張光磊 賈鶴鳴

摘要為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人路徑跟蹤控制，基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)了一種反步法控制器。通過調(diào)節(jié)控制器參數(shù)抵消了機(jī)器人誤差模型中的部分未知非線性項(xiàng)，簡化了控制器的設(shè)計(jì)形式。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型未知項(xiàng)和外界干擾進(jìn)行估計(jì)，設(shè)計(jì)魯棒自適應(yīng)控制器在線補(bǔ)償設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)誤差，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)精度。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)計(jì)的控制器可實(shí)現(xiàn)采摘機(jī)器人在存在外界干擾作用下對期望路徑的精確跟蹤。

關(guān)鍵詞農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人；路徑跟蹤；反步法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)S126文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2014）23-08023-04

基金項(xiàng)目中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)（DL13BB04）。

作者簡介張光磊（1978- ），吉林長春人，講師，博士研究生，從事系統(tǒng)工程研究。*通訊作者，副教授，博士，從事非線性控制理論與應(yīng)用研究。

收稿日期20140702隨著國家對農(nóng)業(yè)自動(dòng)化發(fā)展的重視程度日益提高，智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人迎來了快速發(fā)展和應(yīng)用的熱潮。近年來，一些研究機(jī)構(gòu)紛紛將研究的重心從機(jī)械部分轉(zhuǎn)向機(jī)器視覺和任務(wù)執(zhí)行智能控制問題，以解決農(nóng)業(yè)機(jī)器人的智能化問題[1-2]。

該研究所研究的農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人是一種復(fù)雜的高智能的農(nóng)業(yè)技術(shù)設(shè)備，集機(jī)械技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)及自動(dòng)控制技術(shù)等高新技術(shù)于一身，集機(jī)器人視覺系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)于一體。在實(shí)際工作中，采摘機(jī)器人面臨的是復(fù)雜的三維空間，地面凸凹不平及意外障礙都會(huì)對采摘機(jī)器人的平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)和本體路徑選擇的正確性產(chǎn)生較大影響。路徑跟蹤控制技術(shù)在提高采摘機(jī)器人行動(dòng)的穩(wěn)定性和可靠性等方面具有重要實(shí)用價(jià)值[3-6]。所謂的路徑跟蹤控制問題是要求采摘機(jī)器人在控制系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)下，從任意初始位置駛?cè)肫谕穆窂?，并沿此路徑完成給定任務(wù)[7-10]。

該研究針對采摘機(jī)器人的路徑跟蹤問題，提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反步法控制器。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)補(bǔ)償采摘機(jī)器人模型中的不確定部分和外界環(huán)境干擾，通過設(shè)計(jì)魯棒控制器在線補(bǔ)償神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)誤差，利用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論推導(dǎo)得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和逼近誤差估計(jì)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)律，保證了閉環(huán)系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性。利用該研究的控制算法進(jìn)行農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人在考慮干擾作用下對曲線路徑的跟蹤控制仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的控制器可實(shí)現(xiàn)對期望路徑的精確跟蹤。

1機(jī)器人模型

1.1農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人的一般模型笛卡爾坐標(biāo)系下的農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人，假設(shè)其具有一定的直線前進(jìn)速度，忽略橫向速度對前和方向角的影響[11-12]，其數(shù)學(xué)模型可以簡化建立為：

1.2期望跟蹤路徑選擇期望路徑Ω上的虛擬點(diǎn)P的坐標(biāo)可表示為關(guān)于標(biāo)量參數(shù)μ∈R的函數(shù)，

外界環(huán)境干擾設(shè)定為2sin（2πt/100），假設(shè)模型中非線性不確定項(xiàng)g（u，r）和f（u，r）分別為u2和0.5ur，設(shè)采摘機(jī)器人的初始位置和方向角為[x（0），y（0），ψ（0）]=[30，0，π/2]，初始速度和角速度為[u（0），r（0）]=[0，0]，期望速度ud=1（m/s）。選取虛擬點(diǎn)的增益參數(shù)為k1=1，其他控制器參數(shù)如下：p1=2，p2=102，c1=1.5，c2=2，c3=1，λ=1。選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層的神經(jīng)元數(shù)目為14個(gè)，基函數(shù)的中心點(diǎn)均勻地分布在[-0.5，0.5]的區(qū)間上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的初始權(quán)值為0，學(xué)習(xí)增益為γ=4。

～3為采用采摘機(jī)器人的行走路線非線性模型且存在外界擾動(dòng)時(shí)的跟蹤控制仿真結(jié)果。從可以看出，該研究的控制器由于含有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可對外界環(huán)境干擾進(jìn)行在線補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)考慮干擾情況下采摘機(jī)器人對設(shè)定的路徑精確跟蹤，具有較強(qiáng)的魯棒性。為機(jī)器人的縱向和橫向的位移誤差變化曲線，為系統(tǒng)控制量的連續(xù)變化曲線。

干擾條件下的機(jī)器人路徑跟蹤曲線位置誤差變化曲線控制量變化曲線5結(jié)論

該研究針對農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人路徑跟蹤控制問題，考慮了模型不確定性和路面凸凹不平的外界干擾作用，結(jié)合Serret-Frenet坐標(biāo)系，提出了基于反步法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償機(jī)器人方程中的非線性項(xiàng)和外界環(huán)境擾動(dòng)影響，降低了設(shè)計(jì)的控制器的復(fù)雜度，提高了控制器參數(shù)的可調(diào)節(jié)性，仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的控制器可驅(qū)動(dòng)采摘機(jī)器人對任意設(shè)定路徑的精確跟蹤，具有較高的工程實(shí)用價(jià)值。

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