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隨著近幾年物流技術(shù)的不斷發(fā)展和產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí), 機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用得到進(jìn)一步的推廣。尤其是在我國(guó)東南沿海地區(qū)曾一度出現(xiàn)過“用工荒”, 不少小型的物流企業(yè)沒有穩(wěn)定的員工和技術(shù)團(tuán)隊(duì), 特別是春節(jié)前后用工難的問題更易引起社會(huì)的廣泛關(guān)注。因此研究小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人顯得尤為重要, 一方面可以節(jié)約部分人力資源, 另一方面也可以節(jié)約公司的人力管理成本。

小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人控制系統(tǒng)是由車體部分、電機(jī)驅(qū)動(dòng)部分、機(jī)器人地面識(shí)別部分、網(wǎng)絡(luò)通信部分、人機(jī)交換部分等組合而成的系統(tǒng)工程。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制是研究小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人領(lǐng)域中極為重要的內(nèi)容之一, 常用PID控制算法設(shè)計(jì)控制系統(tǒng), PID控制算法簡(jiǎn)單、可靠性高和魯棒性強(qiáng)[1]。由于傳統(tǒng)的PID算法要對(duì)比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)及微分環(huán)節(jié)進(jìn)行不斷的修正, 從而獲得較理想的控制參數(shù)[2], 而修正參數(shù)這個(gè)環(huán)節(jié)又是較為繁雜的過程, 針對(duì)這個(gè)問題設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)型的PID控制算法, 使得控制系統(tǒng)既保持原來PID控制算法的特性又簡(jiǎn)化了對(duì)參數(shù)修正的繁雜過程。

實(shí)驗(yàn)的機(jī)器人系統(tǒng)主要由以下幾部分組成:機(jī)械部分、電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制部分、信號(hào)處理部分、人機(jī)交換部分、地面視覺識(shí)別子系統(tǒng)等[3]。小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人硬件平臺(tái)實(shí)物圖如圖1所示。該實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的上面部分是裝載貨物機(jī)械結(jié)構(gòu)部分, 其功能是裝載貨物和卸貨處理。實(shí)驗(yàn)機(jī)器人適用于對(duì)一些倉(cāng)儲(chǔ)重量輕、體積適中的貨物進(jìn)行搬運(yùn)。為了節(jié)約機(jī)器人本身自重引起的能量消耗問題, 機(jī)器人的車體全部采用鋁合金材料。實(shí)驗(yàn)機(jī)器人電源系統(tǒng)采用鋰充電電池, 鋰充電電池具有體積小電量容量大等優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器人底部裝有地面視覺識(shí)別子系統(tǒng), 機(jī)器人最前方的裝置主要用來保護(hù)機(jī)器人車體, 防止發(fā)生意外的碰撞。

圖1 實(shí)驗(yàn)機(jī)器人系統(tǒng)硬件平臺(tái)  下載原圖

小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中忽略控制阻力、地面摩擦系數(shù)等外界因素, 只考慮兩個(gè)輪子的轉(zhuǎn)速v1和v2。為了方便計(jì)算對(duì)機(jī)器人進(jìn)行設(shè)置坐標(biāo)分析如圖2所示, 那么小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向主要受到v1、v2及θ1、θ2等這幾個(gè)重要因素的影響。令機(jī)器人移動(dòng)位置變化量用△s表示。

圖2 小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型示意圖  下載原圖

由于機(jī)器人在行走的過程中會(huì)導(dǎo)致輪子和軸之間的偏移影響機(jī)器人行走路線。圖中虛線部分表示輪子的偏移導(dǎo)致可能產(chǎn)生的夾角分別用θ1和θ2表示, 兩個(gè)輪子之間的距離用D表示, 機(jī)器人左右輪將產(chǎn)生輪速差用△v表示, 左輪速度用v1表示, 右輪速度用v2表示, 機(jī)器人的速度用V表示。機(jī)器人從A地移動(dòng)到B地時(shí), 機(jī)器人的輪子在運(yùn)行的過程中可能出現(xiàn)角度非常小的左右擺動(dòng)。輪子的左右擺動(dòng)會(huì)直接導(dǎo)致機(jī)器人無法行走出較理想的直線, 因此在安裝機(jī)器人時(shí)要盡量避免輪子有較大幅度的擺動(dòng)。另外, 車身進(jìn)行轉(zhuǎn)彎時(shí)左右輪子形成一定的速度差, 甚至在有些特殊的情況左右輪子可能會(huì)出現(xiàn)一邊正轉(zhuǎn)另一邊反轉(zhuǎn)以增大△v達(dá)到更好的轉(zhuǎn)彎效果。

當(dāng)左右輪子輪速為線性速度差時(shí), 小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人從A地移動(dòng)到B地時(shí), 令其用時(shí)為△T, 兩個(gè)輪子之間的距離為D, 所以此時(shí)機(jī)器人相對(duì)位置調(diào)整的角速度為ω。

其中當(dāng)ω的值為大于零時(shí)說明此時(shí)機(jī)器人在執(zhí)行右轉(zhuǎn)彎動(dòng)作, 此時(shí)左輪的速度大于右輪的速度;當(dāng)ω的值為小于零時(shí)說明此時(shí)機(jī)器人在執(zhí)行左轉(zhuǎn)彎動(dòng)作, 此時(shí)右輪的速度大于左輪的速度;當(dāng)ω的值為零時(shí)說明此時(shí)機(jī)器人在執(zhí)行前進(jìn)動(dòng)作, 此時(shí)右輪的速度等于左輪的速度。因此可以根據(jù)ω的正負(fù)值或零來判斷小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人的行走狀態(tài)。

在經(jīng)過n個(gè)△T時(shí)間后到達(dá)第n+1個(gè)△T時(shí)的角度偏差為[4]:

令經(jīng)過△T時(shí)間變化后的機(jī)器人動(dòng)態(tài)誤差為△e0 (t) , 所以得:

可以通過機(jī)器人動(dòng)態(tài)誤差為△e0 (t) 變化的情況判斷小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人的移動(dòng)控制穩(wěn)定性的變化。

傳統(tǒng)的PID算法根據(jù)信號(hào)的反饋來調(diào)節(jié)直流電機(jī)的轉(zhuǎn)速, 其控制過程如圖3所示:

圖3 PID控制過程  下載原圖

圖3是通過MATLAB2010b SIMULINK根據(jù)PID控制過程進(jìn)行模擬仿真[5]。其模型表示為:, 式中K、T和τ為一階響應(yīng)的特征輸入信號(hào)。根據(jù)控制對(duì)象的瞬間響應(yīng)特性參數(shù)K, T和τ來確定PID控制器的參數(shù), 令s為單位階躍相應(yīng)曲線, 則可以得到PID控制算法為:

其中, 比例度用表示, 積分時(shí)間用Ti表示, 微分時(shí)間用Td表示。令則PID控制算法可以表示為:

PID控制算法中kp, ki, kd各校正環(huán)節(jié)的作用[2]:

kP比例環(huán)節(jié):即時(shí)成比例地反應(yīng)控制系統(tǒng)的偏差信號(hào)e (t) , 偏差一旦產(chǎn)生控制算法立即產(chǎn)生控制作用以減小偏差。

ki積分環(huán)節(jié):主要用于消除靜差, 提高系統(tǒng)的無差度。積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時(shí)間常數(shù)的大小, 常數(shù)越大積分作用越弱, 常數(shù)越小積分作用就越強(qiáng)。

kd微分環(huán)節(jié):能反應(yīng)偏差信號(hào)的變化趨勢(shì), 在系統(tǒng)中引入這個(gè)有效的早期修正參數(shù), 從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度以達(dá)到減小調(diào)節(jié)時(shí)間。

由于傳統(tǒng)的PID控制算法需要不斷地對(duì)kp, ki, kd進(jìn)行修正, 因此這樣需要花費(fèi)大量的時(shí)間去完成參數(shù)的調(diào)整, 同時(shí)也需要一定的經(jīng)驗(yàn)方才可以將控制算法調(diào)整的更加有效。我們不妨令kp=f1 (x) , ki=f2 (x) , kd=f3 (x) 。

設(shè)輸入信號(hào)的階躍值為△m, 對(duì)應(yīng)輸出信號(hào)值用△H表示, 輸入信號(hào)的最大值和最小值分別用mmax和mmin表示, 輸出量的最大值和最小值分別用Hmax和Hmin[2]表示。則

則:, 其中k1, k, k為權(quán)值系數(shù), 可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取。

故:改進(jìn)型的PID控制算法為:

根據(jù)計(jì)算可以快速得到f1 (x) , f2 (x) , f3 (x) 這三個(gè)函數(shù)值, 從而簡(jiǎn)化了對(duì)kp, ki, kd參數(shù)修正的繁雜過程, 以達(dá)到較好的控制效果。

為進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)型PID控制算法的有效性, 對(duì)小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人的直流電機(jī)分別做了傳統(tǒng)的PID控制算法和改進(jìn)型PID控制算法。在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)根據(jù)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的實(shí)際情況分別選取k1K2, K3為權(quán)值系數(shù), 為0.852、2.100和0.500。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到圖4中虛線表示傳統(tǒng)PID控制算法系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)所需的時(shí)間和趨向穩(wěn)定狀態(tài)的波動(dòng)情況。實(shí)線表示采用改進(jìn)型PID控制算法系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)所需的時(shí)間和趨向穩(wěn)定狀態(tài)的波動(dòng)情況。從圖4中可以得知采用改進(jìn)型PID控制算法可以更加平穩(wěn)的過渡到穩(wěn)定狀態(tài), 而且從響應(yīng)到最后趨向平穩(wěn)狀態(tài)的時(shí)間基本上一致。

圖4 控制算法比較圖  下載原圖

小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)是機(jī)器人準(zhǔn)確有效的從事倉(cāng)儲(chǔ)物流作業(yè)的重要執(zhí)行部分, 對(duì)其是否有效和可靠的控制將直接影響倉(cāng)儲(chǔ)物流的工作效率, 本文以實(shí)驗(yàn)機(jī)器人為平臺(tái), 分別采用傳統(tǒng)的PID控制方法和改進(jìn)型的PID控制算法對(duì)小型倉(cāng)儲(chǔ)物流智能機(jī)器人進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)研究。結(jié)果表明, 改進(jìn)型PID控制算法既保持了原來PID控制算法的優(yōu)點(diǎn), 同時(shí)簡(jiǎn)化了對(duì)其進(jìn)行繁雜的參數(shù)調(diào)整過程, 并且可以更加穩(wěn)定地進(jìn)行控制。