Luận án TS: Robot tự hành non-holonomic và bộ điều khiển bám quỹ đạo - Ngô Mạnh Tiến

Luận án tiến sĩ về xây dựng robot tự hành non-holonomic và tổng hợp bộ điều khiển bám quỹ đạo. Phân tích mô hình, thuật toán và ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Ngô Mạnh Tiến
• Người hướng dẫn: GS.TS. Phan Xuân Minh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Xây Dựng Robot Tự Hành Dạng Nonholonomic Và Tổng Hợp Bộ Điều Khiển Bám Quỹ Đạo
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Khái niệm cơ bản về Robot Non Holonomic

Robot tự hành non-holonomic là loại robot có ràng buộc vận tốc, không thể chuyển động tự do theo mọi hướng trong không gian cấu hình của nó. Đặc điểm chính của robot non-holonomic là các bánh xe không thể quay ngang mà chỉ có thể di chuyển theo hướng của trục dài. Ràng buộc này tạo ra những thách thức đáng kể trong việc thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo. Các hệ thống robot di động hiện nay, đặc biệt là những hệ thống gắn camera để bám mục tiêu chuyển động, đều phải tuân theo các ràng buộc non-holonomic. Việc mô hình hóa chính xác các ràng buộc này là nền tảng để xây dựng các thuật toán điều khiển hiệu quả. Những robot loại này được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp, quân sự và nghiên cứu khoa học.

1.1. Định nghĩa và đặc điểm của hệ Non Holonomic

Hệ non-holonomic là hệ có ràng buộc vận tốc không tích phân được. Trong robot tự hành, ràng buộc này xuất phát từ đặc tính chuyển động của bánh xe. Robot không thể chuyển động theo hướng vectơ lực tác động ngay lập tức mà phải tuân theo điều kiện vận tốc. Các ràng buộc non-holonomic làm cho không gian trạng thái của robot phức tạp hơn và yêu cầu các phương pháp điều khiển đặc biệt để đạt được hiệu suất bám quỹ đạo tối ưu.

1.2. Ứng dụng thực tiễn của robot Non Holonomic

Robot non-holonomic được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như dọn dẹp tự động, giám sát an ninh, vận tải hàng hóa, và khảo sát địa hình. Những hệ thống gắn camera để bám mục tiêu di động đòi hỏi độ chính xác cao và khả năng thích ứng với môi trường thay đổi. Các ứng dụng này đặt ra nhu cầu cấp thiết cho việc phát triển các bộ điều khiển thích nghi mạnh mẽ và ổn định.

II. Mô hình toán học hệ Robot Non Holonomic

Để thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo hiệu quả, cần phải xây dựng mô hình toán học chính xác của hệ robot. Mô hình động học mô tả mối quan hệ giữa tốc độ bánh xe và vận tốc tuyến tính, góc quay của robot. Mô hình động lực học bao gồm các phương trình chuyển động, ảnh hưởng của khối lượng, mô men quán tính và các lực ma sát. Sự kết hợp giữa mô hình kinematics và dynamics cung cấp nền tảng để thiết kế các thuật toán điều khiển thích nghi. Các ràng buộc non-holonomic phải được tích hợp vào mô hình toán học để đảm bảo tính chính xác của dự báo hành động robot. Việc xác định chính xác các tham số vật lý như khối lượng m và mô men quán tính I là rất quan trọng.

2.1. Mô hình động học Robot tự hành

Mô hình động học của robot non-holonomic được biểu diễn thông qua các phương trình vi phân liên hệ giữa tọa độ vị trí (x, y) và góc hướng θ với tốc độ bánh xe. Ràng buộc non-holonomic khiến cho hệ có số bậc tự do ít hơn số thành phần điều khiển. Mô hình này thường được biểu diễn dưới dạng phương trình Pfaffian, đóng vai trò nền tảng cho thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo cho các hệ robot di động.

2.2. Mô hình động lực học và tham số không chắc chắn

Mô hình động lực học bao gồm các lực và mô men tác động lên robot. Trong thực tế, các tham số như khối lượng m và mô men quán tính I thường không chắc chắn hoặc thay đổi theo thời gian. Bộ điều khiển thích nghi được thiết kế để đối phó với các tham số bất định này, đảm bảo hệ thống ổn định và đạt được hiệu suất bám quỹ đạo mong muốn ngay cả khi các tham số vật lý thay đổi.

III. Phương pháp thiết kế Bộ điều khiển Bám quỹ đạo

Có nhiều phương pháp tiếp cận để thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo cho robot non-holonomic. Phương pháp Lyapunov là một trong những kỹ thuật cổ điển, sử dụng hàm Lyapunov để thiết kế luật điều khiển đảm bảo ổn định tiệm cận của hệ. Điều khiển trượt (Sliding Mode Control) cung cấp độ mạnh mẽ cao đối với nhiễu và tham số bất định. Điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu (Model Reference Adaptive Control) cho phép hệ thống tự điều chỉnh tham số điều khiển dựa trên sai lệch giữa mô hình mẫu và hệ thống thực. Bộ điều khiển vòng ngoài xử lý điều khiển động học để sinh ra vận tốc tham chiếu, trong khi bộ điều khiển vòng trong đảm bảo robot theo dõi các vận tốc này. Sự kết hợp giữa các phương pháp này tạo ra hệ thống điều khiển mạnh mẽ và hiệu quả.

3.1. Điều khiển Lyapunov cho Bám quỹ đạo

Phương pháp Lyapunov dựa trên việc xây dựng một hàm Lyapunov V(x) sao cho đạo hàm theo thời gian của nó luôn âm xác định. Phương pháp này đảm bảo ổn định tiệm cận của lỗi bám quỹ đạo. Hàm Lyapunov thường được chọn dựa trên năng lượng hoặc khoảng cách lỗi. Luật điều khiển được sinh ra từ điều kiện đạo hàm của hàm Lyapunov, đảm bảo hệ thống hội tụ về quỹ đạo mong muốn.

3.2. Điều khiển Thích nghi với Tham số Bất định

Khi các tham số robot như m, I không chắc chắn hoặc thay đổi, bộ điều khiển thích nghi điều chỉnh tham số điều khiển theo thời gian thực. Thuật toán thích nghi theo mô hình mẫu sử dụng sai lệch giữa output thực và output mẫu để cập nhật tham số. Phương pháp này cho phép robot duy trì hiệu suất bám quỹ đạo tốt ngay cả khi điều kiện thay đổi hoặc có tác động của nhiễu ngoài.

IV. Cấu trúc Hệ thống Điều khiển và Xử lý Ảnh

Hệ thống điều khiển robot tự hành gắn camera bao gồm hai vòng điều khiển chính: vòng ngoài và vòng trong. Vòng ngoài xử lý các ảnh từ camera sử dụng các thuật toán như bọc lọc Kalman kết hợp với Camshift để phát hiện và bám theo mục tiêu di động, sau đó sinh ra vận tốc tham chiếu. Vòng trong điều khiển động lực học robot để theo dõi các vận tốc tham chiếu này. Hệ xử lý ảnh sử dụng các đặc điểm của ảnh (KLT tracking) hoặc mô hình màu (Camshift) để bám mục tiêu chính xác. Bộ lọc Kalman giúp làm mượt dữ liệu và giảm ảnh hưởng của nhiễu từ camera. Kiến trúc này cho phép robot bám theo mục tiêu di động trong thời gian thực với độ chính xác cao.

4.1. Hệ Xử lý Ảnh và Bám Mục tiêu

Thuật toán KLT bám theo các đặc điểm góc trong ảnh và hiệu quả trong các cảnh phức tạp. Thuật toán Camshift dựa trên mô hình màu và tốc độ xử lý nhanh. Bộ lọc Kalman kết hợp với Camshift cải thiện độ ổn định bằng cách dự báo vị trí mục tiêu tiếp theo. Sự kết hợp này tạo ra hệ thống bám ảnh tự động mạnh mẽ, có khả năng xử lý các biến động ánh sáng và che phủ mục tiêu.

4.2. Vòng điều khiển ngoài và trong

Vòng ngoài (Điều khiển Động học) nhận tín hiệu từ hệ xử lý ảnh và tính toán vận tốc tuyến tính cần thiết để robot hướng tới mục tiêu. Vòng trong (Điều khiển Động lực học) điều khiển mô-men và lực tác động lên bánh xe để đạt được vận tốc tham chiếu. Cấu trúc phân tầng này đơn giản hóa thiết kế và cho phép bao quản lỗi bám quỹ đạo hiệu quả, đảm bảo ổn định của toàn hệ ngay cả có nhiễu và tham số bất định.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 tập trung vào việc nghiên cứu tổng quan về một hệ robot tự hành có gắn camera, phân tích tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước nhằm rút ra hướng nghiên cứu trọng tâm của luận án. Chương này cũng trình bày việc xây dựng và phát triển hoàn thiện phần cứng cho một robot tự hành có gắn camera nhằm mục đích vào việc thử nghiệm lý thuyết, thuật toán nghiên cứu của luận án. Nghiên cứu tổng quan về hệ thống robot có gắn camera 1.1 Tổng quan về một hệ robot có gắn camera bám mục tiêu di động Thông tin hình ảnh nhận được từ đôi mắt có vai trò rất quan trọng đối với con người, nó là kênh thông tin chủ yếu để đưa ra các quyết định của con người, có cấu tạo không quá phức tạp song lại chứa một lượng thông tin khổng lồ. Do đó việc nghiên cứu và đưa các ứng dụng của thị giác vào ứng dụng trong thực tế đã được đưa ra từ khá lâu, tuy nhiên chỉ mới mấy thập kỷ gần đây, với sự phát triển mạnh của các ngành công nghệ cao liên quan như toán – công nghệ thông tin, công nghệ vi điện tử – xử lý 13 tín hiệu số, đầu thu quang lượng tử, laser, vi cơ - quang - điện tử MEMS, OMEMS thì những ý tưởng đó mới dần trở thành hiện thực và “thị giác máy” trở thành một ngành khoa học mới với đầy những hứa hẹn.

Xin nêu một số ứng dụng cụ thể [19]: 1/. Trong quân sự: Các hệ thống tích hợp nhìn ngày và quang hồng ngoại nhìn đêm có khả năng quan sát và tự động điều khiển dàn hỏa lực (pháo, tên lửa) được lắp đặt cho các chốt điểm trên đất liền, cho chốt canh của các hải đảo, trận địa cao xạ, trên xe tăng, tàu chiến, máy bay, tên lửa hoặc vệ tinh. Chúng được thay thế và hỗ trợ các dàn rada dễ bị nhiễu trong việc tự động phát hiện, cảnh giới, bám bắt mục tiêu. Đặc biệt có những loại lắp trên máy bay có khả năng điều khiển hỏa lực đánh phá hàng chục mục tiêu một lúc.

Ngoài ra còn phải kể đến các đầu tự dẫn tên lửa và đạn thông minh 2/. Trong an ninh, phòng chống tội phạm, bảo vệ pháp luật: Các hệ thống camera nhận dạng khuôn mặt vân tay tự động cũng như phát hiện, theo dõi, cảnh báo các âm mưu và hoạt động khủng bố. Các xe robot tự hành có gắn các camera cũng được ứng dụng trong các môi trường độc hại, dò phá bom mìn. Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ: Các hệ thống ống kính chụp ảnh viễn thám (remote sensing) lắp trên các vệ tinh bay quanh trái đất có thể chụp và quan sát được các vật kích cỡ 0,5 m từ độ cao 750 km trong mọi điều kiện thời tiết.

Việc nối ghép các ống kính này với hệ thống GPS sẽ cho phép xây dựng các bản đồ số có những lĩnh vực ứng dụng cực kỳ quan trọng trong quốc phòng an ninh, phát triển kinh tế, xã hội. Các robot tự hành thám hiểm các hành tinh mà con người chưa thể tới được. Trong công nghiệp, giao thông, xây dựng: Hệ thống quang điện tử đóng vai trò của các thị giác máy (machine vision) có khả năng tự động đo đạc kiểm tra chất lượng sản phẩm trong các dây chuyền sản xuất: phân loại hạt ngũ cốc, cà phê; tìm lỗi lắp ráp linh kiện các bản vi mạch và khuyết tật các mối hàn và động cơ. Các hệ thống này cũng được ứng dụng như các robot hàn tự động, vận chuyển kho bãi, trải thảm nhựa, aphal trong xây dựng đường giao thông.

Các hệ thống quang điện tử cũng được ứng dụng ngày càng nhiều trong giao thông như đo tốc độ, tự động kiểm soát điều khiển và phân luồng giao thông. Trong nghiên cứu y sinh dược học: Các kính hiển vi có khả năng tự động nhận dạng và đo đếm các tế bào với độ chính xác cao. Các kính hiển vi có hệ thống dẫn đường laser cho phép thực hiện những phẫu thuật rất phức tạp như mổ u não, nơi 14 mà một sự không chính xác cỡ m cũng gây tổn hại đến các dây thần kinh chằng chịt xung quanh. Trong công nghiệp giải trí truyền hình: Các hệ thống tích hợp có thể điều khiển các camera kích thước và khối lượng lớn dễ dàng tự động bám theo các đối tượng chuyển động nhanh như bóng đang bay, đua xe.

- Cấu tạo và nguyên lý hoạt động Qua những ứng dụng trên cho thấy: một hệ robot có gắn camera (hệ quang điện tử tích hợp) là một chu trình khép kín từ lúc phát tín hiệu hình ảnh (đối tượng, nguồn sáng sử dụng.) qua khâu truyền tải và biến đổi tín hiệu quang học (các ống kính.) cho đến việc thu nhận (CCD.) xử lý và điều khiển các cơ cấu chấp hành. Trong mọi khâu ta đều thấy sự tích hợp của nhiều lĩnh vực công nghệ cao như toán-tin học, vi điện tử-máy tính, đầu thu quang lượng tử, laser, cơ khí chính xác, quang học, MEMS, OMEMS, điều khiển điện tự động, robot, xử lý nhận dạng ảnh. Điều khiển Đầu thu Số hóa ảnh các động cơ CCD, IR A/D Thiết bị điều Xử lý và khiển (PLC, vi điều khiển Các tín hiệu nhận dạng Hiển thị ảnh truyền ) cảnh báo ảnh thông Lưu trữ ảnh Truyền tín hiệu điều khiển cho các trạm khác Máy in Cảm biến hỗ trợ khác Các đèn chiếu sáng phụ Hình 1. Sơ đồ tổng quan của một hệ robot có tích hợp camera.

Sơ đồ nguyên lý hoạt động của hệ robot có tích hợp camera được biểu diễn qua Hình 1.1 [19] nó bao gồm những cụm chức năng chính sau: 1/- Hệ thu nhận tín hiệu hình ảnh: bao gồm các camera, ống kính. 15 2/- Bộ chuyển đổi tín hiệu A/D: mạch vi điện tử frame grabber để số hóa tín hiệu hình ảnh cho máy tính, bộ vi xử lý, bộ xử lý tín hiệu số. 3/- Hệ thống điều khiển trung tâm: sự phát triển vũ bão của công nghệ sản xuất vi mạch đã đưa ra những công nghệ vi xử lý mới dựa trên xử lý tín hiệu số có tốc độ và hiệu năng tính toán cao như ARM, DSP, FPGA và mạch ASICs (custom aplication- specific intergrated circuits) không chỉ làm tăng tốc độ xử lý tính toán điều khiển mà còn thu nhỏ được kích thước thiết bị gấp nhiều lần. 4/- Máy tính và chương trình phần mềm nhận dạng và xử lý ảnh tự động: có thể viết bằng ngôn ngữ nhúng trên vi xử lý, DSP, FPGA, ASIC hoặc trên ngôn ngữ bậc cao như C, C++, VisualC, Labview, Matlab…để chạy trên máy tính PC hoặc máy tính nhúng.

5/- Hệ sensor hỗ trợ khác: đo xa laser (YAG-Neodym hoặc laser diode), Gyro sensor, la bàn số, cảm biến từ trường, sensor siêu âm…vv có thể ghép nối máy tính, vi xử lý thông qua giao tiếp nối tiếp, hoặc RF, 3G …vv. 6/- Hệ thống truyền động (các động cơ): thường dùng là các đông cơ servo AC và DC. Nếu đặt trên phương tiện di động (xe, tàu thủy, máy bay, vệ tinh.) thì cần phải có bộ ổn định trên cơ sở các con quay hồi chuyển (gyroscope). 7/- Hệ thống các thiết bị ngoại vi và và kết nối với trạm khác.

8/- Hệ thống cung cấp điện: ổn áp và dòng cung cấp cho toàn bộ hệ thống Camera Máy tính Đối tượng Robot Tín hiệu điều khiển Hình 1. Sơ đồ hệ thống robot và camera cố định. 16 Hệ thống quang điện tử tích hợp có thể phân thành 2 lớp, theo như cấu trúc của hệ, đó là hệ đặt cố định (tay máy robot cố định và có camera gắn cố định Hình 1.2) và hệ di động (có camera gắn trên robot tự hành Hình 1. Trong hệ camera cố định, camera được gắn cố định so với hệ trục tọa độ thực, thu thập ảnh của cả mục tiêu và cả môi trường.

Mục tiêu của hệ camera cố định này là cung cấp tín hiệu điều khiển sao cho robot có thể tương tác với đối tượng theo một bài toán mong muốn, hệ thống này thường được ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất, phân loại sản phẩm, trong công nghiệp, bám mục tiêu trong an ninh quốc phòng. camera Vật thể cần giám sát robot tự hành Hình 1. Sơ đồ hệ thống robot tự hành gắn camera di chuyển Trong Hình 1.3 là hệ có camera gắn trên robot và cả hệ robot và camera sẽ di chuyển. Mục đích của cấu trúc này là điều khiển robot sao cho ảnh của mục tiêu di động hoặc cố định được duy trì ở vị trí mong muốn trên mặt phẳng ảnh thu được.

Mục đích của hệ thống bám tự động là để duy trì một “đường ngắm” viết tắt là LOS (Line Of Sight) cảm biến - mục tiêu một cách ổn định và hoàn toàn tự động trong khi tồn tại cả chuyển động tương đối của mục tiêu và chuyển động của đế gắn cảm biến làm nhiễu loạn tới dữ liệu cảm biến hình ảnh. Mục tiêu thường được định vị ban đầu, bởi hoặc là người điều khiển hoặc là hệ thống nhận dạng mục tiêu tự động. Sau đó, hệ thống bám sẽ khoá chặt mục tiêu và duy trì LOS tự động. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 1.

Tình hình nghiên cứu ngoài nước Trên thế giới có một số tài liệu như: [35, 36, 37,38, 73, 74]. Đây là một số công bố rất ít liên đến hệ thống quang tích hợp trên thế giới. Tuy nhiên đây đa số là những bài nghiên cứu, giới thiệu tổng quan không hề có công bố cụ thể, chi tiết hay là bí quyết công nghệ mới trong đó. Vì đây là các hệ thống tích hợp có tính chất đa ngành, 17 ứng dụng nhiều cho an ninh, quốc phòng do đó việc bí mật các bí quyết công nghệ là tất yếu.

Với các tập đoàn, công ty chuyên sản xuất các thiết bị cho An ninh, Quốc phòng lớn trên thế giới như: NASA, Northrop Grumman, Lockheed Martin, Kollmorgen, Santa Barbara, Raytheon, Radamec, Newcon Optics, Flir…thì chỉ công bố các tính năng kỹ thuật, chức năng hoạt động của các hệ thống quang điện tử tích hợp sản phẩm của mình, tất cả các tài liệu nghiên cứu, thiết kế, tích hợp chuyên sâu đều không được đề cập. Việc nghiên cứu và đi đến thiết kế chế tạo hệ quang điện tử bám bắt theo ảnh là rất có ý nghĩa, nếu chúng ta chủ động được các khâu từ nghiên cứu, phát triển cho đến công nghệ chế tạo thì ngoài tính kinh tế còn bảo đảm tính bí mật bất ngờ. Công nghệ này có tính lưỡng dụng nên sẽ có thể mở ra và phát triển nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác như công nghiệp, giao thông, y tế, nghiên cứu, truyền hình. Ảnh một số sản phẩm hệ quang điện tử tích hợp cố định trên thế giới Hình 1.