人技術的不斷發展，對移動機械手的控制研究尤為重要。文章從路徑規劃、運動控制兩個方面闡述了近年來對移動機械手控制研究的進展。同時對移動機械手控制研究的發展方向進行了展望。

關鍵詞：移動機械手；路徑規劃；運動控制

前言

移動機械手由一個移動平臺和安裝在其上的一個或若干個機械手組成。對于單獨的移動機器人，只有移動功能；而單獨的機械手，只有操作功能，且其工作空間有限；移動機械手取長補短，同時具有移動功能和操作功能，而且有巨大的工作空間和高度的運動冗余性，可以有效地對機械手末端操作器定位，并進行有效操作。由于理論研究和工程實際的需要，對移動機械手系統控制的研究尤為必要。

對移動機械手的控制研究主要分為兩大類：一類是機械手與移動平臺的路徑規劃；另一類是機械手與移動平臺的運動控制。對于給定的工作任務，首先，需要規劃機械手與移動平臺的路徑，保證機械手與移動平臺只是在一定的合法區域內以一定的合法路徑工作；其次，就是要對機械手與移動平臺的運動進行協調控制。移動機械手涉及機械手與移動平臺兩個子系統，需要考慮運動學和動力學等問題，因此，如何協調控制至關重要。

1 移動機械手的路徑規劃

路徑規劃在移動機械手運動控制中具有非常重要的地位，其直接影響著控制的準確性和靈活性。為使移動機械手能夠快速、平穩、有效的到達指定位置，同時在保證整個移動機械手系統的穩定性和可靠性的前提下，需要按照一定的評價標準對其進行路徑規劃，避免移動機械手位置、速度、加速度發生突變等不良現象。由于移動機械手具有高度的運動冗余性，對于給定的任務，既可以通過機械手或移動平臺獨立運動實現，也可使二者同時運動實現。此外，機械手與移動平臺具有不同的動力學特性，導致移動機械手具有復雜的運動模型，而且存在強動力學耦合，有的移動平臺還受非完整約束。這些都使移動機械手的路徑規劃問題備受關注，下面介紹現有的路徑規劃方法。

移動機械手路徑規劃的重點是協調移動平臺和機械手。參考文獻[1]建立了全方位移動機械手廣義的運動學模型，以Visual C++作為編程語言調用OpenGL來建立路徑規劃的仿真平臺，對路徑規劃進行了三維仿真，使研究者對移動機械手的運動方式有一個感性的認識，并且可以檢驗路徑規劃策略的正確性及合理性，對移動機械手的研究具有指導性意義；參考文獻[2]提出一種分級協調路徑規劃法以及一種動態加權優化策略，對移動機械手的路徑進行離線規劃，在避障的前提下，保證了移動機械手性能指標最優，但計算時間較長，只適用于已知的靜態情況；參考文獻[3]則針對動態情況提出一種動態規劃方法，該方法包含預處理和動態規劃兩個階段，能夠有效的躲避靜態和動態障礙物，并且完成任務；張大朋[4]設計了HEBUT-II型移動機械手視覺系統，采用人工神經網絡技術對路標進行識別，實現對路徑的實時在線規劃；參考文獻[5]則提出了一種基于C空間分解——路標法的路徑規劃算法，將整個C空間分解成兩組低維子空間，分別基于子空間建立路標圖，從而完成整個C空間內路標圖的建立，將路標圖的搜索維數由六維轉化為了三維，降低了路標圖的搜索空間，同時采用自適應變步長法來選取路標節點，根據前兩時刻機械手各關節距障礙物距離的變化情況來決定下一路標點的選擇，也實現了實時在線規劃；參考文獻[6]提出一種將快速搜索隨機樹法與雅可比轉秩控制算法相結合的混合算法，也利用了距目標點工作空間的距離來調整位姿，并選擇性的作為樹的擴充節點，避免了對逆運動學進行求解，利用雅可比轉秩控制算法計算出最優擴充方向，采用二分梯度下降擴充方法來對末端工具的速度加以限制，避免關節速度發生突變；參考文獻[7]在可操作度學說基礎上，運用壁障矩陣來衡量機械手中間關節在執行末端軌跡任務時的形狀變化能力和避障能力，并采用避障操作構型指數，為移動機械手壁障軌跡規劃提供了一種途徑；參考文獻[8]提出了基于貝葉斯決策的元胞自動機局部路徑規劃方法，將元胞蟻群系統得出的狀態先檢驗概率數據，再以貝葉斯決策論求取最小條件風險，用于最優路徑識別，并運用“超級風險”，對局部環境變化的適應性強，可以處理一類環境改變后的局部路徑規劃。

另外，遺傳算法在路徑規劃中有許多優點：具有自學性；不需要確定的轉換規則，而是概率轉換的規則；魯棒性強；并行性高，可同時搜索很多點，可以提高求得全局最優解的概率；參考文獻[9]利用遺傳算法對移動機械手進行了路徑規劃，包括兩點規劃和多點規劃；而董芃梅[10]采用化路徑協調規劃為優化問題的方法，先提出合理的優化準則函數，再采用遺傳算法來解決移動機械手規劃的優化問題。

2 移動機械手的運動控制

關于移動機械手的運動控制問題，文章從以下三個方面進行闡述：子系統與整體；未知的動力學耦合與外界干擾；基于互聯網的運動控制。

2.1 子系統與整體

早期對移動機械手的運動控制是將其視為機械手與移動平臺兩個子系統來實現，沒有考慮完整的動力學模型，而移動機械手具有復雜的非線性動力學特征，研究整個系統更具有實際意義。劉兵[11]建立了機械手和移動平臺的子運動模型，并通過建立移動機械手的動力學模型確立質量、力與加速度以及慣量、力矩與角加速度之間的關系，根據機械手末端執行器和移動平臺的運動情況完成相應關節力矩的計算，使它們能以期望的加速度和速度運動，具有良好的位置精度；參考文獻[12]基于用旋量理論建立了非完整移動機械手的動力學模型，設計了移動平臺子系統的運動控制器；唐智[13]采用“嵌入式系統+現場總線+下位單片機”這種分布式控制系統結構，開發了基于嵌入式和總線技術的智能移動機械手控制系統，采用多主式和主從式相結合的控制，其智能控制層通過安裝在移動機械手上各個關節的總線節點實現對移動機械手的自動化控制，各總線節點對輸入信號進行處理，利用程序對輸出執行機構進行控制，具有高時效性，高控制精度的優點。但其采用移動平臺與機械手分開控制，實際控制較為繁雜；蔣文萍[14]給出了統一的移動機械手整體動力學建模方法；參考文獻[15]將機械手與移動平臺視為一個整體，研究了移動機械手的模糊PID控制方法，通過拉格朗日方程建立移動機械手系統的動力學模型，基于動力學模型進行模糊決策，建立了機械手系統的模糊PID控制模型，但只適用于低速下誤差較大的情況。

2.2 未知的動力學耦合與外界干擾

移動機械手具有時變，強耦合的非線性動力學特征，有的移動平臺還受非完整約束；復雜多變的環境；這些都是實現移動機械手精確有效的運動控制需要考慮的問題。劉兵[11]利用神經網絡在學習、容錯等方面的特點設計了移動機械手控制器，采用基于神經網絡的分層遞階智能控制策略，利用神經網絡技術分別對機械手與移動平臺兩部分的協調運動進行解耦和補償，實現了移動機械手在復雜動態環境下的協調運動。參考文獻[16]提出了一種魯棒軌跡跟蹤控制系統，它能很好的克服模型誤差、外部干擾等未知因素，具有較好的動、靜態性能和很強的魯棒性。馮冬青[17]對于摩擦力、外界干擾及參數不確定的非完整機械手控制問題，通過分別建立機械手、移動平臺、移動機械手的Lyapunov函數，提出了一種由完整機械手與非完整移動平臺組成的移動機械手魯棒跟蹤控制算法，此控制方法能使系統漸進跟蹤給定信號，提高了移動機械手的控制性能。參考文獻[18]利用神經網絡的無窮逼近能力，設計了估計器，對系統結構不確定性進行在線辨識，提出了一種不依賴于神經網絡先驗知識的魯棒軌跡跟蹤控制策略，有效阻止了非模型有界干擾的影響，實現了對全方位移動機械手系統機械手與移動平臺的協調控制。參考文獻[19]基于RBF神經網絡開發了分層智能控制器，控制結構上仿造人的行為方式，也利用神經網絡來辨識和補償機械手與移動平臺之間存在的未知動力學耦合與外界干擾，實現了移動機械手系統部分或完全自主控制。蔣文萍[14]針對移動機械手的非線性特點，提出了T-S模糊控制算法，將復雜的非線性強耦合系統轉化為若干線性問題的組合，利用線性矩陣不等式方法為該系統設計了狀態反饋控制器，該控制器具有良好的控制效果和穩定性。參考文獻[20]則綜合考慮移動機械手的非線性和強耦合特點，設計了PD反饋控制器。參考文獻[12]應用非線性反步控制技術和模糊邏輯系統的通用逼近性，基于Lyapunov穩定性理論設計了不確定非完整移動機械手的動力學魯棒模糊控制器，在一定的假設條件下，控制器不依賴于非完整移動機械手的動力學模型，放松了對斜對稱的要求，且控制器對參數和外界擾動等不確定性因素具有較強了魯棒性和自適應性。

2.3 基于互聯網的運動控制

在互聯網時代里，互聯網使信息交換有很多優點：不受空間限制；交換具有時域性、互動性；使用成本低；信息交換能以多種形式存在；信息儲量大、高效、快。基于互聯網的移動機械手具有廣泛的應用前景。文章從定位導航、目標跟蹤與遠程控制三個方面介紹基于互聯網的移動機械手運動控制。

2.3.1 定位導航

趙君鑫[21]首先針對移動機械手的定位導航，基于模糊控制以及多傳感器融合技術，提出移動機械手的路徑跟蹤和混合定位的方案，利用顏色傳感器配合模糊控制器實現了移動機械手的路徑跟蹤，GPS以及條形碼傳感器的混合使用實現了移動機械手在不同工作環境下的定位；其次，針對移動機械手的遙操作，以WLAN網絡技術為基礎，構建了一個以HEBUT2型移動機械手為被控單元、TCP/IP為傳輸/控制協議、Client/Server（客戶機/服務器）體系結構為網絡通訊平臺的機械人遙操作系統，利用WINSOCK控件實現Client服務器與Server服務器之間的數據通訊，實現了雙向、可靠的數據傳輸。參考文獻[22]為提高全方位移動機械手（ODMM）導航的效率與精度，提出了基于超聲波絕對定位的導航策略，策略包括絕對定位的奔向目標與避障行為，該策略可以實時精確定位，實時調整ODMM的方向與速度；同時，采用單冗信息融合（FSRI）法來提高超聲波的絕對定位精度，并將基于FSRI法的絕對定位應用到ODMM導航上，大大提高了ODMM的導航效率與精度。參考文獻[23]則利用雙目泛傾斜變焦攝像機，實現了移動機械手系統的視覺伺服協調操作，提出了色調、飽和度、亮度顏色模型空間下圖像分割的改進算法，通過閥值更新和外接矩形改善分割結果，提高檢測算法對環境的適應性，計算目標物體的空間坐標，實現其定位測量。

2.3.2 目標跟蹤

李建國[24]針對往復式移動機械手，設計了氣動回路及PLC控制系統的硬件電路，分析了利用旋轉編碼器進行精確位置控制的原理并設計了部分主要程序，確定目標運動的方向，算法簡單實用可行，利于實現對運動目標的快速跟蹤處理。

2.3.3 遠程控制

張傳壘[25]對基于互聯網的移動機械手遠程控制系統進行了深入研究，建立了基于瀏覽器的多層分布式輪式移動機械手遠程控制系統實驗平臺，實現了基于瀏覽器的運動控制和多傳感器的數據接收，并采用Java Applet、JSP和JavaBean技術，通過合理設計服務器端控制網頁和Java程序，實現了移動機械手狀態的圖像監控、直接行為的控制、移動機械手傳感器參數的獲取以及網絡延時的監控。宋振清[26]研究了基于Web Services的移動機械手網絡控制系統，以互聯網為應用環境，采用B/S結構，設計了基于.NET的客戶層、網絡服務層和后端管理系統層的三層架構，結合SQL Service數據庫技術，也開發了一個基于瀏覽器的移動機械手遠程控制系統實驗平臺。參考文獻[27]采用基于XML的Web Services技術，實現了基于Web Services移動機械手遙操作控制系統，使整個應用程序開發技術從以操作系統為中心的應用程序組織模式擴展到以網絡為中心的組織模式，在視野上從本地擴展到了全球，并且簡化了工業自動化的體系結構，增強了網絡控制的功能和效率，提高了遠程控制的整體性與穩定性，真正實現了自動化系統的網絡化、智能化、數字化。參考文獻[28]針對移動機械手控制方式復雜、環境周圍信息獲取能力不足的缺點，采用OTG接口連接搖桿手柄的Android手機和無線視頻傳輸方案，實現對移動機械手的可視化實時控制，以OMAP4430開發板和Android手機為核心，通過響應搖桿水平、豎直方向的移動和手柄按鍵來控制機械手運動，同時借助USB攝像頭拍攝720P視頻，經H264編碼后用無線網卡發送到Android手機，解碼后顯示在控制界面上，與人際交互友好、控制簡單、多核間負載平衡、無線視頻服務實時性強。

3 結束語

近年來，移動機械手的控制研究在理論與實際中取得了一定的成果。隨著科技的發展，移動機械手將廣泛應用于各個領域。控制簡單，操作靈活方便將是其未來研究的重點和發展方向。

對于控制器的設計，需要考慮移動機械手系統的未知動力學耦合與、復雜未知環境、未知外界干擾、避障等因素，以提高其自適應能力；對于處理方法，使用智能控制方法操作更為便捷；另外，基于網絡技術的控制將占主導地位。

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作者簡介：劉應軍（1995，7-），男，貴州省銅仁松桃人，南寧市西鄉塘區廣西大學機械設計制造及其自動化專業，本科生。