Điều khiển robot hai bánh tự cân bằng trên địa hình không phẳng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN TRUNG HIẾU ĐỀ TÀI ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG TRÊN ĐỊA HÌNH KHƠNG PHẲNG Chun ngành: Tự Động Hóa Niên khóa: 2009 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2011 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: TS NGUYỄN THIỆN THÀNH (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: TS TRƯƠNG ĐÌNH CHÂU (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS HUỲNH THÁI HOÀNG TS NGUYỄN THIỆN THÀNH TS TRƯƠNG ĐÌNH CHÂU PGS TS DƯƠNG HOÀI NGHĨA Ths HUỲNH HỮU PHƯƠNG Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Chủ nhiệm Bộ môn quản lý chuyên ngành (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TS Huỳnh Thái Hoàng TS Nguyễn Đức Thành TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2012 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN TRUNG HIẾU Ngày, tháng, năm sinh: 13/03/1985 Chuyên ngành: Tự động hóa Phái: Nam Nơi sinh: Bình Dương MSHV: 09150036 I – TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG TRÊN ĐỊA HÌNH KHÔNG PHẲNG II – NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: · Mơ hình hóa, mơ khảo sát đặc tính phi tuyến Robot hai bánh tự cân địa hình phẳng · Tìm hiểu lý thuyết thiết kế lọc Kalman cho khối cảm biến accelecrometer gyroscope, kiểm chứng kết lọc với cảm biến thực gắn robot · Thiết kế mô điều khiển Robot hai bánh tự cân dựa LQR, LQR PI, PID thông số cố định PID thích nghi mơ hình tham chiếu dựa cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo · Hiện thực hóa điều khiển chương trình nhúng vi điều khiển TMS 320F28335 Texas Instrument môi trường Matlab Simulink Target Support Package · Khảo sát, đánh giá so sánh chất lượng thực nghiệm điều khiển robot hai bánh tự cân di chuyển địa hình phẳng dốc nghiêng III – NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/2/2011 IV – NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 6/1/2012 V – HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi đầy đủ học hàm, học vị): TS NGUYỄN ĐỨC THÀNH Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội đồng chuyên ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) TS.Nguyễn Đức Thành TS Nguyễn Đức Thành KHOA QL CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) PGS TS Nguyễn Hữu Phúc LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin gởi lời cảm ơn chân thành đến thầy TS Nguyễn Đức Thành, người tận tình hướng dẫn, bảo giúp đỡ tác giả suốt thời gian thực luận văn Muôn vàn lời cảm ơn gửi đến ba mẹ, người thân gia đình tạo điều kiện thuận lợi tối đa để tác giả có đầy đủ động lực nghiên cứu hồn thiện luận văn Bên cạnh tác giả xin chân thành cảm ơn quý thầy cô môn Điều Khiển Tự Động trang bị cho tác giả kiến thức quý báu để hoàn thành tốt luận văn Chân thành cảm ơn thầy Lê Tấn Cường – chủ nhiệm câu lạc Khoa học trẻ - trường ĐH SPKT TP.HCM nhiệt tâm giúp đỡ tác giả thời gian qua Lời cảm ơn cuối xin dành cho bạn bè, đồng nghiệp, giúp đỡ bạn suốt thời gian qua nguồn động lực khơng nhỏ để tác giả hồn thiện cơng trình TĨM TẮT LUẬN VĂN Trong ngành tự động hóa – điều khiển tự động nói chung điều khiển học nói riêng, mơ hình robot hai bánh đối tượng nghiên cứu điển hình đặc thù đặc tính động khơng ổn định mơ hình nên việc điều khiển đối tượng thực tế đặt thử thách Kết nghiên cứu mơ hình robot hai bánh ứng dụng kế thừa sang mơ hình tương tự khác có tính ứng dụng thực tiễn hơn, chẳng hạn mơ hình tên lửa, mơ hình xe hai bánh tự cân bằng… Thực tế, robot hai bánh địa hình phẳng mơ hình hóa, mơ nhiều phương pháp điều khiển, kể kinh điển lẫn phi tuyến, thông minh xây dựng áp dụng cho kết tốt Tuy vậy, việc điều khiển robot di chuyển địa hình khơng phẳng, gồ ghề hay góc nghiêng… đặt khơng khó khăn, chủ yếu việc mơ hình hóa thực tế robot không di chuyển số định loại địa hình có thơng số cố định Do việc thiết kế điều khiển thích nghi với thay đổi tham số mơ hình robot di chuyển địa hình khác thực tế tỏ giải pháp khả thi Bằng cách sử dụng vi điều khiển chuyên dụng TMS 320F28335 Texas Instrument hỗ trợ mạnh mẽ từ công cụ thiết kế, mô Matlab Simulink / Target Support Package, điều khiển sau thiết kế thực hóa cách nhúng lên hệ robot Kết thực nghiệm cho thấy ưu điểm sai số xác lập tốc độ đáp ứng điều khiển kinh điển LQR, LQR PI, PID thông số cố định so sánh với điều khiển thích nghi PID mơ hình tham chiếu khảo sát robot địa hình dốc nghiêng khác Bộ điều khiển PID thích nghi mơ hình tham chiếu với lõi xây dựng dựa cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo cho phép hệ số điều khiển PID cập nhật liên tục để thích nghi với thay đổi thơng số mơ hình, giúp cho robot trì ổn định trạng thái xác lập di chuyển địa hình khác ABSTRACT Two wheels balancing robot becomes the one of the most popular and favorite model in automation today due to its non-linear and hard-controllable properties Result of this model research can be widely applied to another applications such as rocket, two wheels scooter… In fact, there’re many research about it and many control algorithms including linear, non-linear, intelligent, adaptive, hybrid methods have been addressed that give good results However, modeling and controlling the two wheel balancing robot on slope or other moving surfaces are such challenge tasks because of unmodelled and inconstant parameters of robot model when moving in different scenarios above A controller based on adaptive algorithm can be used to treat this problem The controller implemented with powerful MCU TMS 320F28335 coming from Texas Instrument, control program embedded to robot system by using excellent design / simulink tool from Matlab with Target Support Package Experimental results shows competitive advantages about steady error, response time of Model Reference Adaptive System PID (MRAS PID) controller comparing to other controllers (LQR, LQR PID and fixed PID controller) when robot moves on different slope surfaces The MRAS PID controller constructed basically on artificial neural network structure, the PID parameters therefore continuously online updated during robot operation to adapt with robot model parameter changes that allows robot to be more stable and maintain steady state on different moving surfaces MỤC LỤC CHƯƠNG 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Các cơng trình nghiên cứu có liên quan 1.2.1 nBot [1] .5 1.2.2 JOE – A moblie Inverted Pendulum [2] .6 1.2.3 Một số dạng robot hai bánh tự cân hãng sản xuất 1.2.4 Các báo cáo nghiên cứu khoa học có liên quan 1.3 Nội dung luận văn thạc sĩ CHƯƠNG II 10 2.1 Mô hình hóa robot hai bánh tự cân địa hình phẳng 11 2.2 Mơ hình hóa robot hai bánh tự cân địa hình phẳng Matlab Simulink 16 CHƯƠNG III 18 3.1 Cơ sở lý thuyết lọc Kalman 19 3.1.1 Giới thiệu lọc Kalman .19 3.1.2 Quá trình ước lượng: 20 3.1.3 Bản chất xác suất lọc .22 3.1.4 Thuật toán Kalman rời rạc: .22 3.2 Lý thuyết điều khiển trượt 25 3.2.1 Thiết kế điều khiển 26 3.2.2 Sự tồn nghiệm vịng kín .28 3.2.3 Định lý 1: Sự tồn chế độ trượt .29 3.2.4 Định lý 2: 29 Luận văn Thạc sĩ 3.2.5 Định lý 3: Chuyển động trượt 30 CHƯƠNG IV 32 4.1 Phương pháp điều khiển tồn phương tuyến tính – LQR 33 4.1.1 Tuyến tính hóa hệ thống 33 4.1.2 Khảo sát tính điều khiển tính quan sát hệ thống: 35 4.1.3 Hàm tiêu chất lượng điều khiển 36 4.1.4 Sơ đồ mô 37 4.1.5 Kết mô .38 4.1.6 Điều khiển dùng LQR PI cho khâu vị trí 42 4.1.7 Kết mô LQR PI .43 4.1.8 Kết luận .43 4.2 Phương pháp điều khiển PID thích nghi mơ hình tham chiếu 43 4.2.1 Đặt vấn đề 43 4.2.2 Cấu trúc điều khiển PID cho robot hai bánh tự cân 44 4.2.3 Bộ điều khiển PID với thông số cố định 45 4.2.4 Bộ điều khiển PID thích nghi mơ hình tham chiếu cho robot hai bánh tự cân 54 4.2.5 Kết luận .64 CHƯƠNG V 65 5.1 Thiết kế mô hình robot hai bánh tự cân 66 5.1.1 Thiết kế khí 66 5.1.2 Cấu trúc điều khiển phần cứng 68 5.2 Bộ lọc Kalman cho thành phần IMU 75 5.2.1 Thực lọc Kalman 75 Luận văn Thạc sĩ 5.2.2 Kết thực nghiệm 79 5.2.3 Kết luận .81 5.3 Bộ điều khiển nhúng robot hai bánh tự cân 81 5.3.1 Giới thiệu 81 5.3.2 Bộ điều khiển LQR PI cho khâu vị trí 84 5.3.3 Bộ điều khiển PID thích nghi mơ hình tham chiếu 98 CHƯƠNG VI 109 6.1 Kết đạt 110 6.2 Một số hạn chế 111 6.3 Hướng phát triển 112 Luận văn Thạc sĩ Trang 1 CHƯƠNG TỔNG QUAN Luận văn Thạc sĩ Trang 102 Tilt Plot 0.06 Tilt output 0.04 0.02 Tilt - y (rad) -0.02 -0.04 -0.06 -0.08 10 20 30 40 50 60 70 Time (s) Hình 5.47 - Ngõ góc nghiêng robot di chuyển địa hình phẳng với tín hiệu đặt vị trí từ remote Position Plot 80 Posistion Ref Position output 75 70 65 Posistion - q (rad) 60 55 50 45 40 35 30 10 20 30 40 Time (s) Luận văn Thạc sĩ 50 60 70 Trang 103 Hình 5.48 - Ngõ vị trí robot di chuyển địa hình phẳng với tín hiệu đặt vị trí từ remote, sai số khoảng 0.3 (rad) Control Voltage Plot 80 Left Vight 60 40 Voltage (%) 20 -20 -40 -60 -80 10 20 30 40 50 60 70 Time (s) Hình 5.49 - Phần trăm điện áp điều khiển (24V) cho động trái/phải robot di chuyển mặt phẳng Luận văn Thạc sĩ Trang 104 -3 4.22 KP Plot x 10 4.2 4.18 4.16 4.14 10 20 30 50 60 70 40 50 60 70 40 50 60 70 KI Plot -4 3.2 40 x 10 2.8 2.6 2.4 2.2 10 20 30 -3 5.005 KD Plot x 10 5.0045 5.004 5.0035 5.003 5.0025 10 20 30 Hình 5.50 - Thông số PID tự động cập nhật trình điều khiển Rotation Plot Rotation Ref Rotation output 7.5 Rotation - f (rad) 6.5 5.5 4.5 10 20 30 40 Time (s) 50 60 70 80 Hình 5.51 - Ngõ góc xoay robot di chuyển địa hình phẳng với tín hiệu đặt góc xoay từ remote Luận văn Thạc sĩ Trang 105 Control Voltage Plot 40 Left Vight 30 20 Voltage (%) 10 -10 -20 -30 -40 10 20 30 40 Time (s) 50 60 70 80 Hình 5.52 - Phần trăm điện áp điều khiển (24V) cho động trái/phải robot di chuyển mặt phẳng với tín hiệu đặt góc xoay § Khi robot di chuyển địa hình dốc nghiêng 12.50 : Luận văn Thạc sĩ Trang 106 Tilt Plot 0.15 Tilt output Tilt - y (rad) 0.1 0.05 -0.05 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Time (s) Hình 5.53 - Ngõ góc nghiêng robot di chuyển địa hình dốc nghiêng 12.50 , sai số khoảng 0.09 (rad) Position Plot 45 Posistion Ref Position output 40 35 30 Posistion - q (rad) 25 20 15 10 -5 10 20 30 40 50 Time (s) Luận văn Thạc sĩ 60 70 80 90 Trang 107 Hình 5.54 - Ngõ vị trí robot di chuyển địa hình dốc nghiêng 12.50 , sai số khoảng (rad) Control Voltage Plot 80 Left Vight 60 40 Voltage (%) 20 -20 -40 -60 -80 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Time (s) Hình 5.55 - Phần trăm điện áp điều khiển (24V) cho động trái/phải robot di chuyển dốc nghiêng 12.50 Luận văn Thạc sĩ Trang 108 -3 5.6 KP Plot x 10 5.4 5.2 4.8 4.6 10 20 30 40 -4 7.4 50 60 70 80 90 50 60 70 80 90 50 60 70 80 90 KI Plot x 10 7.2 6.8 6.6 6.4 6.2 10 20 30 40 -3 KD Plot x 10 4.999 4.998 4.997 4.996 4.995 10 20 30 40 Hình 5.56 - Thông số PID tự động cập nhật trình điều khiển c Nhận xét Như vậy, với điều khiển PID thích nghi mơ hình tham chiếu sở cấu trúc mạng neuron, đáp ứng vị trí cải thiện cách rõ rệt điều khiển robot địa hình phẳng dốc nghiêng nhờ vào trình tự động cập nhật giá trị PID trình điều khiển Tuy nhiên, việc chọn lựa giá trị khởi tạo PID tốc độ cập nhật quan trọng, ảnh hưởng đến chất lượng điều khiển tính ổn định hệ thống Luận văn Thạc sĩ Trang 109 CHƯƠNG VI KẾT LUẬN Luận văn Thạc sĩ Trang 110 6.1 Kết đạt Với đề tài nghiên cứu trên, tác giả đạt số kết định sau: Trong hai chương đầu, tác giả đưa mơ hình tốn học dựa ngun lý động lực học robot hai bánh tự cân địa hình phẳng, nắm đặc tính phi tuyến mơ hình đối tượng cần điều khiển Khi mơ matlab simulink với nhiều giải thuật điều khiển khác lên mơ hình đối tượng: LQR, LQR PI, PID thơng số cố định PID thích nghi mơ hình tham chiếu cấu trúc mạng neuron… cho kết tốt chứng tỏ khả điều khiển đối tượng Thơng qua q trình thiết kế mô điều khiển, cho thấy: điều khiển LQR thiết kế ngun tắc tuyến tính hố mơ hình đối tượng điểm cân bằng, trình điều khiển nhằm đưa quỹ đạo tất biến trạng thái ngõ tiến 0, khâu PI đưa vào để giảm sai số xác lập điều khiển vị trí Trong đó, điều khiển PID với thông số cố định đưa vào khảo sát Cả hai điều khiển đáp ứng tốt với tín hiệu đặt khác Tuy nhiên, thơng số mơ hình thay đổi chất lượng điều khiển hệ thống bị giảm đáng kể nguyên tắc, điều khiển tuyến tính làm việc tốt miền làm việc giới hạn đối tượng phi tuyến Để khắc phục phần nhược điểm trên, PID thích nghi mơ hình tham chiếu cấu trúc mạng neuron đưa nhằm chỉnh định thơng số điều khiển có thay đổi thơng số mơ hình đối tượng q trình điều khiển Kết mô với thay đổi hệ số ma sát cho kết khả quan, chất lượng điều khiển hệ thống cải thiện đáng kể Tuy nhiên, giá trị khởi tạo thông số điều khiển việc chọn lựa tốc độ cập nhật thơng số q trình điều khiển quan trọng Bộ lọc Kalman khảo sát thực hố với mơ hình biến trạng thái, ước lượng giá trị góc nghiêng vận tốc góc nghiêng thân robot từ ngõ vào góc nghiêng tính tốn từ cảm biến gia tốc, vận tốc góc nghiêng từ quay hồi chuyển cho kết mô đạt kết tốt Vi điều khiển chuyên xử lý số tín hiệu mạnh mẽ chọn lựa TMS 320F28335 để thực hoá điều khiển cho mơ hình robot thực Với đặc điểm mạnh tốc độ tính tốn, ngoại vi Matlab hỗ trợ Target Support Luận văn Thạc sĩ Trang 111 Package ưu điểm để thực hoá thiết kế Simulink thành điều khiển nhúng thực tế cách nhanh xác Mơ hình robot thiết kế thi cơng hoàn chỉnh, nhỏ gọn (cao 185mm, nặng 0.92kg) chất lượng có tính thẩm mĩ, với số tuỳ chọn để trình điều khiển robot linh hoạt (RF bluetooth) Tất giải thuật điều khiển q trình thiết kế mơ thực hố thành điều khiển nhúng để điều khiển robot Tất điều khiển trình thực nghiệm cho thấy khả giữ thăng robot tốt địa hình phẳng dốc nghiêng (đến 12.5 độ), nhiên, đáp ứng vị trí robot khơng cịn tốt địa hình dốc nghiêng áp dụng LQR PID thông số cố định Bộ điều khiển sử dụng PID thích nghi mơ hình tham chiếu cấu trúc mạng neuron khắc phục đáng kể nhược điểm Tuy vậy, thời gian thực có hạn nên luận văn nhiều hạn chế 6.2 Một số hạn chế Đối tượng robot hai bánh tự cân địa hình khơng phẳng chưa mơ hình hoá cách cụ toán học (hiện xem thông số sai biệt chưa biết trình điều khiển) Nhiều địa hình khác như: gồ ghề, nhấp nhơ, lượn sóng, bề mặt nhám hay bám dính cao… chưa khảo sát cụ thể mơ hình hố tính phức tạp chúng Mơ hình thực tế so với mơ cịn nhiều sai số (như moment qn tính khơng đều, độ rơ hộp số motor bánh xe ) chưa mơ hình hố cụ thể, dẫn đến kết điều khiển thực tế so với mơ có khoảng cách lớn Nhiều phương pháp điều khiển phi tuyến, thông minh chưa đưa khảo sát thiết kế để điều khiển robot (tính đến thời điểm này, có phương pháp phi tuyến khảo sát trượt PI – nhiên chưa thực hố mơ hình thực nên chưa đưa ra) Robot chưa có khả tự kiểm sốt hay đưa định, như: khả tự di chuyển, vượt chướng ngại vật, tự đứng dậy (swing-up), khả quản lý lượng để ổn định trình điều khiển thời gian dài… Luận văn Thạc sĩ Trang 112 Như vậy, tác giả xin đưa số hướng phát triển để hoàn thiện đề tài tương lai sau 6.3 Hướng phát triển Khảo sát xây dựng hồn chỉnh đặc tính động lực học mơ hình đối tượng điều kiện địa hình khác Xây dựng giải thuật thông minh để nhận dạng thơng số khơng mơ hình hố đề cập Khảo sát xây dựng nhiều giải thuật điều khiển dựa sở phi tuyến nữa, kết hợp với nhận dạng, bù sở điều khiển thơng minh, thích nghi để giúp cho robot di chuyển đáp ứng ngõ xác nhiều điều kiện khác Khảo sát xây dựng khả swing-up , khả tự hành robot để giúp cho robot hoạt động độc lập hơn, khả ứng dụng cao Luận văn Thạc sĩ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Felix Grasser, Aldo D’Arrigo, Silvio Colombi (2002), JOE: A Mobile, Inverted Pendulum, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL 49, NO 1, FEBRUARY 2002 [2] Ooi, R.C (2003), Balancing a Two-Wheeled Autonomous Robot, University of Western Australia School of Mechanical Engineering, Final Year Project [3] Nawawi S.W, Ahmad M.N, Osman J.H.S (2008), Real-Time Control of a TwoWheeled Inverted Pendulum Mobile Robot, Proceedings of world academy of science, engineering and technology volume 29 May 2008 [4] Larry Barello (2003), Gyrobot a Two Wheel Balancing Robot [5] HERDAWATIE BINTI ABDUL KADIR (2005), MODELLING AND CONTROL OF A BALANCING ROBOT USING DIGITAL STATE SPACE APPROACH, Faculty of Electrical Engineering Universiti Teknologi Malaysia, Master thesis [6] MOHD FAIRUS BIN ABDOLLAH (2006), PROPORTIONAL INTEGRAL SLIDING MODE CONTROL OF A TWO-WHEELED BALANCING ROBOT, Faculty of Electrical Engineering Universiti Teknologi Malaysia, Master thesis [7] Donatien Nganga-Kouya, Francis A Okou (2009), Adaptive backstepping control of a wheeled mobile robot, 17th Mediterranean Conference on Control and Automation [8] Xiaogang Ruan, Jianxian Cai (2009), Fuzzy Backstepping Controllers for TwoWheeled Self-Balancing Robot, International Asia Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics [9] Xiaogang Ruan, Jianxian Cai, Jing Chen (2008), Learning to Control TwoWheeled Self-Balancing Robot Using Reinforcement Learning Rules and Fuzzy Neural Networks, Natural Computation, ICNC '08, Fourth International Conference [10] Nawawi S.W, Ahmad M.N, Osman J.H.S (2006), Control of Two-wheels Inverted Pendulum Mobile Robot Using Full Order Sliding Mode Control, Proceedings of International Conference on Man-Machine Systems [11] Tsai-Jiun Ren, Tien-Chi Chen, Chun-Jung Chen (2008), Motion control for a two-wheeled vehicle using a self-tuning PID controller, Control Engineering Practice 16 [12] Nawawi S.W, Ahmad M.N, Osman J.H.S (2006), Controller Design for Two wheels Inverted Pendulum Vehicle Using PI Sliding Mode Control, Proceedings of International Conference on Man-Machine Systems [13] Nawawi S.W, Ahmad M.N, Osman J.H.S (2006), Variable Structure Control of Two- Wheels Inverted Pendulum Mobile Robot, Regional Postgraduate Conference on Engineering and Science ( RPCES 2006), Johore, 26-27 July [14] Trong Hieu Bui, Tan Lam Chung, Sang Bong Kim, Adaptive Tracking Control of Two-Wheeled Welding Mobile Robot with Smooth Curved Welding Path, KSME In ternational Journal, Iiol 17 No 11 [15] A Shiriaev, A Pogromsky, H Ludvigsen and O Egeland, On global properties of passivity-based control of an inverted pendulum, INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBUST AND NONLINEAR CONTROL, Int J Robust Nonlinear Control 2000 [16] Isabelle Fantoni, Rogelio Lozano, and Mark W Spong, Energy Based Control of the Pendubot, IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, VOL 45, NO 4, APRIL 2000 [17] Khaled M K Goher, M O Tokhi (2006), MODELLING, SIMULATION AND BALANCE CONTROL OF A TWO-WHEELED ROBOTIC MACHINE WITH STATIC VARIATION IN LOAD POSITION [18] Geun Hyeong Lee, Jin Seok Noh, and Seul Jung (2010), Position Control of a Mobile Inverted Pendulum System Using Radial Basis Function Network, International Journal of Control, Automation, and Systems [19] Ching-Chih Tsai, Hsu-Chih Huang and Shui-Chun Lin (2010), Adaptive Neural Network Control of a Self-Balancing Two-Wheeled Scooter, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL 57, NO 4, APRIL 2010 [20] Wei-Song Lin, Member, IEEE, Glorious Tien, Chia-Hsiang Tu (2006), Adaptive Critic Neuro-Fuzzy Control of Two-Wheel Vehicle, IEEE International Conference on Fuzzy Systems [21] Gary Bishop, Greg Welch (2001), An Introduction to the Kalman Filter [22] LEGO Mindstorms NXT (2005) NXTway-GS Model-Based Design – Control of self-balancing two-wheeled robot [23] Edward C Kern (2005), The Crunch Mobile Robot, Honors Thesis submitted 2005-05-05, Department of Computer Science Brown University, Providence, RI Website: [24] http://www.geology.smu.edu/~dpa-www/robo/nbot/ [25] http://www.barello.net/Robots/gyrobot/index.htm [26] http://www.segway.com/ [27] www.straightdope.com/columns/read/1993/why-is-it-easierto-balance-on-amoving-bike-than-a-non-moving-one [28] http://www.tedlarson.com/robots/balancingbot.htm [29] http://www.toyota-global.com/innovation/personal_mobility/winglet.html LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên : NGUYỄN TRUNG HIẾU Phái : Nam Ngày sinh : 13/03/1985 Nơi sinh : Bình Dương Địa liên lạc : 46 Đường Mì Hịa Hợp – KP Thống Nhất – Thị xã Dĩ An – tỉnh Bình Dương Điện thoại : 0168 954 9186 Email : hieucdtspk@yahoo.com; hieucdtspk@gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 9/2003 – 3/2008: sinh viên trường đại học Sư phạm Kĩ thuật TP HCM - khoa Cơ khí chế tạo máy - Bộ mơn Cơ-điện tử 9/2009 – nay: Học viên Cao Học trường Đại Học Bách Khoa chun ngành Tự Động Hóa khố 2009 Q TRÌNH CÔNG TÁC 3/2008 – 11/2009 : Kĩ sư phát triển sản phẩm – NXP Semicondutors 3/2011 – nay: Kĩ sư R&D – Phòng Nghiên cứu, Phát triển Sản phẩm RDP – Công ty TNHH Dịch vụ hệ thống thông tin FPT – Chi nhánh phía Nam – TP HCM ... Trang 11 2.1 Mơ hình hóa robot hai bánh tự cân địa hình phẳng Xây dựng hệ phương trình trạng thái mô tả hệ thống robot hai bánh tự cân Hình 2.1 - Mơ hình robot hai bánh tự cân mặt phẳng Kí hiệu... TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG TRÊN ĐỊA HÌNH KHƠNG PHẲNG II – NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: · Mơ hình hóa, mơ khảo sát đặc tính phi tuyến Robot hai bánh tự cân địa hình phẳng · Tìm... khoa học robot hai bánh tự cân tập trung vào vấn đề sau: § Mơ hình hóa hệ thống robot hai bánh tự cân [1] [2] [3] [22][17] § Điều khiển robot hai bánh tự cân sử dụng phương pháp điều khiển tuyến