Luận án tiến sĩ kỹ thuật ổn định và điều khiển đa nhiệm hệ thống robot bầy đàn

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI LÊ THỊ THÚY NGA ỔN ĐỊNH VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐA NHIỆM HỆ THỐNG ROBOT BẦY ĐÀN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI- 2016 ii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI LÊ THỊ THÚY NGA ỔN ĐỊNH VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐA NHIỆM HỆ THỐNG ROBOT BẦY ĐÀN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 62.52.02.16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: 1: GS.TS Lê Hùng Lân 2: PGS.TS Nguyễn Thanh Hải HÀ NỘI- 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tác giả dƣới hƣớng dẫn GS.TS Lê Hùng Lân PGS.TS Nguyễn Thanh Hải Các số liệu, kết nêu luận án trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình khác Tác giả Lê Thị Thúy Nga ii LỜI CẢM ƠN Lời tác giả xin chân thành cảm ơn sâu sắc tới thầy GS.TS Lê Hùng Lân thầy PGS.TS Nguyễn Thanh Hải tâm huyết hƣớng dẫn tác giả hoàn thành luận án Đặc biệt tác giả xin chân thành cảm ơn thầy giáo, giáo khoa Điện-Điện tử, Phịng đào tạo Sau đại học trƣờng Đại học Giao thông vận tải giúp đỡ đóng góp nhiều ý kiến quan trọng để tác giả hồn thành luận án Tác giả xin cảm ơn sâu sắc tới thầy PGS.TS Nguyễn Văn Liễn, thầy GS.TS Nguyễn Dỗn Phƣớc thầy TS Nguyễn Văn Tiềm ln động viên, khích lệ, giúp đỡ tạo điều kiện để tác giả thực thành công luận án iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ .ix MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ ỔN ĐỊNH ROBOT BẦY ĐÀN 1.1 Khái niệm robot bầy đàn 1.2 Các nghiên cứu tổng quan robot bầy đàn 1.3 Các mơ hình tốn học robot bầy đàn 16 1.3.1 Mơ hình động học chất điểm 16 1.3.2 Mô hình động lực học 19 1.4 Tổng quan ổn định robot bầy đàn 20 1.4.1 Khái niệm ổn định robot bầy đàn 20 1.4.2 Các dạng hàm hút/đẩy 21 1.5 Các vấn đề tồn đề xuất giải pháp mục tiêu luận án 25 1.6 Nội dung phƣơng pháp nghiên cứu 25 Kết luận chƣơng 26 CHƢƠNG II PHÂN TÍCH ỔN ĐỊNH ROBOT BẦY ĐÀN SỬ DỤNG HÀM HÚT/ĐẨY MỜ 27 2.1 Cơ sở logic mờ 27 iv 2.2 Xây dựng hàm hút/đẩy mờ cho toán tụ bầy 29 2.3 Ổn định robot bầy đàn sử dụng hàm hút/đẩy mờ 35 2.3.1 Ổn định robot bầy đàn với mơ hình tốn học 35 2.3.2 Ổn định bầy đàn với mơ hình tốn học có hệ số tƣơng tác 39 Kết luận chƣơng 44 CHƢƠNG III ĐIỀU KHIỂN ROBOT BẦY ĐÀN DỰA TRÊN NGUYÊN LÝ ĐIỀU KHIỂN HÀNH VI KHÔNG GIAN NULL VÀ LOGIC MỜ………………45 3.1 Đặt vấn đề 45 3.2 Khái niệm không gian Null 48 3.3 Điều khiển hành vi robot bầy đàn dựa không gian Null 50 3.4 Thuật toán điều khiển hành vi robot bầy đàn dựa nguyên lý NSB logic mờ 54 3.5 Phân tích ổn định robot bầy đàn theo kỹ thuật NSB logic mờ 57 Kết luận chƣơng 3: 62 CHƢƠNG IV KIỂM NGHIỆM CÁC THUẬT TỐN BẰNG MƠ PHỎNG VÀ TRÊN HỆ THỐNG THỰC 63 4.1 Kiểm nghiệm thuật tốn mơ 63 4.1.1 Xây dựng hàm hút/đẩy mờ 63 4.1.2 Mô trình hội tụ robot bầy đàn với mơ hình tốn học 65 4.1.3 Mơ q trình hội tụ robot bầy đàn với mơ hình tốn học có hệ số tƣơng tác 70 v 4.1.4 Mơ q trình tránh vật cản, tìm kiếm mục tiêu robot bầy đàn dựa nguyên lý NSB logic mờ 73 4.2 Kiểm nghiệm robot thực 81 4.2.1 Robot e – puck 81 4.2.2 Bài toán tụ bầy 84 Kết luận chƣơng 4: 90 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 92 Kết luận 92 Kiến nghị 92 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO 95 PHỤ LỤC 104 vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu: STT Ký hiệu Đơn Ý nghĩa vị Rn Không gian Euclide n chiều N Số lƣợng cá thể robot bầy m Vector vị trí robot thứ i m Vector vị trí tâm bầy m/s () Amax, Amin N Vector vận tốc robot thứ i Vector lực tƣơng tác cá thể robot Giá trị lớn nhỏ độ lớn lực tƣơng tác g(.) Gfmax, Gfmin N Vector hàm hút/đẩy cá thể robot Giá trị lớn nhỏ độ lớn hàm đẩy 10 Gamax, Gamin Giá trị lớn nhỏ độ lớn hàm hút 11 () Hàm thuộc 12 cm Khoảng cách thực tế cá thể robot 13 cm Khoảng cách an toàn cá thể robot 14 cm Khoảng cách thực tế cá thể robot thứ i với vật cản thứ m 15 cm Khoảng cách an toàn cá thể robot thứ i với vật cản thứ m vii 16 cm Khoảng cách thực tế cá thể robot thứ i với đích 17 cm Khoảng cách mong muốn cá thể robot thứ i với đích 18 Trọng số tƣơng tác cặp cá thể (i, j) 19 W Ma trận tƣơng tác 20 L Ma trận Laplace 21 1, 2, …n 22 n giá trị riêng ma trận Vùng hội tụ bầy đàn 23 J Ma trận Jacobi 24 M Số lƣợng vật cản môi trƣờng 25 JT Chuyển vị ma trận J 26 J+ Ma trận giả nghịch đảo ma trận J 27 (J) Hạng ma trận J Các chữ viết tắt: STT Chữ viết tắt Diễn giải nội dung SISO Một đầu vào – đầu (Single Input Single Output) NSB Hành vi dựa không gian Null (Null Space based Behavior) SA Kiến trúc phân cấp (Subsumption Architecture) PSO Tối ƣu bầy đàn (Particle Swarm Optimization) TLTK Tài liệu tham khảo viii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Số Nội dung bảng biểu Trang hiệu 1.1 Các dạng hàm hút/đẩy đƣợc nghiên cứu 24 2.1 Một số dạng lực tƣơng tác cá thể thứ i j dựa 33 logic mờ 4.1 Kết tính tốn thơng số trình tụ bầy 68 4.2 So sánh kết mơ q trình hội tụ bầy với 69 mơ hình Gazi mơ hình mờ 4.3 So sánh kết mô trƣờng hợp sử dụng kỹ thuật NSB phƣơng pháp khác 81 100 International Journal of Basic & Applied Sciences IJBAS-IJENS, Vol 11, No.1, pp.81-86 45 N.Correll1, A Martinoli1 (2009), “Towrds Multi - Robot inspection of Industrial Machinery - From Distributed Converage Algorithms to Experiments with Miniature Robotic Swarms”, IEEE Robotics & Automation, pp.103-112 46 N Miyata, J Ota, T Arai, H Asama (2002), “Cooperative Transport by Multiple Mobile Robots in Unknown Static Environments Associated with Real-Time Task Assignment”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol 18, No 5, October, pp.769-780 47 N Li, Y Wu, X Wang (2014), “A Swarm Model for Obstacle Avoidance and Its Emergent Behavior Analysis”, Journal of Computational Information Systems, pp 1449-1463 48 O Soysal, E Sahin (2005), “Probabilistic aggregation strategies in swarm robotic systems”, In Proc of the IEEE Swarm Intelligence Symposium, (Pasadena, California), pp 325-332 49 R Groß, M Dorigo (2004), “Group transport of an object to a target that only some group members may sense”, Lecture Notes in Computer Science 3242, pp 852- 861 50 R Brooks (1986), “A robust layered control system for a mobile robot”, IEEE Journal on Robotics and Automation; (2), pp.14–23 51 R C Arkin (1989), “Motor schema based mobile robot navigation”, The International Journal of Robotics Research, 8(4), pp.92-112 52 S Etemadi, A Alasty, G Vossoughi (2008), “Stability Investigation of a Robotic Swarm with Limited Field of View”, Proceedings of the 17th World Congress The International Federation of Automatic Control Seoul, Korea, July 6-11, pp.10794-10799 101 53 S M Lee, J H Kim, H Myung (2011), “Design of Interval Type – Fuzzy Logic Controllers for Flocking Algorithm”, IEEE International Conference on Fuzzy Systems, June 27-30, Taipei, Taiwan, pp.2594-2599 54 S Aso, S Yokota, H Hashimoto, Y Ohyama, A Sasaki, H Kobayashi (2008), “Control and Stability for Robotic Swarm based on Center of Gravity of Local Swarm”, Industrial Electronics, ISIE 2008, IEEE International Symposium on, pp.1341-1346 55 S Roy, D Banerjee, C Guha Majumder, A Konar, R Janarthanan (2012), “Dynamic Obstacle Avoidance in Multi – Robot Motion Planning Using Prediction Principle”, Int.Jr.of Advanced Computer Engineering and Architecture, Vol.2 No.2, pp.269-283 56 T Balch, R C Arkin (1998), “Behavior based formation control for multirobot teams”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 14(6), pp.926-939 57 V Gazi, M Passino (2002), “Stability Analysis of Swarms”, Proceedings of the American Control Conference, pp.1813-1818 58 V Caggiano, A De Santis, B Siciliano, A Chianese (2006), “A biomimetic approach to mobility distribution for a human - like redundant arm”, In Proc st IEEE RAS/EMBS Int Conf Biomed Robot Biomechatron., pp 393-398 59 W Li (2008), “Stability Analysis of Swarms with General Topology”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, Vol 38, No 4, pp.1084-1097 60 W Zhang, M.S Branicky, S M Phillips (2001), “Stability of Networked Control Systems”, IEEE Control Systems Magazine, pp.84-99 102 61 X Ge, X Jiang (2010), “A New Robust Stability Criterion of Networked Control Systems”, Intelligent Control and Automation (WCICA), 8th World Congress on, pp.2855-2860 62 X B Chen, F Pan, L Li, H Fang (2006), “Practical Stability Analysis for Swarm Systems”, IEEE, pp.3904-3909 63 X Liang, X Li (2010), “A New Decentralized Planning Strategy for Flocking of Swarm Robots ”, Journal of Computers, Vol.5, No 6, pp 914-921 64 X Dang, Q Zhang (2010), “Stability and PID Control for Networked Control System”, Intelligent Control and Automation (WCICA), 8th World Congress on, pp.921-926 65 Y Liu, K M Passino (2003), “Stability Analysis of Swarms in a Noisy Environment”, Proceedings of the 42nd IEEE, Conference on Decision and Control, pp.3573-3578 66 Y Liu, K M Passino, M Polycarpou (2003), “Stability Analysis of OneDimensional Asynchronous Swarms”, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol 48, No 10, pp.1848-1854 67 Y Zhu, X Tang (2010), “Overview of Swarm Intelligence”, International Conference on Computer Application and System Modeling, pp.400-403 68 Y H Yong, Z Yuling (2008), “Fuzzy System in Multivehicle Swarming”, Fifth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, pp.211-215 69 Y Oh, W Chung, Y Youm (1998), “Extended impedance control of redundant manipulators based on weighted decomposition of joint space”, Journal of Robotic Systems, Vol 15, No 5, pp.231-258 70 Y Cao, A S Fukunaga, A B Kanhg (1997), “Cooperative mobile robotics: Antecedents and directions”, Autonomous Robots, (4), pp.7-27 103 71 Y Chevaleyre, F Sempe, G Ramalho (2004), “A theoretical analysis of multi – agent patrolling strategies”, In Autonomous Agents and Multi Agent Systems, pp.1524-1525 72 Z Xue, J Zeng, C Feng, Z Liu (2011), “Stability Analysis of Exponential Type Stochastic Swarms with Time - Delay”, International Journal of Innovative Management, Information & Production, Vol.2, No.3, pp.112 73 Z Xue, J Zeng, C Feng, Z Liu (2011), “Swarm Target Tracking Collective Behavior Control with Formation Coverage Search Agents & Globally Asymptotically Stable Analysis of Stochastic Swarm”, Journal of Computers, Vol.6, No.8, pp.1772-1780 74 Zu, Linan (2007), “Obstacle avoidance of multi mobile robots based on behavior decomposition reinforcement learning”, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, pp.1018-1023 75 Z Cheng, H T Zhang, M Z Q Chen (2011), “Aggregation pattern transitions by slightly varying the attractive/repulsive function”, PloS one e22123 76 Z Liu, Y Tian, M Yang (2010), “Behavior analysis in free space and obstacle environment of swarm robot systems based on Vicsek model”, In 2nd International Conference on Advanced Computer Control (ICACC), pp.224-229 77 https://www.cyberbotics.com/e-puck 78 www.mathworks.com 104 PHỤ LỤC Chƣơng trình mơ hội tụ: function result = robotwchuan N=10; % So lƣợng robot = 10 C = 500; % kich thuoc không gian di chuyển CxC % Nhap toa ngau nhien tren mat phang toa [500, 500] A = C*rand(2, N); hold off; plot(A(1,:),A(2,:), 'o'); grid on; axis([0 C C]); title('Map'); % Vong lap cac buoc tinh K=1000; % So vong lap delta=0.1; % buoc dich chuyen Sdeltax1 = 0; Sdeltax2 = 0; dat = 30; % khoảng cách an toàn f = 0; deltax = 0; deltay = 0; tracking = 0; for k = 0:(K-1) for i=1:N Sdeltax=0; 105 Sdeltay=0; for j=1:N if (j ~= i) % Khoang cach tu Robot j toi Robot i tai buoc tinh thu k d=distance( A(:,j),A(:,i) ); f = a( A(:,j), A(:,i), -0.85, -0.5, -0.45, -8.5, -5.7, -3.2, 30 ); deltax= (f/d)*(A(1,j)-A(1,i)); deltay= (f/d)*(A(2,j)-A(2,i)); Sdeltax = Sdeltax + deltax*dettat; Sdeltaxy = Sdeltay + deltay* dettat; end end % Tinh toa moi cua buoc k+1 A(1,i) = A(1,i) + Sdeltax; A(2,i) = A(2,i) + Sdeltay; % Xuat toa moi buoc k+1 tracking(i*2-1, k+1) = A(1, i); tracking(i*2, k+1) = A(2, i); end end result = tracking; hold all; for i = 1:N plot(tracking(i*2-1, :), tracking(i*2, :)); plot(A(1,:),A(2,:), '.'); legend('Vi tri dau', 'Duong di','Vi tri cuoi'); 106 xlabel('Chieu rong (m)'); ylabel('Chieu dai (m)') end end % Tính khoang cách điểm A B function dist = distance(A, B) dist = norm(A-B); end % Hàm logic mờ tính lực hút/dẩy function result = a( M, N, A1, A2, A3, A, B, C, dat) A4=0; A5=-A1; A6=-A2; A7=-A3; G=-A; F=-B; E=-C; D=0; if(distance(M,N)