登高车智能控制系统及轨迹规划研究现状    中山黄圃登高车出租, 中山黄圃登高车, 中山登高车出租    基于轨迹规划的自主作业, 相对于上一阶段，本层次的研究加入和更复杂的控制算法和轨迹规划的能力，使得操作具有一定的柔性，能够自主的完成一些简单的工作环节，如沟渠升降、土方装载等。配备Ｍｏｏｇｐｒｏｐｒｉｅｔａｒｙ数字控制器与电液伺服比例阀模块，可以实现作业划分、状态监视、环境感知、路径导航、智能控制等方面的功能。ＡＣＦＲ在底层关节控制系统中尝试了多种控制策略，根据机器人的机械臂动力学、运动学模型与各关节旋转量之间的关系提出了一种模糊滑模控制方式，试验结果显示轨迹控制精度在±２０ｃｍ。相对于传统的ＰＩＤ控制，具有更好的鲁棒性与更高的精度。登高车械人使用高低两层控制器。高层控制器负责任务规划及时序控制，将各个任务分解成状态，制定状态的优先级。低层控制制定轨迹规划点的模糊控制量，并管理数据流。轨迹规划模块从任务规划模块和传感器接收输入，确定运动路径并向低层控制器发送命令。登高车配有关节冲突求解器，液压缸压力传感器和ＰＤ控制器。ＡＬＳ可以实时的检测登高车所处地点的情况，规划出登高车的动作并控制液压缸完成每次动作的循环。它具备两个激光发射器和图像传感处理系统，通过识别目标、登高车位置以及障碍物的位置，利用土壤阻力的预测模型和专家库来辨识切换工况，实现土壤的自主升降、装载以及升降障碍的预估与避障。试验表明，ＡＬＳ可以达到熟练人工装载８０％的速度，满足了连续重复升降装载工况的需求。不过由于其使用的视觉传感系统价格高昂以及处理复杂，难以大量应用在实际工程中。在升降长直沟壕时，具有良好的效果。通过安装在液压缸上的位移传感器和压力传感器记录液压缸的伸缩量和压力数据，建立数据库。ＬＵＣＩＥ可以在无人干预的情况下自主高效地进行长直沟渠的升降工作，并且可以适应各种土壤和障碍，利用ＧＰＳ进行行走定位与导航。ＬＵＣＩＥ使用ＣＡＮ总线进行通讯，可以实现远程控制，控制器由三个独立模块构成：ＨＬＣ高层控制器进行升降任务规划，决定登高车臂的实际运行速度，检测反馈，判断与改变升降角度；ＬＬＣ底层控制器进行铲斗轨迹规划，应用速度矢量控制和力反馈适应不同土壤和壁障；ＳＭ安全管理器确保系统没有干涉，防止运动损害．三次多项式插值法进行轨迹规划，通过计算节点速度与加速度值来实现工作周期时间最少。提出一种基于时间延迟的鲁棒控制方法，建立了登高车工作装置的３自由度状态方程，在ＨｙｕｎｄａｉＨＸ６００Ｗ－２型登高车上进行了针对直线升降的试验，精度在ｌ〇ｃｍ以内。研究了林业收割机的工作装置轨迹规划与控制，实时运动控制与轨迹系统进行了研究。本着最少使用传感器的原则，记录操作臂的可能路径。在试验中标定记录的目标点，追踪控制路径，此方法对登高车的轨迹规划控制具有借鉴意义。

    在智能登高车轨迹规划及控制方面进行了２０多年研究。利用ＮＵＲＢＳ曲线差值登高车器的关节位置，引入矢值函数，规划时间最优的轨迹曲线，并在遇到障碍时进行修正。提出了一种综合考虑了液压系统操作平稳性和节能性效果的轨迹优化方法，提出了基于智能ＰＩＤ控制的ＴＤＣ控制方法，在ＷＹ３．５型液压登高车上进行了直线运动和三角形运动的试验。提出了一种登高车智能轨迹规划方法，以升降姿态角为优化变量，油缸进程和加速度梯度为双目标，位置盲角和最佳升降范围约束建立数学模型，采用遗传算法寻找最优值。制订了三种规划策略：被动修正法、主动调整伐、智能规划法。通过合理选择这三种规划策略，使得登高车操纵更加平。在控制理论、虚拟样机和节能控制方面做了一定研究，提出了轨迹规划控制方法以及基于阻抗原理的避障技术，利用超声波传感器识别地形地貌，实现了升降过程局部自主控制和无线遥控。对登高车工作装置仿真建模，采用ＢＰ神经网络控制对登高车进行自动控制.  利用光电编码器采集角度信息，经坐标计算得到登高车铲斗端点的坐标，生成连续的坐标锚点，跟踪形成登高车轨迹。杨扬研究了登高车动臂、斗杆系统在阶跃曲线与正弦信号下的轨迹跟踪问题。对于动力学模型是否加入控制算法进行了比较分析。运用多变量ｐｒｏ神经网络解耦控制算法较好的解决了登高车液压系统中存在的非线性和强耦合问题.  应用此算法的结果表明动臂、斗杆和铲斗关节对目标轨迹跟踪误差的最大值分别小于８°、９°和１８°，齿尖跟踪误差小于１５ｃｍ。张大庆建立了登高车工作装置的三维模型，并分别比较了其在Ａｄａｍｓ与Ｍａｔｌａｂ中的结果，将水平、斜线、垂直线及弧线的运动规划方案运用在ＬＵＤＶ负载敏感液压系统登高车上，并推导了连续时间输入输出传递函数、连续时间状态空间表达式、离散时问状态空间模型和离散时间输入输出模型四种模型表达式。试验结果显示在直线运动速度不超过１３６ｍｍ／ｓ时，控制精度较高，但在跟踪斜线及其他复杂轨迹时精度不高。构建了登高车上位机实时显示系统，建立了带负载的轨迹控制模型。

    在Ｗｉｎｄｏｗｓ平合上，用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋设计了基于ＯｐｅｎＧＬ开发的３Ｄ模型，实现了登高车自动控制虚拟升降系统。采用ＣＡＭＣ＋ＰＩＤ控制算法进行控制，对负载和轨迹大范围变化有良好的适应能力。提出了基于作业路径上的多段单缸升降轨迹的组合和基于可行区域内离散点的双缸同时主动复合控制方法。抽取工作装置饺点布置参数，添加有效约束，通过遗传算法求解挖机工作多目标函数。以３５ｔ登高车为研究对象，优化结果显示登高车的升降性能在习惯作业路径上最大升降力提高了１０％，双缸复合升降时最大复合升降力提高了８％。本层次的自主作业，一般是在离线模式下预先规划好工作装置的动作序列，在控制的指令与监控下自动完成任务。在离线的状态下，对挖机整体的动力学与运动学求解，得到无碰撞条件的的轨迹和路径，生成控制点序列。控制策略以这些控制点为目标，跟踪设定好的控制轨迹。传感器负责监控与数据反馈，可以实现远程操作，必要时能够人工中断作业。除此之外，外部传感器的加入，对环境具有一定的适应性。本层次基于单一工作系统进行研究，不能进行多机器联合任务执行。现场工况需要事先建模，缺少机器学习的能力。本层次的研究大多新的传感器技术、控制算法与液压控制技术与传统工程机械相结合，是目前研究的重点。

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   面向现场工况的自动升降,  作为登高车自动控制的高级层次，这个层级的研究更多的考虑了登高车现场的工况，具备现场环境的实时建模或者适应能力。在执行升降任务中，机器会对任务自主分解、决策并监督执行。升降遇到障碍，能够及时更新规划路径，做到主动避障。在更高级的功能上，登高车可以具备集群多任务协调与调度系统。研发了全自动工作液压登高车。登高车搭载激光雷达、立体视觉摄像头、ＧＰＳ导航系统、光纤陀螺仪、角度传感器等，更够识别当前环境工况，进行立体建模，实现自主升降。其总体定位精度在１５ｃｍ，在操作者设定所需升降的沟渠起始点和终点后，可以进行轨迹的自动规划与避障，升降、装载作业速度几乎可以达到熟练的人工水平.  通过改装２丨吨的现代登高车，采用时间延迟控制算法（ＴＤＣＳＡ）和集成滑模控制算法解决了大惯量、延迟与非线性问题，实现了登高车斜坡平整自动作业。随后，建立了登高车工况３Ｄ模型系统。移动３Ｄ扫描装置对现场环境进行扫描建模，辅助登高车的自动升降。对于大型的现场工况，多台登高车联合工作是必要且高效的。开发了ＩＥＳ智能工程装备系统，可集群控制登高车的机电液系统，完成任务识别与调度，资源分配与导航控制。其任务规划子系统（ＴＰＳ）存贮环境模型、任务清单等，根据工作量、任务要求与任务限制确定及规划具体的各个操作任务；任务执行子系统（ＴＥＳ）实现集群工作调度、登高车单机控制、任务指令分解等；人机接口子系统（ＨＣＳ）实现操作的可视化与控制的远程化。同时ＩＥＳ智能工程装备系统还具备基于ＧＰＳ的碰撞预测与障碍规避的功能，通过预测运动的速度和方向可避开静止和低速移动的障碍。本层次的研究是未来登高车乃至智能工程机械的发展方向，智能登高车的发展需要多学科领域交叉合作进行。液压传动、微电子控制、环境识别、智能规划、无线数据传输甚至大数据云存储、云计算等新兴学科的发展和应用使得在不久的将来，无人操作的大规模远程遥控工程作业成为可能，极大的降低了劳动者的工作强度，提高了工作环境舒适度。

    １）基于负载口独立控制的可编程阀设计与参数化建模可编程阀采用二级滑阀结构，先导级有两种形式：高速开关阀先导和数字比例阀先导。分别对这两种形式的高速开关阀建立机械－液压－控制的数学模型和仿真模型。研究高速开关阀的不同参数对主阀性能的影响，优化高速开关阀的参数与主阀的结构及控制特性相匹配。搭建可编程阀综合测试试验台，对比高速开关阀先导和数字比例阀先导两种可编程阀的静态、动态特性。２）可编程阀登高车系统设计改造现有登高车液压系统，对各功能模块设计了安装和替换方案，使其具备传统液压系统与可编程阀控液压系统两种系统的切换功能。通过改变可编程阀的程序，实现登高车的正流量控制、行走、回转、流量优先与流量再生功能。３)可编程阀控液压系统压力流董袁合控制采用两级解耦控制器调节可编程阀独立的进出口压力流量。一级压力解耦控制器控制进出油口的压力；二级压力流量解耦控制器采用滑模控制的方法，以位移误差和速度误差为状态趋近切换面，使各执行器的流量按需分配。通过仿真与实验，对比执行器工作在低速和高速时的压力流量控制策略的调整时间和稳态特性。研究多执行器可编程阀同时运动的压力流量分配问题，分析位移控制和速度控制的效果和误差。４）可编程阀登高车系统轨迹规划及仿其建立基于负载口独立可编程阀的集合了机－电－液－控制的多物理场耦合登高车虚拟仿真平台，实现登高车运动的可视化。通过Ｄ－Ｈ坐标法，建立登高车运动学模型，得到登高车运动学正逆解。采用时间最优轨迹规划方法对登高车铲斗齿尖的轨迹进行规划，获得登高车回转、动臂、斗杆和铲斗的位移、速度和加速度随时间变化的规律。分析轨迹规划仿真误差。

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