前言

隨著機(jī)器人技術(shù)的迅速發(fā)展及其在工業(yè)、軍事等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，有關(guān)智能機(jī)器人的理論、設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用的新的技術(shù)科學(xué)---機(jī)器人學(xué)，已逐漸形成，并越來越引起人們廣泛的關(guān)注。智能機(jī)器人的研究將進(jìn)入了一個(gè)嶄新的階段。同時(shí)，太空資源、海洋資源的開發(fā)與利用為智能機(jī)器人的發(fā)展提供了廣闊的空間。目前，智能機(jī)器人，無人自主車等領(lǐng)域的研究進(jìn)入了應(yīng)用的階段，隨著研究的深入，對智能機(jī)器人的自主導(dǎo)航能力，動態(tài)避障策略，避障時(shí)間等方面提出了更高的要求。地面智能機(jī)器人路徑規(guī)劃，是行駛在復(fù)雜，動態(tài)自然環(huán)境中的全自主機(jī)器人系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)，而地面智能機(jī)器人全地域全自主技術(shù)的研究，是當(dāng)今國內(nèi)外學(xué)術(shù)界面臨的挑戰(zhàn)性問題。

控制機(jī)器人的問題在于模擬動物運(yùn)動和人的適應(yīng)能力。建立機(jī)器人控制的等級——首先是在機(jī)器人的各個(gè)等級水平上和子系統(tǒng)之間實(shí)行知覺功能、信息處理功能和控制功能的分配。第三代機(jī)器人具有大規(guī)模處理能力，在這種情況下信息的處理和控制的完全統(tǒng)一算法，實(shí)際上是低效的，甚至是不中用的。所以，等級自適應(yīng)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)首先是為了提高機(jī)器人控制的質(zhì)量，也就是降低不定性水平，增加動作的快速性。為了發(fā)揮各個(gè)等級和子系統(tǒng)的作用，必須使信息量大大減少。因此算法的各司其職使人們可以在不定性大大減少的情況下來完成任務(wù)。總之，智能的發(fā)達(dá)是第三代機(jī)器人的一個(gè)重要特征。

運(yùn)動控制器是智能機(jī)器人的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，對機(jī)器人的平穩(wěn)運(yùn)行起著重要作用。隨著新的智能控制算法的不斷涌現(xiàn)，智能機(jī)器人正向著智能化方向發(fā)展，MATLAB提供了一個(gè)高性能的數(shù)值計(jì)算和圖形顯示的數(shù)學(xué)和工程計(jì)算軟件環(huán)境。這種易于使用的MATLAB環(huán)境，是由數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、信號處理和圖形繪制等組成。在這種環(huán)境下，問題的解答表達(dá)方式幾乎和他們的數(shù)學(xué)表達(dá)方式完全一樣，不像傳統(tǒng)的編程那么復(fù)雜。MATLAB是一種交互式系統(tǒng)，他的基本數(shù)據(jù)單元是無需指定維數(shù)的矩陣，所以在解決數(shù)值計(jì)算問題時(shí)，使用MATLAB要比使用諸如Basic、Fortran和C等語言編程簡單得多，大大提高了編程效率。

1控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能

智能機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)是整個(gè)智能機(jī)器人的基礎(chǔ)，可靠的運(yùn)動控制系統(tǒng)是智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的前提。設(shè)計(jì)智能智能機(jī)器人控制系統(tǒng)構(gòu)成圖如圖1所示。

圖1智能機(jī)器人控制系統(tǒng)構(gòu)成圖

開發(fā)人員在上位機(jī)進(jìn)行智能機(jī)器人的軟件開發(fā)，同時(shí)上位機(jī)也是整個(gè)智能機(jī)器人的控制中樞，上位機(jī)接收各信息采集模塊提供的環(huán)境信息，給出智能機(jī)器人控制指令控制機(jī)器人智能。機(jī)器人本體上安裝有四個(gè)驅(qū)動電機(jī)，作為智能機(jī)器人的驅(qū)動機(jī)構(gòu)。每個(gè)驅(qū)動電機(jī)都帶有一個(gè)光電碼盤，光電碼盤提供正交編碼脈沖信號，可用作驅(qū)動電機(jī)閉環(huán)調(diào)速和機(jī)器人定位脈沖。車載處理器主要負(fù)責(zé)超聲波測距模塊控制、模塊管理、機(jī)器人定位以及和上位機(jī)的通信，可以采用通用計(jì)算機(jī)、大容量單片機(jī)、DSP、ARM等嵌入式控制器。如果采用通用計(jì)算機(jī)，那么開發(fā)上位機(jī)就不用獨(dú)立于車載處理器之外了。智能機(jī)器人輸入信息包括視覺輸入和距離檢測。視覺信息包括全景視覺和雙目視覺攝像機(jī)。距離信息包括激光測距和超聲波測距模塊。智能機(jī)器人根據(jù)開發(fā)人員事先建立好的環(huán)境地圖，智能過程中讀取的環(huán)境信息，在處理器內(nèi)根據(jù)控制規(guī)則進(jìn)行運(yùn)算，輸出控制信息到驅(qū)動電機(jī)，控制機(jī)器人的智能。

智能機(jī)器人的車載處理器和上位機(jī)作為處理中樞，接收激光、超聲波等測距模塊提供的障礙物距離信息，全景、雙目視覺提供的視覺信息。結(jié)合上位機(jī)中的預(yù)設(shè)功能，通過控制驅(qū)動電機(jī)控制機(jī)器人完成相應(yīng)動作。

2改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

2.1控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

結(jié)合鉆桿自動排放系統(tǒng)構(gòu)建控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，將機(jī)械手位置作為被控制量。

圖2改進(jìn)的模糊神經(jīng)PID控制結(jié)構(gòu)圖

圖中e和ec分別為誤差和誤差變化率，輸入r為機(jī)械手位置，輸出y為機(jī)械手實(shí)際輸出。

2.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為4層，如圖3所示。第l層為輸入層；第2層為模糊化層；第3層為模糊推理層；第4層為輸出層。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2–6–6–3。

圖3.模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

(l)輸入層。該層將輸入誤差e和系統(tǒng)實(shí)際輸出y(k)作為下一層的輸入。活化函數(shù)為：

因此本層的輸出為e和y(k)

模糊化層。活化函數(shù)即為該隸屬度函數(shù)。因此，輸出為：

其中，i=l，2;j=l，2，...6。cij和bij分別為高斯函數(shù)第i個(gè)輸入變量的第j個(gè)模糊集合的隸屬函數(shù)的均差和標(biāo)準(zhǔn)差。

（3）模糊推理層。將上層中的模糊量經(jīng)過兩兩相乘，得到這一層的輸出值。因此，本層的活化函數(shù)，即輸出為：    

這里k=l，2，3，4，5，6。

輸出層。這一層要輸出的就是PID控制器的參數(shù)，本層的輸出值就是將權(quán)值以矩陣乘的方式，乘以第3層的輸出。因此，本層的輸出為：

增量式PID控制的控制量為

目標(biāo)函數(shù)為：

其中r(k)為期望輸出。

3系統(tǒng)仿真研究

以用Simulink公共模塊庫中的模塊建立運(yùn)動學(xué)仿真模型。但當(dāng)機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)方程較復(fù)雜時(shí)，這種方法就顯得繁瑣。簡便的方法是采用基于MATLAB函數(shù)的運(yùn)動學(xué)仿真，這種方法主要通過用MATLAB語言編寫MATLAB函數(shù)，來求解機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)方程和逆運(yùn)動學(xué)方程，從而建立機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)仿真模型。

圖4基于MATLAB函數(shù)的運(yùn)動學(xué)仿真模型

基于MATLAB函數(shù)的智能機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)仿真模型如圖4所示，并編制了求解運(yùn)動學(xué)方程函數(shù)以和求解逆運(yùn)動學(xué)方程函數(shù)。圖4中機(jī)器人的末端位置指令坐標(biāo)(xi,yi)由軌跡規(guī)劃給出，經(jīng)過MATLAB函數(shù)的逆運(yùn)動學(xué)模塊調(diào)用運(yùn)算后，得到關(guān)節(jié)1、2的轉(zhuǎn)角信號θ1和θ2，再由MATLAB調(diào)用函數(shù)運(yùn)動學(xué)運(yùn)算，得到機(jī)器人的末端軌跡如圖5所示。

圖5機(jī)器人的末端運(yùn)動軌跡

4結(jié)論

基于MATLAB函數(shù)的仿真模型既可以進(jìn)行運(yùn)動學(xué)仿真，又可以進(jìn)行逆運(yùn)動學(xué)仿真通過參數(shù)設(shè)置及仿真類型選擇，可以方便地進(jìn)行動力學(xué)仿真，但不能進(jìn)行逆運(yùn)動學(xué)仿真。虛擬現(xiàn)實(shí)工具箱可以在Simulink接口環(huán)境中運(yùn)行，很容易通過圖形用戶界面來進(jìn)行交互。虛擬世界環(huán)境可以在V-RleamBuilder中編輯，再使用虛擬現(xiàn)實(shí)工具箱建立與Simulink模型的聯(lián)系，并對該虛擬世界進(jìn)行模擬使用MATLAB模糊工具箱實(shí)現(xiàn)了一種機(jī)器人的路徑跟蹤程序控制。