Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống robot tự cân bằng trên một bánh xe đại diện cho một trong những bài toán phức tạp và thách thức bậc nhất trong lĩnh vực lý thuyết điều khiển tự động hiện đại. Khác với các hệ thống xe hai bánh tự cân bằng kinh điển chỉ có 1 điểm cân bằng không ổn định, robot một bánh sở hữu đồng thời 2 điểm cân bằng không ổn định trên cả hai trục dọc và trục ngang. Robot được cấu tạo từ 3 bộ phận chấp hành then chốt gồm cụm động cơ bánh xe ở chân giúp duy trì góc nghiêng tiến lùi, cụm động cơ bánh đà ở đỉnh giúp giữ thăng bằng góc quay ngang và khung thân tích hợp khối điều khiển trung tâm. Thách thức nghiên cứu cốt lõi nằm ở đặc tính phi tuyến bậc cao, các tương tác chéo chưa xác định giữa hai trục chuyển động và sự bất định của các thông số động học nội tại.

Đề tài luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện tử thực hiện tại Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trong khung thời gian 10 tháng, bắt đầu giao nhiệm vụ từ ngày 25/03/2021 và hoàn thành vào ngày 20/01/2022, trước khi bảo vệ chính thức ngày 15/05/2022. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể hướng đến việc mô hình hóa hệ phi tuyến, đề xuất giải thuật điều khiển phân tách tối ưu trực tuyến sử dụng quy hoạch động thích nghi, đồng thời chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng thực nghiệm có khả năng chịu tải trọng kết cấu lên tới 200 kg. Công trình mang ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc khi thiết lập thành công quy trình điều khiển tối ưu hóa hàm chỉ tiêu chất lượng theo thời gian thực mà không đòi hỏi biết trước chính xác toàn bộ tham số động học của hệ thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Cơ sở lý thuyết của luận văn được xây dựng trên sự giao thoa giữa cơ học giải tích cổ điển và các lý thuyết điều khiển học hiện đại. Hệ thống động lực học được thiết lập thông qua phương trình Euler-Lagrange, phân tích toàn diện động năng và thế năng của robot trên hệ tọa độ không gian. Mô hình phân tách hệ thống thành hai kênh động lực học độc lập: kênh tiến lùi tương ứng với bài toán con lắc ngược và kênh trái phải tương ứng với bài toán con lắc bánh đà. Các thông số vật lý chuẩn được xác định gồm khối lượng bánh đà 0.070 kg, khối lượng thân 0.954 kg, bán kính bánh xe 0.085 m và khoảng cách từ tâm bánh xe đến trọng tâm thân robot là 0.175 m.

Khung điều khiển tối ưu khai thác nguyên lý quy hoạch động thích nghi online dựa trên nền tảng học củng cố. Bản chất bài toán điều khiển tối ưu phi tuyến đòi hỏi giải phương trình vi phân đạo hàm riêng Hamilton-Jacobi-Bellman, một phương trình vốn không thể tìm được nghiệm giải tích chính xác. Nghiên cứu áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng một lớp ẩn để xấp xỉ nghiệm của phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman trực tuyến. Thuật toán tối ưu hóa Levenberg-Marquardt cải tiến được tích hợp nhằm cập nhật trọng số mạng nơ-ron một cách bền vững. Tính ổn định của toàn bộ hệ thống vòng kín được phân tích và chứng minh chặt chẽ bằng hàm Lyapunov, khẳng định mọi trạng thái sai số đều hội tụ và bị chặn tới hạn đều trong miền không gian xác định.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp đồng bộ giữa giải tích toán học, mô phỏng số học và kiểm chứng thực nghiệm trên mô hình phần cứng vật lý. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ tổ hợp cảm biến quán tính 6 bậc tự do MPU6050 tích hợp con quay hồi chuyển và gia tốc kế, kết hợp cùng hai bộ mã hóa quang học encoder có độ phân giải 52 xung trên mỗi vòng quay ở bánh xe và 13 xung trên mỗi vòng quay ở bánh đà. Quá trình chọn mẫu dữ liệu được thực hiện theo chu kỳ ngắt thời gian thực chuẩn xác của vi điều khiển, đảm bảo tính liên tục và loại bỏ hiện tượng trễ pha tín hiệu điều khiển.

Lý do lựa chọn giải thuật quy hoạch động thích nghi online nằm ở khả năng tự học và thích nghi vượt trội khi động học nội của robot chứa nhiều tham số bất định hoặc bị nhiễu tác động từ môi trường. Mô hình mô phỏng phi tuyến được lập trình hoàn chỉnh trên môi trường Matlab Simulink trước khi nạp mã nguồn C tối ưu hóa vào vi điều khiển 32-bit STM32F103C8T6. Hệ thống mạch công suất sử dụng IC cầu H kép TB6612FNG điều chế độ rộng xung PWM để điều khiển hai động cơ một chiều hoạt động trong dải điện áp từ 0 đến 12V với tỉ số truyền hộp số đạt mức 1:30.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và thực nghiệm đã mang lại những kết quả khoa học nổi bật, khẳng định tính khả thi và độ chính xác của cấu trúc điều khiển phân tách tối ưu:

  • Khả năng phân tách động lực học hiệu quả: Bộ điều khiển chuyển tiếp feedforward đã cô lập thành công sự liên kết chéo phức tạp giữa hai trục, chuyển đổi bài toán đa biến phi tuyến thành hai hệ thống con độc lập tương ứng với mô men quán tính trục pitch đạt 0.1254 kg.m2 và trục roll đạt 0.0440 kg.m2.
  • Tốc độ hội tụ trọng số mạng nơ-ron vượt trội: Mạng nơ-ron xấp xỉ hàm giá trị tối ưu đạt trạng thái hội tụ ổn định chỉ sau một khoảng thời gian ngắn vận hành, giúp sai số hàm Hamilton-Jacobi-Bellman tiệm cận về lân cận của điểm 0 với độ lệch cực tiểu.
  • Độ chính xác bám quỹ đạo và giữ thăng bằng: Robot duy trì góc nghiêng pitch ổn định tại vị trí cân bằng khác 0 khi di chuyển bám theo quỹ đạo đường thẳng tham chiếu, đồng thời góc nghiêng roll được triệt tiêu về vị trí cân bằng với biên độ dao động thực nghiệm không vượt quá 2 độ.
  • Khả năng thích nghi khi thay đổi tải trọng: Khi tiến hành thử nghiệm với tải trọng gia tăng đột ngột, giải thuật quy hoạch động thích nghi trực tuyến đã tự động hiệu chỉnh điện áp đầu ra từ 0 đến 12V, duy trì trạng thái ổn định vững chắc mà không xảy ra hiện tượng mất kiểm soát hay phân kỳ dao động.

Thảo luận kết quả

Cơ chế thích nghi của giải thuật quy hoạch động thích nghi trực tuyến thể hiện sự ưu việt rõ nét khi so sánh với các thuật toán điều khiển truyền thống. Trong các nghiên cứu trước đây sử dụng bộ điều khiển toàn phương tuyến tính LQR hoặc điều khiển mặt trượt SMC đơn thuần, hệ thống thường xuất hiện hiện tượng dao động biên độ cao hoặc phản ứng kém khi mô hình toán học bị sai lệch. Ngược lại, việc ứng dụng mạng nơ-ron để học hàm chỉ tiêu chất lượng tối ưu giúp hệ thống tự động bù trừ các thành phần phi tuyến chưa biết mà không cần tuyến tính hóa quanh điểm làm việc tĩnh.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan thông qua chuỗi biểu đồ đáp ứng thời gian thực và bảng thông số so sánh. Trên biểu đồ đáp ứng góc lệch trục pitch và trục roll, đường cong trạng thái của giải thuật đề xuất bám sát hoàn toàn quỹ đạo chuẩn với thời gian xác lập nhanh và độ vọt lố giảm hơn 40% so với phương pháp điều khiển trượt mờ FSMC kết hợp LQR. Đồng thời, biểu đồ hội tụ trọng số nơ-ron cho thấy các giá trị trọng số ổn định mượt mà, minh chứng cho tính đúng đắn của việc cải tiến đạo hàm mẫu số bậc bốn trong thuật toán Levenberg-Marquardt, loại bỏ triệt để hiện tượng trượt gradient trong quá trình học trực tuyến.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả đạt được, luận văn đưa ra 4 khuyến nghị kỹ thuật cụ thể nhằm mở rộng khả năng ứng dụng thực tế của mô hình:

  • Tối ưu hóa chu kỳ điều khiển thời gian thực: Đề xuất nâng cấp nền tảng xử lý từ vi điều khiển ARM Cortex-M3 lên dòng vi xử lý hiệu năng cao Cortex-M7 nhằm rút ngắn chu kỳ trích xuất tín hiệu xuống dưới 1 mili giây, tạo điều kiện tính toán các mạng nơ-ron nhiều lớp ẩn phức tạp hơn trong vòng 6 tháng tới.
  • Tích hợp bộ lọc trạng thái nâng cao cho cụm cảm biến: Khuyến nghị các kỹ sư nhúng áp dụng thuật toán lọc Kalman mở rộng EKF kết hợp cảm biến quán tính công nghiệp 9 trục để giảm thiểu sai số góc đo tĩnh xuống dưới 0.1 độ, hạn chế tối đa ảnh hưởng từ rung động cơ khí của động cơ bánh đà.
  • Mở rộng cấu trúc điều khiển thích nghi bền vững trực tuyến: Các nhóm nghiên cứu nên tích hợp thêm các thành phần bù sai số bền vững nhằm kiểm soát hệ thống khi robot mang tải trọng thay đổi liên tục trên 30% tổng khối lượng trong các môi trường có lực cản gió hoặc bề mặt trơn trượt.
  • Thử nghiệm trên các dạng địa hình chuyển động phức tạp: Đơn vị thử nghiệm cần tiến hành đánh giá hiệu năng bám quỹ đạo cong chữ S và vượt dốc nghiêng từ 5 đến 10 độ, duy trì vận tốc bám ổn định trong dải từ 1.0 đến 2.0 m/s trong giai đoạn triển khai 12 tháng tiếp theo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình luận văn là tài liệu tham khảo chuyên sâu và hữu ích cho 4 nhóm đối tượng chính:

  • Kỹ sư nghiên cứu và phát triển robot: Ứng dụng toàn bộ sơ đồ thiết kế cơ khí bánh đà, bản vẽ mạch điều khiển trung tâm và thuật toán phân tách động lực học để chế tạo các dòng xe tự hành cân bằng một bánh hoặc phương tiện di chuyển thông minh dạng Unicycle.
  • Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Tự động hóa: Khai thác chi tiết phương pháp chứng minh ổn định Lyapunov mở rộng, kỹ thuật xấp xỉ hàm giải phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman và cách thức xây dựng mô hình con lắc ngược phi tuyến bậc cao trên Matlab Simulink.
  • Giảng viên và nhà nghiên cứu lý thuyết điều khiển: Sử dụng tài liệu làm giáo trình chuyên đề về học củng cố trong điều khiển tối ưu, cung cấp mô hình thực nghiệm trực quan phục vụ công tác giảng dạy các môn học về điều khiển phi tuyến và hệ thống thích nghi.
  • Doanh nghiệp công nghệ phát triển phương tiện tự hành: Tham khảo kiến trúc điều khiển tách rời để áp dụng vào các hệ thống ổn định con quay hồi chuyển trên tàu thủy, thiết bị bay không người lái hoặc robot thám hiểm không gian có không gian chuyển động giới hạn.

Câu hỏi thường gặp

  • Tại sao hệ thống robot một bánh lại khó điều khiển hơn xe hai bánh tự cân bằng? Robot một bánh sở hữu đồng thời hai điểm cân bằng không ổn định trên cả trục dọc và trục ngang, đòi hỏi phải phối hợp điều khiển đồng thời mô men bánh xe và mô men bánh đà, trong khi xe hai bánh chỉ cần kiểm soát duy nhất một trục nghiêng.

  • Thuật toán quy hoạch động thích nghi trực tuyến giải quyết phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman như thế nào? Thay vì tìm nghiệm giải tích bất khả thi của phương trình vi phân phi tuyến, thuật toán sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để ước lượng trực tuyến hàm chi phí tối ưu thông qua quá trình tương tác liên tục với trạng thái thực của robot.

  • Cấu hình phần cứng thực nghiệm của mô hình robot gồm những linh kiện nào? Hệ thống sử dụng vi điều khiển STM32F103C8T6 làm trung tâm xử lý, cảm biến góc MPU6050, động cơ bánh xe MG513P30 kèm hộp số tỉ số truyền 1:30 với encoder 52 xung, động cơ bánh đà RS555 và mạch công suất TB6612FNG cấp nguồn 12V.

  • Vai trò cơ học chính của động cơ bánh đà đặt ở đỉnh robot là gì? Bánh đà đường kính 75 mm quay với vận tốc biến thiên tạo ra mô men phản lực theo định luật bảo toàn mô men động lượng, giúp khung thân robot tự động xoay ngược chiều để triệt tiêu góc nghiêng roll và giữ thăng bằng theo phương ngang.

  • Tính ổn định của toàn bộ giải thuật điều khiển được chứng minh dựa trên nguyên lý nào? Tính ổn định được chứng minh toán học thông qua hàm mục tiêu Lyapunov mở rộng, xác nhận các tín hiệu sai số bám quỹ đạo và sai số xấp xỉ trọng số mạng nơ-ron đều đạt tiêu chuẩn bị chặn tới hạn đều trong mọi điều kiện vận hành.

Kết luận

  • Xây dựng thành công mô hình toán học giải tích phi tuyến hoàn chỉnh cho hệ robot một bánh tự cân bằng dựa trên phương trình Euler-Lagrange.
  • Đề xuất giải pháp phân tách động lực học bằng bộ điều khiển chuyển tiếp feedforward, biến đổi bài toán ghép kênh phức tạp thành hai kênh trục pitch và trục roll độc lập.
  • Thiết kế thuật toán quy hoạch động thích nghi online sử dụng mạng nơ-ron xấp xỉ nghiệm phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman với thuật toán Levenberg-Marquardt cải tiến.
  • Hoàn thiện chế tạo mô hình phần cứng thực nghiệm trên khung mica và nhôm đúc chịu tải 200 kg, nhúng thành công giải thuật điều khiển thời gian thực bằng ngôn ngữ C trên chip ARM Cortex-M3.
  • Chứng minh tính ổn định của hệ kín đạt chuẩn bị chặn tới hạn đều thông qua lý thuyết hàm Lyapunov, khẳng định độ tin cậy vượt bậc qua dữ liệu mô phỏng và thực nghiệm.

Đóng góp khoa học lớn nhất của luận văn là giải quyết trọn vẹn bài toán điều khiển tối ưu bám quỹ đạo cho hệ robot một bánh tự cân bằng có tham số nội bất định. Lộ trình phát triển tiếp theo trong 6 đến 12 tháng tới sẽ tập trung vào việc nâng cấp cảm biến lọc nhiễu và thử nghiệm trên địa hình phức tạp. Quý độc giả, nhà nghiên cứu và kỹ sư quan tâm có thể khai thác mã nguồn và cấu trúc phần cứng của đề tài để phát triển các thế hệ robot tự hành thông minh tiên tiến trong tương lai.