thuyetminhtotnghiep_hoang

Rõ ràng khi xét tới nhiễu đường đáp ứng của hệ thống không còn trơn mịn như trước nữa, tuynhiên hệ thống vẫn bám theo quỹ đạo đặt với sai lệch là chấp nhận được...59 Đánh giá chung quá t

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI

KHOA CƠ KHÍ

………o0o……

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Ngành : Cơ khí

Chuyên ngành: Cơ điện tử

ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN

ROBOT TỰ HÀNH DỰA TRÊN CƠ SỞ LOGIC MỜ

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Xuân Hoàng

Lớp: Cơ điện tử

Khóa 46

Giáo viên hướng dẫn: ThS.An Tri Tân

Hà Nội-2010

Hà Nội-2010 1

LỜI NÓI ĐẦU 6

CHƯƠNG I 8

TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH 8

nội dung chương I : 8

- Giới thiệu chung về robot tự hành 8

- Phân loại robot tự hành 8

- Các phương pháp điều hướng cho robot tự hành 8

1.1.Giới thiệu chung 8

1.2.Phân loại robot tự hành 10

1.2.1.Robot tự hành di chuyển bằng chân(Legged Robot) 10

1.2.2.Robot tự hành di chuyển bằng bánh(Wheel Robot tự hành) 11

1.3.Phương pháp điều hướng cho robot tự hành 16

1.3.1.Phương pháp điều hướng có tính toán 16

1.3.2.Phương pháp điều hướng robot theo phản ứng 18

1.3.3.Phương pháp điều khiển lai ghép 20

CHƯƠNG II 21

MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC VÀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ CHO ROBOT TỰ HÀNH 21

nội dung chính trong chương II : 21

- Xây dựng mô hình động học cho robot tự hành 21

- Các phương pháp định vị cho robot tự hành 21

2.1.Mô hình động học cho robot 21

2.1.1.Mô hình bánh xe robot 22

2.1.2.Phương trình động học robot 23

2.2.Kỹ thuật định vị cho robot tự hành 25

Chương Iii 27

cơ SỞ VỀ LOGIC MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 28

Nội dung trong chương III : 28

- Các khải niệm cơ bản về Logic Mờ 28

- Bộ điều khiển Mờ ( Fuzzy Control) 28

3.1.Giới thiệu về logic Mờ (Fuzzy Logic) 28

3.2.Một số khái niệm cơ bản 31

3.2.1.Định nghĩa tập mờ và các thuật ngữ liên quan 31

a.Định nghĩa tập mờ: Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mờ mỗi phần từ của nó là một cặp các giá trị (x,µF(x)) trong đó có x ∈ M và μF là ánh xạ μF : M → [0, 1] 32

b.Miền xác định: 32

c.Hàm liên thuộc 33

d Độ cao, miền xác định và miền tin cậy của tập mờ 33

e Biến ngôn ngữ 34

f Hàm đặc trưng 34

g.Mệnh đề hợp thành, luật hợp thành 36

h.Giải mờ 36

3.2.2.Bộ điều khiển Mờ 37

CHƯƠNG IV 39

XÂY DỰNG THUẬT TOÁN VỀ ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG KỸ THUẬT DẪN HƯỚNG CHO ROBOT TỰ HÀNH VÀ MÔ PHỎNG TRÊN MATLAB – SIMULATINK 39

4.1 Giới thiệu về Matlab Simulink và Fuzzy Logic Toolbox 39

4.1.1.Matlab Simulink 39

4.1.2.Fuzzy Logic Toolbox 42

4.2.Xây dựng bộ điều khiển Fuzzy Logic Controller (FLC) trên Fuzzy Logic Toolbox 43

4.2.1.Thuật toán điều khiển Mobile robot, định nghĩa các biến vào ra 43

4.2.2.Xác định tập mờ 44

4.3.Xây dựng và mô phỏng Mobile robot trên Matlab Simulink 54

4.3.1.Xây dựng mô hình Mobile robot 54

4.3.2.Xây dựng sơ đồ khối toàn bộ của Mobile robot 55

4.3.4.Kết quả mô phỏng quá trình 56

b/ Đồ thị đáp ứng khoảng cách của robot 59

Hình 4.23 Kết quả mô phỏng của TH3 59

Rõ ràng khi xét tới nhiễu đường đáp ứng của hệ thống không còn trơn mịn như trước nữa, tuy

nhiên hệ thống vẫn bám theo quỹ đạo đặt với sai lệch là chấp nhận được 59

Đánh giá chung quá trình khảo sát hệ thống điều khiển robot tự hành : .60

Trong cả 3 trường hợp, robot đều có khả năng trở về quỹ đạo đặt 60

Thời gian quá độ là không dài có nghĩa hệ thống có khả năng tác động tương đối nhanh (khoảng 1,2 ÷ 1,8 s) ngay cả khi có nhiễu tuy rằng đường đi của robot không hoàn toàn như giá trị đặt nhưng robot luôn có xu hướng bám sát với quỹ đạo đặt Điều đó cho thấy hệ thống làm việc tương đối ổn định và việc áp dụng bộ điều khiển mờ vào bài toán điều hướng cho robot tự hành là hoàn toàn khả thi 60

Phần giới thiệu về quá trình xây dựng mô hình thực cũng như áp dụng bộ điều khiển mờ cho bài toán điều hướng tự hành hoạt động trong môi trường không biết trước sẽ được trình bày chi tiết trong chương V 60

CHƯƠNG V 61

XÂY DỰNG MÔ HÌNH ROBOT TỰ HÀNH 61

5.1 Xây dựng sơ đồ khối hoạt động của robot 61

5.2 Xây dựng khối điều khiển cho Mobile robot 63

5.2.1 Khối xử lý tín hiệu 63

a Vi điều khiển Pic 18F4331 63

b.Mạch nguồn cho khối điều khiển 66

c Các thiết bị hiển thị 67

c.Sơ đồ nguyên lý mạch vi điều khiển 67

68

5.2.2 Khối mạch công suất 69

a Phân tích lựa chọn phương pháp điều khiển 69

b Thiết kế mạch lực 70

c Sơ đồ mạch cầu H 72

5.2.3.Gia công các khối mạch 74

Hình 5.22.Mạch điều khiển 77

5.2.3 Cảm biến 77

78

Hình.5.24.Sơ đồ hoạt động của SRF05 78

5.4.Thiết kế cơ khí 79

84

PHỤ LỤC 85

A.Sơ đồ nguyên lý mạch động lực 85

B.Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển 86

C Chương trình áp dụng logic mờ cho Mobile robot 87

LỜI NÓI ĐẦU

Thế kỷ 20,thế kỷ của sự phát triển vượt bậc của nhân loại cả về khoa học kỹthuật lẫn kinh tế Ngày nay, Robot không còn là cái gì đó quá xa lạ với mọi ngườivới những cái tên như ASIMO, TIAN… Chúng là sự kết tinh những thành tựu tolớn về khoa học kỹ thuật của nhân loại Robot được ứng dụng rộng rãi trong cácngành công nghiệp, y tế, nghiên cứu khoa học, giải trí, phục vụ đời sống conngười Kéo theo đó là những yêu cầu về những thế hệ robot thông minh, linh hoạt

có kỹ năng lao động như con người Để đáp ứng điều đó đòi hỏi phải trang bị choRobot một bộ điều khiển thông minh, phức tạp Và trong một số trường hợp bộđiều khiển kinh điển thuần túy không còn đáp ứng được nữa, yêu cầu đặt ra làphải xây dựng một bộ điều khiển đa năng, thông minh hơn

Lý thuyết Mờ ra đời ở Mỹ lần đầu tiên năm 1965 bởi giáo sư L.A Zadeh tạitrường đại học Barkeley,bang Califorlia- Mỹ, từ đó lý thuyết Mờ được phát triển

và ứng dụng rộng rãi, đặc biệt ở Nhật trong các nghành tự động hóa Điều khiển

Mờ thực sự hữu dụng đối với các đối tượng phức tạp, nó có thể giải quyết cácvấn đề mà điều khiển kinh điển không thể giải quyết được Trong lĩnh vực nghiêncứu và chế tạo robot, bộ điều khiển mờ cho phép tổng hợp các tri thức, kinhnghiệm của con người vào robot cho phép nó linh hoạt, thông minh hơn Ở cấp

độ cao, người ta xây dựng trí tuệ nhân tạo dựa trên bộ Neuron mờ

Đề tài: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂNROBOT TỰ HÀNH DỰA TRÊN LOGIC MỜ là ví dụ nhỏ về ứng dụng của logic

mờ trong điều khiển Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực Robot, ứng dụng củalogic Mờ còn được sử dụng rộng rãi trong nghành khoa học khác như sinh học,các hệ thống sản xuất tự động…

Nội dung để tài gồm 5 chương:

- Chương I: Tổng quan về robot tự hành

- Chương II: Mô hình toán học Robot tự hành

- Chương III: Logic mờ

- Chương IV: Xây dựng thuật toán điều khiển robot tự hành dựa trên logic mờ

và mô phỏng trên phần mềm Matlab-Simulink

- Chương V: Xây dựng mô hình robot tự hành

Trong suốt quá trình thực hiện đề tài, tôi đã được sự giúp đỡ của các bạntrong nhóm, các thầy trong bộ môn Kỹ thuật máy-khoa Cơ khí-ĐHGTVT, và đặcbiệt là thầy An Tri Tân.

Trong quá trình thực hiện không khỏi mắc phải những sai sót, mọi lời nhậnxét, góp ý hoặc bổ sung nhằm hoàn thiện đề tài của các thầy, các bạn đọc là điều

vô cùng quý giá đối với tôi Tôi xin chân thành cám ơn!

CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH Nội dung chương I :

- Giới thiệu chung về robot tự hành

- Phân loại robot tự hành

- Các phương pháp điều hướng cho robot tự hành

1.1.Giới thiệu chung

Ngày nay, Robot học đã đạt được những thành tựu to lớn trong nền sản xuất

công nghiệp Những cánh tay robot có khả năng làm việc với tốc độ cao, chínhxác và liên tục làm năng suất lao động tăng nhiều lần Chúng có thể làm việctrong các môi trường độc hại như hàn, phun sơn, các nhà máy hạt nhân, hay lắpráp các linh kiện điện tử tạo ra điện thoại, máy tính…một công việc đòi hỏi sự tỉ

mỉ, chính xác cao Tuy nhiên những robot này có một hạn chế chung đó là hạnchế về không gian làm việc Không gian làm việc của chúng bị giới hạn bởi sốbậc tự do tay máy và vị trí gắn chúng Ngược lại, các Robot tự hành lại có khảnăng hoạt động một cách linh hoạt trong các môi trường khác nhau

Robot tự hành là loại Mobile robot có khả năng tự hoạt động, thực thi nhiệm

vụ mà không cần sự can thiệp của con người Với những cảm biến, chúng có khảnăng nhận biết về môi trường xung quanh Robot tự hành ngày càng có nhiều ýnghĩa trong các ngành công nghiệp, thương mại, y tế, các ứng dụng khoa học vàphục vụ đời sống của con người Với sự phát triển của ngành Robot học, robot tựhành ngày càng có khả năng hoạt động trong các môi trường khác nhau, tùy mỗilĩnh vực áp dụng mà chúng có nhiều loại khác nhau như robot sơn, robot hàn,robot cắt cỏ, robot thám hiểm đại dương, robot làm việc ngoài vũ trụ Cùng với

sự phát triển của yêu cầu trong thực tế, robot tự hành tiếp tục đưa ra những tháchthức mới cho các nhà nghiên cứu

Vấn đề của robot tự hành là làm thế nào để robot tự hành có thể hoạt động,nhận biết môi trường và thực thi các nhiệm vụ đề ra Vấn đề đầu tiên là dichuyển, Robot tự hành nên di chuyển như thế nào và cơ cấu di chuyển nào là sựlựa chọn tốt nhất Điều hướng là vấn đề cơ bản trong nghiên cứu và chế tạo

Robot tự hành Trong hiệp hội nghiên cứu về Robot tự hành có 2 hướng nghiêncứu khác nhau:

- Hướng thứ nhất là nghiên cứu về Robot tự hành có khả năng điều hướng ởtốc độ cao nhờ thông tin thu được từ cảm biến, đây là loại robot có khả năng hoạtđộng ở mối trường trong phòng cũng như môi trường bên ngoài Loại robot nàyyêu cầu khả năng tính toán đồ sộ và được trang bị cảm biến có độ nhạy cao, dải

đo lớn để có thể điều khiển robot di chuyển ở tốc độ cao, trong những môi trường

có địa hình phức tạp

- Loại thứ 2 : nhằm giải quyết các vấn đề về các loại robot tự hành chỉ dùng

để hoạt động trong môi trường trong phòng Loại robot tự hành này có kết cấuđơn giản hơn loại trên, thực hiện những nhiệm vụ đơn giản

Bài toán dẫn hướng cho robot tự hành được chia làm 2 loại: bài toán toàncục(global) và bài toán cục bộ(local) Ở bài toàn cục, môi trường làm việc củarobot hoàn toàn xác định,đường đi và vật cản là hoàn toàn biết trước Ở bài toáncục bộ, môi trường hoạt động của robot là chưa biết trước hoặc chỉ biết một phần.Các cảm biến và thiết bị định vị cho phép robot xác định được vật cản, vị trí của

nó trong môi trường giúp nó đi tới được mục tiêu

Các vấn đề gặp phải khi điều hướng cho Robot tự hành thường không giốngnhư các loại robot khác Để có thể điều hướng cho Robot tự hành, quyết địnhtheo thời gian thực phải dựa vào thông tin liên tục về môi trường thông qua cáccảm biến, hoặc ở môi trường trong phòng hoặc ngoài trời, đây là điểm khác biệtlớn nhất so với kỹ thuật lập kế hoạch ngoại tuyến.Robot tự hành phải có khả năng

tự quyết định về phương thức điều hướng, định hướng chuyển động để có thể tớiđích thực hiện nhiệm vụ nhất định

Điều hướng cho robot tự hành là công việc đòi hỏi phải thực hiện được một

số khả năng khác nhau, bao gồm : khả năng di chuyển ở mức cơ bản, ví dụ nhưhoạt động đi tới vị trí cho trước; khả năng phản ứng các sự kiện theo thời gianthực, ví dụ như khi có sự xuất hiện đột ngột của vật cản; khả năng xây dựng, sửdụng và duy trì bản đồ môi trường hoạt động; khả năng xác định vị trí của robottrong bản đồ đó; khả năng thiết lập kế hoạch để đi tới đích hoặc tránh các tìnhhuống không mong muốn và khả năng thích nghi với các thay đổi của môi trườnghoạt động

1.2.Phân loại robot tự hành

Robot tự hành được chia làm 2 loại chính đó là loại robot tự hành chuyểnđộng bằng chân và robot tự hành chuyển động bằng bánh.Ngoài ra một số loạirobot hoạt động trong các môi trường đặc biệt như dưới nước hay trên khôngtrung thì chúng được trang bị cơ cấu di chuyển đặc trưng

1.2.1.Robot tự hành di chuyển bằng chân(Legged Robot)

Ưu điểm lớn nhất của loại robot này là có thể thích nghi và di chuyển trêncác địa hình gồ ghề Hơn nữa chúng còn có thể đi qua những vật cản như hố, vếtnứt sâu

Nhược điểm chính của robot loại này chính là chế tạo quá phức tạp Chânrobot là kết cấu nhiều bậc tự do, đây là nguyên nhân làm tăng trọng lượng củarobot đồng thời giảm tốc độ di chuyển Các kĩ năng như cầm, nắm hay nâng tảicũng là nguyên nhân làm giảm độ cứng vững của robot Robot loại này càng linhhoạt thì chi phí chế tạo càng cao

Robot tự hành di chuyển bằng chân được mô phỏng theo các loài động vật

vì thế mà chúng có loại 1 chân, loại 2,4,6 chân và có thể nhiều hơn Dưới đây làmột số loại robot điển hình chuyển động bằng chân

c/ d/

Hình 1.1 Một số loại robot di chuyển bằng chân

a/ Robot 1 chân Raibert, b/ Robot SDR-4X, chế tạo năm 2003 của hãng Sony, c/

Robot ASIMO của hãng Honda, d/ Robot 6 chân, e/ robot chó Tian, f/ mô hình

robot 4 chân.

1.2.2.Robot tự hành di chuyển bằng bánh(Wheel Robot tự hành)

Bánh xe là cơ cấu chuyển động được sử dụng rộng rãi nhất trong công nghệRobot tự hành Vấn đề cân bằng thường không phải là vấn đề được chú ý nhiềutrong robot di chuyển bằng bánh Ba bánh là kết cấu có khả năng duy trì cân bằngnhất, tuy nhiên kết cấu 2 bánh cũng có thể cân bằng được Khi robot có số bánhnhiều hơn 3 thì thông thường người ta phải thiết kế hệ thống treo để duy trì sựtiếp xúc của tất cả các bánh xe với mặt đất Vấn đề của robot loại này là về lựckéo, độ ổn định và khả năng điều khiển chuyển động.v.v Hình 1.2 dưới đây giớithiệu 4 loại bánh xe cơ bản được sử dụng trong Robot tự hành:

a/ Bánh xe tiêu chuẩn: 2 bậc tự do, có thể quay quanh trục bánh xe và điểmtiếp xúc.

b/ Bánh lái: 2 bậc tự do, có thể quay xung quanh khớp lái

c/ Bánh Swedish: 3 bậc tự do, có thể quay đông thời xung quanh trục bánh

xe, trục lăn và điểm tiếp xúc

Sơ đồ bánh xe của robot tự hành 2 bánh, 3 bánh, 4 bánh và 6 bánh được liệt

kê trong bảng dưới đây:

Bảng 1.1.Sơ đồ bánh xe của robot tự hành

Hai bánh truyền động được nối vớitrục ở phía sau, một bánh lái ở phía trước.

Hai bánh quay tự do ở phía sau, bánhtrước vừa là bánh truyền động vừa là bánhlái

3 bánh Swedisk được đặt ở các đỉnhcủa một tam giác đều, kết cấu này cho phéprobot di chuyển theo đa hướng

Hai bánh truyền động độc lập ở phíatrước/sau, 2 bánh lái đa hướng ở phíasau/trước

Bánh đa hướng không truyền động.

Bánh truyền động Swedish(đa hướng)

Bánh quay tự do tiêu chuẩn

Bánh truyền động tiêu chuẩn

Bánh vừa truyền động vừa là bánh lái

Bánh lái tiêu chuẩn

Các bánh xe được nối với nhau

Một số loại robot chuyển động bằng bánh:

Hình 1.3 Robot Sojourner được sử dụng thám hiểm sao Hỏa năm 1997 Hầu hết các hoạt động được điều khiển ở trái đất Tuy vậy nó vẫn phải sử dụng các cảm biến

để phát hiện vật cản.

AIRDUCT với kết cấu nhỏ gọn, nó được gắn camera để thu hình ảnh, có thể nhìn nghiêng, đi dọc theo tường, tránh vật cản.

Hình 1.6 Robot Mbari’s Altex Auv (Autonomous Underware Vehicle) được sử dụng để hoạt động dưới đáy biển sâu ở Bắc Cực

Hình 1.8 Robot Khepera dùng để nghiên cứu và học tập Nó có đường kính 60mm, được tích hợp nhiều modun khác nhau như camera, tay kẹp

Hình 1.7 Robot dẫn đường AGU (Autonomous Guided Vehicle) được sử dụng trong các bệnh viện

1.3.Phương pháp điều hướng cho robot tự hành

Kỹ thuật điều hướng sử dụng trí thông minh nhân tạo trong robot tự hành cóthể được chia thành 2 loại chính, đó là điều hướng có tính toán và điều hướngtheo phản ứng Đúng như tên gọi, điều hướng có tính toán là phương pháp điềuhướng có kế hoạch còn điều hướng theo phản ứng là điều hướng tức thời, là quátrình tự động thực hiện các phản ứng theo môi trường xung quanh Ngoài ra còn

có phương pháp điều hướng lai ghép là phương pháp kết hợp cả hai phương pháp

có tính toán và điều hướng theo phản ứng để xây dựng một bộ điều khiển thôngminh hơn

1.3.1.Phương pháp điều hướng có tính toán

Phương pháp điều hướng có tính toán là phương pháp thực hiện theo trìnhtự: quan sát – lập kế hoạch – hành động Thông thường một hệ thống có tính toánbao gồm 5 khâu: nhận thức(perception), mô hình thế giới(word modelling), lập

kế hoạch(planning), thực hiện công việc(task excution) và điều khiển độngcơ(motor control)

Các khâu trên có thể được coi như là một chuỗi các “lát mỏng theo phươngthẳng đứng” với các đầu vào là tín hiệu nhận được từ cảm biến ở phía bên trái vàđầu ra tới các khâu chấp hành ở phía bên phải

Hình 1.8 Sơ đồ cấu trúc của phương pháp điều khiển có tính toán

- Khâu nhận thức có nhiệm vụ điều khiển các thiết bị cảm ứng, các thiết bịnày được nối với robot sẽ cho các thông tin về môi trường quan sát được

- Khâu mô hình thế giới: chuyển các tín hiệu từ cảm biển thành mổ tả mốiliên quan giữa robot với mô hình bên trong môi trường

- Khâu lập kế hoạch: cố gắng xây dựng kế hoạch thực hiện của robot sao chođạt được mục tiêu phù hợp với tình trạng thế giới hiện thời

- Khâu thực hiện công việc: chia kế hoạch vừa được xây dựng thành cáclệnh điều khiển chuyển động chi tiết

- Khâu điều khiển động cơ: dùng để thực hiện các lệnh này

Mỗi một hệ thống con như là một khâu tương đối phức tạp và tất cả phảihoạt động một cách đồng bộ với hoạt động của robot tại mọi thời điểm Phươngpháp này đòi hỏi phải trang bị các cảm biến, các thiết bị đo để nhận biết thông tin

từ môi trường hoặc dạng thông tin dự đoán trước từ bản đồ toàn cục Thông tin

đó sẽ được tham chiếu với một bản đồ môi trường nếu có thể, và sử dụng thuật

từ cảm biến

toán lập kế hoạch để tạo ra quỹ đạo chuyển động giúp robot tránh vật cản và tăngxác suất tới mục tiêu đến tối đa Do sự phức tạp của môi trường làm tăng thờigian để nhận biết , xây dựng mô hình và lập kế hoạch về thế giới cũng tăng theohàm mũ Đây cũng chính là bất lợi của phương pháp này Phương pháp này tỏ rarất hữu hiệu cho các tình huống mà trong đó môi trường làm việc là tương đốitĩnh (môi trường trong đó có thể bao gồm vật cản, tường chắn, hành lang, điểmđích, v.v là các đối tượng có vị trí không thay đổi trong bản đồ toàn cục)

Trong phương pháp điều hướng có tính toán, khâu lập kế hoạch đường đicho robot là cực kì quan trọng Việc lập kế hoạch đường đi cho mobile robotthường có hai giai đoạn đó là lập kế hoạch toàn cục và lập kế hoạch cục bộ Lập

kế hoạch toàn cục có thể được hiểu như là cách di chuyển robot qua một môitrường tùy ý và môi trường này là tương đối lớn Còn lập kế hoạch cục bộ sẽ đưa

ra quyết định khi robot đối mặt với môi trường tĩnh, ví dụ như khi robot gặp phảivật cản, hành lang… Kế hoạch cục bộ đưa ra phương pháp để đi tới đích ngắnnhất, an toàn nhất Chính vì thế khi gặp phải các vật cản, kế hoạch cục bộ sẽ giúpcho robot tránh không va chạm rồi mới tiếp tục thực hiện kế hoạch toàn cục đểtới đích

1.3.2.Phương pháp điều hướng robot theo phản ứng

Như phân tích ở phần trên, phương pháp điều hướng có tính toán có nhiều

ưu điểm đối với quá trình điều hướng cho mobile robot Tuy nhiên, điều hướng

có tính toán thường yêu cầu khối lượng tính toán tương đối lớn và phương phápnày tỏ ra không tối ưu khi môi trường hoạt động của robot thay đổi

- Phương pháp điều hướng theo phản ứng ra đời nhằm giải quyết các vấn đề

có liên quan tới môi trường không biết trước hoặc môi trường thường xuyên thayđổi Điều hướng theo phản ứng khắc phục được những hạn chế của phương phápđiều hướng tính toán, giúp giảm khối lượng tính toán, tăng tốc độ xử lý trong môitrường phức tạp Điều hướng theo phản ứng là phương pháp kết hợp các phảnứng thực hiện một cách tự động với các kích thích từ cảm biến để điều khiểnrobot sao cho an toàn và đạt hiệu suất cao nhất Phương pháp này đặc biệt phùhợp đối với những ứng dụng nơi mà môi trường là hoàn toàn động hoặc khôngbiết trước, ví dụ như trong không gian hoặc dưới nước Trong thực tế, các thiết bị

vệ tinh thám hiểm kiểu robot đã sử dụng phương pháp điều hướng theo phản ứng,

lí do là phương pháp điều hướng theo tính toán đòi hỏi việc lập kế hoạch phứctạp có quá nhiều phép tính toán bị giới hạn bởi khả năng của bộ nhớ và tốc độtính toán Điều hướng theo phản ứng chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện thời củarobot và đòi hỏi rất ít các phép tính toán để tác động lại môi trường hoạt động

- Tuy nhiên, phương pháp điều hướng theo phản ứng cũng có nhiều mặt hạnchế, việc không có kế hoạch toàn cục có thể khiến cho quá trình điều khiển gặpphải những khó khăn Các hoạt động tối ưu cục bộ chủ yếu thu được nhờ điềukhiển theo phản ứng, chính vì thế mà có thể gây ra hiện tượng lệch hướng toàncục Trong phương pháp điều hướng theo tính toán, hệ thống không bao giờ mấttầm quan sát đích trong khi các hệ thống điều hướng theo phản ứng cần phải giữcác đích tức thời để độ lệch hướng so với đích toàn cục là không quá lớn

- Một thuận lợi ở điều hướng theo phản ứng so với các phương pháp tínhtoán đó là khả năng mở rộng bộ điều khiển để thêm vào các thành phần phản ứngkhác mà không cần phải điều chỉnh lại toàn bộ phần mềm điều khiển Chính vìthế, ta có thể dễ dàng bổ xung thêm tính năng cho robot bằng cách thêm vào cáchoạt động mới mà không làm thay đổi những hoạt động đã có trước Ví dụ, đểrobot phản ứng với một kích thích thu được từ một cảm biến mới, ta chỉ cần thêmmột thành phần khác vào bộ điều khiển để nó phản ứng với kích thích thu được

từ cảm biến đó Còn ở các phương pháp tính toán, bạn cần phải xây dựng mộtthuật toán hoàn toàn mới để sử dụng dữ liệu thu được từ cảm biến mới được thêmvào này

-Trong thời kỳ đầu, các nhà nghiên cứu đã thiết kế hệ thống điều hướngthuần tuý phản ứng bằng cách dựa vào hoạt động của côn trùng để áp dụng vào

kỹ thuật robot Nhiều nghiên cứu về hệ thống sinh học đã được ứng dụng cho quátrình điều khiển mobile robot Chuyển động của một số loại côn trùng trong thếgiới sinh học có thể được sử dụng để xây dựng thành công các thuật toán điềukhiển hoạt động cho robot Ví dụ, khi nghiên cứu về hành vi của một con gián,các nhà khoa học nhận ra một con gián chỉ có một vài hoạt động riêng biệt Cáchoạt động này có thể bao gồm hoạt động tìm thức ăn, hoạt động tránh ánh sáng

và hoạt động sinh sản Dựa vào những gì mà cảm nhận được, con gián sẽ quyếtđịnh thực hiện một trong số những hoạt động trên Nếu con gián cảm thấy đói, nó

sẽ lục lọi để tìm thức ăn Tuy nhiên, nếu một bóng đèn chợt bật sáng, con gián đó

sẽ từ bỏ việc tìm kiếm thức ăn và chui ngay vào gầm tủ lạnh chẳng hạn Đây là

một ví dụ về điều khiển theo phản ứng Dựa vào những kích thích hiện thời, congián sẽ chọn một hoạt động thích hợp mà không cần phải lập kế hoạch hay tínhtoán gì cả Vậy thì tại sao những hoạt động như thế lại không thể được dịch thànhnhững thuật toán điều khiển đơn giản cho robot Đây chính là những lý thuyết cơbản của kỹ thuật điều khiển dựa hành vi (behavior-base control) cho mobilerobot.

1.3.3.Phương pháp điều khiển lai ghép

Điều hướng lai ghép là phương pháp kết hợp các ưu điểm của phương phápđiều hướng theo tính toán truyền thống với các hệ thống điều hướng dựa phảnứng Mỗi phương pháp đều có những nhược điểm mà phương pháp kia có thểkhắc phục được Phương pháp điều hướng theo tính toán gặp phải khó khăn khihoạt động trong các môi trường động, là nơi yêu cầu khả năng tính toán nhanhcũng như các kỹ năng tránh vật cản Nếu phương pháp điều hướng theo phản ứngkhông kết hợp với bất cứ quá trình lập kế hoạch chuyển động nào thì có thể sẽkhông đưa robot theo quỹ đạo tối ưu Phương pháp điều khiển lai ra đời nhằm kết

hợp các hoạt động có tính toán bậc cao vớicác hoạt động phản ứng bậc thấp Các

hoạt động phản ứng giúp robot an toàn và xử lý các tình trạng khẩn cấp trong khiphần điều khiển có tính toán sẽ giúp robot đạt được mục đích cuối cùng Phươngpháp điều khiển lai ghép có thể cho ta kết quả kha quan hơn khi chỉ sử dụngphương pháp điều hướng theo phản ứng hoặc điều hướng theo tính toán

CHƯƠNG II

MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC VÀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ CHO ROBOT TỰ

HÀNH

Nội dung chính trong chương II :

- Xây dựng mô hình động học cho robot tự hành

- Các phương pháp định vị cho robot tự hành

2.1.Mô hình động học cho robot

Động học là nghiên cứu cơ bản nhất để tìm hiểu quá trình hoạt động của một

hệ thống cơ khí, trong lĩnh vực mobile robot, chúng ta cần phải tìm hiểu đặc tính

cơ của robot để thiết kế sao cho phù hợp với các nhiệm vụ đặt ra, đồng thời việctìm hiểu đặc tính cơ còn giúp ta xác định được phương pháp thiết kế phần mềmđiều khiển sao cho phù hợp đối với từng phần cứng của robot

Trong lĩnh vực robot, mobile robot không phải là hệ thống cơ khí quá phứctạp Như ta đã biết, tay máy đã và đang là lĩnh vực được chú trọng nghiên cứutrong vòng hơn 30 năm trở lại đây Ở một vài khía cạnh nào đó, tay máy phức tạphơn nhiều so với mobile robot thế hệ trước đây, ví dụ: một robot hàn thiết kế theotiêu chuẩn thường có 5 hoặc nhiều hơn 5 khớp, trong khi các mobile robot trướcđây thường chỉ là thiết bị truyền động kiểu vi sai đơn giản

Giữa tay máy và mobile robot có khá nhiều điểm tương đồng Ví dụ, đối vớitay máy, không gian làm việc là vấn đề được quan tâm rất nhiều, nó cho phép xácđịnh phạm vi các vị trí khả thi của tay máy Không gian làm việc của mobilerobot có mức độ quan trọng không kém, nó cho phép xác định phạm vi các tư thếkhả thi mà mobile robot có thể có trong môi trường hoạt động Tính dễ điềukhiển của tay máy được định nghĩa là khả năng điều khiển các động cơ để taymáy có thể di chuyển từ vị trí này đến vị trí kia trong không gian làm việc Tương

tự như tay máy, tính dễ điều khiển của mobile robot được định nghĩa là nhữngquỹ đạo định trước hoặc không định trước có thể đạt được trong không gian làmviệc của nó Mobile robot cũng bị giới hạn bởi các nguyên lý về động lực học, ví

dụ, giống như ở ô tô, khi chuyển động với tốc độ cao, nếu trọng tâm của mobilerobot cao nó sẽ là nguyên nhân giới hạn bán kính xoay thực tế Tuy nhiên, sựkhác biệt chính giữa mobile robot và tay máy là thách thức đáng kể trong kỹ thuật

ước lượng vị trí Tay máy thường có một đầu được gắn cố định, việc xác định vịtrí của đầu hoạt động kia hoàn toàn đơn giản, vấn đề là ta phải hiểu được cácnguyên lý động học của tay máy và xác định được vị trí của các khớp trung gian.Chính vì thế, ta có thể xác định được vị trí của tay máy nhờ dữ liệu thu được từcảm biến Trong khi đó, mobile robot lại là một thiết bị tự động độc lập, nó hoàntoàn có thể tự do di chuyển trong môi trường hoạt động Không có phương phápnào có thể giúp ta đo trực tiếp vị trí tức thời của mobile robot Thay vào đó, thôngthường để xác định vị trí của mobile robot, người ta phải tích hợp chuyển độngcủa robot theo thời gian Ngoài ra, sự trượt của bánh xe còn là nguyên nhân khiếncho quá trình đánh giá, ước lượng chuyển động của robot giảm bớt độ chính xác.

Rõ ràng việc đo chính xác vị trí mobile robot vẫn là lĩnh vực đầy thách thức.Như phần trên đã trình bày, robot tự hành là lĩnh vực khá rộng, đa dạng Tuynhiên chúng lại có một điểm chung đó là nhiệm vụ điều khiển robot chính là điềukhiển các động cơ Trong đề tài này sẽ tập trung vào việc nghiên cứu điều khiển

mô hình robot tự hành cơ bản bao gồm 3 bánh Trong đó, hai bánh sau là haibánh chủ động được điều khiển bởi hai động cơ độc lập, bánh phía trước là bánhlái Coi bánh xe di chuyển trên mặt phẳng là lăn không trượt, tốc độ của robot làtốc độ của trung điểm khoảng cách giữa hai bánh sau Khối lượng và quán tínhcủa bánh xe coi là không đáng kể, có thể bỏ qua

2.1.1.Mô hình bánh xe robot

Mô hình bánh xe robot được lý tưởng hóa như hình 2.1 Bánh xe quay quanhtrục của nó (trục Y) Bánh xe chuyển động theo phương X (trục X ) Khi chuyểnđộng ở tốc độ thấp, có thể bỏ qua ảnh hưởng của sự trượt của bánh xe so với mặtđường

Các thông số của bánh xe :

r= bán kính bánh xe

v= vận tốc dài của bánh

w= vận tốc góc của bánh xe

Hình 2.1 Mô hình bánh xe đã được lý tưởng hóa

Động học là bài toán về chuyển động mà không xét tới sự tác động của lựctới chuyển động của robot, nó bao gồm các yếu tố hình học xác định vị trí củarobot Nó bao thể hiện mối quan hệ giữa các thông số điều khiển và các thông sốtrạng thái của hệ thống trong không gian

2.1.2.Phương trình động học robot

Mô hình robot được thể hiện ở hình 2.2 dưới đây

Hình 2.2 Mô hình động học của robot tự hành

Trước tiên để xác định vị trí của robot trong mặt phẳng, ta xây dựng mốiquan hệ giữa tọa độ tham chiếu toàn cục của mặt phẳng và hệ tọa độ tham chiếucục bộ của robot như hinh 2.2 Các trục x, y xác định tọa độ của điểm bất kìtrong hệ tọa độ toàn cục có gốc O (xOy) Điểm P coi là tâm dịch chuyển củarobot, nó được dùng để xác định vị trí của robot Hệ tọa độ xmPym là hệ tọa độ

P

0 Y

X

Θ

tham chiếu cục bộ của robot, gắn liền với robot Như vậy vị trí điểm P trong hệtọa độ tham chiếu toàn cục được xác định bởi tọa độ x, y và góc lệch θ giữa hai

hệ tọa độ toàn cục và cục bộ Các thông số hình học của robot bao gồm :

vr(t)- vận tốc dài của bánh phải

vl(t)- vận tốc dài của bánh trái

ωr(t)- vận tốc góc của bánh phải

ωl(t)- vận tốc góc của bánh trái

r- bán kính mỗi bánh robot

L- khoảng cách 2 bánh

R- khoảng cách từ tâm robot tới tâm vận tốc tức thời

ICC- tâm vận tốc tức thời

R-L/2 – bán kính mô tả quỹ đạo chuyển động cong của bánh trái

R+L/2- bán kính mô tả quỹ đạo chuyển động cong của bánh phải

Từ tâm vận tốc tức thời ICC, ta xác định được vận tốc góc của robot:

R L

ω =

( ) ( )

/ 2

l

v t t

1 ( ) ( ) ( ( ) ( ))

v t = ω t R = v t + v t (2.5)Phương trình toán học trong không gian trạng thái có thể được viết thành:

ω

ω θ

bộ điều khiển dựa trên Logic mờ

2.2.Kỹ thuật định vị cho robot tự hành

Điều hướng là một trong lĩnh vực thách thức nhất đối với mobile robot Cóthể nói, muốn điều hướng thành công, nhất thiết robot phải được trang bị hoànthiện 4 khâu sau:

-Nhận thức: robot phải dịch các tín hiệu từ cảm biến để thu được dữ liệu cónghĩa

-Định vị: robot phải xác định được vị trí của nó trong môi trường hoạt động.-Khả năng tri thức: robot phải quyết định hành động như thế nào để đạtđược mục đích

-Điều khiển chuyển động: robot phải điều chỉnh các thông số đầu ra động cơ

để đạt được quỹ đạo mong muốn

Hình 2.3 miêu tả sơ đồ nguyên lý chung của khâu định vị trong mobilerobot

Hình 2.3 Sơ đồ nguyên lý của khâu định vị trong mobile robot

Trong các ứng dụng robot, có hai phương pháp định vị thường được sử dụng

là phương pháp định vị tuyệt đối (APM) và phương pháp định vị tương đối(Relative Positioning Methods - RPM)

Phương pháp định vị tương đối chủ yếu dựa trên bài toán dead-reckoning(tính số vòng quay của bánh xe để suy ra vị trí tương đối của robot sau mộtkhoảng thời gian chuyển động) Phương pháp này đơn giản, rẻ tiền và hầu như

được sử dụng trong tất cả các mobile robot, cho dù robot đó sử dụng phươngpháp định vị APM Khuyết điểm của phương pháp dead- reckoning là bán kínhsai số lớn, nguyên nhân gây bởi sai số tích luỹ

Phương pháp định vị tuyệt đối thì lại dùng thêm các cảm biến khác ngoàiencoder như dùng beacon, cột mốc, so sánh các bản đồ cục bộ và bản đồ toàncục, định vị bằng vệ tinh (GPS)… Trong mỗi phương pháp định vị tuyệt đối,người ta sử dụng các thuật toán và cảm biến khác nhau, nhưng đều là nhữngphương pháp chủ yếu dùng cho mobile robot ngày nay Theo kinh nghiệm, người

ta thường dùng phương pháp định vị tương đối để giới hạn phạm vi xử lý trướckhi dùng phương pháp định vị tuyệt đối để xác định vị trí robot

Chúng ta có thể phân tích một vài ưu khuyết điểm của phương pháp định vịtuyệt đối để có cái nhìn tổng quát về việc định vị cho robot như sau: phương pháp

sử dụng cột mốc (beacons) chỉ thích hợp dùng trong nhà; phương pháp so sánhbản đồ thường dùng cho các robot tự trị phức tạp; phương pháp định vị dùng GPSthì chỉ thích hợp dùng ngoài trời, và cũng cho sai số rất lớn (lên đến hàng mét),một số phương pháp định vị khác thì dùng cảm biến la bàn hoặc con quay để địnhhướng cho robot nhờ vào từ trường trái đất…

Như vậy, cho dù sử dụng bất kỳ phương pháp định vị nào đi nữa thì phươngpháp dead- reckoning dường như luôn là sự lựa chọn đầu tiên Một lý luận vui làmuốn điều khiển mobile robot thì phải giải bài toán động học cho robot, mà nếu

đã giải bài toán động học rồi thì tại sao lại không dùng phương pháp reckoning để giới hạn phạm vi xử lý cho các phương pháp định vị tuyệt đối khác?Tuy nhiên, một điều không ngờ đến là trong cuộc thi các robot sử dụngphương pháp dead reckoning để định vị và di chuyển được tổ chức ở San Jose,California năm 1992, hai robot thắng giải nhất và giải nhì là hai robot dùngphương pháp sửa lỗi UMBmark do nhóm của J Borenstein thực hiện và nó có thể

dead-di chuyển 100 m mà không có sai số Hay cụ thể hơn là robot có thể dạo quanhmột phòng ngủ 5mx5m, 5-6 vòng mà không hề có sai số Với lợi điểm rẻ tiền,đơn giản phương pháp dead- reckoning là một giải pháp đầu tiên và cần thiết chocác mobile robot

CHƯƠNG III

CƠ SỞ VỀ LOGIC MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ

Nội dung trong chương III :

- Giới thiệu về Logic mờ

- Các khải niệm cơ bản về Logic Mờ

- Bộ điều khiển Mờ ( Fuzzy Control)

3.1.Giới thiệu về logic Mờ (Fuzzy Logic)

Khái niệm về logic mờ được giáo sư L.A Zadeh công bố lần đầu tiên tại Mỹnăm 1965, tại trường đại học Berkelay, bang Califormia, Mỹ Từ đó lý thuyết mờ

đã có nhiều phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực điều khiển- tựđộng hóa

Năm 1970, tại trường đại học Mary Queen, thành phố London- Anh,Ebrahim Mamdani đã sử dụng logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ôngkhông thể điều khiển bằng kỹ thuật cổ điển

Tại Nhật, logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của hãng FujiElectronic vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi năm 1987 Tuylogic mờ ra đới ở Mỹ, ứng dụng lần đầu ở Anh, nhưng nó lại được phát triển vàứng dụng nhiều nhất ở Nhật

Ưu điểm của điều khiển Mờ so với các phương pháp điều khiển kinh điển là

có thể tổng hợp được bộ điều khiển mà không cần biết trước đặc tính của đốitượng một cách chính xác Điều này thực sự hữu dụng cho các đối tượng phứctạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền

Tuy nhiên nó cũng co những nhược điểm : đến bây giờ vẫn chưa có cácnguyên tắc chuẩn mực cho việc thiết kế cũng như chưa có thể khảo sát tính ổnđỉnh, tính bền vững, chất lượng, quá trình quá độ cũng như quá trình ảnh hưởngcủa nhiễu… cho các bộ điều khiển mờ và nguyên lý tối ưu cho các bộ điều khiểnnày về phương diện lý thuyết Điểm yếu của lý thuyết mờ là những vấn đề về độphi tuyến của hệ, những kết luận tổng quát cho các hệ thống phi tuyến hầu nhưkhó đạt được

Điều khiển mờ chỉ cần xử lý những thông tin không cần chính xác haykhông đầy đủ, những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ cần thấy được giữa

các mối quan hệ của chúng với nhau và cũng chỉ có thể mô tả bằng ngôn ngữnhưng vẫn có thể đưa ra những quyết định chính xác Điều khiển mờ hay còn gọi

là điều khiển thông minh, mô phỏng trên phương thức xử lý thông tin và điềukhiển của con người, khởi đầu cho sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnhvực điều khiển Con người có khả năng tuyệt vời là chỉ cần qua một quá trình họchỏi tương đối ngắn cũng có thể hiểu và nắm rõ các quá trình phức tạp Khả năngnày được chứng tỏ thường xuyên trong cuộc sống đời thường, cho dù con người

có ý thức được điều đó Hãy xét một người lái xe ô tô là một ví dụ, khi anh ta lái

xe chạy trên đường, trong đó ngưới lái xe được coi là thiết bị điều khiển và chiếc

xe được coi là đối tượng điều khiển Biết rằng người đó, hay thiết bị điều khiển

có nhiệm vụ trọng tâm là điều khiển chiếc xe ô tô tới đích, song để hiểu rõ đượcphương thức thực hiện nhiệm vụ đó cũng cần xem xét anh ta phải xử lý nhữngthông tin gì và xử lý chúng ra sao

Đại lượng điều khiển thứ nhất là là con đường trước mặt Anh ta có nhiệm

vụ điều khiển chiếc xe đi đúng làn đường quy định, tức là phải luôn giữ cho xenằm trong phần đường bên phải kể từ vạch phân cách, trừ những trường hợp phảivượt xe khác Để làm được công việc đó, thậm chí anh ta không cần biết chínhxác rằng xe của anh ta hiện thời cách vạch phân cách bao nhiêu mét, chỉ cần nhìnvào con đường trước mặt, anh ta cũng có thể suy ra được rằng xe hiện đang cáchvạch phân cách nhiều hay ít và từ đó đưa ra quyết định phải đánh tay lái sangphải mạnh hay nhẹ

Đại lượng điều khiển thứ 2 là tốc độ xe Với nguyên tắc, để chuyến đi đượcthoải mái, xe tiết kiệm nhiên liệu, anh ta có nhiệm vụ giữ cho tốc độ xe được ổnđịnh, tránh không phanh hoặc tăng tốc khi không cần thiết Giá trị về tốc độ của

xe mà người đó giữ cũng phải phụ thuộc nhiều vào môi trường xung quanh nhưthời tiết, cảnh quan, mật độ xe trên đường…và cũng phụ thuộc thêm anh ta cóquen con đường đó hay không Tuy nhiên quy nhiên luật điều khiển này cũngkhông phải là cố định Giả sử phía trước có xe đi chậm hơn, vậy thì thay vì giữnguyên tốc độ, anh ta phải tạm thời thực hiện một nhiệm vụ khác là giảm tốc độ

xe và tự điều khiển cho xe chạy theo một tốc độ mới, phù hợp với sự phản ứngcủa xe trước mặt cho tới khi anh ta cho xe vượt được xe đó

Ngoài những đại lượng điều khiển trên mà người đàn ông phải đưa ra, anh ta

có nhiệm vụ theo dõi tình trạng của xe như phải tìm hiểu xem trước làm mát của

máy có tốt không? Áp suất dầu cao hay thấp, lượng nhiên liệu còn đủ hay không?

Từ đó để có thể phân tích, nhận định kịp thời các lỗi của xe

Đối tượng điều khiển là chiếc xe o tô phải có những tham số thay đổi cầnphải được theo dõi và thu thập thường xuyên cho công việc đưa ra các quyế định

về đại lượng điều khiển Các tham số đó là áp suất hơi trong nốp, nhiệt độ máy…

Sự thay đổi các tham số đó, anh ta nhận biết được có thể trực tiếp qua đèn tínhiệu trong xe, song cũng có thể gián tiếp qua phản ứng của xe với các đại lượngđiều khiển

Người đàn ông trong quá trình lái xe đã thực hiện tuyệt vời chức năng củamột bộ điều khiển, từ thu thập thông tin, thực hiện thuật toán điều khiển (trongđầu ) cho đến khi đưa ra tín hiều điều khiển kịp thời mà không cần phải biết mộtcách chính xác về vị trí, tốc độ, tình trạng của xe Hoàn toàn ngược lại với kháiniệm điều khiển chính xác, người đàn ông chỉ cần đưa ra những đại lượng điềukhiển theo nguyên tăc xử lý ”mờ” như :

+ Nếu xe hướng nhẹ ra vạch phân cách thì đánh tay lái nhẹ sang phải

+ Nếu xe hướng đột ngột ra ngoài vạch thì đánh mạnh tay lái sang phải.+ Nếu đường có đồ dốc lớn thì về số

+ Nếu đường thẳng, khô, tầm nhìn không hạn chế và tốc độ chỉ hơi cao hơnbinh thường một chút thì không cần giảm tốc độ

Các nguyên lý điều khiển “mờ” như vậy, tuy chúng có thể khác nhau về sốcác mệnh đề điều kiện, song có chung một cấu trúc: “ NẾU điều kiện 1 VÀ…VÀđiều kiện n THÌ quyết định 1 VÀ … quyết định m”

Vậy bản chất nguyên lý điều khiển như người đàn ông đã làm thể hiện bằngthuật toán xử lý xe của anh ta như thế nào? Có những hình thức nào để xây dựnglại mô hình điều khiển theo nguyên lý mờ của người lái xe?, làm cách nào để cóthể tổng quát hóa chúng thành một nguyên lý điều khiển mờ chung và từ đó ápdụng cho các quá trình tương tự? Đó chính là vấn đề của Lý thuyết điều khiểnmờ

Đặc điểm cũng là ưu điểm của điều khiển mờ là xử lí những thông tin khôngchính xác hoặc không đầy đủ, đó là cách thức xử lí của bộ não con người được áp

dụng đưa vào ngành kỹ thuật điều khiển Đó cũng là điều không có trong hệthống lý thuyết cổ điển.

Trong lý thuyết cổ điển, một phần tử chỉ có thể có hoặc không thuộc vàomột tập hợp đang xét hay nói cách khác độ phụ thuộc của nó chỉ là 0 hoặc 1.Một tập hợp mờ trong lý thuyết mờ, độ phụ thuộc của một phần tử có thể làgiá trị bất kỳ nằm trong khoảng đơn vị [0,1] Như vậy ta thấy rằng tập hợp mờ làmột khái niệm suy rộng của tập hợp kinh điển, điều đó có ý nghĩa rất lớn trong

kỹ thuật điều khiển

Chúng ta vẫn quen với việc khảo sát một hàm với một tập xác định và mộttập giá trị kinh điển, nhưng một hàm phụ thuộc thì không thể ánh xạ tất cả cácphần tử trong tập hợp Mờ, hay trong thực tế không thể giải quyết tất cả cáctrường hợp của một vấn đề Cho nên đối với một tập hợp Mờ thì số lượng hàmphụ thuộc là không xác định và điều này nó cho phép những hệ thống Mờ cóđược tiện ích tối đa trong một tình huống cho trước

Như vậy khái niệm tập hợp và ánh xạ trong lý thuyết Mờ rất rộng lớn nên đủkhả năng để ta mô hình hoá các vấn đề thực tế phức tạp một cách đơn giản dễhiểu Với các biến ngôn ngữ (thường sử dụng) làm cho các vấn đề kỹ thuật có dữliệu mơ hồ trở nên chính xác, dễ kiểm tra Từ đó logic Mờ giúp ta có những hệthống điều khiển ổn định và có chi phí thấp

Những lĩnh vực mà logic mờ được ứng dụng và có nhiều thành tựu:

- Điều khiển

- Định dạng mô hình mẫu (hình ảnh, âm thanh, xử lý dữ liệu)

- Phân tích định lượng (nghiên cứu khoa học, quản lý)

- Suy luận (giao diện thông minh, robot, kỹ thuật phần mềm)

- Phục hồi thông tin (dữ liệu)

3.2.Một số khái niệm cơ bản

3.2.1.Định nghĩa tập mờ và các thuật ngữ liên quan

a.Định nghĩa tập mờ: Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mờ

mỗi phần từ của nó là một cặp các giá trị (x,µF(x)) trong đó có x ∈ M và μF là ánh

xạ μF : M → [0, 1]

+ Ánh xạ μF được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ F

+ Tập kinh điển M được gọi là tập kinh điển của tập mờ F

Một tập mờ gồm 3 thành phần:

• Miền làm việc [x1, x2]

• Đoạn [0, 1] trên trục tung thể hiện độ phụ thuộc của tập mờ

• Hàm đặc trưng mF(x) xác định độ phụ thuộc tương ứng của các phần tửđối với tập mờ

b.Miền xác định:

y 1

Hình 3.2 Miền xác định

Trong thực tế các phần tử có độ phụ thuộc lớn hơn 0 và bé hơn 1 thườngkhông trải dài trên toàn miền làm việc của chúng Trong hình 3.2 đoạn [x2, x3] làmiền xác định của tập mờ

c.Hàm liên thuộc

- Cho một tập hợp A, ánh xạ là μA : A→R được định nghĩa như sau:

1 0

A

khi x A khi x A

µ =   ∈ ∉

 được gọi là hàm liên thuộc của A.

- Một tập luôn có μX(x) = 1 với mọi x được gọi là không gian nền (tập

Hình 3.3 Các đặc tính của hàm phụ thuộc

d Độ cao, miền xác định và miền tin cậy của tập mờ

- Độ cao của tập mờ F (định nghĩa trên cơ sở M) là giá trị H=sup μF(x),x∈M

0

y 1

x x

Một tập mờ với ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc bằng 1 được gọi là tập

mờ chính tắc, tức là H=1 Ngược lại một tập mờ F với H<1 được gọi là tập mờkhông chính tắc

- Miền xác định của tập mờ F (định nghĩa trên cơ sở M ), được kí hiệu bởi S

là tập con của M thỏa mãn: S= {x ∈ M | μF(x)>0 }

- Miền tin cậy của tập mờ F(định nghĩa trên cơ sở M ), được kí hiệu T, là tậpcon của M thỏa mãn: T={x ∈ M | μF(x)=1 }

e Biến ngôn ngữ

Biến ngôn ngữ là phần chủ đạo trong các hệ thống dùng logic Mờ Về cơbản biến ngôn ngữ là loại biến mà giá trị của nó là những từ, những câu nói theongôn ngữ tự nhiên hoặc không tự nhiên Ví dụ trong trường hợp mô tả tốc độ ta

có thể có các biến ngôn ngữ đặc trưng cho các tập mờ sau: rất chậm, chậm, trungbình, nhanh, rất nhanh

f Hàm đặc trưng

Mức độ thỏa mãn của một giá trị vật lý vào khái niệm ngôn ngữ được gọi là

độ phụ thuộc Đối với biến liên tục, mức độ này được biểu diễn bởi một hàn gọi

là hàm đặc trưng Hàm đặc trưng là ánh xạ tập hợp các giá trị vật lý thành tập giátrị phụ thuộc với các giá trị ngôn ngữ Dưới đây là một số dạng hàm đặc trưng:

Dạng tuyến tính

Là dạng đơn giản nhất, thường dùng mô

tả các khái niệm chưa biết hay chưa rõràng

Dạng dường cong

Công thức xác định độ phụ thuộc x:

2 2

0 khix a 2.[(x-a)/(g-a)] khi a x b s(x,a,b,g)=

5

y

Dạng hình chuông

Độ phụ thuộc x được xác định :

S(x,γ-β,γ-β/2,γ) khi x γ (x,β,γ)=

x

y

0 1

x

y

0 1

x

g.Mệnh đề hợp thành, luật hợp thành

 Mệnh đề hợp thành

- Khái niệm: Mệnh đề hợp thành tương ứng với một luật điều khiển thường

có dạng : IF <mệnh đề điều kiện> THEN <mệnh đề kết luận>

- Các quy tắc hợp thành mờ thường dùng:

+ Quy tắc Mandani: Nếu hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra thìmệnh đề tổng quát có dạng như sau: IF N= ni and M = mi and … Then R = ri

and K=ki and…

+ Quy tắc hợp thành MIN: giá trị của mệnh đề hợp thành mờ là một tập

mờ B’ định nghĩa trên nền Y (không gian nền của B) và có hàm liên thuộc:

+ Luật hợp thành MAX-MIN

+ Luật hợp thành MAX- PROD

+ Luật hợp thành SUM – MIN

+ Luật hợp thành MAX – PROD

+ Luật hợp thành SUM-PROD

h.Giải mờ

Giải mờ là quá trình xác định rõ giá trị đầu ra từ hàm phụ thuộc của tập mờ

Có 3 phương pháp chính thường được dùng trong bước này:

1 Phương pháp cực đại

2 Phương pháp điểm trọng tâm

Một bộ điều khiển mờ hoạt động theo nguyên lý như sau:

Hình 3.8 Sơ đồ nguyên lý một bộ điều khiển mờ

Các nguyên lý thiết kế hệ thống điều khiển mờ :

- Giao diện đầu vào gồm các khâu : Mờ hóa, các khâu hiệu chỉnh tỷ lệ, tíchphân, vi phân…

- Thiết bị hợp thành: sự triển khai luật hợp thành Mờ

- Giao diện đầu ra gồm : khâu giải mờ và các khâu trực tiếp với đối tượng.Các bước xây dựng bộ điều khiển mờ:

- Bước 1 : định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra

- Bước 2 : xác định các tập mờ cho từng biến ngôn ngữ vào/ra (mờ hóa)

- Bước 3: xây dựng luật hợp thành

- Bước 4 : chọn thiết bị hợp thành

- Bước 5 : giải mờ và tối ưu hóa

Luật điều khiển

Luật điều khiển

Thiết bị thực hiện hợp thành

Thiết bị thực hiện hợp thành

Giao diện đầu ra

Giao diện đầu ra

Giao diện

đầu vàoGiao diện đầu vào

BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ Đối tượng ĐK

Thiết bị đo

CHƯƠNG IV XÂY DỰNG THUẬT TOÁN VỀ ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG

KỸ THUẬT DẪN HƯỚNG CHO ROBOT TỰ HÀNH VÀ MÔ PHỎNG

TRÊN MATLAB – SIMULATINK

Như ở Chương II và Chương III đã đề cập tới vấn đề xây dựng mô hìnhđộng học cho robot tự hành kiểu 3 bánh và lý thuyết về điều khiển mờ TrongChương IV này sẽ đi vào xây dựng mô hình robot trên phần mềm mô phỏngMatlab- Simulink, và cũng trên đó một bộ điều khiển mờ sẽ được xây dựng và sửdụng để điều khiển mô hình robot đó Nội dung chương này bao gồm:

+ Giới thiệu về Matlab Simulink

+ Giới thiệu về Fuzzy Logic ToolBox

+ Xây dựng bộ điều khiển Fuzzy control trong Fuzzy Logic Toolbox

+ Xây dựng và mô phỏng robot được điều khiển bằng bộ điều khiển Fuzzycontrol

4.1 Giới thiệu về Matlab Simulink và Fuzzy Logic Toolbox

Matlab (Matrix Laboratory) là phần mếm tính toán, mô phỏng được ứngdụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và trở thành công cụ tính toán kỹthuật hàng đầu, bao gồm phân tích dữ liệu, thiết kế mô phỏng…rất phù hợp chonhững bài toán về điều khiển tự động và xừ lý tín hiệu Matlab có nhiều tính năng

về đồ họa, có thể vẽ các đặc tuyến bất kỳ trên mặt phẳng hai chiều hoặc khônggian 3 chiều Matlab còn có khả năng lập trình như một ngôn ngữ thực sự, có cấutrúc lệnh giống Pascal hoặc C

4.1.1.Matlab Simulink

Được viết tắt từ Simulation and Link, là một chương trình đi chung vớiMatlab, là một chương trình mô phỏng rất tốt cho các hệ thống tự động Đây làmột chương trình đồ họa cho phép mô phỏng các hệ thống bằng cách sử dụng cáckhối trong thư viện Simulink và kết nối chúng lại với nhau một cách linh hoạttheo ý muốn bằng cách nhấp nhả chuột Simulink có thể mô phỏng hầu hết các hệthống phi tuyến, tuyến tính…

Simulink cho phép chúng ta dễ dàng xây dựng các mô hình từ đầu, hoặc lấycác mô hình đã tạo sẵn và thêm những khối cho chúng Simulink cho phép chúng

ta thay đổi các thông số của các khối trong hệ thống Ta có thể sử dụng tất cả cáccông cụ phân tích trên Matlab, do đó sẽ rất dễ dàng để lấy kết quả tính toán được

để tiếp tục mô phỏng, phân tích và làm trực quan hóa chúng Simulink biến máytính trở thành một phòng thí nghiệm thu nhỏ cho việc mô phỏng, mô hình hóa vàphân tích hệ thống mà điều này rất khó làm trong thực tế

Hình 4.1 Giao diện phần mềm Matlab version 7.0.4

Tổng quát, Simulink là một phần mềm sử dụng cho việc mô hình hóa, môphỏng và phân tích hệ thống động Nó hỗ trợ cả hai hệ thống phi tuyến và tuyếntính, mô phỏng trong khoảng thời gian liên tục, các khoảng thời gian lấy mẫu

Mô hình có thể được mô phỏng bằng các phương pháp phân tích mô hình từ các

Menu của Simulink hoặc từ cửa sổ lệnh của Matlab Có thể sử dụng đồng hồ đo,

dao động kí hoặc các khối hiển thị kết quả để lấy kết quả mô phỏng Từ đó có thểthay đổi các thông số của hệ thống để được kết quả như ý muốn Sau đó các kếtquả mô phỏng có thể được đưa vào vùng làm việc của Matlab để xử lý tiếp.Ngoài ra để phục vụ cho việc mô phỏng các hệ thống khác nhau trên máy tính,