Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân luận văn thạc sĩ ngành kỹ thuật cơ điện tử

Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân luận văn thạc sĩ ngành kỹ thuật cơ điện tử Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân luận văn thạc sĩ ngành kỹ thuật cơ điện tử Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân luận văn thạc sĩ ngành kỹ thuật cơ điện tử Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân luận văn thạc sĩ ngành kỹ thuật cơ điện tử

TÓM TẮT Dựa yêu cầu chuyển động robot dịch vụ môi trƣờng cụ thể, biết trình bày giải thuật điều khiển chuyển động, nguyên lý hoạt động điều khiển logic mờ ứng dụng cụ thể điều khiển vào điều khiển chuyển động Robot dịch vụ Mơ hình robot dịch vụ đƣợc chế tạo chạy thực nghiệm phịng thí nghiệm OpenLab – trƣờng đại học sƣ phạm kỹ thuật thành phố HCM Bộ điều khiển đƣợc mơ tính tốn phần mềm Matlab trƣớc chạy thử nghiệm mơ hình robot thực Các kết mô thực nghiệm điều khiển đƣợc đánh giá kết luận viết ABSTRACT Base on requirements of movement of service robot, this article present the algorithm of movement, the operating principles of fuzzy logic controller and its specifical applications to control the movement of the service robot Model of service robot also was built at OpenLab laboratory – HCM of University technical and education This controller is simulated and calculated by Matlab software before running on real robot model The simulation results and experiments of system are appreciated and concluded in this article MỤC LỤC CHƢƠNG 1:TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI .2 1.2.1 Nghiên cứu nƣớc 1.2.2 Nghiên cứu nƣớc 1.3 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1.4 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU 1.5 ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.5.1 Đối tƣợng : 1.5.2 Phạm vi nghiên cứu : 1.6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.7 NỘI DUNG ĐỀ TÀI CHƢƠNG 2:LÝ THUYẾT LOGIC MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ 2.1 LÝ THUYẾT LOGIC MỜ .8 2.1.1 Giới thiệu 2.1.2 Định nghĩa tập mờ 2.1.3 Các dạng hàm liên thuộc tiêu biểu 11 2.1.4 Các thông số đặc trƣng tập mờ 12 2.1.5 Các phép toán tập mờ: 13 2.2 LOGIC MỜ 17 2.2.1 Biến ngôn ngữ 17 2.2.2 Mệnh đề mờ 19 2.2.3 Các phép toán mệnh đề mờ 19 2.2.4 Phép toán kéo theo mờ – luật if - then mờ thông dụng 20 2.2.5 Luật modus-ponens tổng quát .21 2.3 BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ 22 2.3.1 Cấu trúc điều khiển mờ 22 2.3.2 Phân loại điều khiển mờ 23 2.3.3 Các bƣớc xây dựng điều khiển mờ 24 2.3.4 Một số phƣơng pháp giải mờ thông dụng 28 CHƢƠNG 3:XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRÊN ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN VÀ GIẢI THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CHO ROBOT 31 3.1 TỔNG QUAN ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN .31 3.1.1 Cơ cấu chấp hành 31 3.1.2 Phƣơng pháp điều hƣớng cho robot tự hành .33 3.1.3 Hệ thống thu thập liệu 34 3.1.4 Phƣơng pháp định vị robot 36 3.1.5 Mơ hình động học Mobile Robot 37 3.2 XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN 40 3.2.1 Di chuyển từ điểm đến điểm 41 3.2.2 Xây dựng luật mờ 49 3.2.3 Chọn thiết bị hơp thành phƣơng pháp giải mờ .50 3.3 GIẢI THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CHO ROBOT DI CHUYỂN TRÊN MẶT PHẲNG CHO TRƢỚC 53 3.3.1 Yêu cầu chung 53 3.3.2 Giải thuật tìm đƣờng .54 CHƢƠNG 4:THỰC NGHIỆM VỚI MƠ HÌNH ROBOT DỊCH VỤ 58 4.1 MƠ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO GIẢI THUẬT DI CHUYỂN TỪ ĐIỂM TỚI ĐIỂM .58 4.2 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ROBOT DI CHUYỂN THEO ĐƢỜNG HOẠCH ĐỊNH 61 CHƢƠNG 5:KẾT LUẬN 65 5.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC 65 5.2 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI .65 5.3 HƢỚNG PHÁT TRIỂN .65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Hàm phụ thuộc  A ( x) tập kinh điển A 10 Hình 2.2: Hàm liên thuộc đơn điệu biến E .11 Hình 2.3: Hàm liên thuộc hình tam giác 12 Hình 2.4: Độ cao, miền xác định, miền tin cậy tập mờ 13 Hình 2.5: Giao hai tập mờ 14 Hình 2.6: Giao hai tập mờ 15 Hình 2.7: Bù tập mờ .16 Hình 2.8: Hàm liên thuộc biến nhiệt độ 18 Hình 2.9: Cấu trúc điều khiển mờ 22 Hình 2.10: Bộ suy diễn mờ đầu biến đầu vào 27 Hình 2.11 Bộ suy diễn mờ đầu biến đầu vào 28 Hình 2.12 Phƣơng pháp giải mờ cực đại 29 Hình 2.13: Phƣơng pháp điểm trọng tâm 29 Hình 3.1 Bản thiết kế 3D phần đế robot 31 Hình 3.2: Cấu hình phần đế robot cảm biến vật cản 32 Hình 3.3 Hệ thống điều khiển tự động tốc độ động sử dụng thuật toán PID 33 Hình 3.5: Góc bố trí cảm biến vùng nhìn thấy vật cản 35 Hình 3.6: Đối tƣợng điều khiển 35 Hình 3.7: Động học Robot 38 Hình 3.8 Phân tích thành phần chuyển động robot mặt phẳng 39 Hình 3.9 Sơ đồ bƣớc tính tọa độ robot .40 Hình 3.10: Giải thuật điều khiển từ điểm đến điểm 41 Hình 3.11: Cấu trúc ngõ vào điều khiển mờ 42 Hình 3.12: Giả lập quỹ đạo cho robot di chuyển từ điểm đến điểm 42 Hình 3.13: Tính biến ngõ vào cho điều khiển mờ .43 Hình 3.14: Biến vào điều khiển mờ 44 Hình 3.14: Hàm liên thuộc biến ngơn ngữ vào “Distance” 45 Hình 3.15: Hàm liên thuộc biến vào“ThetaStart” 46 Hình 3.16: Hàm liên thuộc biến vào “ThetaGoal” 46 Hình 3.17: Hàm liên thuộc biến LinearVelocity 47 Hình 3.18: Hàm liên thuộc biến AngularVelocity 48 Hình 3.19: Luật hợp thành nguyên lý giải mờ .51 Hình 3.20: Bề mặt điều khiển V(t) với ngõ vào (Distance, ThetaStart) 51 Hình 3.21: Bề mặt điều khiển V(t) với ngõ vào (ThetaStart, ThetaGoal) 52 Hình 3.22: Bề mặt điều khiển (t) với ngõ vào (ThetaStart, Distance) 52 Hình 3.22: Bề mặt điều khiển (t) với ngõ vào (ThetaStart, ThetaGoal) 53 Hình 3.23: Khơng gian hoạt động robot di dộng 54 Hình 3.24: Tạo node khơng gian robot có thề đến 55 Hình 3.25: Các đƣờng thẳng nối node lại với 56 Hình 3.26: Kết giải thuật tìm đƣờng ngắn 56 Hình 4.1: Bản đồ khơng gian chạy thực nghiệm robot 61 Hình 4.2 Đƣờng hoạch định 62 Hình 4.3 a) So sánh đƣờng mô đƣờng hoạch định.b) Kết mô di chuyển robot đồ .62 DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Các phép toán tập mờ……………………………………… 13 Bảng 3.1 Thông số đối tƣợng điều khiển……………………………… 36 Bảng 3.2 Lập ma trận luật ………………………………………………… 50 Bảng 4.1 Kết mô điều khiển mờ cho giải thuật di chuyển từ điểm đến điểm…………………………………………………………………… 59 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU Hơn kỷ qua, robot lĩnh vực có bƣớc phát triển tiến hóa mạnh mẽ đáp ứng nhu cầu xã hội loài ngƣời Các hƣớng nghiên cứu robot chuyển từ robot công nghiệp sang phát triển robot dịch vụ Robot dịch vụ tâm điểm nghiên cứu đa dụng đƣa robot vào hịa nhập vào nhu cầu xã hội lồi ngƣời Ngày ứng dụng sơ khai ban đầu robot chế tạo máy ứng dụng khác nhƣ y tế, chăm sóc sức khỏe, nơng nghiệp, đóng tàu, xây dựng, an ninh quốc phịng gia đình có nhu cầu gia tăng động lực cho robot địa hình robot dịch vụ phát triển Mặc dù cấu trúc robot có nhiều điểm khác nhƣng nghiên cứu hƣớng ứng dụng dịch vụ hoạt động robot môi trƣờng tự nhiên, với phát triển q trình đại hóa nƣớc giới nhiều dịch vụ đƣợc hình thành làm thay đổi quan điểm robot từ robot phục vụ công việc sang phục vụ cho nhu cầu xã hội, nhu cầu cá nhân ngƣời nhƣ ngƣời giúp việc đắc lực, đa Có thể kể đến số loại robot đƣợc quan tâm thời gian gần : robot tay máy (Manipulator robot) , robot di động (Mobile Robot), robot sinh học (Bio Inspired robot)…Trong nói loại Mobile robot đƣợc sử dụng rộng rải ứng dụng dịch vụ tính linh hoạt di chuyển, đặc biệt Mobile robot di chuyển bánh xe Loại robot có khả thực nhiệm vụ nhiều vị trí khác với khả kết hợp chuyển bánh xe mà quan trọng hết khả xác định phƣơng hƣớng ( Navigation) robot [1] Bắt đƣợc xu hƣớng trên, phịng thí nghiệm OpenLab thuộc trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh mở hƣớng nghiên cứu loại robot Cụ thể dự án nghiên cứu robot tiếp tân di chuyển bánh xe phục vụ môi trƣờng trƣờng học Dự án dần đƣợc hình thành với nhiều hạng mục cần giải nhƣ khả tự định vị, khả phát vật cản, khả di chuyển đến vị trí yêu cầu tránh vật cản, khả tƣơng tác với ngƣời dùng, khả nhận dạng, truy xuất thông tin… Đề tài “Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân” nhằm tìm giải thuật di chuyển tối ƣu xác cho robot 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 1.2.1 Nghiên cứu nƣớc Trong đề tài “ Fuzzy control of mobile robot” đƣa điều khiển mờ cho robot di chuyển bánh xe Khepera có khả thực nhiệm vụ trình di chuyển robot khả đạt đến mục tiêu (reach target), khả tránh vật cản (advoid abstacles) khả thăm dị mơi trƣờng (Explore the Enviroment) Mục tiêu đề tài khả tự đƣa chiến lƣợc điều hƣớng cho robot di động thực nhiệm vụ phức tạp môi trƣờng chƣa biết trƣớc, khả thăm dị môi trƣờng nguy hiểm hƣớng nghiên cứu tiềm năng, đƣợc ứng dụng nhiều lĩnh vực tự động hóa cơng nghiệp cơng nghệ y sinh Robot sử dụng cảm biến hồng ngoại để xác định xác vị trí kích thƣớc vật cản, sử dụng camera để xác định vi trí chiều quay robot Kết nghiên cứu robot đạt đến mục tiêu môi trƣờng vật cản, nhiên đƣờng di chuyển chƣa tối ƣu robot không đƣợc hoạch định đƣờng trƣớc.[2] Hình 1.1 Kết nghiên cứu robot di động Khepera Theo báo khoa học “Behavior –based control for mobile robot navigation” tập trung nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ để điều khiển chuyển động cho robot Mục tiêu đề tài thiết kế điều khiển mờ điều khiển robot đến mục tiêu mơi trƣờng có vật cản cố định, đề tài đƣa hai điều khiển mờ, đƣợc sử dụng trƣờng hợp khơng có vật cản đƣợc sữ dụng mơi trƣờng có vật cản.Với điều khiển mơi trƣờng khơng có vật cản, biến ngõ vào khoảng cách từ robot đến mục tiêu hƣớng mục tiêu so với hƣớng robot, biến ngõ vận tốc quay bánh trái bánh phải, kết đạt đƣợc điều khiển nhƣ hình 1.2 robot di chuyển xác đến mục tiêu, nhiên chƣa kiểm soát đƣợc quỹ đạo di chuyển hƣớng quay robot mục tiêu Với điều khiển môi trƣờng có vật cản, biến khoảng cách đến mục tiêu trọng số hành vi (behavior weight) đƣợc sử dụng làm biến ngõ vào cho điều khiển, trọng số hành vi đƣợc xác định 24 cảm biến siêu âm để xác định vật cản xung quanh robot Hình 1.3 kết mơ điều khiển mờ mơi trƣờng có vật cản, kết cho thấy robot đạt mục tiêu mơi trƣờng có vật cản nhƣng quỹ đạo di chuyển chƣa tối ƣu [3] Hình 1.2 Kết mơ mơi trƣờng khơng có vật cản Hình 1.3 Kết mơ mơi trƣờng có vật cản 1.2.2 Nghiên cứu nƣớc Đề tài “Ứng dụng kỹ thuật neural-fuzzy vấn đề robot tự hành” trƣờng Đai học Khoa học tự nhiên nghiên cứu việc điều khiển robot tự hành di chuyển bánh xe đến mục tiêu mơi trƣờng có vật cản, điều khiển mờ đƣợc sử dụng cho việc di chuyển đến mục tiêu, trình di chuyển, cảm biến phát vật cản, robot thực dò biên vật cản cảm biến khơng cịn nhận thấy vật cản robot tiếp tục di chuyển đến mục tiêu Nhƣ vậy, với giải thuật này, robot đến đƣợc mục tiêu cần đến nhiên quỹ đạo chuyển động không tối ƣu khơng ổn định mơi trƣờng có vật cản phức tạp nhƣ hình 1.3 [4] Hình 1.3 Kết mô quỹ đạo di chuyển robot Hình 3.22: Bề mặt điều khiển (t) với ngõ vào (ThetaStart, ThetaGoal) 3.3 GIẢI THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CHO ROBOT DI CHUYỂN TRÊN MẶT PHẲNG CHO TRƢỚC 3.3.1 Yêu cầu chung Giả sử cho không gian hoạt động robot bên văn phịng có vật cản cố định ( bàn, ghế,tủ sách, thùng giấy…) nhƣ hình 3.23, u cầu robot phải có khả hoạch định đƣờng di chuyển theo đƣờng để đến mục tiêu theo yêu cầu mà không va chạm với vật cản Trong đồ vật cản cố định đƣợc số hóa thành vùng trắng đen, vùng màu trắng vùng robot di chuyển đƣợc, vùng màu đen vùng có vật cản , robot khơng thể di chuyển ngang qua 53 CỬA BÀN GHẾ THÙNG KỆ SÁCH Hình 3.23: Không gian hoạt động robot di dộng 3.3.2 Giải thuật tìm đƣờng Hiện nay, cơng trình nghiên cứu thếgiới đƣa nhiều giải thuật hoạch định đƣờng cho robot nhƣng nghiên cứu tổng quan trƣờng hợp đƣờng di chuyển robot nhƣ sau: Robot di chuyển môi trƣờng tĩnh theo lịch trình định trƣớc di chuyển mơi trƣờng động gặp chƣớng ngại vật di động Trong phạm vi nghiên cứu đề tài robot di chuyển mơi trƣờng tĩnh theo lịch trình định trƣớc Theo nhƣ phƣơng pháp Probabilistic Roadmap (PRM)[14], giải thuật tạo đƣờng dẫn ngắn theo phƣơng pháp xác xuất Các node đƣợc tạo cách ngẫu nhiên vùng mà robot di chuyển( vùng Trắng) đồ hình 3.24, sau node nối lại với đƣờng thẳng theo nguyên tắc đƣờng thẳng không cắt ngang vùng vật cản (vùng Đen), đƣờng mà robot phải bám theo Thuật tốn A* đƣợc sử dụng để tìm đoạn thẳng nối từ vị trí robot đến mục tiêu cách ngắn ngắn Nhận xét : Phƣơng pháp dễ hiểu, bƣớc thực đơn giản, nhiên thời gian tính tốn chậm thực nhiều phép tính, đƣờng chƣa thật tối ƣu cịn mang tính ngẫu nhiên Khơng thể tìm đến mục tiêu nhiều trƣờng hợp 54 node không Các đƣờng thẳng tạo không cắt ngang vật cản nhƣng gần với vật cản, robot va chạm với vật cản Dựa ƣu nhƣợc điểm phƣơng pháp này, giải thuật đƣợc thay đổi để khắc phục nhƣợc điểm nhƣ sau: Các node không đƣợc tạo ngẫu nhiên mà đƣợc tạo vùng mà robot di chuyển đƣợc đồ Các node có kích thƣớc tỉ lệ với kích thƣớc robot thực tế, tỉ lệ với tỉ lệ thu nhỏ đồ Các node đƣợc tạo vùng trắng theo nguyên tắt : Cách không tiếp xúc với phần vùng đen Các node đƣợc tạo khu vực trắng, đảm bảo Robot tìm đƣờng di chuyển đến điểm phịng nhƣ hình 3.24 Hình 3.24: Tạo node khơng gian robot có thề đến Sau node đƣợc tạo, đƣờng thẳng nối node lại với theo nguyên tắc: Mỗi node kết nối với tất node lại, đƣờng thẳng không đƣợc cắt ngang vùng vật cản Vì đƣờng robot nên đƣờng thẳng phải cách xa vùng vật cản đủ để robot không va chạm với vật cản di chuyển nhƣ hình 3.25 55 Hình 3.25: Các đƣờng thẳng nối node lại với Thuật toán A* đƣợc sử dụng tìm đƣờng ngắn đến mục tiêu Hình 3.26: Kết giải thuật tìm đƣờng ngắn Kết giải thuật tìm đƣờng chuỗi tọa độ điểm, điểm chia đƣờng hoạch định nhiều đoạn thẳng Robot phải sử dụng điều khiển mờ điều khiển cho robot di chuyển lần lƣợt qua đoạn thẳng 56 đạt đến điểm cuối dừng lại Chú ý điểm mà robot qua phải có đầy đủ thơng số tọa độ (xGoal ,yGoal, Start).[13] BẮT ĐẦU LOAD BẢN ĐỒ SỐ TẠO CÁC NODE ĐỀU TRÊN BẢN ĐỒ XÓA NODE SAI KIỂM TRA NODE ĐÈ LÊN VẬT CẢN ĐÚNG NỐI ĐƢỜNG THẰNG CÁC NODE LẠI VỚI NHAU XÓA ĐƢỜNG ĐÚNG KIỂM TRA ĐƢỜNG CẮT LÊN VẬT CẢN SAI LƢU VÀO BỘ NHỚ THUẬT TOÁN A* XUẤT CHUỖI TỌA ĐỘ ĐIỂM KẾT THÚC Hình 3.27 Lƣu đồ giải thuật tìm đƣờng 57 CHƢƠNG 4: THỰC NGHIỆM VỚI MƠ HÌNH ROBOT DỊCH VỤ 4.1 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO GIẢI THUẬT DI CHUYỂN TỪ ĐIỂM TỚI ĐIỂM Giải thuật di chuyển tử điểm tới điểm giải thuật cho tồn q trình chuyển động robot không gian xác định, việc robot hoạch định đƣờng đến mục tiêu không gian chuyển động chia thành đoạn thẳng chuyển động nhỏ Bộ điều khiển mờ điều khiển cho robot di chuyển lần lƣợt đoạn thẳng hoàn thành đƣờng hoạch định Nhƣ vậy, việc robot có di chuyển theo đƣờng hoạch định xác hay khơng phụ thuộc hồn tồn vào độ xác điều khiển mờ Phần kiểm tra độ xác điều khiển thơng qua việc mô quỹ đạo di chuyển robot với điều kiện giả định ngõ vào Trong trình điều khiển, hệ thống điều khiển tầng(lớp) đƣợc sử dụng cho robot bao gồm lớp điều khiển cấp cao cấp thấp Lớp điều khiển cấp cao bao gồm điều khiển logic mờ dựa việc thu thập liệu từ vị trí robot so sánh với với vị trí đích đến để tính vận tốc quay có động bánh dẫn Lớp cấp độ thấp sử dụng điều khiển động PID để điều khiển xác vận tốc bánh dẫn mà lớp điều khiển cấp cao yêu cầu Cấu trúc tầng gọi cấu trúc điều khiển theo tầng (cascade control) đƣợc mô tả cấu điều khiển hình 4.1 BỘ ĐIỀU KHIỂN CẤP CAO BỘ ĐIỀU KHIỂN CẤP THẤP v D TỌA ĐỘ MỤC TIÊU q Start qGoal V BỘ BỘ ĐIỀU ĐIỀU KHIỂN KHIỂN MỜ MỜ   Vl  Vr Vr  Vl L vl vr BỘ BỘ ĐIỀU ĐIỀU KHIỂN KHIỂN ĐỘNG ĐỘNG CƠ CƠ BỘ BỘ ĐIỀU ĐIỀU KHIỂN KHIỂN ĐỘNG ĐỘNG CƠ CƠ ĐỘNG ĐỘNG CƠ CƠ TRÁI TRÁI ĐỘNG ĐỘNG CƠ CƠ PHẢI PHẢI vl vr ROBOT TỰ HÀNH VỊ TRÍ ROBOT Hình 4.1 Cấu trúc điều khiển chuyển động cho robot Giả sử với vị trí ban đầu robot Start (0,0,0) cho robot di chuyển lần đến mục tiêu khác nhƣ sau : 58 Bảng 4.1 Kết mô điều khiển mờ cho giải thuật di chuyển từ điểm đến điểm Vị trí đích Goal 1: X = 2000 Y=0 Góc robot = -90 Quỹ đạo chuyển động Đáp ứng góc quay robot Vị trí đáp ứng :X =1985;Y = 52 Thời gian đáp ứng giây Góc thực tế : -86,3 độ Vị trí đáp ứng: X =1964;Y = 1978 Thời gian đáp ứng giây Góc thực tế : 3,2 độ Vị trí đáp ứng: X =1500;Y = 1488 Thời gian đáp ứng giây Góc thực tế : 90 độ Vị trí đáp ứng: X =1444;Y = 1611 Thời gian đáp ứng 5.2 giây Góc thực tế : 83,37 độ Goal 2: X = 2000 Y = 2000 Góc robot = Goal 3: X = 1500 Y = 1500 Góc robot = 90 Goal 4: X = 1500 Y = 1500 Góc robot = -90 59 Goal 5: X = 1500 Y = -1500 Góc robot = -135 Vị trí đáp ứng: X =1558;Y = -1403 Thời gian đáp ứng giây Góc thực tế : -131,7 độ Goal 6: X = -1500 Y = 1500 Góc robot = 135 Vị trí đáp ứng: X =-1445;Y = 1466 Thời gian đáp ứng giây Góc thực tế : -138,2 độ Vị trí đáp ứng: X =-1445;Y = -1465 Thời gian đáp ứng giây Góc thực tế : -137,9 độ Goal 6: X = -1500 Y = -1500 Góc robot = -135 Nhận xét : Về mặt quỹ đạo chuyển động, mục tiêu khác có quỹ đạo chuyển động khác nhau, điều khiển mờ điều khiển robot chuyển động theo các quỹ đạo giống nhƣ trƣờng hợp giả định hình 3.12, với cách chuyển động theo quỹ đạo cong giúp cho robot uyển chuyển có tính liên tục di chuyển Tuy nhiên bán kính cong robot cịn q lớn dễ va chạm với vật cản khơng gian hẹp Về mặt vị trí đáp ứng, tất trƣờng hợp xuất sai số tọa độ x,y góc quay robot so với hệ tọa độ toàn cục Tuy nhiên sai số vị trí cịn mức độ thấp hồn tồn chấp nhận đƣợc, nhƣ trƣờng hợp bảng 4.1, sai số theo trục x lần lƣợt 15mm, 36mm, 0mm, 56mm, 58mm, 55mm, sai số 60 theo trục y lần lƣợt 52mm, 12mm, 12mm, 111mm, 97mm, 34mm, 35mm sai số góc quay robot lần lƣợt 3,7 độ, 3,2 độ, độ, 6,7 độ, 3,3 độ, 3,2 độ, 2,9 độ Bán kính cong quỹ đạo phụ thuộc vào góc hợp vecto hƣớng robot đƣờng thẳng nối điểm ban đầu điểm đích (qStart) Về mặt động học, để giảm bán kính cong này, ta cần giảm vận tốc dài robot (V(t)) tăng vận tốc quay robot ((t)), mặt thông số điều khiển mờ ta cần thay đổi luật mờ trƣờng hợp góc biến vào qStart 4.2 MƠ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ROBOT DI CHUYỂN THEO ĐƢỜNG HOẠCH ĐỊNH Ở phần này, điều khiển mờ đƣợc sử dụng để điều khiển robot di chuyển theo đƣờng hoạch định Không gian thực nghiệm mặt sàn văn khoa Cơ khí chế tạo máy – ĐH SPKT Tp HCM có kích thƣớc 5800 x 4600 mm có vật cản ( vùng đen) cố định nhƣ hình 4.1 Bản đồ đƣợc xây dựng với kích thƣớc có tỉ lệ 1:10 so với kích thƣớc thật nhằm dễ dàng so sánh mô phẩn mềm mơ hình thực nghiệm Q trình hoạch định đƣờng đƣợc tính tốn bên đồ này, sau máy tính mơ tồn q trình di chuyển robot theo đƣờng hoạch định, mô thành công, chuỗi liệu bao gồm tọa độ đƣờng hoạch định đƣợc gửi xuống cho mô hình robot để chạy thực nghiệm Y CỬA X Hình 4.1: Bản đồ không gian chạy thực nghiệm robot Giả định trƣờng hợp cho robot di chuyển từ phịng có tọa độ ( 340,570,0) đến vị trí bàn làm việc ngƣời tiếp tân có vị trí ( 3230, 580,-90) Đầu tiên, giải thuật tìm hoạch định đƣờng cho robot đƣơc thực kết hình 4.2 61 Hình 4.2 Đƣờng hoạch định Dựa đƣờng hoạch định, chia đƣờng hoạch định thành đoạn thẳng nhỏ lần lƣợt di chuyển từ điểm tới điểm đoạn thẳng a) b) Hình 4.3 a) So sánh đƣờng mô đƣờng hoạch định.b) Kết mô di chuyển robot đồ 62 BẮT ĐẦU CHUYỂN LẦN LƢỢT TỪNG ĐIẺM LOAD BẢN ĐỒ SỐ KIỂM TRA ĐIỂM GOAL ĐÚNG TẠO CÁC NODE ĐỀU TRÊN BẢN ĐỒ SAI XÓA NODE SAI VỊ TRÍ HIỆN TẠI ROBOT (X,Y,THETA) KIỂM TRA NODE ĐÈ LÊN VẬT CẢN KẾT THÚC ĐÚNG ĐÚNG DIST < 100 NỐI ĐƢỜNG THẰNG CÁC NODE LẠI VỚI NHAU XÓA ĐƢỜNG ĐÚNG SAI TÍNH BIẾN VÀO BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ KIỂM TRA ĐƢỜNG CẮT LÊN VẬT CẢN BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ SAI LƢU VÀO BỘ NHỚ VẬN TỐC ROBOT THUẬT TỐN A* PHƢƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC XUẤT CHUỖI TỌA ĐỘ ĐIỂM Hình 4.4 Lƣu đồ giải thuật di chuyển theo đƣờng hoạch định Nhận xét : Từ kết mô cho ta thấy rằng, đƣờng hoạch định chia làm đoạn, sai lệch đƣờng đoạn ngắn so với sai lệch đƣờng đoạn dài, sai lệch điểm phân chia đƣờng hoạch định thấp (node) Nhƣ vậy, đƣờng hoạch định phân chia thành nhiều đoạn robot di chuyển xác theo đƣờng hoạch định Tuy nhiên việc phân chia nhiều đoạn di chuyển làm giảm tốc độ di chuyển robot 63 Kết chạy thực nghiệm với mơ hình robot thật 64 KẾT LUẬN CHƢƠNG 5: 5.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC Đề khái quát đƣợc sở lý thuyết logic mờ, mệnh đề mờ, luật mờ, số mờ, dựa kiến thức tảng để đề tài xây dựng mô thành công điều điều khiển mờ cho robot di chuyển bánh xe Sử dụng điều khiển mở điều khiển thành cơng mơ hình robot thực nghiệm điều khiển mờ di chuyển phạm vi không gian xác định Đồng thời để tài tìm hiểu sơ lƣợc thuật giải thuật hoạch định đƣờng cho robot có sử dụng thuật tốn A* để tính đƣờng ngắn nhất, đảm bảo robot di chuyển đến mục tiêu mà không va chạm vào vật cản cồ định 5.2 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI Bên cạnh kết đạt đƣợc để tải cịn có hạn chế nhƣ sau: chƣa giải đƣợc toán tránh vật cản di động, chƣa tự xây dựng đồ (mapping), cịn sử dụng đồ có sẵn Giải thuật bám theo đƣờng hoạch định chƣa tối ƣu, rời rạc Việc điều chỉnh thơng số điều khiển mờ cịn phức tạp chƣa có phƣơng pháp định, việc thiết kế điều khiển mờ dựa vào kinh nghiệm ngƣời thiết kế 5.3 HƢỚNG PHÁT TRIỂN Tiếp tục xây dựng điều khiển mờ tổng quát giải tốn tránh vật cản di động q trình di chuyển đến mục tiêu Robot có khả tự xây dựng đồ để robot thơng hơn, hoạt động nhiều môi trƣờng khác Cải thiện giải thuật hoạch định đƣờng bám theo đƣờng hoạch định robot 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Thƣợng Cát Xu phát triển robot giới tình hình nghiên cứu phát triển robot việt nam Hội nghị khoa học kỹ niệm 35 năm viện KH CN Việt Nam, Hà Nội, 2010 [2] Francesco Cupertino, Vincenzo Giordano, David Naso, And Luigi Delfine Fuzzy Control of Mobile Robot IEEE Robotics & Automation Magazine, 2016 [3] Hongwei Mo, Qirong Tang, Longlong Meng Behavior-Based Fuzzy Control for Mobile Robot Navigation Article ID 561451, Hindawi Publishing Corporation, 2013 [4] Nguyễn Hữu Hiếu Ứng dụng kỹ thuật Neural Fuzzy vấn đề robot tự hành Luận văn thạc sĩ vật lý điện tử hƣớng kỹ thuật, Đại học khoa học tự nhiên- Đại học quốc gia Tp HCM, 2009 [5] Nguyễn Xuân Hoàng Nghiên cứu xây dựng phƣơng pháp điều khiển robot tự hành dựa sở logic mờ Đại hoc giao thông vận tải Hà Nội, Hà Nội, 2010 [6] Đƣờng Khánh Sơn, Từ Diệp Công Thành Ứng dụng điều khiển self tuning fuzzy-pi điều khiển omni-directional mobile robot Tạp chí Khoa học Ứng dụng, số 20 [7] Đỗ Ngọc Anh Logic mờ, số mờ hệ mờ Chuyên đề phƣơng pháp toán tin học Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh.Tp HCM, 2005 [8] Nguyễn Khánh Ngọc Tìm Hiểu Logic Mờ xây dựng ứng dụng điều khiển tự động tốc độ xe ôtô Đại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh, 7-1012 [9] Đinh Việt Cƣờng Nghiên cứu ứng dụng logic mờ Đại số gia tử cho toán điều khiển Luận văn thạc sĩ kỹ thuật, Thái nguyên 2009 [10] Trần Thuận Hoàng Nghiên cứu phƣơng pháp tổng hợp cảm biến dùng cho kỹ thuật dẫn đƣờng robot di động Luận văn tiến sĩ công nghệ điện tử viễn thông , Đại học công nghệ Hà Nội, 2013 [11] Vamsi Mohan Peri Fuzzy logic controller for an autonomous mobile robot Bachelor of Technology in Electrical Engineering, Cleveland state university, 2005 [12] Jin Zhao, Bimal K Bose Evalution of Membership Functions for fuzzy logic controlled induction motor drive IEEE, 2002 66 [13]Michael Hunt Autonomous mobile robot navigation using fuzzy logic control The School of Computer Applications Dublin City University, 1998 [14] Robot Path Planning using A* Algorithm Internet: http://rkala.in/codes.php 20/7/2016 [15] Mircea Niţulescu Mobile Robot Tracking Control Experiments along Memorized Planed Trajectories IEEE 2006 [16] Một số kỹ thuật định vị cho robot di động Internet: http://automation.net.vn/RobotRobotics/Mot-so-ky-thuat-dinh-vi-cho-Robot-di-dong.html 23/6/2016 67 ... tƣợng điều khiển ƣu điểm bật điều khiển mờ, chọn đề tài:“ ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO ĐIỀU KHIỂN ROBOT TIẾP TÂN” để khảo sát thực nghiệm điều khiển mờ vào điều khiển chuyển động cho robot dịch vụ Bộ điều. .. tọa độ robot 3.2 XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN Nhƣ xác định ban đầu, điều khiển mờ đƣợc sử dụng để thực kỹ thuật điều hƣớng cho robot, kỹ thuật đƣợc chia làm loại điều hƣớng... logic mờ để điều khiển máy nƣớc mà trƣớc ông điều khiển đƣợc kỹ thuật cổ điển Và Đức, Hans Zimmermann dùng logic mờ cho hệ định Liên tiếp sau đó, logic mờ đƣợc áp dụng vào lĩnh vực khác nhƣ điều