基于人工势场法的卸料臂移动过程避障控制方法

汪世涛

(中石油江苏液化天然气有限公司，江苏 南通 226400)

0 引言

随着自动化技术的不断发展，卸料臂在工业生产中起到了重要的作用。然而，在卸料臂的移动过程中，由于复杂的工作环境和存在的障碍物，避障成了一个关键的问题。为了实现安全、高效的卸料操作，本文采用了基于人工势场法的避障控制方法，通过建立虚拟势场来引导卸料臂的移动，使其能够自主避开障碍物并到达目标位置。

1 卸料臂移动过程中的避障问题分析

1.1 障碍物检测与识别问题

在卸料臂移动过程中，准确地感知和识别障碍物是至关重要的。为了解决这个问题，要选择合适的传感器并优化其布局，以确保能够全面地感知周围的环境。

1.2 动态障碍物处理问题

在现实环境中，障碍物可能是动态的，其位置和运动状态可能会发生变化。因此，要解决如何及时感知和适应动态障碍物的问题，通过使用实时感知技术，如传感器数据融合和运动跟踪算法，可以及时更新障碍物的位置和运动信息。

1.3 多障碍物场景下的路径规划问题

在复杂环境中，存在多个障碍物会增加路径规划的复杂性。要考虑障碍物的大小、形状和位置等因素，以找到一条安全且高效的移动路径。

1.4 避障控制策略问题

为了实现卸料臂的避障控制，要设计合适的避障优先级和策略选择。这意味着在遇到障碍物时，卸料臂要根据具体情况做出正确的决策，如绕行、停止或选择其他路径。

2 系统设计与方法

2.1 卸料臂移动过程的系统架构

在卸料臂移动过程中，一个合理的系统架构可以提供整体控制和协调的能力。系统架构应考虑到卸料臂的传感器和执行器，以及与障碍物感知、路径规划和避障控制相关的模块。传感器模块负责感知环境中的障碍物，获取位置、距离和其他关键信息。路径规划模块基于障碍物信息和目标位置，确定卸料臂的最佳移动路径。避障控制模块则根据传感器数据、路径规划结果和系统约束，生成控制指令，并通过执行器控制卸料臂的移动。整个系统应具备实时性、鲁棒性和可扩展性，以适应不同场景和环境条件的需求。

2.2 障碍物感知与识别方法

在卸料臂移动过程中，准确感知和识别障碍物至关重要。常用的感知技术包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等，例如：使用激光雷达可以获取精确的障碍物距离和位置信息；摄像头可以进行图像处理和计算机视觉算法来识别障碍物。此外，还可以采用传感器数据融合技术，综合利用多种传感器的数据，提高障碍物感知的准确性和鲁棒性。障碍物识别算法可以基于特征提取、机器学习和深度学习等方法，通过对传感器数据的处理和分析，实现对障碍物的识别和分类。

2.3 人工势场模型设计

人工势场法是一种常用的避障方法，通过构建虚拟势场来引导卸料臂的移动。在人工势场模型设计中，引力场和斥力场是关键要素：引力场用于吸引卸料臂朝向目标位置移动；斥力场则通过障碍物与卸料臂之间的相互作用来排斥卸料臂与障碍物的碰撞。合理设计势场分布和参数设置，可以实现有效的避障和路径规划。引力场和斥力场的具体形式和参数设置可以根据具体场景和需求进行调整，以实现对卸料臂移动的控制。

2.4 避障控制策略的提出与设计

在卸料臂的避障控制策略中，需要考虑多个因素。首先避障优先级和策略选择是关键。在遇到障碍物时，卸料臂首先应该根据优先级和策略选择合适的行动，如绕行、暂停或选择其他路径；其次控制指令的生成和执行需要根据障碍物感知、路径规划和系统约束等信息生成相应的控制指令，以确保卸料臂能够平稳、安全地避开障碍物；最后系统的稳定性和鲁棒性分析是必要的，以确保避障控制策略在不同环境和条件下的可靠性和稳定性。

3 障碍物感知与识别

3.1 传感器选择与布局

为了实现有效的障碍物感知与识别，要选择合适的传感器并进行合理的布局。常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等：激光雷达能够提供精确的距离和位置信息，适用于长距离和高精度的障碍物感知；摄像头可以通过图像处理和计算机视觉算法来检测和识别障碍物，适用于对物体形状和纹理的分析；超声波传感器可以测量距离，用于近距离障碍物检测。根据具体应用场景，选择合适类型和数量的传感器，并合理布局以覆盖卸料臂周围的感知范围，提供全面的环境感知能力。

3.2 障碍物检测与识别算法

针对障碍物检测与识别，可以使用不同的算法和技术；计算机视觉算法可以用于图像处理和特征提取，例如边缘检测、颜色分割、物体识别等，以识别障碍物；深度学习方法可以应用于物体检测和分类，通过训练神经网络来识别障碍物；传感器数据融合算法可以综合利用多种传感器的数据，提高障碍物检测的准确性和鲁棒性。例如，将激光雷达和摄像头数据进行融合，可以同时获得距离和视觉信息，提供更全面的障碍物感知能力。根据具体需求和性能要求，选择适合的算法和技术进行障碍物检测与识别。

3.3 障碍物信息的获取与更新

障碍物信息的获取和更新是实现准确感知和识别的关键。传感器数据的采集和处理需要实时性和准确性，以获取最新的障碍物信息。障碍物的位置、尺寸、形状等信息应及时更新，以保持对环境的准确感知。通过传感器数据的连续采集和处理，可以实现对障碍物信息的持续更新。同时，障碍物信息的更新还需要考虑传感器的精度和误差，对数据进行滤波和校正，以提高障碍物信息的准确性和可靠性。通过持续的障碍物信息获取和更新，可以为后续的路径规划和避障控制提供准确的输入数据[1]。

4 人工势场建模与路径规划

4.1 引力场和斥力场设计

在人工势场方法中，引力场和斥力场是设计人工势场的核心要素。引力场的作用是吸引卸料臂朝向目标位置移动，使移动过程更加顺畅；斥力场的作用是避免卸料臂与障碍物发生碰撞和冲突。

(1)引力场设计。引力场的设计可以采用简单的线性引力模型，其中引力的大小与卸料臂与目标位置的距离成正比。假设目标位置为(xtarget,ytarget)，卸料臂当前位置为(xrobot,yrobot)，则引力场可以表示为：

式中：Fgravity为引力场的向量；kgravity为引力的系数，控制引力的强度。

引力的方向是从卸料臂指向目标位置的方向。较大的kgravity值会使卸料臂更快地朝向目标位置移动，较小的值会使移动速度较慢。

(2)斥力场设计。斥力场的设计可以采用反比例斥力模型，其中斥力的大小与卸料臂与障碍物之间的距离成反比。假设障碍物位置为(xobs,yobs)，卸料臂当前位置为(xrobot,yrobot)，则斥力场可以表示为：

式中：Frepulsion为斥力场的向量；krepulsion为斥力的系数，控制斥力的强度。

斥力的方向是从障碍物指向卸料臂的方向。较大的krepulsion值会使卸料臂更积极地避开障碍物，较小的值会使避障效果较弱。

(3)合成总势场。将引力场和斥力场合成为总势场，可以通过简单的线性叠加来实现。总势场可以表示为：

式中：∑Frepulsion为所有障碍物斥力的合力。

卸料臂根据总势场的方向进行移动，通过不断地更新卸料臂的位置和场景中障碍物的信息，可以实现避障控制。

4.2 势场参数设置与调整

在设计人工势场时，参数的设置和调整对于实现良好的避障效果非常重要。参数设置需要根据具体应用场景进行合理选择。

假设目标位置为 (xtarget,ytarget) = (10, 20)，卸料臂当前位置为 (xrobot,yrobot) = (5, 10)。

(1)引力场参数设置。kgravity= 0.5，引力范围：假设卸料臂需要到达目标位置时，距离目标位置≤5 个单位时，引力开始影响。

(2)斥力场参数设置。krepulsion= 2，斥力范围：假设障碍物与卸料臂的安全距离为 2 个单位。

通过上述参数，可以计算引力场和斥力场在当前位置下的具体数值：

引力场：

假设存在一个障碍物在位置 (xobs,yobs) = (8, 15)，则计算斥力场：

合成总势场：

最终的控制指令可以通过调整速度和方向来实现，简化为一个单位向量：

4.3 路径规划算法

在路径规划中，可以使用A*算法和Dijkstra 算法来实现基于人工势场的避障控制。

(1) A*算法。A*算法是一种启发式搜索算法，通常用于图的搜索和路径规划。它综合考虑了目标位置和路径代价的启发式估计，以快速找到最优路径。A*算法基于两个重要的指标：启发式评估函数f(n)和代价函数g(n)。

式中：g(n) 为从起始位置到节点n的实际代价；h(n)为从节点n到目标位置的启发式估计代价。

A* 算法通过在搜索过程中不断更新节点的代价和启发式估计，选择具有最小f(n)值的节点进行扩展，以找到最优路径。

(2) Dijkstra 算法。Dijkstra 算法是一种无启发式的图搜索算法，用于找到图中节点之间的最短路径。该算法通过逐步更新节点的最短路径代价，找到从起始位置到目标位置的最短路径。Dijkstra 算法维护一个优先队列，用于选择具有最小路径代价的节点进行扩展。通过不断更新节点的路径代价，直到找到目标位置，从而得到最短路径。

在基于人工势场的避障控制中，可以将A*算法或Dijkstra 算法应用于已经设计好的引力场和斥力场。具体步骤如下：

假设目标位置为(xtarget,ytarget)，卸料臂当前位置为(xrobot,yrobot)，则引力场可以表示为：

式中：Fgravity为引力场的向量；kgravity为引力场的强度参数，控制引力的吸引力大小。引力场的方向是从卸料臂指向目标位置的方向。

根据障碍物位置和卸料臂当前位置计算斥力场，得到斥力场的方向和强度：

假设障碍物位置为(xobs,yobs)，卸料臂当前位置为(xrobot,yrobot)，则斥力场可以表示为：

式中：Frepulsion为斥力场的向量；krepulsion为斥力场的强度参数，控制斥力的排斥力大小。

斥力场的方向是从障碍物指向卸料臂的方向。

合成总势场，将引力场和斥力场相加得到总势场：

势场Ftotal为卸料臂在当前位置的移动方向和强度，该向量将指导卸料臂在避开障碍物的同时向目标位置移动。

根据总势场应用A*算法或Dijkstra 算法进行路径规划，找到最优路径：

A* 算法或Dijkstra 算法将根据总势场Ftotal，在场景中搜索找到从卸料臂当前位置到目标位置的最优路径。这些算法将考虑路径的代价和可行性，从而选择最佳路径，确保卸料臂能够安全、高效地避开障碍物并到达目标位置。

可选：对得到的路径进行平滑化和动态更新，以优化卸料臂的移动效果。在得到最优路径后，可以对路径进行平滑化处理，通过曲线拟合和插值等技术，使得卸料臂的移动更加平滑和自然。动态路径更新可以根据实时的障碍物信息和卸料臂的位置变化，实时调整路径规划，以适应动态环境中的障碍物变化，保证卸料臂的移动效果始终处于最优状态。这些技术的使用可以进一步优化路径规划的效果，提高卸料臂的避障控制能力和移动效率。

5 避障控制策略设计与实现

5.1 避障优先级和策略选择

在卸料臂移动过程中的避障控制中，确定避障优先级和策略选择是至关重要的步骤。避障优先级的确定涉及考虑不同障碍物的类型、距离、速度和大小等因素。根据行业的相关专业知识和实际应用需求，可以采用以下方法进行避障优先级的设定：

首先根据障碍物的类型，确定不同类型障碍物的优先级顺序。例如，在自动驾驶车辆领域，优先避免与行人和其他车辆的碰撞；在工业机器人领域，优先避免与设备和其他机器人的碰撞。通过对不同类型障碍物进行分类和排序，可以确保在遇到多个障碍物时，按照优先级进行适当的避让。其次考虑障碍物与卸料臂的距离和相对速度。较近距离的障碍物可能需要更紧急的避让策略，而较远距离的障碍物则可以采取更灵活的控制策略，根据距离和速度的信息，可以确定哪些障碍物需要立即避让，哪些可以稍后处理。此外，障碍物的大小和形状也对避障策略选择产生影响，较大的障碍物可能需要更大的避让空间，而复杂的形状可能需要更复杂的避障路径规划[2]。因此，在避障优 先级和策略选择中，应综合考虑障碍物的大小和形状，以确定适当的避让措施和路径规划方法。

5.2 控制指令生成与执行

在卸料臂移动过程的避障控制中，控制指令的生成和执行是确保卸料臂安全、高效移动的关键步骤。生成控制指令时，要综合考虑障碍物感知、路径规划结果和系统约束等因素，并根据具体的控制策略生成适当的指令。

根据障碍物感知结果，获取障碍物的位置、距离和速度等信息。可以通过传感器数据的处理和分析来实现，例如使用激光雷达、摄像头或超声波传感器等。基于障碍物感知信息，可以确定与卸料臂存在潜在碰撞风险的障碍物，并作为控制指令生成的依据。根据路径规划的结果，确定卸料臂的移动方向和速度。路径规划算法可以根据卸料臂当前位置、目标位置以及障碍物信息，计算出一条避开障碍物的最佳路径。控制指令的生成可以基于路径规划结果，调整卸料臂的移动速度和方向，以实现避障控制的要求。此外，还需要考虑系统的约束条件，如卸料臂的最大速度、加速度和转向能力等。控制指令的生成应在这些约束条件内进行，以保证卸料臂的稳定性和安全性[3]。可以使用相关的参数和公式，例如运动学模型和动力学方程，来计算和限制控制指令的生成范围。一旦控制指令生成完成，就需要将其准确、及时地传达给卸料臂的执行器进行执行。执行器可以包括电机、液压系统或电控系统等。执行器需要根据控制指令调整卸料臂的运动状态，例如调整电机的转速、控制液压缸的运动或调整电控系统的输出等，以实现控制指令所要求的移动效果。在控制指令执行过程中，需要确保指令的传递和执行的准确性和时效性。可以采用合适的通信协议和控制策略，监测执行器的状态和反馈信息，以实现闭环控制和动态调整。

5.3 系统稳定性与鲁棒性分析

在避障控制中，系统的稳定性和鲁棒性是关键因素。稳定性指的是系统能够在各种条件下保持平衡和控制，而鲁棒性指的是系统对于环境变化和参数不确定性的鲁健性。为了确保系统的稳定性和鲁棒性，在设计和实现避障控制策略时，需要进行系统分析和评估。这包括系统动力学建模、控制器设计和参数调整，以及对环境变化和传感器误差等因素的考虑。通过稳定性分析和鲁棒性测试，可以评估系统在不同条件下的性能，并进行相应的调整和优化，以提高系统的稳定性和鲁棒性。

6 结语

综上所述，本论文通过对卸料臂移动过程中的避障控制问题的研究，提出了基于人工势场法的避障控制方法，并详细讨论了相关的系统设计与方法。这一研究对于提高卸料臂的自动化控制能力，实现安全、高效的移动和避障具有重要的理论和实践意义。未来的工作可以进一步优化算法和方法，结合实际应用场景进行验证，并探索其他先进的避障控制技术，以不断提升卸料臂移动过程中的避障效果和性能。