工業(yè)機器人超聲波傳感器避障算法設(shè)計與優(yōu)化研究

孫濤

摘要：超聲波傳感器具有成本低、精度高、運算快、避障算法設(shè)計簡單的特點，在工業(yè)機器人避障、路徑規(guī)劃領(lǐng)域表現(xiàn)出良好的前景。文章以超聲波避障算法為基本原理，探討其在工業(yè)機器人領(lǐng)域的應(yīng)用價值、算法設(shè)計及優(yōu)化方向，以便于改善現(xiàn)有技術(shù)在避障設(shè)計中的缺點，使工業(yè)機器人更好地服務(wù)于工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)需要。

關(guān)鍵詞：工業(yè)機器人;超聲波傳感器;避障算法

中圖分類號： TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）04-0175-02

工業(yè)機器人發(fā)展至今已有近70年的歷史，在其搭載人工智能、計算機技術(shù)的背景下，其智能性、易用性的優(yōu)勢凸顯，而自主發(fā)展、人機協(xié)作正成為工業(yè)機器人領(lǐng)域的發(fā)展趨勢之一[1-2]。隨著物流、電子、工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的技術(shù)革新、新舊動能轉(zhuǎn)換，在工業(yè)機器人移動時實現(xiàn)高效、高精度的避障，是工業(yè)機器人行業(yè)轉(zhuǎn)型升級、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵，其避障性能也是衡量工業(yè)機器人實用性的指標[3]。目前以模糊邏輯控制、人工勢場法為代表的避障算法，在工業(yè)機器人運行中扮演者至關(guān)重要的角色，但該類技術(shù)僅適用于簡單環(huán)境下的避障，對于多障礙環(huán)境、復(fù)雜工況的避障效果欠佳，存在中途停頓、擺動等問題通病。與之相比，超聲波傳感器方法在避障中，能夠為機器人提供開闊的視野、障礙物信息，給工業(yè)機器人避障策略的設(shè)計提供了新的研究思路和方向。

1 超聲波傳感器避障的原理

超聲波傳感器由壓電晶片組成，是基于超聲波波長短、頻率高、傳播定向、繞射頻率低的特性設(shè)計的傳感器，因具有較大的機電耦合系數(shù)，輸出能量大，工作中有著較高的靈敏度，可以適合高負荷條件下的傳感器運行需要?？v向振蕩為基礎(chǔ)的超聲波技術(shù)應(yīng)用，能夠在固體、液體、氣體不同環(huán)境中傳播，傳播效率也存在明顯的差異，但無論是在液體、固體中的高頻率傳輸，還是在空氣中的低頻率傳輸，都伴隨著衰減現(xiàn)象，針對超聲波的這一特性，在工業(yè)機器人行進過程中，可以運用超聲波測距模塊，實時測量其和障礙物間的距離，在設(shè)定的安全范圍內(nèi)，機器人可以自動進行障礙物的規(guī)避[4]。該避障方法是在時間差測距法的基礎(chǔ)上經(jīng)演化、實踐形成的，即按照空氣中超聲波在單位時間內(nèi)的移動時間、距離，測算超聲波在空氣中從發(fā)射器發(fā)出信號，至接收器收到回波的距離，運算公式為：

S=Tυ

在表達式中：

S代表超聲波在空氣中的移動路程;T代表超聲波在移動時所耗費的時間;υ代表空氣中超聲波在單位時間內(nèi)的移動距離。

超聲波傳感器在工業(yè)機器人行走中的障礙物檢測方式為持續(xù)探測，參照常見的超聲波傳感器模塊，檢測誤差一般在4%內(nèi)，因此利用超聲波傳感器避障，可以獲得良好的避障效果。

2 工業(yè)機器人超聲波傳感器避障算法與流程設(shè)計

基于超聲波傳感器避障的原理，在工業(yè)機器人避障設(shè)計中，以聲速、時間、障礙物距離的關(guān)系為基礎(chǔ)，三者的表達式可表示如下[5]：

S=1/2ct

在上述表達式中，C代表聲速;

S表示工業(yè)機器人和障礙物之間的距離;T表示發(fā)射脈沖時刻與首個回波達到時刻的時間差。

依據(jù)上述避障公式、超聲波測距原理，采用MATLAB平臺中的Line函數(shù)，F(xiàn)IS模糊推理系統(tǒng)編輯器，整合工業(yè)機器人障礙物信息獲取、檢測、處理、模糊推理過程，建立簡易的模型，減少建模過程對機器人自身力學(xué)模型的依賴性。借助模糊推理、控制，加強避障算法在應(yīng)用中的精度，便于進行機器人左、右、前方各個方位障礙物的識別與控制。以設(shè)計的超聲波避障算法為例，確定了工業(yè)機器人的主要運行流程：

圖1流程圖中，工業(yè)機器人工作時，首先，依據(jù)工業(yè)生產(chǎn)、機器人的功能定位需求，進行參數(shù)初始化設(shè)置，調(diào)試機器人的避障參數(shù)，使工業(yè)機器人在安全距離內(nèi)及時選擇無障礙路線。之后，利用超聲波傳感器，采集機器人周邊的聲波信號，檢測工業(yè)機器人和障礙物間的距離，聯(lián)合模糊推理方法，對障礙物進行預(yù)判，按照機器人所處位置，推薦可靠的行進路線，生成探測結(jié)果，再將數(shù)據(jù)傳輸至工業(yè)機器人配置的顯示屏，可顯示不同方位的障礙物信息、距離檢測結(jié)果。接著，在遭遇障礙物的條件下，機器人可以避開障礙，旋轉(zhuǎn)90°繼續(xù)選擇安全的行程。若機器人判斷預(yù)定的行走路線無障礙物時，可以直接選擇對應(yīng)方位的路線，完成規(guī)定的任務(wù)。

3 工業(yè)機器人超聲波傳感器避障算法優(yōu)化策略

考慮到基礎(chǔ)的超聲波傳感器算法在短距離內(nèi)測距精度缺陷問題，通過延遲電路時間，來控制避障過程中的超聲波測距精度，優(yōu)化后的避障算法表達式為：

△t=s1t1-s2t2/s2-s1

上述表達式中：

s1、s2表示已知測量距離;△t表示延遲時間;t1、t2表示對應(yīng)的測量時間。

根據(jù)優(yōu)化后的超聲波避障算法，對工業(yè)機器人和障礙物間的距離參數(shù)進行分析和設(shè)定，共計包含前方障礙物、左側(cè)障礙物、右側(cè)障礙物3個指標[16]。采用超聲波傳感器探測各部位信息，要求工業(yè)機器人前方行走時，當(dāng)障礙物距離工業(yè)機器人的距離≥25cm，則視為安全路線，機器人可繼續(xù)行走。隨著與障礙物距離的拉進，當(dāng)障礙物距離<25cm時，探測工業(yè)機器人左側(cè)、右側(cè)的障礙物信息，當(dāng)識別到左側(cè)、右側(cè)的距離到機器人均≥30cm時，可以向左側(cè)或者右側(cè)旋轉(zhuǎn)90°后行進。若探測到左右兩側(cè)的安全距離均<25cm時，工業(yè)機器人可后退一段距離，當(dāng)有一側(cè)的距離≥25cm，則可向該方向行走，直到選擇最佳的無障礙路線為止。

4 超聲波傳感器避障算法驗證

為驗證超聲波傳感器避障算法的精度與可靠性，采用XX公司生產(chǎn)的AIR3工業(yè)機器人和XX公司生產(chǎn)的200F18TR-2超聲波傳感器為試驗工具。其中，工業(yè)機器人為6軸，最大運動范圍560mm，定位精度±0.02mm，6個軸的運動范圍分別為：-170°/+170°、-110°/+120°、-110°/+155°、-200°/+200°、-120°/+120°、-350°/+350°，6個軸的運動速度分別為450°/s、450°/s、540°/s、800°/s、800°/s、800°/s。超聲波傳感器的標稱頻率為200.0±10%KHz，測量范圍為0.07-0.8M，標準檢測板為100x100mm，輸出方式為NPN/PNP/0-10V/4-20mA。以工業(yè)機器人現(xiàn)行的工作速度為依據(jù)，使其向障礙物方向行進，測量工業(yè)機器人和障礙物間的最小距離，分別在前方障礙物、左側(cè)障礙物、右側(cè)障礙物3種不同的工況條件下，測試工業(yè)機器人的運行狀態(tài)：

經(jīng)過不同工況下的工業(yè)機器人運行狀態(tài)測試，發(fā)現(xiàn)超聲波傳感器避障算法在避障中，對于工業(yè)機器人的運行環(huán)境有固定要求，機器人行走過程需保證路面平整、光滑，無坑槽、凹凸不平現(xiàn)象，方可按照設(shè)定的參數(shù)進行避障處理，一旦路面出現(xiàn)坑槽，則會影響超聲波傳感器的測量精度，機器人的行走也可能存在一定的概率偏離原有的路線。另外，超聲波傳感器量程內(nèi)對稍遠距離的障礙物，有著較好的測量效果，而對于近距離的障礙物可能存在檢測盲區(qū)，但得益于測試中模糊推理策略的應(yīng)用，可以增強超聲波傳感器識別障礙物的能力，提升其應(yīng)對障礙物的反應(yīng)能力，減少了探測誤差，這也有效指導(dǎo)了工業(yè)機器人的正常運行，但模糊推理策略對于近距離的超聲波傳感器探測精度有限。

5 結(jié)語

文章運用超聲波傳感器設(shè)計了工業(yè)機器人避障算法，建立了工業(yè)機器人避障流程，確定了障礙物到工業(yè)機器人間的安全距離控制閥值，測距的靈敏度、精度高，可以適用于一般環(huán)境下的工業(yè)機器人簡單作業(yè)，對于復(fù)雜工況，尤其是動態(tài)障礙物的避障處理及近距離的避障設(shè)計，超聲波傳感器避障算法還存在著本身的劣勢，將超聲波避障算法與遺傳算法、人工智能技術(shù)等結(jié)合進行算法優(yōu)化，是工業(yè)機器人超聲波避障未來一項重要的命題。

參考文獻：

[1] Takei Y，Matsui R，Minh-Dung N，et al.Velocity measurement using MEMS ultrasonic sensor for non-invasive blood pressure measurement[J].IEEJ Transactions on Sensors and Micromachines， 2018，138（2）：54-58.

[2] AlMohimeed I，Ono Y.Ultrasound measurement of skeletal muscle contractile parameters using flexible and wearable single-element ultrasonic sensor[J].Sensors， 2020，20（13）：3616.

[3] 華丹.基于區(qū)塊鏈技術(shù)的工業(yè)機器人視覺檢測及避障系統(tǒng)設(shè)計[J].計算機測量與控制，2020，28（7）：69-73.

[4] 于燕.智能機器人的超聲波避障技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用[J].南方農(nóng)機，2019，50（21）：263.

[5] 吳翩卉，盧杜曉，羅忠輝，等.智能機器人的超聲波避障技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用[J].機床與液壓，2019，47（9）：46-50，57.

【通聯(lián)編輯：李雅琪】