Tóm tắt luận án nghiên cứu vấn đề giám sát và điều khiển robot qua mạng máy tính





ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Phùng Mạnh Dương

NGHIÊN CỨU VẤN ĐỀ GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN
ROBOT QUA MẠNG MÁY TÍNH

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử
Mã số: 62 52 70 01

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ
ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG


Hà Nội - 2013


Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Quang Vinh


Phản biện 1: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Phản biện 2: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Phản biện 3: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .


Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp nhà nước chấm luận
án tiến sĩ họp tại . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vào hồi giờ ngày tháng năm




Có thể
tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia Việt Nam
- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội




1

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
1.1 Tổng quan về hệ robot nối mạng
Hệ robot nối mạng, định nghĩa bởi hiệp hội robot quốc tế RAS, là
một hệ robot được điều khiển phân tán qua mạng truyền thông máy
tính như mạng Internet hay LAN. Mạng truyền thông có thể là có dây
hay không dây, và dựa trên các giao thức bất kỳ như TCP, UDP, hay
802.11. Có hai loại robot nối mạng bao gồm loại hoạt động tự trị và

loạ
i điều khiển bằng tay.
Nghiên cứu robot nối mạng chuyển các bài toán truyền thống như
định vị và điều khiển sang dạng phân tán qua mạng truyền thông
không đồng nhất. Các khó khăn đặt ra bao gồm việc đảm bảo hiệu
năng và độ tin cậy hệ thống trong điều kiện bị tác động bởi các thông
số mạng bất định như độ trì trễ, sự mất mát gói tin, truy
ền sai thứ tự
gói tin, hay băng thông hạn chế. Nhiều ứng dụng thực tiễn của hệ
robot nối mạng đã và đang được phát triển từ điều khiển công nghiệp
tới cứu hộ cứu nạn.
1.2 Ứng dụng của robot nối mạng
Xuất hiện vào năm 1994, hệ robot nối mạng đầu tiên cho phép khám
phá sự sống trong vùng bị nhiễm xạ đã nhậ
n được hơn 2,5 triệu lượt
sử dụng trong 7 tháng. Bảy năm sau, hơn 40 hệ như vậy đã được phát
triển cho phép người dùng từ xa tham quan bảo tàng, chăm sóc vườn
cây, khám phá đại dương, thám sát không gian trên khí cầu, và gắp
các tinh thể protein. Đến nay, robot nối mạng đã chứng minh được
hiệu quả ứng dụng trong công nghiệp (như khai thác hầm mỏ), y tế
(như mổ từ xa), giáo dục (như phòng thí nghiệm ảo), d
ịch vụ (như
tương tác người máy), và nhiều lĩnh vực khác. Ở Việt Nam, robot nối
mạng cũng đã bắt đầu thu hút được sự quan tâm nghiên cứu và được
kỳ vọng tạo ra những phương thức mới giải quyết các vấn đề cấp
bách trong giao thông hay cứu hộ cứu nạn.
2

1.3 Các nghiên cứu liên quan
Trước tiềm năng ứng dụng của robot nối mạng, nhiều nghiên cứ

u đã
được thực hiện tập trung chủ yếu vào giải quyết các bài toán cơ bản
như định vị, điều khiển ổn định, và dẫn đường. Trong bài toán định
vị, các hướng nổi bật bao gồm sử dụng kỹ thuật giao diện (bản đồ ảo,
thực tại ảo, tái tạo mô hình 3D…) và bộ lọc tối ưu (bộ lọc Kalman và
các cải tiến). Trong bài toán đi
ều khiển ổn định, một số phương pháp
đã được đề xuất như sử dụng bộ lọc dự đoán, bộ đệm thời gian, hay
điều khiển dựa trên sự kiện. Bài toán dẫn đường được đề cập theo hai
hướng là dẫn được trực tiếp và dẫn đường theo hành vi. Bên cạnh ưu
nhược điểm riêng, nhìn chung, các nghiên cứu chủ yếu tập trung khắc
ph
ục độ trì trễ, hiếm khi giải quyết vấn đề mất mát và truyền sai thứ
tự dữ liệu.
1.4 Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Trên cơ sở phân tích khả năng ứng dụng và các nghiên cứu liên quan,
luận án này nghiên cứu một số vấn đề cơ bản trong việc giám sát và
điều khiển robot nối mạng bao gồm định vị, điều khiển ổn định, và
dẫn
đường. Mục tiêu của luận án là tìm ra các giải thuật mới và hiệu
quả tạo cơ sở lý thuyết cho các ứng dụng thực tiễn đồng thời đóng
góp vào sự phát triển của robot nối mạng.
Do mạng truyền thông máy tính nói chung rộng và phong phú về
mục đích, cấu trúc, cũng như cách hoạt động, luận án này giới hạn
nghiên cứu trong mạng Internet là mạng được sử dụng phổ biến cho
hệ
robot nối mạng. Với mạng Internet, tác giả cũng giới hạn các tham
số chính là độ trì trễ, sự phân phát sai thứ tự gói tin, và độ mất mát
gói tin. Tương tự, robot được nghiên cứu là loại robot di động có hai
bánh điều khiển vi sai.

1.5 Cấu trúc của luận án
3

Luận án bao gồm 6 chương. Chương 1 trình bày tổng quan về robot
nối mạng. Chương 2 đặt vấn đề và mô hình hóa hệ thống. Chương 3
trình bày giải thuật định vị. Chương 4 trình bày giải thuật điều khiển
ổn định. Chương 5 trình bày giải thuật dẫn đường. Cuối cùng,
chương 7 trình bày những đóng góp chính của luận án.
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HỆ THỐNG
2.1 Biểu diễn trong không gian trạng thái của hệ robot nố
i mạng
Mô hình hệ robot nối mạng sử dụng trong luận án được mô tả trong
hình 2.2 trong đó bộ điều kiển kết nối với bộ chấp hành qua một
mạng truyền thông. Mạng truyền thông gây ra sự trì trễ, phân phát sai
thứ tự, và mất mát lên các gói tin dữ liệu trao đổi trong hệ thống.

Hình 2.2: Mô hình hệ thống và định thời của các tín hiệu.
Gọi n và m lần lượt là độ trì trễ truyền và nhận,
ca
k

và
s
c
k

lần lượt là
các biến ngẫu nhiên nhị phân mô tả sự mất mát dữ liệu truyền và
nhận, mô hình hệ robot nối mạng khi đó được mô tả trong không gian
trạng thái như sau:

1111
(, , )
(,)
ca
k k kn kn k
sc sc
kkmkmkmkmkm
f
h


 




xx uw
z
zxv

(2.4)
4

trong đó x là trạng thái, z là phép đo lối ra, u là tín hiệu lối vào, w và
v lần lượt là nhiễu hệ thống và nhiễu đó, và f và h lần lượt là các hàm
hệ thống.
2.2 Mạng truyền thông
Mạng truyền thông sử dụng trong robot nối mạng có thể lựa chọn
tương đối rộng từ mạng truyền thông trong công nghiệp như fieldbus,
CAN, đến các mạng đa dụng như

Ethernet hay Internet. Các mạng
này chia sẻ chung một số tính chất tác động tới hệ robot.
 Độ trì trễ: Độ trì trễ nói chung là ngẫu nhiên trong quá trình hệ
robot hoạt động. Tuy nhiên, tại mỗi thời điểm lấy mẫu, giá trị trễ
có thể đo được nhờ so sánh trường thời gian gửi trong gói tin với
thời gian nhận được gói tin.
 Sự phân phát sai thứ tự gói tin: Vấn đề này thường xảy ra khi các
gói tin được truyền đi theo các tuyến khác nhau. Gói tin sai thứ
tự có thể được mô hình hóa tương đương như một gói tin bị trễ
lớn nhảy bậc như sau:
()
ik s
ttjiT

  
(2.10)
trong đó là
i
t


thời gian trễ tương đương của gói tin i tới sai thứ
tự vào thời điểm k,
k
t


là thời gian trễ tại thời điểm k, j là số hiệu
của gói tin tới đúng thứ tự gần nhất và T
s

là thời gian lấy mẫu.
 Sự mất mát gói tin: Sự mất mát gói tin được mô hình hóa như là
một biến ngẫu nhiên nhị phân
k

:



1, ếóớảờừ 1ớ
0, ườợá

(2.11)


5

2.3 Hệ robot
Trong luận án này, một hệ robot nối mạng thực đã được phát triền
làm cơ sở cho các nghiên cứu và thực nghiệm. Hình 2.4 trình bày mô
hình tổng quát của hệ thống.

Hình 2.4: Cấu trúc của hệ robot nối mạng được xây dựng.
2.3.1 Mô hình động học
Robot sử dụng trong luận án này là loại 2 bánh vi sai như trong hình
2.5 trong đó (X
G
, Y
G
) là hệ tọa độ toàn cục, (X

R
, Y
R
) là hệ tọa độ gắn
với robot, R là bán kính bánh xe, và L là khoảng cách giữa 2 bánh.

Hình 2.5: Robot hai bánh điều khiển vi sai và các tham số.
Mô hình động học liên tục và rời rạc của robot khi đó lần lượt được
biểu diễn ở phương trình 2.13 và 2.16:
6

cos
sin
c
c
c
x
v
y
v











(2.13)
1
1
1
()cos
()sin
()
kksc k
kksc k
kksc
x
xTvk
y
yTvk
Tk











(2.16)
2.3.2 Cấu hình phần cứng
Phần cứng hệ thống bao gồm 2 phần: cơ cấu chấp hành và cảm biến,
và các thiết bị tương tác và điều khiển. Phần cơ cấu chấp hành và

cảm biến bao gồm các động cơ một chiều cho điều khiển chuyển
động, cảm biến siêu âm SRF05 cho tránh vật cản, cảm biến từ địa
bàn CMPS03 và cảm biến GPS Holux UB-93 cho định vị
, cảm biến
ảnh EVI-D100 và cảm biến đo xa laser LMS-221 cho xây dựng bản
đồ và dẫn đường. Phần thiết bị tương tác và điều khiển bao gồm các
máy tính và một cần điều khiển Joystick 3D Logitech.
2.3.3 Mô hình truyền thông
Việc truyền tải dữ liệu giữa các thành phần của hệ robot nối mạng
được thực hiện bởi một mô hình truyền thông đa giao thức. Mô hình
này sử dụng các giao thức khác nhau cho mỗi lo
ại dữ liệu cần truyền
nhằm tận dụng ưu điểm của mỗi giao thức để qua đó nâng cao hiệu
năng truyền thông của toàn hệ thống. Việc lựa chọn giao thức được
thực hiện trên cơ sở phân tích đặc điểm của từng giao thức trong mối
liên hệ với dữ liệu cần truyền tải.
Có 3 giao thức chính ở lớp v
ận chuyển được sử dụng phổ biến cho
robot nối mạng là TCP, UDP, và RTP. TCP là giao thức hướng kết
nối được thiết kế cho việc truyền dữ liệu một cách tin cậy qua các
mạng có băng thông thấp và tỉ lệ lỗi cao. UDP mặt khác là một giao
thức tối giản với mục tiêu truyền dữ liệu từ thiết bị này tới thiết bị
khác một cách nhanh nhất có thể. RTP được thi
ết kế chính cho việc
truyền tải dữ liệu đa phương tiện như âm thanh hay hình ảnh. Kết quả
mô phỏng trên ns-2 của chúng tôi chỉ ra rằng mỗi giao thức có ưu
7

nhược điểm riêng và không giao thức nào thích hợp để truyền tải toàn
bộ các loại dữ liệu khác nhau trong một hệ robot nối mạng.

Các loại dữ liệu truyền tải trong hệ robot nối mạng có thể được phân
ra 3 nhóm: dữ liệu quản lý, dữ liệu điều khiển, và dữ liệu hình ảnh.
 Nhóm dữ liệu quản lý bao gồm các thông tin điều khiển truy cập,
xác minh người dùng, và cấu hình hệ thống. Loại dữ liệu này có
kích thước nhỏ với băng thông dưới 10Kb/s nhưng yêu cầu độ tin
cậy cao. Do đó, giao thức TCP được sử dụng để truyền tải nhóm
thông tin này.
 Nhóm dữ liệu điều khiển bao gồm các lệnh điều khiển, tín hiệu
đồng bộ và dữ liệu cảm biến. Loại dữ liệu này yêu cầu thời gian
thực với băng thông từ 1Kb/s tới 100Kb/s. Giao thức UDP phù
hợp để truyền tải nhóm dữ liệu này.
 Dữ liệu hình ảnh được truyền một cách liên tục với kích thước
gói tin lớn. Loại dữ liệu này yêu cầu thời gian thực và băng thông
lớn. Khi cài đặt, giao thức RTP được sử dụng cho loại dữ liệu
này.
Hình 2.16 trình bày cài đặt của mô hình truyền thông đa giao thức.
Kết quả thực nghiệm thực nghiệm cho thấy mô hình này phù hợp cho
việc truyền tải dữ liệu trong robot nối mạng. Chất l
ượng hình ảnh khi
truyền tải bằng RTP cho chất lượng tốt hơn TCP ở cùng băng thông.
Các thông số độ trì trễ, độ thăng giáng, tỉ lệ mất mát dữ liệu đáp ứng
được yêu cầu giám sát và điều khiển robot nối mạng.

8


Hình 2.16: Truyền thông trong hệ robot nối mạng sử dụng mô hình
đa giao thức.
CHƯƠNG 3: ĐỊNH VỊ SỬ DỤNG BỘ LỌC TỐI ƯU
3.1 Tổng quan bài toán định vị cho robot

Định vị, sự xác định vị trí (bao gồm tọa độ và hướng) của robot trong
không gian hoạt động, được xem là một trong những vấn đề căn bản
nhất của robot di động. Để thực hiện một tác vụ b
ất kì, robot trước
hết cần phải biết vị trí hiện tại của nó trong không gian hoạt động.
Các phương pháp định vị hiện nay bao gồm định vị tương đối, định
vị tuyệt đối, và định vị tổng hợp.
3.2 Định vị cho robot nối mạng
Định vị cho robot nối mạng gặp phải khó khăn liên quan tới tác động
của mạng máy tính lên hệ thống. Trong luận án này, tác giả
đề xuất
giải thuật định vị mới dựa trên lý thuyết về bộ lọc Kalman. Giải thuật
này cho phép định vị robot trong điều kiện bị tác động tổng hợp bởi
thời gian trễ, sự mất mát gói tin và truyền sai thứ tự gói tin.

9

3.3 Giải thuật định vị cho robot nối mạng sử dụng bộ lọc Kalman
mở rộng với quan sát quá khứ PO-EKF
Giải thuật định vị được xây dựng qua 2 bước. Bước một phát triển
một bộ lọc tối ưu cho phép ước lượng trạng thái của hệ tuyến tính.
Bước hai mở rộng bộ lọc này cho hệ phi tuyến.
Xét trường hợp f và h trong phương trình (2.4) là tuyế
n tính, khi đó
hệ robot nối mạng có thể biểu diễn như sau:
11 11 1 1
11 1 1 1
ca
kkk knkkn k
kk kkn k

AB
AB


 

 


 
xx uw
xuw

(3.7)
isc
kkmkm
sc sc
km km km km km
ii i
H
H




 



z

z
xv
xv



(3.8)
Sử dụng lý thuyết bộ lọc Kalman, ta tính được các phương trình cho
bộ lọc tuyến tính, cụ thể:
Phương trình tiền ước lượng (pha dự đoán):
11 1 1
ˆˆ
kkk kkn
AB


 

xx u

(3.10)
Hiệp phương sai sai số tiền ước lượng:
11 1 1
T
kkkk k
P
APA Q


  


(3.14)
Phương trình hậu ước lượng (pha hiệu chỉnh):
ˆˆ ˆ
()
i
kk kk ii
KH



xx z x


(3.15)
Hệ số Kalman và hiệp phương sai sai số hậu ước lượng:
1
[]
TT
kiiiiii
K
FP H H P H R
 


  
(3.30)
10

T

kk kii
P
PKHPF





(3.29)
Mở rộng tính toán cho hệ phi tuyến bằng cách tuyến tính hóa hệ phi
tuyến quanh các giá trị ước lượng rồi áp dụng các phương trình trên
ta thu được một bộ lọc tối ưu cho bài toán định vị robot nối mạng
như sau:
 Phương trình cập nhật theo thời gian tại pha dự đoán:
11
11 1 1 1 1
ˆˆ
(, ,)
kkkn
TT
kkkk kkk
f
P
APA WQW





  



xxu0

(3.45)
 Phương trình cập nhật dữ liệu tại pha hiệu chỉnh:
1
1
()
()
ˆˆ ˆ
[(,)]
m
kj kj kj
j
TTT
kiiiiiiii
i
kk kk i
T
kk kii
F
AIKH
K
FP H H P H V RV
Kh
P
PKHPF





 
 


 


xx z x0

  



(3.46)
Bộ lọc này được đặt tên là bộ lọc Kalman mở rộng với quan sát quá
khứ (PO-EKF).
3.4 Kết quả mô phỏng
Hình 3.13 so sánh kết quả định vị sử dụng 3 phương pháp: bộ lọc
Kalman mở rộng (EKF), bộ lọc Kalman cải tiến LEKF [29], và bộ
lọc PO-EKF do tác giả đề xuất. Bảng 3.2 so sánh yêu cầu tính toán
của 3 phương pháp trên. Có thể kết luận rằng thuật toán PO-EKF cho
độ chính xác tốt hơn EKF, tương
đương độ chính xác của LEKF
nhưng yêu cầu tính toán ít hơn LEKF.
11


Hình 3.15: So sánh sai số ước lượng theo phương X giữa PO-EKF

với EKF và LEKF.

Bảng 3.2: Yêu cầu tính toán đã chuẩn hóa của các bộ lọc
Tham số EKF LEKF PO-EKF
Phép tính dấu chấm động 1.0 36.5 4.7
Thời gian thực thi 1.0 33.7 2.4

3.5 Thực nghiệm
Hình 3.34 trình bày kết quả thực nghiệm định vị robot thực tế với
môi trường mạng Internet. Các kết quả thực nghiệm với nhiều điều
kiện mạng khác nhau đều cho kết quả phù hợp với tính toán và mô
phỏng, qua đó chứng minh ưu điểm của bộ lọc PO-EKF về độ chính
xác và yêu cầu tính toán.
0 200 400 600 800 1000
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Time (100ms)
RMSE in X (m)


EKF
PO-EKF
LEKF
12


Hình 3.34: So sánh sai số ước lượng giữa PO-EKF với EKF và

LEKF.
CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH SỬ DỤNG LÝ THUYẾT
ỔN ĐỊNH LYAPUNOV VÀ BỘ LỌC DỰ ĐOÁN
4.1 Mở đầu
Bài toán điều khiển ổn định hệ robot truyền thống (robot không nối
mạng) đã được đề cập và giải quyết tương đối hoàn chỉnh trong nhiều
nghiên cứu [74] – [76]. Tuy nhiên, với hệ robot nối m
ạng, hiện mới
chỉ có một số nghiên cứu đề cập tới bài toán này và đa phần tập trung
khắc phục độ trì trễ. Trong luận án này, tác giả đề xuất giải thuật điều
khiển robot nối mạng cho phép ổn định hệ thống trong điều kiện bị
tác động tổng hợp của các yêu tố trì trễ, mất mát và sai thứ tự gói tin.
Cơ sở của gi
ải thuật dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov và bộ lọc
dự đoán.

0 50 100 150
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
Time (100ms)
Error in X (m)


EKF
LEKF
PO-EKF

13

4.2 Định nghĩa bài toán
Xét hệ robot hai bánh điều khiển vi sai có mô hình động học theo
phương trình (2.13). Gọi sự sai khác giữa vị trí hiện tại
(, , )
xy


và vị
trí đích
222
(, ,)
x
y


là vector sai số
222
(, ,)
T
xxyy


  
e
. Mục
tiêu của bộ điều khiển là tìm luật điều khiển của vận tốc dài và vận
tốc góc của robot sao vector sai số tiến tới 0:
l

im ( ) 0
t
t


e
.
Theo nghiên cứu của Brockett [88], đối với hệ robot vi sai ràng buộc
bởi điều kiện không khả tích (nonholonomic) thì luật điều khiển ổn
định trơn biểu diễn trong hệ tọa đề các là không tồn tại. Do đó, một
hệ tọa độ mới với 3 tham số (

,

,

) gọi là các biến dẫn đường được
định nghĩa như trong hình 4.2 và phương trình (4.1).

Hình 4.2: Tọa độ và hướng của robot trong không gian tọa độ biến
dẫn đường.
 


22
22
22 2
22
atan 2 ,
atan 2 ,

xx yy
yyxx
yyyx











(4.1)
Không làm mất tính tổng quát, ta có thể chọn gốc tọa độ sao cho tọa
độ đích của robot là
222
( , , ) (0,0,0)
x
y


, tương đương với
14

222
(,,)(0,0,0)




. Từ định nghĩa và giả thiết trên, phương trình
động học (2.13) của robot được biểu diễn trong hệ tọa độ biến dẫn
đường như sau:


cos
sin
sin
v
v
v











 




(4.2)
Mục tiêu của bộ điều khiển bây giờ trở thành tìm luật điều khiển vận

tốc sao cho (

,

,

) tiến tới 0.
Hướng tiếp cận của tác giả trong bài toán này bao gồm 2 bước. Trước
hết, tìm luật điều khiển ổn định cho hệ robot không nối mạng. Sau
đó, luật điều khiển này được mở rộng cho hệ nối mạng bằng cách sử
dụng bộ lọc dự đoán.
4.3 Điều khiển ổn định hệ robot không nối mạng
Luật điều khiển ổn định hệ robot không nối mạng được xây dựng dựa
trên công trình [74]. Chọn hàm Lyapunov như sau:


22
2
12
;,0
22
h
VVV h





  
(4.3)

Khi đó, có thể chứng minh được rằng đạo hàm của hàm Lyapunov
V


theo các biến dẫn đường sẽ luôn âm nếu ta chọn luật điều khiển như
sau:
(cos); 0
v

 

 (4.5)
cos sin
()h



   

 
(4.8)
15

Rời rạc hóa hệ trên ta thu được luật điều khiển ổn định trong miền rời
rạc:
(cos )
cos sin
()
kkk
kk

kk kk
k
v
wh




  


 
(4.12)
4.4 Điều khiển ổn định hệ robot nối mạng
Với hệ robot nối mạng trong phương trình (2.4), phép đo nhận được
tại thời điểm k thực tế phản ánh trạng thái hệ thống tại thời điểm k-m.
Đồng thời, tín hiệu điều khiển tại thời điểm k sẽ đến cơ cấu chấp
hành vào thời điểm k+n. Do vậy, để luật (4.12) có thể ổn định hệ
thống, chúng ta cầ
n phải ước lượng được trạng thái hệ thống tại thời
k+n từ phép đo tại k-m,
ˆ
(| )knkm
x
(hình 4.3).

Hình 4.3: Hệ robot nối mạng có thêm bộ ước lượng trạng thái.
Từ chương 4, bộ lọc PO-EKF đã cho phép ước lượng trạng thái hiện
tại từ phép đo quá khứ. Nếu ta thêm pha ngoại suy dựa vào mô hình
hệ thống thì bộ lọc PO-EKF có thể được cải tiến để ước lượng

ˆ
(| )knkm
x
như sau:
16

 Pha dự đoán:
111
11 1 1 1 1
ˆˆ
(,,)
kkkk
TT
kkkk kkk
f
P
APA WQW





  


xxu0

(4.15)

Pha hiệu chỉnh:

1
1
()
()
ˆˆ ˆ
[(,)]
m
kj kj kj
j
TTT
kiiiiiiii
i
kk kk i
T
kk kii
F
AIKH
K
FP H H P H V RV
Kh
P
PKHPF




 
 



 


xx z x0

  



(4.16)

Pha ngoại suy:
111
ˆˆ
(,,)
kn kn kn kn
f



  

xxu0

(4.17)
4.5 Mô phỏng và thực nghiệm
Hình 4.11 biểu diễn quỹ đạo và hướng của robot trong 3 thực nghiệm
điều khiển robot di chuyển lần lượt từ các điểm (-4,-4,0
0
), (-4,-4,45

0
),
(-4,-4,90
0
) tới điểm đích (0,0,0
0
). Hình 4.12 biểu diễn vận tốc dài và
vận tốc góc của robot trong quá trình điều khiển. Có thể thấy rằng,
robot tiến dần về vị trí đích đồng thời các vận tốc cũng tiến về 0
chứng tỏ hệ thống là ổn định.
17

(a)
(b)
Hình 4.11:
Điều khiển ổn định hệ robot MSSR sử dụng bộ lọc dự đoán:
(a) Quỹ đạo robot trong mặt phẳng chuyển động; (b) Biến thiên hướng của
robot.

(a)
(b)
Hình 4.12:
Vận tốc của robot trong quá trình điều khiển ổn định: (a) Vận tốc
dài; (b) Vận tốc góc.

-4 -3 -2 -1 0
-4
-3
-2
-1

0
X (m)
Y (m)


-4 -3 -2 -1 0
-4
-3
-2
-1
0
X (m)
Y (m)
0 degree
45 degree
90 degree
0 20 40 60 80
0
20
40
60
80
100
Time (s)
Orientation (degree)


0 20 40 60 80
0
20

40
60
80
100
Time (s)
Orientation (degree)
0 degree
45 degree
90 degree
0 20 40 60
0
0.1
0.2
0.3
Time (s)
Tangent velocity (m/s)


0 20 40 60
0
0.1
0.2
0.3
Time (s)
Tangent velocity (m/s)
0 degree
45 degree
90 degree
0 20 40 60
-0.2

0
0.2
0.4
0.6
0.8
Time (s)
Angular velocity (rad/s)


0 20 40 60
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Time (s)
Angular velocity (rad/s)
0 degree
45 degree
90 degree
18

CHƯƠNG 5: DẪN ĐƯỜNG SỬ DỤNG MỒ HÌNH HÀNH VI
5.1 Mở đầu
Mục tiêu quan trọng của hầu hết các hệ robot di dộng là khả năng
định vị và di chuyển tới đích để thực hiện tác vụ được giao. Quá trình
này gọi là dẫn đường và thường bao gồm 4 bước: cảm nhận, định vị,
nhận dạng, và điều khiển chuyển động. Thực hiện quá trình này có
hai phương pháp phổ biến là dẫn đường trực tiếp và dẫn đường dựa

vào hành vi. Trong d
ẫn đường trực tiếp, người điều khiển trực tiếp ra
lệnh cho robot dựa trên các thông tin phản hồi. Phương pháp dẫn
đường theo hành vi sử dụng khái niệm tập hợp các hành vi sao cho
cùng nhau thực hiện được nhiệm vụ đặt ra. Ưu điềm của phương
pháp này là tính ổn định của quá trình dẫn đường nhất là trong điều
kiện môi trường chứa nhiều thông số bất ổn như
vật cản, nhiễu, sự trì
trễ… Phương pháp dẫn đường dựa trên hành vi phù hợp với hệ thống
robot nối mạng và được lựa chọn cho bài toán dẫn đường.
5.2 Dẫn đường dựa trên hành vi cho robot nối mạng
Hình 5.3 trình bày sơ đồ mô hình dẫn đường theo hành vi thiết kế cho
hệ robot nối mạng. Mô hình này bao gồm 4 khối hành vi: theo người
điều khiển, tránh vật cản, về đích, và giám sát.
Khối hành vi theo người điều khiển có chức năng điều khiển robot
thực thi các lệnh do người sử dụng đặt vào như tiến, lùi, rẽ trái, rẽ
phải. Khối này đồng thời cũng cập nhật các tham số mạng trong quá
trình hoạt động để điều chỉnh độ khuếch đại tín hiệu điều khiển sao
cho hệ thống đáp ứng phù hợp với trạng thái mạng. Việc cài đặt khối
hành vi theo người điều khiển được thực hiện bằng logic mờ qua 4
bước: xác định bài toán, định nghĩa các biến ngôn ngữ và hàm thành
viên, xây dựng luật mờ, và giải mờ.
19


Hình 5.2: Cấu trúc hệ thống dẫn đường theo hành vi.
Khối hành vi tránh vật cản sử dụng các dữ liệu từ cảm biến siêu âm
để thực hiện nhiệm vụ tránh vật cản. Khi phát hiện hiện vật cản, khối
này được kích hoạt và đặt lên mức ưu tiên cao. Việc tránh vật cản,
được thực hiện tự động nhằm đảm bảo an toàn cho robot trong quá

trình vận hành. Thuật toán tránh vật cản được thực hiện bằng giải
thuật logic mờ
với các bước cài đặt tương tự như khối hành vi theo
người điều khiển.
Khối hành vi về đích được thực hiện bằng giải thuật điều khiển ổn
định tác giả đã trình bày trong chương 4.
Cuối cùng, khối giám sát có nhiệm vụ quản lý, thiết lập mức ưu tiên
cho các khối hành vi và quyết định tín hiệu điều khiển nào sẽ được
gửi tớ
i bộ phận cơ cấu chấp hành để thực thi. Khối này được cài đặt
bằng các luật tương tự như luật điều khiển trong logic mờ.
5.3 Mô phỏng và thực nghiệm
Các mô phỏng và thực nghiệm đã được tiến hành để đánh giá thuật
toán dẫn đường. Hình 5.14 trình bày kết quả dẫn đường trong môi
20

trường không biết trước và có nhiều vật cản. Robot đã thành công
trong việc tránh vật cản và về đích. Sự phù hợp của tín hiệu điều
khiển (hình 5.16) với môi trường và trạng thái mạng (hình 5.15)
khẳng định hoạt động hiệu quả các khối hành vi và mô hình dẫn
đường.

Hình 5.14: Kết quả dẫn đường sử dụng mô hình hành vi.

0 5 10 15 20
0
2
4
6
8

10
12
14
16
18
20
Start
X(m)
Y(m)
Goal
G
wall 1
wall 2
wall 3
wall 4
Obstacle 1
Obstacle 2
Obstacle 3
Obstacle 4
Obstacle 5
Obstacle 6
A
B
C
D
E
F
21

Hình 5.15: Trạng thái mạng trong quá trình dẫn đường.

Hình 5.16: Vận tốc góc của bánh trái và bánh phải trong quá
trình dẫn đường.

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
Luận án này đã đề xuất các giải thuật cho 3 bài toán cơ bản trong hệ
robot nối mạng bao gồm bài toán định vị, điều khiển ổn định, và dẫn
đường. Việc xây dựng các thuật toán được thực hiện qua các bước
phân tích khả năng ứng dụng, đánh giá nghiên cứu liên quan, xây
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
0
500
1000
1500
2000
2500
Time (100ms)
Time delay (ms)
A
B
C D
E
F
G


0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
0
500
1000

1500
2000
2500
Time (100ms)
Time delay (ms)
Delay
Loss
Out-of-order
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
0
5
10
15
20
25
Time (100ms)
Angular velocity (rad/s)
A
B
C
D
E
F
G


0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
0
5
10

15
20
25
Time (100ms)
Angular velocity (rad/s)

L

R
22

dựng mô hình hệ thống, đề xuất thuật toán, và đánh giá thuật toán
bằng mô phỏng và thực nghiệm.
Đóng góp chính của luận án bao gồm:
1. Xây dựng mô hình trạng thái của hệ robot nối mạng trong điều
kiện bị tác động bởi độ trì trễ, sự phân phát sai thứ tự dữ liệu, và sự
mất mát gói tin. Một hệ robot nối mạng thực đã được phát triển làm
cơ sở cho thực nghiệm đánh giá các giải thuật. Mô hình truyền thông
đa giao thức đã được đề xuất cho việc truyền tải dữ liệu giữ
a các
thành phần của hệ robot nối mạng. Kết quả này đã được công bố
trong các công trình [1][2][3][4][5][10].
2. Đề xuất một giải thuật định vị mới có tên bộ lọc Kalman mở rộng
với phép đo quá khứ PO-EKF cho phép định vị chính xác robot trong
môi trường mạng. Bộ lọc có thể làm việc với cả hệ tuyến tính và phi
tuyến. Nhiều mô phỏng, thực nghiệm, và so sánh đã được thực hiện
chứ
ng minh độ chính xác và hiệu năng tính toán của giải thuật. Kết
quả này đã được công bố trong các công trình [12][13].
3. Đề xuất giải thuật điều khiển ổn định trên cơ sở lý thuyết điểu

khiển ổn định Lyapunov và bộ lọc dự đoán. Hướng tiếp cận trong
giải thuật này tuy tương tự trong [32] nhưng tác giả đã sử dụng bộ lọc
hoàn toàn khác cho phép xử lý đồ
ng thời nhiều tác động của mạng
với kết quả tối ưu theo nghĩa tối thiểu hiệp phương sai sai số ước
lượng. Kết quả này đã được công bố trong các công trình [8][9].
4. Xây dựng mô hình dẫn đường theo hành vi trong đó đã kết hợp kết
quả của các nghiên cứu trên với các khối hành vi khác cho phép dẫn
đường cho robot nối mạng trong môi trường không biết trước. Logic
mờ đã được ứng dụ
ng nhằm tăng độ thích nghi của hệ thống với các
biến thiên mạng. Kết quả này đã được công bố trong các công trình
[6][7][11].
23

DANH MỤC CÔNG TRÌNH
1. Trần Quang Vinh, Phùng Mạnh Dương, Trần Hiếu (2005), “Giám sát và
điều khiển robot di động qua mạng LAN vô tuyến và Internet”, Tạp chí
khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Tập 21, số
2, tr.85-91.
2. Trần Quang Vinh, Vũ Tuấn Anh, Phùng Mạnh Dương, Trần Hiếu
(2006), “Xây dựng robot di động được dẫn đường bằng các cảm biến
siêu âm và cảm biến ảnh toàn phương”, Hội nghị Cơ điệ
n tử toàn quốc
lần thứ 3 (VCM), tr.153-160.
3. Manh Duong Phung, Quang Vinh Tran, Kok Kiong Tan (2010),
“Transport Protocols for Internet-based Real-time Systems: A
Comparative Analysis,” The Third International Conference on
Communication and Electronics (ICCE).
4. Phùng Mạnh Dương, Quách Công Hoàng, Vũ Xuân Quang, Trần

Quang Vinh (2010), “Điều khiển robot di động qua mạng Internet sử
dụng kiến trúc truyền thông CORBA”, The International Conference on
Engineering Mechanics and Automation (ICEMA), pp.232-237.
5. Trần Quang Vinh, Phạm Mạnh Thắng, Phùng Mạnh Dương (2010),
“Mạng thông tin điều khiển trong hệ thống tự động hóa tòa nhà”, Tạp
chí Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nộ
i, Tập
26, số 2, tr.129-140.
6. Manh Duong Phung, Thanh Van Thi Nguyen, Cong Hoang Quach,
Quang Vinh Tran (2010), “Development of a Tele-guidance System
with Fuzzy-based Secondary Controller”, The 11th IEEE International
Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV),
pp.1826-1830.
7. Manh Duong Phung, Thanh Van Thi Nguyen, Tran Quang Vinh (2011),
“Control of an Internet-based Robot System Using Fuzzy Logic”, The
2011 IEICE International Conference on Integrated Circuits and
Devices in Vietnam (ICDV), pp.98-101.
8. Phùng Mạnh Dương, Nguyễn Thị Thanh Vân, Trần Thuận Hoàng, Trần
Quang Vinh (2012), “Điểu khiển ổn định robot di động phân tán qua
mạng máy tính sự dụng bộ lọc dự đoán với quan sát quá khứ”, Hội nghị
Cơ điện tử Toàn quốc lần thứ 6 (VCM), tr.778-786.
9. T. H. Hoang, P. M. Duong, N. V. Tinh, T. Q. Vinh (2012), “A Path
Following Algorithm for Wheeled Mobile Robot Using Extended
Kalman Filter”, The 3rd IEICE International Conference on Integrated
Circuits and Devices in Vietnam (ICDV), pp.179-183.
10. Manh Duong Phung, Thuan Hoang Tran, Thanh Van Thi Nguyen and
Quang Vinh Tran (2012),
“Control of Internet-based Robot Systems
24


Using Multi Transport Protocols”, 2012 IEEE International Conference
on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS), pp.294-
299.
11. P. M. Duong, T. T. Hoang, N. T. T. Van, D. A. Viet and T. Q. Vinh
(2012), “A Novel Platform for Internet-based Mobile Robot Systems”,
The 7th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications
(ICIEA), pp.1969-1974.
12. Manh Duong Phung, Thi Thanh Van Nguyen, Thuan Hoang Tran, and
Quang Vinh Tran (2013), “Localization of Networked Robot Systems
Subject to Random Delay and Packet Loss”, The 2013 IEEE/ASME
International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM),
pp.1442-1447.
13. Manh Duong Phung, Thi Thanh Van Nguyen, Thuan Hoang Tran,
Quang Vinh Tran (2013), “Localization of Internet-based Mobile
Robot”, Tạp chí Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Đại học Quốc gia
Hà Nội, Tập 29, số 1, tr. 1-13.