Điều khiển phi tuyến hệ AGV (1)

4 Chương TỔNG QUAN VỀ AGV 2.1 Sơ lược trình phát triển AGV AGV (viết tắt Automated Guided Vehicles) xe tự hành di chuyển theo đường xác định, dựa vào tín hiệu từ dây bố trí sàn nhà từ cảm biến thị giác kết hợp với thuật toán chuyển động để xử lý Trong công nghiệp, AGV xe tải không người lái, thường trang bị động điện ắc quy AGV đưa thị trường vào năm 1950 Barrett, vào thời điểm đơn giản xe tải kéo toa hàng hóa nhà kho, sử dụng dây cao để định hướng di chuyển Công nghệ AGV bắt đầu trở lại vào 1962 Goran Netzler Anders Dahlgren sáng lập NDC Sweden, chủ yếu tập trung vào công nghệ thiết kế tiêu chuẩn hóa giải pháp mô-đun điện công nghiệp phận điều khiển để đáp ứng nhu cầu bảo trì hiệu dễ dàng việc giao tiếp người vận hành hệ thống Sự đời công nghệ AGV công nhận cho nỗ lực tiên phong Goran Netzler Anders Dahlgren mang đến cho ngành công nghiệp vận chyển hàng hóa Sự phát triển lớn cho ngành công nghiệp AGV đời xe nâng vào 1970, chúng chấp nhận rộng rãi có khả liên kết việc kiểm soát hệ thống thông tin Cũng năm công nghệ định hướng đời, dây đặt sàn nhà phát tần số biến tần cho dây để định hướng cho AGV theo tuyến đường dự kiến Một ăng-ten AGV tìm tần số định hướng xe dựa tín hiệu phát dây Công nghệ cần nhiều dây sàn để xử lý nút giao thông điểm định khác Hệ thống cung cấp lượng cho dây tương ứng với hướng mong muốn Vào cuối 1980, định hướng không dây cho hệ thống AGV giới thiệu Sử dụng laser cho phép tăng tính linh hoạt xác hệ thống việc di chuyển theo đường mong muốn Như với tất sản phẩm công nghệ cao dựa phần mềm máy tính điện tử Các máy tính sử dụng hệ thống AGV lưu trữ thông tin, đưa định thực quy trình Trong thực tế, AGV có khả thực gần tất định chức điều khiển Chúng xếp thời gian, giữ hàng tồn kho, quản lý chi tiết hệ thống kiểm soát nhiều loại hệ thống máy hoạt động chung Ngày AGV sử dụng rộng rãi hầy hết ngành công nghiệp lớn hàng không, may mặc, sách hệ thống thư viện, y tế, nhà kho, sở lưu trữ hàng hóa v.v Nhu cầu thị trường cho AGV đánh giá thông qua số lượng nhà sản xuất AGV Vào cuối năm 1970 có nhà cung cấp AGV Hoa Kỳ có loại xe khác Năm 1990 có 40 nhà cung cấp toàn giới 15 loại xe với trọng tâm tiêu chuẩn thiết kế Công nghệ phát triển thúc đẩy gia tăng việc sử dụng AGV thúc đẩy việc nghiên cứu phát triển AGV 2.2 Phân loại AGV Có ba dạng AGV chính: - Tàu không người lái - Xe nâng pallet - Xe chở hàng 2.2.1 Tàu không người lái - Gồm đầu máy kéo, kéo nhiều toa xe phía sau tạo thành đoàn xe giống tàu - Loại xe dùng việc chuyên chở hàng hóa có tải trọng nặng không gian nhà ko nhà máy lớn - Có 5-10 toa xe phía sau hệ thống vận chuyển hiệu - Đầu máy kéo kéo 60,000 pound Hình 2.1 AGV dạng tàu không người lái Source: http://www.jbtc-agv.com/en/Solutions/Products/Tugger-Automatic-GuidedVehicles-AGVs 2.2.2 Xe nâng pallet - Dùng để vận chuyển pallet hàng hóa theo tuyến đường xác định trước - Nâng hàng ngàn kilogam, số loại AGV nâng hai pallet lúc - Loại xe dùng chuyển động thẳng đứng thường xếp pallet hàng hóa lên kệ hàng Hình 2.2 AGV dạng xe nâng pallet Source: http://www.egemin-automation.com/en/automation/material-handlingautomation_ha-solutions_agv-systems_agv-types/forklift-agv 2.2.3 Xe chở hàng - Dùng để vận chuyển hàng hóa từ trạm đến trạm khác cách đặt hàng hóa lên xe - Có thể vận chuyển tối đa 250 kg - Loại xe thiết kế đặc biệt để vận chuyển hàng hóa với tải trọng nhỏ Hình 2.3 AGV dạng xe chở hàng Source: http://www.jbtc-agv.com/en/Solutions/Products/Unit-Load-AutomaticGuided-Vehicles-AGVs 2.3 Tóm tắt công trình nghiên cứu [1] Trong báo nhóm tác giả giới thiệu hệ thống GPS indoor đơn giản, sử dụng cảm biến siêu âm Thông thường hệ thống siêu âm cần ba phát, thời gian cập nhật thông tin vị trí cycles/s sóng siêu âm từ ba phát không trùng Hệ thống bao gồm phát hai thu, phát dùng để phát sóng siêu âm RF, thu dùng tính khoảng cách tương ứng với tham chiếu đến tín hiệu RF Hai giá trị dùng để xác định vị trí phát công thức lượng giác Hình 2.4 Phương pháp tính toán vị trí , khoảng cách đo Ta tính , : = − (2.1) = − (2.2) = + (2.3) =( − )+ (2.4) Từ (2.3) (2.4) ta hoàn toàn xác định ( Xr , Yr ) Do đặc điểm cảm biến siêu âm, ảnh hưởng nhiệt độ chướng ngại vật xung quanh sinh nhiễu cảm biến Vì sai số vị trí giảm thiểu cách sử dụng lọc Kalman tuyến tính Để chứng minh tính hiệu hệ thống này, thí nghiệm tiến hành không gian kích thước tương 3.5 m * 2.2 m, sai số vị trí tối đa cm 10 Hình 2.5 Môi trường thực nghiệm Hình 2.6 Kết sử dụng lọc Kalman 11 Hình 2.7 Dữ liệu vị trí Tuy nhiên nghiên cứu cần có cải thiện sau: - Cảm biến nên phát triển để nhận biết vị trí không gian lớn lúc ta xét thêm góc chùm tia song siêu âm - Khi đặt nhận nhiều nơi, mạng lưới cảm biến cần thiết để tính toán khoảng cách cảm biến [2] Bài báo đề xuất giải pháp thiết kế quỹ đạo điều khiển tối ưu xe tự hành cho toán vận chuyển kệ hàng (pallets) kho Giải pháp bao gồm thuật toán thiết kế quỹ đạo − với đa thức bậc kết hợp với thuật điều khiển tối ưu theo chuẩn toàn phương để xác định tốc độ góc cần thiết cho robot bám quỹ đạo Ngoài việc định vị xe tự hành từ tín hiệu đo can nhiễu xác định phương pháp lọc kalman mở rộng Các thử nghiệm robot tự hành Pioneer – 3DX phòng thí nghiệm cho kết khả quan 12 Hình 2.8 Sơ đồ khối vòng điều khiển robot di động bám theo quỹ đạo G3 Hình 2.9 Quỹ đạo mong muốn quỹ đạo thực robot Những kết nhóm tác giả dùng thiết bị đo encoder ( đo tương đối ) để tính vận tốc tức thời dự đoán tọa độ, hướng robot mà chưa sử dụng cảm biến camera để đo vị trí tuyệt đối robot không gian hoạt động nên lọc Kalman mở rộng chưa thể phản ánh xác vị trí thực robot Do đó, thực tế gắp thả kệ hàng, tọa độ rô bốt thực bị sai lệch từ đến cm so với mong muốn, hướng thực bị sai lệch vài độ so với mong muốn [3] Báo cáo trình bày điều khiển tích hợp động học moment mô hình động lực học robot di động noholonomic Trong báo cáo đề xuất mở rộng điều khiển đáp ứng điều khiển Nếu điều khiển điều khiển đáp ứng quỹ đạo cho 13 động học robot với tham số trước, đáp ứng quỹ đạo cho động lực học robot thiết kế cách dùng lý thuyết Lyapounov Kết kiểm nghiệm mô hình robot di dộng hai bánh Trong báo cáo này, điều khiển đáp ứng động học robot đề xuất sau đáp ứng mô-men đưa từ điều khiển Hình 2.10 Robot di động hai bánh Hình 2.11 Vị trí thật mục tiêu robot 18 Hình 2.16 Điều khiển vòng kín với = 0.6 , = để mô robot thực nghiệm (reference - - , robot path -) Quỹ đạo robot tín hiệu ngõ với nhiễu tín hiệu ngõ vào (feedforward: - - , feedforward and closed-loop: -) Nghiên cứu trình bày ứng dụng thực tế chứng minh mobile robot bám theo quỹ đạo tham chiếu mong muốn với vận tốc quy định độ xác đạt yêu cầu Một thuật toán tối ưu hóa thiết lập chuyển động cho robot trình bày Tối ưu hóa công việc nhiều thời gian tương lai giải pháp với quỹ đạo tối ưu xác định trước cho mạng lưới vị trí bắt đầu dùng để thay [5] Nghiên cứu trình bày quỹ đạo hoàn hảo cho WMR phát triển Phương pháp hồi tiếp tuyến tính hóa (FL) sử dụng để WMR đạt vị trí mong muốn góc định hướng quỹ đạo Do thể không ổn định từ tín hiệu bên nên điều khiển FL thay điều khiển trượt (SMC) SMC loại bỏ chattering điều khiển trượt mờ (FSMC) đề xuất để giảm chattering Tính ưu việt FSMC trình bày thông qua kết mô Hình 2.17 Sơ đồ khối SMC 19 Hình 2.18 Sơ đồ khối FSMC Bảng 2.1 Luật điều khiển mờ 20 Hình 2.19 Hàm membership ngõ vào-ngõ , ̇ , Hình 2.20 WMR bám theo quỹ đạo tham chiếu 21 Hình 2.21 Sai số ( − ) Hình 2.22 Sai số ( − ) 22 Hình 2.23 Tín hiệu điều khiển torque cho bánh phải Hình 2.24 Sai số góc định hướng − 23 Hình 2.25 WMR bám theo quỹ đạo tham chiếu: (a) FL; (b) đường chấm chấm-SMC, đường liền-FSMC Hình 2.26 Sai số ( − ): (a) FL; (b) đường chấm chấm-SMC, đường liền-FSMC 24 Hình 2.27 Sai số ( − ): (a) FL; (b) đường chấm chấm-SMC, đường liền-FSMC Hình 2.28 Sai số góc định hướng − : (a) FL; (b) đường chấm chấm-SMC, đường liền-FSMC 25 Hình 2.29 Tín hiệu điều khiển torque cho bánh phải: (a) FL; (b) đường chấm chấmSMC, đường liền-FSMC Từ hình 2.20–2.24 kết mô điều khiển thiết kế chưa chưa có nhiễu tác động từ bên Trong hình 2.20 với tất điều khiển WMR bám theo quỹ đạo tham chiếu với độ xác đáng kể Có thể thấy từ hình 2.21–2.24 điều khiển FL cho hiệu suất tốt cho vị trí góc định hướng so với SMC FSMC Tuy nhiên, hình 2.23 độ lớn moment xoắn sử dụng FL lớn, FSMC có kết sai số nhỏ so với SMC Trong hình 2.25 điều khiển FL nhạy với nhiễu đo SMC thể tương đối tốt với nhiễu tác động Từ hình 2.26–2.28 sai số vị trí góc định hướng SMC FSMC tốt so với FL Hơn FSMC có hiệu suất đáng tin cậy so với SMC Một vượt trội khác liên quan đến FL , SMC có tín hiệu điều khiển moment xoắn nhỏ điều thể hình 2.29 Khi có tác động bên FL có hiệu suất không tốt với sai số tần số cao Bằng cách sử dụng SMC kết hợp với mặt trượt PID hiệu suất WMR cải thiện FSMC đề xuất tiếp tục nâng cao hiệu suất WMR loại bỏ nhiễu phù hợp hệ thống WMR thực 26 [6] Trong báo này, trình bày phương pháp thiết kế điều khiển cho xe tự hành sử dụng kỹ thuật tuyến tính hồi tiếp Các mô hình động lực học hệ thống với nhiễu bên trình bày Véc tơ điều khiển đầu vào thiết kế dùng cho kỹ thuật tuyến tính hồi tiếp Véc tơ điều khiển đầu vào chuyển đổi toàn hệ thống thành hai hệ thống tuyến tính hệ thống bao gồm sai số vị trí sai số vận tốc Dựa hai hệ thống tuyến tính, véc tơ đầu vào xe tự hành thiết kế Véc tơ điều khiển đầu vào đảm bảo véc tơ sai số hội tụ theo hàm mũ không Hình 2.30 Lưu đồ giải thuật điều khiển tuyến tính hồi tiếp Hình 2.31 Quỹ đạo mong muốn AGV có dạng đường thẳng (y = x) 27 Bảng 2.2 Giá trị thông số AGV Bảng 2.3 Giá trị khởi tạo ban đầu 28 Hình 2.32 Quỹ đạo AGV thời gian ban đầu Từ hình 2.32 cho thấy: quỹ đạo mong muốn AGV quỹ đạo tham chiếu trùng với sau AGV di chuyển đoạn đường ngắn Điều cho thấy AGV bám theo quỹ đạo mong muốn xác Hình 2.33 Sai lệch vị trí toàn thời gian Hình 2.33 biểu diễn sai lệch vị trí điểm bám P điểm tham chiếu R toàn thời gian hết quỹ đạo tham chiếu AGV Từ hình 2.33 cho thấy sai 29 lệch vị trí hội tụ nhanh trước giây AGV bám theo quỹ đạo tham chiếu đường thẳng ổn định toàn thời gian Hình 2.34 Vận tốc tuyến tính AGV toàn thời gian Hình 2.34 biểu diễn vận tốc tuyến tính AGV sau thời gian ngắn khoảng giây tiến đến với vận tốc đặt trước = 0.05 [ / ] ổn định giá trị suốt thời gian chuyển động AGV Hình 2.35 Vận tốc góc bánh phải bánh trái quỹ đạo đường thẳng 30 Hình 2.35 biểu diễn vận tốc góc bánh phải (wrw) bánh trái (wlw) AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy vận tốc góc bánh xe trái phải thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá trị 0.32 [rad / s] theo đường thẳng sau khoảng giây Hình 2.36 Véc tơ điều khiển đầu vào Hình 2.36 biểu diễn véc tơ điều khiển đầu vào bánh phải (trw) bánh trái (tlw) AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy véc tơ điều khiển bánh xe trái phải thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá trị [−5.2; 5.2] / sau khoảng thời gian giây Hình 2.37 Véc tơ điều khiển đầu vào u 31 Hình 1.33 biểu diễn véc tơ điều khiển đầu vào AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy véc tơ điều khiển đầu vào thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá trị [−7.6; 7.6] sau khoảng thời gian giây Hình 2.38 Véc tơ điều khiển đầu vào Hình 2.38 biểu diễn véc tơ điều khiển đầu vào AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy véc tơ điều khiển đầu vào thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá [−0.1; 0.1] / Và véc tơ điều khiển đầu vào giảm dần từ thời điểm bắt đầu tiến toàn thời gian quỹ đạo AGV Trong báo này, điều khiển tuyến tính hồi tiếp đề xuất dựa mô hình động lực học AGV với nhiễu từ bên Sử dụng kỹ thuật tuyến tínhhồi tiếp, véc tơ điều khiển đầu vào chuyển đổi toàn hệ thống thành hai hệ thống tuyến tính hệ thống bao gồm sai số vị trí sai số vận tốc Dựa hai hệ thống tuyến tính, véc tơ đầu vào xe tự hành thiết kế Véc tơ điều khiển đầu vào đảm bảo véc tơ sai số hội tụ theo hàm mũ không Các kết mô trình bày để minh họa hiệu cho điều khiển bám cho AGV sử dụng thuật toán tuyến tính hồi tiếp 32 2.4 Nhận xét hướng tiếp cận Nhận xét: qua công trình nghiên cứu tác giả nêu trên, ta nhận thấy có nhiều phương pháp để giải vấn đề định vị điều khiển bám cho mobile robot theo quỹ đạo mong muốn mặt phẳng hai chiều Tuy nhiên, phương pháp có ưu, khuyết điểm thể qua kết mô mà báo Hướng tiếp cận: xây dựng thuật toán điều khiển dựa phương pháp Lyapunov cho WMR nhằm điều khiển WMR bám theo quỹ đạo định trước, sau tiếp cận vị trí mong muốn Cuối cùng, áp dụng thuật toán điều khiển mô hình WMR bao gồm : - Khung xe - Hai bánh chủ động hay gọi bánh lái điều khiển nằm phía sau xe Hai bánh chủ động điều khiển hai động điện chiều để đạt chuyển động định hướng - Một bánh thụ động phía trước xe bánh giúp cho xe cân ... cáo trình bày điều khiển tích hợp động học moment mô hình động lực học robot di động noholonomic Trong báo cáo đề xuất mở rộng điều khiển đáp ứng điều khiển Nếu điều khiển điều khiển đáp ứng... nhiễu bên trình bày Véc tơ điều khiển đầu vào thiết kế dùng cho kỹ thuật tuyến tính hồi tiếp Véc tơ điều khiển đầu vào chuyển đổi toàn hệ thống thành hai hệ thống tuyến tính hệ thống bao gồm sai số... dụng kỹ thuật tuyến tínhhồi tiếp, véc tơ điều khiển đầu vào chuyển đổi toàn hệ thống thành hai hệ thống tuyến tính hệ thống bao gồm sai số vị trí sai số vận tốc Dựa hai hệ thống tuyến tính, véc