6 KẾT LUẬN
5.26 Tránh va chạm với nhiều tàu tham gia, t=168s
Luận Văn Thạc Sĩ 69 CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ MŨ PHỎNG
Hình 5.27: Tránh va chạm với nhiều tàu tham gia, t=53s.
Tại thời điểm t=53s (hình 5.23),khi chế độ hoạch định chủ động vẫn đang kích hoạt để tránh tàu TS#1, tàu TS#1 gặp tàu TS#2 trong kịch bản băng ngang nên TS#1 điều động chạy về phía đi của TS#2 để tránh va chạm. Điều này khác so với dự đoán và đặt OS vào trong tình thế nguy hiểm, nên chế độ phản ứng hành vi được kích hoạt để giúp tàu OS giữ an tồn. Lúc này, TE#1, lực đẩy, lực ly tâm, và lực tổng hợp được tính lần lượt theo (3.8), (3.24), (3.25), và (3.26). Bởi vì lực đẩy để tránh TE#1, là vùng dự đốn va chạm, nên ta thấy nó sẽ nằm trên đường pháp tuyến của TE#1 và hướng ra xa TE#1. Dưới sự điều hướng của những vector ảo này, tàu OS thoát khỏi vụ va chạm với tàu TS#1 và đối mặt một vụ chạm tiềm năng với tàu TS#3 tại thời điểm t=70s (hình 5.24). Bằng phương pháp tương tự, tàu OS đã thành công tránh được tàu TS#3. Tại thời điểm t=111s (hình 5.25), tàu TS#4 đang chuyển hướng từ hướng Đơng sang hướng Nam tham gia vào tình huống overtaking với tàu OS. Theo công thức (3.25), vector lực ly tâm hướng về phía mạn trái của tàu và giúp chọn ra con đường tránh va chạm và đến đích ngắn hơn. Trong khi đang né tàu
TS#4, tàu OS lại gặp một con tàu khác (TS#5), đang tiếp cận từ hướng Bắc. Tại thời điểm t=168s, lực đẩy và lực ly tâm được tính từ TE#5 áp đảo các lực tương ứng của TE#4, nên OS phải rẽ sang trái để tránh tàu TS#5.
5.5 Kết luận
Như vậy, hệ thống tránh va chạm hai chế độ được đề xuất cho USV đã hoạt động đúng với mục tiêu đặt ra khi thiết kế. Cụ thể, chế độ hoạch định chủ động có thể tránh va chạm với tàu tuân thủ COLREGs với hiệu suất cao, và chế độ phản ứng hành vi có thể đảm bảo an tồn cho USV khi gặp phải các tàu thay đổi hướng và vận tốc thời gian. Với sự kết hợp của hai chế độ độ này, USV có thể di chuyển và điều hướng an toàn trên biển.
Chương 6
KẾT LUẬN
6.1 Những cơng việc đã hồn thành
Luận văn này bao gồm các đóng góp khoa học chính sau đây:
• Đề xuất hệ thống tránh va chạm hai chế độ (DMCAS) cho USV, gồm chế độ hoạch định chủ động và chế độ phản ứng hành, để khai thác các lợi ích của luật COLREGs mang lại trong khi vẫn đảm bảo sự an tồn.
• Đề xuất một khái niệm mới “vùng ê-líp xâm phạm” là vùng dự đốn va chạm, có ứng dụng trong thiết kế thuật tốn tránh va chạm cho hai chế độ của DMCAS.
• Đề xuất phương pháp hoạch định quỹ đạo tránh va chạm ECCT (quỹ đạo liên tục độ cong theo ê-líp) cho chế độ hoạch định chủ động.
• Đề xuất phương pháp APF cải tiến TEPF (Trường thế ê-líp) với cách xây dựng trường thế dựa trên vùng ê-líp xâm phạm.
• Thiết kế bộ điều hướng và bộ điều khiển cho phép USV có thể bám quỹ đạo dưới tác động dòng chảy với sai số bám luôn bị giới hạn trong ngưỡng đặt trước.
6.2 Các hạn chế
Luận văn chưa xét sai số mơ hình của USV, tác động ngoại lực môi trường lên chất lượng điều khiển. Các giải thuật tránh va chạm được xây dựng trên giả định rằng thông số của vật cản được đo một cách chính xác, nhưng thực tế rất khó để xác định chính xác các thơng số này.
6.3 Hướng phát triển
Threat ellipse, ECCT, TEPF có thể được mở rộng ra để giải quyết tránh va chạm trong không gian 3D cho các ứng dụng của AUV, UAV. Các bộ quan sát như Nonlinear Dynamic Observer (NDO) hoặc mạng Neural Network (NN) hay Radial Basis Function (RBF) có thể được áp dụng để giải quyết bài tốn sai số mơ hình.
Danh mục các cơng bố
1. P. M. Tam, P.N.N. Thanh, H.P.H. Anh, “Novel Algorithm for USV Avoid-
ing Obstacles Using Advanced Local Smoothed Trapezium Trajectory Ap- proach” in Vietnam International Conference and Exhibition on Control and Automation 2021, Ho Chi Minh City, Viet Nam, April 2022.
2. P. M. Tam, H.P.H. Anh, “A Probability-based Artificial Potential Field
for Autonomous Vehicles in Avoiding Uncertain Obstacles”, in 2022 6th In- ternational Conference on Green Technology and Sustainable Development (GTSD 2022), Khanh Hoa, Viet Nam, July 2022.
Tài liệu tham khảo
[1] APANEWS, “90 percent of world trade is by sea- of-
ficial,” 2019. [Online]. Available: http://apanews.net/en/news/ 90-percent-of-world-trade-is-by-sea-official.-Accessed-date:May-30,2022 [2] E.M.S.A, Maritime Accident Review 2010. Lisbon: European Maritime
Safety Agency, 2011.
[3] S. Savitz, I. Blickstein, P. Buryk, R. W. Button, P. DeLuca, J. Dryden, J. Mastbaum, J. Osburg, P. Padilla, A. Potter, C. C. Price, L. Thrall, S. K. Woodward, R. J. Yardley, and J. Yurchak, U.S. Navy Employment Options for Unmanned Surface Vehicles (USVs). Santa Monica, CA: RAND Cor-
poration, 2013.
[4] J. Majohr, T. Buch, and C. Korte, “Navigation and automatic control of the measuring dolphin (messin™),” IFAC Proceedings Volumes, vol. 33, pp.
399Ê404, 08 2000.
[5] M. Bibuli, G. Bruzzone, M. Caccia, G. Indiveri, and A. Zizzari, “Line follow- ing guidance control: Application to the charlie unmanned surface vehicle,”
in2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Sys-
tems, Nice, France, 2008, pp. 3641Ê3646.
[6] M. Caccia, “Autonomous surface craft: prototypes and basic research is- sues,” in2006 14th Mediterranean Conference on Control and Automation,
Luận Văn Thạc Sĩ 75 TỊI LIỆU THAM KHẢO
[7] M. Benjamin, J. Leonard, J. Curcio, and P. Newman, “A method for protocol-based collision avoidance between autonomous marine surface craft,” J. Field Robotics, vol. 23, pp. 333Ê346, 2006.
[8] D. Nakhaeinia, S. Tang, S. Noor, and O. Motlagh, “A review of control architectures for autonomous navigation of mobile robots,” International Journal of Physical Sciences, vol. 6, pp. 169Ê174, January 2011.
[9] U. A. Sheikh, M. Jamil, and Y. Ayaz, “A comparison of various robotic control architectures for autonomous navigation of mobile robots,” in 2014 International Conference on Robotics and Emerging Allied Technologies in Engineering (iCREATE), Islamabad, Pakistan, 2014, pp. 239Ê243.
[10] E. W. Dijkstra, “A note on two problems in connexion with graphs,” Nu- merische Mathematik, vol. 1, pp. 269Ê271, 1959.
[11] P. E. Hart, N. J. Nilsson, and B. Raphael, “A formal basis for the heuris- tic determination of minimum cost paths,” IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, vol. 4, no. 2, pp. 100Ê107, 1968.
[12] S. M. LaValle and J. James J. Kuffner, “Randomized kinodynamic plan- ning,” The International Journal of Robotics Research, vol. 20, no. 5, pp.
378Ê400, 2001.
[13] M. Candeloro, A. M. Lekkas, A. J. Sørensen, and T. I. Fossen, “Continuous curvature path planning using voronoi diagrams and fermatŠs spirals,”IFAC Proceedings Volumes, vol. 46, no. 33, pp. 132Ê137, 2013.
[14] H. Myre, “Collision avoidance for autonomous surface vehicles using veloc- ity obstacle and set-based guidance,” MasterŠs thesis, NTNU, Trondheim, Norway, 2016.
[15] Y. Wang, X. Yu, X. Liang, and B. Li, “A colregs-based obstacle avoidance approach for unmanned surface vehicles,” Ocean Engineering, vol. 169, pp.
110Ê124, 12 2018.
[16] M.-C. Tsou, “Multi-target collision avoidance route planning under an ecdis framework,” Ocean Engineering, vol. 121, pp. 268Ê278, 07 2016.
[17] O. Khatib, “Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots,” in Proceedings. 1985 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 2, St. Louis, MO, USA, 1985, pp. 500Ê505.
[18] S. S. Ge and Y. Cui, “Dynamic motion planning for mobile robots using potential field method,” Autonomous Robots, vol. 13, pp. 207Ê222, 2002.
[19] H. Lyu and Y. Yin, “Colregs-constrained real-time path planning for au- tonomous ships using modified artificial potential fields,” Journal of Navi- gation, vol. 72, no. 3, pp. 588Ê608, 2019.
[20] H. Lyu and Y. Yi, “Fast path planning for autonomous ships in restricted waters,” Applied Sciences, vol. 8, 12 2018.
[21] D. Wang, P. Wang, X. Zhang, X. Guo, Y. Shu, and X. Tian, “An obstacle avoidance strategy for the wave glider based on the improved artificial po- tential field and collision prediction model,” Ocean Engineering, vol. 206,
p. 107356, 06 2020.
[22] “A two-level dynamic obstacle avoidance algorithm for unmanned surface vehicles,” Ocean Engineering, vol. 170, pp. 351Ê360, 2018.
[23] Y. Zhu, T. Zhang, J. Song, and X. Li, “A new bug-type navigation algorithm for mobile robots in unknown environments containing moving obstacles,”
Industrial Robot: An International Journal, vol. 39, pp. 27Ê39, 01 2012.
[24] A. Sgorbissa and R. Zaccaria, “Planning and obstacle avoidance in mobile robotics,”Robotics and Autonomous Systems, vol. 60, pp. 628Ê638, 04 2012.
Luận Văn Thạc Sĩ 77 TỊI LIỆU THAM KHẢO
[25] P. Luan and N. Truong Thinh, “Real-time hybrid navigation system-based path planning and obstacle avoidance for mobile robots,” Applied Sciences,
vol. 10, p. 3355, 05 2020.
[26] S. Patra, J. Mason, M. Ghallab, D. Nau, and P. Traverso, “Deliberative act- ing, planning and learning with hierarchical operational models,” Artificial Intelligence, vol. 299, 10 2021.
[27] N. Piccinelli, F. Vesentini, and R. Muradore, “Planning with real-time col- lision avoidance for cooperating agents under rigid body constraints,” in
2019 Design, Automation Test in Europe Conference Exhibition (DATE),
Florence, Italy, 2019, pp. 1261Ê1264.
[28] T. Fossen, “Marine control systems: guidance, navigation and control of ships, rigs and underwater vehicles,” Journal of Guidance Control and Dy- namics, vol. 28, 12 2002.
[29] I. M. Organization. (1972) Convention on the interna- tional regulations for preventing collisions at sea. [Online]. Available: https://treaties.un.org/doc/Publication/UNTS/Volume201050/ volume-1050-I-15824-English.pdf.-Accessed-date:Dec.-14-2021.
[30] A. R. Dahl, “Path planning and guidance for marine surface vessels,” Mas- terŠs thesis, NTNU, Trondheim, Norway, 2013.
[31] A. Lekkas, “Guidance and path-planning systems for autonomous vehicles,” Ph.D. dissertation, NTNU, Trondheim, Norway, 2014.
[32] H. K. Khalil,Nonlinear systems; 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice- Hall, 2002.
[33] J. Miao, S.-P. Wang, M. Tomovic, and Z. Zhao, “Compound line-of-sight nonlinear path following control of underactuated marine vehicles exposed to wind, waves, and ocean currents,” Nonlinear Dynamics, vol. 89, 09 2017.
[34] T. Fossen, Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control.
Hoboken, New Jersey: Wiley, 2011.
[35] H. Huang, M. Gong, Y. Zhuang, S. Sharma, and D. Xu, “A new guidance law for trajectory tracking of an underactuated unmanned surface vehicle with parameter perturbations,” Ocean Engineering, vol. 175, pp. 217Ê222,
2019.
[36] L. E. Dubins, “On curves of minimal length with a constraint on average curvature, and with prescribed initial and terminal positions and tangents,”
American Journal of Mathematics, vol. 79, p. 497, 1957.
[37] Z. Ling, P. Zeng, W. Yang, Y. Li, and Z. Zhan, “Bézier curve-based tra- jectory planning for autonomous vehicles with collision avoidance,” IET Intelligent Transport Systems, vol. 14, pp. 1882Ê1891, 12 2020.
Lý lịch trích ngang
Họ và tên: PHAN MINH TÂM Phòi:Nam
Ngày, thòng, năm sinh:14/12/1998 Nơi sinh: Gia Lai
Địa chỉ liên lạc: Thũn 2, xõ Ianhin, huyện Chư Păh, tỉnh Gia Lai Điện thoại liên lạc: 0966096066
Email: tphan188@gmail.com
QUÒ TRƠNH ĐỊO TẠO
2016-2020: Học đại học tại trường Đại học Bòch Khoa TPHCM Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động húa.
2020-2022: Học cao học tại trường Đại học Bòch Khoa TPHCM Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động húa.
QUÒ TRƠNH CŨNG TÒC