基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线供电路径规划研究.pdf
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1、第6 0 卷第7 期2023年7 月1 5日电测与仪 表Electrical Measurement&InstrumentationVol.60 No.7Jul.15,2023基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线供电路径规划研究张欣,李春智,薛明,李方洲,倪豪(天津工业大学天津市电气装备智能控制重点实验室,天津3 0 0 3 8 7)摘要:群体机器人可依靠群智能有效分工协作完成复杂和大规模任务,在物流、制造、交通和军事等领域有极大的应用价值。然而,目前已有电能补给方式均无法满足其持续不间断充电的需求,导致强大的协同工作能力得不到充分发挥。为此,提出一种基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线充
2、电方式,可为群体机器人工作过程中实时供给电能。分析了机器人动态无线充电过程中效率和功率的波动特性,以充电效率最优为目标,提出一种带有惩罚机制改进的蚁群算法以及协同工作模式,并应用于群体机器人协同动态无线充电系统。最后,进行仿真实验,验证了所提出的方法可实现群体机器人在动态无线充电过程中稳定可靠协同工作。文中的研究对群体智能的研究具有极大的促进作用。关键词:群体机器人;阵列式发射模组;动态无线充电;改进的蚁群算法;协同工作模式D0I:10.19753/j.issn1001-1390.2023.07.025中图分类号:TM724Research on path planning for dynam
3、ic wireless charging of swarm robots(Tianjin Key Laboratory of Electrical Equipment Intelligent Control,Tiangong University,Tianjin 300387,China)Abstract:Swarm robots can rely on swarm intelligence algorithm to effectively divide and cooperate to complete complexand large-scale tasks,which have grea
4、t application value in the fields of logistics,manufacturing,transportation and mili-tary.However,the existing charging methods cannot meet the continuous charging needs of swarm robots,resulting intheir strong cooperative ability not being brought into full play.Therefore,this paper proposes a dyna
5、mic wireless chargingmode of swarm robots based on array transmitting module,which can supply real-time power for swarm robots in the work-ing process.Firstly,this paper analyzes the fluctuation characteristics of power and efficiency during dynamic wirelesscharging of the robot.Secondly,with the go
6、al of optimal charging efficiency during robot motion,this paper proposes animproved ant colony algorithm with penalty mechanism and a cooperative work mode,and applies them to a swarm robotcooperative dynamic wireless charging system.Finally,simulation experiments are carried out to verify that the
7、 proposedmethod can realize the stable and reliable cooperative work of swarm robots in the process of dynamic wireless charging.The research of this paper can greatly promote the research of swarm intelligence.Keywords:swarm robots,array transmitting module,dynamic wireless charging,improved ant co
8、lony algorithm,cooper-ative work mode0引言电能作为一种清洁能源常被用作能量补给。无线电能传输作为一种灵活、便捷的充电方式在生活应用中越来越广泛2-3 O基金项目:国家自然科学基金资助项目(52 0 7 7 1 53);天津市自然科学基金资助项目(1 8 JCQNJC70500);天津市研究生科研创新项目(2 0 2 0 YJSS001)一 1 6 8 一文献标识码:Abased on array transmitting moduleZhang Xin,Li Chunzhi,Xue Ming,Li Fangzhou,Ni Hao型升级迫切需求4 。2005
9、年世界上第一台自主充电的机器人“Tortoi-文章编号:1 0 0 1-1 3 9 0(2 0 2 3)0 7-0 1 6 8-0 8随着“中国制造2 0 2 5”的提出,机器人产业已经上升到了国家战略。我国要积极发展智能化的制造方式,推动以人工智能为代表的新兴产业,鼓励高科技含量的智能化创新。以应对新一轮科技革命和产业变革的挑战,满足我国工业机器人产业化应用和制造业转第6 0 卷第7 期2023年7 月1 5日ses诞生5,将光传感器用于电站定位实现了自主充电。文献6 提出根据事先扫描周围环境得到的运动轨迹寻找电源,并自动实现和电源的有线连接。文献7提出使移动机器人通过对图像的纹理分析和对兴
10、趣点的快速匹配SIFT算法完成移动机器人识别电源插座,实现自动充电。文献8 提出使用摄像头传感器和机器视觉使移动机器人接近标记充电器位置的彩色目标。以实现机器人自主无线充电。文献9 通过仿真分析和优化了包括线圈和补偿拓扑在内的耦合机制,实现了机器人稳定的无线充电。文献1 0 提出一种单管感应耦合电能传输ICPT无线充电系统。文献11提出具有倒三角形结构充电机器人,用于在两个移动机器人之间实现鲁棒和安全的能量传输。文献12提出了粒子群-鸽群融合定位算法对机器人充电位置进行定位优化,具有较高的定位精度,有利于机器人获取最佳充电位置。文献1 3 提出选取感应耦合的电能传输方式,采用高频高压配电-低压
11、恒流激励的导轨模式。控制器通过对系统各节点电压、电流等参数的实时监控判断出系统当前的运行状态并调整输出参数,从而给巡检机器人进行动态、稳定供电。由于单体机器人存在着扩展性和鲁棒性差等缺点,无法完成较复杂的工作任务。为此,文献1 4 提出了群体机器人技术。但是,群体机器人的充电方式并不完善,其强大的协同工作能力因连续不间断工作的时间受到限制不能充分发挥。文献1 5 提出一种群机器人无线充电系统。实现机器人在移动时也可充电。文献1 6 提出了一种由多个充电单元组成的低成本无线充电系统,可实现群体机器人长时间运行。文献1 7 提出采用基于双重优先级的红外导航对接算法引导机器人驶向充电站,完成与充电站
12、的精确对接。文献1 8 提出使用红外传感器与摄像头完成扫地机器人与充电座的对接过程。文献1 9 提出实现考虑当前可用任务的价值和未来任务的预测价值,以决定是否在给定时间充电。文献2 0 提出通过井下巡检机器人专用充电碉室和智能岔轨技术的设计,可实现巡检类机器人井下在轨充电,有利于煤矿机器人井下不间断智能巡检作业。文献21提出一种物流仓储机器人无线充电装置,铺设固定线圈轨道,进行固定运行轨道编程,使机器人在轨道上实时充电。文献2 2 针对充电机器人插接充电枪的控制要求,提出了充电插座定位方法,准确性和可靠性满足充电机器人应用要求。文献2 3-2 5提出了基于红外回归反射和超声波测距的新型充电对准
13、方法,移动机器人能够在4 m范围内实现自主充电。根据已有资料可以看出,目前,对于单体机器人充电测与仪表Electrical Measurement&Instrumentation电方式研究比较成熟,群体机器人的充电方式的研究还存在着不能持续不间断地为机器人供电导致任务暂停等问题。将动态无线供电方法用于解决群体机器人协同工作中不间断持续受电问题。提出一种基于阵列式发射模组的群体机器人动态无线充电方式,可在群体机器人工作过程中实时供给电能,使其强大的协同工作能力得到充分发挥。通过在蚁群算法中加人带有充电效率的惩罚机制,使机器人沿着充电效率高且路程较短的路径行驶。对于群体机器人路径规划,提出一种基于
14、电量参数的协同工作模式,实现群体机器人稳定可靠地协同工作。1阵列式发射模组1.1 环境模型阵列式发射模组由多个发射线圈模组成阵列式铺设,且可根据机器人的移动路径灵活拓展,为工作中的机器人实时充电,并且机器人的运动路径不用固定,可根据任务需求灵活选择最佳运动路径。阵列式发射模组如图1 所示,采用格栅法建立环境模型,假设每个格子的边长为1,发射线圈为正方形且边长为2。图中加粗黑框部分为铺设的发射线圈,白色格栅点表示无障碍物,黑色格栅点表示有障碍物。每个格栅的边长是2 0 cm。46810121416182002468101214161820坐标x图1 阵列式发射模组Fig.1 Array tran
15、smitter module1.2机器人无线充电耦合情形定义当接收线圈接收到的功率大于设定值所对应的位置为有效耦合区域。设定一个功率值,使机器人始终处于一个或两个发射线圈的有效耦合区域。单体机器人工作时的耦合情形有:单发射-单接收(如图2(a)所示)和双发射-单接收(如图2(b)所示)。1.3机器人动态无线充电效率和功率分析对接收线圈移动过程中收发线圈间的互感进行了仿真和实验,线圈的规格如表1 所示,线圈如图3 所示。在仿真软件COMSOLMultiphysics中进行仿真。利用LCR测试仪对仿真结果进行验证,仿真和实验结果如表2 所示。实验测量平台如图4 所示。将仿真与实验结果绘制成图像如图
16、5所示。分析结果可知,在一 1 6 9 一Vol.60 No.7Jul.15,2023机器人路径轨迹第6 0 卷第7 期2023年7 月1 5日接收线圈移动过程中,互感大致呈线性下降。由于在动态无线充电过程中LCC-S补偿网络具有原边线圈电流恒定、输出电压恒定,系统的输入阻抗成纯阻性的特性,因此,在系统中,采用LCC/S 补偿网络,单发射-单接收情形如图6 所示。Z接收线圈dX发射线圈y(a)单发射-单接收Fig.2Coupling conditions表1收发线圈参数Tab.1Parameters of receiving coil and transmitting coil导线直径匝数/m
17、m/mm415Fig.3Receiving coil and transmitting coil表2接收线圈发生移动过程中的互感Tab.2Mutual inductance during movementof receiving coil接收线圈位移/mm0互感仿真结果/uH19.582互感实验结果/uH20.341线圈图4 互感测量实验平台Fig.4 Experimental platform for mutual inductance一1 7 0 一电测与仪 表Electrical Measurement&Instrumentation20(Hm)互151050接收线圈0图5线圈移动时互感
18、的仿真与实验结果图XFig.5Simulation and experimental results of mutual发射线圈发射线圈y单元1(b)双发射-单接收图2 耦合情形内径外径电感加铁氧体屏蔽/mm/uH1426.2图3 收发线圈5010016.40111.14017.58611.591LCR测试仪Vol.60 No.7Jul.15,2023实验结果仿真结果50100150200移动距离(mm)inductance when the coil moves单元23L1C2IcUsQCi图6 单发射-单接收Fig.65 Single transmit-single receive经过计算
19、可得到,系统工作在谐振频率时,其输出的电感/uH功率和效率分别如式(1)和式(2)所示。在接收线圈66.038110.8401502005.2240.9234.847 0.671MIsCSLPLsRPRs移动过程中,两式中只有互感发生变化,接收线圈移动距离越大,收发线圈之间的互感越小,系统的输出功率以及效率越小。U.MR.Pou=I,RLout(RL+R.)LPoutP(R,+R)LC.R(R,+R.)双发射-单接收情形如图7 所示,经过实际测量,单发射-单接收情形下,收发线圈重合时互感为2 0.3 4 1H,在双发射-单接收情形下,假设两个发射线圈相离最近的两边之间的距离为1 2 cm,收发
20、线圈重合时的互感为2 0.4 2 6 H,因此两个发射线圈间的互感对收发线圈间互感的影响可忽略不计。在接收线圈移动过程中收发线圈之间的互感变化如图8 所示。IciMiUsiQC112Li2Ic2Us2Ci2图7双发射-单接收Fig.7 Dual transmit-single receiveRLMRM?C21LP1RPIC22Lp2(1)(2)IsCsLsRLM2第6 0 卷第7 期2023年7 月1 5日2018(Hm)1614121086050100150200250300350移动距离(mm)图8 双发射-单接收接收线圈移动时互感变化Fig.8 Mutual inductance cha
21、nges when dualtransmit-single receive moves经过计算可得到,系统工作在谐振频率时,其输出功率和效率分别如式(3)和式(4)所示。在接收线圈移动过程中,两式中只有互感发生变化,互感先随接收线圈移动距离的增大而减小,在刚到达线圈2 耦合区域内不变,离开线圈1 耦合区域后增大,输出功率以及效率和互感有相同的变化趋势。U?(M,+M,)RLPa=IFR.=L(R,+RL)2PputPin由以上分析可知,当机器人在发射线圈内移动时充电效率最高,在发射线圈外充电效率较低。因此机器人移动的路径应尽量在发射线圈内,才能保证较高的充电效率,使机器人在相同路程的路径下充人
22、较多的电量。定义线圈互感范围与两个发射线圈间距离比为,因为只用到了1/2 的部分,因此,只对1/2 的部分进行分析。在接收线圈移动过程中互感的变化如式(5)所示。M(x)=M(x)=M(1-QSM(x)=M(2-1)(M(x)=M(a)=M.(1+_s),x=s,)式中S为接收线圈与发射线圈1 重合到与发射线圈2 重合走过的距离;M。为收发线圈重合时的互感。输出功率的变化如式(6)所示:Pau(x)=KMg(2-一)2,Pou(x)=KM(1+-S)axS),xes,S电测与仪 表Electrical Measurement&Instrumentation式中K=U.RL(R.+RL)2机器人
23、从发射线圈1 重合处移动到与发射线圈2重合处接收到的总能量为W,假设机器人以速度匀速行驶,此过程需要的时间为T,则W如下所示:W=Pourdtdx其中dt将其带人式(7),得:1=SW=Pourdxoutx=0将式(6)代人式(8),得:KM12W=+322单机器人路径规划2.1改进的蚁群算法蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率性算法,具有稳定、可并行的特点。但是传统的蚁群算法只对路径长度进行优化。因此,针对机器人动态无线充(3)电场景提出一种改进的蚁群算法,在传统的蚁群算法上考虑了充电效率以及功率。(4)2R,(R.+R.L,C,(R,+RL)(M,+M)?x=0,(1-)Sx E(1-)S
24、,yS(5)x0,(1-)Sxe(1-)S,S(6)Vol.60 No.7Jul.15,2023(7)(8)10(9)3传统的蚁群算法只是根据路径长短对路径进行优+化,启发式信息取为下一个可选择的位置到目标点的距离的倒数,格栅点j到目标点的距离如式(1 0)所示,格栅点i的启发式信息如式(1 1)所示。Dis=(x,-x.)+(yj-y.)21式中j表示格栅点;z表示目标点;、y,表示格栅点j的坐标;、y 表示目标点的坐标;D;表示格栅点j到目标点的距离;ni表示传统蚁群算法中格栅点j的启发式信息。文中在启发式信息中加入了一种惩罚机制,改进的蚁群算法的启发式信息是在传统蚁群算法的启发式信息基础
25、上加人了充电效率参数为惩罚因子的惩罚机制。如果下一个可选择的位置在发射线圈内,不会被惩罚,否则,被惩罚。惩罚因子过大,会导致效果不明显。惩罚因子过小,路径会有很多拐点,不能保证路径的路程较短。经多次仿真,惩罚因子最终确定为0.895。改进的启发式信息如下:1D0.895,第j个格栅点不在发射线圈内D12式中ni为改进蚁群算法中格栅点i的启发式171 一(10)(11)第i个格栅点在发射线圈内(12)第6 0 卷第7 期2023年7 月1 5日信息。信息素更新计算公式如下所示:T;(N+1)=(1-p)T,(N)+t;(N)AT;(N)=ZAT;(N)k=1A:(M=2:第k只蚂蚁在本次循环中经
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- 基于 阵列 发射 模组 群体 机器人 动态 无线 供电 路径 规划 研究
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