汪世濤

(中石油江蘇液化天然氣有限公司，江蘇 南通 226400)

0 引言

隨著自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展，卸料臂在工業(yè)生產(chǎn)中起到了重要的作用。然而，在卸料臂的移動(dòng)過程中，由于復(fù)雜的工作環(huán)境和存在的障礙物，避障成了一個(gè)關(guān)鍵的問題。為了實(shí)現(xiàn)安全、高效的卸料操作，本文采用了基于人工勢場法的避障控制方法，通過建立虛擬勢場來引導(dǎo)卸料臂的移動(dòng)，使其能夠自主避開障礙物并到達(dá)目標(biāo)位置。

1 卸料臂移動(dòng)過程中的避障問題分析

1.1 障礙物檢測與識(shí)別問題

在卸料臂移動(dòng)過程中，準(zhǔn)確地感知和識(shí)別障礙物是至關(guān)重要的。為了解決這個(gè)問題，要選擇合適的傳感器并優(yōu)化其布局，以確保能夠全面地感知周圍的環(huán)境。

1.2 動(dòng)態(tài)障礙物處理問題

在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，障礙物可能是動(dòng)態(tài)的，其位置和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可能會(huì)發(fā)生變化。因此，要解決如何及時(shí)感知和適應(yīng)動(dòng)態(tài)障礙物的問題，通過使用實(shí)時(shí)感知技術(shù)，如傳感器數(shù)據(jù)融合和運(yùn)動(dòng)跟蹤算法，可以及時(shí)更新障礙物的位置和運(yùn)動(dòng)信息。

1.3 多障礙物場景下的路徑規(guī)劃問題

在復(fù)雜環(huán)境中，存在多個(gè)障礙物會(huì)增加路徑規(guī)劃的復(fù)雜性。要考慮障礙物的大小、形狀和位置等因素，以找到一條安全且高效的移動(dòng)路徑。

1.4 避障控制策略問題

為了實(shí)現(xiàn)卸料臂的避障控制，要設(shè)計(jì)合適的避障優(yōu)先級(jí)和策略選擇。這意味著在遇到障礙物時(shí)，卸料臂要根據(jù)具體情況做出正確的決策，如繞行、停止或選擇其他路徑。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與方法

2.1 卸料臂移動(dòng)過程的系統(tǒng)架構(gòu)

在卸料臂移動(dòng)過程中，一個(gè)合理的系統(tǒng)架構(gòu)可以提供整體控制和協(xié)調(diào)的能力。系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)考慮到卸料臂的傳感器和執(zhí)行器，以及與障礙物感知、路徑規(guī)劃和避障控制相關(guān)的模塊。傳感器模塊負(fù)責(zé)感知環(huán)境中的障礙物，獲取位置、距離和其他關(guān)鍵信息。路徑規(guī)劃模塊基于障礙物信息和目標(biāo)位置，確定卸料臂的最佳移動(dòng)路徑。避障控制模塊則根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)、路徑規(guī)劃結(jié)果和系統(tǒng)約束，生成控制指令，并通過執(zhí)行器控制卸料臂的移動(dòng)。整個(gè)系統(tǒng)應(yīng)具備實(shí)時(shí)性、魯棒性和可擴(kuò)展性，以適應(yīng)不同場景和環(huán)境條件的需求。

2.2 障礙物感知與識(shí)別方法

在卸料臂移動(dòng)過程中，準(zhǔn)確感知和識(shí)別障礙物至關(guān)重要。常用的感知技術(shù)包括激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器等，例如：使用激光雷達(dá)可以獲取精確的障礙物距離和位置信息；攝像頭可以進(jìn)行圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法來識(shí)別障礙物。此外，還可以采用傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，綜合利用多種傳感器的數(shù)據(jù)，提高障礙物感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。障礙物識(shí)別算法可以基于特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方法，通過對傳感器數(shù)據(jù)的處理和分析，實(shí)現(xiàn)對障礙物的識(shí)別和分類。

2.3 人工勢場模型設(shè)計(jì)

人工勢場法是一種常用的避障方法，通過構(gòu)建虛擬勢場來引導(dǎo)卸料臂的移動(dòng)。在人工勢場模型設(shè)計(jì)中，引力場和斥力場是關(guān)鍵要素：引力場用于吸引卸料臂朝向目標(biāo)位置移動(dòng)；斥力場則通過障礙物與卸料臂之間的相互作用來排斥卸料臂與障礙物的碰撞。合理設(shè)計(jì)勢場分布和參數(shù)設(shè)置，可以實(shí)現(xiàn)有效的避障和路徑規(guī)劃。引力場和斥力場的具體形式和參數(shù)設(shè)置可以根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)對卸料臂移動(dòng)的控制。

2.4 避障控制策略的提出與設(shè)計(jì)

在卸料臂的避障控制策略中，需要考慮多個(gè)因素。首先避障優(yōu)先級(jí)和策略選擇是關(guān)鍵。在遇到障礙物時(shí)，卸料臂首先應(yīng)該根據(jù)優(yōu)先級(jí)和策略選擇合適的行動(dòng)，如繞行、暫停或選擇其他路徑；其次控制指令的生成和執(zhí)行需要根據(jù)障礙物感知、路徑規(guī)劃和系統(tǒng)約束等信息生成相應(yīng)的控制指令，以確保卸料臂能夠平穩(wěn)、安全地避開障礙物；最后系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性分析是必要的，以確保避障控制策略在不同環(huán)境和條件下的可靠性和穩(wěn)定性。

3 障礙物感知與識(shí)別

3.1 傳感器選擇與布局

為了實(shí)現(xiàn)有效的障礙物感知與識(shí)別，要選擇合適的傳感器并進(jìn)行合理的布局。常用的傳感器包括激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器等：激光雷達(dá)能夠提供精確的距離和位置信息，適用于長距離和高精度的障礙物感知；攝像頭可以通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法來檢測和識(shí)別障礙物，適用于對物體形狀和紋理的分析；超聲波傳感器可以測量距離，用于近距離障礙物檢測。根據(jù)具體應(yīng)用場景，選擇合適類型和數(shù)量的傳感器，并合理布局以覆蓋卸料臂周圍的感知范圍，提供全面的環(huán)境感知能力。

3.2 障礙物檢測與識(shí)別算法

針對障礙物檢測與識(shí)別，可以使用不同的算法和技術(shù)；計(jì)算機(jī)視覺算法可以用于圖像處理和特征提取，例如邊緣檢測、顏色分割、物體識(shí)別等，以識(shí)別障礙物；深度學(xué)習(xí)方法可以應(yīng)用于物體檢測和分類，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別障礙物；傳感器數(shù)據(jù)融合算法可以綜合利用多種傳感器的數(shù)據(jù)，提高障礙物檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，將激光雷達(dá)和攝像頭數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以同時(shí)獲得距離和視覺信息，提供更全面的障礙物感知能力。根據(jù)具體需求和性能要求，選擇適合的算法和技術(shù)進(jìn)行障礙物檢測與識(shí)別。

3.3 障礙物信息的獲取與更新

障礙物信息的獲取和更新是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確感知和識(shí)別的關(guān)鍵。傳感器數(shù)據(jù)的采集和處理需要實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，以獲取最新的障礙物信息。障礙物的位置、尺寸、形狀等信息應(yīng)及時(shí)更新，以保持對環(huán)境的準(zhǔn)確感知。通過傳感器數(shù)據(jù)的連續(xù)采集和處理，可以實(shí)現(xiàn)對障礙物信息的持續(xù)更新。同時(shí)，障礙物信息的更新還需要考慮傳感器的精度和誤差，對數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和校正，以提高障礙物信息的準(zhǔn)確性和可靠性。通過持續(xù)的障礙物信息獲取和更新，可以為后續(xù)的路徑規(guī)劃和避障控制提供準(zhǔn)確的輸入數(shù)據(jù)[1]。

4 人工勢場建模與路徑規(guī)劃

4.1 引力場和斥力場設(shè)計(jì)

在人工勢場方法中，引力場和斥力場是設(shè)計(jì)人工勢場的核心要素。引力場的作用是吸引卸料臂朝向目標(biāo)位置移動(dòng)，使移動(dòng)過程更加順暢；斥力場的作用是避免卸料臂與障礙物發(fā)生碰撞和沖突。

(1)引力場設(shè)計(jì)。引力場的設(shè)計(jì)可以采用簡單的線性引力模型，其中引力的大小與卸料臂與目標(biāo)位置的距離成正比。假設(shè)目標(biāo)位置為(xtarget,ytarget)，卸料臂當(dāng)前位置為(xrobot,yrobot)，則引力場可以表示為：

式中：Fgravity為引力場的向量；kgravity為引力的系數(shù)，控制引力的強(qiáng)度。

引力的方向是從卸料臂指向目標(biāo)位置的方向。較大的kgravity值會(huì)使卸料臂更快地朝向目標(biāo)位置移動(dòng)，較小的值會(huì)使移動(dòng)速度較慢。

(2)斥力場設(shè)計(jì)。斥力場的設(shè)計(jì)可以采用反比例斥力模型，其中斥力的大小與卸料臂與障礙物之間的距離成反比。假設(shè)障礙物位置為(xobs,yobs)，卸料臂當(dāng)前位置為(xrobot,yrobot)，則斥力場可以表示為：

式中：Frepulsion為斥力場的向量；krepulsion為斥力的系數(shù)，控制斥力的強(qiáng)度。

斥力的方向是從障礙物指向卸料臂的方向。較大的krepulsion值會(huì)使卸料臂更積極地避開障礙物，較小的值會(huì)使避障效果較弱。

(3)合成總勢場。將引力場和斥力場合成為總勢場，可以通過簡單的線性疊加來實(shí)現(xiàn)?？倓輬隹梢员硎緸椋?/p>

式中：∑Frepulsion為所有障礙物斥力的合力。

卸料臂根據(jù)總勢場的方向進(jìn)行移動(dòng)，通過不斷地更新卸料臂的位置和場景中障礙物的信息，可以實(shí)現(xiàn)避障控制。

4.2 勢場參數(shù)設(shè)置與調(diào)整

在設(shè)計(jì)人工勢場時(shí)，參數(shù)的設(shè)置和調(diào)整對于實(shí)現(xiàn)良好的避障效果非常重要。參數(shù)設(shè)置需要根據(jù)具體應(yīng)用場景進(jìn)行合理選擇。

假設(shè)目標(biāo)位置為 (xtarget,ytarget) = (10, 20)，卸料臂當(dāng)前位置為 (xrobot,yrobot) = (5, 10)。

(1)引力場參數(shù)設(shè)置。kgravity= 0.5，引力范圍：假設(shè)卸料臂需要到達(dá)目標(biāo)位置時(shí)，距離目標(biāo)位置≤5 個(gè)單位時(shí)，引力開始影響。

(2)斥力場參數(shù)設(shè)置。krepulsion= 2，斥力范圍：假設(shè)障礙物與卸料臂的安全距離為 2 個(gè)單位。

通過上述參數(shù)，可以計(jì)算引力場和斥力場在當(dāng)前位置下的具體數(shù)值：

引力場：

假設(shè)存在一個(gè)障礙物在位置 (xobs,yobs) = (8, 15)，則計(jì)算斥力場：

合成總勢場：

最終的控制指令可以通過調(diào)整速度和方向來實(shí)現(xiàn)，簡化為一個(gè)單位向量：

4.3 路徑規(guī)劃算法

在路徑規(guī)劃中，可以使用A*算法和Dijkstra 算法來實(shí)現(xiàn)基于人工勢場的避障控制。

(1) A*算法。A*算法是一種啟發(fā)式搜索算法，通常用于圖的搜索和路徑規(guī)劃。它綜合考慮了目標(biāo)位置和路徑代價(jià)的啟發(fā)式估計(jì)，以快速找到最優(yōu)路徑。A*算法基于兩個(gè)重要的指標(biāo)：啟發(fā)式評(píng)估函數(shù)f(n)和代價(jià)函數(shù)g(n)。

式中：g(n) 為從起始位置到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)；h(n)為從節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)位置的啟發(fā)式估計(jì)代價(jià)。

A* 算法通過在搜索過程中不斷更新節(jié)點(diǎn)的代價(jià)和啟發(fā)式估計(jì)，選擇具有最小f(n)值的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，以找到最優(yōu)路徑。

(2) Dijkstra 算法。Dijkstra 算法是一種無啟發(fā)式的圖搜索算法，用于找到圖中節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑。該算法通過逐步更新節(jié)點(diǎn)的最短路徑代價(jià)，找到從起始位置到目標(biāo)位置的最短路徑。Dijkstra 算法維護(hù)一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列，用于選擇具有最小路徑代價(jià)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。通過不斷更新節(jié)點(diǎn)的路徑代價(jià)，直到找到目標(biāo)位置，從而得到最短路徑。

在基于人工勢場的避障控制中，可以將A*算法或Dijkstra 算法應(yīng)用于已經(jīng)設(shè)計(jì)好的引力場和斥力場。具體步驟如下：

假設(shè)目標(biāo)位置為(xtarget,ytarget)，卸料臂當(dāng)前位置為(xrobot,yrobot)，則引力場可以表示為：

式中：Fgravity為引力場的向量；kgravity為引力場的強(qiáng)度參數(shù)，控制引力的吸引力大小。引力場的方向是從卸料臂指向目標(biāo)位置的方向。

根據(jù)障礙物位置和卸料臂當(dāng)前位置計(jì)算斥力場，得到斥力場的方向和強(qiáng)度：

假設(shè)障礙物位置為(xobs,yobs)，卸料臂當(dāng)前位置為(xrobot,yrobot)，則斥力場可以表示為：

式中：Frepulsion為斥力場的向量；krepulsion為斥力場的強(qiáng)度參數(shù)，控制斥力的排斥力大小。

斥力場的方向是從障礙物指向卸料臂的方向。

合成總勢場，將引力場和斥力場相加得到總勢場：

勢場Ftotal為卸料臂在當(dāng)前位置的移動(dòng)方向和強(qiáng)度，該向量將指導(dǎo)卸料臂在避開障礙物的同時(shí)向目標(biāo)位置移動(dòng)。

根據(jù)總勢場應(yīng)用A*算法或Dijkstra 算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，找到最優(yōu)路徑：

A* 算法或Dijkstra 算法將根據(jù)總勢場Ftotal，在場景中搜索找到從卸料臂當(dāng)前位置到目標(biāo)位置的最優(yōu)路徑。這些算法將考慮路徑的代價(jià)和可行性，從而選擇最佳路徑，確保卸料臂能夠安全、高效地避開障礙物并到達(dá)目標(biāo)位置。

可選：對得到的路徑進(jìn)行平滑化和動(dòng)態(tài)更新，以優(yōu)化卸料臂的移動(dòng)效果。在得到最優(yōu)路徑后，可以對路徑進(jìn)行平滑化處理，通過曲線擬合和插值等技術(shù)，使得卸料臂的移動(dòng)更加平滑和自然。動(dòng)態(tài)路徑更新可以根據(jù)實(shí)時(shí)的障礙物信息和卸料臂的位置變化，實(shí)時(shí)調(diào)整路徑規(guī)劃，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的障礙物變化，保證卸料臂的移動(dòng)效果始終處于最優(yōu)狀態(tài)。這些技術(shù)的使用可以進(jìn)一步優(yōu)化路徑規(guī)劃的效果，提高卸料臂的避障控制能力和移動(dòng)效率。

5 避障控制策略設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

5.1 避障優(yōu)先級(jí)和策略選擇

在卸料臂移動(dòng)過程中的避障控制中，確定避障優(yōu)先級(jí)和策略選擇是至關(guān)重要的步驟。避障優(yōu)先級(jí)的確定涉及考慮不同障礙物的類型、距離、速度和大小等因素。根據(jù)行業(yè)的相關(guān)專業(yè)知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用需求，可以采用以下方法進(jìn)行避障優(yōu)先級(jí)的設(shè)定：

首先根據(jù)障礙物的類型，確定不同類型障礙物的優(yōu)先級(jí)順序。例如，在自動(dòng)駕駛車輛領(lǐng)域，優(yōu)先避免與行人和其他車輛的碰撞；在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，優(yōu)先避免與設(shè)備和其他機(jī)器人的碰撞。通過對不同類型障礙物進(jìn)行分類和排序，可以確保在遇到多個(gè)障礙物時(shí)，按照優(yōu)先級(jí)進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋茏尅Ｆ浯慰紤]障礙物與卸料臂的距離和相對速度。較近距離的障礙物可能需要更緊急的避讓策略，而較遠(yuǎn)距離的障礙物則可以采取更靈活的控制策略，根據(jù)距離和速度的信息，可以確定哪些障礙物需要立即避讓，哪些可以稍后處理。此外，障礙物的大小和形狀也對避障策略選擇產(chǎn)生影響，較大的障礙物可能需要更大的避讓空間，而復(fù)雜的形狀可能需要更復(fù)雜的避障路徑規(guī)劃[2]。因此，在避障優(yōu) 先級(jí)和策略選擇中，應(yīng)綜合考慮障礙物的大小和形狀，以確定適當(dāng)?shù)谋茏尨胧┖吐窂揭?guī)劃方法。

5.2 控制指令生成與執(zhí)行

在卸料臂移動(dòng)過程的避障控制中，控制指令的生成和執(zhí)行是確保卸料臂安全、高效移動(dòng)的關(guān)鍵步驟。生成控制指令時(shí)，要綜合考慮障礙物感知、路徑規(guī)劃結(jié)果和系統(tǒng)約束等因素，并根據(jù)具體的控制策略生成適當(dāng)?shù)闹噶睢?/p>

根據(jù)障礙物感知結(jié)果，獲取障礙物的位置、距離和速度等信息?？梢酝ㄟ^傳感器數(shù)據(jù)的處理和分析來實(shí)現(xiàn)，例如使用激光雷達(dá)、攝像頭或超聲波傳感器等?；谡系K物感知信息，可以確定與卸料臂存在潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)的障礙物，并作為控制指令生成的依據(jù)。根據(jù)路徑規(guī)劃的結(jié)果，確定卸料臂的移動(dòng)方向和速度。路徑規(guī)劃算法可以根據(jù)卸料臂當(dāng)前位置、目標(biāo)位置以及障礙物信息，計(jì)算出一條避開障礙物的最佳路徑?？刂浦噶畹纳煽梢曰诼窂揭?guī)劃結(jié)果，調(diào)整卸料臂的移動(dòng)速度和方向，以實(shí)現(xiàn)避障控制的要求。此外，還需要考慮系統(tǒng)的約束條件，如卸料臂的最大速度、加速度和轉(zhuǎn)向能力等?？刂浦噶畹纳蓱?yīng)在這些約束條件內(nèi)進(jìn)行，以保證卸料臂的穩(wěn)定性和安全性[3]。可以使用相關(guān)的參數(shù)和公式，例如運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)方程，來計(jì)算和限制控制指令的生成范圍。一旦控制指令生成完成，就需要將其準(zhǔn)確、及時(shí)地傳達(dá)給卸料臂的執(zhí)行器進(jìn)行執(zhí)行。執(zhí)行器可以包括電機(jī)、液壓系統(tǒng)或電控系統(tǒng)等。執(zhí)行器需要根據(jù)控制指令調(diào)整卸料臂的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，例如調(diào)整電機(jī)的轉(zhuǎn)速、控制液壓缸的運(yùn)動(dòng)或調(diào)整電控系統(tǒng)的輸出等，以實(shí)現(xiàn)控制指令所要求的移動(dòng)效果。在控制指令執(zhí)行過程中，需要確保指令的傳遞和執(zhí)行的準(zhǔn)確性和時(shí)效性?？梢圆捎煤线m的通信協(xié)議和控制策略，監(jiān)測執(zhí)行器的狀態(tài)和反饋信息，以實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制和動(dòng)態(tài)調(diào)整。

5.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性與魯棒性分析

在避障控制中，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性是關(guān)鍵因素。穩(wěn)定性指的是系統(tǒng)能夠在各種條件下保持平衡和控制，而魯棒性指的是系統(tǒng)對于環(huán)境變化和參數(shù)不確定性的魯健性。為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性，在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)避障控制策略時(shí)，需要進(jìn)行系統(tǒng)分析和評(píng)估。這包括系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模、控制器設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整，以及對環(huán)境變化和傳感器誤差等因素的考慮。通過穩(wěn)定性分析和魯棒性測試，可以評(píng)估系統(tǒng)在不同條件下的性能，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。

6 結(jié)語

綜上所述，本論文通過對卸料臂移動(dòng)過程中的避障控制問題的研究，提出了基于人工勢場法的避障控制方法，并詳細(xì)討論了相關(guān)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與方法。這一研究對于提高卸料臂的自動(dòng)化控制能力，實(shí)現(xiàn)安全、高效的移動(dòng)和避障具有重要的理論和實(shí)踐意義。未來的工作可以進(jìn)一步優(yōu)化算法和方法，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景進(jìn)行驗(yàn)證，并探索其他先進(jìn)的避障控制技術(shù)，以不斷提升卸料臂移動(dòng)過程中的避障效果和性能。