Bài viết trình bày việc đề xuất bộ điều khiển noron - mờ thích nghi cho mobile robot bám mục tiêu. Kết hợp giữa ưu điểm của mạng nơron và hệ mờ để xây dựng bộ điều khiển thích nghi đem lại đáp ứng điều khiển khá tốt. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm chứng tỏ hiệu quả của phương pháp đề xuất.
tọa độ tham chiếu toàn cục xác định tọa độ x,y góc lệch θ hai hệ tọa độ toàn cục cục Từ tâm vận tốc tức thời ICC, ta xác định vận tốc góc robot: vr (t ) RL/2 v (t ) (t ) l RL/2 v (t ) vl (t ) (t ) r L (t ) (1) Bán kính cong từ tâm di chuyển robot tới tâm vận tốc tức thời tính theo cơng thức: R L(vl (t ) vr (t )) 2(vl (t ) vr (t )) (2) Từ vận tốc dài robot tính: v(t ) (t ).R (vr (t ) vl (t )) (3) Phương trình tốn học khơng gian trạng thái viết thành: t x(t ) v(t ) cos( (t )) dt x(t ) v(t ) cos( (t )) t (4) ́ h phân vế ta đượ c tic y (t ) v(t ) sin( (t )) y (t ) v(t ) sin( (t )) dt (t ) (t ) t (t ) (t )dt Phương trình viết lại dạng ma trận (5) sau: 1 (v r (t ) vl (t )) cos( (t )) v ( t ) cos( ( t )) x v(t ) cos( (t )) (5) v (t ) sin( (t )) 0 v(t ) (v (t ) v (t )) sin( (t )) v ( t ) sin( ( t )) y (t ) r l 2 vt (t ) 1 (t ) v r (t ) vl (t ) L Đây phương trình sử dụng để xây dựng mơ hình mobile robot phần mềm Matlab Mơ thực nghiệm điề u khiể n Mobile robot Hình Sơ đồ khố i điề u khiể n mobile robot 3.1 Mô hoạt động Mobile robot Biên dạng với vận tố c v = 0.025(m/s), 1000 điể m với biên dạng thẳ ng và 2500 điể m so với đường cong, thời gian giữa các điể m θ (t=1/300s) Tập dữ liệu huấn luyện mạng gồm 162 liệu nằm khoảng: Khoảng cách lệch [-1, 1] (cm); Góc lệch [-1.6, 1.6] (rad); Vận tốc góc bánh trái, phải [-49, 49] (rad/s) Huấn luyện robot bám cách mục tiêu 15 cm (tín hiệu = 50 cảm biến siêu âm hồ i tiếp về) Tập huấn luyện [0,30] cm, tương ứng [0,100] tín hiệu cảm biến siêu âm Góc lệch xác định bới camera: [-160,160] pixel Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải Số 48 - 11/2016 19 CHÀO MỪNG NGÀY NHÀ GIÁO VIỆT NAM 20/11/2016 Hình Hàm phụ tḥc sai số khoảng cách và góc lê ̣ch Tác giả tiến hành xây dựng mã code cho đối tượng di chuyển mã code cho Mobile robot Tao_reference_pathL.m: Tạo biên dạng đối tượng di chuyển theo đường thẳ ng; Simple_mobile_fuzzy.m: Mobile robot điều khiển theo mờ kinh điển; Simple_mobile_fuzzy_neural.m: Mobile robot điều khiển theo mờ - nơron thích nghi Huấ n luyện mạng dùng phương pháp lai ghép noron, kết huấn luyện bánh trái phải thể hình Hình Huấ n luyê ̣n bánh phải và bánh trái Mô so sánh phương pháp điều khiển, kết mơ matlab (hình 5) ta thấy mobile robot dùng điều khiển ANFIS cho đáp ứng đầu bám sát đối tượng và đáp ứng tốt về khoảng cách và góc lệch so với điều khiển Fuzzy túy Hình Mơ Robot bám theo đối tượng với điều khiển Fuzzy Fuzzy-Neural 3.2 Thự c nghiê ̣m kế t quả Hình Mơ hình mobile robot dựa kỹ thuật xử lý ảnh điều khiển Fuzzy-Neural Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải Số 48 - 11/2016 20 CHÀO MỪNG NGÀY NHÀ GIÁO VIỆT NAM 20/11/2016 Mạch điều khiển sử dụng vi điều khiển (AVR Atmega 16) làm điều khiển trung tâm (hình 6) với nhiệm vụ chính: Nhận tín hiệu từ Computer Vision truyền xuống, cho biết độ lệch góc đối tượng cần giám sát so với trục Mobile Robot Nhận tín hiệu từ cảm biến siêu âm, cho biết độ lệch khoảng cách đối tượng cần giám sát so với Mobile robot Xử lý xuất tín hiệu điều khiển đầu cho mạch công suấ t điề u khiể n động bánh lái trái, bánh lái phải [8] Hình Sơ đồ khối xử lý trung tâm sử dụng AVR Atmega 16 và lưu đồ giải thuật Hình Kết thực nghiệm mục tiêu không di chuyể n mục tiêu di chuyể n Từ kế t quả thự c nghiệm (hình 8) ta nhận thấy thời gian chạy 25s, 15s đầu robot chưa ổn định sau đó quay trạng thái ổn định robot bị dao động bởi sai lệch về khoảng cách và góc lệch Khâu xử lý ảnh camera ảnh hưởng đến chất lượ ng hệ thống điều khiển nên đáp ứng không tố t mô bi ̣ nhiễu tín hiệu độ trễ thời gian nhận dạng ảnh hưởng vào trình điều khiển Kế t luâ ̣n Bài báo nghiên cứu lý thuyết tiến hành thực nghiệm, bộ điề u khiể n Fuzzy-Neural giúp cải thiện chất lượng hệ thống điều khiển và khẳng định điề u khiể n Fuzzy-Neural hướng nghiên cứu triển vọng đối tượng khó điều khiển Kết thực nghiệm chưa thực tốt cho thấy phương pháp đề xuất có sở cần thêm nhiều thời gian nghiên cứu để cải thiện nâng cao chất lượng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M.F.Selekwa, D.D.Dunlap, D.Shi, Jr.E.G.Collins, “Robot navigation in very cluttered environment by preference based fuzzy behaviors”, Autonomous system 56(3), 2007, pp.231-246 [2] Islam B.U., Ahmed N., Bhatti D.L., Khan S., “Controller design using fuzzy logic for a twin rotor MIMO system”, INMIC 2003, The7th International Multi Topic Conference, pp 264-268, 2003 [3] D.R Parhi, S.K Pradhan, A.K Panda, and R.K Behra, “The stable and precise motion control for multiple mobile robots”, Journal of Applied Soft Computing, Vol.9, No 2, pp.477- 487, 2009 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Hàng hải Số 48 - 11/2016 21 ... theo đường thẳ ng; Simple _mobile_ fuzzy.m: Mobile robot điều khiển theo mờ kinh điển; Simple _mobile_ fuzzy_neural.m: Mobile robot điều khiển theo mờ - nơron thích nghi Huấ n luyện mạng dùng... ghép noron, kết huấn luyện bánh trái phải thể hình Hình Huấ n luyê ̣n bánh phải và bánh trái Mô so sánh phương pháp điều khiển, kết mơ matlab (hình 5) ta thấy mobile robot dùng điều khiển ANFIS... cho áp ứng đầu bám sát đối tượng và áp ứng tốt về khoảng cách và góc lệch so với điều khiển Fuzzy túy Hình Mơ Robot bám theo đối tượng với điều khiển Fuzzy Fuzzy-Neural 3.2 Thự c nghi