機器人機動技術與運動控制

1、Motion Control & Locomotion of RobotMotion Control 一切形式的移動式機器人運行時，運動控制算法都必須考慮以下三個問題：坐標系如何確定？（機構的局部坐標系，全局坐標，世界坐標系）； -怎樣去觀察運動才是合理的，符合要求的？ -這與機器人運動形式和精度有關，如結構場地的運動，旋翼飛行器在三維空間的運動；2. 當前機器人處于什么位置，目標點在哪里？ -Current Location 的 “定位” 。-機器人的定位。3. 以什么樣的方式，沿什么樣的路徑，向目標點運動？-機器人的驅動控制或導航。Motion Control 定位的目標是：任何時

2、刻t下，機器人在全局場地（運動平面上）的坐標值（Xc,Yc,c）。 若機器人是直線運動，根據v-t曲線，利用初等幾何或簡單的微積分可以得到機器人的坐標。這是一維運動的情況。 在平面上的運動：機器人在場地上的運動路徑可能是任意形狀，所以使用一種依賴于行走路徑的定位方法是不現實的，因為不可能使用一種統一的路徑數學模型去描述所有可能的情況。但是如果使用微積分思想，把曲線看成是很多段微小直線組成，就可解決定位問題。Motion ControlMotion ControlMotion Control SensorsEncoder 將幾何位移量轉換成脈沖信號的傳感器，是應用廣泛的角位移傳感元件。 Enco

3、der由光柵盤和光電檢測元件組成。機器人結構中，Encoder與被測軸同軸，電動機旋轉時光柵盤與電機同步旋轉。光敏二極管等電子元件組成的檢測裝置檢測，輸出脈沖信號，原理如圖。 Encoder 輸出脈沖的數，反映當前電機轉角。Motion Control Sensors關于運動的方向？ Encoder 輸出相位相差90的A/B 2個感光元件，產生A、B兩路信號，相位相差90。只對某一相信號進行計數，計數結果反映轉動圈數。 判斷其正轉還是反轉，須采用兩路正交信號信號。如正轉時，A的相位超前于B的相位90，那么反轉時，B的相位超前于A的相位90。據此對A相信號計數時，判斷B相信號處于高電平還是低電平

4、即可判斷編碼盤處于正轉狀態(tài)還是反轉狀態(tài)。 Encoder 有光學式、磁式、感應式和電容式。Encoder 根據其刻度方法及信號輸出形式，可分為增量式、絕對式以及混合式3種。 Motion Control Sensors輸出倍頻（四倍頻的算法）數學上fA(t)和fB(t)可描述成（1（t)是階躍函數）：fA(t) =1kt- k(T/2)-1(kt- kT) fB(t) =1kt- k(T/2)- k(/2)-1kt- kT- k(/2) 用數字延遲電路使fA(t)和fB(t)產生時刻延遲: fA(t-) =1kt-k(T/2)-k-1(kt- kT- k)fB(t-) =1kt- k(T/2)

5、- k(/2)- k-1kt- kT- k(/2)- k 所以：fA(t)-fA(t-) =(kt - k)-(kt- kT - k) fB(t)-fB(t-) =kt- k(T/2)- k(/2) - k-kt- kT- k(/2) - k (A-)(B-)(A+)(B+)Motion Control SensorsGyroscope角動量守恒：一個旋轉物體的旋轉軸所指的方向在不受外力影響時，是不會改變的。Gyroscope基于此原理來傳感/維持方向。 Gyroscope由位于軸心可旋轉的輪子構成。 陀輪一旦開始旋轉，由于陀輪的角動量，陀螺儀有抗拒方向改變的趨向。讀取軸所指示的方向（檢測扭矩

6、），即可獲得角加速度。 Gyroscope多用于飛機導航、定位等系統，在移動機器人中普遍使用。積分算法的累積誤差 Motion ControlFiltering of MEMS Gyroscope: Kalman濾波是“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數據處理算法）”。 可盡可能減少系統噪聲影響，從含有噪聲的測量值中得到系統狀態(tài)的最優(yōu)估計, 用在機器人導航和控制用來預估位姿。 Motion Control可得到系統的狀態(tài)方程和測量方程。 Motion ControlMotion ControlObstacle-avoiding

7、:輸出25KHZ的方波信號，經放大后和線圈升壓，探頭發(fā)射。當超聲波遇到障礙物反射后，接受頭接收回波，經電容，電阻濾波后由兩個反向并聯的穩(wěn)壓管穩(wěn)壓，再經四級放大后送回單片機供單片機處理。單片機記錄收發(fā)的時間T計算出當前機器人距障礙物距離S=V*T/2。Motion Control：case從動輪與Encoder的配合（14:35）：Motion Control：case2 另一個Encoder / Gyroscope應用的移動機器人例子(2009)MEMS Gyroscope: ADIS16365通過SPI協議與外部控制器實現數據和指令通信， ADIS16365擁有31個控制和數據寄存器。集成3

8、個慣性傳感器和3個角速度傳感器，帶自校準功能。 角度分辨率： 0.0125/s/LSB (80/s) 典型帶寬 0.33KHz 動態(tài)線性加速度補償因子： 0.05/sec/g 運動偏移穩(wěn)定性： 0.009/secMotion Control：case對震動敏感，故盡量選用柔對震動敏感，故盡量選用柔性安裝，或減震設計。性安裝，或減震設計。Motion Control: Motor關于驅動：直流伺服系統 + 減速機, 適用于移動機器人交流伺服系統 + 減速機，需要逆變步進電機 + 減速機，價格便宜，性能較差。關于減速機，用于提升電機輸出扭矩：* 行星減速機 * RV減速機：機器人關節(jié)最好的減速機

9、* 蝸輪蝸桿減速機Motion Control需要良好的機械傳動系統保證運動的易控性：場地滾動摩擦條件，機器人的速度加速度參數要求電機 Rated speed, OUTPUT TorqueGear Box Rate, Input/OUTPUT Torque加/減速測試，最大速度測試，可控性測試，輪子的調校傳動剛度校驗Motion ControlThe first challenge of mobile robots is locomotion. Robots can move unsupervised through real world environments to fulfill its

10、 task. How should a mobile robot move? And what is it about a particular locomotion mechanism that make it superior to alternative ones when moving on the specific ground? Motion ControlWheeled mobile robots:By far the most popular locomotion mechanism in man-made vehicles in general. It can achieve

11、 very good efficiencies when moving on the structural ground. With a relatively simple mechanical implementation, and balance is usually not a research problem.Motion ControlWheeled mobile robots:Three wheels are sufficient to guarantee stable balance, two wheels robots can also be stable. When more

12、 than three wheels are used, a suspension system is required to allow all wheels to maintain ground contact when the robot encounters uneven terrain. Motion ControlSteered Wheel: A. Free steered wheel，two traction wheels, differential； B. steered traction wheel；Locomotion of the RobotThree-Wheeled m

13、obile robots:Locomotion of the RobotFour-Wheeled mobile robots:Motion Control2-Legs robots:SONY dream robot，Honda Asimo，MIT Spring FlamingoComplex mechanism & freedomsJoints used hereinDynamic balance control is hardMotion ControlStepped Climbing type:University of Karsruhe, Germany: six legs，MI

14、T: genghisMotion control can be used integrated algorithm, but error of legs structure will enlarges error of position.Motion ControlLegs robots:Numbers of legs: Insects and spiders are immediately able to walk when born. Humans,with 2 legs,can not stand in one palce with static stability.Infants re

15、quies months to study stand and walk.Stable balance.Motion ControlTracked locomotion robots:Robot can make use of tread have much larger ground contact patches,the maneuverability can be improved significantly in loose terrain compared to conventional wheeled designs.Due to large ground contact patc

16、h, changing the orientation of the robots requies a skidding turn, wherein a large portion of the track must slide against the terrain.The exact center of the rotation of the robot is hard to predict and the exact change in position and in orientation is also subject to variations depending on the g

17、round friction.Motion ControlTracked locomotion robots:The microrover Nanokhod: developed for European Space AgencyDesigned in 2007Motion ControlWalking wheels robots:Offer the best maneuverability in rough terrain, but inefficient on flat ground and need sophisticated controll. Hybrid solution, com

18、bining the adaptability of legs with the efficiency of the wheels, offer an interesting compromise. Solution that passively adapt to the terrain are of particular interest for field and space robotics.Motion ControlSwedish-Wheeled mobile robots:Motion ControlSwedish-Wheeled mobile robots:Motion Cont

19、rol structural ground and locomotion controlAnother case (22.27, 3120)Motion Controlstructural ground and Line-following controlPerception & Sensors: v matrix of Infrared diode;v Vision-based sensorv Color sensorv 2 casev http:/ ControlMotion Control 機動的其他形式： 舵機 步進爬行式 兩足步行式 噴氣動量式（15:26）Navigatio

20、n Algorithmof Mobile RobotNavigating AlgorithmNavigating Algorithm 鑒于機器人任務和路徑的多樣性，場地條件復雜性，沒有固定的控制算法最適應所有機器人。 在機器人算法設計中，根據實際的需求考慮算法，以達到機器人的較精確控制。 結構性場地中，大量實驗表明直線運行用西格沃特+PID算法控制，彎道用西格沃特算法+勢場效應法控制。 可設定一個綜合標準，以完成不同算法間的過渡和聯系，這樣以達到控制效果的連續(xù)性和系統的穩(wěn)定性。Navigating Algorithm西格沃特算法是一種點鎮(zhèn)定的路徑控制方法。所謂點鎮(zhèn)定，是一種路徑控制的方法，即為

21、已知兩終端的狀態(tài)，按一定的規(guī)律來實時生成參數以控制中間的狀態(tài)。通俗上說就是終端已知，中段未知的控制方法。Navigating Algorithm 目標位置點 紅色代表期望路徑線 當前位置點 藍色代表實際控制路線Navigating AlgorithmNavigating Algorithm設計控制量v，w（線速度，角速度），以把它從實際位置以曲線驅動到目標位置。 機器人參考框架XR，YR, ，和全局框架X，Y, 。可以設計如下控制策略： V = k W = k + k 式中k，k，k為控制參數；，表示在（, ）中； Navigating Algorithm控制參數的穩(wěn)定性：運動路徑依賴于參數k

22、，k，k，要使機器人路徑收斂于目標點，可證明參數需滿足： k 0， k 0， k k 0 為魯棒位置控制，用強穩(wěn)定性條件，保證在機器人到達目標時，不改變方向： k 0， k 0， k+5/3 k 2/k 0 Navigating AlgorithmNavigating AlgorithmPID導航控制算法是一種路徑實時控制的過程控制方法，控制過程中，按實時偏差的比例（P）、積分（I）和微分（D）進行相應的參數選擇，來完成過程的精確調整和控制。其中，P參數使系統保持與預定相符的運動趨勢，I參數使系統穩(wěn)態(tài)誤差逐漸消除，D參數調節(jié)運動的快速性，但會加劇系統振蕩。合適的P、I、D參數可以使系統在預定的

23、運動趨勢上逐漸靠攏預定的軌跡，這需要根據場地條件不同而改變，做大量的實驗。Navigating Algorithm 目標位置點 當前位置點 紅色代表期望路徑線 藍色代表實際控制路徑線Navigating Algorithm 控制機器人以直線行走，假設機器人在全局坐標系中的位置為（x，y），目標坐標為（x0，y0），兩點可確定一條直線，設直線方程為AX + BY + C = 0， 系數A,B,C可以由下式得出： A = y0- y; B = x x0; C = x0*y x*y0; Navigating Algorithm要驅動機器人沿此直線運動，假設機器人沿此直線運動的過程中坐標為（X,Y）,

24、由于控制有誤差，（X,Y）不是精確在此直線上，那么可以求出點（X,Y）到直線的距離，也就是運動的誤差: ERROR = (AX+BY+C)/E E = sqrt( A*A + B*B); Navigating Algorithm采用增量PID算法控制此誤差. 偏差量 e(k)=Error= (AX+BY+C)/E； e(k) = e(k) - e(k-1)； e(k-1) = e(k-1) - e(k-2)； 設u(k) = u(k-1) + kp*e(k) + ki*e(k)+ kd*(e(k) - e(k-1)； 其中u(k)為輸出控制量，kp為比例系數，ki為積分系數，kd為微分系數。N

25、avigating Algorithm PID的控制具體行為如下： 給左右兩輪一恒定的線速度v，根據在運動過程中的機器人坐標，計算出誤差。 通過PID計算出控制量u（k），控制機器人轉向角速度w，使機器人能夠在有干擾的情況下沿預定直線運動到目標點。 Navigating Algorithm復雜路徑的綜合控制策略 將機器人從任意位置任意方向驅動到目標點，首先將機器人以較大的轉向速度和較小的前進速度，轉向正對目標點，再以較大的前進速度和較小的轉向速度，到達目標點的可接受范圍。 在點鎮(zhèn)定的前段路徑，以西格沃特算法控制，在點鎮(zhèn)定的后段路徑，以強PID加弱反饋的算法進行控制。Navigating AlgorithmEPOS電機（ARM內核） 工控板驅動輪場地路徑定位系統UART通信CAN總線錐齒傳動被動小輪測量反饋加載電流輸出控制算法c/os-A case: NavigatingA