CN111038509A - 一种巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法 - Google Patents

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CN111038509A CN201911247181.7A CN201911247181A CN111038509A CN 111038509 A CN111038509 A CN 111038509A CN 201911247181 A CN201911247181 A CN 201911247181A CN 111038509 A CN111038509 A CN 111038509A
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Abstract

本发明公开了一种巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，巡线机器人包括行走轮和压紧轮，行走轮在被巡检线材上滚动，压紧轮位于被巡检线材的下方，用于将被巡检线材紧压于行走轮；方法包括以下步骤：（1）巡线机器人在巡检过程中通过对比行走轮和压紧轮两者的角速度实时检测行走轮是否打滑，在检测是否打滑时，压紧轮与被巡检线材相接触；（2）若检测未发现打滑，则继续进行巡检，若检测发现打滑，根据打滑模型判断打滑程度，打滑程度是通过行走轮和压紧轮两者的角速度之间的比值来确定的；（3）根据打滑程度进行自适应打滑控制。本发明控制方法具有较为精准控制打滑状态的特点。

Description

一种巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法
技术领域
本发明涉及巡线机器人技术领域，尤其涉及一种机器人打滑辨识与智能自适应控制方法。
背景技术
传统的输电线路巡检方法主要以人工巡线为主，其巡线效率低，劳动强度大，工人经常野外工作，工作环境恶劣，并且跨越高山，密林，大河的输电线路档段的巡检难度更大。采用直升机巡检效率较高，但是其经济效益差，并且容易忽略输电线路的细微损坏。巡线机器人是一种用于巡检高压输电线路的特种机器人，可用于代替人工巡检，其巡检效率高，成像效果好，是机器人技术与输电线路巡检技术发展相结合的必然趋势。
在巡线机器人的巡线过程中，打滑问题是突出的技术难题。巡线机器人的打滑原因有线材坡度影响、行走轮在线材的附着系数、行走轮对线材的作用力，除这三个因素以外，地线表面锈蚀、灰尘覆盖、湿滑状态，机器人行驶速度、行走轮轮槽表面粗糙程度、行驶过程中的振动、受风载外力的干扰等都会使机器人行驶运动状态发生变化，导致出现打滑现象。
通常的巡线机器人打滑控制为：当检测为打滑状态时，控制压紧轮的压紧力度，增加行走轮对线材的作用力克服打滑状态，现有的打滑控制时仅仅判断巡检机器人处于加速下滑状态还是普通打滑状态，当处于加速下滑状态时，使压紧电机迅速补充压紧力防止下滑，若处于普通打滑状态，则使压紧电机缓慢补充压紧轮的压紧力至停止打滑。这种两种打滑控制很容易出现抱死现象，影响巡线效率，而且，打滑时，压紧电机的压紧力调整不够准备，使得打滑控制过程不够顺畅。
发明内容
本发明的目的在于提出一种机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，具有较为精准控制打滑状态的特点。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，巡线机器人包括行走轮和压紧轮，行走轮在被巡检线材上滚动，压紧轮位于被巡检线材的下方，用于将被巡检线材紧压于行走轮；方法包括以下步骤：
（1）巡线机器人在巡检过程中通过对比行走轮和压紧轮两者的角速度实时检测行走轮是否打滑，在检测是否打滑时，压紧轮与被巡检线材相接触；
（2）若检测未发现打滑，则继续进行巡检，若检测发现打滑，根据打滑模型判断打滑程度，打滑程度是通过行走轮和压紧轮两者的角速度之间的比值来确定的；
（3）根据打滑程度进行自适应打滑控制。
进一步的，当巡检机器人行走时，采用传感器检测压紧轮的旋转圈数，压紧轮的实际角速度计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中，Np为t1到t2时刻测得的脉冲数，Np测量值有正负之分， Np＞0表示前进方向的计数，Np＜0表示反方向的技术，np为压紧轮旋转一圈的脉冲数，
Figure 955010DEST_PATH_IMAGE002
表示在⊿t时间段内的平均角速度；
当巡检机器人的行走轮不打滑时
Figure 681658DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 173819DEST_PATH_IMAGE004
表示压紧轮理论角速度，
Figure 743341DEST_PATH_IMAGE005
表示行走 轮的角速度；当巡检机器人行走时，采用传感器检测行走轮的旋转圈数，行走轮的实际角速 度计算公式如下：
Figure 611939DEST_PATH_IMAGE006
，其中，Nw为t1到t2时刻测得的脉冲数，nw为行走轮旋转一圈的脉 冲数，
Figure 193093DEST_PATH_IMAGE007
表示在⊿t时间段内的平均角速度；
当
Figure 121735DEST_PATH_IMAGE008
时，巡检机器人行走出现打滑；
在步骤（2）通过检测
Figure 912974DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 585263DEST_PATH_IMAGE010
，将两者进行比较，判断是否打滑。
进一步的，在步骤（2）中，根据
Figure 286503DEST_PATH_IMAGE009
和
Figure 120467DEST_PATH_IMAGE010
之间的比值建议打滑模型，该打滑 模型中设打滑率
Figure 664581DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 874982DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 696308DEST_PATH_IMAGE013
为
Figure 701173DEST_PATH_IMAGE014
时间段内行走轮的打滑率；
打滑模型中定义打滑状态S，根据打滑率不同分为五种打滑状态：
1）当Np<0时，
Figure 467004DEST_PATH_IMAGE011
<0，行走轮处于下滑状态， S=Sg，；
2）当
Figure 356462DEST_PATH_IMAGE011
=0， Nw>0时，行走轮处于全打滑状态， S=Sb；
3）当0<
Figure 891349DEST_PATH_IMAGE011
<1， Nw>0时，行走轮处于轻打滑状态， S=Ss；
4）当
Figure 332694DEST_PATH_IMAGE011
=1， Nw>0时，行走轮处于正常行走状态， S=Sn；
5）当Nw=0时，
Figure 726767DEST_PATH_IMAGE011
=∞，行走轮处于抱死状态， S=Sl。
进一步的，在步骤（3）中，以二维模糊控制方法进行自适应打滑控制；压紧轮由压紧电机驱动实现对线材在行走轮上的压紧，通过调整压紧电机的行程能够调整压紧轮将线材在行走轮上的压紧程度，当压紧电机的行程越大时线材在行走轮上的压紧程度越大；
以线材坡度
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
和打滑率
Figure 612726DEST_PATH_IMAGE011
作为模糊控制的输入，以压紧电机的行程x为输出，首先确定 线材坡度
Figure 267698DEST_PATH_IMAGE016
和打滑率
Figure 755312DEST_PATH_IMAGE011
的变量论域和隶属度函数，然后确定压紧电机的行程x的变量论域和 隶属度函数。
进一步的，巡线机器人的滚动行驶的有效坡度范围为
Figure 495735DEST_PATH_IMAGE015
∈[-35°，35°]，打滑率范围
Figure 851629DEST_PATH_IMAGE017
，巡线机器人打滑状态
Figure 236474DEST_PATH_IMAGE018
，坡度
Figure 19623DEST_PATH_IMAGE015
的论域
Figure 247342DEST_PATH_IMAGE019
为{-35,-25,-15,0,15, 25,35}，对应的语言变量为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；打滑率
Figure 141348DEST_PATH_IMAGE011
的论域
Figure 380700DEST_PATH_IMAGE020
为{-∞，0-，0+，1，+ ∞}，对应的语言变量为NB，NS，ZO，PS，PB；
选取三角形隶属度函数获得打滑度隶属度函数。
进一步的，确定压紧电机的行程x的变量论域和隶属度函数的方法如下：
确定压紧电机的行程x的论域Ex为{-13.6，-8.4，-4.2,0,4.2,8.4,13.6}，对应的语言变量为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；
模糊控制规则表示为：
Figure 334749DEST_PATH_IMAGE021
模糊控制规则对应的模糊关系为：
Figure 784185DEST_PATH_IMAGE022
其中，Ri表示第i条控制规则，ui表示压紧电机的行程，即xi，Ai表示
Figure 622828DEST_PATH_IMAGE015
对应语言变量在 其论域中的模糊子集，Bi表示
Figure 106899DEST_PATH_IMAGE011
对应语言变量在其论域中的模糊子集，Ci表示u对应语言变 量在其论域中的模糊子集。
进一步的，巡线机器人装配有倾角传感器，倾角传感器用于测量线材的坡度
Figure 231850DEST_PATH_IMAGE015
。
进一步的，以二维模糊控制方法进行自适应打滑控制的方法为：将线材坡度
Figure 168582DEST_PATH_IMAGE023
和打 滑率
Figure 279757DEST_PATH_IMAGE011
进行模糊量处理，结合模糊控制规则进行模糊处理，获得输出行程量，该行程量下达 至压紧电机，压紧电机执行该行程量。
进一步的，该方法中，巡线机器人与基站建立通信连接，巡线机器人向基站发送打滑状态，基站向巡线机器人发送遥控指令，该遥控指令包括压紧轮压紧程度调整指令。
本发明的有益效果为：
本发明打滑辨识与智能自适应控制方法在检测发现打滑时，根据打滑模型判断打滑程 度，然后根据打滑程度进行自适应打滑控制。这种判定打滑程度然后进行自适应打滑控制 的方法，能够进行较为精准的打滑控制，本发明建立了合理的和有效消除打滑的自适应控 制方法。本发明将打滑状态分为五种，以二维模糊控制方法进行自适应打滑控制，该二维模 糊控制方法中以线材坡度
Figure 618335DEST_PATH_IMAGE015
和打滑率
Figure 914187DEST_PATH_IMAGE011
作为模糊控制的输入，以压紧电机的行程x为输出， 首先确定线材坡度
Figure 338215DEST_PATH_IMAGE015
和打滑率
Figure 253082DEST_PATH_IMAGE011
的变量论域和隶属度函数，然后确定压紧电机的行程x的变 量论域和隶属度函数，这种二维模糊控制方法能根据打滑状态对应输出压紧电机的行程， 对压紧力进行精准控制，有效防止打滑控制过程中的抱死现象，使得打滑控制过程更加顺 畅。
附图说明
图1是巡线机器人线上行走时的受力分析图；
图2是巡线机器人线上行走时的前臂行走轮受力分析图；
图3是巡线机器人线上行走时的行走轮打滑分析示意图；
图4是巡线机器人线上行走时的打滑状态分布示意图；
图5隶属度函数图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施方式进一步说明本发明的技术方案。
本发明提供一种巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，巡线机器人包括行走轮和压紧轮，行走轮在被巡检线材上滚动，压紧轮位于被巡检线材的下方，用于将被巡检线材紧压于行走轮；方法包括以下步骤：
（1）巡线机器人在巡检过程中通过对比行走轮和压紧轮两者的角速度实时检测行走轮是否打滑，在检测是否打滑时，压紧轮与被巡检线材相接触；
（2）若检测未发现打滑，则继续进行巡检，若检测发现打滑，根据打滑模型判断打滑程度，打滑程度是通过行走轮和压紧轮两者的角速度之间的比值来确定的；
（3）根据打滑程度进行自适应打滑控制。
巡线机器人行走轮作用在地线上并滚动行驶，其受力情况如图 1中所示。假定机 器人双臂行走轮同时受到电机提供力矩MR的驱动，在坡度为
Figure 711745DEST_PATH_IMAGE015
的地线上匀速沿x方向行驶。 其中Fx和
Figure 196076DEST_PATH_IMAGE024
分别为两个行走轮与地线间的切向力，沿x方向；FR和
Figure 841821DEST_PATH_IMAGE025
为滚动阻力，沿x反方 向；FZ和
Figure 560379DEST_PATH_IMAGE026
为地线对机器人的作用力，沿z方向；G为机器人所受重力。R和r分别为行走轮和 压紧轮的半径；l为双臂间的距离。巡检机器人的重心位于机器人控制箱的中心。
当压紧轮与地线之间不发生接触，即压紧轮处于松开状态。以控制箱作为研究对 象，根据平衡方程很容易得出式
Figure 139127DEST_PATH_IMAGE027
，由于两个行走轮的受力相同，再以前臂行走 轮作为研究对象，其受力如图 2所示。
平衡方程如下：
Figure 776782DEST_PATH_IMAGE028
（1），
Figure 785189DEST_PATH_IMAGE029
（2）。
巡线机器人行走轮采用“V”型槽回转结构设计，槽的外表面覆有一定厚度的牛皮材料，使行走轮与地线接触时具有高弹性和高摩擦系数，既增加与地路的之间摩擦力，又保护了地线。
行走轮与地线的接触可以近似看作汽车轮胎与硬地面之间的作用，是一种附着连接，它所传递的切向力是有限的，可采用下式计算，其中 uh为最大附着系数。
Figure 166492DEST_PATH_IMAGE030
行走轮在地线（线材）上运动时，滚动阻力FR总是很小，可以忽略不计。由式（1）和式（2）可知，机器人满足式（3）时，机器人会出现打滑现象。
Figure 334168DEST_PATH_IMAGE031
（3）。
由式（2）和式（3）可知，机器人在压紧轮松开的前提下滚动行驶最大坡度为
Figure 142724DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 904007DEST_PATH_IMAGE033
。当地线坡度大于
Figure 89001DEST_PATH_IMAGE032
时，机器人采用蠕动爬坡方式前进。
进一步的，建立打滑检测模型，机器人双臂的压紧机构装配有打滑检测传感器，传 感器安装在其中一个压紧轮上。由于压紧轮没有驱动单元，处于自由状态，为了检测打滑现 象，压紧机构控制压紧轮与地线处于接触状态，如图3所示，此时施加压紧力非常小，忽略不 计。当行走轮以一定的角速度
Figure 376763DEST_PATH_IMAGE034
沿地线行驶时，压紧轮由于与地线的接触会产生转动，转 动角速度记为
Figure DEST_PATH_IMAGE035
。
在压紧轮旋转时，传感器产生脉冲信号，控制***采集脉冲跳变次数来计算压紧轮旋转圈数，进而计算压紧轮的转动速度，压紧轮的实际角速度采用下式进行计算。
Figure 559482DEST_PATH_IMAGE036
其中，Np为t1到t2时刻测得的脉冲数，Np测量值有正负之分，Np＞0表示前进方向的计 数，Np＜0表示反方向的计数，np为压紧轮旋转一圈的脉冲数，
Figure 667116DEST_PATH_IMAGE009
表示在⊿t时间段内的 平均角速度；
当巡检机器人的行走轮不打滑时，行走轮和压紧轮会同步转动，它们在某一时间段内 行走的距离相同，由此可知，行走轮线速度
Figure DEST_PATH_IMAGE037
与压紧轮线速度
Figure 593483DEST_PATH_IMAGE038
相同，即
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，由于有
Figure 329227DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，其中，
Figure 682848DEST_PATH_IMAGE042
表示压紧轮理论角速度。当行走轮不打滑时，将存在关系式
Figure 277777DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 810433DEST_PATH_IMAGE005
表示行走轮的角速度；
巡检机器人行走轮是由伺服控制单元控制，行走电机上安装有传感器，速度
Figure 682574DEST_PATH_IMAGE044
通过对 传感器反馈的数据进行计算求得，行走轮的实际角速度计算公式如下：
Figure 269413DEST_PATH_IMAGE045
，其中，Nw为t1到t2时刻测得的脉冲数，nw为行走轮旋转一圈的脉 冲数，
Figure 351639DEST_PATH_IMAGE007
表示在⊿t时间段内的平均角速度；当
Figure DEST_PATH_IMAGE046
时，巡检机器人行走出 现打滑；在步骤（2）通过检测
Figure 885388DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 736669DEST_PATH_IMAGE010
，将两者进行比较，判断是否打滑。
进一步的，在步骤（2）中，根据
Figure 369776DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 673719DEST_PATH_IMAGE010
之间的比值建议打滑模型，该打滑 模型中设打滑率
Figure 807897DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 513684DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure 317692DEST_PATH_IMAGE013
为
Figure 108931DEST_PATH_IMAGE014
时间段内行走轮的打滑率；
打滑模型中定义打滑状态S，根据打滑率不同分为五种打滑状态，如图4所示：
1）当Np<0时，
Figure 781221DEST_PATH_IMAGE011
<0，行走轮处于下滑状态， S=Sg，；
2）当
Figure 341515DEST_PATH_IMAGE011
=0， Nw>0时，行走轮处于全打滑状态， S=Sb；
3）当0<
Figure 582003DEST_PATH_IMAGE011
<1， Nw>0时，行走轮处于轻打滑状态， S=Ss；
4）当
Figure 594959DEST_PATH_IMAGE011
=1， Nw>0时，行走轮处于正常行走状态， S=Sn；
5）当Nw=0时，
Figure 805360DEST_PATH_IMAGE011
=∞，行走轮处于抱死状态， S=Sl。
本发明的压紧调节机制如下：
巡线机器人压紧轮的压紧力主要依赖压紧机构驱动电机使压紧轮压紧地线，但压紧力 大小很难靠电机的电流进行准确计算。如果压紧力加大后，由于地线直径的变化，容易导致 行走电机抱死。因此，压紧机构采用压紧缓冲装置连接压紧轮，以便适应地线直径的变化。 压紧缓冲装置主要是在压紧轮的连接部分加上了拉伸弹簧。由 胡克定律可知，弹簧的受力 与形变量成正比，计算公式如下：
Figure 626686DEST_PATH_IMAGE049
，式中FS为弹簧所受到的力，单位为牛，x为弹簧的 形变量（单位为米），k为弹簧系数（单位为牛/米），其计算方法为式
Figure DEST_PATH_IMAGE050
，式中Gs为线材 的刚性模数，d为线径（单位为毫米），Nc为有效圈数，Dm为中心径（单位为毫米）。
通过压紧电机使弹簧的形变量发生变化，从而将压紧力传递给压紧轮。因此，压紧力满足 式
Figure 959447DEST_PATH_IMAGE051
（4），当机器人出现打滑时，需要补充的压紧力为：
Figure 725278DEST_PATH_IMAGE052
，
压紧电机需要压缩弹簧产生的形变量为：
Figure 733511DEST_PATH_IMAGE053
。
根据对式（4）的分析，机器人打滑与
Figure DEST_PATH_IMAGE054
有关。在实际运行中，打滑的原因 更为复杂，地线表面锈蚀、灰尘覆盖、湿滑状态，机器人行驶速度、行走轮轮槽表面粗糙程 度，行驶过程中的振动，受风载外力的干扰等都会使机器人行驶运动状态发生变化，导致出 现打滑现象。因此，设计了一种二维模糊控制。
进一步的，在步骤（3）中，以二维模糊控制方法进行自适应打滑控制；该方法中，巡线机器人与基站建立通信连接，巡线机器人向基站发送打滑状态，基站向巡线机器人发送遥控指令，该遥控指令包括压紧轮压紧程度调整指令。
以二维模糊控制方法进行自适应打滑控制的方法为：将线材坡度
Figure 471660DEST_PATH_IMAGE015
和打滑率
Figure 913005DEST_PATH_IMAGE011
进 行模糊量处理，结合模糊控制规则进行模糊处理，获得输出行程量，该行程量下达至压紧电 机，压紧电机执行该行程量。
压紧轮由压紧电机驱动实现对线材在行走轮上的压紧，通过调整压紧电机的行程能够调整压紧轮将线材在行走轮上的压紧程度，当压紧电机的行程越大时线材在行走轮上的压紧程度越大；
巡线机器人装配有倾角传感器，倾角传感器用于测量线材的坡度
Figure 166132DEST_PATH_IMAGE015
。以线材坡度
Figure 593702DEST_PATH_IMAGE015
和 打滑率
Figure 248675DEST_PATH_IMAGE011
作为模糊控制的输入，以压紧电机的行程x为输出，首先确定线材坡度
Figure 329763DEST_PATH_IMAGE015
和打滑率
Figure 335765DEST_PATH_IMAGE011
的变量论域和隶属度函数，然后确定压紧电机的行程x的变量论域和隶属度函数。
进一步的，巡线机器人的滚动行驶的有效坡度范围为
Figure 567026DEST_PATH_IMAGE023
∈[-35°，35°]，打滑率范围
Figure 76505DEST_PATH_IMAGE055
，巡线机器人打滑状态
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，坡度
Figure 187549DEST_PATH_IMAGE023
的论域
Figure 25055DEST_PATH_IMAGE019
为{-35,-25,-15,0,15, 25,35}，对应的语言变量为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；打滑率
Figure 919062DEST_PATH_IMAGE011
的论域
Figure 548627DEST_PATH_IMAGE020
为{-∞，0-，0+，1，+ ∞}，对应的语言变量为NB，NS，ZO，PS，PB；
选取三角形隶属度函数获得打滑度隶属度函数。
巡检机器人变量论域对应关系如下表所示：
Figure 502676DEST_PATH_IMAGE057
由于坡度
Figure DEST_PATH_IMAGE058
输入区域较小，为提高控制灵敏度，用较高分辨率曲线，选取三角形隶属度 函数，如图5所示。打滑度隶属度函数选取规则如图5所示，使得控制特性更加平缓，提高控 制***的稳定性。
进一步的，确定压紧电机的行程x的变量论域和隶属度函数的方法如下：
确定压紧电机的行程x的论域Ex为{-13.6，-8.4，-4.2,0,4.2,8.4,13.6}，对应的语言变量为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；
模糊控制规则表示为：
Figure 155374DEST_PATH_IMAGE059
模糊控制规则对应的模糊关系为：
Figure 853072DEST_PATH_IMAGE060
其中，Ri表示第i条控制规则，ui表示压紧电机的行程，即xi，Ai表示
Figure 337143DEST_PATH_IMAGE061
对应语言变量在 其论域中的模糊子集，Bi表示
Figure 337460DEST_PATH_IMAGE062
对应语言变量在其论域中的模糊子集，Ci表示u对应语言变 量在其论域中的模糊子集。
打滑控制过程中，模糊控制规则根据实验经验调整，当坡度
Figure 280051DEST_PATH_IMAGE061
较小时，巡检机器人 不会发生下滑状态Sg、完全打滑状态Sb和轻打滑状态Ss。判断规则如下表所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE064
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，所述巡线机器人包括行走轮和压紧轮，所述行走轮在被巡检线材上滚动，所述压紧轮位于被巡检线材的下方，用于将被巡检线材紧压于行走轮；所述方法包括以下步骤：
（1）巡线机器人在巡检过程中通过对比行走轮和压紧轮两者的角速度实时检测行走轮是否打滑，在检测是否打滑时，压紧轮与被巡检线材相接触；
（2）若检测未发现打滑，则继续进行巡检，若检测发现打滑，根据打滑模型判断打滑程度，所述打滑程度是通过行走轮和压紧轮两者的角速度之间的比值来确定的；
（3）根据打滑程度进行自适应打滑控制。
2.根据权利要求1所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，当巡检机器人行走时，采用传感器检测压紧轮的旋转圈数，压紧轮的实际角速度计算公式如下：
，其中，Np为t1到t2时刻测得的脉冲数，Np测量值有正负之分，Np ＞0表示前进方向的计数，Np＜0表示反方向的技术，np为压紧轮旋转一圈的脉冲数，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示在⊿t时间段内的平均角速度；
当巡检机器人的行走轮不打滑时，
Figure 602342DEST_PATH_IMAGE006
表示压紧轮理论角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示行走轮 的角速度；当巡检机器人行走时，采用传感器检测行走轮的旋转圈数，行走轮的实际角速度 计算公式如下：
，其中，Nw为t1到t2时刻测得的脉冲数，nw为行走轮旋转一圈的脉 冲数，
Figure 858880DEST_PATH_IMAGE010
表示在⊿t时间段内的平均角速度；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE011
时，巡检机器人行走出现打滑；
在所述步骤（2）通过检测
Figure 181277DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 322408DEST_PATH_IMAGE012
，将两者进行比较，判断是否打滑。
3.根据权利要求2所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，在 所述步骤（2）中，根据
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 413861DEST_PATH_IMAGE014
之间的比值建议打滑模型，该打滑模型中设打滑率
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，
，
Figure 44562DEST_PATH_IMAGE018
为
Figure 323097DEST_PATH_IMAGE019
时间段内行走轮的打滑率；
所述打滑模型中定义打滑状态S，根据打滑率不同分为五种打滑状态：
1）当Np<0时，
Figure 267919DEST_PATH_IMAGE015
<0，行走轮处于下滑状态， S=Sg，；
2）当
Figure 885982DEST_PATH_IMAGE015
=0， Nw>0时，行走轮处于全打滑状态， S=Sb；
3）当0<
Figure 890847DEST_PATH_IMAGE015
<1， Nw>0时，行走轮处于轻打滑状态， S=Ss；
4）当
Figure 674256DEST_PATH_IMAGE015
=1， Nw>0时，行走轮处于正常行走状态， S=Sn；
5）当Nw=0时，
Figure 360452DEST_PATH_IMAGE015
=∞，行走轮处于抱死状态， S=Sl。
4.根据权利要求3所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，在所述步骤（3）中，以二维模糊控制方法进行自适应打滑控制；所述压紧轮由压紧电机驱动实现对线材在行走轮上的压紧，通过调整压紧电机的行程能够调整压紧轮将线材在行走轮上的压紧程度，当压紧电机的行程越大时线材在行走轮上的压紧程度越大；
以线材坡度
Figure 160918DEST_PATH_IMAGE020
和打滑率
Figure 539947DEST_PATH_IMAGE015
作为模糊控制的输入，以压紧电机的行程x为输出，首先确定 线材坡度
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和打滑率
Figure 58653DEST_PATH_IMAGE015
的变量论域和隶属度函数，然后确定压紧电机的行程x的变量论域 和隶属度函数。
5.根据权利要求4所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，所 述巡线机器人的滚动行驶的有效坡度范围为
Figure 610857DEST_PATH_IMAGE021
∈[-35°，35°]，打滑率范围，所述 巡线机器人打滑状态，坡度
Figure 328146DEST_PATH_IMAGE021
的论域
Figure 878076DEST_PATH_IMAGE026
为{-35,-25,-15,0,15,25,35}，对 应的语言变量为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；打滑率
Figure 618499DEST_PATH_IMAGE015
的论域
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为{-∞，0-，0+，1，+∞}，对应的 语言变量为NB，NS，ZO，PS，PB；
选取三角形隶属度函数获得打滑度隶属度函数。
6.根据权利要求5所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，所述确定压紧电机的行程x的变量论域和隶属度函数的方法如下：
确定压紧电机的行程x的论域Ex为{-13.6，-8.4，-4.2,0,4.2,8.4,13.6}，对应的语言变量为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；
模糊控制规则表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
模糊控制规则对应的模糊关系为：
Figure 505553DEST_PATH_IMAGE031
其中，Ri表示第i条控制规则，ui表示压紧电机的行程，即xi，Ai表示
Figure DEST_PATH_IMAGE032
对应语言变量在其 论域中的模糊子集，Bi表示
Figure 280611DEST_PATH_IMAGE015
对应语言变量在其论域中的模糊子集，Ci表示u对应语言变量 在其论域中的模糊子集。
7.根据权利要求4所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于， 所述巡线机器人装配有倾角传感器，所述倾角传感器用于测量线材的坡度
Figure 798180DEST_PATH_IMAGE021
。
8.根据权利要求6所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，以 二维模糊控制方法进行自适应打滑控制的方法为：将线材坡度
Figure 963582DEST_PATH_IMAGE021
和打滑率
Figure 857588DEST_PATH_IMAGE015
进行模糊量处 理，结合模糊控制规则进行模糊处理，获得输出行程量，该行程量下达至压紧电机，压紧电 机执行该行程量。
9.根据权利要求1所述的巡线机器人打滑辨识与智能自适应控制方法，其特征在于，该方法中，所述巡线机器人与基站建立通信连接，所述巡线机器人向基站发送打滑状态，所述基站向巡线机器人发送遥控指令，该遥控指令包括压紧轮压紧程度调整指令。
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