基于粒子群模糊的除冰機器人越障規劃
為目標,利用粒子群算法對模糊規劃器輸出角度進行在線優化。仿真結果表明:與傳統的模糊越障規劃相比,該方法不僅滿足除冰機器人實時規劃和自主越障的要求,縮短了機械臂經過軌跡的長度,提高了除冰機器人的工作效率和續航能力,為實際工程應用中除冰機器人的能源短缺問題,提供了一種節約使用方案,具有一定的工程應用價值。
1引言
我國是輸電線路覆冰較嚴重的國家之一,在冰凍雨雪天氣下,人工除冰危險性高,效率低下。采用機器人除冰具有效率高,人員無傷亡,可連續作業等優點,具有廣泛的應用前景。除冰機器人工作時,必須跨越輸電線路上的電氣設備。自主越障和路徑規劃作為機器人研究的熱點問題,得到了國內外許多學者的關注。根據實時性,可分為在線和離線。常見的離線方法有:粒子群算法[1、2],蟻群算法[3],遺傳算法[4],人工勢場法[5]等。但在實際中,機器人所處的環境并不都是全局可知的,離線規劃有局限性。張純剛和席裕庚[6、7]借鑒預測控制原理,提出了基于滾動窗口的在線規劃方法。蔡自興等[8]基于激光雷達設計了移動機器人的實時避障策略。Emmanuel等[9]使用模糊遺傳算法實現了多關節機器人在公共空間里的實時避障。
除冰機器人作為特種裝備機器人,不同于靈活的移動機器人,其機械臂動作范圍具有一定的約束和限制。目前,除冰機器人越障方式主要依靠視覺伺服控制[10、11],而惡劣的天氣、復雜的工況對圖像質量和冰、線區分識別都會有較大的影響。因此,視覺伺服自主越障具有一定局限性。
為了克服視覺伺服越障的不足,本文將路徑規劃中的粒子群優化和模糊邏輯相結合,提出了基于粒子群(PSO)在線優化的模糊越障軌跡規劃方法。引入離線規劃中常用的粒子群算法,用于優化在線規劃中的模糊避障策略,不僅保證了除冰機器人的在線越障功能,而且優化了其越障性能。
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