摘要：当今社会高科技发展迅速,智能化广泛地应用于生活,给生活带来便利的同时,也面临着巨大的挑战。在此局面下,最为关键的就是如何抓准时机,将自动控制智能化技术加以完善。目前正在研究的未知环境下移动机器人导航控制研究课题阐述了智能移动机器人的研究进展,其中包括移动机器人控制系统的结构、环境建模、路径规划以及故障诊断等。相关研究人员需要明确智能控制的研究范畴。与此同时,文章明确指出智能控制中需要进一步探索的方面,有利于智能控制以及移动机器人的应用与普及。
关键词：智能控制; 移动机器人; 研究; 进展;
Analysis on research problems of intelligent control and mobile robot
Zhuang Hongjun Li Keming Yang Yongqian Chen Youkun Hou Yonghong
Bijie Power Supply Bureau, Guizhou Power Grid Co., Ltd.
Abstract：Nowadays,high-tech is developing rapidly,intelligent and widely used in life,which brings convenience to life,but also faces great challenges.In this situation,the most important thing is how to grasp the right time and improve the automatic control intelligent technology.In the research of navigation control of mobile robot in unknown environment,the progress of intelligent mobile robot is expounded,including the structure,environment modeling,path planning and fault diagnosis of mobile robot control system.
0 引言
智能控制就是利用设计好的程序进行控制,借此实现自动控制。如今,智能控制技术为自动控制发展提供动力,并且不断优化成为更加完善的控制技术,广泛应用于生活。社会在进步的同时,科学技术也在不断进步,智能化控制技术也需要跟随时代的脚步不断完善创新,从而满足当前时代的需求[1]。
1 自动控制的问题与出路
传统的控制理论,还存在如下一些问题。
(1)传统的控制系统建立要数学模型的基础上,存在着许多不足之处,比如特别复杂、充满多变性、不能简便并且确保顺利地实现控制。
(2)传统的控制系统必须依赖于一些比较拘泥死板的假设,这些假设往往与实际情况相冲突。
(3)传统的控制系统没有办法对一些复杂或者具有多变性的对象进行数学建模,自然而然就无法实现控制。
针对这些问题,需要从以下几个方面进行针对性的改善。
(1)目光放长远,对控制系统进行适当创新,制定出更具有针对性的解决方案。
(2)敢于尝试,在系统工作的过程中实时改进,从而不断完善。
从上述可以看出,改善自动控制系统的前提是将模型看作实体。所建立的数学模型包含一些固定的内容,它们是动态的、充满活力的,并不是固定不变的。对于那些未知的系统和非传统数学模型的系统,需要建立更完善的实施方案,将智能化完美融入其中,从而实现智能化控制系统的建立[2]。
人工智能普及化逐渐成为一种趋势,而人工智能的高速发展大大地促进了自动控制系统的日渐优化,逐渐发展成为智能控制技术。自动控制系统不仅面临巨大的挑战,而且也具有良好的机遇,因此,需要首先解决其中存在的缺陷,有针对性地提出改善方案,从而从根本上解决问题;然后找到合适的机遇,把智能化控制技术广泛应用,不断发展。
2 移动机器人分析
移动机器人是智能化在机器人上的完美体现,对机器人的智能控制是智能化控制系统的主要应用领域[3]。
2.1 系统体系结构
目前,已经初步实现未知环境下移动机器人的分布式控制。环境感知器是由该系统的激光雷达平台和多视觉系统组成的,建立地形高度图从而对一些特殊区域进行分析。光纤陀螺仪、倾角仪和里程计等仪器对移动机器人进行方向控制。分布式控制系统结构完善,包含多个层面,分工明确,准确地完成每一项工作。
2.2 环境建模与定位
有专家系统性地总结了未知环境中移动机器人导航环境建模研究取得的进展,将环境建模进行分类,将主要环境模型的优点和不足分别指出,总结出其中存在的问题,这对于更深层次地研究移动机器人具有重要意义。
未知环境中移动机器人获取环境信息的重要途径是机器人视觉,这对环境建模来讲非常重要。Harris 角点检测方法依赖于尺度空间理论,不仅可以保持Harris角点不受光照条件和摄像机姿态变化影响,而且还能全方面监测问题。
2.3 路径规划与避障
将粒群智能与免疫原理以及进化算法相结合,提出一种依赖于粒群行为和免疫克隆机制的移动机器人规划方法,可以比较迅速地规划出满足所有需求的可以执行的方案。这种方案还可以通过改变粒群行为操作参数,实现全方面规划。方案提出一种利用RBF网络和遗传算法实现对光纤陀螺漂移误差模型的辨识方法。方案还提出了以Elitist竞争机制为基础的遗传进化训练方法。这种方法可以有效地提高移动机器人导航定位的精确度,并且明显减小光纤陀螺的误差。
相关研究人员还提出一种以激光雷达为基础的移动机器人实时规避算法,这种算法考虑全面,依赖于圆弧轨迹的路途规划,用平滑路径靠近目的地,改善移动机器人躲避障碍的行为,同时利用激光雷达的警报信息产生刺激,并且应答反应,经过此过程,能够保证在环境不断改变的情况下,移动机器人的避障行为仍然可以正常进行。
2.4 故障诊断
一种依赖于粒子滤波器的移动机器人惯性导航系统传感器的故障诊断方法被广泛运用于故障检测方面,这种方法依赖于遵循规则的推理和多粒子滤波器相互融合,利用多粒子滤波器全方位监视移动机器人的运动情况,利用遵循规则的推理确定移动机器人的移动状况,这可以显着地解决之前单粒子滤波器存在的问题,从而提升故障诊断的效率同时提高故障诊断的精确度。
3 智能控制的应用研究领域
目前阶段存在的智能控制系统包含地阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统、神经控制系统和学习控制系统。这些系统都有自己的构成依据、组成结构和分析方法等,可以在不同的情况下有针对性地加以应用,我们必须明确智能控制的应用研究领域,绝对不能盲目研究,毫无针对性,这样只会浪费时间精力和资源,并不能取得有用的研究进展。
3.1 智能机器人规划与控制
21世纪,人工智能技术高速发展,传统机器人的功能已经无法满足当今时代的需求。因此,为了顺应时代的发展,必须对机器人的功能进行优化和完善,对不同智能程度的机器人进行不同程度的优化完善,不能死板固执地一视同仁,需要视情况而定。相关研究人员比较关心的一个问题是移动机器人运动的规划与控制。执行一个任务之前,首先必须制定出符合要求的计划,然后按照这个计划实施,这样可以使得机器人满足当今时代的需求。
3.2 生产过程的智能监控
工业上的许多生产过程存在高风险,稍有不慎就会出现意外,因此,这些生产过程需要全方位的监视和控制,实施监控生产过程,即使发生意外也能及时补救,从而保证生产过程的安全性并且不影响生产过程的进度。我们可以采用效果显着的智能控制模式保证生产产品的质量优良。
3.3 自动加工系统的智能控制
计算机集成加工系统(CIMS)和柔性加工系统(FMS)在这些年取得了较为显着的进步与发展。比如在一个加工过程中,需要考虑在不同情况下所需要的不同操作,全方面考虑,避免出现意外从而影响产品的质量。加工过程中所需要的各种复杂的软件和硬件以及不确定的环境无疑给加工过程增添了许多的坎坷。
3.4 智能故障检测与诊断
实时监控可以使得故障检测与诊断过程避免许多不必要发生的意外,对于智能故障与诊断过程十分重要。为了提高系统工作的精确度,需要控制系统拥有自动检测故障的能力和自动诊断的能力。
例如生活中常见的火灾报警器,烟雾探测器对周围环境进行实时监控,实时探测烟雾的存在,报警器一旦检测到烟雾,立刻通过一个设定的系统进行应答,发出警报声,从而达到提醒人们的目的。
4 智能控制的进一步研究问题
智能控制是一种新兴技术,但是它还没有一种完善的体系赖以支撑,仍然需要继续探索创新和发展。
4.1 探求更新的指导理论
时代在不断进步,智能控制如果想要跟上时代的脚步,不能一直依赖于传统的指导理论,需要适当进行创新,必须去寻找新的指导理论,从而更好地顺应时代的发展。智能控制想要长久且稳定地发展下去,必须深入研究基本概念,寻找新的理论,建立新的控制原理。
4.2 明确智能控制的研究目标
研究智能控制的目的必须要时刻明确,不能和传统的控制系统一概而论,必须用新的目光去重新看待。因此,相关研究人员需要根据实际情况对方案做出调整,从而更顺利地进行研究;根据周围环境情况选择研究的方向,避免盲目研究,减少失误出现的可能性,提高研究过程的效率。
4.3 智能自动化要面向复杂系统
并不是所有的系统都需要引入智能控制技术,对于那些复杂的系统来说,引入智能控制可以让实现目标变得轻松;而对于那些简单的系统来说,并不需要引入控制系统,如果盲目引入,只会造成资源浪费,并不能带来便利。把智能控制应用于简单系统,很大程度上会把系统变复杂,从而在浪费资源的同时还会降低生产效率,这并不有利于智能控制技术的广泛应用。
5 结语
从智能控制的发展过程可以看出,智能控制技术仍旧需要优化创新,不断完善控制体系,从而保证其长久且稳定地跟随时代的脚步。相关研究人员需要明确智能控制的研究方向,制定有针对性的方案进行研究;还需要对未知环境下移动机器人导航控制的一些研究进展进行分析,为研究智能控制和移动机器人奠定基础,并且有助于深层次地研究智能控制技术和移动机器人控制。
参考文献
[1] 吴姝源.智能控制及移动机器人研究进展[J].信息与电脑(理论版),2018(8):132-134.
[2] 高鸣,宋爱国.基于模糊逻辑的移动机器人智能控制器设计[J].东南大学学报(英文版),2010(1):62-67.
[3] 胡文迪.智能控制技术在工程机械控制中的应用效果[J].科技风,2019(10):115.
