智能終端工業機器人導航交互控制仿真探討*

張文娟 ，雷玲芝

（河南科技職業大學，河南 周口 466000）

在工業發展過程中，工業機器人所起到的作用是至關重要的，被很多企業運用到一線的生產當中。不同的工業機器人有著不同的設計特點，通過對程序的設計，達到完成生產任務的目的。一般來說，工業機器人的組成元素比較復雜，大致是由傳感器、控制器以及機械組成，有六個子系統：驅動系統、感知系統、人機交互系統、控制系統、機械結構以及環境交互系統[1]。自我國進入新時代以來，互聯網就獲得了非常大的發展空間，而將互聯網技術應用到工業機器人當中，也會產生非常大的促進作用。通過互聯網技術的應用，初步完成工業機器人的控制系統，從而對其進行導航。在控制的過程中，導航系統與傳感器有著密切的關系，傳感器分為相對定位傳感器、絕對定位傳感器，相對定位傳感器完成導航之后，就可以通過絕對定位傳感器進行GPS（Global Positioning System）的定位。基于此，本文進行了對智能終端工業機器人導航交互控制仿真的探討。

1 智能終端工業機器人導航交互控制探討

1.1 控制原理

在智能終端工業機器人的系統控制中，需要在復雜的結構中找到工業機器人的最佳運行路線，這也是進行交互控制的目的。具體的結構原理如圖1所示。

圖1 導航交互控制原理

在工業機器人運行過程中，內部系統處于運動的狀態，為了能夠得到工業機器人運行時的模型，要對智能終端工業機器人導航交互控制的應用進行研究，所以要確定工業機器人的定位，并設置出相應的智能終端坐標系，以S、V、W為智能終端坐標系、工業機器人坐標系和世界坐標系[2]。

工業機器人在進行導航交互控制時，會運用到慣性傳感器，如果不能夠確定相對定位傳感器的位置，就需要采取相應的處理方式，對慣性傳感器進行初步分析。不僅要對智能終端進行分析，還要對相對導航位置進行分析，通過重力加速度的物理學測量出相對世界角度。若無法確定機器人的位置，要先獲取偏航角度，計算公式如下：

在這個公式中，ezV和eyzV是z軸的加速度以及y軸的合成加速度，eyKF表示y軸通過了卡爾曼濾波后的加速度。

1.2 智能終端工業機器人的定位

一般對于智能終端工業機器人的定位，都會使用藍牙無線網絡進行操作，將藍牙無線網絡放入工業機器人的內部，從而獲取工業機器人的位置。所采用的藍牙無線網絡是低消耗的，所以具有一定的時變性，隨著藍牙信號不斷地降低，無法建立起初步的模型，進行導航定位的難度較高。所以，為了能夠快速地對智能終端工業機器人進行定位，在進行導航定位的時候，會進行在線定位，或者對機器人進行離線采樣[3]。通過離線采樣，讓藍牙無線網絡在機器人中獲取相應的數據，并將這些數據儲存到數據庫中，最后通過在線定位，與相應的數據進行匹配，通過一些公式對目標的位置進行計算及獲取。

狀態方程：在控制系統中，需要建立相應的狀態方程，從而初步建立智能終端工業機器人的模型。相關計算公式如下：

在這個公式當中，qkc+qkn+ukc+ukn表示的是智能終端工業機器人的位置和速度，并且通過夾角θ進行測試。公式為：

K表示噪聲向量，K+1表示狀態方程中的狀態向量。

觀測方程：為了能夠更加直觀地觀測機器人的運動方式，對藍牙無線網絡以及GPS進行初步探討。通過對位置信息的觀測，得到以下公式：

在這個方程中，Zk是觀測向量，qck以及qnk表示k時刻藍牙無線網絡在進行導航定位所獲取到的位置，為k時刻智能終端工業機器人的速度。

1.3 智能終端工業機器人運行路徑的規劃

通過A※算法對智能終端工業機器人運行路徑進行初步計算，建立機器人的運動模型，防止出現碰撞的情況。通過導航的定位，具體流程如下：首先運行開始，將智能終端工業機器人的開始點與碰撞點放入相關的表中（包括OPEN表與CLOSE表），在CLOSE表中引入OPEN表中的最小值節點[4]。如果成為了目標點，就會形成相應的路徑，成功地形成路徑規劃；如果沒有成為目標點，就需要對最小節點進行擴大，隨后在OPEN表中建立相應的節點，并對公式f（m）=g（m）+h（m）進行解析。觀察m點是否在OPEN表中，若是存在就對相關數據進行更新，重新進行排列，若不是就需要重新添加到OPEN表中。直到最小節點值能夠成為目標點為止。

在A※算法的方式中，必須要對OPEN表與CLOSE表中的節點進行數據的選擇，并且要保證數據的真實性和有效性。一般來說，會對相關數據進行設置，h（n）表示為啟發式信息，（xn，yn）則表示當前節點，（xr，yr）則表示目標節點，（xn，yn）與（xr，yr）的直線距離表示為h（n）[5]。具體公式如下：

1.4 24鄰域擴展和優化

在進行完A※算法之后，智能終端工業機器人就能夠自動規劃出運行路徑，但是在機器人運行期間，很有可能會出現轉折的情況。為了能夠得到機器人最佳的運行路徑，需要使用24鄰域對運行路徑不斷進行擴展和優化，只有這樣才能保證機器人能夠有效運行[6-7]。即將A※算法中的節點進行擴展和優化，一般來說，節點會有8個，通過鄰域的擴展后會有24個，具體步驟分為兩步：1）輸入點的擴展點四周24個鄰接點進行檢查，并且判斷是否能夠接入擴展列表；2）如果鄰接點為內圈點，就需要判斷是否為障礙點，如果不是障礙點，加入擴展列表，如果是障礙點，還需要對鄰接點路徑中的其他點進行檢查，檢查是否存在于CLOSE表當中。

2 實驗測試

用軟件Micuosoft Visual 5.8版本對某生產公司進行具體的實驗。該生產公司的仿真環境較差，在具體的實踐中有很大的可能會出現撞擊。智能終端機器人在運行時也有很多的障礙物。通過本文的研究方法對其進行實驗。

仿真環境有一個面積較大的盲區，面積大約為18 m2，為了讓智能終端機器人正常運行，從而達到導航控制的目的。將通過使用藍牙無線網絡、慣性傳感器、GPS導航對其進行定位，讓機器人完成導航交互控制[8]。當出現了一些盲區之后，依然可以通過導航交互的方式對機器人內部因素進行定位。智能終端機器人在進行導航交互的時候，規劃出一條最佳運行路徑是非常重要的。為了能夠測試本文方法是否有較大的應用價值，在仿真的環境下，對智能終端機器人優化前與優化后的擴展點數、搜索時間、實際距離與規劃距離進行了統計，并記錄下來，具體數據如表1所示[9]。

表1 24鄰域擴展優化前后結果對比

結果顯示，優化后的擴展點數得到了顯著的增加，搜索時間有所延長，但是增加的時間非常少，只有0.36 s，可以忽略不計。在實際距離中，優化后的實際距離有所減少，說明有本文研究方法有較高的應用價值。

3 結束語

綜上所述，本文對智能終端工業機器人展開了研究，主要是對其導航交互控制仿真展開探討。通過本文的研究，應用A※算法與24鄰域擴展和優化的方式，有利于降低機器人運行時撞擊的可能性，對于完成導航定位與交互控制有著非常高的應用價值[10]。本文還對優化前后的擴展點數、搜索時間、實際距離與規劃距離進行了初步探討，發現優化后機器人有更好的應用效果，非常適合智能終端工業機器人的導航定位與交互控制。本文在開展研究的時候，雖然有比較好的創新性，在研究時也具有較強的優勢[11]。但是在研究過程中也遇到了很多問題，主要表現在以下幾個方面：1）在進行導航定位與交互控制的時候，智能終端工業機器人會移動，可是在尋找機器人最佳運行路線的時候具有一定的難度，難以達到最好的控制效果；2）在導航控制系統中，要進行最佳的運行路徑規劃，從而最高效化地完成本次研究；3）要避免外部因素對機器人造成影響，為了達到最佳的導航定位和交互控制效果，要做好一切準備。