一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统及控制方法与流程

本发明涉及一种物流配送小车，尤其是一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统及其控制方法。

背景技术：

当今伺服系统常用于高精度工业作业中，例如物流配送小车、物流配送小车、数字机床、激光加工、部件装配等。这些工业作业需要多智能体包括伺服电机及其智能驱动器和相关设备的协调配合，保证伺服系统中控制的同步性是使伺服系统完成高精度作业的关键。

随着我国经济的发展和人们生活水平的提高，电商物流业得到了迅速发展，随之人们对电商物流业服务质量及效率的要求也越来越高，物流配送小车应运而生，能够实现快件分拣的自动化，提升快件分拣能力。

现有的单目视觉物流配送小车的伺服系统同步性差，当小车偏离预设轨迹时调整速度慢，影响物流运输效率。

技术实现要素：

本发明设计开发了一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统，能够调整物流配送小车运行时的转速和转向，调整速度快，控制精度高，同步性好。

本发明还设计开发了一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制方法，通过bp神经网络对物流配送小车的运行状态进行采集和调整，提高物流配送小车调整速度和控制精度，保证物流配送小车运行的同步性。

本发明的另一发明目的，在物流配送小车行进过程中，控制配送小车与前方物体的安全距离，保证配送小车运行的工作效率。

本发明提供的技术方案为：

一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统，包括：

监测系统，其用于监测所述物流配送小车的运行状态；

主控系统，其输入端与所述监测系统的输出端电连接；

定位导航系统，其输出端与所述主控系统的输入端电连接；

举升系统，其输出端与所述主控系统的输入端电连接；

伺服系统，其与所主控系统双向电连接，所述伺服系统能够接收所述主控系统传递的命令信号，调整运行状态并将运行信号反馈给所述主控系统。

优选的是，所述监测系统包括：摄像头、加速度传感器、速度传感器以及重力传感器。

优选的是，所述伺服系统包括：左轮伺服控制系统和右轮伺服控制系统，分别对物流配送小车左右两侧的驱动轮进行控制。

优选的是，

所述左轮伺服控制系统包括：左伺服驱动电机和左驱动轮，所述左伺服驱动系统通过左伺服驱动电机控制所述左驱动轮的速度和转向；

所述右轮伺服控制系统包括：右伺服驱动电机和右驱动轮，所述右伺服驱动系统通过右伺服驱动电机控制所述右驱动轮的速度和转向。

一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步系统的控制方法，使用所述的适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统，其特征在于，具体包括：

步骤一、将目标信息输入到所述主控系统中，并读取所述定位导航系统中的位置信息，输出所述物流配送小车运行的目标行进轨迹；

步骤二、通过监测系统，按照周期，采集物流配送小车的行进速度v、加速度a、与前方物体之间的距离d、举升高度h以及所托举的重力g；

步骤三、依次将采集的参数进行归一化，确定三层bp神经网络的输入层向量为为x＝{x1,x2,x3,x4,x5}；其中，x1为速度系数、x2为加速度系数、x3为与前方物体之间的距离系数、x4为举升高度系数，x5所托举的重力系数；

步骤四、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；

步骤五、得到输出层向量o＝{o1,o2}；o1为左轮伺服控制系统调整信号、o2为右轮伺服控制系统调整信号；

其中，当两个驱动电机在转速相同状态时，通过同时加减速来实现对物流配送小车速度的控制，当两个驱动电机转速不同或转向相反时，实现对配送小车的方向控制。

优选的是，所述物流配送小车与前方物体之间的安全距离为d0，设定d≥d0，d0的经验公式为：

其中，σ为校正系数，为物流配送小车设定速度，t为物流配送小车运行时间，h0为设定的举升高度，g0为设定的托举物的重力，e为自然对数底数，r1为左轮驱动电机的转速，r2为右轮驱动电机的转速，λ1为与物流配送小车相关的第一常数，λ1＝0.76～0.92，λ2为与物流配送小车相关的第二常数，λ2＝0.95～1.20。

优选的是，所述左轮伺服控制系统和所述右轮伺服控制系统均通过模糊pid控制算法对物流配送小车的行进轨迹进行校正，具体包括：

将预设的伺服电机的转速r和转向d与物流配送小车实际行进过程中的伺服电机的转速r和转向d进行比对，通过模糊pid控制方法对物流配送小车在行进过程驱动电机的占空比进行补偿。

优选的是，所述模糊pid控制算法具体包括：

在模糊控制器中输入转速的偏差、转向偏差，输出pid的比例系数、比例积分系数和微分系数，比例系数、比例积分系数和微分系数输入pid控制器进行pwm的占空比补偿控制；

所述输出pid的比例系数、比例积分系数和微分系数分为7个等级；

所述模糊pid控制器的输入和输出的模糊集为{nb，nm，ns，0，ps，pm，pb}。

本发明所述的有益效果：本系统在物流配送小车行进过程中，通过采集物流配送小车的运行情况，实时调整物流配送小车的行进状态，控制精度高，调整速度快，使本系统的同步性能优异，保证小车整体的运行状况。

通过bp神经网络训练，将训练结果直接反馈给左伺服驱动系统和右伺服驱动系统，缩短反馈时间，提高伺服系统的工作效率，确保了物流配送小车运行的同步性，提高物流配送小车的调整速度和控制精度。

在物流配送小车行进过程中，控制物流配送小车与前方物体的安全距离，防止配送小车发生碰撞，保证配送小车运行的工作效率。

附图说明

图1为本发明所述的适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统的结构示意图。

图2为本发明所述的适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统的控制原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1-2所示，本发明提供一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制系统，能够对物流配送小车在实际行进过程中的具体行进情况进行监测，实时调整物流配送小车的运行状况，保证系统的同步性。具体包括、监测系统、主控系统、伺服系统、举升系统以及定位导航系统。

监测系统包括设置在小车前部的摄像头、加速度传感器、速度传感器以及重力传感器，监测系统的输出端与主控系统的输入端电连接，将监测系统监测到的配送小车的运行情况传递给主控系统，举升系统与主控系统电连接，举升系统的输出端与主控系统的输入端电连接，用来保证物流配送小车在行进过程中所托举的高度，定位导航系统与主控系统电连接，定位导航系统的输出端连接主控系统的输入端，用于采集物流配送小车行进时的位置信息，并传递给主控系统；伺服系统与主控系统双向电连接，伺服系统的输出端与主控系统的输入端电连接，同时主控系统的输出端与伺服系统的输入端电连接，伺服系统将物流配送小车的运行情况传递给主控系统，同时能够接收主控系统传递的命令，

伺服系统包括左轮伺服控制系统和右轮伺服控制系统，其中，左轮伺服控制系统还包括：左伺服驱动电机和左驱动轮，左伺服驱动系统通过左伺服驱动电机控制所述左驱动轮的速度和转向；

右轮伺服控制系统包括：右伺服驱动电机和右驱动轮，右伺服驱动系统通过右伺服驱动电机控制所述右驱动轮的速度和转向。

整个控制系统的工作过程如下：将物流配送小车的目标信息输入到主控系统中，并读取定位导航系统中的位置信息，输出物流配送小车运行的目标行进轨迹，物流配送小车按照目标行进轨迹进行运行，在运行过程中，通过监测系统监测物流配送小车行进过程中的速度、加速度、与前方物体之间的距离以及所托举物体的重力，通过举升机构调整所托举物体的高度和翻转角度，监测系统和举升系统将监测的信息实时传递给主控系统，定位系统实时监测物流配送小车的行进位置并传递给主控系统，主控系统接收来自监控系统、举升系统以及定位系统传递的信息，确定物流配送小车当前的运行状态，当监测到物流配送小车偏离轨道时，主控系统根据具体的运行情况对左轮伺服控制系统和右轮伺服控制系统作出相应指令，进而对左右驱动轮的转速和转向进行相应的调整，经过不断的循环和调整，使得物流配送小车最终能够运行到正确轨道上。

本发明还提供一种适用于单目视觉物流配送小车的伺服同步控制方法，通过bp神经网络训练，将训练结果直接反馈给左伺服驱动系统和右伺服驱动系统，缩短反馈时间，提高伺服系统的工作效率，确保了物流配送小车运行的同步性，提高物流配送小车的调整速度和控制精度，具体包括：

步骤一、将目标信息输入到所述主控系统中，并读取所述定位导航系统中的位置信息，输出所述物流配送小车运行的目标行进轨迹；

步骤二、建立bp神经网络模型；

本发明采用的bp网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入层向量：x＝(x1,x2,…,xn)^t

中间层向量：y＝(y1,y2,…,ym)^t

输出层向量：z＝(z1,z2,…,zp)^t

本发明中，输入层节点数为n＝5，输出层节点数为p＝2，隐藏层节点数m由下式估算得出：

输入信号5个参数分别表示为：x1为速度系数、x2为加速度系数、x3为与前方物体之间的距离系数、x4为举升高度系数，x5所托举的重力系数；

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数值。

将物流配送小车行进速度v、加速度a、与前方物体之间的距离d、举升高度h以及所托举的重力g分别进行归一化处理，归一化公式为：

其中，xj为输入层向量中的参数，xj分别为测量参数：v、a、d、h以及g，j＝1,2,3,4,5；xjmax和xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。

具体而言，对于物流配送小车的行进速度v，进行归一化后，得到速度系数x1，

其中，vmin和vmax分别为物流配送小车行进速度的最小值和最大值。

同样的，对于物流配送小车行进过程中的加速度a，进行归一化后，得到加速度系数x2，

其中，amin和amax分别为物流配送小车行进加速度的最小值和最大值。

同样的，对于物流配送小车与前方物体之间的距离d，进行归一化后，得到距离系数x3，

其中，dmin和dmax分别为物流配送小车与前方物体之间距离的最小值和最大值；

同样的，对于物流配送小车的举升高度h，进行归一化后，得到举升高度系数x4，

其中，hmin和hmax分别为物流配送小车举升高度的最小值和最大值；

同样的，对于物流配送小车所托举物体的重力，进行归一化后，得到重力系数x5，

输出层向量表示为o＝{o1,o2}；o1为左轮伺服控制系统调整信号、o2为右轮伺服控制系统调整信号。

在另一实施例中，物流配送小车与前方物体之间的安全距离为d0，设定d≥d0，d0的经验公式为：

其中，σ为校正系数，为物流配送小车设定速度，单位为m/s，t为物流配送小车运行时间，单位为s，h0为设定的举升高度，单位为m，g0为设定的托举物的重力，单位为n，e为自然对数底数，r1为左轮驱动电机的转速，单位为r/min，r2为右轮驱动电机的转速，单位为r/min，λ1为与物流配送小车相关的第一常数，λ1＝0.76～0.92，λ2为与物流配送小车相关的第二常数，λ2＝0.95～1.20。

步骤三、进行bp神经网络训练

根据历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值wij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值wjk，隐层节点j的阈值θj，输出层节点k的阈值θk、wij、wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。

在训练过程中，不断修正wij、wjk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。

(1)训练方法

各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致；

表1网络训练用的输出样本

(2)训练算法

bp网络采用误差反向传播(backwardpropagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：

第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。

第二步：对每个输入样本作如下计算：

(a)前向计算：对l层的j单元

式中，为第n次计算时l层的j单元信息加权和，为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，为前一层(即l-1层，节点数为nl-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令为l层的j单元的阈值。

若单元j的激活函数为sigmoid函数，则

且

若神经元j属于第一隐层(l＝1)，则有

若神经元j属于输出层(l＝l)，则有

且ej(n)＝xj(n)-oj(n)；

(b)反向计算误差：

对于输出单元

对隐单元

(c)修正权值：

η为学习速率。

第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。

bp算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是levenberg-marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为

δω＝(j^tj+μi)^-1j^te；

其中，j为误差对权值微分的雅可比(jacobian)矩阵，i为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。

在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能。

左轮伺服控制系统和右轮伺服控制系统均通过模糊pid控制算法对物流配送小车进行轨迹进行校正，左轮伺服控制系统和右轮伺服控制系统的控制过程相同个，左轮伺服控制系统的具体控制过程如下：

将预设的左轮伺服电机的转速和转向与物流配送小车实际行进过程中的转速r1和转向d1进行比对，通过模糊pid控制方法对物流配送小车在行进过程中左轮伺服电机的占空比进行补偿，从而对物流配送小车的运行轨迹进行校正，使其运行至目标位置。

在模糊控制器中输入左轮伺服电机的转速偏差ev、转向偏差ed，输出pid的比例系数kp、比例积分系数ki和微分系数kd，将比例系数kp、比例积分系数ki和微分系数kd输入pid控制器中进行pwm的占空比补偿控制。

在无控制时，转速偏差ev和的转向偏差ed模糊论域均为[-0.06,0.06]，定量化因子均为1，输出pid的比例系数kp的模糊论域为[-1,1]，定量化因子为0.1，比例积分系数ki的模糊论域为[-1,1]，定量化因子为0.056，微分系数的模糊论域为[-1,1]，定量化因子为0.003；为了保证控制精度，实现更好的控制，反复进行实验，确定了最佳的输入等级和输出等级，其中，转速偏差ev和的转向偏差ed均分为7个等级，输出pid的比例系数kp、比例积分系数ki和微分系数kd均分为7个等级，模糊pid控制器的输入和输出的模糊集为{nb，nm，ns，0，ps，pm，pb，输入和输出的隶属度函数均采用三角形隶属函数，其中，模糊pid控制器的模糊控制规则为：

1、当转速偏差ev和的转向偏差ed较大时，增大kp的取值，从而使偏差快速减小，但同时产生了较大的偏差变化率，应取较小的kd，通常取ki＝0；

2、当横转速偏差ev和的转向偏差ed取值处于中等时，为避免超调，适当减小kp的取值，使ki较小，选择适当大小的kd；

3、当转速偏差ev和的转向偏差ed较小时，增大kp、ki的取值，为避免出现在系统稳态值附近震荡的不稳定现象，通常使当ev、ed较大时，取较小的kd；当ev、ed较小时，取较大的kd；具体的模糊控制规则详见表一、二和三；

表一pid的比例系数kp的模糊控制表

表二pid的比例系数ki的模糊控制表

表三pid的微分系数kd的模糊控制表

输入左轮伺服电机转速偏差ev和转向偏差ed，输出pid的比例系数、比例积分系数和微分系数，比例系数、比例积分系数和微分系数用高度法进行解模糊化，输入pid控制器进行pwm的占空比补偿控制，其控制算式为：离散化后得到：

u(k)＝δkpe(k)+δki∑e(k)+δkd[e(k)-e(k-1)]

当左驱动轮行进轨迹出现偏差，左轮伺服控制系统需要进行调整时，模糊pid对其进行校正，当右驱动轮行进轨迹出现偏差时，有驱动轮伺服控制系统需要进行调整，模糊pid对其进行校正；

当左轮伺服电机和右轮伺服电机在转速相同状态下，通过同时加减速度来实现对物流配送小车速度的控制，当转速不同或转向相反时，通过控制伺服电机的转速实现对物流配送小车方向的控制，通过对左、右驱动轮的转速和转向进行调整，经过不断循环的调整，使得物流配送小车能够运行在正确的轨道上。伺服系统的相应速度快，同步性高。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。