Luận án tiến sĩ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa ứng dụng điều khiển thích nghi hệ thiếu cơ cấu chấp hành cho xe tự hành ba bánh

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu khoa học trình bày luận án thành nghiên cứu thân hướng dẫn tập thể hướng dẫn suốt thời gian làm nghiên cứu sinh Các kết trình bày luận án trung thực chưa tác giả khác công bố Các thơng tin trích dẫn luận án trung thực, ghi rõ nguồn gốc Hà Nội, ngày Tập thể hướng dẫn khoa học TS Vũ Thị Thúy Nga GS.TS Phan Xuân Minh tháng năm Tác giả luận án Phạm Thị Hương Sen i LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc đến GS.TS Phan Xuân Minh, TS Vũ Thị Thúy Nga dành nhiều thời gian, tâm huyết để hướng dẫn, định hướng, tạo động lực nghiên cứu hỗ trợ nghiên cứu sinh mặt để hoàn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn ban lãnh đạo đồng nghiệp thuộc Khoa Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa, Trường Đại học Điện lực tạo điều kiện thuận lợi cho trình học tập, nghiên cứu Xin trân trọng cảm ơn Thầy Cô Bộ môn Điều khiển tự động, Viện Điện, Phòng Đào tạo, thuộc trường Đại học Bách khoa Hà Nội giúp đỡ mặt chuyên môn, hỗ trợ thủ tục trình học tập hồn thành luận án Qua đây, tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến nhóm nghiên cứu thuộc môn Điều khiển tự động, Viện Điện, bạn bè đồng nghiệp quan tâm, động viên thời gian vừa qua Cuối cùng, xin gửi phần tình cảm yêu quý đến thành viên gia đình ln chia sẻ, hỗ trợ tơi mặt để tơi hồn thành luận án ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU vi DANH MỤC CÁC BẢNG viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Phương pháp nghiên cứu Bố cục luận án TỔNG QUAN VỀ HỆ THIẾU CƠ CẤU CHẤP HÀNH VÀ XE TỰ HÀNH 1.1 Giới thiệu chung hệ thiếu cấu chấp hành Mơ hình hệ thiếu cấu chấp hành Phân loại hệ thiếu cấu chấp hành 1.2 Mơ hình xe tự hành ba bánh Mơ hình động học Mơ hình động lực học 10 Mô hình xe tự hành xét đến yếu tố nhiễu hệ thống 12 1.3 Tình hình nghiên cứu tổng quan phương pháp điều khiển WMR 16 Tình hình nghiên cứu nước 16 Tình hình nghiên cứu nước 17 Các phương pháp điều khiển xe tự hành 18 1.4 Kết luận chương 26 TỔNG HỢP BỘ ĐIỂU KHIỂN TRƯỢT TẦNG BACKSTEPPING CHỈNH ĐỊNH MỜ CẤU TRÚC MỘT MẠCH VÒNG 28 2.1 Cơ sở lý thuyết điều khiển trượt tầng backstepping 28 Kỹ thuật backstepping 28 Kỹ thuật trượt tầng 30 Mơ hình mờ Sugeno 33 iii 2.2 Tổng hợp điều khiển trượt tầng backstepping cho xe tự hành ba bánh 34 Xây dựng điều khiển bám trượt tầng cho xe bám vị trí 35 Bộ điều khiển bám backstepping cho góc hướng 37 Phát biểu định lý chứng minh tính ổn định hệ kín 39 2.3 Tổng hợp điều khiển trượt tầng backstepping chỉnh định mờ cho xe tự hành ba bánh 40 2.4 Mô kiểm chứng 41 2.5 Kết luận chương 47 TỔNG HỢP BỘ ĐIỂU KHIỂN THÍCH NGHI DỰA TRÊN ƯỚC LƯỢNG NHIỄU CẤU TRÚC HAI MẠCH VÒNG 48 3.1 Điều khiển thích nghi 48 3.2 Điều khiển thích nghi ước lượng nhiễu vịng 49 Tổng hợp điều khiển động lực học 49 Tổng hợp điều khiển động học 52 3.3 Tổng hợp điều khiển thích nghi ước lượng nhiễu mạch vịng 54 3.3.1 Cơ sở phương pháp luận 54 3.3.2 Tổng hợp điều khiển cho mạch vòng động lực học 56 3.3.3 Tổng hợp điều khiển cho mạch vòng động học 56 3.3.4 Chứng minh tính ổn định 59 3.4 Mô kiểm chứng 61 Mơ với cấu trúc điều khiển thích nghi ước lượng vịng 61 Kết mơ điều khiển thích nghi ước lượng nhiễu hai mạch vòng 63 3.3 Kết luận chương 66 TỔNG HỢP BỘ ĐIỂU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ LOẠI CẤU TRÚC HAI MẠCH VÒNG 68 4.1 Hệ mờ loại 68 Tập mờ loại 68 Suy diễn giảm loại hệ mờ loại 69 4.2 Tổng hợp điều khiển điều khiển thích nghi mờ loại cho mạch vịng 71 Thiết kế điều khiển mạch vòng động lực học 71 Thiết kế điều khiển mạch vòng động học 73 Chứng minh tính ổn định 76 iv 4.3 Mô kiểm chứng 79 4.4 Kết luận chương 83 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN 84 DANH MỤC NHỮNG CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO 87 v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÍ HIỆU Danh mục chữ viết tắt Ký hiệu viết tắt UMS WMR SMC ASMC HSMC FLS NDOB Tiếng Anh Tiếng Việt Underactuated mechanical systems Hệ điện thiếu cấu chấp hành Wheel mobile robots Xe tự hành Sliding mode control Điều khiển trượt Adaptive Sliding mode control Điều khiển trượt thích nghi Hierarchical sliding mode control Điều khiển trượt tầng Fuzzy logic system Hệ logic mờ Non-linear Disturbance Observer- Dựa ước lượng nhiễu phi based tuyến Danh mục kí hiệu TT Ký hiệu Mô tả M Điểm nằm trục nối hai bánh xe sau G Trọng tâm khối xe r Bán kính bánh xe sau b Một nửa khoảng cách hai bánh xe sau mG Khối lượng thân xe mw Khối lượng bánh sau xe IG Mơ men qn tính thân xe quanh trục thẳng đứng ID Mô men quán tính bánh xe quanh trục bán kính Iw Mơ men qn tính bánh xe quanh trục quay 10 a Khoảng cách từ điểm G đến điểm M 11 x Tọa độ xe theo phương X 12 y Tọa độ xe theo phương Y 13 𝜃 Góc hướng xe 14 𝒒 Vector biến tọa độ 15 𝜏𝑅 Momen động bánh phải 16 𝜏𝐿 Momen động bánh trái 17 𝑣 Vận tốc tịnh tiến 18 𝜔 Vận tốc quay vi 19 R Vận tốc góc động bánh phải 20 L Vận tốc góc động bánh trái 21 𝒆𝑣 Vector sai số vận tốc 22 𝒆𝑞 Vector sai số vị trí 23 R Độ trượt dọc trục bánh xe bên phải L  Độ trượt dọc trục bánh xe bên trái Vận tốc tịnh tiến xe xem xét đến ma sát trượt bánh 27   28 𝒆𝑣 Vector sai số vận tốc 29 𝒆𝑞 Vector sai số vị trí 24 25 26 Độ trượt ngang trục bánh xe Vận tốc quay xe xem xét đến ma sát trượt bánh vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1: Luật suy diễn cho chỉnh định mờ 40 Bảng 2.2: Thông số WMR 41 Bảng 2.3: Chọn tham số 42 Bảng 4.1: Hàm liên thuộc biến đầu Y, Z 80 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Hệ pendubot Hình 1.2: Mơ hình xe tự hành ba bánh 10 Hình 1.3: Mơ hình xe tự hành ba bánh xét đến yếu tố trượt bánh 13 Hình 1.4: Sơ đồ cấu trúc điều khiển tuyến tính hóa phản hồi 19 Hình 1.5: Sơ đồ cấu trúc điều khiển xe bám vị trí 20 Hình 1.6: Sơ đồ khối cấu trúc hai mạch vòng điều khiển 22 Hình 1.7: Một sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển thích nghi 23 Hình 2.1: Lược đồ kĩ thuật trượt tầng [62] 31 Hình 2.2: Sơ đồ cấu trúc điều khiển trượt tầng backstepping 39 Hình 2.3: Tập mờ biến ngôn ngữ đầu vào 40 Hình 2.4: Giá trị số biến đầu 40 Hình 2.5: Sơ đồ cấu trúc hệ điều khiển trượt tầng backstepping chỉnh định mờ 41 Hình 2.6: Xe bám quỹ đạo sin 42 Hình 2.7: Sai số với quỹ đạo sin 42 Hình 2.8: Xe bám quỹ đạo trịn 43 Hình 2.9: Sai số với quỹ đạo tròn 43 Hình 2.10: Quỹ đạo xe trước sau thay đổi khối lượng, momen 44 Hình 2.11: So sánh điều khiển bám quỹ đạo trịn, chưa có nhiễu 44 Hình 2.12: So sánh sai số điều khiển bám quỹ đạo trịn, chưa có nhiễu 45 Hình 2.13: So sánh điều khiển bám quỹ đạo trịn, có nhiễu sin tác động 45 Hình 2.14: So sánh sai số quỹ đạo điều khiển bám quỹ đạo trịn, có nhiễu sin tác động 46 Hình 2.15: So sánh điều khiển bám quỹ đạo trịn, có nhiễu xung tác động từ giây thứ 30 đến giây thứ 31 46 Hình 2.16: So sánh sai số bám quỹ đạo trịn, có nhiễu xung tác động từ giây thứ 30 đến giây thứ 31 47 Hình 3.1: Sơ đồ hệ điều khiển thích nghi tham số 49 Hình 3.2: Minh họa nguyên tắc ước lượng [67] 50 Hình 3.3: Xe tự hành bám mục tiêu Z 57 viii Hình 3.4: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển 59 Hình 3.5: Xe bám quỹ đạo đặt hình trịn 62 Hình 3.6: Đặc tính vị trí tọa độ x, y góc hướng bám tín hiệu đặt 62 Hình 3.7: Kết nhận dạng thành phần nhiễu d1 62 Hình 3.8: Kết nhận dạng thành phần nhiễu d2 63 Hình 3.9: Quỹ đạo bám xe 64 Hình 3.10: Sai lệch vị trí vị trí ex, ey 64 Hình 3.11: Sai lệch vị trí vị trí ex, ey với điều khiển [46] 65 Hình 3.12: Sai lệch tốc độ 65 Hình 3.13: Sai lệch tốc độ với điều khiển [46] 66 Hình 4.1: Tập mờ Gauss loại 69 Hình 4.2: Cấu trúc hệ logic mờ loại 71 Hình 4.3: Sơ đồ khối cấu trúc hệ thống điều khiển 76 Hình 4.4: Hàm liên thuộc biến đầu vào 80 Hình 4.5: Xe bám quỹ đạo tròn 81 Hình 4.6: Đặc tính sai số vị trí theo phương X sử dụng mờ loại loại 82 Hình 4.7: Đặc tính sai số vị trí theo phương Y sử dụng mờ loại loại 82 Hình 4.8: Đường đặc tính tốc độ bánh phải với mờ loại mờ loại 82 Hình 4.9: Đường đặc tính tốc độ bánh trái với mờ loại mờ loại 83 ix MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Những năm gần đây, hệ thiếu cấu chấp hành nghiên cứu ngày nhiều Trong hệ thống tàu thủy, tàu ngầm, máy bay, tàu vũ trụ, robot, [1, 2], thiết kế thiếu cấu chấp hành, với mục đích để giảm giá thành, giảm trọng lượng, giảm tiêu hao lượng tiêu thụ Một số trường hợp hệ trở thành thiếu cấu chấp hành hệ thống có thiết bị chấp hành bị lỗi Trên thực tế, giảm số thiết bị chấp hành việc phát triển kỹ thuật điều khiển cần thiết khó khăn so với hệ đủ cấu chấp hành Các cơng trình nghiên cứu hệ UMS thập niên gần nghiên cứu tập trung nhiều đến việc thiết kế thuật toán điều khiển cho hệ UMS phi tuyến, đặc biệt phải xét đến yếu tố bất định, mơ hình khơng xác, nhiễu tác động vào hệ thống Các đối tượng thiếu cấu chấp hành đa dạng, có hệ động lực học khác nên phương pháp điều khiển đa dạng Chính vậy, cần có nghiên cứu chuyên sâu cho lớp đối tượng cụ thể để đưa giải pháp điều khiển thích hợp Trong năm gần đây, xe tự hành (viết tắt WMR) thu hút quan tâm nghiên cứu nhiều nhà khoa học, công nghệ WMR thuộc lớp đối tượng robot di động mặt đất bánh xe, ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực nhà máy để vận chuyển hàng hóa, nguyên vật liệu, hay xe dị đường, tìm kiếm cứu nạn Khi mơi trường làm việc độc hại, nguy hiểm, việc vận chuyển hàng hóa liên tục theo lộ trình cố định nhà máy việc điều khiển xe tự hành bám theo quỹ đạo cho trước trở nên cần thiết có ý nghĩa thực tế Do đó, từ năm cuối kỉ 19 nay, có nhiều công bố lĩnh vực điều khiển bám quỹ đạo xây dựng quỹ đạo chuyển động cho xe tự hành Xe tự hành ba bánh có đặc điểm hệ thiếu cấu chấp hành, góc hướng xe khơng có cấu chấp hành để can thiệp trực tiếp, đối tượng phi tuyến có ràng buộc non-holonomic Mặt khác, xe di chuyển tồn ma sát bánh xe với mặt sàn khó xác định cách đo tính tốn, việc xác định mơ hình ln tồn sai số gây khó khăn cho việc thiết kế điều khiển Việc điều khiển WMR thiếu cấu chấp hành bám quĩ đạo đặt ln tốn khó khăn, phức tạp Đó lý động lực thúc đẩy đề tài luận án tập trung vào nghiên cứu thuật tốn điều khiển thích nghi cho WMR ba bánh V2 σ e T p T ep T e p dt T ep ξ hT B2T e p T B ep e B2 σ T p V2 T t e T p T T σ eTp B2 σ e T ep e t e p dt T p e p dt eTp B2 hξ 2 T t e p dt e T 2 p (4.46) T B ep B2T e p T B2T e p T p T ep B ep ep t B ep T eTp B2 hξ 2T T (4.47) Chọn luật điều khiển (4.40), (4.41) từ (4.47), ta có: V2 e Tp N B2 B2T e p 2 T 1 T B2 e p Khi đặt Q2 V2 e Tp Q2e p σ B2T e p σ 2 σT σ (4.48) B2 B2T thì: 2 2 σT σ (4.49) Lấy tích phân hai vế phương trình (4.49) khoảng [0,T] ta có: eTp Q2e p dt V2 ( ) V2 (0) σ T σdt (4.50) T Theo giả thiết σ2 c0 , mà V2 eTp Q2e p dt bị chặn , khoảng  0, tất biến V2 bị chặn nên V2 bị chặn Tuy nhiên, kết luận chưa đảm bảo e p , cần sử dụng thêm bổ đề Barbalat để chứng minh tính hội tụ biến sai lệch e p Định nghĩa thêm hàm V0 (e p , t ) sau: V0 eTp Q2e p V0 2e Tp Q2e p 77 Ta có e p , h, ξ , bị chặn, σ hữu hạn, e p bị chặn V0 bị chặn Theo bổ đề Barbalat V0 (e p , t ) t , điều chứng tỏ , tức e p với luật điều khiển (4.29), (4.33) vector biến sai lệch hội tụ khơng, đảm bảo tính ổn định Tính ổn định mạch vòng động lực học δ δ T Giả thiết : giả sử d1 bị chặn, tồn số d cho d0 Chọn hàm Lyapunov: T e v Pe v V1 T (4.51) Lấy đạo hàm cấp hàm V1 theo thời gian: T ev Pev V1 T ev Pev T T δ B1 Pev T 1 evT PB1δ evT PB1Gξ1 T 1 (4.52) Thay (4.22),(4.24) vào (4.52), ta có: T ev V1 Q1 PB1B1T P ev T ev Q1ev 2 T ev Q1ev V1 δ δ evT PB1δ) T 1 T ev PB1 T T T (δ B1 Pev δ evT PB1 δ (4.53) δ δ T (4.54) Lấy tích phân hai vế phương trình (4.54) khoảng [0,T]: V1 ( ) V1 (0) Theo giả thiết đặt bên ta có V1 (0) 2 evT Q1ev dt evT Q1ev dt V1 (0) evT Q1ev dt 2 evT Q1ev dt 2 (4.55) δ2 d V1 ( ) , nên: δ δdt T (4.56) δ δdt T δ δdt T δ δdt T T ev (0) Pev (0) 2 T (4.57) (0) (0) Như vậy, hệ thống đảm bảo tính ổn định bền vững với hệ số suy giảm 78 4.3 Mô kiểm chứng Tham số mô WMR chọn giống bảng 2.2 Các hệ số: 2, 3, 0.0001 0.02, Chọn ma trận hệ số: Q1 30 0 30 , P 6.5678 0 6.5678 , K1 K2 0 Các lựa chọn cho mờ loại 2: - Hàm liên thuộc dạng hình thang cho biến đầu vào sai lệch ex , ey X , X evR , evL V1 ,V2 sau: X1 X2 V1 V2 X 11u 1,5 1,5 0,5 1,5 X 11l 1,5 1,5 1,5 0,5 X 12u 1,5 1,5 0,5 1,5 X 12l 0,5 0,5 0,5 1,5 X 21u 3 X 21l 3 X 22u 3 X 22l 1 3 , V11u 9 V11l 9 V12l 9 V12l 9 , , V21u 15 15 7.5 15 V21l 15 15 15 7.5 V22u 15 7.5 15 15 V22l 7.5 15 15 15 1 - Luật điều khiển mờ cho mạch vịng ngồi: R1: Nếu x1 X11 x2 X 21 y Y R2: Nếu x1 X11 x2 X 22 y Y R3: Nếu x1 X12 x2 X 21 y Y R4: Nếu x1 X12 x2 X 22 y Y 79 X1 X11U X12U X11L X12L X2 X21U X22U X21L X22L -0.5 -1.5 0.5 1.5 -1 -3 a) Hàm liên thuộc biến đầu vào X1 b) Hàm liên thuộc biến đầu vào X2 V1 V11U V12U V11L V12L V2 V21U V22U V21L V22L -3 -9 -15 -7.5 7.5 15 c) Hàm liên thuộc biến đầu vào V1 d) Hàm liên thuộc biến đầu vào V2 Hình 4.4: Hàm liên thuộc biến đầu vào - Luật điều khiển mờ cho mạch vòng trong: R1: Nếu v1 V11 v2 V21 y Z R2: Nếu v1 V11 v2 V22 y Z R3: Nếu v1 V12 v2 V21 y Z R4: Nếu v1 V12 v2 V22 y Z Bảng 4.1: Hàm liên thuộc biến đầu Y, Z Để kiểm chứng thuật tốn, tiến hành mơ phần mềm Matlab Simulink với quỹ đạo đặt: xZ 5cos 0.1 t , yZ 5sin 0.1 t - Chọn điều kiện đầu hệ: R 12 ref 0 1, L ref 25, 25, 25, 25 , 1, 21 11 0 25, 25, 25, 25 , 10,10,10,10 , 22 10,10,10,10 - Vị trí góc hướng ban đầu xe: xM (0), yM (0), (0) - Nhiễu tác động là: τ d sin(0.1t ),cos(0.1t ) 5, 1, T - Thành phần trượt dọc trục ngang trục tác động vào xe: 80 R, L, T 0, 0, T m/s 0.3sin 2t , 0.3cos 2t , 0.2 T t s m/s t s Thực mơ điều khiển thích nghi mờ loại thiết kế cho hai mạch vòng điều khiển trên, đồng thời so sánh với trường hợp thay điều khiển thích nghi mờ loại điều khiển thích nghi mờ loại truyền thống Bộ mờ loại sử dụng hai hàm liên thuộc dạng Gauss cho biến đầu vào Về thông số mơ hình, ảnh hưởng nhiễu ngồi tác động độ trượt bánh xe sử dụng trường hợp giống Hình 4.5 cho thấy: xuất phát từ điểm đầu bên xe di chuyển nhanh quỹ đạo đặt, quỹ đạo di chuyển xe sử dụng luật điều khiển thích nghi mờ loại gần chồng lên đường quỹ đạo đặt, bám tốt sử dụng luật điều khiển thích nghi mờ loại Điều thể rõ đường đặc tính sai số vị trí tọa độ ex Hình 4.6, e y Hình 4.7 , điều khiển mờ loại cho kết bám tốt hơn, mịn so với điều khiển mờ loại Với mạch vịng điều khiển bám tốc độ, đặc tính tốc độ góc thực động bánh phải Hình 4.8 động bánh trái Hình 4.9, bám theo tốc độ đặt sử dụng mờ loại sát mượt nhiều so với điều khiển mờ 1, tượng dao động giảm rõ rệt Chứng tỏ điều khiển mờ loại xử lý nhiễu chống trượt tốt điều khiển mờ loại 1, nhờ lợi việc chọn hàm thành viên dạng ống điều khiển mờ Hình 4.5: Xe bám quỹ đạo trịn 81 Hình 4.6: Đặc tính sai số vị trí theo phương X sử dụng mờ loại loại Hình 4.7: Đặc tính sai số vị trí theo phương Y sử dụng mờ loại loại Hình 4.8: Đường đặc tính tốc độ bánh phải với mờ loại mờ loại 82 Hình 4.9: Đường đặc tính tốc độ bánh trái với mờ loại mờ loại 4.4 Kết luận chương Chương luận án trình bày phương pháp tổng hợp điều khiển thích nghi mờ loại cho cấu xe tự hành xem xét ma sát trượt bánh, yếu tố bất định, nhiễu dựa sở lý thuyết tài liệu [71, 73-75] Trong chương luận án chứng minh tính ổn định hệ kín, đảm bảo sai số vị trí sai số tốc độ hội tụ không Kết mô cho thấy yếu tố ma sát bánh nhiễu khác gần không làm ảnh hưởng tới quỹ đạo bám xe Kết nghiên cứu chương cơng bố cơng trình: - Phạm Thị Hương Sen, Hà Quốc Việt, Vũ Thị Thúy Nga, Phan Xuân Minh, " ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO XE TỰ HÀNH SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ LOẠI 2," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng nghệ quân sự, số 72, 2021 p 24-34 83 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN Kết luận: Luận án với đề tài: “Ứng dụng điều khiển thích nghi hệ thiếu cấu chấp hành cho xe tự hành ba bánh”, thực theo mục tiêu đặt Đó nghiên cứu cấu trúc điều khiển mới, phương pháp điều khiển đại áp dụng cho hệ thiếu cấu chấp hành có ràng buộc non-honomic, cụ thể cho WMR ba bánh Các cấu trúc phương pháp điều khiển cho WMR xây dựng dựa mơ hình toán học đề xuất Các phương pháp điều khiển thích nghi xây dựng nhằm mục đích đảm bảo cho WMR bám quĩ đạo đặt trước, khắc phục sai lệch mơ hình, ma sát bánh xe nhiễu bên ngồi tác động vào Luận án có đóng góp trình bày chương 2, luận án:  Đề xuất cấu trúc điều khiển sử dụng mạch vòng điều khiển thay cấu trúc hai mạch vịng điều khiển thông thường cho WMR Ở cấu trúc điều khiển này, điều khiển trượt tầng backstepping thích nghi mờ thiết kế để đảm bảo xe bám quĩ đạo đặt với sai số tiến không trường hợp nhiễu tác động vào hệ thống có biên độ nhỏ Tính ổn định tiệm cận hệ thống phân tích dựa lý thuyết ổn định Lyapunov chất lượng hoạt động xe kiểm nghiệm thông qua mô kỹ thuật số  Dựa cấu trúc hai mạch vịng truyền thống, đề xuất thuật tốn điều khiển thích nghi cho xe tự hành đảm bảo bám quĩ đạo đặt trước bù thành phần bất định, nhiễu ma sát trượt bánh xe, cụ thể là: - Thiết kế thuật toán điều khiển thích nghi kết hợp ước lượng nhiễu cho WMR Bộ điều khiển đề xuất có khả bù thành phần bất định đảm bảo cho xe có chất lượng bám xác ổn định Tính ổn định vòng điều khiển gồm đối tượng, điều khiển, ước lượng phân tích dựa lý thuyết ổn định Lyapunov - Đề xuất điều khiển thích nghi bền vững cở sở hệ mờ bậc hai Bộ điều khiển bám thích nghi mờ đề xuất luận án có khả loại bỏ ảnh hưởng thành phần bất định mơ hình nhiễu mơi trường cho WMR Tính ổn định vịng điều khiển chứng minh tốn học thơng qua phương pháp Lyapunov Tính hợp lý đắn phương pháp điều khiển kiểm nghiệm thông qua mô với kịch mô khác quỹ đạo phức tạp, mơ hình bất định, hệ chịu ảnh hưởng tượng trượt bánh Các kết 84 mô chứng minh cấu trúc điều khiển đề xuất hoạt động tốt điều kiện làm việc khác Hướng phát triển luận án: Với cấu trúc hai mạch vòng điều khiển, phần chứng minh tính ổn định dừng lại việc chứng minh cho mạch vịng ổn định, hệ kín hai mạch vòng phản hồi vấn đề tồn luận án Các kết luận án dừng lại phân tích lý thuyết khảo sát qua mô số Tuy cố gắng mơ gần xác với đối tượng thực, để áp dụng cho WMR cịn địi hỏi phải thực thi cho xe thực tế Đó phần mà nghiên cứu sinh muốn tiếp tục thực thời gian tới Mặt khác, giả thiết dừng lại xe chuyển động mặt phẳng khơng có vật cản Những nghiên cứu để hồn thiện thuật tốn điều khiển mơi trường chuyển động xe có vật cản động tĩnh, đề xuất hướng nghiên cứu luận án 85 DANH MỤC NHỮNG CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN P T H Sen, N Q Minh, Đ T T Anh, P X Minh, “A new tracking control algorithm for a wheeled mobile robot based on backstepping and hierarchical sliding mode techniques,” 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics (ICA-SYMP) IEEE, 2019 p 25-28 (Scopus) Phạm Thị Hương Sen, Nguyễn Văn Nam, Dương Quang Hà, Nguyễn Minh Viển, Phan Xuân Minh, “Thiết kế thuật toán điều khiển cho xe tự hành dựa kĩ thuật Backstepping điều khiển trượt,” Hội nghị khoa học toàn quốc lần thứ Động lực học Điều khiển, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng, 2019, p 117120 Phạm Thị Hương Sen, Vũ Thị Thúy Nga, Phan Xuân Minh, "ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO XE TỰ HÀNH DỰA TRÊN BỘ ƯỚC LƯỢNG NHIỄU," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ quân sự, số 64, 2019 p 40-51 V T T Nga, Ô X Lộc, T H Nam, P T H Sen, "Robust adaptive controller for wheel mobile robot with disturbances and wheel slips," International Journal of Electrical & Computer Engineering (2088-8708), 2021, 11.1 (Scopus - Q2) Phạm Thị Hương Sen, Hà Quốc Việt, Vũ Thị Thúy Nga, Phan Xuân Minh, " ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO XE TỰ HÀNH SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ LOẠI 2," Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng nghệ qn sự, số 72, 2021 p 24-34 86 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] Olfati-Saber, Reza (2001), “Nonlinear Control of Underactuated Mechanical Systems with Application to Robotics and Aerospace Vehicles," Diss Massachusetts Institute of Technology Choukchou-Braham, Amal, et al (2013), “Analysis and control of underactuated mechanical systems,” Springer Science & Business Media Fantoni, Isabelle, Rogelio Lozano, and S C Sinha (2002), "Non-linear control for underactuated mechanical systems," Appl Mech Rev 55.4: B67-B68 Nguyễn Thị Việt Hương (2016), “Nghiên cứu xây dựng phương pháp điều khiển thích nghi, bền vững hệ Euler Lagrange thiếu cấu chấp hành ứng dụng cho cẩu treo,” Đại học Thái Nguyên M Reyhanoglu, A Van Der Schaft, N H McClamroch, and I Kolmanovsky (1999), “Dynamics and control of a class of underactuated mechanical systems,” IEEE Trans Automat Contr., vol 44, no 9, pp 1663-1671 V Sankaranarayanan and A D Mahindrakar (2009), “Control of a class of underactuated mechanical systems using sliding modes,” IEEE Trans Robot., vol 25, no 2, pp 459-467 Y F Chen and A C Huang (2012), “Controller design for a class of underactuated mechanical systems,” IET Control Theory Appl., vol 6, no 1, pp 103-110 Wai, Rong-Jong, Meng-An Kuo, and Jeng-Dao Lee (2008), "Cascade direct adaptive fuzzy control design for a nonlinear two-axis inverted-pendulum servomechanism," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 38.2, pp 439-454 C L Hwang, C C Chiang, and Y W Yeh (2014), “Adaptive fuzzy hierarchical sliding-mode control for the trajectory tracking of uncertain underactuated nonlinear dynamic systems,” IEEE Trans Fuzzy Syst., vol 22, no 2, pp 286-299 A C Huang, Y F Chen, and C Y Kai (2015), “Adaptive control of underactuated mechanical systems,” Adapt Control Underactuated Mech Syst., vol 31, no 6, pp 1-218 I I Hussein and A M Bloch (2008), “Optimal control of underactuated nonholonomic mechanical systems,” IEEE Trans Automat Contr., vol 53, no 3, pp 668-682 F Rubio, F Valero, and C Llopis-Albert (2019), “A review of mobile robots: Concepts, methods, theoretical framework, and applications,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol 16, no Klancar, Gregor, et al (2017), "Wheeled Mobile Robotic," from fundamentals towards autonomous systems Butterworth-Heinemann T Nguyen, T Hoang, M Pham, and N Dao (2019), “A Gaussian wavelet network-based robust adaptive tracking controller for a wheeled mobile robot with unknown wheel slips,” Int J Control, vol 92, no 11, pp 2681-2692 Ngô Mạnh Tiến (2014), “ Xây dựng robot tự hành dạng nonholonomic tổng hợp điều khiển bám quỹ đạo,” Đại học Bách khoa Hà Nội Nguyễn Tấn Lũy (2015), “Nghiên cứu giải thuật học củng cố điều khiển 87 [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] thích nghi bền vững cho hệ phi tuyến,” Đại học Bách khoa, Đại học quốc gia TP Hồ Chí Minh Nguyễn Văn Tính (2018), “Nghiên cứu phát triển số thuật tốn điều khiển rơ bốt di động có tính đến ảnh hưởng trượt bánh xe”, Học viện khoa học công nghệ J M Yang and J H Kim (1999), “Sliding mode control for trajectory tracking of nonholonomic wheeled mobile robots,” IEEE Trans Robot Autom., vol 15, no 3, pp 578-587 C Y Chen, T H S Li, Y C Yeh, and C C Chang (2009), “Design and implementation of an adaptive sliding-mode dynamic controller for wheeled mobile robots,” Mechatronics, vol 19, no 2, pp 156-166 Lee, Jun-Ku, Jin-Bae Park, and Yoon-Ho Choi (2013), "Tracking control of nonholonomic wheeled mobile robot based on new sliding surface with approach angle," IFAC Proceedings Volumes 46.29, pp 38-43 N K Goswami and P K Padhy (2018), “Sliding mode controller design for trajectory tracking of a non-holonomic mobile robot with disturbance,” Comput Electr Eng., vol 72, pp 307-323 K Alipour, A B Robat, and B Tarvirdizadeh (2019), “Dynamics modeling and sliding mode control of tractor-trailer wheeled mobile robots subject to wheels slip,” Mech Mach Theory, vol 138, pp 16-37 S M Swadi, M A Tawfik, E N Abdulwahab, and H Almgotir-Kadhim (2016), “Fuzzy-Backstepping controller based on optimization method for trajectory tracking of wheeled mobile robot,” Proc - 2016 UKSim-AMSS 18th Int Conf Comput Model Simulation, UKSim 2016, pp 147-152 T Fukao, H Nakagawa, and N Adachi (2000), “Adaptive tracking control of a nonholonomic mobile robot,” IEEE Trans Robot Autom., vol 16, no 5, pp 609-615 F Pourboghrat and M P Karlsson (2002), “Adaptive control of dynamic mobile robots with nonholonomic constraints,” Comput Electr Eng., vol 28, no 4, pp 241-253 S J Yoo (2010), “Adaptive tracking control for a class of wheeled mobile robots with unknown skidding and slipping,” IET Control Theory Appl., vol 4, no 10, pp 2109-2119 S J Yoo (2011), “Adaptive tracking and obstacle avoidance for a class of mobile robots in the presence of unknown skidding and slipping,” IET Control Theory Appl., vol 5, no 14, pp 1597-1608 S J Yoo (2013), “Adaptive neural tracking and obstacle avoidance of uncertain mobile robots with unknown skidding and slipping,” Inf Sci (Ny)., vol 238, pp 176-189 S Li, L Ding, H Gao, C Chen, Z Liu, and Z Deng (2018), “Adaptive neural network tracking control-based reinforcement learning for wheeled mobile robots with skidding and slipping,” Neurocomputing, vol 283, pp 20-30 T Nguyen and L Le (2018), “Neural network-based adaptive tracking control for a nonholonomic wheeled mobile robot with unknown wheel slips, model uncertainties, and unknown bounded disturbances,” Turkish J Electr Eng 88 [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] Comput Sci., vol 26, no 1, pp 378-392 Y Shuanghe, L Shuang, and U He (2008), “Adaptive fuzzy trajectorytracking control of uncertain nonholonomic mobile robots,” IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN) pp 481-486 T H S Li, M Y Hsiao, and C Y Chen (2008), “Interval type-2 adaptive fuzzy sliding-mode dynamic control design for wheeled mobile robots,” International Journal of Fuzzy Systems, vol 10, no pp 268-275 Khooban, Mohammad Hassan, Alireza Alfi, and Davood Nazari Maryam Abadi (2013) "Teaching-learning-based optimal interval type-2 fuzzy PID controller design: A nonholonomic wheeled mobile robots," Robotica 31.7, 1059 Yue, Ming, Shuang Wang, and Yongshun Zhang (2015), "Adaptive fuzzy logic-based sliding mode control for a nonholonomic mobile robot in the presence of dynamic uncertainties," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science 229.11, pp 1979-1988 S Peng and W Shi (2018), “Adaptive fuzzy output feedback control of a nonholonomic wheeled mobile robot,” IEEE Access, vol 6, no c, pp 4341443424 D Huang, J Zhai, W Ai, and S Fei (2016), “Disturbance observer-based robust control for trajectory tracking of wheeled mobile robots,” Neurocomputing, vol 198, pp 74-79 L Li, T Wang, Y Xia, and N Zhou (2020), “Trajectory tracking control for wheeled mobile robots based on nonlinear disturbance observer with extended Kalman filter,” J Franklin Inst., vol 357, no 13, pp 8491-8507 D Wang and C B Low (2008), “Modeling and analysis of skidding and slipping in wheeled mobile robots: Control design perspective,” IEEE Trans Robot., vol 24, no 3, pp 676-687 C B Low and D Wang (2008), “GPS-based tracking control for a car-like wheeled mobile robot with skidding and slipping,” IEEE/ASME Trans Mechatronics, vol 13, no 4, pp 480-484 C B Low and D Wang (2007), “Integrated estimation for wheeled mobile robot posture, velocities, and wheel skidding perturbations,” Proceedings IEEE International Conference on Robotics and Automation pp 2355-2360 C C Ward and K Iagnemma (2007), “Model-based wheel slip detection for outdoor mobile robots,” Proc - IEEE Int Conf Robot Autom., no April, pp 2724-2729 S J Yoo and B S Park (2013), “Formation tracking control for a class of multiple mobile robots in the presence of unknown skidding and slipping,” IET Control Theory Appl., vol 7, no 5, pp 635-645 S J Yoo and T H Kim (2015), “Distributed formation tracking of networked mobile robots under unknown slippage effects,” Automatica, vol 54, pp 100106 B S Park and S J Yoo (2015), “Adaptive leader-follower formation control of mobile robots with unknown skidding and slipping effects,” Int J Control 89 [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] Autom Syst., vol 13, no 3, pp 587-594 M Chen (2017), “Disturbance Attenuation Tracking Control for Wheeled Mobile Robots With Skidding and Slipping,” IEEE Trans Ind Electron., vol 64, no 4, pp 3359-3368 J Yang, W H Chen, and S Li (2011), “Non-linear disturbance observer-based robust control for systems with mismatched disturbances/uncertainties,” IET Control Theory Appl., vol 5, no 18, pp 2053-2062 B S Park, S J Yoo, J B Park, and Y H Choi (2009), “Adaptive neural sliding mode control of nonholonomic wheeled mobile robots with model uncertainty,” IEEE Trans Control Syst Technol., vol 17, no 1, pp 207-214 Chen, Chih-Yang, Tzuu-Hseng S Li, and Ying-Chieh Yeh (2009), "EP-based kinematic control and adaptive fuzzy sliding-mode dynamic control for wheeled mobile robots," Information Sciences 179.1-2, pp 180-195 F N Martins, W C Celeste, R Carelli, M Sarcinelli-Filho, and T F BastosFilho (2008), “An adaptive dynamic controller for autonomous mobile robot trajectory tracking,” Control Eng Pract., vol 16, no 11, pp 1354-1363 G Zidani, S Drid, L Chrifi-Alaoui, A Benmakhlouf, and S Chaouch (2015), “Backstepping controller for a wheeled mobile robot,” 2015 4th Int Conf Syst Control ICSC 2015, pp 443-448 A F Amer, E A Sallam, and I A Sultan (2017), “Adaptive sliding-mode dynamic controller for nonholonomic mobile robots,” 2016 12th Int Comput Eng Conf ICENCO 2016 Boundless Smart Soc., pp 230-235 T Das and I N Kar (2006), “Design and implementation of an adaptive fuzzy logic-based controller for wheeled mobile robots,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol 14, no pp 501-510 K Rsetam, Z Cao, and Z Man (2016), “Hierarchical sliding mode control applied to a single-link flexible joint robot manipulator,” International Conference on Advanced Mechatronic Systems, ICAMechS, vol pp 476481 Nguyen, Van Dong Hai, et al (2017), "Hierarchical sliding mode algorithm for athlete robot walking." Journal of Robotics Yue, Ming, and Xing Wei (2014), "Dynamic balance and motion control for wheeled inverted pendulum vehicle via hierarchical sliding mode approach," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 228.6, pp 351-358 QIAN, Dianwei; LIU, Xiangjie; YI, Jianqiang (2012), "Adaptive control based on hierarchical sliding mode for under-actuated systems," In: 2012 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation IEEE, pp 10501055 D Qian, X Liu, and L Li (2012), “Adaptive hierarchical sliding mode control for ball-beam systems,” International Journal of Advanced Mechatronic Systems, vol 4, no 5–6 pp 205-211 QIAN, Dianwei, et al (2011), "Neuro-hierarchical sliding mode control for a class of under-actuated systems," International Journal of Modelling, Identification and Control, 13.4, pp 243-250 90 [59] VU, Duc Ha; HUANG, Shoudao; TRAN, Thi Diep (2019) "Hierarchical robust fuzzy sliding mode control for a class of simo under-actuated systems with mismatched uncertainties," Telkomnika, 17.6, pp 3027-3043 [60] Hoàng Thị Tú Uyên (2018), “Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng hệ thống lái tự động tàu có choán nước,” Đại học Bách Khoa Hà Nội [61] T I Fossen and J P Strand (1999), “Tutorial on nonlinear backstepping: Applications to ship control,” Modeling, Identification and Control, vol 20, no pp 83-135 [62] D Qian, J Yi, and D Zhao (2008), “Hierarchical sliding mode control for a class of SIMO under-actuated systems,” Control Cybern., vol 37, no 1, pp 159-175 [63] M Sugeno (1985), “An introductory survey of fuzzy control,” Inf Sci (Ny)., vol 36, no 1-2, pp 59-83 [64] Lê Xuân Hải (2017), “Điều khiển thích nghi phi tuyến cho hệ thống cần cẩu treo mô hình bất định,” Đại học Bách Khoa Hà Nội [65] A Mohammadi, M Tavakoli, H J Marquez, and F Hashemzadeh (2012), “Nonlinear disturbance observer design for robotic manipulators,” Control Eng Pract., vol 21, no 3, pp 253–267 [66] Nguyễn Doãn Phước (2009), “Lý thuyết điều khiển nâng cao,” Nhà xuất khoa học kỹ thuật [67] D B Loc, N D Cuong, and N D Phuoc (2020), “Output tracking control for TRMS based on time receding optimal observation of disturbances,” Vietnam J Sci Technol., vol 58, no 5, pp 623-634 [68] J Yang, S Li, and W H Chen (2012), “Nonlinear disturbance observer-based control for multi-input multi-output nonlinear systems subject to mismatching condition,” Int J Control, vol 85, no 8, pp 1071-1082 [69] O Castillo, P Melin, J Kacprzyk, and W Pedrycz (2008), “Type-2 Fuzzy Logic: Theory and Applications,” pp 145-145 [70] N N Karnik, J M Mendel, and Q Liang (1999), “Type-2 fuzzy logic systems,” IEEE Trans Fuzzy Syst., vol 7, no 6, pp 643–658 [71] Karnik, Nilesh N., and Jerry M Mendel (2001), "Centroid of a type-2 fuzzy set." information SCiences 132.1-4, pp 195-220 [72] T C Lin, H L Liu, and M J Kuo (2009), “Direct adaptive interval type-2 fuzzy control of multivariable nonlinear systems,” Eng Appl Artif Intell., vol 22, no 3, pp 420-430 [73] M Ghaemi, S K Hosseini-Sani, and M H Khooban (2014), “Direct adaptive general type-2 fuzzy control for a class of uncertain non-linear systems,” IET Sci Meas Technol., vol 8, no 6, pp 518-527 [74] Zhou, Hai-bo, Hao Ying, and Ji-an Duan (2011), “Adaptive control using interval Type-2 fuzzy logic for uncertain nonlinear systems,” Journal of Central South University 18.3, pp 760-766 [75] T Shaocheng, C Bin, and W Yongfu (2005), “Fuzzy adaptive output feedback control for MIMO nonlinear systems,” Fuzzy Sets Syst., vol 156, no 2, pp 285-299 91