TỔNG QUAN
Giới thiệu chung về robot bầy đàn
1.1.1 Giới thiệu chung về robot bầy đàn
Robot bầy đàn (swarm robot) là một cách tiếp cận mới nhằm mục đích phối hợp số lượng lớn robot Điều này lấy cảm hứng từ việc quan sát xã hội côn trùng như kiến, mối, ong- đó là ví dụ cụ thể về cách một lượng lớn cá thể độc lập tương tác với nhau để tạo ra một hệ thống thông minh Xã hội côn trùng được biết đến về việc hoàn thành các nhiệm vụ nằm ngoài khả năng của từng cá thể như: xây tổ, tìm kiếm thức ăn, tha mồi Khả năng phối hợp như vậy vẫn nằm ngoài khả năng của các hệ thống muti robot hiện nay [1]
Đàn rô-bốt là tập hợp nhiều rô-bốt tự hành có khả năng cảm nhận môi trường, tính toán điều khiển và trao đổi thông tin qua mạng truyền thông Các rô-bốt đơn lẻ sẽ hạn chế năng lực, không hiệu quả khi hoạt động riêng rẽ nhưng lại hiệu quả khi phối hợp cùng nhau để thực hiện nhiệm vụ Đặc trưng của đàn rô-bốt là hoạt động tương tác, nhờ đó đàn rô-bốt thu được kết quả nhanh và đáng tin cậy hơn một rô-bốt riêng lẻ.
Hệ thống robot bầy đàn có thể đồng nhất, gồm các robot hoàn toàn giống nhau; hoặc không đồng nhất, gồm nhiều loại robot có thiết kế và tính năng khác nhau Nhưng đều có chung những đặc điểm như sau [3]:
- Tính bền vững: Yêu cầu hệ thống có khả năng tiếp tục làm việc với hiệu suất thấp, lỗi từ các cá thể robot, nhiễu từ môi trường Điều này có được từ các yếu tố như sau: đầu tiên là khả năng dự phòng của hệ thống: bất kì cá thể nào mất tín hiệu thì sẽ được thay thế bằng cá thể khác Thứ hai, sự phối hợp không tập trung: phá hủy một phần của hệ thống cũng ảnh hưởng đến việc vận hành của bầy robot Thứ ba, các cá thể robot đơn giản Nếu so sánh một hệ thống đơn phức tạp cũng làm một việc thì hệ thống bầy đàn gồm các cá thể robot sẽ đơn giản hơn và ít lỗi hơn Cuối cùng, là sự đa
2 dạng về tín hiệu: Nhiều robot thì sẽ có nhiều tín hiệu trả về, giảm tỉ lệ tín hiệu đàu vào và nhiễu
Tính linh hoạt: Đối với một nhóm robot, khả năng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau là một yêu cầu bắt buộc Ví dụ về loài kiến, nhiệm vụ thường gặp nhất của nhóm kiến là: tìm kiếm thức ăn, vận chuyển mồi và hình thành đàn.
- Khả năng mở rộng: yêu cầu hệ thống có thể hoạt động ở một quy mô lớn Đây là cơ chế phối hợp để đảm bảo hoạt động của bầy ít bị xáo trộn nhất khi thay đổi quy mô nhóm
Tiêu chí để phân biệt nghiên cứu robot bầy đàn so với các nghiên cứu robot khác [1]:
Mỗi cá thể robot trong hệ thống robot bầy đàn là một robot tự động, nó có một cơ cấu vật lí rõ ràng, được định vị và tương tác được với môi trường và các robot khác nhờ hệ thống cảm biến Những hệ thống robot thay đổi hình dạng có thể coi là hệ thống robot bầy đàn khi và chỉ khi không tồn tại trung tâm điều khiển (bộ xử lý trung tâm)
Những nghiên cứu về robot bầy đàn có thể được áp dụng để điều khiển một số lượng robot nhất định, không có mục đích mở rộng và nằm ngoài bầy robot Mặt dù giới hạn dưới cho số lượng robot rất khó xác định, hầu hết được chấp nhận là từ 10-
20 robot Tuy nhiên, chi phí cho mỗi robot đã giảm nhưng với một số lượng robot lớn thì chi phí bảo trì và thử nghiệm Do đó hướng nghiên cứu về mảng này thực hiện với quy mô nhỏ nhưng có khả năng mở rộng về quy mô
- Giới hạn về khả năng của robot
Những robot được sử dụng để nghiên cứu thì thường sẽ không có khả năng hoặc hiệu quả thấp khi thực hiện nhiệm vụ độc lập Đầu tiên, các robot gặp khó khăn khi
3 tự thực hiện nhiệm vụ và cần sự hợp tác của các cá thể Tiếp theo, việc triển khai một nhóm có thể cải thiện hiệu suất làm việc Điều quan trọng là tiêu chí này không áp đặt bất kì hạn chế nào đến độ phức tạp của phần cứng và phần mềm robot Không nên đánh giá khả năng và hiệu suất của từng robot đơn lẻ, chúng ta nên nhìn nhận tương ứng với nhiệm vụ để đánh giá sự đơn giản của robot
- Khả năng cảm nhận và giao tiếp
Các robot được sử dụng trong nghiên cứu nên giới hạn về khả năng cảm biến và giao tiếp Ràng buộc này nhằm đảm bảo sự phối hợp giữa các robot luôn tồn tại Trên thực tế, việc sử dụng các kênh liên lạc toàn cầu trong nhóm robot có khả năng làm xuất hiện các cơ chế phối hợp không điều chỉnh được, do đó nó sẽ trái với tiêu chí đầu tiên được đề cập ở trên Tuy nhiên, mạng toàn cầu có thể cung cấp một chương trình chung chó các robot bầy đàn
Việc sản xuất hàng loạt robot là điều cần thiết để triển khai các hệ thống robot bầy đàn trong ứng dụng xã hội Những tiến bộ trong ngành công nghiệp cơ điện tử đã giúp giảm kích thước và chi phí của robot tự động Từ đó, tiềm năng để ứng dụng
SW trong các nhiệm vụ như [1]:
- Nhiệm vụ về giám sát không gian
Hệ thống robot bầy đàn là một hệ thống phân tán, vì vậy nó sẽ phù hợp với các nhiệm vụ liên quan đến giám sát không gian Khả năng cảm biến phân tán của hệ thống giúp thu thập thông tin và phát hiện nhanh các tình huống nguy hiểm, chẳng hạn như rò rỉ hóa chất Hệ thống robot bầy đàn sẽ có hai ưu điểm để giải quyết vấn đề tương tự Đầu tiên, hệ thống có khả năng tập trung các thành viên trong bầy hướng đến nơi xảy ra sự cố Khả năng này giúp hệ thống định vị và xác định vấn đề trong môi trường tốt hơn Thứ hai, hệ thống có thể tập trung để chặn đường rò rỉ
- Nhiệm vụ mang tính nguy hiểm cao
4 Các cá thể robot là thành phần không thể thiếu để tạo nên một hệ thống phù hợp cho các tác vụ nguy hiểm Ví dụ: dọn vệ sinh trong các hầm mỏ với chi phí thấp Không giống như robot đơn lẻ cũng thực hiện một nhiệm vụ, các robot bầy đàn có khả năng hoàn thành nhiệm vụ khi một hay nhiều cá thể gặp sự cố Việc sử dụng robot bầy đàn để kiểm tra một dãy hành lang sẽ an toàn hơn việc chỉ sử dụng một robot [1]
- Khả năng mở rộng và thu hồi
Các công trình nghiên cứu liên quan
Khi vượt qua chướng ngại vật trong một môi trường, nếu robot biết trước được thông tin về hình dạng của vật cản chúng có thể tạo một quỹ đạo hợp lí để tránh nó Mặt khác, di chuyển dọc theo biên dạng của vật cản là một chiến lược khả thi để vượt vật cản [22] Từ những góc nhìn trên, những nghiên cứu về di chuyển của robot được chia làm hai loại: (1) di chuyển tập thể tránh vật cản và (2) di chuyển tập thể theo biên dạng vật cản Ở loại đầu tiên, thuật toán bầy đàn (flocking algorithm) được áp dụng để duy trì chuyển động trật tự đồng nhất của các robot, đồng thời giữ khoảng cách an toàn giữa các robot trong suốt quá trình di chuyển từ điểm khởi đầu đến điểm kết thúc Thuật toán tránh vật cản thường áp dụng đối với vật cản nhỏ [18] [23] Chuyển động theo trật tự có thể thực hiện bởi điều khiển đồng bộ (aligment control-yêu cầu vị trí tương đối giữa các robot liền kề) [23] hoặc bộ điều khiển không đồng bộ (non-aligment control) (được sử dụng với mô hình bám tường và chuyển động theo robot đầu đàn
Bộ điều khiển đồng bộ tạo ra các chuyển động đồng bộ có hướng nhưng yêu cầu cao về các cơ cấu cảm biến để thu thập các tín hiệu về góc tương đối của các robot liền
11 kề Trong khi đó, bộ điều khiển không đồng bộ có thể gây xáo trộn về hướng của robot dẫn đến xô đẩy giữa các robot (anti-flocking) Thêm vào đó, nếu chỉ sử dụng thuật toán đồng bộ, robot bầy đàn có thể gặp vấn đề khi gặp vật cản lớn hơn nhiều so kích thước của robot; không thể chuyển đổi trạng thái để vượt qua các khe hẹp, bầy robot có thể bị chia thành các nhóm nếu bị mất liên kết Ở loại thứ hai, thay vì tránh vật cản, chiến thuật bám tường được sử dụng để vượt qua vật cản bằng cách bám theo biên dạng Phần lớn nghiên cứu tập trung vào áp dụng với đơn robot trong khi đó chỉ có một số ít được nghiên cứu trên hệ robot với những thách thức trong tương tác giữa các robot [24] [25] [26] [27] [28] Hình dạng của bầy đàn trong chiến lược bám tường được chia thành các loại như một chuỗi (dạng đường thẳng) [25] [28], dạng đội hình [25] dạng linh hoạt bằng cách lăn theo biên dạng của vật cản [24] Đặc biệt, khi chuyển sang dạng chuyển động lăn để robot bầy đàn bám theo biên của vật thể lồi và lõm dạng chữ U [24] Tâm của vecto vận tốc từ đích của tất cả robot được sử dụng là một thông số để loại bỏ chuyển động hướng đến đích khi robot gặp chướng ngại vật Nhờ đó, robot có thể vượt qua vật cản, nhưng cực tiểu cục bộ xuất hiện khi có các robot trong bầy chuyển sang chuyển động lăn Ở nghiên cứu [25], robot bầy sử dụng giao tiếp lẫn nhau để xác định vị trí vật cản và kích hoạt chế độ bám tường một cách đồng bộ và luôn giữ được đội hình Ở [26], tác giả xem xét robot bầy đàn gồm 4 robot có giao tiếp để di chuyển theo đổi hinh Nếu không có không gian cho robot chuyển động theo hàng ngang thì robot sẽ chuyển sang dạng bám tường rong khi đang chuyển động theo hàng Giao tiếp sẽ giúp robot thực hiện đồng bộ các hành động như dừng, chờ, đi thẳng, Ở nghiên cứu [27] bộ điều khiển bám tường của hệ đa robot được xem xét trong các dạng vật cản khác nhau như đa giác lồi, lõm Mô hình robot đầu đàn được sử dụng ở dạng bám tường với đơn robot và những robot theo sau sẽ bám theo robot đầu đang như một mục tiêu Thuật toán tránh vật cản được thêm vào các robot theo sau nhằm tránh va chạm vào tường trong quá trình bám theo robot đầu đàn Với bộ điều khiển loại này, ta chỉ cần sử biết về khoảng cách tương đối giữa các robot và góc định hướng của chúng với nhau bằng các cảm biến hồng ngoại Ở nghiên cứu [28] robot bầy đàn di chuyển từ điểm đầu
12 đến đích ở dạng đội hình với bộ điều khiển sử dụng robot bầy đàn Nếu đội hình gặp vật cản, để đảm bảo duy trì đội hình, thì các robot phải chuyển đổi sang dạng đội hình một đường thẳng Trong trường hợp này chúng ta xác định hai trường hợp: robot đầu đàn nhận một lực đẩy lớn ở phía trước (theo hướng chuyển động) hoặc một robot ở biên đội hình nhận một lực đẩy lớn từ một hướng Học tăng cường (reinforcement - learning) được áp dụng để lựa chọn hành vi cho robot bao gồm: tiến về vị trí cuối, tránh vật cản, tránh va chạm, di chuyển bám tường thông qua việc dự đoán khả năng có thể xảy ra trong quá trình chuyển động [28] Trong một số ít nghiên cứu gần đây , phần lớn trong số này đều không dùng bộ điều khiển phân tán mà yêu cầu có sự giao tiếp để chuyển đổi trạng thái cũng như duy trì trạng thái [24] [26], [28] Ngoại trừ [27] chỉ xem xét bộ điều khiển bám tường không chuyển đổi trạng thái
Bảng 1.1 là tổng kết những sự khác nhau giữa các cách tiếp cận của tác giả và những công trình nghiên trước đó về vấn đề định hướng robot di chuyển qua vật cản Phương án được đề xuất là sử dụng bộ điều khiển phân tán cho robot bầy đàn định hướng trong môi trường có vật cản chưa biết Nó cho phép chuyển đổi trạng thái của bầy đàn từ dạng tập trung sang dạng một hàng và ngược lại và không yêu cầu về giao tiếp giữa những robot với nhau Bộ điều khiển được đề xuất đảm bao liên kết giữa robot với nhau cũng như giải quyết được vấn đề cực tiểu cục bộ tạo từ vật cản lớn và sự duy trì kết nối giữa robot Thêm vào đó, sử dụng bộ điều khiển mờ loại 2 [20] để tính toán thông số điều khiển giúp giảm thiểu sai số khi sử dụng bậc 1 [19] cũng như thích nghi với sự thay đổi của môi trường
Bảng 1.1 Các công trình nghiên cứu có liên quan
Loại chuyển động khi gặp chướng ngại vật
Loại bỏ local minima tạo ra bởi
Vật cản Duy trì liên kết
Di chuyển từ vị trí ban đầu đến đích theo quỹ đạo cho trước
Tránh vật cản Không Định trước Có Nhỏ Không Có
Di chuyển từ vị trí ban đầu đến đích theo quỹ đạo cho trước
Tránh vật cản Không Định trước Có Lớn Không Có
Di chuyển dựa vào bộ điều khiển đông bộ
Tránh vật cản di động Không Định trước Không Nhỏ Không Có
[23] Đinh hướng chuyển động dựa vào bộ điều khiển đồng bộ
Tránh vật cản Không Định trước Không Nhỏ, vật lõm Không Có
Loại 2: Di chuyển với quỹ đạo bám tường
Di chuyển đến đích, vượt qua những vật cản dạng lớn không lõm
Bám tường bằng chuyển động lăn theo biên dạng
Có (giao tiếp) Định trước Không
Lớn, không có hình dạng lõm
Di chuyển đến vị trí đích theo đội hình
Bám tường nhưng vẫn giữ đội hình
Không Định trước Không Lớn, vật dạng lõm Không Không
Di chuyển nhờ sự kết hợp hai dạng đội song song và một hàng
Bám tường dạng chuỗi Có
Sử dụng bộ điều khiển mờ loại 1
Lớn, vật có dạng lồi và lõm
Bám tường dạng chuỗi Không Bộ điều khiển PD Không Không vật cản Không Có
Di chuyển đến đích với sự thay đổi độ hình từ tam giác sang đường thẳng
Có (giao tiếp) Định trước Không
L Lớn, vật có dạng lồi và lõm
Di chuyển đến đích với sự thay đổi đội hình dạng tập trung và dạng chuỗi
Bộ điều khiển mờ loại 1
L Lớn, vật có dạng lồi và lõm
Bám tường dạng chuỗi Không
Bộ điều khiển mờ bậc 2
Lớn, vật có hình dạng lồi lõm
Bám tường dạng chuỗi Không Định trước Không Lớn, Không Không
Bám tường dạng chuỗi Không
Lớn, vật có hình dạng lồi lõm
Cách tiếp cận trong luận văn
Di chuyển đến đích với sự thay đổi đội hình: tập trung và bám tường
Bộ điều khiển mờ bậc 2
Vật cản lớn có cạnh và không
Phạm vi luận văn
Trong phạm vi luận văn, các đối tượng (vật cản và robot) đều được thể hiện bởi một đối tượng chất điểm Việc giả định này đủ để chứng minh giải thuật được nghiên cứu trong luận văn
1.3.2 Đối tượng nghiên cứu của luận văn
Như ở phần 1.2 đã nêu , những chướng ngại vật lớn và chưa biết hình dạng là một thách thức lớn đối với việc điều hướng bầy đàn Do đó, vấn đề chính chính được giải quyết trong luận văn là làm thế nào để thiết kế điều khiển hành vi phân tán cho robot bầy đàn để vượt qua chướng ngại vật, tránh cực tiểu cục bộ và duy trì kết nối bất kể kích thước, hình dạng và vị trí của chướng ngại vật Cụ thể, chúng tôi đã phát triển các chiến lược khác nhau trong trường hợp khi chướng ngại vật chặn đường đi của robot bầy đàn Chúng ta cần giải quyết những vấn nghiên cứu sau:
- Sử dụng biên dạng của vật cản để dẫn hướng cho robot bầy đàn
- Đề xuất các chiến lược điều khiển phân tán có khả năng giải quyết được cực
Hình 1.1 Vật cản có dạng da giác lồi ABCD
Hình 1.2 Vật cản có dạng đa giác lõm ABCDEFGH 1.3.3 Mục tiêu luận văn Ở phần này, bộ điều khiển hành vi phân tán được thiết kế để thực hiện mục tiêu đã nói ở phần trên Bằng cách phối hợp các chiến lược khác nhau dựa trên hành vi của robot bầy đàn để giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình di chuyển Để điều hướng robot bám tường, mỗi robot cần trang bị một hệ thống cảm biến hồng ngoại Luận văn đề xuất một chiến lược phối hợp chuyển động, trong đó robot bầy đàn di chuyển theo chế độ tập trung trong không gian không có chướng ngại vật và chế độ một chuỗi khi gặp chướng ngại vật có kích thước lớn Giữa hai chế độ chính sẽ có hai chế chuyển đổi đó là chế độ tập trung sang bám tường và chế độ bám tường sang tập trung Khi robot di chuyển theo chế độ một chuỗi, chế độ này sẽ không có liên kết dư giữa các robot, giúp robot bầy đàn tránh chướng ngại vật mà không cần sử dụng bộ điều khiển liên quan đến giao tiếp giữa các robot Vì vậy, điều khiển hành vi phân tán có đủ khả năng để loại bỏ cực tiểu cục bộ tạo bởi chướng ngại vật và duy trì liên kết Ngoài ra, bộ điều khiển mờ loại 2 được áp dụng để tự động điều chỉnh các tham số điều khiển và giúp robot thích nghi khi môi trường thay đổi ( thay đổi hình
17 dạng vật cản) Cụ thể, robot bầy đàn khảo sát gồm sáu đến robot di chuyển trong môi trường có vật cản phức tạp (đa giác lồi hay lõm), đồng thời duy trì đội hình trong quá trình di chuyển đến điểm đích Mặt khác, thuật toán có khả năng phát hiện chướng ngại vật xung quanh robot để điều hướng an toàn, tránh va chạm giữa robot với nhau và với vật cản
Để tiến hành mô phỏng với MATLAB, chúng tôi lựa chọn sử dụng 6-9 robot dựa trên mô hình quy mô nhỏ và tham khảo từ nghiên cứu [19] Không gian làm việc được thiết kế bao quát vật cản theo hình 1.1 và 1.2 Tốc độ di chuyển để duy trì đội hình được tham khảo từ nghiên cứu [33] và được giới thiệu ở phần 2.2 Trong mô phỏng, chúng tôi sử dụng cảm biến LiDAR và cảm biến hồng ngoại, được lựa chọn ở phần 2.1.2 Từ đó, chúng tôi thu được các thông số mô phỏng cần thiết.
- Mobile robot di chuyển trên mặt đất: differential drive robot (DDR)
- Số lượng robot của bầy: 6 -9 (homogenous robot)
- Không gian hoạt động: 8000x7000 mm
- Cảm biến sử dụng: LiDAR và hồng ngoại
- Tốc độ di chuyển tối đa: 350 mm/s
- Vật cản có hình dạng đa giác lồi và đa giác lõm (hình 1.1 và hình 1.2)
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH HOÁ
Mô hình hóa robot
Giả thuyết một robot bầy đàn có N robot trong không gian hai chiều Gọi 𝑝 𝑖 (𝑥(𝑖), 𝑦(𝑖)) là vị trí của robot trong không gian 2D Bán kính robot là 𝑟 𝑎 Để thu thập thông tin từ môi trường bên ngoài thì robot phải sử dụng cảm biến Trong luận văn này tôi đề xuất sử dụng hai loại cảm biến Loại thứ nhất, cảm biến tầm xa có phạm vi hoạt động lớn hơn rất nhiều so với bán kính của robot, sử dụng để xác định các robot liền kề và phát hiện vật cản trước khi vật tiến đến vật cản Gọi 𝑟 𝐿 là bán kính vùng hoạt động của cảm biến tầm xa (𝑟 𝐿 ≫ 𝑟 𝑎 ) Loại thứ hai là loại cảm biến tầm gần được sử dụng để bám theo biên dạng vật cản Gọi 𝑟 𝑇𝑆 la bán kính vùng hoạt động của cảm biến tầm gần
2.1.1 Lựa chọn cảm biến Ở phần này tôi sẽ tiến hành khảo sát và chọn cảm biến tầm xa và tầm gần để áp dụng trong thuật toán của luận văn Đối với cảm biến tầm xa, có nhiều phương pháp khác nhau để phát hiện các chướng ngại vật trong các hệ thống tự động Yêu cầu của cảm biến tầm xa là đo được khoảng cách từ robot đến robot bên cạnh hoặc từ robot đến vật cản; xác định góc lệch của tường hoặc robot bên cạnh [34] Một số cảm biến phổ biến hiện nay bao gồm: LiDAR ( 2 chiều hoặc 3 chiều), camera (hai hoặc nhiều hơn), cảm biến siêu âm (ultrasonic sensor) Mỗi loại sẽ có hạn chế nên sẽ phù hợp hơn theo từng mục đích sử dụng khác nhau
- LiDAR là cảm biến được sử dụng để đo khoảng cách đến một vật thể bằng cách phát ra các xung ánh sáng ngắn và đo thời gian ánh sáng quay trở lại cảm biến Ưu điểm chính là phát hiện vật vật thể với độ chính xác cao và phạm vi hoạt động
19 rộng hơn các phương pháp khác Tuy nhiên, thời gian xử lí tín hiệu đo dài hơn vì phải xử lí lượng dữ liệu thu thập lớn [30]
- Camera là thường được sử dụng trong các hệ thống phát hiện chướng ngại vật Trong những hệ thống đó, ta cần phải có nhiều hơn một camera để tạo thành một hệ thống stereo camera nhằm tạo ra ảnh 3D của môi trường xung quanh Ưu điểm của hệ thống stereo là cho phép thực hiện ở nhiều môi trường khác nhau Phương pháp này cũng có thể đo chính xác độ sâu Tuy nhiên việc hiểu chuẩn gặp nhiều khó khăn [35]
Loại cảm biến siêu âm là cảm biến phát hiện chướng ngại vật cuối cùng, hoạt động bằng cách truyền và nhận sóng siêu âm để xác định khoảng cách đến vật thể Giống như LiDAR, thời gian giữa lúc truyền và nhận được sử dụng để xác định khoảng cách từ vật đến cảm biến Ưu điểm của cảm biến siêu âm so với cảm biến quang học là khả năng hoạt động trong môi trường nhiều tác động cản trở tầm nhìn như khói, bụi Tuy nhiên, độ chính xác thấp và độ nhạy với nhiệt độ không khí của cảm biến này đòi hỏi phải bổ sung nhiều cảm biến hoặc kết hợp các cảm biến khác để tăng độ chính xác và độ nhạy của hệ thống.
Từ những phân tích trên, tôi sẽ lựa chọn cảm biến LiDAR sử dụng để mô phỏng và thực nghiệm (nếu có) vì có độ chính xác cao, đơn giản vì chỉ cần một cảm biến Trong khi các phương án còn lại, để tăng độ chính xác thì cần nhiều cảm biến Với tầm hoạt động của cảm biến LiDAR SICK LMS511 [37] vào khoảng 0.2-80 m Gọi
𝑟 𝐿 là bán kính vùng hoạt động của LiDAR Với không gian hoạt động giới hạn của mô phỏng là 5x8 m và tham khảo từ nghiên cứu [37] nên ta lựa chọn vùng hoạt động tối đa của LiDAR ở luận văn là 0.7m, tương ứng 𝑟 𝐿 = 0.7𝑚 Đối với cảm biến tầm gần, yêu cầu là có thể phát hiện được vật cản ở gần và định hướng vị trí gần nhất của vật cản đến robot [38] Những hệ thống cảm biến thường được sử dụng như cảm biến hồng ngoại IR [39], cảm biến siêu âm [40] [41] Tuy nhiên để có thể đo chính xác được khoảng cách và hướng của vật cản là một thách thức Ở nghiên cứu của Farrow [39], sử dụng cảm biến hồng ngoại để đo khoảng cách , xác định hướng vật cản và giao tiếp với các robot khác Hệ thống droplet được
20 Farrow sử dụng có khả năng đo ba thông số bằng cảm biến hồng ngoại Sử dụng 6 cảm biến được đặt đối xứng để đo khoảng cách, góc định hướng và giao tiếp giữa các robot Sử dụng kết quả từ nghiên cứu trên ta chọn cụm cảm biến hồng ngoại để xác định khoảng cách và vị trí của tường so với robot Đối với cảm biến hồng ngoại tầm hoạt động của nó từ 2-30cm
Hình 2.1 Bố trí cảm biến hồng ngoại
2.1.2 Mô hình hóa cảm biến
Hình 2.2 Vùng hoạt động của cảm biến tầm gần
Hình 2.2 biểu diễn vùng hoạt động của robot tầm gần Trong đó, bán kính robot là 𝑟 𝑎 , bán kính cùng hoạt động của cảm biến hồng ngoại là 𝑟 𝐼𝑅 𝑟 𝑇𝑆 vùng hoạt động của cảm biến hồng ngoại 𝑟 𝑇𝑆 Từ hình 2.2 ta có 𝑟 𝑇𝑆 = 𝑟 𝑎 + 𝑟 𝐼𝑅 Giá trị khoảng cách của cảm biến hồng ngoại thu được chia thành các vùng ngắn, trung bình, dài Tương tự giá trị góc định hướng mà cảm biến nhận được cũng được phân loại thành: góc bên trái 𝐿 𝑇𝑆 , góc trên bên trái 𝐿𝐹 𝑇𝑆 , góc bên phải 𝑅 𝑇𝑆 , góc trên bên phải 𝑅𝐹 𝑇𝑆
Hình 2.3 Vùng hoạt động của cảm biến tầm xa
Hình 2.3 biểu diễn vùng hoạt động của robot tầm gần 𝑟 𝐿 vùng hoạt động của cảm biến 𝑟 𝐿 Giá trị khoảng cách của cảm biến LiDAR thu cũng được chia được thành các vùng ngắn, trung bình, dài Tương tự giá trị góc định hướng mà cảm biến nhận được cũng được phân loại thành: góc trên bên trái 𝐿𝐹 𝐿𝑅𝑆 , góc trên bên phải
2.1.3 Phân biệt vật cản và robot Ở giải thuật được đưa ra của bài toán, khoảng cách của các robot sẽ không quá nhỏ (tương đương bán kính của robot Vì vậy cảm biến tầm gần sẽ không được sử dụng để đo khoảng cách giữa hai robot Khi xác định khoảng cách từ cảm biến LiDAR 2D , làm sao có thể phân biệt được vật cản và robot chuyển động Cảm biến LiDAR sẽ phát ra các tia laser liên tục 360 độ, ghi lại thông tin tín hiệu và trả về
23 khoảng cách của vật thể xung quanh Đối với luận văn sử dụng vật cản lớn hình 1.1 và hình 1.2 và robot có bán kính nhỏ hơn nhiều so với vật cản
Hình 2.4 Trường hợp LiDAR xác định robot
Hình 2.5 Trường hợp LiDAR xác định tường Ở hình 2.4, số tia phát ra và nhận lại khi gặp robot sẽ nhỏ, hoặc ta có thể xác định được kích thước robot Tương tự ở hình 2.5, nếu gặp vật cản, số lượng tia phát ra và nhận về sẽ nhiều hơn hoặc có thể xác định được chiều dài của vật cản Theo giả thuyết ở đầu thì robot sẽ nhỏ hơn nhiều so với vật thể, từ đó ta phân biệt được vật cản và robot
2.1.4 Thông số điều khiển mờ
Trong bối cảnh môi trường không xác định, robot bầy đàn phải đối mặt với nhiều yếu tố nhiễu hệ thống Bộ điều khiển mờ được sử dụng như một giải pháp giúp giảm thời gian xử lý tín hiệu, hỗ trợ robot tránh vật cản và di chuyển hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp.
Ngoài ra, bên cạnh bộ điều khiển mờ, có rất nhiều phương pháp sử dụng điều khiển thông minh để xử lí thông tin như: ant colony optimization algorithm [43] mạng neural (artificial neural network) [44]; thuật toán di truyền (genetic algorith) [45], simulated annealing algorithm [46]
Duy trì liên kết giữa các robot
Duy trì kết nối phải được áp dụng cho mọi robot thứ i như một điều kiện ràng buộc để đảm bảo số lượng robot trong nhóm, duy trì đội hình và đội hình không bị tách nhóm Để duy trì liên kết ta sử dụng tín hiệu từ cảm biến tầm xa LiDAR, xác định các robot liên kề trong vùng hoạt động của chúng
Vùng hoạt động của cảm biến tầm xa được chia làm hai phần riêng biệt : vùng nguy hiểm 𝑆 𝑖 𝑐 được giới hạn bởi hai đường tròn có bán kính 𝑟 𝑐 và 𝑟 𝑛 , 𝜀 = 𝑟 𝑐 − 𝑟 𝑛 > 0
Vùng không nguy hiểm 𝑆 𝑖 𝑛 là không gian nằm bên trong đường tròn bán kính 𝑟 𝑛 và bao quanh vùng tránh vật cản 𝑆 𝑖 𝑎 Trong phạm vi hoạt động của robot thứ i sẽ bao gồm: 𝑁 𝑖 𝑐 = {𝑖} và 𝑁 𝑖 𝑛 = {𝑘, 𝑚} Để đảm liên kết của robot thứ i với các robot liền kề thì robot liền kề phải nằm trong vùng 𝑆 𝑖 𝑛 [50]
Hình 2.8 Phạm vi hoạt động của robot i
Khi robot thứ i có xu hướng mất kết nối với 𝑁 𝑖 𝐶 robot xung quanh, kết nối di động được kích hoạt để thay đổi vận tốc tối đa (𝑉 𝑖𝑚𝑎𝑥 = 𝛥 𝑖 /𝑇 𝐶 ) thông qua việc chuẩn hóa bước chạy 𝛥 𝑖 (𝛥 𝑖 ≤ 𝜀 𝑖 /2), với 𝑇 𝐶 lấy mẫu và 𝜀 𝑖 = (𝑟 𝐿 − 𝑟 𝑖𝑗 ) ≤ 𝜀 𝜀 và 𝜀 𝑖 là dung sai giới hạn và dung sai nhỏ nhất của robot thứ 𝑖 (hình 2.8) Do đó, các kết nối sẽ được duy trì toàn vẹn
Theo nghiên cứu [33], giới hạn vận tốc của robot thứ i để đảm bảo giữ liên kết giữa các robot là:
Các chế độ chuyển đổi
Các cấu hình của swarm sẽ xuất hiện khi robot tương tác với môi trường bên ngoài Chúng ta chia cấu hình swarm thành hai hình thái cơ bản: Đầu tiên, cấu hình một chuỗi (one-chain là một chuỗi nếu không có nhiều hơn hai robot gần nhau Điều đó có nghĩa là robot thứ 𝑖 chỉ có hai hướng liên kết với robot lân cận Cấu hình một chuỗi là kết quả của của quá trình giảm bớt kết nối dư, biến các kết nối phức tạp thành dạng tối giản, loại bỏ cực tiểu cục bộ gây ra bởi sự duy trì kết nối
Thứ hai, cấu hình tập hợp là cấu hình mà bất kỳ robot nào cũng có nhiều hơn hai robot xung quanh Nghĩa là robot thứ i có nhiều hơn hai hướng liên kết với các robot lân cận.
BỘ ĐIỀU KHIỂN FBDBC (FUZZY-BASED DISTRIBUTED
Chế độ bám tường
Chế độ bám tường ( contour-following) cho phép robot bầy đàn vượt qua các chướng ngại vật bằng cách bám theo biên dạng của vật Để bám tường được thì một robot đơn lẻ sẽ cần những vận tốc như sau: vận tốc để tránh va chạm vào tường 𝑣⃗ 𝑖 𝑐𝑝𝑠 , vận tốc để tránh rời khỏi tường contour-pulling 𝑣⃗ 𝑖 𝑐𝑝𝑙 và vận tốc để bám theo biên dạng của tường 𝑣⃗ 𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑐 Đối với hai vận tốc 𝑣⃗ 𝑖 𝑐𝑝𝑠 và 𝑣⃗ 𝑖 𝑐𝑝𝑙 sử dụng đảm bảo khoảng cách ổn định giữa robot và tường Chế độ này được kích hoạt khi robot tiền gần tới vật cản đồng thời cảm biến tầm gần phát hiện được vật cản Ngoài ra, hướng từ robot đến điểm đích (LoS- Light of Sight) không chặn bởi vật cản Vận tốc của robot thứ 𝑖 được tính:
𝑉⃗⃗ 𝐶𝐹 là vận tốc của robot 𝑖 ở chế độ bám tường
𝑣⃗ 𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑐 là vận tốc di chuyển dọc theo tường
𝑣⃗ 𝑖 𝑐𝑝𝑠 là vận tốc tránh và chạm với tường
𝑣⃗ 𝑖 𝑐𝑝𝑙 là vận tốc bám tường
- Vận tốc di chuyển dọc theo tường
Robot 𝑖 di chuyển dọc theo biên dạng của chướng ngại vật và đảm bảo khoảng cách không đổi với robot phía trước Để tính được vận tốc dọc tường ta cần xác định định vị trí điểm gần nhất của robot với tường Tọa độ của điểm gần nhất được xác định bởi cảm biến tầm gần của robot i là 𝑤𝑝 𝑇𝑆 (𝑥 𝑤𝑝 𝑇𝑆 , 𝑦 𝑤𝑝 𝑇𝑆 ), (𝑤𝑝 𝑇𝑆 ∈ 𝑊) Với giả thuyết 𝑊 là tập hợp điểm hữu hạn nằm trên biên dạng của chướng ngại vật Ngoài ra, sử dụng thêm thông số 𝛾 để giới hạn tốc độ của robot nhằm tránh va chạm với robot phái trước Gọi 𝑑 𝑖,𝑗 𝐿𝑅𝑆 , 𝜃 𝑖,𝑗 𝐿𝑅𝑆 là khoảng cách tương đối và góc định hướng với robot 𝑗 (robot phía trước robot 𝑖 ), giá trị này sẽ thu được từ tín hiệu của cảm biến tầm xa LiDAR Vận tốc bám tường được tính theo công thức:
𝛾(𝑠 −1 ) được sử dụng để tính toán tham số điều khiển cho trạng thái này 𝛾 được xác định các biến đầu vào 𝑑 𝑖,𝑗 𝐿𝑅𝑆 , 𝜃 𝑖,𝑗 𝐿𝑅𝑆 , sử dụng luật mờ ở bảng 2.2
(𝑥 𝑤𝑝 𝑇𝑆 , 𝑦 𝑤𝑝 𝑇𝑆 ) là tọa độ vị trí trên biên dạng vật cản mà khoảng cách đến robot là gần nhất
(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) là tọa độ của robot thứ 𝑖
- Vận tốc tránh va chạm với tường
33 Trạng thái này giúp robot tránh va chạm với tường trong khi đang di chuyển dọc theo tường Để xác định được vận tốc này ta cần khoảng cách điểm gần nhất vị trí điểm gần nhất của robot với tường Tương tự, tọa độ điểm gần nhất là
𝑤𝑝 𝑇𝑆 (𝑥 𝑤𝑝 𝑇𝑆 , 𝑦 𝑤𝑝 𝑇𝑆 ), (𝑤𝑝 𝑇𝑆 ∈ 𝑊) Thêm vào đó, sử dụng thông số 𝛽 là thông số để đảm bảo robot không di chuyển quá nhanh ra xa khỏi tường
𝛽(𝑠 −1 ) tính toán bằng đơn vị mờ 𝛽 𝛽 được xác định bởi các biến đầu vào
(𝑥 𝑤𝑝 𝑇𝑆 , 𝑦 𝑤𝑝 𝑇𝑆 ) là tọa độ vị trí trên biên dạng vật cản mà khoảng cách đến robot là gần nhất
(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) là tọa độ của robot thứ 𝑖
Cùng với trạng thái đẩy (tránh va chạm với tường, trạng thái bám tường đảm bảo robot i giữ khoảng cách nhất định đối với tường khi robot đang di chuyển dọc tường Để xác định được vận tốc này ta cần khoảng cách điểm gần nhất vị trí điểm gần nhất của robot với tường Tương tự, tọa độ điểm gần nhất là
𝑤𝑝 𝑇𝑆 (𝑥 𝑤𝑝 𝑇𝑆 , 𝑦 𝑤𝑝 𝑇𝑆 ), (𝑤𝑝 𝑇𝑆 ∈ 𝑊) Thêm vào đó, sử dụng thông số 𝛼 là thông số để đảm bảo robot không di chuyển quá nhanh va chạm vào tường
𝛼(𝑠 −1 ) được tính toán bằng đơn vị mờ 𝛼 𝛼 được xác định cho biến đầu vào
𝑑 𝑖,𝑗 𝑇𝑆 , 𝜃 𝑖,𝑗 𝑇𝑆 , sử dụng luật mờ ở bảng 2.2
(𝑥 𝑤𝑝 𝑇𝑆 , 𝑦 𝑤𝑝 𝑇𝑆 ) là tọa độ vị trí trên biên dạng vật cản mà khoảng cách đến robot là gần nhất
(𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) là tọa độ của robot thứ 𝑖
Hình 3.2 Vận tốc của robot ở chế độ bám tường
Chế độ tập trung
Ở chế độ tập trung, robot bầy đàn di chuyển đến mục tiêu trong môi trường không có chướng ngại vật bằng cách tạo thành cụm tổng hợp và duy trì kết nối giữa các cá thể Vận tốc của mỗi robot là tổng hợp của vận tốc tiến về mục tiêu và vận tốc do lực tương tác giữa các robot tạo ra.
35 phía đích 𝑣⃗ 𝑖 𝑚𝑡𝑔 , vận tốc hút giữa các robot liền kề 𝑣⃗ 𝑖 𝑐 , vận tốc đẩy giữa các robot 𝑣⃗ 𝑖 𝑠 Chế độ này được kích hoạt khi vật cản nằm ngoài vùng hoạt động của cảm biến tầm xa Vận tốc của robot được biểu diễn:
𝑉⃗⃗ 𝐴 là vận tốc của robot 𝑖 ở chế độ tập trung
𝑣⃗ 𝑖 𝑐 là vận tốc ở trạng thái kết hợp
𝑣⃗ 𝑖 𝑠 là vận tốc ở trạng thái tách rời
𝑣⃗ 𝑖 𝑚𝑡𝑔 là vận tốc di chuyển đến đích
- Trạng thái kết hợp Ở trạng thái này, vận tốc được tính là tổng lực hút của các robot 𝑗 liền kề với robot thứ 𝑖 , 𝑗 ∈ 𝑁 𝑖 \𝑁 𝑖 𝑛𝑒𝑎𝑟 , 𝑁 𝑖 𝑛𝑒𝑎𝑟 là tập hợp các điểm xung quanh robot 𝑖 trong phạm phạm vi gần của robot thứ 𝑖( 𝑟 𝐿 𝑛𝑒𝑎𝑟 ) Để tính được vận tốc của trạng thái này ta cần xác định số lượng robot nằm trong vùng hoạt động của cảm biến tầm xa của robot thứ 𝑖 Với 𝑟 𝑖𝑗 là khoảng cách của của robot 𝑖 và robot 𝑗, 𝑟 𝑎 bán kính vùng tránh vật cản (Hình 2.8) Robot 𝑗 nằm trong phạm vi gần của robot 𝑖 khi và chỉ khi 𝑟 𝑎 < 𝑟 𝑖𝑗