Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.

Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành.

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

PHẠM VIỆT ANH

NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO ROBOT LẶN TỰ HÀNH

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

TP HỒ CHÍ MINH – 2022

BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

PHẠM VIỆT ANH

NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI CHO ROBOT

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN vi

LỜI CẢM ƠN vii

TÓM TẮT viii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU x

DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ xiii

DANH MỤC CÁC BẢNG xvii

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 2

2 Mục đích nghiên cứu của đề tài 3

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Phương pháp nghiên cứu 3

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 3

6 Những điểm đóng góp mới của luận án 4

7 Kết cấu của luận án 4

CHƯƠNG 1 5

TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT LẶN TỰ HÀNH (AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE) 5

1.1 Tổng quan về robot lặn tự hành AUV (Autonomous Underwater Vehicle) 5

1.1.1Các ứng dụng của AUV trên thế giới 6

1.1.2Các ứng dụng của AUV tại Việt Nam 9

1.1.3Mô hình toán học và phương trình động học tổng quát của AUV 11

1.2 Tổng quan về điều khiển AUV hiện nay 18

1.2.1Các nghiên cứu về điều khiển AUV trên thế giới 18

1.2.2Các nghiên cứu về điều khiển AUV tại Việt Nam 25

1.3 Kết luận chương 1 26

CHƯƠNG 2 27

CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI THIẾT BỊ LẶN TỰ HÀNH 27

2.1 Mạng nơ-ron nhân tạo 27

2.1.1 Tổng quan về mạng nơ-ron nhân tạo trong điều khiển 27

2.1.1.1 Cấu trúc của mạng nơ-ron 27

3

2.1.1.2 Các hình trạng của mạng 31

2.1.1.3 Các luật học của mạng nơ-ron nhân tạo 32

2.1.2 Điều khiển tự động dùng mạng nơ-ron nhân tạo 33

2.2 Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo điều khiển AUV 34

2.3 Kết luận chương 2 38

CHƯƠNG 3 39

THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI CHO ROBOT LẶN TỰ HÀNH 39

3.1 Mô hình toán học AUV sử dụng trong nghiên cứu 39

3.1.1Cấu tạo của mô hình NPS AUV II 39

3.1.2Mô hình toán học AUV 40

3.2 Mạng nơ-ron thích nghi trong điều khiển 47

3.2.1Bộ điều khiển nơ-ron thích nghi tương tác 47

3.2.2Mô hình tổng quát của bộ điều khiển NNC huấn luyện trực tuyến 48

3.3 Thiết kế hệ thống điều khiển nơ-ron cho AUV 50

3.3.1Điều khiển riêng biệt các chuyển động của AUV 50

3.3.2Thiết kế bộ điều khiển nơ-ron cho các hệ thống con 51

3.3.3Điều khiển tổng hợp các chuyển động của AUV bằng phương pháp tách rời (decoupled control) 54 3.4 Hệ thống điều khiển dẫn đường AUV và thực hiện các nhiệm vụ dưới nước 55

3.4.1Điều khiển AUV theo quỹ đạo đặt trước 55

3.4.2Điều khiển AUV bám theo địa hình đáy 58

3.5 Các phương án thích nghi cho hệ thống điều khiển AUV 58

3.5.1Mô hình dòng chảy tác động lên AUV 58

3.5.2Thích nghi với tác động của dòng chảy 59

3.6 Kết luận chương 3 61

CHƯƠNG 4 62

MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN AUV BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI 62

4.1 Giới thiệu phương pháp và điều kiện mô phỏng 62

4.1.1Phương pháp mô phỏng 62

4.1.2Điều kiện mô phỏng 62

4.2 Mô phỏng điều khiển các chuyển động của AUV 63

4.2.1 Điều khiển hướng 64

4.2.2 Điều khiển hướng, độ sâu và góc chúi 65

4.2.3 Điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ 69

4.2.4 Điều khiển tổng hợp các chuyển động khi có dòng chảy 71

4.3 Mô phỏng điều khiển dẫn đường AUV và thực hiện các nhiệm vụ dưới nước 75

4.3.1 Điều khiển AUV theo quỹ đạo đặt trước 76

4.3.2 Điều khiển AUV bám theo địa hình đáy 93

4.4 Mô phỏng điều khiển AUV thích nghi với ngoại cảnh 95

4.4.1 Điều khiển AUV dưới tác động của dòng chảy 95

4.4.2 Điều khiển AUV thích nghi với tác động của dòng chảy 98

4.5 Kết luận chương 4 103

4.5.1 KẾT

LUẬN 104

1 Các kết quả đạt được của đề tài 104

2 Những ưu điểm và hạn chế của đề tài 104

3 Hướng phát triển tiếp theo của lĩnh vực nghiên cứu 105

4.5.2 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 4.5.3 TIẾN SỸ 106

4.5.4 TÀI LIỆU THAM KHẢO 107

4.5.5 PHỤ

LỤC 121

4.5.6 CÁC FILE MATLAB ĐỂ THỰC HIỆN MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN AUV 121

4.5.7 PL1 File mô phỏng điều khiển hướng và độ sâu AUV 121

4.5.8 PL2 File mô phỏng điều khiển hướng, độ sâu và tốc độ AUV 125

4.5.9 PL3 File mô phỏng điều khiển dẫn đường AUV theo quỹ đạo 129

4.5.10 PL4

File LOSguide.m 134

4.5.11 PL5

File CurrGen.m 136

4.5.12 PL6 File mạng nơ-ron nhiều lớp truyền thẳng 137

4.5.13 PL7 File huấn luyện mạng nơ-ron thích nghi 138

4.5.14 LỜI CAM ĐOAN

4.5.15

hàng hải và tác giả luận án tiến sĩ: “Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành”, dưới sự hướng dẫn của PGS TS Nguyễn Phùng Hưng,

TS Lê Văn Ty thực hiện tại Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành Phố

Hồ Chí Minh

- Luận án này là công trình nghiên cứu của riêng nghiên cứu sinh, không cóphần nội dung nào được sao chép một cách bất hợp pháp, từ công trìnhnghiên cứu của tác giả hay nhóm tác giả khác;

- Các số liệu, kết quả nghiên cứu được nêu trong luận án, chưa được ai công

bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác trước đó;

- Các thông tin, số liệu trích dẫn, tài liệu tham khảo trong luận án đều đượcchỉ rõ về xuất xứ, nguồn gốc và đảm bảo tính trung thực./

4.5.25 LỜI CẢM ƠN

4.5.26

tải Thành Phố Hồ Chí Minh, Viện Đào tạo Sau Đại học - Trường Đại họcGiao thông Vận tải Thành Phố Hồ Chí Minh đã cho phép và tạo điều kiệncho tôi thực hiện luận án này

4.5.28 Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Phùng Hưng,

TS Lê Văn Ty đã tận tình, tâm huyết hướng dẫn, định hướng nghiên cứugiúp tôi hoàn thành luận án này

Khiển Tàu Biển Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành Phố Hồ ChíMinh luôn giúp đỡ và động viên tôi trong suốt quá trình học tập và nghiêncứu

đã góp ý, phản biện và đánh giá giúp tôi từng bước hoàn thiện luận án này.Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới gia đình và bạn bè đã luônđộng viên, khuyến khích, tạo điều kiện cho tôi trong suốt thời gian tôinghiên cứu hoàn thành công trình này!

4.5.39 TÓM TẮT

4.5.40

4.5.41

được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực điềukhiển tự động, vì mạng nơ-ron có thể giải quyết những vấn đề điều khiểnphức tạp, ngay cả với đối tượng điều khiển có tính phi tuyến cao, có môitrường bên ngoài tác động không dự đoán được, làm cho tính năng của đốitượng trở nên khó điều khiển Hơn nữa, khả năng tính toán nhanh của mạngnơ-ron cũng làm cho chúng trở nên khả thi với các ứng dụng điều khiển theothời gian thực

4.5.43 Tại Việt Nam, việc nghiên cứu hệ thống điều khiển tiên tiếncho AUV vẫn còn non trẻ và chưa được ứng dụng rộng rãi

công trình ngầm dưới nước, thăm dò và bảo trì đường ống hay cáp ngầm,tìm kiếm cứu nạn dưới biển tại Việt Nam vẫn ngày một tăng cao Chúng tavẫn chủ yếu thuê hoặc mua các AUV nước ngoài cho các công tác này.Những nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển AUV,từng bước tự chủ công nghệ chế tạo, vận hành AUV tại Việt Nam là rất cầnthiết cho ngành khai thác, thăm dò, quản lý biển và phục vụ an ninh quốcphòng, bảo vệ biển đảo và chủ quyền quốc gia trên biển

4.5.45 Trên cơ sở nghiên cứu các phương pháp điều khiển AUVthông thường và hiện đại, nghiên cứu các thuật toán điều khiển với mạngnơ-ron nhân tạo Luận án này đã phát triển ứng dụng bộ điều khiển nơ-ronthích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi và độ sâu AUV, qua đó cải tiếnnâng cao chất lượng bộ điều khiển cho loại phương tiện này, nhằm đưa ra bộđiều khiển mới và có tính ứng dụng thực tiễn

tính khả thi của các thuật toán được NCS đề xuất

4.5.52 Nowadays artificial neural network has been widely applied

in many fields including automatic control as its ability to solve manycomplicated control problems, even for high nonlinear objects inunpredictable external environment that makes the objects hard to control.Furthermore, fast processing ability of neural networks make them feasiblefor real time control applications

4.5.53 The research in advanced control systems for AUV has stillbeen young and not enough widely applied in Vietnam

4.5.54 However the demand for application of AUV for seaexploring, underwater construction, surveying and maintaining submergedcables and tubes, under sea search and rescue has been increasing inVietnam The AUV have been bought or hired from oversea countries forthose works Studies to improve AUV control systems, and step to stepmaster manufacturing technology, operation of AUV is very necessary forexploring, surveying, managing sea for the sake of national security,defense, protecting sea and national sovereignty at sea

of AUV, researching neural network control algorithm, this dissertationdeveloped an application of adaptive neural network controller for AUV.The author upgrades and improve the controller quality applying for thiskind of vehicle to introduce a new controller with applicable functions

4.5.56 Theoretical and simulation results proved the feasibility ofthe control algorithms proposed by the author

4.5.57 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

so với {n}) trong hệ tọa độ {b}

4.5.97 ɱ 4.5.98 moment tác động lên AUV trong hệ trục tọa độ

4.5.119 tín hiệu ra của nơ-ron thứ i

của các biến của đối tượng được điều khiển

4.5.181 DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

4.5.182 Hình 1.1 Nghiên cứu AUV mô hình tại trường ĐH Bách khoa Hà Nội [7].10 Hình

1.2 KIAL – AUV của ĐH Bách khoa TP Hồ Chí Minh phối hợp nghiên cứu với Hàn Quốc [10] 10

4.5.183 Hình 1.3 Hệ trục tọa độ ECEF 11 4.5.184 Hình 1.4 Các vận tốc u, v, w, p, q, r trong hệ tọa độ Body-fixed 13 4.5.185 Hình 1.5 Các góc xoay Euler 15 4.5.186 Hình 2.1 Đơn vị xử lý của mạng nơ-ron nhân tạo 28 4.5.187 Hình 2.2 Hàm truyền tuyến tính 29 4.5.188 Hình 2.3 Hàm truyền giới hạn cứng 30 4.5.189 Hình 2.4 Hàm truyền dạng sigma 30 4.5.190 Hình 2.5 Hàm truyền dạng tang-sigma 31 4.5.191 Hình 2.6 Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp 31 4.5.192 Hình 2.7 Mạng nơ-ron hồi quy 32 4.5.193 Hình 2.8 Sơ đồ phương pháp điều khiển gián tiếp [3] 33 4.5.194 Hình 2.9 Sơ đồ phương pháp điều khiển trực tiếp [3] 34 4.5.195 Hình 3.1 Mô hình NSP AUV II 39 4.5.196 Hình 3.2 Sơ đồ cấu tạo các chi tiết của NSP AUV II 40 4.5.197 Hình 3.3 Cấu trúc bộ điều khiển NNC 48 4.5.198 Hình 3.4 Cấu trúc bộ điều khiển NNC Véc-tơ tín hiệu vào gồm sai

số e k và các tín hiệu trễ của e k Hàm mục tiêu E k được xử lý bằng thuật toán Brandt-Lin nhằm cập nhật các trọng số sao cho giá trị của E k được cực tiểu [3]

49

4.5.199 Hình 3.5 Sơ đồ giải thuật phương pháp huấn luyện lan truyền

ngược “tăng cường” với n và bước học γ cố định 49

4.5.200 Hình 3.6 Sơ đồ hệ thống điều khiển hướng AUV 51

4.5.201 Hình 3.7 Sơ đồ hệ thống điều khiển độ sâu AUV 53 4.5.202 Hình 3.8 Sơ đồ hệ thống điều khiển tốc độ AUV 53

4.5.203 Hình 3.9 Sơ đồ hệ thống dẫn đường và điều khiển AUV 54 4.5.204 Hình 3.10 Luật điều hướng LOS 56 4.5.205 Hình 3.11 Sơ đồ hệ thống điều khiển AUV theo quỹ đạo tính đến

độ dạt do dòng chảy gây ra

59

4.5.206 Hình 4.1 Sơ đồ mô phỏng điều khiển hướng AUV 63 4.5.207 Hình 4.2 Đáp ứng hướng đi của BĐK NNC 64 4.5.208 Hình 4.3 Đáp ứng hướng đi của BĐK NNC và PID 64 4.5.209 Hình 4.4 Sơ đồ mô phỏng điều khiển độ sâu AUV 65 4.5.210 Hình 4.5 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN2 66 4.5.211 Hình 4.6 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN2 66 4.5.212 Hình 4.7 Quỹ đạo chuyển động của AUV trong TN2 67 4.5.213 Hình 4.8 Đáp ứng độ sâu của AUV khi có dòng chảy (TN3) 67 4.5.214 Hình 4.9 Đáp ứng hướng đi của AUV khi có dòng chảy (TN3) 68 4.5.215 Hình 4.10 Vết chuyển động của AUV khi có dòng chảy (TN3) 68 4.5.216 Hình 4.11 Sơ đồ mô phỏng điều khiển tốc độ AUV 69 4.5.217 Hình 4.12 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN4 70 4.5.218 Hình 4.13 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN4 70 4.5.219 Hình 4.14 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN4 71 4.5.220 Hình

4.15 Vết chuyển động của AUV 71 4.5.221 Hình 4.16 Đáp ứng hướng đi của AUV khi có dòng chảy (TN5) 72 4.5.222 Hình 4.17 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN5 72 4.5.223 Hình 4.18 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN5 73 4.5.224 Hình 4.19 Vết chuyển động của AUV khi có dòng chảy (TN5) 73 4.5.225 Hình 4.20 Mô phỏng hệ thống điều khiển và dẫn đường AUV 76 4.5.226 Hình

4 21 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN6 77 4.5.227 Hình

4 22 Đáp ứng độ sâu trong TN6 77 4.5.228 Hình

4 23 Đáp ứng tốc độ trong TN6 78 4.5.229 Hình

4 24 Vết chuyển động của AUV trong TN6 78 4.5.230 Hình

4 25 Quỹ đạo trên mặt phẳng ngang của AUV trong TN6 79

4.5.231 Hình 4 26 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN7 79 4.5.232 Hình 4 27 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN7 80 4.5.233 Hình 4 28 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN7 80 4.5.234 Hình 4 29 Quỹ đạo chuyển động của AUV trong TN7 81 4.5.235 Hình 4 30 Quỹ đạo trên mặt phẳng ngang của AUV trong TN7 81 4.5.236 Hình 4 31 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN8 82 4.5.237 Hình 4 32 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN8 82 4.5.238 Hình 4 33 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN8 83 4.5.239 Hình 4 34 Quỹ đạo chuyển động của AUV trong TN8 83 4.5.240 Hình 4 35 Quỹ đạo của AUV trên mặt phẳng ngang trong TN8 84 4.5.241 Hình 4 36 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN9 84 4.5.242 Hình 4 37 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN9 85 4.5.243 Hình 4 38 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN9 85 4.5.244 Hình 4 39 Quỹ đạo chuyển động của AUV trong TN9 86 4.5.245 Hình 4 40 Quỹ đạo của AUV trên mặt phẳng ngang trong TN9 86 4.5.246 Hình 4 41 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN10 87 4.5.247 Hình 4 42 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN10 87 4.5.248 Hình 4 43 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN10 88 4.5.249 Hình 4 44 Quỹ đạo chuyển động của AUV trong TN10 88

4.5.250 Hình 4 45 Quỹ đạo trên mặt phẳng ngang của AUV trong TN10 89 4.5.251 Hình 4 46 Khoảng cách dạt trên mặt phẳng ngang (TN10) 89 4.5.252 Hình 4 47 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN11 90 4.5.253 Hình 4 48 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN11 90 4.5.254 Hình 4 49 Đáp ứng tốc độ của AUV trong TN11 91 4.5.255 Hình 4 50 Quỹ đạo chuyển động của AUV trong TN11 91 4.5.256 Hình 4 51 Quỹ đạo trên mặt phẳng ngang của AUV trong TN11 92 4.5.257 Hình 4 52 Khoảng cách dạt trên mặt phẳng ngang (TN11) 92 4.5.258 Hình 4 53 Đáp ứng hướng của AUV trong TN12 93 4.5.259 Hình 4 54 Đáp ứng độ sâu của AUV trong TN12 94 4.5.260 Hình 4 55 Đáp ứng tốc độ AUV trong TN12 94

4.5.261 H ình 4 56 Độ sâu thực tế của AUV (nét liền, xanh) và đáy (nét đứt, đỏ) 95 Hình 4 57 Đáp ứng hướng đi của AUV trong TN13

4.5.278 Hình

4 74 Khoảng cách dạt trên mặt phẳng ngang (TN15) 102

4.5.287

4.5.288 Cho đến ngày nay, các phương pháp điều khiển truyền thống

để thiết kế các hệ thống điều khiển tiên tiến cho phương tiện thủy điển hìnhnhư bộ điều khiển tỷ lệ - vi phân – tích phân (PID) vẫn còn phổ biến bởi vì

nó có cấu trúc đơn giản và tính bền vững cao, dễ tổng hợp và thiết kế Tuynhiên, việc cải tiến chất lượng bộ điều khiển PID của hệ thống điều khiểnvẫn luôn là đề tài nóng hổi cho các nhà nghiên cứu Bởi vì khi thiết kế bộđiều khiển cho phương tiện thủy, bộ điều khiển PID thường yêu cầu phải có

mô hình động học của phương tiện thủy đó Nhưng trong thực tế, các tínhnăng động học của chúng thường mang tính phi tuyến cao và chịu ảnhhưởng của nhiều yếu tố nhiễu loạn bên ngoài Đặc biệt là phương tiện lặn tựhành (AUV) trong môi trường 6 bậc tự do Các yếu tố nhiễu loạn bên ngoàicũng mang những đặc tính phi tuyến và không xác định cao Điều đó dẫnđến việc phải xây dựng các cấu trúc và tham số không xác định đồng thờiyêu cầu phải có những kỹ thuật điều khiển tiên tiến

chất lượng bộ điều khiển PID theo hai hướng: một là, cải tiến cấu trúc bộ điều khiển PID; hai là kết hợp lý thuyết lô-gic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo,

thuật toán di truyền và các lý thuyết điều khiển thông minh khác với bộ điềukhiển PID thông thường để đạt được chất lượng điều khiển mong muốn Dovậy, các bộ điều khiển kết hợp này còn được gọi là bộ điều khiển PID thôngminh Bộ điều khiển PID thông minh không yêu cầu phải có mô hình toánhọc của đối tượng một cách chính xác, các tham số của hệ thống có tính bềnvững hơn

4.5.290 Hiện nay, mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network)được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực điềukhiển tự động, vì mạng nơ-ron có thể giải quyết những vấn đề điều khiểnphức tạp, ngay cả với đối tượng điều khiển có tính phi tuyến cao, có môitrường bên ngoài tác động không dự đoán được, làm cho tính năng của đốitượng trở nên khó điều

25

4.5.291 khiển Hơn nữa, khả năng tính toán nhanh của mạng nơ-ron cũnglàm cho chúng trở nên khả thi với các ứng dụng điều khiển theo thời gianthực [1], [2], [3], [5], [6], [33].

4.5.292 Để giải quyết được các bài toán có yếu tố không xác địnhtrong các mô hình động học tàu thủy mặt nước hay phương tiện ngầm cũngnhư nhiễu loạn do môi trường bên ngoài như sóng, gió, dòng chảy…,phương pháp sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo đã chứng tỏ được hiệu quả vàtính khả thi trong điều khiển [8], [9], [14], [61-64] và đã được đề xuất,nghiên cứu và phát triển nhiều trên thế giới trong thời gian gần đây

1.Tính cấp thiết của đề tài

4.5.293 Với lợi thế về biển, Việt Nam đã có chủ trương phát triểnmạnh ngành vận tải biển và công nghiệp đóng tàu, quản lý và khai thác tàinguyên biển theo hướng hội nhập quốc tế và đáp ứng nhu cầu của xã hội vớimục tiêu “phát triển kinh tế biển phù hợp với Chiến lược biển Việt Nam đếnnăm 2020, phục vụ nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội; góp phần củng cốquốc phòng, an ninh và bảo vệ chủ quyền quốc gia trên các vùng biển và hảiđảo của Tổ quốc” Tại Việt Nam, việc nghiên cứu hệ thống điều khiển tiêntiến cho AUV vẫn còn non trẻ và chưa được ứng dụng rộng rãi

công trình ngầm dưới nước, thăm dò và bảo trì đường ống hay cáp ngầm,tìm kiếm cứu nạn dưới biển tại Việt Nam vẫn ngày một tăng cao Chúng tavẫn chủ yếu thuê hoặc mua các AUV nước ngoài cho các công tác này.Những nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển AUV,từng bước tự chủ công nghệ chế tạo, vận hành AUV tại Việt Nam là rất cầnthiết cho ngành khai thác, thăm dò, quản lý biển và phục vụ an ninh quốcphòng, bảo vệ biển đảo và chủ quyền quốc gia trên biển

4.5.295 Vì vậy nghiên cứu điều khiển AUV sẽ là một trong nhữngvấn đề quan trọng cho sự nghiệp hiện đại hóa ngành chế tạo và điều khiểnphương tiện ngầm tại Việt Nam Từ các lý do trên, tác giả đã chọn đề tài

“Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành”.

2.Mục đích nghiên cứu của đề tài

4.5.296 Trên cơ sở nghiên cứu các phương pháp điều khiển AUVthông thường và hiện đại, nghiên cứu các thuật toán điều khiển với mạngnơ-ron nhân tạo Mục đích nghiên cứu của đề tài là phát triển ứng dụng bộđiều khiển nơ-ron thích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi và độ sâuAUV, qua đó cải tiến nâng cao chất lượng bộ điều khiển cho loại phươngtiện này, nhằm đưa ra bộ điều khiển mới và có tính ứng dụng thực tiễn Từ

đó, thiết kế thử nghiệm bộ điều khiển trên mô phỏng và thực nghiệm

3.Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

4.5.297 Nghiên cứu các thuật toán điều khiển nơ-ron và điều khiểnthích nghi dựa trên hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo

4.5.298 Đề xuất phát triển thuật toán và ứng dụng vào thiết kế Bộđiều khiển nơ-ron thích nghi cho điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độAUV

đề xuất, đánh giá chất lượng bộ điều khiển nơ-ron thích nghi trong cácphương án điều khiển AUV ứng dụng vào thực tiễn

4.Phương pháp nghiên cứu

4.5.300 Phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển AUV dựa trên mạng nơ-ron thích nghi

4.5.301 Nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển nơ-ron thích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ AUV

phỏng kiểm chứng lại tính khả thi và chính xác của thuật toán

4.5.303 Phương pháp so sánh: so sánh với bộ điều khiển PID thông thường để chứng minh tính hiệu quả của bộ điều khiển nơ-ron

5.Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

4.5.304 Kết quả nghiên cứu của luận án có thể đóng góp về lý thuyết,làm tài liệu tham khảo cho các sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh vànhững người quan tâm đến lĩnh vực điều khiển Thuật toán điều khiển và kếtquả nghiên cứu cũng có thể ứng dụng vào nghiên cứu chế tạo các bộ điều

khiển có chất

4.5.305 lượng tốt phục vụ cho điều khiển AUV trong thực tế, góp phần vàophát triển kinh tế biển của đất nước Đây chính là ý nghĩa khoa học và thựctiễn của đề tài.

6.Những điểm đóng góp mới của luận án

lý thuyết và thực nghiệm điều khiển AUV như sau:

- Hệ thống hóa lý thuyết và thực tiễn điều khiển AUV tại Việt Nam

- Đề xuất hệ thống điều khiển dẫn đường cho AUV sử dụng BĐKnơ- ron, tăng cường khả năng thích nghi bằng cách nâng cấp hàmmục tiêu và hàm huấn luyện mạng nơ-ron

7.Kết cấu của luận án

như sau:

- Mở đầu

- Chương 1: Tổng quan về điều khiển robot lặn tự hành

(Autonomous Underwater Vehicle)

- Chương 2: Cơ sở lý thuyết điều khiển nơ-ron thích nghi thiết bị lặn

- CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT LẶN TỰ HÀNH

(AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE)

1.1 Tổng quan về robot lặn tự hành AUV (Autonomous Underwater

Vehicle)

Nước ta có một bờ biển dài hơn 3000 km và một diện tích rất lớn ao

hồ, đầm lầy… Việc thăm dò và khai thức những nguồn tài nguyên tronglòng đại dương đã gặp phải những hạn chế trong những vùng biển sâu Đốivới các công trình trên biển như giàn khoan, đường ống dẫn dầu, đường dâycáp quang… trong quá trình xây dựng và khai thác thì nhu cầu thăm dò,khảo sát, tiến hành các công việc dưới nước là tất yếu Trong quân sự, việc

rà quét và tháo gỡ thủy lôi, mìn làm sạch các vùng nước sau chiến tranh vàchuẩn bị cho việc đổ bộ tác chiến… cũng được tiến hành dưới nước Cáccông việc cứu hộ, cứu nạn, trục vớt trên biển cũng phát sinh khi giao thôngvận tải ngày càng phát triển

Vấn đề đặt ra là các công việc dưới nước được thực hiện trong môitrường khắc nghiệt như độ sâu, sóng, gió, ô nhiễm, nguy hiểm …, với cáccông cụ thô sơ, các thợ lặn làm việc dưới nước thì khả năng còn giới hạn vàtính rủi ro cao Vì vậy, sự trợ giúp của các công cụ nghiên cứu, giám sáthiện đại là việc làm tất yếu Đó chính là một trong những lý do quan trọng

để nghiên cứu và phát triển các loại phương tiện, thiết bị ngầm phục vụ chocác nhiệm vụ dưới nước và phương tiện ngầm điều khiển từ xa, có khả năng

tự hành được chọn làm đề tài nghiên cứu trong luận án này

Hiện nay, trên thế giới có nhiều loại phương tiện ngầm khác nhau đểthực hiện các công việc dưới nước nhưng phổ biến có hai loại sau: phươngtiện ngầm điều khiển từ xa (tên tiếng Anh: Remotely Operated Vehicles, tênviết tắt: ROV), phương tiện ngầm tự hành (tên tiếng Anh: AutonomousUnderwater Vehicles, tên viết tắt: AUV)…Mỗi loại có tính ưu việt và ứng

dụng riêng, trong phạm vi luận án này tác giả nghiên cứu về điều khiểnphương tiện ngầm điều khiển từ xa có khả năng tự hành - được gọi là AUV.Tuy nhiên, tác giả cũng giới thiệu sơ lược về AUV, nhằm cung cấp các kiếnthức tổng quan về các loại phương tiện ngầm này.

1.1.1 Các ứng dụng của AUV trên thế giới

Trên thế giới có nhiều nước đã và đang phát triển rất mạnh về điềukhiển các phương tiện tự hành dưới nước với công nghệ điều khiển tích hợpcao như là Na Uy, Mỹ, Nga và Pháp Các mẫu phương tiện tự hành dướinước này sẽ được trình bày cụ thể trong bảng 1.1 [7], [10], [11], [12], [13]:

Bảng 1 1 Một số mẫu AUV trên thế giới.

Viện nghiên cứu đại dương (IFREMER), Pháp, 1980.

- Dài 4m và nặng 2,9 tấn.

- Lặn sâu tới 6.000m, được sử dụng trong nghiên cứu đại đại dương.

tâm nghiên cứu quân sự về đại dương và không gian (SPAWAR), Mỹ, 1983.

- Hoạt động ở độ sâu lên đến 6.000m.

- Có thể chụp và truyền hình ảnh đáy của đại dương thông qua

một máy truyền âm ở tốc độ lên đến 4.800 bít/giây.

- Được trang bị các Sonar quét bên và các Sonar nhìn về phía trước để giúp xác định vị trí các đối tượng lạ trong đại dương REMUS

- Dễ dàng tùy biến cho các tác vụ dân sự và quân khác khi trang

bị các Sonar chức năng.

SEAOTE

R MKII - SEAOTTER MKII được chếtạo bởi tập đoàn Atlas

Elektronik, Đức, 2007.

- Chiều dài 3,65m,trọng lượng

1000 kg, chiều sâu lặn tới 600m, tải trọng mang thêm đến 160kg và thời gian hoạt động một lần 20 giờ.

- Tác vụ: thăm dò và khai khoáng tài nguyên biển, chống xâm nhập tàu ngầm, trinh sát và giám sát vùng kinh tế biển đảo

và lập bản đồ.

tập đoàn Bluefin Robotics, Mỹ, 2010.

- Trọng lượng 60,5kg, Kích thước L x W = 1,65m x 0,24m,

Các ứng dụng của AUV:

Quân sự: AUV có thể kết hợp với công nghệ sonar cho phép phát

hiện các vật thể không xác định để đảm bảo an toàn cho một khu vực biển,điều này là đặc biệt quan trọng trong chiến lược chống chiến tranh trên biển

Khai thác: Khả năng khai thác khoáng sản của AUV được thể hiện ở

khả năng dò tìm kim loại quặng dưới lòng đại dương, thay vì trước đây phải

dò tìm trên tàu với độ tin cậy thấp hơn Không những thế, AUV có thể quétnhững vùng có nhiều hải sản cho phép tàu bè đánh bắt với hiệu suất cao nhất

Nghiên cứu: Khai phá các tầng đại dương, nghiên cứu các sự sống

nằm sâu dưới đáy biển, các mặt cắt địa chất, các mẫu nước, mẫu vật chất sẽđược gửi lên bờ để phân tích và xử lí

Môi trường: Sử dụng các công cụ tiến tiến như camera kỹ thuật số,

camera hồng ngoại, sóng siêu âm… để giám sát tác động của sự bào mòn,tắc nghẽn, các vết nứt của các công trình biển Bám theo các đường ống dẫndầu, dẫn khí để kiểm tra có hay không sự rò rỉ, xác định độ bền của ống,đảm bảo xử lí sự cố nhanh nhất có thể Nếu có sự cố như nứt, rò rỉ xảy ra,thì các AUV được trang bị cánh tay robot sẽ thực hiện các chức năng cắt,hàn, nối… tránh dầu, khí chảy loang ra biển gây ô nhiễm Theo thống kêtrong [10], loại AUV và chức năng, nhiệm vụ có thể kể đến như Bảng 1.2

Bảng 1 2 Thống kê tàu tự hành AUV

Kiểm tra tính ổn định, khảo sát môi trường

SeaFox

Kiểm tra khả năng thích ứng kết hợp định vị, điều khiển, dẫn đường

giảng dạy

2011 MUSCL Trinh sát, phòng thủquân sự

Ứng dụng năng lượng mặt trời cho tàu tự hành để giám sát môi trường biển

Mô phỏng lại khả năng tránh các mối

đe dọa

Bồ Đào Nha 2006 Swordfish Quan trắc môitrường

khiển

Israel 2007 Silver Marlin Giám sát, trinh sát

Singapore 2008 Tianxiang One Khảo sát khí tượng

Thu thập dữ liệu môi trường thủy văn

trường biển

Nguồn: Báo cáo phân tích xu hướng công nghệ: “Xu hướng nghiên cứu và ứng dụng robot ngầm tự hành phục vụ quan trắc môi trường, khảo sát sông hồ và cứu hộ cứu nạn” – Sở KHCN

TP Hồ Chí Minh 2019.

1.1.2 Các ứng dụng của AUV tại Việt Nam

Cùng với sự phát triển của công nghệ, các thiết bị di chuyển dướinước tự động (Autonomous Underwater Vehicle - AUV) đang ngày càng trởnên phổ biến Do là phương tiện tự hành dưới nước không cần người láinhằm thực hiện nhiệm vụ khảo sát nghiên cứu hoặc quân sự với nhiều ưuđiểm vượt trội thay thế con người nên tại Việt Nam cũng đã có nhữngnghiên cứu phát

triển AUV hiện đang góp mặt trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ quân sựđến dân sự, từ kinh tế đến nghiên cứu khoa học [7], [10].

Tại Việt Nam, AUV hiện chỉ mới được nghiên cứu những năm gầnđây Những AUV đầu tiên do các nhóm nghiên cứu robot phát triển với mụcđích đơn thuần là xây dựng các mô hình nhỏ để nghiên cứu lý thuyết, vớikết cấu tương đối đơn giản, ví dụ như robot cá với khả năng di chuyểnphỏng sinh học, mô hình AUV, ROV

Hình 1.1 Nghiên cứu AUV mô hình tại trường ĐH Bách khoa Hà Nội [7]

Hình 1.2 KIAL – AUV của ĐH Bách khoa TP Hồ Chí Minh phối hợp nghiên

cứu với Hàn Quốc [10]

1.1.3 Mô hình toán học và phương trình động học tổng quát của AUV

Mô hình hóa AUV thường dựa trên thiết kế cơ khí, các nguyên líđộng học và tĩnh học Tĩnh học ở đây là quan tâm tới vấn đề cân bằng củaAUV khi không có lực tác dụng hoặc đang di chuyển với vận tốc không đổi.Động học giải quyết bài toán gia tốc chuyển động khi có sự tác động của lực

từ chân vịt hoặc lực bên ngoài [4], [7], [8], [9], [10]

Để xây dựng mô hình toán học cho AUV, chúng ta có thể xem AUVtrong không gian như một robot có 6 bậc tự do độc lập (6 DOF), xem AUVnhư một vật rắn, chuyển động xoay của Trái Đất không ảnh hưởng đến giatốc của khối tâm và các hệ số thủy động lực học là hằng số [21], [22], [26-28], [31]

Khi phân tích chuyển động của tàu trong 6 DOF, để thuận tiện người

ta đưa ra 2 hệ trục tọa độ có tâm trái đất làm tham chiếu như hình dưới.Ngoài ra cũng còn có thêm nhiều hệ trục tọa độ khác phù hợp với từng mụcđích nghiên cứu

Hình 1.3 Hệ trục tọa độ ECEF

Hệ trục tọa độ tham chiếu tâm Trái Đất:

• Hệ trục tọa độ ECI (the Earth-centered Earth-fixed): {i} = (xi, yi, zi) là

một hệ trục tọa độ quán tính được dùng trong định hướng trên mặt đất, trong

đó áp dụng các định luật chuyển động của Newton Bao gồm các hệ

• thống định hướng quán tính Gốc {i} được đặt tại tâm Oi của Trái Đất nhưhình 1.3

• Hệ trục tọa độ ECEF (the Earth-centered Earth-fixed): {e} = (xe, ye, ze)

có tâm Oe đặt tại tâm của Trái Đất nhưng các trục thì lại quay tương đối sovới hệ trục ECI ( được cố định trong không gian) với vận tốc góc là

• �� = 7.2921 × 10−5 rad/s Đối với các thiết bị di chuyển với tốc độtương đối thấp, ảnh hưởng do sự xoay của Trái Đất có thể được loại bỏ, do

đó hệ

• {e} có thể được xem như là hệ quán tính Tuy nhiên khi xét đến sự trôicủa tàu thì không nên loại bỏ sự quay của Trái Đất Hệ tọa độ {e} thườngđược sử dụng cho định hướng, dẫn đường và điều khiển toàn cầu, ví dụ để

mô tả chuyển động và vị trí của tàu bè khi di chuyển từ lục địa này sang lụcđịa khác

• Các hệ trục tọa độ địa lý:

• Hệ trục tọa độ NED (the North-East-Down): Đây là hệ trục tọa độ mà

chúng ta luôn đề cập đến thường ngày {n} = (xn, yn, zn) với gốc On đượcđịnh nghĩa liên quan tới mặt ellipsoid tham chiếu của Trái Đất Nó thườngđược định nghĩa như là một mặt phẳng tiếp xúc trên bề mặt Trái Đất dichuyển cùng với AUV, nhưng có các trục hướng theo các hướng khác so vớicác trục cố định của AUV Đối với hệ trục này thì trục x hướng về phươngBắc, trục y hướng về hướng Đông còn trục z thì chỉ xuống dưới bề mặt TráiĐất Vị trí của {n} tương đối so với {e} được xác định bằng việc sử dụnghai góc l và μ( kinh độ và vĩ độ)

• Hệ trục tọa độ BODY của AUV (the body-fixed reference frame):

• {b}=(xb, yb, zb) với gốc Ob là một hệ tọa độ chuyển động, nhưng cố định

so với AUV Vị trí và hướng của AUV được mô tả tương đối so với hệ trụcquán tính (xấp xỉ bởi {e} hoặc {n} ) trong khi đó vận tốc dài và vận tốc góccủa AUV nên được mô tả trong hệ trục tọa độ body-fixed Gốc Ob thườngđược chọn trùng với điểm giữa của AUV, được gọi là CO Đối với cácphương tiện hàng hải, các trục của hệ BODY được chọn như hình 1.4:

•

•

• Hình 1.4 Các vận tốc u, v, w, p, q, r trong hệ tọa độ Body-fixed.

- xb: trục dọc (từ đuôi tàu đến mũi tàu)

- yb: trục ngang (mạn tàu hướng từ trái qua phải)

- zb: trục vuông góc (hướng từ trên xuống đáy tàu)

• Bảng 1 3 Bảng quy ước các đại lượng

• Vận tốc dài và vận tốc góc

trí và

óc Euler

được mô tả thành các vector sau:

• � = [��, Θ�] , = [�, , � ]]]]]]]]]]]]]]] , Θ = [�, �, � ]]]]]]]]]]]]]]];

• V = [��, �] , = [�, v, ]]]]]]]]]]]]]]] , = [�, �, �]]]]]]]]]]]]]]];

• � = [��, ɱ�] , = [ ,, � ]]]]]]]]]]]]]]] , ɱ = [ ,, � ]]]]]]]]]]]]]]];

• Trong đó:

• �: vector vị trí và hướng của AUV trong hệ trục tọa độ {n}

• �: vị trí của hệ trục tọa độ {b} so với hệ trục tọa độ

{n} Θ: góc xoay giữa hệ trục tọa độ {b} và hệ trục tọa độ

{n}

• � : vector vận tốc dài và vận tốc góc của AUV ({b} so với {n}) trong

hệ tọa độ {b}

• �: vận tốc dài của AUV ({b} so với {n}) trong hệ tọa độ {b}

• �: vận tốc góc của AUV ({b} so với {n}) trong hệ tọa độ {b}

• �: lực và moment tác động lên AUV trong hệ trục tọa độ {b}

• �: lực tác động lên AUV trong hệ trục tọa độ {b}

• ɱ: moment tác động lên AUV trong hệ trục tọa độ {b}

• Sự chuyển đổi giữa hệ BODY và hệ NED:

• Hệ trục tọa độ {b} được xác định hướng so với hệ trục tọa độ quy chiếu

• {n} bằng 3 góc roll (� ), pitch (� ) và yaw (� )

• Nếu xoay hệ trục tọa độ {b} xung quanh trục z, y, x của hệ trục tọa độ

• {n} ta có các ma trận chuyển đổi lần lượt như sau: