Thiết kế bộ điều khiển chuyển động cho robot tự hành di chuyển theo đường hoạch định dựa trên logic mờ

Nội dung text: Thiết kế bộ điều khiển chuyển động cho robot tự hành di chuyển theo đường hoạch định dựa trên logic mờ

1. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CHO ROBOT TỰ HÀNH DI CHUYỂN THEO ĐƢỜNG HOẠCH ĐỊNH DỰA TRÊN LOGIC MỜ Phan Châu Tú Đại học sư phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh Tóm tắt Trong bài báo này, tác giả đề xuất phƣơng án thiết kế bộ điều khiển chuyển động cho robot tự hành di chuyển bằng bánh xe theo đƣờng hoạch định trong môi trƣờng biết trƣớc dựa trên cơ sở logic mờ. Cơ chế điều khiển của robot tự hành bao gồm các quá trình thu thập và xử lí tín hiệu từ môi trƣờng xung quanh bao gồm vị trí của robot, mục tiêu cần di chuyển đến và vật cản xung quanh robot, từ đó robot sẽ thực thi các hành vi chuyển động nhằm đi đến mục tiêu một cách ngắn nhất mà không va chạm với các vật cản xung quanh. Bài toán điều hƣớng cho robot tự hành đƣợc đƣa về hai quá trình cơ bản nối tiếp nhau bao gồm quá trình hoạch định đƣờng đi và quá trình di chuyển theo đƣờng hoạch định, trong đó yếu tố vật cản xung quanh và mục tiêu cần di chuyển đến sẽ quyết định đến đƣờng hoạch định, yếu tố vị trí của robot sẽ đƣợc cập nhật liên tục cho bộ điều khiển, bộ điều khiển dựa trên logic mờ (bộ điều khiển mờ) sẽ điều chỉnh vận tốc của các bánh dẫn tạo ra quỹ đạo chuyển động cho robot bám theo đƣờng đi đã đƣợc hoạch định. Các mô phỏng, thí nghiệm bằng phần mềm và thực nghiệm trên mô hình thực đƣợc thực hiện để xác minh tính chính xác và tính khả thi của phƣơng án đề xuất, đồng thời cũng chứng minh lợi thế của bộ điều khiển mờ trong việc di chuyển theo đƣờng hoạch định của robot. Từ khóa: Robot tự hành, Robot di động, Autonomous Robot, Mobile Robot, động học, động lực học 1. Giới thiệu Robot tự hành đƣợc nghiên cứu là dạng robot di động bằng bánh xe có khả năng tự thực hiện đƣợc một số hành vi tƣơng ứng với từng điều kiện cụ thể của môi trƣờng, thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con ngƣời nhƣ chào hỏi con ngƣời, truy suất thông tin, di chuyển nhiều vị trí, tránh vật cản, dẫn đƣờng . Trong số những hành vi cơ bản của robot, sự điều hƣớng của robot di chuyển theo quỹ đạo (planning following), tránh vật cản (abstacle advoid) và tới vị trí đích đến (goal-seeking) là vấn đề then chốt[1]. Để tìm ra chƣớng ngại vật, các mục tiêu và quỹ đạo chuyển động, robot phải xem xét các thông tin từ môi trƣờng xung quanh thông qua các cảm biến gắn trên nó. Một số phƣơng pháp trƣớc đây cũng đƣợc áp dụng để giải quyết các vấn đề điều hƣớng cho robot nhƣ ứng dụng logic mờ, mạng nơron, thuật toán di truyền hoặc phƣơng pháp lai của các thuật toán Trong tất cả các phƣơng pháp đƣợc đề xuất, bộ điều khiển logic mờ là phƣơng pháp quan trọng và đƣợc sử dụng rộng rải trong việc điều khiển các hành vi cơ bản của robot tự hành của nhiều nhà nghiên cứu. So với các phƣơng pháp trong
2. kỹ thuật điều khiển thì phƣơng pháp tổng hợp hệ thống điều khiển bằng logic mờ chỉ ra đƣợc các ƣu điểm sau : Thứ 1, khối lƣợng công việc thiết kế đƣợc giảm đi nhiều do không cần sử dụng mô hình đối tƣợng, với các bài toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp dùng bộ điều khiển mờ cho phép giảm khối lƣợng tính toán và giá thành sản phẩm. Thứ 2, bộ điều khiển mờ dễ hiểu hơn so với bộ điều khiển khác và dễ dàng hiệu chỉnh, thay đổi thông số dựa trên kinh nghiệm ngƣời thiết kế. Trong nhiều trƣờng hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn và chất lƣợng điều khiển cao hơn những bộ điều khiển kinh điển. Thứ 3, dễ dàng kết hợp bộ điều khiển mờ với các bộ điều khiển khác nhằm cải thiện chất lƣợng bộ điều khiển mờ nhƣ phƣơng pháp lai Fuzzy-PID, seft tuning Fuzzy-PI, Fuzzy – Neural Network [2]Dựa vào các đặc điểm phức tạp của hệ điều khiền, bộ điều khiển mờ đƣợc nghiên cứu và giới thiệu trong bài viết này. Bài viết bao gồm 3 phần chính, trƣớc tiên robot đƣợc mô hình hóa thành các phƣơng trình động học, phần thứ 2 sẽ giới thiệu việc xây dựng bộ điều khiển mờ cho việc điều khiển robot, giải thuật hoạch định đƣờng đi và giải thuật di chuyển theo đƣờng hoạch định đƣợc giới thiệu trong phần 3 và phần cuối cùng là các kết quả mô phỏng bằng phần mềm, thực nghiệm trên mô hình thực và kết luận. 2. Mô hình hóa động học robot di động Động học là bài toán về chuyển động mà không xét tới sự tác động của lực tới chuyển động của robot, nó bao gồm các yếu tố hình học xác định vị trí của robot. Nó thể hiện mối quan hệ giữa các thông số điều khiển và các thông số trạng thái của hệ thống trong không gian. Mô hình robot đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này có cấu hình nhƣ sau : Hai bánh chủ động hoạt động độc lập với nhau giúp tạo lực đẩy cho robot chuyển động quay và tịnh tiến, hai bánh đa hƣớng có tác dụng duy trì trạng thái cân bằng robot trên bề mặt phẳng. Với cấu hình phần thân robot nhƣ hình 1a có nhƣợc điểm là bề mặt chuyển động phải tƣơng đối phẳng, tiếp xúc hoàn toàn với tất cả bánh xe đảm bảo trạng thái cân bằng của robot, các bánh dẫn không trƣợt trên bề mặt chuyển động. y ICC V R r V L q V x l C(x,y) Robot O y x a) b) Hình 1. a) Cấu hình phần thân robot . b)Mô hình động học của robot tự hành.
3. Với cấu hình này tâm của robot là trung điểm của đoạn thẳng nối hai bánh dẫn. Vị trí của robot di động đƣợc xác định là tọa độ của tâm robot so với hệ trục tọa động toàn cục xOy nhƣ hình 1.b. Tại một thời điểm, trạng thái của robot đƣợc xác định bằng các thông số tâm C(x,y) và q là góc quay của robot so với trục x của hệ tọa độ toàn cục, ký hiệu q=(x,y, q)[6]. Theo hình 2, chuyển động của robot trên mặt phẳng không trƣợt đƣợc phân tích thành 2 chuyển động cơ bản là chuyển động tịnh tiến và chuyển động quay với vận tốc tƣơng ứng là V và  , vector trạng thái của robot đƣợc biểu diễn q (,,) x y q Y V PATH ω T+∆t ICC T ROBOT O X Hinh 2 Phân tích chuyển động robot trong mặt phẳng VV Vận tốc tịnh tiến robot: V lr (1) 2 VV Vận tốc quay robot:  rl (2) L Với Vrrr * , Vrll * . Trong đó : Vl, Vr là vận tốc tịnh tiến của bánh trái và bánh phải. rl, vận tốc quay bánh trái và bánh phải, r là bán kính bánh xe dẫn, L là khoảng cách giữa 2 banh xe dẫn. Với cầu hình robot này, phƣơng trình động học của robot là : x( t ) V ( t )cosq ( t ) (3) y( t ) V ( t )sinq ( t ) (4) q()()tt (5) Vị trí của robot đƣợc tính theo các phƣơng trình sau:
4. t x( t ) V ( )cos( q (  )) d (  ) (6) 0 t y( t ) V ( )sin( q (  )) d (  ) (7) 0 t q()()td    (8) 0 Phƣơng pháp tính tọa độ của robot chuyển động trong mặt phẳng nhƣ sau : Tọa độ của robot bao gồm 3 thông số ( xrobot, yrobot,qrobot) nhƣ hình 4. Hai encoder đƣợc bố trí để đo tốc độ quay của 2 bánh dẫn.Vận tốc quay của 2 bánh xe đƣợc chuyển thành vận tốc dài của bánh trái và bánh phải.Từ vận tốc dài của bánh trái và bánh phải sẽ tính đƣợc vận tốc dài và vận tốc xoay của robot dựa vào công thức (1) và (2). Cuối cùng tính tọa độ và hƣớng quay hiện tại của robot sử dụng công thức (6),(7) và (8). t V()() t V t x( t ) V ( )cos( q (  )) d (  ) xt Vận tốc quay l Vl rl VR  ()t t 0 bánh trái l l wh L t ENCODER y y( t ) V ( )sin( q (  )) d (  ) t Vận tốc quay VR  V()() t V t bánh phải  r r wh lr 0 r Vl Vt() Vt t 2 qt q()()td    0 Hình 4 Sơ đồ các bƣớc tính tọa độ robot 3. Thuật toán điều khiển dựa trên logic mờ Nhƣ đã xác định ban đầu, bộ điều khiển mờ đƣợc sử dụng để thực hiện kỹ thuật điều hƣớng cho robot, kỹ thuật này đƣợc bao gồm hai loại chính đó là điều hƣớng có tính toán và điều hƣớng theo phản ứng. Điều hƣớng có tính toán là phƣơng pháp điều hƣớng có kế hoạch, còn điều hƣớng theo phản ứng là điều hƣớng tức thời, quá trình tự động thực hiện các phản ứng theo môi trƣờng xung quanh. Ngoài ra còn có phƣơng pháp điều hƣớng lai ghép là phƣơng pháp kết hợp cả hai phƣơng pháp có tính toán và điều hƣớng theo phản ứng để xây dựng bộ điều khiển thông minh hơn. Kỹ thuật điều hƣớng có tính toán đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này, cụ thể robot có khả năng di chuyển đến bất kỳ vị trí nào mà nó có thể định vị đƣợc đồng thời sử dụng giải thuật hoạch định đƣờng đi để tránh né đƣợc vật cản trên đƣờng nó di chuyển. Tóm lại, tất cả các quá trình di chuyển của robot (bao gồm cả tránh vật cản cố định) đến mọi vị trí trong phòng là việc hoạch định đƣờng đi, chia nhỏ đƣờng đi thành nhiều đoạn và nhiệm vụ
5. của bộ điều khiển mờ là điều khiển robot đi lần lƣợt theo các đoạn đó, mỗi đoạn đƣợc hình thành từ 2 điểm có tọa độ xác định trên mặt phẳng chuyển động của robot, điểm bắt đầu (xStart, yStart, qStart) và điểm kết thúc (xGoal, yGoal, qGoal) nhƣ hình 5. Y YG aG GOAL aS Ys START O xs XG X Hình 5: Các thông số của robot trên từng đoạn điểu khiển. Logic mờ là một phƣơng pháp thể hiện khả năng suy diễn của bộ óc con ngƣời và nó đƣợc ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực điều khiển. trúc bộ điều khiển mờ đƣợc trình bày nhƣ hình 6, gồm 4 phần chính: bộ mờ hóa, cơ sở luật, bộ suy diễn mờ và giải mờ. [3] Cơ sở luật mờ Tham khảo luật mờ Giá trị vào Giá trị vào Giá trị ra Giá trị ra (số) (Tập mở) (Tập mở) (số) Bộ mờ Bộ suy Bộ giải hóa diễn mờ mờ Hình 6 Cấu trúc của bộ điều khiển mờ Vấn đề cơ bản trong điều khiển chuyển động cho robot đó là thiết kế bộ điều khiển với các biến ngõ vào và ngõ ra phù hợp để điều khiển robot di chuyển từ điểm đến điểm một cách chính xác theo quỹ đạo tốt nhất. Dữ liệu thu thập đƣợc là vị trí hiên tại của robot (xStart ,yStart, qStart) và tọa độ mà robot cần phải đạt đƣợc là (xGoal ,yGoal, qStart), tín hiệu cần điều khiển đó là quỹ đạo chuyển động của robot sao cho robot đến đƣợc vị trí cần đến, trong đó thì quỹ đạo chuyển động của robot đƣợc quyết định bởi vận tốc thẳng V(t) và vận tốc quay (t). Dựa trên 8 giả lập chuyển động từ điểm đến điểm từ thực tế nhƣ hình 7a, nghiên cứu đã đƣa ra các biến ngôn ngữ phù hợp cho bộ điều khiển mờ bao gồm : Biến ngôn ngữ vào ThetaStart (qStart), ThetaGoal(qGoal), khoảng
6. cách robot đến mục tiêu Distance đƣợc mô tả nhƣ hình 7b, biến ngôn ngữ ra vận tốc tịnh tiến (V), vận tốc quay (). Y GOAL 2 Y qGoal GOAL 1 GOAL 3 qGoal YG GOAL 4 qStart GOAL ROBOT GOAL 8 qStart D PATH GOAL 5 GOAL 7 YS START GOAL 6 O O XS XG X X a) b) Hình 7 a)Giả lập quỹ đạo cho robot di chuyển từ điểm đến điểm. b) Biến ngôn ngữ ngõ vào bộ điều khiển mờ. Ngõ vào Distance đƣợc mờ hóa bởi 3 tập mờ Zero – Near - Far, ngõ vào ThetaStart và ThetaGoal đƣợc mờ hóa thành 3 tập mờ NeLarge – Zero – PosLarge, ngõ ra LinearVelocity đƣợc mờ hóa thành 3 tập mờ Zero – Slow – Fast , ngõ ra Angular đƣợc mờ hóa thành 5 tập mờ FastTurnLeft – MediumTurnLeft – Zero – MediumTurnRight – FastTurnRight . Việc lựa chọn hàm liên thuộc (Membership function) là cực kỳ quan trọng, nó thể hiện mức độ tác động của yếu tố ngỏ vào đến hệ thống và từ đó quyết định đến đáp ứng của toàn hệ thống, tuy nhiên việc lựa chọn hàm liên thuộc lại không có một quy tắc nhất quán nào cho vấn đề chọn hàm thuộc mà ở đây chỉ có một cách đơn giản là chọn hàm thuộc từ những dạng hàm đã biết trƣớc và mô hình hóa nó cho đến khi nhận đƣợc bộ điều khiển mờ làm việc nhƣ mong muốn. Hàm liên thuộc dạng tam giác (triangle membership function) đƣợc lựa chọn nghiên cứu bởi các giá trị tập mờ của biến ngôn ngữ có hàm thuộc tuyến tính theo từng đoạn, dễ ƣớc lƣợng và điều chỉnh giá trị tập mờ. Hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ và giá trị tập mờ đƣợc thể hiện trong hình 8 và hình 9
7. Hình 8 Hàm liên thuộc biến ngôn ngữ ngõ vào (Distance – ThetaStart - ThetaGoal) Hình 9 Hàm liên thuộc biến ngôn ngữ ngõ ra (LinearVelocity - AngularVelorcity) Việc xây dựng luật mờ cho bộ điều khiển mờ là bƣớc khó nhất trong quá trình thiết kế bộ điều khiển mờ, phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm hoặc kiến thức chuyên môn về hệ thống. Kiến thức này có đƣợc là do quá trình trực quan của ngƣời thiết kế. Luật mờ cho bộ điều khiển robot đƣợc xây dựng nhƣ bảng 1 bên dƣới. Bảng 1 Luật mờ INPUT OUTPUT Distance ThetaStart ThetaGoal Linear Velocity Angular Velocity Zero Zero Zero Zero Zero PoLarge Zero MediumTurnLeft NeLarge Zero MediumTurnRight
8. Zero Zero FastTurnRight PoLarge PoLarge Zero Zero NeLarge Zero FastTurnRight Zero Zero FastTurnLeft NeLarge PoLarge Zero FastTurnLeft NeLarge Zero Zero Zero Fast Zero Zero PoLarge Slow FastTurnRight Near NeLarge Slow FastTurnLeft PoLarge NONE Slow FastTurnRight NeLarge NONE Slow FastTurnLeft Zero NONE Fast Zero Far PoLarge NONE Zero FastTurnRight NeLarge Zero Slow FastTurnLeft Trong quá trình điều khiển, hệ thống điều khiển 2 tầng(lớp) đƣợc sử dụng cho robot tự hành bao gồm lớp điều khiển cấp cao dựa vào bộ điều khiển logic mờ dựa trên việc thu thập dữ liệu từ vị trí hiện tại robot so sánh nó với với vị trí đich đến để tính vận tốc quay có các động cơ bánh dẫn. Lớp cấp độ thấp hơn sử dụng một bộ điều khiển động cơ PID cổ điển để điều khiển chính xác vận tốc của 2 bánh dẫn mà lớp điều khiển cấp cao yêu cầu. Cấu trúc 2 tầng này còn gọi là cấu trúc điều khiển theo tầng (cascade control) đƣợc mô tả trong cấu điều khiển hình 10.
9. BỘ ĐIỀU KHIỂN CẤP CAO BỘ ĐIỀU KHIỂN CẤP THẤP D v v vl BBỘ ĐIIỀỀU KHIIỂỂN ĐỘNG CƠ l ĐỘNG CƠ VVlr ĐỘNG CƠ TRÁII V ROBOT TỌA ĐỘ MỤC TIÊU qStart 2 ROBOT VỊ TRÍ ROBOT BỘ ĐIIỀU KHIIỂN TỰ MỜ HÀNH VVrl qGoal   vr ĐỘNG CƠ vr L BBỘ ĐIIỀỀU KHIIỂỂN ĐỘNG CƠ ĐỘNG CƠ PHẢII Hình 10. Cấu trúc điều khiển robot tự hành di chuyển từ điểm đến điểm 4. Giải thuật hoạch định đường đi và di chuyển theo đường hoạch định. Bài báo đƣa ra giải thuật tìm đƣờng đi cho robot trong một không gian có vật cản đƣợc máy tính số hóa theo tỉ lệ thu nhỏ nhất định hình 11a, giải thuật dựa trên nguyên lý sau: Các node sẽ đƣợc tạo đều trên vùng mà robot có thể di chuyển đƣợc trên bản đồ. Các node này có kích thƣớc tỉ lệ với kích thƣớc của robot thực tế, tỉ lệ này bằng với tỉ lệ thu nhỏ của bản đồ. Các node đƣợc tạo trong vùng trắng theo nguyên tắt : Cách đều và không tiếp xúc với bất kỳ phần nào của vùng vật cản và các node đƣợc tạo đều trong khu vực mà robot có thể di chuyển đƣợc nhƣ hình 11b. Sau đó, mỗi node sẽ kết nối với tất cả các node còn lại bằng các đƣờng thẳng, các đƣờng thẳng không đƣợc cắt ngang vùng vật cản theo hình 11c. Cuối cùng thuật toán A* đƣợc sử dụng để tính toán đƣờng đi ngắn nhất từ vị trí robot đến điểm đích nhƣ hình 11d a) b) c) d)
10. Hinh 11 a) Không gian hoạt động đƣợc số hóa. b) Node rải đều trong không gian chuyển động .c) Nối các node lại với nhau. d) Kết quả tính toán thuật toán A* BẮT ĐẦU LOAD BẢN ĐỒ SỐ TẠO CÁC NODE ĐỀU TRÊN BẢN ĐỒ SAI KIỂM TRA NODE XÓA NODE ĐÈ LÊN VẬT CẢN ĐÚNG NỐI ĐƢỜNG THẰNG CÁC NODE LẠI VỚI NHAU ĐÚNG XÓA KIỂM TRA ĐƢỜNG ĐƢỜNG CẮT LÊN VẬT CẢN SAI LƢU VÀO BỘ NHỚ THUẬT TOÁN A* XUẤT CHUỖI TỌA ĐỘ ĐIỂM KẾT THÚC Hình 12 Lƣu đồ giải thuật hoạch định đƣờng đi Kết quả của giải thuật tìm đƣờng đi này đó là một chuỗi các đoạn thẳng nối tiếp nhau, mỗi đoạn thẳng bao gồm 2 điểm mà robot phải đi qua để đạt đến vị trí đích cuối cùng. Giải thuật di chuyển theo đường hoạch định. Bài viết đƣa ra giải thuật di chuyển theo đƣờng hoạch định một cách hết sức cơ bản, nhƣ ở phần trên đã trình bày, thực chất các đƣờng hoạch định là một chuỗi các điểm nối tiếp tuần tự với nhau, vì vậy việc điều khiển robot tự hành di chuyển theo đƣờng hoạch định là điều khiển cho robot di chuyển đến các điểm đó một cách tuần tự bằng bộ điều khiển mờ. Lƣu đồ giả thuật di chuyển đƣợc thể hiện trong hình 13
11. BẮT ĐẦU CHUYỂN LẦN LƢỢT TỪNG ĐIẺM LOAD BẢN ĐỒ SỐ ĐÚNG KIỂM TRA ĐIỂM GOAL TẠO CÁC NODE ĐỀU TRÊN BẢN ĐỒ SAI VỊ TRÍ HIỆN TẠI ROBOT KẾT THÚC SAI (X,Y,THETA) KIỂM TRA NODE XÓA NODE ĐÈ LÊN VẬT CẢN ĐÚNG ĐÚNG DIST < 100 NỐI ĐƢỜNG THẰNG CÁC NODE SAI LẠI VỚI NHAU TÍNH BIẾN VÀO BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐÚNG XÓA KIỂM TRA ĐƢỜNG ĐƢỜNG CẮT LÊN VẬT CẢN BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ SAI LƢU VÀO BỘ NHỚ VẬN TỐC ROBOT THUẬT TOÁN A* PHƢƠNG TRÌNH XUẤT CHUỖI TỌA ĐỘNG HỌC ĐỘ ĐIỂM Hình 13 Lƣu đồ giải thuật di chuyển theo đƣờng hoạch định của robot tự hành 4. Kết quả mô phỏng bằng phần mềm, thực nghiệm trên mô hình thực và kết luận. Quá trình đánh giá bộ điều khiển bằng việc mô phỏng quỹ đạo chuyển động của robot tự hành di chuyển từ điểm đến điểm. Kết quả mô phỏng trong bảng 2. Bảng 2 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ cho giải thuật di chuyển từ điểm đến điểm Vị trí đích Quỹ đạo chuyển động Đáp ứng góc quay robot Goal 1: X = 2000 Y = 0 Góc robot = -90 Thời gian đáp ứng 5 giây Vị trí đáp ứng :X =1985;Y = 52
12. Góc thực tế : -86,3 độ Goal 2: X = 2000 Y = 2000 Góc robot = 0 Vị trí đáp ứng: X =1964;Y = 1978 Thời gian đáp ứng 5 giây Góc thực tế : 3,2 độ Goal 3: X = 1500 Y = 1500 Góc robot = 90 Thời gian đáp ứng 6 giây Vị trí đáp ứng: X =1500;Y = 1488 Góc thực tế : 90 độ Goal 4: X = 1500 Y = 1500 Góc robot = -90 Vị trí đáp ứng: X =1444;Y = 1611 Thời gian đáp ứng 5.2 giây Góc thực tế : 83,37 độ
13. Goal 5: X = 1500 Y = -1500 Góc robot = -135 Thời gian đáp ứng 5 giây Vị trí đáp ứng: X =1558;Y = - 1403 Góc thực tế : -131,7 độ Goal 6: X = -1500 Y = 1500 Góc robot = 135 Vị trí đáp ứng: X =-1445;Y = Thời gian đáp ứng 7 giây 1466 Góc thực tế : -138,2 độ Goal 6: X = -1500 Y = -1500 Góc robot = -135 Vị trí đáp ứng: X =-1445;Y = - Thời gian đáp ứng 7 giây 1465 Góc thực tế : -137,9 độ Về mặt quỹ đạo chuyển động, đối với các mục tiêu khác nhau sẽ có quỹ đạo chuyển động khác nhau, bộ điều khiển mờ đã điều khiển robot chuyển động theo các các quỹ đạo giống nhƣ các trƣờng hợp đã giả định ở hình 7a, với cách chuyển động theo quỹ đạo cong sẽ giúp cho robot uyển chuyển và có tính liên tục trong di chuyển. Tuy nhiên các bán kính cong của robot còn quá
14. lớn sẽ dễ va chạm với các vật cản trong không gian hẹp. Bán kính cong của quỹ đạo phụ thuộc vào góc hợp bởi vecto hƣớng robot và đƣờng thẳng nối 2 điểm ban đầu và điểm đích (qStart) . Về mặt động học, để giảm bán kính cong này, ta chỉ cần giảm vận tốc dài robot (V(t)) và tăng vận tốc quay robot ((t)), về mặt thông số của bộ điều khiển mờ ta chỉ cần thay đổi luật mờ tại trƣờng hợp góc của biến vào qStart Mô phỏng giải thuật điều khiển robot di chuyển theo đường hoạch định Ở phần này, bộ điều khiển mờ sẽ đƣợc sử dụng để điều khiển robot di chuyển theo đƣờng hoạch định. Không gian thực nghiệm là mặt sàn của văn khoa Cơ khí chế tạo máy – ĐH SPKT Tp HCM có kích thƣớc 5800 x 4600 mm và có vật cản (vùng đen) cố định. Bản đồ đƣợc xây dựng với kích thƣớc có tỉ lệ 1:10 so với kích thƣớc thật nhằm dễ dàng so sánh giữa mô phỏng bằng phẩn mềm và mô hình thực nghiệm. Quá trình hoạch định đƣờng đi đƣợc tính toán bên bản đồ này, sau đó máy tính sẽ mô phỏng toàn bộ quá trình di chuyển của robot theo đƣờng hoạch định, nếu mô phỏng thành công, một chuỗi dữ liệu bao gồm các tọa độ của đƣờng hoạch định sẽ đƣợc gửi xuống cho mô hình robot để chạy thực nghiệm. a) b) Hình 14 a) So sánh đƣờng đi mô phỏng và đƣờng hoạch định.b) Kết quả mô phỏng di chuyển của robot trong bản đồ. Nhận xét : Từ kết quả mô phỏng cho ta thấy rằng, đƣờng hoạch định đã chia ra làm 7 đoạn, sai lệch đƣờng đi tại các đoạn ngắn ít hơn so với sai lệch đƣờng đi tại các đoạn dài, sai lệch tại các điểm phân chia đƣờng hoạch định là thấp nhất (node) . Nhƣ vậy, trên đƣờng hoạch định càng phân chia thành nhiều đoạn thì robot di chuyển càng chính xác theo đƣờng hoạch định.
15. Bảng 3 Kết quả chạy thực nghiệm với mô hình robot thật. KẾT LUẬN : Bài báo đã đƣa ra mô hình động học và phát triển một robot tự hành, trong đó đã xây dựng thành công bộ điều khiển mờ có đáp ứng tốt với yêu cầu đƣa ra, từ đó xây dựng giải thuật điều khiển robot tự hành có khả di chuyển trong không gian đã đƣợc xác định trƣớc. Ƣu điểm của phƣơng pháp này là thiết kế bộ điều khiển đơn giản, mang lại hiệu quả cao đối với hệ thống phi tuyến MIMO nói chung. Hệ thống điều khiển mờ đã đƣợc nghiên cứu và thử nghiệm trên mô hình robot thật để thấy đƣợc sự khác biệt. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng đáp ứng hệ thống đã đƣợc cải thiện và tính chính xác khi đi theo quỹ đạo mong muốn cũng. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng có hạn chế là việc điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển mờ còn phức tạp và chƣa có phƣơng pháp nhất định, do việc thiết kế bộ điều khiển mờ vẫn còn dựa vào kinh nghiệm ngƣời thiết kế. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Võ Lâm Chƣơng, Lê Hoài Quốc. Xây dựng bộ điều khiển dựa trên luật mờ cho robot tự hành. Khoa cơ khí, Trƣờng đại học Bách Khoa – Đại học quốc gia TP HCM.
16. [1] Nguyễn Hữu Hiếu. Ứng dụng kỹ thuật Neural Fuzzy trong 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. [2] Nguyễn Xuân Hoàng. Nghiên cứu xây dựng phương pháp điều khiển robot tự hành dựa trên cơ sở logic mờ. Đại hoc giao thông vận tải Hà Nội, Hà Nội, 2010 [3] Đƣờng Khánh Sơn, Từ Diệp Công Thành. Ứng dụng bộ điều khiển self tuning fuzzy-pi điều khiển omni-directional mobile robot. Tạp chí Khoa học và Ứng dụng, số 20. [4] Vamsi Mohan Peri . Fuzzy logic controller for an autonomous mobile robot . Bachelor of Technology in Electrical Engineering, Cleveland state university, 2005. [5] Thoa T.Mac ,Cosmin Copot, Robin DE KEYSER, Trung D. Tran , Thich Vu. MIMO Fuzzy Control for Autonomous Mobile Robot. Ghent University - Department of Electrical energy, Systems and Automation Sint-Pietersnieuwstraat 41, B-9000 GENT, Belgium TP HCM , ngày tháng 11 năm 2016 GVHD xác nhận
17. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn B n ti ng Vi t ©, T NG I H C S PH M K THU T TP. H CHÍ MINH và TÁC GI Bản quếy n táệc ph mRƯ ãỜ cĐ bẠ o hỌ b Ưi Lu tẠ xu t Ỹb n vàẬ Lu t S hỒ u trí tu Vi t Nam. NgẢhiêm c m m i hình th c xu t b n, sao ch p, phát tán n i dung khi c a có s ng ý c a tác gi và ả ng ề i h ẩ pđh đưm ợK thuả tộ TP.ở H ậChí Mấinh.ả ậ ở ữ ệ ệ ấ ọ ứ ấ ả ụ ộ hư ự đồ ủ ả Trườ Đạ ọCcÓ Sư BÀI BạÁO KHỹ OA ậH C T ồT, C N CHUNG TAY B O V TÁC QUY N! ĐỂ Ọ Ố Ầ Ả Ệ Ề Th c hi n theo MTCL & KHTHMTCL h c 2017-2018 c a T vi n ng i h c S ph m K thu t Tp. H Chí Minh. ự ệ Năm ọ ủ hư ệ Trườ Đạ ọ ư ạ ỹ ậ ồ