Nghiên cứu ứng dụng hệ thống các cảm biến hỗn hợp dùng cho robot thông minh tự quản trị

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
Ш

BÁO CÁO TỔNG HỢP
ĐÈ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC
CẤPĐHQGHN
DO TR Ư Ờ N G QUẢN LÝ

Mã số: QC.06.16
Chủ nhiệm đề tài: Trần Quang Vinh

Đ Ạ I H Ọ C Q U Ố C G IA HÀ NỘI
VỈỆN

t r u n g т а м t h ô n g tin thư

HÀ NỘI - 2007


MỤC LỤC
N ội dung

T ra n g

Tóm tắt các kết q chính cùa đề tài

3

Main results o f project

5

I.TƠNG Q U A N CÁC V Â N ĐỀ NGHIÊN c ứ u

6

1. Robot và robot di động thông minh

6

2. Các cảm biến dùng cho việc định vị robot di động

9

2.1. M ột số cảm biển dùng trong robot

9

2.2, Một vài loại cảm biến dùng trong robot di động

9

3. Dần đường robot di động bằng tổng hợp các cảm biển
3.1. Định nghĩa và các chức năng cơ bản của robot di động thơng minh

20
20

3.2. Các mơ hình được thiết kế cho một robot thông minh

21

3.3. Điều khiền robot di động thông minh

23

II. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VÀ KÉT QUÀ
4. Xây dựng robot di động với các cảm biến siêu âm và ảnh toàn phương

45

4.1. Kết cấu của robot

45

4.2. Các cảm biển trong bộ phận cảm nhận của robot

46

4.3. Chương trình dẫn đường cho robot di động

51

4.4. Kết quả thực nghiệm

54

5. Xây dựng Cleaner-Robot CR sử dụng tổng hợp các cảm biến
5.1. Thiết kế phần cứng

5.2. Xây dựng phát triển phần mềm điều khiển robot
TÀ I LIỆU TH AM KH ẢO

65
66

PHỤ LỤC
PHIẾU ĐẢNG K Ý KẾT QUẢ NGHIÊN
NGHỆ

56
56

68

cứu

KHOA HỌC CÔNG

84


T Ó M T Ẩ T C Á C K É T Q U Ả C H ÍN H C Ủ A Đ Ẻ T À I
1. Tên đề tài: Nghiên cứu ứng dụng hệ thống các cảm biền hỗn hợp dùng cho robot
thông minh tự quản trị.
M ã số: QC.06.16
2. Chù t r i đề tài:

Trần Quang Vinh

3. Những kết quả chính
a)

K ết q uà về kh oa học\

-

Tạo được 02 robot làm công cụ cho các nghiên cứu dẫn đường và sử dụng

-

01 báo cáo tại Hội nghị Cơ Điện từ toàn quốc lần thứ 3，VCM 2006.

cho làm sạch môi trường.

b)

Các mô-đun phần mềm sử dụng cho điều khiển các robot khác.
K ết q uả p h ụ c vụ th ự c tế:

- ứng dụng cho giảng dạy lý thuyết và thực hành môn học “ Robotics” và

thực hành chứng minh cho môn học "K ỳ thuật Điều khiền” tại trường Đại
học Công nghệ, ĐHQG HN.
- Làm một mầu sản phẩm phục vụ thực tế quản lý môi trường.
- ứng dụng cho hướng dẫn sinh viên chế tạo sản phẩm cho nghiên cứu khoa
học sinh viên về điều khiển tự động.
c)

K ết quả đào tạo:

-

Số sinh viên làm Khoá luận tốt nghiệp liên quan đến đề tài: 01.

- Số sinh viên nghiên cửu khoa học liên quan đến đề tài: 01.
- Số học viên sau đại học làm Luận văn liên quan đến dề tài: 03.
d)

K ểt quà nâng cao tiềm lự c khoa học:

- Cỏ được 01 robot di động thông minh hoạt động tự quản trị trên cơ sở 16
cảm biến siêu âm, 1 cảm biến ảnh toàn phương, 02 cảm biến lập mã quang
và cảm biến hồng ngoại dùng cho dẫn đường.
-

Xây dựng 01 robot di động thông minh dùng làm sạch môi trường (hút bụi)
với các cảm biến hồng ngoại, cảm biến tiếp xúc, các cơ cấu chấp hành hoạt
động tự động trong phòng.


-

Xây dựng được một số mô-đun phần mềm dùng cho thị giác máy vả điều
khiển cơ cấu chấp hành có thể dùng cho các mục đích khác nhau trong điều
khiển tự động và robotics.

e)

T ình h ìn h s ử d ụn g k in h p h i:

TT

Tên mục

Số
tiền
(đồng)

Tỷ
%

114

Chi phí th mướn:
- Th gia cơng, lấp ráp các chi tiết điện tử, cơ khí.

15.000.000

50%

Chi phí nghiệp vụ chun mơn :
- Chi mua vật tư linh kiện
- Sách tài liệu (photocopy, in ấn. dịch sách,...)
- Chi khác (seminar khoa học, nghiệm thu, quản lý

15.000.000

50%

Tổng cộng

30.000.000

100%

- Thuê đo đạc số liệu, lấp ráp tống thể hệ thống.
- Thuê phát triển một số mô-đun phẩn mềm đặc biệt

119

C H Ủ N H IỆ M ĐỀ T À I

X Á C N H ẬN CỦ A ĐƠN V Ị

(K ý và ghi rõ họ tên)

(ký và ghi rõ họ tên)

PGS.TS. T rần Quang Vinh
X Á C N H ẬN CỦ A C ơ QUAN CHỦ QUẢN

4

lệ


M A IN R E S U LTS O F T H E P R O J F X T
1.

Title:

Research and application on sensor fusion system used for intelligent
autonomous robots.

Code:
2.
3.

QC.06.16

Co-ordinator: Ass/Prof. Dr. Tran Quang Vinh
Main results
a) Scientific Signification:
02

robots served for traning, research purposes and environmental cleaning.

01 scientific reports in the proceeding o f the 3th Vietnam Conference on
Mechatronics VCM 2006 dated 12 October, 2006.
Some software modules used for future researches.
b) Serving:
Used for theoritical anf practical training on the subjects o f Robotics and also
for the demotration practice o f the subject o f “ Control Technique” in College
o f Technology, Vietnam National University in Hanoi.
Can use the Cleaner-Robot for environment and household commodities.
Used for instruction scientific research students and fabricating o f products ๒
the automation control field.
Training'.
- Number o f undergraduate theses related project:

01

- Number o f graduate students: 03
- Number o f Student’s Scientific Research: 01.
4. In brief:
01 intelligent mobile autonomous robot has been fabricated based on sensors like 16
ultrasonic and infrared ones as well as one omni-directional camera for navigation. This
system had used for training in the faculty o f Electronics and Telecommunication.
Also 01 intelligent robot used for in-door cleaning is developed with some o f infrared
sensors as well as optical encoder sensors . Actuators for cleaning is also be taken into
account in this mechanism.
We also developed some o f software modules used for machine vision fields.


NỘI DUNG BÁO CÁO CHÍNH
Mục tiêu cùa đề tài là thiết kế xây dựng phần cứng và phần mềm cùa một robot thông
minh, tự quản trị với một hệ thống có vài loại cảm biến hiện đại như : cảm biến siêu âm,
hồng ngoại, đặc biệt là các cảm biến ảnh. Trên cơ sở xây dựng, phát triển một số giải
thuật tổng hợp các cảm biến (sensor fusion), robot cỏ được khả năng cảm nhận và chấp
hành linh hoạt trong một số hoạt động như: bám và tránh các đối tượng chuyền động,
mang xách và di chuyền các vật.
I.

T Ó N G Q U A N C Á C V Ấ N Đ Ẻ N G H IÊ N c ử u

1. ROBOT V A RO BO T DI ĐỘNG TH ÔN G M IN H
M ột robot gồm 3 bộ phận: Bộ p hậ n cảm nhận, bộ điều khiển và bộ chấp hành. Bộ
phận cảm nhận có nhiệm vụ thu thập thông tin từ môi trường. M ôi trường ở đây có thể là
biết trước dược hoặc khơng biết trước. Thơng tin nói trên được đưa vảo bộ điều khiển để
xừ lý. Thường bộ phận điều khiển lả các máy tính gồm các bộ xử lý và bộ nhớ cùng các

giao diện ghép nối vào/ra. Bộ phận chấp hành thực hiện các lệnh ra từ bộ điều khiển để
tác động trở lại mơi trưởng.

Bộ điều khiển!

Hình 1. 3 bộ phận của một robot.
Nếu chương trình trong bộ điều khiển cho phép hệ thống robot có thể thực hiện những
thao tác, hành vi độc lập trên cơ sở các biến môi trường nhận được mà không theo sự sắp
đặt cụ thể trước nào đó thì cỏ thể gọi đây là hệ rị b ot thơng minh. Tất nhiên mức độ thơng
minh có thể từ đơn giản đến phức tạp. Những máy chơi cờ tự động, những robot nhận
dạng vật thể, chọn lựa sản phẩm theo hình dạng, màu sàc, robot tránh vật cản đi đường
vòng, nhận dạng các lệnh theo ngơn ngữ tự nhiên, v.v...thuộc loại này.
Nếu chương trình điều khiển được nạp tồn bộ từ máy tính PC vào bộ nhớ của robot,
được lưu trữ theo kiểu cố định (không bay hơi - non volatile) để cho phép một khi khời


động, robot cỏ thể hoạt động độc lập không cần người điều khiển thi đó là hoạt động kiểu
tự quán trị.

Có một số sự khác biệt quan trọng giữa các yêu cầu của việc lắp đặt robot cố định
truyền thống với các yêu cầu của một hệ thống ro b ot d i động. Một trong những mối quan
tâm hàng dầu là sự không biết trước môi trường vận hành cùa robot di động. Đối với các
hệ thống robot cổ định, người ta thường xây dựng (thiết kế) một không gian làm việc nhị
để thực hiện cơng việc và robot cố định thường thực hiện các công việc lặp đi lặp lại
trong môi trường xác định trước. Đối với các hệ thống robot di động, việc nhận biết được
môi trường làm việc là một yếu tố quyết định tới các “ hành động” cùa robot, ehi khi nhận
biết được đầy đủ các thơng tin về mơi trường xung quanh thì robot di động mới cỏ thể
thích ứng được trong các môi trường làm việc khác nhau.
Theo khái niệm, robot di động phải có một số bộ phận chuyển động. Chuyển động có
thể dưới dạng bánh xe, chân, cánh hoặc một số cơ cấu khác. Việc lựa chọn cơ cấu chuyển

động lả dựa vào chức năng của robot và các công việc của robot cần phải thực hiện.
Trong nhiều môi trường làm việc công nghiệp, bánh xe là dạng chuyển động thích hợp
nhất. Đối với các hệ thống nghiên cứu ứng đụng khác, chân hoặc cánh cỏ thể giúp cho
robot di động chuyển động được trên địa hình mà robot khơng cỏ khà năng đi qua.
M ột nhân tố quan trọng trong thiết kế của các hệ thong robot di động là khả năng
mang theo các thiết bị. Thiết bị bao gồm nguồn điện cũng như tất cả các phần cứng là các
bộ cảm biến vả các bộ xừ lý mà robot đòi hỏi. Các thiết bị lắp đặt cùa robot cố định có
thể dược kết nối trực tiếp với các nguồn điện và bộ xừ lý, không gian làm việc thường
được xác định trước và có thể được kiểm sốt. Hầu hết các robot di động đều có một
trọng tải nhất định, điều này có thề dẫn tới những sự giới hạn trong thiết kế của hệ thống,
đặc biệt trong các ứng dụng hay bị giới hạn về kích cỡ và cân nặng.
Các thành phần cơ bản, thông dụng trong các hệ thống robot di động sử dụng trong
thực tế được chi ra như trên hình 2.
Các khối cơ bản cho các hệ thống robot di động bao gồm các bộ phận cảm biến, bộ
phận dẫn đường, các mô-đun lập kế hoạch, điều khiển và các bộ chấp hành dùng để di
chuyển robot và tác động tới môi trường của nó. Trong khi một số các phần cụ thề cùa
robot di động sẽ phụ thuộc vào mục đích ứng dụng, một hệ thống robot di dộng điển hình
địi hỏi phải cỏ tất cà các khối trên thì mới vận hành được. Thông tin về trạng thái môi
trường xung quanh của robot được cung cấp với các cảm biến nội và cảm biển ngoại.
Thông tin này được bộ xử lý trung tâm (có cài đặt sẵn các chương trình, thuật tốn dẫn
đường...) sir dụng để ước lượng trạng thái của hệ thống, không chi bao gồm trạng thái


của bán thân robot mà cả trạng thái của môi trường xung quanh nó. Ước lượng này được
sử dụng để lập kế hoạch hoạt động cùa robot và phát ra các lệnh cho các cơ cấu chấp
hành cùa rotot.
Thõng tin về trạng thái của hệ thống được cung cấp bời các cảm biến nội trong và
cảm biến ngoại. Thông tin này được một khối dẫn đường (có thể là các môđun phần cứng
hoặc phẩn mềm, nhưng thường là một chương trinh phần mềm có khả năng tính tốn) sừ
dụng để ước lượng trạng thái cùa hệ thổng. Tín hiệu này sau đó được mơđun lập kế hoạch

và diều khiển sử dụng để phát ra các lệnh gửi tới các bộ phận thao tác của robot.
Cit cấu

H ìn h 2. C ác k h ố i c ơ bản tr o n g ro b o t d i động.

Thiết kế của các hệ thống robot di động phần nhiều sẽ bị chi phối bởi mục đích ứng
dụng. Khơng có giới hạn về sổ lượng các kết hợp giữa các thiết bị thao tác, các bộ phận
cảm biến và các thuật toán điều khiển cho các hệ thống robot di động. Hơn nữa, luồng
thông tin trong phạm vi hệ thống sẽ thay đổi tuỳ thuộc vào quá trình thực thi, sẽ có một
số thiết kế robot khác đáng kể so với những robot trình bày trong hình 1. Trong một sổ
trường hợp, dữ liệu từ các bộ phận cảm biến được trực tiếp cung cấp cho bộ lên kể hoạch,
và điều khiển, cho phép hệ thống phản ứng nhanh hơn với những thay đổi mạnh mẽ của
mơi trường.
Do khơng có loại cảm biển nào là hồn hào và thích hợp cho mọi ứng dụng, nên ngoài
việc mong đợi các thành tựu của công nghệ vật liệu sẽ cho ra đời các loại cảm biến tốt
hơn thi việc nghiên cứu áp dụng các thuật giải tổng hợp dữ liệu các cấm biến là cần thiết.
Điều đỏ càng cho thấy sự cần thiết phải gắn kết hữu cơ giữa phẩn cứng và phần mềm một
cách hợp lý cho một robot di động thông minh. Căn cứ vào mục tiêu của đề tài, nội dung
nghiên cứu chính ở đây tập trung vào xây dựng phát triển các giải thuật tổng hợp sensor
(sensor fusion) trên cơ sờ thiết kể lấp ráp phần cứng của các robot di động thông minh tụ


quản trị hoạt động dò đường trong phòng. V i vậy việc tổng quan nghiên cứu cũng được
trình bày theo thứ tự này.
2.

CÁC C Ả M BI ÉN DÙNG CHO VIỆ C Đ ỊN H V Ị ROBOT DI ĐỘNG

2.1. M ột số cảm biến dùng trong robot
Cảm biến (sensor) là một dụng cụ cho phép biến đồi một dạng năng lượng đầu vào

(thường là dạng phi điện) thành năng lượng điện dạng tương tự hay số ờ lối ra.
Cảm biển thường được phân thành 2 loại: thụ động và tích cực.
Các cảm biến thụ động dựa vào mơi trường để cung cấp phương tiện cho việc quan
sát, thí dụ: một camera cần một lượng ánh sáng nhất định để sàn ra một hinh ảnh có thề
dùng dược. Các cảm biến tích cực phát năng lượng vào mơi trường hoặc để thay đồi nó
hoặc để tăng cường nó. Một cảm biến siêu âm phát ra âm thanh, nhận sóng phản xạ và đo
thời gian lan truyền là cảm biến tích cực.
Tùy vào mục đích sử dụng, các cảm biến cũng thường được phân thànhi :
- Cám biến n ộ i ะ được đặt tro n g bản thân robot ; đó là các cơ cấu điện, điện từ, cơ khí,

thủy lự c ,... đế nhận các thông tin phản hồi về vị tri cùa các bộ phận trên robot.
- Cám biến ngoại : là loại giúp cho robot giao tiếp được với mơi trường bên ngồi,
phản ánh các thơng tin về môi trường xung quanh tới bộ điều khiển robot.. Như cảm biến
ảnh cho phép robot quan sát được hỉnh ảnh môi truờng xung quanh, cảm biến khoảng
cách cho phép robot ước lượng khoảng cách từ nó đến các đối tượng.
2.2. M ộ t v à i lo ại cảm biến dùng cho ro b o t d i động
2.2.1. Các cảm biến nội tự cảm nhận
Qúa trinh tự cảm nhận là khi robot đo một tín hiệu đang phát ra trong nó. Nhiều mơtơ
trong robot có bộ lập mã trục quay cho phép thực hiện việc đo số vòng quay. Nếu tỷ số
bánh truyền và đường kính bánh xe biết trước thì có thể tính được số vịng quay của rnơtơ
và số vịng quay của bánh xe robot và từ đó xác định được robot đã đi được bao xa. Có
thể liệt kê vài loại cảm biến tự cảm nhận như sau:
a)

Cảm biến lậ p m ã quang, cảm biến loại này được dùng cho phương pháp đo quãng

đường đi của robot (phương pháp này thường được gọi lả odom etry hay dead reckoning).
Nó cho phép biết được vận tốc góc hay vận tốc dài của bánh xe chuyển động robot, từ đó
tính ra được qâng đường đi và biết được vị trí hiện tại của robot. Loại đơn giản nhất cùa
bộ lập mã quang là loại đo vận tốc góc (tachometer encoder). Đó là một cơ cấu cơ khí

đóng-ngất ánh sáng (chopper), phát ra một chuối xung hinh sin hay vng xác định ứng
với mỗi vịng quay cùa trục bánh xe.
Hình sau là bộ lập mã quang từng bước loại vng pha 2 kênh
Siate

Ch A

ร,

Họh

ร?

High

Sj

Uw

Ch В
Low
Ніф

Lew

Hình 1. Đĩa cỏ khe chắn sáng và tín hiệu ra bộ lập mã quang,
b)

Cảm biển D o pp le r đo vận tốc chuyển động', các hệ thống dẫn đường Doppler

thường được dùng trong dẫn đường hàng hải và hàng không khi đo vận tốc giữa vật
chuyển động và mặt đất. Nguyên lý hoạt động dựa trên độ dịch chuyến tần số Doppler
quan sát được khi năng lượng sóng phát ra phản xạ trên bề mặt cùa một vật đang chuyển
động so với nguồn phát sóng. Hệ đo trên biển thường dùng các sóng phát là sóng âm
trong khi hệ thống đo hàng hơng lại dùng các sóng siêu cao tần RF. Các cảm biến radar
thường được lắp nghiêng 45 độ so với mặt đất như hình sau. Tốc độ chuyển động V A
nhận được từ vận tốc V D đo được:

VA = ^ - = -----------cosar
2F0 c o s a

trong đó ะ V A= vận tốc đất dọc theo đường bay
Vp = Vận tốc Doppler đo được
a = góc nghiêng
с = vân tốc ánh sáng
'

Fp = tản số dịch Doppler đo được

N|

F0 = tần số phát
c)

Hình 2. Cảm biến Dopler

Các cảm biển c h ỉ h ư ớ n g (heading sensor): Các cảm biến loại này ch o phép b ù tr ừ

được các sai lệch do phương pháp odometry mấc phải về hướng. Hệ thống định vị quán
tinh IN S (inertial navigation system) sử dụng các cảm biến loại này. Máy bay, tàu thuỷ

thường dùng hệ INS. Khi chuyển động trở nên đều (không cỏ đột biến như phanh gap,
tăng tốc gấp), cảm biến này cho được độ chính xác cỡ 0,1 % quãng đường đi đươc. Nó
đo các chuyển động qua các cảm biến gia tốc bằng điện tử. Tuy nhiên kỹ thuật này không

10


thích hợp cho robot di dộng vỉ giá quá cao, và robot hay gặp các đột biến về tốc độ
chuyển động. Các cảm biến loại này gồm cỏ :

•

Con quay h ồ i chuyên c ơ (mechanical gyroscope): trong đó tốc độ tiến động Q tỷ lệ

với mômen xoắn T. Ma sát trong các trục đỡ, các ành hường bên ngồi và cấu trúc khơng
thật cân bang của rotor gây nên các tác động trôi theo thời gian (thường 0,1 độ trong 6
giờ). Cấu tạo của một con quay h ồ i chuyến ổn định không g ian (space-stable gyroscope)
dựa trên nguyên tắc như sau :
Vận tốc quay của trái đất ờ một điểm bất kỳ có thể được phân thành 2 thành phần :
một theo trục dọc tưởng tượng vng góc với bề mặt trái đát và thành phẩn khác theo
trục ngang là tiếp tuyến với mặt đất. Ở cực bấc, thành phần theo trục dọc sẽ tương đương
với tốc độ quay cùa quả đất là 15 độ/giờ. Trong khi đó thành phần quay theo trục ngang
là bằng khơng.
Hình 3. là cấu tạo của một con quay hồi chuyển cơ điển hình.

H ìn h 3. C ấ u tạ o cùa m ột g yroscope cơ.

• Con quay h ồi chuyến làm đ ịa bàn (gyrocompasses) : đó là con quay hoi chuyển
kiểu tích phân vận toc sử dụng gia tốc trọng trường chuẩn để phát triển khả năng tim
phương bắc cùa trái đất. Khả năng này được liên kết trực tiếp tới thành phần ngang của
quả đất được đo bời trục ngang. Như trên đã nói, khi trục quay của gyroscope được định
theo hướng bắc-паш nó sẽ khơng nhạy với sự quay của trái đất và sẽ có độ nghiêng. Từ
đó thấy rằng nếu xảy ra nghiêng tức là trục quay đã không được sấp theo hướng kinh
tuyến nữa. Hướng và độ lớn của góc nghiêng được đo sẽ liên quan trực tiếp tới hướng và
độ lớn của độ lệch giữa trục quay và phương bắc.
•

Con quay h ồi chuyển quang (Optical gyroscope): thiết bị bao gồm 2 tia laser

chuyển động theo hướng ngược chiều nhau quanh một dường khép kín. Các thành phần


giao thoa của hai tia này có thể được sử dụng để xác định tốc độ và hướng quay của
chính thiết bị.
• Các cám biến đ ịa từ
+ Càm biến từ c ơ : là địa bàn có từ hàng ngàn năm nay. Phái tính đến sai lệch do
độ nghiêng của địa bàn và do sai lệch giữa trục địa bàn và phương bắc.
+ Đ ịa bàn dùng hiệu úng từ trở khổng lồ GMR
Các cảm biến từ trờ khổng lồ GMR có các đặc điẻm quý báu cho phép nó được sử
dụng nhiều làm các cảm biến địa rir, đó là : có độ nhạy caovà có hướng tính. Dải độ nhạy
trong khoảng từ 10'2 gauss tới 50 gauss bao trùm dải từ độ ngang của trái đât là 0,1 đến 1
gauss. Độ nhạy cao, tiêu thụ công suất nhỏ, kích thước nhị và giá thành thấp là những
đặc điểm nội trội của cảm biến từ địa bàn dùng từ trờ khổng lồ GMR.
2.2.2. Các cảm biến dùng đo khoảng cách đến vật
Cỏ 2 phương pháp đo khoảng cách từ cảm biến đến vật: hoặc phát ra ra xung (chùm
xung) rời rạc hoặc một sóng liên tục tới bề mặt vật cản rồi thu nhận xung phản xạ hoặc
sóng phản xạ. Tinh thời gian đi về (trong trường hợp xung phát rời rạc) hoặc sự sai pha

giữa sóng phát ra và sóng phản xạ (trong trường hợp phát sóng liên tục) cho phép biết
được quãng đường đi-về cùa sóng tức lả khoảng cách đến vật. Các xung rời rạc dùng cho
phép đo thường đựơc phát ra từ các nguồn phát siéu âm, sóng radio RF hoặc phát quang.
Do dỏ các thông số liên quan trong dải tốc độ âm thanh trong khơng khí (cỡ 0,3 m/ms)
tới tốc độ ánh sáng (0,3 m/ns). Quãng đường đi-về bằng d = v t .
a) Đ o kh oả ng cách bằng tia la ser {Laser finder)-, sử dụng sự dịch pha giữa 2 chùm tia
laser phát ra và chùm tia phản xạ từ vật để xác định thời gian truyền trên quãng đường đi
của ánh sáng. Từ đó tính được khoảng cách từ nguồn phát laser đến vật.
b) H ệ S on a r đo k h oả ng cách
Sonar được gán cho bất kỳ hệ thống nào sử dụng âm thanh để đo khoảng cách. Sonar
hoạt động với các tần số khác nhau tuỳ môi trường ứng dụng (trong nước là tần sổ âm, hạ
âm; trong khơng khí là tần số siêu â m ,...). Những chú ý khi đo với cảm biến siêu âm là
các hiệu ứng: dội (echo), cạnh bên (side lobe), phản xạ (specular reflection) và xuyên âm
(cross-talk) và phải chú ý răng chùm tia siêu âm có góc mờ hình nón. Cảm biến siêu âm
do tốc độ đo nhanh và giá thành rẻ được sử dụng rất nhiều cho đo khoảng cách trong nhà
(in-door) và cùng được sừ dụng cho đề tài nghiên cứu nảy nên được trình bày tương đối
kỹ như một loại cảm biến đo gần như dưới đây và phần thực nghiệm về sau.
c) C ác cảm biển đo g ần (proximity sensors)

12


•

Cam biến siêu ám: Đây là kỹ thuật thông dụng nhất hiện nay dùng cho các hệ

thống robot trong nhà (indoor) do giá thành thấp và dễ ghép nối. Nhiều nghiên cứu đã đề
cập tới các khả năng tránh va chạm, xác định vị trí và phát hiện vật chuyển động cùa
robot bằng cảm biến siêu âm. Trên thị trường hiện nay phổ biến 2 loại cảm biến siêu âm
trong đó loại thứ nhất bộ thu phát siêu âm được tích hợp với nhau trên cùng một đế. Loại

thứ hai bộ thu phát được chế tạo độc lập (có một đầu thu và một đầu phát). Cảm biển siêu
âm có thể sử dụng đề do khoảng cách thông qua đo thời gian tín hiệu phản xạ hoặc phát
hiện vật càn. Hinh 4 là sơ đồ khối hệ đo khoảng cách dùng cảm biến siêu âm và các dạng
tín hiệu trong hệ.

_1

1
Ỉ

1

口

Trộ เท

1
1
1
1
1
1
1
1
1

Trig Out
~ỉ—
1
1

i
!
1
■ฯ»------

ๆ

"
Transmit
Driver

Receiver

1
1~

Internal
Oscillator

Threshold

,Vœ
ị

FSttr

Diqỉal
Timing

^

4

Pulse Repitition Rate Period

ъ
Rřtg Down
ІА

1st Echo

г

2nd Echo

------------ ậ -----------|v -----------

Hình 4. Sơ đồ hệ đo khoảng cách dùng cảm biến siêu âm và các dạng tín hiệu.
•

L am biến nong ngoại IR (Infrared sensor): phát ra ánh sáng hồng ngoại gần từ một

diode phát quang LED và đo một lượng ánh sáng đủ phản xạ trở lại. Vậy nếu có một vật
cản sẽ cho một tín hiệu nhị phân có hoặc khơng có vật cản (true, false). Nó có dải đo từ
vài cm đến mét, phụ thuộc vào tần số ánh sáng sử dụng và độ nhạy của máy thu.
2.2.3. Cảm biến hình ảnh và th ị giác máy

13

a) Cảm biển h ìn h ảnh cảm nhận mơi trường xung quanh quan trọng và cần thiết
nhất cho một robot di động thông minh. Chúng được sừ dụng trong các nhiệm vụ điều
khiển các quyết định hành động cùa robot (như chọn lựa cầm nắm các vật phẩm), phát
hiện đối tượng (theo màu sắc, hình dạng nhất định) hoặc xác định khoảng cách đến đối
tượng, nhàm đưa ra các quyết định trong dẫn đường cho các robot giám sát, di động. Các
cảm biến hinh ảnh là các mảy g h i hình khả kiến (vison camera) cho phép thu nhận hinh
ảnh trong ánh sáng nhìn thấy hoặc máy g h i hình hồng ngoại (infrared camera) cho phép
thu nhận hình ành trong bóng tối. Trong thời gian gần đây, do sự phát triển vượt bậc của
công nghệ vi điện từ, kéo theo là các cơng nghệ xừ lý tín hiệu số; các camera số (digital
camera) với giá thành phù hợp ngày càng được dùng rộng rãi trong thực tế và được sử
dụng làm các cảm biến hình ảnh trong các hệ thống robot. Chúng là thành phẩn không
thể thiếu được của một hệ thống gọi là hệ thống th ị g iá c máy, hay thị giác máy tính
(machine Vision, com puter vision).

b) Camera C C D (Charge Couple Device) được đề xuất từ năm 1970 đến nay được
dùng trong hầu hết các ứng dụng thu nhận và xử lý ảnh hiện đại. Cảm biến CCD sử dụng
một mảng hình chữ nhật của các điểm (tế bào) nhạy sáng phủ trên một đế silic mòng để
ghi lại năng lượng ánh sáng đến mồi điềm trong chủng. M ỗi một điểm được tạo thành
bằng cách cấy một lớp S1O2 trên đế và sau đó lắng đọng một cấu trúc cồng dẫn lên trên.
Khi photon đập vào silic, thi cặp điện tử lồ trống được tạo ra (chuyển đồi quang) và điện
tử bị bắt giữ bằng giếng điện thế được tạo thành bởi tác động cùa một điện thế dương ở
cổng tương ứng. Các điện tử được tạo ra ở mỗi điểm được tập hợp qua một chu kỳ thời
gian T cố định.
Các điện tích được lưu trữ ở những điểm riêng biệt sẽ được di chuyển sử dụng cách
ghép điện tích (charge coupling): các gói điện tích được truyền từ điểm này đến điểm kia

bằng cách vận chuyền các điện thế cổng và bảo tồn các gói riêng biệt. Ảnh được đọc ra
khỏi CCD một hàng một lần, mồi hàng được truyền song song tới một thanh ghi lối ra nổi
tiếp. Giữa hai lần đọc hàng, thanh ghi truyền một ơ điện tích của nó một lần (hình 5) tới
một bộ khuếch đại lối ra tạo ra một tín hiệu tỷ lệ với điện tích nỏ nhận được. Q trình

này tiếp tục cho tới khi toàn bộ các điểm ảnh được đọc ra. Nỏ có thể được lặp lại 30 lần
trong một giây (bằng tốc độ mành cùa TV ) cho các ứng dụng ghi hình hoặc ở tốc độ thấp
hơn nhiều, cần nhiều thời gian (giây, phút, thậm trí hàng giờ) để thu thập một điểm ảnh
trong các ứng dụng mức sáng thấp như thiên văn học. Lưu ý rằng lối ra số của hầu hết
các CCD camera được chuyển đổi bên trong thành một tín hiệu ghi hình tương tự trước
khi được chuyền tới một bộ bẳt hình {fram e grabber), à đó tạo dựng ảnh số cuối cùng.

14


Hình 5. Ngun tắc thu nhận tín hiệu từ camera CCD.
Các camera CCD mầu cấp độ dân dụng thực chất sử dụng các chip giống như các
camera đen trắng, chỉ khác là các hàng hoặc các cột liên tiếp cùa cảm biến được tạo ra
nhạy cảm với ánh sảng đỏ, lục hoặc lam thường sử dụng một bộ lọc phù để bù ảnh sáng.
Các mẫu lọc khác cỏ thể thực hiện được bao gồm các khối khảm (mosaic) 2x2 được tạo
bởi các bộ cảm nhận lục, đô và xanh dương. Độ phân giải không gian của một camera
CCD tất nhiên là có giới hạn, các camera chất lượng cao hơn sử dụng một bộ chia chùm
tia để chuyền ảnh tới 3 CCD khác nhau thông qua các bộ lọc màu. Các kênh màu riêng
biệt sau đó được số hố hoặc là riêng biệt (lối ra RGB) hoặc kết hợp thành tín hiệu ghi
hinh màu hồn hợp (NTSC, SECAM hoặc PA L) hoặc thành định dạng g h i hình thành
phần tách rời thông tin màu và độ chiếu sáng.

c) M à u sắc và b iểu diễn ảnh màu
M ọi vật mà chúng ta quan sát được ỉả nhờ ánh sáng. Bề mặt của các vật đỏ là sáng
hay tối có hai ngun nhân chính: năng suất phản xạ của nỏ và số lượng ánh sáng mà
chúng nhận được từ nguồn. Có hai loại nguồn sáng. Loại thứ nhất tự nó phát ra ánh sáng
gọi là nguồn s ơ cấp (như mật trời, đèn điện, cây nến...)- Loại thứ hai chi phản xạ hay
khuyếch tán ánh sáng mà nó nhận được từ các nguồn sáng khác gọi là nguồn thứ cấp

(mặt trăng, dám mây, cây cối...) ánh sáng lả một phần của dải phổ liên tục bức xạ sóng

điện từ. Ánh sáng khác với các sóng điện từ khác là mắt người nhận biết được nó. Mắt
người nhậy cảm với những sóng điện từ trong một dải cực kỳ hẹp của X, khoảng từ
350nm đến 750nm. Mắt người không những cảm nhận được độ sáng tối mà cịn có khả
năng cảm nhận được màu sắc cùa ánh sáng. Cảm nhận màu cỏ được do 3 loại tế bào hình
chóp trong võng mạc mắt người. M ỗi tế bào nhạy với một dải phổ nhất định tương ứng
với các màu đỏ, xanh lục và xanh dương. Nguồn sáng có thành phần phổ 1/(Л) được biến
đổi bởi bề mặt phản xạ của vật thể. Giả thử r{Ấ ) là hàm phản xạ này. Khi đó số đo R được
tạo bời các tế bào màu đỏ sẽ là:

R = J/(Ắ)r(Ắ)Aff(Ắ)rf(A)


Tức là tin hiệu hình ảnh trên các lối ra cảm biến (tế bào) trong thực tế chính bằng tích
phân cùa 3 thành phần phụ thuộc bước sóng khác nhau: nguồn s á ng /, phản xạ bề mặt vật
r và đặc tính cảm biển h R. Như vậy, mọi màu sắc tự

nhiên đều cỏ thể được tổ hợp từ 3 màu cơ bản: đò R
(red), xanh lục G (green) và xanh dương в {blue), hình

6. Để tiêu chuẩn hóa việc đo màu trên thể giới, dựa vào
kết quả thực nghiệm người ta đã quy định 3 màu cơ
bản này ứng v ớ i các bước sóng 700 nm (R), bước sóng
546,8 nm (G ) và 435,8 п т (B). M ồi màu cơ bản này có

một màu phụ tương ứng, mà khi trộn với màu cơ bản 1
củạ nó sẽ tạo ra màu trắng.

Hình 6. Ba màu cơ bản RGB.

Có 3 thuộc tính chù yếu trong cảm nhận màu: sắc

màu (brightness), gọi là độ chỏi; sẳ c lượng (hue), gọi là sắc thái màu; Độ bão hỏa màu
{saturation).

d)

Chuyển đ ổ i ả nh số: Các tín hiệu hình ảnh từ CCD sẽ được số hóa qua các bộ bắt

hình rồi đưa tiếp vào bộ xử lý. Hỉnh 7 là cấu trúc cơ bản của một card bắt hình.

Hình ᄀ.

Cấu tạo của bộ bắt hình (frame grabber).

Hàm biến đổỉ một tín hiệu thành một giá trị điểm ảnh được gọi là hàm ảnh. Gọi / là số
các điện từ ghi được tại tế bào có vị trí ở hàng r và cột с của mảng CCD thì ỉ cỏ thề được
biểu diễn là:
ỉ ( r , c ) = T [ ỊpeSir c)E (p ,Ầ )R (p )q ( Ẳ ) d p d Ẳ ,

16


ở đây. T lả thời gian thu thập điện tử và tích phân được tính trên miền khơng gian
ร (r.c ) cùa tế bào và dải bước sóng mà đáp ứng của CCD khác khơng. Trong tích phân E

lả cơng suất trên đơn vị diện tích và đơn v ị bước sóng đến điềm p , R ià đáp ứng không
gian của điểm, và q là hiệu ứng lượng từ của thiết bị. Trong trường hợp tồng quát, E và q
phụ thuộc vào bước sóng ánh sáng Я, và £ và Л phụ thuộc vào vị trí điểm p trong S (r,c ị
e) X ử /ý p h â n tích ả nh số
Quá trinh xử lý phân tích ảnh tiếp theo thực chất lả bao gồm nhiều công đoạn nhị.
Trước hểt là cơng việc tàng cường ảnh để nâng cao chất lượng của ảnh. Do nhiều nguyên

nhân khác nhau (chất lượng của thiết bị thu ảnh không tốt, do can nhiễu...)> ảnh thu được
cỏ chất lượng không tốt. Do vậy cần phải khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc
tính ảnh quan trọng. Giai đoạn tiếp theo là trích chọn và phân tích một số đặc tính quan
trọng cùa ảnh như tách biên, tách đường và giai đoạn cuối cùng lả nhận dạng và ra lệnh
điều khiển các cơ cấu chấp hành. Dưới đây tóm tắt một số khái niệm và các thơng số
chính trong xử lý ảnh liên quan đến các cảm biến dùng cho robot di động.
• Ả n h p h ẳ n g là ảnh một thị kính một vật kính (m on ocu la r) được tạo bời hệ thống
như camera lỗ (pinhole camera). Trong đó ảnh được tạo bời phép chiếu các điểm trên vật
thể tới mặt phăng ảnh qua 1 lỗ. Ảnh phẳng không cho các thông tin về độ sâu của các
điểm trên vật thể trong không gian 3 chiều.
• Ả n h n ổ i là ảnh hai thị kính hai vật kính {b in o cu la r) được tạo bởi hệ thống có hai
điểm nhìn. Hệ thống này có các ống kính khơng đồng quy mà được sắp đặt song song
nhìn ra điểm vơ cực theo hướng z nào đó. Thơng tin độ sâu của một điềm được giai mã
bởi các vị trí khác nhau của điểm đó trong hai mặt phằng ảnh.
• Các k h á i n iệm liê n quan đến P ix e l và p ix e l lâ n c ậ n : Tín hiệu điện của một ảnh
trong thực tế thường là liên tục về không gian và cường độ sáng. Khi được số hóa, các tín
hiệu nảy được rời rạc hóa thơng qua q trình lấy mẫu và lượng tư hóa thành phần độ
sáng. Mặc dù các mẫu khơng gian có thể được đại diện cho các điểm nhưng sẽ thực tế
hơn khi coi các mẫu này như các mầu ảnh có kích thước hữu hạn và có mức xám khơng
đổi trong tồn mẫu. Những mẫu ảnh này gọi là các p ix e l {picture element) và ảnh trờ
thành ành số gồm một tập hợp các pixel. Trong thị giác máy tinh, thường coi một pixel
cần khảo sát ở trung tâm có hình chữ nhật thì có 4 pixel hoặc 8 pixel lân cận như mơ tả
trên hình 8a và b. Thường biểu diễn trực tiếp các số do mức xám của các pixel như hình
8c.

Đ Ạ I H Ọ C Q U Ố C G IA HÀ NỘt
TRUNG TÁM THÔNG TIN THƯ VIỆN


(a)

(b)

(с)

Hình 8. Pixel trung tâm và 4 pixel lân cận (a),
8 pixel lẳn cận (b), giá trị của các piexel (c).
• Ả n h sổ được biểu diễn tốn học bằng một hàm ánh (image fu n ctio n ). Nói chung
nó lả một hàm vectơ với m hướng. Hầu hết các ảnh được biểu diễn bằng hàm của 2 biến
khơng gian ル ) = f{x ,ỳ ), trong fix , y ) là độ sáng của mức xám ảnh tại tọa độ (x,y) cùa
các pixel. M ức xám (g ra y level) là kết quả của sự mà hóa tương ứng một cường độ sáng
của mỗi điểm ảnh với một giá trị số. Thông thường ảnh đơn sắe thường được mã hố
bàng 8 bit tương ứng sẽ có 256 mức xám (từ 0 đến 255).
• Ả n h đa p h ổ f là một hàm vectơ với các thành phần

Một ảnh đa phổ

đặc biệt là ảnh màu trong đó các thành phần đo các giá trị độ sáng cùa mỗi một trong 3
bước sóng, đó là:
 x) =

\ f r td c * ) ，/b lu e ( x ị f green ( X ) }

Với trường hợp ảnh ba chiêu 3-D, X = (x,y,z). Thường giá trị của/được lưu trữ trên 1
bit (với ành đen trắng), 8 bit (ảnh đa mức xám) hay 16, 24 hay 32 bit (ảnh giả màu, màu
thật,...).
Như thảo luận ờ trên, các ảnh thu nhận từ cảm biến ảnh thường bị hư do nhiều nguyên
nhân có thể kể ra như: điều kiện chiếu sáng, nhiễu loạn khí quyển, các lỗ i trong q trình
tạo ảnh, ống kính khơng hội tụ, chuyển động cùa các đối tượng, ồn điện từ cùa cảm bien,
Ồn mã hố và truyền thơng. Ngày nay, các cảm biến ảnh trong hệ thống camera đều đã

được tích hợp các phẩn cứrig cải thiện chất lượng ảnh ngay trong quá trình thu nhận.
• C ả i th iệ n ả nh (image enhancement): Thường ảnh thu nhận có nhiều nhieu cẩn
phải loại bỏ nhiễu hay ảnh không được sắc nét bị mờ cần làm rõ các chi tiết biên. Các
phép cải thiện ảnh cho phép thu nhận được một bức ảnh thích hợp hcm với ứng dụng so
với ảnh nguvên thuỷ thu nhận được từ camera. Các tiep cận cải thiẹn ảnh được thực hiện
theo 2 phương pháp: phương pháp cải thiẹn trong mien không gian và phưcmg pháp cải
thiện trong miền tần số. Phương pháp thứ nhất xử lý trực tiếp các pixel trên ảnh. Phương
pháp thứ hai dựa trên chuyển đổi Fourier của ảnh. Các tốn tử khơng gian trong k ĩ thuật
cải thiện ảnh được phân theo nhóm cơng dụng: làm trơn nhiễu, nổi biên. Để làm trơn

18


nhiễu hay tách nhiễu người ta sử dụng các bộ lọc tuyến tính (lọc trung binh, lọc thơng
thấp) hay lọc phi tuyến (lọc trung vị, lọc giả trung vị, lọc đồng hành, v.v...).
C ả i thiện ánh tro n g miền khơng gian: được biểu diền tốn học như sau:
g (x ,y ) = T [f( x ,y ) ]

trong đó: f(x ，
y) là ảnh lối vào
g(x ，
y) là ảnh được xử lý
T là toán từ tăng cường áp lên f cho các pixel lân cân cùa (x ，
y).
Có các phương pháp cải thiện ảnh trong miền không gian như: cân bằng histogram, sử
dụng các tốn từ lơgic/số như trừ ảnh, trung bình ảnh, lọc tuyến tính làm trơn ảnh, lọc
thống kê,
C ả i thiện ánh tro n g miền tần số liên quan đến chuyển đổi Fourier ảnh 1 chiều và 2

chiều, các bộ lọc thông thấp, lọc thông thấp Butterworth, lọc tần thấp Gauss, lọc thơng

cao,
• X ử /ỷ hình th ả i ảnh (morphological image processing): hình thái học là một
nhánh của sinh vật học liên quan đến hình dạng và cấu trúc của các động vật và cây cối.
Từ này dùng ở đây trong cụm m athem atical m orphology như một công cụ để xử lý các
thành phần ảnh trong việc biểu diễn và mô tả một dạng vùng chẳng hạn như các biên
(boundaries), các khung (skeletons), và các mặt lồ i (convex hull). K ỹ thuật morphology
được sử dụng cho các tiền xừ lý và hậu xử lý

như việc lọ c hình thái, làm mảnh

(thinning), tia (pruning), ...Cơ sở tốn học của hình thái học là lỷ thuyết tập hợp (set
theory) gồm các khía niệm cơ bản của lý thuyết tập hợp, các toán tử lôgic cho xử lý ảnh
nhị phân, giàn ánh (dilation), co, ăn mòn ảnh (erosion), mở ảnh (opening), khép ảnh
(closing), chuyển đổi Hit-or-Miss. Có các thao tác xử lý hình thái như sau: tim biên ảnh
(boundrry extraction), đổ đầy (region filling), v.v...
• P hân đoạn á nh (image segmentation): chia một ảnh thành các vùng hoặc đối
tượng cấu tạo (constituent). Mức độ chia phụ thuộc vào nhu cầu bài toán cần giải quyết.
Cơng đoạn này có các xử lý như sau: phát hiện tính gián đoạn, phát hiện điểm, phát hiện
đường, phát hiện biên ảnh (edge detection), liên kết mép và phát hiện biên, phát hiện
ngưỡng (thresholding), phân đoạn dựa trên vùng (region-based segmentation), tách và
trộn vùng (region splitting and merging), v.v... Trên cơ sờ các kết quả phân đoạn ảnh và
biên ảnh cho phép xây dựng các thuật toán nhận dạng ảnh (nhận dạng đối tượng) giúp
cho việc dẫn đường robot trong một không gian khống biết trước. Việc nhận dạng dổi
tượng được thực hiện bằng các thuật toán nhận dang trong lĩnh vực trí khơn nhân tạo.

19


3. DẲN ĐƯỜNG ROBOT D I ĐỘNG BANG TỎNG HỢP CÁC CẢM BIÉN
3.1.

Đ ịn h nghĩa và các chức năng c ơ bản của m ột ro b o t d i động thông m inh
Xu hướng hiện nay là thơng minh' hóa robot. Một robot thơng minh là một cơ cấu

chấp hành và cảm biển thông minh trong một q trình điều khiển hoạt động. Đó là một
hệ thống đo và điều khiển tự động trong đó có sự tích hợp giữa kỹ thuật điện tử, kỹ thuật
điều khiển và tin học trên cơ sở sự phát triền các mạch vi xử lý đa năng và chuyên dụng.
Trong tương lai, một hệ thống robot thơng minh được tích hợp với hệ thống thơng tin
tồn cầu sẽ là một cc cách mạng lớn.
Định nghĩa: Robot thông m inh là một lo ạ i máy móc c ơ khí có thế thực hiện chức
năng m ột cách tự động [7].

Từ thông m inh: nói lên rằng robot khơng làm việc một cách đơn giản, lặp đi lặp lại
như các hệ thống tự động trong các nhà máy (robot công nghiệp, tay máy, băng tài lắp
r á p , T ừ máy móc c ơ khi: sử dụng các bộ phận bằng cơ khí chứ khơng phải các bộ phận
sinh vật hữu cơ. Khác với một máy tính, robot thơng minh sừ dụng máy tính như một bộ
phận, giống như hệ thần kinh, bộ não cho phép robot có khả năng tương tác với thể giới
bên ngoài như di chuyển, vận hành, ... Hiện nay và tượng lai có thể có các bộ phận robot
thay thế cơ khí nhờ kỹ thuật cấy ghép các cơ thề động vật (đầu khi thông minh), nhờ sinh
sản vơ tính. Từ thực hiện chức năng một cách tự động: robot có thể vận hành độc lập
trong mọi điều kiện mà không cần đến người điều khiển. Khái niệm “ tự quản trị”
(autonomous) có nghĩa là robot có thể thích nghi với sự thay đổi trong mơi trường cùa nó
hay cùa bản thân và tiếp tục mục đích (thí dụ: robot mất một tay, chân; hệ thống trên một
chip SoC biết tự ứng xử khi gặp sự cố, v.v… ).
Các nhiệm vụ của robot thông minh yêu cầu nó phải có một hoặc vài trong số 3 chức
năng cơ bản: Chức năng câm ứng (SENSE) cho phép tiep nhận thông tin từ các bộ cảm
bien của robot và tạo các tín hiệu 101 ra để sừ dụng cho các chức năng khác, chức nãng
lậ p kế hoạch (PLAN) cho phép tiếp nhận thông tin (hoặc từ các cảm biến, hoặc từ bộ não

-

bộ điều khiển -) thực hiện một hoặc vài nhiệm vụ đã được định sàn (như đi xuống hành

lang, rẽ trái, tiến lên 3 mét và dừng ỉại, ...) vả cuoi cùng là chức năng hành động (ACT)
cho phép sinh ra các lệnh lối ra để điều khiển các cơ cấu chấp hành, thí dụ: quay môtơ 98
oọ theo chiều kim đông hồ với tốc độ 0,2 m/s..
Bảng sau chỉ ra 3 chức năng cơ bản và tín hiệu vảo/ ra tương ứng với các chức năng
này:

20


Chức năng

In p u t

O u tp u t

Thông tin nhạy cảm

Dữ liệu cảm bien

SENSE

Thông

PLAN

tin

(nhạy

cảm Các chi thị (lệnh)

và/hoặc nhận thức)
Thông tin nhạy cảm hoặc Các lệnh cho cơ cấu

AC T

các chỉ thị hướng dẫn

chấp hành

3.2. Các mơ hình được th iế t kế cho m ột robot thông m inh
Xây dựng mơ hình (model) đủng sẽ làm cho việc giải quyết nhiệm vụ thiết kế một
robot được hiệu quà và dễ dàng hơn. Do đó sự hiểu biết về các mơ hình trong sự nghiên
cứu robot là một giải pháp để cỏ thể lập trinh thành công cho một ứng dụng nhất định của
hệ thống robot. Hiện phổ biến có 3 mơ hình:
3.2.1. M ơ hình kiểu tuần tự
Là loại cổ nhất, thông dụng từ những năm 70 - 90 cùa thế kỷ trước. Với kiểu này,
robot vận hành theo cách từ trên xuống (top-down), хеш nặng việc lập kế hoạch. Ờ loại
này, robot cảm ứng với môi trường xung quanh, định kế hoạch cho hành động kế tiếp và
thực hiện (SENSE - PLAN - ACT). Sau đó nó lặp lại quá trình này ờ mồi bước. Một đặc
trưng điển hình khác là tất cả các thơng tin cảm ứng được tập hợp lại vào một “ mẫu cục
bộ，
’, một đại diện để bộ lập kế hoạch sử dụng và rút ra hành động.
I

► [

sense

]-------►

H ình 9. M ơ hình tu ần tự.

3.2.2. M ơ hình kiểu phản ứng
Trái nguợc với mơ hình tuần tự, mơ hình này đưa tới một tiến bộ lý thú trong khoa
học về robot. Nó được sử dụng nhiều vào những năm 1988 đến 1992. Hiện nay van được
tiếp tục nhưng với một kiến trúc kiểu lai. Mơ hình phản ứng được tạo bời 2 xu hướng.
Một là do các nhà nghiên cứ robot thông minh đã sử dụng các khám phá về tâm sinh lý
sinh vật và nhận thức của chúng với moi trường. M ột xu hướng khác là do sự giam gia
nhanh chóng của phần cứng máy tính cùng VƠI sự tăng cường năng lực tính tốn. Một mơ
hinh kiểu phàn ứng có thể bỏ đi khâu lập kế hoạch và trờ thành ioại tồ chức càm ứng hành động (SENSE-ACT). Trong khi mơ hình tuần tự cho ràng lối vào của hành động
ln là việc lập kể hoạch thì mơ hình phàn ứng lại cho rằng lối vào của hành động luôn là
lối ra trực tiếp từ bộ cảm ứng (SENSE-ACT).
21


เ^ PLAN j
[ SENSE

-------------------------------►!

ACT ]

Hình 10. Mơ hình kiều phản ứng.
Robot kiểu phản ứng có nhiều thí dụ về cách ghép S-A. Các cách ghép này có những
quá trinh giống nhau, gọi là các cách hoạt động: lấy dữ liệu từ bộ phận cảm ứng và tính
tốn cách vận hành tốt nhất để cỏ được sự thực hiện độc lập với cách mà các quá trình

khác làm việc. M ột bộ hoạt động có thể điều khiển robot “ tiến về phía trước 5 mét” (hành
động quay mơtơ) tiến đến mục tiêu (cảm ứng mục tiêu), trong khi một bộ hoạt động khác
cỏ thể ra lệnh “ quay 90 độ” (quay 1 môtơ, 1 môtơ đứng yên) để tránh va phải một vật
đứng cố định (cảm giác với vật cản). Robot sẽ tổng hợp cả 2 hoạt động, chuyển hướng
tạm thời một góc 45 độ để tránh vật cản. Chú ý rằng khơng có bất kỳ bộ hoạt động nào ra
lệnh cho robot quay 45 độ, hành động cuối cùng tạo ra từ việc tổng hợp 2 hành động.
Như vậy mơ hình cảm ứng cho phép tạo ra các kết quả thú vị và thơng minh. Mơ hình
kiểu phản ứng có tính chất đặc biệt là thời gian chấp hành nhanh do khơng cịn việc lập
kế hoạch. Kết quả là mơ hình phản ứng cung cấp những cơ sờ cho hệ thống lai giữa cẩn
nhác/hành dộng chi ra ở mô hình sau.
3.2.3. M ơ hình kiểu lai
Ra đời vào những năm 90 thế kỳ trước và hiện vẫn đang được tiếp tục nghiên cứu

Hình 11. Mơ hình kiểu lai, kiểu cân nhắc/hành động
M ơ hình lai hoạt động như sau: đầu tiên robot lập kế hoạch (cân nhắc) làm thế nào
phân tích một cách tốt nhất nhiệm vụ thành các nhiệm vụ con (gọi là lập kế hoạch nhiệm
vụ) và sau đỏ tiến hành những hoạt động thích hợp để hồn thành mỗi nhiệm vụ con đó.
Sau đó, bộ thi hành sẽ bắt đầu thực hiện cho mỗi mơ hình phản ứng. Cách tổ chức này
gọi là “ lập kế hoach-phàn ứng-thi hành (P, S-A) trong đó dấu phảy chỉ ra rằng lập kế
hoạch được thực hiện ở một bước, sau đó cảm ứng và thi hành sẽ cùng nhau thực hiện.
Cách tổ chức cảm ứng ở hệ thống lai cũng là sự trộn lẫn giữa kiểu tuần tự và kiểu phản
ứng. Dữ liệu định tuyến được định tuyến đến mỗi bộ hoạt động cần dừ liệu cảm ứng đó,
hơn nữa nỏ cũng đã có sẵn trong bộ lập kế hoạch để cấu tạo nên “ mẫu cục bộ” định

22


hướng nhiệm vụ. Bộ ‘‘lập kế hoạch” cũng “ nghe lén” việc mỗi bộ hoạt động thực hiện
trên các thông tin cảm ứng (bộ hoạt động xác định vật chướng ngại đề sau đó đưa vào
bản đồ được thiết lập bởi bộ lập kể hoạch). M ỗi khối chức năng tiến hành việc tính tốn

với tốc độ của nỏ, lẻn kế hoạch kỹ cảng, các tính tốn chung thường được cập nhật sau
mỗi lần 5 ร trong khi bộ vận hành phản ứng thường thực hiện trong khoảng 1/60 ร một
lần.
3.3.

Điều khiển robot d i động thông m inh

3.3.1. Điều khiển kiểu thử bậc
Theo như sơ đồ đã nói trên đây, mơ hình tuần tự (thử bậc) cỏ tính tuần tự và thử tự.
Trước tiên, robot cảm nhận thế giới và tạo nên một bản đồ (ảnh xạ) thế giới tồn cục. Sau
đó “ mẳt” robot khép lại, robot lên kế hoạch tất cả các chì thị (lệnh) cần để đạt tới đích
cơng việc. Cuối cùng, robot kích hoạt việc thực hiện chỉ thị thứ nhất. Sau khi thực hiện
xong chuồi SENSE-PLAN-ACT, nó bắt đầu chu trình lần nữa, mắt mờ ra, robot cảm
nhận chuồi hoạt động của nỏ, lập lại kế hoạch với các chi thị (thậm chí các chỉ thị này
khơng thay đổi) và kích hoạt động. Như đã thấy, chuỗi hoạt động này là chắc chắn: tất cả
các quan sát nhạy cảm được trộn lẫn (tổng hợp) trong một cấu trúc dữ liệu toàn cục mà
bộ lập kế hoạch thâm nhập được, cấu trúc dữ liệu toàn cục (global data structure) thường
được coi như một mơ hình thế giới toàn cục (world model). Thuật ngữ ''thế giới” có ý
nghĩa rất rộng; có nghĩa cả về thế giới bên ngồi và có nghĩa là cà mọi thứ mà robot quy
cho nó. Trong mơ hình thứ bậc, model thế giới điền hình bao gồm:
1. M ơ tả trư ớ c (được thu thập trước đây) của môi trường mà robot đang hoạt động (thí
dụ, một bản đồ ngơi nhà).
2. Thơng tin nhạy cám (thí dụ, “ tơi đang ờ hành lang, dựa trên nơi đã đi qua, tôi phải ờ
trong hành lang tây bắc，
，
).
3. Bất kỳ sự nhận biết bổ sung có thể cần thiết để hồn thành nhiệm vụ (thí dụ, tất cả
các gói nhận được trong thư cần được phát tới phịng số 118).
M ột thí dụ đã sử dụng mơ hình thứ bậc trong việc phát triển chương trinh điều khiển
cho một robot di động cỏ tên là Strip [7], [11]. Đó là một robot sử dụng trí khơn nhân tạo

AI, cần một thuật giải cho việc lập kế hoạch để đạt tới đích. Phương pháp Strip này dùng
một tiếp cận gọi là mean-ends analysis, trong đó nếu robot khơng thể thực hiện nhiệm vụ
hoặc đến đích trong một “ hoạt động” thì nó sẽ chọn lựa một hoạt động nữa có thể cho
phép giảm sự sai lệch trạng thái mà nó đã trải qua đến hiện tại (where I was ?) đối với
trạng thái đích (where I wanted to be ?). Điều này được thực hiện giống như hành vi nhận

23


thức trong con người. Nếu bạn không thể nhin thấy phải giải quyết một vấn đề thế nào,
bạn sẽ cổ giải quyết một phẩn của vấn đề để xem liệu nó có cho phép bạn tới gần hơn kết
quả tồn bộ khơng.
Strip là một chương trình đệ quy. Nếu nó khơng đạt đến đích trực tiếp, nó nhận định
vấn để (điều kiện tiên quyết sai), sau đó tạo cho điều kiện sai này một đích phụ. Một khi
đạt tới đích phụ, chuơng trình sẽ đặt bộ hoạt động đạt tới đích phụ trên bản danh sách,
sau đó hồi phục lại (pops the stack) và khôi phục lại cố gắng để đạt tới đích trước. Strip
thiên về lập kế hoạch hơn lả chạy thực hiện: nó tạo nên một danh sách các hoạt động đề
áp dụng mà không áp dụng các hoạt động khi nó chạy. Strip địi hịi người thiết kế khởi
tạo:
-

M ô tà mô hinh thế giới

-

Bảng sai khác (difference table) với các hoạt động (operators), điều kiện tiên
quyết, các danh sách bổ sung (add) và xoá (delete)

-

Bộ đánh giá sai khác (difference evaluator)

Các bước thực hiện trong Strip như sau:
1. Tính sự sai khác giữa trạng thái đích và trạng thái ban đẩu khi sử dụng hàm
đánh giá sai khác. Nếu khơng có sai khác thì kết thúc.
2. Nếu có sai khác, giảm sai khác bằng việc chọn hoạt động đầu tiên (first
operator) từ báng sai khác (difference table), danh sách bổ sung (add-iist) của
bảng này có một xác thực âm với sai khác.
3. Tiếp theo, kiểm tra điều kiện tiên quyết đề хеш liệu một tập các liên kết (set o f
the binding) cho các biến có thể nhận đước tất cả là TRUE. Nếu không, lấy
điều kiện tiên quyết FALSE thứ nhất, coi nó là đích mới và lưu giữ đích
ngun thuỷ bằng việc đẩy nó vào ngăn xếp. Giảm sai khác như vậy môt cách
đệ quy bằng việc lặp lại bước 2 và 3.
4. K h i tất cả các điều kiện tiên quyết cho một hoạt động là phù hợp (match), đẩy
hoạt động (operator) vào ngăn xếp kế hoạch và cập nhật một bản sao của mơ
hình thế giới. Sau đó quay về tới hoạt động mà điều kiện tiên quyết false để nó
có thể áp dụng hoạt động của nó hoặc quay trờ lại trên các điều kiện tiên quyết
false khác.
Hình 12 dưới đây là một bộ điều khiển sử dụng kiến trúc thứ bậc khác có tên NHC
(Nested Hierachical Controller). M ột kiến trúc lý tường nếu giống một thiết kế chương
trình hướng đối tượng tốt, nó cần có nhiều đoạn có thể dùng lại được cho các nhiệm vụ
cùa robot. Kiến trúc này có các thành phần SENSE, PLAN và AC T như hình chỉ ra.

24


PLAN
M issio n
Planner
W o rld

M odel /
Knowledge
Base

H ình 12. K iến t r ú c điều khiển kiểu th ứ bậc N H C .

Robot bắt đẩu thu thập các quan sát từ các cảm biến cùa nó và kết hợp những quan
sát này để hình thành cấu trú c d ữ liệ u mơ hình thế g iớ i (the World Model data structure)
qua hoạt động SENSE. M ô hình thế giới cũng cỏ thể chứa một kiến thức biết truớc (priori
knowledge) về thế giới, thí dụ các bản đồ tồ nhà. Sau khi mơ hình thế giới được tạo ra
hay được cập nhật, thì robot có thể lập kể hoạch các hoạt động cần xảy ra. Kế hoạch cho
dị đường có một thù tục cục bộ (local) bao gồm 3 bước được chạy bởi Mission Planner
(bộ lập kế hoạc sứ mệnh), Navigator (bộ dò đường) và Pilot (bộ điều khiển). Mồi mơđun
này xâm nhập mơ hình thế giới để tính những phần của kế hoạch. Bước cuối cùng trong
PLAN là mô-đun Pilot, phát ra những hoạt động nhất địnhcho robot thực hiện (thú dụ,
quay trái, quay phải, di chuyển thẳng về phía trước với vận tốc 0,6 m/s). Những hoạt
động này được dịch thành các tín hiệu điều khiển cơ cấu chấp hành (thí dụ, velocity
profile for a smooth turn) bàng bộ điểu khiển mức thấp và các cơ cấu chấp hành tạo nên
phẩn ACT cùa kiến trúc. Ưu điểm chính cùa kiến trúc NHC là sự phân chia thông minh
kế hoach thành 3 chức năng hoặc hệ thống phụ khác nhau trang bị cho việc dò đường.
Như thấy trên hình, bộ mission planner hoặc có thể nhận nhiệm vụ (sứ mệnh) từ một
người hoặc tự phát ra sứ mệnh, thí dụ nhặt cái hộp trong phịng bên cạnh. Bộ này có trách
nhiệm thao tác hố hoặc dịch sứ mệnh này ra thành các thuật ngữ mà các chức năng khác
có thể hiểu được: box =

в 1; rrn = ROOM311. Bộ này sau đó sẽ thâm nhập bản đồ tồ nhà

và định vị nơi robot và đích ờ đâu. Bộ Navigator lấy thông tin này và phát ra một đường
từ vị trí hiện tại đến đích. Nó phát ra một tập các điểm trên đường (waypoint) hoặc đường

25