基于物联网的工业机器人步态自动控制系统设计

徐 龙

（黔西南民族职业技术学院 贵州 兴义 562400）

工业机器人是在工业4.0时代下的工业产物[1]，具有位置可控、对复杂环境耐受力强、可编程操控以及生产力高效的特点[2-3]，可以在一定程度上减少人工成本并大幅度提高工作质量与效率，适用于一些人工无法完成的或者高度重复的机械式工作[4]。工业机器人主要借助不同零件、材料等执行工作任务，其自身成本较高，因此对工业机器人进行高效的自动控制势在必行[5-6]。目前已有研究学者对机器人的控制进行了相关研究，许艳英等[7]通过蚁群算法对机器人运动路径进行规划，根据模糊控制参数调整移动机器人运动路径，降低运动能耗。采用Denavit-Hartenberg方法建立机器人行动轨迹方程式，将蚁群算法引入模糊控制，实验验证该方法可以降低移动机器人运动路径控制的能耗。刘小英等[8]提出了基于PLC的工业机器人运动轨迹自动控制方法。使用SIMATICS7-200系列的PLC作为机器人的核心控制器，利用关节空间插补规划运动轨迹，实现机器人运动轨迹自动控制。实验发现所设计的控制方法能耗较低，具有一定的应用效益。

工业机器人的步态轨迹规划高效控制有助于其在复杂的路面环境上稳定运行，为此，本文设计了一种基于物联网的工业机器人步态自动控制系统，以提高工业机器人步态自动控制的稳定性，降低控制误差，为步态自动、高效控制提供基础理论。

以工业应用框架作为基础理论，设计多层物联网架构[9-10]，主要包括工业机器人状态信息采集层、数据传输网络层、应用控制层以及用户登录与数据分析层，其中的物联网使用网络包括通信网络以及计算机网络，用于不同层级信息传输以及原始数据的采集与获取。具体的多层物联网架构如图1所示。

图1 工业物联网结构示意图

1.1 信息采集层

信息采集层主要用于工业机器人运行状态的信息数据采集，在该层级中，连接整体系统的电源模块与输入输出接口电路，并利用多传感器采集状态信息数据，通过接口服务器传输至通信网络中，同时，在该模块内连接LCD显示器与键盘模块，实现信息采集的可视化显示[11]，具体结构如图2所示。

图2 信息采集层硬件结构

其中，通过环境数据采集传感器、视觉传感器和压力传感器，采集工业机器人的运行轨迹及运动参数信息。所用的接口服务器为RS-232数据传输接口，这是由于RS-232接口是常用的串行通信接口标准之一，具有支持多种有效逻辑的优势，满足数据传输总线标准，可以兼容不同传感器采集得到的数据，且拥有良好的抗干扰性能，属于自动收发接口，该接口的内部结构示意图如图3所示。

图3 RS-232接口示意图

如图3所示，使用的RS-232接口主要具有6个针脚，所对应的参数与功能如表1所示。

表1 RS-232接口参数与功能

1.2 数据传输网络层

针对工业机器人步态控制的数据传输网络，由于使用普通计算机通信网络容易受到网络覆盖面的限制，造成信号终端，无法实现实时传输数据。为此，本文在数据网络传输层中，使用了Zigbee组网程序。由于Zigbee组网自身带有休眠机制，因其具有工作周期短、功耗较低的优势，且该芯片和协议成本较低。同时，为了满足物联网层级之间的信息传输，Zigbee组网通信可以达到15 ms信道接入时延，可以快速将采集得到的数据传输到下一层级中。由于仅在两个层级内使用，所以本文设计的Zigbee组网并未额外加入功率放大器，以降低能耗与成本，同时能满足层级范围内数据传输的要求。针对上一层级利用多传感器采集得到的数据，为了避免发送数据冲突，Zigbee组网可以为通信业务预留专用时隙，以保证工业机器人状态数据的传输可靠性。Zigbee组网程序工作流程如图4所示。

图4 Zigbee组网程序工作流程

1.3 应用控制层

在应用控制层内，根据人体关节结构运动轨迹及参数，设定工业机器人运动角度偏移幅度大小。用D-H法推导出机器人各个构件间的齐次变换，根据动力学模型划定机器人移动步态范围，有效提高机器人移动轨迹测算精度，降低能耗。

为获得工业机器人在前进方向x与左右方向y上的运动状态，利用D-H法构建运动模型。设定工业机器人沿直线轨迹行动，左足第一次移动与第二次移动之间的距离为Dstep，两脚中点y方向距离是步宽Whip，则机器人运动步态模型如图5所示。

图5 机器人运动步态模型示意图

在以上构建了机器人运动步态模型后，利用该层级服务器进行应用控制，结合视觉控制方法，将收取到的工业机器人位置与步态等运动信息进行融合，然后根据工业机器人的位置来计算机器人的关节运动，以了解工业机器人的运动规律，从而实现自动控制。

为了验证本文设计的基于物联网技术的工业机器人步态自动控制系统的实际工作效果，将许艳英等[7]提出的蚁群算法和刘小英等[8]提出的基于PLC的工业机器人运动轨迹自动控制方法作为对比方法。所测试的工业机器人为具有高动态性、高适应性、高负载能力的液压四足机器人。本文具体的实验参数设置为：物联网频率设置为2.4 GHz，覆盖范围≥200 m，带宽20 Mb/s。以步态控制稳定性以及控制误差作为评价指标，对比不同控制方法的实际性能。

2.1 步态控制稳定性测试结果

以工业机器人的转角作为测试因子，判断不同方法下的测试转角变化情况，测试得到的结果如图6所示。

图6 步态控制稳定性测试结果

由图6可以看出，本文所设计系统得到的转角控制结果与工业机器人实际结果相接近，而另外两种方法的测试结果与实际结果偏差相对较大，且控制转角的稳定性较差，转角波动幅度较大，与实际转角曲线不一致。由此说明了本文设计系统具有良好的控制稳定性，且对转角控制的误差较低。

2.2 控制误差测试结果

以机器人转角、力矩、角速度在控制后的变化状态作为评价指标，以此验证各个方法在步态控制时的控制效果，求取三个指标下的控制误差均值，得到不同方法控制下的控制误差结果如图7所示。

图7 控制误差实验结果

通过对图7测试得到的实验结果进行分析可知，本文设计系统控制机器人步态条件下，所得到的控制结果与实际结果的拟合度最高，拟合度范围为95%～100%，证明所设计系统的整体控制误差较低，同时，随着实验控制次数的增加，拟合度结果的波动范围不大，证明本文系统在实际应用中可能具有较为良好的控制效果。而其他两种控制方法随着实验控制次数的增加，拟合度虽然波动范围不大，但仍高于本文系统；
且整体的拟合度明显低于本文系统。这可能是由于本文设计系统中，运用物联网技术融合多个传感器采集机器人运行状态信息，采集的信息数据更为全面，与复杂环境的融合度较好，从而在一定程度上改善了整体步态控制效果。

2.3 运动角度偏移精准度测试结果

在60 min内测试工业机器人移动控制效果即工业机器人运动角度偏移精准度，精准度越高控制效果越好。不同方法控制下的运动角度偏移精准度结果如表2所示。

表2 精准度实验结果

分析表2中的数据可知，随着工业机器人运行时间的增加，三种控制方法的运动角度偏移精准度均有所下降。但是，在同一运行时间下，本文系统的移动控制效果优于采用蚁群算法优化的机器人运动路径能耗模糊控制方法和基于PLC的工业机器人运动轨迹自动控制方法。这是因为本文系统利用D-H法构建运动模型，设定工业机器人移动轨迹，提高了工业机器人位置与步态控制效果，进而提升运动角度偏移精准度。

在工业系统中，工业机器人的应用范围越来越广，鉴于工业机器人可以在一定程度上代替人工完成相对复杂环境中较为困难的、机械式重复的工作，因此工业机器人成为了目前的研究热点。针对目前工业机器人控制误差较大以及稳定性较差的问题，本文设计了一种基于物联网技术的工业机器人步态自动化控制系统。利用多传感器采集机器人运行状态数据，并进行实时性的完整数据传输，在应用控制层进行准确控制，实现用户客户端数据分析。实验发现，所设计系统具有良好的稳定性，且控制误差较低，为实际工业机器人的自动化控制提供参考依据。

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