煤礦巡檢機器人設計及模糊控制研究

趙建偉，馬嘯飛，劉成祥，韓濤，房建華，王琨

（中國礦業大學(北京) 機電與信息工程學院, 北京，100083）

0 引言

近年來，針對煤礦開采中的安全問題，國家煤礦安監局研究制定公布了《煤礦機器人重點研發目錄》[1]，重點研發應用掘進、采煤、運輸、安控和救援5類38種煤礦機器人，并提出各機器人基本要求。現有工作面巡檢方式主要有2種：人工巡檢和自動化檢測[2]。人工巡檢采用合理安排工作人員定時巡回檢查的方式，具有人工資源利用率低，實時性差，效率低等特點。自動化檢測采用計算機技術、網絡通訊技術，檢測效果較好，但是監視范圍有限，若想全面覆蓋整個工作面，所需成本高，任務量大，維護任務重，綜合效率低下。

目前國家大力推行煤礦開采自動化、機器人化、智慧礦山等方針[3-6]，針對工作面環境與設備數據實時采集、信息實時傳輸和快速預警，建立工作面安全管控系統等需求，煤礦巡檢機器人具有環境感知、實施決策和行為控制與執行等功能，可通過裝載不同裝置實現不同監察任務。

在煤礦巡檢機器人實際運行中，由于工作環境的非完整約束，使煤礦巡檢機器人系統具有非線性特性，難以建立精確的煤礦巡檢機器人模型[7]。而煤礦巡檢機器人控制系統若采用常規的 PID控制器，則對控制對象的穩定性要求很高，需要對被控對象或控制過程建立精確的數學模型，并給出嚴格的數學方程[8]。因此，常規 PID控制難以達到理想的控制效果。

基于模糊規則的模糊控制算法能有效地控制非線性時變對象，因為不需要建立精確的數學模型，所以其魯棒性強、適應性良好[9-11]。針對煤礦巡檢機器人運動和控制特點，根據雙輪差速驅動原理結合通過實驗獲得的控制經驗確定模糊規則，設計了一種軌跡跟蹤模糊控制器。經過在Matlab環境中搭建控制器模型并進行仿真驗證，結果表明該控制器能有效提高控制系統的穩定性和魯棒性可以應用于煤礦井下回采工作面巡檢領域。

1 煤礦巡檢機器人總體設計

本文控制對象為應用于現代智慧礦山井下回采工作面作業環境專用巡檢機器人。該巡檢系統結構如圖1所示。通過巡檢機器人上裝載的溫度、濕度、粉塵傳感器和本安型防爆相機以及本安型紅外熱成像系統完對回采工作面煤壁、片幫、大塊煤、有害氣體、溫度、粉塵等信息的監測。監測信息通過無線通訊模塊模擬AP上傳到無線基站，最終通過交換機連接以太網上傳到遠程回采工作面檢測中心服務器終端，實現組態界面展示。

圖1 回采工作面檢測系統結構示意圖

■1.1 機械系統結構設計

煤礦巡檢機器人在總體方案設計圖如圖2所示。煤礦巡檢機器人是整個監測系統的核心載體，利用磁導航和RFID聯合進行自主導引與定位，搭載各種傳感器對工作面內溫度、濕度、粉塵等狀態進行實時監測。

圖2 煤礦巡檢機器人本體結構

煤礦巡檢機器人底盤結構可分為三輪、四輪和六輪結構，其性能分析如表1所示。三輪結構不能自轉而且穩定性較差。四輪結構克服了三輪結構不能自轉和穩定性的缺點，但是承重性差。采用六輪雙驅動輪差速運動結構，在四輪結構基礎上增加兩個萬向輪，既提升了車輛平衡性，也能輔助轉向，而且穩定性和承重性強、運行可靠，整體性能優于三輪和四輪結構[12]。

表1 底盤結構性能分析表

■1.2 控制系統硬件組成

控制系統硬件主要由三大部分組成，即傳感系統、控制系統和驅動系統，如圖2所示。

圖3 煤礦巡檢機器人控制系統組成圖

（1）傳感裝置感知工作環境和工作對象狀態，負責信息的收集與輸入，包括溫度、濕度、粉塵監測模塊，音頻傳感器，視覺傳感模塊，紅外熱成像系統模塊，自動導引模塊以及超聲波避障模塊。

自動導引模塊包括磁導航傳感器和RFID射頻識別模塊。磁導航傳感器將底盤與磁條的偏差信息傳入STM32主控板中，RFID射頻識別模塊負責機器人在工作環境中的定位。超聲波傳感器負責感知煤礦巡檢機器人工作環境，識別是否存在障礙物。

（2）控制裝置對傳感裝置獲得的信息進行處理，并對伺服驅動裝置發出控制指令。選用自主設計的STM32-F103單片機開發板作為核心控制模塊，根據需要設計了5個串口、2個CAN接口、2個SPI接口、2個I2C接口和10個端口，在滿足實際需要的同時留出了升級空間。

（3）驅動系統依據控制指令實現驅動動作。主要由電機驅動模塊組成，包括兩個直流無刷電機驅動器和伺服直流無刷電機，以實現煤礦巡檢機器人的運動。

2 煤礦巡檢機器人運動學分析

為了得到驅動輪速度和煤礦巡檢機器人運行狀態之間的明確關系，在不影響整體分析的情況下，將煤礦巡檢機器人運動機構抽象為雙輪運動模型[13]。煤礦巡檢機器人運動示意圖如圖4所示。假設地面平整，煤礦巡檢機器人車體為剛性且驅動輪做純滾動運動。

圖4 煤礦巡檢機器人運動示意圖

圖4 中，XOY為全局坐標系，C點為驅動輪連線中心點，L為左右兩驅動輪輪距，R為煤礦巡檢機器人車體轉彎半徑，VL、VR和V分別為左、右驅動輪和質心C的速度，導航角θ為車體中心與X軸的夾角。

根據車體機械結構，結合運動學分析可得，煤礦巡檢機器人運動的轉彎半徑為：

車體質心C的速度V和角速度ω與左右驅動輪速度VL、VR之間關系可分別表示為：

在全局坐標系XOY坐標系中，將式（2）車體質心C的速度V沿X、Y軸分解，得到煤礦巡檢機器人在X軸與Y軸方向上的速度分量為：

對式（3）、（4）分別積分，可得煤礦巡檢機器人每一時刻位姿Pt的運動狀態方程為

其中，P0為t = 0時刻煤礦巡檢機器人的初始狀態值。由式（5）可得，若煤礦巡檢機器人初始位置P0已知，通過對煤礦巡檢機器人左、右兩輪不同的速度規劃，減小煤礦巡檢機器人的角度偏差和位置偏差，實現煤礦巡檢機器人對預定軌跡的跟蹤[14-15]。

3 模糊控制系統設計

■3.1 控制系統結構設計

通過對自動導引模塊即磁導航傳感器輸出信號，以及驅動輪編碼器的分析得到煤礦巡檢機器人在XOY坐標系中的位姿狀態 [ Xt,Yt,θt]T,與理論軌跡對比，得到實際位置偏差e和偏差變化率 e = Pi+2- Pi。當e>0時，煤礦巡檢機器人車體軸向相對于理論軌跡偏右；當e小于0時，相對于理論軌跡偏左。當ec數值較大時，左右輪轉速偏差較大，轉向速度快；反之，左右輪轉速偏差較小，轉向速度慢。

將其作為控制系統的輸入變量，輸入至軌跡跟蹤模糊控制器中，經過模糊推理，得到煤礦巡檢機器人左、右驅動輪速度差ΔV（左輪速度大于右輪速度設為正，反之則為負）作為輸出，通過速度控制器調節左右輪驅動電機轉速，最終控制煤礦巡檢機器人實現軌跡跟蹤。軌跡跟蹤控制框圖如圖5所示。

圖5 軌跡跟蹤控制框圖

■3.2 模糊控制器設計

模糊控制器結構框圖如圖6所示。本文將磁導航傳感器反饋的位置偏差e及其變化率ec作為模糊控制器的輸入變量，左、右驅動輪速度差ΔV作為輸出變量。最終確定該煤礦巡檢機器人模糊控制器為雙輸入-單輸出的二維結構。具體設計過程如下：

圖6 模糊控制器結構框圖

（1）輸入輸出量模糊化

結合實際情況，位置偏差e基本論域設為[-0.1，0.1](單位：m)，量化因子為ke=60，位置偏差變化率ec實際論域設為[-0.05,0.05](單位：m)，量化因子為kec=120。速度差ΔV實際論域設為[-2，2](單位：m/s)，量化因子kv=0.33。為保證模糊集的完備性和一致性，提高控制精度，將以上變量量化為13個等級｛-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6｝；模糊集數設為7，其模糊集均表示為｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝，分別定義為：

E={高度偏左，中度偏左，低度偏左，偏差為零，低度偏右，中度偏右，高度偏右}

Ec={高速向左，中速向左，低速向左，偏差不變，低速向右，中速向右，高速向右}

V={快速左轉，中速左轉，慢速左轉，直線行駛，慢速右轉，中速右轉，快速右轉}

為保證控制器具有靈敏度高、穩定性強、魯棒性好以及響應速度快的特性，對于e、ec、ΔV的模糊論域的隸屬度函數取三角形隸屬度函數。隸屬度函數圖如圖7所示。

圖7 輸入、輸出變量隸屬度函數圖

（2）建立模糊規則

模糊規則是模糊控制器的核心，它的正確與否直接影響到模糊控制器的性能，其數目的多少也是衡量模糊控制器性能的一個重要因素[16]。

采用Mamdani推理法，根據雙輪差速驅動原理結合通過實驗獲得的控制經驗確定模糊規則。本文模糊控制器為雙輸入-單輸出結構，且兩個輸入量之間是與的關系，模糊規則如表1所示。模糊規則曲面如圖8所示。

圖8 模糊規則曲面圖

表2 模糊控制規則表

NM PB PB PM PM PS ZO ZO NS PB PB PM PS ZO NM NM ZO PB PB PM ZO NM NB NB PS PM PM ZO NS NM NB NB PM ZO ZO NS NM NM NB NB PB ZO ZO NS NM NM NB NB

（3）輸出量逆模糊化

為了將模糊推理得到的結果V(t)進行輸出，還需要對V(t)進行逆模糊化環節，以此來得到關于ΔV的精確值。

常用的逆模糊化方法有最大隸屬度法、面積中心法（重心法）、加權平均法等[17]。本文選用加權平均法對輸出量V(t)進行逆模糊化處理，其表達式如下：

式中：vi—輸出值所對應的精確控制量；Ki—根據實際情況選擇，影響系統的響應特性。

4 仿真結果分析與電機實驗調試

根據設計要求，煤礦巡檢機器人左右輪輪距為0.53m，設置期望狀態為 V = 1m / s, ω= 1r ad/s ,利用Matlab/Simulink平臺分別搭建模糊控制器和常規PID控制器對機器人在直線路徑和圓形路徑兩種路徑下自動跟蹤效果進行仿真。

■4.1 直線路徑

圖9 直線路徑仿真結果

■4.2 圓形路徑

圖10 圓形路徑仿真結果

由圖9和圖10仿真結果可知，通過模糊控制的煤礦巡檢機器人在1.5s時達到預設路徑，方向偏差xe、ye超調量均≤0.1m,導航角θe超調量≤0.1rad，而常規PID控制調節時間為2.2s ,y方向超調量為0.2m，航向偏角 θ最大超調量為0.35rad。相較于常規PID控制，本文設計的模糊控制器不需要精確計算AGV小車的控制律，而是根據運行過程中的偏差實時調整參數以達到穩定，且收斂速度快，超調量小，穩定性強，能夠滿足實際軌跡跟蹤的需要。

■4.3 實驗調試

良好的伺服電機精度決定了控制系統最終輸出結果執行度高低。為了提高伺服電機的精度，對電機控制環路進行調試。該款電機調試軟件如圖11所示。其位置環、電流環參數默認自動調整，故通過調整速度環參數進行精度調試。

圖11 上位機界面

將電機轉速設置為500rpm，通過不斷調整速度比例增益Vp和速度積分增益Vi，最終獲得了較為理想的實驗結果。實驗結果如圖12(a)和圖12（b）所示。

圖12 電機速度環調試前后對比圖

由圖12(a)和圖12(b)可以得出經調試后電機實際速度雖略有延遲，但精度較高，可較好的執行控制系統的輸出結果。

5 結論

（1）本文研究了一種基于高精度磁導航傳感器和RFID射頻識別模塊的雙輪差速驅動煤礦巡檢機器人，完成了其機械系統結構設計和控制系統硬件設計

（2）通過對該煤礦巡檢機器人進行數學建模及分析，結合通過實驗獲得的控制經驗確定模糊規則，提出了一款適用于該模型的模糊控制軌跡跟蹤方法，將磁導航傳感器反饋的位置偏差e及其變化率ec作為輸入變量，左、右驅動輪速度差ΔV作為輸出變量，采用模糊控制方法調節驅動輪速度以實現軌跡跟蹤的目的。

（3）仿真結果表明：相比于常規PID控制器，本文設計的模糊控制器具有響應快、超調量小、穩定性強，系統可靠性和魯棒性更強的特性，能夠滿足實際軌跡跟蹤的需要。