Thiết kế quỹ đạo và điều khiển tối ưu robot di động

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------

NGUYỄN VIỆT KHOA

THIẾT KẾ QUỸ ĐẠO VÀ ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU
ROBOT DI ĐỘNG

Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA
Mã số: 605260

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2014


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG TPHCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS. TS. Huỳnh Thái Hoàng
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 1 : ...........................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 2 : ...........................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG
Tp. HCM, ngày . . . . . tháng . . . . năm 2014
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)
1. ..............................................................
2. ..............................................................
3. ..............................................................
4. ..............................................................
5. ..............................................................
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý
chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: Nguyễn Việt Khoa

MSHV : 11154019

Ngày, tháng, năm sinh: 18/10/1982

Nơi sinh : Phú Yên

Chuyên ngành: Tự động hóa

Mã số : 605260

I. TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ QUỸ ĐẠO VÀ ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU
ROBOT DI ĐỘNG
II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
+ Thiết kế quỹ đạo cho robot di chuyển dùng kỹ thuật limit cycle với vòng ảo bao các vật
cản rời rạc là vòng tròn và vòng ellipse để robot tránh các vật cản và an tồn đến đích. Quỹ
đạo di chuyển của robot phải êm, tránh rung lắc và ổn định được chứng minh theo tiêu
chuẩn Lyapunov.
+ Thiết kế giải thuật để robot tránh bẫy cục bộ khi gặp vật cản là bức tường dài hoặc các
vòng ảo bao vật cản giao nhau.
+ Xây dựng địa hình căn hộ chung cư cho robot di chuyển trên phần mềm Matlab.
+ Kết hợp giải thuật limit cycle với giải thuật di truyền GA tìm quỹ đạo tối ưu cho robot di
chuyển trong mơi trường tồn cục là căn hộ chung cư.
+ Thiết kế và thi cơng mơ hình phần cứng robot di động kiểm chứng kết quả mô phỏng.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ :
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:
V.

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS. TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

Tp. HCM, ngày . . . . tháng .. . . năm 2014
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS. TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

Lời cảm ơn
Lời đầu tiên, tác giả luận văn xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành đến
tất cả thầy cơ giáo trong Khoa Điện – Điện Tử, đặc biệt là thầy cơ giáo
trong bộ mơn Tự Động Hóa Trường Đại Học Bách Khoa TP. HCM đã
truyền đạt cho tác giả những kinh nghiệm và kiến thức thật sự hết sức
quý báu trong thời gian học tập tại trường.
Đặc biệt tác giả xin chân thành cám ơn thầy PGS. TS. Huỳnh Thái
Hoàng, người đã trực tiếp hướng dẫn tác giả hoàn thành luận văn thạc sĩ
này.
Xin được gởi lời cám ơn chân thành đến gia đình, bạn bè và người
thân, những người đã giúp đỡ và động viên tác giả về tinh thần cũng như
vật chất trong suốt thời gian thực hiện luận văn này. Trong quá trình
thực hiện luận văn, do thời gian cũng như trình độ và kinh nghiệm có
hạn nên chắc chắn sẽ khơng tránh được những thiếu xót, rất mong được
sự quan tâm đóng góp của thầy cơ và các bạn bè, anh chị để luận văn
được hoàn chỉnh hơn. Một lần nữa, tác giả xin chân cám ơn !!!
Học viên thực hiện luận văn
Nguyễn Việt Khoa

Lời cảm ơn!

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS. TS. HUỲNH THÁI HỒNG

TĨM TẮT LUẬN VĂN

Nội dung chính của luận văn là thiết kế quỹ đạo di chuyển cho
robot trong mơi trường có nhiều vật cản sử dụng phương pháp limit
cycle với vòng ảo bao vật cản là vòng tròn và vòng ellipse với mong
muốn quỹ đạo thu được đủ trơn, không gây dao động rung lắc cho robot
trong quá trình di chuyển và tránh vật cản để đến đích an tồn. Sơ đồ cấu
trúc phân cấp lựa chọn hành vi điều khiển cho robot được tính tốn ổn
định theo tiêu chuẩn Lyapunov và thử nghiệm hoạt động tốt trong nhiều
môi trường khác nhau. Đồng thời, kết hợp thuật toán limit cycle với giải
thuật di truyền GA theo các không gian hướng ra của căn phòng để thiết
kế quỹ đạo tối ưu cho robot di chuyển trong mơi trường có nhiều vật cản
là căn hộ chung cư.

Tóm tắt luận văn

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS. TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

ABSTRACT

The main content of the thesis is to design trajectories for the
robot moving in an obstacle cluttered environment using multiple limit
cycle method and the virtual ring which is circular and obstructions
within the desired orbital ellipse obtained smooth enough, no shake of

variation in the process of moving robot and avoid obstacles to reach the
destination safely. Hierarchical action selection choice behavior for
robot control was calculated in stability according to Lyapunov function
and well testing operations in many different environments. At the same
time, the limit cycle algorithm combined with genetic algorithm GA to
the direction out of door of room to design the optimal trajectory for the
robot moving in an environment that has many obstacles is the
apartment.

Tóm tắt luận văn

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS. TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng 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.
Tơi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận
văn này đã được cảm ơn và các thơng tin trích dẫn trong Luận văn đã
được chỉ rõ nguồn gốc.
Học viên thực hiện luận văn

Nguyễn Việt Khoa

Lời cam đoan

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

MỤC LỤC

Chương 1: Tổng quan
1.1 Giới thiệu…………………………………………………………….......1
1.2 Sơ lược các phương pháp hoạch định quỹ đạo…………………………..3
1.3 Lý do chọn đề tài…………………………………………………...…..15
1.4 Tính cấp thiết của đề tài…………………………………………....……16
1.5 Mục tiêu và giới hạn đề tài………………………………………..….…16
1.6 Sơ lược nội dung luận văn………………………………………………17
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
2.1 Thuật tốn Limit cycle………………………………...…………………19
2.1.1 Limit cycle với vịng ảo là đường tròn……………………………19
2.1.2 Sơ đồ cấu trúc điều khiển…………………………………………20
2.1.3 Các bộ điều khiển cơ bản trong limit cycle………………….……22
2.1.3.1 Bộ điều khiển đi đến mục tiêu…………………………..23
2.1.3.2 Bộ điều khiển tránh vật cản……………………………..24
2.1.4 Các bước thực hiện thuật toán tránh vật cản……………………. .26
2.2 Thuật toán bám theo quá khứ……………………………………………28
2.2.1 Di chuyển theo góc định hướng được lưu lại   ………………..29
2.2.2 Góc lái   ……………………………………………………….29
2.2.3 Di chuyển về quỹ đạo   ……………………………………….30
Mục lục

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

2.2.4 Lệnh hợp nhất……………………………………………………..31
2.2.5 Lưu đồ thuật toán bám theo quá khứ…………….………………..31
2.3 Giải thuật di truyền………………………………………………………33
2.3.1 Giới thiệu………………………………………………………….33
2.3.2 Lai ghép NST mã số thực…………………………………………34
2.3.2.1

Lai ghép đơn giản………………….……………………34

2.3.2.2

Lai ghép rời rạc………………………………………….34

2.3.2.3

Lai ghép BLX-α…………………………………………35

2.3.2.4

Lai ghép số học………………………………………….35

2.3.2.5

Lai ghép đường thẳng…………………………………...35

2.3.2.6

Lai ghép trực giác……………………………………….36

2.3.2.7

Lai ghép tuyến tính BGA………………………………..36

2.3.3 Đột biến mã số thực………………………………………………36
2.3.3.1

Đột biến ngẫu nhiên……………………………………..37

2.2.3.2

Đột biến không đồng nhất……………………………….37

2.3.3.3


Đột biến Muhlennein
…………………………………...38

2.3.3.4

Đột biến rời rạc………………………………………….38

2.3.3.5

Đột biến liên tục…………………………………………38

Chương 3: Thiết kế quỹ đạo đi tối ưu cho robot
3.1 Robot tránh nhiều vật cản………………………………………………..40
3.1.1

Định nghĩa bẫy cục bộ………………….………………………..40

3.1.2

Gom nhiều vật cản nhỏ thành một vật cản lớn…………………..41
3.1.2.1 Gom theo đường tròn……………………………………41
3.1.2.2 Gom theo đường ellipse………………………………...42

3.1.3

Limit cycle ellipse……………………………………………….42
3.1.3.1 Sơ đồ cấu trúc điều khiển………………………………..44
3.1.3.2 Bộ điều khiển tránh vật cản của limit cycle ellipse……..45

Mục lục

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

3.1.3.2.1 Giải thuật tránh vật cản với limit cycle ellipse
……….............................................................................................................47
3.1.3.2.2 Giải thuật cho việc gom vật cản………………48
3.1.4

Chọn lựa vật cản để tránh………………………………………..50
3.1.4.1 Xác định vật cản thật sự gây cục bộ…………………….50
3.1.4.1.1

Lưu đồ giải thuật xác định bẫy cục bộ………51

3.1.4.1.2

Thoát khỏi bẫy cục bộ……………………….52

3.2 Không gian cục bộ……………………………………………………….53
3.2.1

Chọn vùng không gian ưu tiên cho robot………………………..54

3.3 Tối ưu quỹ đạo dùng thuật toán GA……………………………………..55
3.3.1

Giải thuật di truyền (GA) mã số thực……………………………55

3.3.2

Xây dựng hàm thích nghi………………………………………..57

3.4 Lưu đồ tổng quát các bước thực hiện giải thuật GA…...………………..57
3.5 Thiết kế và thi cơng mơ hình phần cứng………...………………………59
3.5.1

Mơ hình phần cứng robot.………………………………..59

3.5.2

Các thiết bị phần cứng đính kèm trên iRobot…………………..62
3.5.2.1 Cảm biến 3D Kinect – Microsoft………………………62
3.5.2.2 Mạch nguồn cho cảm biến Kinect……………………...63
3.5.2.3 Cảm biến Gyro - Analog Device……………………….63
3.5.2.4 Cảm biến đo xa laser LRF hãng Hokuyo – Nhật………64
3.5.2.5 Mạch nguồn cảm biến đo xa laser……………………...65

3.5.3

Mơ hình điều khiển tổng thể robot…………………………….66

Chương 4: Kết quả điều khiển
4.1 Kết quả mô phỏng trên Matlab…………………………………………..67
4.1.1 Kết quả mô phỏng sử dụng thuật tốn limit cycle vịng trịn…………67
4.1.2 Kết quả mơ phỏng sử dụng thuật toán limit cycle ellipse…………….69

Mục lục

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

4.1.3 Kết quả mơ phỏng sử dụng thuật tốn limit cycle kết hợp giải thuật di
truyền GA……………………………………………………………………70
4.1.3.1 Mô phỏng trên căn hộ chung cư thứ 1………………………..70
4.1.3.2 Kết quả mô phỏng trên căn hộ chung cư thứ 1……………….72
4.1.3.3 Mô phỏng trên căn hộ chung cư thứ 2………………………...74
4.1.3.4 Kết quả mô phỏng trên căn hộ chung cư thứ 2……………….75
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển đề tài
5.1 Kết quả đạt được của đề tài………………………………………………79
5.2 Kết luận………………………………..…………………………………79
5.3 Hướng nghiên cứu và phát triển của đề tài………………………………80
Tài liệu tham khảo…………………………………………………………...84
Lý lịch trích ngang

Mục lục

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN

1.1

Giới thiệu
Trong những năm gần đây với sự phát triển vượt bậc của ngành khoa học

máy tính và kỹ thuật tự động hóa đã giúp ngành robotics ngày càng phát triển mạnh
mẽ, đặc biệt là lĩnh vực robot tự hành (mobile robot). Theo dự đoán của các chuyên
gia trong tương lai khơng xa mỗi người sẽ có nhu cầu sử dụng một robot cá nhân
như cần một máy tính hiện nay và robot di động sẽ là tâm điểm của một cuộc cách
mạng cơng nghệ lớn sau Internet. Có thể kể đến một số loại robot được quan tâm
nhiều trong thời gian qua là: Tay máy robot (Robot Manipulators), Robot di động
(Mobile Robots), Robot phỏng sinh học (Bio Inspired Robots) và Robot cá nhân
(Personal Robots). Trong lĩnh vực Robot di động được nghiên cứu nhiều như xe tự
hành trên mặt đất AGV (Autonomous Guided Vehicles), Robot tự hành dưới nước
AUV (Autonomous Underwater Vehicles), Máy bay không người lái UAV
(Unmanned Arial Vehicles).
Xu thế phát triển robot hiện nay tập trung nhiều về robot di động vì những
ưu điểm nổi bật và tính năng đa dạng ứng dụng của nó. Do nhu cầu dịch vụ xã hội
ngày càng phát triển cao nên đòi hỏi hệ thống robot di động phải đủ thông minh để
đáp ứng các yêu cầu đặt ra, tùy theo nhu cầu và mục đích sử dụng và chọn loại
robot thích hợp. Thông thường lĩnh vực robot di động được các nhà khoa học chia
ra làm 3 loại chính đó là: Xe tự hành trên mặt đất AGV, Robot tự hành dưới nước
AUV, Máy bay không người lái UAV. Thông thường bài toán về điều khiển robot
di động phải thỏa mãn 3 câu hỏi mà Leonard và Durant Whyte [1991] tóm tắt đưa
Chương 1

[1]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA

LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

ra là : “robot đang ở đâu ?”, “robot sẽ đi tới đâu ?”, “robot sẽ đi tới đó như thế
nào ?”. Để trả lời cho 3 câu hỏi này robot phải: có một mơ hình mơi trường (đã
cho hoặc tự xây dựng); nhận biết và phân tích mơi trường; tìm vị trí của nó
trong mơi trường; lập kế hoạch và điều khiển chuyển động. Trong lĩnh vực này,
các nhà nghiên cứu thường quan tâm nhiều về các bài toán quỹ đạo di chuyển cho
robot, giúp robot tránh các vật cản trên đường đi và đến đích an tồn với chi phi
thấp nhất có thể. Chính vì vậy, bài tốn về thiết kế quỹ đạo cho robot di động được
quan tâm nhiều trong thời gian qua. Một số hình ảnh cho thấy sự phát triển các loại
robot di động thông minh liên quan tới các bài tốn hoạch định quỹ đạo khi di
chuyển.

Hình 1.1. Robot thông minh giống người PR2 và Ashimo-Honda

(a)
Chương 1

(b)

[2]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HỒNG

Hình 1.2. hình (a) robot lau nhà hãng iRobot, hình (b) xe lăn thơng minh

Hình 1.3. Lĩnh vực máy bay khơng người lái UAV trong quân sự

Hình 1.4. Lĩnh vực AUV Robot tự hành dưới nước
1.2

Sơ lƣợc các phƣơng pháp hoạch định quỹ đạo
Trong luận văn tác giả tiếp cận loại robot di động tự hành bằng bánh xe. Có

rất nhiều bài tốn và thuật toán được đưa ra cho robot tự hành bằng bánh xe nhưng
vẫn chưa hồn thiện và vẫn cịn đang được phát triển. Một trong số các bài toán
được các nhà nghiên cứu quan tâm nhiều cho lĩnh vực này là bài toán hoạch định
quỹ đạo đường đi tối ưu cho robot di động, nhằm mục đích cuối cùng đưa robot đến
vị trí mong muốn an tồn, tránh vật cản trên đường đi, đường quỹ đạo di chuyển đủ
trơn để robot di chuyển ít bị dao động, tránh các bẫy cục bộ do vật cản gây ra,...
Khái niệm về bài toán hoạch định quỹ đạo:

Chương 1

[3]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

Quy hoạch quỹ đạo là di chuyển từ điểm A tới điểm B, đồng thời tránh vật cản theo
thời gian. Điều này có thề được tính tốn bằng phương pháp rời rạc hoặc liên tục.
Quy hoạch quỹ đạo là lĩnh vực quan trọng trong robot và nó đóng vai trị rất lớn
trong việc tự động hóa phương tiện di chuyển.
Có 2 thuật ngữ cơ bản:
 Quy hoạch đường đi: đưa ra quỹ đạo hay đường đi, tránh vật cản mà không
phụ thuộc vào thời gian, nghĩa là không cần xác định thời gian robot di
chuyển từ điểm A tới điểm B.
 Quy hoạch quỹ đạo: đưa ra quỹ đạo hay đường đi, tránh vật cản đi từ A đến
B trong một thời gian nhất định.
Về cơ bản, quy hoạch quỹ đạo là quy hoạch đường dẫn bên cạnh việc lập kế hoạch
di chuyển dựa trên các yếu tố vận tốc, chuyển động và các đặc tính động học của
robot. Nghĩa là xác định một quỹ đạo đường đi để cho robot di chuyển đến vị trí
mục tiêu đã định mà khơng va chạm vật cản trong vùng làm việc. Việc lập kế hoạch
đường đi trước hết là phải đưa ra một bản đồ và vị trí mục tiêu, sau đó là một chiến
lược để giải quyết bài toán robot phải quyết định làm gì để đạt được mục tiêu.
Sơ lược các phương pháp giải quyết các bài toán hoạch định quỹ đạo cho robot tự
hành bằng bánh xe như sau:
Phƣơng pháp trƣờng thế năng (Potential Field)

Chương 1

[4]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HỒNG

Hình 1.5. Quỹ đạo theo phương pháp trường thế năng cho robot di chuyển
Phương pháp trường thế năng xem robot như một điểm di chuyển trong một trường
thế năng do mục tiêu và các vật cản trong môi trường tạo ra. Mục tiêu thì tạo ra thế
hút cịn các vật cản tạo ra thế đẩy. Robot ở trong trường thế năng là đối tượng chịu
tác động của lực hút từ gradient của thế hút để đưa robot đến mục tiêu, đồng thời
chịu tác động của lực đẩy từ gradient của thế đẩy để giữ cho robot tránh va chạm
với vật cản. Vector lực tổng hợp bao gồm tổng của vector lực hút và vector lực đẩy
đóng vai trị như lực gia tốc làm cho robot di chuyển tới vị trí mới và giải thuật
được lặp lại đến khi robot đến mục tiêu. Phương pháp trường thế năng đơn giản và
dễ thực hiện đối với các mơi trường có vật cản đơn giản hoặc khoảng cách giữa
điểm bắt đầu và mục tiêu ngắn, đối với khoảng cách xa, vật cản phức tạp thì phương
pháp này dễ rơi vào bẫy cực tiểu cục bộ. Để khắc phục được nhược điểm của
phương pháp này người ta thường kết hợp với phương pháp hoạch định phân tách
sơ đồ Voronoi (Voronoid diagram). Tất nhiên, đường tìm được trong Vonoroid
thường xa hơn so với đường tối ưu về tổng độ dài. Voronoid diagram có một hạn
chế là sự giới hạn về khoảng cách của cảm biến vị trí. Vì thuật tốn tìm đường đi

Chương 1

[5]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

chọn khoảng cách tối đa giữa robot và vật cản trong môi trường nên các cảm biến

có tầm hoạt động ngắn của robot sẽ sai khi cảm nhận về môi trường xung quanh.
Tuy nhiên, một lợi điểm quan trọng của phương pháp Voronoid diagram so với hầu
hết các kỹ thuật tránh vật cản khác là khả năng thực thi. Cho một kế hoạch đường đi
đã được lập bằng phương pháp Voronoid diagram, một robot với các cảm biến
khoảng cách như laser hoặc siêu âm, có thể đi theo đường Voronoid trong mơi
trường thực bằng cách sử dụng thuật toán đơn giản của Voronoid diagram: robot
làm tăng tối đa các giá trị cực tiểu cục bộ mà cảm biến của nó đọc được. Hệ thống
điều khiển này sẽ giữ cho robot đi đúng trên đường Voronoid, điều này sẽ giảm
thiểu khả năng sai sót.

Hình 1.6 Quỹ đạo khi kết hợp hoạch định Voronoi và trường thế năng
Phƣơng pháp bảng đồ đƣờng (Road Map)

Chương 1

[6]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

Phương pháp Road Map kết nối các vùng không gian trống của robot trong
một mạng lưới các đường thẳng hoặc đường cong 1D gọi là các bản đồ đường đi.
Có hai phương pháp Road Map được chấp nhận với những kiểu đường đi thay đổi
đột ngột: đồ thị trực quan (visibility graph) và biểu đồ Voronoi (Voronoi diagram).
Trong phương pháp đồ thị trực quan, các đường đi sẽ bám sát theo vật cản và đường
đi cuối cùng là kết quả có độ dài ngắn nhất. Cịn trong phương pháp biểu đồ

Voronoi thì các đoạn đường càng cách xa vật cản càng tốt.

(a)

(b)

Hình 1.7. hình (a) Phương pháp đồ thị trực quan ; hình (b) Sơ đồ Voronoi
Phƣơng pháp Q-learning
Q-learning là phương pháp học tăng cường rất hiệu quả cho bài tốn tìm
đường, do phương pháp này thực hiện theo kiểu off-policy. Vì vậy phương pháp
này được kết hợp với các phương pháp khác để giải quyết một số bài tốn đặc biệt
như tìm đường đi trong mạng (Q routing) hay tìm đường của hệ thống multi-agent
(Ant-Q). Và một số cơng trình trong nước đã áp dụng thành công phương pháp này
để giải quyết một số bài tốn tìm đường cụ thể [12]. Phương pháp này cũng có thể
được coi là thuộc nhóm phương pháp hoạch định dựa vào lưới tọa độ. Trước đây,
người ta giải quyết các bài tốn tìm đường bằng các giải thuật tìm đường cổ điển.
Tuy nhiên các thuật tốn tìm đường có rất nhiều hạn chế, ví dụ như địi hỏi mơi
trường phải xác định, cố định và khơng xử lý tốt nhiều tình huống thực tế. Ngày nay
con người ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cùng với sự hỗ trợ của máy tính robot có thể tự
Chương 1

[7]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HỒNG

tìm ra quy luật hành động nói chung, tìm đường đi nói riêng thông qua các kinh
nghiệm thu được từ những hành động thực hiện trước đó; hay cịn gọi là học tăng
cường. Có nhiều phương pháp học tăng cường khác nhau, trong đó Q-learning được
áp dụng khá phổ biến ở nước ta trong việc giải quyết bài tốn tìm đường đi. Một
trong các ứng dụng thực tế của phương pháp này hoạch định quỹ đạo dùng cho các
robot lau nhà.
Phƣơng pháp thuật tốn di truyền (Genetic Algorithms)
Đây là phương pháp tìm kiếm đường đi tồn cục và tối ưu hóa ngẫu nhiên
dựa trên kỹ thuật tiến hóa (evolutionary), thơng qua ba q trình cơ bản như: chọn
lọc tự nhiên, lai ghép và đột biến. Chính vì các q trình trên nên GA rất hiệu quả
trong việc giải quyết các bài tốn tìm cực trị của hàm phi tuyến. Giải thuật di truyền
dùng để tìm đường đi tối ưu cho robot tự hành di chuyển trong môi trường tĩnh,
được miêu tả bởi bản đồ với các điểm nút và các đường nối [3], thuộc nhóm hoạch
định đường đi dựa vào việc lấy mẫu. Vị trí của mục tiêu và vật cản phục vụ cho việc
tìm đường đi tối ưu cho robot, được cung cấp trong không gian làm việc 2 chiều. Số
gien trong một nhiễm sắc thể là đặc trưng số vật cản trên bản đồ. Và từ đó hiệu
chỉnh lại độ dài của nhiễm sắc thể. Tiêu chuẩn đánh giá đường đi tối ưu là đường có
độ dài ngắn nhất.

Hình 1.8. Hoạch định đường đi cho robot

Chương 1

[8]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HỒNG

Hình 1.9. Khơng gian làm việc (Workspace Map)
Theo [9] kết quả đưa ra sau khi tính tốn là: { 0-4-6-6-7-9-15-15}. Cũng sử dụng
cơng cụ là giải thuật di truyền nhưng một số công trình khác lại giải bài tốn hoạch
định đường đi cho robot theo phương pháp lưới tọa độ [3]. Và cho kết quả rất khả
quan

Hình 1.10. Hoạch định quỹ đạo dùng GA

Chương 1

[9]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

Chất lượng quỹ đạo trong kết quả này phụ thuộc vào quần thể ban đầu, quần thể ban
đầu càng đơng thì kết quả tính tốn sau cùng càng tốt, càng tối ưu. Tiêu chuẩn tối
ưu là chọn đường ngắn nhất.
Phƣơng pháp dùng đƣờng cong  3  spline bậc 7 kết hợp với GA
Đây cũng là phương pháp hoạch định quỹ đạo mới dùng đường cong

 3  spline bậc 7 theo [14]. Việc tính tốn các hệ số  làm sao để đường cong đủ
trơn và ngắn để robot bám theo mà khơng bị rung lắc và đến đích an tồn. Theo kết
quả [14] các hệ số  được tính tốn tối ưu dùng giải thuật GA và cho kết quả khả

quan, mặc khác bản thân đường cong  3  spline bậc 7 cũng đã tối ưu phần nào
quỹ đạo.

Tổng

quát

quỹ

đạo

đường

cong

 3  spline

(G3)

bậc

7

p  u     u    u  , u  0, 1 được tính như sau:
T

  u   0  1s   2 s 2  3s3   4 s 4  5 s5   6 s 6   7 s 7

(1.1)

  u   0  1s  2 s 2  3s3  4 s 4  5 s5  6 s 6  7 s 7

(1.2)

Trong đó:

u  0, 1 là tham số quãng đường đã được chuẩn hóa
Các hệ số của đa thức được tính như sau:

 0  xA

(1.3)

1  1 cos A

(1.4)

1
2

1
2

(1.5)

1
6

1 3
1  A  313 A  sin A

6

(1.6)

 2  3 cos A  12 A sin  A

3  5 cos A 

2 
2


3 
3


5
1 
1
1

5

 152  4  6  cos B   22 B  23 B  24 B  sin  B
2
6 
6
2

2






 4  35  xB  xA    201  53  5  cos A   512 A  13 A  213 A  sin  A

Chương 1

[10]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

(1.7)

 5  84  xB  xA    451  103  5  cos A  1012 A  13 A  313 A  sin  A
1 
1
3



  392  74  6  cos B   722 B  23B  24 B  sin  B
2 
2

2



(1.8)




 6  70  xB  x A    361 

15
2 
3  5  cos  A
2
3 

2
13
1 
 15


  12 A  13 A  213 A  sin  A   34 2   4  6  cos B
3
2
2 
 2



1
3
 13

  22 B   23 B   2 4 B  sin  B
2
2
2




1

(1.9)




 7  20  xB  x A   101  23  5  cos A
6
1
1
1 



  212 A  13 A  13 A  sin  A  10 2  2 4  6  cos B
6
2

2 



1
1


  222 B  23 B  2 4 B  sin  B
6
2



(1.10)

0  y A

(1.11)

1  1 sin  A

(1.12)

1
2

1
2

(1.13)

1
6

1 3
1  A  313 A  cos A
6

(1.14)

 2  3 sin  A  12 A cos A

3  5 sin  A 

2 
2





5
1 
1
1

5

 152  4  6  sin  B   22 B   23 B  2 4 B  cos B

2
6 
6
2

2





 4  35  xB  xA    201  53  5  sin  A   512 A  13 A  213 A  cos A
3
3

(1.15)

Chương 1

[11]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

5  84  xB  xA    451  103  5  sin  A  1012 A  13 A  313 A  cos A
1 

1
3



  392  74  6  sin  B   722 B  23B  24 B  cos B
2 
2
2



(1.16)




 6  70  yB  y A    361 

15
2 
3  5  sin  A
2
3 

2
13
1 
 15



  12 A  13 A  213 A  cos A   34 2   4  6  sin  B
3
2
2 
 2


1
3
 13

  22 B   23 B   2 4 B  cos B
2
2
2




1

(1.17)




 7  20  yB  y A   101  23  5  sin  A
6
1

1
1 



  212 A  13 A  13 A  cos A  10 2  2 4  6  sin  B
6
2
2 



1
1


  222 B  23 B  2 4 B  cos B
6
2



(1.18)

Hình 1.9. Các hệ số  tìm được kết hợp với GA

Chương 1

[12]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HỒNG

Hình 1.11. Quỹ đạo sau tìm được dựa vào kỹ thuật Spline bậc 7

Hình 1.12. Ứng dụng kỹ thuật Spline bậc 7 tính tốn quỹ đạo tối ưu tìm vị trí hướng
ra của khơng gian phịng cho robot di động
Phƣơng pháp Limit Cycle (Chu kì giới hạn):
Thuật tốn limit cycle là một thuật toán mới trong việc định hướng và điều
khiển cho robot tự hành, và được quan tâm nghiên cứu trong thời gian gần đây.
Thuật toán này được áp dụng rất thành công trong lĩnh vực robot scoccer [7]. Tuy
nhiên, lại khá mới mẻ trong lĩnh vực hoạch định quỹ đạo cho robot tự hành bằng

Chương 1

[13]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA


LUẬN VĂN THẠC SĨ

GVHD: PGS.TS. HUỲNH THÁI HOÀNG

bánh xe. Hoạch định với limit cycle có thể được xếp vào nhóm phương pháp hoạch
định theo trường thế năng. Trong việc hoạch định quỹ đạo, thuật toán sử dụng

khung tham chiếu cụ thể để cung cấp chỉ dẫn chính xác về tình hình của robot cho
phép robot có thể chọn hướng an tồn và thơng suốt trong mơi trường nhiều vật cản
. Hơn nữa, nó tính tốn được thời gian để robot đi vào quỹ đạo của các vật cản và
thời điểm để đi ra khỏi vật cản. Những cách xử lý quỹ đạo này được thực hiện bằng
cách thích nghi giới hạn chu kỳ của quỹ đạo. Trong những trường hợp xung đột cụ
thể, những bộ điều khiển con của limit cycle được kích hoạt để robot di chuyển
khơng bị dao động, rơi vào bẫy cục bộ, hay có kết thúc chết hoặc bị kẹt một chỗ.
Các bộ điều khiển con trong limit cycle được chứng minh ổn định theo tiêu chuẩn
Lyapunov [6]. Cấu trúc điều khiển tổng quát của limit cycle cho phép giảm đáng kể
thời gian robot chạy đến mục tiêu trong khi đang dự đoán và tránh vật cản. Kết quả
mô phỏng trong nhiều môi trường khác nhau chứng minh độ tin cậy của cấu trúc
điều khiển [3],[4],[5],[8].

Hình 1.13. Robot tránh vật cản bằng vòng ảo là vòng tròn

Chương 1

[14]

HVTH: NGUYỄN VIỆT KHOA