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机器人控制该怎么入门?

2015年05月30日 robotics 暂无评论 阅读 3,378 次

感谢以下大牛回答及授权转载!

吕朝阳,Robotics PhD @ Gatech

贺磊,Ph.D. candidate @ hust

王子豪

 

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吕朝阳:

对于工科领域来说,脱离实践的学习都是肤浅的,对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问一个程序员怎么学习一块技术,他必然让你去多编程。机器人领域也是。如果想把基本功打扎实,那么实践更是必不可少了。

对于普通学生入门来说 一款合适的机器人平台 + 入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。

对于一个有控制基础,需要现学现用的工作者来说,啃一本诸如《现代控制工程》的书籍,在工作者演练,下面的平台内容直接略过。

关于平台的选择和相应的学习教程,我放在最后,防止大图分散了重点。

先结合机器人来说一下控制。对于设计任何一个控制系统来说,需要了解自己的输入、输出、控制元件,和算法。在一个简易的机器人系统里,分别对应的原件是:
输入 --- 传感器 (声呐,红外,摄像头,陀螺仪,加速度计,罗盘)
控制元件 --- 电机
控制算法 --- 控制板 (小到单片机,大到微机)
输出 --- 你的控制目标 (比如机器人的路径跟踪)

对这四方面都有了解之后,才能基本对机器人的控制有一个较为感性的认识。这是入门的基础。如果你对输入和输出做一个测量,比如用电机将某个轮子的转速从10加速到100,把这个测量勾画出来,那么这一个响应曲线。如何将电机准确快速地从10加速到100,这就需要一个简易的反馈控制器。
上面所说的各个传感器元件,都有廉价版可以购买学习,但随之引入的问题就是他们不精确,比如有噪声。消除这个噪声,你就需要在你的控制系统中引入更多的控制单元来消除这个噪声,比如加入滤波单元。

上面说这么多,只是想表达,理论和算法都是有应用背景的,但同时,学习一些暂时无法应用的算法也并不助于入门,甚至可能走偏门,觉得越复杂越好。所有的工程应用者都会说某某算法非常好,但是经典还是PID。倘若不亲手设计一个PID系统,恐怕真的领略不到它的魅力。我大学本科的控制课程包含了自动控制理论和现代控制理论,但是直到我设计一个四旋翼无人机的时候,才真正建立了我自己对机器人控制的理解。

推荐的那本《现代控制工程》是一本非常经典的专业书籍,需要理论知识,再进行详细的学习。我的建议是先玩,玩到需要时,认真学习这部分理论。

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推荐一些机器人平台。核心都涉及到运动控制。

基于arduino的机器人平台是最大众的平台了,这是一个开源社区,很多关于机器人的简易设计和控制算法实现都能在google得到。淘宝arduino机器人,包括arduino控制板和各类简易传感器,几百块之内钱都能得到。
同时推荐一下Udacity上的Robotics课程,基于arduino也都能实现完成。

国外的有些Robotics课程使用的都是Lego Mindstorm作为实验平台(略土豪版)。红外,声呐,陀螺仪这些传感器Lego都有,同时它的电机也可以实现闭环控制。淘宝依旧可以买到lego mindstorm_淘宝搜索(海外代购版,我买过)

Imperial College London的Robotics课程就是以Lego为实验平台的,Andrew Davison的课件上所有的理论都可以用Lego实现Andrew Davison: Robotics Course

如果这些都玩腻了,可以试试玩一个机器人飞行控制,比如四旋翼飞机。飞行器是六自由度控制,因此比小车要更加具有挑战性,也需要更精确的控制系统。下面这是我以前的一个四旋翼DIY,基于arduino MultiWii的。依旧淘宝四旋翼飞行器 diy_淘宝搜索

MultiWii是一个基于arduino的开源飞控平台,所有c代码都可得,不多于一两万行。如果把这些都研究透了,相比已经是专业水平了。

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贺磊

发表点个人愚见:
首先,应当了解到:机器人控制(Robot Control)的目的是通过人工引入控制改善原有系统的特性,使新的系统:1)跟踪性能(Tracking Performance)更好,2)抗扰动性(Diturbance Rejection)更强,3)稳健性(Robustness)更优,e.t.c.
机器人控制大致可以分为硬件和算法两个大方向:

  • 机器人控制硬件
    • 基本控制结构:当年,N. Wiener对神经科学很感兴趣,发现其实机器的反馈控制和人的运动控制机理是相似的。控制工程中的:传感器(各种位置、速度、力传感器等)、控制器(各种处理器以及控制算法)和驱动器(电机、液压、气动、记忆合金等)三部分,分别对应于人的感受器(receptor)(例如:视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等外感受器)、神经系统(中枢和周围神经系统)和效应器(effector)(肌肉、骨骼),只不过人的结构更加复杂。
    • 层次控制体系:了解了控制的基本结构,剩下的事情就是设计控制系统。如今,大家设计控制系统的方法还是比较统一的,基本都可以归结为5层的层次体系:1)主机 (Host),2)运动控制器(Motion Controller),3)伺服驱动器(Servo Driver),4)电机(Motor),5)机械本体(Mechanism )。
      • 主机:主要完成人机交互(操作员控制或者调试机器),高级运算(机器人运动规划等)。由于需要高等运算功能,这部分算法通常是基于操作系统的,硬件载体用通用PC即可。
      • 运动控制器:主要用于改善机器人动力学(Robot Dynamics)。机器人的机械本体自身不具备跟踪轨迹的能力,需要外加控制来改善。由于需要大量的实时运算,这部分通常是基于实时操作系统,比如QNX等,硬件载体可以用ARM。比如,工业界的工业机器人主要使用运动反馈(Motion Feedback),也即将驱动器配置为位置控制或者速度控制模式,此时运动控制器的主要用于补偿传动系统非线性性,例如:由于齿轮间隙、微小弹性变形导致的末端偏移。
      • 伺服驱动器:主要用于改善电机动力学(Motor Dynamics)。由于电机本身物理特性并不具备良好的位置、速度和力矩跟踪能力,因此需要依靠控制来改善。这部分需要更高的实时性能,因为电机控制中需要us级定时,所以可以使用高性能DSP。比如,直流电机的速度正比于反向电动势,力矩正比于电流,而没有物理量能够直接控制位置,此时需要外加控制器。
      • 电机:充当执行器,将电信号转化为机械运动。
      • 机械本体:被控制的终极对象。
    • 算法的编写:鉴于如今几乎没人再用Op-Amp搭建模拟计算机的事实,可以说算法就是个编程问题。基本的编程语言能力,比如MATLAB、C、C++是必须的。设计好算法之后,还需面对另外几个问题:
      • 离散化问题(Discretization):连续算法的离散化是必要的,因为如今计算机都是数字系统。对于线性系统,比如电机控制,方法当然就是从s域(传递函数)到z域(Z变换)再到t域(差分方程)的变换,非线性的就得研究微分方程的各种数值方法了。
      • 混合控制问题(Hybrid Control):几乎当前所有的机器人控制系统都不仅有一个控制模式,比如:回初始位置、运动控制模式、人工试教模式等等,每个模式需要特殊的控制算法。单个系统存在多个控制器时被称为混合控制系统,混合控制系统常常使用有限状态机(Finite State Machine,FSM)建模,状态机的切换需注意一些问题,比如芝诺问题。
      • 通信问题(Communication):通常机器人系统都包含几十个,甚至上百个传感器以及几个到十几个驱动器,通信时常是个头疼的问题。问题的复杂性源于:通信对象多(并发问题),顺序需要协调(时序问题),通信的速率需要兼顾(阻塞问题)。个人倾向于使用基于“事件驱动模型”+“有限状态机模型”的混合模型来处理此类问题。
  • 机器人控制理论:控制方法千奇百怪,这里仅举机器人臂的两个比较经典而常用的方法:混合力位控制和阻抗控制。
    • 混合力/位控制(Hybrid Force/Position Control)是Mark Raibert和John Craig于70s末在JPL的工作成果,当时他们是在Stanford臂上做的实验,研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。
    • 阻抗控制(Impedance Control)是 N.Hogan的工作成果。维纳晚年,对人控制机器臂很感兴趣。后来,他组织了MIT的Robert Mann,Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂,叫Boston Elbow。后来,Hogan继续Mann的工作,他觉得假肢是给人用的,不应当和工业机器人一样具有高的刚度,而应该具有柔性,所以后来引入了阻抗。
    • 其他控制。各类机器人都有其特殊的控制问题,对于公共的机器人数学基础,个人认为有两个派比较厉害:一派是Harvard的Roger Brokett及其学生Frank Chongwoo Park等;另一派是UC Berkeley的Shankar Sastry及其学生Richard Murray,Zexiang Li,JJE Slotine,Stephen Boyd等,两派人马基本奠定了当今机器人数学基础框架(由于学识短浅,可能漏掉了其他重要贡献者)。
  • 建议:自己也在钻研,共同学习吧。
    • 首先,当然是把描述机器人运动的力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introduction to Robotics: Mechanics and Control 》,或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation》都行。当然,更加推荐后者,因为顶级学术论文很多都采用Lie group的描述方法了。
    • 再次,必要的反馈控制基础当然是不能少的,推荐Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》。
    • 最后,如果是广大的Ph.D.朋友们,硬件就不必玩了,直接上paper吧。读paper,读各种牛人的paper。发paper,最好往ICRA和IJRR里面灌水。P.S.:被paper虐的吐了一口老血:-)
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