非結構環境下機械臂各關節自動控制系統設計

張苑農++張小鳳

摘 要： 為了使機械臂給工業企業帶來更多利益，以智能化、低成本、小質量和高安全性能為目的，設計非結構環境下機械臂各關節自動控制系統。依據系統性能設計標準，為機械臂的肩膀、手肘和手腕處分別分配2DOF的自由度，給出機械臂D?H參數，并為各關節設計合適的電機來實現機械臂運動。在系統的FPGA中寫入控制算法，使用主控芯片對不同關節處FPGA的控制算法進行融合，確定機械臂運動方案并下達控制指令，通過構造2.5D環境地圖感知非結構環境，完善控制指令。從實驗結果中可以看出所設計系統的關節軌跡優化能力強。

關鍵詞： 非結構環境； 機械臂； 關節； 自動控制； 系統設計

中圖分類號： TN02?34； TP241 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）11?0172?04

Design of mechanical arm′s each joint automatic control

system under unstructured environment

ZHANG Yuannong， ZHANG Xiaofeng

（Beijing Institute of Technology （Zhuhai）， Zhuhai 519088， China）

Abstract： In order to make the mechanical arm bring more benefits to industrial enterprises， a mechanical arm′s each joint automatic control system under unstructured environment was designed to realize the intelligent， low?cost， high?quality and high?safety purpose. According to the design criterion of system performance， the two degree of freedom （2DOF） is allocated for the shoulder， elbow and wrist of the mechanical arm respectively， the D?H parameters of the mechanical arm are given， and the appropriate motor is designed for each joint to realize the mechanical arm movements. The control algorithms are written in FPGA of the system. The master control chip is used to integrate the different joints′ control algorithms in FPGA to determine the movement scheme of mechanical arm and give the control instructions. The 2.5D environment map is constructed to perceive the unstructured environment， and perfect the control instructions. The experimental results show that the system has strong optimization ability of joint trajectory.

Keywords： unstructured environment； mechanical arm； joint； automatic control； system design

20世紀50年代，人口老齡化時代來臨，加劇了生產企業招工難、用工成本大的問題，機器的利用率隨之提高。一些企業在工業生產中使用機械臂代替人類雙手，其特點是加工精度高且速度快，適用于切割、零件安置等簡單、任務量小、重復度高的生產活動[1]。目前，機械臂的載重偏低，主要應用于結構化環境中，雖然也有在非結構化環境下進行生產的案例，但往往受限于機械臂各關節的靈活性不足，無法精準完成生產任務。

非結構化環境的地形復雜，包括平地、斜坡、臺階、溝壑等，要求機械臂各關節能夠對變化中的地形進行快速感應，并立即選定關節運動位移和角度，智能化是機械臂的控制重點，還要考慮到低成本、小質量和高安全性能等因素，更加大了設計難度[2]。過去設計出的一些非結構環境下機械臂各關節自動控制系統，如文獻[3]和文獻[4]設計的基于 7R的仿人機械臂逆運動學優化系統和基于隨機激勵的機械臂關節控制系統，都沒能同時兼顧以上幾點設計要求，關節軌跡優化能力也需要進一步提高。為了響應生產企業需求，在非結構環境下機械臂各關節自動控制系統的設計過程中充分衡量各項設計要求，通過分析非結構環境特點提出環境感知方法，增強系統對關節軌跡的優化能力。

1 非結構環境下機械臂各關節自動控制系統設計

1.1 系統整體設計

通過衡量智能化、低成本、小質量和高安全性能的設計要求，設計一種具有高度信息集成性能、高速感知和高速反應的非結構環境下機械臂各關節自動控制系統，所設計系統的質量小，可輕松安置在工業加工設備上，并可進行人與系統的有效溝通，表1為系統性能設計標準。

表1 系統性能設計標準

[性能類型 標準值 質量 小于5 kg 自由度 大于6DOF 整體長度 小于0.65 m 整體最大速度 大于3.0 m/s 最大負載 3 kg 定位誤差絕對值 小于2 mm ]

一般6DOF的自由度便能夠完成機械臂在非結構環境下的正常加工[5]，此時在機械臂各關節自動控制下的定位誤差絕對值也滿足表1制定的標準，圖1為系統自由度劃分區間示意圖。機械臂肩膀處、手肘處以及手腕處都分別被劃分了2DOF的自由度，肩膀負責進行上手臂（包括肩膀和手肘兩個重要關節）的角度控制和直線升降控制，手肘負責進行手肘回環控制以及手臂前端的角度控制，手腕負責進行手腕的扇動控制和直線升降控制[6]。以機械臂的肩膀為圓心，以手臂長為半徑作圓，得到非結構環境下機械臂各關節自動控制系統控制機械臂運動的范圍。

圖1 系統自由度劃分區間示意圖

圖1中的表示各關節的運動情況，表2為機械臂在D?H矩陣中的參數統計表，D?H矩陣是一種使用4×4的齊次變換矩陣來表示機械臂相鄰關節位置關系的矩陣[7]，從表2中可以準確看出機械臂各關節在所設計系統控制下的運動角范圍和極限運動距離。

非結構環境下機械臂各關節自動控制系統為分布式結構，控制算法的容納元件是現場可編程門陣列（Field?Programmable Gate Array，FPGA），此外，FPGA還負責進行機械臂各關節傳感器中數據的采集、處理和系統電流控制[8]。機械臂的上手臂和手腕關節因運動形態有所不同，需要安裝不同的電流傳感器來感應非結構環境，因此安裝于上手臂和手腕關節的FPGA類型也不同，便于準確分辨關節感應信息。FPGA所用的控制線為PCI總線，PCI總線的另一端與主控芯片相連。主控芯片的作用是分析關節感應信息，通過融合不同FPGA中的控制算法，確定出機械臂的運動方案并下達控制指令。

表2 機械臂D?H參數統計表

[運動情況 運動角范圍 /（°） 極限運動距離 /m [-80，140] 0 [-140，20] 0 [-50，105] 0.3 [-95，125] 0 [-90，90] 0.35 [-65，65] 0 ]

為提供給各關節足夠大的輸出力矩，系統使用無刷電機以及諧波減速器共同輸出力矩。手腕處的負載雖小，但需要支撐機械臂的整體長度，因而使用差動機構合成力矩。為縮減設計成本，系統只在肩膀和手肘處安置力傳感器。

1.2 主控芯片設計

在主控芯片中設計機械臂運動方案時，使用標準地址結構能夠減少設計成本。FPGA的32位嵌入式處理器提供C語言編程，提高控制算法的兼容性與智能化。嵌入式處理器與標準地址結構在可編程片上系統中進行集成，構造底層地址文件與主控芯片的連接程序[9]，連接線使用RS 644總線。主控芯片與外部功能設備的連接也使用RS 644總線，便于FPGA采集機械臂各關節的運行狀態。

圖2為系統控制框圖，雖然主控芯片與FPGA已通過PCI總線實現了連接，但考慮到定位誤差限制，系統只利用PCI總線進行控制算法的傳輸，對于數據精度要求高的各類傳感器信息仍需通過標準地址結構進行集成后再進行主控芯片與FPGA的交互。按照功能結構來分，圖2中左側為控制板，右側為驅動板，為減輕系統質量，控制板和功能板需要分開設計。由于機械臂各關節傳感器與控制板的距離存在差異，在設計過程中應依據實際需要選擇控制線以減輕系統質量、降低成本。

1.3 機械臂各關節電機設計

為保證非結構環境下機械臂各關節自動控制系統有效、安全的進行控制，考慮到機械臂的最大負載為3 kg，機械臂各關節的電機質量應盡可能縮減。肩膀處的電機選擇了質量為0.885 kg的50 A電機，手肘處的電機采用50電機，質量為0.735 kg。50 A電機與50電機都是由哈爾濱工業大學提供的，兩者的相同點是質量輕、力矩大、安全性好，最大輸出力矩分別為26 Nm和18 Nm。50 A電機的體積偏大一些，因此安置在結構相對簡單的肩膀處。

圖2 系統控制框圖

機械臂手腕處的活動強度最大，設計要求相對高一些，如表3所示。為了實現表3中規定的設計要求，手腕處的控制方案采取差動機構合成手腕運動。

表3 機械臂手腕關節控制指標

[類型 值 質量 小于0.45 kg 最大角速度 小于0.65 m 最大輸出力矩 大于7 Nm 定位誤差絕對值 小于0.8° ]

差動機構的輸出力矩由無刷電機和諧波減速器匯合而成，如果用和表示手腕關節在系統控制下的回環角度和直線運動偏移角度，主控芯片在機械臂兩個齒輪上的輸出控制角度為和則有：

（1）

（2）

2 非結構環境感知設計

若想讓所設計的機械臂各關節自動控制系統能夠在非結構環境下進行高速、高精度的控制，必然要預先提取出非結構環境信息。系統將視覺傳感器安置在工業企業的生產車間，對非結構環境進行采集，視覺傳感器安置得越多，采集結果就越精準[10]，但為了縮減成本，考慮使用3D旋轉視覺傳感器，在節省傳感器開支的基礎上避免傳感器視覺死角。

將3D旋轉視覺傳感器采集到的非結構環境信息構造成環境地圖，由于非結構環境存在的視覺過渡差異頗高，而直接構造3D仿真地圖的時間過長，因此構造規格為6 mm×6 mm的正方形2.5D環境地圖，既保留了3D仿真地圖的顯示效果，又減少了地圖容量和運算量，保證了系統的實時控制效果。圖3為2.5D環境地圖構造流程，非結構環境信息先以視差圖的形式進行顯示，再對應寫入6 mm×6 mm的正方形柵格中，同時定位到機械臂各關節的管控區域中，以實現對非結構環境中障礙高度和彎曲度的實時顯示。

圖3 非結構環境的2.5D環境地圖構造流程

圖4是系統對2.5D環境地圖中非結構環境的感知流程，非結構環境的特征點主要包括坡度、障礙物邊長與體積、溝壑邊長與表面積以及平地距離等。系統使用量化分析方法對從2.5D環境地圖中提取出來的特征點進行感知，量化分析的感知技術靠支持向量機支撐。支持向量機將非結構環境特征點訓練成范圍在[-1，1]之內的感知系數，感知系數的作用是在非結構環境地形中選擇一個能夠規避障礙的機械臂角度，并提供給系統主控芯片，從而完善控制指令。

3 實驗結果分析

點對點運動是機械臂在生產任務中使用最為普遍的方式，本文采用點對點的運動方式對設計的非結構環境下機械臂各關節自動控制系統的關節軌跡優化能力進行分析。設機械臂各關節所處的最初角度分別為-30°，-90°，90°，90°，60°，30°，在不安裝自動控制系統的情況下進行一次生產任務，機械臂各關節的歸一化運動角度如圖5所示。

在機械臂上安裝本文系統進行生產任務，所得結果如圖6所示。為了增強實驗結果的說服力，本文還對基于7R的仿人機械臂逆運動學優化系統和基于隨機激勵的機械臂關節控制系統進行了同條件下的實驗分析，實驗結果如圖7，圖8所示。

通過對比圖5～圖8可得：基于隨機激勵的機械臂關節控制系統的實驗結果曲線與實驗前的歸一化運動角度無明顯差別，表明系統對機械臂各關節的控制幾乎無效，關節軌跡優化能力非常差；基于 7R的仿人機械臂逆運動學優化系統將原始關節軌跡優化成了各個細小分支，這對機械臂提高生產任務的效率和準確率具有推動作用，表明系統的關節軌跡優化能力比較強；本文系統的實驗結果曲線比圖7曲線更加平滑，而且曲線位置更貼近于圖5曲線，擁有更強的關節軌跡優化能力。

4 結 論

本文設計了分布式結構的非結構環境下機械臂各關節自動控制系統，系統的主要配件包括PFGA、PCI總線、主控芯片、電流傳感器、力傳感器、無刷電機、諧波減速器、RS 644總線和3D旋轉視覺傳感器等，組成了一個更加適用于工業生產、擁有超強關節軌跡優化能力的系統。

參考文獻

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