基于轨迹预测和跟踪的捕捉液压控制系统研究.pdf

2 0 1 3年 1 1月 第 4 1 卷 第 2 1 期 机床与液压 MACHI NE TOOL HYDRAUL I CS NO V ． 2 0 1 3 V0 1 ． 4 1 No ． 2 1 DOI 1 0 ． 3 9 6 9 ／ j ． i s s n ． 1 0 0 13 8 8 1 ． 2 0 1 3 ． 2 1 ． 0 3 1 基于轨迹预测和跟踪的捕捉液压控制系统研究 宋平翰 ，施光林 ，邱 东苑 上海交通大学机械与动力工程 学院，上海 2 0 0 2 4 0 摘要对于具有随机特性的快速移动物体的捕捉是控制领域的一项难题。成功地完成捕捉必须在 目标物发生机动前以 最短的时间跟踪上目标物。鉴于基于液压技术的捕捉控制系统研究较少，以及液压缸在快速直线位置控制上的优势，通过 电液比例方向阀控制高速液压缸构建了一套捕捉液压控制系统；基于拟合预测的方法预测捕捉点 目标位置，并将捕捉机构 引导到该位置再进行轨迹跟踪，从而保证捕捉系统能快速跟踪上随机 目标。相关的算法通过 S i m u l i n k和 A ME S i m的联合仿 真得到了验证。 关键词电液比例控制；捕捉；轨迹预测；轨迹跟踪 中图分类号 T H1 3 7 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 1 3 8 8 1 2 0 1 3 2 1 1 1 1 4 R e s e a r c h o n t h e Hy d r a u l i c Co n t r o l S y s t e m f o r C a p t u r e B a s e d o n T r a j e c t o r y Pr e d i c t i o n a nd Tr a c ki n g S O N G P i n g h a n ， S H I G u a n g l i n ， Q I U D o n g y u a n S c h o o l o f Me c h a n i c a l E n g i n e e r i n g ， S h a n g h a i J i a o t o n g U n i v e r s i t y ， S h a n g h a i 2 0 0 2 4 0 ，C h i n a Ab s t r a c t C a t c h i n g a m o v i n g o b j e c t i s d i ffic u l t i n c o n t r o l fi l e d ．S u c c e s s f u l c a p t u r e d e m a n d s f a s t t r a c k i n m i n i m u m t i m e b e f o r e t a r g e t ma n o e u v r e s ．Gi v e n a d v a n t a g e s o f h y d r a u l i c c y l i n d e r i ”p o s i t i o n c o n t r o 1 ．a n o v e l e l e c t r o h y d r a u l i c p r o p o r t i o n a l c o n t r o l s y s t e m wa s p r e s e n t e d f o r f a s t c a p t u r e ， wh i c h w a s c o n s t i t u t e d o f h y d r a u l i c c y l i n d e r ，p r o p o rti o n a l v a l v e a n d d i s p l a c e me n t t r a n s d u c e r ．B a s e d o n fi t t i n g p r e d i c t i o n，t a r g e t p o s i t i o n wa s p r e d i c t e d a n d c a p t u r e s y s t e m wa s n a v i g a t e d t o t h i s p o s i t i o n t o t r a c k t h e t arg e t ．T h e a l g o ri t h m i s d e mo n s t r a t e d t h r o u g h AME S i m a n d S i mu l i n k C O s i mu l a t i o n ． Ke y w o r d s E l e c t r o h y d r a u l i c p r o p o r t i o n a l c o n t r o l ； C a p t u r e ； T r a j e c t o r y p r e d i c t i o n ； T r a c k i n g 对于随机移动物体的捕捉一般分 为 3个 阶段 1 跟踪机构追赶 上 目标物 ，即实现位 置上 的逼近 ； 2 跟踪机构跟踪 目标物运动轨迹 ，当与 目标物保 持相对静止时，捕捉机构动作实现捕捉； 3 跟踪 机构带着 目标物减速为零，并确保减速过程中不破坏 捕捉机构⋯ 。由于 目标运动的随机性 ，对于随机移动 目标的捕捉不 同于一般的 同步跟踪 。为 了完成整个捕 捉过程 ，跟踪机构需要完成轨迹预测 、轨迹规划 和轨 迹跟踪等过程 。对于随机移动 目标捕捉 的研究主要 集中在机器人的研究领域，例如棒球手带着手套抓 球 ， 、动态的抓取和放置 、抛接球 等。但是 机器人对于随机移动 目标 的抓取 由于机械臂的限制， 能够抓取 的 目标 移动速度较低 。另外 ，由于捕捉系统 是轨迹预测和轨迹跟踪等知识的融合 ，因此在其他领 域的一些研究也具有借鉴意义 。导 弹制导是要 引导导 弹到攻击 目标 附近 。光 电经纬仪需要跟踪随机 目 标 ，并尽量保证 目标处于靶心 。智能小车对于 目标 的跟踪或者避障也应用了相关的理论 。文中的研究 有别 于上述研究 ，主要致力 于利用 电液 比例方 向阀控 制高速液压缸捕捉具有随机运动特性的目标物。 1 捕捉实验系统设计 用 于捕捉实验 的捕捉液压控制 系统是一个带有动 作机构的高速液压缸。为了实现液压缸的快速运动 ， 选用 最小型号的单 出杆液压缸 。活塞直径 2 5 m m，活 塞杆直径 1 8 m m。液压缸行程 1 i n ，即在 1 in的距离 以内必须完成追赶 、捕捉和减速 。选用 6通径的 电液 比例方 向 阀控制 液压 缸 的运 动 ，该 阀 的最大 流量 为 7 0 L ／ m i n ，响应 时间小 于 1 0 m s 。以 7 0 L ／ m i n的最大 流量计算 ，液压缸 的最大速度可以达到约 2 ． 4 m ／ s 。 整个捕捉液压控制系统的具体参数见表 1 。随机移动 目标通过重物牵 引下 的滑块模拟 。由于滑块在运动过 程 中受 到摩擦 等因素的影 响 ，运 动轨迹并不是匀加速 运动 ，而是 受随机 干扰的加速运 动。捕捉液压控制 系 统的原理图见 图 1 。 收稿 日期 2 0 1 21 1 2 3 作者简介宋平翰 1 9 8 5 一 ，男，硕士研究生，主要从事液压传动与控制方面的研究工作。Ema rl p i n g h a n s o n g s j t u．e du ．c n。 ． 1 1 2 机床与液压 第 4 1卷 表 1 捕捉液压控 制系统参数 活塞直径／ m m 2 5 活塞杆直径／ m m 1 8 液压缸行程／ ra m 1 0 0 0 液压缸容许最大速度／ r t l s 4 阀容许最大流量／ L m i n 7 0 阀响应时间／ m s 1 0 最大系统压力／ MP a 2 8 图 1 捕捉液压控制系统原 理图 A M E S i m软件是集合机、电、液、气、热、磁等 于一体的统一平台建模系统仿真软件，它在液压系统 仿真领域有成熟 的应用，文中实验 的仿真是基 于 A ME S i m进行的。另外，A ME S i m提供 了与 S i m u l i n k 的接 口，可以在 A ME S i m的草图模式下创建接 口，并 将其 模型编译 为 s函数供 S i m u l i n k调用 。鉴 于 S i m u l i n k 在控制策略编写上的便捷，这里采用 了 A M E S i m 和 S i m u l i n k联合的仿真。图2是在 A M E S i m中搭建的 捕捉液压控制系统仿真模型。 ④ 图2 捕捉液压控制系统 A ME S i m仿真模型 需要说明的是，仿真中随机目标的运动轨迹是通 过实验得 到的 ，而不是人为给定 的，具有一定 的真实 性。 2 轨迹预测 捕捉控制与一般 的轨迹跟踪 的区别主要体 现在轨 迹 预测 与轨迹规划 阶段 。一般 的轨迹跟踪系统主要是 为了实现输 出 复现输 入 ，而 且轨 迹一 般都 是人 为 给 定。捕捉控制系统的目标主要是在 目标发生机动前的 时间窗口内对 目标进行捕捉。目标轨迹是未知的，或 者说是任意给定的。正是由于以上两点 ，捕捉控制系 统必须具备预测能力 ，而且在最短的时间内追赶上 目 标物 ，从 而才能完成跟踪并实现捕捉。另外 ，一般 的 轨迹跟踪系统通常采用反馈控制 ，该控制方法的本质 是利用检测 的偏差来减小0 ． 1 4 偏 差。 如果单纯将反馈控 ” 制应用到捕捉系统中，由 0 ． 0 8 于 机动目 标运动的随机 u ．u 性，容 易产生较 大的振0 ． 0 2 荡 ，而且捕捉 的时 间不能 ” 示 喜 兽 图 轨 下 ，液压缸跟踪随机 目标 ⋯ ⋯⋯ 力的随机性 ，运动 的轨迹也不是 加速度恒定 的匀加速 运动。具体的运动模型如式 I ，其中 ∞ t 是均值 日 ㈩ 0． 4 0 ． 3 5 0． 3 目0 ． 2 5 唰0 ． 2 O． 1 5 O． 1 0． 05 0 0 0 ． 2 0 ． 4 0 ． 6 0 ． 8 1 时间， s 图 4 随机运动轨迹拟合 虽然多项式模型未考虑随机干扰 的影 响 ，也不符 合实际情况 ，但是由于多项式拟合的简单性 ，在文中 的研究中仍 然采用 多项式模型进行预测 。具体的拟合 预测流程是 ，对最 近 的 Ⅳ个 数据 点进 行 拟合 ，得 到 拟合 曲线 ，假定随机 目标按照此加速度继续运动 ，预 测某 固定 时刻 的 目标位置 。由于拟合的数据点实时更 第 2 1期 宋平翰 等基于轨迹预测和跟踪的捕捉液压控制系统研究 1 1 3 新 ，预测 的 目标位 置 也会 实 时更 新 ，而 且 最终 收 敛 到真实位置 。图 5中虚线 为预测值 ，实 线是在此预测 值下液压缸引导运动的轨迹。在预测算法中，由于需 要足够的点数才能拟合预测 ，因此在 t 0 ． 0 2 s 前预 测输出引导值是没有经过 ， 处理的随机 目标当前位置。0 ． 6 t 0 ． 0 2 s 以后 ，根 据过 去目 0 ． 5 ． 的位置信息，对 t 0 ． 0 5 s 0 ． 3 时的位 置进 行 预 测。 由于 摩擦力的随机性，预测值0 的初始偏差较大，但是会 逐渐收敛到实际位置。 图5 拟合预测曲线 3 轨迹跟踪 控制系统可以依据其跟踪阶跃输入、斜坡输入和 抛物 线输入 的能力进行分类 。Ⅱ型系统对于抛物线输 入没有稳态误差 。但是对 于此捕捉系统 ，输入并不是 单纯的二次曲线，而是变加速度曲线。另外，对所研 究的液压系统建模分析可以发现 ，此液压控制系统也 不是Ⅱ型系统 ，因此 ，需要在控制回路 中增加环节 ， 改变 系统 的型次。另外 ，考 虑到闭环控制是按照偏差 进行的控制 。闭环控制能够抑制各种干扰 ，但是控制 精度还不够高，存在原理性偏差，即通过偏差调节偏 差。对于闭环系统，如果对稳态精度要求很高，就需 要提高 系统 的开 环放 大倍 数 或提 高 系统 的型 次。但 是 ，这样会 引起 系 统稳 态性 能 变差 ，甚至 系 统不 稳 定 ，同时也会影 响系统 的动态性能 。前馈控制 的传递 函数直接作用于系统的输入 ，对系统的输入具有预见 性 ，因此能够在不影 响系统 稳定性 的前 提下提高响应 速度和精度。将前馈控制和反馈控制结合起来的控制 叫做复合控制。复合控制很好地解决了系统稳定性和 稳态精度 间的矛盾 。 预测引导阶段和轨迹跟踪阶段通过时间切换。当 液压缸被引导到机动 目标附近的时候 ，作为给定信号 的预测信号切换为滑块的实时位置。具体的控制框图 见图 6 ，S i m u l i n k仿真框图见图7 ，其中的s函数表示 S i m u l i n k和 A ME S i m的接 口。 图6 捕捉液压控制系统控制框图 图7 捕捉液压控制系统的 S i m u l i n k 仿真框图 另外 ，液压缸在引导阶段的运动轨迹完全依赖于 迹 ，预测跟踪算法都能在 t 0 ． 0 4 s 的时候跟踪上 目 目标物体移动轨迹预测给出的指令，因此，预测精度 标物 ，而且最后的跟踪精度能达到约 1 m m。 直接关系到液 压缸 是 否能 够快 速 平稳 地 追上 随 机 目 标 。从图 5中可 以发现 ，对 t 0 ． 0 5 s 时 的固定 时间 点预测 ，最大预测误差约为 0 ． 5 2 m。虽然预测值随 着时间逐渐收敛到真实值 ，但是预测误差会带来不必 要的振荡 ，甚至引起撞缸。在预测算法没有改进的情 况下，通过减少预测时间，以提高预测精度。图8 1 0的跟踪曲线即是在将固定预测时间减少到 0 ． 2 5 s 时得到的。针对不同质量的重物下落形成的目标轨 昌 删 图8 重物 A的随机目 图9 重物 B的随机目 标曲线跟踪 标曲线跟踪 1 1 4 机床与液压 第 4 1卷 昌 咖 图 1 0 重物 C的随机目标曲线跟踪 4结束语 主要对于高速液压缸追赶并跟踪在重物牵引下做 变加速运动的滑块进行了研究。在追赶阶段，基于拟 合预测 ，引导液压缸快 速追赶 上滑块 ；在 跟踪 阶段 ， 基于复合控制实现精确的跟踪。该算法通过 A M E S i m 和 S i m u l i n k的联合仿真得到了验证。针对不同质量的 重物产生的 目标轨迹 ，液压缸都能在 0 ． 0 4 S内跟踪 上 ，并 最终达 到 1 m m的跟踪精度 。 参考文献 【 1 】N A G E N D R A N A， C R O WT HE R W， R I C H A R D S O N R C ． D y n a m i c C a p t u r e o f F r e e mo v i n g O b j e c t s [ J ] ． P r o c e e d i n g s o f t h e I n s t i t u t i o n o f Me c h a n i c a l E n g i n e e r s P a r t I J o u rna l o f S y s t e m s a n d C o n t r o l E n g i n e e ri n g ， 2 0 1 1 ， 2 2 5 8 1 0 5 4 1 0 6 7． 【 2 】B U T F A Z Z O G C ， A L L O I T A B ， F A N I Z Z A F P ． M o u s e b u s t e r A R o b o t f o r R e a 1 ． t i me C a t c h i n g 『 J ] ． C o n t r o l S y s t e ms ， 1 9 9 4， 1 4 1 4 95 6 ． 【 3 】R I L E Y M， A T K E S O N C G ． R o b o t C a t c h i n g T o w a r d s E n g a g i n g H u m a n h u m a n o i d I n t e r a c t i o n [ J ] ． A u t o n o m o u s R o b o t s ， 2 0 0 2， 1 2 1 1 1 91 2 8 ． 【 4 】B U R R I D G E R R， R I Z Z I A A ， K O D I T S C H E K D E ． T o w a r d a D y n a m i c a l P i c k a n d P l a c e[ C] ／ ／ P r o c e e d i n g s o f t h e I E EE ／R S J I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n I n t e l l i g e n t R o b o t s a nd S y s t e ms，Pe nn s y l v a n i a， 1 9 9 5 2 922 97． 【 5 】 S A K A G U C H I T ， M A S U T A N I Y ， M I Y A Z A K I F ． A S t u d y o n J u g g l i n g T a s k s [ C ] ／ ／ P r o c e e d i n g s o f t h e I E E E ／ R S J I n t e rna t i o n a l C o n f e r e n c e o n I n t e l l i g e n t Ro b o t s a n d S y s t e ms ，O s a ka， 1 9 91 1 41 81 4 23． 【 6 】 B U E H L E R M， K O D I T S C H E K D E ， K I N D L M A N N P J ． P l a n n i n g a n d C o n t r o l o f Ro b o t i c J u g g l i n g a n d C a t c h i n g T a s k s [ J ] ． I n t e rna t i o n a l J o u r n a l o f R o b o t i c s R e s e a r c h ， 1 9 9 4 ， 1 3 2 1 0 1 1 0 8 ． 【 7 】 M E H R A N D E Z H M， S E L A N M， F E N T O N R G ． R o b o t i c I n t e r c e p t i o n o f Mo v i n g O b j e c t s U s i n g a n A u g me n t e d I d e a l P r o p o r t i o n a l N a v i g a t i o n G u i d a n c e T e c h n i q u e[ J ] ．I E E E Tr a n s a c t i o n s o n Sy s t e ms 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