Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh

Nhan đề : Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh Tác giả : Nguyễn Cao Thành Người hướng dẫn: Mạc Thị Thoa Từ khoá : Robot; Xe tự hành ba bánh Năm xuất bản : 2020 Nhà xuất bản : Trường đại học Bách Khoa Hà Nội Tóm tắt : Tổng quan về xe tự hành ba bánh; thiết kế bộ điều khiển cho xe tự hành ba bánh; kết quả mô phỏng.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh NGUYỄN CAO THÀNH Caothanhbk.z43@gmail.com Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS Mạc Thị Thoa Chữ ký GVHD Viện: Cơ khí HÀ NỘI, 11/2020 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Cao Thành Đề tài luận văn: Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh Chuyên ngành: Cơ điện tử Mã số SV: CA190056 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 25/11/2020 với nội dung sau: Chỉnh sửa số lỗi chế bản; chuẩn hóa thuật ngữ; chỉnh sửa bình luận, nhận xét mang tính định lượng chương 3; bổ sung bảng kí hiệu viết tắt; viết lại phần tóm tắt để làm bật tính cấp thiết đóng góp đề tài Ngày Giáo viên hướng dẫn tháng năm 2020 Tác giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Đề tài: Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên Lời cảm ơn Để hoàn thiện luận văn, em xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô Bộ môn Cơ điện tử, Viện Cơ khí tạo điều kiện cho em học tập thời gian qua Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS Mạc Thị Thoa giúp đỡ thời gian học tập để hoàn thành luận văn Tóm tắt nội dung luận văn Đề tài “Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh”, luận văn sử dụng điều khiển trượt thích nghi mờ trượt thích nghi noron với mục đích bám quỹ đạo cho đối tượng xe tự hành ba bánh Trong năm gần đây, phương pháp điều khiển phi tuyến nghiên cứu phát triển áp dụng cho xe tự hành ba bánh dựa kỹ thuật điều khiển phi tuyến kỹ thuật backstepping, điều khiển trượt… Song song với việc nâng cao chất lượng kết cấu khí, vấn đề điều khiển vấn đề quan trọng để cải thiện chất lượng làm việc hệ thống Do xe tự hành ba bánh đối tượng phi tuyến có mơ hình bất định, chịu ảnh hưởng nhiều nhiễu nên phần lớn cơng trình nghiên cứu công bố gần hướng tới phương pháp điều khiển thích nghi phi tuyến dựa mơ hình mẫu dựa hệ có khả suy luận hệ mờ, mạng noron Do luận văn tập trung nghiên cứu tổng hợp điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh sử dụng hệ mờ mạng noron Điều khiển thích nghi tốn tổng hợp điều khiển nhằm giữ chất lượng hệ thống không thay đổi, cho dù có nhiễu khơng mong muốn tác động vào hệ thống có thay đổi khơng biết trước xảy bên đối tượng điều khiển Nguyên tắc hoạt động điều khiển thích nghi có thay đổi đối tượng, điều khiển tự thay đổi theo nhằm đảm bảo chất lượng hệ thống không bị thay đổi Mục tiêu luận văn nhằm nghiên cứu đề xuất giải thuật điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh có mơ hình bất định Luận văn xây dựng hai điều khiển thích nghi thích nghi mờ thích nghi noron xây dựng điều khiển trượt Bộ điều khiển thích nghi mờ có vai trị chỉnh định tham số điều khiển, điều khiển thích nghi noron sử dụng mạng noron nhân tạo để xấp xỉ thành phần bất định hệ thống Kết mô kiểm chứng qua phần mềm Matlab Simulink MỤC LỤC CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XE TỰ HÀNH BA BÁNH 1.1 Giới thiệu chung robot tự hành 1.1.1 Phân loại robot tự hành 1.1.2 Các phương pháp điều hướng cho robot 10 1.2 Một số phương pháp điều khiển cho xe tự hành ba bánh 14 1.2.1 Bộ điều khiển PID 14 1.2.2 Bộ điều khiển trượt 14 1.2.3 Bộ điều khiển ứng dụng hệ logic mờ 14 1.2.4 Bộ điều khiển ứng dụng mạng noron 15 1.2.5 So sánh điều khiển 15 CHƯƠNG THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO XE TỰ HÀNH BA BÁNH 17 2.1 Cơ sở lý thuyết 17 2.1.1 Hàm Lyapunov 17 2.1.2 Tổng quan điều khiển trượt (SMC) 18 2.1.3 Điều khiển logic mờ 20 2.1.4 Mạng noron nhân tạo 28 2.1.5 Xây dựng mơ hình tốn học cho xe tự hành ba bánh 30 2.2 Thiết kế điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh 32 2.2.1 Thiết kế điều khiển động học 33 2.2.2 Thiết kế điều khiển động lực học cho xe tự hành ba bánh 35 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 50 3.1 Bộ điều khiển trượt thích nghi mờ 50 3.2 Bộ điều khiển thích nghi sở mạng noron nhân tạo 57 3.3 So sánh điều khiển trượt thích nghi mờ điều khiển trượt thích nghi noron: 58 3.4 Kết luận hướng phát triển đề tài 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 PHỤ LỤC 65 CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ 69 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Robot hai chân Boston Dynamics Hình 1.2: Laikago – Chó Robot Hình 1.3: Robot chân có khả di chuyển kiến sa mạc Hình 1.4: Robot hút bụi lau nhà Hình 1.5: Robot thơng minh di chuyển bánh Hình 1.6: Robot bánh dùng để giao hàng Hình 1.7: Các loại bánh xe dùng cho xe tự hành Hình 1.8: Hình ảnh loại bánh xe Hình 1.9: Cấu hình bánh lái phía trước bánh truyền động phía sau Hình 1.10: Cấu hình hai bánh truyền động với trọng tâm bên trục bánh xe Hình 1.11: Cấu hình hai bánh chuyển động vi sai thêm hai điểm tiếp xúc Hình 1.12: Cấu hình hai bánh truyền động độc lập phía sau bánh lái phía trước Hình 1.13: Cấu hình hai bánh quay tự phía sau bánh trước vừa bánh truyền động vừa bánh lái Hình 1.14: Cấu hình ba bánh đa hướng Hình 1.15: Cấu hình bốn bánh đa hướng Hình 1.16: Sự di chuyển xe tự hành 10 Hình 1.17: Chu trình thực khâu theo phương pháp điều hướng có tính toán 11 Hình 2.1: Sơ đồ giải thích nguyên lý trượt 19 Hình 2.2: Cấu trúc điều khiển logic mờ 20 Hình 2.3: Mơ tả hàm liên thuộc luật hợp thành 23 Hình 2.4: Giá trị rõ y0 theo nguyên lý trung bình 25 Hình 2.5: Giá trị rõ y0 theo nguyên lý cận trái 25 Hình 2.6: Giá trị rõ y0 theo nguyên lý cận phải 26 Hình 2.7: Giá trị rõ y0 phương pháp điểm trọng tâm 26 Hình 2.8: So sánh phương pháp giải mờ 28 Hình 2.9: Xấp xỉ hàm bất định mạng nơ-ron nhân tạo RBF 29 Hình 2.10: Mơ hình xe tự hành ba bánh 30 Hình 2.11: Sơ đồ cấu trúc chung hệ thống điều khiển 33 Hình 2.12: Tọa độ sai lệch vị trí 34 Hình 2.13: Sơ đồ khối đầu vào – mờ 41 Hình 2.14: Sự phân bố giá trị mờ biến đầu vào 𝑠𝑠 42 Hình 2.15: Sự phân bố giá trị mờ biến đầu ∆𝐾 42 Hình 2.16: Xây dựng mờ cho xe tự hành 43 Hình 2.17: Luật hợp thành dạng hình học 44 Hình 2.18: Sơ đồ điều khiển thích nghi trượt mờ cho xe tự hành 44 Hình 2.19: Sơ đồ điều khiển trượt thích nghi noron 45 Hình 2.20: Cấu trúc mạng noron nhân tạo RBF 46 Hình 3.1: So sánh quỹ đạo đặt quỹ đạo thực điều khiển trượt thích nghi mờ với quỹ đạo đặt hình sin 51 Hình 3.2: So sánh quỹ đạo điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình sin 51 Hình 3.3: So sánh sai lệch theo phương x điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình sin 52 Hình 3.4: So sánh sai lệch theo phương y điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình sin 52 Hình 3.5: So sánh quỹ đạo đặt quỹ đạo thực điều khiển trượt thích nghi mờ với quỹ đạo đặt hình trịn 54 Hình 3.6: So sánh quỹ đạo sử dụng điều khiển trượt thích nghi mờ điều khiển trượt quỹ đạo dặt hình trịn 54 Hình 3.7: So sánh sai lệch theo phương x điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình trịn 55 Hình 3.8: So sánh sai lệch theo phương y điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình trịn 56 Hình 3.9: So sánh quỹ đạo đặt quỹ đạo thực điều khiển trượt thích nghi noron với quỹ đạo đặt hình sin 57 Hình 3.10: Sai lệch quỹ đạo thực quỹ đạo đặt điều khiển trượt thích nghi noron với quỹ đạo đặt hình sin 58 Hình 3.11: So sánh quỹ đạo sử dụng điều khiển trượt thích nghi noron điều khiển trượt thích nghi mờ 59 Hình 3.12: So sánh sai lệch sử dụng điều khiển trượt thích nghi noron điều khiển trượt thích nghi mờ 60 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1: Kí hiệu loại bánh xe Bảng 2.1: Bảng luật hợp thành mờ cho xe tự hành 43 Bảng 3.1: Bảng thơng số mơ hình điều khiển 50 Bảng 3.2: So sánh sai số theo phương x điều khiển trượt trượt thích nghi mờ quỹ đạo hình sin 53 Bảng 3.3: So sánh sai số theo phương y điều khiển trượt trượt thích nghi mờ quỹ đạo hình sin 53 Bảng 3.4: So sánh sai số theo phương x điều khiển trượt trượt thích nghi mờ quỹ đạo hình trịn 56 Bảng 3.5 So sánh sai số theo phương y điều khiển trượt trượt thích nghi mờ quỹ đạo hình trịn 56 Bảng 3.6: So sánh sai số theo phương x điều khiển trượt thích nghi mờ trượt thích nghi noron quỹ đạo hình trịn 60 Bảng 3.7: So sánh sai số theo phương y điều khiển trượt thích nghi mờ trượt thích nghi noron quỹ đạo hình trịn 60 Nhận xét: Hình 3.6 so sánh kết bám quỹ đạo đặt dạng hình trịn xe tự hành ba bánh sử dụng điều khiển trượt điều khiển trượt thích nghi mờ Từ kết mơ phỏng, nhận thấy xe sử dụng điều khiển trượt thích nghi mờ có thời gian bám quỹ đạo đặt nhanh so với xe sử dụng điều khiển trượt Để đánh giá rõ hơn, ta tiến hành đánh giá dựa sai số bám quỹ đạo theo phương x, y theo thời gian Đồ thị so sánh sai lệch quỹ đạo bám theo hai phương x y hai điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình trịn thể hình 3.7 hình 3.8 Hình 3.7: So sánh sai lệch theo phương x điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình trịn 55 Hình 3.8: So sánh sai lệch theo phương y điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình trịn Dưới bảng giá trị sai lệch theo phương x, phương y số thời điểm q trình mơ phỏng: Bảng 3.4: So sánh sai số theo phương x điều khiển trượt trượt thích nghi mờ quỹ đạo hình trịn T(s) 𝑒𝑥 (m) 10 trượt 𝑒𝑥 (m) tr.mờ 10 0.0226 10 20 30 40 10−4 10−4 10−4 10−4 10−4 10−4 10−5 10−5 10−5 10−6 10−6 10−7 10−6 Bảng 3.5 So sánh sai số theo phương y điều khiển trượt trượt thích nghi mờ quỹ đạo hình trịn T(s) 𝑒𝑦 (m) trượt 𝑒𝑦 (m) tr.mờ Nhận xét: 56 0.0537 10−5 0.0012 10−4 0.0012 0.0012 10 20 30 40 0.016 0.002 0.0056 0.0044 0.0012 0.0012 0.0011 0.0011 Qua Hình 3.7 Hình 3.8 Bảng 3.4 Bảng 3.5 ta thấy với xe sử dụng điều khiển trượt thích nghi mờ có biên độ sai lệch vị trí thực so với quỹ đạo cần bám có giá trị nhỏ nhiều so với xe sử dụng điều khiển trượt đơn (sai lệch theo phương y 0,0011 so với 0,0044; sai lệch theo phương x 6.10-6 so với 4.10-4) Điều cho thấy quỹ đạo bám hình trịn, xe sử dụng điều khiển trượt thích nghi mờ bám quỹ đạo tốt so với xe sử dụng điều khiển trượt Nhận xét chung Qua hình kết mơ bảng so sánh sai số bám quỹ đạo theo phương x y hai điều khiển trượt trượt thích nghi mờ, ta thấy: Với tác động nhiễu ngoại, điều khiển trượt thích nghi mờ có thời gian bám quỹ đạo định trước nhanh so với điều khiển trượt, đồng thời biên độ lệch khỏi quỹ đạo hệ thống ổn định điều khiển trượt thích nghi mờ nhỏ so với điều khiển trượt 3.2 Bộ điều khiển thích nghi sở mạng noron nhân tạo  Thông số mạng noron: - Số noron sử dụng: 𝑙 = Trọng tâm hàm: 𝑑 = 𝑙𝑖𝑛𝑠𝑝𝑎𝑐𝑒(−10; 10; 𝑙) Hàm linspace chia khoảng [−10; 10] với 𝑙 khoảng - - Độ tản hàm: 𝑐1 = [10; 10; 5], 𝑐2 = [10; 10; 1]  Quỹ đạo mong muốn đường hình sin 𝑞 = [0.2𝑡 + 0.5 + 0.25𝑠𝑖𝑛(0.2𝜋𝑡 ) 𝑇 arctan(0.25𝜋𝑐𝑜𝑠(0.2𝜋𝑡 ))] Hình 3.9: So sánh quỹ đạo đặt quỹ đạo thực điều khiển trượt thích nghi noron với quỹ đạo đặt hình sin 57 Hình 3.10: Sai lệch quỹ đạo thực quỹ đạo đặt điều khiển trượt thích nghi noron với quỹ đạo đặt hình sin Nhận xét: Từ kết mô phỏng, dù điểm đặt ban đầu không nằm quỹ đạo mong muốn, quỹ đạo thực tế chạy bám với thời gian độ ngắn khoảng (s), sai lệch tĩnh gần Để đánh giá xem điều khiển trượt thích nghi mờ điều khiển trượt thích nghi nơron điều khiển cho chất lượng điều khiển tốt hơn, ta tiến hành so sánh mục 3.3 3.3 So sánh điều khiển trượt thích nghi mờ điều khiển trượt thích nghi noron:  Quỹ đạo mong muốn quỹ đạo tròn, điểm đặt ban đầu [0 0]𝑇 nằm bên quỹ đạo 𝑞 = [10𝑐𝑜𝑠(2𝜋𝑡/15) 10𝑠𝑖𝑛(2𝜋𝑡/15) 𝜋/2 + 2𝜋𝑡/15]𝑇 Xét quỹ đạo đặt nhiễu ngoại tác động vào tín hiệu điều khiển có dạng 𝜏𝑑 = [2𝑠𝑖𝑛(3𝑡 ) 2𝑐𝑜𝑠(3𝑡 )] 58 Hình 3.11: So sánh quỹ đạo sử dụng điều khiển trượt thích nghi noron điều khiển trượt thích nghi mờ Nhận xét: Hình 3.11 so sánh kết bám quỹ đạo đặt xe tự hành ba bánh sử dụng điều khiển trượt thích nghi mờ điều khiển trượt thích nghi nơron Từ kết mơ phỏng, nhận thấy quỹ đạo thực xe nhanh chóng bám quỹ đạo đặt nhanh dù điểm đặt ban đầu khơng nằm quỹ đạo đặt hình trịn Quỹ đạo thực xe sử dụng điều khiển tương đối giống Để đánh giá rõ hơn, ta tiến hành đánh giá dựa sai số bám quỹ đạo theo phương x, y theo thời gian Đồ thị so sánh sai lệch quỹ đạo bám theo hai phương x y hai điều khiển trượt trượt thích nghi mờ với quỹ đạo hình trịn thể hình 3.12 59 Hình 3.12: So sánh sai lệch sử dụng điều khiển trượt thích nghi noron điều khiển trượt thích nghi mờ Dưới bảng giá trị sai lệch theo phương x, phương y số thời điểm q trình mơ phỏng: Bảng 3.6: So sánh sai số theo phương x điều khiển trượt thích nghi mờ trượt thích nghi noron quỹ đạo hình trịn T(s) 𝑒𝑥 (m) 10 10−5 mờ 10−5 10−5 10−6 𝑒𝑥 (m) 10 noron 10−10 10−10 10−10 10−10 10 13 15 10−6 10−5 10−7 10−10 10−13 10−13 Bảng 3.7: So sánh sai số theo phương y điều khiển trượt thích nghi mờ trượt thích nghi noron quỹ đạo hình trịn T(s) 𝑒𝑦 (m) mờ 𝑒𝑦 (m) noron 60 10 13 0.0012 0.0012 0.0012 0.0013 10−5 10−4 10−4 10−4 10−4 2.10−4 10−5 0.0012 Nhận xét: Từ kết mô từ bảng so sánh 3.6; 3.7, nhận thấy điều kiện nhiễu ngoại quỹ đạo đặt, điều khiển trượt thích nghi noron cho chất lượng tốt điều khiển trượt thích nghi mờ, điều thể biên độ sai lệch khỏi quỹ đạo bám hệ ổn định điều khiển trượt thích nghi noron nhỏ nhiều so với điều khiển trượt thích nghi mờ (sai lệch theo phương x 6.10-13 so với 6.10-7; sai lệch theo phương y 2.10-4 so với 0,0013) 3.4 Kết luận hướng phát triển đề tài Từ kết mơ chương 3, điều khiển thích nghi đáp ứng mục tiêu luận văn xây dựng điều khiển kết hợp phương pháp điều khiển phi tuyến đại thuật tốn thích nghi cho đối tượng xe tự hành ba bánh bám quỹ đạo đặt trước đảm bảo tính ổn định hệ thống mà khơng cần biết xác mơ hình đối tượng, đáp ứng với nhiễu tác động vào mơ hình Khi có nhiễu tác động vào mơ hình, điều khiển thích nghi tự thay đổi theo để đảm bảo chất lượng hệ thống Bộ điều khiển thích nghi noron cho kết tốt cả, giảm thiểu tối đa tượng chattering (dao động tiến trạng thái ổn định) điều khiển trượt túy Kết so sánh đánh giá điều khiển trượt thích nghi mờ trượt thích nghi nơron cơng bố khoa học (1) Như qua ba chương, luận văn trình bày nội dung: Chương giới thiệu tổng quan xe tự hành ba bánh: giới thiệu chung số phương pháp điều khiển cho xe tự hành ba bánh Chương tìm hiểu sở lý thuyết điều khiển phi tuyến: điều khiển trượt; điều khiển thích nghi: điều khiển logic mờ, mạng noron nhân tạo Xây dựng mơ hình tốn học xe tự hành ba bánh Thiết kế điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh: điều khiển động học điều khiển động lực học Chương kết mô phần mềm Matlab Simulink Luận văn có đóng góp là: kết hợp phương pháp điều khiển phi tuyến đại thuật tốn thích nghi để xây dựng nên điều khiển thích nghi mờ điều khiển thích nghi nơron để điều khiển bám quỹ đạo cho xe tự hành ba bánh, đảm bảo tính ổn định mà khơng cần biết xác mơ hình đối tượng Phương hướng phát triển luận văn thời gian tới tiến hành xây dựng mơ hình thực nghiệm cho hệ thống điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh Mơ hình thực tế xây dựng theo mơ hình mơ tả chương với hai bánh điều hướng bánh tự Động DC cung cấp truyền động cho hai bánh khối điều khiển trung tâm vi điều khiển kỹ thuật số Bộ 61 điều khiển thích nghi cài đặt, biên dịch vi điều khiển cung cấp tín hiệu điều khiển cho Module điều khiển động DC Các phương pháp xác định vị trí xe tự hành khơng gian dự kiến áp dụng GPS với độ xác – m, camera để xác định không gian, so sánh vật thể mốc để suy tọa độ … Thơng số điều khiển, vị trí xe dự kiến đọc giao diện giao tiếp máy tính điều khiển 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Duy Thắng, Nguyễn Hoàng Phương, "Nghiên cứu thiết kế điều khiển Fuzzy logic ứng dụng vào toán điều khiển robot tự hành", Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Cơ điện tử, Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2020 [2] A A S M A H Soliman M., "Path Planning Control for 3-Omni Fighting Robot Using PID and Fuzzy Logic Controller", The International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications, p vol 921, 2019 [3] P X M T T Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa Học Kỹ Thuật, 2008 [4] N D P Phan Xuân Minh, Lý thuyết điều khiển mờ, NXB Khoa Học Kỹ Thuật, 2006 [5] C I a W J., "Layered neural networks as universal approximators", Computational Intelligence theory and Applications, pp pp 411-415, 1997 [6] P M R D a M C Panchapakesan C., "Effects of moving the center's in an RBF network" IEEE Transactions on Neural Networks, pp vol 13, pp.12991307., 2002 [7] Cotter N E, "The Stone-Weierstrass theorem and its application to neural networks", IEEE Transactions on Neural Networks, vol 1, pp 290-295,1990 [8] N H A N Kukao T, "Adaptive tracking control of nonholonomic mobile robot", IEEE Trans Robot Automat, p 16(5):609–15 2000 [9] Chih-YangChen,Tzuu-HsengS.Li,Ying-ChiehYeh,ChengChang."Design and implementation of an adaptive sliding-mode dynamic controller for wheeled mobile robots" Mechatronics Volume 19, Issue 2, Pages 156-166, March 2009 [10] Koubaa Y., Boukattaya M And Demmak T “Adaptive Sliding ModeDynamic Control For Path Tracking of Nonholonomic” Wheeled Mobile Robot, J.Automation & Systems Engineering 9-2 (2015): 119-131 [11] Ahmed F.Amer, Elsayed A.Sallam and Ibrahim A.Sultan “Adaptive SlidingMode Dynamic Controller Nonholomic Mobile Robots” Computer Engineering Conference (ICENCO), 2016 12th International [12] Mauricio A.Sancheza,OscarCastillob,Juan R.Castroa,"Generalized Type-2 Fuzzy Systems for controlling a mobile robot and a performance comparison 63 with Interval Type-2 and Type-1 Fuzzy Systems", Expert Systems with Applications (2015), ISSN: 0957-4174, Vol: 42, Issue: 14, Page: 5904-5914 [13] Sen Pham & Minh, Nguyen & Anh, Do & Minh, Phan "A New Tracking Control Algorithm for a Wheeled Mobile Robot Based on Backstepping and Hierarchical Sliding Mode Techniques" (2019) 25-28 10.1109/ICASYMP.2019.8646288 [14] Sanhoury, Ibrahim & Amin, S.H.M & Husain, Abdul "Tracking Control of a Nonholonomic Wheeled Mobile Robot" Precision Instrument and Mechanology (2012) 7-11 [15] Anh, Le & Hai, Le & Duc, Vu & Pham, Van & Tuan, Le & Cuong, Hoang "Designing an Adaptive Controller for 3D Overhead Cranes Using Hierarchical Sliding Mode 10.1109/ICSSE.2018.8520162 64 and Neural Network" (2018) 1-6 PHỤ LỤC Chương trình mơ Matlab Simulink Hình 0.1: Sơ đồ mơ Matlab Simulink Hình 0.2: Sơ đồ chi tiết điều khiển thích nghi mờ Matlab Simulink  Khối khởi tạo giá trị đặt Vai trò khối: Tạo quỹ đạo mong muốn cho chuyển động xe bao gồm tọa độ vận tốc Người dùng thay đổi quỹ đạo bám xe mong muốn khối Ví dụ tạo quỹ đạo đặt mong muốn: 𝑥𝑟 = 0.2𝑡 + 0.3 𝑦𝑟 = 0.5 + 0.25sin(0.2𝜋𝑡) 65 Ta có code Matlab: xr = 0.2*t + 0.3; yr = 0.5 + 0.25*sin(0.2*pi*t); thetar = atan(0.25*pi*cos(0.2*pi*t)); vr = sqrt(0.04 + (0.05*cos(0.2*pi*t))^2); wr =-0.05*pi^2*sin(0.2*pi*t)/((0.25*pi*cos(0.2*pi*t))^2+1); Quỹ đạo tròn:𝑞 = [10𝑐𝑜𝑠(2𝜋𝑡/15) 10𝑠𝑖𝑛(2𝜋𝑡/15) 𝜋/2 + 2𝜋𝑡/15]𝑇 xr = 10*cos(2*pi*t/15); yr = 10*sin(2*pi*t/15); thetar = pi/2+2*pi*t/15; vr = 20*pi/15; wr = 2*pi/15;  Khối điều khiển vận tốc Vai trò khối: vịng điều khiển ngồi, điều khiển vận tốc theo dựa kỹ thuật Backstepping Code Matlab a = cos(q(3,1))*q_e(1,1)+sin(q(3,1))*q_e(2,1); b = -sin(q(3,1))*q_e(1,1)+cos(q(3,1))*q_e(2,1); c = q_e(3,1); B = [a;b;c]; k1 = 25; k2 = 250; k3 = 25; Vc=[V_r(1,1)*cos(B(3,1))+k1*B(1,1);V_r(2,1)+k2*V_r(1,1)*B(2,1)+k3* V_r(1,1)*sin(B(3,1))];  Bộ điều khiển trượt Vai trò khối: điều khiển vịng trong, có tác dụng điều khiển quỹ đạo sở cấu trúc điều khiển trượt  Khối tạo nhiễu 66 Vai trò khối: tạo nhiễu ngoại có dạng 𝜏𝑑 = [5sin(4𝑡) 3cos(4𝑡)]𝑇  Khối luật mờ Hình 0.3: Khối luật mờ mơ Matlab Simulink Vai trị khối: Tạo luật thích nghi mờ Đầu vào mặt trượt 𝑠 điều khiển trượt, đầu ∆𝐾(𝑡) đóng vai trị khâu bù nhiễu thiết kế theo luật logic mờ  Với điều khiển thích nghi noron Thay khối thích nghi noron vào vị trí khối mờ Hình 0.4: Khối thích nghi noron Đầu vào khối vecto vị trí 𝑞(𝑡), đạo hàm vecto vị trí 𝑞̇ (𝑡) mặt trượt 𝑠 Đầu hàm xấp xỉ Code Matlab num = 5; d1 = linspace(-10,10,num)'; d2 = linspace(-10,10,num)'; d3 = linspace(-10,10,num)'; D1 = [d1,d2,d3]; d4 = linspace(-10,10,num)'; d5 = linspace(-10,10,num)'; 67 d6 = linspace(-10,10,num)'; D2 = [d4,d5,d6]; h = zeros(num,1); h_temp = zeros(num,1); c1 = 10;c2 = 10;c3 = 5; C1 = [c1;c2;c3]; c4 = 10;c5 = 10;c6 = 1; C2 = [c3;c5;c6]; h_sum = 0; for i = 1:1:num h_temp(i)=exp(-((q'-D1(i,:))*(q'-D1(i,:))')/(2*C1'*C1)-((dq'-D2(i,:))*(dq'D2(i,:))')/(2*c2^2)); h_sum = h_sum + h_temp(i); end for i = 1:1:num h(i)= h_temp(i)/h_sum; end I = 2.5; m = 4; alpha=2; M=[m,0;0,I]; dW = -(h*s'*inv(M) + alpha*s'*s*W); 68 CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ (1) A Comparison of Fuzzy-PID Controller, Fuzzy logic Controller and PID Controller of an Autonomous Robot, Thi Thoa Mac*, Nguyen Cao Thanh, Nguyen Cao Cuong, Nguyen Cong Hoang Springer Proceedings Indexed by Scopus (Lecture Notes in Mechanical Engineering (LNME)), 2020 69 ... Thiết kế điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh Q trình thiết kế điều khiển cho xe tự hành chia làm hai bước: - Thiết kế điều khiển động học (Điều khiển vận tốc) - Thiết kế điều khiển động... khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh có mơ hình bất định Luận văn xây dựng hai điều khiển thích nghi thích nghi mờ thích nghi noron xây dựng điều khiển trượt Bộ điều khiển thích nghi mờ có... tốn học cho xe tự hành ba bánh Hình 2.10: Mơ hình xe tự hành ba bánh Hình 2.10 mơ hình xe tự hành bánh gồm bánh điều hướng đồng trục bánh tự phía trước Chuyển động dẫn hướng đạt cấu chấp hành độc