全方位移動機器人研究綜述

賈 茜，汪木蘭，劉樹青，朱 鋼

（南京工程學院，南京 211167）

0 引言

隨著社會生活的進步和機器人技術的發展，移動機器人正代替人類在不同領域發揮越來越重要的作用。作為人類運動功能的延伸和擴展，移動機器人能夠前往人們無法到達的區域如太空、火山、雷區，完成高危險性的勘探、排雷等任務。為了減輕工作強度，將人們從單調枯燥的工作中解放出來，移動機器人在工業、農業、醫療等領域從事搬運、采摘、護理等工作。移動機器人已經越來越多的融入到人們的生產生活之中。

根據移動特性的不同，分為非全方位和全方位移動機器人兩種。其中全方位移動機器人能夠實現平面內前后、左右和自轉，具有機動靈活的運動特性，非常適合工作在空間狹窄有限，對機器人機動性要求高的場合。本文回顧了國內外全方位移動機器人研究的歷史及取得的成果, 分析探討了全方位移動機器人的關鍵技術，并對全方位機器人的發展趨勢進行了展望。

1 全方位移動機器人研究進展及現狀

全方位移動機器人是一種滿足完整約束條件，并具有平面內三個自由度的機器人。與普通輪式移動機器人相比，全方位移動機器人可以在保持車體姿態不變的情況下，從當前位置向工作平面上的任意位置和方向運動。它能夠通過狹窄的通道、直角彎道，能夠在需要精確定位和高精度軌跡跟蹤的場合進行自身位姿的細微調整。此外，全方位移動機器人擺脫了轉彎半徑的限制，能夠實現零曲率半徑運動。卓越的運動性能使得全方位移動機器人受到國內外眾多高校及研究機構的關注，并進行了全面而深入的研究。

圖1 CMU研發的Uranus機器人

Mecanum輪式機器人是研究較早、技術較成熟的一種全方位移動機器人，最早由瑞典Mecanum公司的工程師Ilon于1973年提出。1980年美國海軍購買了該專利并進行軍事應用開發。1986年卡耐基梅隆大學（CMU）機器人研究所與美國海軍合作開發了一款全方位移動機器人Uranus（如圖1所示），并進行了初步的運動學建模、控制系統設計以及車輪打滑檢測等方面的研究[1]。1996年專利失效后，美國及世界眾多大學、研究機構和公司對Mecanum輪式機器人進行了全方位、深層次的研究。新西蘭梅西大學Olaf Diegel對Mecanum輪式機器人沿不同方向的運動效率進行了分析和比較，并提出了一種通過改變輥子方向降低能量損耗，提高運動效率的新型車輪結構[2]。Jorge[3]比較了傳統車輪與Mecanum輪的區別，用旋量方法給出了四輪結構機器人的運動學方程和三輪結構的動力學方程。Kang[4]設計了一種配備了機械手臂和叉車式升降機的Mecanum輪式全向輪椅，可以幫助殘疾人在工廠中從事貨物搬運的工作。

由萬向輪系構成的機器人是另外一種研究、應用較廣泛的全方位移動機器人。斯坦福大學機器人實驗室在2000年，設計開發了Nomadic XR4000機器人，該機器人的移動機構由四個萬向輪構成，可作為移動平臺搭載PUMA560機械手臂[5]。由于采用普通充氣輪胎，這種機器人運行平穩，不會在縱向方向產生振動，同時明顯減少了打滑現象的發生。

針對絕大多數全方位機器人只能在光滑、平整的路面上運動的局限，麻省理工學院研發了一款采用分離式偏心輪系的機器人，如圖2所示。該機器人的移動機構采用呈90°分布的四組分離式偏心輪模塊，每個模塊由一對車輪、車輪連接軸及偏置鏈節構成。每個車輪由一個電機獨立驅動，通過控制器協調八個電機的轉速和轉向。獨特的分離式偏心車輪及旋轉軸設計減輕了機器人對路面的壓力，可以用于不平整的、非結構空間和地形的全方位運動[6]。

圖2 MIT設計的全方位移動機器人

國內全方位移動機器人的研究雖然起步較晚，但近年來發展迅速并取得了一些重要的研究成果。哈爾濱工業大學機器人研究所將Mecanum輪式全方位移動機構應用于爬壁機器人，使其能夠沿豎直交錯的焊縫行走并對焊縫缺陷進行檢查[7]。中科院自動化研究所設計研制了一種全方位移動機械手系統，并針對系統動力學特性完全未知且存在外部干擾的情況，設計了魯棒軌跡跟蹤控制器[8]。中科院沈陽自動化研究所研制了利用電磁導航的全方位自動引導車（AGV），用于汽車總裝生產線的裝配、自動立體倉庫的運輸等場合[9]。東南大學設計開發的Mecanum輪式全方位移動機器人采用視覺導航，能夠實現路標識別、復雜路徑選擇和跟蹤控制等功能，應用于飛機大型零件在車間的周轉運輸[10]。

2 全方位移動機器人關鍵技術

全方位移動機器人除了能夠進行全向運動，同時還具有任務分析、路徑規劃、路徑跟蹤、信息感知等類似人類行為的人工智能。此類機器人的研究涉及機械、電子、控制、傳感器等技術，但主要集中在全方位移動技術、運動控制、路徑規劃等若干關鍵技術的研究與突破。

2.1 全方位移動技術

全方位移動機器人靈活運動的關鍵在其輪系及移動機構。最早的全方位輪由J.Graibowiecki于1919年提出，隨后發展出有轉向機構和無轉向機構兩類全方位系統。具有轉向機構的全方位系統是在普通輪系的基礎上增加一套轉向裝置，控制車輪輪轂平面的趨向和運動方向，如萬向輪系等。沒有轉向機構的全方位系統通過車輪結構的特殊設計以及輪系的速度配合，實現平面內三自由度的運動，典型的全方位輪包括：Mecanum輪、球輪和正交輪等，如圖3所示。

圖3 典型的全方位輪

Mecanum輪是目前應用最廣泛，技術最成熟的一種全方位輪，由輪轂和安裝在輪轂外緣上的一組鼓形輥子組成。輥子與車輪軸線成一定角度，它繞車輪軸線旋轉的同時也能繞自身軸線轉動。為了保證運動的平滑性，輥子的形狀要保證車輪的側視圖為圓形。三個或三個以上的Mecanum輪通過轉速和轉向的配合可以實現全方位運動。然而，由于輥子之間存在間隙，使得車輪轉動過程中與地面的接觸點不斷變化，會造成車體的振動和打滑，影響機器人的運動精度。

球輪[11]由滾動球體、支撐輥子和驅動輥子組成。球輪的驅動力來自驅動輥子和球體的摩擦力，而摩擦力又與載荷以及路面情況有關，因此球輪的驅動力和速度都受到較大限制而且容易發生打滑現象。

正交輪[12]由兩個半徑相等且切去球冠的球形輪子組成。每個球形輪子通過一個垂直于切面且通過球心的支撐軸固定在一個框架上，兩個支撐軸相互垂直因此稱為正交輪。在輪子的交替運動過程中，由于兩個輪子同時接觸地面的時間很短，每個輪子承受的壓力變化很大，因此會影響與地面的摩擦力，進而影響輪子的速度和整體的運動精度。

綜上所述，具有轉向機構的全方位系統的車輪結構簡單但轉向機構結構復雜，運行平穩、負載能力強，但曲線軌跡行走能力較差。沒有換向機構的全方位系統運動靈活，控制相對簡單，但車輪結構復雜且設計加工要求較高，行走效率較低。

2.2 運動控制

全方位移動機器人尤其是采用全方位輪的機器人，其車輪結構、運動機理及受力情況復雜，如何實現精確而有效的運動控制一直是研究的熱點和難點問題。

2.2.1 運動學和動力學建模

運動學和動力學模型是全方位移動機器人運動控制的基礎，也是機器人控制器設計的前提和保障。機器人動力學建模常用的分析方法包括：拉格朗日、牛頓－歐拉法、虛功原理法、凱恩法以及旋量法等。其中，前兩種方法應用較廣泛，而旋量法是近幾年研究較多的一種方法，尤其在機器人領域取得了重要的研究成果。

當前，全方位移動機器人的運動控制方法多從運動學模型出發，較少考慮其動力學特性，因此這類方法控制簡單，能實現基本的全方位運動，但控制精度往往不高。相反的，基于動力學模型的控制方法更能真實地反映機器人的運動規律，但由于摩擦力、質量和轉動慣量等不確定性因素的存在，為系統的控制帶來了很大困難。

2.2.2 導航與路徑規劃

導航是實現機器人智能化的重要核心技術。所謂導航是指移動機器人通過傳感器感知環境信息和自身狀態，實現面向目標的自主運動。移動機器人主要的導航方式包括電磁導航、光反射導航、GPS導航、慣性導航、視覺導航等。其中，視覺導航通過安裝在機器人上的攝像機拍攝周圍環境的圖像，利用圖像處理技術提取有效信息并對機器人運動進行引導。視覺導航具有信號探測范圍寬，獲取信息完整等特點，是未來移動機器人導航的一個主要發展方向。其中全向視覺具有360°的水平視角，能夠獲取機器人周圍的全景信息，尤其適合全方位移動機器人的導航。

路徑規劃是機器人導航研究的一個重要環節和課題，是指移動機器人按照某一性能指標搜索一條從起始狀態到達目標狀態的最優或次優路徑[13]。根據環境信息的掌握程度，路徑規劃分為環境信息完全已知的全局路徑規劃和環境信息完全未知或部分未知的局部路徑規劃。全局路徑規劃包括環境建模和路徑搜索兩個子問題。其中環境建模的主要方法有：可視圖法、柵格法、拓撲法等。路徑搜索算法包括Dijkstra算法、A*算法等。局部路徑規劃是近年來研究的重點，常見的方法有：遺傳算法、模糊邏輯法、神經網絡法、蟻群算法、人工勢場法等。根據劃分依據的不同，路徑規劃方法還可以分為動態路徑規劃和靜態路徑規劃；精確式和啟發式路徑規劃；基于模型的路徑規劃和基于傳感器的路徑規劃等多種。

2.2.3 路徑跟蹤控制

路徑跟蹤是移動機器人運動控制的核心問題之一，是指在得到全局或局部路徑規劃的軌跡后，如何使機器人按照規劃好的路徑運動的問題。路徑跟蹤常用的方法包括：經典PID控制、自適應控制、滑模控制、回退法、神經網絡法、模糊控制等。其中PID算法控制簡單，穩定性好，但需要建立控制對象的精確模型。神經網絡法可以克服系統的不確定性和未建模的未知擾動，但若采用多層前向神經網絡，其控制算法較復雜，在線學習時間較長[14]。模糊控制算法不需要精確的數學模型，能較好的實現從輸入到輸出的非線性映射，但模糊規則難以面面俱到，且缺乏泛化能力。

全方位移動機器人是典型的多輸入多輸出的非線性系統，而且比普通輪式移動機器人多一個自由度，因此控制難度較大。此外，無轉向機構的全方位移動機器人由于車輪結構的原因，運動過程存在打滑現象，必然影響機器人的跟蹤精度。因此，如何消除或補償車輪打滑的影響，提高路徑跟蹤精度，是全方位移動機器人運動控制研究的重要內容之一。

2.3 多傳感器信息融合

多傳感器信息融合是指對多個傳感器所獲得的信息進行綜合處理，消除信息之間可能存在的冗余和矛盾，降低不確定性，以形成對系統環境相對完整一致的理解[15]。移動機器人多傳感器信息融合技術的研究始于20世紀80年代，目前常用的方法有：貝葉斯估計、卡爾曼濾波、加權平均法、D-S證據理論推理、模糊推理法和神經網絡法等。移動機器人研究中，多傳感器信息融合技術常用于目標識別、環境地圖創建以及機器人定位等問題。

3 結束語

目前，全方位移動機器人的研究主要集中于全方位移動機構設計、機器人運動控制以及信息處理方面。隨著機器人智能化水平的提高和研究的不斷深入，未來全方位移動機器人發展趨勢主要表現為以下三個方向。高度為62.5%，車輛行走路程為2.87倍，車輛運行時間為70.73%。由此可以得出結論，雙向穿梭板密集倉儲系統與傳統的巷道堆垛機倉儲系統相比，具有倉儲密度高、作業效率高、節約土地、減少成本等優點，而且由于降低了倉庫的高度，也增加了倉儲作業的安全性和可靠性。

[1]陳震天.密集式倉儲系統建設與應用[J].物流技術與應用,2013,(2)

[2]Minde Shen, Peng Zhang, lanqiang Cong, Chengmin Gao.An intensive automatic warehousing system based on two-way shuttle plate[A].Proceedings 2014 International Conference on Industrial Engineering and Information Technology,May 16-18,2014[C].Tianjin,China.P.120-124.

[3]朱小蓉.基于Flexsim的倉儲作業系統仿真及優化[J].物流技術,2012,(3)

[4]陳子俠,龔劍虹.物流仿真軟件的應用現狀與發展[J].浙江工商大學學報,2007,(4).