基于六自由度机械臂的局域空间噪声检测方法.pdf

网络首发地址：https:/ J.中国舰船研究,2023,18(5):244250.LIU R J,WANG X R,LI X,et al.Cabin local space noise detection method based on 6-DOF manipulatorJ.ChineseJournal of Ship Research,2023,18(5):244250.基于六自由度机械臂的局域空间噪声检测方法扫码阅读全文刘瑞杰*，王雪仁，李欣，管峰海军研究院，北京 100161摘 要:目的目的为解决舰艇舱室内部空间复杂狭小导致人工检测噪声困难的问题，提出基于目标导向RRT 算法的机械臂局域空间规划方法。方法方法以六自由度机械臂为载体，在机械臂末端安装工装夹具，并以舱室内部的 4 个固定点为基准点，研究机械臂在局域空间内的遍历轨迹规划。其中，以基准点 1 为例，对其6 个测量面、147 个测点的噪点进行测量。通过噪声信号与空间待测点位姿信息的匹配分析，反馈当前测点的环境噪声，形成声压云图。结果结果结果显示，针对 4 个基准点所对应的测点，机械臂可以实现对所有测点的轨迹规划与噪声测量，且无碰撞发生。结论结论所提方法能够实现在狭小舱室局域空间内的智能规划以及内部噪声检测，具有实用价值。关键词：噪声检测；六自由度机械臂；舰船居住性；轨迹规划；RRT 算法中图分类号:U674.70；U661.44文献标志码:ADOI：10.19693/j.issn.1673-3185.02858 Cabin local space noise detection method based on 6-DOF manipulatorLIU Ruijie*,WANG Xueren,LI Xin,GUAN FengNaval Research Academy,Beijing 100161,ChinaAbstract:ObjectiveIn order to solve the problem that noise detection inside a cabin is difficult due to thecomplexity and narrow space,a local space planning method of a manipulator based on the goal-orientedrapidly-exploring random tree(RRT)algorithm is proposed.MethodA six-degrees-of-freedom(6-DOF)manipulator is used as the carrier,and a fixture is installed at the end of the manipulator.The four fixed pointsinside the cabin are used as the reference points to study the mechanical arm in the local space.The trajectoryplanning is traversed and the reference point-1 is taken as an example to measure the noise of its 6 measure-ment surfaces and 147 measurement points.The noise signal and the position and attitude information of thespace to be measured are matched and analyzed,and the environmental noise of the current measurement pointis fed back to form a sound pressure cloud map.ResultsThe experimental results show that the roboticarm can realize trajectory planning and noise measurement for all measurement points corresponding to thefour reference points without collision.ConclusionThe proposed method has practical value in being ableto realize intelligent planning and internal noise detection in narrow cabin areas.Key words:noise detection；six-degrees-of-freedom (6-DOF)manipulator；ship habitability；trajectoryplanning；RRT algorithm 0 引言舰艇舱室内噪声的大小是衡量其居住性的一个重要指标。从噪声来源看，主辅机机电设备、空调通风管路系统、水管路系统、结构振动等都是影响舱室噪声不可忽视的部分，而这些设备遍布全船的各个角落1。噪声易引起人员身体疲劳、影响仪表设备正常工作，最终会大幅度减少舰艇日常使用寿命2。因此，对舰艇舱室内部噪声的检测及其控制具有重要意义。在噪声检测方面，Vecchio3设计了一种新型阵列声探头，用于快速生成噪声云图，并可测试直升机运行状态下机舱内的噪声。付佳等4利用BK2250 型多功能声级计对建造完成后的船舶海收稿日期:20220417 修回日期:20220802 网络首发时间:20231007 17:25基金项目:国家部委基金资助项目作者简介:刘瑞杰，男，1987 年生，博士，工程师*通信作者:刘瑞杰 第 18 卷 第 5 期中 国 舰 船 研 究Vol.18 No.52023 年 10 月Chinese Journal of Ship ResearchOct.2023上噪声进行测试，噪声测试的测点位置满足甲板以上 1.2 m（人员坐姿高度）和 1.6 m（人员站姿高度）之间高度的要求。蔡旭东等5搭建了一套基于 DASP（data auto sample and process）系统的船舶舱内噪声信号采集系统，该系统能够准确地测试航行中的船舶舱内噪声信号，为舱内噪声的监测和研究提供了便利。董秋苏6针对在机舱这种狭小舱室内采用标准测试方法无法有效测量应急柴油发电机组噪声的难题予以了研究，提出了一种既简便优化又适合在狭小空间内进行噪声检测的方法，可根据实际情况确定测点，评定实际噪声。张鹏7针对冰区航行船舶的冰激船舶舱室噪声问题，合理布置船舶舱室内的噪声测点，开展了破冰测试试验，通过测量破冰船主要舱室内的噪声信号，考察冰激船舶舱室噪声的特性，分析影响舱室噪声变化的主要因素。杨波等8为研究装甲车辆舱室噪声特性，将声级计安装在待测点上，测量分析了某型装甲车辆在各个工况下舱室内不同测点的噪声水平。综上所述，现有舱室噪声检测方法大多为操作人员手持声级计对各个测点噪声进行测量，或者提前在各个检测点布置噪声传感器来完成噪声检测工作。但船舶内部环境复杂、封闭、潮湿，且安装有其他辅助设备，导致舱室内部空间狭小，在噪声检测过程给操作人员带来了诸多影响9。同时，这种通过手持声级计或者提前在各个检测点布置噪声传感器的检测方式，无法适用于包括舱室这种空间狭小且前期布点工作复杂的环境。鉴于机械臂操作灵活且具有较大操作空间和较高效率以及响应快速准确的独特优点10，机械臂成为了实现局域空间内噪声检测的一种途径。本文拟利用机械臂替代操作人员，研制高精度机器人辅助噪声检测装置，提出基于目标导向RRT 算法的机械臂局域空间遍历轨迹规划方法，使机械臂携带噪声传感器能够以任意位姿遍历测试空间进行噪声测量，以此来增强检测系统对于环境的适应能力，提高检测系统的灵活性和精确性，从而满足船舶航行环境下舱室噪声自主高精度检测的需求。1 机械臂检测系统组成图 1 所示为机械臂噪声检测系统硬件设备组成图，包括智能操作单元机械臂、便携式基座、工装夹具、信号采集单元等硬件。轻量型机械臂安全性能高并具有开放式的末端接口，用于夹持噪声检测传感器。便携式基座上平台设置有快速夹紧机构，便于机器人的快速安装布置，下平台则设置有万向轮，便于基座在多个位置开展测试。工装夹具采用轻质铝制（或尼龙）支架，可与机械臂法兰稳定衔接，使得传感器安装位置可调，方便拆卸。信息采集单元用于数据浏览、数据管理及简单处理、报告输出及分析。笔记本电脑信号采集单元传声器工装夹具高精度智能操作单元便携式基座图 1机械臂噪声检测系统硬件Fig.1 The hardwares of manipulator noise detection system 2 舱室局域检测空间分析及检测点布局 2.1 局域检测空间分析利用 Adams 软件搭建图 2 所示局域检测空间仿真环境进行机械臂检测空间分析，以获取合适的基座高度及夹具长度（含传声器）。图中的数值单位为 mm。结合舱室空间尺寸，对不同工装夹具长度下传声器所达检测空间进行仿真。随着工装夹具长度的增加，检测空间覆盖率增大，仿真效果更好。但因工装夹具过长会导致规划难的问题，需要对基座高度和工装夹具长度进行仿真分析。从仿真结果可见，当基座高度为 600 mm、工装夹具长度为 200 mm 时，机械臂对空间覆盖率较大且机械臂的运动轨迹规划不会过于复杂。经综合考虑舱室内空间覆盖率和机械臂运动轨迹规划所涉及的因素，选定基座高度为 600 mm、工装夹具长度为 200 mm 最合适。200285600图 2舱室检测空间仿真模型Fig.2 Simulation model of cabin inspection space 针对不同数目的基准点（机械臂底座不同的固定位置），随机给定机械臂 6 个关节共 10 000 组第 5 期刘瑞杰等：基于六自由度机械臂的局域空间噪声检测方法245关节角度，生成 10 000 个机械臂末端位置的点集，作为机械臂舱室内部空间覆盖点云，如图 3 所示。图中，灰、白、绿、粉红 4 个覆盖区域为机械臂的可达空间。由图 3 可见，这 4 个基准点带来的机械臂的空间覆盖率大且效果良好，因此选择基准点数目为 4。图中，数值单位为 mm。7351 000500 5001 000735基准点 1 基准点 2 基准点 3 基准点 4图 3覆盖空间描述Fig.3 Covering space description 2.2 检测点布局针对舱室局部空间噪声检测，采取移动式底座和机械臂的方式，依次检测空间中已规划好的具有相同间隔的待测点。选取舱室角落作为初始待测点，相邻待测点间沿任意轴（x,y,z）方向相距250 mm，顶部待测点距离舱壁 200 mm。如图 4 所示，舱室按间距为 250 mm 且平行于 xy，xz，yz 平面进行分割，分割后平面间的交点即为待测点。zxy图 4舱室局部空间检测点布局Fig.4 Layout of measuring points in partial cabin space 3 基于机械臂空间规划的噪声检测 3.1 舱室局域空间噪声检测流程经过上述检测空间分析，采用 4 个基准点进行舱室局部空间噪声检测工作。首先，做好舱室内部的待测点布局，测量得到机械臂在静止状态下的舱室背景噪声及硬件系统自身噪声，共计20 dB。随后，移动机械臂至基准点 1，机械臂携带传感器检测该基准点内的全部待测点，在完成全部待测点的测量后，再将机械臂移动到下一个基准点继续测量。最后，在完成全部基准点的测量后，将数据进行处理与分析，生成声压云图。具体检测流程如图 5 所示。开始空间检测点布局移动机械臂至检测基准点 1，开启噪声测量记录机器人末端位置信息及噪声数据机械臂携带工装夹具(含传声器)检测全部待测点机械臂移动到是否为最后一个基准点?数据处理与分析声压云图否是结束下一个基准点图 5噪声检测流程图Fig.5 Flow chart of noise detection 3.2 机械臂局域空间规划方法为了验证机械臂是否对待测点有良好的噪声测量效果，在 Gazebo 开源多机器人仿真环境中进行仿真。Gazebo 仿真环境拥有良好的物理引擎，可以更清楚地检测机械臂在进行轨迹规划时是否发生碰撞。将舱室模型导入 Gazebo 仿真环境中，设置好检测点以及基准点。机械臂初始末端位置作为初始点，将待测点作为目标点，碰撞检测作为约束条件。机械臂通过 MoveIt 内置算法进行运动规划，若机械臂在轨迹规划过程中没有发生碰撞，则意味着运动规划成功。当机械臂完成所有基准点全部待测点的测量后，随后将数据导出及进一步予以处理和分析，并生成声压云图。3.2.1 机械臂碰撞检测机械臂碰撞检测是轨迹规划的前提，机械臂碰撞检测主要分为机械臂连杆间碰撞检测以及机械臂与外界环境的碰撞检测。本文采用 Gazebo 仿真环境，在此环境下可以将机械臂和环境中障碍物信息集成的 URDF 文件作为物理参数进行碰撞检测，故检测更加精确。3.2.2 基于目标导向 RRT 算法的局域空间规划RRT 算法是一种基于概率采样的搜索方法，该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间，通过状态空间的随机采样点，将搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径。但传统的 RRT 算法随机性大，导致从起始点到目标点扩展时间较长，冗余点较多，对机械臂而言并不友好，因此本文提出基于目标导向 RRT246中 国 舰 船 研 究第 18 卷xrandxrandxnear xnearxrand xnearxgoalu1u2xnearxnewxnearxnewxnewxrandxnewxnew算法的机械臂局域空间规划方法11。机械臂模型导入到 Gazebo 仿真环境后，将机械臂初始位置作为起始点，当前基准点对应的待测点作为目标点。初始化结构树，将初始点作为结构树的第 1个点，并在工作空间内随机选取一个点，通过迭代搜索结构树上全部的点来寻找与距离最近的点，确定方向为与的加权夹角（其中权系数为和），长度为距步长为S 的新节点。判断与之间是否有障碍物，若有，则删除新节点并重新选取随机点；若无，则将新点作为结构树的一员。当与目标点之间的距离小于阈值时，xnew此时为目标点，算法迭代完成12。基于目标导向 RRT 算法节点的扩展示意图如图 6 所示。节点障碍物权系数 u2权系数 u1xstartxnearxnewxnewxgoalxrand图 6基于目标导向 RRT 节点扩展示意图Fig.6 Goal-oriented RRT node expansion 新节点计算公式如式（1）所示：xnew=xnear+u1xrandxnearxrandxnear+u2xgoalxnearxgoalxnear(1)u1u2u21+u22=Sxrandxnearxgoalxnearxrandxgoalxnear式中：，为步长S 的分项权系数，满足；和代表，与之间的欧氏距离。经过上述算法可以得到从机械臂初始位置到目标位置的一系列规划点的集合，但是 RRT 算法在进行路径搜索时会有一些冗余点，且规划点之间转折过大，导致了机械臂运动的不连续。因此，在路径规划后还需要对规划好的路径进行平滑处理。3.2.3 冗余节点处理如图 7 所示，基于目标导向 RRT 算法在寻找路径的过程中虽然迭代时间缩短了很多，但是路径长度变化不大。基于上述问题，本文对每个点进行了冗余点检测，具体操作如下：1）记起始点为头结点，下一个节点为尾节点。2）连接头结点和尾节点，判断连接线是否与障碍物发生碰撞。3）若发生碰撞则头结点不变，尾节点变为当前尾节点的下一个节点；若不碰撞，将头结点记为尾节点，尾节点记为当前尾节点的下一个节点。4）将所有节点检测完成后，生成一个由所有头结点和当前尾节点生成的优化随机树。xstartxgoal1234障碍物障碍物5678图 7冗余节点删除Fig.7 Redundant nodes deletion 由图 7 可知，基于目标导向 RRT 算法规划后的路径为 1-2-3-4-5-6-7-8，经过冗余点处理后的路径为：1-4-6-8。可见，这极大地缩短了路径长度。3.2.4 路径平滑处理优化后的路径，虽然减少了不必要的转折点，但是依旧存在点与点之间拐角过大的问题，机械臂在依据此路径点运动时势必会引起振动和冲击。为了减少机械臂在运动过程中的抖动过大问题，需要将得到的路径点进行平滑处理。i=ui+1ui=0(i=0,1,.,n+k)为了保证关节速度与加速度的连续性，本文采取的是基于三次均匀 B 样条曲线构造机械臂关节轨迹。当所有节点区间长度相同，即满足时节点矢量中的节点沿参数轴均匀分布，其中 为某一确定的常数。定义 k 次 B 样条曲线的表达式为P(u)=ni=0diNi,k(u),u uk1,uk)(2)式中：P(u)为 B 样条曲线上点的坐标；di代表每个控制点；Ni,k(u)为 B 样条基函数。B 样条曲线基函数是以一个非递减的参数为u 的序列所决定的 k 阶分段多项式，采用德布尔考克斯递推公式定义 B 样条表达式如下：Ni,0(u)=1，ui u ui+10，其他Ni,k(u)=uuiui+kuiNi,k1(u)+ui+k+1uui+k+1ui+1Ni+1,k1(u)规定：00=0(3)由B 样条曲线方程可知，当k=3 以及i=0，1，2，3时三次均匀 B 样条曲线的基函数表示为第 5 期刘瑞杰等：基于六自由度机械臂的局域空间噪声检测方法247N0,3(u)=16(u3+3u23u+1)N1,3(u)=16(3u36u2+4)N2,3(u)=16(3u3+3u2+3u+1)N3,3(u)=16u3(4)将式（4）代入式（2）可得三次均匀 B 样条曲线方程：Pi(u)=3i=0di+lNl,k(u)=16u3u2u 11331363030301410didi+1di+2di+3,u 0,1(5)Piu=0空间机械臂关节轨迹的构造过程是在给定相邻的型值点之间分别插入一段 B 样条曲线，并已知型值点的值为式（5）中取时的值，即di+4di+1+di+2=6Pi(i=0,1,2,.,n2)(6)以上共 n1 个方程，再补充如下 2 个条件13：d0=d1,dn1=dn(7)di(i=0,1,.,n)由式（6）和式（7）即可求出三次均匀 B 样条曲线的所有 n+1 个控制点。4 舱室局部空间噪声检测性能测试通过上述方法得到机械臂在每个时刻的关节角度，并监控机械臂在运动过程中每个途径点的各关节的转角，这些转角将进行角度转换等后处理，发送给真实的机械臂。4.1 基于目标导向 RRT 算法的轨迹规划仿真验证为了验证基于目标导向 RRT 算法在路径搜索过程中的搜索效率，本文在简单和复杂这两种环境下对 RRT 和基于目标导向 RRT 算法（以下简称“改进 RRT 算法”）进行对比试验。由于 RRT算法具有随机性，因此对 RRT 及改进 RRT 这两种算法进行 20 次的重复试验14，并统计每个指标的平均值，仿真结果如图 8 所示，其中，左图为 RRT算法环境，右图为改进 RRT 算法环境。图 8 中，红色细线条表示搜索树的分支，黑色圆球表示障碍物，绿色粗线表示搜索到的路径。从规划后的结果可以看出，改进 RRT 算法具有更高的导向性，显著减少了采样过程中的冗余样点，提高了搜索效率。两种算法平均采样点数以及搜索时间如表 1 所示。4.2 舱室噪声测试针对舱室的噪声检测，选择两个基准点进行测试，每个基准点都包含不同数量的待测点。在仿真环境对不同的测点进行轨迹规划后，将规划好的轨迹发送到真实机械臂，以完成所有噪声点的测量工作。最后，通过整合两个基准点的测量结果绘制声压图。以基准点 1 为例，规划了 6 个测量面（总共含147 个测点），并对这 6 个测量面分别进行测量，图 9 所示为部分规划过程。基于仿真规划出机械臂的运动轨迹，并将运动轨迹发送给真实机械臂，机械臂接收到上位机的指令后移动到目标位置并停顿 3 s，以保证自噪声不会对测量结果产生影响后再开始测量。图10 所示为实际测量过程中机械臂的测量轨迹。整合基准点 1 的测量结果绘制声压图，6 个测量面声压云图如图 11 所示。图中：坐标单位为 cm，噪声单位为 dB。人工测量舱室内噪声的前期布线十分复杂，特别是在狭小复杂环境下尤为困难，本文在实验中的人工噪声测量平均耗时为 10 min，而利用机械臂测量每个待测点的噪声 表 1 两种算法在不同仿真环境下的指标Table 1 The indexes of two algorithms for different simulationenvironments环境算法平均采样点数平均采样时间/s简单环境RRT9612.44改进RRT4170.76复杂环境RRT1 0313.01改进RRT4911.21(a)简单环境(b)复杂环境图 8路径规划仿真结果Fig.8 Simulation results of path planning 248中 国 舰 船 研 究第 18 卷平均耗时为 5 s，极大程度地克服了在狭小舱室空间内采用手动方式测量噪声所面临的困难，也避免了前期布线困难的问题，保证了舱室内噪声点测量的实时性，降低了噪声测量过程中对大量人力物力的需求。1 0005045403505010015020050454035302550454035302550456065554035451 000(a)测量面 1(b)测量面 2(c)测量面 3(d)测量面 4(e)测量面 5(f)测量面 6001 0001 00001 0001 00050050001 0001 00001 0001 00001 0001 00001 0001 0001 5005005001 5001 00050005001 0001 00001 0001 00001 0001 00001 000图 116 个舱室局部测量面的噪声声压图Fig.11 Sound pressure diagram of six measurement surfaces in local cabin 5 结语本文首先对舰艇舱室内部进行建模，分析了内部设置的基准点，得出了当基准点数目为 4 时测量覆盖率较高的结果。在 Gazebo 仿真环境中对全部测点进行机械臂末端轨迹规划，使用改进RRT 算法规划机械臂的路径，并进行碰撞检测，实现了全部测点的仿真测量，测量结果较好且无碰撞发生。基于仿真规划的机械臂运动轨迹并发送至真实的机械臂，完成了所有测点的噪声测量，最后通过整合 2 个基准点的测试结果绘制出了声压图。实验效果表明，本文所提机械臂局域空间检测方法的噪声检测效果较好，可以避免提前布置传感器的繁琐工作，为舱室内的噪声检测提供了一种新型和便捷的检测方案。参考文献：严斌,刘文章,黄河.大深度载人潜水器舱室噪声研究J.船舶力学,2021,25(11):15721579.YAN B,LIU W Z,HUANG H.Study on deep-seamanned submersible cabin noiseJ.Journal of ShipMechanics,2021,25(11):15721579(in Chinese).1郭志强.船舶舱室噪声的预报及控制 J.船舶物资与市场,2020(10):5152.GUO Z Q.Prediction and control of ship cabin noiseJ.Marine Equipment/Materials&Marketing,2020(10):5152(in Chinese).2VECCHIO A,VALENT L,BERTHE A,et al.The Mi-3 图 9部分规划过程Fig.9 Partial planning process 图 10部分测量轨迹Fig.10 Partial measurement track 第 5 期刘瑞杰等：基于六自由度机械臂的局域空间噪声检测方法249croflown,a novel approach to helicopters interior noisetestingC/Proceedings of 2006 IEEE Instrumentationand Measurement Technology Conference.Sorrento,Italy:IEEE,2006.付佳,王铭,张伟.超大型集装箱船的舱室噪声预报与测试 J.舰船科学技术,2019,41(6):6265.FU J,WANG M,ZHANG W.Noise prediction 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