Tóm tắt Luận văn Điều khiển bám cho robot di động sử dụng bộ điều khiển mờ - nơron

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO  
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG  
ĐẶNG SƠN  
ĐIỀU KHIỂN BÁM CHO ROBOT DI ĐỘNG  
SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON  
Chuyên ngành : Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa  
Mã số:  
60.52.02.16  
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT  
Đà Nẵng - Năm 2015  
Công trình được hoàn thành tại  
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG  
Người hướng dẫn khoa học: TS. VÕ NHƢ TIẾN  
Phản biện 1: TS. NGUYỄN QUỐC ĐỊNH  
Phản biện 2: TS. NGUYỄN BÊ  
Luận văn được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận văn tốt  
nghiệp Thạc sĩ kỹ thuật tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 27 tháng 6  
năm 2015  
* Có thể tìm hiểu luận văn tại:  
Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng  
1
MỞ ĐẦU  
1. Lý do chọn đề tài  
Các cuộc cách mạng công nghiệp đã tạo ta những sự phát triển  
vượt bậc cho nền văn minh loài người. Ngày nay, các ứng dụng của  
Robot xuất hiện trong các lĩnh vực của đời sống, nó có thể thay thế  
con người làm những công việc có tính chất nặng nhọc, môi trường  
làm việc khó khăn, độc hại, nguy hiểm và tác hại trực tiếp đối với  
con người, hay trong những môi trường mà con người khó có thể  
tương tác, làm việc như trên vũ trụ dưới lòng đại dương, hay trong  
các môi trường vi mô (trong mạch máu hay trong cơ thể động vật)…  
Robot tự hành là loại robot có khả năng tự hoạt động, thực thi  
nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Với sự phát  
triển của ngành Robot học, robot tự hành ngày càng có khả năng  
hoạt động trong các môi trường khác nhau. Robot tự hành sử dụng  
bánh xe Wheeled Mobile Robots (WMR) được coi là loại robot được  
sử dụng rộng rãi nhất của robot di động.  
Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu về WMR được  
tiến hành với các mục tiêu ở nhiều khía cạnh khác nhau như động  
lực học và các phương pháp điều khiển. Hầu hết trong các nghiên  
cứu này, các mô hình robot được xét ở điều kiện khối lượng bé do đó  
bỏ qua tính chất quán tính động học mà chỉ xem xét đến chuyển  
động của robot.  
Hiện nay, tại Việt Nam đã có một số tác giả quan tâm nghiên  
về robot, tuy nhiên chưa có các công trình nghiên cứu được công bố  
2
về robot di động sử dụng bánh xe “WMR”. Với mục đích phát triển  
lý thuyết về WMR và khắc phục các nhược điểm để ứng dụng WMR  
trong thực tế tác giả đã chọn đề tài: “ĐIỀU KHIỂN BÁM CHO  
ROBOT DI ĐỘNG SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON”.  
2. Mục tiêu đề tài  
Nghiên cứu, ứng dụng bộ điều khiển mờ - nơron để điều khiển  
cho robot di động WMR. Thực hiện chức năng bám mục tiêu, tránh  
vật cản và ổn định tốc độ trong quá trình di chuyển.  
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu  
a) Đối tượng nghiên cứu:  
- Robot di động WMR  
- Thuật toán điều khiển mờ - nơron  
- phần mềm Mathlab Simulink  
b) Phạm vi nghiên cứu:  
- Xây dựng phương trình động lực học cho robot di động hai  
bánh WMR.  
- Ứng dụng hệ mờ - nơron điều khiển cho robot di động.  
- Mô phỏng quá trình điều khiển trên Mathlab Simulink.  
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài  
Đề tài với nội dung nghiên cứu robot di động bằng bánh xe sẽ  
góp phần hoàn thiện lý thuyết điều khiển robot di động sử dụng bánh  
xe tại Việt Nam, đồng thời đề tài ứng dụng cấu trúc và phương pháp  
điều khiển mới, đánh giá đầy đủ các yếu tố về động lực học, vật cản  
vào robot là cơ sở để robot di động sử dụng bánh xe đi vào thực tế,  
3
góp phần cho công cuộc tự động hóa ngành công nghiệp của đất  
nước.  
5. Cấu trúc của luận văn  
Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo trong luận  
văn gồm có các chương như sau :  
Chương 1: TỔNG QUAN ROBOT DI ĐỘNG  
Chương 2: HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON  
Chương 3: ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON  
CHO ROBOT DI ĐỘNG  
Chương 4: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  
4
CHƢƠNG 1  
TỔNG QUAN ROBOT DI ĐỘNG  
1.1. TỔNG QUAN ROBOT HAI BÁNH  
1.1.1. Giới thiệu chung  
Robot di động có bánh xe “WMR” đang ngày càng hiện diện  
trong robot công nghiệp và dịch vụ, đặc biệt khi được ứng dụng tự  
hành trên bề mặt bằng phẳng và có mục tiêu rõ ràng trong điều kiện  
môi trường di chuyển của robot luôn thay đổi. Một số yêu cầu về  
robot di động (số lượng, chủng loại, vị trí bánh xe) có thể được nhận  
thấy trong các ứng dụng khác nhau. Phổ biến nhất đối với các robot  
di động là robot WMR hai bánh điều khiển chuyển động.  
Quá trình xác định vị trí robot đang chuyển động được tính toán  
trên cơ sở phân tích các chuyển động thành phần của mỗi bánh xe  
đến chuyển động của robot. Khi robot chuyển động sẽ bao gồm hai  
thành chuyển động: chuyển động tịnh tiến và chuyển động quay. Mô  
hình hóa các robot di động có bánh xe đặc biệt là hệ thống điều  
khiển có thể được giả thuyết với quan điểm "lăn không trượt" do tính  
chất chuyển động ở tốc độ thấp.  
Bộ điều khiển được sử dụng phải thỏa mãn chống lại những  
thay đổi mạnh mẽ khối lượng, quán tính và thông số của robot, đặc  
biệt là sự thay đổi của môi trường chuyển động, tức là có khả năng  
tránh vật cản, chuyển động về mục tiêu và kiểm soát tốc độ .  
5
1.1.2. Phƣơng trình động học  
Để đánh giá cơ chế di chuyển của robot, trong luận văn tác giả  
đưa ra một số giả thuyết như sau:  
1. Khi robot thực hiện chuyển động, ta giả thuyết “lăn không  
trượt” trên cơ sở ma sát giữa bánh xe và sàn là rất lớn.  
2. Chuyển động của robot được xét trên bề mặt phẳng.  
3. Chuyển động được xét ở tốc độ thấp, do vậy lực quán tính  
theo mọi phương nhỏ hơn lực ma sát.  
Khi đó phương trình vận tốc có thể biểu diễn dưới dạng ma trận  
như sau:  
r
r
v
c   
R   
2
r
2
r
(1.5)  
L  
2R  
2R  
Phương trình động học robot được thể hiện:  
r
rd  
r
rd  
cos  
sin  
sin  
cos  
cos  
sin  
sin  
cos  
xg  
2
r
2R  
rd  
2
r
2R  
rd  
R   
q yg  
(1.13)  
L  
2
2R  
2
2R  
r
r
2R  
2R  
1.1.3 Mô hình động lực học của robot  
m 0 0  
coscos  
sin  
R   
0 m 0 sinsin  
 cos   
(1.25)  
(1.26)  
L  
0 0 I  
R
R  
0
Trong đó:  
 m x
6
1.1.4 Hàm lyapunop robot hai bánh  
Việc kiểm soát hàm Lyapunov là một trong những phương pháp  
thiết kế một bộ điều khiển phản hồi của hệ thống phi tuyến; bằng  
cách thiết lập một chức năng tích cực (Lyapunov chức năng) và nhân  
vector gradient của ma trận định thức dương đối xứng, các đầu vào  
điều khiển được thiết kế.  
a) Bám quỹ đạo đặt  
b) Luật điều khiển  
1.2. CÁC THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH  
1.2.1. Cấu trúc chung khối điều khiển robot hai bánh  
Hình 1.4 – Cấu trúc chung hệ thống điều khiển robot  
1.2.2. Điều khiển robot sử dụng bộ điều khiển trƣợt  
Razvan Solea, Adrian Filipescu và Urbano Nunes đã đề xuất  
cấu trúc bộ điều khiển trượt.  
1.2.3. Điều khiển các trạng thái tích cực dựa trên bộ điều  
khiển mờ  
Trong quá trình điều khiển, sự không chắc chắn và mơ hồ trong  
điều kiện không biết hoặc biết một phần môi trường xung quanh, đặc  
7
biệt là không lường trước được thay đổi môi trường có thể được làm  
sáng tỏ bằng cách phối hợp và hợp nhất của các hành vi cơ bản của  
robot di động hai bánh. Các kỹ thuật điều khiển mờ, được sử dụng để  
tạo ra khả năng xác định phương hướng và điều chỉnh tốc độ thao tác  
của robot tự hành, để điều khiển robot đạt được mục tiêu của mình  
một cách chính xác trên địa hình có nhiều thay đổi.  
1.3. KẾT LUẬN CHƢƠNG 1  
Chương 1 đã trình bày cơ bản kết cấu phần cứng của robot. Đặc  
biệt chương này tập trung xây dựng phương trình động học và động  
lực học cho robot di động. Đồng thời trong chương này tác giả cũng  
đề cập đến cấu trúc chung của các phương pháp điều khiển robot di  
động đã được nghiên cứu cho robot di động sử dụng bánh xe. Để  
khắc phục các nhược điểm, tác giả đề xuất phương pháp điều khiển  
mờ - nơron. Đây cũng chính là lý do tác giả chọn đề tại điều khiển  
bám cho robot di động sử dụng bộ điều khiển mờ - nơron.  
8
CHƢƠNG 2  
HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ NORON  
2.1. SỰ KẾT HỢP GIỮA LOGIC MỜ VÀ MẠNG NƠRON  
2.1.1. Khái niệm  
Hai tiêu chí cơ bản trợ giúp cho người thiết kế logic mờ và  
mạng nơron thể hiện trái ngược nhau ở bảng (2.1):  
Bảng 2.1 - So sánh mạng nơron và logic mờ  
Tiêu chí  
Thể hiện  
tri thức  
Mạng nơron  
Logic mờ  
Không tường minh, khó  
giải thích, khó sửa đổi.  
Tường minh, dễ kiểm  
chứng và dễ sửa đổi.  
Không có khả năng học,  
người thiết kế phải thiết  
kế tất cả, dựa vào  
Có khả năng học thông  
qua các tập dữ liệu.  
Khả năng học  
kinh nghiệm  
2.1.2. Hệ điều khiển mờ - nơron  
a) Cấu chung của hệ điều khiển mờ nơron  
b) Nơron mờ  
2.2. HUẤN LUYỆN MẠNG MỜ -NƠRON  
2.2.1. Khái niệm  
2.2.2. Mô hình học và suy diễn mờ thông qua ANFIS  
Trong ANFIS, mô hình mờ Tagazi-Sugeno được sử dụng. Ngõ  
ra của hệ thống là một hằng số hay một hàm tuyến tính, kết quả ngõ  
ra là tích của các luật mờ với các trọng số, trong đó các trọng số  
đóng vai trò chức năng giống trong mạng nơron.  
9
Cấu trúc mô hình ANFIS:  
Hình 2.3 – Mô hình ANFIS  
Về tổng thể cấu trúc của ANFIS tương tự mạng nơron, tuy  
nhiên các liên kết của ANFIS chỉ định hướng các dòng tín hiệu giữa  
các nút hay các nơron mà không có các trọng số liên kết. Kiến trúc  
của ANFIS gồm năm lớp.  
Dùng phương thức giảm để học:  
Ek  
z1  
w1  
z t 1 z t   
1 1    
z t ok yk  
1    
w1 w2  
(2.21)  
(2.22)  
A xk  
1   
z t ok yk  
1    
A xk A xk  
1
  
2
  
A xk  
2   
2
  
z t 1 z t ok yk  
2 2    
A xk A xk  
1
  
Ek  
a1  
a t 1 a t   
1 1    
(2.23)  
(2.24)  
Ek  
a2  
a t 1 a t   
2 2    
Ek  
b t 1 b t   
1 1    
(2.25)  
(2.26)  
b  
1
Ek  
b2  
b t 1 b t   
2 2    
10  
Trong quá trình học, các thông số hàm liên thuộc được điều  
chỉnh nhờ sử dụng các thuật toán huấn luyện của mạng nơron như  
thuật toán lan truyền ngược.  
2.2.3. Một số hạn chế của thuật toán huấn luyện mạng  
ANFIS  
Là hệ thống loại Sugeno ở vị trí 0 hoặc 1.  
Có một đầu ra đơn, giải mờ nằng phương pháp trung bình  
trọng tâm, tất cả các hàm liên thuộc đầu ra phải cùng loại  
hoặc tuyến tính hoặc bất biến.  
Không chia sẽ luật điều khiển. Các luật khác nhau không  
chia sẽ cùng một hàm liên thuộc đầu ra, cụ thể số lượng các  
luật đầu ra phải bằng số lượng các luật.  
Có một hệ số trọng lượng nhất định cho mỗi nguyên tắc.  
2.3. SỬ DỤNG CÔNG CỤ ANFIS TRONG MATLAB ĐỂ  
THIẾT KẾ HỆ MỜ - NƠRON  
2.3.1. Các chức năng của ANFIS GUI  
Hình 2.4 – Các chức năng của anfis Gui  
11  
2.3.2. Ví dụ ứng dụng anfis thiết kế bộ điều khiển mờ -  
nơron điều khiển tốc độ robot  
Hình 2.12 – Kết quả mô phỏng điều khiển tốc độ robot  
Qua ví dụ này có thể khẳng định được, với bộ điều khiển mờ  
nơron robot hoàn toàn có thể điều khiển được tốc độ robot hai bánh  
kết hợp với cơ sở dữ liệu và thực nghiệm hay phương pháp học  
offline sẽ giúp cho hệ đạt được chất lượng điều khiển cao hơn.  
2.4. KẾT LUẬN CHƢƠNG 2  
Chương 2 tác giả tập trung phân tích các ưu nhược điểm của hai  
phương pháp điều khiển mờ và điều khiển mờ - nơron. Cũng như sự  
kết hợp giữa hai phương pháp là cơ sở cho bộ điều khiển mờ - nơron.  
Trong chương 2 tập trung nghiên cứu ANFIS là hệ mờ được xây  
dựng theo cấu trúc mạng nơron có khả năng học tập để điều chỉnh  
hàm liên thuộc và trọng số các luật theo dữ liệu huấn luyện và bộ  
công cụ ANFIS GUI hỗ trợ thiết kế hệ mờ - nơron cho mô hình mờ  
Sugeno. Với công cụ hỗ trợ ANFIS, người lập trình sẽ dễ dàng xác  
định được các thông số của mô hình mờ như hình dạng các hàm liên  
thuộc, trọng số các luật mờ thông qua tập dữ liệu huấn luyện  
mạng nơron.  
12  
CHƢƠNG 3  
ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON CHO ROBOT  
DI ĐỘNG  
3.1. HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ  
3.1.1. Cấu trúc hệ điều khiển mờ điều khiển robot hai  
bánh  
Hình 3.1 – Cấu trúc hệ điều khiển mờ điều khiển robot hai bánh  
a) Khối tín hiệu ngõ vào ra:  
b) Khối mờ hóa  
c) Luật mờ  
d) Giải mờ  
3.1.2. Xây dựng cơ chế suy luận mờ  
a) Tránh chướng ngại vật (OA)  
b) Chuyển động dọc tường (WF)  
c) Định hướng mục tiêu (TS)  
3.1.3. Xây dựng bộ giải mờ  
13  
3.2. BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON  
3.2.1. Cấu trúc bộ điều khiển mờ - nơron cho hệ thống điều  
khiển robot  
Trong luận văn, tác giả có xét đến quán tính của hệ robot. Để  
thực hiện được chức năng khống chế tốc độ trong hệ quán tính, tác  
giả đưa vào giá trị sai lệch vận tốc, bộ điều khiển robot trở thành bộ  
điều khiển mờ động PI.  
Hình 3.8 – Hệ điều khiển mờ động PI  
Theo [3], Cấu trúc hệ thống mờ nơron sử dụng cấu trúc  
ANFIS được xây dựng như hình (3.9).  
Hình 3.9 – Cấu trúc hệ điều khiển ANFIS cho robot  
Trong đó cấu trúc cho mỗi bộ điều khiển ANFIS như hình  
(3.10).  
3.2.2. Sử dụng công cụ ANFIS trong Matlab thiết kế hệ  
mờ - nơron điều khiển robot hai bánh  
a) Xây dựng bảng dữ liệu ổn định tốc độ  
b) Xây dựng bảng dữ liệu tránh vật cản  
c) Xây dựng bảng dữ liệu bám mục tiêu  
14  
d) Xây dựng dữ liệu chuyển động dọc tường  
Hình 3.10 - Cấu trúc ANFIS cho bộ điều khiển robot di động  
3.3. BỘ ĐIỀU KHIỂN PI ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ ĐIỆN MỘT  
CHIỀU  
3.3.1. Mô hình bộ điều khiển động cơ điện một chiều kích  
từ độc lập  
3.3.2. Xác định thông số bộ điều khiển PI  
3.3.3. Kết quả điều khiển robot với bộ điều khiển PI  
3.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG 3  
Chương 3 luận văn nghiên cứu cấu trúc bộ điều khiển mờ điều  
khiển robot di động [1] tập trung phân tích các trạng thái chuyển  
động đặc trưng của robot. Xây dựng cấu trúc bộ điều khiển mờ  
nơron động PI và cơ sở dữ liệu huấn luyện cho robot di động xét  
trong trường hợp có tính đến động lực học của robot.  
15  
CHƢƠNG 4  
MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ  
4.1. HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ  
4.1.1. Thông số robot  
Bán kính bánh xe: r=5cm  
Khoảng cách giữa hai bánh xe: R=40cm  
Khoảng cách trọng tâm đến trục hai bánh xe: d=0  
Cảm biến phía trước FD, bên trái LD và RD có góc quét 300  
và chiều dài cực đại 8m.  
Hai cảm biến LD và RD đặt lệch với góc quét của FD một  
góc 900.  
Khối lượng robot: m=5kg.  
Momen quán tính robot: J=m*R2 =0.8 kg.m2.  
4.1.2. Xây dựng cấu trúc điều khiển mờ trong Matlab  
4.1.3. Kết quả mô phỏng khi xem xét ở tốc độ thấp bộ  
điều khiển tác động tức thời và khối lƣợng robot bé  
Vị trí bắt đầu (0;0), góc dịch chuyển pi/6 vị trí đích (15;15)  
vật cản (8,8). Kết quả như hình (4.7).  
16  
Hình 4.7 – Định hướng mục tiêu và tránh vật cản  
4.2. HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON  
4.2.1. Mô hình điều khiển robot trong Matlab  
Mô hình robot được xây dựng như hình (4.8)  
Hình 4.8 – Mô hình điều khiển robot trong Matlab  
4.2.2 Sử dụng công cụ ANFIS trong Matlab thiết kế hệ  
mờ - nơron điều khiển robot di động hai bánh  
17  
Mở công cụ ANFIS GUI  
Load dữ liệu huấn luyện  
Xây dựng thông số ban đầu cho mạng mờ nơron  
Huấn luyện mạng mờ nơron sử dụng cấu trúc  
ANFIS  
Xuất cấu trúc hệ mờ nơron sau khi đã được huấn  
luyện  
Hàm liên thuộc trong quá trình huấn luyện:  
Hình 4.15 – Hàm liên thuộc trước và sau khi huấn luyện  
4.2.3. Kết quả điều khiển hệ mờ nơron  
a) Chuyển động dọc tường bám mục tiêu  
Kết quả mô phỏng: chạy có tải, khối lượng m=20kg và tốc  
độ đặt Vcref=0.1ms, tốc độ ban đầu bằng 0. Vật xuất phát tại vị trí  
(0,0) và đích là (10,10), vị trí vật cản là tường có y=1 và x=0:2, góc  
ban đầu 00.  
18  
Hình 4.16 – Chuyển động dọc tường và bám mục tiêu  
Ta dễ dàng nhận thấy sau quá trình tránh vật cản, robot đã di  
chuyển về mục tiêu.  
b) Điều khiển bám mục tiêu và ổn định tốc độ  
Kết quả mô phỏng: khối lượng m=20kg và tốc độ đặt  
Vcref=0.1ms tốc độ ban đầu bằng 0. Vật xuất phát tại vị trí (0,0) và  
đích là (8,8) góc ban đầu 00.  
Kết quả mô phỏng hình (4.17) và (4.18) thời gian ổn định  
tốc độ 0.1s. Độ quá điều chỉnh góc là 250, sai lệch điều khiển khi tiến  
về đích bằng không. Như vậy, bộ điều khiể mờ nơ ron đạt được yêu  
cầu điều khiển.  
Tải về để xem bản đầy đủ
pdf 26 trang yennguyen 17861 Free
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Tóm tắt Luận văn Điều khiển bám cho robot di động sử dụng bộ điều khiển mờ - nơron", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdftom_tat_luan_an_dieu_khien_bam_cho_robot_di_dong_su_dung_bo.pdf