Sơ đồ giao tiếp giữa các nút của ROS (ROS computation graph) là mơ hình tổng thể về sự tương tác của các nút, các chủ đề (topic) với nhau Nút trung tâm (Node master) kết nối tất cả các nút còn lại, các nút còn lại muốn giao tiếp với nhau phải thơng qua nút trung tâm (Hình 1 10)
- Nút: Các nút trong ROS chỉ đơn giản là quá trình sử dụng ROS-API để giao tiếp với nhau Mỗi robot có thể có rất nhiều nút để thực hiện q trình giao tiếp của nó Ví dụ: một robot tự hành thơng thường sẽ có nút đọc dữ liệu từ cảm biến lidar (Laser scanner), cảm biến hình ảnh (Astra Camera), định vị và bản đồ hóa, nút gửi lệnh vận tốc cho hệ thống điều khiển cơ cấu chấp hành
NÚT 1 Chủ đề Dịch vụ Tin nhắn Chủ đề Dịch vụ Tin nhắn NÚT 2 NÚT TRUNG TÂM Tham số máy chủ Các gói tin
Hình 1 12 Sơ đồ giao tiếp giữa các nút
- Nút trung tâm: Nút trung tâm đóng vai trị như một nút trung gian kết nối giữa các nút khác nhau Nút trung tâm bao quát thông tin về tất cả các nút hoạt động trong mơi trường ROS Nó sẽ trao đổi chi tiết của một nút với nút khác để thiết lập kết nối giữa chúng Sau khi trao đổi thông tin, giao tiếp sẽ bắt đầu giữa hai nút Khi chạy một chương trình ROS, nút trung tâm được khởi chạy trước tiên Ta có thể khởi chạy nút trung tâm bằng cách thực hiện lệnh /terminal/roscore
- Tin nhắn: Các nút có thể giao tiếp với nhau bằng cách gửi và nhận dữ liệu dưới dạng tin nhắn Tin nhắn là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng bởi các nút trong ROS để trao đổi dữ liệu Nó giống như là một giao thức (Protocol), định dạng thông tin gửi đi giữa các nút, ví dụ như string, float, int
- Chủ đề (Topic): Một trong những phương pháp để giao tiếp và trao đổi tin nhắn giữa hai nút được gọi là chủ đề Chủ đề giống như một kênh tin nhắn, trong kênh đó dữ liệu được trao đổi bằng tin nhắn Mỗi chủ đề sẽ có một tên khác nhau tùy thuộc vào những thơng tin mà nó sẽ phụ trách cung cấp Một nút sẽ xuất dữ liệu (publish) thông tin cho một chủ đề và một nút khác có thể đọc từ chủ đề bằng cách thu dữ liệu (subscribe) với nó [19]
- Dịch vụ (Service): Là một loại phương pháp giao tiếp khác với chủ đề Chủ đề sử dụng tương tác xuất dữ liệu - thu dữ liệu (publish – subscribe) nhưng trong dịch vụ nó tương tác theo kiểu hỏi - đáp (request – response) Hiểu đơn giản là một nút sẽ hoạt động như một máy chủ, có một máy chủ thường xuyên chạy và khi máy khách gửi yêu cầu dịch vụ cho máy chủ, máy chủ sẽ thực hiện dịch vụ và gửi kết quả cho máy khách Máy khách phải đợi cho đến khi máy chủ phản hồi với kết quả Nút máy chủ đặc biệt hữu dụng khi chúng ta cần thực hiện một lệnh gì đó mà cần thời gian lâu để xử lý
Trên cơ sở nghiên cứu các thuật toán trên nền tảng hệ điều hành ROS làm nền tảng cho luận án tìm hiểu cách thức hoạt động của robot trên phần mềm mơ phỏng và trực quan hố kết quả bằng thực nghiệm trong môi trường thực tế
Để có thể thực hiện mơ phỏng mơ hình robot cũng như giám sát các hoạt động của robot một cách trực quan nhất thường dùng các công cụ hỗ trợ, trong đó Gazebo và Rviz là hai cơng cụ rất mạnh mẽ [89]
1 4 1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước
Nghiên cứu về robot tự hành đã có những tiến bộ vượt bậc trong hơn thập kỷ qua Ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực giúp thay thế con người thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường đặc thù (nguy hiểm, độc hại) Trong xu thế đó, robot tự hành đang là lĩnh vực được quan tâm đặc biệt bởi các nghiên cứu trong và ngoài nước
Các nghiên cứu tập trung vào 2 hướng nghiên cứu chính:
Hướng nghiên cứu thứ nhất: Các thuật tốn bản đồ hóa và định vị robot trong
mơi trường hoạt động là vấn đề thiết kế một hệ thống có khả năng cung cấp thơng tin về mơi trường nhằm xây dựng kế hoạch chuyển động cho robot Các nghiên cứu của nhóm tác giả L Teslic [92] về vấn đề nội địa hóa robot di động trong mơi trường có cấu trúc sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) để xác định vị trí của robot di động bốn bánh với mỗi bước dự đốn được thực hiện bằng cách mơ phỏng mơ hình động học của robot trong ma trận hiệp phương sai nhiễu đầu vào của EKF [95] Thuật toán SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) được nghiên cứu để đưa ra kỹ thuật bản đồ hoá và định vị đồng thời của robot được nghiên cứu bởi nhóm tác giả Megalingam và R K e a [58] trong việc điều hướng robot di động trong các môi trường khơng xác định mà chưa có bản đồ sử dụng hệ điều hành ROS Việc xây dựng các hệ thống robot sử dụng kỹ thuật SLAM để bản đồ hoá và định vị ngày càng phổ biến [68] Nhóm nghiên cứu R Giubilato và cộng sự [33] sử dụng bộ vi xử lý hiệu năng cao đã giải quyết các kỹ thuật xử lý vấn đề SLAM lấy giá trị thông tin đầu vào từ các cảm biến độ sâu, cảm biến khoảng cách, bộ mã hóa trục quay từ đó tính tốn ra các giá trị cho việc bản đồ hoá và định vị robot Bên cạnh đó, các tín hiệu từ cảm biến thu về trong quá trình di chuyển cũng được sử dụng xây dựng các thuật toán để phát hiện những vật cản động bất ngờ xuất hiện trong quá trình di chuyển
Từ các nghiên cứu trên có thể nhận thấy việc bản đồ hóa mơi trường và xác định vị trí chính xác của robot dựa trên các thuật tốn ước lượng theo tham số cảm biến và quá trình lấy mẫu vì vậy việc bản đồ hóa chính xác sẽ giúp cho việc định vị chính xác vị trí của robot trong bản đồ khi tồn tại các vật cản tĩnh (thường phát sinh các nhiễu ngoại xung quanh vật cản) còn gặp sai lệch do nhiễu đo và nhiễu quá trình
Hướng nghiên cứu thứ hai: Trong thực tế, robot tự hành với yêu cầu lập quỹ
đạo trực tuyến, thường là một phần của kế hoạch phân cấp kiến trúc, vẫn là một phần quan trọng của nghiên cứu để đáp ứng các u cầu của bài tốn điều hướng địi hỏi ngày càng phức tạp và mơi trường năng động cao Nhóm tác giả S Quinlan và cộng sự [71] đề xuất một phương pháp là sự mở rộng của việc lập kế hoạch di chuyển dải đàn hồi (EB) với tiếp cận đến biến dạng quỹ đạo Trong nghiên cứu của mình nhóm
tác giả V Delsart và T Fraichard đề xuất thuật tốn có thể xử lý được khá nhiều tình huống mà biến dạng đường đi được xây dựng bằng cách kết hợp chiều thời gian và thông tin về hành vi của chướng ngại vật trong tương lai [23] B Lau và cộng sự trình bày một phương pháp biểu diễn quỹ đạo và tuân thủ các ràng buộc của robot trong không gian ba chiều [52] Không chỉ dành cho robot di động, mà đặc biệt đối với bài tốn động lực học tích hợp, thuật tốn lập kế hoạch trực tuyến dựa trên cơ sở suy giảm độ dốc đạo hàm đồng biến hoặc nghịch biến và xu hướng di chuyển của vật cản được trình bày trong [46], [72]
Tác giả S Gulati [32] đề xuất phương pháp tiếp cận dựa trên tối ưu hóa có thể được rút ra từ công thức điều khiển tối ưu chung và được diễn giải với phản hồi trạng thái như một biến thể của bộ điều khiển dự báo [15] Bộ điều khiển dự báo tính tốn qua trình lặp đi lặp lại nhằm giải quyết vấn đề điều khiển tối ưu (OCP) theo thời gian thực, đồng thời thực hiện hành động ban đầu của việc điều khiển quỹ đạo tối ưu cho hệ thống trong mỗi vịng lặp trong Vì gặp phải khối lượng tính tốn lớn nên nhiều cách tiếp cận bị hạn chế bởi giới hạn phần cứng hoặc xấp xỉ gần đúng với bài toán ban đầu như phương pháp tiếp cận cửa sổ động (DWA) [29] có thể được hiểu là một lược đồ điều khiển dự báo có miền dự báo lùi dần đến điểm giới hạn [64]
Một cách tiếp cận khác của nhóm tác giả C Rosmann và các cộng sự [76] đề xuất phương pháp dải đàn hồi thời gian TEB (Timed Elastic Band), ban đầu được xây dựng như phương pháp tối ưu hóa bình phương cực tiểu đa mục tiêu được phân thành các lát thời gian tỷ lệ Bằng cách này, mơ hình động học của robot được biểu diễn về mặt hình học tương tự như một mặt phẳng mơ hình hệ thống trong khơng gian đặt ra và một phương trình phi tuyến thu được bằng cách áp dụng trực tiếp lặp lại Phương trình phi tuyến sau đó được chuyển thành bài tốn bình phương nhỏ nhất khơng bị giới hạn bởi việc áp dụng hàm phạt bậc hai [77] T Faulwasser và cộng sự trình bày phương pháp điều khiển theo đường dẫn với các thuộc tính khả thi và ổn định đệ quy [27] Nhóm tác giả X Zhang và cộng sự [104] nghiên cứu phương pháp xây dựng các quỹ đạo tránh va chạm và xem xét các chướng ngại vật chung và có thể được biểu diễn dưới dạng hợp của các tập lồi Một cách tiếp cận gần đây dựa trên xấp xỉ bên trong các tập lồi cung cấp các giải pháp khả thi và khơng có va chạm trong một vài
lần lặp lại của bộ điều khiển được giải quyết [83]
Nhóm tác giả C Rosmann, A Makarow và T Bertram [79] đề xuất một sơ đồ lập kế hoạch chuyển động dựa trên bộ điều khiển dự báo MPC bằng cách xem xét rõ ràng các nhóm định hướng trong q trình tối ưu hóa Các phương pháp dựa trên MPC có sẵn được điều chỉnh cho phù hợp với không gian trạng thái Ơclit Cơng thức xây dựng thuật tốn MPC rất linh hoạt và bao gồm nhiều cách hiện thực hóa phổ biến bao gồm dạng hàm bậc hai miền dự báo giảm dần và các mục tiêu tối ưu về thời gian của miền dự báo thu hẹp với khả năng có thể tùy chỉnh cao và dễ dàng mở rộng với tích hợp trên nền tảng ứng dụng hệ điều hành robot (ROS)
Điều khiển dự báo mơ hình phi tuyến (NMPC) là một phương pháp miền thời gian dựa trên tối ưu hóa để điều khiển vịng kín của hệ thống phi tuyến với ưu điểm chính của NMPC là có thể xử lý rõ ràng các ràng buộc hệ thống trong q trình kiểm sốt, vốn thường bị bỏ qua trong các phương pháp truyền thống [26] Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống luôn thoát ra khỏi nhiều ràng buộc khác nhau do giới hạn công suất của cơ cấu truyền động, điều kiện của môi trường xung quanh hoặc một số cân nhắc kinh tế Như trong MPC tuyến tính truyền thống, NMPC tính toán các hành động kiểm soát ở mỗi khoảng thời gian bằng cách sử dụng kết hợp dự đốn dựa trên mơ hình và tối ưu hóa có giới hạn Tuy nhiên, đối với một hệ thống phi tuyến như robot tự hành đa hướng, cùng với yêu cầu phản hồi nhanh của bộ điều khiển, bộ điều khiển tuyến tính sẽ có nhiều thách thức và có thể dẫn đến phân kỳ trong một số trường hợp Bên cạnh đó, bằng cách sử dụng bộ điều khiển NMPC, bộ điều khiển có thể xem xét các thuộc tính phi tuyến của hệ thống Do đó, NMPC là một phương pháp thích hợp hơn khi giải quyết các vấn đề kỹ thuật với sự hiện diện của các ràng buộc hệ thống Những hạn chế của hệ thống robot di động có thể đến từ vận tốc tối đa, gia tốc và khoảng cách của mỗi bánh xe đến các chướng ngại vật xung quanh để tránh va chạm Trong [99], một bộ điều khiển MPC được đề xuất cho bài toán theo dõi quỹ đạo của robot di động có bánh đa hướng dựa trên tuyến tính hóa mơ hình động học để dự đốn trạng thái của hệ thống trong tương lai và có tính đến hạn chế về tín hiệu điều khiển Mặt khác, Caireta và cộng sự [59] trình bày một mơ hình điều khiển dự báo cho robot bánh xe mecanum sử dụng mơ hình động để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và đồng
thời tránh chướng ngại vật khi di chuyển tới mục tiêu đã xác định Trong [48], một khái niệm về phương tiện ảo và bộ điều khiển dự đốn mơ hình được kết hợp để đảm bảo rằng robot di động có thể đi theo quỹ đạo mong muốn trong khi đáp ứng các hạn chế về chuyển động
1 4 2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, các nghiên cứu về robot tự hành cũng đã được các tổ chức, cá nhân tập trung nghiên cứu và phát triển từ nhiều năm nay Trong đó, các nghiên cứu đa số tập trung vào phát triển điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng phi holonom (Hai bánh chủ động sau hoặc trước, hoặc có bánh lái, hoặc bốn bánh chủ động) [3]
Các nghiên cứu về định vị và bản đồ hóa robot chủ yếu được xây dựng trên nền tảng thuật toán định vị dựa trên phối hợp cảm biến từ đó xây dựng luật điều khiển thích nghi phi tuyến điều khiển robot Có thể kể đến nhóm tác giả Trần Đình Hiệp [24] nghiên cứu thuật toán làm tăng khả năng định vị robot sử dụng cảm biến laser và camera với bước dự đoán của EKF được thực hiện bằng cách trích xuất các thơng số từ mơ hình động học và tín hiệu đầu vào của robot Bước hiệu chỉnh được tiến hành với việc thực hiện một thuật toán đối sánh đường và so sánh giữa các thơng số của đường dẫn cục bộ và tồn cục Tuy nhiên việc sử dụng camera xác định hướng cịn gặp phải sai lệch khá lớn trong mơi trường thực tế Nhóm tác giả Trần Thuận Hồng và cộng sự [2], [39], [40] xây dựng giải pháp tổng hợp cảm biến sử dụng bộ lọc Kalman thực thi một giải pháp tăng hiệu quả của khâu điều khiển chuyển dộng của robot vi sai bằng việc chia khâu này thành 2 quá trình với 2 hàm Lyapunov khác nhau và từ đó kết hợp với việc sử dụng kỹ thuật tổng hợp cảm biến bằng bộ lọc Kalman trong vòng điều khiển phản hồi cho kết quả đạt độ chính xác cao
Nhóm tác giả Nguyễn Thị Thanh Vân và cộng sự [62] đề xuất thuật toán mạng nơ-ron mờ dựa trên bộ lọc Kalman mở rộng để bản địa hóa cho robot di động Một bộ lọc tối ưu mới cụ thể là mạng nơ-ron mờ dựa trên bộ lọc Kalman mở rộng (FNN-EKF) được sử dụng để cải thiện vấn đề bản địa hóa của robot di động dạng 2 bánh vi sai trong môi trường không xác định và điều chỉnh trực tuyến phép đo tương quan của ma trận hiệp phương sai nhiễu quá trình Q và ma trận hiệp phương sai nhiễu R với mục đích khắc phục sự phân kỳ của EKF khi ma trận Q và R cố định hoặc bị sai lệch Kết quả
mơ phỏng cho thấy thuật tốn FNN-EKF hiệu quả hơn so với bộ lọc EKF thông thường Nhóm tác giả Đặng Khánh Hịa [36], [37] đề xuất phương pháp dẫn đường cho robot trong môi trường không biết trước dựa trên việc xác định mặt phẳng đất (AMSD) được trang bị cảm biến RGB-D Thuật tốn tìm mặt đất tích hợp trong hệ robot đáp ứng được thời gian thực, giúp cho việc tìm phương hướng một cách chắc chắn và nhanh chóng Tuy nhiên vấn đề tránh vật cản còn chưa hiệu quả khi gặp nhiễu, mặt đất không phẳng hay nhiễu từ camera RGB-D trong môi trường thực tế
Nghiên cứu của tác giả Hà Thị Kim Dun [1] xây dựng thuật tốn điều khiển thích nghi mặt trượt động mờ nơ-ron bám quỹ đạo cho FWOMR có mơ hình bất định và chịu tác động bởi nhiễu
Gần đây, nghiên cứu của tác giả Đỗ Nam Thắng [5] về thuật toán phát hiện và bám sát nhiều đối tượng sử dụng kỹ thuật học sâu tăng cường DQN và A3C cho hệ thống điều hướng cho robot trong môi trường bất định Công bố của tác giả tập trung vào đi sâu phân tích giải quyết bài tốn phát hiện và tránh vật cản trên cơ sở xử lý thông tin đầu vào của đối tượng (bao gồm cả con người), các đóng góp mới của cơng tình tập trung vào các thuật tốn điều hướng, cơng trình chưa đề cập đến việc điều khiển bám quỹ đạo sau khi đã xây dựng các quỹ đạo, cũng như việc khép kín kết hợp giữa xây