NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN ROBOT CÔNG NGHIỆP CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Tính đúng đắn của phương pháp điều khiển này được chứng minh bằng nguyên lý ổn định Lyapunov và mô phỏng bằng phần mềm matlab-simulink - Nghiên cứu một số thuật toán đều khiển hệ robot-c

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

-

NGUYỄN TIẾN KIỆM

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN

ĐIỀU KHIỂN ROBOT CÔNG NGHIỆP

CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

HÀ NỘI - 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

-

NGUYỄN TIẾN KIỆM

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN

ĐIỀU KHIỂN ROBOT CÔNG NGHIỆP

CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa

Mã số : 9.52.02.16

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1 TS.PHẠM MINH TUẤN

2 TS.NGUYỄN TRẦN HIỆP

HÀ NỘI - 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các kết quả được viết chung với các tác giả khác đều có sự đồng ý của họ trước khi đưa vào luận án Các kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận án

Nguyễn Tiến Kiệm

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên tác giả xin cảm ơn sâu sắc đến người Thầy hướng dẫn đã quá cố

PGS.TSKH: Phạm Thƣợng Cát, các cán bộ hướng dẫn khoa học: TS Phạm Minh Tuấn- hướng dẫn khoa học 1, TS.Nguyễn Trần Hiệp-Hướng dẫn khoa học 2

đã hướng dẫn tác giả hoàn thành luận văn này

Tác giả cảm ơn các bạn đồng môn, phòng đào tạo, các phòng ban liên quan thuộc Viện công nghệ thông tin-Viện hàn lâm khoa học và công nghệ Việt Nam đã

hỗ trợ và đóng góp ý kiến để tác giả hoàn thành luận án của mình

Tác giả cảm ơn ban lãnh đạo nhà trường, bạn lãnh đạo khoa, các đồng nghiệp nơi đang công tác là trường đại học công nghiệp Hà Nội đã hỗ trợ, động viên, giúp

đỡ trong quá trình làm nghiên cứu sinh

Tác giả luận án

Nguyễn Tiến Kiệm

1

UE Điện áp điều khiển phần ứng động cơ một chiều V

tE Thành phần tín hiệu bất định của động cơ một chiều V

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

PBVS Position- based visual servoing -servo thị giác dựa trên vị trí

IBVS Image-based visual servoing - servo thị giác dựa trên ảnh

WMR Wheeled mobile robot di động bánh xe

TSMC Terminal sliding mode control- phương pháp điều khiển trượt

đầu cuối

RBFNN Radial basic funtion neural network-mạng nơ ron RBF

SMC Sliding mode control-điều khiển trượt

ANN Artificial neural network-mạng nơ ron nhân tạo

MIMO Multi input multi output- hệ nhiều đầu vào, nhiều đầu ra

BP Back propagation-lan truyền ngược

GA Genetic Algorithm - Thuật toán di truyền

RBF Radial basic function - Hàm bán kính cơ sở

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU iii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ viii

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu của đề tài 3

3 Đối tượng nghiên cứu của đề tài 3

4 Phương pháp nghiên cứu 3

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

6 Kết quả và tính mới của luận án 4

7 Bố cục của luận án 5

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 7

1.1 Giới thiệu chung 7

1.2 Một số ứng dụng của robot 8

1.2.1 Trong công nghiệp 8

1.2.2 Các ứng dụng trong phòng thí nghiệm 9

1.2.3 Ứng dụng trong công nghệ hạt nhân 9

1.2.4 Ứng dụng trong nông nghiệp 9

1.2.5 Ứng dụng trong thám hiểm không gian 9

1.2.6 Ứng dụng trong các thiết bị lặn 10

1.2.7 Ứng dụng trong giáo dục 10

1.2.8 Ứng dụng trong hỗ trợ người khuyết tật 10

1.3 Mô hình robot với nhiều tham số bất định 15

1.4 Tình hình nghiên cứu trong nước và ngoài nước 10

1.4.1 Tình hình nghiên cứu trong nước 11

1.4.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 11

1.5 Các nội dung nghiên cứu chính của luận án 19

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HÓA CHUYỂN ĐỘNG VI PHÂN CỦA TAY MÁY DI ĐỘNG VÀ THIẾT KẾ LUẬT VISUAL SERVOING MỚI ĐỂ BÁM THEO MỤC

TIÊU DI ĐỘNG 29

2.1 Thị giác máy và điều khiển hệ robot - camera 29

2.1.1 Các khái niệm cơ bản của thị giác máy 29

2.1.2 Các hệ thị giác máy 30

2.2 Mô hình hóa chuyển động vi phân của camera trên tay máy chuyển động và thiết kế hệ servo thị giác bám mục tiêu di động 35

2.2.1 Mô tả các hệ tọa độ 35

2.2.2 Chuyển động vi phân 36

2.2.3 Tính toán đạo hàm của đặc trưng ảnh 41

2.3 Đề xuất luật điều khiển 43

2.3.1 Phát biểu bài toán 43

2.3.2 Luật điều khiển động học 44

2.3.3 Luật điều khiển động lực học 46

2.3.4 Xét tính ổn định 47

2.4 Mô phỏng phương pháp điều khiển 48

2.5 Kết luận chương 2 51

CHƯƠNG 3 52

ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ HỆ ROBOT GẮN CAMERA BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG VỚI NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 52

3.1 Mạng nơ ron nhân tạo 52

3.1.1 Mô hình nút nơ ron 54

3.1.2 Cấu trúc mạng nơ rơn 56

3.1.3 Huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo 57

3.1.4 Mạng nơ ron RBF (Radial Basic Function Networks) 58

3.2 Mạng nơron trong điều khiển robot 60

3.3 Điều khiển hệ robot-camera bám mục tiêu di động với nhiều tham số bất định 68

3.3.1 Đặt vấn đề 68

3.3.2 Xây dựng thuật toán điều khiển bám mục tiêu di động 69

3.3.3 Thuật điều khiển tốc độ hệ robot-camera bám mục tiêu di động 71

3.3.4 Thuật điều khiển visual servoing cho hệ robot khi có nhiều tham số bất định 73

3.3.5 Mô phỏng hệ thống điều khiển visual sevoing trên Matlab 77

3.3 Kết luận chương 3 81

CHƯƠNG 4 THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN CHO ROBOT CÔNG NGHIỆP DÙNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO CÓ CHÚ Ý ĐẾN CƠ CẤU CHẤP HÀNH 82

4.1 Động cơ một chiều nam châm vĩnh cửu 82

4.2 Điều khiển hệ rô bốt - camera bám mục tiêu di động có chú ý tác động của cơ cấu chấp hành 85

4.2.1 Đặt vấn đề 85

4.2.2 Xây dựng mô hình toán học học của hệ Robot-camera có tác động của cơ cấu chấp hành 86

4.2.3 Điều khiển bám mục tiêu di động dùng mạng nơ ron 89

4.2.4 Mô phỏng hệ servo thị giác có mô hình động cơ trên Matlab 92

4.2.5 Kết luận chương 4 95

CHƯƠNG 5 ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT THÍCH NGHI NGĂN CHẶN SỰ SUY BIẾN CHO ROBOT GẮN CAMERA VỚI MÔ HÌNH BẤT ĐỊNH VÀ NHIỄU NGOÀI 96

5.1 Tóm tắt nội dung chính 96

5.2 Các kiến thức cơ bản 97

5.3 Thiết kế luật điều khiển 99

5.4 Phân tích ổn định 103

5.5 Mô phỏng phương pháp điều khiển 105

5.6 Kết luận chương 5 113

KẾT LUẬN TOÀN LUẬN ÁN 114

1 Các kết quả đạt được của luận án 114

2 Hướng phát triển của luận án 115

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 117

TÀI LIỆU THAM KHẢO 118

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

Hình 2.1 Quá trình xử lý ảnh của thị giác rô bốt 29

Hình 2.2 Mô hình hệ sever thị giác eye-in-hand 31

Hình 2.3 Cấu trúc hệ servo vị trí ảnh 32

Hình 2.4 Cấu trúc servo đặc trưng ảnh 33

Hình 2.5 Một tay máy hai bậc tự do gắn camera đặt trên robot di động có bánh 35

Hình 2.6 Chân đế di động và hai trục tọa độ, O2X2Y2Z2 và O3X3Y3Z3, trong khung cơ sở 36

Hình 2.7 Mặt trước của hệ trục, vị trí và hướng của O4X4Y4Z4 trong O3X3Y3Z3 38

Hình 2.8 Vị trí và hướng của OCXCYCZC trong O4X4Y4Z4, và mô hình điểm ảnh của camera 39

Hình 2.9 Đồ thị mô tả chuyển động vi phân của camera qua OCXCYCZC 42

Hình 2.10 Mô hình rô bốt di động bám mục tiêu di động 42

Hình 2.11 Sơ đồ của bộ điều khiển đề xuất visual servoing bám mục tiêu di động 44 Hình 2.12 Mô tả quỹ đạo của WMR (màu xanh) và mục tiêu bay (đỏ) trong không gian 3D 46

Hình 2.13 Quỹ đạo chuyển động của đặc trưng ảnh trong mặt phẳng ảnh 46

Hình 2.14 Đặc tính của = v – vd theo thời gian 50

Hình 2.15 Đặc tính của mô men theo thời gian 50

Hình 3.1 Cấu trúc mạng RBF 59

Hình 3.5 Hệ robot gắn camera 69

Hình 3.6 Mô hình tạo ảnh camera 70

Hình 3.7 Sơ đồ khối hệ điều khiển tốc độ hệ robot-camera 73

Hình 3.8 Mạng RBF xấp xỉ hàm f 75

Hình 3.9 Cấu trúc của hệ visual servoing điều khiển camera bám mục tiêu di động có nhiều tham số bất định 77

Hình 3.10 Quỹ đạo đặc trưng ảnh 79

Hình 3.11 Đăc tính vận tốc các khớp 79

Hình 3.12 Đặc tính momen các khớp 79

Hình 3.13 Sự thay đổi các trọng số mạng nơ ron 80

Hình 3.14 Sự thay đổi các góc khớp 80

Hình 3.15 Sự thay đổi các góc khớp 80

Hình 4.1 Đặc tính mômen và công suất 84

Hình 4.2 Cấu tạo động cơ đĩa 85

Hình 4.3 Hệ thống điều khiển động cơ điện một chiều 85

Hình 4.4 Sơ đồ điều khiển 86

Hình 4.5 Mạng RBF xấp xỉ hàm f‟ 90

Hình 4.6 Quỹ đạo của đặc trưng ảnh 94

Hình 4.7: Sự thay đổi toạ độ các khớp 94

Hình 4.8: Sự thay đổi vận tốc các khớp 94

Hình 4.9: Đặc tính điện áp của động cơ trên các khớp 95

Hình 5.1 Cấu trúc mạng RBFNN 99

Hình 5.2 Sơ đồ của toàn bộ hệ thống điều khiển vòng kín 103

Hình 5.3 Hiệu suất bám của phương pháp TSMC đề xuất 106

Hình 5.4 Hiệu suất bám của phương pháp SMC tuyến tính 107

Hình 5.5 So sánh trong trạng thái xác lập giữa sai lệch bám tại khớp nối 1của phương pháp đề xuất TSMC và phương pháp SMC 107

Hình 5.6 So sánh trong trạng thái xác lập giữa sai lệch bám tại khớp nối 2 của phương pháp đề xuất TSMC và phương pháp SMC tuyến tính 108

Hình 5.7 So sánh giữa đầu vào điều khiển tại cả hai khớp nối giữa phương pháp đề xuất TSMC và phương pháp SMC tuyến tính 108

Hình 5.8 So sánh trong trạng thái xác lập sai lệch e1 tại khớp nối 1 giữa phương pháp đề xuất và phương pháp trong [58] 109

Hình 5.9 So sánh trong trạng thái xác lập sai lệch bám e2 tại khớp nối 2 giữa phương pháp đề xuất và [58] 109

Hình 5.10 So sánh mô men của phương pháp đề xuất và [58] 110

Hình 5.11 So sánh mô men trong trường hợp sử dụng (5.25, 5.26) và hàm trơn (5.41, 5.42) 110

Hình 5.12 So sánh sai lệch bám tại khớp 1, e , trong trường hợp sử dụng hàm 1 (5.25, 5.26) và sử dụng hàm trơn (5.41, 4.42) 111

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2 1 Quỹ đạo dùng để mô phỏng của cả đối tượng và WMR 48 Bảng 2.2 Các tham số của chân đế pan-tilt và camera 49

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0 hiện nay, robot là một trong những công cụ không thể thiếu trong rất nhiều lĩnh vực

Hiện nay robot được ứng dụng trong mọi mặt đời sống xã hội loài người như: Trong các nhà máy, robot tham gia vào các dây chuyền sản xuất thay thế sức lao động của con người Lĩnh vực an ninh có các robot giám sát an ninh tại các địa điểm quan trọng hoặc trong các môi trường phức tạp Trong lĩnh vực quốc phòng robot được sử dụng ngày càng rộng rãi như các máy bay không người lái, xe tăng không người lái, tàu chiến không người lái, robot thay thế lính bộ binh trên chiến trường Trong lĩnh vực y học có các robot phục vụ cho việc phẫu thuật thay thế bác

sĩ với độ chính xác cao, không phụ thuộc vào các yếu tố tâm lí như con người Robot cũng được sử dụng trong lĩnh vực thám hiểm, thăm dò các vùng đất hoặc các vùng biển mà con người chưa khám phá được Ngày nay robot cũng được sử dụng trong việc khám phá, thăm dò các hành tinh khác ngoài trái đất, và nó có thể được

sử dụng để tìm kiếm sự sống ngoài trái đất

Trong luận án này tác giả đề cập đến một số phương pháp điều khiển cho robot với nhiều tham số bất định trong đó tác giả trình bầy về một số thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera đặt trên hệ bánh xe di động và một số thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera

Những năm gần đây, tay máy kết hợp robot di động được ứng dụng và phát triển một cách nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nó đáp ứng được những đòi hỏi về kĩ thuật ngày càng cao trong mọi lĩnh vực trên thế giới như: lắp ráp, khai thác mỏ, xây dựng, vận chuyển các bộ phận trong nhà máy có địa hình phức tạp với rất nhiều chướng ngại vật (có thể biết trước hoặc không biết trước)

Khi nói đến vấn đề về chuyển động của tay máy kết hợp với robot di động có rất nhiều nghiên cứu đã cải tiến các bộ điều khiển cho tay máy kết hợp robot di động một cách chính xác hơn, mục đích của việc giải quyết vấn đề chuyển động là điều khiển cánh tay rô bốt kết hợp với robot di động từ trạng thái ban đầu đến trạng thái tiếp theo với cơ cấu chấp hành cuối cùng đươc xác định ở vị trí mong muốn

Điều khiển robot đang còn nhiều vấn đề cần giải quyết do độ phức tạp, tính phi tuyến và độ bất định của các hệ phương trình động lực và động lực học của robot gây nên Các nghiên cứu về lĩnh vực này đang được phát triển rất mạnh ở các phòng thí nghiệm, các trường đại học hàng đầu trên thế giới Phát triển các phương pháp điều khiển cho robot là một trong những vấn đề khoa học cơ bản của các nghiên cứu về robot và cơ điện tử hiện nay Ở Việt Nam các vấn đề này đang ngày càng được nhiều người quan tâm và nghiên cứu

Gần đây vấn đề điều khiển cho robot có nhiều tham số bất định nhận được rất nhiều sự chú ý của giới nghiên cứu Vì vậy nghiên cứu sinh lựa chọn đề tài: “

Nghiên cứu phát triển một số thuật toán điều khiển rô bốt công nghiệp có nhiều tham số bất định”

Nội dung nghiên cứu của luận án sẽ tập trung vào bốn vấn đề chính:

- Hệ robot-camera di động Trong phần này tác giả sẽ trình bày về thuật điều khiển cho hệ robot-camera di động bám mục tiêu di động Tính đúng đắn của phương pháp điều khiển này được chứng minh bằng nguyên lý ổn định Lyapunov

và mô phỏng bằng phần mềm matlab-simulink

- Nghiên cứu một số thuật toán đều khiển hệ robot-camera bám theo mục tiêu di động có tính đến các tham số bất định của mô hình động học, dùng mạng nơ ron nhân tạo để ước lượng tham số bất định, sau đó chứng minh tính đúng đắn của thuật điều khiển theo nguyên lí ổn định Lyapunov và mô phỏng bằng phần mềm matlab-simulink

- Nghiên cứu đề xuất thuật toán điều khiển hệ robot-camera có chú ý đến động cơ chấp hành Trong nội dung này tác giả đề xuất thuât toán điều khiển cho hệ robot-camera có các tham số bất định của mô hình động học, tham số bất định của mục tiêu, trong đó tác giả dùng mạng nơ ron nhân tạo để ước lượng các tham số bất định này Phần này tác giả chú ý đến tín hiệu điều khiển là tín hiệu điện áp của động

cơ điện Sau đó tác giả chứng minh tính đúng đắn của đề xuất này theo nguyên lí ổn định Lyapunov và mô phỏng qua phần mềm matlab-simulink

- Nghiên cứu thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera có chú ý đến độ bất định của mô hình và nhiễu ngoài đồng thời ngăn chặn tính suy biến cho bộ điều khiển Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất phương pháp điều khiển trượt phi tuyến TSMC (terminal sliding mode control) đồng thời dùng mạng nơ ron nhân tạo để ước

lượng các tham số bất định, sau đó đề xuất cũng được chứng minh tính đúng đắn bằng nguyên lí ổn định Lyapunov và mô phỏng trên phần mềm matlab-simunlink

2 Mục đích nghiên cứu của đề tài

Mục đích nghiên cứu của dề tài là: Đề xuất một số thuật điều khiển cho robot-camera di động mục tiêu di động Sau đó đi sâu nghiên cứu một số thuật điều khiển mô men của các khớp cho hệ robot-camera bám mục tiêu di động và hệ robot-camera có chú ý đến động cơ chấp hành bám mục tiêu di động Sau cùng tác giả cũng đề xuất một số thuật toán điều khiển cho hệ cánh tay robot-camera có mô hình bất định, nhiễu ngoài và ngăn chăn sự suy biến của bộ điều khiển, dùng bộ điều khiển trượt phi tuyến (TSMC) kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo để ước lượng các tham số bất định

3 Đối tượng nghiên cứu của đề tài

Đề tài gồm các đối tượng chính sau đây:

- Hệ robot-camera gắn trên bánh xe di động

- Hệ robot-camera độc lập

4 Phương pháp nghiên cứu

Tác giả thực hiện phương pháp nghiên cứu theo hướng sau:

- Nêu lên vấn đề của đối tượng nghiên cứu

- Phân tích và xây dựng mô hình đông học, mô hình động lực học, các vấn

đề về tính bất định của các đối tượng nghiên cứu (cụ thể là hệ robot-camera gắn trên bánh xe di động, hệ robot-camera cố định)

- Tìm hiểu các nghiên cứu trong và ngoài nước về các đối tượng nêu trên và đưa ra phương pháp điều khiển của tác giả

- Xây dựng thuật toán điều khiển mới dựa vào các phương trình động học, động lực học, sử dụng phương trình Lagrange cho đối tượng điều khiển

- Chứng minh tính đúng đắn của thuật toán điêu khiển theo nguyên lý ổn định lyapunov

- Kiểm tra tính đúng đắn của thuật toán điều khiển bằng phần mềm mô phỏng Matlab-Simulink

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

*) Ý nghĩa khoa học của đề tài:

Đề tài đã đóng góp một số ý nghĩa khoa học sau:

- Xây dựng thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera gắn trên bánh xe di động bám mục tiêu di động

- Xây dựng thuật toán điều khiển hệ robot-camera bám mục tiêu khi hệ có các tham số bất định dùng mạng nơ ron nhân tạo

- Xây dựng thuật toán điều khển bệ robot-camera có chú ý đến động cơ chấp hành bám mục tiêu khi hệ có các tham số bất định dùng mạng nơ ron nhân tạo

- Xây dựng thuật toán điều khiển dùng bộ điều khiển trượt phi tuyến kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo cho hệ robot-camera khi với mô hình bất định và nhiễu ngoài, và ngăn chặn sự suy biến cho hệ

*) Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Các phương pháp điều khiển trong luận án này có thể triển khai nhằm nâng cao độ chính xác trong thực tế của robot công nghiệp khi môi trường làm việc có nhiễu không biết trước, có nhiều tham số bất định của mô hình động học và của mục tiêu di động

6 Kết quả và tính mới của luận án

*) Luận án đưa ra được bốn nội dung có tính mới như sau:

- Xây dựng thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera gắn trên bệ di động bám theo mục tiêu di động

- Xây dựng thuật toán điều khiển hệ robot-camera khi tính đến các tham số bất định dùng mạng nơ ron nhân tạo với tín hiệu điều khiển cho các khớp là tín hiệu momen

- Xây dựng thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera gồm nhiều tham số bất định của mô hình động học và mục tiêu di động có chú ý đến cơ cấu chấp hành dùng mạng nơ ron nhân tạo

- Xây dựng thuật toán điều khiển cho hệ robot-camera khi có sự bất định của mô hình và nhiễu ngoài dùng phương pháp điều khiển trượt thích nghi và mạng

nơ ron nhân tạo, đồng thời ngăn chặn sự suy biến của bộ điều khiển

*) Về công trình nghiên cứu khoa học đã công bố:

- Hội nghị khoa học trong nước: Tác giả có 4 công trình công bố ở hội nghị

tự động hóa và hội nghị cơ điện tử toàn quốc

- Bài báo đăng trên tạp chí trong nước và quốc tế: Trong luận án này tác giả

có 3 bài báo được công bố trong đó: 2 bài báo viết bằng tiếng Anh đăng ở tạp chí

chuyên ngành trong nước (02 bài đăng ở tạp chí Tin học điều khiển) và 01 bài báo đăng ở tạp chí Thổ Nhĩ Kì thuộc danh mục SCIE ; IF=0,58

(Chi tiết mời xem phần các công trình khoa học đã được công bố)

7 Bố cục của luận án

Luận án bao gồm 5 chương với nội dung như sau:

Chương 1 Tác giả trình bày tổng quan về điều khiển robot công nghiệp và

nêu các vấn đề cần giải quyết của đề tài

Chương 2 Tác giả trình bày về mô hình động học, động lực học, phương

pháp điều khiển, chứng minh độ ổn định và mô phỏng cho hệ robot-camera di động bám theo mục tiêu không xác định Trong chương này tác giả đề xuất phương pháp điều khiển vận tốc các góc quay của robot để camera bám theo mục tiêu di động Kết quả nghiên cứu của chương này được giả công bố tại tạp chí tin học và điều khiển học như sau:

Nguyen Tien Kiem, Hoang Thi Thuong, Nguyen Van Tinh, “Modeling the

differential motion of a mobile manipulator and designing a new visual servoing for tracking a flying target”, Tạp chí tin học và điều khiển học,V.33, N.4 (2017), tr

339-355

Chương 3 Tác giả trình bày về phương pháp xây dựng mô hình động học, mô

hình động lực học, thuật điều khiển, chứng minh tính ổn định và mô phỏng cho thuật điều khiển cho hệ robot gắn camera cố định có nhiều tham số bất định, dùng mạng nơ ron nhân tạo Phần này tác giả đề xuất phương pháp điều khiển vận tốc các khớp robot để hệ robot - camera bám theo mục tiêu di động

Kết quả nghiên cứu của chương này được giả công bố và trao đổi tại hội nghị khoa học sau:

Nguyễn Tiến Kiệm, Phạm Thượng Cát , „Điều khiển tốc độ bệ pan-tilt-camera bám

mục tiêu di động với nhiều tham số bất định‟ , Kỷ yếu hội nghị cơ điện tử toàn quốc

lần thứ 6 VCM2012, Hà Nội ngày 14-15/12/2012, tr.787-794

Chương 4 Tác giả trình bày về phương pháp xây dựng mô hình động học,

mô hình động lực học, thuật điều khiển, chứng minh tính ổn định và mô phỏng các phương pháp điều khiển cho hệ robot-camera có chú ý đến động cơ chấp hành Trong chương này tác giả đưa ra phương pháp điều khiển cho cánh tay robot-camera, có chú ý đến cơ cấu chấp hành bám theo mục tiêu di động với nhiều tham

số bất định của mô hình động học, của mục tiêu di động và của động cơ cấu chấp hành dùng mạng nơ ron nhân tạo

Kết quả nghiên cứu của chương này được giả công bố tại tạp chí tin học và điều khiển học như sau:

Nguyen Tien Kiem, Pham Thuong Cat, “conrol of robot-camera system with

actuator’s dynamic to tract moving object”, Tạp chí tin học và điều khiển học,V.31,

N.3(2015), tr 255-265

Chương 5 Tác giả trình bày về phương pháp điều khiển trượt thích nghi kết

hợp với mạng nơ ron để điều khiển hệ robot-camera với mô hình bất định và nhiễu ngoài Trong chương này tác giả dùng bộ điều khiển trượt thích nghi phi tuyến TSMC (terminal sliding mode control) kết hợp với mạng nơ ron nhân tạo để ước lượng các tham số bất định của mô hình động lực học và nhiễu ngoài, đồng thời đề xuất biện pháp ngăn chặn sự suy biến

Kết quả nghiên cứu của chương này được chấp nhận đăng bài tại tạp chí “Turkish

journal of electrical engineering & computer sciences” thuộc danh mục SCIE, IF:0.58 chi tiết như sau:

Kiem NGUYEN, Tinh NGUYEN, Quyen BUI, Minhtuan PHAM, “Adaptive

anti-singularity terminal sliding mode control for a robotic arm with model uncertainties and external disturbances”, Turkish journal of electrical engineering

& computer sciences, E-ISSN: 1303-6203, ISSN: 1300-0632, DOI: 1711-137, Year:2018 Volume: 26 Number:6, page 3224-3238, tạp chí thuộc danh mục SCIE, IF: 0.58

10.3906/elk-CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu chung

Robot được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau, như robot rùa đơn giản dùng để giảng dạy trong các trường học phổ thông, robot hàn trong các nhà máy sản xuất ô tô, cánh tay robot điều khiển từ xa trên tàu vũ trụ con thoi Mỗi một ứng dụng lại có những vấn đề riêng của nó, bởi vậy nên thực tế đã xuất hiện lĩnh vực nghiên cứu về robot Có rất nhiều ngành công nghiệp mới đã xuất hiện và có nhiều kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực này và còn nhiều lĩnh vực cần nghiên cứu trong tương lai, cùng với nhiều quan điểm mới được phát triển và nghiên cứu trong các phòng thí nghiệm Trong khi có nhiều người nghĩ rằng robot chỉ mang tính khác

lạ hơn là ứng dụng thực tiễn, nhưng thực tế robot đã được ứng dụng vào rất nhiều các nhà máy sản xuất và nó đã nhận được sự quan tâm cũng như đã tham gia vào các quá trình sản xuất

Ngành công nghiệp ô tô đã đóng vai trò to lớn cho việc phát triển của robot công nghiệp Dây chuyền sản xuất truyền thống được thiết kế cho chỉ một model xe,

và phải thiết kế lại và xây dựng lại trước khi model mới được sản xuất Ngoài ra dùng máy hàn bằng tay phải chú trọng đến sự thay đổi vì đầu hàn thường nặng và khó giữ ổn định Nó thường được trang bị cho 1 khung xe trên 1 dây chuyền hàn với nhiều sản phẩm cùng loại, không thể đáp ứng cho nhu cầu sản xuất model mới, trong khi dây chuyền thứ 2 lại phải giảm hoạt động bởi vì nhu cầu thấp của model khác Do đó trong khi dây chuyền giảm hoạt động chạy cầm chừng trong khi công

ty vẫn không sản xuất đủ xe để đáp ứng nhu cầu cho dây chuyền còn lại

Công nghệ robot đưa vào các nhà máy sản xuất giải quyết được những vấn

đề nêu trên Dây chuyền robot hàn có thể thay đổi từ mẫu xe này sang mẫu xe khác một cách đơn giản bằng cách lập trình lại đặc tính mối hàn cho robot Vì vậy, nó có thể dùng cho nhiều mẫu xe trên 1 dây chuyền hàn, và có thể tùy chỉnh các mẫu theo nhu cầu riêng biệt Mặt khác chất lượng mối hàn cũng ổn định hơn, bởi vì robot không bị tác động bởi vấn đề tâm lí như con người như: sự mệt mỏi, cảm giác khó chịu như con người khi sử dụng máy hàn bằng tay Bởi vậy dây chuyền mới sẽ đồng

bộ hơn , sản xuất ra những sản phẩm có chất lượng cao hơn, hiệu quả đầu tư tốt hơn

và có khả năng điều chỉnh quá trình sản xuất

Công nghệ robot có thể đóng góp vào việc tạo công ăn việc làm trong các nhà máy nhỏ, bởi nó làm tăng tính đồng bộ, nó có thể đáp ứng cho việc sản xuất với khối lượng công việc nhỏ và xu hướng sản xuất theo từng mẻ sản phẩm Tính đồng

bộ này cho phép công ty sản xuất nhiều loại sản phẩm với số lượng máy móc ít hơn, một máy đồng bộ thay thế cho nhiều máy đơn lẻ, kết quả là giảm được vốn đầu tư

và giảm được thời gian máy móc thiết bị không hoạt động Vì vậy nói một cách chính xác, công nghê robot có tiềm năng cho các hộ sản xuất kinh doanh nhỏ cạnh tranh với các tập đoàn lớn, kết quả là nó làm tăng công ăn việc làm và nền công nghiệp phi tập trung Lấy một ví dụ cho vấn đề này đó là trong công nghiệp in ấn, thay vì có một ít nhà máy in ấn với qui mô rộng lớn có tính tự động hóa cao cung cấp cho rất nhiều của hàng ở những thành phố xa trung tâm bằng phát triển một máy in với chi phí thấp Các cửa hàng này có thể cung cấp sản phẩm trong thời gian nhanh hơn so với các nhà máy lớn Kết quả là nó tạo công ăn việc làm và đóng góp cho sự thịnh vượng của địa phương

Ban đầu có rất nhiều công ty tiếp cận công nghệ robot bằng cách mua robot để xem họ có thể làm gì với chúng Cách tiếp cận này đang được thay thế nhiều hơn cách tiếp cận kỹ thuật truyền thống hiện nay giới chủ và công đoàn quen thuộc hơn với công nghệ Kết quả là rất nhiều robot trong nhà máy sản xuất đang đưa ra giải pháp tổng thể cho các vấn đề của quá trình sản xuất,và hệ thống nhà xưởng được mở

ra để đáp ứng những ứng dụng mới dùng robot Bước đầu là phải hoàn thiện giải pháp tổng thể để xác định ứng dụng một cách rõ ràng, sau đó chỉ ra mục đích cần đạt được Tiếp theo là số lượng giải pháp, liên quan đến cả công nghệ robot và phần cứng

tự động hóa cần được nghiên cứu Nếu quyết định sử dụng robot, hãy chuẩn bị để thiết kế lại một cách hoàn hảo qui trình sản xuất [1]

1.2 Một số ứng dụng của robot

1.2.1 Trong công nghiệp

Robot được sử dụng rộng rãi trong một loạt các ứng dụng công nghiệp Các ứng dụng sớm nhất có thể kể đến là xử lý vật liệu, hàn điểm và phun sơn Robot ban đầu được áp dụng cho các công việc nóng bức, nặng nhọc và nguy hiểm như đúc khuôn, rèn và hàn điểm

Robot được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác, ví dụ: Cắt, mài nhẵn, sửa chữa bảo dưỡng máy công cụ, đúc trong ngành công nghiệp nhựa, áp dụng chất bịt kín cho kính chắn gió xe hơi, chọn các vật phẩm rời khỏi băng tải và đóng gói chúng vào giá nâng, …vv

Các ứng dụng này, và các vấn đề liên quan, được báo cáo trong nhiều hội nghị chuyên ngành Các ứng dụng mới sáng tạo bao gồm hàn bằng chùm tia laser (Kehoe 1984) và cắt bằng tia nước áp lực cao [1]

1.2.2 Các ứng dụng trong phòng thí nghiệm

Robot đang cho thấy ứng dụng ngày càng tăng trong các phòng thí nghiệm Chúng thực hiện tốt các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như đặt các ống nghiệm vào các dụng cụ đo đạc, làm giảm kỹ thuật viên phòng thí nghiệm của nhiều công việc tẻ nhạt Ở giai đoạn này, rô bốt được sử dụng để thực hiện tự động các công việc thủ công [1]

1.2.3 Ứng dụng trong công nghệ hạt nhân

Công nghệ Robotics tìm thấy ứng dụng đầu tiên của nó trong ngành công nghiệp hạt nhân với sự phát triển của các nhà điều hành điện tử để xử lý vật liệu phóng xạ (Martin and Hamet, 1984) Gần đây, robot đã được sử dụng để hàn từ xa

và kiểm tra đường ống trong các khu vực bức xạ cao [1]

1.2.4 Ứng dụng trong nông nghiệp

Đối với nhiều người, ý tưởng về việc trồng cây bắp hay thu hoạch tự động là khoa học viễn tưởng, nhưng những nghiên cứu nghiêm túc đang được tiến hành trong việc ứng dụng robot vào nông nghiệp Một trong những dự án thành công nhất từ trước tới nay là sự phát triển của một robot cắt lông cừu ở Úc Quỹ đạo của kéo cắt trên cơ thể của cừu được lập trình sử dụng một mô hình hình học của một con cừu [1]

1.2.5 Ứng dụng trong thám hiểm không gian

Khám phá không gian đặt ra những vấn đề đặc biệt cho robot Môi trường ngoài không gian là thù địch với con người Con người chỉ có thể làm việc trong thời gian ngắn ngoài không gian với những người yêu cầu quần áo bảo hộ đắt tiền

và môi trường sinh học giống như Trái Đất Vì vậy, nhiều phi hành gia đã cho rằng robot, chứ không phải con người, nên được gửi vào vũ trụ [1]

1.2.6 Ứng dụng trong các thiết bị lặn

Hai sự kiện trong mùa hè (ở bán cầu bắc) năm 1985 đã nâng cao nhận thức của công chúng về các ứng dụng dưới biển của robotic Vụ tai nạn của một chiếc máy bay Air Jumbo của Air India rơi xuống Đại Tây Dương ngoài khơi Ireland Một robot lặn có hướng dẫn từ xa, thường được sử dụng để đặt cáp, được sử dụng

để tìm và phục hồi các hộp đen của máy bay [1]

1.2.7 Ứng dụng trong giáo dục

Robot xuất hiện trong lớp học theo ba hình thức riêng biệt Đầu tiên, các chương trình giáo dục sử dụng mô phỏng điều khiển robot như một phương tiện dạy học Ngôn ngữ lập trình Karel the Robot, một tập hợp con của Pascal, được sử dụng như một ngôn ngữ lập trình giới thiệu (Pattis 1981) Thứ hai, và hiện tại phổ biến nhất, việc sử dụng robot trong giáo dục là việc sử dụng robot rùa Tasman kết hợp với ngôn ngữ LOGO để dạy tính đáng tin cậy của máy tính Hình thức sử dụng thứ

ba là robot trong lớp học Một loạt các cánh tay thao tác chi phí thấp, robot di động

và các hệ thống hoàn chỉnh đã được phát triển để sử dụng trong phòng thí nghiệm giáo dục về robot [1]

1.2.8 Ứng dụng trong hỗ trợ người khuyết tật

Robot có tiềm năng hỗ trợ người tàn tật rất lớn từ xe lăn tự động, vận chuyển người tàn tật trong bệnh viện, đáp ứng với các lệnh bằng giọng nói, đến robot chăm sóc, cho ăn đối với người tàn tật nghiêm trọng Mục tiêu quan trọng của nghiên cứu trong lĩnh vực này là sử dụng máy móc khôi phục lại một số công việc tự chủ mà người dùng bị mất khi họ không thể sử dụng các chức năng cơ thể của mình

Nghiên cứu phát triển robot để sử dụng cho những người khuyết tật cũng thúc đẩy công nghệ phát triển Công nghệ cảm biến đang gia tăng giới hạn các khả năng để bảo vệ người dùng và thực hiện các tác vụ mong muốn trong môi trường không có cấu trúc [1]

1.3 Tình hình nghiên cứu trong nước và ngoài nước

Xu hướng phát triển robot hiện nay là đi sâu vào nghiên cứu các phương pháp điều khiển nhằm nâng cao độ chính xác các bộ điều khiển của robot cũng như

hệ robot-camera Điều này được thể hiện qua các nghiên cứu trong nước và ngoài nước như sau:

1.3.1 Tình hình nghiên cứu trong nước

Hệ robot-camera gắn trên bệ di động đã được một số viện nghiên cứu, một số trường đại học và đặc biệt là các trường, viện nghiên cứu trong lĩnh vực kĩ thuật quân sự thuộc bộ quốc phòng quan tâm, nghiên cứu:

Các viện nghiên cứu, chế tạo thuộc bộ quốc phòng đã nghiên cứu,chế tạo bệ camera để triển khai ứng dụng và triển khai trên thực địa trong lĩnh vực quân sự

robot-Robot-camera cũng được quan tâm, nghiên cứu trong các trường đại học như: đại học Bách Khoa Hà Nội, đại học Công Nghệ - đại học Quốc Gia Hà Nội, đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh, đại học Bách Khoa Đà Nẵng Các trường đại học trên có một số luận văn thạc sỹ và luận án tiến sĩ nghiên cứu về lĩnh vực này

Trong các viện nghiên cứu thì lĩnh vực này cũng có một số bài báo, báo cáo khoa học tại các hội nghị trong nước và quốc tế, đặc biệt là các kết quả nghiên cứu khoa học tại Viện Công Nghệ Thông Tin-Viện Hàn Lâm Khoa Học Công Nghệ Việt Nam và đại học Bách Khoa Hà nội được công bố trong các tài liệu [31], [46] Trong tài liệu [46] các tác giả chủ yếu đề cập đến các tham số bất định của mô hình động lực học robot Trong luận án tiến sĩ của tác giả Ngô Mạnh Tiến - Đại học Bách Khoa Hà Nội tác giả đi sâu vào phần chế tạo phần cứng cho hệ Pan-Tilt-Camera di động, thuật điều khiển chính trong nghiên cứu này là điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu

1.3.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Khi nói tới vấn đề điều khiển chuyển động tay máy di động, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều thuật toán điều khiển khác nhau Mục tiêu chung cần giải quyết của bài toán điều khiển này là điều khiển tay máy di động từ vị trí ban đầu sang vị trí khác sao cho vị trí cuối cùng đáp ứng được vị trí mong muốn Cụ thể, các phương pháp trong [3], [4], [5] đã đề xuất một số phương pháp đáng chú ý để giải quyết các vấn đề này Ngoài ra, công việc trong [6] đã trình bày một phương pháp điều khiển bám thích nghi cho một tay máy hàn di động với một mô hình động học có một số tham số chiều không xác định Dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov,

tác giả trong [7] đã giải quyết vấn đề điều khiển vị trí với những thông số bất định động học và những chướng ngại vật không xác định Hơn nữa, bộ điều khiển bù momen xoắn đã được đề xuất trong [8] để điều khiển chuyển động của cánh tay di động

Gần đây, nhiều công trình với mục đích tích hợp luật servo thị giác vào robot di động đã được đề xuất để thực hiện nhiệm vụ cầm nắm [9-10] và để giải quyết bài toán điều khiển bám mục tiêu dựa trên thị giác [11], [12], dẫn đến các hệ thống thao tác tự trị dựa trên thị giác Hơn nữa, các chuyên gia đã đề xuất một thuật toán hoạch định đường đi để thêm phản ứng cho bài toán servo thị giác Giai đoạn hoạch định đường đi sẽ xem xét các ràng buộc quan trọng khác nhau hoặc sự không chắc chắn của hệ thống nhằm đạt được một hệ thống điều khiển servo thị giác mạnh

mẽ hơn

Liên quan đến thị giác, bất cứ một tay máy với khớp nối linh hoạt trong không gian không có cấu trúc đều cần có các thông tin cảm giác từ tín hiệu phản hồi như thông tin thị giác trong hệ thống điều khiển vòng kín [13] Thị giác là một cảm biến hữu ích cho cánh tay khớp nối Thị giác sao chép cấu tạo của con mắt sinh học để có thể có được thông tin trong trường hợp không có bất kỳ tiếp xúc nào với đối tượng

Đối với điều khiển cánh tay robot, servo thị giác là tên gọi của một nhóm các phương pháp điều khiển bao gồm sự kết hợp giữa động học robot, động lực học và thị giác máy để thúc đẩy hiệu quả chuyển động của cánh tay máy Những phương

pháp này được phân loại thành hai nhóm [14], cụ thể là: position-based visual

servoing (PBVS) servo thị giác dựa trên vị trí, và image-based visual servoing

(IBVS) servo thị giác dựa trên hình ảnh

Các đặc trưng hình ảnh trong PBVS được xử lý để ước lượng vị trí tương đối của tọa độ ba chiều (3D) giữa camera và mục tiêu, theo sau là một thuật toán để điều khiển chuyển động của cánh tay robot với camera mà vị trí 3D được sử dụng như một sai số của tín hiệu [15] Nói cách khác, dựa trên dữ liệu hình ảnh, các kết qủa đã thiết kế và thể hiện trong không gian Đề Các 3 chiều Mục tiêu điều khiển ở đây là để lái xe camera (hoặc cánh tay) từ một vị trí tùy ý ban đầu đến một vị trí tương đối mong muốn

Trong IBVS sai số được tính toán trực tiếp dưới dạng các đặc trưng hình ảnh

có chuyển động vi phân trong mặt phẳng ảnh liên quan đến chuyển động vi phân của cánh tay di động qua ma trận Jacobi [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18] Cần lưu ý rằng trái ngược với PBVS, IBVS có một số ưu điểm như sau: 1) Tọa độ 3D của mục tiêu là không cần thiết; 2) IBVS có độ bền vững hơn PBVS về hiệu suất đối với nhiễu, ví dụ với lỗi hiệu chuẩn; 3) IBVS thuận tiện hơn và dễ dàng hơn PBVS để bám một mục tiêu di động sao cho mục tiêu này luôn ở trong tầm nhìn của camera

Mặt khác trên thế giới cũng có nhiều nghiên cứu và báo cáo khoa học về phương pháp điều khiển bám mục tiêu di động sử dụng bệ Pan-Tilt và camera Các bài báo tiêu biểu đã nghiên cứu về lĩnh vực này như :Điều khiển cánh tay robot bám mục tiêu theo phương pháp bù sử dụng mạng nơ ron đăng trên tạp chí của viện Franklin Nội dung chủ yếu của bài nghiên cứu là thiết kế bộ điều khiển dùng mạng

nơ ron để bù các thành phần bất định [47] Phương pháp điều khiển bám mục tiêu trong không gian 3 chiều bằng robot và camera sử dụng phương pháp bám điểm ảnh liên tục và bộ lọc điểm ảnh được báo cáo tại hội nghị SICE năm 2011, đại học Waseda, Tokyo, Japan Bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp bám theo mục tiêu trong không gian 3 chiều để nhận dạng vị trí và hướng của vật thể chuyển động liên tục [48] Điều khiển bám mục tiêu bằng cách bám theo tín hiệu nhận được qua video thu được từ vật thể bay được báo cáo tại hội nghị AIM2011, Budapest, Hungary, năm 2011 Nghiên cứu này sử dụng tín hiệu nhận được qua video để bám theo mục tiêu [49] Nghiên cứu về công nghệ điều khiển robot dựa trên việc quan sát đối tượng trong không gian được báo cáo tại hội nghị quang điện tử và điện tử quốc tế năm 2011 (ICEOE2011) Bài nghiên cứu này sử dụng cánh tay rô bốt 6 bậc

tự do điều khiển từ xa kết hợp với phương pháp điều khiển linh hoạt để bám theo mục tiêu trong không gian 3 chiều [50] Cách tiếp cận mới về việc điều khiển bám mục tiêu di động bằng cánh tay robot và camera sử dụng bộ quan sát phi tuyến được đăng tại tạp chí IEEE/ASME transaction on mechatronics, Vol 2.16, No2, April,

2011 Bài nghiên cứu này giới thiệu phương pháp điều khiển mới để tìm kiếm vật thể chuyển động trong không gian 3 chiều [51].Điều khiển ổn định bám mục tiêu di động kết hợp mạng nơ ron cho cánh tay robot được đăng tại tạp chí IEEE

transaction neural networks, Vol.17, No4, July, 2006 Bài nghiên cứu sử dụng mạng

nơ ron nhận dạng thông số của rô bốt để điều khiển bám theo đối tượng [52]

Rõ ràng cánh tay robot đã được áp dụng rộng rãi do vai trò quan trọng của chúng trong các quá trình tự động hóa với tốc độ và độ chính xác cao Tuy nhiên, chúng thường bị tác động bởi các nhiễu ngoài, sự bất định của mô hình như sự biến động của tải trọng, tham số v.v và do đó, trong thực tế không thể diễn giải chính xác mô hình động lực học của cánh tay robot Do đó, nhiều phương pháp điều khiển đã được đề xuất để giải quyết những vấn đề này

Phương pháp điều khiển trượt tuyến tính (Sliding mode control-SMC) [53],

[54], [55], [56] là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để giải quyết những vấn đề trên và do đó được áp dụng rộng rãi Nguyên tắc chính của phương pháp điều khiển trượt tuyến tính SMC là các mặt trượt thích hợp đã được thiết lập trước Tiếp theo là quy trình thiết kế các luật điều khiển bền vững cho phép các biến trượt đạt được các mặt trượt này Đặc biệt, các nỗ lực điều khiển rời rạc đã được sử dụng

để đảm bảo rằng các biến trượt luôn bị buộc vào và giữ trên mặt trượt Vì lý do này,

sự hội tụ tiệm cận của các sai lệch bám về không dọc theo các mặt trượt được đảm bảo [55] Tuy nhiên, sự hội tụ tiệm cận về không chỉ ngụ ý rằng các sai lệch bám hội tụ tới trạng thái cân bằng khi thời gian dần ra vô cùng Vì vậy, để tăng cường tốc độ hội tụ, hệ số thiết kế của phương pháp SMC tuyến tính cần phải tăng cường lớn hơn Do đó, nó có thể gây ra độ bão hòa có hại của các đầu vào điều khiển Đây

là một trong những hạn chế của phương pháp SMC tuyến tính

Mặt khác, với các nhiệm vụ robot đòi hỏi độ chính xác cao, sự hội tụ tiệm cận là chưa đủ Do đó, trong trường hợp này, một sự hội tụ thời gian hữu hạn là cần thiết thay vì sự hội tụ tiệm cận của các sai lệch bám Các kỹ thuật điều khiển trượt phi tuyến (TSMC) đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này [57], [58], [59], [60], [61], [62], [63], [64], [65], [66], [67], [68]

Nhờ thiết lập một thành phần phi tuyến trong mặt trượt phi tuyến (TSMC) thay vì thành phần tuyến tính trong phương pháp SMC tuyến tính truyền thống, các phương pháp TSMC đã làm cho các sai lệch bám cũng như hệ số thiết kế giảm đáng

kể so với phương pháp SMC tuyến tính truyền thống [57], [58] Tuy nhiên, nhược điểm của cả hai phương pháp trong [57], [58] là vấn đề suy biến chưa được xem xét

đầy đủ, đặc biệt là trường hợp biến sai lệch bám bằng không (i.e., e i 0 với i = 1, ,n) trong khi biến trượt đầu cuối tương ứng khác không (i.e., s i 0) Rõ ràng là vấn đề suy biến là một vấn đề nhạy cảm bởi vì nó làm cho đầu vào điều khiển không bị chặn Các nghiên cứu trong [59], [60] đã xác định một mặt trượt không suy biến để tránh vấn đề suy biến, nhưng thời gian cần thiết để đạt được mặt trượt này phụ thuộc nhiều vào động lực của nhiễu trong cũng như nhiễu ngoài Thêm vào

đó, các tác giả trong [61] đã đề xuất một phương pháp gián tiếp với mục đích tránh vấn đề suy biến Cụ thể hơn, trong phương pháp này, vấn đề suy biến đã được ngăn chặn bằng cách chuyển đổi giữa mặt trượt tuyến tính và phi tuyến, nhưng kết quả là vẫn còn vấn đề hiệu suất bám không được cải thiện rõ ràng do việc chuyển đổi thô Các kết quả trong [62] giải quyết vấn đề suy biến bằng việc sửa đổi mặt trượt sao cho việc chuyển đổi giữa các mặt trượt trơn tru, mượt mà hơn Vấn đề suy biến đã được loại bỏ bằng cách chuyển đổi giữa hai mặt trượt (TSMC và SMC) thông qua các hàm bậc hai Tuy nhiên, một vấn đề rất khó trong [62] là làm sao chọn được hệ

số K và 1i K thỏa mãn 2i i e i và đạo hàm của nó đều liên tục và bị chặn

Đối với RBFNN, có một thực tế không thể phủ nhận rằng nó là một trong những công cụ mạnh để ước lượng bất kỳ hàm phi tuyến trơn nào, với độ chính xác tùy ý, bởi khả năng học trực tuyến các trọng số Hơn nữa, vì mạng nơ ron này có luật cập nhật đơn giản, tốc độ hội tụ nhanh và có cấu trúc đơn giản nên khi sử dụng

nó việc thiết kế các luật điều khiển cũng như phân tích tính ổn định cho hệ thống điều khiển vòng kín dễ dàng hơn đối với những mạng nhiều lớp khác Vì vậy nó đã được sử dụng nhiều, chẳng hạn trong [58],[62]

1.4 Mô hình robot với nhiều tham số bất định

Trong thực tế mô hình của robot luôn mang tính bất định cao, ví dụ như khi dịch chuyển, cánh tay robot có thể cầm nắm các vật có tải trọng khác nhau, ngoài ra còn phải tính đến lực ma sát độ dơ của các liên kết, độ bão hoà và các thành phần phi tuyến khác Khi đó, ta có thể biểu diễn phương trình động lực học của robot như sau:[70]

η = H(q)q+h(q,q)q+d(q,q)+g(q) (1.1)



)

d(q,q : Vector n*1 biểu diễn thành phần lực ma sát và nhiễu loạn

g(q): Vector n*1 biểu diễn lực và momen được sinh ra do gia tốc

Để xây dựng mô hình điều khiển thì các tính chất quan trọng sau đây của hệ động lực robot được sử dụng [80]:

 Ma trận quán tính H(q)là ma trận đối xứng, khả đảo và xác định dương, đồng thời tồn tại m1 và m2sao cho m1I  H(q)  m2I

 Ma trận biểu diễn lực hướng tâm và lực Coriolis h(q,q) bị chặn bởi

2( ) q q

H(q) H(q) ˆ  H(q) (1.2)

h(q,q) h(q,q)ˆ  h(q,q) (1.3)

g(q) g(q) ˆ   g(q) (1.4)

ˆ

H(q), ˆ h(q,q) , ˆg(q) là các thành phần được ước lượng được,

ΔH(q), Δh(q,q), Δg(q)biểu diễn sai lệch do tính bất định của mô hình robot Đối

với robot công nghiệp các thành phần không biết đều nằm trong một giới hạn:

η0 H(q)q h(q,q)q g(q)ˆ  ˆ  ˆ (1.7) được xây dựng trên cơ sở các giá trị được xác định chính xác, biểu diễn thành phần tuyến tính, và

robot Xuất phát từ các tính chất của robot, các thành phần H(q), h(q,q) , g(q) và

vỡ các tính chất của bộ điều khiển như tính điều khiển được và quan sát được Dựa

theo phương pháp tối ưu toàn phương hệ tuyến tính [78], cần phải đưa ra giới hạn

của các ma trận đầu vào, ma trận điều khiển, ma trận đầu ra và nhiễu trên cơ sở tìm

nghiệm của phương trình Riccati như các nghiên cứu của Bach H Dinh, H

Al-Duwaish, Jakub Możaryn, J Danien Cobb, Nasser Sadati, T C Kuo, Wen Yu, ZHANG Niaona [77], [81], [82], [83], [89]

Robot công nghiệp có hệ động lực là hệ phi tuyến có nhiều tham số bất định, nhưng các tham số này đều nằm trong các giới hạn vật lý cho phép, không gian gia công thực tế của robot cũng được xác định cụ thể và thiết kế trong vùng không có điểm kỳ dị đảm bảo điều khiển được nên các ràng buộc về mặt toán học được thể hiện qua các tính chất của robot là có căn cứ thực tế Nhiều tác giả trên thế giới khi nghiên cứu về robot cũng đã sử dụng căn cứ này [76], [79] Với những tính chất của robot công nghiệp vừa trình bày ở trên, ta thấy rằng tất cả các thành phần trong

phương trình động lực học của robot đều thỏa mãn điều kiện giới hạn, theo định lý Stone – Weierstrass [76], [79], [85] ta có thể sử dụng ANN để xấp xỉ thành phần bất

định các tham số của robot trong phương trình (1.8) mà không cần phải thực hiện các bước như đã trình bày ở trên Khi đó, ANN là mạng RBF để xấp xỉ thành phần bất định các tham số của robot có cấu trúc như sau:

f(q,q) Wζ  (1.9) Trong đó:

W : Ma trận trọng số của mạng nơron được cập nhật on-line,

ζ: Là hàm tác động tại lớp ẩn của hàm bán kính cơ sở:

 2

2exp i i

f q,q được xấp xỉ bởi RBFN hoàn toàn có thể bảo đảm tính chất hội tụ, ổn định toàn cục của hệ thống điều khiển

Phương trình (1.5) chia momen tác động lên robot làm hai thành phần Thành phần η0 được biểu diễn như (1.7) được tạo ra dựa trên tính toán theo các giá trị chính xác của mô hình robot, thành phần η = f(q,q)1 được biểu diễn như (1.8) là một mạng RBFN có tác dụng bù trừ các thành phần bất định của robot và tác động của nhiễu lên hệ điều khiển Vấn đề lựa chọn momen điều khiển η và thuật học cho RBFN trong các bộ điều khiển để bù trừ nhiễu và các thành phần bất định trong

tham số của robot như thế nào để vẫn đảm bảo hệ thống là ổn định, hội tụ sẽ được lần lượt trình bày ở các chương hai và ba của luận án

1.5 Các nội dung nghiên cứu chính của luận án

Sau khi tìm hiểu, phân tích tình hình nghiên cứu trong nước NCS thấy như sau: Trong tài liệu [31] tác giả giới thiệu về phạm vi ứng dụng, ý nghĩa của hệ thống điều khiển Robot sử dụng thị giác Tổng quan về hệ điều khiển Servoing Lý thuyết

xử lý ảnh, phương pháp xử lý ảnh nhanh Mô hình hệ robot-camera, gồm phương pháp xây dựng mô hình động học, mô hình phương pháp điều khiển phi tuyến cho robot Phương pháp xây dựng thuật điều khiển Visual Servoing Trong tài liệu [46] tác giả chỉ đưa ra mô hình đông học của robot với các tham số bất định và có đề cập đến phương trình động lực học có chứa các tham số bất định nhưng chưa đề cập đến các thuật điều khiển để giải quyết bài toán cho các tham số bất định Trong luận án tiến sĩ của tác giả Ngô Mạnh Tiến thì tác giả đi sâu vào nghiên cứu, thiết kế các cảm biến, các cơ cấu chấp hành cho hệ robot-camera di động, mô hình hóa hệ robot-camera tự hành và có đề xuất bộ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu để bám theo quỹ đạo có tính đến sự bất định của khối lượng và mô men quán tính và nhiễu

Các công trình ngoài nước thì chủ yếu tập trung nghiên cứu về tính toán, ước lượng, dự báo quỹ đạo của mục tiêu, một số công trình cũng đề cập đến tham số bất định của mô hình động học robot và cũng có công trình sử dụng mạng nơ ron để bù thành phần bất định nhưng lại chưa đề cập hoặc không tính toán đến đặc trưng ảnh của camera

Qua việc tìm hiểu tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, nghiên cứu sinh (NCS) thấy còn một số phương pháp điều khiển mà các công trình nghiên cứu chưa

đề cập đến hoặc NCS thấy rằng các đề xuất của mình có ưu điểm hơn Vì vậy NCS

đề xuất các nội dung chính của luận án như sau:

- Nội dung thứ nhất: NCS trình bày về thuật toán điều khiển hệ camera di động bám mục tiêu di động dùng hai vòng điều khiển phản hồi: điều khiển động học và điều khiển động lực học để điều khiển hệ robot-camera di động bám mục tiêu di động Trong nội dung này đóng góp của NCS chính là mô hình hóa chuyển động vi phân của robot cũng như mục tiêu di động thể hiện qua ma trận

robot-Jacobi của robot và ma trận robot-Jacobi của đặc trưng ảnh và đưa ra luật điều khiển động học và luật điều khiển động lực học để camera bám theo mục tiêu di động [2]

+ Ma trận Jacobi của robot:

Với   v v - d là sai lệch vận tốc các khớp robot

+ Sau khi có các luật điều khiển tác giả đưa ra sơ đồ điều khiển như sau:

Hình 1.1 Sơ đồ điều khiển hệ robot-camera di động bám mục tiêu di động

+ Đề xuất được chứng minh tính ổn định theo nguyên lí ổn định Lyapunov

và kiểm chứng bằng phần mềm mô phỏng matlab-simulink

- Nội dung thứ hai: NCS trình bày về thuật toán điều khiển bệ robot-camera cố định có chú ý đến các tham số bất định, việc ước lượng các tham số bất định của hệ thống và của cơ cấu chấp hành dùng mạng nơ ron nhân tạo với tín hiệu điều khiển đưa ra bộ điều khiển là tín hiệu momen Trong phần này NCS đã trình bày những nội dung chính như sau:

+ Đưa ra được mối quan hệ giữa vận tốc đặt của các khớp robot và đặc trưng ảnh với vận tốc của camera và các ma trận Jacobi thông qua biểu thức sau:

Trong đó, u là tín hiệu điều khiển phụ sẽ xác định sau, q là vận tốc mong d

muốn sau khi biến đổi ta có phương trình hệ kín như sau



q u Đây là hệ tích phân kép

Nếu ta chọn: uq -K q q( - ) (1.17)

Bộ điều khiển động học (2.39)

Bô điều khiển động lực học (2.43)

tay robot với camera

Chuyển động không xác định của WMR

Chuyển động không xác định của mục tiêu di động

visual servoing bám mục tiêu

trong đó K là ma trận xác định dương và ký hiệu  q q- d thì hệ kín q u 

có dạng:  K 0

Như vậy hệ sai số ε sẽ triệt tiêu về 0 theo hàm số mũ tức là tốc độ các khớp

q sẽ bám theo tốc độ q d mong muốn Điều này sẽ bảo đảm camera bám mục tiêu với sai lệch đặc trưng ảnh ef 0. Sơ đồ điều khiển của hệ visual servoing như

Hình 1.2

Hình 1.2 Sơ đồ điều khiển hệ robot-camera bám mục tiêu di động có tính đến các tham số bất định của mô hình

+ Thuật điều khiển cho hệ robot-camera khi có nhiều tham số bất định:

Ta chọn momen η điều khiển các khớp robot như sau:

η = η + η (1.18)

0= (q)( d- d + (q,q))

η H q K(q -q ) h (1.19) trong đó ε q q ; K là một ma trận đối xứng xác định dương,   d η 1 là tín hiệu điều khiển bù các thành phần bất định sẽ được xác định sau Thay thế và biến đổi các phương trình trên ta có hệ động lực sai số tốc độ bám

+

-

+

-

ta có ε + Kε = η -f' ' ta sẽ xây dựng mạng nơ ron với thuật học phù hợp để mạng xấp xỉ f'và xác định tín hiệu điều khiển η sao cho phương trình này ổn định 1

tiệm cận

+ Nội dung này NCS đưa ra định lí (3.1) và được phát biểu như sau:

Hệ robot -camera có nhiều tham số bất định với mạng nơron được biểu diễn trong công thức (1.22), (1.23) sẽ bám theo mục tiêu di động với sai số

Cấu trúc của hệ điều khiển có thể mô tả theo sơ đồ trên sau:

Hình 1.3 Sơ đồ điều khiển động lực học hệ robot-camera khi dùng mạng

nơ ron để bù các tham số bất định của mô hình

Mô men η gồm hai thành phần chính: η H( )(q - K(q -q ) +h(0 ˆ q d d ˆ q,q) là thành phần phản hồi và bù các thành phần phi tuyến, η1 là thành phần có mạng

nơron với thuật học on-line để xấp xỉ các thành phần bất định Định lý này được

chứng minh bằng phương pháp ổn định Lyapunov

+ Chứng minh tính ổn định của đề xuất theo nguyên lí ổn định Lyapunov và

kiểm chứng bằng phần mềm mô phỏng matlab-simulink

- Nội dung thứ ba: Tác giả trình bày về thuật toán điều khiển bệ

Robot-Camera cố định có chú ý đến các tham số bất định và chú ý đến động cơ chấp hành

các khớp, việc ước lượng các tham số bất định của hệ thống và của cơ cấu chấp

hành dùng mạng nơ ron nhân tạo với tín hiệu điều khiển đưa ra bộ điều khiển là tín

hiệu điện áp Trong nội dung này tác giả đã trình bày những nội dung sau:

+ Mối quan hệ giữa đặc trưng ảnh và vận tốc khớp:

+ Mô tả các thành phần bất định của mô hình động học và của đặc trưng

J ξ,q là các sai lệch do tính bất định của robot

+ Mô tả mối quan hệ giữa đặc trưng ảnh và các biến khớp thông qua biến z

+ Thiết kế luật điều khiển động lực học để hệ robot - camera bám đặc

u 1 là tín hiệu điều khiển để bù thành phần bất định, sẽ được định nghĩa sau

Sau khi biến đổi ta được:

Chúng ta sẽ xây dựng một mạng nơ ron với luật học phù hợp để xấp xỉ f’ và

đi tìm u 'sao cho phương trình trên ổn định tiệm cận

+ Định lý 4.1: Hệ robot Pan Tilt-camera có nhiều tham số bất định với mạng

nơron f = Wζ + β = f + β   ˆ ; ˆf = Wζ sẽ bám theo mục tiêu di động với sai số ef  0 nếu ta chọn thuật điều khiển u và thuật học W của mạng nơron như sau:

+ Chứng minh tính ổn định của đề xuất trên bằng nguyên lí ổn định

Lyapunov và kiểm chứng tính đúng đắn bằng phần mềm mô phỏng

matlab-simulink

+ Sơ đồ điều khiển của đề xuất này:

Hình 1.4 Sơ đồ điều khiển hệ robot-camera có nhiều tham số bất định có tính đến động cơ chấp hành

- Nội dung thứ tư: Tác giả trình bày về thuật toán điều khiển cánh tay robot - camera với mô hình bất định và nhiễu ngoài Trong nội dung này tác giả đề xuất phương pháp điều khiển robot-camera với nhiều tham số bất định của

mô hình và nhiễu ngoài dùng bộ điều khiển trượt thích nghi kết hợp mạng nơ ron nhân tạo Công việc trong nội dung điều khiển này đã mở rộng các kết quả trong [57], [58], 62] để khắc phục những thiếu sót nói trên Thứ nhất, mặt trượt phi tuyến được đề xuất theo cách giống như trong [58], nhưng vấn

đề suy biến đã được xử lý hoàn toàn Thứ hai, khó khăn trong [62] cụ thể là cách chọn K và 1i K cũng đã tránh được Thêm vào đó, vì rất khó để xác 2i

định cận trên trong thực tế của sự bất định mô hình cũng như nhiễu ngoài, hệ

số bền vững của luật điều khiển bền vững được cập nhật trực tuyến thông qua luật cập nhật hệ số bền vững Do đó không cần biết trước cận trên trong

bộ điều khiển đề xuất này

Cuối cùng, như một hệ quả của điều khiển rời rạc, vấn đề chattering đã xuất hiện làm cho hiệu suất bám giảm đáng kể Để giảm hiện tượng chattering, NCS đã thay thế hàm dấu sign bằng một hàm trơn

Trong nội dung này tác giả trình bày những nội dung chính sau:

+ Thiết kế mặt trượt phi tuyến:

sig

s  e  e   q q , với i1, ,n (1.38) trong đó qi là biến vị trí thứ i, e i q iq di là biến sai lệch thứ i, qdi là quỹ đạo mong muốn của qi, i là hằng số dương và có thể chọn tùy ý,

Luật điều khiển

Động cơ chấp hành Robot Camera

12





+ Tính toán đầu vào điều khiển:

Để tránh vấn đề suy biến tác giả đề xuất thêm biến phụ như sau:

 

1 d

giá trị ước lượng của W và có thể được cập nhật trực tuyến bằng thuật toán điều 

chỉnh trọng số trực tuyến Đặc biệt, biểu thức của f x Wˆ , ˆ được thể hiện như sau:

+ Thời gian hữu hạn khi s hội tụ đến 0 được tính toán như sau: [62]

   

02

V ts

Kết hợp 2 biểu thức trên ta có tổng thời gian hữu hạn khi mỗi sai lệch bám

ei dần tới 0 là biểu thức sau

total

t i  t s t ei (1.45) + Sơ đồ điều khiển của đề xuất :

Hình 1.5 Sơ đồ điều khiển hệ robot-camera có tính đến bất định của mô hình và nhiễu ngoài dùng phương pháp điều khiển (TSMC) ngăn chặn sự suy biến

+ Chứng minh tính ổn định của đề xuất bằng nguyên lí Lyapunov và kiểm chứng bằng phần mềm mô phỏng matlab-simulink

Mặt trượt Bộ điều

khiển

Cánh tay robot