智能控制及其在机器人行业中的应用

2016-10-29王頔

山东工业技术 2016年19期

关键词：控制技术路线规划

王頔

（安阳工学院，河南安阳 455000）

智能控制及其在机器人行业中的应用

王頔

（安阳工学院，河南安阳 455000）

我国对于机器人的研究起步较晚，技术相对比较落后，为了提升机器人行业发展的速度，国家制定了相应的政策，鼓励智能控制的发展及在机器人行业中的普及。本文对智能控制技术的发展历程及主要算法进行介绍，并提出了智能控制在机器人行业中的具体应用方法，以期促进我国机器人行业的发展，缩小与国际先进技术之间的差距。

智能控制；机器人；原理；应用

1 引言

机器人的研究与应用自20世纪以来得到了普遍发展，改变了人们传统的手工作业方式，使得各行各业向着自动化的方向发展。可以说，机器人的出现在很大程度上改变了人类的生活，伴随着科技的进步，机器人行业得以迅速发展，使得人们的思维也发生了一定变化。作为自动化控制技术史上的一个重要里程碑，智能控制技术的诞生颠覆了控制技术的概念。在智能控制技术中，结合了计算机技术、智能技术以及人工神经网络技术等多方面的先进技术，该技术与机器人的结合极大地促进了机器人行业的发展，因此对智能控制在机器人行业中的应用进行研究具有现实意义。

2 智能控制技术

智能控制技术的诞生使得人们的生活发生了翻天覆地的变化，应用范围广泛，作为其应用领域之一的机器人行业，其发展方向也发生了改变。在智能控制技术的发展历程中，主要经历了两个阶段，一是对最基本理论方法的研究，二是通过综合多种理论方法达到更加理想的效果，也就是智能控制技术的集成化发展［1］。

在智能控制技术中，应用到的算法主要有以下两种：一是遗传算法，二是蚁群算法。所谓遗传算法指的是以生物学遗传机制与进化论原理为基础，从而展开一种并行随机搜索的优化算法。在这种算法中，主要根据选取的适配值函数完成对个体的筛选，保留适配值高的个体，从而组成一个新群体，这种新群体不仅具备了上一代信息，而且优于上一代，通过此方式不断循环，不断提升群体中的个体适应度，直到符合条件为止；而蚁群算法所依赖的是群体智慧，其主要原理与蚂蚁寻找食物所走的路线相似，为蚂蚁制定几条路线，领头蚂蚁选择次数最多的路线即为最优路线。该算法主要应用于工业系统，尤其是在配电网的优化规划中应用中更为普遍。

最近几年，人工智能与机器人技术发展比较迅速，广大学者们又开始对智能控制进行重点研究。一些智能控制系统像专家控制、模糊控制、神经控制以及故障诊断等已经逐渐应用于工业控制、机器人控制等的各个过程［2］。这种国际形势使得国内的智能控制研究开始活跃，经常举办一些有关的学术会议以及其他的学术活动，也涌现出了一系列的研究成果，种种迹象表明，智能控制在我国已经作为一种独立学科而发展起来了。

在智能控制技术的发展历程中，人工神经网络在环境感知和路径规划方面应用广泛，它的发展对于丰富其理论起了极大的促进作用，它在机器人行业中的应用极大提升了其人性化。在复杂环境中怎样使机器人能够选取一种最优路线成为当前学者研究的热点问题，即所谓的路径规划问题。在地质勘探中，对于路径规划的应用比较普遍，机器人能够在复杂的环境中代替人类完成一些高难度任务。

在此有必要介绍一些神经网络在局部路径规划中的应用。所谓局部路径规划也可以称之为动态碰壁规划，在全局规划的前提下，通过对即时采集的局部环境信息进行分析，在最短时间内制定出躲避障碍物路线。可以看出，局部路径规划是感知空间到行动空间的映射。这种映射关系的实现方法灵活多样，无法用一个固定的公式来表达。因此，在这一过程中使用神经网络最为合适，同时还可以引进模糊算法、遗传算法等使神经网络的类型丰富，从而更完美地实现局部规划。

3 智能控制在机器人行业中的应用

伴随着计算机技术的发展，在机器人领域的科技发展愈加全面，把人工智能及传感器等技术应用于机器人行业就是其中的而一个例子。从动力学原因分析，机器人行业的有关技术呈现出非线性及动态性特点，对于机器人的控制技术也必须具备多样化的特点，这就需要在机器人行业中必须引进智能控制技术。

3.1 对机器人行动路线的控制

根据机器人的机械原理分类，一种腿部由四条连杆和动轮组成的机器人，在移动过程中主要依靠对滚轮的角度进行控制来实现。在对该种机器人的移动路线进行设定时，一般的控制器根本无法实现对非线性系统的控制，这就需要采用智能控制技术的作用，主要是模糊神经网络自适应控制的方法在此种控制中发挥了极大作用。通过该控制模式的使用，机器人的系统误差被控制在了一定的范围之内，而且对机器人移动路线的控制更加精准。

3.2 机器人的行动计划

在十字路口要想对多个机器人的行动进行控制，就要对机器人的回避与协调问题进行考虑。智能控制理论在此问题中能够解决机器人的集中式路线设计和分布式行动特点这些难题。根据每个机器人在单独行动时的路线，在单路行动路线不变的基础上采用分布式行动特点进行设计，使机器人在有可能发生碰撞的区域进行避让，通过这种设计思想，也就避免了多个机器人的碰撞［3］。此种方式的应用，充分说明智能控制能够很好地解决多个机器人行动时的回避与协调问题。