Thiết kế và chế tạo hệ robot bầy đàn điều khiển phi tập trung sử dụng trong nghiên cứu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
PHAN GIA LUÂN

THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ ROBOT BẦY ĐÀN
ĐIỀU KHIỂN PHI TẬP TRUNG SỬ DỤNG
TRONG NGHIÊN CỨU

NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11/2022


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
PHAN GIA LUÂN

THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO HỆ ROBOT BẦY ĐÀN ĐIỀU KHIỂN
PHI TẬP TRUNG SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU

NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ ĐIỆN TỬ - 2080905
Hướng dẫn khoa học:
PGS.TS NGUYỄN TRƯỜNG THỊNH

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11/2022

2


3









LÝ LỊCH KHOA HỌC

I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ & tên: Phan Gia Luân
Giới tính: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 17/07/1995
Nơi sinh: TPHCM
Quê quán: Thừa Thiên Huế
Dân tộc: Kinh
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 21/9A khu phố Đông Chiêu, p.Tân Đơng Hiệp,
tp.Dĩ An, tỉnh Bình Dương
Điện thoại cơ quan:
Điện thoại nhà riêng: 0938236513
Fax:
E-mail:
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Trung học chuyên nghiệp:

Hệ đào tạo:
Nơi học (trường, thành phố):
Ngành học:

Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/

2. Đại học:
Hệ đào tạo: chính quy
Thời gian đào tạo từ 09/2013 đến 08/2017
Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh
Ngành học: Cơng nghệ Kỹ thuật Cơ Điện Tử
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Research and develop wireless imubased motion capture system
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp:
Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Trường Thịnh
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI
HỌC:
Thời gian

Nơi công tác

Công việc đảm nhiệm

8/2017 - nay

Trung tâm nghiên cứu Kỹ Thuật Môi
Trường, Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật,
Thành phố Hồ Chí Minh

i

Nghiên cứu phát triển


LỜI CAM ĐOAN
Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu
trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ cơng trình nào
khác.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 09 năm 2022
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

ii


LỜI CẢM ƠN
Suốt chặng đường thực hiện đề tài, tôi đã gặp rất nhiều khó khăn và trở ngại.
Đơi khi tơi tự hỏi nếu khơng có sự giúp đỡ của mọi người thì làm sao tơi có thể hồn
thành đề tài của mình. Luận văn này sẽ khơng thể hồn thành một cách trọn vẹn nếu
khơng có sự giúp đỡ tận tình của giáo viên hướng dẫn PGS.TS.Nguyễn Trường Thịnh.
Tơi cũng muốn gửi lời cảm ơn chân thành đến các bạn sinh viên đã hỗ trợ tôi
trang thiết bị, công sức, ý tưởng để tơi có thể thuận lợi hồn thành đề tài của mình.

iii


TÓM TẮT
Swarm robotics là một lĩnh vực nghiên cứu đa ngành tập trung vào vấn đề xây dựng
các bộ điều khiển phi tập trung được lấy cảm hứng từ các loài sinh vật sống thành
bầy trong tự nhiên để điều khiển một số lượng lớn các robot cùng phối hợp thực hiện
một nhiệm vụ chung. Đã có rất nhiều nghiên cứu về robot bầy đàn trước đây, chủ yếu
tập trung vào việc xây dựng các bộ điều khiển tương thích với một hành vi bầy đàn

cụ thể nào đó. Phần lớn các đánh giá của những giải thuật này yêu cầu phải thực hiện
trên bầy robot có số lượng cá thể lớn, dẫn đến việc các thực nghiệm robot bầy đàn trở
nên khá tốn kém. Phương pháp mô phỏng được sử dụng chính cho phần lớn các đánh
giá giải thuật trong các nghiên cứu tuy nhiên tính khả thi khi ứng dụng các thuật toán
này vào thực tế vẫn là một câu hỏi chưa có câu trả lời. Để giải quyết vấn đề này, một
số nghiên cứu thực hiện đánh giá giải thuật dựa trên những platform robot đơn giản,
có ít chức năng nhưng giá thành hợp lý hoặc thực hiện đánh giá trên bầy robot có kích
thước chỉ vài cá thể. Tuy nhiên, ngay cả khi chi phí của robot khiến việc xây dựng
một bầy lên tới hàng nghìn cá thể trở nên khả thi, thì việc vận hành đồng thời cả bầy
hàng nghìn cá thể vẫn là một vấn đề khó khăn.
Mục tiêu của nghiên cứu này là thiết kế một robot platform cung cấp đầy đủ các chức
năng mà người dùng có thể tùy chỉnh để tiến hành nhiều thử nghiệm nghiên cứu trên
hệ đa robot. Trong nghiên cứu này, chúng tôi giới thiệu Millibot, một nền tảng robot
di động thu nhỏ có giá prototype chỉ $23 cho mỗi cá thể. Millibot có độ tương đồng
cao với các nền tảng mobile robot hiện có trong các nghiên cứu trước đây mà thiết kế
của chúng sẽ hỗ trợ người dùng vận hành bầy robot một cách dễ dàng ngay cả khi số
lượng của bầy có thể đạt đến hàng trăm cá thể.
Bên cạnh đó, một mơ hình vi mơ nhằm giúp cho bầy Millibot có khả năng tự tổ chức
tập hợp cũng được đề xuất. Mơ hình được đề xuất dựa trên tham số kỳ vọng chủ quan
mà nó được định nghĩa là "kích thước cụm mong muốn tối thiểu" của robot trong bầy.
Robot có thể đưa ra quyết định của riêng mình bằng cách so sánh kích thước các cụm
quan sát được và mong muốn của chúng. Các quyết định đơn lẻ của từng cá thể này

iv


sẽ hình thành hành vi tập hợp trên tồn bầy. Tuy nhiên, giao tiếp cục bộ và tính di
động của robot làm cho robot khơng có khả năng tiếp cận tới các thơng tin tồn cục,
đặc biệt là kích thước cụm. Lấy cảm hứng từ quy trình tập hợp của slime, cơ chế giao
tiếp lan truyền sóng được áp dụng để giúp các cá thể trong bầy ước tính kích thước

các cụm mà chúng quan sát được. Ngay sau khi robot phát hiện cụm mong muốn của
nó, robot có thể tiếp cận cụm này với hướng được xác định bằng cách sử dụng phương
pháp average origin of wave (AOW). Chỉ số phân tán và chỉ số tập hợp được sử dụng
để đánh giá các thực nghiệm liên quan đến giải thuật tự tổ chức tập hợp trên bầy
Millibot.
Cuối cùng, giải thuật phân tán nhằm giúp bầy robot nhận thức về mật độ trung bình
của chúng phân bổ trong khơng gian hoạt động được đề xuất. Thuật tốn giúp bầy
đàn có thể thống nhất quyết định trong tập thể về việc mật độ trung bình của robot
trong khơng gian hoạt động hiện tại lớn hơn, nhỏ hơn hay xấp xỉ với mật độ mong
muốn cho trước. Ý tưởng chính của phương pháp được đề xuất là cho phép các cá thể
robot ước tính mật độ bầy đàn thơng qua đánh giá tần suất chúng bắt gặp nhau trong
quá trình di chuyển trong khơng gian hoạt động, sau đó bằng phương pháp đồng thuận
phân tán trung bình (average distributed consensus) bầy robot có thể đưa ra một quyết
định duy nhất trên tồn bầy nhằm trả lời câu hỏi trên.

v


ABSTRACT
Swarm robotics is a multidisciplinary study field exploring bio-inspired
cooperative control strategies that distributed govern large numbers of homogeneous
and simple robots. Numerous distributed controllers that respond to certain collective
behaviors of swarms have been the subject of much investigation. The majority of
swarm robot investigations require a high number of individuals needed, resulting in
real swarm robot experiments becoming too expensive. The simulation method is
used mainly for the majority of algorithm evaluation in these previous studies, but
the feasibility of applying these algorithms in practice is still an unanswered question.
To address this issue, some studies limit the complexity of the functionality that can
be examined and the actual potential of swarm robots by testing with swarms of just
a few robots. Even while the cost of the robot makes it feasible to assemble swarms

of up to thousands of robots, running the entire swarm simultaneously remains a
challenging issue.
In this study, our objective was to create a platform providing adequate functions
which can be customized by users to conduct a variety of multi-robot research
experiments. In this study, we introduce a Millibot, a miniature mobile robot platform
which cost only $23 for each individual. Millibot has a high similarity with existing
mobile robot platforms in previous studies, whose design will support users to operate
the robot swarm easily even if the number of swarms can reach hundred individuals.
Besides that, we also work on a microscopic model for swarm of mobile robots to
implement self-organized aggregation behavior. Proposed model relies on the
subjective expectation which is defined as “minimum wished cluster size” of robot in
swarm. Robots can make their own decisions by comparing their expected and
estimated observed-cluster sizes. The individual decisions of these robots shape
collective behavior across whole swarm. However, local communication of robots
and their mobility restricts robots to perceive global information, especially cluster
size. Inspired from slime mold aggregation process, wave-based communication
mechanism is implemented to help robot estimate cluster size. As soon as robot

vi


detects a desired cluster, robot can approach to this cluster with direction determined
by using average origin of wave (AOW) method. Dispersion metric and cluster metric
was employed to evaluate it performance.
Finally, the distributed algorithm for collective cognition on averaged global density
is proposed. The proposed algorithm helps the swarm can make a collective decision
on whether current global density is larger, smaller or approximated to the given
desired density. The fundamental idea of given approach is to enable the robots to
estimate the swarm density collectively by evaluating how frequently they encounter
with their neighbors, then by the method of average distributed consensus, the robot

swarm can make a single decision across the swarm to answer the above question.

vii


MỤC LỤC
Trang tựa

TRANG

Quyết định giao đề tài
Lý lịch cá nhân

i

Lời cam đoan

ii

Cảm tạ

iii

Tóm tắt

iv

Mục lục

viii

Danh mục các ký hiệu khoa học

xi

Danh sách các chữ viết tắt

xvi

Danh sách các bảng

xvii

Danh sách các hình

xviii

Chương 1. TỔNG QUAN
1.1 Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước

1

1.2 Tính cấp thiết của đề tài

7

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

9

1.4 Phương pháp nghiên cứu

9

Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Giới thiệu về robot bầy đàn

10

2.2 Phương thức giao tiếp

12

2.3 Hành vi cấp vi mô và vĩ mô

13

2.4 Một số hành vi cơ bản

15

2.4.1 Tập hợp

15

2.4.2 Flocking

15

2.4.3 Kiếm ăn tập thể

17

2.4.4 Phân bổ nhiệm vụ tập thể

18

Chương 3. THIẾT KẾ CÁ THỂ ROBOT
3.1 Thiết kế phần cứng cho cá thể robot

viii

20


3.1.1 Thiết kế hệ thống điện cho cá thể robot

21

3.1.2 Bộ điều khiển trung tâm

22

3.1.3 Hệ thống di chuyển

23

3.1.4 Hệ thống năng lượng

25

3.2 Phương thức truyền thông giữa các cá thể

26

3.2.1 Hệ thống giao tiếp bằng hồng ngoại

27

3.2.1.1 Thông tin định vị cục bộ

27

3.2.1.2 Chế độ truyền trong giao tiếp bằng sóng ánh sáng

32

3.2.2 Hệ thống giao tiếp bằng âm thanh

33

3.3 Các tác vụ có khả năng mở rộng cơ bản

34

3.3.1 Phương thức chuyển chế độ hoạt động

34

3.3.2 Hệ thống sạc tự động

37

Chương 4. THIẾT KẾ GIẢI THUẬT HÀNH VI TẬP HỢP TỰ TỔ CHỨC
4.1 Giới thiệu về hành vi tập hợp tự tổ chức

40

4.2 Đặt vấn đề

43

4.3 Hành vi tập hợp tự tổ chức

44

4.4 Cơ chế giao tiếp liên robot

48

4.5 Thuật toán điều hướng cho cá thể robot

50

4.6 Đánh giá hiệu suất và ảnh hưởng của các tham số lên hiệu suất

52

Chương 5. THIẾT KẾ GIẢI THUẬT NHẬN THỨC TẬP THỂ MẬT ĐỘ BẦY
ĐÀN PHI TẬP TRUNG

5.1 Tính cấp thiết của giải thuật

57

5.2 Đặt vấn đề

58

5.3 Tỉ lệ gặp mặt (Encounter rate)

59

5.4 Quá trình Matern hard-core loại 2 và phân phối khoảng cách lân cận gần
nhất trong Matern hard-core loại 2

63

5.5 Giải thuật nhận thức tập thể mật độ bầy đàn phi tập trung

66

5.6 Thích nghi bầy đàn có mật độ thay đổi theo thời gian

70

ix


5.7 Đánh giá sai số hội tụ và độ nhạy của phương pháp đối với sự thay đổi của
mật độ bầy

71

Chương 6. KẾT LUẬN

76

TÀI LIỆU THAM KHẢO

62

PHỤ LỤC

66

x


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU KHOA HỌC
Ký hiệu

Ý nghĩa

V,

Vận tốc dài và vận tốc góc của một cá thể robot bất kì

r , l

Vận tốc bánh phải và bánh trái của một cá thể robot bất kì

dw

Khoảng cách giữa 2 bánh xe theo phương x trên hệ trục của robot

rw

Bán kính bánh xe

sL , sR

virtual direction sign bánh trái và bánh phải của robot bất kì

Tw

Thời gian cho một vịng quay của trục động cơ

Tw0

Ngưỡng thời gian được cho là zero speed

mg

Tỷ số truyền của động cơ

p ( d , )

Giá trị thu được của cảm biến hồng ngoại bất kì trong robot

ac , bc

Tham số mơ hình p ( d ,  )



hướng tương đối giữa nguồn phát tín hiệu hồng ngoại và robot bất
kì

pi

Giá trị cường độ thu được từ bộ cảm biến hồng ngoại thứ i trên
robot bất kì

p l , pr

Giá trị cường độ thu được từ bộ cảm biến hồng ngoại bên trái và
bên phải theo góc 

d

Khoảng cách tương đối giữa nguồn phát phát tín hiệu hồng ngoại
và robot bất kì

l , r

Góc của cảm biến hồng ngoại bên trái và bên phải theo góc  ứng
với hệ quy chiếu của robot đang xét

S

Tập hợp bầy robot

Ri

Robot thứ i trong S

Pi

Tọa độ Ri trong hệ trục tham chiếu

xi


rs

Phạm vi cảm nhận môi trường của bộ cảm biến hồng ngoại

rc

Phạm vi giao tiếp của robot bằng bộ cảm biến hồng ngoại

Ni

Tập hợp lân cận của Ri

N max

Giới hạn trên của kích thước bầy

ni , ni

Kích thước thực tế và kích thước ước lượng của tập hợp mà Ri
đang theo dõi trong hành vi tập hợp

si

Trạng thái của Ri trong hành vi tập hợp

i

Tốc độ thay đổi kỳ vọng của Ri trong hành vi tập hợp

ne,i

Kỳ vọng của Ri trong hành vi tập hợp

d , m

Hệ số thất vọng và động lực của Ri trong hành vi tập hợp

 s ,i

Hệ số ảnh hưởng lân cận của Ri trong hành vi tập hợp

Ri , j

Lân cận thứ j của Ri

ni , j

kích thước ước lượng của tập hợp mà Ri , j đang theo dõi trong
hành vi tập hợp

Ei

tập hợp các giá trị ni , j của Ri

ni

Ngưỡng chuyển sang trạng thái tự do để rời tập hợp của Ri trong
hành vi tập hợp

Tact , Tref

Thời gian hệ thống giao tiếp của robot bất kì ở trạng thái hoạt động
và trạng thái vơ hiệu hóa trong hành vi tập hợp

pt

Xác suất một robot bất kì tự kích hoạt hệ thống giao tiếp sang trạng
thái hoạt động trong hành vi tập hợp

T p ,i

Biến ngẫu nhiên ứng với khoảng thời gian giữa 2 lần liên tiếp robot
bất kì tự kích hoạt hệ thống giao tiếp trong hành vi tập hợp

mb

Số mẫu trong tính trung bình giá trị ni

pthresh

Ngưỡng cảm biến hồng ngoại dùng trong hành vi tập hợp

xii


pi , front , pi ,left ,

Giá trị đo được của xung ánh sáng hồng ngoại phản xạ nhận được

pi ,right

từ các cảm biến phía trước, bên trái và bên phải của Ri

i, j

Hướng của nguồn phát thứ j mà Ri nhận được dùng trong hành vi
tập hợp

αi

Tập hợp các giá trị  i , j của Ri nhận được

i

Hướng đến điểm gốc trung bình của sóng giao tiếp mà Ri ước tính
được dùng rtong hành vi tập hợp

mc

Số chu kỳ dùng để lấy mẫu và trung bình giá trị của  i



Hệ số của bộ điều khiển P dùng trong hành vi tập hợp

qd , q c

Chỉ số phân tán và chỉ số tập hợp

tcap

Thời gian để bầy robot hồn thành q trình tập hợp

qds

Chỉ số phân tán của tập hợp ở trạng thái ổn định

D

Tập hợp con của



Mật độ trung bình của bầy robot trên D

ˆ

Giá trị ước lượng mật độ trung bình của bầy robot trên D trong

2

chỉ không gian hoạt động của bầy robot

tác vụ ước lượng mật độ bầy

d

Giá trị mật độ trung bình mong muốn của bầy robot trên D

e , d

Tham số của hàm mật độ của quãng đường đi được của robot trong
trạng thái va chạm và trạng thái riêng lẻ trước khi robot chuyển
trạng thái sử dụng trong tác vụ ước lượng mật độ bầy

c

Tham số của hàm mật độ của quãng đường đi được của robot trong
một chu kỳ trạng thái sử dụng trong tác vụ ước lượng mật độ bầy

e

Biến ngẫu nhiên liên quan đến tỉ lệ gặp mặt trung bình của robot
trong bầy trong tác vụ ước lượng mật độ bầy

ˆ e,i

Giá trị ước lượng  e của Ri

zi

Estimator phụ dùng để xác định ˆ e,i

xiii


se,i , j , sd ,i , j

Quãng đường di chuyển của Ri trong lần encounter thứ j và lần
disjoin thứ j sử dụng trong tác vụ ước lượng mật độ bầy

 (.,.)

hàm gamma với 2 thơng số hình dạng và tỉ lệ

 ( .)

Hàm gamma với 1 thông số

E ( .)

Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên

Var (.)

Phương sai của biến ngẫu nhiên

k

Số mẫu sử dụng để ước tính ˆ e,i

Ss

Quãng đường di chuyển lấy mẫu tối đa của robot trong bầy



Khoảng cách hard-core trong quá trình MHC

 p , hc

Quá trình Poisson và quá trình MHC

 p , hc

Mật độ điểm trung bình trên một đơn vị diện tích của quá trình
Poisson và quá trình MHC

r

Khoảng cách giữa 2 robot bất kì trong bầy sử dụng trong tác vụ
ước lượng mật đồ bầy

b (.,.)

Tập hợp các điểm trong đường trịn được xác định bằng tâm và
bán kính

 e ,d

Tỉ lệ gặp mặt trung bình mong muốn của bầy robot sử dụng trong
tác vụ ước lượng mật độ bầy

Q

Quyết định tập thể mong muốn có được của bầy robot sử dụng
trong tác vụ ước lượng mật độ bầy

Qi

Quyết định của Ri sử dụng trong tác vụ ước lượng mật độ bầy



Ngưỡng sai số cho phép trong quá trình đưa ra quyết định của
robot trong bầy sử dụng trong tác vụ ước lượng mật độ bầy

W

Ma trận trọng số tuyến tính sử dụng trong tác vụ ước lượng mật
độ bầy

Wij

Thành phần của W

xiv

πˆ e

Vector giá trị ước lượng trong toàn bầy tức thời sử dụng trong tác
vụ ước lượng mật độ bầy

1

Ký hiệu vector 1

 ( .)

Bán kính phổ của ma trận đối số

Sq

Thời lượng tối đa tính theo khoảng cách di chuyển để robot tự phát
tỷ lệ gặp mặt hiện tại của nó trong quy trình consensus

Su

Thời lượng lấy mẫu của ˆ e,i ( ni ) − ˆ e , j ( n j ) theo quãng đường Ri
đi được



Phạm vi ˆ e,i ( ni ) − ˆ e , j ( n j ) thỏa mãn phương trình (39)

Sw

Thời lượng tối đa tính theo khoảng cách di chuyển trong quá trình
đồng bộ hóa

ui

Số lần giá trị ˆ e,i được cập nhật được sử dụng trong tác vụ ước
lượng mật độ bầy

wq

Số lần vector πˆ e được cập nhật được sử dụng trong tác vụ ước
lượng mật độ bầy

xv