Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 14 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
14
Dung lượng
538,37 KB
Nội dung
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI -TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Phùng Mạnh Dương NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT QUA MẠNG MÁY TÍNH Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 62 52 70 01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ VIỄN THƠNG Hà Nội - 2013 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Cơng nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Quang Vinh Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng cấp nhà nước chấm luận án tiến sĩ họp vào hồi ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1 Tổng quan hệ robot nối mạng Hệ robot nối mạng, định nghĩa hiệp hội robot quốc tế RAS, hệ robot điều khiển phân tán qua mạng truyền thơng máy tính mạng Internet hay LAN Mạng truyền thơng có dây hay khơng dây, dựa giao thức TCP, UDP, hay 802.11 Có hai loại robot nối mạng bao gồm loại hoạt động tự trị loại điều khiển tay Nghiên cứu robot nối mạng chuyển toán truyền thống định vị điều khiển sang dạng phân tán qua mạng truyền thông không đồng Các khó khăn đặt bao gồm việc đảm bảo hiệu độ tin cậy hệ thống điều kiện bị tác động thông số mạng bất định độ trì trễ, mát gói tin, truyền sai thứ tự gói tin, hay băng thơng hạn chế Nhiều ứng dụng thực tiễn hệ robot nối mạng phát triển từ điều khiển công nghiệp tới cứu hộ cứu nạn 1.2 Ứng dụng robot nối mạng Xuất vào năm 1994, hệ robot nối mạng cho phép khám phá sống vùng bị nhiễm xạ nhận 2,5 triệu lượt sử dụng tháng Bảy năm sau, 40 hệ phát triển cho phép người dùng từ xa tham quan bảo tàng, chăm sóc vườn cây, khám phá đại dương, thám sát khơng gian khí cầu, gắp tinh thể protein Đến nay, robot nối mạng chứng minh hiệu ứng dụng công nghiệp (như khai thác hầm mỏ), y tế (như mổ từ xa), giáo dục (như phịng thí nghiệm ảo), dịch vụ (như tương tác người máy), nhiều lĩnh vực khác Ở Việt Nam, robot nối mạng bắt đầu thu hút quan tâm nghiên cứu kỳ vọng tạo phương thức giải vấn đề cấp bách giao thông hay cứu hộ cứu nạn 1.3 Các nghiên cứu liên quan Trước tiềm ứng dụng robot nối mạng, nhiều nghiên cứu thực tập trung chủ yếu vào giải toán định vị, điều khiển ổn định, dẫn đường Trong toán định vị, hướng bật bao gồm sử dụng kỹ thuật giao diện (bản đồ ảo, thực ảo, tái tạo mô hình 3D…) lọc tối ưu (bộ lọc Kalman cải tiến) Trong toán điều khiển ổn định, số phương pháp đề xuất sử dụng lọc dự đoán, đệm thời gian, hay điều khiển dựa kiện Bài toán dẫn đường đề cập theo hai hướng dẫn trực tiếp dẫn đường theo hành vi Bên cạnh ưu nhược điểm riêng, nhìn chung, nghiên cứu chủ yếu tập trung khắc phục độ trì trễ, giải vấn đề mát truyền sai thứ tự liệu 1.4 Mục tiêu nghiên cứu luận án Trên sở phân tích khả ứng dụng nghiên cứu liên quan, luận án nghiên cứu số vấn đề việc giám sát điều khiển robot nối mạng bao gồm định vị, điều khiển ổn định, dẫn đường Mục tiêu luận án tìm giải thuật hiệu tạo sở lý thuyết cho ứng dụng thực tiễn đồng thời đóng góp vào phát triển robot nối mạng Do mạng truyền thông máy tính nói chung rộng phong phú mục đích, cấu trúc, cách hoạt động, luận án giới hạn nghiên cứu mạng Internet mạng sử dụng phổ biến cho hệ robot nối mạng Với mạng Internet, tác giả giới hạn tham số độ trì trễ, phân phát sai thứ tự gói tin, độ mát gói tin Tương tự, robot nghiên cứu loại robot di động có hai bánh điều khiển vi sai 1.5 Cấu trúc luận án Luận án bao gồm chương Chương trình bày tổng quan robot nối mạng Chương đặt vấn đề mơ hình hóa hệ thống Chương trình bày giải thuật định vị Chương trình bày giải thuật điều khiển ổn định Chương trình bày giải thuật dẫn đường Cuối cùng, chương trình bày đóng góp luận án CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HỆ THỐNG 2.1 Biểu diễn không gian trạng thái hệ robot nối mạng Mơ hình hệ robot nối mạng sử dụng luận án mơ tả hình 2.2 điều kiển kết nối với chấp hành qua mạng truyền thông Mạng truyền thông gây trì trễ, phân phát sai thứ tự, mát lên gói tin liệu trao đổi hệ thống x trạng thái, z phép đo lối ra, u tín hiệu lối vào, w v nhiễu hệ thống nhiễu đó, f h hàm hệ thống 2.2 Mạng truyền thông Mạng truyền thơng sử dụng robot nối mạng lựa chọn tương đối rộng từ mạng truyền thông công nghiệp fieldbus, CAN, đến mạng đa dụng Ethernet hay Internet Các mạng chia sẻ chung số tính chất tác động tới hệ robot Độ trì trễ: Độ trì trễ nói chung ngẫu nhiên trình hệ robot hoạt động Tuy nhiên, thời điểm lấy mẫu, giá trị trễ đo nhờ so sánh trường thời gian gửi gói tin với thời gian nhận gói tin Sự phân phát sai thứ tự gói tin: Vấn đề thường xảy gói tin truyền theo tuyến khác Gói tin sai thứ tự mơ hình hóa tương đương gói tin bị trễ lớn nhảy bậc sau: ti tk ( j i )Ts ti thời gian trễ tương đương gói tin i tới sai thứ tự vào thời điểm k, tk thời gian trễ thời điểm k, j số hiệu gói tin tới thứ tự gần Ts thời gian lấy mẫu Hình 2.2: Mơ hình hệ thống định thời tín hiệu Gọi n m độ trì trễ truyền nhận, kca ksc biến ngẫu nhiên nhị phân mô tả mát liệu truyền nhận, mơ hình hệ robot nối mạng mơ tả khơng gian trạng thái sau: x k f (x k 1 , kca n 1u k n 1 , w k 1 ) z k ksc m z k m ksc m h( x k m , v k m ) Sự mát gói tin: Sự mát gói tin mơ hình hóa biến ngẫu nhiên nhị phân k : 1, 0, ế ó ườ ợ ả (2.11) (2.4) (2.10) x vc cos y vc sin 2.3 Hệ robot Trong luận án này, hệ robot nối mạng thực phát triền làm sở cho nghiên cứu thực nghiệm Hình 2.4 trình bày mơ hình tổng qt hệ thống Hình 2.4: Cấu trúc hệ robot nối mạng xây dựng xk 1 xk Ts vc (k ) cos k yk 1 yk Ts vc (k )sin k (2.13) (2.16) k 1 k Tsc (k ) c 2.3.2 Cấu hình phần cứng Phần cứng hệ thống bao gồm phần: cấu chấp hành cảm biến, thiết bị tương tác điều khiển Phần cấu chấp hành cảm biến bao gồm động chiều cho điều khiển chuyển động, cảm biến siêu âm SRF05 cho tránh vật cản, cảm biến từ địa bàn CMPS03 cảm biến GPS Holux UB-93 cho định vị, cảm biến ảnh EVI-D100 cảm biến đo xa laser LMS-221 cho xây dựng đồ dẫn đường Phần thiết bị tương tác điều khiển bao gồm máy tính cần điều khiển Joystick 3D Logitech 2.3.3 Mơ hình truyền thơng 2.3.1 Mơ hình động học Robot sử dụng luận án loại bánh vi sai hình 2.5 (XG, YG) hệ tọa độ tồn cục, (XR, YR) hệ tọa độ gắn với robot, R bán kính bánh xe, L khoảng cách bánh Việc truyền tải liệu thành phần hệ robot nối mạng thực mơ hình truyền thơng đa giao thức Mơ hình sử dụng giao thức khác cho loại liệu cần truyền nhằm tận dụng ưu điểm giao thức để qua nâng cao hiệu truyền thơng tồn hệ thống Việc lựa chọn giao thức thực sở phân tích đặc điểm giao thức mối liên hệ với liệu cần truyền tải Mơ hình động học liên tục rời rạc robot biểu diễn phương trình 2.13 2.16: Có giao thức lớp vận chuyển sử dụng phổ biến cho robot nối mạng TCP, UDP, RTP TCP giao thức hướng kết nối thiết kế cho việc truyền liệu cách tin cậy qua mạng có băng thơng thấp tỉ lệ lỗi cao UDP mặt khác giao thức tối giản với mục tiêu truyền liệu từ thiết bị tới thiết bị khác cách nhanh RTP thiết kế cho việc truyền tải liệu đa phương tiện âm hay hình ảnh Kết mơ ns-2 chúng tơi giao thức có ưu Hình 2.5: Robot hai bánh điều khiển vi sai tham số nhược điểm riêng khơng giao thức thích hợp để truyền tải toàn loại liệu khác hệ robot nối mạng Các loại liệu truyền tải hệ robot nối mạng phân nhóm: liệu quản lý, liệu điều khiển, liệu hình ảnh Nhóm liệu quản lý bao gồm thông tin điều khiển truy cập, xác minh người dùng, cấu hình hệ thống Loại liệu có kích thước nhỏ với băng thông 10Kb/s yêu cầu độ tin cậy cao Do đó, giao thức TCP sử dụng để truyền tải nhóm thơng tin Nhóm liệu điều khiển bao gồm lệnh điều khiển, tín hiệu đồng liệu cảm biến Loại liệu yêu cầu thời gian thực với băng thông từ 1Kb/s tới 100Kb/s Giao thức UDP phù hợp để truyền tải nhóm liệu Dữ liệu hình ảnh truyền cách liên tục với kích thước gói tin lớn Loại liệu yêu cầu thời gian thực băng thông lớn Khi cài đặt, giao thức RTP sử dụng cho loại liệu Hình 2.16 trình bày cài đặt mơ hình truyền thơng đa giao thức Kết thực nghiệm thực nghiệm cho thấy mơ hình phù hợp cho việc truyền tải liệu robot nối mạng Chất lượng hình ảnh truyền tải RTP cho chất lượng tốt TCP băng thơng Các thơng số độ trì trễ, độ thăng giáng, tỉ lệ mát liệu đáp ứng yêu cầu giám sát điều khiển robot nối mạng Hình 2.16: Truyền thơng hệ robot nối mạng sử dụng mơ hình đa giao thức CHƯƠNG 3: ĐỊNH VỊ SỬ DỤNG BỘ LỌC TỐI ƯU 3.1 Tổng quan toán định vị cho robot Định vị, xác định vị trí (bao gồm tọa độ hướng) robot không gian hoạt động, xem vấn đề robot di động Để thực tác vụ bất kì, robot trước hết cần phải biết vị trí khơng gian hoạt động Các phương pháp định vị bao gồm định vị tương đối, định vị tuyệt đối, định vị tổng hợp 3.2 Định vị cho robot nối mạng Định vị cho robot nối mạng gặp phải khó khăn liên quan tới tác động mạng máy tính lên hệ thống Trong luận án này, tác giả đề xuất giải thuật định vị dựa lý thuyết lọc Kalman Giải thuật cho phép định vị robot điều kiện bị tác động tổng hợp thời gian trễ, mát gói tin truyền sai thứ tự gói tin 3.3 Giải thuật định vị cho robot nối mạng sử dụng lọc Kalman mở rộng với quan sát khứ PO-EKF Giải thuật định vị xây dựng qua bước Bước phát triển lọc tối ưu cho phép ước lượng trạng thái hệ tuyến tính Bước hai mở rộng lọc cho hệ phi tuyến Pk Pk K k H i Pi F T Mở rộng tính tốn cho hệ phi tuyến cách tuyến tính hóa hệ phi tuyến quanh giá trị ước lượng áp dụng phương trình ta thu lọc tối ưu cho toán định vị robot nối mạng sau: Xét trường hợp f h phương trình (2.4) tuyến tính, hệ robot nối mạng biểu diễn sau: x k Ak 1x k 1 kca n 1 Bk 1u k n 1 w k 1 Ak 1x k 1 Bk 1u k n 1 w k 1 Phương trình cập nhật theo thời gian pha dự đoán: ˆk ˆk x f (x 1 , u k n 1 , 0) (3.7) T Pk Ak 1 Pk1 Ak 1 Wk 1Qk 1WkT1 ksc m H k m x k m ksc m v k m x v H i (3.8) m F Ak j ( I K k j H k j ) j 1 i K k FPi H iT ( H i Pi H iT Vi RiVi T ) 1 ˆ ˆ ˆ x x K [z i h (x , 0)] Sử dụng lý thuyết lọc Kalman, ta tính phương trình cho lọc tuyến tính, cụ thể: k ˆk ˆk x Ak 1x 1 Bk 1u k n 1 (3.10) Hiệp phương sai sai số tiền ước lượng: k 1 k 1 P A P A T k 1 k k i k Bộ lọc đặt tên lọc Kalman mở rộng với quan sát khứ (PO-EKF) 3.4 Kết mơ Qk 1 (3.14) Phương trình hậu ước lượng (pha hiệu chỉnh): ˆ ˆ ˆk x k x K k ( z ik H i x i ) (3.15) Hệ số Kalman hiệp phương sai sai số hậu ước lượng: K k FPi H iT [ H i Pi H iT Ri ]1 Hình 3.13 so sánh kết định vị sử dụng phương pháp: lọc Kalman mở rộng (EKF), lọc Kalman cải tiến LEKF [29], lọc PO-EKF tác giả đề xuất Bảng 3.2 so sánh u cầu tính tốn phương pháp Có thể kết luận thuật tốn PO-EKF cho độ xác tốt EKF, tương đương độ xác LEKF u cầu tính tốn LEKF (3.30) 10 k (3.46) P P K k H i Pi F T k Phương trình tiền ước lượng (pha dự đốn): k (3.45) Phương trình cập nhật liệu pha hiệu chỉnh: z ik ksc m z k m i (3.29) 0.1 0.2 EKF PO-EKF LEKF Error in X (m) RMSE in X (m) 0.15 0.1 0.05 -0.1 -0.2 -0.3 EKF PO-EKF LEKF -0.4 200 400 600 Time (100ms) 800 1000 Bảng 3.2: u cầu tính tốn chuẩn hóa lọc EKF LEKF PO-EKF Phép tính dấu chấm động 1.0 36.5 4.7 Thời gian thực thi 1.0 33.7 2.4 3.5 Thực nghiệm Hình 3.34 trình bày kết thực nghiệm định vị robot thực tế với môi trường mạng Internet Các kết thực nghiệm với nhiều điều kiện mạng khác cho kết phù hợp với tính tốn mơ phỏng, qua chứng minh ưu điểm lọc PO-EKF độ xác u cầu tính tốn 150 CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH SỬ DỤNG LÝ THUYẾT ỔN ĐỊNH LYAPUNOV VÀ BỘ LỌC DỰ ĐỐN 4.1 Mở đầu Bài tốn điều khiển ổn định hệ robot truyền thống (robot không nối mạng) đề cập giải tương đối hoàn chỉnh nhiều nghiên cứu [74] – [76] Tuy nhiên, với hệ robot nối mạng, có số nghiên cứu đề cập tới toán đa phần tập trung khắc phục độ trì trễ Trong luận án này, tác giả đề xuất giải thuật điều khiển robot nối mạng cho phép ổn định hệ thống điều kiện bị tác động tổng hợp yêu tố trì trễ, mát sai thứ tự gói tin Cơ sở giải thuật dựa lý thuyết ổn định Lyapunov lọc dự đoán 11 50 100 Time (100ms) Hình 3.34: So sánh sai số ước lượng PO-EKF với EKF LEKF Hình 3.15: So sánh sai số ước lượng theo phương X PO-EKF với EKF LEKF Tham số 12 4.2 Định nghĩa toán Xét hệ robot hai bánh điều khiển vi sai có mơ hình động học theo phương trình (2.13) Gọi sai khác vị trí ( x, y, ) vị trí đích ( x2 , y2 , ) vector sai số e ( x2 x , y2 y , )T Mục tiêu điều khiển tìm luật điều khiển vận tốc dài vận tốc góc robot vector sai số tiến tới 0: lim e(t ) ( , , 2 ) (0,0,0) Từ định nghĩa giả thiết trên, phương trình động học (2.13) robot biểu diễn hệ tọa độ biến dẫn đường sau: v cos v sin Theo nghiên cứu Brockett [88], hệ robot vi sai ràng buộc điều kiện khơng khả tích (nonholonomic) luật điều khiển ổn định trơn biểu diễn hệ tọa đề khơng tồn Do đó, hệ tọa độ với tham số (,,) gọi biến dẫn đường định nghĩa hình 4.2 phương trình (4.1) v (4.2) t sin Mục tiêu điều khiển trở thành tìm luật điều khiển vận tốc cho (,,) tiến tới Hướng tiếp cận tác giả toán bao gồm bước Trước hết, tìm luật điều khiển ổn định cho hệ robot khơng nối mạng Sau đó, luật điều khiển mở rộng cho hệ nối mạng cách sử dụng lọc dự đoán 4.3 Điều khiển ổn định hệ robot không nối mạng Luật điều khiển ổn định hệ robot không nối mạng xây dựng dựa công trình [74] Chọn hàm Lyapunov sau: V V1 V2 Hình 4.2: Tọa độ hướng robot không gian tọa độ biến dẫn đường x2 x y2 y atan y2 y, x2 x atan y2 y, y2 x 2 h ; ,h (4.3) Khi đó, chứng minh đạo hàm hàm Lyapunov V theo biến dẫn đường âm ta chọn luật điều khiển sau: (4.1) v ( cos ) ; Khơng làm tính tổng quát, ta chọn gốc tọa độ cho tọa độ đích robot ( x2 , y2 , ) (0,0,0), tương đương với 13 2 cos sin 14 ( h ) (4.5) (4.8) Pha dự đoán: Rời rạc hóa hệ ta thu luật điều khiển ổn định miền rời rạc: ˆk ˆk x f k 1 (x 1 , u k 1 , 0) vk ( cos k ) k wk k cos k sin k k ( k hk ) T Pk Ak 1 Pk1 Ak 1 Wk 1Qk 1WkT1 (4.12) (4.15) Pha hiệu chỉnh: 4.4 Điều khiển ổn định hệ robot nối mạng m F Ak j ( I K k j H k j ) Với hệ robot nối mạng phương trình (2.4), phép đo nhận thời điểm k thực tế phản ánh trạng thái hệ thống thời điểm k-m Đồng thời, tín hiệu điều khiển thời điểm k đến cấu chấp hành vào thời điểm k+n Do vậy, để luật (4.12) ổn định hệ thống, cần phải ước lượng trạng thái hệ thống thời ˆ k+n từ phép đo k-m, x( k n | k m) (hình 4.3) j 1 K k FPi H iT ( H i Pi H iT Vi RiVi T ) 1 ˆ ˆ ˆ x x K [z i h (x , 0)] k k k k (4.16) i P P K k H i Pi F T k k Pha ngoại suy: ˆk ˆk x n f k n 1 ( x n 1 , u k n 1 , 0) (4.17) 4.5 Mơ thực nghiệm Hình 4.11 biểu diễn quỹ đạo hướng robot thực nghiệm điều khiển robot di chuyển từ điểm (-4,-4,00), (-4,-4,450), (-4,-4,900) tới điểm đích (0,0,00) Hình 4.12 biểu diễn vận tốc dài vận tốc góc robot q trình điều khiển Có thể thấy rằng, robot tiến dần vị trí đích đồng thời vận tốc tiến chứng tỏ hệ thống ổn định Hình 4.3: Hệ robot nối mạng có thêm ước lượng trạng thái Từ chương 4, lọc PO-EKF cho phép ước lượng trạng thái từ phép đo khứ Nếu ta thêm pha ngoại suy dựa vào mơ hình hệ thống lọc PO-EKF cải tiến để ước lượng ˆ x( k n | k m) sau: 16 15 Orientation (degree) -1 Y (m) CHƯƠNG 5: DẪN ĐƯỜNG SỬ DỤNG MỒ HÌNH HÀNH VI 100 -2 degree 45 degree 90 degree -3 -4 -4 -3 -2 X (m) -1 degree 45 degree 90 degree 80 5.1 Mở đầu 60 40 20 0 20 40 Time (s) 60 80 (b) (a) Hình 4.11: Điều khiển ổn định hệ robot MSSR sử dụng lọc dự đoán: (a) Quỹ đạo robot mặt phẳng chuyển động; (b) Biến thiên hướng robot Mục tiêu quan trọng hầu hết hệ robot di dộng khả định vị di chuyển tới đích để thực tác vụ giao Q trình gọi dẫn đường thường bao gồm bước: cảm nhận, định vị, nhận dạng, điều khiển chuyển động Thực q trình có hai phương pháp phổ biến dẫn đường trực tiếp dẫn đường dựa vào hành vi Trong dẫn đường trực tiếp, người điều khiển trực tiếp lệnh cho robot dựa thông tin phản hồi Phương pháp dẫn đường theo hành vi sử dụng khái niệm tập hợp hành vi cho thực nhiệm vụ đặt Ưu điềm phương pháp tính ổn định q trình dẫn đường điều kiện môi trường chứa nhiều thông số bất ổn vật cản, nhiễu, trì trễ… Phương pháp dẫn đường dựa hành vi phù hợp với hệ thống robot nối mạng lựa chọn cho toán dẫn đường 0.3 0.2 0.1 Angular velocity (rad/s) Tangent velocity (m/s) 0.8 degree 45 degree 90 degree 0.4 0.2 -0.2 20 40 Time (s) 60 degree 45 degree 90 degree 0.6 20 40 Time (s) 60 (b) (a) Hình 4.12: Vận tốc robot trình điều khiển ổn định: (a) Vận tốc dài; (b) Vận tốc góc 5.2 Dẫn đường dựa hành vi cho robot nối mạng Hình 5.3 trình bày sơ đồ mơ hình dẫn đường theo hành vi thiết kế cho hệ robot nối mạng Mơ hình bao gồm khối hành vi: theo người điều khiển, tránh vật cản, đích, giám sát Khối hành vi theo người điều khiển có chức điều khiển robot thực thi lệnh người sử dụng đặt vào tiến, lùi, rẽ trái, rẽ phải Khối đồng thời cập nhật tham số mạng trình hoạt động để điều chỉnh độ khuếch đại tín hiệu điều khiển cho hệ thống đáp ứng phù hợp với trạng thái mạng Việc cài đặt khối hành vi theo người điều khiển thực logic mờ qua bước: xác định toán, định nghĩa biến ngôn ngữ hàm thành viên, xây dựng luật mờ, giải mờ 17 18 trường khơng biết trước có nhiều vật cản Robot thành công việc tránh vật cản đích Sự phù hợp tín hiệu điều khiển (hình 5.16) với mơi trường trạng thái mạng (hình 5.15) khẳng định hoạt động hiệu khối hành vi mơ hình dẫn đường 20 F Obstacle 18 G Goal wall 16 E Obstacle 14 wall 12 Y(m) D Hình 5.2: Cấu trúc hệ thống dẫn đường theo hành vi wall 10 C Khối hành vi tránh vật cản sử dụng liệu từ cảm biến siêu âm để thực nhiệm vụ tránh vật cản Khi phát hiện vật cản, khối kích hoạt đặt lên mức ưu tiên cao Việc tránh vật cản, thực tự động nhằm đảm bảo an toàn cho robot trình vận hành Thuật tốn tránh vật cản thực giải thuật logic mờ với bước cài đặt tương tự khối hành vi theo người điều khiển B Obstacle wall Start A Obstacle 10 X(m) 15 20 Hình 5.14: Kết dẫn đường sử dụng mơ hình hành vi Khối hành vi đích thực giải thuật điều khiển ổn định tác giả trình bày chương Cuối cùng, khối giám sát có nhiệm vụ quản lý, thiết lập mức ưu tiên cho khối hành vi định tín hiệu điều khiển gửi tới phận cấu chấp hành để thực thi Khối cài đặt luật tương tự luật điều khiển logic mờ 5.3 Mô thực nghiệm Các mô thực nghiệm tiến hành để đánh giá thuật tốn dẫn đường Hình 5.14 trình bày kết dẫn đường môi 19 Obstacle Obstacle 20 2500 2000 B Time delay (ms) Delay Loss Out-of-order E C D Xây dựng mô hình trạng thái hệ robot nối mạng điều kiện bị tác động độ trì trễ, phân phát sai thứ tự liệu, mát gói tin Một hệ robot nối mạng thực phát triển làm sở cho thực nghiệm đánh giá giải thuật Mơ hình truyền thơng đa giao thức đề xuất cho việc truyền tải liệu thành phần hệ robot nối mạng Kết cơng bố cơng trình [1][2][3][4][5][10] F 1500 1000 500 200 400 600 800 1000 1200 Time (100ms) 1400 1600 1800 2000 Hình 5.15: Trạng thái mạng trình dẫn đường Angular velocity (rad/s) 25 L B 20 R C 15 E 10 A F D 0 Đóng góp luận án bao gồm: G A dựng mơ hình hệ thống, đề xuất thuật toán, đánh giá thuật tốn mơ thực nghiệm 200 400 600 800 1000 1200 Time (100ms) G 1400 1600 1800 2000 Hình 5.16: Vận tốc góc bánh trái bánh phải trình dẫn đường CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN Luận án đề xuất giải thuật cho toán hệ robot nối mạng bao gồm toán định vị, điều khiển ổn định, dẫn đường Việc xây dựng thuật toán thực qua bước phân tích khả ứng dụng, đánh giá nghiên cứu liên quan, xây Đề xuất giải thuật định vị có tên lọc Kalman mở rộng với phép đo khứ PO-EKF cho phép định vị xác robot mơi trường mạng Bộ lọc làm việc với hệ tuyến tính phi tuyến Nhiều mơ phỏng, thực nghiệm, so sánh thực chứng minh độ xác hiệu tính tốn giải thuật Kết công bố công trình [12][13] Đề xuất giải thuật điều khiển ổn định sở lý thuyết điểu khiển ổn định Lyapunov lọc dự đoán Hướng tiếp cận giải thuật tương tự [32] tác giả sử dụng lọc hoàn toàn khác cho phép xử lý đồng thời nhiều tác động mạng với kết tối ưu theo nghĩa tối thiểu hiệp phương sai sai số ước lượng Kết cơng bố cơng trình [8][9] Xây dựng mơ hình dẫn đường theo hành vi kết hợp kết nghiên cứu với khối hành vi khác cho phép dẫn đường cho robot nối mạng môi trường trước Logic mờ ứng dụng nhằm tăng độ thích nghi hệ thống với biến thiên mạng Kết cơng bố cơng trình [6][7][11] 21 22 DANH MỤC CƠNG TRÌNH Trần Quang Vinh, Phùng Mạnh Dương, Trần Hiếu (2005), “Giám sát điều khiển robot di động qua mạng LAN vơ tuyến Internet”, Tạp chí khoa học Tự nhiên Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Tập 21, số 2, tr.85-91 Trần Quang Vinh, Vũ Tuấn Anh, Phùng Mạnh Dương, Trần Hiếu (2006), “Xây dựng robot di động dẫn đường cảm biến siêu âm cảm biến ảnh toàn phương”, Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ (VCM), tr.153-160 Manh Duong Phung, Quang Vinh Tran, Kok Kiong Tan (2010), “Transport Protocols for Internet-based Real-time Systems: A Comparative Analysis,” The Third International Conference on Communication and Electronics (ICCE) Phùng Mạnh Dương, Qch Cơng Hồng, Vũ Xn Quang, Trần Quang Vinh (2010), “Điều khiển robot di động qua mạng Internet sử dụng kiến trúc truyền thông CORBA”, The International Conference on Engineering Mechanics and Automation (ICEMA), pp.232-237 Trần Quang Vinh, Phạm Mạnh Thắng, Phùng Mạnh Dương (2010), “Mạng thông tin điều khiển hệ thống tự động hóa tịa nhà”, Tạp chí Khoa học Tự nhiên Cơng nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Tập 26, số 2, tr.129-140 Manh Duong Phung, Thanh Van Thi Nguyen, Cong Hoang Quach, Quang Vinh Tran (2010), “Development of a Tele-guidance System with Fuzzy-based Secondary Controller”, The 11th IEEE International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), pp.1826-1830 Manh Duong Phung, Thanh Van Thi Nguyen, Tran Quang Vinh (2011), “Control of an Internet-based Robot System Using Fuzzy Logic”, The 2011 IEICE International Conference on Integrated Circuits and Devices in Vietnam (ICDV), pp.98-101 Phùng Mạnh Dương, Nguyễn Thị Thanh Vân, Trần Thuận Hoàng, Trần Quang Vinh (2012), “Điểu khiển ổn định robot di động phân tán qua mạng máy tính dụng lọc dự đốn với quan sát khứ”, Hội nghị Cơ điện tử Toàn quốc lần thứ (VCM), tr.778-786 T H Hoang, P M Duong, N V Tinh, T Q Vinh (2012), “A Path Following Algorithm for Wheeled Mobile Robot Using Extended Kalman Filter”, The 3rd IEICE International Conference on Integrated Circuits and Devices in Vietnam (ICDV), pp.179-183 10 Manh Duong Phung, Thuan Hoang Tran, Thanh Van Thi Nguyen and Quang Vinh Tran (2012), “Control of Internet-based Robot Systems Using Multi Transport Protocols”, 2012 IEEE International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS), pp.294299 11 P M Duong, T T Hoang, N T T Van, D A Viet and T Q Vinh (2012), “A Novel Platform for Internet-based Mobile Robot Systems”, The 7th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), pp.1969-1974 12 Manh Duong Phung, Thi Thanh Van Nguyen, Thuan Hoang Tran, and Quang Vinh Tran (2013), “Localization of Networked Robot Systems Subject to Random Delay and Packet Loss”, The 2013 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), pp.1442-1447 13 Manh Duong Phung, Thi Thanh Van Nguyen, Thuan Hoang Tran, Quang Vinh Tran (2013), “Localization of Internet-based Mobile Robot”, Tạp chí Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Tập 29, số 1, tr 1-13 23 24 ... MỞ ĐẦU 1.1 Tổng quan hệ robot nối mạng Hệ robot nối mạng, định nghĩa hiệp hội robot quốc tế RAS, hệ robot điều khiển phân tán qua mạng truyền thơng máy tính mạng Internet hay LAN Mạng truyền thơng... nghiên cứu chủ yếu tập trung khắc phục độ trì trễ, giải vấn đề mát truyền sai thứ tự liệu 1.4 Mục tiêu nghiên cứu luận án Trên sở phân tích khả ứng dụng nghiên cứu liên quan, luận án nghiên cứu. .. 802.11 Có hai loại robot nối mạng bao gồm loại hoạt động tự trị loại điều khiển tay Nghiên cứu robot nối mạng chuyển toán truyền thống định vị điều khiển sang dạng phân tán qua mạng truyền thông