小編大學(xué)學(xué)的是自動化（控制）專業(yè)，自打上大學(xué)的天起,，老師們就語重心長的告訴我們,，自動化專業(yè)是萬金油（SHA DOU XUE）專業(yè)，培養(yǎng)了大量從事嵌入式軟硬件開發(fā),，IT,，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能,，計算機(jī)視覺，儀器儀表，甚至是管理等各行各業(yè)的人才,，就是畢業(yè)后從事本專業(yè)的人少之又少,，哎，大學(xué)專業(yè)選擇真是一門科學(xué)啊,。
 

本文與大家分享一下移動機(jī)器人研發(fā)中所涉及的一系列控制問題,，以說明作為機(jī)器人領(lǐng)域里內(nèi)的核心技術(shù)之一，控制學(xué)也是很“硬核”的,。

1.  移動機(jī)器人運動控制

“天下武功,，唯快不破”，移動機(jī)器人一般通過電機(jī)控制輪子完成移動,。作為末端執(zhí)行機(jī)構(gòu),，電機(jī)的運動控制要求響應(yīng)快（毫秒級響應(yīng)時間），精度高,。目前,，典型的電機(jī)控制是一個串級控制系統(tǒng)，由三個閉環(huán)反饋組成,，即位置環(huán),，速度環(huán)，電流環(huán),，其原理如下：

圖1  運動控制原理圖

OK,，控制模塊本質(zhì)上就是三個PID嵌套，So easy,。老師告訴我們,，目前90%以上控制系統(tǒng)使用的都是PID，因為PID真的很魯棒,。另外,，對于移動機(jī)器人的主動輪電機(jī)，往往以控制電機(jī)轉(zhuǎn)速為被控變量,，此時沒有外面的位置環(huán),，只需要速度環(huán)，電流環(huán)兩個環(huán)即可,。

2.  機(jī)器人運動模型

模型是一切控制系統(tǒng)的基礎(chǔ),，機(jī)器人運動模型描述的是移動機(jī)器人主動輪轉(zhuǎn)動的速度與機(jī)器人整體運動狀態(tài)的關(guān)系，不同底盤構(gòu)造的移動人運動模型大不相同,。常見機(jī)器人運動模型有三種：單舵輪,、雙輪差動、雙舵輪,。

圖2  常見移動機(jī)器人運動模型

本文以單舵輪為例（其實就是一種三輪車）,，由后面兩個固定軸的從動輪,，以及前面一個可以轉(zhuǎn)向的主動輪(舵輪)組成。假設(shè)我們過一個不急的彎,，需要以v = 1m/s的線速度前進(jìn),，同時帶著w = 0.1rad/s角速度漂亮的漂移過彎。那么我們既要決定打多少方向,，又需要決定腳蹬的多猛,，這就是機(jī)器人運動模型所解決的問題。

根據(jù)圖中所示：

根據(jù)輸入的v= 1m/s, w = 0.1rad/s,，可以反算出vf與θ的值,其中θ對應(yīng)于三輪車車頭轉(zhuǎn)的方向大小,，而vf對應(yīng)于腳蹬的多快。其他兩種機(jī)器人運動模型讀者可自行推導(dǎo)或查找相關(guān)資料,，而且實際上的運動模型并沒有如此簡單,，還需要考慮車輪的彈性系數(shù)等復(fù)雜的物理變量。

3.  路徑跟蹤

控制論中經(jīng)典Tracking問題,，即給定一條軌跡,，移動機(jī)器人需要盡量沿軌跡行走，控制目標(biāo)是盡量減小機(jī)器人實際行走路線與規(guī)劃軌跡的偏差,。如下圖所示：

圖3  路徑跟蹤問題示意圖

4.  定位問題

其中,，f是運動方程，u是輸入,，w是輸入噪聲,，g是觀測方程，y是觀測數(shù)據(jù),，n是觀測噪聲,。
常用里程計信息預(yù)測機(jī)器人下一個狀態(tài)的位置，也就式（1）可以簡化為：

Δxk表示采用里程計信息計算得到兩個時間間隔中機(jī)器人的相對運動,。
而對于激光定位來說,，所謂的觀測方程，就是激光雷達(dá)所檢測到的所有激光點與地圖匹配后得到的機(jī)器人位置估計,。

對于視覺SLAM來說,，所謂的觀測方程，就是相機(jī)拍攝到的圖片中的特征點與地圖匹配后得到的機(jī)器人位置估計,。

根據(jù)定義,，這是典型的卡爾曼濾波（俗稱“即卡又慢”）表示形式，學(xué)過系統(tǒng)辨識與濾波的同學(xué)可以愉快的玩耍了,。

5.  多機(jī)調(diào)度

實際場景中往往需要多臺機(jī)器人同時在線解決復(fù)雜的多項任務(wù),，多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)需要優(yōu)化每個移動機(jī)器人的行走路徑，避免路徑死鎖,，也就是路徑互相被占,，且無法自主釋放,。

圖5  堵車是死鎖問題，移動機(jī)器人調(diào)度中也會遇到

除了需滿足不死鎖的基本要求,，多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)更需要合理分配任務(wù)至每個移動機(jī)器人以提升總體任務(wù)執(zhí)行效率,，同時選擇合適時機(jī)分配空閑的移動機(jī)器人自動充電?？紤]到機(jī)器人隨時可能遇到異常故障退出調(diào)度，以及添加新的機(jī)器人等情況,，因此多機(jī)調(diào)度系統(tǒng)解決的是一個隨機(jī)環(huán)境下的動態(tài)優(yōu)化命題,，問題復(fù)雜度是NP-hard的，需要開發(fā)人員熟練掌握《運籌學(xué)》,、《圖論》,、《Multi-agent》、《分布式系統(tǒng)控制》,、《離散事件動態(tài)系統(tǒng)》等相關(guān)控制領(lǐng)域的知識,。

后，作為控制學(xué)眾多研究方向中的當(dāng)紅小生,，近火熱出天際,，號稱人類第N次工業(yè)革命“人工智能”之術(shù)，怎么還沒出現(xiàn)呢,？其實,，移動機(jī)器人領(lǐng)域的很多問題，終ji的解決方案就是人工智能,，比如軌跡跟蹤問題,，如果達(dá)到人類的智能就可以隨心所欲的漂移過彎，停車一把到位,，比如自主定位問題,，人類僅憑一雙眼睛就能環(huán)游世界而不迷路，因此,，已經(jīng)有大量研究嘗試采用強化學(xué)習(xí)的方法解決移動機(jī)器人行走的問題,，采用深度學(xué)習(xí)方法解決自主定位的問題，這些前沿的算法將是使機(jī)器人真正能夠像人一樣“會看,，會想,，會走，會做事”的技術(shù)基礎(chǔ),。

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