农机化研究 第５期 基于改进人工势场的采摘仿生机械手设计和仿真研究 陈东凤 （重｝夫电 Ｉ 职业学院应用电ｒ 院， 厌４０１ ３３ １） 摘要：捉ｆＩｊ ｒ一种｝ 用于水果采摘ｆＪ【器人木端执行器的仿，ｌ 饥械ｌ『，并没汁了仿，ｌ ｆＪ【做于指关 微电机的 控制虚拟总轴系统，提高ｒ采摘机 人ｒ指荚 的灵活性，降低ｒ水粜采摘机器人采摘过程 对 实的损伤 针对传统的｝ｕ机人＿厂势场控制器难以满 …负载扰动引起的多电ｆＪｌ实时的同步运转，提ｆ１｛ｒ 订相邻吸引力的 人上势场多ｆｕ机 步控制方法，通过十¨邻电机的卡ｌ 作用，他各个电机协 工作，降低ＪＩ 吹械扰动对于机械仿，卜 手指动作 捌的干扰。刈 采摘机械仿 丁辛牛手指关节电机的 随 性进行ｒ测试，结果表Ｈ月：采用改进 ｒ指们速度的数仳 的人上势场摸 后，可以有效地改＊跟随于指的角度误差，响心效率尚， 更短的时 内¨ＩＩ以将误差降低到最 低。对采摘过 ｌ丁指的协 性进行ｒ 拟仿 研究，结果表ｆ Ｊ：改进后人工势场控制使， 差异较小， ｒ指的 吲性较好，可以满足协¨控制的陂计要求 关键词：采摘 撒手；人＿ｒ势场；仿 机械； 中图分类号：Ｓ１２６；ＴＰ２４ 拟仿真；协川控制 文章编号：１００３—１８８Ｘ（２０１７）０５—０２３１—０５ 文献标识码：Ａ ０ 引言 近年来，关于多电机同步控制的研究受剑越来越 多的关注，多ｌ乜机川步控制已广泛川于１ 业生产领 域，不仅解决Ｊ 多＿ｒ程中的实际『¨Ｊ题， Ｈ．扶得了 很大的经济效 。采摘机器人机械仿 卜下的手指关 制。【｝ｊ于手指体积较小，【人Ｉ此需 采用微电机控制。 以 粜采摘为例，于指抓取 过程如图１所示 节采用微电机进行控制，属于多电机 川一Ｉ 作的系 统，是一个多变垃、 线性的模型，因此对于控制系统 的没计要求更尚。人 势场法是［ｆ｛Ｋｈａｔｉｂ提ｌ叶Ｊ的一 种虚拟力法，其 夺思想是将机器人作、Ｉ 的环境抽象 为引力和斥力构建的场，目标会对机器人Ｊ ，ｌｉ引力作 用，而障碍物会刈‘机｛替｛人产生斥力竹：ＪＩＪ，最后利用合 力来控制机器人的移动路径。将人Ｉ 势场进行改进 Ｉ ｊ 衔把 小总【訇 Ｆｉｇ Ｉ ．ｒｈｅ Ｉｍｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｌｌｆ ｇｒａｓｐｉ￣Ｉｇ ａｐｐｌｅ ｂｙ ｆｉｎｇｅｒｓ 为ｒ简化设计、节省成本，可以苹果的抓取为例， 后，应用到仿，｛！机械于关 多电机的控制系统中，对 于指的协同控制研究具有重要的意义。 主要埘３个手指进行霞点设计。设计过程中，使３个 手指 微电机的控制下， 以协同动作，其整体没计 效果如 ２所示 １ 采摘仿真机械手指结构原理 在水果的采摘过程中，机械手指 对水果抓取过 程中很容易造成水果的伤害，为了降低机械于对采摘 果实的伤害，捉尚采摘机械手指的灵活性，需要设汁 一种类似人类丁．指的仿，ｌｉ机械手。仿 机械ｒ以人 类手指为参考刈 象，需设计较为柔软的接触面；Ｉ 真 实人类 指一样，具有 活的关节，火 采ｆ｝１＝Ｉ＝开环控 收稿日期： 基金项目： 图２仿牛机械ｌ『结构示意图 Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｏｎｉｃ ｒｏｂｏｌ 作者简介： ２０１７年５月 农机化研究 第５期 采用微电机对仿真机械手的关节进行控制，并利 生引力场，相邻电机之间的引力势场为 １ 用电子虚拟总轴来同时控制仿生机械手的手指关节 电机。与同步运行的机械长轴类似，电子虚拟总轴中 Ｕｘ（ｉ，ｉ＋１）＝— △ （ＯＬ ，ＯＬ…） Ａａ（ ，Ｏ／ ）＜△ ｆ （１） 将信号通过总轴作用后，计算每台电机的输入信号； 总轴协调后，使每个手指的关节电机跟随运动，从而 间接地对整个电机控制系统进行了改善。电子虚拟 总轴的结构如图３所示。 其中，／３表示正比例增益系数，对应的应力为 Ｆ （ ，ｉ十１）＝ （Ｏｔ ，ＯＬ ） （２） 而改进后人工势场跟随电机ｉ所受的合力为 Ｆ＾（ｉ）＝Ｆ （ｉ）＋Ｆ （ｉ）＋Ｆ （ｉ，ｉ＋１） （３） 其中，Ｆ （ｉ）表示斥力。由此可见，改进后的人工 势场的电机受力不仅包括引力和斥力，还包括相邻电 机的作用力，其控制的耦合性更强，因此在一个手指 发出动作后，其他手指可以更好地追随该手指发出动 ３ 电子虚拟总轴控制结构 Ｆｉｇ．３ Ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｖｉｒｔｕａｌ ａｘｉｓ 作。把电机受到的合力作为主手指同步控制器的输 入，可以使其他手指使其能够和其他跟随手指实现同 步动作。本次研究以单个智能体为研究对象，根据电 机中的电压和电矩平衡方程可以得 在电子虚拟总轴控制系统中，各个手指电机的控 制回路是相对独立的，各个回路的关系为并行关系， 由于各个电机之问没有耦合关系，因此控制较为简单 易行。在这种控制方式下，各个手指关节控制电机不 存在指令的时间差，若一个手指电机关节电机被扰 动，可利用人工势场通过相邻电机进行补偿，最终实 现电机的同步协调运转。 Ｅ ２基于改进人工势场的机械手微电机协同控 制算法 对于传统的人工势场而言，其考虑的仅仅是主电 机和跟随电机的作用，而没有考虑相邻电机之间的关 系。如果跟随电机中的某个电机转速不同于其他电 ＝ Ｉｌ 一 ＝ ．ｎ 表示采摘机械手指驱动电机的两端电压；其中， ＋ Ｉ Ｉｒ表示回路中的总电阻；，Ｊ表示电路绕组的电感； 表 示直流电机的转速；ｉ表示回路电流；Ｅ表示回路的感 ｍ～ｍ ＿誊～ ＋ 应电动势；Ｅ ｃ表示电压反馈系数；Ｊ表示转动惯量；ｋ表 示电磁力矩的系数；Ｔ，表示负载的转矩；Ｔ表示电机产 生的电磁转矩。当 ： 、 ＝ 时，可以得到控制系 统的状态方程为 ４ 机，相邻电机不能很好地保持协同性，会使电机的协 同作用降低，影响多电机同步控制的效果。改进后的 人工势场如图４所示。其考虑了相邻电机１和２之间 的引力，可以使转速保持高度协同，从而使整个电机 系统处于同步运转状态。 ｆ【 一 ２＝一 ２＋６Ｍ （５） 其中，ｎ＝ ，６＝ ；“表示控制输入。电机 的同步控制可以由人工势场驱动，而跟随误差可以采 用ＰＩＤ进行控制，假设第ｉ台电机的控制输入为 Ｕｉ（ｔ）＝ＵＪ （ｔ）＋ （ｔ） （６） 其中，跟随误差控制器的输出采用ＰＩＤ控制器进 行控制，其表达式为 图４改进后的多电机受力示意图 Ｆｉｇ．４ Ｔｈｅ ｆｏｒｃｅ ｓｃｈｅｍａｔｉｃ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｕｌｔｉ ｍｏｔｏｒ Ｕｌｉ㈩＝ｋｐｅ（ｆ） ）ｄｆ＋ 。 （７） 假设Ｏｌ表示相邻电机ｉ和ｉ＋１的转角，△ （ ， ）＝ 一 表示转角差，△ 表示转角差额定最大 值。当△ （ ， ）＝ 一Ｏｔ ＜Ａａ 时，在电机上会差 ・其中，ｅ（ｔ）表示期望的控制误差，通过控制其大小 可以得到期望的输出值； 、ｋ，、 。分别表示比例、积分 和微分控制系数。 ２３２・ ２０１ ７年５月 农机化研究 笫５期 ３ 采摘仿生机械手实验测试和虚拟仿真 为了验证改进人＿］ｌＩ势场对采摘仿真机械手关节微 电机 同控制的效果，以茄子采摘为研究对象，设计 了仿生机械手的实验测试，测试对象主要是跟随电机 的跟随误差，如图５所示。 验 ，其ｒ指的虚拟网 模 如 ９所爪 ０ ｌ ２ ：｛ ｛ ｈ ｎ ， Ｈ 时州／ 图７ 采摘机械手手指误差测试曲线 Ｆｉｇ．７ Ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ｅｌ’ｒｏｒ ｔｅｓｔ ｃＬｉｒｖｅ，ｏｆ ｐｉｃｋｉｎｇ ｒｏｂｏ！ ｌ割５仿真机械ｊ 指肺子 验 ｇ．５ Ｔｈｅ ｅｇｇｐｌａｎｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｆｉｎｇｅｒ 为了使仿生机械手完成采摘过程，首先将仿生机 械手置于茄子的位置，然后给定主手指电机一个转向 信号，从而可以得到手指作用时间随时问变化曲线， 如图６所示。 Ｉ ｒ×Ｉｌ１、 １——ＳＰＲＯ００．２ｆｏｒｃｅ ｐ。｜Ｉ１ ｆＮｌ 图８ 机械仿，｝：下采摘模型 ｝’ｉｇ．８ Ｔｈｅ ｐｉｃｋｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｂｉｏｎｉｃ ｈａｍ Ｉ Ｊ １．１ Ｊ ．【Ｊ ．５．Ｉ】 １．【】 ｔ１．Ｌ Ｊ ｔｉ．【Ｊ ｔｌ，¨『ｉ】ｆ ６作川 Ｊ随【ＩＩｆｍＪ变化『｝Ｉ】线 Ｆｉｇ．６ Ｆｈｅ【・ＬＩｎ Ｐ‘Ｊｆ Ｉ ）ｒｔ‘Ｐ ｒｅＦｉＬｌＳ ｔｉｍｅ 在转向的作州下，丁．指和肺子进行接触，ｄ＿Ｉ于给 定电机转向的信ｕ．属于阶跃信号， 此在起始阶段作 用力为零；当接受到信 后，于指作用力随时Ｊ 保持 一个恒定值，通过测试得到了其他两个于．指的角度跟 采摘机械手误差测试的实验曲线表明：采用人１一 随误差如图７所，Ｊ 。 Ｉ刳９ Ｊ艟拟仿 ＿删格｛＝５１） Ｆ’ｉｇ．９＿ｒｈｒ ｇｔ ｉｄ ｍｏ（ｈ １‘ｌｒ、 ｉｄｕａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ 势场后可以有效地改善跟随于指的角度误蔗，并且响 应迅速，在较短的采摘时间『大Ｊ可以将误篪降低到最 低。 利刚手指的虚拟网格可以绘制出手指上任一点随 时问变化曲线，在３个手指Ｌ分别取一点，便可以得３ 如图８所示，为了进一步验证采摘仿生机械手微 电机的协同控制效果，本研究采用ＭａｔＬａｂ／ＳｉＩｌ１ｕｌｉｎｋ平 手指的协同控制曲线 通过仿真模拟计算，得到了在 阶跃响应下，３个手指横向摆动的角速度曲线，如图 １０所示。 台，对仿生机械手的微电机同步控制方案进行了仿真 ２０１７年５月 农机化研究 参考文献： 第５期 张奇志，周亚丽．基于人工势场与细胞自动机的移动机 器人呢路径规划算法［Ｊ］．北京信息科技大学学报， 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究现状及对策［Ｊ］．农机化研究，２０１５，３７（４）：２５５— ２６０． 由改进后的阶跃响应下手指摆动的角速度可以看 出：改进后３手指角速度的数值差异较小，３手指的协 同性较好，可以满足协同控制的设计要求，从而验证 ［１２］ 姬江涛，郑治华，杜蒙蒙．农业机器人的发展现状及趋 势［Ｊ］．农机化研究，２０１４，３６（１２）：１—４． 了改进人工势场对多电机协同控制的可靠性。 ［１３］ 乔永亮，何东键，赵川源，等．基丁多光谱图像和ＳＶＭ的 ４ 结论 利用改进的人工势场模型，结合微机电技术和多 关节微电机的协同控制虚拟总轴系统，对采摘机器人 仿生机械手进行了优化设计，有效地提高了采摘机器 玉米出间杂草识别［Ｊ］．农机化研究，２０１３，３５（８）：３０— ３４． ［１４］ 姬长英，周俊．农业机械导航技术发展分析［Ｊ］．农业机 械学报，２０１４，４５（９）：４４—５４． ［１５］ 孟庆宽，何洁，仇瑞承，等．基于机器视觉的自然环境下 作物行识别与导航线提取［Ｊ］．光学学报，２０１４，３４（７）： １—７． 人手指关节的灵活性，降低了不同手指负载扰动对整 个机械手动作不协调的干扰。采用实验测试和虚拟 仿真相结合的方法，对采摘机器人仿生机械手的性能 进行了测试，结果表明：采用改进后的人工势场模型 后，手指跟随运动的误差得到了明显的改善，而且提 高了响应速度。仿真结果表明：采用改进后人工势场 控制模型后，３手指的协同性较好，从而验证了改进后 的人工势场在多电机协同控制中的作用，为采摘机器 人仿生机械手的研究提供了重要借鉴。 ・［１６］ 刘金龙，郑泽锋，ｒ为民，等．埘靶喷雾红外探测器的设 计与探测距离测试［Ｊ］．江苏农业科学，２０１３，４１（７）： ３６８—３７０． ［１７］ 高国琴，李明．基于Ｋ—ｍｅａｎｓ算法的温室移动机器人导 航路径识别［Ｊ］．农业上程学报，２０１４，３０（７）：２５—３３． ［１８］ 方莉娜，杨必胜．乍载激光扫描数据的结构化道路自动 提取方法［Ｊ］．测绘报，２０１３，４２（２）：２６０—２６７． ［１９］ 熊爱武．基于车载激光云点数据的道路模型重建［Ｊ］． ２３４・ ２０１ ７年５月 地理信息世界，２０１３，２０（６）：８６—８８． 农机化研究 （１１）：２６—３０． 第５期 魏泽鼎，贾俊国，王占永．基于视觉传感器的棉花果实 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ｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｐｉｃｋｉｎｇ ｒｏｂｏｔ ｆｉｎｇｅｒ ｊｏｉｎｔ ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ， ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｆｒｕｉｔ ｐｉｃｋｉｎｇ ｒｏｂｏｔ ｐｉｃｋｉｎｇ ｔｈｅ ｄａｍａｇｅ ｔｏ ｔｈｅ ｆｒｕｉｔ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓＡｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｔｏｒ ａｒｔｉｉｃｉａｌ ｐｏ ｆ．ｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｉｔ ｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔｏ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｌｏａｄ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｍｕｌｔｉ ｍｏｔｏｒ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ０Ｄｅｒａｔｉ０ｎ． Ｔｈｅ ａｄｊａｃｅｎｔ ａｔｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ａｒｔｉｉｆｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｍｕｌｔｉ ｍｏｔｏｒ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｄｊａｃｅｎｔ ｍｏｔｏｒ，ｅａｃｈ ｍｏｔｏｒ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｗｏｒｋ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｌｏａｄ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｆｏｒ ｂｉｏｎｉｃ ｒｏｂｏｔ ｆｉｎｇｅｒ ｉｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗ ｔｈｅ ｆｉｎｇｅｒ ａｎｇ１ｅ ｅｒ－ ｒｏｔ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｒｅｓｐｏｎｓｅ，ａｎｄ ｉｔ ｃａｎ ｂｅ ｅｒｒｏｒ ｃａｎ ｂｅ ｒｅｄｕｃｅｄ ｔｏ ａ ｍｉｎｉｍｕｍ ｉｎ ａ ｓｈｏｒｔｅｒ ｐｅｒｉｏｄＴｈｅ ｐｉｃｋｉｎｇ ．ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｅｌｐ ｏｆ ｆｉｎｇｅｒ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｏｉｌ ｖｉｒｔｕａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍ ｐｒｏｖｅｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅ ｎｕｍｅｒｉｃａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｎｇｕｌａｒ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｔｉｎｇｅｒｓ ｉｓ ｓｍａｌｌｅｒ，ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｆｉｎｇｅｒｓ ａｒｅ ｉｎ ｇｏｏｄ ｓｙｎｅｒｇｙ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｄｅｓｉｇｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｐｉｃｋｉｎｇ ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ；ｂｉｏｎｉｃ ｍａｃｈｉｎｅｒｙ；ｖｉｒｔｕａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ：ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ・２３５・