Xây dựng Robot tự hành dạng Nonholonomic và tổng hợp bộ điều khiển bám quỹ đạo

Xây dựng Robot tự hành dạng Nonholonomic và tổng hợp bộ điều khiển bám quỹ đạo

1 MC LC MC LC 1 DANH MC HÌNH V 3 Danh mc các ký hiu và ch vit tt 6 M U 7 1. Tính cp thit ca lun án 7 2. Mc tiêu ca lun án 9 3. i tng và phm vi nghiên cu ca lun án 9 4. Ý ngha khoa hc và thc tin ca lun án 10 5. Ni dung ca lun án 11 CHNG 1. T VN  NGHIÊN CU VÀ XÂY DNG MÔ HÌNH ROBOT THÍ NGHIM 13 1.1. Nghiên cu tng quan v h thng robot có gn camera 13 1.1.1 Tng quan v mt h robot có gn camera bám mc tiêu di đng 13 1.1.2. Tng quan tình hình nghiên cu trong và ngoài nc 17 1.2.3. Kt lun và la chn hng nghiên cu, phát trin Lun án 21 1.2. Xây dng mô hình robot t hành. 22 1.2.1. Xây dng cu trúc ca h robot t hành 22 1.2.2. Xây dng phn cng cho mch ch điu khin robot: 24 1.3. Kt lun chng 1 27 CHNG 2. THIT K CH TO CM BIN V TRÍ TRÊN C S X LÝ NH CHO BÀI TOÁN BÁM MC TIÊU DI NG 29 2.1. Tng quan v h thng bám nh t đng 29 2.1.1. Tng th h bám 29 2.1.2. Kin trúc tng th h bám. 30 2.2. Lp trình x lý nh bám mc tiêu chuyn đng 32 2.2.1. Phng pháp bám theo các đc đim ca nh (Thut toán KLT) 32 2.2.2. Thut toán bám nh Camshift 35 2.2.3. Kt hp b lc Kalman vi thut toán bám nh Camshift 36 2.3. Kt lun chng 2 43 CHNG 3: MÔ HÌNH HÓA H ROBOT T HÀNHGN CAMERA 44 3.1. Mô hình hóa h thng Pan/Tilt. 44 3.2. Quy chiu ta đ mc tiêu và camera v ta đ tâm robot 48 2 3.3. Mô hình đng hc, đng lc hc robot di đng 50 3.4. Kt lun chng 3 55 CHNG 4: THIT K B IU KHIN THÍCH NGHI IU KHIN BÁM QU O CHO ROBOT T HÀNH 56 4.1. Các phng pháp điu khin bám qu đo cho robot t hành 57 4.1.1. iu khin bám s dng trc tip hàm điu khin Lyapunov 58 4.1.2. Các phng pháp da trên điu khin trt. 60 4.1.3. Mt s thut toán khác 62 4.2. Thut toán thích nghi theo mô hình mu đ điu khin bám qu đo cho robot t hành khi robot có tham s m, I là bt đnh 63 4.3. Thut toán điu khin bám qu đo thích nghi robot t hành khi có các tham s m, I thay đi và chu tác đng bi nhiu. 68 4.3.1. Mô hình đng hc, đng lc hc: 69 4.3.2. Cu trúc ca h điu khin 70 4.3.3. Tng hp b điu khin thích nghi theo mô hình mu 71 4.3.3.1. B điu khin đng hc vòng ngoài 72 4.3.3.2. Tng hp b điu khin vòng trong 72 A. Xây dng mô hình đng hc mu 72 B. Gii thut điu khin thích nghi theo mô hình mu 74 C. Tính n đnh ca toàn h: 77 4.4. Kt qu mô phng 79 4.4.1. Khi qu đo đt là đng thng 81 4.4.2 Khi qu đo đt là đng tròn có tâm ti gc ta đ (0,0), bán kính bng 5 84 4.5 Kt qu chy thc nghim 88 4.6. Kt Lun chng 4 89 KT LUN 91 1. Các kt qu đt đc ca Lun án 91 2. Hng phát trin ca Lun án. 93 TÀI LIU THAM KHO 94 CÁC CÔNG TRÌNH Ã CÔNG B CA TÁC GI LUN ÁN 101 3 DANH MC HÌNH V Hình 1.1. S đ tng quan ca mt h thng tích hp quang đin t 15 Hình 1.2. S đ h thng robot và camera c đnh 16 Hình 1.3. S đ h thng robot và camera di chuyn 17 Hình 1.4. nh mt s sn phm h quang đin t tích hp c đnh trên th gii 18 Hình 1.5. PAN robot, robot Pops, MIDbo 18 Hình 1.6. robot Talon, robot MARRS và robot Spirit thám him sao ha ca NASA 19 Hình 1.7. S đ tng quan ca h thng robot t hành bám mc tiêu di đng 22 Hình 1.8. Cu trúc tng th phn cng khi gn lin b x lý trung tâm trên xe robot . 23 Hình 1.9. Cu trúc tng th phn cng khi tách b x lý trung tâm đt riêng ti trung tâm điu khin 23 Hình 1.10. nh chp toàn b h robot t hành sn phm 26 Hình 1.11. nh chp bên trong và bên ngoài robot 27 Hình 2.1. Cm bin nh, gimbal và b x lý 30 Hình 2.2. Ca s mc tiêu kh nhiu 31 Hình 2.3. Kin trúc toàn th h thng bám 32 Hình 2.4. Lu đ thut toán Camshift 36 Hình 2.5. S đ kt hp b lc Kalman và Camshift 37 Hình 2.6. S đ tóm tt ca b lc Kalman 38 Hình 2.7. Kt qu d đoán v trí vi b lc Kalman 39 Hình 2.8. B lc Kalman khi b che khut 40 Hình 2.9. S đ tóm tt ca b lc Kalman m rng 41 Hình 2.10. Vic theo dõi các chuyn đng phc tp s dng b lc Kalman m rng 42 Hình 2.11. Chp các frame chy thc nghim thut toán bám Camshift không có Kalman 42 Hình 2.12. Chp các frame chy thc nghim vi thut toán bám Camshift có Kalman 43 Hình 3.1. Mô hình hóa h đ xoay Pan/Tilt 44 Hình 3.2. Mô hình robot t hành có gn đ xoay Pan/Tilt 48 Hình 3.3. Tính toán v trí đi tng theo ta đ robot 49 4 Hình 3.4. Tính toán đng hc ngc cho v trí thc camera 50 Hình 3.5. Phi cnh ca robot t hành dng non-honolomic c bn 51 Hình 3.6. Phi cnh ca robot di đng 53 Hình 4.1. Phi cnh ca h robot gn camera bám mc tiêu di đng 56 Hình 4.2. Cu trúc điu khin bám s dng hàm Lyapunov 58 Hình 4.3. Cu trúc rút gn điu khin bám s dng hàm Lyapunov 59 Hình 4.4. Cu trúc điu bám khin thích nghi tách mô hình đng hc và đng lc hc 63 Hình 4.5. Cu trúc hai vòng điu khin 70 Hình 4.6. S đ khi tng th ca h thng điu khin thích nghi đ xut 77 Hình 4.7. S đ cu trúc h thng điu khin 79 Hình 4.8. S đ mô phng trêm Simulink h thng khi s dng b điu khin thng 80 Hình 4.9. S đ mô phng trêm Simulink h thng khi s dng b điu khin thích nghi theo mô hình mu đ xut 80 Hình 4.10. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng. 81 Hình 4.11. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng MRAS. 82 Hình 4.12. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng khi tham s robot thay đi. 83 Hình 4.13. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin MRAS khi tham s robot thay đi. 84 Hình 4.14. (a) Qu đo bám các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng. 85 Hình 4.15. (a) Qu đo bám các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng MRAS. 86 Hình 4.16. (a) Qu đo bám; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng khi tham s robot thay đi. 87 Hình 4.17. (a) Qu đo bám; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin MRAS khi tham s robot thay đi 87 Hình 4.18. S đ khi cu trúc tng th ca h thng 88 5 Hình 4.19. Giao din HMI trên máy tính PC 88 Hình 4.20. Mt s hình nh chy thc nghim robot t hành bám và gp đi tng là qu bóng màu đ R=5cm. Kt qu robot bám và gp vt tt, tuy nhiên mi ch th nghim trong phm vi <1m 2 , bi cnh (nn và nhiu) nh hng rt ln đn kt qu. 89 Hình 4.21. Mt s hình nh chy thc nghim robot t hành bám đi tng là qu bóng màu vàng R=5cm. Tc đ bám chm (<10 hình/giây) và ph thuc nhiu vào nn và nhiu xung quanh. 89 6 Danh mc các ký hiu và ch vit tt Ch vit tt Ting anh Ting vit ASIC Application-Specific Integrated Circuit Mch tích hp ng dng chuyên bit (hay IC chuyên dng) DSP Digital Signal Processor B x lý tín hiu s. HSV Hue, Saturation and Value không gian màu HSV, là mt không gian màu da trên ba s liu: (Hue) vùng màu; (Saturation) đ bão hòa màu; (Value) đ sáng. I/O In/Out Vào/Ra KLT Kanade–Lucas–Tomasi Feature Tracker Bám theo đc trng nh LED Light-emitting Diod i t phát quang LCD Liquid Crystal Display Màn hình tinh th lng MCU Micro Control Unit Vi điu khin MIMO Multiple-Inputs and Multiple- Outputs H nhiu đu vào-nhiu đu ra MRAS Model Reference Adaptive Systems H thích nghi mô hình mu MISO Multi Input –Single Output H nhiu đu vào- mt đu ra FLS Fuzzy Logic System H logic m FMRLC Fuzzy Model Reference Learning Control iu khin m thích nghi mô hình mu PID Proportional–Integral– Derivative B điu khin t l vi tích phân PC Persional Computer Máy tính cá nhân PWM Pulse Wide Modulation iu ch đ rng xung SISO Single Input- Single Output H mt đu vào-mt đu ra 7 M U 1. Tính cp thit ca lun án Robot đang là tâm đim ca mt cuc cách mng ln sau Internet, ngày càng đc ng dng rng rãi trong công nghip, cuc sng, an ninh quc phòng, và thám him không gian. Các nghiên cu tp trung vào ci thin, tng tính linh hot, kh nng thích ng khi làm vic  nhng v trí và các ng dng khác nhau cho robot t hành đang thu hút các nhà nghiên cu. Bên cnh ng dng các ci tin các thit k c khí, c cu chp hành chuyn đng linh hot thì vic ng dng “mt máy” và phn mm x lý, điu khin s đem li cho robot tính linh hot và thông minh. Các robot t hành có gn camera và các thit b k thut khác nhm thc hin mt nhim v đt trc, ví d nh các h thng phát hin li ca vt liu s dng camera, các h thng dò đng, h thng phát hin li và hàn t đng, vn chuyn hàng hóa trong kho bãi, các h phát hin và bám mc tiêu di đng,…Trong các h phát hin và bám mc tiêu di đng, camera đc trang b đ có th nhn bit mc tiêu, kt hp vi các thut toán x lý nh đ xác đnh chính xác v trí ca mc tiêu (có chc nng nh mt mt thn) đ t đó điu chnh c cu chp hành sao cho tâm ca mt bám đúng mc tiêu. Trong nhng nm gn đây, các h thng bám mc tiêu di đng đc quan tâm nghiên cu rt rng rãi, nht là trong lnh vc quc phòng. Lun án đ cp đn vic nghiên cu thit k và ch to robot t hành dng non-holonomic bám mc tiêu di đng trong phòng thí nghim c đin t vi mc đích phc v cho công tác nghiên cu các thut toán x lý nh và điu khin hin đi làm tin đ cho vic ch to các sn phm phc v đào to, y t, công nghip và xa hn na là ng dng cho an ninh, quc phòng. Sn phm trông đi ca lun án là mt robot t hành t đng bám mc tiêu di đng trong phòng thí nghim. Ngày nay, vi s phát trin ca công ngh đin t, tc đ tính toán ca vi x lý tng vt tri, các chc nng h tr giao tip vi các ngoi vi cng đc tích hp trên mt chip, nh vy mà các phng pháp x lý nh hin đi và các phng pháp điu khin phc tp nh điu khin thích nghi bn vng có th thc thi mt cách d dàng hn, chính vì th các h thng bám mc tiêu di đng đc ci thin rt nhiu v mt cht lng. Vì th, các nghiên cu phát trin thut toán x lý nh hin đi và các thut toán điu khin bám thích nghi, bn vng ngày càng tr nên cp thit do kh nng thc 8 hin các thut toán này trong thc t s giúp cho các h thng điu khin bám mc tiêu n đnh, chính xác và bn vng hn khi h thng hot đng trong môi trng thc t có nhiu tác đng và có s thay đi ca tham s mô hình. Các robot thông minh có trang b camera thng có hai loi: loi đt c đnh thng là mt b đ xoay Pan/Tilt có gn camera (robot hai bc t do) và loi th hai là robot t hành có gn camera. Trên th gii, các h thng bám đt c đnh thng đc phát trin bi các tp đoàn sn xut ch to v khí, thit b an ninh trên th gii, đó đu là nhng tp đoàn, công ty có nhiu nm kinh nghim trong lnh vc sn xut ch to v khí, thit b an ninh. Cng đã có mt s công trình công b liên quan [35,36,37,38] tuy nhiên đa s là nhng bài nghiên cu, gii thiu tng quan không h có các kt qu c th, chi tit hay là bí quyt công ngh mi trong đó. Vì đây là các h thng tích hp ng dng nhiu cho an ninh, quc phòng nên có tính nhy cm rt cao, do vy vic bí mt các bí quyt công ngh là tt yu. ã có rt nhiu loi sn phm đc thng mi hóa, tuy nhiên giá ca mt h thng robot tích hp t đng bám mc tiêu (ng dng cho an ninh, quc phòng) tùy theo các tính nng kèm theo có giá t vài trm nghìn, hàng triu đn vài chc triu USD (đc bit là Vit Nam không th mua đc đng b vì thng b cm xut khu). Do đó, vic nghiên cu v lnh vc này tr nên cp thit, cng đã có mt s c quan nghiên cu ca Vit Nam đã và đang phát trin các nhim v nghiên cu theo hng này và đã đt đc mt s thành qu nht đnh [13,14,15,20]. Thi gian gn đây, các robot t đng bám mc tiêu đang thu hút s tp trung nghiên cu. Trên th gii, các h thng này đc trang b trên các tàu chin, xe tng, máy bay chin đu, máy bay không ngi lái, hay là các robot chin binh đ dò phá bom mìn, tình báo, hot đng trong các môi trng đc hi, các đa hình him tr,…. Vi h thng bám di đng thì đ phc tp đã tng lên, các công b khoa hc liên quan li rt ít, đc bit là các công trình liên quan đn vic thit k, ch to thì hu nh không có [70,77]. Ti Vit Nam, các kt qu nghiên cu  lnh vc này cha nhiu, đc bit các c s nghiên cu không trc thuc b quc phòng cha đc h tr kinh phí đ phát trin nghiên cu và ch to th nghim các sn phm nên kh nng tip cn trình đ th gii còn nhiu khó khn. Xut phát t nhng lun đim đã nêu trên, nghiên cu sinh đã la chn đ tài cho lun án ca mình là: “Xây dng Robot t hành dng Non-holonomic và tng hp b điu khin bám qu đo” 9 Ni dung nghiên cu ca lun án này s tp trung vào vic xây dng và phát trin mt h robot t hành dng non-holonomic có gn camera, có kh nng bám theo mc tiêu di đng.  thc hin đc ni dung này cn phi tin hành các bc: ch to phn cng cho robot t hành, mô hình hóa và mô phng h robot đã xây dng, nghiên cu các thut toán x lý bám nh t đng và nâng cao cht lng bám, nghiên cu các thut toán điu khin bám cho robot đ t đó đ xut thut toán điu khin thích nghi nâng cao cht lng bám cho h phi tuyn có mô hình bt đnh, và cui cùng là hin thc hóa các nghiên cu bng sn phm ca lun án, mt robot t hành bám mc tiêu di đng, nhm mc đích kim tra tính đúng đn ca các thut toán đc đ xut và làm c s phát trin các nghiên cu tip theo. 2. Mc tiêu ca lun án Mc tiêu ca lun án là nghiên cu, đ xut thut toán điu khin thích nghi cho robot t hành bám qu đo trên c s h phi tuyn bt đnh, đc bit chú ý đn cht lng bám và s thay đi ca các tham s ca robot (bi mc đích ng dng ca robot là tng tác vi đi tng và môi trng khác nhau) và chu tác đng ca nhiu khi hot đng trên các đa hình khác nhau. Mt yu t cng cn chú ý là thut toán đó phi hng đn lp trình nhúng trên vi x lý và chy th nghim thc t các thut toán mi đ xut, do đó nhim v là phi thit k, ch to mt robot t hành có gn camera t đng bám mc tiêu di đng trong phòng thí nghim đ kim chng. Bên cnh vic tp trung nghiên cu thut toán điu khin mi, vic nghiên cu và đ xut thut toán trong x lý nh đ ci thin cht lng phát hin và đnh v mc tiêu phi tin hành song song, bi tc đ, đ chính xác tng th ca toàn h thng gn lin vi đ chính xác ca “sensor nh”. 3. i tng và phm vi nghiên cu ca lun án V lý thuyt:  Nghiên cu tng quan v h thng quang đin t tích hp, robot t hành, tình hình nghiên cu trong và ngoài nc, t đó rút ra các hng nghiên cu thích hp cho lun án.  Nghiên cu các thut toán x lý nh bám bt mc tiêu di đng, đ xut các phng pháp ci thin nâng cao cht lng và tc đ bám.  Mô hình hóa và mô phng đng hc, đng lc hc, đng hc ngc ca mô hình robot t hành, các bài toán quy đi các ta đ, trc ta đ ca bài toán điu khin bám robot theo nh. 10  Nghiên cu các thut toán điu khin thích nghi robot, mc đích là nâng cao cht lng bám và kh nng thích nghi khi robot có các tham s thay đi và có nhiu tác đng khi hot đng trong môi trng thc t và tng tác vi mc tiêu (có các tham s khi lng và mô men quán tính thay đi và chu tác đng ca nhiu sai lch mô hình).  Thit k mt cu trúc phn mm điu khin hoàn chnh, đng b hóa và có kh nng cài đt cho robot thc t đ kim đnh các kt qu nghiên cu lý thuyt chuyên sâu vào sn phm robot. V thc hành:  Vi mc tiêu sn phm phi có kh nng ng dng, do đó công vic kho sát, đánh giá các sn phm đã có trong và ngoài nc nhm rút ra các tiêu chun cho sn phm ca lun án là công vic đu tiên.  Thit k và ch to đng b phn cng và các thit b ngoi vi vi phn c khí theo đúng tiêu chun công nghip, thun tin cho ngi s dng, d dàng lp ghép thao tác và nâng cp. Ch to các mch đin t, điu khin, giao tip ngoi vi vi mc tiêu đ nhanh, mnh theo hng có th m rng và nâng cp.  Nghiên cu, thit k và ch to cm bin đnh v mc tiêu trên c s công ngh x lý nh kt hp vi b lc Kalman.  Thit k cu trúc, lp trình, cài đt các thut toán đã nghiên cu cho robot, chy th nghim và đánh giá kt qu. 4. Ý ngha khoa hc và thc tin ca lun án Ý ngha khoa hc:  Mt thut toán thích nghi theo mô hình mu mi đc đ xut đ điu khin bám qu đo cho robot t hành khi robot có tham s m, I là bt đnh và có tác đng ca nhiu. Thut toán này cha đc cài đt trên bt c robot nào trc đó trong và ngoài nc, có tính linh hot cao, cu trúc đn gin, d dàng cho vic lp trình cài đt trên vi x lý, có kh nng thích nghi khi có nhiu tác đng hoc khi tham s m và I ca robot thay đi đc bit thích hp vi mô hình robot sn phm ca lun án. B điu khin đ xut là s kt hp gia hai khâu: b điu khin phi tuyn cho mô hình đng hc và b điu khin thích nghi mô hình mu cho mô hình đng lc hc s dng thông tin phn hi t c cu chp hành ca robot t hành. Ý ngha v mt công ngh thc tin: [...]... (camera) và các tín hi u ph n h i v trí và t c a robot s c x lý và tính toán t c a m c tiêu T c và s d i tr nh qu o chuy ng m u cho bài toán bám c a robot t hành, (2) Vi x lý ARM là b tính toán các giá tr u khi n t c , v trí và momen (dòng c u ch p hành c a robot n m t chi u vào c a ph n này là tín hi u qu t do máy tính PC g i xu ng và các tín hi u ph n h i t u ch p hành (3) robot ành là robot hai... nh m m l p trình nhúng và th nghi m trên robot 21 1.2 Xây d ng mô hình robot t hành t lu n ph n 1.2 v m c tiêu và nhi m v c a lu n án, công vi u tiên là xây d ng m t robot ng: thi t k c u trúc, xây d ng ph n c ng, l p trình ph n m m cho lõi vi x lý, l p trình ph n m giám sát ho ng c a robot 1.2.1 Xây d robot t ành 1.2.1.1 C u trúc t ng quan c a h robot t hành bám m c tiêu chuy ng H th ng t ng quan bao... có tr c tâm th ng v i t tâm c a robot t hành (1) Máy tính PC (2) Vi x lý ARM X lý nh nh v trí m c tiêu nh qu o (SLAM) qr xr yr r qe xe ye e (3) robot t hành Thu t u khi n bám qu o a q 1 u ch p hành (DC Motor) v w nh qu L án chuy n ng (Path Hình 1.7 th robot t 22 ành bám m robot t hành x y 1.2.1.2 C u trúc ph n c ng robot t hành bám m c tiêu chuy Hình 1.8 C ng ên xe robot Hình 1.9 C êng t 23 C u trúc... hóa h robot có g n camera" nghiên c u mô hình hóa, mô ph ng h robot t hành có g n camera ng b h tr c t v t tâm robot nh m ph c v cho bài toán thi t k thu u khi n bám qu o, xây d ng mô hình mô t ng h ng l c h ng h c c a robot có g n camera, s n ph m c a lu n án, ã c thi t k và ch t o và quy i h t v tâm c a robot s n ph c k t h p v i các thu t toán x lý nh c nh qu t u khi n bám qu o c a robot t hành c... hóa và mô ph ng t ng th h th ng robot ã xây d ng t v trí c a m c tiêu, v trí robot quy v h tr c t n m trên tâm robot Tính ng h c thu ng h c c a h ph c v u khi n Nghiên c u m t thu u khi n thích nghi bám qu o cho robot khi có tham s : kh ng, i và có nhi u ma sát khi robot di chuy n trên các hình khác nhau ng xuyên i v i robot M t yêu c u là thu t toán có c n và b n v ng nh m m l p trình nhúng và th... m bi n “m t máy”: nghiên c u và ng d ng các thu t toán x lý nh bám b t m ng nh v trí m c tiêu Chú ý vào vi c nâng cao t c và ch ng bám - Mô hình hóa và mô ph ng t ng th h th ng robot ã xây d ng t v trí c a m c tiêu, v trí robot quy v h tr c t n m trên tâm robot ng h c thu ng h cc ah ph c v u khi n - Ph n thu u khi n: nghiên c u xu t thu u khi n thích nghi bám qu o cho robot khi có tham s kh ng, i,... Hình 1.10 àn b robot 26 s Hình 1.11 ên trong và bên ngoài robot 1.3 K t lu n trình bày nghiên c u t ng quan v m t h q n t tích h p, phân tích và t ng h p tình hình nghiên c c nh ng nghiên c u tr ng tâm c a lu n án Trong c này c ã trình bày các k t qu u tiên trong nhi m v m : Xây d ng c u trúc t ng quan c a h robot t hành bám m c tiêu chuy Thi t k và ch t o hoàn thi n ph n c ng m t robot t hành có g n... chuy n (gyroscope) 7/- H th ng các thi t b ngo i vi và và k t n i v i tr m khác 8/- H th ng cung c n: n áp và dòng cung c p cho toàn b h th ng Camera Máy tính ng Robot Tín hi khi n Hình 1.2 u robot và camera c 16 H th ng q n t tích h p có th phân thành 2 l u trúc c a h tc nh (tay máy robot c nh và có camera g n c nh Hình 1.2) và h ng (có camera g n trên robot Hình 1.3) Trong h camera c nh, camera cg nc... theo sau 11 tk b hành" là u khi u khi n bám qu a lu n án Trong ch o robot v thu t toán bám qu o cho robot m i công b c trình bày T các ph m c a thu t toán này, m i nh m m r ng thu t toán thích nghi theo mô hình m u bám qu o cho robot t hành ngoài các tham s m ,và moment quán tính I là b nh còn có ng c a nhi u B u khi xu t c th c hi c u u khi n cascade g m hai khâu: b u khi n ng h c và b u khi n thích...Thi và ch camera S này có th cao h các ngành robot, t Vi S thành công robot t ành có g ào t cho sinh viên, h ên và c c t ào t à nghiên c a , i KH&CN – t c robot , m sóc y robot dò phá bom mìn… 5 N i dung c a lu n án B c c c a lu n án bao g tv ", nghiên c u t ng quan v h th ng robot t hành có g n camera t ng bám theo m c tiêu di ng, các nghiên c u liên quan . Xây dng Robot t hành dng Non-holonomic và tng hp b điu khin bám qu đo” 9 Ni dung nghiên cu ca lun án này s tp trung vào vic xây dng và phát trin mt h robot t hành. thc nghim robot t hành bám đi tng là qu bóng màu vàng R=5cm. Tc đ bám chm (<10 hình/giây) và ph thuc nhiu vào nn và nhiu xung quanh. 89 6 Danh mc các ký hiu và ch vit. trong và ngoài nc 17 1.2.3. Kt lun và la chn hng nghiên cu, phát trin Lun án 21 1.2. Xây dng mô hình robot t hành. 22 1.2.1. Xây dng cu trúc ca h robot t hành 22 1.2.2. Xây