基于人工勢場法的卸料臂移動過程避障控制方法

汪世濤

(中石油江蘇液化天然氣有限公司，江蘇 南通 226400)

0 引言

隨著自動化技術的不斷發展，卸料臂在工業生產中起到了重要的作用。然而，在卸料臂的移動過程中，由于復雜的工作環境和存在的障礙物，避障成了一個關鍵的問題。為了實現安全、高效的卸料操作，本文采用了基于人工勢場法的避障控制方法，通過建立虛擬勢場來引導卸料臂的移動，使其能夠自主避開障礙物并到達目標位置。

1 卸料臂移動過程中的避障問題分析

1.1 障礙物檢測與識別問題

在卸料臂移動過程中，準確地感知和識別障礙物是至關重要的。為了解決這個問題，要選擇合適的傳感器并優化其布局，以確保能夠全面地感知周圍的環境。

1.2 動態障礙物處理問題

在現實環境中，障礙物可能是動態的，其位置和運動狀態可能會發生變化。因此，要解決如何及時感知和適應動態障礙物的問題，通過使用實時感知技術，如傳感器數據融合和運動跟蹤算法，可以及時更新障礙物的位置和運動信息。

1.3 多障礙物場景下的路徑規劃問題

在復雜環境中，存在多個障礙物會增加路徑規劃的復雜性。要考慮障礙物的大小、形狀和位置等因素，以找到一條安全且高效的移動路徑。

1.4 避障控制策略問題

為了實現卸料臂的避障控制，要設計合適的避障優先級和策略選擇。這意味著在遇到障礙物時，卸料臂要根據具體情況做出正確的決策，如繞行、停止或選擇其他路徑。

2 系統設計與方法

2.1 卸料臂移動過程的系統架構

在卸料臂移動過程中，一個合理的系統架構可以提供整體控制和協調的能力。系統架構應考慮到卸料臂的傳感器和執行器，以及與障礙物感知、路徑規劃和避障控制相關的模塊。傳感器模塊負責感知環境中的障礙物，獲取位置、距離和其他關鍵信息。路徑規劃模塊基于障礙物信息和目標位置，確定卸料臂的最佳移動路徑。避障控制模塊則根據傳感器數據、路徑規劃結果和系統約束，生成控制指令，并通過執行器控制卸料臂的移動。整個系統應具備實時性、魯棒性和可擴展性，以適應不同場景和環境條件的需求。

2.2 障礙物感知與識別方法

在卸料臂移動過程中，準確感知和識別障礙物至關重要。常用的感知技術包括激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等，例如：使用激光雷達可以獲取精確的障礙物距離和位置信息；攝像頭可以進行圖像處理和計算機視覺算法來識別障礙物。此外，還可以采用傳感器數據融合技術，綜合利用多種傳感器的數據，提高障礙物感知的準確性和魯棒性。障礙物識別算法可以基于特征提取、機器學習和深度學習等方法，通過對傳感器數據的處理和分析，實現對障礙物的識別和分類。

2.3 人工勢場模型設計

人工勢場法是一種常用的避障方法，通過構建虛擬勢場來引導卸料臂的移動。在人工勢場模型設計中，引力場和斥力場是關鍵要素：引力場用于吸引卸料臂朝向目標位置移動；斥力場則通過障礙物與卸料臂之間的相互作用來排斥卸料臂與障礙物的碰撞。合理設計勢場分布和參數設置，可以實現有效的避障和路徑規劃。引力場和斥力場的具體形式和參數設置可以根據具體場景和需求進行調整，以實現對卸料臂移動的控制。

2.4 避障控制策略的提出與設計

在卸料臂的避障控制策略中，需要考慮多個因素。首先避障優先級和策略選擇是關鍵。在遇到障礙物時，卸料臂首先應該根據優先級和策略選擇合適的行動，如繞行、暫停或選擇其他路徑；其次控制指令的生成和執行需要根據障礙物感知、路徑規劃和系統約束等信息生成相應的控制指令，以確保卸料臂能夠平穩、安全地避開障礙物；最后系統的穩定性和魯棒性分析是必要的，以確保避障控制策略在不同環境和條件下的可靠性和穩定性。

3 障礙物感知與識別

3.1 傳感器選擇與布局

為了實現有效的障礙物感知與識別，要選擇合適的傳感器并進行合理的布局。常用的傳感器包括激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等：激光雷達能夠提供精確的距離和位置信息，適用于長距離和高精度的障礙物感知；攝像頭可以通過圖像處理和計算機視覺算法來檢測和識別障礙物，適用于對物體形狀和紋理的分析；超聲波傳感器可以測量距離，用于近距離障礙物檢測。根據具體應用場景，選擇合適類型和數量的傳感器，并合理布局以覆蓋卸料臂周圍的感知范圍，提供全面的環境感知能力。

3.2 障礙物檢測與識別算法

針對障礙物檢測與識別，可以使用不同的算法和技術；計算機視覺算法可以用于圖像處理和特征提取，例如邊緣檢測、顏色分割、物體識別等，以識別障礙物；深度學習方法可以應用于物體檢測和分類，通過訓練神經網絡來識別障礙物；傳感器數據融合算法可以綜合利用多種傳感器的數據，提高障礙物檢測的準確性和魯棒性。例如，將激光雷達和攝像頭數據進行融合，可以同時獲得距離和視覺信息，提供更全面的障礙物感知能力。根據具體需求和性能要求，選擇適合的算法和技術進行障礙物檢測與識別。

3.3 障礙物信息的獲取與更新

障礙物信息的獲取和更新是實現準確感知和識別的關鍵。傳感器數據的采集和處理需要實時性和準確性，以獲取最新的障礙物信息。障礙物的位置、尺寸、形狀等信息應及時更新，以保持對環境的準確感知。通過傳感器數據的連續采集和處理，可以實現對障礙物信息的持續更新。同時，障礙物信息的更新還需要考慮傳感器的精度和誤差，對數據進行濾波和校正，以提高障礙物信息的準確性和可靠性。通過持續的障礙物信息獲取和更新，可以為后續的路徑規劃和避障控制提供準確的輸入數據[1]。

4 人工勢場建模與路徑規劃

4.1 引力場和斥力場設計

在人工勢場方法中，引力場和斥力場是設計人工勢場的核心要素。引力場的作用是吸引卸料臂朝向目標位置移動，使移動過程更加順暢；斥力場的作用是避免卸料臂與障礙物發生碰撞和沖突。

(1)引力場設計。引力場的設計可以采用簡單的線性引力模型，其中引力的大小與卸料臂與目標位置的距離成正比。假設目標位置為(xtarget,ytarget)，卸料臂當前位置為(xrobot,yrobot)，則引力場可以表示為：

式中：Fgravity為引力場的向量；kgravity為引力的系數，控制引力的強度。

引力的方向是從卸料臂指向目標位置的方向。較大的kgravity值會使卸料臂更快地朝向目標位置移動，較小的值會使移動速度較慢。

(2)斥力場設計。斥力場的設計可以采用反比例斥力模型，其中斥力的大小與卸料臂與障礙物之間的距離成反比。假設障礙物位置為(xobs,yobs)，卸料臂當前位置為(xrobot,yrobot)，則斥力場可以表示為：

式中：Frepulsion為斥力場的向量；krepulsion為斥力的系數，控制斥力的強度。

斥力的方向是從障礙物指向卸料臂的方向。較大的krepulsion值會使卸料臂更積極地避開障礙物，較小的值會使避障效果較弱。

(3)合成總勢場。將引力場和斥力場合成為總勢場，可以通過簡單的線性疊加來實現。總勢場可以表示為：

式中：∑Frepulsion為所有障礙物斥力的合力。

卸料臂根據總勢場的方向進行移動，通過不斷地更新卸料臂的位置和場景中障礙物的信息，可以實現避障控制。

4.2 勢場參數設置與調整

在設計人工勢場時，參數的設置和調整對于實現良好的避障效果非常重要。參數設置需要根據具體應用場景進行合理選擇。

假設目標位置為 (xtarget,ytarget) = (10, 20)，卸料臂當前位置為 (xrobot,yrobot) = (5, 10)。

(1)引力場參數設置。kgravity= 0.5，引力范圍：假設卸料臂需要到達目標位置時，距離目標位置≤5 個單位時，引力開始影響。

(2)斥力場參數設置。krepulsion= 2，斥力范圍：假設障礙物與卸料臂的安全距離為 2 個單位。

通過上述參數，可以計算引力場和斥力場在當前位置下的具體數值：

引力場：

假設存在一個障礙物在位置 (xobs,yobs) = (8, 15)，則計算斥力場：

合成總勢場：

最終的控制指令可以通過調整速度和方向來實現，簡化為一個單位向量：

4.3 路徑規劃算法

在路徑規劃中，可以使用A*算法和Dijkstra 算法來實現基于人工勢場的避障控制。

(1) A*算法。A*算法是一種啟發式搜索算法，通常用于圖的搜索和路徑規劃。它綜合考慮了目標位置和路徑代價的啟發式估計，以快速找到最優路徑。A*算法基于兩個重要的指標：啟發式評估函數f(n)和代價函數g(n)。

式中：g(n) 為從起始位置到節點n的實際代價；h(n)為從節點n到目標位置的啟發式估計代價。

A* 算法通過在搜索過程中不斷更新節點的代價和啟發式估計，選擇具有最小f(n)值的節點進行擴展，以找到最優路徑。

(2) Dijkstra 算法。Dijkstra 算法是一種無啟發式的圖搜索算法，用于找到圖中節點之間的最短路徑。該算法通過逐步更新節點的最短路徑代價，找到從起始位置到目標位置的最短路徑。Dijkstra 算法維護一個優先隊列，用于選擇具有最小路徑代價的節點進行擴展。通過不斷更新節點的路徑代價，直到找到目標位置，從而得到最短路徑。

在基于人工勢場的避障控制中，可以將A*算法或Dijkstra 算法應用于已經設計好的引力場和斥力場。具體步驟如下：

假設目標位置為(xtarget,ytarget)，卸料臂當前位置為(xrobot,yrobot)，則引力場可以表示為：

式中：Fgravity為引力場的向量；kgravity為引力場的強度參數，控制引力的吸引力大小。引力場的方向是從卸料臂指向目標位置的方向。

根據障礙物位置和卸料臂當前位置計算斥力場，得到斥力場的方向和強度：

假設障礙物位置為(xobs,yobs)，卸料臂當前位置為(xrobot,yrobot)，則斥力場可以表示為：

式中：Frepulsion為斥力場的向量；krepulsion為斥力場的強度參數，控制斥力的排斥力大小。

斥力場的方向是從障礙物指向卸料臂的方向。

合成總勢場，將引力場和斥力場相加得到總勢場：

勢場Ftotal為卸料臂在當前位置的移動方向和強度，該向量將指導卸料臂在避開障礙物的同時向目標位置移動。

根據總勢場應用A*算法或Dijkstra 算法進行路徑規劃，找到最優路徑：

A* 算法或Dijkstra 算法將根據總勢場Ftotal，在場景中搜索找到從卸料臂當前位置到目標位置的最優路徑。這些算法將考慮路徑的代價和可行性，從而選擇最佳路徑，確保卸料臂能夠安全、高效地避開障礙物并到達目標位置。

可選：對得到的路徑進行平滑化和動態更新，以優化卸料臂的移動效果。在得到最優路徑后，可以對路徑進行平滑化處理，通過曲線擬合和插值等技術，使得卸料臂的移動更加平滑和自然。動態路徑更新可以根據實時的障礙物信息和卸料臂的位置變化，實時調整路徑規劃，以適應動態環境中的障礙物變化，保證卸料臂的移動效果始終處于最優狀態。這些技術的使用可以進一步優化路徑規劃的效果，提高卸料臂的避障控制能力和移動效率。

5 避障控制策略設計與實現

5.1 避障優先級和策略選擇

在卸料臂移動過程中的避障控制中，確定避障優先級和策略選擇是至關重要的步驟。避障優先級的確定涉及考慮不同障礙物的類型、距離、速度和大小等因素。根據行業的相關專業知識和實際應用需求，可以采用以下方法進行避障優先級的設定：

首先根據障礙物的類型，確定不同類型障礙物的優先級順序。例如，在自動駕駛車輛領域，優先避免與行人和其他車輛的碰撞；在工業機器人領域，優先避免與設備和其他機器人的碰撞。通過對不同類型障礙物進行分類和排序，可以確保在遇到多個障礙物時，按照優先級進行適當的避讓。其次考慮障礙物與卸料臂的距離和相對速度。較近距離的障礙物可能需要更緊急的避讓策略，而較遠距離的障礙物則可以采取更靈活的控制策略，根據距離和速度的信息，可以確定哪些障礙物需要立即避讓，哪些可以稍后處理。此外，障礙物的大小和形狀也對避障策略選擇產生影響，較大的障礙物可能需要更大的避讓空間，而復雜的形狀可能需要更復雜的避障路徑規劃[2]。因此，在避障優 先級和策略選擇中，應綜合考慮障礙物的大小和形狀，以確定適當的避讓措施和路徑規劃方法。

5.2 控制指令生成與執行

在卸料臂移動過程的避障控制中，控制指令的生成和執行是確保卸料臂安全、高效移動的關鍵步驟。生成控制指令時，要綜合考慮障礙物感知、路徑規劃結果和系統約束等因素，并根據具體的控制策略生成適當的指令。

根據障礙物感知結果，獲取障礙物的位置、距離和速度等信息。可以通過傳感器數據的處理和分析來實現，例如使用激光雷達、攝像頭或超聲波傳感器等。基于障礙物感知信息，可以確定與卸料臂存在潛在碰撞風險的障礙物，并作為控制指令生成的依據。根據路徑規劃的結果，確定卸料臂的移動方向和速度。路徑規劃算法可以根據卸料臂當前位置、目標位置以及障礙物信息，計算出一條避開障礙物的最佳路徑。控制指令的生成可以基于路徑規劃結果，調整卸料臂的移動速度和方向，以實現避障控制的要求。此外，還需要考慮系統的約束條件，如卸料臂的最大速度、加速度和轉向能力等。控制指令的生成應在這些約束條件內進行，以保證卸料臂的穩定性和安全性[3]。可以使用相關的參數和公式，例如運動學模型和動力學方程，來計算和限制控制指令的生成范圍。一旦控制指令生成完成，就需要將其準確、及時地傳達給卸料臂的執行器進行執行。執行器可以包括電機、液壓系統或電控系統等。執行器需要根據控制指令調整卸料臂的運動狀態，例如調整電機的轉速、控制液壓缸的運動或調整電控系統的輸出等，以實現控制指令所要求的移動效果。在控制指令執行過程中，需要確保指令的傳遞和執行的準確性和時效性。可以采用合適的通信協議和控制策略，監測執行器的狀態和反饋信息，以實現閉環控制和動態調整。

5.3 系統穩定性與魯棒性分析

在避障控制中，系統的穩定性和魯棒性是關鍵因素。穩定性指的是系統能夠在各種條件下保持平衡和控制，而魯棒性指的是系統對于環境變化和參數不確定性的魯健性。為了確保系統的穩定性和魯棒性，在設計和實現避障控制策略時，需要進行系統分析和評估。這包括系統動力學建模、控制器設計和參數調整，以及對環境變化和傳感器誤差等因素的考慮。通過穩定性分析和魯棒性測試，可以評估系統在不同條件下的性能，并進行相應的調整和優化，以提高系統的穩定性和魯棒性。

6 結語

綜上所述，本論文通過對卸料臂移動過程中的避障控制問題的研究，提出了基于人工勢場法的避障控制方法，并詳細討論了相關的系統設計與方法。這一研究對于提高卸料臂的自動化控制能力，實現安全、高效的移動和避障具有重要的理論和實踐意義。未來的工作可以進一步優化算法和方法，結合實際應用場景進行驗證，并探索其他先進的避障控制技術，以不斷提升卸料臂移動過程中的避障效果和性能。