徐弘毅,徐駿善,黃俊朋,袁堂曉
(1.南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 南京 210094)(2.連云港斯克斯機(jī)器人科技有限公司,江蘇 連云港 222000)
虛擬演播室技術(shù)是近年來(lái)逐步發(fā)展的新興電視節(jié)目制作技術(shù),是一種通過(guò)將虛景攝像機(jī)生成的虛擬3D場(chǎng)景與實(shí)景攝像機(jī)拍攝的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景畫(huà)面進(jìn)行實(shí)時(shí)合成輸出的技術(shù)[1]。而工業(yè)制造中廣泛應(yīng)用的加減速控制算法的核心功能與攝影機(jī)器人需求的功能一致,即在以保證攝影機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性為最終目標(biāo)的前提下,使攝影機(jī)器人在整個(gè)運(yùn)行中輸出更加穩(wěn)定、與虛景攝影機(jī)生成的虛擬3D場(chǎng)景更加契合的攝影畫(huà)面。因此,將工業(yè)制造中的加減速控制算法引入新興的攝影機(jī)器人領(lǐng)域是一種必然趨勢(shì)。
目前,工業(yè)領(lǐng)域常用的加減速控制算法主要有直線型加減速算法、指數(shù)型加減速算法、三角函數(shù)加減速算法以及S型速度曲線加減速算法[2-5]。傳統(tǒng)S型速度曲線加減速算法的加加速度有階躍變化,制約了機(jī)器人系統(tǒng)的柔性。郭新貴等[6]使用三角函數(shù)構(gòu)造加加速度函數(shù)達(dá)到加速度曲線連續(xù)的效果,但是增大了計(jì)算量;李曉輝等[7]減少了S型速度加減速算法的段數(shù),但其是以初速度與末速度相等為基礎(chǔ)建立的模型,沒(méi)有討論在初、末速度不等場(chǎng)景中的需求;劉筱等[8]為不同路徑設(shè)置不同的最大加加速度,優(yōu)化了各個(gè)路徑的時(shí)間效率,但是會(huì)增加系統(tǒng)變量的迭代次數(shù),計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng);鐘前進(jìn)等[9]將三角函數(shù)融入傳統(tǒng)直線型加減速算法,通過(guò)在插補(bǔ)周期中代入余弦加減速算法進(jìn)行曲線擬合。
本文根據(jù)攝影機(jī)器人在虛擬演播室場(chǎng)景的實(shí)際使用需求,提出一種基于五次多項(xiàng)式的S型速度曲線加減速算法,保證了攝影機(jī)器人速度、加速度、加加速度曲線的連續(xù)、平滑,滿足攝影機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的穩(wěn)定性需求。本文參考PID( proportional integral derivative)控制算法,融合模糊控制方法,優(yōu)化攝影機(jī)器人的控制過(guò)程,保證攝影機(jī)器人的位移誤差滿足虛擬演播室的要求。
傳統(tǒng)S型速度曲線[10]模型是在常見(jiàn)的速度曲線模型的基礎(chǔ)上,引入加加速度這一物理學(xué)概念,用來(lái)衡量機(jī)械系統(tǒng)的柔性。加加速度的引入可以減少運(yùn)行過(guò)程中對(duì)電機(jī)、機(jī)器人系統(tǒng)的沖擊。
傳統(tǒng)S型速度曲線模型按階段可分為7個(gè)部分:加加速階段、勻加速階段、減加速階段、勻速階段、加減速階段、勻減速階段、減減速階段。由于加加速、減加速階段和加減速、減減速階段具有對(duì)稱性,因此可以進(jìn)行簡(jiǎn)化,相應(yīng)的速度公式如下:
(1)
式中:v(t)為速度的變化函數(shù);Jmax為最大加加速度;vmax為最大速度;t為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)間;t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7分別為加加速階段、勻加速階段、減加速階段、勻速階段、加減速階段、勻減速階段、減減速階段的結(jié)束時(shí)間。
由此可以推導(dǎo)出加速度、加加速度與位移的計(jì)算公式,繪制出的相應(yīng)的傳統(tǒng)S型速度曲線模型如圖 1所示。
圖1 傳統(tǒng)S型速度曲線模型
根據(jù)攝影機(jī)器人對(duì)穩(wěn)定性的特殊要求,不僅需要速度、加速度曲線連續(xù)、不間斷,也需要加加速度曲線連續(xù)、不間斷。雖然傳統(tǒng)S型速度曲線模型引入了加加速度,但是在實(shí)際的應(yīng)用中,加加速度隨時(shí)間的變化是類似于脈沖狀間斷性突變的,在一定程度上仍然會(huì)對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)的穩(wěn)定性與定位精度產(chǎn)生影響,所以需要對(duì)傳統(tǒng)S型速度曲線模型進(jìn)行優(yōu)化。以加加速階段為例,選擇二次項(xiàng)為加加速度的函數(shù)表達(dá)式,在保證加加速度連續(xù)的情況下,盡可能地降低階數(shù),減少運(yùn)算消耗。
根據(jù)攝影機(jī)器人的需求,建立加加速階段的運(yùn)動(dòng)模型如下:
(2)
式中:j(t)為加加速度的變化函數(shù),a(t)為加速度的變化函數(shù),s(t)為位移的變化函數(shù);k1,k2為求解參數(shù);s0,v0,a0,j0為攝影機(jī)器人進(jìn)入該階段時(shí)的初始位移、速度、加速度、加加速度。
由于加減速段的曲線方程推導(dǎo)過(guò)程類似,為避免重復(fù),選取整個(gè)加速度階段進(jìn)行討論。
根據(jù)攝影機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡特點(diǎn),可以列出當(dāng)t=0,t=t1,即加加速階段起止時(shí)的運(yùn)動(dòng)約束方程:
(3)
式中:aacc為最大加速度;vacc為加加速度階段結(jié)束時(shí)攝影機(jī)器人的速度。
在aacc與最大加加速度jmax已知的情況下,將約束方程組代入運(yùn)動(dòng)模型可以得到:
(4)
將其代入式(2)中,可以得到加加速度階段的運(yùn)動(dòng)模型:
(5)
據(jù)此,對(duì)S型速度曲線的勻加速度階段(t1—t2)、減加速度階段(t2—t3)、勻速階段(t3—t4)、加減速度階段(t4—t5)、勻減速度階段(t5—t6)和減減速度階段(t6—t7)進(jìn)行計(jì)算,得到各個(gè)階段的運(yùn)動(dòng)模型。
勻加速度階段(t1—t2)的運(yùn)動(dòng)模型為:
(6)
減加速度階段(t2—t3)的運(yùn)動(dòng)模型為:
(7)
勻速階段(t3—t4)的運(yùn)動(dòng)模型為:
(8)
加減速度階段(t4—t5)的運(yùn)動(dòng)模型為:
(9)
勻減速度階段(t5—t6)的運(yùn)動(dòng)模型為:
(10)
減速度階段(t6—t7)的運(yùn)動(dòng)模型為:
(11)
式中:di(i=1,2,…,6)為前i階段攝影機(jī)器人所經(jīng)過(guò)的位移;adec為減速階段的最大加速度。
根據(jù)攝影機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn),當(dāng)?shù)竭_(dá)預(yù)期時(shí)間te時(shí),即t=te,攝影機(jī)器人的速度、加速度均為零,即:
(12)
由此得到系統(tǒng)設(shè)置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)與運(yùn)動(dòng)時(shí)間的關(guān)系:
(13)
aacc與adec和加速、減速階段時(shí)間的關(guān)系:
(14)
根據(jù)S型速度曲線模型中位移與時(shí)間的關(guān)系,得到整個(gè)加速階段的總位移sacc為:
(15)
整個(gè)勻速階段的總位移ssmo為:
ssmo=vmax(t4-t3)
(16)
整個(gè)減速階段的總位移sdec為:
(17)
當(dāng)極限情況發(fā)生,即攝影機(jī)器人設(shè)定的運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不包含勻速運(yùn)動(dòng)階段時(shí),機(jī)器人按照S型速度曲線模型運(yùn)動(dòng)的位移stotal為:
stotal=sacc+sdec
(18)
最后優(yōu)化S型速度曲線如圖 2所示。
圖2 優(yōu)化S型速度曲線
在加速階段與減速階段的aacc與adec確定下來(lái)后,可以得到加速階段與減速階段、變加速度階段與勻加速度階段的時(shí)間比例p1與p2,通過(guò)確定每個(gè)階段所需要花費(fèi)的時(shí)間,保證攝影機(jī)器人的穩(wěn)定性。將stotal與預(yù)期位移進(jìn)行比較,根據(jù)預(yù)期位移de的大小,可分為3種情況:
1)預(yù)期位移值大于stotal。
由于stotal小于預(yù)期的位移值,因此需要在速度曲線中加入勻速階段,根據(jù)式(16)可以得到勻速階段所需要的時(shí)間(t4-t3),根據(jù)式(14),可以由已經(jīng)設(shè)置好的aacc,adec以及p1與p2得到除了勻速階段其他運(yùn)動(dòng)階段的時(shí)間,從而完成運(yùn)動(dòng)軌跡的規(guī)劃。
2)預(yù)期位移值等于stotal。
根據(jù)式(14),由已經(jīng)設(shè)置好的aacc,adec以及p1與p2得到各個(gè)運(yùn)動(dòng)階段的時(shí)間,完成運(yùn)動(dòng)軌跡的規(guī)劃。
3)預(yù)期位移值小于stotal。
由于stotal大于預(yù)期位移值,說(shuō)明預(yù)期的位移值無(wú)法通過(guò)目前所設(shè)置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)得到,因此需要對(duì)設(shè)置的參數(shù)進(jìn)行重新設(shè)置。一般情況下,重新設(shè)置運(yùn)行過(guò)程中的最大速度與各階段的最大加速度,將相關(guān)參數(shù)與經(jīng)驗(yàn)因子α相乘,得到新的運(yùn)行過(guò)程中的最大速度與各階段的最大加速度,重新計(jì)算總位移值,并與預(yù)期位移進(jìn)行再次判斷。
根據(jù)預(yù)期位移大小設(shè)計(jì)流程規(guī)劃圖如圖3所示。
圖3 優(yōu)化模型的流程規(guī)劃圖
攝影機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中受到輪胎打滑等客觀因素的影響,所產(chǎn)生的位移往往小于用戶所預(yù)設(shè)的位移。因此,在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中引入模糊自適應(yīng)整定PID控制[11],圖 4為模糊PID控制器的原理圖,其通過(guò)攝影機(jī)器人的位移誤差e(通過(guò)傳感器獲得的
圖4 模糊PID控制器原理圖
攝影機(jī)器人位移與模擬運(yùn)行得到的位移間的差值)、位移誤差變化率ec對(duì)攝影機(jī)器人的預(yù)期位移進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。
攝影機(jī)器人在運(yùn)行過(guò)程中,PID的3個(gè)參數(shù)以增量的形式(Δkp,Δki,Δkd)進(jìn)行自適應(yīng)整定,其中模糊控制曲面如圖 5所示。
圖5 輸出量的模糊控制曲面
根據(jù)誤差和誤差變化率對(duì)Δkp,Δki,Δkd進(jìn)行調(diào)整,以滿足不同時(shí)間、不同誤差情況下的不同要求,使攝影機(jī)器人可以在穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上,保證位移的精度達(dá)到虛擬演播室的要求。
本文通過(guò)MATLAB進(jìn)行理論仿真,對(duì)攝影機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的穩(wěn)定性和位移精確性進(jìn)行驗(yàn)證。
將輸入信號(hào)分別設(shè)定為單位階躍信號(hào)與正弦信號(hào),得到的仿真結(jié)果如圖6所示。由圖6可知,相較于普通PID,模糊PID能夠更加快速地進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)。從正弦信號(hào)的仿真結(jié)果中可以看到,模糊PID在快速進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)的同時(shí),沒(méi)有發(fā)生超調(diào)的情況,也沒(méi)有發(fā)生系統(tǒng)的震蕩,能夠滿足攝影機(jī)器人的基本需求。
圖6 模糊PID控制器仿真結(jié)果圖
在驗(yàn)證模糊PID的仿真結(jié)果滿足虛擬演播室的要求后,進(jìn)行了實(shí)際場(chǎng)地的現(xiàn)場(chǎng)精度與穩(wěn)定測(cè)試,測(cè)試環(huán)境如圖7所示。
圖7 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試場(chǎng)地圖
測(cè)試結(jié)果如圖8所示。從圖8(a)可以看出:以規(guī)定的最大速度2 m/s,分別運(yùn)動(dòng)5 m、10 m、15 m,測(cè)試結(jié)果滿足虛擬演播室精度要求。從圖8(b)可以看出:以不同的速度運(yùn)動(dòng)10 m,攝影機(jī)器人位移的誤差值會(huì)隨著速度的提升而有所增大。當(dāng)速度大于4 m/s時(shí),超出虛擬演播室精度要求次數(shù)明顯增多。由此可見(jiàn),攝影機(jī)器人以規(guī)定的最大速度2 m/s運(yùn)動(dòng)時(shí),誤差小于虛擬演播室的精度要求,符合標(biāo)準(zhǔn)。
圖8 攝影機(jī)器人運(yùn)動(dòng)精度測(cè)試圖
本文就攝影機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的加減速控制算法進(jìn)行了研究,提出了一種面向攝影機(jī)器人的柔性加減速算法模型,對(duì)算法模型進(jìn)行理論分析,并對(duì)該算法的加減速過(guò)程進(jìn)行了時(shí)間規(guī)劃。通過(guò)MATLAB實(shí)現(xiàn)了在高速與低速運(yùn)動(dòng)過(guò)程中運(yùn)動(dòng)軌跡的仿真,驗(yàn)證了該算法的正確性。對(duì)該算法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn),并運(yùn)用到現(xiàn)有的攝影機(jī)器人中進(jìn)行實(shí)際測(cè)試,驗(yàn)證了該算法能夠?qū)崿F(xiàn)在規(guī)定速度下的平穩(wěn)運(yùn)行,且位移誤差符合虛擬演播室攝影機(jī)器人的使用要求。