Trang 1 TRƯ NG ĐỜẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘILUẬN VĂN THẠC SĨĐiều khi n thích nghi cho Robot Omni ểbốn bánhPHẠM HẢI QUÂN quan097@gmail.com Ngành K ỹthuật cơ điện tử Trang 3 CỘNG HÒA XÃ HỘI
T Ổ NG QUAN V Ề ROBOT OMNI B Ố N BÁNH
T ổ ng quan Robot Omni b n bánh ố
1.1.1 Giới thiệu về Robot Omni bốn bánh
Robot học đã đạt được nhiều thành tựu trong sản xuất công nghiệp, với cánh tay robot có khả năng làm việc với tốc độ cao, chính xác và liên tục, từ đó nâng cao năng suất lao động Chúng có thể hoạt động trong các môi trường độc hại như hàn, phun sơn, nhà máy hạt nhân, và lắp ráp linh kiện điện tử, nơi đòi hỏi sự tỉ mỉ và chính xác cao Tuy nhiên, một hạn chế chung của robot công nghiệp là không gian làm việc bị giới hạn bởi số trục tự do và vị trí lắp đặt Ngược lại, robot tự hành có khả năng hoạt động linh hoạt hơn trong các môi trường khác nhau.
Robot đa hướng t hành (Directional robot) là một loại robot di động tự hành, có khả năng tự định hướng và di chuyển đến bất kỳ vị trí nào trên mặt phẳng bằng cách kết hợp các hướng chuyển động xoay và tịnh tiến theo quỹ đạo đã định trước Có nhiều lựa chọn thiết kế cho robot đa hướng, với ba cơ cấu truyền động chính thường được sử dụng là bánh xe, xích và chân Bánh xe là phương pháp phổ biến nhất do cấu trúc cơ khí đơn giản và dễ thi công Trong khi đó, việc sử dụng chân và xích yêu cầu kết cấu phức tạp hơn và nặng nề hơn, nhưng lại mang lại lợi thế trong việc di chuyển trên các địa hình xấu như nhấp nhô hay trơn trượt.
Cùng với sự phát triển của kỹ thuật robot di động, robot sử dụng bánh dẫn hướng omni (Omni Robot) đang ngày càng thu hút sự chú ý trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp, dịch vụ, dân dụng và quân sự Omni Robot có khả năng di chuyển theo hai hướng vuông góc, cho phép thực hiện những chuyển động phức tạp mà các loại robot di động khác không thể làm được Điểm đặc biệt của Omni Robot là khả năng kết hợp giữa di chuyển và quay tròn, giúp nó di chuyển linh hoạt trong các không gian chật hẹp và địa hình phức tạp Bài toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành, đặc biệt là đối tượng Omni Robot bốn bánh, là một thách thức đa dạng và cần được nghiên cứu kỹ lưỡng.
Cơ cấ u và cách th c di chuy ứ ể n c a Robot Omni b n bánh ủ ố
Hình 1.1: Mô hình Robot Omni b n bánh th ố ực tế
1.1.2 Ứng dụng Robot Omni bốn bánh
Robot tự hành di chuyển đa hướng Omni đã thu hút sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây nhờ khả năng ứng dụng linh hoạt trong nhiều lĩnh vực, bao gồm công nghiệp, nông lâm nghiệp, y tế, dịch vụ và quân sự Khả năng di chuyển linh hoạt của robot này mở ra nhiều cơ hội mới cho các ngành nghề khác nhau.
Robot Omni, với khả năng di chuyển linh hoạt, rất thích hợp cho việc hoạt động trong các không gian hạn chế cần sự chính xác cao Chúng có thể được sử dụng trong những môi trường nguy hiểm, ô nhiễm hoặc phóng xạ, thay thế con người trong các nhiệm vụ thăm dò và gỡ bom mìn.
1.2 Cơ cấu và cách thức di chuy n c a Robot Omni bể ủ ốn bánh
Bánh xe Omni được thiết kế đặc biệt để quyết định độ linh hoạt trong di chuyển của robot Cấu trúc của bánh xe Omni bao gồm hai vòng bánh xe nhỏ quay xung quanh bánh xe lớn, với các bánh xe nhỏ được sắp xếp so le, đảm bảo di chuyển mượt mà Nhờ vào cơ cấu của các bánh xe và bánh xe lớn, bánh xe Omni có khả năng di chuyển như một bánh xe bình thường hoặc di chuyển theo chiều ngang, tùy thuộc vào hướng di chuyển của các bánh xe khác Điều này cho phép robot Omni với bốn bánh xe di chuyển đa hướng mà không cần thay đổi hướng của robot, tạo ra sự khác biệt cơ bản so với bánh xe truyền thống và bánh xích thông thường.
Hình 1.2 : Một số loại bánh xe Omni
1.2.2 Cách thức di chuyển của Robot Omni
Bánh xe Omni được lắp đặt theo hình chóp khác biệt so với cấu trúc thông thường, thường là hình chữ nhật Nhờ vào cấu trúc đặc biệt này kết hợp với bánh xe Omni, robot Omni có khả năng di chuyển đa hướng, xoay sở linh hoạt trong không gian hẹp một cách dễ dàng.
Hình 1.3: Cách b ố trí các bánh c a Robot Omni ủ
Robot Omni di chuyển nhờ vào động cơ và bánh xe được thiết kế theo hình thức đồng trục, cho phép động cơ và bánh xe quay trên cùng một trục Cách thức này giúp robot có khả năng di chuyển linh hoạt và nhanh chóng trong nhiều hướng khác nhau, tối ưu hóa hiệu suất và khả năng điều khiển.
Di chuyển về phía trước (hướng đ ng cơ 1 và 2) : đ ng cơ 1 và 3 quay ộ ộ cùng chiều mũi tên, động cơ 2 và 4 quay ngược chiều mũi tên.
Di chuyển vềphía sau (hướng động cơ 3 và 4): đ ng cơ 2 và 4 quay cùng ộ chiều mũi tên, động cơ 1 và 3 quay ngược chiều mũi tên.
Di chuyển sang phải (hướng đ ng cơ 2 và 4): động cơ 1 và 2 quay cùng ộ chiều mũi tên,động cơ 3 và 4 quay ngược chiều mũi tên.
Di chuyển sang trái (hướng đ ng cơ 1 và 3): đ ng cơ 3 và 4 quay cùng ộ ộ chiều mũi tên, động cơ 1 và 2 quay ngược chiều mũi tên.
Di chuyển theo hướng trục đ ng cơ 1: động cơ 3 quay cùng chi u mũi ộ ề tên, động cơ 2 quay ngược chiều mũi tên, đ ng cơ 1 và 4 dộ ừng
Di chuyển theo hướng trục đ ng cơ 2: động cơ 1 quay cùng chi u mũi ộ ề tên, động cơ 4 quay ngược chiều mũi tên, đ ng cơ 2 và 3 dộ ừng
Di chuyển theo hướng trục đ ng cơ 3: động cơ 4 quay cùng chi u mũi ộ ề tên, động cơ 1 quay ngược chiều mũi tên, đ ng cơ 2 và 3 dộ ừng
Di chuyển theo hướng trục đ ng cơ 4: động cơ 2 quay cùng chi u mũi ộ ề tên, động cơ 3 quay ngược chiều mũi tên, đ ng cơ 1 và 4 dộ ừng
Xoay tròn tại ch : t t c ỗ ấ ả động cơ quay cùng chi u mũi tên hoề ặc ngược chiều mũi tên.
Robot Omni có khả năng di chuyển theo 8 hướng và quay tại chỗ theo hai chiều, cho phép linh hoạt trong việc điều khiển Phần mềm điều khiển đơn giản nhưng vẫn đảm bảo tính linh hoạt, giúp robot di chuyển đến bất kỳ vị trí nào trong không gian Robot còn được trang bị một khớp động, cho phép hoạt động trên địa hình không bằng phẳng, đảm bảo cả bốn bánh xe luôn tiếp xúc với mặt đất Cấu trúc này có thể được trang bị tùy thuộc vào địa hình mà Robot Omni hoạt động.
Các phương pháp điề u khi n Robot Omni b n bánh ể ố
Nghiên cứu và áp dụng nhiều phương pháp điều khiển cho Robot Omni bánh đã cho thấy hiệu quả đáng kể Một số phương pháp truyền thống như điều khiển tuyến tính hóa mô hình Robot và điều khiển PID đã mang lại chất lượng điều khiển tốt.
Trong những năm gần đây, sự phát triển của lý thuyết điều khiển tự động như điều khiển trượt, hàm Lyapunov, hệ suy diễn mờ và mạng nơ-ron nhân tạo đã mở ra những cơ hội mới cho việc thiết kế hệ thống điều khiển, đặc biệt là cho Robot Omni 4 bánh Nghiên cứu về bộ điều khiển sử dụng phương pháp backstepping thuần túy cho thấy chất lượng điều khiển tốt trong điều kiện không có nhiễu Tuy nhiên, bộ điều khiển này lại dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và các yếu tố phức tạp, dẫn đến giảm chất lượng điều khiển Do đó, việc kết hợp điều khiển trượt giúp hệ thống trở nên ít nhạy cảm hơn với nhiễu, trong khi phương pháp điều khiển trượt backstepping đã được chứng minh là nâng cao chất lượng điều khiển Mặc dù tài liệu hiện tại chỉ cung cấp tham số ngẫu nhiên cho bộ điều khiển mà chưa tối ưu hóa, điều này có thể ảnh hưởng đến tính ổn định của hệ thống trong thực tế, khi mà các tham số của mô hình thường xuyên thay đổi và các yếu tố không xác định như lực, ma sát và nhiễu tác động đến chất lượng điều khiển.
Luận văn này đề xuất việc bổ sung bộ điều khiển thích nghi, bao gồm thích nghi mờ và thích nghi noron Bộ thích nghi mờ sẽ điều chỉnh các tham số cho bộ điều khiển trượt backstepping, sử dụng hệ thống ước lượng tham số thích nghi, nhằm ước lượng chính xác các tham số không xác định.
Bộ điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xấp xỉ các thành phần bất định, đảm bảo hiệu suất hoạt động ổn định và liên tục Việc cập nhật liên tục giúp cải thiện khả năng điều khiển và phản ứng với các biến đổi trong môi trường.
Nội dung chi tiết xây dựng bộđiều khiển thích nghi sẽđược trình bày ở các chương sau.
THI Ế T K Ế B Ộ ĐIỀ U KHI Ể N CHO ROBOT OMNI B Ố N BÁNH
Cơ sở lý thuy ế t
Chúng ta sẽ nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển cơ sở, bao gồm điều khiển backstepping và trượt backstepping Tiếp theo, chúng ta sẽ xây dựng bổ sung luật điều khiển thích nghi mờ và thích nghi nơ-ron vào bộ điều khiển trượt backstepping Mục tiêu là phát triển bộ điều khiển trượt thích nghi mờ và trượt thích nghi nơ-ron cho Robot Omni Việc áp dụng luật điều khiển thích nghi giúp cải thiện khả năng bám quỹ đạo của xe trong môi trường có nhiều biến động.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các kỹ thuật như backstepping, nguyên lý trượt, lý thuyết mờ và mạng nơ-ron nhân tạo Dựa trên những kiến thức này, chúng tôi sẽ thiết kế một bộ điều khiển thích nghi cho Robot Omni, nhằm cải thiện hiệu suất và khả năng hoạt động của robot trong các môi trường khác nhau.
Phương pháp điều khiển backstepping được xây dựng dựa trên hàm Control Lyapunov Function (CLF), đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích tính ổn định của hệ thống Hàm Lyapunov không chỉ giúp đánh giá sự ổn định mà còn hỗ trợ thiết kế bộ điều khiển nhằm ổn định hệ thống Phương pháp này được áp dụng cho các hệ thống phi tuyến, thực hiện theo từng bước, trong đó tín hiệu điều khiển ảo được định nghĩa để đảm bảo tồn tại hàm điều khiển Lyapunov cho các hệ con cục bộ Tín hiệu điều khiển sẽ được tổng hợp ở bước cuối cùng, đảm bảo tính khép kín và ổn định cho các hệ con theo lý thuyết ổn định Lyapunov.
Ta xét mộ ệt h kín
( , ( ) ) dx f x r x dt = PT 2.1 Áp dụng lý thuyết Lyapunov và hàm Lyapunov ta xác đ nh đưị ợc b ộ điều khiển ph n h i tr ng tháiả ồ ạ
Để đảm bảo hệ kín ổn định, ta cần điều khiển tín hiệu x(t) với điểm trạng thái ban đầu x(0) = x0 tùy ý, sao cho hệ thống luôn tiến về gốc tọa độ 0 Để xác định bộ điều khiển phù hợp, chúng ta cần thực hiện hai bước quan trọng.
+ Tìm hàm V (x)xác định dương thích hợp
Một hàm như v y là hàm điậ ều khiển Lyapunov cho hệ kín PT 2.3
Tiêu chuẩn ổn định Lyapunov
Xét hệ không bị kích thích dx f x ( ) dt = cân bằng tại gốc f x( ) =0 Nếu tồn tại một hàm V (x)xác định dương sao cho:
❖ V x ( ) ≤ 0 thì hệ ẽ ổ s n định tạ ố ọi g c t a độ
❖ V x( ) 0 Ví dụ ch nọ c 3= , hệ s ẽtiến về ố g c theo hàm sốmũ e − 3t
Để đảm bảo tính ổn định cho hệ kín theo nghĩa Lyapunov, chúng ta cần chọn hàm V phù hợp cho hệ thống Việc lựa chọn các hệ số cho mặt trượt có thể thực hiện thông qua phương pháp gán điểm, nhằm đạt được mục tiêu ổn định theo thời gian mong muốn.
V s =2 S là hàm xác định dương và đạo hàm của V S ( ) theo thời gian
Lấy đạo hàm PT 2 35theo thời gian, ta có
Hàm V(S) = SS = −S k sgn(S) là hàm Lyapunov của hệ kín, có giá trị âm Khi thay phương trình 2.42 vào phương trình 2.41, ta nhận được tín hiệu điều khiển trượt như sau:
Hình 2.2 : Cấ u trúc h ệ logic mờ
[6] Bộđiều khiển mờ bao gồm các khâu cơ bản sau:
Khâu mờ hóa có vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi giá trị rõ đầu vào x0 thành một véc tơ μ, bao gồm các độ phận thuộc của giá trị rõ đó theo các giá trị mờ (tập mờ).
- Khâu thực hiện lu t h p thành có tên gậ ợ ọi là thi t b h p thành, xế ị ợ ử lý véc tơ μ và cho ra giá trị ờ m B’ c a ngôn ngủ ữ đầ u ra
- Khâu giải mờ có nhi m v chuyệ ụ ển đổ ậi t p mờ B’ thành một giá trị rõ y 0 chấp nhận được cho đối tượng (tín hiệu điều ch nh) ỉ a Khâu mờ hóa
Thực tế hàng ngày chúng ta luôn dùng các từ ngữ ờ, l i nói để mô tả các bi n ế
Khi chúng ta nói "điện áp cao quá" hay "xe chạy nhanh quá", các biến "điện áp" và "tốc độ xe" có thể nhận các giá trị từ "nhanh" đến "chậm" và từ "cao" đến "thấp" Ở dạng tường minh, các biến này nhận các giá trị cụ thể, ví dụ như điện áp bằng 200.
V, 250 V ; tốc độ xe bằng 60 km/h, 90 km/h
Khi các biến nhận các giá trị không rõ ràng như "cao", "rất cao", "nhanh",
MÔ PH Ỏ NG KI Ể M CH Ứ NG TRÊN MATLAB
Sơ đồ ấ c u trúc điề u khi ể n
Hình 3.1: Sơ đồ ấu trúc điề c u khiển
Hình 3.1 chỉsơ đồ cấu trúc của bộđiều khiển được thiết kế trong Matlab Simulink
Khối điều khiển giá trị đặt cho Robot Omni được thiết kế nhằm giúp robot bám sát quỹ đạo mong muốn Việc thiết kế chi tiết các khối nối trong sơ đồ bằng phần mềm Matlab Simulink sẽ được trình bày trong phần Phụ lục.
K ế t qu ả mô ph ỏ ng trên Matlab
Thông số mô hình Robot Omni và bộ ềđi u khiển tham khảo từ tài li u [ệ 10]
B ng 3-1: Thông s ả ố mô hình và bộ điề u khiển
Thông số mô hình m 30kg J 3kg m 2
Trong phần này, các kết quả mô phỏng được thực hiện trên công cụ Matlab/Simulink với các quỹ đạo khác nhau cho robot trong điều kiện có nhiễu Nhìn chung, cả ba bộ điều khiển đều cho kết quả chất lượng bám tốt, cho thấy robot Omni có khả năng bám theo quỹ đạo đã đặt trước Bộ điều khiển trượt kết hợp với kỹ thuật Backstepping dựa trên thích nghi mờ mang lại kết quả tốt nhất trong cả hai trường hợp có và không có nhiễu, cũng như với các dạng quỹ đạo khác nhau.
Bộ điều khiển trượt backstepping cho kết quả ổn định thứ hai, trong khi bộ điều khiển backstepping cổ điển đạt kết quả ổn định với điều kiện không có nhiễu Tuy nhiên, trong trường hợp có nhiều nhiễu, chất lượng bám sẽ bị ảnh hưởng đáng kể Để so sánh đặc tính của từng bộ điều khiển, chúng ta sẽ xem xét sự khác biệt giữa tác động của nhiễu và không nhiễu thông qua các hình mô phỏng dưới đây.
3.2.1 Mô phỏng bộ điều khiển backstepping
• Trường h p không có nhiợ ễu tác động
Quỹ đạ o hình sao 15cos 2 / 10 15sin 2 /10 3 ( πt ) 3 ( πt ) π / 2 Điểm đ t ban đầặ u nằm trong quỹ đạ o [0 0 0]
Hình 3.2: Quỹ đạ o b ộ điề u khiển Backstepping quỹ đạo đặt hình sao điểm đặt bên trong
Hình 3.3: Sai l ệch bộ điều khiển Backstepping trườ ng h p qu ợ ỹ đạo đặt hình sao điể m đặ t bên trong
Quỹ đạo thực Backstepping Quỹ đạo đặt
Sau đây là bảng số liệu thống kê tại một số thời điểm c a bủ ộđiều khiển backstepping
B ng 3-2: Sai l ả ệch phương y v ới bộ điều khiển backstepping
B ng 3-3: Sai l ả ệch phương x v ới bộ điều khiển backstepping
B ng 3-4: Sai l ch góc v ả ệ ới bộ điều khiển backstepping
(rad) 1.57 0.04 3.10 3.10 6.10 6.10 2.10 1.5.10 10 Điểm đặ ằt n m ngoài quỹđạo: [−10 10 π / 3]
Hình 3.4: Quỹ đạ o b ộ điề u khiển Backstepping qu ỹ đạo đặt hình sao điểm đặt bên ngoài
Quỹ đạo BacksteppingQuỹ đạo đặt
Hình 3.5: Sai lệch bộ điề u khiển Backstepping trườ ng h p qu ợ ỹ đạo đặ t hình sao điểm đặt bên ngoài
Bộ điều khiển Backstepping thuần túy mang lại khả năng đáp ứng nhanh chóng cho hệ thống, với thời gian thiết lập chưa đến 0.5 giây, ngay cả khi di chuyển bên ngoài hoặc bên trong quỹ đạo.
3.2.2 Mô phỏng bộ điều khiển trượt Backstepping
• Trường h p không có nhiợ ễu tác động:
Quỹ đạ o tròn 8cos 2 /15 ( πt ) 8sin 2 /15 ( πt ) π / 2 Đ ểi m đ t ban đầặ u tại [ 0 0 0 ]
Hình 3.6 : Quỹ đạ o b ộ điều khiển trượt Backstepping quỹ đạo đặ t hình tròn
Quỹ đạo Trượt BacksteppingQuỹ đạo đặt
Hình 3.7 Sai l ệch bộ điều khiển trượt Backstepping quỹ đạo đặ t hình tròn
Quỹ đạ o hình sao 15cos 2 / 10 15sin 2 /10 3 ( πt ) 3 ( πt ) π / 2 Điểm đ t ban đầặ u[0 0 0]
Hình 3.8 : Quỹ đạ o b ộ điều khi ển trượ t Backstepping quỹ đạo đặ t hình sao
Quỹ đạo trượt btpQuỹ đạo đặt
Hình 3.9: Sai l ệch bộ điều khiể n trư ợ t Backstepping qu ỹ đạo đặt hình sao
Sau đây là bảng s li u t i mố ệ ạ ộ ốt s thời điểm c a b ủ ộđiều khiển trượt backstepping.
B ng 3-5: Sai l ả ệch phương x ớ ộ điề v i b u khiển trượt backstepping
B ng 3-6: Sai l ả ệch phương y vớ ộ điề i b u khiển trượt backstepping
B ng 3-7: Sai l ch góc v ả ệ ới bộ điều khiể n trư ợ t backstepping
• Khi có thêm nhiễu đo dạng xung đơn vịtác động thở ời điểm giây thứ 1 tác động trong 1s
Hình 3.10 : Quỹ đạ o b ộ điều khi ển trượt Backstepping trườ ng h p có nhiễu ợ
Hình 3.11: Sai l ệch bộ điều khiể n trư ợt Backstepping trườ ng h p có nhiễu ợ
Bộ điều khiển trượt Backstepping đã chứng minh hiệu quả trong việc duy trì trạng thái ổn định của hệ thống ngay cả khi có nhiễu tác động Hệ thống có khả năng quay trở lại trạng thái ổn định và bám sát quỹ đạo đặt, cho phép robot điều khiển bám quỹ đạo một cách nhanh chóng, ngay cả khi điểm đặt không nằm trên quỹ đạo.
Thới gian quá độ rất ngắn c 0.1s, sai lỡ ệch về 0
Quỹ đạo Trượt Backstepping Quỹ đạo đặt
3.2.3 Mô phỏng bộ điều khiển trượt Backstepping mờ
• Khi chưa có nhiễu tác động
Quỹ đạo là đường th ng ẳ
Hình 3.12: Quỹ o b đạ ộ điều khiể n trư ợ t Backstepping m qu ờ ỹ đạo đặt đườ ng th ng ẳ
Hình 3.13 : Sại lệch bộ điều khiển trượt Backstepping m qu ờ ỹ đạo đặt đường thẳng
Quỹ đạo Trượt Backstepping mờ Quỹ đạo đặt
Sau đây là bảng s liố ệu tại một số thời điểm c a b ủ ộđiều khiển thích nghi mờ
B ng 3-8: Sai l ả ệch phương x bộ điề u khi ển thích nghi mờ
B ng 3-9: Sai l ả ệch phương y bộ điề u khi ển thích nghi mờ
B ng 3-10: Sai l ả ệc góc bộ điề u khiển thích nghi mờ
Hình 3.14 : Quỹ đạ o b ộ điều khi ển trượ t Backstepping mờ qu ỹ đạo đặt hình sin
Quỹ đạo Trượt Backstepping mờQuỹ đạo đặt
Hình 3.15 : Quỹ đạ o b ộ điều khi ển trượt Backstepping mờ qu ỹ đạo đặt hình sin
• Trường h p có nhi u ợ ễ đo d ng xung đơn vạ ịở 0.5s tác động trong 1s
Hình 3.16 : Quỹ đạ o b ộ điều khi ển trượ t Backstepping mờ trườ ng h p có nhi u ợ ễ
Quỹ đạo Trượt Backstepping mờQuỹ đạo đặt
Hình 3.17: Sai l ệch bộ điều khiể n trư ợ t Backstepping m ờ trườ ng h p có nhi u ợ ễ
Bộ điều khiển trượt Backstepping với hệ mờ chỉnh định giúp hệ thống thích nghi hiệu quả với sai lệch do nhiễu thông qua các tham số điều khiển Hệ thống có đáp ứng nhanh, cho phép robot nhanh chóng di chuyển từ vị trí ban đầu và bám sát quỹ đạo mong muốn.
Thời gian quá độ khoảng 0.1s, sai lệch về 0
3.2.4 So sánh các phương pháp điều khiển
• Với qu ỹđạo tròn 8cos 2 /15 ( πt ) 8sin 2 /15 ( πt ) π / 2 có nhiễu đo dạng xung đơn vịtác động t i giây thạ ứ0.5 tác động trong 1 giây
Sau đây là bảng s liố ệu so sánh tại mộ ốt s thời điểm gi a 3 b ữ ộ ềđi u khi nể
B ng 3-11: So sánh sai l ả ệch phương x củ a ba b ộ điề u khiển
B ng 3-12: So sánh sai l ả ệch phương y củ a ba b ộ điề u khiển
B ng 3-13: So sánh sai l ả ệ ch góc c a ba b ủ ộ điề u khiển
Với nhiễu đo dạng nhiễu tr ng ắ như ở hình 3.22 tác động
Hình 3.23: Quỹ đạ o b ộ điề u khiển Backstepping
Nhận xét: Có thể thấy trường h p này qu ợ ỹđạo b ộđiều khiển Backstepping thuần túy đã hoàn toàn mất kiểm soát không theo được qu o mong muỹ đạ ốn
Quỹ đạo BacksteppingQuỹ đạo đặt
S ai lệc h phươ ng x( m ) trượt btp fuzzy
Bộ điều khiển trượt backstepping và bộ điều khiển trượt thích nghi mờ đều đáp ứng hiệu quả với nhiễu đo, giúp quỹ đạo bám theo quỹ đạo mong muốn Đặc biệt, bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi mờ có khả năng bám quỹ đạo nhanh chóng với sai lệch nhỏ hơn.
Bài viết phân tích và so sánh hiệu suất của ba loại bộ điều khiển, bao gồm bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi, bộ điều khiển trượt backstepping và một loại bộ điều khiển khác Kết quả cho thấy bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi có đáp ứng tốt nhất và sai lệch vị trí nhỏ nhất, tiếp theo là bộ điều khiển trượt backstepping, trong khi bộ điều khiển còn lại cho thấy hiệu suất kém hơn Điều này chỉ ra rằng bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi là lựa chọn tối ưu trong môi trường có nhiều nhiễu và biến động.
S a i lệ ch p h ươ n g y (m ) trượt btp fuzzy
S a i lệ ch g ó c( ra d ) trượt btp fuzzy
52 b ộbackstepping thuần túy Vậy h m chệ ờ ỉnh định tham số có ý nghĩa trong việc tối ưu b điềộ u khiển trượt backstepping trong điều khiển robot omni
3.2.5 Bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi nơ-ron
Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi n-ơ-ron hoạt động hiệu quả dưới tác động của mô hình không ổn định và nhiễu trắng ảnh hưởng đến tín hiệu điều khiển.
Hình 3.28 : Nhiễu ngoạ i tác đ ộ ng lên thành phần điều khiển
Hình 3.29: So sánh qu ỹ đạo thực và quỹ đạo đặ t robot v ới quỹ đạo đặt hình elip
Thích nghi noronQuỹ đạo đặt
Hình 3.30: So sánh qu ỹ đạo thực và quỹ đạo đặ t robot v ới quỹ đạo đặt xoắ ố n c
Hình 3.31: So sánh qu ỹ đạo thực và quỹ đạo đặ t robot v ới quỹ đạo đặ t hình sao
Thích nghi noron Quỹ đạo đặt
Thích nghi noronQuỹ đạo đặt
Hình 3.32: Sai l ch gi ệ ữ a qu o th c và qu ỹ đạ ự ỹ đạo đặ t
Mặc dù không biết thông số của mô hình, việc điều khiển trượt Backstepping dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo đã giúp ổn định hệ thống và bám sát được quỹ đạo mong muốn rất nhanh chóng, chỉ khoảng 1 giây Sai số gần như về 0, bất kể điểm đặt có nằm trong hay ngoài quỹ đạo mong muốn.
- H ệ ẫ v n ổn định r t tấ ốt dù tác động nhiễu ngoại lên lực điều khi n ể
3.2.6 So sánh bộ điều khiển thích nghi nơ-ron và bộ điều khiển thích nghi mờ
Với cùng quỹ đạo đặt hình tròn 8cos 2 /15 ( πt ) 8sin 2 /15 ( πt ) π / 2 , nhiễu tác động là nhiễu đo d ng xung đơn vạ ị tác dụng ở 0.5s tác động trong 1s
Hình 3.33: So sánh qu o c a b ỹ đạ ủ ộ điều khiển thích nghi mờ và thích nghi n - ơ ron
Thích nghi noron thích nghi mờ
Hình 3.34: So sánh sai lệch phương x củ ộ a b điều khiể n thích nghi mờ và thích nghi nơ -ron
Hình 3.35: So sánh sai lệch phương y củ ộ a b điều khiể n thích nghi mờ và thích nghi nơ -ron
Thích nghi noron thích nghi mờ
S ai lệ ch p hư ơ ng y (m )
Thích nghi noron thích nghi mờ
Hình 3.36 trình bày sự so sánh sai lệch góc giữa bộ điều khiển thích nghi mờ và bộ điều khiển thích nghi nơ-ron Dưới đây là bảng số liệu so sánh tại một số thời điểm giữa hai bộ điều khiển này.
B ng 3-14: Sai l ả ệch phương x củ a b ộ điề u khiển thích nghi mờ và thích nghi noron
B ng 3-15: Sai l ả ệch phương y củ a b ộ điề u khiển thích nghi mờ và thích nghi noron
B ng 3-16: Sai l ch góc c a b ả ệ ủ ộ điều khiển thích nghi mờ và thích nghi noron
S ai lệ ch g óc (r ad )
Thích nghi noron thích nghi mờ
Trong quá trình mô phỏng, các thông số ủ của ma trận không được sử dụng, nhưng bộ điều khiển dựa trên mạng nơ-ron vẫn có khả năng xấp xỉ các thông số này Bộ điều khiển thích nghi nơ-ron cho thấy chất lượng tương đương với bộ điều khiển thích nghi mờ Điều này chứng minh tính khả thi của mạng nơ-ron trong việc xấp xỉ các yếu tố không chắc chắn, mang lại chất lượng tốt cho bộ điều khiển.
Trong quá trình thực hiện luận văn thạc sĩ, PGS TS Bùi Hải Lê đã hợp tác cùng các giảng viên thuộc bộ môn cơ học vật liệu và kết cấu tại Viện Cơ Khí, Trường Đại học Bách Khoa.
Hà Nội đã nhiệt tình giúp đỡ tôi nhằm đ nh hướị ng và phân tích yêu cầu đề tài t Kế quảđề tàiđã đạt được:
Tìm hiể ổu t ng quan và cấu tạo của Robot Omni bốn bánh
Mô hình Robot Omni được xây dựng chi tiết bao gồm hai thành phần chính: mô hình động học và mô hình động lực học Các thành phần này được phát triển dựa trên các tài liệu tham khảo và cơ sở toán học vững chắc.
Xây dựng và thiết kếđược b ộđiều khiển backstepping, trượt backstepping, trượt backstepping thích nghi mờ chỉnh định tham sốvà trượt backstepping thích nghi nơ-ron xấp xỉhàm bất định
Here is the rewritten paragraph:"Thông qua việc mô phỏng và kiểm chứng thuật toán trên Matlab, chúng tôi đã thu được kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển trượt backstepping thích nghi có hiệu suất rất tốt và đáp ứng tốt với các yếu tố bất định Kết quả này khẳng định khả năng ứng dụng hiệu quả của thuật toán này trong thực tế."
Hướng phát triển của đồán trong tương lai
Cài đặt thu t toán th c nghiậ ự ệm
Nghiên c u thêm phứ ần xác định vị trí, tọa độ ủ c a robot trong không gian Thiết kế giao diện điều khiển trên máy tính và điện thoại thông minh
Kết hợp thêm Camera để nh n dậ ạng địa hình, tránh vật cản bám quỹ đạ o đặt
[1] A A S M A H Soliman M., "Path Planning Control for 3-Omni Fighting Robot Using PID and Fuzzy Logic Controller," The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications, p vol 921., 2019
[2] X L X W Z Qingzhu Cui, "Backstepping Control Design on the Dynamics of the Omni-directional," College of Mechatronics Engineering and Automation National University of Defense Technology,, pp pp 51-56, 2012
[3] M P X P N D P Q Tien Ngo Manh, "Tracking Control for Mobile robot with Uncertain Parameters Based on Model Reference Adaptive Control," International Conference on Control, Automation and Information Sciences ICCAIS2013, p pp 1, 2013
[4] P X M T T Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khi n phi tuyể ến, NXB Khoa Học và Kỹ Thuật, 2008
[5] N Phuoc, Điều khiển trượt cơ b n và trượả t nâng cao, Seminar, 2014
[6] N D P Phan Xuân Minh, Lý thuyết điều khi n mể ờ, NXB Khoa Học và Kỹ Thuật, 2006
[7] C I a W J, "Layered neural networks as universal approximators," Computational Intelligence theory and Applications, pp pp 411 415, 1997 -
[8] Cotter N E, "The Stone-Weierstrass theorem and its application to neural net works", IEEE Transactions on Neural Networks, vol 1, pp 290-295,1990
[9] P M R D a M C Panchapakesan C., "Effects of moving the center's in an RBF network," IEEE Transactions on Neural Networks, pp vol 13, pp.1299-1307., 2002
The paper by Duyen et al (2019) presents a novel approach to trajectory tracking control for four-wheeled omnidirectional mobile robots The authors combine the Backstepping technique with sliding mode control to enhance performance and stability This research was showcased at the First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics, highlighting its significance in advancing robotic control systems The findings are documented in the IEEE proceedings, pages 131-134.
CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ