小編大學(xué)學(xué)的是自動(dòng)化(控制)專業(yè),自打上大學(xué)的天起,老師們就語(yǔ)重心長(zhǎng)的告訴我們,自動(dòng)化專業(yè)是萬(wàn)金油(SHA DOU XUE)專業(yè),培養(yǎng)了大量從事嵌入式軟硬件開(kāi)發(fā),IT,互聯(lián)網(wǎng),人工智能,計(jì)算機(jī)視覺(jué),儀器儀表,甚至是管理等各行各業(yè)的人才,就是畢業(yè)后從事本專業(yè)的人少之又少,哎,大學(xué)專業(yè)選擇真是一門(mén)科學(xué)啊。
本文與大家分享一下移動(dòng)機(jī)器人研發(fā)中所涉及的一系列控制問(wèn)題,以說(shuō)明作為機(jī)器人領(lǐng)域里內(nèi)的核心技術(shù)之一,控制學(xué)也是很“硬核”的。
1. 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制
“天下武功,唯快不破”,移動(dòng)機(jī)器人一般通過(guò)電機(jī)控制輪子完成移動(dòng)。作為末端執(zhí)行機(jī)構(gòu),電機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制要求響應(yīng)快(毫秒級(jí)響應(yīng)時(shí)間),精度高。目前,典型的電機(jī)控制是一個(gè)串級(jí)控制系統(tǒng),由三個(gè)閉環(huán)反饋組成,即位置環(huán),速度環(huán),電流環(huán),其原理如下:
圖1 運(yùn)動(dòng)控制原理圖
OK,控制模塊本質(zhì)上就是三個(gè)PID嵌套,So easy。老師告訴我們,目前90%以上控制系統(tǒng)使用的都是PID,因?yàn)镻ID真的很魯棒。另外,對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的主動(dòng)輪電機(jī),往往以控制電機(jī)轉(zhuǎn)速為被控變量,此時(shí)沒(méi)有外面的位置環(huán),只需要速度環(huán),電流環(huán)兩個(gè)環(huán)即可。
2. 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型
模型是一切控制系統(tǒng)的基礎(chǔ),機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型描述的是移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)輪轉(zhuǎn)動(dòng)的速度與機(jī)器人整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的關(guān)系,不同底盤(pán)構(gòu)造的移動(dòng)人運(yùn)動(dòng)模型大不相同。常見(jiàn)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型有三種:?jiǎn)味孑?、雙輪差動(dòng)、雙舵輪。
圖2 常見(jiàn)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型
本文以單舵輪為例(其實(shí)就是一種三輪車),由后面兩個(gè)固定軸的從動(dòng)輪,以及前面一個(gè)可以轉(zhuǎn)向的主動(dòng)輪(舵輪)組成。假設(shè)我們過(guò)一個(gè)不急的彎,需要以v = 1m/s的線速度前進(jìn),同時(shí)帶著w = 0.1rad/s角速度漂亮的漂移過(guò)彎。那么我們既要決定打多少方向,又需要決定腳蹬的多猛,這就是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型所解決的問(wèn)題。
根據(jù)圖中所示:
根據(jù)輸入的v= 1m/s, w = 0.1rad/s,可以反算出vf與θ的值,其中θ對(duì)應(yīng)于三輪車車頭轉(zhuǎn)的方向大小,而vf對(duì)應(yīng)于腳蹬的多快。其他兩種機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型讀者可自行推導(dǎo)或查找相關(guān)資料,而且實(shí)際上的運(yùn)動(dòng)模型并沒(méi)有如此簡(jiǎn)單,還需要考慮車輪的彈性系數(shù)等復(fù)雜的物理變量。
3. 路徑跟蹤
控制論中經(jīng)典Tracking問(wèn)題,即給定一條軌跡,移動(dòng)機(jī)器人需要盡量沿軌跡行走,控制目標(biāo)是盡量減小機(jī)器人實(shí)際行走路線與規(guī)劃軌跡的偏差。如下圖所示:
圖3 路徑跟蹤問(wèn)題示意圖
4. 定位問(wèn)題
其中,f是運(yùn)動(dòng)方程,u是輸入,w是輸入噪聲,g是觀測(cè)方程,y是觀測(cè)數(shù)據(jù),n是觀測(cè)噪聲。
常用里程計(jì)信息預(yù)測(cè)機(jī)器人下一個(gè)狀態(tài)的位置,也就式(1)可以簡(jiǎn)化為:
Δxk表示采用里程計(jì)信息計(jì)算得到兩個(gè)時(shí)間間隔中機(jī)器人的相對(duì)運(yùn)動(dòng)。
而對(duì)于激光定位來(lái)說(shuō),所謂的觀測(cè)方程,就是激光雷達(dá)所檢測(cè)到的所有激光點(diǎn)與地圖匹配后得到的機(jī)器人位置估計(jì)。
對(duì)于視覺(jué)SLAM來(lái)說(shuō),所謂的觀測(cè)方程,就是相機(jī)拍攝到的圖片中的特征點(diǎn)與地圖匹配后得到的機(jī)器人位置估計(jì)。
根據(jù)定義,這是典型的卡爾曼濾波(俗稱“即卡又慢”)表示形式,學(xué)過(guò)系統(tǒng)辨識(shí)與濾波的同學(xué)可以愉快的玩耍了。
5. 多機(jī)調(diào)度
實(shí)際場(chǎng)景中往往需要多臺(tái)機(jī)器人同時(shí)在線解決復(fù)雜的多項(xiàng)任務(wù),多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)需要優(yōu)化每個(gè)移動(dòng)機(jī)器人的行走路徑,避免路徑死鎖,也就是路徑互相被占,且無(wú)法自主釋放。
圖5 堵車是死鎖問(wèn)題,移動(dòng)機(jī)器人調(diào)度中也會(huì)遇到
除了需滿足不死鎖的基本要求,多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)更需要合理分配任務(wù)至每個(gè)移動(dòng)機(jī)器人以提升總體任務(wù)執(zhí)行效率,同時(shí)選擇合適時(shí)機(jī)分配空閑的移動(dòng)機(jī)器人自動(dòng)充電??紤]到機(jī)器人隨時(shí)可能遇到異常故障退出調(diào)度,以及添加新的機(jī)器人等情況,因此多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)解決的是一個(gè)隨機(jī)環(huán)境下的動(dòng)態(tài)優(yōu)化命題,問(wèn)題復(fù)雜度是NP-hard的,需要開(kāi)發(fā)人員熟練掌握《運(yùn)籌學(xué)》、《圖論》、《Multi-agent》、《分布式系統(tǒng)控制》、《離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)》等相關(guān)控制領(lǐng)域的知識(shí)。
后,作為控制學(xué)眾多研究方向中的當(dāng)紅小生,近火熱出天際,號(hào)稱人類第N次工業(yè)革命“人工智能”之術(shù),怎么還沒(méi)出現(xiàn)呢?其實(shí),移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的很多問(wèn)題,終ji的解決方案就是人工智能,比如軌跡跟蹤問(wèn)題,如果達(dá)到人類的智能就可以隨心所欲的漂移過(guò)彎,停車一把到位,比如自主定位問(wèn)題,人類僅憑一雙眼睛就能環(huán)游世界而不迷路,因此,已經(jīng)有大量研究嘗試采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法解決移動(dòng)機(jī)器人行走的問(wèn)題,采用深度學(xué)習(xí)方法解決自主定位的問(wèn)題,這些前沿的算法將是使機(jī)器人真正能夠像人一樣“會(huì)看,會(huì)想,會(huì)走,會(huì)做事”的技術(shù)基礎(chǔ)。
本文屬于純?cè)瓌?chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明杭州藍(lán)芯科技有限公司