Ứng dụng hệ mờ loại hai khoảng trong điều khiển robot

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ──────── * ─────── ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ỨNG DỤNG HỆ MỜ LOẠI HAI KHOẢNG TRONG ĐIỀU KHIỂN ROBOT Sinh viên thực hiện : Nguyễn Hữu Phú Lớp HTTT – K50 Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Trần Đình Khang HÀ NỘI 6-2010 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [2] PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 1. Thông tin về sinh viên Họ và tên sinh viên: Nguyễn Hữu Phú Điện thoại liên lạc: 01684896505 Email: nhuuphu@gmail.com Lớp: Hệ thống thông tin B Hệ đào tạo: Chính quy Đồ án tốt nghiệp được thực hiện tại: Bộ môn Hệ thống thông tin – Viện Công nghệ thông tin và truyền thông – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Thời gian làm ĐATN: Từ ngày đến 2. Mục đích nội dung của ĐATN Ứng dụng hệ mờ loại hai khoảng trong điều khiển robot. 3. Các nhiệm vụ cụ thể của ĐATN  Tìm hiểu bài toán điều khiển robot  Đề xuất mô hình kiểm soát lỗi của robot  Thiết kế và tối ưu hệ điều khiển mờ ràng buộc vận tốc của robot  Cài đặt và mô phỏng hệ thống 4. Lời cam đoan của sinh viên: Tôi – Nguyễn Hữu Phú - cam kết ĐATN là công trình nghiên cứu của bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của Phó giáo sư, tiến sĩ Trần Đình Khang. Các kết quả nêu trong ĐATN là trung thực, không phải là sao chép toàn văn của bất kỳ công trình nào khác. Hà Nội, ngày tháng năm Tác giả ĐATN Nguyễn Hữu Phú 5. Xác nhận của giáo viên hướng dẫn về mức độ hoàn thành của ĐATN và cho phép bảo vệ: Hà Nội, ngày tháng năm Giáo viên hướng dẫn PGS.TS Trần Đình Khang Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [3] LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện đồ án, tôi đã nhận được sự giúp đỡ của rất nhiều người. Trước tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy giáo, PGS.TS Trần Đình Khang đã hướng dẫn, chỉ bảo và tận tình giúp đỡ trong suốt quá trình nghiên cứu và xây dựng đồ án. Em cũng xin chân thành gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã giảng dạy, giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập tại trường. Cuối cùng, xin cảm ơn gia đình tôi và những người bạn đã luôn ở bên động viên, giúp đỡ và tạo điều kiện tốt nhất về mọi mặt trong quá trình thực hiện đồ án. Sự giúp đỡ này là động lực lớn để tôi hoàn thành đồ án tốt nghiệp này. Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [4] TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Điều khiển đường đi và giữ cân bằng cho robot là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong điều khiển tự động hiện đại. Đã có nhiều mô hình điều khiển robot được xây dựng dựa trên các phương pháp điều khiển thông minh như hệ điều khiển mờ (FLC), mạng Nơ- ron v.v Tuy nhiên hầu hết những mô hình đó đều chỉ tập trung nghiên cứu vào mô hình động học của robot - thứ được xác định bởi vận tốc đầu vào. Đồ án này được thực hiện nhằm xây dựng một mô hình điều khiển robot sử dụng hệ logic mờ loại hai khoảng, trong đó có tính đến các yếu tố quan trọng của hệ non-holonomic như các ngoại lực và các mô- ment đầu vào. Đồ án này sẽ trình bày chi tiết các bước xây dựng một mô hình điều khiển robot sử dụng hệ logic mờ loại hai khoảng. Bước đầu tiên, một mô hình kiểm soát lỗi được xây dựng để tính toán vị trí sai lệch của robot. Tiếp đó bộ điều khiển mờ được thiết kế để kiểm soát vận tốc của robot cho phù hợp với mô hình kiểm soát lỗi vừa xây dựng. Cuối cùng, bộ điều khiển mờ sẽ tiếp tục được tối ưu bằng giải thuật di truyền với đầu ra hồi tiếp. Mô hình điều khiển mờ trên sử dụng bộ dữ liệu giả lập trong MATLAB và SIMULINK, có tính toán đến các yếu tố ngoại lực gây nhiễu. Kết quả thử nghiệm và đánh giá mô hình được trình bày trong phần sau của đồ án. Phần kết luận cũng như các định hướng phát triển trong tương lai sẽ được trình bày trong phần cuối của đồ án. Đồ án bao gồm các phần sau:  Chương 1 giới thiệu tổng quan về bài toán điều khiển robot  Chương 2 trình bày sơ lược kiến thức cơ bản logic mờ  Chương 3 trình bày sơ lược về giải thuật di truyền.  Chương 4 quá thiết kế và xây dựng hệ điều khiển logic mờ  Chương 5 Mô phỏng bài toán trên MATLAB và SIMULINK  Chương 6 Kết luận và hướng phát triển Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [5] ABSTRACT OF THESIS Nowadays, to control a robot path and keep its balance is an important area of researching in modern automatic control. Many robot control models were built and based on intelligent control methods such as fuzzy control system (HDTV), neural networks and etc However, most of those models only focus on the study of robot dynamics model - determined by the velocity input. My project aims to build a model of robot control system using interval type-2 fuzzy logic controller, which takes into account the important elements of non-holonomic system as the external force and the first tissue-ment on. This project details the steps to build a model of robot control system using fuzzy logic about type two. The first step is to give an error control model to calculate the position deviation of the robot. Then the fuzzy control is designed to control the speed of the robot model suitable for control of medium build errors. And the last is that the fuzzy control will be further optimized by genetic algorithm with output feedback. The fuzzy control model both uses simulated data in MATLAB and SIMULINK and calculates factors external forces interfere. In last section, test results, dissertation as well as the orientation of fuzzy control model’s development are presented and evaluated. Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [6] MỤC LỤC PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 2 LỜI CẢM ƠN 3 TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP 4 ABSTRACT OF THESIS 5 MỤC LỤC 6 DANH MỤC HÌNH 8 CHÚ GIẢI THUẬT NGỮ 10 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN ROBOT 11 1. Đặt vấn đề 11 2. Bài toán điều khiển robot di động 11 2.1. Tìm hiểu về robot di động 11 2.2. Phương trình động học trong sự di chuyển của robot 12 2.3. Mục tiêu đặt ra 13 3. Phương pháp điều khiển robot sử dụng tập mờ loại hai khoảng 13 4. Mục tiêu và phạm vi của đồ án 14 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ LOGIC MỜ 15 1. Lý thuyết về tập mờ 15 1.1. Tập mờ loại một 15 1.2. Tập mờ loại hai 18 1.3. Tập mờ loại hai khoảng 20 1.3.1. Khái niệm về tập mờ loại hai khoảng 20 1.3.2. Hàm thuộc trên và hàm thuộc dưới của tập mờ loại hai khoảng 21 1.3.3 Phép toán hợp và giao của tập mờ loại hai khoảng 23 2. Hàm thuộc của tập mờ 23 2.1. Hàm thuộc dạng tam giác (Triangular Membership Function) 23 2.2. Hàm thuộc dạng tứ giác (Trapezoidal Membership Function) 24 2.3. Hàm thuộc Gaussian (Gaussian Membership Function) 24 2.4. Hàm thuộc sinh Bell (Generalized Bell Membership Function) 24 2.5. Hàm thuộc Sigma (Sigmoidal Membership Function ) 24 3. Tổng quan về hệ logic mờ 25 3.1. Cấu trúc tổng quan của mô hình mờ 25 3.2. Các loại mô hình mờ 26 3.2.1. Mô hình mờ Mamdani 26 3.2.2. Mô hình mờ TSK. 27 3.2.3. Mô hình Tsukamoto: 28 CHƯƠNG 3: TÌM HIỂU CHUNG VỀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 29 1. Lý thuyết sinh học về di truyền 29 1.1. Nhiễm sắc thể (Chromosome) 29 1.2. Mô phỏng quá trình tiến hóa 30 2. Cơ sở toán học 30 2.1. Quá trình lai ghép 30 2.2. Quá trình đột biến 31 2.3. Quá trình sinh sản (tái sinh) 31 2.4. Quá trình chọn lọc tự nhiên 31 2.5. Ví dụ về các toán tử di truyền 31 3. Mô hình lời giải di truyền 33 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [7] 3.1. Các thành phần chính của một lời giải di truyền 33 3.2. Mô hình thuật giải 33 3.3. Các công thức tính toán trong giải thuật di truyền 35 CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ HỆ ĐIỀU KHIỂN LOGIC MỜ 37 1. Thiết kế hệ điều khiển logic mờ 37 1.1. Quy trình thiết kế 37 1.2. Mô hình điều khiển và kiểm soát lỗi 37 1.3. Các công thức tính toán lỗi 37 1.4. Thiết kế bộ điều khiển vận tốc 38 1.5. Kiểm nghiệm trạng thái cân bằng của robot 42 1.5.1. Cân bằng Lyapunov 42 1.5.2. Kiểm nghiệm trạng thái cân bằng của robot 43 2. Tối ưu hóa bằng các thuật toán di truyền 44 2.1. Tối ưu hóa các hằng số γ 44 2.2. Tối ưu FLC 44 CHƯƠNG 5: MÔ PHỎNG TRÊN MATLAB VÀ SIMULINK 46 5.1. Xác định các hằng số γ 46 5.2. Kết quả tối ưu FLC bằng giải thuật di truyền 49 5.3. Mô phỏng các khối điều khiển của robot trên SIMULINK 52 5.3.1. Khối Trajactory 52 5.3.2. Khối f(e,v d ,k) 53 5.3.3. Khối Te(qd-q) 54 5.3.4. Khối robotic 55 5.4. Ảnh hưởng của hàm gây nhiễu P(t) 56 5.4.1. Nhiễu liên tục theo thời gian 56 5.4.2. Nhiễu theo xung 57 5.5. Một số ví dụ về mã chương trình được viết trong MATLAB 57 5.6. Kết quả chương trình mô phỏng : 58 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 61 6.1. Kết luận 61 6.2. Hướng phát triển trong tương lai 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [8] DANH MỤC HÌNH Hình 1-1: Mặt cắt ngang của robot di động 12 Hình 2-1:Các tập mờ đặc trưng biểu diễn cấp độ mạnh yếu của gió 16 Hình 2-2:Các hàm thuộc phép hợp và phép giao của tập mờ 17 Hình 2-3:Hàm thuộc loại một và chân đế của sự không chắc chắn 18 Hình 2-4: Miền tô đen là FOU của một tập mờ loại hai. 20 Hình 2-5: Ví dụ về hàm thuộc của một tập mờ loại 2 khoảng 21 Hình 2-6: FOU của tập mờ Gaussian loại hai khoảng. 22 Hình 2-7: Cấu trúc của mô hình mờ 25 Hình 2-8: Mô hình mờ Mamdani với phép toán AND mờ và OR mờ 27 Hình 2-9: Suy diễn trong mô hình TSK 28 Hình 2-10: Mô hình mờ Tsukamoto 28 Hình 3-1: Các toán tử chung cho thuật giải di truyền 32 Hình 3-2: Sơ đồ một lời giải di truyền 35 Hình 4-3: Mô hình FLC điều khiển và kiếm soát lỗi 37 Hình 4-4: Vận tốc tiếp tuyến lỗi e v 39 Hình 4-5 : Vận tốc góc lỗi e w 39 Hình 4-6 : Bảng luật áp dụng 39 Hình 4-7: Sử dụng mô hình mờ Sugeno với 2 đầu vào và 2 đầu ra 40 Hình 4-8 : Tập luật sử dụng của mô hình mờ Sugeno 41 Hình 4-9 : Dạng hàm thuộc của vận tốc tiếp tuyến lỗi ev và vận tốc góc lỗi ew 41 Hình 4-10:Dạng đầu ra của mô hình mờ Sugeno 42 Hình 4-11: Mô hình một Chromosome sử dụng khi tối ưu các hằng số γ 44 Hình 4-12: Mô hình một chromosome được sử dụng khi tối ưu các tham số mờ 45 Hình 4-13: Kiểu của các hàm thuộc 45 Hình 4-14: Bảng giá trị các tham số của hàm thuộc 45 Hình 5-1: Kết quả tối ưu thu được 46 Hình 5-2: Các trường hợp thử nghiệm của giải thuật di truyền tìm kiếm các giá trị tối ưu γ 47 Hình 5-3: Quá trình tiến hóa của giải thuật di truyền 47 Hình 5-4 : Sai lệch tọa độ khi γ đã tối ưu 48 Hình 5-5: Sai lệch tọa độ khối khi γ chưa tối ưu (γ 1 =1; γ 2 =30;γ 3 =3) 48 Hình 5-6: Sự tiến hóa của giải thuật di truyền áp dụng trong 1-FLC 49 Hình 5-7: Các trường hợp thử nghiệm của GA để tối ưu 1-FLC 49 Hình 5-8: Dạng hàm thuộc của e v và e w 50 Hình 5-9: Độ lỗi của các tọa độ và sự cân bằng của robot tự hành với 1-FLC 50 Hình 5-10: Sự tiến hóa của giải thuật di truyền áp dụng trong 2-FLC 50 Hình 5-11: Các trường hợp thử nghiệm với GA để tối ưu 2-FLC 51 Hình 5-12:Dạng hàm thuộc của e v và e w 51 Hình 5-13: Độ lỗi của các tọa độ và sự cân bằng của robot tự hành với 2-FLC 52 Hình 5-14: Mô hình tổng thể khối giả lập cho FLC 52 Hình 5-15: Mô phỏng khối Trajectory 53 Hình 5-16: Mô phỏng khối f(e,v d ,k) 54 Hình 5-17: Mô phỏng khối Te(qd-q) 55 Hình 5-18 : Mô phỏng khối robotic 55 Hình 5-19: Đồ thị so sánh lỗi trung bình của 1-FLC và 2-FLC khi ε thay đổi 56 Hình 5-20: Đồ thị so sánh lỗi trung bình của 1-FLC và 2-FLC khi ε thay đổi 57 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [9] Hình 5-21: Đồ thị vận tốc mong muốn đạt được của robot 58 Hình 5-22: Mô-ment điều chỉnh hai bánh của robot 59 Hình 5-23: Vận tốc dự kiến để tồn tại cân bằng cho robot 59 Hình 5-24: Độ sai lệch vận tốc của robot 60 Hình 5-25: Độ sai lệch tọa độ của robot 60 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [10] CHÚ GIẢI THUẬT NGỮ FLC: Fuzzy Logic Controller 1-FLC: Type - 1 Fuzzy Logic Controller 2-FLC Type - 2 Fuzzy Logic Controller GA Genetic Algorithm ANNs Artificial Neural Networks UMR Unicycle Mobile Robot TSK Tagaki-Sugeno-Kang FM Fuzzy Model FOU Footprint Of Uncertainty MF Membership Function ADN Acide Désoxyribo Nucléique LCF Lyapunov Function Candidate PSO Particle Swarm Optimization [...]... thứ cấp của một hàm thuộc loại hai Trong các ứng dụng, FOU là một căn cứ đầu tiên để chúng ta lựa chọn các hàm thuộc loại hai phù hợp Vùng tô đen trong Hình 5 minh họa FOU của một tập mờ loại hai Hình 2-4: Miền tô đen là FOU của một tập mờ loại hai 1.3 Tập mờ loại hai khoảng Hệ logic mờ sử dụng tập mờ loại hai tổng quát có chi phí tính toán quá lớn Sử dụng tập mờ loại hai khoảng là một cách để giảm... của robot, hệ mờ loại hai khoảng được áp dụng Nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng sử dụng hệ mờ loại hai khoảng vào bài toán điều khiển robot di động 2 Bài toán điều khiển robot di động 2.1 Tìm hiểu về robot di động Đối tượng được đề cập ở đây là một loại robot tự hành một bánh (Unicycle mobile robot) Đó là một loại robot có thể thực hiện các nhiệm vụ khác nhau trong các môi trường định sẵn hay trong. .. của các giá trị đầu vào lại có thể tiên liệu được Hệ mờ logic loại hai khoảng được sử dụng để khắc phục những khuyết điểm trên 4 Mục tiêu và phạm vi của đồ án  Tìm hiểu và nghiên cứu ứng dụng của logic mờ loại hai khoảng vào bài toán điều khiển robot di động  Sử dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa các tham số được sử dụng trong hệ điều khiển logic mờ  Mô phỏng kết quả trên MATLAB và SIMULINK ... phép các độ thuộc là các tập mờ loại một trong khoảng [0, 1] ta được khái niệm tập mờ loại hai Một trong những ưu điểm của tập mờ loại hai so với tập mờ loại một đó là nó cho phép biểu diễn các giá trị độ thuộc bằng các giá trị mờ, các giá trị ngôn ngữ chứ không phải là các giá trị số rõ  Định nghĩa tập mờ loại hai và các khái niệm Hình 4 biểu diễn hàm thuộc của một tập mờ loại một Dịch chuyển các điểm... những ưu điểm của mình, hệ logic mờ loại một đã được áp dụng trong việc điều khiển đường đi và giữ cân bằng cho robot Tuy vậy hạn chế của tập mờ loại một là giá trị độ thuộc vào tập mờ là một giá trị rõ Vậy nên khi dữ liệu đầu vào của hệ bị nhiễu thì việc xác định chính xác hàm thuộc là rất khó khăn Nhưng khi sử dụng hệ logic mờ loại hai, khối lượng tính toán sẽ trở lên quá lớn, trong khi phạm vi của... Gaussian được minh họa trong hình 7 Hình 2-6: FOU của tập mờ Gaussian loại hai khoảng Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [22] 1.3.3 Phép toán hợp và giao của tập mờ loại hai khoảng Các phép toán hợp và giao được xác định dựa trên cơ sở phép hội và tuyển của các hàm thuộc sơ cấp tương ứng Do hàm thuộc sơ cấp của tập mờ loại hai khoảng là các tập mờ loại một khoảng nên việc xác... điều khiển logic mờ đã được công nhận Tuy nhiên, khi sử dụng hệ logic mờ loại một, sẽ có những khó khăn trong việc chuyển hướng hành vi của robot cũng như việc phối hợp các hành vi này lại với nhau Sử dụng hệ mờ loại hai có thể giải quyết các vấn đề trên trong thời gian thực, trong những môi trường không chắc chắn khác nhau Và để khối lượng tính toán được thu hẹp đi nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác trong. .. tập mờ loại hai tổng quát, các độ thuộc thứ cấp của một tập mờ loại hai khoảng đều bằng nhau và bằng một Sinh viên thực hiện: Nguyễn Hữu Phú Khóa 50 Lớp Hệ thống thông tin [20] Một ví dụ về tập mờ loại hai khoảng được minh hoạ trong Hình 4-1 J1 = J2 = J4 = J5 = {0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8}, J3 = {0.6, 0.8} Các giá trị độ thuộc thứ cấp f(u) đều bằng 1 Hình 2-5: Ví dụ về hàm thuộc của một tập mờ loại 2 khoảng. .. khoảng trong không gian rời rạc 1.3.2 Hàm thuộc trên và hàm thuộc dưới của tập mờ loại hai khoảng Chân đế của sự không chắc chắn (Footprint of Uncertainty) là hợp của tất cả các độ thuộc sơ cấp của tập mờ loại hai Với tập mờ loại hai khoảng có độ thuộc thứ cấp đều bằng một, thì FOU chính là biểu diễn của tập mờ Để đơn giản hóa độ phức tạp, FOU được xem như là một miền giới hạn bởi hai tập mờ loại một,...1) CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN ROBOT 1 Đặt vấn đề Điều khiển robot di động là một lĩnh vực quan trọng trong nghành điều khiển tự động Khi một robot mới sắp được ra lò, việc xử lý những tình huống nằm ngoài dự kiến xuất hiện trong quá trình di chuyển của robot luôn là mối quan tâm chủ yếu của các nhà điều khiển học Trong quá trình di chuyển, robot có thể tuân theo những quy luật toán . xác trong tình hành vi của robot, hệ mờ loại hai khoảng được áp dụng. Nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng sử dụng hệ mờ loại hai khoảng vào bài toán điều khiển robot di động. 2. Bài toán điều. đen là FOU của một tập mờ loại hai. 1.3. Tập mờ loại hai khoảng Hệ logic mờ sử dụng tập mờ loại hai tổng quát có chi phí tính toán quá lớn. Sử dụng tập mờ loại hai khoảng là một cách để giảm. ĐATN Ứng dụng hệ mờ loại hai khoảng trong điều khiển robot. 3. Các nhiệm vụ cụ thể của ĐATN  Tìm hiểu bài toán điều khiển robot  Đề xuất mô hình kiểm soát lỗi của robot  Thiết kế và tối ưu hệ