ĐIỀU KHIỂN MẶT ĐỘNG THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG.LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THÔNG

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC
VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
-------------------------------

HÀ THỊ KIM DUYÊN

ĐIỀU KHIỂN MẶT ĐỘNG THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO CHO
ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
Mã số: 9 52 02 16

KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THÔNG

Hà Nội – 2020


Cơng trình được hồn thành tại: Học viện Khoa học và Công
nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Người hướng dẫn khoa học 1: GS.TS. Phan Xuân Minh
Người hướng dẫn khoa học 2: TS. Phạm Văn Bạch Ngọc

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tiến sĩ, họp
tại Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và
Công nghệ Việt Nam vào hồi … giờ, ngày … tháng … năm 2020

Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Học viện Khoa học và Công nghệ
- Thư viện Quốc gia Việt Nam


DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ
TẠP CHÍ KHOA HỌC
1. Ha Thi Kim Duyen, Ngo Manh Tien, Pham Ngoc Minh, Quang Vinh Thai,
Phan
Xuan Minh, Pham Tien Dung, Nguyen Duc Dinh, Hiep Do Quang, “Fuzzy Adaptive
Dynamic Surface Control for Omnidirectional Robot”, the Springer-Verlag book series
“Computational Intelligence” indexed in Scopus and Compendex (Ei). ISSN 1860-9503
(electronic), ISBN 978-3-030-49536-7 (eBook). (2020)
2. Duyen Ha Thi Kim, Tien Ngo Manh, Cuong Nguyen Manh, Nhan Duc Nguyen, Manh
Tran Van, Dung Pham Tien, Minh Phan Xuan. “Adaptive Control for Uncertain Model
of Omni-directional Mobile Robot Based on Radial Basis Function Neural Network”.
International Journal of Control, Automation, and Systems (SCI-E Q2, Impact Factor:
2.7) (Accepted 2020)
3. Hà Thị Kim Duyên, Phạm Thị Thanh Huyền, Trương Bích Liên, Ngơ Mạnh Tiến, Lê
Việt Anh, Nguyễn Mạnh Cường, “Điều khiển bám quỹ đạo đối thượng Robot tự hành
bằng thuật toán điều khiển trượt theo hàm mũ”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự,
Số Đặc san ACMEC, 07 – 2017. ISSN 1859 - 1043
4. H Thị im D
n, Ngô Mạnh Tiến, Phan Xuân, Minh Lê Xuân Hải, Vũ Đức Thuận,
Nguyễn Minh Huy, “Điều khiển bám quỹ đạo Omni robot bốn bánh bằng phương pháp
thích nghi mờ trượt”. Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự. Số đặc san

ACMEC 07-2017. ISSN 1859 - 1043
5. Ngo Manh Tien, Nguyen Nhu Chien, Do Hoang Viet, Ha Thi Kim Duyen “Research
And Development Artificial Intelligence To Track Trajectory And Automatically Path
Planning For Auto Car”. Journal of Military Science and Technology; ISSN 1859 –
1043. 11/2018
6. Duyen – Ha Thi Kim, Tien – Ngo Manh, Chien – Nguyen Nhu, Viet – Do Hoang,
Huong-Nguyen Thi Thu Kien-Phung Chi, “Tracking Control For Electro-Optical
System In Vibration Enviroment Based On Self-Tuning Fuzzy Sliding Mode Control”,
Journal of Computer Science and Cybernetics, Vol 02, 6.2019.
HỘI NGHỊ KHOA HỌC
7. Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Như Chiến, Đỗ Hoàng Việt, H Thị im D
n, Nguyễn
Tuấn Nghĩa, “Trajectory Tracking Control for Four Wheeled Omnidirectional Mobile
Robots using Adaptive Fuzzy Dynamic Surface Control Algorithm”, Proceedings the 4th
Vietnam International Conference and Exhibition on Control and Automation VCCA2017; ISBN 978-604-73-5569-3
8. Duyen Ha Thi Kim, Tien Ngo Manh, Tuan Pham Duc and Ngoc Pham Van Bach,
“Trajectory Tracking Control for Omnidirectional Mobile Robots Using Direct Adaptive
Neural Network Dynamic Surface Controller”. The 2019 First International Symposium
on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics. 1/2019. NSPEC
Accession Number: 18473513, DOI: 10.1109/ICA-SYMP.2019.8646146.
9. Ha Thi Kim Duyen, Cuong Nguyen Manh, Hoang Thuat Vo, Manh Tran Van, Dinh
Nguyen Duc, Anh Dung Bui, “Trajectory tracking control for four wheeled Omnidirectional mobile Robot using backstepping technique aggregated with sliding mode
control”, The 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control,
Artificial Intelligence, and Robotics. 1/2019. INSPEC Accession Number: 18473501,
DOI: 10.1109/ICA-SYMP.2019.8646041.
10. Ngô Mạnh Tiến, Nguyễn Mạnh Cường, H Thị im D
n, Phan Sỹ Thuần, Nguyễn
Ngọc Hải, Trần Văn Hoàng, Nguyễn Văn Dũng, “Giám sát định vị, bản đồ hóa và điều
hướng cho robot tự hành đa hướng sử dụng hệ điều hành lập trình ROS”, Hội nghị
Quốc gia lần thứ XXII về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin lần thứ 22,

2019.


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Robot tự hành đa hướng (OMR) là dạng robot holonomic, có sử dụng bánh xe Omni,
hoặc Mecanum, có khả năng di chuyển theo bất kỳ hướng nào mà không cần phải thay đổi
vị trí và góc quay. Với cấu trúc bánh xe, cách bố trí bánh xe khác biệt tạo ra ưu điểm về khả
năng di chuyển vượt trội trong các điều kiện mơi trường hẹp, khó thay đổi vị trí nên OMR
đang được ứng dụng, phát triển một cách rộng rãi không chỉ trong nghiên cứu mà đã nhanh
chóng được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực sản xuất và đời sống.
Trong điều khiển robot, các vấn đề về điều khiển bám quỹ đạo, kiểm soát quỹ đạo,
xử lý khi gặp tác động nhiễu ngoại sinh, hay khi hệ thống tồn tại các thành phần bất định
như khối lượng, momen, ma sát, … đang là các nội dung được quan tâm nghiên cứu. Việc
đạt được độ chính xác cao trong chuyển động robot thường rất khó khăn bởi những yếu tố
phi tuyến, bất định ln tồn tại trong mơ hình robot…
2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
- Nghiên cứu, đề xuất thuật tốn điều thích nghi bám quỹ đạo mới cho FWOMR có mơ
hình phi tuyến bất định, đặc biệt chú ý đến sự thay đổi của các tham số của robot và tác
động của nhiễu khi hoạt động trên mặt phẳng khác nhau.
- Xây dựng mơ hình vật lý cho FWOMR, chế tạo bộ điều khiển trên cơ sở vi điều
khiển và kỹ thuật lập trình nhúng cho FWOMR nhằm chạy thử nghiệm các thuật toán mới
đề xuất.
3. Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu.
Đối tượng nghiên cứu của luận án: là OMR dạng holonomic, trong đó đi sâu vào
nghiên cứu xây dựng mơ hình tốn học, thuật tốn điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho
FWOMR.
Phạm vi nghiên cứu: Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho FWOMR có chứa thành
phần bất định hoạt động trong mơi trường phẳng chịu ảnh hưởng bởi ma sát bề mặt và tác
động của nhiễu bất kỳ bị chặn.

4. Ý nghĩa khoa học và đóng góp mới của luận án
1. Đề xuất thuật toán điều khiển bám quỹ đạo mặt trượt động thích nghi mờ
(AFDSC) cho robot tự hành bốn bánh đa hướng. Thuật toán này được xây dựng dựa trên
cơ sở thuật toán DSC. Để phát huy ưu điểm, hiệu quả của DSC, AFDSC đã sử dụng một hệ
logic mờ để chỉnh định thích nghi các tham số của DSC nhằm đảm bảo chất lượng bám quĩ
đạo khi tham số FWOMR thay đổi và chịu ảnh hưởng của nhiễu tác động không biết trước.
Cho đến thời điểm này, DSC với bộ chỉnh định mờ chưa được cài đặt trên bất cứ robot nào
ở trong và ngồi nước. AFDSC có tính linh hoạt cao, cấu trúc đơn giản, dễ dàng cho việc
lập trình cài đặt trên vi điều khiển, có khả năng thích nghi do vậy phát huy tối đa hiệu quả
của DSC. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy: AFDSC đặc biệt thích hợp cho
FWOMR.
2. Đề xuất thuật tốn điều bám quỹ đạo mặt trượt động thích nghi mờ Nơ
ron(AFNNDSC) cho FWOMR có tham số bất định và chịu tác động bởi nhiễu. Đây cũng
là thuật toán được phát triển dựa trên nền DSC, cấu trúc điều khiển thích nghi dựa trên sự
kết hợp giữa mạng nơ ron bán kính xuyên tâm (RBFNN) và hệ logic mờ. Trong đó, mạng
1


RBFNN được sử dụng để xấp xỉ các tham số bật định của FWMOR, còn hệ logic mờ để
chỉnh định đồng thời các tham số của bộ điều khiển AFNNDSC. Tính ổn định của hệ kín
được được chứng minh dựa trên tiêu chuẩn Lyapunov. Các kết quả mô phỏng, chạy thử
nghiệm cho thấy tính đúng đắn của các phân tích lý thuyết, hiệu quả của bộ điều khiển đề
xuất và khả năng ứng dụng trong thực tế. AFNNDSC chưa được cài đặt trên bất cứ robot
nào trước đó trong và ngồi nước. AFNNDSC có tính linh hoạt cao, khả năng thích nghi khi
có nhiễu tác động đồng thời hoặc khi tham số mơ hình của robot thay đổi mở rộng được
phạm vi hoạt động cho FWMOR.
Các thuật toán này đã được cài đặt, thử nghiệm thành công trên robot tự hành bốn
bánh đa hướng. Robot được chế tạo có phần cứng và mạch điều khiển xử lý hiệu năng
cao và phần mềm hỗ trợ lập trình trên nền hệ điều hành ROS
5. Bố cục của luận án bao gồm 4 chương:

Chương 1: Tổng quan về robot tự hành bốn bánh đa hướng. Nghiên cứu tổng quan về
FWOMR, tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước, phân tích chi tiết cụ thể ưu và nhược
điểm các cơng trình đã nghiên cứu trước đó theo nội dung đối tượng, phạm vi nghiên cứu
của luận án, từ đó rút ra các hướng nghiên cứu thích hợp cho luận án
Chương 2: "Mơ hình hóa và thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn
bánh đa hướng. Xây dựng mơ hình động học, động lực học cho FWOMR. Trình bày một số
thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo điển hình cho FWOMR, mơ phỏng đánh giá và phân tích
các kết quả của từng thuật tốn này để từ đó đánh giá và rút ra các bài học kinh nghiệm
trong việc nghiên cứu đề xuất thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo thích nghi mới.
Chương 3: "Thiết kế bộ điều khiển thích nghi bám quỹ đạo cho robot tự hành đa
hướng bốn bánh”. Đây là đóng góp chính của luận án. Trong chương này, trình bày thuật
tốn điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng mặt trượt
động.Thuật toán DSC là nền tảng cho đề xuất cải tiến bộ điều khiển bám quỹ đạo thích nghi
mới cho FWOMR. Bộ điều khiển mặt trượt động được kết hợp thêm với mạng nơ ron bán
kính xuyên tâm (RBFNN) và hệ logic mờ (FLS) tạo ra một bộ điều khiển DSC thích nghi
mới được đề xuất trong luận án.
Chương 4: “Chế tạo robot tự hành bốn bánh đa hướng và chạy thử nghiệm thuật toán
điều khiển”: Thiết kế và chế tạo mơ hình robot tự hành bốn bánh đa hướng. Lập trình, và
chạy thử nghiệm các thuật tốn đề xuất kiểm chứng và đánh giá khả năng ứng dụng thực tế
của các thuật tốn
“Kết luận” trình bày tóm tắt các đóng góp chính của luận án và hướng phát triển.
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG
Robot tự hành đa hướng (OMR) có khả năng di chuyển theo bất kỳ hướng nào mà
không cần phải thay đổi vị trí và góc quay. Với cấu trúc bánh khác biệt và ưu điểm về khả
năng di chuyển vượt trội trong điều kiện mơi trường di chuyển hẹp, khó thay đổi vị trí, …
Hiện nay, OMR đang được ứng dụng một cách rộng rãi không chỉ trong nghiên cứu mà còn
trong các lĩnh vực sản xuất và đời sống nhờ khả năng di chuyển linh hoạt, hiệu quả.
1.1. Robot tự hành di chuyển bằng bánh đa hướng.
Trong phạm vi luận án, robot tự hành có dạng holonomic được xây dựng dựa trên bốn
2

bánh đa hướng Omni với kết cấu bánh xe Omni có thể đảm bảo cho cả di chuyển tịnh tuyến
theo phương ngang trong hệ robot.
1.2. Bài toán điều khiển bám quỹ đạo
Cấu trúc của điều khiển chuyển động cho OMR, có thể chia ra 3 giai đoạn:
- Lập phương án chuyển động.
- Thiết kế quỹ đạo chuyển động mong muốn
- Điều khiển bám quỹ đạo chuyển động mong muốn
1.3. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước.
1.3.1. Tình hình nghiên cứu trong nước.
Viện CNTT, Viện Cơ học -Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam có khá nhiều cơng trình
cơng bố về nghiên cứu robot tự hành, như [1] trình bày về các phương pháp điều khiển mới
để bù trượt cho robot di động khi tồn tại trượt bánh xe, bất định mơ hình, và nhiễu ngồi
cho robot di động 03 bánh xe, [2] trình bày về việc thiết kế và điều khiển robot tự hành dạng
non-holonomic ứng dụng trong kho bãi. Viện Vật lý- Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam cũng là
một nhóm nghiên cứu có nhiều cơng trình cơng bố về robot tự hành, [3] trình bày về hướng
nghiên cứu cho điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng non-holonomic, trong đó có
tích hợp cơng nghệ xử lý ảnh trong nhận dạng một số thông số và bám mục tiêu. [4] nghiên
cứu ứng dụng thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành dạng non-holonomic sử
dụng thích nghi theo hàm mẫu.
Hiện tại các cơng trình nghiên cứu trong nước về OMR cịn khá ít, trong đó có [5] là
cơng trình điều khiển OMR tránh vật cản xử dụng công nghệ xử lý ảnh Kinect, cơng trình này
tập trung vào xử lý ảnh nhiều hơn về các nội dung đi vào điều khiểm bám quỹ đạo cho OMR.
Các cơng bố về thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng sử
dụng bánh Ommi hiện tại ở Việt Nam chưa có nhiều.
1.3.2. Tình hình nghiên cứu ngồi nước
Robot được mơ hình hóa bằng mơ hình động học và mơ hình động lực học. Việc mơ
hình hố robot được tập trung nghiên cứu dựa trên nguyên lý Euler-Lagrange, sử dụng các
phương pháp thực nghiệm hoặc lý thuyết [31], [32], [33], [34], [35], [36], [37], [38], [39],

[40].
Một vài nghiên cứu đã tập trung xem xét vị trí điều hướng của robot tự hành cũng như
điều khiển theo mơ hình động học của OMR [43], [44], [45], và [46]. Điều khiển bám quỹ
đạo cho OMR bốn bánh cũng đã được áp dụng thuật toán PID trong [43] và [44]. Tuy nhiên
các nghiên cứu gần đây đều xét đến cả mơ hình động học và mơ hình động lực học để tăng độ
chính xác trong chuyển động cho robot [42] và [43].
Việc thiết kế thuật tốn điều khiểm bám quỹ đạo cho OMR có tính đến đủ các mơ hình
động học và động lực học đã được xem xét trong [39]. Mơ hình động lực học được xây dựng
trong [47] và [48], theo sau là một số thuật tốn điều khiển bám cho mơ hình đầy đủ này ở
[49], và [50]. Các nghiên cứu đã sử dụng bộ điều khiển PI để tối ưu bám quỹ đạo [43] và [44].
Mặt khác, thuật toán sử dụng mơ hình dự báo cũng đã được đề cập trong [51].
Ngày càng có nhiều nghiên cứu tập trung vào các phương pháp điều khiển phản hồi cho
mơ hình phi tuyến [52], [53], [54], [55], [56], và [57]. Phương pháp phản hồi cuốn chiếu
3


Backstepping là một giải pháp khả thi để giải quyết các mơ hình tốn học phi tuyến truyền
ngược [58] và [59]. Tuy vậy, với các hệ phi tuyến bậc cao thì khối lượng tính tốn lớn, phức
tạp và mất nhiều thời gian tính tốn do việc phải tính tốn đạo hàm trong từng bước lặp.
Bộ điều khiển chế độ trượt (SMC) cũng đã được sử dụng [60], [61], [62] và [63] vì các
đặc tính vượt trội trong trường hợp hệ bị tác động bởi nhiễu. Tuy nhiên, hạn chế của thuật
tốn SMC chính là hiện tượng chattering và muốn giảm hiện tượng này địi hỏi mơ hình đối
tượng phải chính xác. Điều này lại đi ngược với các tính chất của mơ hình robot, đó là bất
định tham số.
Để cải thiện chất lượng điều khiển cũng như các hạn chế một số nhược điểm của bộ điều
khiển Backstepping và bộ điều khiển trượt, bộ điều khiển mặt trượt động (DSC) được giới
thiệu trong [64] và [65]. Các bước thiết kế tương tự với các bước thiết kế bộ Backstepping,
tuy vậy để tránh phải lấy đạo hàm ở các bước lặp cho tín hiệu điều khiển ảo DSC đã đưa thêm
bộ lọc thơng tần thấp, vừa là để có thơng tin về đạo hàm vừa để lọc các nhiễu nội tần số cao
xuất hiện trong đối tượng điều khiển [65].

Đối với OMR, khó có thể xây dựng được mơ hình tốn học chính xác vì các yếu tố như
ma sát, tải trọng thay đổi cho đến sự thay đổi điều kiện mơi trường đều khơng thể biết trước.
Do đó, các phương pháp thiết kế hiện đại hiệu quả trong trường hợp này là sử dụng các thuật
tốn thích nghi để chỉnh định tham số của bộ điều khiển sử dụng logic Mờ hoặc xấp xỉ tham
số bất định của đối tượng sử dụng mạng nơ ron. Bộ điều khiển thích nghi theo kiểu này cải
thiện đáng kể chất lượng của hệ thống động lực phi tuyến [60], [61], [62], [66], [68], [69],
[70], [71] và [72].
Với các tham khảo, phân tích như trên, một cấu trúc điều khiển thích nghi mới dựa trên
mạn nơ ron xuyên tâm (RBFNN) và hệ logic mờ cho bộ điều khiển bám quỹ đạo FWOMR
được nghiên cứu phát triển trên nền tảng thuật toán điều khiển mặt trượt động (DSC). Bộ điều
khiển thích nghi mờ nơ ron mới với RBFNN để xấp xỉ các tham số phi tuyến bất định của
FWOMR và logic mờ để chỉnh định thích nghi tham số của bộ điều khiển được đề xuất trong
luận án.
1.4. Kết luận Chương 1
Chương 1 đã trình bày nghiên cứu tổng quan về phân loại robot, robot tự hành, trong
đó tập trung vào robot tự hành bốn bánh đa hướng (FWOMR), đối tượng nghiên cứu chính
của luận án. Chương 1 cũng đã tập trung vào nghiên cứu tổng quan tình hình nghiên cứu
trong và ngồi nước về mơ hình hóa OMR và các thuật tốn điều khiển bám quỹ đạo cho
OMR đã cơng bố, phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp này để từ đó rút ra các
hướng nghiên cứu thích hợp cho luận án.
CHƯƠNG 2. MƠ HÌNH HĨA VÀ THUẬT TỐN ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ
ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG
Xây dựng hệ phương trình động học, động lực học cho OMR là bài toán đầu tiên cần
thiết phục vụ cho việc tổng hợp bộ điều khiển bám quĩ đạo. Trong luận án này, đối tượng
nghiên cứu được xét đến là robot tự hành bốn bánh đa hướng sử dụng bánh xe dạng Omni
(FWOMR), chuyển động trên mặt phẳng chịu ảnh hưởng của lực ma sát.
2.1. Xây dựng mơ hình động học, động lực học cho robot tự hành bốn bánh đa hướng
4

2.1.1. Bánh xe Omni
Bánh xe Omni được bố trí vng góc theo trục của động cơ, các bánh được đặt cách
nhau một góc 3600/n. Bánh xe Omni được ứng dụng nhiều trong robot tự hành vì nó cho
phép robot di chuyển ngay đến một vị trí trên mặt phẳng mà không phải quay trước. Hơn
nữa, chuyển động tịnh tiến dọc theo một quỹ đạo thẳng có thể kết hợp với chuyển động
quay làm cho robot di chuyển tới vị trí mong muốn với góc định hướng chính xác.
2.1.2. Mơ hình động học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42]
Phương trình biểu diễn mối quan hệ này cũng là phương trình động học của robot

cosθ -sinθ 0 
q  Hv   sinθ cosθ 0  v


 0
0
1

(2.1)

cosθ -sinθ 0 
Trong đó: H =  sinθ cosθ 0  là ma trận chuyển hệ trục toạ độ.


0
1
 0
Từ phương trình động học (2.1), ta tính được phương trình thể hiện mỗi quan hệ giữa
vị trí của robot và vận tốc quay của các bánh xe:
 1 
 x 

 
 y   g ( ) 2  với g ( )  HH
(2.4)
2
 
3 
 
 
4 
2.1.3. Mơ hình động lực học robot tự hành bốn bánh đa hướng [41], [42]
Mơ hình động học và động lực học cho FWOMR được xây dựng dựa trên mơ hình
với bánh xe Omni được bố trí lệch so với tọa độ động một góc 450, các bánh được đặt cách
nhau một góc 900
Từ đó ta có phương trình động lực học của robot có dạng như sau
(2.8)
M (q) v  Cv  Gsgn( v)  τ d  Bτ
Với: v  [ vx

vy

 ]T là véc tơ vận tốc của robot

 2
2
2
2



2r

2r
2r 
 2r
 2
2
2
2
B


 là ma trận hệ số điều khiển.
2
r
2
r
2
r
2
r


d
d
d 
 d
 r
r
r
r 



m 0 0 
M (q)   0 m 0  Là ma trận với m là khối lượng và J là momen quán tính của
 0 0 J 
robot.
5


 Bx 0
C   0 By
 0 0
ma sát Coulomb.

0
C x

0  và G   0
 0
B 

0
Cy
0

0
0  lần lượt là ma trân hệ số ma sát nhớt và
C 

2.2. Một số thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng
thông dụng.

2.2.1. Bộ điều khiển PID cho FWOMR
Bộ điều khiển PID cho FWOMR được đề xuất trong [43] và [44]. Các nghiên cứu này
đã thiết kế bộ điều khiển PID dựa trên mơ hình động học của OMR. Do đó các tác động của
các ngoại lực tác động lên hệ trong phương trình động lực học của robot đã khơng được xét
đến.

 1 
 x (t )   xd 
   xd 
e1   y (t )    y d   g ( )  2    y d 
(2.11)

  
3   


  d 
 (t )   d 
4 
Ta cần tìm véc tơ vận tốc góc của các bánh xe để bộ điều khiển vịng kín ổn định.

t


  xe d  
 1 

0

 xe 

 
t



 2   g T ( )( g ( ) g T ( ))1    K P  ye   K I  ye d  
(2.12)

 
3 

0

e 
 

t

4 

  d  

 0 e  

Với K P , K I là các ma trận đường chéo và xác định dương.
2.2.2. Bộ điều khiển trượt cơ bản cho FWOMR
Điều khiển trượt [60], [61], [62] và [63]. Thường được sử dụng cho các hệ robot nói
chung và cho FWOMR nói riêng bởi ưu điểm bền vững với các tác động của nhiễu.
x  q
Từ phương trình động học (2.1) và phương trình động lực học (2.8), đặt  1

, ta có
x 2  v
hệ phương trình trạng thái:
x 1  Hx 2
(2.19)

Mx 2  Cx 2  Gsgn( x 2 )  τ d  Bτ
Với τ d là thành phần nhiễu bất định và khơng đo được chính xác nên thành phần này
sẽ khơng xuất hiện trong q trình tính tốn các bộ điều khiển SMC, MSSC.
Xác định mặt trượt cơ bản với các điều kiện và giả thiết
 e  x1  x1d
Định nghĩa sai số  1
với x1d là giá trị quỹ đạo đặt x 2d  H 1x 1d là giá trị
e

x

x
2
2d
 2
đặt cho vận tốc của robot.
Chọn mặt trượt
(2.20)
S  e1  e1
6


Với  >0 là hệ số mặt trượt.
Đạo hàm mặt trượt ta có:

  He  e  H (M 1 (Bτ  Cx  Gsgn(x ))  x  (  H 1H
 )e )
S  He
2
2
1
2
2
2d
2
Chọn hàm Lyapunov
1
V  S2
2
Đạo hàm hàm Lyapunov theo thời gian, ta có
 )e )
V  SS  SH (M 1 (Bτ  Cx2  Gsgn(x 2 ))  x 2 d  (  H -1H
2
Với tín hiệu điều khiển được chọn như sau:
 )e  x )  Cx  Gsgn(x )  K sgn(S))
τ  BT (BBT )1 (M ((  H 1H
2
2d
2
2
1

Khi đó V  SK sgn(S)  0 thỏa mãn định lý ổn định Lyapunov.

(2.21)

(2.22)
(2.23)
(2.24)

1

Bộ điều khiển trượt (2.24) được thiết kế tính ổn định bền vững khi hệ thống tồn tại sai
lệch mơ hình và có nhiễu tác đông. Hàm V trong công thức (2.22) với luật điều khiển (2.24)
cho hệ FWOMR là hàm Lyapunov của hệ kín.
2.2.3. Bộ điều khiển đa mặt trượt cho FWOMR
- Xét hệ robot tự hành bốn bánh đa hướng
x 1  Hx 2

Mx 2  Cx 2  Gsgn(x 2 )  τ d  Bτ

(2.36)

x
 vx 
Với x1   y  và x 2  v y 
 
  
- Xét mặt trượt

 S11 
S1   S12   x1  x1d
 S13 
- Đạo hàm S1 kết hợp với hệ phương trình (2.37) ta có
S  x  x  Hx  x
1

1d

1

1d

2

Chọn tín hiệu điều khiển ảo
x 2 d  H 1 ( K1S1  x 1d )
- Chọn hàm Lyapunov thứ nhất
1
V1  S1T S1
2
- Đạo hàm V1 kết hợp với (2.38) và (2.39)
V  ST S  ST K S
1

1

2

1

1 1

- Với S 2 là mặt trượt thứ hai
S 2  H(x 2  x 2 d )
- Xét đạo hàm S 2

 (x  x )
S 2  H(x 2  x 2 d )  H
2
2d

 (x  x )
 H (M 1 (Bτ  Cx 2  Gsgn(x 2 ))  x 2 d )  H
2
2d
7

(2.37)

(2.38)
(2.39)
(2.40)

(2.41)
(2.42)
(2.43)


Kết hợp (2.39), (2.40), (2.43), và (2.44), ta có:
S 1  HS 2  K1S1
- Chọn tín hiệu điều khiển:
 (x  x ) )  x )  Cx  Gsgn(x )  K S )
τ  BT (BBT )1 (M (H 1H
2
2d
2d

2
2
2 2
-Khi đó, ta có:
S 2   K 2S 2
- Chọn hàm Lyapunov thứ hai
1
1
V2  S1T S1  ST2 S 2
2
2
- Đạo hàm V2 kết hợp với (2.45), (2.46), (2.47) và (2.48)
V  S S  S S   K ST S  K ST S  ST S
2

1 1

2 2

1 1

1

2 2

2

1

2

(2.44)
(2.45)
(2.46)
(2.47)

(2.48)

- Ta có
2
2
V2   K1 S1  K 2 S 2  S1 S 2

(2.49)

1
ta có: K  0 , và:
2
1
1
2
2
2
2
V2   K S1  K S 2  S1  S 2  S1 S 2
2
2
1
2
2

  K S1  K S 2  ( S1  S 2 )2
2

- Vậy V2 chính là hàm Lyapunov của hệ kín.
Một nhược điểm của phương pháp này là chính ở chỗ phải tính đạo hàm của đầu vào
ảo x 2d vì đầu vào này phụ thuộc vào mặt trượt và các biến trạng thái của hệ (2.43). Đó cũng
chính là khó khăn khi sử dụng phương pháp MSSC.
2.3. Kết luận chương 2
Chương 2, luận án đã thu được các kết quả như sau:
 Mơ hình hóa robot tự hành đa hướng với cấu trúc như đã chọn, xây dựng các
phương trình động học và động lực học và phân tích động lực học của FWOMR dựa trên
mô phỏng số
 Nghiên cứu một số thuật toán điều khiển bám tiêu biểu đã được ứng dụng cho
FWOMR và khảo sát đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp điều khiển này bằng
phần mềm Matlab / Simulink như:
 Thuật toán điều khiển PID
 Điều khiển trượt
 Điều khiển đa mặt trượt
Dựa trên các phân tích lý thuyết và kết quả mơ phỏng, phương pháp điều khiển đa mặt
trượt (MSSC) sẽ được tiếp tục nghiên cứu phát triển trong chương sau.
- Chọn K1  K 2  K 

8


CHƯƠNG 3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BÁM QUỸ ĐẠO
CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG
Trong chương 3, một thuật toán điều khiển mới được đề xuất cho FWOMR. Thuật
toán điều khiển này được phát triển trên nền tảng kỹ thuật DSC, một kỹ thuật được phát
triên trên cơ sở MSSC kết hợp với kỹ thuật Backstepping. Một DSC bám quỹ đạo thích nghi

bằng hệ mờ và mạng nơ ron nhân tạo cho FWOMR nhằm khắc phục nhược điểm của DSC
và mở rộng miền ứng dụng cho FWOMR có mơ hình phi tuyến bất định và chịu ảnh hưởng
của nhiễu. Thuật tốn DSC thích nghi được mơ phỏng đánh giá bằng phần mềm MatlabSimulink.
Những nghiên cứu trong chương 3 đề xuất thuật tốn thích nghi mới AFDSC và
AFNNDSC để giải bài toán điều khiển bám quĩ đạo cho FWOMR trong trường hợp xét đến
các thành phần bất định trong mơ hình robot cũng như ảnh hưởng của nhiễu.
3.1. Thuật toán điều khiển mặt trượt động.
Xây dựng thuật toán điều khiển bám quĩ đạo mặt trượt động cho FWOMR.
Để đơn giản cho việc tính tốn và chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển,
các biến trạng thái của hệ thống được đặt như sau:
x1  q  [ x y  ]T
(3.1)

T
x 2  v  [ vx v y  ]
Từ đó thu được hệ phương trình của robot tự hành bốn bánh đa hướng
x 1  Hx 2
(3.2)

Mx 2  Cx 2  Gsgn  x 2   τ d  Bτ
Với giả thiết mơ hình biết trước, τ d được xem như nhiễu bên ngồi tác động chưa
biết, mơ hình FWOMR khơng xét đến ảnh hưởng của nhiễu có dạng như sau:
x 1  Hx 2
(3.3)

Mx 2  Cx 2  Gsgn  x 2   Bτ
T

Trước tiên, đặt e1  x1  x1d là véc tơ sai lệch bám, ở đó x1d   xd yd  d  là quỹ
đạo đặt. Mục tiêu điều khiển là đảm bảo x1 đạt được giá trị x1d hay nói cách khác e1 tiến

tới 0.
Đạo hàm e1
e1  x 1  x 1d  Hx2  x 1d
(3.4)
Giả sử rằng αf là tín hiệu điều khiển ảo trong việc thiết kế bộ điều khiển DSC. α là
đầu vào của bộ lọc thông thấp bậc nhất có biểu thức
α   H 1  c1e1  x 1d 
(3.5)

0 
 c1x 0

Với c1   0 c1 y 0  là giá trị ma trận hằng số đường chéo phù hợp chứa các phần
 0
0 c1 

tử là các giá trị dương.
α được đưa qua bộ lọc thông thấp bậc nhất
Tα f  αf  α
(3.6)
Với T được chọn đủ nhỏ để không làm tăng thời gian tính tốn của DSC. Hàm ứng
9


viên Lyapunov thứ nhất được đề xuất

1
V1  e1T e1
2

(3.7)

Xét đạo hàm của V1
V1  e1T e1  e1T  Hx 2  x 1d   e1T c1e1  e1T  c1e1  Hx 2  x 1d 

(3.8)

Có thể thấy từ biểu thức (3.8) với giá trị điều khiển ảo từ (3.5), V1  e c e  0 và
điều kiện V  e T c e  0 được thoả mãn.
T
1 1 1

1

1

1 1

Định nghĩa sai lệch tín hiệu điều khiển ảo của hệ thống.
e2  x2  α f

(3.9)

Chọn mặt trượt

S  e1  He 2
ở đó  là hệ số của mặt trượt.
Đạo hàm của S được tính
  e  He
  H M 1  Cx  Gsgn  x   Bτ   α

S  e1  He 2  He
2
1
2
2
2
f



(3.10)



Hàm ứng viên Lyapunov thứ hai được chọn
1
V2  ST S
2
Tín hiệu điều khiển sẽ bao gồm hai thành phần τ eq và τ sw

(3.11)

(3.12)

τ eq giữ trạng thái hệ thống trên mặt trượt τ eq thu được từ điều kiện S  0 .

 

   x  Cx  Gsgn  x 
τ eq  BT (BBT ) 1 M H 1  e1  He

2
2d
2
2





(3.13)

Biểu thức của τ sw được chọn như sau:

τ sw  BT (BBT ) 1 MH 1  c2sgn  S   c3S 

(3.14)

0 
0 
 c2 x 0
 c3 x 0



với c2   0 c2 y 0  và c3   0 c3 y 0  là các ma trận hệ số xác định
 0
 0
0 c2 
0 c3 



dương. Cuối cùng, tín hiệu điều khiển của hệ là tổng của τ eq và τ sw :

τ  τ eq  τ sw

τ eq

(3.15)
Định lý 3.1: FWOMR được mô tả bằng mơ hình (2.3) được điều hiển bằng (3.15) với
được xác định bởi (3.13) và τ sw (3.14) đảm bảo hệ kín ổn định và sai lệch bám tiến về 0.
Chứng minh
Đạo hàm V2
Sử dụng (3.11), V2 trở thành

V2  ST S

(3.16)

  H M 1  Cx  Gsgn  x  Bτ   α
V2  ST e1  He
2
2
2
f







(3.17)

Với tín hiệu điều khiển (3.13), đạo hàm của V2 có thể được viết lại thành
V  ST c sgn  S   ST c S

(3.18)

Bằng việc lựa chọn c2 và c3 phù hợp, ta có
V2  ST c2 sgn  S   ST c3S  0

(3.19)

2

2

3

10


Điều này thoả mãn tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, định lý 1 đã được chứng minh!
3.2. Thuật toán điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ điều khiển bám quỹ đạo cho
FWOMR
3.2.1. Thuật tốn điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ.
Điểm mạnh của bộ điều khiển DSC là sự ổn định với những thông số hệ thống không
cố định (thông số bất định thay đổi trong giới hạn), nhưng điểm mạnh này chỉ phát huy
được khi trạng thái của hệ thống nằm trên mặt trượt hoặc vùng lân cận của mặt trượt. Sơ đồ
cấu trúc hệ thống DSC mờ được được biểu diễn ở hình 3.7.

Hình 3.7. Cấu trúc hệ thống điều khiển mặt trượt động thích nghi mờ cho FWOMR
Dựa trên các kết quả mô phỏng DSC cho FWOMR ta nhận thấy chất lượng của hệ
thống phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các tham số (c1 , c2 , c3 ) của DSC. Trong đó, c1
là tham số ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng bám quỹ đạo của robot, c2 và c3 ảnh hưởng đến
tốc độ tiến đến mặt trượt của trạng thái hệ thống cũng như khả năng giữ trạng thái hệ thống
nằm trên mặt trượt. Ở mỗi trạng thái, Nếu lựa chon được bộ tham số phù hợp hệ thống sẽ
đạt được chất lượng, đặc biệt là khi hệ thống chịu tác động bởi nhiễu. Vì vậy trong phần
này, Một DSC chỉnh định tham số mờ được nghiên cứu đề xuất cho FWOMR.
Đầu vào của bộ chỉnh định mờ là sai lệch của bám của quỹ đạo robot e1 và đạo hàm
theo thời gian của nó e1 (hình 3.7). Các tập mờ cho biến ngơn ngữ đầu vào được biểu diễn ở
hình 3.8 và hình 3.9.

-10

NB

NS

Z PS

PB

-5

-0.01 0 0.01

5

NB

10

-25

-12

NS

Z PS

PB

-0.06 0 0.06

12

25

Hình 3.8. Các tập mờ cho đầu vào e1
Hình 3.9. Các tập mờ cho đầu vào e1
Với các dữ liệu giữa đầu vào và đầu ra thu được khi tiến hành mô phỏng bộ điều
khiển DSC, các tập mờ của biến ngôn ngữ đầu vào cũng như các giá trị đầu ra và các luật
hợp thành cho bộ chỉnh mờ được xây dựng dựa trên mơ hình mờ Sugeno. Các tập mờ cho
biến ngơn ngữ đầu vào e1 và e1 có dạng hàm tam giác và đầu ra c1 , c2 , c3 được lựa chọn
thông qua thực nghiệm. Tên gọi các tập mờ và ý nghĩa được biểu diễn ở bảng 3.1. Các giá
11


trị đầu ra của bộ chỉnh định mờ được thể hiện trong bảng trong bảng 3.2.

Bảng 3.1. Các tập mờ của biến ngôn ngữ đầu
Bảng 3.2. Các giá trị của đầu ra
Biến
Ý nghĩa
Giá trị
Giá trị đầu ra
vào
đầu ra
đầu ra
cho c2 và c3
Biến ngôn Biến ngôn
Ý nghĩa
cho c1
ngữ e1
ngữ e1
NB
NS
Z
PS
PB

NB
NS
Z
PS
PB

VS
S
M

Khoảng âm lớn
Khoảng âm nhỏ
Khoảng 0
Khoảng dương nhỏ
Khoảng dươn lớn

B
VB

Bảng 3.3. Hệ luật cơ sở cho đầu ra c1

e1
N
NS
Z
PS
PB

NB
M
B
VS
B
M

NS
S
M
B

M
S

e1
Z
VS
S
M
S
VS

PS
S
M
B
M
S

Rất nhỏ
Nhỏ
Trung
bình
Lớn
Rất lớn

1.5
4.25
6.5

0

25
30

8
10

35
40

Bảng 3.4. Hệ luật suy diễn cơ sở cho
c2 ( c3 )

PB
M
B
VS
B
M

e1
NB
NS
Z
PS
PB

e1
NB
M
S

VB
S
M

NS
B
M
S
M
B

Z
VB
B
M
B
VB

PS
B
M
S
M
M

PB
M
S
VB
S

M

3.2.2. Mơ phỏng kiểm chứng thuật tốn.
Nhiễu ngẫu nhiên ngồi được thêm vào mơ hình có dạng như sau:

Hình 3.10. Nhiễu ngoài
Quỹ đạo để robot bám theo theo hệ tọa độ gốc được cho bởi:
xr  r0 cos(t )

yr  r0 sin(t )

r  
Trong đó, những tham số của FWOMR và bộ điều khiển được chọn như trong bảng
3.5
Bảng 3.5. Các tham số của hệ thống và bộ điều khiển
Tham số mơ hình động học
Tham số quỹ đạo
Tham số bộ điều khiển

m  10kg ; J=0.56 kgm 2 ; d  0.3m; r  0.06m
0  t  15, r0  10m
  diag (10,10,10); b  25

12


Hình 3.11. Chuyển động theo
trục x

Hình 3.12. Chuyển động

theo trục y

Hình 3.14. Tham số c1

Hình 3.15. Tham số c2

Hình 3.13. Sự thay đổi góc quay
theo thời gian
Có thể thấy rằng cả bộ điều khiển đều đảm bảo FWOMR bám quĩ đạo đặt nhưng
AFDSC cho chất lượng bám tốt hơn.
Các tham số (c1 , c2 , c3 ) của AFDSC chỉnh định trực tuyến được biểu diễn trong các
hình 3.14, 3.15, 3.16.

Hình 3.16. Tham số c3

Hình 3.17 mơ tả chuyển động của FWOMR với hệ tọa độ hai chiều, có thể thấy rõ sự
hiệu quả của thuật toán khi quỹ đạo của robot đã bám rất sát với quỹ đạo đặt.

Hình 3.17. Chuyển động của WFOMR với quỹ đạo tròn
3.3. Thuật tốn điều khiển mặt trượt động thích nghi nơ ronmờ điều khiển bám quỹ
đạo cho FWOMR
AFDSC đã là một đề xuất phù hợp để cải thiện chất lượng bám cho FWOMR trong
trường hợp sai lệch mơ hình và nhiễu tác động với biên độ nhỏ. Nhưng trong trường hợp sai
lệch mơ hình lớn thì chất lượng điều khiển khơng cịn đảm bảo nữa. Chính vì vậy, việc ước
lượng sai lệch mơ hình và bù trong thành phần bộ điều khiển sẽ đảm bảo nâng cao chất
lượng của bộ điều khiển này.
13


Hình 3.18. Cấu trúc hệ thống AFNNDSC cho FWOMR

3.3.1. Xấp xỉ thành phần bất định mơ hình FWOMR sử dụng mạng nơ ron bán kính
xun tâm.
Mơ hình FWOMR có chứa nhiều các thành phần bất định được biểu diễn bằng τ d
trong cơng thức (2.8). Do đó, tín hiệu điều khiển τ đã tính tốn ở phần trước có thể khơng
đạt chất lượng tốt trong nhiều trường hợp. Ngồi ra nó cịn tồn tại các thành phần bất định
khác làm cho bộ AFDSC khó có thể thực hiện được. Luận án đề xuất bổ sung bộ xấp xỉ sử
dụng mạng nơ ron RBF cho các thành phần bất định có trong bộ điều khiển AFDSC.
Các thành phần bất định được biểu diễn qua biểu thức:
(3.20)
Θ  M 1  Cx 2  Gsgn  x 2   τ d 
là giá trị véc tơ có chiều (3x1) chứa các thành phần bất định của FWOMR. Hệ phương
trình mơ tả FWOMR được viết lại thành:
x 1  Hx 2
(3.21)

1
x 2  Θ  M Bτ
Tiến hành các bước tính tốn tương tự như phần trước cho việc thiết kế bộ điều khiển,
đạo hàm của mặt trượt trở thành
  e  He  H Θ  M 1Bτ  x
S  e1  He 2  He
(3.22)
2
1
2
2d





Tín hiệu điều khiển của hệ

τ  τ eq  τ sw

(3.23)

với

ˆ
   x  Θ
τ eq  BT (BBT )1 M H 1  e1  He
2
2d





τ sw  BT (BBT ) 1 MH 1  c2sgn  S   c3S 

(3.24)
(3.25)

ˆ được huấn luyện online để xấp xỉ các thành phần bất định của hệ thống. Mạng
Ở đó Θ
nơ ronbán kính xuyên tâm gồm 3 lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn, và lớp đầu ra.

Hình 3.19. Mạng nơ ronbán kính xuyên tâm
14

ˆ
Lựa chọn các giá trị để tính tốn luật thích nghi cho Θ
Θ  RT γ  ε
ˆ R
ˆ Tγ
Θ

(3.26
(3.27)

ˆ là giá
Với Θ là giá trị lý tưởng của thành phần bất định của hệ thống. Trong khi đó Θ
trị đầu ra của mạng nơ-ron, cũng là giá trị được sử dụng cho bộ điều khiển.
  R R
ˆ được định nghĩa là ma trận sai lệch trọng số. Đầu ra lớp ẩn γ
Tiếp đó R
được tính tốn bởi hàm bán kính xun tâm có dạng
 x1  1i 2  x 2   2i 2 

γ i  exp  
(3.28)
2



i



Ở đó x1 và x 2 là các giá trị véc tơ đầu vào của mạng RBFNN. 1i và  2i là các véc
tơ tâm của nhân nơ-ron, i đặc trưng cho độ lệch chuẩn của hàm. Với cấu trúc mạng nơ
ronđã thiết kế, luật cập nhật được chọn có dạng
ˆ
ˆ
R
  γST H   S R
(3.29)





ở đó  là ma trận vng xác định dương cấp n với n là số nhân nơ-ron.  là tốc độ
học của mạng, được chọn trong khoảng (0,1) .
Định lý 3.2: FWOMR có mơ hình (3.2), với tín hiệu điều khiển (3.23), luật chỉnh
định thích nghi (3.29), và thỏa mãn điều kiện

N  
S 

R

2
F

(3.30)

4

c3min
thì tính ổn định Lyapunov của hệ thống được đảm bảo.
Chứng minh
Xét hàm ứng viên Lyapunov:
1
1
 T  1R

V2  ST S  tr R
2
2
Xét đạo hàm của V2
ˆ
 T  1R
V2  ST S  tr R
)







(3.31)



(3.32)

Sử dụng đạo hàm mặt trượt (3.22) kết hợp với tín hiệu điều khiển (3.23), đạo hàm V2

trở thành
ˆ
ˆ )  tr R
 T  1R
V  ST c sgn  S   ST c S  ST H(Θ  Θ
(3.33)
2

2





3

Đạo hàm V2 sử dụng (3.22), (3.24), và (3.25), ta có

ˆ
 T γ  tr R
 T  1R
V2  ST c2sgn  S   ST c3S  ST Hε  ST HΘ



(3.34)



(3.35)



Sau một vài bước tính toán, đạo hàm của của V2 trở thành
 T  1R
ˆ  γST HM 1
V2  ST c2sgn  S   ST c3S  ST H  tr R

 

Với luật cập nhật cho mạng Nơ ron (3.29), V2 được viết lại thành
 T R R

V  ST c sgn  S   ST c S  ST Hε   S tr R
2

2

3

Áp dụng bất đẳng thức Cauchy-Schwarz
15

 



(3.36)

 T R R

tr R

 

 


R

ta thu được:
V2  ST c2sgn  S   ST c3S  S  N   S

F

R

 R

F

F


 R
R

F

2

(3.37)

F


 R

2
F



(3.38)

với điều kiện chặn (3.30), V2 trở thành

1
 

V2  ST c2sgn  S    S  R
 R F
F
2


V2  0 và điều cần chứng minh đã được chứng minh!

2

(3.39)

3.3.2. Xây dựng luật mờ cho AFNNDSC
Bộ chỉnh định mờ có cấu trúc như đã mô tả trong mục 3.21. Đầu vào của chỉnh định
mờ e1x , e1 y , e1 và đạo hàm bảng 3.6. Tập mờ cho các biến ngơn ngữ đầu vào được biểu diễn
ở hình 3.20. Các giá trị đầu ra của bộ chỉnh định mờ được biểu diễn ở bẳng 3.7.
Đầu ra thứ nhất của bộ mờ là tham số c1i  i  x, y,  và nó cũng là một tham số của
mặt trượt. Đầu ra còn lại là tham số c2i  i  x, y,  và c3i  i  x, y,  . Để giảm bớt độ phức
tạp của AFNNDSC, các tham số còn lại này được chọn bằng nhau. Hệ luật suy diễn cơ sở
được biểu diễn ở bảng 3.6.

e1
NB
NS
Z
PS
PB

Hình 3.20. Hàm đầu vào của bộ mờ
Bảng 3.6. Hệ luật mờ cơ sở cho c1i (c2i )
Bảng 3.7. Giá trị đầu ra c1i (c2i ) của
bộ chỉnh định mờ
e1
VS
3.0 (5)
NB
NS
Z
PS

PB
S
4.15 (10)
M(M) S(B) VS(VB) S(B) M(M)
M
4.56 (20)
B(S) M(M) S(B) M(M) B(S)
B
7.5 (25)
VS(VB) B(S) M(M) B(S) VS(VB)
VB
12 (30)
B(S) M(M) S(B) M(M) B(S)
M(M) S(B) VS(VB) S(B) M(M)

3.3.3. Kết quả mô phỏng.
Trong phần này, các mô phỏng được thực hiện trong môi trường Matlab/Simulink.
3.3.3.1. Mơ hình robot chịu tác động bởi các nhiễu bên ngồi
Thêm vào đó, quỹ đạo đặt cho FWOMR là quỹ đạo trịn với phương trình chuyển động
như sau: Trong đó r0  5m là bán kính của quỹ đạo trịn; 0  t  10 ; với các thơng số của
16


mơ hình robot được cho như sau: m=10kg, J=0.56kgm2, d=0.3m, r=0.06m. Vị trí ban đầu
của robot ( x; y )  (2;2)
Trong trường hợp này, chất lượng của bộ điều khiển tác động tới hệ thống được kiểm
chứng và đánh giá trong điều kiện các động cơ của robot chịu tác động trực tiếp bởi các
momen nhiễu bên ngoài là nhiễu Gauss, trong đó bỏ qua sự ảnh hưởng của lực ma sát. Hệ số
của mặt trượt được lựa chọn là:   diag 10,10,10 

Hình 3.21. Nhiễu momen (Nm)
Dưới đây là các kết quả mơ phỏng. Các hình 3.22, hình 3.23 và hình 3.24 so sánh các
sai lệch bám trong chuyển động của FWOMR so với quỹ đạo đặt khi sử dụng lần lượt các
bộ điều khiển DSC, bộ điều khiển DSC kết hợp với mạng Nơ ronvà bộ điều khiển DSC kết
hợp với mạng Nơ ronvà hệ logic mờ.

Hình 3.24. Sai lệch góc
Hình
3.23.
Sai
số
trên
trục
y
Hình 3.22. Sai số trên trục x
Từ các hình 3.22, 3.23, 3.24 có thể thấy cả 3 bộ điều khiển đều có thể đảm bảo được
sai lệch của hệ thống so với các quỹ đạo đặt trong điều kiện robot bị ảnh hưởng bởi các
momen nhiễu bên ngồi là khơng q lớn và được giữ trong 1 khoảng cho phép. Tuy nhiên
vẫn có sự khác biệt về chất lượng giữa các bộ điều khiển trong các kết quả trên, khi kết hợp
thuật toán DSC với mạng nơ ronvà hệ logic mờ bộ điều khiển cho thấy chất lượng tốt hơn
hẳn so với bộ điều khiển sử dụng thuật tốn DSC thơng thường.
Các tham số của bộ điều khiển được tối ưu hóa dựa trên luật thích nghi mờ giúp trạng
thái của hệ thống tiến nhanh hơn đến mặt trượt, các tham số điều khiển đươc cập nhật liên
tục trong suốt quá trình chuyển động của hệ thống. Trong thời gian đầu khi robot chưa tiến
gần quỹ đạo đặt, sai lệch bám của robot lớn do đó các tham số điều khiển cần có giá trị đủ
17


lớn để đảm bảo các trạng thái của hệ thống tiến nhanh đến mặt trượt. Sau đó, khi đã tiến sát
đến quỹ đạo đặt, các tham số điều khiển cần được điều chỉnh nhỏ đi để tránh hiện tượng

“chattering” trên mặt trượt nhưng vẫn đảm bảo được robot bám sát quỹ đạo đặt

Hình 3.25. Tối ưu hóa tham số điều
khiển c1

Hình 3.26 Tối ưu hóa các tham số
điều khiển c2 và c3

Hình 3.27. Chuyển động trên quỹ đạo trịn của robot
Hình 3.27 miêu tả chuyển động của FWOMR so với quỹ đạo đặt khi áp dụng các thuật
toán điều khiển khác nhau. Nhìn chung, các bộ điều khiển đều đảm bảo được khả năng bám
theo quỹ đạo đặt của robot. Tuy nhiên bộ điều khiển thích nghi AFNNDSC cho thấy được
chất lượng tốt hơn so với cả 2 bộ điều khiển còn lại trong việc giảm thời gian quá độ cũng
như sai lệch tĩnh của hệ thống
3.3.3.2. Tác động của sự biến đổi hệ số ma sát từ môi trường.
Một trong những vẫn đề phổ biến nhất trong việc điều khiển chuyển động của
FWOMR cũng như robot di động nói chung là sự tác động ảnh hưởng từ môi trường và đặc
biệt là hệ số ma sát. Trong biểu thức mơ hình động học của robot, các giá trị hệ số ma sát
thường được giả thiết trong môi trường cố định hoặc được bỏ qua để tạo điều kiện cho việc
thiết kế thuật toán. Tuy nhiên trong thực tế, các hệ số này trong mơi trường là một tham số
khó xác định được chính xác và có sự thay đổi tuỳ thuộc vào mơi trường. Dó đó trong phần
này, các kết quả mô phỏng với giả thiết là các ma trận hệ số ma sát
C  q, q   diag  Bx , By , B  và G  q   diag  Cx , C y , C  từ môi trường là hệ số biến đổi,
18


khơng xác định chính xác được. Khi đó mạng nơ ronsẽ dự đoán và xấp xỉ giá trị phù hợp
T
ˆ  
ˆ

ˆ
ˆ


của Θ
để đảm bảo tính ổn định của hệ thống như hình 3.28, hình 3.29,
x
y

hình 3.30. Các giá trị bất định được mạng nơ ronxấp xỉ và hội tụ đến giá trị gần đúng (xấp xỉ
bằng với giá trị thực của giá trị bất định) và cải thiện được chất lượng điều khiển của hệ
thống.





ˆ so
Hình 3.28. Giá trị của Θ
x
với Θ x

ˆ
Hình 3.29. Giá trị của Θ
y
so với Θ y

ˆ
Hình 3.30. Giá trị của Θ


so với Θ

Trong trường hợp này, có thể thấy rõ ràng sự khác nhau về chất lượng giữa các bộ điều
khiển trong việc giảm sai lệch của hệ thống so với quỹ đạo đặt.

Hình 3.31. Sai số trên trục x

Hình 3.32 Sai số trên trục y

Hình 3.33. Sai lệch góc

Sai lệch bám của hệ thống cũng như thời gian để hệ thống tiến đến quỹ đạo đặt khi sử
dụng bộ điều khiển DSC là lớn nhất, trong khi khơng có sự khác biệt đáng kể giữa 2 bộ điều
khiển ANNDSC và AFNNDSC trong hình 3.31, hình 3.32, và hình 3.33. Hơn nữa với sự
thay đổi về hệ số ma sát của môi trường, bộ điều khiển DSC khơng thể loại bỏ được hồn
tồn sai lệch của hệ thống. Bảng 3.8 so sánh sai lệch bám của hệ thống khi áp dụng 3 bộ
điều khiển trong trường hợp hệ thống bị ảnh hưởng bởi tác động từ môi trường.
Bảng 3.1. Giá trị tối đa của các sai lệch bám sau khi robot tiến về quỹ đạo
Bộ điều
khiển
DSC
ANNDSC
AFNNDSC

Giá trị sai lệch lớn nhất khi robot bám quỹ đạo
Trục X (m)
0.1362
0.00224
0.000429

Trục Y (m)
0.1426
0.00154
0.000301
19

Góc (rad)
0.005947
0.0003964
0.0003953


Mặc dù mơ hình của robot tác động bởi ma sát mơi trường, nhìn chung cả 3 bộ điều
khiển là bộ điều khiển DSC, bộ điều khiển ANNDSC, bộ điều khiển AFNNDSC vẫn có thể
đảm bảo được khả năng bám quỹ đạo của robot. Tuy nhiên bộ điều khiển thích nghi
AFNNDSC đảm bảo chất lượng tốt nhất cho hệ thống trong việc giảm thời gian quá độ cũng
như loại bỏ sai lệch của hệ. Trong bảng 3.8, sai lệch bám lớn nhất là khi sử dụng bộ điều
khiển DSC, các sai lệch điều đều được giữ trong ngưỡng chấp nhận được.
Nói chung, các kết quả mơ phỏng sử dụng bộ điều khiển AFNNDSC cho kết quả tốt
nhất trong việc giảm thời gian xác lập và loại bỏ sai lệch bám.
3.4. Kết luận chương 3.
Chương 3 là nội dung chính của luận án. Trong chương này, thuật toán DSC và các
thuật tốn thích nghi mới như AFDSC, AFNNDSC được nghiên cứu đề xuất để giải bài toán
điều khiển bám quĩ đạo cho FWOMR. Trình tự giải quyết bài tốn nay được thực hiện như
sau:
+ Áp dụng thuật toán DSC giải quyết bài tốn điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR.
Mơ phỏng số hệ thống DSC cho FWOMR, phân tích đánh giá ưu nhược điểm của giải thuật
để từ đó đề xuất giải thuật AFDSC nhằm cải thiện chất lượng điều khiển FWOMR.
+ Đề xuất thuật toán AFDSC cho FWOMR. Thuật toán này được xây dựng dựa trên cơ
sở thuật toán DSC và hệ logic mờ. Do chất lượng điều khiển phụ thuộc rất nhiều vào các

tham số của DSC, luận án đã đề xuất một phương pháp chỉnh định tham số của bộ điều
khiển bằng mơ hình mờ Sugeno. Bộ chỉnh định mờ mơ hình Sugano có ưu điểm là khả năng
tổng hợp đơn giản, dễ dàng nhúng thuật toán trên vào vi điều khiển. Hệ thống AFDSC cho
FWOMR được khảo sát bằng mô phỏng số. Các kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng của
hệ thống điều khiển tốt hơn hẳn hệ thống sử dụng DSC. Tuy nhiên, với sai lệch mơ hình lớn
và chứa nhiều tố bất định cũng nhiễu tác động vào FWOMR có biên độ lớn thì AFDSC
khơng cịn đảm bảo chất lượng nữa. Vì vậy, để bộ điều khiển có thể thích hợp với các điều
kiện khó khăn hơn luận án đã đề xuất phương pháp sử dụng mạng RBF để xấp xỉ các thành
phần bất định này. Kết quả này được công bố trong các cơng trình 1,7 phần “Danh mục các
cơng trình của tác giả”.
+ Một AFNNDSC được đề xuất để giải quyết bài toán bám quĩ đạo cho FWOMR.
Trong bộ đi ều khiển này, mạng RBF để xấp xỉ các thành bất định của mô động lực học của
F, bộ chỉnh định mờ để chỉnh định tham số của DSC. Các kết quả mô phỏng số cho thấy
chất lượng của bộ điều khiển này đảm bảo chất lượng hoạt động cho FWOMR có mơ hình
phi tuyến bất định chịu ảnh hưởng của nhiễu môi trường. Kết quả này được công bố trong
các công trình 2,8 phần “Danh mục các cơng trình của tác giả”.
Những đề xuất mới trong chương 3 cũng cần được kiểm định trên mơ hình vật lý để
kiểm chứng tính đúng đắn và khả năng ứng dụng của các giải thuật mới này. Đó cũng chính
là nội dung của chương tiếp theo.

20


CHƯƠNG 4. CHẾ TẠO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG VÀ
CHẠY THỬ NGHIỆM THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN
Các đề xuất mới ở chương 3 sẽ được kiểm chứng bằng mô hình vật lý. Trong chương
này, một FWOMR được nghiên cứu chế tạo và một bộ điều khiển nhúng các thuật toán
được đề xuất ở chương 3 cho robot cũng được chế tạo đồng thời.
4.1. Thiết kế chế tạo robot tự hành bốn bánh đa hướng.
4.1.1. Thiết kế cơ cấu, cơ khí và xây dựng Omni thực tế.

Hình 4.1. Thiết kế cơ khí của FWOMR

Hình 4.2 Mơ hình xây dựng thực tế.
4.1.2. Thiết kế cấu trúc và mạch điều khiển cho robot.

Hình 4.3. Sơ đồ cấu trúc phần cứng điều khiển robot.
4.1.3. Phần mềm điều khiển cho robot
NCS ứng dụng lập trình cho nhúng điều khiển cho robot trên nền tảng hệ điều hành
lập trình cho robot - ROS (Robot Operating System), với cơng cụ mơ phỏng là GAZEBO và
lập trình giám sát chạy thực nghiệm trên nền Rizv. ROS là một hệ điều hành chuyên dụng
để lập trình và điều khiển robot được nghiên cứu và phát triển tại đại học Stantford từ năm
2007. ROS bao gồm các công cụ, thư viện khổng lồ và cho phép sử dụng nhiều loại ngơn
ngữ lập trình như C++, python giúp người dùng dễ dàng triển khai, xây dựng sản phẩm của
mình.
4.2. Cài đặt thuật tốn và chạy thử nghiệm.
4.2.1. Lập trình phần mềm nhúng vi xử lý thuật toán và điều khiển
21


Hình 4.5. Cấu trúc lập trình phần mềm
4.2.2. Kết quả chạy thực nghiệm thực tế
Quá trình chạy thực nghiệm sẽ được lập trình và đo kiểm dựa trên mơ hình hình 4.9.
Hệ thực nghiệm bao gồm:

Hình 4.9 Phối cảnh mơ hình thực nghiệm robot.
 Kết quả chạy thử nghiệm:

Hình 4.10 Giao diện HMI và kết quả điều khiển bám quỹ đạo chạy thử nghiệm
22