Nghiên cứu ứng dụng điều khiển học tăng cường cho xe hai bánh tự cân bằng có mô hình bất định không dừng và nhiễu cơ cấu chấp hành

Tìm hiểu ứng dụng điều khiển học tăng cường cho xe hai bánh tự cân bằng. Nghiên cứu mô hình bất định, nhiễu cơ cấu chấp hành, giúp xe ổn định hơn.

• Tác giả: Trần Gia Khánh
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Hoài Nam
• Trường học: Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng điều khiển học tăng cường cho xe hai bánh tự cân bằng có mô hình bất định không dừng và nhiễu cơ cấu chấp hành
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Hệ thiếu cơ cấu chấp hành
• 1.2. Các dạng xe hai bánh tự cân bằng
• 1.3. Tổng quan các phương pháp điều khiển
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH TƯƠNG ĐƯƠNG CHO XE HAI BÁNH
• 2.1. Mô hình toán của xe hai bánh
• 2.2. Mô hình tuyến tính tương đương với nhiễu đầu vào và bất định mô hình
• 2.3. Điều khiển tối ưu dựa trên quy hoạch động thích nghi
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG
• 3.1. Thiết kế bộ điều khiển thích nghi bền vững với bộ ước lượng nhiễu
• 3.1.1. Thiết kế bộ quan sát nhiễu tổng
• 3.1.2. Phân tích tính ổn định của hệ kín
• 3.1.3. Thiết kế bộ điều khiển bám thích nghi bền vững cho xe
• 3.2. Thiết kế bộ điều khiển thích nghi bền vững dựa trên quy hoạch động xấp xỉ tuyến tính và bộ ước lượng nhiễu
• 4. CHƯƠNG 4: KIỂM CHỨNG KẾT QUẢ BẰNG MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM
• 4.1. Kết quả mô phỏng
• 4.1.1. Phương pháp điều khiển đề xuất
• 4.1.2. Điều khiển tối ưu dựa trên phương pháp quy hoạch động xấp xỉ
• 4.1.3. Điều khiển thích nghi bền vững dựa trên phương pháp quy hoạch động xấp xỉ tuyến tính và bộ ước lượng
• 4.2. Kết quả thực nghiệm
• 4.2.1. Mô hình xe trong phòng thí nghiệm
• 4.2.2. Thiết kế bộ điều khiển dòng cho động cơ
• 4.2.3. Kết quả thực nghiệm với bộ điều khiển LQR
• 4.2.4. Kết quả thực nghiệm điều khiển LQR kết hợp với bộ quan sát nhiễu
• Danh mục các công trình đã công bố của luận án
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Học Tăng Cường Cho Xe 2 Bánh

Xe hai bánh tự cân bằng là một hệ thống phi tuyến, nhiều vào nhiều ra, thiếu cơ cấu chấp hành và không ổn định. Việc điều khiển loại xe này gặp nhiều khó khăn. Luận án này tập trung vào nghiên cứu ứng dụng Điều khiển học tăng cường (Reinforcement Learning) cho xe hai bánh tự cân bằng. Mục tiêu là phát triển phương pháp điều khiển mới có khả năng xử lý bất định của mô hình và nhiễu tác động từ bên ngoài, từ đó nâng cao độ an toàn và khả năng hoạt động của xe trong các điều kiện phức tạp. Bài toán này có ý nghĩa thực tiễn cao khi thế giới đang hướng đến phát triển ô tô hai bánh dựa trên nguyên lý xe tự cân bằng. Nghiên cứu này sẽ góp phần giải quyết các vấn đề liên quan đến điều khiển hệ thống hụt cơ cấu chấp hành, một lĩnh vực quan trọng trong robot học, điều khiển tự động và các hệ thống cơ điện tử khác.

1.1. Tìm Hiểu Về Hệ Thống Thiếu Cơ Cấu Chấp Hành

Hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành là hệ thống có số lượng đầu vào điều khiển ít hơn số bậc tự do. Điều khiển các hệ thống này phức tạp hơn do các vấn đề lý thuyết phức tạp và các phương pháp điều khiển kinh điển thường không áp dụng được. Các hệ thống này có rất nhiều ứng dụng thực tế, từ máy bay, tàu vũ trụ đến xe tự hành và robot đi bộ. Nghiên cứu của Spong [3] là một trong những công trình đầu tiên khái quát hóa việc phân tích các hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành, trong đó các hệ thống này có thể được tuyến tính hóa một phần bởi phản hồi ít nhất là cục bộ.

1.2. Phân Loại Các Dạng Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng Hiện Nay

Xe hai bánh tự cân bằng được chia thành hai dạng chính: điểm trọng tâm thân xe nằm dưới trục bánh và điểm trọng tâm nằm trên trục bánh. Dạng thứ hai khó điều khiển hơn do tính không ổn định vốn có, tương tự như hệ con lắc ngược. Luận án này tập trung nghiên cứu đối tượng thuộc dạng thứ hai. Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển tiên tiến cho loại xe này là rất quan trọng.

1.3. Ứng Dụng Thực Tế Của Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng

Xe hai bánh tự cân bằng được ứng dụng rộng rãi trong các phương tiện di chuyển cá nhân như Segway và Scooter. Chúng được sử dụng để di chuyển trong các khu vực nhỏ như công viên và khu vui chơi giải trí. Ngoài ra, xe còn được sử dụng với mục đích an ninh và mang lại sự thuận tiện. Nghiên cứu và phát triển xe hai bánh tự cân bằng có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng cuộc sống.

II. Thách Thức Vấn Đề Điều Khiển Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng

Việc điều khiển xe hai bánh tự cân bằng đối mặt với nhiều thách thức do bản chất phi tuyến, thiếu cơ cấu chấp hành và tính không ổn định. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đảm bảo tính ổn định và khả năng thích ứng của xe trong các điều kiện vận hành khác nhau. Đặc biệt, khi mô hình xe có bất định và chịu tác động của nhiễu, bài toán điều khiển trở nên phức tạp hơn. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển tiên tiến như điều khiển học tăng cường là rất cần thiết. Mục tiêu là tạo ra các hệ thống điều khiển có khả năng tự học, thích nghi và hoạt động ổn định trong môi trường thực tế.

2.1. Tính Phi Tuyến và Thiếu Cơ Cấu Chấp Hành Của Xe Hai Bánh

Xe hai bánh tự cân bằng là một hệ thống phi tuyến vì mối quan hệ giữa đầu vào (mô-men xoắn của động cơ) và đầu ra (vị trí, góc nghiêng) không phải là tuyến tính. Nó cũng là một hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành vì số lượng đầu vào điều khiển ít hơn số bậc tự do của hệ thống. Điều này gây khó khăn cho việc thiết kế bộ điều khiển, đòi hỏi các phương pháp tiếp cận phức tạp hơn.

2.2. Bất Định Mô Hình và Tác Động Của Nhiễu Lên Hệ Thống

Mô hình toán học của xe hai bánh tự cân bằng thường không chính xác do các yếu tố như ma sát, trượt bánh và sự thay đổi tải trọng. Ngoài ra, xe còn chịu tác động của nhiễu từ môi trường bên ngoài, như gió, địa hình không bằng phẳng. Nhiễu và bất định mô hình làm giảm hiệu suất và tính ổn định của hệ thống điều khiển, đòi hỏi các phương pháp điều khiển phải có khả năng chống nhiễu và thích nghi.

2.3. Yêu Cầu Về Tính Ổn Định An Toàn và Khả Năng Thích Ứng

Hệ thống điều khiển xe hai bánh tự cân bằng phải đảm bảo tính ổn định để xe không bị ngã, tính an toàn để bảo vệ người sử dụng và khả năng thích ứng để hoạt động tốt trong các điều kiện môi trường khác nhau. Đây là những yêu cầu khắt khe đòi hỏi các phương pháp điều khiển phải có độ tin cậy cao và khả năng xử lý các tình huống bất ngờ.

III. Phương Pháp Điều Khiển Học Tăng Cường Cho Xe Tự Cân Bằng

Điều khiển học tăng cường (Reinforcement Learning) là một phương pháp học máy cho phép hệ thống tự học cách điều khiển bằng cách tương tác với môi trường. Trong bài toán điều khiển xe hai bánh tự cân bằng, thuật toán điều khiển học tăng cường sẽ học cách điều khiển động cơ để giữ xe thăng bằng và di chuyển theo quỹ đạo mong muốn. Ưu điểm của phương pháp này là khả năng tự động thích nghi với các điều kiện môi trường khác nhau và không yêu cầu mô hình toán học chính xác của xe. Luận án này đề xuất các phương pháp điều khiển học tăng cường mới để giải quyết các thách thức trong điều khiển xe hai bánh tự cân bằng.

3.1. Tổng Quan Về Thuật Toán Điều Khiển Học Tăng Cường

Điều khiển học tăng cường là một phương pháp học máy cho phép một agent (ví dụ: bộ điều khiển) học cách đưa ra quyết định trong một môi trường để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Các thuật toán phổ biến bao gồm Q-learning, Deep Q-Network (DQN) và Actor-Critic. Agent học bằng cách thử và sai, nhận phản hồi từ môi trường dưới dạng phần thưởng (hoặc hình phạt).

3.2. Xây Dựng Môi Trường Mô Phỏng Cho Huấn Luyện Thuật Toán

Để huấn luyện thuật toán điều khiển học tăng cường, cần có một môi trường mô phỏng chính xác của xe hai bánh tự cân bằng. Môi trường này có thể được xây dựng bằng các phần mềm như MATLAB Simulink, Gazebo hoặc ROS. Môi trường mô phỏng cho phép thử nghiệm và đánh giá các thuật toán điều khiển một cách an toàn và hiệu quả.

3.3. Áp Dụng Thuật Toán Học Sâu Deep Learning Trong Điều Khiển

Các mạng nơ-ron (Neural Network) sâu có thể được sử dụng để xấp xỉ hàm giá trị hoặc chính sách trong điều khiển học tăng cường. Phương pháp này, được gọi là Deep Reinforcement Learning, cho phép xử lý các không gian trạng thái và hành động lớn, phức tạp. Ví dụ, mạng DQN có thể được sử dụng để ước tính Q-value cho từng cặp trạng thái-hành động.

IV. Điều Khiển Thích Nghi Bền Vững Cho Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng

Một giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề bất định mô hình và tác động của nhiễu là sử dụng điều khiển thích nghi bền vững. Phương pháp này kết hợp bộ quan sát nhiễu để ước lượng và loại bỏ tác động của nhiễu, đồng thời sử dụng luật điều khiển thích nghi để điều chỉnh tham số của bộ điều khiển theo thời gian. Điều này giúp hệ thống duy trì tính ổn định và hiệu suất cao ngay cả khi có sự thay đổi trong mô hình xe và môi trường vận hành. Luận án này đề xuất các phương pháp điều khiển thích nghi bền vững mới cho xe hai bánh tự cân bằng.

4.1. Thiết Kế Bộ Quan Sát Nhiễu Để Ước Lượng Tác Động Của Nhiễu

Bộ quan sát nhiễu được sử dụng để ước lượng các thành phần nhiễu tác động lên hệ thống. Thông tin này sau đó được sử dụng để bù trừ nhiễu trong bộ điều khiển. Thiết kế bộ quan sát nhiễu hiệu quả là rất quan trọng để đạt được hiệu suất điều khiển cao.

4.2. Sử Dụng Luật Điều Khiển Thích Nghi Để Điều Chỉnh Tham Số

Luật điều khiển thích nghi được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển theo thời gian, dựa trên thông tin về trạng thái của hệ thống và ước lượng nhiễu. Điều này giúp hệ thống thích nghi với các điều kiện vận hành khác nhau và duy trì tính ổn định.

4.3. Phân Tích Tính Ổn Định Của Hệ Kín Điều Khiển

Tính ổn định của hệ kín, bao gồm bộ điều khiển, bộ quan sát nhiễu và xe hai bánh tự cân bằng, cần được phân tích và chứng minh. Lý thuyết ổn định Lyapunov thường được sử dụng để chứng minh tính ổn định của hệ thống.

V. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu Điều Khiển Xe 2 Bánh

Luận án này đã tiến hành mô phỏng và thử nghiệm thực tế các phương pháp điều khiển đề xuất trên mô hình xe hai bánh tự cân bằng. Kết quả cho thấy các phương pháp điều khiển học tăng cường và điều khiển thích nghi bền vững đạt được hiệu suất cao trong việc ổn định xe, bám quỹ đạo và chống nhiễu. So sánh với các phương pháp điều khiển truyền thống như PID và LQR, các phương pháp đề xuất cho thấy ưu điểm vượt trội trong các điều kiện vận hành phức tạp.

5.1. Mô Hình Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng Trong Phòng Thí Nghiệm

Mô hình xe hai bánh tự cân bằng được xây dựng trong phòng thí nghiệm để kiểm chứng kết quả nghiên cứu lý thuyết. Mô hình bao gồm các thành phần như khung xe, động cơ, cảm biến (IMU, encoder) và bộ điều khiển (vi điều khiển). Mô hình này cho phép thực hiện các thử nghiệm điều khiển trong môi trường thực tế.

5.2. Kết Quả Mô Phỏng và So Sánh Với Các Phương Pháp Khác

Kết quả mô phỏng trên MATLAB Simulink cho thấy các phương pháp điều khiển đề xuất đạt được hiệu suất cao trong việc ổn định xe, bám quỹ đạo và chống nhiễu. So sánh với các phương pháp điều khiển truyền thống như PID và LQR, các phương pháp đề xuất cho thấy ưu điểm vượt trội trong các điều kiện vận hành phức tạp.

5.3. Thử Nghiệm Thực Tế và Đánh Giá Hiệu Quả Của Hệ Thống

Các phương pháp điều khiển đề xuất được thử nghiệm thực tế trên mô hình xe hai bánh tự cân bằng trong phòng thí nghiệm. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất. Các kết quả này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của các phương pháp điều khiển đề xuất.

VI. Triển Vọng Tương Lai Điều Khiển Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng

Nghiên cứu về điều khiển học tăng cường và điều khiển thích nghi bền vững cho xe hai bánh tự cân bằng vẫn còn nhiều tiềm năng phát triển. Trong tương lai, các nghiên cứu có thể tập trung vào việc cải thiện hiệu suất, độ tin cậy và khả năng tự học của hệ thống. Đồng thời, việc ứng dụng các công nghệ mới như điện toán đám mây, Internet of Things (IoT) và robot học tập sẽ mở ra những hướng đi mới cho lĩnh vực này. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các hệ thống xe hai bánh tự cân bằng thông minh, an toàn và tiện lợi, phục vụ cho nhu cầu di chuyển của con người.

6.1. Tối Ưu Hóa Thuật Toán Để Nâng Cao Hiệu Suất và Độ Tin Cậy

Các thuật toán điều khiển học tăng cường và điều khiển thích nghi bền vững có thể được tối ưu hóa để nâng cao hiệu suất, độ tin cậy và khả năng thích nghi. Các phương pháp tối ưu hóa có thể bao gồm điều chỉnh tham số, cải thiện cấu trúc mạng nơ-ron và sử dụng các kỹ thuật học chuyển giao.

6.2. Ứng Dụng Điện Toán Đám Mây Và IoT Trong Hệ Thống

Điện toán đám mây và Internet of Things (IoT) có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu từ xe, chia sẻ thông tin giữa các xe và cung cấp các dịch vụ hỗ trợ điều khiển. Ví dụ, dữ liệu từ cảm biến có thể được tải lên đám mây để phân tích và cải thiện thuật toán điều khiển.

6.3. Nghiên Cứu Phát Triển Robot Học Tập Cho Xe Hai Bánh

Khái niệm robot học tập có thể được áp dụng cho xe hai bánh tự cân bằng để tạo ra các hệ thống có khả năng tự học hỏi từ kinh nghiệm và thích nghi với các môi trường mới. Điều này đòi hỏi các thuật toán học tập phải có khả năng xử lý dữ liệu không đầy đủ, nhiễu và thay đổi theo thời gian.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 Tổng quan 1.1 Hệ thiếu cơ cấu chấp hành Một hệ thống cơ khí có số đầu vào điều khiển ít hơn số bậc tự do được gọi là hệ thiếu cơ cấu chấp hành [1]. Ngược lại, hệ đủ cơ cấu chấp hành là hệ thống có số cơ cấu chấp hành bằng số bậc tự do của hệ. Nguồn gốc của sự thiếu cơ cấu chấp hành có thể là: do bản chất của động học hệ thống (ví dụ như con lắc ngược); hoặc do nhân tạo từ thiết kế hay bỏ bớt cơ cấu chấp hành để tạo ra hệ thống điều khiển khó hơn; hoặc trường hợp còn lại là do cơ cấu chấp hành bị hỏng. Các hệ thống cơ khí thiếu cơ cấu chấp hành có rất nhiều ứng dụng thực tế trong cuộc sống như máy bay, tàu vũ trụ, phương tiện dưới nước [2], xe tự hành, rô bốt đi bộ.

Việc điều khiển các đối tượng thiếu chấp hành này rất là khó và phức tạp. Nó thường dẫn tới những vấn đề lý thuyết phức tạp mà trong hệ đủ chấp hành không có và không thể giải quyết bằng các phương pháp điều khiển kinh điển. Một số kết quả và tính chất của hệ phi tuyến như tuyến tính hóa phản hồi và lý thuyết thụ động sẽ không áp dụng được cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành. Một số tính chất không mong muốn của hệ thiếu chấp hành nữa là: có bậc tương đối không xác định và tính pha không cực tiểu.

Hệ thống này cũng khó để xác định tính điều khiển được, và khi kiểm tra được tính điều khiển được thì tín hiệu điều khiển có thể là không liên tục, tuần hoàn hoặc thay đổi theo thời gian. Điều khiển hệ thiếu cơ cấu chấp hành có thể coi là một giải pháp mềm cho sự hỏng cơ cấu chấp hành của hệ đủ cơ cấu chấp hành để tránh dự phòng thiết bị. Do đó nó có thể được dùng trong những ứng dụng trong đó vấn đề an toàn là quan trọng và có thể đóng góp vào sự thành công cho các nhiệm vụ. Những chiến lược điều khiển như vậy tự nhiên mang lại lợi ích về khía cạnh giảm khối lượng (do giảm cơ cấu chấp hành) và giảm giá thành hệ thống.

Do đó có thể khuyến khích các nhà sản xuất trực tiếp thiết kế các thuật toán có tính đến thiếu cơ cấu chấp hành. Có nhiều tác giả đã cố phân loại và khái quát các hệ thống này với mục đích đề xuất một phương pháp thiết kế điều khiển có tính hệ thống cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành, nhưng điều này là khó thực hiện. Spong [3] là người đi đầu trong việc khái quát hóa việc phân tích các hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành, trong đó các hệ thống này có thể được tuyến tính hóa một phần bởi phản hồi ít nhất là cục bộ. Ông đã đề xuất chuyển các hệ phi tuyến thành các hệ tuyến tính một phần bao gồm các hệ con đủ chấp hành và hệ con không có chấp hành.

Seto và Baillieul [4] đã phân loại hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành sử dụng khái niệm sơ đồ dòng điều khiển (CFD) thành ba dạng: cây (tree), chuỗi (chain) và điểm cách ly (isolated point). Ví dụ như con lắc ngược có cấu trúc dạng cây, hệ vật trượt 12 trên xe có cấu trúc dạng chuỗi, hệ thống bóng và thanh có dạng điểm cách ly. Một số phương pháp điều khiển như tuyến tính hóa phải hồi và điều khiển cuốn chiếu đã được thiết kế trong nghiên cứu này. Saber [5] đã phân loại hệ cơ thiếu cơ cấu chấp hành dựa trên tính đối xứng động lực học, chế độ chấp hành, mô men tích phân được và đầu vào tương tác thành 8 loại bằng cách chuyển hệ thống thành 3 dạng hệ phi tuyến nối tiếp chuẩn: dạng phản hồi chặt; dạng truyền thẳng chặt; và dạng toàn phương tuyến tính phi tam giác.

Thakar và nhóm nghiên cứu [6] đã đề xuất một bộ điều khiển sử dụng hàm năng lượng tổng là hàm Lyapunov cho một lớp hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành, trong đó số bậc tự do bằng hai lần kích thước của véc tơ đầu vào. Phương pháp này không áp dụng được cho xe hai bánh tự cân bằng vì đối tượng này có số bậc tự do là 3 và kích thước đầu vào bằng 2. Trong công trình [7], các tác giả đã nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành với tín hiệu đầu vào có dạng xung. Hơn nữa, nghiên cứu đã tìm ra tập mở rộng của tập hút chứa điểm cân bằng cho trường hợp hệ có một đầu vào.

Đối với hệ thiếu cơ cấu chấp hành, các phương pháp điều khiển kinh điển đã được thiết kế gồm: phương pháp điều khiển dựa trên tuyến tính hóa một phần, tuyến tính hóa phản hồi và điều khiển cuốn chiếu [1, 8]. Một số phương pháp điều khiển đã được nghiên cứu và áp dụng cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành cụ thể như phương tiên bay không người lái [9, 10], tàu thủy và phương tiện hàng hải [11, 12]. Trong [9] đã tổng quan các phương pháp điều khiển cho máy bay không người lái, từ điều khiển tuyến tính PID tới điều khiển phi tuyến như cuốn chiếu, điều khiển trượt và điều khiển phi tuyến. Nghiên cứu [10] đã tổng quan các thuật toán điều khiển cho máy bay không người lái dạng 4 động cơ.

Bài toán lập quỹ đạo cho các hệ thống cơ khí thiếu cơ cấu chấp hành được nghiên cứu trong [11]. Công trình [12] đã nghiên cứu về vấn đề điều khiển bám dựa trên thị giác cho các rô bốt trên mặt nước thiếu cơ cấu chấp hành. Có nhiều bộ điều khiển khác nhau đã được đề xuất cho hệ thiếu cơ cấu chấp hành như là điều khiển cuốn chiếu, điều khiển cuốn chiếu thích nghi [13], điều khiển trượt thích nghi [14], điều khiển thông minh (sử dụng hệ mờ hoặc mạng nơ-ron) [15, 16], điều khiển thích nghi bền vững [17] và điều khiển tối ưu.2 Các dạng xe hai bánh tự cân bằng Xe tự hành hai bánh được chia thành hai dạng chính: a) điểm trọng tâm của thân xe nằm phía bên dưới trục của hai bánh xe [18] và b) điểm trọng tâm của thân xe nằm phía bên trên trục của hai bánh xe [19]. Dạng thứ nhất dễ điều khiển hơn vì bản thân đối tượng là ổn định, trong khi đó dạng thứ hai lại khó điều khiển hơn 13 vì bản thân đối tượng là không ổn định, nó giống như là hệ con lắc ngược.

Trong luận án này tập trung vào đối tượng dạng thứ hai, gọi là xe hai bánh tự cân bằng. Xe hai bánh tự cân bằng là một hệ thống cơ thiếu cơ cấu chấp hành [1, 8] vì nó có ba bậc tự do gồm: chuyển động xoay của thân xe, di chuyển thẳng và chuyển động xoay của xe nhưng chỉ có hai đầu vào là hai mô ment tạo ra bởi các động cơ điện xoay chiều hoặc một chiều tác động lên hai bánh xe [19, 20, 21, 61]. Dạng xe hai bánh đầu tiên [19] được chế tạo năm 2002 có dạng như trong hình 1. Xe này gồm hai hệ con: thanh lắc và hệ thống xoay.

Hai bộ điều khiển phản hồi trạng thái được thiết kế sử dụng phương pháp gán điểm cực. Các bộ điều khiển này làm cho xe ổn định và có thể chống nhiễu ảnh hưởng tới góc và lực tác động bên ngoài.1: Xe hai bánh tự cân bằng truyền thống [19]. Nguyên lý hoạt động của xe như sau: Để cho xe hai bánh này có thể chuyển động thẳng (hoặc lùi) thì hai bánh xe trái và phải phải quay cùng chiều và cùng tốc độ. Xe sẽ chuyển động rẽ sang trái nếu như bánh bên trái quay cùng chiều và có vận tốc chậm hơn bánh bên phải, nếu lớn hơn xe sẽ quay phải.

Trong quá trình chuyển động, xe phải được giữ thăng bằng, có nghĩa là trọng tâm của thanh lắc phải rơi vào trục hình học của hai bánh xe, nếu thanh lắc nghiêng về phía trước thì xe phải chạy về phía trước hoặc nghiêng về đằng sau thì xe phải lùi lại phía sau để bàn chân đế luôn ở dưới trọng tâm của thanh lắc. Sau đó, một dạng xe hai bánh tự cân bằng mới có xen kênh đầu vào [22] đã được thiết kế, chế tạo và thử nghiệm. Xe hai bánh này được mô tả như trong hình vẽ 1.2, trong đó bên trái là ảnh nhìn từ phía cạnh xe và bên phải là ảnh nhìn từ phía trước xe. Hệ thống này chỉ có một động cơ điện một chiều làm cơ cấu chấp hành, nó được 14 Hình 1.2: Mô hình xe hai bánh có đầu vào xen kênh [22].

gắn với thanh lắc và mô men của động cơ tác động lên cả bánh xe và thanh lắc. Xe này dễ chế tạo (vì hai bánh đồng trục) nhưng nhiều thách thức hơn khi điều khiển vì có sự xen kênh giữa thanh lắc và các bánh xe. Xe có thể di chuyển trên đường dốc và giữ được thanh lắc thăng bằng xung quanh điểm cân bằng. Với loại xe này, bộ điều khiển trượt tích phân [22] đã được áp dụng.

Phương pháp này làm cho xe có thể di chuyển trên bề mặt nghiêng và đảm bảo thanh lắc được giữ thăng bằng. Một dạng xe hai bánh thứ ba [23, 24] đã được thử nghiệm.3 thể hiện mô hình của xe này. Nó giống với mô hình thứ nhất nhưng có một bánh đà để giữ cho thanh lắc cân bằng trong quá trình di chuyển. Do đó, nó dễ điều khiển hơn.

Một bộ điều khiển PID đã được thiết kế để duy trì thanh lắc xung quanh vị trí thẳng đứng. Theo như cấu trúc vật lý của xe, các dạng xe có thể được nhóm thành loại có đầu vào xen kênh và loại có đầu vào không xen kênh. Đối với loại thứ hai, có 3 dạng: trọng tâm nằm dưới trục xe, trọng tâm nằm phía trên của trục xe và trọng tâm được điều khiển bởi bánh xe phản ứng. Trong luận án này, em tập trung vào nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển cho xe hai bánh tự cân bằng (TWMR) được điều khiển bởi mô men của hai động cơ và khung được thể hiện trong hình 1.

Hai bánh xe được gắn trực tiếp với trục của hai động cơ điện (một chiều hoặc xoay chiều) và đặt đồng trục. Các động cơ này được gắn lên khung xe. Khi xe di chuyển, khung xe xoay một cách bị động xung quanh trục của bánh xe. Chuyển động này giống như của con lắc ngược.

Do đó, các bài toán cơ bản khi điều khiển xe hoạt động gồm: ˆ Bài toán 1: Bài toán đầu tiên và quan trọng nhất là duy trì thanh lắc xung quanh điểm cân bằng không ổn định.