NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT DI ĐỘNG CÓ TÍNH ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA TRƯỢT BÁNH XE LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Nguyễn Văn Tính NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TỐN ĐIỀU KHIỂN RƠ BỐT DI ĐỘNG CĨ TÍNH ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA TRƯỢT BÁNH XE LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Nguyễn Văn Tính NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TỐN ĐIỀU KHIỂN RƠ BỐT DI ĐỘNG CĨ TÍNH ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA TRƯỢT BÁNH XE Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9.52.02.16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Phạm Minh Tuấn Hà Nội – 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các kết viết chung với tác giả khác đồng ý họ trước đưa vào luận án Các kết luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả luận án Nguyễn Văn Tính LỜI CẢM ƠN Trước tiên, Tơi khơng biết nói ngồi việc bày tỏ lịng ngưỡng mộ, kính trọng biết ơn sâu sắc tới PGS.TSKH Phạm Thượng Cát TS Phạm Minh Tuấn, hai người Thầy đáng kính dìu dắt, định hướng, tận tình hướng dẫn, truyền cảm hứng, thắp sáng đam mê nghiên cứu khoa học để vượt qua nhiều gian nan thử thách đường chinh phục khoa học hàn lâm để hơm Tơi hoàn thành luận án tiến độ chất lượng theo quy định Bộ Giáo dục Đào tạo Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Ban Lãnh đạo Học viện Khoa học Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học Cơng nghệ Việt Nam, Phịng Cơng nghệ tự động hóa tạo điều kiện thuận lợi cho Tơi trình học tập nghiên cứu khoa học hàn lâm Tôi Tôi xin cảm ơn cán đồng nghiệp Phịng Cơng nghệ Tự động hóa - Viện Công nghệ thông tin Đặc biệt, Tôi muốn gửi lời tri ân để bày tỏ lịng ngưỡng mộ kính trọng sâu sắc tới PGS.TS Thái Quang Vinh, Cán đồng nghiệp bậc tiền bối bao dung đáng kính ln động viên Tơi lúc gian nan sóng gió để Tơi ln vững tâm kiên định đường nghiên cứu khoa học hàn lâm, tạo điều kiện thuận lợi để Tôi tập trung nghiên cứu khoa học học tập tiếp thu kiến thức hàn lâm trình làm nghiên cứu sinh tiến sĩ Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn đến gia đình, người thân, bạn đồng nghiệp - người dành cho tình cảm nồng ấm, ln động viên sẻ chia lúc khó khăn sống tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành trình nghiên cứu tiến sĩ Hà Nội, ngày 24 tháng 10 năm 2018 Tác giả luận án Nguyễn Văn Tính MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU 10 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT 12 MỞ ĐẦU 13 Tính cấp thiết đề tài 13 Các vấn đề nghiên cứu luận án 13 Đối tượng nghiên cứu 14 Mục đích nghiên cứu 14 Phương pháp nghiên cứu 14 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 14 Bố cục luận án 15 CHƯƠNG TỔNG QUAN VÀ MƠ HÌNH TỐN HỌC 16 1.1 Đặt vấn đề 16 1.2 Tình hình nghiên cứu nước 18 1.3 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 19 1.4 Mơ hình động học 21 1.5 Mơ hình động lực học 23 1.6 Kết luận Chương 26 CHƯƠNG THIẾT KẾ LUẬT ĐIỀU KHIỂN BÁM THÍCH NGHI DỰA TRÊN MẠNG NƠ RON BA LỚP 28 2.1 Đặt vấn đề 28 2.2 Cấu trúc mạng nơ ron ba lớp 29 2.3 Phát biểu toán 30 2.4 Mô tả biến đầu FTE 31 2.5 Cấu trúc điều khiển 33 2.7 Kết mô 38 2.8 Kết luận Chương 41 CHƯƠNG THIẾT KẾ LUẬT ĐIỀU KHIỂN BACKSTEPPING DỰA TRÊN MẠNG SÓNG GAUSSIAN 43 3.1 Đặt vấn đề 43 3.2 Mơ tả cấu trúc mạng sóng Gaussian 45 3.3 Thiết kế luật điều khiển động học 46 3.4 Thiết kế luật điều khiển động lực học 47 3.5 Phân tích tính ổn định 50 3.6 Kết mô 55 3.7 Kết luận chương 59 CHƯƠNG THIẾT KẾ LUẬT ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BACKSTEPPING HỘI TỤ HỮU HẠN Ở CẤP ĐỘ ĐỘNG LỰC HỌC 60 4.1 Đặt vấn đề 60 4.2 Mô tả cấu trúc RBFNN 62 4.3 Thiết kế luật điều khiển động học 64 4.4 Thiết kế luật điều khiển động lực học 65 4.5 Phân tích tính ổn định 67 4.6 Kết mô 72 4.7 Kết luận Chương 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 Những nội dung nghiên cứu luận án 79 Những đóng góp luận án 79 Định hướng nghiên cứu phát triển 80 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 PHỤ LỤC SƠ ĐỒ KHỐI MATLAB/SIMULINK CỦA CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN VỊNG KÍN 87 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Các tham số rô bốt di động [21] 39 Bảng 2.2 So sánh điểm khác biệt hai phương pháp điều khiển 42 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Mối liên hệ toán nghiên cứu lĩnh vực rơ bốt di động 17 Hình 1.2 Mơ tả góc trượt xe tự hành kiểu bánh bị trượt bánh xe 20 Hình 1.3 Một rô bốt di động tượng trượt bánh xe 21 Hình 2.1 Cấu trúc mạng nơ ron lớp 28 Hình 2.2 Tọa độ mục tiêu hệ tọa độ gắn thân rô bốt M-XY 30 Hình 2.3 Sơ đồ khối tồn hệ thống điều khiển vịng kín 32 Hình 2.4 Đồ thị tốc độ trượt theo thời gian 38 Hình 2.5 So sánh hiệu bám hai phương pháp Ví dụ 4.1 40 Hình 2.6 So sánh sai lệch bám vị trí Ví dụ 4.1 40 Hình 2.7 Các mơ men quay Ví dụ 4.1 hai phương pháp điều khiển 41 Hình 3.1 Sơ đồ khối phương pháp điều khiển chương 44 Hình 3.2 Cấu trúc mạng sóng Gaussian – GWN 44 Hình 3.3 So sánh quỹ đạo ví dụ 3.1 56 Hình 3.4 So sánh sai lệch bám vị trí e1,2 Ví dụ 3.1 hai phương pháp điều khiển Chương Chương .57 Hình 3.5 So sánh mô men quay hai phương pháp điều khiển 58 Hình 3.6 Đánh giá hiệu biện pháp xử lý chattering hai bánh xe 58 Hình 4.1 Khả đáp ứng động đầu điều khiển 60 Hình 4.2 Sơ đồ khối phương pháp điều khiển Chương 63 Hình 4.3 Cấu trúc mạng nơ ron RBFNN 63 Hình 4.4 So sánh hiệu bám quỹ đạo phương pháp điều khiển với phương pháp điều khiển Chương 73 Hình 4.5 So sánh sai lệch vị trí phương pháp điều khiển 75 Hình 4.6 so sánh sai lệch bám vận tốc góc bánh PHẢI bánh TRÁI hai phương pháp điều khiển .76 Hình 4.7 So sánh mơ men quay hai phương pháp điều khiển .77 Hình P.1 Sơ đồ khối Matlab/Simulink mơ tả mơ hình rơ bốt di động 87 Hình P.2 Sơ đồ khối mơ tả mơ hình động lực học rơ bốt di động .87 Hình P.3 Sơ đồ khối mơ tả mơ hình động học rơ bốt di động .88 Hình P.4 Sơ đồ khối Matlab/Simulink luật điều khiển Chương 2, 3, 88 Hình P.5 Sơ đồ khối điều khiển Chương 89 Hình P.6 Sơ đồ khối mạng nơ ron lớp (với tên nhãn neural network) Chương 89 Hình P.7 Sơ đồ khối điều khiển kiểu backstepping Chương 90 Hình P.8 Sơ đồ khối điều khiển vịng động lực học phía Chương .90 Hình P.9 Sơ đồ khối mơ tả thành phần bền vững cấp động lực học Chương 91 Hình P.10 Sơ đồ khối điều khiển động học phía ngồi Chương 91 Hình P.11 Sơ đồ khối thành phần bền vững động học Chương 91 Hình P.12 Sơ đồ khối điều khiển vòng động lực học Chương .92 Hình P.13 sơ đồ khối thành phần bền vững động lực học Chương 92 Hình P.14 Sơ đồ khối điều khiển động học phía ngồi Chương 93 Hình P.15 Sơ đồ khối thành phần bền vững động học Chương 93 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU Ký hiệu Ý nghĩa Đơn vị Bán kính bánh xe chủ động m R Vận tốc góc bánh phải rad/s L Vận tốc góc bánh trái rad/s b Một nửa khoảng cách hai bánh xe chủ động m  Vận tốc tịnh tiến rô bốt di động không tồn trượt bánh xe m/s  Vận tốc tịnh tiến rơ bốt di động có tồn trượt bánh xe m/s  Vận tốc góc rơ bốt di động không tồn trượt bánh xe rad/s  Vận tốc góc rơ bốt di động có tồn trượt bánh xe rad/s M trung điểm trục nối hai bánh xe chủ động G Trọng tâm phần cứng rô bốt di động a Khoảng cách M G m  Tọa độ hướng rô bốt di động rad r 10 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Sau tổng hợp nội dung Chương 1, 2, 3, 4, số kết luận đúc kết sau: Những nội dung nghiên cứu luận án  Phân tích tổng quan, thực trạng, xu phát triển phương pháp điều khiển cho rô bốt di động kiểu bánh xe để bám theo quỹ đạo mong muốn định nghĩa trước  Phân tích nguyên nhân ảnh hưởng tiêu cực loại bất định mô hình, nhiễu ngồi, trượt bánh xe  Xây dựng mơ hình động học, động lực học rơ bốt di động xét ảnh hưởng tiêu cực trượt bánh xe lên chuyển động rô bốt  Xây dựng 03 luật điều khiển khác để bù ảnh hưởng trượt bánh xe lên rô bốt di động Cụ thể, phương pháp điều khiển gồm vịng kín, hai phương pháp điều khiển cịn lại gồm vịng kín Tính ổn định hệ thống điều khiển đảm bảo tiêu chuẩn Lyapunov bổ đề Barbalat  Thực mơ máy tính cơng cụ MATLAB/Simulink để kiểm chứng tính đắn luật điều khiển đề xuất luận án Những đóng góp luận án Cơng bố 07 báo hội nghị nước, hội nghị quốc tế, tạp chí khoa học nước tạp chí quốc tế thuộc danh mục SCI SCI-E liên quan đến luận án Luận án có 03 đóng góp khoa học sau:  Thiết kế luật điều khiển thích nghi dựa mạng nơ ron ba lớp (chương 2)  Thiết kế luật điều khiển bám bền vững thích nghi sử dụng kỹ thuật backstepping mạng sóng Gaussian (chương 3)  Thiết kế luật điều khiển backstepping hội tụ hữu hạn cấp động lực học (chương 4) 79 Định hướng nghiên cứu phát triển  Tiếp tục nghiên cứu phát triển phương pháp điều khiển cho rô bốt di động bám theo quỹ đạo mong muốn  Xây dựng hệ thống thực nghiệm để kiểm chứng luật điều khiển đề xuất 80 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ Nguyễn Văn Tính, Phạm Thượng Cát, Phạm Minh Tuấn, “Mơ hình hóa điều khiển rơ bốt di động non-holonomic có trượt ngang”, Kỷ yếu hội nghị toàn quốc lần thư Điều khiển Tự động hóa – VCCA, 2015, Thái Nguyên, 103-108 N V Tinh, N T Linh, P T Cat, P M Tuan, M N Anh, N P Anh, Modeling and Feedback Linearization Control of a Nonholonomic Wheeled Mobile Robot with Longitudinal, Lateral Slips, In: Proc 2016 IEEE International Conference on Automation Science and Enginerring, TX, USA, 996-1001 Tinh Nguyen, Hung Linh Le, Neural network-based adaptive tracking control for a nonholonomic wheeled mobile robot subject to unknown slips, Journal of Computer Science and Cybernetics, Vietnam Academy of Science and Technology, 2017, 33(1), 1-17 Tinh Nguyen, Linh Le, “Neural network-based adaptive tracking control for a nonholonomic wheeled mobile robot with unknown wheel slips, model uncertainties, and unknown bounded disturbances”, Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 2018, 26, 378-392 Tinh Nguyen, Kiem Nguyentien, Tuan Do, Tuan Pham, Neural Network-based Adaptive Sliding Mode Control Method for Tracking of a Nonholonomic Wheeled Mobile Robot with Unknown Wheel Slips, Model Uncertainties, and Unknown Bounded External Disturbances, Acta Polytechnica Hungarica, 2018, 15(2), 103-123 Kiem Nguyentien, Linh Le, Tuan Do, Tinh Nguyen, Minhtuan Pham, Robust control for a wheeled mobile robot to track a predefined trajectory in the presence of unknown wheel slips, Vietnam Journal of Mechanics, Vietnam Academy of Science and Technology, 2018, 40(2), 141 –154 Nguyen Tinh, Thuong Hoang, Minhtuan Pham & Namphuong Dao, A Gaussian wavelet network-based robust adaptive tracking controller for a wheeled mobile robot with unknown wheel slips, International Journal of Control, 2018, DOI: 10.1080/00207179.2018.1458156 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO L Xin, Q Wang, J She, Y Li, Robust adaptive tracking control of wheeled mobile robot, Robotics and Autonomous Systems, 2016, 78, 36-48 Y Li, Z Wang, and L Zhu, Adaptive Neural Network PID Sliding Mode Dynamic Control of Nonholonomic Mobile Robot, Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Information and Automation, Harbin, China, 2010, 753-757 D K Chwa, Sliding-mode tracking control of nonholonomic wheeled mobile robots in polar coordinates, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2004, 12 (4), 637–644 B Park, S Yoo, J Park, Y Choi, Adaptive neural sliding mode control of nonholonomic wheeled mobile robots with model uncertainty, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2009, 17(1), 207-214 Z Jiang, Robust exponential regulation of nonholonomic systems with uncertainties, Automatica, 2000, 36(2), 189-209 T Fukao, H Nakagawa, N Adachi, Adaptive tracking control of a nonholonomic mobile robot, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 2000, 16 (5), 609–615 W Dong, K Kuhnert, Robust adaptive control of nonholonomic mobile robot with parameter and nonparameter uncertainties, IEEE Transactions on Robotics, 2005, 21(2), 261-266 R Fierro, F L Lewis, Control of a Nonholonomic Mobile Robot Using Neural Networks, IEEE Trans Neural Networks, 1998, 9(4), 589-600 Y Kanayama, Y Kimura, F Miyazaki, T Noguchi A stable tracking control method for an autonomous mobile robot, Proceedings of the 1990 IEEE International Conference on Robotics and Automation Cincinnati, OH, USA: IEEE, 1990, 384-389 10 Z.-P Jiang, H Nijmeijer, Tracking control of mobile robots: A case study in backstepping, Automatica, 1997, 33(7), 1393-1399 11 D Kim, J Oh, Tracking control of a two-wheeled mobile robot using input– output linearization, Control Engineering Practice, 1999, 7, 369–373 82 12 H Gao, X Song, L Ding, K Xia, N Li, Z Deng, Adaptive motion control of wheeled mobile robot with unknown slippage, International Journal of Control, 2014, 87, 1513–1522 13 M Seyr, S Jakubek, Proprioceptive Navigation, Slip Estimation and Slip Control for Autonomous Wheeled Mobile Robots, in: Proceedings of the IEEE Conference on Robotics, Automation and Mechatronics, 2006, 1–6 14 Lê Thị Thúy Nga, Lê Hùng Lân, Điều khiển robot bầy đàn tránh vật cản tìm kiếm mục tiêu, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA, 2015, 87-93 15 Lê Hùng Lân, Lê Thị Thúy Nga, Phân tích ổn định tụ bầy robot bầy đàn sử dụng hàm hút/đẩy mờ, Tạp chí Khoa học Giao thơng Vận tải, 2013, 10, 8893 16 Nguyễn Văn Khanh, Trần Văn Hùng, Điều khiển thời gian thực robot hai bánh tự cân sử dụng điều khiển PID mờ tự chỉnh, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA, 2015, 70-77 17 Nguyễn Hữu Cơng, Vũ Ngọc Kiên, Điều khiển cân xe hai bánh tự cân sử dụng thuật tốn giảm bậc mơ hình, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA, 2015, 61-69 18 Nguyễn Dũng, Nguyễn Bảo Huy, Võ Duy Thành, Tạ Cao Minh, Mô hình hóa tơ điện phương pháp EMR với mơ hình mở rộng tương tác bánh xe – mặt đường, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa VCCA, 2015, 117-122 19 J.-C Ryu, S.K Agrawal, Differential flatness-based robust control of mobile robots in the presence of slip, The International Journal of Robotics Research, 2011, 30(4), 463–475 20 Y Qiu, X Liang, Z Dai, Backstepping dynamic surface control for an anti-skid braking system, Control Engineering Practice, 2015, 42, 140–152 21 N Sidek, N Sarkar, Dynamic modeling and control of nonholonomic mobile robot with lateral slip Proceedings of 3rd International Conference on Systems, 2008, 35-40 83 22 I Motte, G.A Campion, Slow manifold approach for the control of mobile robots not satisfying the kinematic constraints, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 2000, 16(6), 875-880 23 A Matveev, M Hoy, J Katupitiya, A Savkin, Nonlinear sliding mode control of an unmanned agricultural tractor in the presence of sliding and control saturation, Robotics and Autonomous Systems, 2013, 61, 973–987 24 M Corradini, G Orlando, Experimental testing of a discrete time sliding mode controller for trajectory tracking of a wheeled mobile robot in the presence of skidding effects, Journal of Robotic Systems, 2002, 19, 177–188 25 H Khan, J Iqbal, K Baizid, T Zielinska, Longitudinal and lateral slip control of autonomous wheeled mobile robot for trajectory tracking, Frontiers of Information and Technology & Electronic Engineering, 2015, 16(2), 166-172 26 L Chang Boon, W Danwei, Integrated Estimation for Wheeled Mobile Robot posture, velocities, and wheel skidding perturbations, in: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2007, 2355–2360 27 C C Ward, K Iagnemma, Model-Based Wheel Slip Detection for Outdoor Mobile Robots, IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2007, 2724 – 2729 28 G Baffet, A Charara, J Stephant, Sideslip angle, lateral force and road fricion estimation in simulations and experiments, Proceedings of IEEE International Conference on Control Applications, 2006, 903-908 29 L Li, F.Y Wang, Integrated Longitudinal and lateral tire/road friction modeling and monitoring for vehicle motion control, IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 2006, 7(1), 1-19 30 Y Tian, N Sarkar, Control of a mobile robot subject to wheel slip, Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2014, 74, 915–929 31 H Kang, Y Kim, C Hyun, M Park, Generalized extended state observer approach to robust tracking control for wheeled mobile robot with skidding and slipping, International Journal of Advanced Robotic Systems 2013, 10, 1–10 32 S Yoo, Approximation-based adaptive control for a class of mobile robots with unknown skidding and slipping, International Journal of Control, Automation and Systems, 2012, 10, 703–710 84 33 N Hoang, H Kang, Neural network-based adaptive tracking control of mobile robots in the presence of wheel slip and external disturbance force, Neurocomputing, 2016, 188, 12-22 34 C B Low, D Wang, GPS-based path following control for a car-like wheeled mobile robot with skidding and slipping, IEEE Transactions on Control Systems Technology 2008, 16, 340–347 35 C B Low, D Wang, GPS-based tracking control for a car-like wheeled mobile robot with skidding and slipping, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2008, 13, 480–484 36 R Lenain, B Thuilot, C Cariou, P Martinet, Mixed kinematic and dynamic sideslip angle observer for accurate control of fast off-road mobile robots, Journal of Field Robotics, 2010, 27(2), 181-196 37 B Chen, F Hsieh Sideslip angle estimation using extended Kalman filter, Vehicle System Dynamics, 2008, 46, 353-364 38 G Bayar, M Bergerman, E Konukseven, A Koku, Improving the trajectory tracking performance of autonomous orchard vehicles using wheel slip compensation, Biosystems Engineering, 2016, 146, 149-164 39 H Grip, L Imsland, T Johansen, J Kalkkuhl, A Suissa, Vehicle sideslip estimation: design, implementation and experimental validation, IEEE Control Systems Magazine, 2009, 29(5), 36-52 40 J Dakhlallah, S Glaser, S Mammar, Y Sebsadji, Tire-Road Forces Estimation Using Extended Kalman Filter and Sideslip Angle Evaluation, Proceedings of 2008 American Control Conference, Washington, USA, June 11-13, 2008, 4597- 4602 41 C Lin, Adaptive tracking controller design for robotic systems using Gaussian wavelet networks IEE Proceedings - Control Theory and Applications, 2002, 149(4), 316–322 42 J Slotine, W Li, Applied Nonlinear Control, Prentice- Hall, 1991, Englewood Cliffs, New Jersey, USA 43 J Huang, C Wen, Wei Wang, Z Jiang Adaptive stabilization and tracking control of a nonholonomic mobile robot with input saturation and disturbance Systems & Control Letters, 2013, 62, 234–241 85 44 N Perez-Arancibia, T Tsao, J Gibson, Saturation-induced instability and its avoidance in adaptive control of hard disk drives, IEEE Transactions Control System Technology, 2010, 18, 368–382 45 F Lewis, A Yesildirek, A., K Liu Multilayer Neural-Net Robot Controller with Guaranteed Tracking Performance, IEEE Transactions on Neural Networks, 1996, 7(2), 388-399 46 L Wang, T Chai, L Zhai, Neural network-based terminal sliding mode control of robotic manipulators including actuator dynamics, IEEE Transaction on Industrial Electronics, 2009, 56(9), 3296-3304 47 A K Pamosoaji, P T Cat, K Hong, Sliding-mode and proportional-derivativetype motion control with radial basis function neural network based estimators for wheeled vehicles, International Journal of Systems Sciences, 2014, 45(12) 86 PHỤ LỤC SƠ ĐỒ KHỐI MATLAB/SIMULINK CỦA CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN VỊNG KÍN Các sơ đồ khối Matlab/Simulink để mô luật điều khiển chương 2, ,3, thể hiển sau: Hình P.1 Sơ đồ khối Matlab/Simulink mơ tả mơ hình rơ bốt di động Hình P.2 Sơ đồ khối mơ tả mơ hình động lực học rơ bốt di động 87 Hình P.3 Sơ đồ khối mơ tả mơ hình động học rơ bốt di động Hình P.4 Sơ đồ khối Matlab/Simulink luật điều khiển Chương 2, 3, 88 Hình P.5 Sơ đồ khối điều khiển Chương Hình P.6 Sơ đồ khối mạng nơ ron lớp (với tên nhãn neural network) Chương 89 Hình P.7 Sơ đồ khối điều khiển kiểu backstepping Chương Hình P.8 Sơ đồ khối điều khiển vịng động lực học phía Chương 90 Hình P.9 Sơ đồ khối mơ tả thành phần bền vững cấp động lực học Chương Hình P.10 Sơ đồ khối điều khiển động học phía ngồi Chương Hình P.11 Sơ đồ khối thành phần bền vững động học Chương 91 Hình P.12 Sơ đồ khối điều khiển vịng động lực học Chương Hình P.13 sơ đồ khối thành phần bền vững động lực học Chương 92 Hình P.14 Sơ đồ khối điều khiển động học phía ngồi Chương Hình P.15 Sơ đồ khối thành phần bền vững động học Chương 93