ĐIỀU KHIỂN MẶT ĐỘNG THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG.LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THÔNG

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - HÀ THỊ KIM DUYÊN ĐIỀU KHIỂN MẶT ĐỘNG THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 52 02 16 KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THƠNG Hà Nội – 2020 Cơng trình hồn thành tại: Học viện Khoa học Cơng nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Người hướng dẫn khoa học 1: GS.TS Phan Xuân Minh Người hướng dẫn khoa học 2: TS Phạm Văn Bạch Ngọc Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ, họp Học viện Khoa học Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam vào hồi … giờ, ngày … tháng … năm 2020 Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Học viện Khoa học Công nghệ - Thư viện Quốc gia Việt Nam DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ TẠP CHÍ KHOA HỌC Ha Thi Kim Duyen, Ngo Manh Tien, Pham Ngoc Minh, Quang Vinh Thai, Phan Xuan Minh, Pham Tien Dung, Nguyen Duc Dinh, Hiep Do Quang, “Fuzzy Adaptive Dynamic Surface Control for Omnidirectional Robot”, the Springer-Verlag book series “Computational Intelligence” indexed in Scopus and Compendex (Ei) ISSN 1860-9503 (electronic), ISBN 978-3-030-49536-7 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-03049536-7 (2020) Duyen Ha Thi Kim, Tien Ngo Manh, Cuong Nguyen Manh, Nhan Duc Nguyen, Manh Tran Van, Dung Pham Tien, Minh Phan Xuan “Adaptive Control for Uncertain Model of Omni-directional Mobile Robot Based on Radial Basis Function Neural Network” International Journal of Control, Automation, and Systems (SCI-E Q2, Impact Factor: 2.7) (Accepted 2020) Hà Thị Kim Dun, Phạm Thị Thanh Huyền, Trương Bích Liên, Ngơ Mạnh Tiến, Lê Việt Anh, Nguyễn Mạnh Cường, “Điều khiển bám quỹ đạo đối thượng Robot tự hành thuật tốn điều khiển trượt theo hàm mũ”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC, 07 – 2017 ISSN 1859 - 1043 H Thị im D n, Ngô Mạnh Tiến, Phan Xuân, Minh Lê Xuân Hải, Vũ Đức Thuận, Nguyễn Minh Huy, “Điều khiển bám quỹ đạo Omni robot bốn bánh phương pháp thích nghi mờ trượt” Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng nghệ quân Số đặc san ACMEC 07-2017 ISSN 1859 - 1043 Ngo Manh Tien, Nguyen Nhu Chien, Do Hoang Viet, Ha Thi Kim Duyen “Research And Development Artificial Intelligence To Track Trajectory And Automatically Path Planning For Auto Car” Journal of Military Science and Technology; ISSN 1859 – 1043 11/2018 Duyen – Ha Thi Kim, Tien – Ngo Manh, Chien – Nguyen Nhu, Viet – Do Hoang, Huong-Nguyen Thi Thu Kien-Phung Chi, “Tracking Control For Electro-Optical System In Vibration Enviroment Based On Self-Tuning Fuzzy Sliding Mode Control”, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol 02, 6.2019 HỘI NGHỊ KHOA HỌC Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Như Chiến, Đỗ Hoàng Việt, H Thị im D n, Nguyễn Tuấn Nghĩa, “Trajectory Tracking Control for Four Wheeled Omnidirectional Mobile Robots using Adaptive Fuzzy Dynamic Surface Control Algorithm”, Proceedings the 4th Vietnam International Conference and Exhibition on Control and Automation VCCA2017; ISBN 978-604-73-5569-3 Duyen Ha Thi Kim, Tien Ngo Manh, Tuan Pham Duc and Ngoc Pham Van Bach, “Trajectory Tracking Control for Omnidirectional Mobile Robots Using Direct Adaptive Neural Network Dynamic Surface Controller” The 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics 1/2019 NSPEC Accession Number: 18473513, DOI: 10.1109/ICA-SYMP.2019.8646146 Ha Thi Kim Duyen, Cuong Nguyen Manh, Hoang Thuat Vo, Manh Tran Van, Dinh Nguyen Duc, Anh Dung Bui, “Trajectory tracking control for four wheeled Omnidirectional mobile Robot using backstepping technique aggregated with sliding mode control”, The 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics 1/2019 INSPEC Accession Number: 18473501, DOI: 10.1109/ICA-SYMP.2019.8646041 10 Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Mạnh Cường, H Thị im D n, Phan Sỹ Thuần, Nguyễn Ngọc Hải, Trần Văn Hoàng, Nguyễn Văn Dũng, “Giám sát định vị, đồ hóa điều hướng cho robot tự hành đa hướng sử dụng hệ điều hành lập trình ROS”, Hội nghị Quốc gia lần thứ XXII Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin lần thứ 22, 2019 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Robot tự hành đa hướng (OMR) dạng robot holonomic, có sử dụng bánh xe Omni, Mecanum, có khả di chuyển theo hướng mà không cần phải thay đổi vị trí góc quay Với cấu trúc bánh xe, cách bố trí bánh xe khác biệt tạo ưu điểm khả di chuyển vượt trội điều kiện mơi trường hẹp, khó thay đổi vị trí nên OMR ứng dụng, phát triển cách rộng rãi không nghiên cứu mà nhanh chóng sử dụng nhiều lĩnh vực sản xuất đời sống Trong điều khiển robot, vấn đề điều khiển bám quỹ đạo, kiểm soát quỹ đạo, xử lý gặp tác động nhiễu ngoại sinh, hay hệ thống tồn thành phần bất định khối lượng, momen, ma sát, … nội dung quan tâm nghiên cứu Việc đạt độ xác cao chuyển động robot thường khó khăn yếu tố phi tuyến, bất định ln tồn mơ hình robot… Mục tiêu nghiên cứu luận án - Nghiên cứu, đề xuất thuật tốn điều thích nghi bám quỹ đạo cho FWOMR có mơ hình phi tuyến bất định, đặc biệt ý đến thay đổi tham số robot tác động nhiễu hoạt động mặt phẳng khác - Xây dựng mơ hình vật lý cho FWOMR, chế tạo điều khiển sở vi điều khiển kỹ thuật lập trình nhúng cho FWOMR nhằm chạy thử nghiệm thuật toán đề xuất Đối tượng nghiên cứu phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án: OMR dạng holonomic, sâu vào nghiên cứu xây dựng mơ hình tốn học, thuật tốn điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho FWOMR Phạm vi nghiên cứu: Tổng hợp điều khiển thích nghi cho FWOMR có chứa thành phần bất định hoạt động môi trường phẳng chịu ảnh hưởng ma sát bề mặt tác động nhiễu bị chặn Ý nghĩa khoa học đóng góp luận án Đề xuất thuật toán điều khiển bám quỹ đạo mặt trượt động thích nghi mờ (AFDSC) cho robot tự hành bốn bánh đa hướng Thuật toán xây dựng dựa sở thuật toán DSC Để phát huy ưu điểm, hiệu DSC, AFDSC sử dụng hệ logic mờ để chỉnh định thích nghi tham số DSC nhằm đảm bảo chất lượng bám quĩ đạo tham số FWOMR thay đổi chịu ảnh hưởng nhiễu tác động trước Cho đến thời điểm này, DSC với chỉnh định mờ chưa cài đặt robot nước AFDSC có tính linh hoạt cao, cấu trúc đơn giản, dễ dàng cho việc lập trình cài đặt vi điều khiển, có khả thích nghi phát huy tối đa hiệu DSC Các kết mô thực nghiệm cho thấy: AFDSC đặc biệt thích hợp cho FWOMR Đề xuất thuật toán điều bám quỹ đạo mặt trượt động thích nghi mờ Nơ ron(AFNNDSC) cho FWOMR có tham số bất định chịu tác động nhiễu Đây thuật toán phát triển dựa DSC, cấu trúc điều khiển thích nghi dựa kết hợp mạng nơ ron bán kính xuyên tâm (RBFNN) hệ logic mờ Trong đó, mạng RBFNN sử dụng để xấp xỉ tham số bật định FWMOR, hệ logic mờ để chỉnh định đồng thời tham số điều khiển AFNNDSC Tính ổn định hệ kín được chứng minh dựa tiêu chuẩn Lyapunov Các kết mơ phỏng, chạy thử nghiệm cho thấy tính đắn phân tích lý thuyết, hiệu điều khiển đề xuất khả ứng dụng thực tế AFNNDSC chưa cài đặt robot trước ngồi nước AFNNDSC có tính linh hoạt cao, khả thích nghi có nhiễu tác động đồng thời tham số mơ hình robot thay đổi mở rộng phạm vi hoạt động cho FWMOR Các thuật toán cài đặt, thử nghiệm thành công robot tự hành bốn bánh đa hướng Robot chế tạo có phần cứng mạch điều khiển xử lý hiệu cao phần mềm hỗ trợ lập trình hệ điều hành ROS Bố cục luận án bao gồm chương: Chương 1: Tổng quan robot tự hành bốn bánh đa hướng Nghiên cứu tổng quan FWOMR, tình hình nghiên cứu ngồi nước, phân tích chi tiết cụ thể ưu nhược điểm cơng trình nghiên cứu trước theo nội dung đối tượng, phạm vi nghiên cứu luận án, từ rút hướng nghiên cứu thích hợp cho luận án Chương 2: "Mơ hình hóa thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng Xây dựng mơ hình động học, động lực học cho FWOMR Trình bày số thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo điển hình cho FWOMR, mơ đánh giá phân tích kết thuật tốn để từ đánh giá rút học kinh nghiệm việc nghiên cứu đề xuất thuật toán điều khiển bám quỹ đạo thích nghi Chương 3: "Thiết kế điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho robot tự hành đa hướng bốn bánh” Đây đóng góp luận án Trong chương này, trình bày thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng mặt trượt động.Thuật toán DSC tảng cho đề xuất cải tiến điều khiển bám quỹ đạo thích nghi cho FWOMR Bộ điều khiển mặt trượt động kết hợp thêm với mạng nơ ron bán kính xuyên tâm (RBFNN) hệ logic mờ (FLS) tạo điều khiển DSC thích nghi đề xuất luận án Chương 4: “Chế tạo robot tự hành bốn bánh đa hướng chạy thử nghiệm thuật toán điều khiển”: Thiết kế chế tạo mơ hình robot tự hành bốn bánh đa hướng Lập trình, chạy thử nghiệm thuật toán đề xuất kiểm chứng đánh giá khả ứng dụng thực tế thuật toán “Kết luận” trình bày tóm tắt đóng góp luận án hướng phát triển CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Robot tự hành đa hướng (OMR) có khả di chuyển theo hướng mà không cần phải thay đổi vị trí góc quay Với cấu trúc bánh khác biệt ưu điểm khả di chuyển vượt trội điều kiện mơi trường di chuyển hẹp, khó thay đổi vị trí, … Hiện nay, OMR ứng dụng cách rộng rãi không nghiên cứu mà lĩnh vực sản xuất đời sống nhờ khả di chuyển linh hoạt, hiệu 1.1 Robot tự hành di chuyển bánh đa hướng Trong phạm vi luận án, robot tự hành có dạng holonomic xây dựng dựa bốn bánh đa hướng Omni với kết cấu bánh xe Omni đảm bảo cho di chuyển tịnh tuyến theo phương ngang hệ robot 1.2 Bài toán điều khiển bám quỹ đạo Cấu trúc điều khiển chuyển động cho OMR, chia giai đoạn: - Lập phương án chuyển động - Thiết kế quỹ đạo chuyển động mong muốn - Điều khiển bám quỹ đạo chuyển động mong muốn 1.3 Tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.3.1 Tình hình nghiên cứu nước Viện CNTT, Viện Cơ học -Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam có nhiều cơng trình cơng bố nghiên cứu robot tự hành, [1] trình bày phương pháp điều khiển để bù trượt cho robot di động tồn trượt bánh xe, bất định mơ hình, nhiễu ngồi cho robot di động 03 bánh xe, [2] trình bày việc thiết kế điều khiển robot tự hành dạng non-holonomic ứng dụng kho bãi Viện Vật lý- Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam nhóm nghiên cứu có nhiều cơng trình cơng bố robot tự hành, [3] trình bày hướng nghiên cứu cho điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng non-holonomic, có tích hợp cơng nghệ xử lý ảnh nhận dạng số thông số bám mục tiêu [4] nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng non-holonomic sử dụng thích nghi theo hàm mẫu Hiện cơng trình nghiên cứu nước OMR cịn ít, có [5] cơng trình điều khiển OMR tránh vật cản xử dụng cơng nghệ xử lý ảnh Kinect, cơng trình tập trung vào xử lý ảnh nhiều nội dung vào điều khiểm bám quỹ đạo cho OMR Các cơng bố thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng bánh Ommi Việt Nam chưa có nhiều 1.3.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước Robot mơ hình hóa mơ hình động học mơ hình động lực học Việc mơ hình hố robot tập trung nghiên cứu dựa nguyên lý Euler-Lagrange, sử dụng phương pháp thực nghiệm lý thuyết [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37], [38], [39], [40] Một vài nghiên cứu tập trung xem xét vị trí điều hướng robot tự hành điều khiển theo mơ hình động học OMR [43], [44], [45], [46] Điều khiển bám quỹ đạo cho OMR bốn bánh áp dụng thuật toán PID [43] [44] Tuy nhiên nghiên cứu gần xét đến mơ hình động học mơ hình động lực học để tăng độ xác chuyển động cho robot [42] [43] Việc thiết kế thuật toán điều khiểm bám quỹ đạo cho OMR có tính đến đủ mơ hình động học động lực học xem xét [39] Mơ hình động lực học xây dựng [47] [48], theo sau số thuật toán điều khiển bám cho mơ hình đầy đủ [49], [50] Các nghiên cứu sử dụng điều khiển PI để tối ưu bám quỹ đạo [43] [44] Mặt khác, thuật tốn sử dụng mơ hình dự báo đề cập [51] Ngày có nhiều nghiên cứu tập trung vào phương pháp điều khiển phản hồi cho mơ hình phi tuyến [52], [53], [54], [55], [56], [57] Phương pháp phản hồi chiếu Backstepping giải pháp khả thi để giải mơ hình tốn học phi tuyến truyền ngược [58] [59] Tuy vậy, với hệ phi tuyến bậc cao khối lượng tính tốn lớn, phức tạp nhiều thời gian tính tốn việc phải tính tốn đạo hàm bước lặp Bộ điều khiển chế độ trượt (SMC) sử dụng [60], [61], [62] [63] đặc tính vượt trội trường hợp hệ bị tác động nhiễu Tuy nhiên, hạn chế thuật toán SMC tượng chattering muốn giảm tượng địi hỏi mơ hình đối tượng phải xác Điều lại ngược với tính chất mơ hình robot, bất định tham số Để cải thiện chất lượng điều khiển hạn chế số nhược điểm điều khiển Backstepping điều khiển trượt, điều khiển mặt trượt động (DSC) giới thiệu [64] [65] Các bước thiết kế tương tự với bước thiết kế Backstepping, để tránh phải lấy đạo hàm bước lặp cho tín hiệu điều khiển ảo DSC đưa thêm lọc thông tần thấp, vừa để có thơng tin đạo hàm vừa để lọc nhiễu nội tần số cao xuất đối tượng điều khiển [65] Đối với OMR, khó xây dựng mơ hình tốn học xác yếu tố ma sát, tải trọng thay đổi thay đổi điều kiện môi trường khơng thể biết trước Do đó, phương pháp thiết kế đại hiệu trường hợp sử dụng thuật tốn thích nghi để chỉnh định tham số điều khiển sử dụng logic Mờ xấp xỉ tham số bất định đối tượng sử dụng mạng nơ ron Bộ điều khiển thích nghi theo kiểu cải thiện đáng kể chất lượng hệ thống động lực phi tuyến [60], [61], [62], [66], [68], [69], [70], [71] [72] Với tham khảo, phân tích trên, cấu trúc điều khiển thích nghi dựa mạn nơ ron xuyên tâm (RBFNN) hệ logic mờ cho điều khiển bám quỹ đạo FWOMR nghiên cứu phát triển tảng thuật toán điều khiển mặt trượt động (DSC) Bộ điều khiển thích nghi mờ nơ ron với RBFNN để xấp xỉ tham số phi tuyến bất định FWOMR logic mờ để chỉnh định thích nghi tham số điều khiển đề xuất luận án 1.4 Kết luận Chương Chương trình bày nghiên cứu tổng quan phân loại robot, robot tự hành, tập trung vào robot tự hành bốn bánh đa hướng (FWOMR), đối tượng nghiên cứu luận án Chương tập trung vào nghiên cứu tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước mơ hình hóa OMR thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho OMR cơng bố, phân tích ưu nhược điểm phương pháp để từ rút hướng nghiên cứu thích hợp cho luận án CHƯƠNG MƠ HÌNH HĨA VÀ THUẬT TỐN ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG Xây dựng hệ phương trình động học, động lực học cho OMR toán cần thiết phục vụ cho việc tổng hợp điều khiển bám quĩ đạo Trong luận án này, đối tượng nghiên cứu xét đến robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng bánh xe dạng Omni (FWOMR), chuyển động mặt phẳng chịu ảnh hưởng lực ma sát 2.1 Xây dựng mô hình động học, động lực học cho robot tự hành bốn bánh đa hướng 2.1.1 Bánh xe Omni Bánh xe Omni bố trí vng góc theo trục động cơ, bánh đặt cách góc 3600/n Bánh xe Omni ứng dụng nhiều robot tự hành cho phép robot di chuyển đến vị trí mặt phẳng mà khơng phải quay trước Hơn nữa, chuyển động tịnh tiến dọc theo quỹ đạo thẳng kết hợp với chuyển động quay làm cho robot di chuyển tới vị trí mong muốn với góc định hướng xác 2.1.2 Mơ hình động học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42] Phương trình biểu diễn mối quan hệ phương trình động học robot cosθ -sinθ  q  Hv   sinθ cosθ  v    0 1 (2.1) cosθ -sinθ  Trong đó: H =  sinθ cosθ  ma trận chuyển hệ trục toạ độ   1  Từ phương trình động học (2.1), ta tính phương trình thể quan hệ vị trí robot vận tốc quay bánh xe:  1   x     y   g ( ) 2  với g ( )  HH (2.4)   3      4  2.1.3 Mơ hình động lực học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42] Mơ hình động học động lực học cho FWOMR xây dựng dựa mơ hình với bánh xe Omni bố trí lệch so với tọa độ động góc 450, bánh đặt cách góc 900 Từ ta có phương trình động lực học robot có dạng sau (2.8) M (q) v  Cv  Gsgn( v)  τ d  Bτ Với: v  [ vx vy  ]T véc tơ vận tốc robot  2 2    2r 2r 2r   2r  2 2 B    ma trận hệ số điều khiển r r r r   d d d   d  r r r r    m 0  M (q)   m  Là ma trận với m khối lượng J momen quán tính  0 J  robot  Bx C   By  0 ma sát Coulomb 0 C x   G    B  Cy 0  ma trân hệ số ma sát nhớt C  2.2 Một số thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng thông dụng 2.2.1 Bộ điều khiển PID cho FWOMR Bộ điều khiển PID cho FWOMR đề xuất [43] [44] Các nghiên cứu thiết kế điều khiển PID dựa mơ hình động học OMR Do tác động ngoại lực tác động lên hệ phương trình động lực học robot khơng xét đến  1   x (t )   xd     xd  e1   y (t )    y d   g ( )     y d  (2.11)     3        d   (t )   d  4  Ta cần tìm véc tơ vận tốc góc bánh xe để điều khiển vịng kín ổn định  t     xe d    1   0   xe    t       g T ( )( g ( ) g T ( ))1    K P  ye   K I  ye d   (2.12)    3   0  e     t  4     d     0 e    Với K P , K I ma trận đường chéo xác định dương 2.2.2 Bộ điều khiển trượt cho FWOMR Điều khiển trượt [60], [61], [62] [63] Thường sử dụng cho hệ robot nói chung cho FWOMR nói riêng ưu điểm bền vững với tác động nhiễu x  q Từ phương trình động học (2.1) phương trình động lực học (2.8), đặt  , ta có x  v hệ phương trình trạng thái: x  Hx (2.19)  Mx  Cx  Gsgn( x )  τ d  Bτ Với τ d thành phần nhiễu bất định khơng đo xác nên thành phần không xuất trình tính tốn điều khiển SMC, MSSC Xác định mặt trượt với điều kiện giả thiết  e  x1  x1d Định nghĩa sai số  với x1d giá trị quỹ đạo đặt x 2d  H 1x 1d giá trị e  x  x 2d  đặt cho vận tốc robot Chọn mặt trượt (2.20) S  e1  e1 Với  >0 hệ số mặt trượt Đạo hàm mặt trượt ta có:   He  e  H (M 1 (Bτ  Cx  Gsgn(x ))  x  (  H 1H  )e ) S  He 2 2 2d Chọn hàm Lyapunov V  S2 Đạo hàm hàm Lyapunov theo thời gian, ta có  )e ) V  SS  SH (M 1 (Bτ  Cx2  Gsgn(x ))  x d  (  H -1H Với tín hiệu điều khiển chọn sau:  )e  x )  Cx  Gsgn(x )  K sgn(S)) τ  BT (BBT )1 (M ((  H 1H 2d 2  Khi V  SK sgn(S)  thỏa mãn định lý ổn định Lyapunov (2.21) (2.22) (2.23) (2.24) Bộ điều khiển trượt (2.24) thiết kế tính ổn định bền vững hệ thống tồn sai lệch mơ hình có nhiễu tác đơng Hàm V cơng thức (2.22) với luật điều khiển (2.24) cho hệ FWOMR hàm Lyapunov hệ kín 2.2.3 Bộ điều khiển đa mặt trượt cho FWOMR - Xét hệ robot tự hành bốn bánh đa hướng x  Hx  Mx  Cx  Gsgn(x )  τ d  Bτ (2.36) x  vx  Với x1   y  x  v y       - Xét mặt trượt  S11  S1   S12   x1  x1d  S13  - Đạo hàm S1 kết hợp với hệ phương trình (2.37) ta có S  x  x  Hx  x 1d 1d Chọn tín hiệu điều khiển ảo x d  H 1 ( K1S1  x 1d ) - Chọn hàm Lyapunov thứ V1  S1T S1 - Đạo hàm V1 kết hợp với (2.38) (2.39) V  ST S  ST K S 1 1 - Với S mặt trượt thứ hai S  H(x  x d ) - Xét đạo hàm S  (x  x ) S  H(x  x d )  H 2d  (x  x )  H (M 1 (Bτ  Cx  Gsgn(x ))  x d )  H 2d (2.37) (2.38) (2.39) (2.40) (2.41) (2.42) (2.43) viên Lyapunov thứ đề xuất V1  e1T e1 (3.7) Xét đạo hàm V1 V1  e1T e1  e1T  Hx  x 1d   e1T c1e1  e1T  c1e1  Hx  x 1d  (3.8) Có thể thấy từ biểu thức (3.8) với giá trị điều khiển ảo từ (3.5), V1  e c e  điều kiện V  e T c e  thoả mãn T 1 1 1 Định nghĩa sai lệch tín hiệu điều khiển ảo hệ thống e2  x2  α f (3.9) Chọn mặt trượt S  e1  He  hệ số mặt trượt Đạo hàm S tính   e  He   H M 1  Cx  Gsgn  x   Bτ   α S  e1  He  He 2 2 f  (3.10)  Hàm ứng viên Lyapunov thứ hai chọn V2  ST S Tín hiệu điều khiển bao gồm hai thành phần τ eq τ sw (3.11) (3.12) τ eq giữ trạng thái hệ thống mặt trượt τ eq thu từ điều kiện S       x  Cx  Gsgn  x  τ eq  BT (BBT ) 1 M H 1  e1  He 2d 2   (3.13) Biểu thức τ sw chọn sau: τ sw  BT (BBT ) 1 MH 1  c2sgn  S   c3S  (3.14)    c2 x  c3 x    với c2   c2 y  c3   c3 y  ma trận hệ số xác định   0 c2  c3    dương Cuối cùng, tín hiệu điều khiển hệ tổng τ eq τ sw : τ  τ eq  τ sw τ eq (3.15) Định lý 3.1: FWOMR mô tả mô hình (2.3) điều hiển (3.15) với xác định (3.13) τ sw (3.14) đảm bảo hệ kín ổn định sai lệch bám tiến Chứng minh Đạo hàm V2 Sử dụng (3.11), V2 trở thành V2  ST S (3.16)   H M 1  Cx  Gsgn  x  Bτ   α V2  ST e1  He 2 f    (3.17) Với tín hiệu điều khiển (3.13), đạo hàm V2 viết lại thành V  ST c sgn  S   ST c S (3.18) Bằng việc lựa chọn c2 c3 phù hợp, ta có V2  ST c2 sgn  S   ST c3S  (3.19) 2 10 Điều thoả mãn tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, định lý chứng minh! 3.2 Thuật tốn điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR 3.2.1 Thuật tốn điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ Điểm mạnh điều khiển DSC ổn định với thông số hệ thống không cố định (thông số bất định thay đổi giới hạn), điểm mạnh phát huy trạng thái hệ thống nằm mặt trượt vùng lân cận mặt trượt Sơ đồ cấu trúc hệ thống DSC mờ được biểu diễn hình 3.7 Hình 3.7 Cấu trúc hệ thống điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ cho FWOMR Dựa kết mô DSC cho FWOMR ta nhận thấy chất lượng hệ thống phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn tham số (c1 , c2 , c3 ) DSC Trong đó, c1 tham số ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng bám quỹ đạo robot, c2 c3 ảnh hưởng đến tốc độ tiến đến mặt trượt trạng thái hệ thống khả giữ trạng thái hệ thống nằm mặt trượt Ở trạng thái, Nếu lựa chon tham số phù hợp hệ thống đạt chất lượng, đặc biệt hệ thống chịu tác động nhiễu Vì phần này, Một DSC chỉnh định tham số mờ nghiên cứu đề xuất cho FWOMR Đầu vào chỉnh định mờ sai lệch bám quỹ đạo robot e1 đạo hàm theo thời gian e1 (hình 3.7) Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào biểu diễn hình 3.8 hình 3.9 -10 NB NS Z PS PB -5 -0.01 0.01 NB 10 -25 -12 NS Z PS PB -0.06 0.06 12 25 Hình 3.8 Các tập mờ cho đầu vào e1 Hình 3.9 Các tập mờ cho đầu vào e1 Với liệu đầu vào đầu thu tiến hành mô điều khiển DSC, tập mờ biến ngôn ngữ đầu vào giá trị đầu luật hợp thành cho chỉnh mờ xây dựng dựa mơ hình mờ Sugeno Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào e1 e1 có dạng hàm tam giác đầu c1 , c2 , c3 lựa chọn thông qua thực nghiệm Tên gọi tập mờ ý nghĩa biểu diễn bảng 3.1 Các giá 11 trị đầu chỉnh định mờ thể bảng bảng 3.2 Bảng 3.1 Các tập mờ biến ngôn ngữ đầu Bảng 3.2 Các giá trị đầu Biến Ý nghĩa Giá trị Giá trị đầu vào đầu đầu cho c2 c3 Biến ngôn Biến ngôn Ý nghĩa cho c1 ngữ e1 ngữ e1 NB NS Z PS PB NB NS Z PS PB VS S M Khoảng âm lớn Khoảng âm nhỏ Khoảng Khoảng dương nhỏ Khoảng dươn lớn B VB Bảng 3.3 Hệ luật sở cho đầu c1 e1 N NS Z PS PB NB M B VS B M NS S M B M S e1 Z VS S M S VS PS S M B M S Rất nhỏ Nhỏ Trung bình Lớn Rất lớn 1.5 4.25 6.5 25 30 10 35 40 Bảng 3.4 Hệ luật suy diễn sở cho c2 ( c3 ) PB M B VS B M e1 NB NS Z PS PB e1 NB M S VB S M NS B M S M B Z VB B M B VB PS B M S M M PB M S VB S M 3.2.2 Mơ kiểm chứng thuật tốn Nhiễu ngẫu nhiên ngồi thêm vào mơ hình có dạng sau: Hình 3.10 Nhiễu Quỹ đạo để robot bám theo theo hệ tọa độ gốc cho bởi: xr  r0 cos(t ) yr  r0 sin(t ) r   Trong đó, tham số FWOMR điều khiển chọn bảng 3.5 Bảng 3.5 Các tham số hệ thống điều khiển Tham số mơ hình động học Tham số quỹ đạo Tham số điều khiển m  10kg ; J=0.56 kgm ; d  0.3m; r  0.06m  t  15, r0  10m   diag (10,10,10); b  25 12 Hình 3.11 Chuyển động theo trục x Hình 3.12 Chuyển động theo trục y Hình 3.14 Tham số c1 Hình 3.15 Tham số c2 Hình 3.13 Sự thay đổi góc quay theo thời gian Có thể thấy điều khiển đảm bảo FWOMR bám quĩ đạo đặt AFDSC cho chất lượng bám tốt Các tham số (c1 , c2 , c3 ) AFDSC chỉnh định trực tuyến biểu diễn hình 3.14, 3.15, 3.16 Hình 3.16 Tham số c3 Hình 3.17 mơ tả chuyển động FWOMR với hệ tọa độ hai chiều, thấy rõ hiệu thuật toán quỹ đạo robot bám sát với quỹ đạo đặt Hình 3.17 Chuyển động WFOMR với quỹ đạo tròn 3.3 Thuật tốn điều khiển mặt trượt động thích nghi nơ ronmờ điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR AFDSC đề xuất phù hợp để cải thiện chất lượng bám cho FWOMR trường hợp sai lệch mơ hình nhiễu tác động với biên độ nhỏ Nhưng trường hợp sai lệch mơ hình lớn chất lượng điều khiển khơng cịn đảm bảo Chính vậy, việc ước lượng sai lệch mơ hình bù thành phần điều khiển đảm bảo nâng cao chất lượng điều khiển 13 Hình 3.18 Cấu trúc hệ thống AFNNDSC cho FWOMR 3.3.1 Xấp xỉ thành phần bất định mơ hình FWOMR sử dụng mạng nơ ron bán kính xun tâm Mơ hình FWOMR có chứa nhiều thành phần bất định biểu diễn τ d cơng thức (2.8) Do đó, tín hiệu điều khiển τ tính tốn phần trước khơng đạt chất lượng tốt nhiều trường hợp Ngồi cịn tồn thành phần bất định khác làm cho AFDSC khó thực Luận án đề xuất bổ sung xấp xỉ sử dụng mạng nơ ron RBF cho thành phần bất định có điều khiển AFDSC Các thành phần bất định biểu diễn qua biểu thức: (3.20) Θ  M 1  Cx  Gsgn  x   τ d  giá trị véc tơ có chiều (3x1) chứa thành phần bất định FWOMR Hệ phương trình mơ tả FWOMR viết lại thành: x  Hx (3.21)  1 x  Θ  M Bτ Tiến hành bước tính tốn tương tự phần trước cho việc thiết kế điều khiển, đạo hàm mặt trượt trở thành   e  He  H Θ  M 1Bτ  x S  e1  He  He (3.22) 2 2d   Tín hiệu điều khiển hệ τ  τ eq  τ sw (3.23) với ˆ    x  Θ τ eq  BT (BBT )1 M H 1  e1  He 2d   τ sw  BT (BBT ) 1 MH 1  c2sgn  S   c3S  (3.24) (3.25) ˆ huấn luyện online để xấp xỉ thành phần bất định hệ thống Mạng Ở Θ nơ ronbán kính xuyên tâm gồm lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn, lớp đầu Hình 3.19 Mạng nơ ronbán kính xuyên tâm 14 ˆ Lựa chọn giá trị để tính tốn luật thích nghi cho Θ Θ  RT γ  ε ˆ R ˆ Tγ Θ (3.26 (3.27) ˆ giá Với Θ giá trị lý tưởng thành phần bất định hệ thống Trong Θ trị đầu mạng nơ-ron, giá trị sử dụng cho điều khiển   R R ˆ định nghĩa ma trận sai lệch trọng số Đầu lớp ẩn γ Tiếp R tính tốn hàm bán kính xun tâm có dạng  x1  1i  x   2i   γ i  exp   (3.28)    i   Ở x1 x giá trị véc tơ đầu vào mạng RBFNN 1i  2i véc tơ tâm nhân nơ-ron, i đặc trưng cho độ lệch chuẩn hàm Với cấu trúc mạng nơ ronđã thiết kế, luật cập nhật chọn có dạng ˆ ˆ R   γST H   S R (3.29)    ma trận vng xác định dương cấp n với n số nhân nơ-ron  tốc độ học mạng, chọn khoảng (0,1) Định lý 3.2: FWOMR có mơ hình (3.2), với tín hiệu điều khiển (3.23), luật chỉnh định thích nghi (3.29), thỏa mãn điều kiện N   S  R F (3.30) c3min tính ổn định Lyapunov hệ thống đảm bảo Chứng minh Xét hàm ứng viên Lyapunov: 1  T  1R  V2  ST S  tr R 2 Xét đạo hàm V2 ˆ  T  1R V2  ST S  tr R )    (3.31)  (3.32) Sử dụng đạo hàm mặt trượt (3.22) kết hợp với tín hiệu điều khiển (3.23), đạo hàm V2 trở thành ˆ ˆ )  tr R  T  1R V  ST c sgn  S   ST c S  ST H(Θ  Θ (3.33) 2   Đạo hàm V2 sử dụng (3.22), (3.24), (3.25), ta có ˆ  T γ  tr R  T  1R V2  ST c2sgn  S   ST c3S  ST Hε  ST HΘ  (3.34)  (3.35)  Sau vài bước tính tốn, đạo hàm của V2 trở thành  T  1R ˆ  γST HM 1 V2  ST c2sgn  S   ST c3S  ST H  tr R   Với luật cập nhật cho mạng Nơ ron (3.29), V2 viết lại thành  T R R  V  ST c sgn  S   ST c S  ST Hε   S tr R 2 Áp dụng bất đẳng thức Cauchy-Schwarz 15    (3.36)  T R R  tr R      R ta thu được: V2  ST c2sgn  S   ST c3S  S  N   S F R  R F F   R R F (3.37) F   R F  (3.38) với điều kiện chặn (3.30), V2 trở thành    V2  ST c2sgn  S    S  R  R F F   V2  điều cần chứng minh chứng minh! (3.39) 3.3.2 Xây dựng luật mờ cho AFNNDSC Bộ chỉnh định mờ có cấu trúc mô tả mục 3.21 Đầu vào chỉnh định mờ e1x , e1 y , e1 đạo hàm bảng 3.6 Tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào biểu diễn hình 3.20 Các giá trị đầu chỉnh định mờ biểu diễn bẳng 3.7 Đầu thứ mờ tham số c1i  i  x, y,  tham số mặt trượt Đầu lại tham số c2i  i  x, y,  c3i  i  x, y,  Để giảm bớt độ phức tạp AFNNDSC, tham số lại chọn Hệ luật suy diễn sở biểu diễn bảng 3.6 e1 NB NS Z PS PB Hình 3.20 Hàm đầu vào mờ Bảng 3.6 Hệ luật mờ sở cho c1i (c2i ) Bảng 3.7 Giá trị đầu c1i (c2i ) chỉnh định mờ e1 VS 3.0 (5) NB NS Z PS PB S 4.15 (10) M(M) S(B) VS(VB) S(B) M(M) M 4.56 (20) B(S) M(M) S(B) M(M) B(S) B 7.5 (25) VS(VB) B(S) M(M) B(S) VS(VB) VB 12 (30) B(S) M(M) S(B) M(M) B(S) M(M) S(B) VS(VB) S(B) M(M) 3.3.3 Kết mô Trong phần này, mô thực mơi trường Matlab/Simulink 3.3.3.1 Mơ hình robot chịu tác động nhiễu bên Thêm vào đó, quỹ đạo đặt cho FWOMR quỹ đạo trịn với phương trình chuyển động sau: Trong r0  5m bán kính quỹ đạo trịn;  t  10 ; với thông số 16 mơ hình robot cho sau: m=10kg, J=0.56kgm2, d=0.3m, r=0.06m Vị trí ban đầu robot ( x; y )  (2;2) Trong trường hợp này, chất lượng điều khiển tác động tới hệ thống kiểm chứng đánh giá điều kiện động robot chịu tác động trực tiếp momen nhiễu bên ngồi nhiễu Gauss, bỏ qua ảnh hưởng lực ma sát Hệ số mặt trượt lựa chọn là:   diag 10,10,10  Hình 3.21 Nhiễu momen (Nm) Dưới kết mơ Các hình 3.22, hình 3.23 hình 3.24 so sánh sai lệch bám chuyển động FWOMR so với quỹ đạo đặt sử dụng điều khiển DSC, điều khiển DSC kết hợp với mạng Nơ ronvà điều khiển DSC kết hợp với mạng Nơ ronvà hệ logic mờ Hình 3.24 Sai lệch góc Hình 3.23 Sai số trục y Hình 3.22 Sai số trục x Từ hình 3.22, 3.23, 3.24 thấy điều khiển đảm bảo sai lệch hệ thống so với quỹ đạo đặt điều kiện robot bị ảnh hưởng momen nhiễu bên ngồi khơng q lớn giữ khoảng cho phép Tuy nhiên có khác biệt chất lượng điều khiển kết trên, kết hợp thuật toán DSC với mạng nơ ronvà hệ logic mờ điều khiển cho thấy chất lượng tốt hẳn so với điều khiển sử dụng thuật toán DSC thông thường Các tham số điều khiển tối ưu hóa dựa luật thích nghi mờ giúp trạng thái hệ thống tiến nhanh đến mặt trượt, tham số điều khiển đươc cập nhật liên tục suốt trình chuyển động hệ thống Trong thời gian đầu robot chưa tiến gần quỹ đạo đặt, sai lệch bám robot lớn tham số điều khiển cần có giá trị đủ 17 lớn để đảm bảo trạng thái hệ thống tiến nhanh đến mặt trượt Sau đó, tiến sát đến quỹ đạo đặt, tham số điều khiển cần điều chỉnh nhỏ để tránh tượng “chattering” mặt trượt đảm bảo robot bám sát quỹ đạo đặt Hình 3.25 Tối ưu hóa tham số điều khiển c1 Hình 3.26 Tối ưu hóa tham số điều khiển c2 c3 Hình 3.27 Chuyển động quỹ đạo trịn robot Hình 3.27 miêu tả chuyển động FWOMR so với quỹ đạo đặt áp dụng thuật toán điều khiển khác Nhìn chung, điều khiển đảm bảo khả bám theo quỹ đạo đặt robot Tuy nhiên điều khiển thích nghi AFNNDSC cho thấy chất lượng tốt so với điều khiển lại việc giảm thời gian độ sai lệch tĩnh hệ thống 3.3.3.2 Tác động biến đổi hệ số ma sát từ môi trường Một đề phổ biến việc điều khiển chuyển động FWOMR robot di động nói chung tác động ảnh hưởng từ môi trường đặc biệt hệ số ma sát Trong biểu thức mơ hình động học robot, giá trị hệ số ma sát thường giả thiết môi trường cố định bỏ qua để tạo điều kiện cho việc thiết kế thuật toán Tuy nhiên thực tế, hệ số môi trường tham số khó xác định xác có thay đổi tuỳ thuộc vào mơi trường Dó phần này, kết mô với giả thiết ma trận hệ số ma sát C  q, q   diag  Bx , By , B  G  q   diag  Cx , C y , C  từ môi trường hệ số biến đổi, 18 khơng xác định xác Khi mạng nơ ronsẽ dự đốn xấp xỉ giá trị phù hợp T ˆ   ˆ ˆ ˆ   Θ để đảm bảo tính ổn định hệ thống hình 3.28, hình 3.29, x y  hình 3.30 Các giá trị bất định mạng nơ ronxấp xỉ hội tụ đến giá trị gần (xấp xỉ với giá trị thực giá trị bất định) cải thiện chất lượng điều khiển hệ thống   ˆ so Hình 3.28 Giá trị Θ x với Θ x ˆ Hình 3.29 Giá trị Θ y so với Θ y ˆ Hình 3.30 Giá trị Θ  so với Θ Trong trường hợp này, thấy rõ ràng khác chất lượng điều khiển việc giảm sai lệch hệ thống so với quỹ đạo đặt Hình 3.31 Sai số trục x Hình 3.32 Sai số trục y Hình 3.33 Sai lệch góc Sai lệch bám hệ thống thời gian để hệ thống tiến đến quỹ đạo đặt sử dụng điều khiển DSC lớn nhất, khơng có khác biệt đáng kể điều khiển ANNDSC AFNNDSC hình 3.31, hình 3.32, hình 3.33 Hơn với thay đổi hệ số ma sát môi trường, điều khiển DSC loại bỏ hoàn toàn sai lệch hệ thống Bảng 3.8 so sánh sai lệch bám hệ thống áp dụng điều khiển trường hợp hệ thống bị ảnh hưởng tác động từ môi trường Bảng 3.1 Giá trị tối đa sai lệch bám sau robot tiến quỹ đạo Bộ điều khiển DSC ANNDSC AFNNDSC Giá trị sai lệch lớn robot bám quỹ đạo Trục X (m) 0.1362 0.00224 0.000429 Trục Y (m) 0.1426 0.00154 0.000301 19 Góc (rad) 0.005947 0.0003964 0.0003953 Mặc dù mơ hình robot tác động ma sát mơi trường, nhìn chung điều khiển điều khiển DSC, điều khiển ANNDSC, điều khiển AFNNDSC đảm bảo khả bám quỹ đạo robot Tuy nhiên điều khiển thích nghi AFNNDSC đảm bảo chất lượng tốt cho hệ thống việc giảm thời gian độ loại bỏ sai lệch hệ Trong bảng 3.8, sai lệch bám lớn sử dụng điều khiển DSC, sai lệch điều giữ ngưỡng chấp nhận Nói chung, kết mô sử dụng điều khiển AFNNDSC cho kết tốt việc giảm thời gian xác lập loại bỏ sai lệch bám 3.4 Kết luận chương Chương nội dung luận án Trong chương này, thuật toán DSC thuật tốn thích nghi AFDSC, AFNNDSC nghiên cứu đề xuất để giải toán điều khiển bám quĩ đạo cho FWOMR Trình tự giải toán thực sau: + Áp dụng thuật toán DSC giải toán điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR Mô số hệ thống DSC cho FWOMR, phân tích đánh giá ưu nhược điểm giải thuật để từ đề xuất giải thuật AFDSC nhằm cải thiện chất lượng điều khiển FWOMR + Đề xuất thuật toán AFDSC cho FWOMR Thuật toán xây dựng dựa sở thuật toán DSC hệ logic mờ Do chất lượng điều khiển phụ thuộc nhiều vào tham số DSC, luận án đề xuất phương pháp chỉnh định tham số điều khiển mơ hình mờ Sugeno Bộ chỉnh định mờ mơ hình Sugano có ưu điểm khả tổng hợp đơn giản, dễ dàng nhúng thuật toán vào vi điều khiển Hệ thống AFDSC cho FWOMR khảo sát mô số Các kết mô cho thấy chất lượng hệ thống điều khiển tốt hẳn hệ thống sử dụng DSC Tuy nhiên, với sai lệch mơ hình lớn chứa nhiều tố bất định nhiễu tác động vào FWOMR có biên độ lớn AFDSC khơng cịn đảm bảo chất lượng Vì vậy, để điều khiển thích hợp với điều kiện khó khăn luận án đề xuất phương pháp sử dụng mạng RBF để xấp xỉ thành phần bất định Kết cơng bố cơng trình 1,7 phần “Danh mục cơng trình tác giả” + Một AFNNDSC đề xuất để giải toán bám quĩ đạo cho FWOMR Trong ều khiển này, mạng RBF để xấp xỉ thành bất định mô động lực học F, chỉnh định mờ để chỉnh định tham số DSC Các kết mô số cho thấy chất lượng điều khiển đảm bảo chất lượng hoạt động cho FWOMR có mơ hình phi tuyến bất định chịu ảnh hưởng nhiễu môi trường Kết cơng bố cơng trình 2,8 phần “Danh mục cơng trình tác giả” Những đề xuất chương cần kiểm định mô hình vật lý để kiểm chứng tính đắn khả ứng dụng giải thuật Đó nội dung chương 20 CHƯƠNG CHẾ TẠO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG VÀ CHẠY THỬ NGHIỆM THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN Các đề xuất chương kiểm chứng mơ hình vật lý Trong chương này, FWOMR nghiên cứu chế tạo điều khiển nhúng thuật toán đề xuất chương cho robot chế tạo đồng thời 4.1 Thiết kế chế tạo robot tự hành bốn bánh đa hướng 4.1.1 Thiết kế cấu, khí xây dựng Omni thực tế Hình 4.1 Thiết kế khí FWOMR Hình 4.2 Mơ hình xây dựng thực tế 4.1.2 Thiết kế cấu trúc mạch điều khiển cho robot Hình 4.3 Sơ đồ cấu trúc phần cứng điều khiển robot 4.1.3 Phần mềm điều khiển cho robot NCS ứng dụng lập trình cho nhúng điều khiển cho robot tảng hệ điều hành lập trình cho robot - ROS (Robot Operating System), với công cụ mô GAZEBO lập trình giám sát chạy thực nghiệm Rizv ROS hệ điều hành chuyên dụng để lập trình điều khiển robot nghiên cứu phát triển đại học Stantford từ năm 2007 ROS bao gồm công cụ, thư viện khổng lồ cho phép sử dụng nhiều loại ngôn ngữ lập trình C++, python giúp người dùng dễ dàng triển khai, xây dựng sản phẩm 4.2 Cài đặt thuật tốn chạy thử nghiệm 4.2.1 Lập trình phần mềm nhúng vi xử lý thuật toán điều khiển 21 Hình 4.5 Cấu trúc lập trình phần mềm 4.2.2 Kết chạy thực nghiệm thực tế Quá trình chạy thực nghiệm lập trình đo kiểm dựa mơ hình hình 4.9 Hệ thực nghiệm bao gồm: Hình 4.9 Phối cảnh mơ hình thực nghiệm robot  Kết chạy thử nghiệm: Hình 4.10 Giao diện HMI kết điều khiển bám quỹ đạo chạy thử nghiệm 22 Các kết ảnh chụp trình chạy thử nghiệm kết với quỹ đạo hình trịn hình zích zắc định sẵn: Hình 4.11 Hình ảnh chạy thực nghiệm FWOMR bám theo quỹ đạo hình trịn Hình 4.12 Hình ảnh chạy thực nghiệm FWOMR với quỹ đạo zich zắc  Nhận xét kết chạy thử nghiệm: - FWOMR di chuyển bám quỹ đạo thẳng phía trước mét khoảng thời gian 10 giây sau quay 90 độ vị trí cũ sau 10 giây, quỹ đạo bám tốt sai lệch không đáng kể - FWOMR di chuyển bám quỹ đạo trịn bán kính mét khoảng thời gian 10 giây, quỹ đạo bám tốt sai lệch nhỏ - FWOMR di chuyển bám quỹ đạo zich zắc khoảng thời gian 20 giây, quỹ đạo bám chưa tốt, đặc biệt góc quay gấp khúc, có tồn sai lệch lớn góc gấp khúc (do cấu khí) 4.3 Kết luận chương Với mục tiêu kiểm chứng thuật toán đề xuất thực nghiệm, việc chế tạo robot sản phẩm, lập trình chạy thử nghiệm nội dung chương này: + Thiết kế, chế tạo chạy thử nghiệm thành công robot tự hành bốn bánh đa hướng sản phẩm, robot có phần cứng mạch điều khiển xử lý hiệu cao phần mềm hỗ trợ lập trình hệ điều hành robot ROS + Thiết kế chế tạo đồng phần cứng thiết bị ngoại vi, chế tạo mạch điện tử, điều khiển, giao tiếp ngoại vi với mục tiêu đủ nhanh, mạnh theo hướng mở rộng nâng cấp + Thiết kế cấu trúc, lập trình, cài đặt thuật toán nghiên cứu cho robot, chạy thử nghiệm đánh giá kết Các kết chạy thử nghiệm cho thấy tính đắn phân tích lý thuyết, hiệu của điều khiển đề xuất khả ứng dụng thực tế 23 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Robot tư hành bốn bánh đa hướng có khả di chuyển theo hướng mà khơng cần phải thay đổi vị trí tư Với cấu trúc bánh khác biệt ưu điểm khả di chuyển vượt trội điều kiện mơi trường di chuyển hẹp, khó thay đổi vị trí mà mẫu FWOMR áp dụng cách rộng rãi không nghiên cứu mà lĩnh vực sản xuất đời sống Các vấn đề kiểm soát quỹ đạo, xử lý tác động nhiễu ngoại sinh, thay đổi thành phần bất định khối lượng, momen, ma sát…đang nội dung quan tâm lĩnh vực OMR Các kết luận án thành công bước đầu lĩnh vực Các kết đạt luận án Luận án đạt mục tiêu đề nghiên cứu đề xuất thuật tốn điều khiển thích nghi cho robot tự hành bốn bánh đa hướng bám quỹ đạo sở hệ phi tuyến bất định, đặc biệt ý đến chất lượng bám thay đổi tham số robot (bởi mục đích ứng dụng robot tương tác với đối tượng môi trường khác nhau) chịu tác động nhiễu hoạt động địa hình khác Tóm lại đóng góp luận án: Ý nghĩa khoa học – đóng góp Luận án: Đã đề xuất thuật toán điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ điều khiển bám quỹ đạo robot tự hành bốn bánh đa hướng Đã đề xuất thuật tốn điều khiển thích nghi mặt trượt động mờ Nơ roncho bám quỹ đạo FWOMR có mơ hình bất định có tác động nhiễu Các thuật tốn cài đặt, thử nghiệm thành cơng robot tự hành bốn bánh đa hướng Robot chế tạo có phần cứng mạch điều khiển xử lý hiệu cao phần mềm hỗ trợ lập trình hệ điều hành ROS Ngồi trình thực luận án, nghiên cứu ứng dụng công bố hội nghị khoa học có uy tín nước quốc tế Hướng phát triển Luận án Nghiên cứu cải tiến thuật tốn thích nghi robot di chuyển loại địa hình dốc (3D), có kiểu chuyển động phù hợp với loại địa hình phức tạp khác hoạt động ứng dụng thực tế Đồng hóa tác vụ lưu đồ điều khiển tổng thể hệ thống, tích hợp công nghệ sensor Lindar, camera, tối ưu thời gian xử lý thời gian thực ứng dụng hệ điều hành lập trình cho robot ROS để lập trình thông minh cải thiện tốc độ bám hệ thống 24