CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN - Sử dụng Qt Designer và ngôn ngữ lập trình Python để xây dựng GUI (Graphical User Interface) bằng thư viện PyQt5 của python. Nội dung đề tài Phần còn lại của đề tài “Điều khiển phân tác Robot bầy đàn tránh vật cản dùng mạng API Socket” có những nội dung sau: Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết để thực hiện đề tài, mô hình toán của robot di động, xây dựng các phương trình toán, luật điều khiển. Lý thuyết về xử lý ảnh, truyền thông để thực hiện đề tài.
Chương 3: Thiết kế phần cứng và phần mềm Chương này trình bày cấu trúc hệ thống, lựa chọn thiết bị điều khiển, thiết kế phần mô hình và phần điện của hệ thống. Và trình bày thiết kế giao diện điều khiển hệ thống. Chương 4: Giải thuật điều khiển Chương này trình bày về các thuật toán điều khiển sử dụng trong đề tài: thuật toán xử lý ảnh, thuật toán bám quỹ đạo tham chiếu, thuật toán tránh vật cản, thuật toán bầy đàn. Chương 5: Kết quả mô phỏng và thực nghiệm Chương này trình bày về kết quả thu được từ mô phỏng các giải thuật điều khiển và kết quả thực nghiệm.
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Chương này trình bày các kết luận rút ra được từ đề tài sau khi hoàn thành hệ thống và nêu hướng phát triển, ý tưởng mới của đề tài trong tương lai. BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương này tập trung trình bày về lý thuyết về robot bầy đàn, xây dựng phương trình toán cho xe, phương pháp điều khiển và các phương thức giao tiếp và truyền thông.
Một số công trình nghiên cứu robot bầy đàn trong thực tế Trên thế giới, đã có nhiều công trình khoa học nghiên cứu về khả năng điều khiển nhiều robot theo đội hình. Trong bài báo [1] và [2] đã đề xuất phương pháp điều khiển đội hình robot di động nonholonomic di chuyển mượt về đích bằng cách lập ra quỹ đạo tham chiếu cho robot dẫn đầu. Bài báo [1] “Control of Nonholonomic Mobile Robot Formations: Backstepping Kinematics into Dynamics” với sự kết hợp luật điều khiển động học và momen xoắn robot đã đề xuất phương pháp điều khiển đội hình robot dựa trên đội hình robot dẫn đầu – robot theo sau (leaders-follower) bằng phương pháp động học bước sau (Backstepping Kinematics) tính toán động học của robot theo sau và robot dẫn đầu. Một đội hình đơn giản được xem xét các robot theo sau (follower) giữa khoảng cách với robot dẫn đầu leader khoảng cách L và góc lái tùy thuộc vào vị trí của robot.
Bài báo [2] "A Vision-Based Formation Control Framework" xây dựng module cho phép tái sửa dụng cho việc điều khiển duy trì đội hình một nhóm các robot di động nonholonomic khi di chuyển bám theo quỹ đạo cụ thể và thực hiện các tác vụ hợp tác. Mô hình cho phép chuyển đổi giữa các bộ điều khiển phi tập trung cho phép thay đổi đội hình robot. Tín hiệu đầu vào để điều khiển robot sử dụng 1 cảm biến duy nhất là camera đa hướng. Kết quả mô phỏng và chạy thử nghiệm trên đội hình ba robot.
Thuật toán trong bài báo [4] [8] được sử dụng để vẽ ra quỹ đạo tham chiếu cho robot dẫn đầu di chuyển về đích. Nghiên cứu điều khiển đội hình robot bầy đàn [9] dựa vào thu thập dữ liệu từ camera để xử lý ảnh và đưa ra thuật toán điều khiển 3 robot chạy theo quỹ đạo với Robot dẫn đầu bám quỹ đạo tham chiếu và 2 robot còn lại bám theo Robot dẫn đầu. BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 5 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.1 Đội hình robot xe sử dụng camera đa hướng Hầu hết các dự án điều khiển phối hợp nhiều robot thành công hiện tại đều không dựa vào hoặc xây dựng trên kết quả có sẵn trong tài liệu lý thuyết điều khiển và hệ thống động lực học.
Bởi vì, các lý thuyết điều khiển truyền thống chủ yếu cho phép thiết kế bộ điều khiển cho một đối tượng hoạt động đơn lẻ với các nhiệm vụ và mô hình hệ thống cố định. Trong đề tài này nhóm phát triển bộ điều khiển và ước lượng đơn giản để kiểm soát đội hình nhóm robot. Trong việc điều khiển đội hình robot ta giải quyết vấn đề bằng cách điều khiển vị trí và hướng liên quan của các robot trong nhóm. Vấn đề trong điều khiển đội hình robot bao gồm di chuyển tạo thành đội hình các hình dạng khác nhau, duy trì đội hình khi di chuyển và duy trì đội hình né vật cản.
Đề tài nghiên cứu này là sự kết hợp của nhiều phương pháp nổi bật đã được đề xuất trước đó để khắc phục những nhược điểm của từng phương pháp như: chưa có phương trình điều khiển cho robot dẫn đầu [2], chưa đưa ra phương pháp lập quỹ đạo tham chiếu để robot di chuyển đến mục tiêu [1], chưa có điều khiển hồi tiếp vị trí và góc quay [4]. Để từ đó tăng độ chính xác và linh hoạt cho thuật toán điều khiển. Mô hình toán robot di động nonholonomic Mô hình robot di động ở hình 2.1 là một mô hình hệ cơ nonholonomic (nonholonomic mobile robot). Bao gồm hai bánh xe điều khiển được gắn sau xe và một bánh xe đa hướng BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 6 CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT đặt phía trước xe. Chuyển động của xe đạt được nhờ hai động cơ DC cung cấp lực moment độc lập cho hai bánh xe.2 Mô hình robot di động của hệ cơ nonholonomic Vị trí của Robot trong hệ tọa độ Oxy được biểu diễn bởi vector q = x y có T tâm tại C. Trong đó: - x, y (m): là vị trị tâm của robot đặt ở vị trí trung điểm nối 2 trục động cơ của Robot. - (rad): là hướng của Robot so với trục Ox trong hệ tọa độ Oxy.
- d (m): khoảng cách từ tâm đến vị trí đầu của robot. - 2r (m): khoảng cách giữa 2 bánh xe của robot. Ta có phương trình động học chuyển động của Robot: BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 7 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT x v cos cos 0 v q = y = v sin = sin 0 0 1 2.
Giới thiệu phần mềm Visual Studio Code và Python Visual Studio Code là trình soạn thảo, chỉnh sửa code có mã nguồn mở khả năng tùy biến cao với ưu điểm gọn nhẹ có khả năng chạy trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windown, macOS và Linux. VS code còn có kho thư viện với nhiều gói, tiện ích mở rộng hỗ trợ đa dạng tất cả ngôn ngữ lập trình như JavaScript, Node.js, C, C++, Python,…Để lập trình ngôn ngữ nào bạn chỉ cần cài trình biên dịch của ngôn ngữ đó và cài thêm gói mở rộng trên visual code. Có thể nói Visual studio code là sự kết hợp hoàn hảo giữa IDE và Code editor. Nó hỗ trợ người dùng rất nhiều tiện tích như: đổi theme, hỗ trợ Git, hỗ trợ quá trình soạn thảo code bằng cách nhắc lệnh, các phím tắt và nhiều tùy chọn khác nhau.3 Icon Visual Studio Code và Python Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, cấp cao, mạnh mẽ, được tạo ra bởi Guido van Rossum.
Nó dễ dàng để tìm hiểu và đang nổi lên như một trong những ngôn ngữ lập trình nhập môn tốt nhất cho người lần đầu tiếp xúc với ngôn ngữ lập trình. Python hoàn toàn tạo kiểu động và sử dụng cơ chế cấp phát bộ nhớ tự động. Python có cấu trúc dữ liệu cấp cao mạnh mẽ và cách tiếp cận đơn giản nhưng hiệu quả đối với lập trình hướng đối tượng. Cú pháp lệnh của Python là điểm cộng vô cùng lớn vì sự rõ ràng, dễ hiểu và cách gõ linh động làm cho nó nhanh chóng trở thành một ngôn ngữ lý tưởng để viết script và phát triển ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, ở hầu hết các nền tảng.
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 8 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao, mã nguồn mở và miễn phí bạn có thể sử dụng các phần mềm, chương trình được viết trong Python mà còn có thể thay đổi mã nguồn của nó. Python có một cộng đồng rộng lớn, không ngừng cải thiện nó mỗi lần cập nhật. Các chương trình Python có thể di chuyển từ nền tảng này sang nền tảng khác và chạy nó mà không có bất kì thay đổi nào.
Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng (OOP) giúp giải quyết các vấn đề phức tạp một cách trực quan. Hơn nữa python còn là ngôn ngữ lập trình phù hợp với khoa học dữ liệu, thị giác máy tính và tính toán với các thư viện như Numpy, SciPy, Matplotlip, Panda, OpenCV,…hỗ trợ tính toán ma trận và trực quan hóa dữ liệu. Phần mềm hỗ trợ mô phỏng Matlab/Simulink Matlab viết tắt của Matrix Laboratory (phòng thí nghiệm ma trận) là phần mềm cung cấp môi trường tính toán số và lập trình, do công ty MathWorks thiết kế. Matlab cho phép tính toán số với ma trận, vẽ đồ thị hàm số hay biểu đồ thông tin, thực hiện phát triển thuật toán có ứng dụng lớn trong ngành khoa học và kỹ thuật.
Matlab cũng là công cụ mô phỏng được nhiều nhà nghiên cứu, phân tích lựa chọn. Matlab còn có các bộ giải pháp hướng tới ứng dụng gọi là toolbox. Toolbox rất quan trọng với hầu hết người dùng Matlab bởi nó cho phép học và áp dụng công nghệ chuyên môn hóa. Toolbox là bộ sưu tập các hàm Matlab (M-file) mở rộng môi trường Matlab để giải quyết từng lớp vấn đề.
Các lĩnh vực mà toolbox có thể làm việc gồm xử lý tín hiệu, hệ thống kiểm soát, mạng thần kinh, logic mờ, phép biến đổi wavelet, mô phỏng… Hình 2.4 Phần mềm Matlab/Simulink Simulink được phát triển bởi MathWorks và được tích hợp trong Matlab là môi trường lập trình đồ họa, mô phỏng và phân tích các hệ thống động học tuyến tính và phi tuyến, liên BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN 9 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT tục và rời rạc một cách trực quan trong môi trường giao tiếp đồ họa. Simulink cho phép mô phỏng trong thời gian liên tục, gián đoạn hay một hệ kết hợp liên tục và gián đoạn. Thư viện Simulink cũng bao gồm toàn bộ thư viện các khối như khối nhận tín hiệu, các nguồn tín hiệu, các phần tử tuyến tính và phi tuyến.
Dĩ nhiên là người dùng có thể thay đổi hay tạo ra các khối riêng của mình. Các bài toán trong Simulink được xây dựng theo mô hình phân cấp.