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什么是機器人控制系統(tǒng) 如果僅僅有感官和肌肉，人的四肢還是不能動作。一方面是因為來自感官的信號沒有器官去接收和處理，另一方面也是因為沒有器官發(fā)出神經(jīng)信號，驅(qū)使肌肉發(fā)生收縮或舒張。同樣，如果機器人只有傳感器和驅(qū)動器，機械臂也不能正常工作。原因是傳感器輸出的信號沒有起作用，驅(qū)動電動機也得不到驅(qū)動電壓和電流，所以機器人需要有一個控制器，用硬件坨和軟件組成一個的控制系統(tǒng)。 機器人控制系統(tǒng)的功能是接收來自傳感器的檢測信號，根據(jù)操作任務(wù)的要求，驅(qū)動機械臂中的各臺電動機就像我們?nèi)说幕顒有枰蕾囎陨淼母泄僖粯樱瑱C器人的運動控制離不開傳感器。機器人需要用傳感器來檢測各種狀態(tài)。機器人的內(nèi)部傳感器信號被用來反映機械臂關(guān)節(jié)的實際運動狀態(tài)，機器人的外部傳感器信號被用來檢測工作環(huán)境的變化。 所以機器人的神經(jīng)與大腦組合起來才能成一個完整的機器人控制系統(tǒng)。 機器人的運動控制系統(tǒng)包含哪些方面？ 執(zhí)行機構(gòu)----伺服電機或步進電機； 驅(qū)動機構(gòu)----伺服或者步進驅(qū)動器； 控制機構(gòu)----運動控制器，做路徑和電機聯(lián)動的算法運算控制； 控制方式----有固定執(zhí)行動作方式的，那就編好固定參數(shù)的程序給運動控制器；如果有加視覺系統(tǒng)或者其他傳感器的，根據(jù)傳感器信號，就編好不固定參數(shù)的程序給運動控制器。 機器人控制系統(tǒng)的基本功能
工業(yè)機器人控制系統(tǒng) 1、工業(yè)機器人控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu) 控制器是機器人系統(tǒng)的核心，國外有關(guān)公司對我國實行嚴密封鎖。近年來隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，微處理器的性能越來越高，而價格則越來越便宜，目前市場上已經(jīng)出現(xiàn)了1-2美金的32位微處理器。高性價比的微處理器為機器人控制器帶來了新的發(fā)展機遇，使開發(fā)低成本、高性能的機器人控制器成為可能。為了保證系統(tǒng)具有足夠的計算與存儲能力，目前機器人控制器多采用計算能力較強的ARM系列、DSP系列、POWERPC系列、Intel系列等芯片組成?！ ?/p> 此外，由于已有的通用芯片在功能和性能上不能完全滿足某些機器人系統(tǒng)在價格、性能、集成度和接口等方面的要求，這就產(chǎn)生了機器人系統(tǒng)對SoC（SystemonChip）技術(shù)的需求，將特定的處理器與所需要的接口集成在一起，可簡化系統(tǒng)外圍電路的設(shè)計，縮小系統(tǒng)尺寸，并降低成本。例如，Actel公司將NEOS或ARM7的處理器內(nèi)核集成在其FPGA產(chǎn)品上，形成了一個完整的SoC系統(tǒng)。在機器人運動控制器方面，其研究主要集中在美國和日本，并有成熟的產(chǎn)品，如美國DELTATAU公司、日本朋立株式會社等。其運動控制器以DSP技術(shù)為核心，采用基于PC的開放式結(jié)構(gòu)。 2、工業(yè)機器人控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 在控制器體系結(jié)構(gòu)方面，其研究重點是功能劃分和功能之間信息交換的規(guī)范。在開放式控制器體系結(jié)構(gòu)研究方面，有兩種基本結(jié)構(gòu)，一種是基于硬件層次劃分的結(jié)構(gòu)，該類型結(jié)構(gòu)比較簡單，在日本，體系結(jié)構(gòu)以硬件為基礎(chǔ)來劃分，如三菱重工株式會社將其生產(chǎn)的PA210可攜帶式通用智能臂式機器人的結(jié)構(gòu)劃分為五層結(jié)構(gòu)；另一種是基于功能劃分的結(jié)構(gòu)，它將軟硬件一同考慮，其是機器人控制器體系結(jié)構(gòu)研究和發(fā)展的方向?！ ?/p> 3、控制軟件開發(fā)環(huán)境 在機器人軟件開發(fā)環(huán)境方面，一般工業(yè)機器人公司都有自己獨立的開發(fā)環(huán)境和獨立的機器人編程語言，如日本Motoman公司、德國KUKA公司、美國的Adept公司、瑞典的ABB公司等。很多大學在機器人開發(fā)環(huán)境(RobotDevelopmentEnvironment)方面已有大量研究工作，提供了很多開放源碼，可在部分機器人硬件結(jié)構(gòu)下進行集成和控制操作，目前已在實驗室環(huán)境下進行了許多相關(guān)實驗。國內(nèi)外現(xiàn)有的機器人系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境有TeamBots，v.2.0e、ARIA，V.2.4.1、Player/Stage，v.1.6.5.1.6.2、Pyro.v.4.6.0、CARMEN.v.1.1.1、MissionLab.v.6.0、ADE.V.1.0beta、Miro.v.CVS-March17.2006、MARIE.V.0.4.0、FlowDesigner.v.0.9.0、RobotFlow.v.0.2.6等等。從機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，對機器人軟件開發(fā)環(huán)境有兩方面的需求。一方面是來自機器人最終用戶，他們不僅使用機器人，而且希望能夠通過編程的方式賦予機器人更多的功能，這種編程往往是采用可視化編程語言實現(xiàn)的，如樂高MindStormsNXT的圖形化編程環(huán)境和微軟RoboticsStudio提供的可視化編程環(huán)境?！ ?/p> 4、機器人專用操作系統(tǒng) （1）VxWorks，VxWorks操作系統(tǒng)是美國WindRiver公司于1983年設(shè)計開發(fā)的一種嵌入式實時操作系統(tǒng)（RTOS），是Tornado嵌入式開發(fā)環(huán)境的關(guān)鍵組成部分。VxWorks具有可裁剪微內(nèi)核結(jié)構(gòu)；高效的任務(wù)管理；靈活的任務(wù)間通信；微秒級的中斷處理；支持POSIX1003．1b實時擴展標準；支持多種物理介質(zhì)及標準的、完整的TCP/IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等?！ ?/p> （2）WindowsCE，WindowsCE與Windows系列有較好的兼容性，無疑是WindowsCE推廣的一大優(yōu)勢。WindowsCE為建立針對掌上設(shè)備、無線設(shè)備的動態(tài)應(yīng)用程序和服務(wù)提供了一種功能豐富的操作系統(tǒng)平臺，它能在多種處理器體系結(jié)構(gòu)上運行，并且通常適用于那些對內(nèi)存占用空間具有一定限制的設(shè)備?！ ?/p> （3）嵌入式Linux，由于其源代碼公開，人們可以任意修改，以滿足自己的應(yīng)用。其中大部分都遵從GPL，是開放源代碼和免費的?？梢陨约有薷暮髴?yīng)用于用戶自己的系統(tǒng)。有龐大的開發(fā)人員群體，無需專門的人才，只要懂Unix/Linux和C語言即可。支持的硬件數(shù)量龐大。嵌入式Linux和普通Linux并無本質(zhì)區(qū)別，PC上用到的硬件嵌入式Linux幾乎都支持。而且各種硬件的驅(qū)動程序源代碼都可以得到，為用戶編寫自己專有硬件的驅(qū)動程序帶來很大方便?！?/p> （4）μC/OS-Ⅱ，μC/OS-Ⅱ是著名的源代碼公開的實時內(nèi)核，是專為嵌入式應(yīng)用設(shè)計的，可用于8位，16位和32位單片機或數(shù)字信號處理器（DSP）。它的主要特點是公開源代碼、可移植性好、可固化、可裁剪性、占先式內(nèi)核、可確定性等。 （5）DSP/BIOS，DSP/BIOS是TI公司特別為其TMS320C6000TM，TMS320C5000TM和TMS320C28xTM系列DSP平臺所設(shè)計開發(fā)的一個尺寸可裁剪的實時多任務(wù)操作系統(tǒng)內(nèi)核，是TI公司的CodeComposerStudioTM開發(fā)工具的組成部分之一。DSP/BIOS主要由三部分組成：多線程實時內(nèi)核；實時分析工具；芯片支持庫。利用實時操作系統(tǒng)開發(fā)程序，可以方便快速的開發(fā)復(fù)雜的DSP程序?！ ?/p> 5、機器人伺服通信總線技術(shù) 目前國際上還沒有專用于機器人系統(tǒng)中的伺服通信總線，在實際應(yīng)用過程中，通常根據(jù)系統(tǒng)需求，把常用的一些總線，如以太網(wǎng)、CAN、1394、SERCOS、USB、RS-485等用于機器人系統(tǒng)中。當前大部分通信控制總線可以歸納為兩類，即基于RS-485和線驅(qū)動技術(shù)的串行總線技術(shù)和基于實時工業(yè)以太網(wǎng)的高速串行總線技術(shù)。 智能機器人控制系統(tǒng) (1)開放性模塊化的控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)：采用分布式CPU計算機結(jié)構(gòu)，分為機器人控制器(RC)，運動控制器(MC)，光電隔離I/O控制板、傳感器處理板和編程示教盒等。機器人控制器(RC)和編程示教盒通過串口/CAN總線進行通訊。機器人控制器(RC)的主計算機完成機器人的運動規(guī)劃、插補和位置伺服以及主控邏輯、數(shù)字I/O、傳感器處理等功能，而編程示教盒完成信息的顯示和按鍵的輸入。 (2)模塊化層次化的控制器軟件系統(tǒng)：軟件系統(tǒng)建立在基于開源的實時多任務(wù)操作系統(tǒng)Linux上，采用分層和模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計，以實現(xiàn)軟件系統(tǒng)的開放性。整個控制器軟件系統(tǒng)分為三個層次：硬件驅(qū)動層、核心層和應(yīng)用層。三個層次分別面對不同的功能需求，對應(yīng)不同層次的開發(fā)，系統(tǒng)中各個層次內(nèi)部由若干個功能相對對立的模塊組成，這些功能模塊相互協(xié)作共同實現(xiàn)該層次所提供的功能。 (3)機器人的故障診斷與安全維護技術(shù)：通過各種信息，對機器人故障進行 診斷，并進行相應(yīng)維護，是保證機器人安全性的關(guān)鍵技術(shù)。 (4)網(wǎng)絡(luò)化機器人控制器技術(shù)：目前機器人的應(yīng)用工程由單臺機器人工作站向機器人生產(chǎn)線發(fā)展，機器人控制器的聯(lián)網(wǎng)技術(shù)變得越來越重要?？刂破魃暇哂写?、現(xiàn)場總線及以太網(wǎng)的聯(lián)網(wǎng)功能?？捎糜跈C器人控制器之間和機器人控制器同上位機的通訊，便于對機器人生產(chǎn)線進行監(jiān)控、診斷和管理。 盤點國內(nèi)10大領(lǐng)先控制器廠商 1、華中數(shù)控 2.新松機器人 3.新時達 4.南京埃斯頓 5.匯川技術(shù) 6.廣州數(shù)控設(shè)備有限公司 7.深圳市華盛控科技有限公司 8.廣泰數(shù)控 9.固高科技 10.卡諾普 機器人控制架構(gòu) 如果說驅(qū)動子系統(tǒng)是機器人的肌肉，能源子系統(tǒng)是機器人的心臟，那么控制和決策子系統(tǒng)就是機器人的大腦。這是機器人最重要、最復(fù)雜的一個子系統(tǒng)。 機器人是一種高度復(fù)雜的自動化裝置。其控制子系統(tǒng)也是直接來源于自動化領(lǐng)域的其他應(yīng)用，例如工廠自動化領(lǐng)域中所用到的處理器、電路以及標準。本章僅僅列舉并對比了幾種常見的、典型的控制系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)，然后分析了幾個典型的機器人控制子系統(tǒng)的構(gòu)成，特別是詳細說明了“創(chuàng)意之星”機器人的控制架構(gòu)。 典型的幾種機器人控制架構(gòu)(ARCHITECHURE) 這里我們不討論傳統(tǒng)的工業(yè)機器人，主要關(guān)注的是自主移動機器人、仿生機器人等新形態(tài)的機器人。通常，機器人的架構(gòu)是指如何把感知、建模、規(guī)劃、決策、行動等多種模塊有機地結(jié)合起來，從而在動態(tài)環(huán)境中，完成目標任務(wù)的一個或多個機器人的結(jié)構(gòu)框架?？偟恼f來，當前自主機器人的控制架構(gòu)可分為下述幾類： 1. 程控架構(gòu)，又稱規(guī)劃式架構(gòu)，即根據(jù)給定初始狀態(tài)和目標狀態(tài)規(guī)劃器給出一個行為動作的序列，按部就班地執(zhí)行。較復(fù)雜的程控模型也會根據(jù)傳感器的反饋對控制策略進行調(diào)整，例如在程序的序列中采用“條件判斷+跳轉(zhuǎn)”這樣的方法。 2. 包容式架構(gòu)和基于行為的控制模型，又稱為反應(yīng)式模型，復(fù)雜任務(wù)被分解成為一系列相對簡單的具體特定行為，這些行為均基于傳感器信息并針對綜合目標的一個方面進行控制?；谛袨榈臋C器人系統(tǒng)對周圍環(huán)境的變化能作出快速的響應(yīng)，實時性好，但它沒有對任務(wù)做出全局規(guī)劃，因而不能保證目標的實現(xiàn)是最優(yōu)的。 3. 混合式架構(gòu)，是規(guī)劃和基于行為的集成體系，不僅對環(huán)境的變化敏感，而且能確保目標的實現(xiàn)效率。通?；旌鲜郊軜?gòu)有兩種模式：一種模式是，決策系統(tǒng)的大框架是基于規(guī)劃的，在遇到動態(tài)情況時再由行為模型主導；另一種模式是，決策系統(tǒng)的大框架基于行為，在具體某些行為中采用規(guī)劃模型?？傊?，混合式架構(gòu)的設(shè)計目的是盡可能綜合程控架構(gòu)和包容式架構(gòu)的優(yōu)點，避免其缺點。 下面幾小節(jié)對以上三種架構(gòu)進行初步的討論。更進一步的資料，請參閱相關(guān)文獻。本書的附錄中列出了一些可供參考閱讀的書籍資料。 1.1 集中程控架構(gòu) 傳統(tǒng)的機器人大都是工業(yè)機器人。他們通常工作在流水線的一個工位上，每個機器人的位置是已知、確定的；設(shè)計者在每臺機器人開始工作之前也很清楚他的工作是什么，他的工作對象在什么位置。這種情況下，對機器人的控制就變成了數(shù)值計算，或者說“符號化”的計算。例如，我們通過實地測量可以得到一臺搬運機器人的底座的坐標；再通過空間機構(gòu)幾何學的計算（空間機器人的正解、逆解），可以得到機器人的各個關(guān)節(jié)處于什么樣的位置的時候其末端的搬運裝置可以到達給定位置。這樣，機器人控制策略設(shè)計者是在一個靜態(tài)的、結(jié)構(gòu)化的、符號化的環(huán)境中編寫策略；他不需要考慮太多的突發(fā)情況，至多需要考慮一些意外，例如利用簡單的傳感器檢測應(yīng)該被搬運的工件是否在正確的位置，從而決定是否報警或者停止工作等等。 這類機器人通常由一個單獨的控制器。這個控制器收集從機器人各個關(guān)節(jié)、各個附加傳感器傳送來的位置、角度等信息，通過控制器處理后，計算機器人下一步的工作。整個機器人是在這個控制器的控制下運作，對于一些異常的處理也在程序的設(shè)定范圍內(nèi)。下圖是兩個典型的采用集中式系統(tǒng)架構(gòu)的移動機器人框圖。左側(cè)的框圖的控制器是一臺PC機，它擔負了所有的信息采集、處理和控制功能；右圖是經(jīng)過改進的機器人架構(gòu)：在PC機之外，增加了一個DSP控制器，承擔了PC 機的部分工作。但是，這兩種架構(gòu)下控制器的負擔都相當重，并且如果控制器出現(xiàn)故障，整個機器人將會癱瘓。 對于上面描述的工作內(nèi)容，程控式、集中控制式結(jié)構(gòu)是非常理想的。如前所述，機器人不會遇到太多動態(tài)的、非符號化的環(huán)境變化，并且控制器能夠得到足夠多的、準確的環(huán)境信息。設(shè)計者可以在機器人工作前預(yù)先設(shè)計好最優(yōu)的策略，然后讓機器人開始工作，過程中只需要處理一些可以預(yù)料到的異常事件。 但是，假設(shè)我們要設(shè)計一個在房間里漫游的移動機器人，房間的大小未知；并且我們也無法準確地得到機器人在房間中的相對位置，這種架構(gòu)將無法獲得足夠的信息，并且無法處理未知的突發(fā)情況。因此對于傳統(tǒng)意義之外的機器人，例如移動機器人、寵物機器人等，程控式控制架構(gòu)就很難適應(yīng)了。 集中式程控架構(gòu)的優(yōu)點是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單明了，所有邏輯決策和計算均在集中式的控制器中完成。這種架構(gòu)很清晰：控制器是大腦，其他的部分不需要有處理能力。 而對于仿生機器人、在未知環(huán)境中工作的機器人，一個大腦處理所有事情真的合適嗎？ 考慮蚯蚓、蜈蚣之類的低等生物。它們的大腦很不發(fā)達（甚至沒有大腦），反而具有一個很發(fā)達的脊索或者很奪個神經(jīng)節(jié)。大部分是這些分布在全身的神經(jīng)節(jié)在主導它們的活動和反應(yīng)，而不是大腦。 讀者在中學生物課中應(yīng)該做過這么一個試驗： 用一個小錘子，輕輕地敲膝蓋以下的位置。你會發(fā)現(xiàn)小腿不受控制地自動抬起。這是著名的“膝跳反射”試驗。這個實驗說明，即使是人類這樣的高等生物，也不是全部的生命活動都在大腦的控制之下。設(shè)想一個具有人類全部功能的機器人。它有數(shù)百個電動機對應(yīng)人類的數(shù)百塊肌肉，有數(shù)萬個傳感器，對應(yīng)人類的皮膚、眼睛、鼻子和耳朵等。如果采用集中式控制架構(gòu)，這個機器人的大腦將很難負荷如此龐大的數(shù)據(jù)運算和決策。 因此對于工業(yè)機器人之外的其他機器人，發(fā)展出了分層式控制架構(gòu)、包容式架構(gòu)，以及混合式架構(gòu)等更適合其特點的控制架構(gòu)。 1.2 分層式架構(gòu)(LAYERED ARCHITECTURE) 分層式架構(gòu)是隨著分布式控制理論和技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展起來的。分布式控制通常由一個或多個主控制器和很多個節(jié)點組成，主控制器和節(jié)點均具有處理能力。其中心思想是：主控制器可以比較弱，但是大部分的非符號化信息已經(jīng)在其各自的節(jié)點被處理、符號化，再傳遞給主控制器來進行決策判斷。單個節(jié)點分布式控制模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在大型工廠、樓宇等結(jié)構(gòu)復(fù)雜、傳感器和執(zhí)行器很多的場合中。 分層式架構(gòu)是基于認知的人工智能（Artificial Intelligence， AI）模型，因此也稱之為基于知識的架構(gòu)。在AI模型中，智能任務(wù)由運行于模型之上的推理過程來實現(xiàn)，它強調(diào)帶有環(huán)境模型的中央規(guī)劃器，它是機器人智能不可缺少的組成部分，而且該模型必須準確、一致。分層式架構(gòu)是把各種模塊分成若干層次，使不同層次上的模塊具有不同的工作性能和操作方式。 通過對分布式系統(tǒng)中不同功能的節(jié)點進行功能層次劃分，即得到了分層式架構(gòu)。 分層式架構(gòu)中最有代表性的是由20世紀80年代智能控制領(lǐng)域著名學者Saridis提出的三層模型。Saridis認為隨著控制精度的增加，智能能力減弱，即層次向上智能增加，但是精度降低，層次向下則相反。按照這一原則，他把整個結(jié)構(gòu)按功能分為三個層次，即執(zhí)行級、協(xié)調(diào)級和組織級。其中，組織級是系統(tǒng)的“大腦”，它以人工智能實現(xiàn)在任務(wù)組織中的認知、表達、規(guī)劃和決策；協(xié)調(diào)級是上層和下層的智能接口，它以人工智能和運籌學實現(xiàn)對下一層的協(xié)調(diào)，確定執(zhí)行的序列和條件；執(zhí)行級是以控制理論為理論基礎(chǔ)，實現(xiàn)高精度的控制要求，執(zhí)行確定的運動。需要指出的是，這僅僅是一個概念模型，實際的物理結(jié)構(gòu)可多于或少于三級，無論多少級，從功能上來說由上到下一般均可分為這三個層次。信息流程是從低層傳感器開始，經(jīng)過內(nèi)外狀態(tài)的形勢評估、歸納，逐層向上，且在高層進行總體決策；高層接受總體任務(wù)，根據(jù)信息系統(tǒng)提供的信息進行規(guī)劃，確定總體策略，形成宏觀命令，再經(jīng)協(xié)調(diào)級的規(guī)劃設(shè)計，形成若干子命令和工作序列，分配給各個控制器加以執(zhí)行。 在分層式架構(gòu)中，最廣泛遵循的原則是依據(jù)時間和功能來劃分架構(gòu)中的層次和模塊。其中，最有代表性的是美國航天航空局（NASA）和美國國家標準局（NBS）提出的NASREM的結(jié)構(gòu)。其出發(fā)點之一是考慮到一個智能機器人可能有作業(yè)手、通訊、聲納等多個被控分系統(tǒng)，而這樣的機器人可能組成一個組或組合到更高級的系統(tǒng)中，相互協(xié)調(diào)工作；出發(fā)點之二是考慮已有的單元技術(shù)和正在研究的技術(shù)可以應(yīng)用到這一系統(tǒng)中來，包括現(xiàn)代控制技術(shù)和人工智能技術(shù)等。整個系統(tǒng)橫向上分成信息處理、環(huán)境建模和任務(wù)分解三列，縱向上分為坐標變換與伺服控制、動力學計算、基本運動、單體任務(wù)、成組任務(wù)和總?cè)蝿?wù)六層，所有模塊共享一個全局數(shù)據(jù)庫，如下圖所示。 NASREM結(jié)構(gòu)的各模塊功能和關(guān)系非常清楚，有利于系統(tǒng)的構(gòu)成和各模塊內(nèi)算法的添加和更換。它具有全局規(guī)劃和推理的能力，對復(fù)雜的環(huán)境可以做出合理的反應(yīng)，適合于一個或一組機器人的控制。但同其它的分層式架構(gòu)一樣，NASREM的問題在于輸入環(huán)境的信息必須通過信息處理列的所有模塊。結(jié)果往往是將簡單問題復(fù)雜化，影響了機器人對環(huán)境變化的響應(yīng)速度，而機器人非常重要的一個性能就是對環(huán)境變化、意外事件的發(fā)生等要求作出迅速反應(yīng)。因此，分層式架構(gòu)從理論上只適合于那些有一定的位置環(huán)境信息、在輕微非結(jié)構(gòu)化環(huán)境工作的機器人。但是由于總線技術(shù)、實時控制技術(shù)的高速發(fā)展，分層式架構(gòu)的最致命弱點之一：響應(yīng)較慢等問題也得到了一定程度的緩解。由于分層式架構(gòu)也較為成熟，因此還有大量的移動機器人、玩具機器人使用這種架構(gòu)，并在一定程度上融入了包容式架構(gòu)和混合式架構(gòu)中。 1.3 包容式架構(gòu)(SUBSUMPTION ARCHITECTURE) 假設(shè)我們的機器人是在一個虛擬的環(huán)境中運行。這個虛擬的環(huán)境中，地面是絕對水平的，墻壁是絕對垂直的；同時，傳感器是沒有誤差的，機器人的輪子也是不會打滑的，我們可以精確地通過編碼器等傳感器來得到機器人的所處位置，以及他與周圍環(huán)境的相對關(guān)系，從而根據(jù)程序作出決策。 但是事實上情況完全不是這么理想。再平坦的地面也會有起伏，更不要說野外的地形環(huán)境；超聲聲納返回的數(shù)據(jù)有時候會產(chǎn)生很大的誤差，甚至激烈地跳變；當機器人啟動和停下的時候，它的輪子是一定會打滑的。由于機器人所處的真實世界主要為非結(jié)構(gòu)化的動態(tài)環(huán)境，往往會遇到事先完成的程序規(guī)劃說沒有考慮到的問題。這樣的環(huán)境下，我們遇到的情況往往是，預(yù)先規(guī)劃好的決策程序，在實際中會遇到各種各樣的麻煩而根本無法像我們設(shè)想的那樣工作。 包容式架構(gòu)和基于行為的機器人控制模型就是主要為了解決這一問題而產(chǎn)生的。集中式架構(gòu)、分層式架構(gòu)在機器人控制中產(chǎn)生的種種問題主要根源于： 1、環(huán)境的復(fù)雜性和環(huán)境模型的誤差； 2、 環(huán)境的不可預(yù)知性； 3、 對環(huán)境感知不精確帶來的不穩(wěn)定性。 程控架構(gòu)解決不了后兩個問題。而通過包容式架構(gòu)和基于行為的控制模型卻可以較好地解決這兩個問題，雖然可能會犧牲一些效率。 為了簡單地說明這兩種控制架構(gòu)之間的差別，我們舉一個簡單的例子（可能不太貼切）：假設(shè)有一臺掃地機器人，它的任務(wù)是要走遍整個房間，同時把房間打掃干凈。如果我們采用規(guī)劃模型完成這個任務(wù)，那么機器人可能會按照預(yù)先設(shè)定的一定的路徑，把整個地面遍歷一次或多次，但是如果中間碰到了一個規(guī)劃的時候忽略了的椅子，那么這個機器人很可能就會偏航，從而永遠無法完成掃地的任務(wù)；如果采用基于行為的模型，那么機器人可能會到處亂走，并根據(jù)碰到的情況調(diào)整行走的方向，但是最終這個機器人也能夠磕磕碰碰地完成打掃房間的任務(wù)。 分層式結(jié)構(gòu)能夠較好地解決智能和控制精度的關(guān)系，創(chuàng)造一種良好的自主式控制方式。然而由于上文所述的三種問題，使得分層式體系結(jié)構(gòu)在靈活性、實時性和適應(yīng)性方面經(jīng)常存有缺陷。 針對上述缺點，美國麻省理工學院的R.Brooks從研究移動機器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，提出了基于行為的體系結(jié)構(gòu)―包容式體系結(jié)構(gòu)（Subsumption Architecture）。與分層式體系結(jié)構(gòu)把系統(tǒng)分解成功能模塊，并按感知―規(guī)劃―行動（Sense-Planning-Action，SPA）過程進行構(gòu)造的串行結(jié)構(gòu)不同（如下圖所示）； 包容式體系結(jié)構(gòu)是一種完全的反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)，是基于感知與行為（Sense-Action，SA）之間映射關(guān)系的并行結(jié)構(gòu)（如下圖所示）。在包容式結(jié)構(gòu)中，上層行為包含了所有的下層行為，上層只有在下層的輔助下才能完成自己的任務(wù)；另一方面下層并不依賴于上層，雖然上層有時可以利用或制約下層，然而下層的內(nèi)部控制與上層無關(guān)，增減上層不會影響下層。 在基于行為的模型中，參與控制的是各異的、并有可能不兼容的多個行為，每個行為負責機器人某一特定目標的實現(xiàn)或維護，如跟蹤目標或避障等。多個行為往往可能產(chǎn)生互相沖突的控制輸出命令。因而系統(tǒng)首先需解決的一個問題是多行為的協(xié)作，即通過構(gòu)造有效的多行為活動協(xié)調(diào)機制，實現(xiàn)合理一致的整體行為。 同樣以上面的掃地機器人為例子。我們可以把“打掃整個房間”分解為“前進并掃地”、“避開左側(cè)障礙物”、“避開右側(cè)障礙物”、“避開前方障礙物”這幾個基本的行為。機器人一開始對自己的任務(wù)不做任何規(guī)劃，只是簡單地前進。當遇到障礙物時，相應(yīng)的行為被激活，產(chǎn)生一個給驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)的輸出，執(zhí)行相應(yīng)的動作。再通過一個合理的仲裁器（例如一個FSM狀態(tài)機），來決定如果多種行為產(chǎn)生沖突時的優(yōu)先級。 這樣看似簡單的邏輯卻具有很好的適應(yīng)能力。這樣一個掃地機器人最終必然能夠把屋子打掃干凈。但是不幸的是，如果運氣不夠好，他打掃完整個房間可能要花上幾個小時。 上面談到行為協(xié)作機制的實現(xiàn)方法可分為兩類：仲裁和命令合成。采用仲裁方法的行為協(xié)作在同一時間允許一個或一系列行為實施控制，下一時間又轉(zhuǎn)向另一組行為。而命令合成關(guān)心的是如何將各個行為的結(jié)果最終合成為一個命令，輸入到機器人的執(zhí)行機構(gòu)。它允許多個行為都對機器人的最終控制產(chǎn)生作用，這種方法適用于解決典型多行為問題，如在自由空間漫游的機器人，同時需避開遇到的障礙物。仲裁機制和命令合成機制均有著許多具體的實現(xiàn)策略，各有其優(yōu)勢和不足之處。 1.4 混合式架構(gòu)(HYBRID ARCHITECTURE) 包容式架構(gòu)強調(diào)模塊的獨立、平行工作，但缺乏全局性的指導和協(xié)調(diào)，雖然在局部行動上可顯示出靈活的反應(yīng)能力和魯棒性，但是對于長遠的全局性目標跟蹤顯得缺少主動性，目的性較差。例如上文舉例的掃地機器人。包容式架構(gòu)和行為模型為機器人提供了一個高魯棒性、高適應(yīng)能力和對外界信息依賴更少的控制方法。但是它的致命問題是效率。因此對于一些更加復(fù)雜的應(yīng)用，可能需要混合式架構(gòu)，以融合程控架構(gòu)和包容式架構(gòu)/行為模型的優(yōu)點，盡量避免它們各自的缺點。 通常，混合式架構(gòu)在較高級的決策層面采用程控架構(gòu)，以獲得較好的目的性和效率；在較低級的反應(yīng)層面采用包容式架構(gòu)，以獲得較好的環(huán)境適應(yīng)能力、魯棒性和實時性。 Gat提出了一種混合式的三層體系結(jié)構(gòu)，分別是：反應(yīng)式的反饋控制層（Controller），反應(yīng)式的規(guī)劃―執(zhí)行層（Sequencer）和規(guī)劃層（Deliberator）。博創(chuàng)科技推出的UP-VoyagerIIA機器人即采用了基于行為的混合分層控制架構(gòu)，該架構(gòu)包括用戶層、自主規(guī)劃決策層、行為層和執(zhí)行控制層四個層次。用戶層主要處理用戶與機器人的交互；主要用于傳遞給用戶必要的信息并接受用戶的指令；自主規(guī)劃決策層完成一些高層的自主決策，例如遍歷房間，或者移動到給定位置而不碰到突然出現(xiàn)的障礙物；行為層包括避碰、低電壓保護、擾動、逃離等一些行為，可以不在上層的控制下自主執(zhí)行。執(zhí)行控制層則是把傳感器的非符號化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榉柣瘮?shù)據(jù)供上層讀取，或者用自動控制理論和方法高速地控制執(zhí)行器的運作。 |
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