Bài viết Xây dựng bộ điều khiển PID thích nghi cho các tay máy robot dựa trên cấu trúc điều khiển bù thông số mô hình đề xuất một bộ điều khiển mới, bộ điều khiển PID thích nghi với phương pháp điều khiển trực tiếp điểm đầu cuối sử dụng cách tiếp cận dựa trên phương pháp Jacobian, để áp dụng cho mô hình robot động vật bốn chân có thiết kế phần cứng giá rẻ.
JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn ISSN: 1859-1272 An Effective Adaptive Computed Torque PID Controller for Robotic Manipulators Vo Nguyen Thong, Nguyen Hai Phong, Nguyen Dang Hung Phu, Dang Sy Binh, Dang Xuan Ba* HCMC University of Technology and Education (HCMUTE), Vietnam * ARTICLE INFO Corresponding author Email: badx@hcmute.edu.vn ABSTRACT Received: 25/12/2021 Revised: 10/3/2022 Accepted: 30/5/2022 Published: 30/8/2022 KEYWORDS PID Controller; Computed Torque Control; Robotics; Manipulators; Adaptive Control Precise control of industrial manipulators has always been the primary research goal of robotics companies as well as academics However, uncertainties in the system kinematics/dynamic models and unpredictable internal and external disturbances that arise as the systems operate are major barriers to access outstanding controllers In this paper, we introduce an adaptive controller based on the computed-torque control structure for robotic manipulators First, uncertain parameters such as load, link mass, and coefficients of friction, which appear in the nonlinear dynamics model of the robot, are estimated online and used in a model-compensation signal To ensure convergence of both the main control error and the adaptive process, a proportional-integral-derivative (PID) control signal is used Stability of the closed system and the convergence of the estimated parameters as well as the effectiveness of the controller were intensively investigated both by theoretical proof and simulation validation Xây Dựng Bộ Điều Khiển PID Thích Nghi cho Tay Máy Robot dựa Cấu Trúc Điều Khiển Bù Thơng Số Mơ Hình Võ Ngun Thơng, Nguyễn Hải Phong, Nguyễn Đặng Hùng Phú, Đặng Sỹ Bình, Đặng Xuân Ba * Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP HCM, Việt Nam * Tác giả liên hệ Email: badx@hcmute.edu.vn THƠNG TIN BÀI BÁO TĨM TẮT Ngày nhận bài: 25/12/2021 Ngày hoàn thiện: 10/3/2022 Ngày chấp nhận đăng: 30/5/2022 Ngày đăng: 30/8/2022 Hiện nay, tình hình nghiên cứu robot bốn chân Việt Nam quan tâm phức tạp cấu trúc khí robot môi trường làm việc bất định Trong báo này, đề xuất điều khiển mới, điều khiển PID thích nghi với phương pháp điều khiển trực tiếp điểm đầu cuối sử dụng cách tiếp cận dựa phương pháp Jacobian, để áp dụng cho mơ hình robot động vật bốn chân có thiết kế phần cứng giá rẻ Cốt lõi điều khiển PID thích nghi xây dựng dựa điều khiển PID truyền thống Trong đó, thông số điều khiển cập nhật liên tục nhằm triệt tiêu động lực học bên nhiễu động từ bên điều kiện làm việc khác để giảm thiểu sai số điều khiển Tính hiệu khả thi điều khiển PID thích nghi kiểm chứng thơng qua mơ thực tế Các kết mô so sánh đạt xác nhận điều khiển đề xuất điều khiển đơn giản, bền vững, thích nghi có hiệu suất điều khiển cao TỪ KHĨA Bộ điều khiển PID; Điều khiển khử thông số mô hình; Robot; Tay máy; Điều khiển thích nghi Doi: https://doi.org/10.54644/jte.71B.2022.1109 This is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium for non-commercial purpose, provided the original work is properly cited Copyright © JTE JTE, Issue 71B, August 2022 65 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE ISSN: 1859-1272 Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn Giới thiệu Ngày nay, phát triển nhanh chóng khoa học quốc tế nước nhà thúc đẩy tạo tiền đề to lớn cho ngành cơng nghiệp Một số cơng nghệ robot trí thơng minh nhân tạo, hướng mũi nhọn tập trung khai thác có hiệu Thơng qua đó, để thúc đẩy khoa học công nghệ nước nhà, ứng dụng robot kết hợp với trí tuệ nhân tạo bắt đầu khởi sắc mạnh mẽ, thu hút nhiều chuyên gia nghiên cứu ngồi nước, có sinh viên theo học trường đại học, cao đẳng chuyên ngành liên quan đến lĩnh vực khoa học cơng nghệ tích cực tham gia đóng góp cơng sức cho cơng nghiệp chung Nó giống thước đo chuẩn mực cho đổi phát triển kỹ thuật vài quốc gia Đáp ứng ngày nhiều nhu cầu khắc khe người tiêu dùng Robot nhắc đến ngày nhiều trang tạp chí, báo chí truyền thơng nước quốc tế Việc hàng loạt robot đời với nhiều ứng dụng đa dạng hầu hết lĩnh vực vừa lợi thế, vừa thách thức cho hệ trẻ Mỗi sản phẩm robot kết hợp hài hòa cấu trúc khí linh hoạt điều khiển tối ưu [1-8] Kể từ robot bốn chân đời [6], ngành robot nhanh chóng phát triển lên tầm cao Nhiều kiểu Robot bốn chân đời StarETH [7], MIT Cheetah [1], ANYmal [4], ANYmal Wheeled-Legged Robots [5], etc StarETH [7] MIT Cheetah [1] sử dụng cấu truyền dây đai cao su giảm chấn điểm đầu cuối chân giúp giảm thiểu phản lực từ mặt đất lên thân robot Trong đó, ANYmal [4] có khớp trực tiếp truyền động từ motor, điều giúp robot giảm trọng lượng mở rộng vùng làm việc khớp chân robot lên đến 360 độ, phạm vi hoạt động rộng giúp robot di chuyển nhiều dạng địa hình gồ ghề, bậc thang cao Một loại robot bốn chân kết hợp với bánh xe đời (ANYmal Wheeled-Legged Robots [5]) để đáp ứng nhu cầu cao tốc độ linh hoạt địa hình khác [9], [10] có nhược điểm thay đổi hướng di chuyển chưa linh hoạt góc cua gấp Trong nhiệm vụ điều khiển thực tế, điều khiển vi tích phân tỷ lệ (Proportial-Integral-Derivative (PID)) thường ưu chuộng tính đơn giản [11], [12] Nếu điều khiển tốt sử dụng hiệu suất điều khiển đạt cao [13], [15] Rất nhiều nghiên cứu đề xuất để cải thiện hiệu suất điều khiển PID cách sử dụng phương pháp tiếp cận thơng minh tối ưu hóa tiến hóa logic mờ [14] Các phương pháp cho thấy kết điều khiển đầy hứa hẹn nhờ sử dụng phần thích nghi trực tuyến ngoại tuyến [16] Bộ điều khiển thích nghi trực tuyến linh hoạt lựa chọn thơng số PID thích hợp dựa độ vọt lố, thời gian độ sai số xác lập, điều khiển thích nghi ngoại tuyến sử dụng sai số điều khiển để điều chỉnh thông số logic mờ nhằm tối ưu hóa lại hệ thống, cải thiện đáng kể chất lượng hệ thống Tuy nhiên, phương pháp điều chỉnh điều khiển logic mờ chủ yếu dựa kinh nghiệm người vận hành [17] Một loạt phương pháp điều khiển thơng minh dựa đặc tính sinh học động vật, thuật tốn di truyền kết hợp với phương pháp tìm kiếm thức ăn vi khuẩn để mơ q trình tối ưu hóa tự nhiên lai ghép, sinh sản, đột biến, chọn lọc tự nhiên, [18] Sự phát triển mang lại giải pháp tối ưu Quá trình giải yêu cầu số lượng lớn mẫu thử thời gian dài để thu kết mong muốn hạn chế khả áp dụng hệ thống Gần đây, việc điều chỉnh thông số điều khiển PID mạng nơron trở thành phương pháp tiếp cận hiệu với nhiều đóng góp quan trọng [19], [20] Bản thân PID thông thường điều khiển bền vững [21] Các điều khiển tích hợp có khả học làm cho linh hoạt với môi trường làm việc Việc chưa xem xét cách thấu đáo quy tắc học trạng thái xác lập làm cho hệ thống ổn định thời gian dài sử dụng [3], [22], [23] Trong báo này, điều khiển PID thích nghi trực tiếp cho tốn điều khiển vị trí nghiên cứu ứng dụng cho mơ hình robot động vật bốn chân Phương pháp có ưu điểm khơng cần giải tốn động học nghịch robot, người vận hành cần đưa giá trị vị trí mong muốn, điều khiển tự tính tốn điều khiển robot vị trí mong muốn [24-26] Q trình giúp ích nhiều thực tế có nhiều robot với cấu trúc phần cứng phức tạp làm JTE, Issue 71B, August 2022 66 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE ISSN: 1859-1272 Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn cho việc tính tốn động học nghịch trở nên khó khăn Robot có nhiều bậc tự q trình tính tốn khó, địi hỏi nhiều thời gian cơng sức Bố cục báo xếp sau: Phần trình bày tổng quan đề tài đóng góp báo; Phần trình bày cấu hình robot động vật bốn chân vấn đề điều khiển cần giải quyết; Phần trình bày chi tiết trình thiết kế điều khiển phân tích lý thuyết liên quan; Phần thảo luận kết mô phỏng; kết luận tóm tắt lại Phần Thiết kế robot động vật bốn chân Robot động vật bốn chân thiết kế với mười hai bậc tự do, chân có ba bậc tự với cấu truyền động bánh nhơng xích với tỉ số truyền 1:2 Mơ hình robot thiết kế Solidworks mơ hình thực tế thể qua Hình 1và Hình Hình Mơ hình Solidworks Robot Hình Cấu hình chân Robot Hình Mơ hình thực tế Robot Hình Cấu hình robot động vật bốn chân Các hệ trục thích hợp đặt cho chân cho robot phác họa Hình Hình Để điều khiển robot cách dễ dàng hiệu quả, điều khiển PID thông minh thiết kế dựa phương pháp điều khiển vị trí trực tiếp kết hợp với chế thích nghi hệ số điều khiển Việc hợp bước ngoặt lớn Thứ nhất, điều khiển đề xuất giúp người vận hành bỏ qua khâu tính tốn động học nghịch Robot Đây cơng việc phức tạp khó khăn việc điều khiển robot Thứ hai, điều khiển thích nghi đem lại kết tốt so với điều khiển PID thông thường độ vọt lố, thời gian độ, sai số xác lập Bộ điều khiển thích nghi giúp robot hoạt động xác hơn, đồng thời tối ưu hóa khơng gian làm việc robot JTE, Issue 71B, August 2022 67 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn ISSN: 1859-1272 Bộ điều khiển PID thích nghi trực tiếp (APID) Cấu trúc điều khiển thích nghi dựa cấu trúc PID truyền thống [16] trình bày phương trình (1) t J K p e K d e Ki ed (1) 0 đó, e = xd – x vector sai số điều khiển, x vector vị trí điểm đầu cuối thực tế chân robot, xd vector vị trí đặt trước chân robot, J+ nghịch đảo ma trận Jacobian J, vector mô men khớp K p , K d , Ki hệ số điều khiển Khi điều khiển thực tế, hệ số điều khiển cần chọn khác trường hợp làm việc cụ thể Ý tưởng điều khiển thu thập sai số điều khiển để thực thay đổi thích hợp hệ số điều khiển Luật thích nghi đẩy sai số điều khiển hội tụ vùng sai số mong muốn Để hỗ trợ tính này, chế điều chỉnh tự động thiết kế sau: K P P | e |fe sgn( e e0 ) 1/3 Ki i e ( e1dt)sgn( e e0 ) K d d e5/3e1 sgn( e e0 ) f sgn( e 1) (0 1) e đó, P , i d hệ số học dương, (2) e sai số thực tế, e sai số mong muốn, độ dốc hàm f e Trong hệ phương trình số (2), hệ số điều khiển Kp tăng lên sai số điều khiển nằm khu vực sai số mong muốn tiến gần giá trị hàm f e lớn, điều có nghĩa Kp thay đổi đột ngột dốc Bất sai số tích lũy có dấu với sai số tại, có nghĩa hệ thống cần nhiều lượng để loại bỏ sai số điều khiển bù đắp, hệ số điều khiển Ki tăng sai số sai số thực tế e lớn sai số mong muốn e ngược lại Trong đó, hệ số điều khiển Kd giảm sai số đạo hàm theo thời gian có dấu ngược nhau, cho thấy hội tụ hệ thống vịng kín Một điểm đáng quan tâm quan sát tốc độ học tập hệ số điều khiển khác tùy thuộc vào sai số so với sai số mong muốn Do đó, luật điều khiển giảm độ vọt lố hệ thống Cách xác định giá trị ban đầu Kp, Ki, Kd điều khiển PID thơng minh sau Nhóm chọn trọng số Kp, Ki, Kd theo phương pháp PID truyền thống cho robot trước Từ tập hợp hệ số điều khiển cho độ vọt lố, thời gian độ, sai số xác lập tốt nhất, nhóm chọn giá trị đặt chúng làm giá trị khởi tạo Kp, Ki, Kd điều khiển PID thích nghi Bắt đầu từ giá trị ban đầu đó, robot bắt đầu hoạt động tự cập nhật sau chu kỳ để sai số điều khiển nhỏ Tùy vào hệ thống điều khiển mà ta chọn cho phù hợp Nếu hệ thống cần đáp vừa phải điều kiện thay đổi tần số làm việc ta nên chọn nằm từ tới 0.5 Nếu hệ thống cần đáp ứng nhanh điều kiện thay đổi tần số làm việc ta nên chọn nằm từ 0.5 tới Ý tưởng thiết kế điều khiển PID thích nghi phác họa Hình Kết mơ kiểm chứng Phần trình bày kết thử nghiệm robot động vật điều khiển thích nghi vừa đề xuất mơ mơi trường Matlab/Simulink Nhóm thử nghiệm điều khiển PID thơng thường PID thích nghi để thấy rõ trội [15] Các thông số điều khiển PID thông thường PID thích nghi lựa chọn Bảng JTE, Issue 71B, August 2022 68 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn ISSN: 1859-1272 Hình Sơ đồ điều khiển điều khiển thích nghi PID Bảng Các thông số điều khiển thông số thích nghi sử dụng điều khiển PID APID thí nghiệm mơ PID X Y Z 400 45 125 Kp 39.9 10.97 35.1 Ki Kd PID thích nghi X 3000 Y 3000 Z 3000 P 60 60 60 i 300 300 300 d 0.9 0.9 0.9 Nhóm thực mô robot động vật bốn chân sau: từ giây tới giây, robot đứng yên để ổn định trước Tiếp đến, robot thực động tác nhấc thân hạ thân với tần số f1 0.5hz khoảng từ giây tới 15 giây Sau đó, robot tiếp tục nhấc thân hạ thân với tần số cao f2 1hz từ 15 giây tới 25 giây Và cuối cùng, robot trở lại động tác nhấc thân hạ thân với tần số ban đầu f1 0.5hz từ 25 giây đến 35 giây Tư Robot động vật bốn chân thí nghiệm nhấc thân hạ thân thực môi trường mô phỏng, vẽ Hình Hình Robot động vật bốn chân thực động tác nhấc thân hạ thân JTE, Issue 71B, August 2022 69 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE ISSN: 1859-1272 Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn Quy trình Robot động vật bốn chân nhấc thân hạ thân bao gồm hai giai đoạn Giai đoạn thể Hình Robot trạng thái thấp có độ cao tính từ tâm thân robot so với điểm đầu cuối chân 409.76 mm Sau đó, Robot từ từ nhấc thân lên với độ cao h 0.04m 40mm Giai đoạn thể Hình Robot trạng thái cao có độ cao tính từ tâm thân robot so với điểm đầu cuối chân 449.75 mm Tiếp đến, Robot từ từ hạ thân xuống với độ cao h 0.04m 40mm Sau đó, Robot lặp lại giai đoạn đến đến giai đoạn Độ cao thu từ mô hSim 39.99mm so với mục tiêu đặt ban đầu h 0.04m 40mm Hình Robot trạng thái thấp Hình Robot trạng thái cao Để quan sát trực quan hơn, nhóm quay lại video thực mô Matlab upload lên Youtube theo đường link sau: Simulation Nhấc thân hạ thân 0.5Hz to 1Hz - YouTube Kết sai số điểm đầu cuối hai điều khiển thể thơng qua Hình Đơn vị Hình mi ly mét Dữ liệu điều khiển khớp chân Robot hai điều khiển thể thơng qua Hình 10 Đơn vị Hình 10 độ Trong đó, đường màu đỏ nét liền liệu điều khiển thích nghi APID đường màu xanh nét chấm liệu điều khiển PID truyền thống Nhóm chọn sai số mong muốn e0 0.1 mm cho điều khiển APID JTE, Issue 71B, August 2022 70 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn ISSN: 1859-1272 Hình Sai số theo phương X, Y, Z điểm đầu cuối chân hai điều khiển (mm) Hình 10 Dữ liệu góc khớp 1, chân Robot hai điều khiển (độ) Từ Hình 9, ta thấy robot hoạt động tần số khác ( f1 0.5hz f2 1hz ) với điều khiển thích nghi APID ln giảm thiểu sai số hệ thống nhỏ để thỏa mãn điều kiện sai số mong muốn e0 0.1 mm Ở đây, robot hoạt động với khoảng thời gian lâu tần số f1 f sai số hệ thống tiến tới sai số mong muốn e0 0.1 mm Điều thấy rõ Hình 9, khoảng thời gian từ 15 giây tới 25 giây đường sai số điểm đầu cuối điều khiển APID phương X Z nhỏ dần tiến tới sai số mong muốn e Trong đó, sai số hệ thống điều khiển PID truyền thống đảm bảo nhỏ điều kiện làm việc khác hệ thống, điều khiển PID khơng có luật học thay đổi hệ số điều khiển Kp , Ki Kd điều khiển thích nghi APID Qua đây, nhóm cho thấy mạnh điều khiển thích nghi APID so với điều khiển PID truyền thống áp dụng cho trường hợp điều khiển phức tạp JTE, Issue 71B, August 2022 71 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE ISSN: 1859-1272 Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn Kết luận Trong báo này, điều khiển thích nghi thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất điều khiển vị trí robot động vật bốn chân Bộ điều khiển phát triển dựa cấu trúc PID thông thường Các hệ số học phù hợp thêm vào để cải thiện tính bền vững cho hệ thống, đồng thời đem lại độ xác cao q trình làm việc phức tạp Các thí nghiệm so sánh chuyên sâu tiến hành môi trường mô để đánh giá hiệu làm việc điều khiển thích nghi APID Các kết đạt cho thầy điều khiển đề xuất có độ xác cao, linh hoạt, bền vững điều khiển PID truyền thống Lời cám ơn Nghiên cứu tài trợ Quỹ Phát triển khoa học công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) đề tài mã số 107.01-2020.10 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] G Bledt, M J Powell, B Katz, J D Carlo, P M Wensing, and S Kim, “MIT Cheetah 3: Design and Control of a Robust, Dynamic Quadruped Robot”, 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, October 1-5, 2018 H Yeom, D X Ba, and J B Bae, “Design Principles and Validation of a Human-sized Quadruped Robot Leg for High Energy Efficiency,” J K Robotics Society, vol.13, no.2, pp.86-91, 2018 D X Ba, H Yeom, and J B Bae, “A Direct Robust Nonsingular Terminal Sliding Mode Controller based on an Adaptive Time-delay Estimator for Servomotor Rigid Robots,” Mechatronics, May 2019 M Hutter, C Gehring, D Jud, A Lauber, C D Bellicoso, V Tsounis, J.Hwangbo, K Bodie, P Fankhauser, M Bloesch, R Diethelm, S, Bachmann, A Melzer, and M Hoepflinger, “ANYmal - A Highly Mobile and Dynamic Quadrupedal Robot”, 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), October 9-14, 2016, Daejeon, Korea M Bjelonic, P K Sankar, C D Bellicoso, H Vallery and M Hutter, “Rolling in the Deep – Hybrid Locomotion for Wheeled-Legged Robots using Online Trajectory Optimization”, IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, JANUARY, 2020 S Ruthishauser, Cheetah – compliant quadruped robot, Biologically Inspired Robotics Group, EPFL, 2008 M Hutter, C Gehring, M Bloesch, and all, StarlETH: A compliant quadrupedal robot for fast, efficient, and versatile locomotion, 15th International Conference on Climbing and Walking Robots and the Support Technologies for Mobile Machines, 2012 Rémy Siegfried ,Effect of Leg Design on Locomotion Stability for Quadruped Robot, WS 2014-2015, STI-SMT, Semester Project, 05.06.2015 Static Balancing of Wheeled-legged Hexapod Robots,CICATA Instituto Politecnico Nacional – Unidad Queretaro 76090, Mexico, IRCCS Neuromed, 86077 Pozzilli, Italy DIMEG, University of Calabria, 87036 Cosenza, Italy 7, April,2020 K Hashimoto, at el., “Realization by biped leg-wheeled robot of biped walking and wheel-driven locomotion,” in Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, 2005 G Bledt, M J Powell, B Katz, F D Carlo, P W Wensing, and S Kim, “MIT Cheetah 3: Design and Control of a Robust, Dynamic Quadruped Robot,” 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018 P M Wensing, A Wang, S Seok, A Otten, J Lang, and S Kim, “Proprioceptive Actuator Design in the MIT Cheetah: Impact Mitigation and High-Bandwidth Physical Interaction for Dynamic Legged Robots,” IEEE Transactions on Robotics, vol 33, no 3, pp 509-522, 2017 H W Park, S Park, and S Kim, “Variable-speed quadrupedal bounding using impulse planning: Untethered high-speed 3D Running of MIT Cheetah 2,” in 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Seattle, USA, 2015 K Astrom and K Hagglund, PID Controllers: theory, design and tuning USA: ISA Press, 1995 D X Ba and J B Bae, “A Nonlinear Sliding Mode Controller of Serial Robot Manipulators With Two-Level Gain-Learning Ability,” IEEE Access, vol 8, pp 189224 - 189235, 2020 G Z Tan, Q D Zeng, and W B Li, “Intelligent PID controller based on ant system algorithm and fuzzy inference and its application to bionic artificial leg, ” Journal of Central South University of Technology, vol 11, pp 316-322, 2004 C F Juang and Y C Chang, “Evolutionary-Group-Based Particle-Swarm-Optimized Fuzzy Controller With Application to MobileRobot Navigation in Unknown Environments, ” IEEE Trans Fuzzy Systems, vol 19, no 02, pp 379-392, 2011 M Cucientes, D L Moreno, A Bugarin, and S Barro, “Design of a fuzzy controller in mobile roboics using genetic algorithm,” Applied Soft Computing, vol 7, no 2, pp 540-546, 2007 D H Kim and J H Cho, “A Biological Inspired Intelligent PID Controller Tuning for AVR Systems,” International Journal of Control, Automation, and Systems, vol 4, no 5, pp 624 – 636, 2006 M J Neath, A K Swain, U K Madawala, and D J Thrimawithana, “An Optimal PID Controller for a Bidirectional Inductive Power Transfer System Using Multiobjective Genetic Algorithm, ” IEEE Trans Power Electronics, vol 19, no 3, pp 1523-1531, 2014 T D C Thanh and K K Ahn, “Nonlinear PID control to improve the control performance of axes pneumatic artificial muscle manipulator using neural network,” Mechatronics, 2006 JTE, Issue 71B, August 2022 72 JOURNAL OF TECHNOLOGY EDUCATION SCIENCE Ho Chi Minh City of Technology and Education Website: https://jte.hcmute.edu.vn/index.php/jte/index Email: jte@hcmute.edu.vn ISSN: 1859-1272 [22] J Ye, “Adaptive control of nonlinear PID-based analog neural networks for a nonholonomic mobile robot,” Neurocomputing, 2008 [23] P Rocco, “Stability of PID control for industrial robot arms,” IEEE Trans Robot Automation, vol 12, no 4, pp 606-614, 1996 [24] D X Ba and J B Bae, “A precise neural-disturbance learning control of constrained robotic manipulators,” IEEE Access, vol 9, pp 50381-50390, 2021 [25] D X Ba, M.S Tran, V P vu, V D Tran, M D Tran, N T Tai, and C D Truong, “A neural-network-based nonlinear controller for robot manipulators with gain-learning ability and output constraints,” In 2021 International Symp Electrical and Electronics Engineering (ISEE), pp 149-153, 2021 Vo Nguyen Thong received the B.S degree from the Ho Chi Minh City University of Technology and Education (HCMUTE), Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2020 He is currently studying for a M.S degree at the Ho Chi Minh City University of Technology (BKU), Ho Chi Minh City, Vietnam He is also the member of the Dynamics and Robotic Control (DRC) Laboratory His research interests include computer vision, intelligent control, robotics control and their applications Nguyen Hai Phong received the B.S degree from the Ho Chi Minh City University of Technology and Education (HCMUTE), Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2020 He is currently studying for a M.S degree at the Ho Chi Minh City University of Technology (BKU), Ho Chi Minh City, Vietnam He is also the member of the Dynamics and Robotic Control (DRC) Laboratory His research interests include intelligent control, robotics control, modern control theories and their applications Nguyen Dang Hung Phu received the B.S degree from the Ho Chi Minh City University of Technology and Education (HCMUTE), Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2020 He is currently studying for a M.S degree at the Ho Chi Minh City University of Technology (BKU), Ho Chi Minh City, Vietnam He is also the member of the Dynamics and Robotic Control (DRC) Laboratory His research interests include intelligent control, robotics control, computer vision and their applications Dang Sy Binh received the B.S degrees from the Ho Chi Minh City University of Technology and Education (HCMUTE), Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2021 He is currently a software engineer with Department of Engineering Japan Viet Nam, Robert Bosch Engineering and Business Solutions Viet Nam (RBVH) He is also the member of the Dynamics and Robotic Control (DRC) Laboratory His research interests include robotics control, intelligent control, nonlinear control and their applications Dang Xuan Ba received the B.S and M.S degrees from the Ho Chi Minh City University of Technology (BKU), Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2008 and 2012, and the Ph.D degree in the School of Mechanical Engineering, University of Ulsan (UoU), Ulsan, Korea, in 2016, respectively He is currently a lecturer with the Department of Automatic Control, Ho Chi Minh City University of Technology and Education (HCMUTE), Vietnam He is also the manager of the Dynamics and Robotic Control (DRC) Laboratory His research interests include intelligent control, nonlinear control, modern control theories and their applications JTE, Issue 71B, August 2022 73 ... 1859-1272 Hình Sơ đồ điều khiển điều khiển thích nghi PID Bảng Các thông số điều khiển thông số thích nghi sử dụng điều khiển PID APID thí nghi? ??m mơ PID X Y Z 400 45 125 Kp 39.9 10.97 35.1 Ki Kd PID thích. .. hình thực tế thể qua Hình 1và Hình Hình Mơ hình Solidworks Robot Hình Cấu hình chân Robot Hình Mơ hình thực tế Robot Hình Cấu hình robot động vật bốn chân Các hệ trục thích hợp đặt cho chân cho. .. cho robot phác họa Hình Hình Để điều khiển robot cách dễ dàng hiệu quả, điều khiển PID thông minh thiết kế dựa phương pháp điều khiển vị trí trực tiếp kết hợp với chế thích nghi hệ số điều khiển