基于物聯網的工業機器人步態自動控制系統設計

徐 龍

（黔西南民族職業技術學院 貴州 興義 562400）

0 引言

工業機器人是在工業4.0時代下的工業產物[1]，具有位置可控、對復雜環境耐受力強、可編程操控以及生產力高效的特點[2-3]，可以在一定程度上減少人工成本并大幅度提高工作質量與效率，適用于一些人工無法完成的或者高度重復的機械式工作[4]。工業機器人主要借助不同零件、材料等執行工作任務，其自身成本較高，因此對工業機器人進行高效的自動控制勢在必行[5-6]。目前已有研究學者對機器人的控制進行了相關研究，許艷英等[7]通過蟻群算法對機器人運動路徑進行規劃，根據模糊控制參數調整移動機器人運動路徑，降低運動能耗。采用Denavit-Hartenberg方法建立機器人行動軌跡方程式，將蟻群算法引入模糊控制，實驗驗證該方法可以降低移動機器人運動路徑控制的能耗。劉小英等[8]提出了基于PLC的工業機器人運動軌跡自動控制方法。使用SIMATICS7-200系列的PLC作為機器人的核心控制器，利用關節空間插補規劃運動軌跡，實現機器人運動軌跡自動控制。實驗發現所設計的控制方法能耗較低，具有一定的應用效益。

工業機器人的步態軌跡規劃高效控制有助于其在復雜的路面環境上穩定運行，為此，本文設計了一種基于物聯網的工業機器人步態自動控制系統，以提高工業機器人步態自動控制的穩定性，降低控制誤差，為步態自動、高效控制提供基礎理論。

1 設計用于工業機器人步態控制的多層物聯網架構

以工業應用框架作為基礎理論，設計多層物聯網架構[9-10]，主要包括工業機器人狀態信息采集層、數據傳輸網絡層、應用控制層以及用戶登錄與數據分析層，其中的物聯網使用網絡包括通信網絡以及計算機網絡，用于不同層級信息傳輸以及原始數據的采集與獲取。具體的多層物聯網架構如圖1所示。

圖1 工業物聯網結構示意圖

1.1 信息采集層

信息采集層主要用于工業機器人運行狀態的信息數據采集，在該層級中，連接整體系統的電源模塊與輸入輸出接口電路，并利用多傳感器采集狀態信息數據，通過接口服務器傳輸至通信網絡中，同時，在該模塊內連接LCD顯示器與鍵盤模塊，實現信息采集的可視化顯示[11]，具體結構如圖2所示。

圖2 信息采集層硬件結構

其中，通過環境數據采集傳感器、視覺傳感器和壓力傳感器，采集工業機器人的運行軌跡及運動參數信息。所用的接口服務器為RS-232數據傳輸接口，這是由于RS-232接口是常用的串行通信接口標準之一，具有支持多種有效邏輯的優勢，滿足數據傳輸總線標準，可以兼容不同傳感器采集得到的數據，且擁有良好的抗干擾性能，屬于自動收發接口，該接口的內部結構示意圖如圖3所示。

圖3 RS-232接口示意圖

如圖3所示，使用的RS-232接口主要具有6個針腳，所對應的參數與功能如表1所示。

表1 RS-232接口參數與功能

1.2 數據傳輸網絡層

針對工業機器人步態控制的數據傳輸網絡，由于使用普通計算機通信網絡容易受到網絡覆蓋面的限制，造成信號終端，無法實現實時傳輸數據。為此，本文在數據網絡傳輸層中，使用了Zigbee組網程序。由于Zigbee組網自身帶有休眠機制，因其具有工作周期短、功耗較低的優勢，且該芯片和協議成本較低。同時，為了滿足物聯網層級之間的信息傳輸，Zigbee組網通信可以達到15 ms信道接入時延，可以快速將采集得到的數據傳輸到下一層級中。由于僅在兩個層級內使用，所以本文設計的Zigbee組網并未額外加入功率放大器，以降低能耗與成本，同時能滿足層級范圍內數據傳輸的要求。針對上一層級利用多傳感器采集得到的數據，為了避免發送數據沖突，Zigbee組網可以為通信業務預留專用時隙，以保證工業機器人狀態數據的傳輸可靠性。Zigbee組網程序工作流程如圖4所示。

圖4 Zigbee組網程序工作流程

1.3 應用控制層

在應用控制層內，根據人體關節結構運動軌跡及參數，設定工業機器人運動角度偏移幅度大小。用D-H法推導出機器人各個構件間的齊次變換，根據動力學模型劃定機器人移動步態范圍，有效提高機器人移動軌跡測算精度，降低能耗。

為獲得工業機器人在前進方向x與左右方向y上的運動狀態，利用D-H法構建運動模型。設定工業機器人沿直線軌跡行動，左足第一次移動與第二次移動之間的距離為Dstep，兩腳中點y方向距離是步寬Whip，則機器人運動步態模型如圖5所示。

圖5 機器人運動步態模型示意圖

在以上構建了機器人運動步態模型后，利用該層級服務器進行應用控制，結合視覺控制方法，將收取到的工業機器人位置與步態等運動信息進行融合，然后根據工業機器人的位置來計算機器人的關節運動，以了解工業機器人的運動規律，從而實現自動控制。

2 實驗研究

為了驗證本文設計的基于物聯網技術的工業機器人步態自動控制系統的實際工作效果，將許艷英等[7]提出的蟻群算法和劉小英等[8]提出的基于PLC的工業機器人運動軌跡自動控制方法作為對比方法。所測試的工業機器人為具有高動態性、高適應性、高負載能力的液壓四足機器人。本文具體的實驗參數設置為：物聯網頻率設置為2.4 GHz，覆蓋范圍≥200 m，帶寬20 Mb/s。以步態控制穩定性以及控制誤差作為評價指標，對比不同控制方法的實際性能。

2.1 步態控制穩定性測試結果

以工業機器人的轉角作為測試因子，判斷不同方法下的測試轉角變化情況，測試得到的結果如圖6所示。

圖6 步態控制穩定性測試結果

由圖6可以看出，本文所設計系統得到的轉角控制結果與工業機器人實際結果相接近，而另外兩種方法的測試結果與實際結果偏差相對較大，且控制轉角的穩定性較差，轉角波動幅度較大，與實際轉角曲線不一致。由此說明了本文設計系統具有良好的控制穩定性，且對轉角控制的誤差較低。

2.2 控制誤差測試結果

以機器人轉角、力矩、角速度在控制后的變化狀態作為評價指標，以此驗證各個方法在步態控制時的控制效果，求取三個指標下的控制誤差均值，得到不同方法控制下的控制誤差結果如圖7所示。

圖7 控制誤差實驗結果

通過對圖7測試得到的實驗結果進行分析可知，本文設計系統控制機器人步態條件下，所得到的控制結果與實際結果的擬合度最高，擬合度范圍為95%～100%，證明所設計系統的整體控制誤差較低，同時，隨著實驗控制次數的增加，擬合度結果的波動范圍不大，證明本文系統在實際應用中可能具有較為良好的控制效果。而其他兩種控制方法隨著實驗控制次數的增加，擬合度雖然波動范圍不大，但仍高于本文系統；且整體的擬合度明顯低于本文系統。這可能是由于本文設計系統中，運用物聯網技術融合多個傳感器采集機器人運行狀態信息，采集的信息數據更為全面，與復雜環境的融合度較好，從而在一定程度上改善了整體步態控制效果。

2.3 運動角度偏移精準度測試結果

在60 min內測試工業機器人移動控制效果即工業機器人運動角度偏移精準度，精準度越高控制效果越好。不同方法控制下的運動角度偏移精準度結果如表2所示。

表2 精準度實驗結果

分析表2中的數據可知，隨著工業機器人運行時間的增加，三種控制方法的運動角度偏移精準度均有所下降。但是，在同一運行時間下，本文系統的移動控制效果優于采用蟻群算法優化的機器人運動路徑能耗模糊控制方法和基于PLC的工業機器人運動軌跡自動控制方法。這是因為本文系統利用D-H法構建運動模型，設定工業機器人移動軌跡，提高了工業機器人位置與步態控制效果，進而提升運動角度偏移精準度。

3 結語

在工業系統中，工業機器人的應用范圍越來越廣，鑒于工業機器人可以在一定程度上代替人工完成相對復雜環境中較為困難的、機械式重復的工作，因此工業機器人成為了目前的研究熱點。針對目前工業機器人控制誤差較大以及穩定性較差的問題，本文設計了一種基于物聯網技術的工業機器人步態自動化控制系統。利用多傳感器采集機器人運行狀態數據，并進行實時性的完整數據傳輸，在應用控制層進行準確控制，實現用戶客戶端數據分析。實驗發現，所設計系統具有良好的穩定性，且控制誤差較低，為實際工業機器人的自動化控制提供參考依據。