5.1. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN THỰC - ẢO CHO XE LĂN ĐIỆN DỰA VÀO BẢN ĐỒ LƯỚI 2D ẢO
5.1.1. Cấu trúc hệ thống điều khiển thực -ảo cho xe lăn điện
Trong hệ thống điều khiển tự động cho xe lăn điện đến đích mong muốn, việc tìm đường đi phù hợp có khả năng dẫn tới đích và là đường đi ngắn nhất đóng vai trò quan trọng. Đường đi này có thể được tạo ra bằng cách lập trình trước hoặc cũng có thể có được bằng cách cho xe lăn dò đường. Tuy nhiên, nhược điểm của các phương
Trang – 99 –
Chương 5: Mô hình điều khiển xe lăn điện kết hợp tín hiệu EEG và camera dựa vào bản đồ
pháp này là đường đi có thể không đúng hoặc không phải là đường đi ngắn nhất.
Bên cạnh đó, bản đồ môi trường càng phức tạp thì độ khó trong việc tìm đường càng tăng lên. Ngoài các phương pháp trên, các thuật toán tự động có thể được áp dụng để tìm đường đi cho xe lăn. Ưu điểm của phương pháp này là có thể đưa ra một lộ trình di chuyển một cách tự động, và có thể tìm được đường đi ngắn nhất.
Tốc độ của việc tìm đường sẽ phụ thuộc vào loại thuật toán được áp dụng. Tuy nhiên, để có thể áp dụng được thuật toán tìm đường tự động thì cần phải có thông tin về bản đồ.
Trong luận án này, một hệ thống điều khiển thực - ảo cho xe lăn điện được đề xuất để điều hướng xe lăn di chuyển đến đích mong muốn [145]. Cấu trúc hệ thống này bao gồm hai giai đoạn dành cho xe lăn điện trong môi trường trong nhà được mô tả trong hình 5.1. Ở giai đoạn đầu tiên, bản đồ lưới 2D ảo với các ô lưới được mô phỏng dựa trên một môi trường thực trong nhà sẽ cung cấp thông tin về tọa độ vị trí hiện tại và đích cần đến của xe lăn, làm đầu vào của mô hình DQNs.
Sau khi được huấn luyện, mô hình DQNs sẽ có các tham số tối ưu để có thể ước tính giá trị Q của tất cả các hành động có thể xảy ra đối với các vị trí của xe lăn trên bản đồ lưới 2D ảo. Do đó, mô hình DQNs sẽ có 4 đầu ra tương ứng với 4 hành động (Lên, Xuống, Trái, Phải). Mỗi bản đồ lưới 2D ảo chỉ được xây dựng cho một đích đến trong một môi trường thực trong nhà, do đó, mỗi mô hình DQNs thu được cho
một MP.
Hình 5.1. Hệ thống điều khiển thực - ảo cho xe lăn điện dựa trên bản đồ
Trang – 100 –
Chương 5: Mô hình điều khiển xe lăn điện kết hợp tín hiệu EEG và camera dựa vào bản đồ
lưới 2D ảo.
Chương 5: Mô hình điều khiển xe lăn điện kết hợp tín hiệu EEG và camera dựa vào bản đồ
Trang – 100 –
Ở giai đoạn thứ hai, xe lăn sẽ được điều khiển để đi đến đích mong muốn trong một môi trường thực tế trong nhà. Tại thời điểm xuất phát, hệ thống camera sẽ giúp xe lăn nhận biết các các vật mốc tự nhiên, định vị vị trí của nó trong môi trường thực, và từ đó sẽ tính toán được vị trí của xe lăn trên bản đồ lưới 2D. Bên cạnh đó, người dùng sẽ lựa chọn đích đến của xe lăn bằng tín hiện EEG trên giao diện máy tính. Khi nhận được vị trí ban đầu của xe lăn và điểm đích đến, mô hình DQNs sẽ ước tính giá trị Q của 4 đầu ra tương ứng với 4 hành động (Lên, Xuống, Trái, Phải). Do đó, hành động có giá trị Q cao nhất sẽ được chọn. Với hành động này, một vị trí mới trên bản đồ lưới sẽ được cập nhật và sau đó vị trí mới này sẽ là đầu vào cho mô hình DQNs và cũng sẽ chọn một hành động tương ứng. Quá trình này sẽ lặp lại và chỉ kết thúc khi vị trí là đích đến. Sau khi có được đường đi tối ưu để đến đích mong muốn, MP với một chuỗi hành động (Phải, Trái, Lên, Xuống) và WAC sẽ cho phép xe lăn di chuyển theo đường đi tối ưu này.