Thông tin tài liệu
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận án “Tích hợp đại số gia tử, điều khiển mờ mạng noron điều khiển robot di động” thực hướng dẫn tập thể cán hướng dẫn: PGS.TS Phan Bùi Khôi PGS.TS Trần Đức Trung Các kết nêu luận án trung thực chưa tác giả khác công bố công trình nghiên cứu Hà Nội, ngày tháng năm Người hướng dẫn khoa học Người hướng dẫn khoa học PGS.TS Phan Bùi Khôi PGS.TS Trần Đức Trung i Nghiên cứu sinh Nguyễn Xuân Hồng LỜI CẢM ƠN Đầu tiên cho phép nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới tập thể hướng dẫn PGS.TS Phan Bùi Khôi, PGS.TS Trần Đức Trung tận tình hướng dẫn, giúp đỡ nghiên cứu sinh suốt trình nghiên cứu Dưới hướng dẫn, bảo tận tình khơng biết mệt mỏi thầy giúp nghiên cứu sinh vượt qua khó khăn, hạn chế để hồn thành luận án Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn tập thể thầy cô, cán lãnh đạo Bộ môn Cơ học vật liệu kết cấu, Bộ môn Cơ học ứng dụng, Viện Cơ khí, Phịng đào tạo, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tạo điều kiện, giúp đỡ, hướng dẫn nghiên cứu sinh thời gian nghiên cứu thực luận án Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn nhà khoa học, bạn bè, đồng nghiệp giúp đỡ bảo, đóng góp ý kiến giúp nghiên cứu sinh hồn thành luận án Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Công ty TNHH Phần mềm HICAS tạo điều kiện giúp nghiên cứu sinh có thời gian nghiên cứu hồn thành luận án Cuối nghiên cứu sinh xin dành biết ơn tới vợ, con, bố, mẹ, anh, chị em, người thân gia đình, dịng tộc luôn quan tâm, động viện, ủng hộ, hy sinh, tạo điều kiện để nghiên cứu sinh hoàn thành luận án Hà Nội, ngày tháng năm NGHIÊN CỨU SINH Nguyễn Xuân Hồng ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ x MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan robot di động hai chân 1.1.1 Giới thiệu robot di động hai chân 1.1.2 Sự phát triển robot di động hai chân 1.1.3 Các ứng dụng robot di động hai chân 11 1.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 13 1.2.1 Cấu trúc robot di động hai chân 13 1.2.2 Những vấn đề khoa học liên quan đến robot di động hai chân 16 1.2.3 Những nghiên cứu liên quan đến robot di động hai chân 18 1.3 Các nội dung nghiên cứu luận án 21 1.3.1 Mơ hình robot di động hai chân 21 1.3.2 Các toán động học, động lực học thiết kế quỹ đạo 24 1.3.3 Các toán áp dụng phương pháp điều khiển 24 Kết luận Chương 25 CHƯƠNG ĐỘNG HỌC ROBOT DI ĐỘNG HAI CHÂN 26 2.1 Khảo sát động học robot di động hai chân 26 2.1.1 Phương trình động học robot di động hai chân 26 2.1.2 Phương trình động học robot di động hai chân chuyển động phẳng 31 2.1.3 Khảo sát toán động học 33 2.1.4 Khảo sát toán vận tốc 34 2.1.5 Khảo sát toán gia tốc 35 2.2 Thiết kế quỹ đạo chuyển động cho robot di động hai chân 36 2.2.1 Mô tả chuyển động bước robot di động hai chân 36 2.2.2 Các phương pháp xây dựng quỹ đạo bước cho robot 39 2.2.3 Tính tốn quỹ đạo chuyển động robot 44 2.3 Phương pháp giải toán động học 47 2.3.1 Thuật giải toán động học thuận 47 2.3.2 Thuật giải toán động học ngược 47 2.3.3 Kết mơ số tốn động học ngược 50 Kết luận Chương 55 CHƯƠNG ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT DI ĐỘNG HAI CHÂN 56 3.1 Xây dựng mơ hình động lực học robot 56 3.1.1 Các mơ hình động lực học robot di đông hai chân 56 3.1.2 Hệ tọa độ khảo sát động lực học 58 3.2 Thiết lập phương trình động lực học 60 iii 3.2.1 Phương trình động lực học dạng ma trận 60 3.2.2 Các đại lượng động lực học 61 3.3 Các toán động lực học thuật giải 67 3.3.1 Bài toán động lực học thuận 67 3.3.2 Bài toán động lực học ngược 67 3.3.3 Thuật giải toán động lực học 67 3.3.4 Kết mô số động lực học ngược robot di động hai chân 69 Kết luận Chương 72 CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT DI ĐỘNG HAI CHÂN 73 4.1 Điều khiển robot phương pháp kinh điển 73 4.1.1 Cơ sở điều khiển robot 73 4.1.2 Áp dụng điều khiển PID+ĐLH ngược cho robot di động hai chân 75 4.2 Điều khiển robot dựa lý thuyết mờ 77 4.2.1 Giới thiệu logic mờ 78 4.2.2 Bộ điều khiển dựa lý thuyết mờ 80 4.2.3 Áp dụng điều khiển mờ cho robot di động hai chân 81 4.3 Điều khiển robot sử dụng đại số gia tử 85 4.3.1 Giới thiệu đại số gia tử 85 4.3.2 Xây dựng điều khiển sử dụng đại số gia tử 89 4.3.3 Áp dụng điều khiển đại số gia tử cho robot di động hai chân 90 4.4 Điều khiển robot dựa mạng noron 93 4.4.1 Giới thiệu mạng noron 93 4.4.2 Thiết kế điều khiển noron cho robot di động 99 4.5 Điều khiển tích hợp 101 Kết luận Chương 102 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG SỐ 103 5.1 Mô tả thông số chuyển động mô robot 103 5.2 Kết mô điều khiển robot di động hai chân 105 5.2.1 Kết mô điều khiển PID+Động lực học ngược 105 5.2.2 Kết mô điều khiển mờ 118 5.2.3 Kết mô điều khiển đại số gia tử 127 5.2.4 Kết mô điều khiển noron 130 5.2.5 Đánh giá kết điều khiển 133 5.3 Xây dựng chương trình mơ robot di động 134 5.3.1 Cấu trúc chương trình mơ 134 5.3.2 Chương trình mơ robot di động 135 Kết luận Chương 136 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 137 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 138 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 139 iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu f ( p, q) f q p q p Jq Jp J q−1 Diễn giải Hệ phương trình động học dạng ma trận Vector phương trình động học Vector tham số động học robot Vector thông số trạng thái robot Vector vận tốc khớp Vector vận tốc thân, bàn chân Ma trận Jacobian hàm f với biến q Ma trận Jacobian hàm f với biến p Ma trận nghịch đảo ma trận J q J p−1 q p Jq Ma trận nghịch đảo ma trận J p Jp Đạo hàm ma trận Jacobian J p theo thời gian t T s Thời gian robot hết chu kỳ bước Khoảng cách hai tâm bàn chân Độ cao nhỏ đế thân Độ cao lớn đế thân đạt Khoảng cách từ tâm bàn chân đến gót chân Khoảng cách từ tâm bàn chân đến mũi chân Góc bàn chân sau bàn chân trước chạm mặt đất Góc bàn chân trước chạm mặt đất Góc bàn chân sau rời mặt đất Đường cong quỹ đạo chuyển động khớp hông Đường cong quỹ đạo chuyển động khớp mắt cá chân Ma trận khối lượng robot Vector lực suy rộng lực quán tính Coriolis quán tính ly tâm Vector lực suy rộng lực Vector lực suy rộng lực không Vector lực suy rộng lực/momen dẫn động Số bậc tự robot Khối lượng khâu i Ma trận Jacobian tịnh tiến khâu thứ i hB hB max l1 l2 0 1 2 P( y , z ) Q( y, z ) M (q) C(q, q)q G( q) Q U n mi J Ti Vector gia tốc khớp Vector gia tốc thân, bàn chân Đạo hàm ma trận Jacobian J q theo thời gian t v J TiT J Ri Ma trận chuyển vị ma trận Jacobian J Ti J RiT Ma trận chuyển vị ma trận Jacobian J Ri r Ci rCi ir ir Ai Ri Ma trận Jacobian quay khâu thứ i Ma trận quán tính khâu i khối tâm hệ tọa độ động Vector xác định vị trí khối tâm khâu i hệ tọa độ cố định Vận tốc góc khâu thứ i robot hệ tọa độ động Tốn tử sóng vector vận tốc góc thứ i RiT Ma trận biến đổi tọa độ khâu i Ma trận cosin hướng khâu i Ma trận chuyển vị ma trận Ri Ri Ma trận đạo hàm ma trận Ri r I ixx Mô men quán tính khâu i trục x r I iyy Mơ men qn tính khâu i trục y I izzr Mơ men qn tính khâu i trục z r I ixy Mô men quán tính khâu i trục x y r I iyz Mơ men qn tính khâu i trục y z r I izx Mơ men qn tính khâu i trục z x ( k , l; j ) Ký hiệu Christofel số loại mkl Gj Phần tử thứ k, l ma trận khối lượng M(q) Lực suy rộng lực khâu j i g zCi Fi Mi i e e u qd qd qd KP KD Thế robot Thế khâu i Gia tốc trọng trường Độ cao khối tâm khâu i Lực tác dụng vào khâu i Momen tác dụng vào khâu i Lực dẫn động momen dẫn động khớp Vector sai lệch tọa độ Vector sai lệch vận tốc Tín hiệu điều khiển Vector tọa độ khớp đặt Vector vận tốc khớp đặt Vector gia tốc khớp đặt Ma trận đường chéo hệ số tỉ lệ Ma trận đường chéo hệ số vi phân vi KI F X F AL AN Z DN DL AT G H H+ H− h+ h− g+ g− f f −1 D( x, y) fm (h) VS LS LB VB AE ADE AU ANN ASIMO BARt-UH BIPMAN BR-1 CMAC D-H DOF ĐSGT FAM FC FLC Ma trận đường chéo hệ số tích phân Tập mờ Tập kinh điển Hàm thuộc Âm lớn Âm nhỏ Zero Dương nhỏ Dương Lớn Cấu trúc đại số gia tử Tập phần tử sinh Tập gia tử Tập gia tử dương Tập gia tử âm Gia tử dương Gia tử âm Phần tử sinh dương Phần tử sinh âm Hàm đo đại số gia tử Hàm ngược hàm đo Khoảng cách hai giá trị đại số gia tử Độ đo tính mờ Độ đo tính mờ gia tử h Ánh xạ ngữ nghĩa định lượng Very Small Little Small Little Big Very Big Đại số gia tử sai số tọa độ Đại số gia tử sai số vận tốc Đại số gia tử lượng điều chỉnh momen Artificial Neural Networks Advanced Step in Innovative Mobility Bipedal Autonomous Robot - Universität Hannover BIPedal walking MAchiNe BIPED ROBOT-1 Cerebellar Model Arithmetic to Computer Denavit Hartenberg Degree of freedom Đại số gia tử Fuzzy Associative Memory Fuzzy Control Fuzzy Logic Control vii FRBCs GD HA HAC HRP MCIWO METI MF PD PID PSO QRIO SAM SDR SQM WL-1 WL-3 WL-5 WL-12 WL-12RIII ZMP Fuzzy rule based classifiers Gradient Descent Hedge Algebras Hedge Algebras Control Human Robot Project modified chaotic invasive weed optimization The Ministry of Economy, Trade and Industry Member Function Proportional Derivative Proportional Integral Derivative particle swarm optimization Quest for Curiosity Semantic Associative Memory Sony Dream Robot Semantically Quantifying Mapping Waseda Leg - Waseda Leg - Waseda Leg - Waseda Leg - 12 Waseda Leg 12 Refined III Zero Moment Point viii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Tham số động học chân trái robot 28 Bảng 2.2 Tham số động học chân phải robot 28 Bảng 2.3 Thông số bước robot 42 Bảng 2.4 Kích thước động học robot chuyển động phẳng 53 Bảng 3.1 Thông số động học robot chuyển động phẳng 69 Bảng 3.2 Thông số động lực học robot di động hai chân 69 Bảng 3.3 Tenxơ quán tính khâu robot di động hai chân 70 Bảng 4.1 Miền vật lý, tập mờ, giá trị ngơn ngữ tín hiệu vào 82 Bảng 4.2 Hệ luật mờ cho điều khiển mờ - Bảng FAM 83 Bảng 4.3 Cơ sở luật đại số gia tử - Bảng SAM 92 Bảng 4.4 Bộ trọng số khởi tạo mạng noron 100 Bảng 5.1 Thơng số kích thước robot di động hai chân 103 Bảng 5.2 Tham số động lực học robot di động hai chân 104 Bảng 5.3 Tenxơ quán tính khâu robot di động hai chân 104 Bảng 5.4 Miền giá trị vật lý tín hiệu vào 104 ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1 Các robot hai chân: WL-1, WL-3, WL-5 (nguồn [1]) Hình 1.2 Các robot WABOT-1, WL-10R, WL-12RIII (nguồn [2 - 4]) Hình 1.3 Các robot Zheng, Gruver, Miller (nguồn [5, 6, 7]) Hình 1.4 Các mẫu robot Honda từ E0 đến E6 (nguồn [8]) Hình 1.5 Các mẫu robot giống người Honda P1 đến P3 (nguồn [8, 9]) Hình 1.6 Các robot Johnnie, WABIAN R, WABIAN RII (nguồn [10,11]) Hình 1.7 Robot ASIMO, SDR-3X QRIO Sony (nguồn [12, 13]) Hình 1.8 Các robot HRP-1, HRP-2 Promet, HRP-3P, KHR-2 (nguồn [14-15]) Hình 1.9 Các robot Mahru, Nao, Tulip, REEM-B (nguồn [16, 17, 18, 19]) 10 Hình 1.10 Các robot Bruno, Darwin-OP, Charli, AR-600 (nguồn [20-23]) 10 Hình 1.11 Các robot BHR-5, Valkirie, Atlas, TALOS (nguồn [24-27]) 11 Hình 1.12 Một số ứng dụng bật robot di động hai chân 13 Hình 1.13 Cấu trúc robot KHR-2 (nguồn [29]) 14 Hình 1.14 Cấu trúc khớp bậc tự robot ASIMO (nguồn [30]) 14 Hình 1.15 Sơ đồ bố trí khâu khớp robot di động hai chân 15 Hình 1.16 Robot chuyển động không gian chuyển động phẳng 15 Hình 1.17 Mơ hình cấu trúc robot phẳng 16 Hình 1.18 Mơ hình robot di động hai chân chuyển động khơng gian 22 Hình 1.19 Mơ hình robot di động hai chân chuyển động phẳng 23 Hình 1.20 Mơ hình robot di động hai chân phẳng mặt phẳng Sagittal 23 Hình 2.1 Sơ đồ động học robot di động hai chân 27 Hình 2.2 Sơ đồ động học robot mơ hình phẳng 32 Hình 2.3 Bước có pha đơn 37 Hình 2.4 Bước có pha kép xảy thời gian ngắn 37 Hình 2.5 Các loại bước robot di động hai chân 38 Hình 2.6 Dáng bàn chân trụ rời mặt đất 38 Hình 2.7 Dáng bàn chân bước chạm đất 38 Hình 2.8 Các dáng robot có góc chân trụ khác 39 Hình 2.9 Hình ảnh gắn chip vào khớp (nguồn [87]) 40 Hình 2.10 Trạng thái robot thời điểm chu kỳ 41 Hình 2.11 Quỹ đạo chuyển động robot chu kỳ 42 Hình 2.12 Bàn chân bắt đầu chạm rời khỏi mặt đất 42 Hình 2.13 Quỹ đạo hơng mắt cá chân bước khởi động 51 Hình 2.14 Quy luật chuyển động mắt cá chân bước khởi động 51 Hình 2.15 Quỹ đạo hông mắt cá chân bước khởi động 52 Hình 2.16 Quỹ đạo hông mắt cá chân bước 52 Hình 2.17 Quỹ đạo hơng mắt cá chân bước kết thúc 52 Hình 2.18 Quỹ đạo hơng mắt cá chân bước khởi động theo thời gian 53 Hình 2.19 Quỹ đạo hông mắt cá chân bước theo thời gian 53 Hình 2.20 Quỹ đạo hông mắt cá bước kết thúc theo thời gian 53 Hình 2.21 Tọa độ vận tốc khớp bước khởi động 54 Hình 2.22 Tọa độ vận tốc khớp bước khởi động 54 x 5.2.4.1 Kết mô điều khiển noron tích hợp PID Hình 5.29 Kết điều khiển noron+PID bước khởi động Kết điều khiển điều khiển noron tích hợp với PID cho kết điều khiển tương tự với điều khiển mờ điều khiển đại số gia tử Chất lượng điều khiển tương đối tốt, điều khiển nhanh khơng phải tính tốn động lực học ngược 132 5.2.4.2 Kết mô điều khiển noron túy Tương tự với điều khiển đại số gia tử túy, điều khiển noron túy tọa độ ứng với khớp 1, 2, 5, cho kết giống với kết điều khiển mờ túy nên khơng trình bày nữa, xem mục 5.2.2.4, trình bày kết điều khiển cho tọa độ ứng với khớp cịn lại 3, 4, Hình 5.30 Kết điều khiển noron túy bước khởi động Kết điều khiển điều khiển noron túy có chất lượng điều khiển có tích hợp PID, song kết điều khiển robot, điều khiển thích hợp với trường hợp điều khiển mạng noron mà không cần phải học kiến thức điều khiển PID 5.2.5 Đánh giá kết điều khiển Bốn điều khiển sử dụng điều khiển PID+Động lực học ngược, điều khiển mờ, điều khiển đại số gia tử điều khiển mạng noron Các điều khiển sử dụng độc lập tích hợp với trường hợp cụ thể Mỗi điều khiển có ưu điểm riêng tùy trường hợp toán khác Bộ điều khiển PID+Động lực học ngược cho kết điều khiển tốt, xác trường hợp biết đẩy đủ xác đại lượng phương trình vi phân 133 chuyển động robot Trong trường hợp khuyết thiếu đại động lực hay mơ hình động lực có sai số điều khiểu PID+Động lực học ngược lại cho kết không tốt Các điều khiển thông minh tích hợp với điều khiển rõ PID+Động lực học ngược hay với PID khắc phục nhược điểm phương pháp điều khiển rõ gặp phải Ngồi sử dụng phương pháp thơng túy điều khiển robot di động hai chân lúc khơng cần quan tâm đến mơ hình động lực phức tạp robot không cần đến kiến thức điều khiển PID Kết sai số điều khiển ba điều khiển mờ, điều khiển đại số gia tử điều khiển mạng noron tương đối giống điều khiển sử dụng chung miền giá trị vật lý biến vào có thuật tốn điều khiển tương đối giống Tuy nhiên điều khiển lại mạnh khác Bộ điều khiển mờ dựa logic mờ có lối tư giống nên dễ dàng cài đặt, có tính linh hoạt, đơn giản thiết kế, ổn định Bộ điều khiển dựa đại số gia tử có khả tính tốn nhanh lý thuyết đại số gia tử có cơng thức, phương pháp lượng hóa, sấp xỉ hóa Bộ điều khiển mạng noron sau huấn luyện có tốc độ tính tốn nhanh có cấu trúc tính tốn song song hệ thần kinh người Như tùy vào yêu cầu mà chọn điều khiển tương ứng 5.3 Xây dựng chương trình mơ robot di động 5.3.1 Cấu trúc chương trình mơ Cấu trúc chung chương trình mơ robot cho trongHình 5.31 Hình 5.31 Cấu trúc chung chương trình mơ robot SolidWorks phần mềm thiết kế 3D dùng để thiết kế vẽ phận robot chân, tay, đầu thân file part riêng lẻ lắp ráp chúng lại với thành file assembly tổng thể Từ xuất định dạng file STL định dạng chung file liệu mơ hình 3D Chương trình tự động nạp file STL cho chi tiết 134 Maple phần mềm sử dụng để tính tốn ma trận chuyển hệ tọa độ, thiết lập phương trình động học, giải tốn động học ngược, kết tính tốn xuất file liệu dạng TXT sử dụng kết tính tốn để vẽ đồ thị tọa độ, vân tốc, gia tốc Chương trình Robot simualtor dự án phần mềm viết mơi trường lập trình Visual C++ Dự án sử dụng thư viện hàm chuẩn MFC để xây dựng giao diện, sử dụng thư viện lập trình đồ họa OpenGL để tạo môi trường mô 3D Để kết nối phần xử lý giao diện MFC với phần xử lý môi trường đồ họa OpenGL, chương trình sử dụng lớp dựng sẵn COpenGLInit có tác dụng khởi tạo mơi trường đồ họa OpenGL, kết nối với kiện MFC kiện khởi tạo, kiện khung cửa sổ bị thay đổi hay kiện bấm chuột hay bàn phím Mỗi kiện xử lý hàm, ví dụ kiện chuột xử lý để làm thay đổi camera, góc nhìn OpenGL Các file mơ hình 3D load vào chương trình lưu trữ, xử lý lớp CModel Lớp CMoldel chứa thông tin tương ứng với khâu robot, bao gồm thông tin liệu 3D STL, thông tin động học khâu kích thước θ, a, d, α Ngồi cịn có thơng tin màu sắc, vật liệu khâu Để quản lý thông tin robot sử dụng lớp CRobot Lớp chứa danh sách khâu robot, danh sách tọa độ, vận tốc, gia tốc khâu mà đọc từ tệp liệu TXT xuất từ phần mềm Maple giải tốn động học Lớp CRobot cịn có hàm để khởi tạo liệu cho robot, đọc liệu từ file TXT, có hàm để vẽ liệu 3D khâu vào môi trường đồ họa OpenGL 5.3.2 Chương trình mơ robot di động Chương trình mô robot di động phải thực u cầu chương trình mơ 3D, có hình ảnh trực quan sinh động thể hình ảnh robot hoạt động, thể toán động học thuận ngược Các hình bên chương trình mơ robot Phần bên trái khung cửa sổ thao tác điều khiển, gồm có lựa chọn toán thuận toán ngược Với toán thuận điểu chỉnh góc khớp, liệu tọa độ bàn chân thay đổi theo Tương tự với toán ngược, tọa độ bàn chân thay đổi góc khớp tự thay đổi theo robot di chuyển đến vị trí tọa độ Chương trình xây dựng ngơn ngữ lập trình C++ sử dụng thư viện lập trình giao diện hướng đối tượng MFC kết hợp với thư viên đồ họa OpenGL cho phép thị khâu robot dạng 3D cho dễ dàng quan sát, có nhìn trực quan mơ hình từ kiểm chứng kết tính tốn động học, thiết kế quỹ đạo chuyển động Hình 5.32 mơ tả robot số vị trí chuyển động bước khởi động 135 Hình 5.32 Mơ robot di động số vị trí di chuyển Kết luận Chương Chương áp dụng điều khiển thiết kế chương vào điều khiển robot di động hai chân bao gồm điều khiển PID+Động lực học ngược, điều khiển mờ, điều khiển đại số gia tử điều khiển noron Kết mô số điều khiển áp dụng độc lập tích hợp với trình bày Đóng góp luận án chương việc sử dụng phần mềm ngôn ngữ lập trình để xây dựng chương trình mơ số để mô điều khiển, kết nhận để kiểm chứng giải thuật điều khiển hệ luật xây dựng chương kết nhận chương 2, chương Bộ điều khiển PID+Động lực học ngược cho kết xác biết đầy đủ xác mơ hình động lực robot Khi tích hợp điều khiển thông minh với điều khiển PID+Động lực học ngược giải toán thiếu hụt đại lượng động lực mơ hình động lực có sai số, kết điều khiển tương đương với kết điều khiển kinh điển trường hợp biết đầy đủ đại lượng động lực Ngồi cần tích hợp điều khiển thông minh với điều khiển PID túy mà khơng cần quan tâm đến mơ hình động lực robot kết điểu khiển khơng giảm mà tốc độ tính tốn điều khiển nhanh lên khơng phải tính tốn động lực học ngược Thậm chí áp dụng điều khiển thơng minh túy cho robot di động hai chân kết điều khiển chấp nhận Các điều khiển thông minh tỏ ưu việt xử lý tất tình điều khiển cho kết tin cậy 136 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Luận án thực đầy đủ nội dung nghiên cứu đề ra, giải toán động học, động lực học điều khiển robot di động hai chân Các kết đạt đóng góp luận án đạt sau Kết luận: Luận án xây dựng mô hình robot di động hai chân, thiết lập phương trình động học cho robot chuyển động không gian chuyển động phẳng, đưa giải thuật giải toán động học giải thuật thiết kế quỹ đạo chuyển động robot Luận án xây dựng mơ hình động lực học, thiết lập phương trình vi phân chuyển động robot, tính tốn đại lượng động lực đưa thuật giải toán động lực học phương pháp số cho phép tính tốn monen dẫn động khớp robot Luận án áp dụng phương pháp điều khiển kinh điển xây dựng điều khiển PID+Động lực học ngược điều khiển robot trường hợp biết đầy đủ xác mơ hình động lực cho kết điều khiển xác Luận án xây dựng điều khiển thông minh gồm điều khiển mờ, điều khiển đại số gia tử, điều khiển mạng noron tích hợp điều khiển với với điều khiển kinh điển để điều khiển robot khắc phục sai số mơ hình động lực điều khiển robot bỏ qua mơ hình động lực Luận án sử dụng phần mềm ngơn ngữ lập trình để xây dựng chương trình mơ số điều khiển, kết nhận để kiểm chứng giải thuật điều khiển Luận án xây dựng chương trình mơ chuyển động robot di động hai chân nhằm mục đích kiểm nghiểm quỹ đạo chuyển động robot cho kết trực quan sinh động Hướng nghiên cứu Tiếp tục hoàn thiện phát triển hệ luật điều khiển Hoàn thiện phát triển phương pháp tích hợp giải thuật thơng minh để có điều khiển tốt hơn, hồn thiện Tích hợp điều khiển thơng minh với điều khiển khác Áp dụng luật điều khiển có robot thực chuyển động phức tạp chuyển động không gian Áp dụng phương pháp điều khiển cho mơ hình phức tạp có đầu, tay 137 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Phan Bùi Khôi, Nguyễn Xuân Hồng Xây dựng mơ hình mơ hoạt động robot hàn di động ống dẫn dầu khí Tuyển tập cơng trình Hội nghị toàn quốc Máy Cơ cấu, Tp Hồ Chí Minh 2015, trang 1075-1086 Phan Bùi Khơi, Nguyễn Xuân Hồng, Nguyễn Văn Toản Ứng dụng logic mờ điều khiển robot tác hợp gia công mài Tuyển tập cơng trình Hội nghị khoa học tồn quốc lần thứ Cơ kỹ thuật Tự động hóa, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, 7-8.10.2016, trang 484-488 Nguyễn Xuân Hồng, Nguyễn Văn Toản, Nguyễn Mạnh Hà, Trần Đức Trung, Phan Bùi Khơi Tích hợp ứng dụng logic mờ với điều khiển robot Tuyển tập cơng trình Hội nghị học tồn quốc lần thứ X, Tập Động lực học Điều khiển, Cơ học máy, Hà Nội, 8-9.12.2017, trang 722-733 Phan Bùi Khôi, Nguyễn Xuân Hồng, Trần Đức Trung Động lực học robot di động hai chân Tuyển tập cơng trình Hội nghị học toàn quốc lần thứ X, Tập Động lực học Điều khiển, Cơ học máy, Hà Nội, 8-9.12.2017, trang 827-836 Nguyễn Xuân Hồng, Phan Bùi Khôi Điều khiển robot di động hai chân Tuyển tập cơng trình Hội nghị Cơ học Kỹ thuật tồn quốc Kỷ niệm 40 năm thành lập Viện Cơ học, Tập Động lực học Điều khiển, Cơ học Máy, Cơ học Thủy khí, Hà Nội 9.4.2019, trang 228-239 Nguyen Xuan Hong Controlling Two-Legged Mobile Robot International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology (IJSRSET), Vol 8, Issue 2, March-April 2021, pp 106–115 https://doi.org/10.32628/ IJSRSET218230 Nguyễn Xuân Hồng Mô robot di động hai chân Tạp chí Cơ khí Việt Nam, Số 1+2 năm 2021, trang 151-159 Khoi Bui Phan, Hong Nguyen Xuan Fuzzy Logic‐Based Controller for Bipedal Robot Applied Sciences 2021, Vol 11, No 24, 11945 https://doi.org/10.3390/ app112411945 138 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] Biped Walking Robot http://www.humanoid.waseda.ac.jp/booklet/ kato_4.html Accessed 03.25.2021 WABOT-Waseda roBOT- http://www.humanoid.waseda.ac.jp/booklet/ kato_2.html Accessed 03.25.2021 Takanishi A., Naito G., Ishida M and Kato I (1982), “Realization of plane walking by the biped walking robot WL-10R”, Robotic and Manipulator Systems, pp 283-393 Takanishi A., Lim H., Tsuda M and Kato I (1990), “Realization of dynamic biped walking stabilized by trunk motion on a sagittally uneven surface”, IEEE International Workshop on Intelligent Robots and Systems, IROS, pp 323330 Zheng Y.F and Shen J (1990), “Gait synthesis for the SD-2 biped robot to climb sloping surface” IEEE Transactions on Robotics and Automation (1), pp 86-96 Shih C.L and Gruver W (1992), “Control of a biped robot in the doublesupport phase” IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 22 (4), pp 729-735 Miller-III W.T (1994), “Real time neural network control of a biped walking robot”, IEEE Control Systems, pp 41-48 Honda Robotics Robot Development History https://global.honda/ innovation/robotics/robot-development-history.html Accessed 03.25.2021 Hirai K., Hirose M., Haikawa Y and Takenaka T (1998), “The Development of Honda Humanoid Robot”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, (Leuven, Belgium), pp 1321-1326 Biped Robot JOHNNIE https://www.mw.tum.de/en/am/research/completedprojects/humanoid-robotics/johnnie/ Accessed 03.25.2021 Yamaguchi J., Soga E., Inoue S and Takanishi A (1999) “Development of a bipedal humanoid robot – Control method of whole body cooperative dynamic biped walking”, Proceedings on IEEE International Conference of Robotics and Automatio, pp 368-374 Honda Robotics History of ASIMO Development https://global.honda/ innovation/robotics/ASIMO/history.html Accessed 03.25.2021 Sony Develops Small Biped Entertainment Robot https://www.sony.net/ SonyInfo/News/Press_Archive/200011/00-057E2/ Accessed 03.25.2021 Noriyuki Kanehira I, Toshikazu Kawasaki I, Shigehiko Ohta I, Takakatsu Isozumi, Tadahiro Kawada I, Fumio Kanehiro, Shuuji Kajita, and Kenji Kaneko (2002), “Design and Experiments of Advanced Leg Module (HRP-2L) for Humanoid Robot (HRP-2) Development”, Procceedings of the 2002 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and System, EPFL, Lausanne Switzerland, pp 2455-2460 Ill-Woo Park, Jung-Yup Kim, Seo-Wook Park and Jun-Ho Oh (2005), “DEVELOPMENT OF HUMANOID ROBOT PLATFORM KHR-2 (KAIST 139 [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] HUMANOID ROBOT 2)”, International Journal of Humanoid Robotics, Vol 2, No (2005), pp 519-536 Mahru https://robots.ieee.org/robots/mahru/ Accessed 03.25.2021 Nao https://robots.ieee.org/robots/nao/ Accessed 03.25.2021 Tulip https://robots.ieee.org/robots/tulip/ Accessed 03.25.2021 REEM-B https://robots.ieee.org/robots/reemb/ Accessed 03.25.2021 Bruno https://robots.ieee.org/robots/dribbler/ Accessed 03.25.2021 Darwin-OP https://robots.ieee.org/robots/darwin/ Accessed 03.25.2021 CHARLI https://robots.ieee.org/robots/charli/ Accessed 03.25.2021 AR-600 https://robots.ieee.org/robots/ar600/ Accessed 03.25.2021 BHR-5 https://robots.ieee.org/robots/bhr/ Accessed 03.25.2021 Valkyrie https://robots.ieee.org/robots/valkyrie/ Accessed 03.25.2021 Atlas https://robots.ieee.org/robots/atlas2016/ Accessed 03.25.2021 TALOS https://robots.ieee.org/robots/talos/ Accessed 03.25.2021 QRIO https://robots.ieee.org/robots/qrio/ Accessed 03.25.2021 Jung-Yup Kim, Ill-Woo Park and Jun-Ho Oh (2006), “Experimental realization of dynamic walking of the biped humanoid robot KHR-2 using zero moment point feedback and inertial measurement”, Advanced Robotics, Vol 20, No 6, pp 707-736 Goswami, Ambarish, Vadakkepat, Prahlad (2019), “ASIMO and Humanoid Robot Research at Honda”, Humanoid Robotics: A Reference II, pp 55-90 Tad McGeer (1990), “Passive Dynamic Walking”, The International Journal of Robotics Research, 9, 2, pp 62-82 Ching-Long Shih (1996), “Analysis of the Dynamics of a Biped Robot with Seven Degrees of Freedom”, Proceedings of the 1996 IEEE lntemational Conference on Robotics and Automation, Minneapolis, Minnesota - April 1996, pp 3008-3013 Ken’ichiro Nagasaka, Hirochika Inoue, Masayuki Inaba (1999), “Dynamic Walking Pattern Generation for a Humanoid Robot Based on Optimal Gradient Method”, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics - Tokyo, Japan (12-15 Oct 1999), pp 908-913 Ching-Long Shih (1999), “Ascending and Descending Stairs for a Biped Robot”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humands, Vol 29, No 3, May 1999, pp 255-268 Hasegawa Y., Arakawa T and Fukuda F (2000), “Trajectory generation for a biped locomotion robot”, Mechatronics, (10), pp 67-89 Ahmad Bagheri, Farid Najafi, Reza Farrokhi, Rahman Yousefi Moghaddam, Mohammad Ebrahim Felezi (2006), “Design, Dynamic moification, and Adaptive control of a new biped walking robot”, International Journal of Humanoid Robotics, Vol 3, No 1, pp 105–126 Jung-Yup Kim, Ill-Woo Park and Jun-Ho Oh (2007), “Walking Control Algorithm of Biped Humanoid Robot on Uneven and Inclined Floor”, Journal of Intelligent & Robotic Systems, Vol 48, Iss 4, pp 457-484 140 [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] Stefan Czarnetzki, Sören Kerner, Oliver Urbann (2009), “Observer-based dynamic walking control for biped robots”, Robotics and Autonomous Systems, Vol 57, pp.839-845 David J Braun and Michael Goldfarb (2009), “A Control Approach for Actuated Dynamic Walking in Biped Robots”, IEEE Transactions on Robotics, Vol 25, No 6, pp 1292-1303 C Hernández-Santos, E Rodriguez-Leal, R Soto and J.L Gordillo (2012), “Kinematics and Dynamics of a New 16 DOF Humanoid Biped Robot with Active Toe Joint”, International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol 9, Iss 5, pp 1-12 Hanafiah Yussof (2012), “Biped Locomotion of a 21-DOF Humanoid Robot for Application in Real Environment”, International Symposium on Robotics and Intelligent Sensors, Vol 41, pp 1566-1572 Xh Bajrami, A Dermaku, A Shala and R Likaj (2013), “Kinematics and dynamics modelling of the biped robot”, 15th Workshop on International Stability, Technology, and Culture, The International Federation of Automatic Control, June 6-8, 2013 Prishtina, Kosovo, pp 69-73 Jae Hoon Lee, Shingo Okamoto, Hisashi Koike and Keiya Tani (2014), “Development and motion control of a biped walking robot based on passive walking theory”, Artificial Life and Robotics, Vol 19, Iss 1, pp 68–75 Nikolaos Kofinas, Emmanouil Orfanoudakis, Michail G and Lagoudakis (2014) “Complete Analytical Forward and Inverse Kinematics for the NAO Humanoid Robot”, Journal of Intelligent & Robotic Systems, Vol 77, Iss Muhammad Rameez and Dr Liaquat Ali Khan (2015), “Modeling and Dynamic Analysis of the Biped Robot”, 15th International Conference on Control, Automation and Systems, Oct 13-16, 2015 Busan, Korea, pp 11491153 Chegu Viswanadh, Abhishek Sarkar and Pramod Sreedharan (2018), “Kinematic and dynamic simulation of biped robot locomotion on multiterrain surfaces”, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 577, pp 1-10 Joao Ramos and Sangbae Kim (2019), “Dynamic locomotion synchronization of bipedal robot and human operator via bilateral feedback teleoperation”, Science Robotics, Vol 4, Iss 35, pp 1-12 Eduardo Corral, M.J Gómez García, Cristina Castejon, Jesús Meneses and Rẳl Gismeros (2020), “Dynamic Modeling of the Dissipative Contact and Friction Forces of a Passive Biped-Walking Robot”, Applied Sciences, Vol 10, Iss 7, pp 1-16 Ravi Kumar Mandava and Pandu Ranga Vundavilli (2018), “Near Optimal PID Controllers for the Biped Robot While Walking on Uneven Terrains”, International Journal of Automation and Computing, 15, pp 689–706 Safa Bouhajar, Elyes Maherzi, Nahla Khraief, Mongi Besbes, Safya Belghith (2015), “Trajectory Generation using Predictive PID Control for Stable Walking Humanoid Robot”, Procedia Computer Science, 72, pp 86–93 141 [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] Liaquat Ali Khan, Juwairiyah Naeem, Umar Khan, S Zahid Hussain (2008), “PID control of a biped robot”, 8th Wseas International Conference on Robotics, Control and Manufacturing Technology, Hangzhou, China, April 68, 2008, pp 156-160 Ching-Long Shih, William A Gruver and Yun Zhu (1991), “Fuzzy Logic Force Control for a Biped Robot”, Proceedings of the 1991 IEEE lntematiaul Sympos on lntelligent Control, 13 - 15 August 1991 Arlington Virginia U.S.A, pp 269-274 Metin Yılmaz, Utku Seven and Kemalettin Erbatur (2010), “Biped Robot Walking Control on Inclined Planes with Fuzzy Parameter Adaptation”, Adaptation and Learning in Control and Signal Processing, Antalya, Turkey, August 26-28, 2010, pp 1-6 Arif Ankarali (2012), “Fuzzy Logic Velocity Control of a Biped Robot Locomotion and Simulation”, International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol 9, pp 1-10 Tran Huu Luat and Yong-Tae Kim (2017), “Fuzzy Control for Walking Balance of the Biped Robot Using ZMP Criterion”, International Journal of Humanoid Robotics, Vol 4, No 2, pp 1-12 Tao Geng, Bernd Porr and Florentin Wörgötter (2006), “A Reflexive Neural Network for Dynamic Biped Walking Control”, Neural Computation, Vol 18, pp 1156-1196 Wu Yilei, Song Qing and Yang Xulei (2007), “Robust Recurrent Neural Network Control of Biped Robot”, Journal Intelligent Robot System, Vol 49, pp 151–169 N Bigdeli, K Afshar, B.I Lame and A Zohrabi (2008), “Modelling of a FiveLink Biped Robot Dynamics Using Neural Networks”, Journal of Applied Sciences, Vol 8, No 20, pp 3612-3620 J K Rai, V P Singh, R P Tewari, and D Chandra (2012), “Artificial Neural Network Controllers for Biped Robot”, 2012 2nd International Conference on Power, Control and Embedded Systems, pp 625-630 Changyin Sun, Wei He, Weiliang Ge and Cheng Chang (2016), “Adaptive Neural Network Control of Biped Robots”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, pp 1-12 Van-Tinh Nguyen, Tam Bui, and Hiroshi Hasegawa (2016), “A Gait Generation for Biped Robot Based on Artificial Neural Network and Improved Self-Adaptive Differential Evolution Algorithm”, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol 6, No 6, pp 260-266 Sayantan Auddy, Sven Magg and Stefan Wermter (2019), “Hierarchical Control for Bipedal Locomotion using Central Pattern Generators and Neural Networks”, Proceedings of the Joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics, Oslo, Norway, Aug 19-22, 2019, pp 13-18 Trần Thiện Chí, Chu Bá Long, Nguyễn Tấn Tiến (2015), “Nghiên cứu động hoc, động lực học mô quỹ đạo biped robot thời gian thực”, Kỷ yếu hội nghị, Hội nghị toàn quốc Máy Cơ cấu 2015, pp 111-130 142 [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] Tran Thien Huan, Ho Pham Huy Anh (2019) “Optimal Stable Gait for Nonlinear Uncertain Humanoid Robot Using Central Force Optimization Algorithm”, Journal of Engineering Computations, Vol 36, Issue 2, pp 599621 Tran Thien Huan, Cao Van Kien, Ho Pham Huy Anh, Nguyen Thanh Nam (2019), “Adaptive Gait Generation for Biped Robot Using Evolutionary Neural Model Optimized with Modified Differential Evolution”, Neurocomputing, Volume 320, pp 112-120 Nguyễn Văn Khang (2007), “Động lực học hệ nhiều vật” Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội Nguyễn Thiện Phúc (2003), “Robot công nghiệp”, NXB Khoa học Kỹthuật, Hà nội Nguyễn Mạnh Tiến (2007), “Điều khiển robot công nghiệp”, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Phan Bùi Khôi (2009), “Robotics”, Đại học Bách khoa Hà Nội J J Craig (2005), “Introduction to Robotics: Mechanics and Control”, Pearson Prentice Hall, New Jersey R.J Schilling (1990), “Fundamentals of robotics, Analysis and Control”, Prentice hall, Englewood Cliffs, New Jersey L Sciavicco, B Siciliano (2000), “Modelling and Control of Robot Manipulators (2nd Edition)”, Springer-Verlag, London Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco (2009), Luigi Villani, Giuseppe Oriolo “Robotics Modelling, Planning and Control”, Springer-Verlag, London R Zhang and P Vadakkepat (2021), “Motion Planning of Biped Robot Climbing Stairs” Available online: http://ai.stanford.edu/~rxzhang/ Motion%20Planning%20of%20Biped%20Robot%20Climbing.pdf Accessed 03.25.2021 V.H Dau, C.M Chew, A.N Poo (2008), “Optimized Joint-Torques Trajectory Planning for Bipedal Walking Robots”, In Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Robotics, Automation and Mechatronics, Chengdu, China, 21-24 September 2008 Q Huang and H Arai (2021), “Planning Walking Patterns for a Biped Robot”, IEEE Trans Robot Autom., Vol 17, pp 280–289 K Hashimoto, Y Takezaki, Hu.Lim, A Takanishi (2017), “Walking stabilization based on gait analysis for biped humanoid robot”, Adv Robot, Vol 27, pp 541-551 M Vukobratovic and D Juricic (1968), “Contribution to the synthesis of biped gait”, IFAC Proc., Vol 2, pp 469-478 K Erbatur, O Kurt (2009), “Natural ZMP Trajectories for Biped Robot Reference Generation”, IEEE Trans Ind Electron., Vol 56, pp 835-845 M Usman, M Sajid, E Uddin and Y.Ayaz (2020), “Investigation of Zero Moment Point in a Partially Filled Liquid Vessel Subjected to Roll Motion”, Appl Sci., Vol 10, pp 1-13 O Kurt, K Erbatur (2006), “Biped Robot Reference Generation with Natural ZMP Trajectories”, In Proceedings of the 9th IEEE International Workshop 143 [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] on Advanced Motion Control, Istanbul, Turkey, 27–29 March 2006; pp 403410 C Jiang, J Gao, X Shi, D Tian and Q Huang (2019), “Foot trajectory planning of bipedal walking robot based on a uniform acceleration method”, In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Advanced Robotics and its Social Impacts, Beijing, China, 31 October-2 November 2019; pp 251–255 M.H.P Dekker (2009), “Zero-Moment Point method for stable biped walking”, Eindh Univ Technol, July 2009, pp 1-15 R Caballero, M.A Armada and P Alarcón (2006), “Methodology for Zeromoment Point Experimental Modeling in the Frequency Domain”, J Vib Control, Vol 12, pp 1385-1406 G Wu, X Xiao, L Liu, W Luo, X Ye and Y Yang (2012),“Stable Gait Planning for Biped Robot's Lower Limb Based on Natural ZMP Trajectories”, Springer-Verlag: Berlin/Heidelberg, Germany, pp 331–341 K Erbatur, Ö Koca, E Taşkıran, M Yılmaz and U Seven (2009), “ZMP Based Reference Generation forBiped Walking Robots”, Int J Mech Mater Eng, Vol 3, pp 853–860 Riky Tri Yunardi, Aji Akbar Firdaus, Eva Inaiyah Agustin and Pujiyanto (2017), “Implementation of Motion Capture System for Trajectory Planning of Leg Swing Simulator”, 2017 International Seminar on Sensor, Instrumentation, Measurement and Metrology (ISSIMM), Surabaya, Indonesia, August 25th- 26th, 2017, pp 11-16 Diego A Bravo M and Carlos F Rengifo R (2015), “Trajectory Generation from Motion Capture for a Planar Biped Robot in Swing Phase”, Ingeniería y Ciencia, Vol 11, No.22, pp 25-47 L A Zadeh (1965), “Fuzzy Sets”, Information and Control, 8, pp 338-353 L A Zadeh (1971), “Quantitative fuzzy semantics”, Information Sciences, 3, pp 159-176 L A Zadeh (1972), “A Fuzzy-Set-Theoretic Interpretation of Linguistic Hedges”, Journal of Cybernetics, 2, 3, pp 4-34 Sheldon S I Chang and Lofti A Zadeh (1972), “On Fuzzy Mapping and Control ”, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, vol SMC-2, no 1, pp 30-34 L A Zadeh (1975), “The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I”, Information Sciences, 8, pp 199-249 L A Zadeh (1975), “The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-II”, Information Sciences, 8, pp 301-357 L A Zadeh (1975), “The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-III”, Information Sciences, 9, pp 43-80 C P Pappis and Ebrahim H Mamdani (1977), “A Fuzzy Logic Controller for a Traffic Junction”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol SMC-7, No 10, pp 707-717 144 [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] C P Pappis E Allam, H.F Elbab, M.A Hady, S Abouel-Seoud (2010), “Vibration control of active vehicle suspension system using fuzzy logic algorithm”, Fuzzy Information and Engineering, 2, pp 361-387 D Singh, M Aggarwal (2015), “Passenger seat vibration control of a semiactive quarter car system with hybrid Fuzzy–PID approach”, International Journal of Dynamics and Control, pp 1-10 Zhang J.H., Zhang H., Su D.D., Qin Y., Huo M.Y., Zhang Q.H., Wang L (2002), “Adaptive fuzzy control system of servomechanism for electrodischarge machining combined with ultrasonic vibration”, Journal of Materials Processing Technology, 129, pp 45-49 Kyaw Kyaw Lin, Aung Kyaw Soe, Theint Theint Thu (2008), “Fuzzy Control of Robotic arm”, AIP Conference Proceedings, AIP International Conference on Power Control and Optimization, Chiangmai, Thailand, 1052, pp 147-150 Azzeddine Bakdi, Abdelfetah Hentout, Hakim Boutami, Abderraouf Maoudj, Ouarda Hachour, Brahim Bouzouia (2017), “Optimal path planning and execution for mobile robots using genetic algorithm and adaptive fuzzy-logic control”, Robotics and Autonomous Systems, 89, pp 95-109 Khoi Bui Phan, Hai Thanh Ha, Sinh Vinh Hoang (2020), “Eliminating the effect of uncertainties of cutting forces by fuzzy controller for robots in milling process”, Applied Sciences Journal Nguyen Van Toan, Jeong-Jung Kim, Kang-Gyun Kim, Woosub Lee and Sungchul Kang (2017), “Application of Fuzzy Logic to Damping Controller for Safe Human-Robot Interaction”, 14th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), pp.109-113 Phan Bui Khoi, Nguyen Van Toan (2016), “Application of fuzzy logic for controlling mechanism of relative manipulation robot (MRM robot)”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, 54 (3), 385-401 Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước (2002), “Lý thuyết Điều khiển Mờ”, NXB Khoa Học Kỹ Thuật Nguyễn Như Hiền and Lại Khắc Lãi (2007), “Hệ mờ & Nơron kỹ thuật điều khiển”, NXB Khoa học Tự nhiên Công nghệ N.C Ho, W Wechler (1990), “Hedge algebras: an algebraic approach to structure of sets of linguistic truth values”, Fuzzy sets and systems, 35, pp 281-293 N Cat Ho & W Wechler (1992), “Extended hedge algebras and their application to fuzzy logic”, Fuzzy Sets and Systems, 52, pp 259-281 N Cat Ho (1996), “A method in linguistic reasoning on a knowledge base representing by sentences with linguistic belief degree”, Fundamenta Informaticae, Vol 28 (3,4) pp 247-259 N Cat Ho, H.V Nam, T.D Khang, N.H Chau (1999), “Hedge algebras, linguistic-valued logic and their application to fuzzy reasoning”, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based System, Vol.7, No.4, pp 347-361 N Ho, H Nam (2002), “Towards an algebraic foundation for a Zadeh fuzzy logic”, Fuzzy Set and System, 129, pp 229-254 145 [112] N.C Ho (2007), “A topological completion of refined hedge algebras and a model of fuzziness of linguistic terms and hedges”, Fuzzy Sets and Systems, 158, pp 436-451 [113] Nguyen Cat Ho, Nguyen Van Long (2007), “Fuzziness measure on complete hedge algebras and quantifying semantics of terms in linear hedge algebras”, Fuzzy Sets and Systems, 158, pp 452-471 [114] Nguyen CH, Pedrycz W, Duong TL, Tran TS (2013), “A genetic design of linguistic terms for fuzzy rule based classifiers, International Journal of Approximate Reasoning”, 54, pp 1-21 [115] Nguyen C-H, Pedrycz W (2014), “A construction of sound semantic linguistic scales using 4-tuple representation of term semantics”, International Journal of Approximate Reasoning, 55, pp 763-786 [116] Nguyen CH, Tran TS, Pham DP (2014), “Modeling of a semantics core of linguistic terms based on an extension of hedge algebra semantics and its application”, Knowledge-Based Systems, 67, pp 244-262 [117] N.C Ho, V.N Lan, L.X Viet (2008), “Optimal hedge-algebras-based controller: Design and application”, Fuzzy Sets and Systems, 159, pp 968989 [118] H.-L Bui, C.-H Nguyen, N.-L Vu, C.-H Nguyen (2015), “General design method of hedge-algebras-based fuzzy controllers and an application for structural active control”, Applied Intelligence, 43, pp 251-275 [119] H.-L Bui, D.-T Tran, N.-L Vu (2012), “Optimal fuzzy control of an inverted pendulum”, Journal of vibration and control, 18, pp 2097-2110 [120] Bùi Hải Lê (2011), “Điều khiển tham số dao động kết cấu ứng dụng”, Luận án Tiến sỹ Cơ học, Đại học Bách khoa Hà Nội [121] Lê Tùng Anh (2020), “Điều khiển dao động kết cấu dựa mơ hình sử dụng lý thuyết mờ đại số gia tử”, Luận án Tiến sỹ Cơ học, Đại học Bách khoa Hà Nội [122] Warren S McCulloch, Walter Pitts (1943), “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”, Bulletin of Mathematical Biology, (4), pp 115-133 [123] Robert Fuller (2000), “Introduction to Neuro-Fuzzy Systems”, Springer [124] Phan Bùi Khôi, Nguyễn Văn Toản (2014), “Tối ưu hóa hệ mờ-noron điều khiển robot”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, 52 (6), pp 685-699 [125] https://machinelearningcoban.com/2017/01/12/gradientdescent/ Accessed 25.03.2021 146
Ngày đăng: 25/04/2023, 16:00
Xem thêm:
