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隨著近幾年物流技術的不斷發(fā)展和產(chǎn)業(yè)鏈的升級, 機器人技術應用得到進一步的推廣。尤其是在我國東南沿海地區(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)定的員工和技術團隊, 特別是春節(jié)前后用工難的問題更易引起社會的廣泛關注。因此研究小型倉儲物流智能機器人顯得尤為重要, 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。

小型倉儲物流智能機器人控制系統(tǒng)是由車體部分、電機驅(qū)動部分、機器人地面識別部分、網(wǎng)絡通信部分、人機交換部分等組合而成的系統(tǒng)工程。機器人運動控制是研究小型倉儲物流智能機器人領域中極為重要的內(nèi)容之一, 常用PID控制算法設計控制系統(tǒng), PID控制算法簡單、可靠性高和魯棒性強[1]。由于傳統(tǒng)的PID算法要對比例環(huán)節(jié)、積分環(huán)節(jié)及微分環(huán)節(jié)進行不斷的修正, 從而獲得較理想的控制參數(shù)[2], 而修正參數(shù)這個環(huán)節(jié)又是較為繁雜的過程, 針對這個問題設計了一種改進型的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化了對參數(shù)修正的繁雜過程。

實驗的機器人系統(tǒng)主要由以下幾部分組成:機械部分、電機驅(qū)動控制部分、信號處理部分、人機交換部分、地面視覺識別子系統(tǒng)等[3]。小型倉儲物流智能機器人硬件平臺實物圖如圖1所示。該實驗平臺的上面部分是裝載貨物機械結構部分, 其功能是裝載貨物和卸貨處理。實驗機器人適用于對一些倉儲重量輕、體積適中的貨物進行搬運。為了節(jié)約機器人本身自重引起的能量消耗問題, 機器人的車體全部采用鋁合金材料。實驗機器人電源系統(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。機器人底部裝有地面視覺識別子系統(tǒng), 機器人最前方的裝置主要用來保護機器人車體, 防止發(fā)生意外的碰撞。

圖1 實驗機器人系統(tǒng)硬件平臺  下載原圖

小型倉儲物流智能機器人運動過程中忽略控制阻力、地面摩擦系數(shù)等外界因素, 只考慮兩個輪子的轉速v1和v2。為了方便計算對機器人進行設置坐標分析如圖2所示, 那么小型倉儲物流智能機器人的運動方向主要受到v1、v2及θ1、θ2等這幾個重要因素的影響。令機器人移動位置變化量用△s表示。

圖2 小型倉儲物流智能機器人運動學模型示意圖  下載原圖

由于機器人在行走的過程中會導致輪子和軸之間的偏移影響機器人行走路線。圖中虛線部分表示輪子的偏移導致可能產(chǎn)生的夾角分別用θ1和θ2表示, 兩個輪子之間的距離用D表示, 機器人左右輪將產(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, 機器人的速度用V表示。機器人從A地移動到B地時, 機器人的輪子在運行的過程中可能出現(xiàn)角度非常小的左右擺動。輪子的左右擺動會直接導致機器人無法行走出較理想的直線, 因此在安裝機器人時要盡量避免輪子有較大幅度的擺動。另外, 車身進行轉彎時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出現(xiàn)一邊正轉另一邊反轉以增大△v達到更好的轉彎效果。

當左右輪子輪速為線性速度差時, 小型倉儲物流智能機器人從A地移動到B地時, 令其用時為△T, 兩個輪子之間的距離為D, 所以此時機器人相對位置調(diào)整的角速度為ω。

其中當ω的值為大于零時說明此時機器人在執(zhí)行右轉彎動作, 此時左輪的速度大于右輪的速度;當ω的值為小于零時說明此時機器人在執(zhí)行左轉彎動作, 此時右輪的速度大于左輪的速度;當ω的值為零時說明此時機器人在執(zhí)行前進動作, 此時右輪的速度等于左輪的速度。因此可以根據(jù)ω的正負值或零來判斷小型倉儲物流智能機器人的行走狀態(tài)。

在經(jīng)過n個△T時間后到達第n+1個△T時的角度偏差為[4]:

令經(jīng)過△T時間變化后的機器人動態(tài)誤差為△e0 (t) , 所以得:

可以通過機器人動態(tài)誤差為△e0 (t) 變化的情況判斷小型倉儲物流智能機器人的移動控制穩(wěn)定性的變化。

傳統(tǒng)的PID算法根據(jù)信號的反饋來調(diào)節(jié)直流電機的轉速, 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控制過程進行模擬仿真[5]。其模型表示為:, 式中K、T和τ為一階響應的特征輸入信號。根據(jù)控制對象的瞬間響應特性參數(shù)K, T和τ來確定PID控制器的參數(shù), 令s為單位階躍相應曲線, 則可以得到PID控制算法為:

其中, 比例度用表示, 積分時間用Ti表示, 微分時間用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):即時成比例地反應控制系統(tǒng)的偏差信號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。積分作用的強弱取決于積分時間常數(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。

kd微分環(huán)節(jié):能反應偏差信號的變化趨勢, 在系統(tǒng)中引入這個有效的早期修正參數(shù), 從而加快系統(tǒng)的動作速度以達到減小調(diào)節(jié)時間。

由于傳統(tǒng)的PID控制算法需要不斷地對kp, ki, kd進行修正, 因此這樣需要花費大量的時間去完成參數(shù)的調(diào)整, 同時也需要一定的經(jīng)驗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) 。

設輸入信號的階躍值為△m, 對應輸出信號值用△H表示, 輸入信號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為權值系數(shù), 可以根據(jù)實際情況進行選取。

故:改進型的PID控制算法為:

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

為進一步驗證改進型PID控制算法的有效性, 對小型倉儲物流智能機器人的直流電機分別做了傳統(tǒng)的PID控制算法和改進型PID控制算法。在進行實驗時根據(jù)實驗平臺的實際情況分別選取k1K2, K3為權值系數(shù), 為0.852、2.100和0.500。從實驗結果可以看到圖4中虛線表示傳統(tǒng)PID控制算法系統(tǒng)進入穩(wěn)定狀態(tài)所需的時間和趨向穩(wěn)定狀態(tài)的波動情況。實線表示采用改進型PID控制算法系統(tǒng)進入穩(wěn)定狀態(tài)所需的時間和趨向穩(wěn)定狀態(tài)的波動情況。從圖4中可以得知采用改進型PID控制算法可以更加平穩(wěn)的過渡到穩(wěn)定狀態(tài), 而且從響應到最后趨向平穩(wěn)狀態(tài)的時間基本上一致。

圖4 控制算法比較圖  下載原圖

小型倉儲物流智能機器人運動控制系統(tǒng)是機器人準確有效的從事倉儲物流作業(yè)的重要執(zhí)行部分, 對其是否有效和可靠的控制將直接影響倉儲物流的工作效率, 本文以實驗機器人為平臺, 分別采用傳統(tǒng)的PID控制方法和改進型的PID控制算法對小型倉儲物流智能機器人進行控制實驗研究。結果表明, 改進型PID控制算法既保持了原來PID控制算法的優(yōu)點, 同時簡化了對其進行繁雜的參數(shù)調(diào)整過程, 并且可以更加穩(wěn)定地進行控制。