Hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid sử dụng học tăng cường

• Tác giả: Nguyen Le-Vinh
• Người hướng dẫn: Pierre-Yves Glorennec
• Trường học: Institut National des Sciences Appliquées de Rennes
• Chuyên ngành: Informatique
• Đề tài: Hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid sử dụng học tăng cường
• Loại tài liệu: mémoire de fin d’études
• Năm xuất bản: 2007
• Địa điểm: Hanoï

Mục lục chi tiết

• 1. Introduction
• 1.1. Problématique
• 1.2. Motivation et objectifs du stage
• 1.3. Environnement de travail
• 1.4. Contribution
• 1.5. Plan du document
• 2. Etat de l’art
• 2.1. Introduction
• 2.2. X-Pilot
• 2.3. Le pilote intelligent et le simulateur
• 2.4. Introduction de navigation
• 2.4.1. Parties d’un voilier
• 2.4.2. Théorie d’un voilier
• 2.4.3. Vent réel, vent de vitesse et vent apparent
• 2.4.4. Polaire de vitesse
• 2.5. Pilote automatique et pilote automatique intelligent
• 2.5.1. Modes du pilote classique
• 2.5.2. Limites d’un pilote classique
• 2.5.3. Améliorations du pilote intelligent
• 2.5.4. Stratégies de barre
• 2.5.5. Systèmes d’inférence floue
• 2.6. Sous-ensemble flou
• 2.7. Valeur de vérité d’une règle
• 2.8. Calcul de la sortie d’un SIF
• 2.9. Un exemple - Le lave-ligne
• 2.10. Apprentissage par renforcement
• 2.11. Le pilote automatique intelligent
• 2.11.1. Modes du pilote automatique
• 2.11.1.1. Mode VENT REEL
• 2.11.1.2. Mode CAP FIXE
• 4. Programme de Pilote Automatique Intelligent
• 4.1. Conception du SPAI
• 4.1.1. Diagramme de collaboration
• 4.1.2. Diagramme de cas d’utilisation
• 4.1.3. Diagramme de déploiement
• 4.1.4. Diagramme de pacquages
• 4.1.5. Architecture des interfaces
• 4.1.5.1. Module d’interface graphique
• 4.1.5.2. Diagramme de classes
• 4.1.5.3. Diagramme d’état-transitions
• 4.1.6. Module de PAI
• 4.1.6.1. Diagramme de classes
• 4.1.6.2. Diagramme d’activité général
• 4.1.6.3. Algorithme de choix de la consigne
• 4.1.7. Module de décodage et d’encodage
• 4.1.7.1. Diagramme de classes
• 4.1.7.2. Diagramme d’activité du module de décodage et d’encodage
• 4.1.7.3. Diagramme d’activité d’envoi d’une consigne
• 4.1.8. Module de stockage des données
• 5. Résultat
• 6. Conclusions et perspectives
• Bibliographie

Tóm tắt

I. Tổng quan hệ thống lái tự động cho tàu hybrid thông minh

Hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng, hướng đến việc tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu. Trong bối cảnh giá nhiên liệu tăng cao và ý thức bảo vệ môi trường ngày càng được nâng cao, việc phát triển các hệ thống tự động hóa cho tàu thuyền trở nên vô cùng quan trọng. Hệ thống này kết hợp các công nghệ tiên tiến như học tăng cường, logic mờ, và hệ thống nhúng để tạo ra một giải pháp điều khiển tự động, có khả năng thích ứng với các điều kiện môi trường khác nhau và tối ưu hóa hành trình của tàu. Dự án Grand Largue là một ví dụ điển hình cho những nỗ lực nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này, hướng đến việc ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo vào điều khiển tàu thuyền.

1.1. Giới thiệu dự án Grand Largue và ứng dụng thực tế

Dự án Grand Largue, được Pôle Mer Bretagne hỗ trợ, tập trung vào giải quyết các vấn đề tối ưu hóa trong lĩnh vực hàng hải, đặc biệt là thông qua việc sử dụng logic mờ và học máy. Mục tiêu chính là xây dựng các ứng dụng có khả năng tự động điều khiển tàu thuyền, cải thiện hiệu suất và giảm thiểu tác động đến môi trường. Dự án này là một ví dụ điển hình cho việc kết hợp nghiên cứu học thuật và ứng dụng thực tiễn, với sự tham gia của các nhà khoa học, kỹ sư và các chuyên gia trong ngành hàng hải. Các kết quả nghiên cứu từ dự án Grand Largue hứa hẹn sẽ mang lại những đóng góp quan trọng cho sự phát triển của ngành công nghiệp tàu thuyền.

1.2. Vai trò của học tăng cường trong hệ thống lái tự động

Học tăng cường (Reinforcement Learning) đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid. Các thuật toán học tăng cường cho phép hệ thống tự học hỏi và thích nghi với các điều kiện môi trường khác nhau, từ đó đưa ra các quyết định điều khiển tối ưu. Bằng cách tương tác với môi trường thông qua các hành động, hệ thống sẽ nhận được phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty), từ đó điều chỉnh chiến lược điều khiển của mình để tối đa hóa phần thưởng. Việc ứng dụng học tăng cường giúp hệ thống lái tự động có khả năng tự cải thiện hiệu suất theo thời gian, đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc vào các quy tắc được lập trình sẵn.

II. Thách thức và vấn đề trong lái tự động tàu hybrid hiện nay

Việc phát triển hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid đối mặt với nhiều thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề lớn nhất là sự phức tạp của môi trường biển, với nhiều yếu tố khó lường như gió, sóng, dòng chảy và các chướng ngại vật. Hệ thống cần phải có khả năng xử lý thông tin từ nhiều nguồn cảm biến khác nhau, đồng thời đưa ra các quyết định điều khiển một cách nhanh chóng và chính xác. Bên cạnh đó, việc tích hợp hệ thống lái tự động vào tàu hybrid cũng đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận khác nhau của tàu, bao gồm động cơ, hệ thống điều khiển cánh buồm và các thiết bị phụ trợ. Vấn đề an toàn cũng là một yếu tố quan trọng cần được xem xét, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp.

2.1. Khó khăn trong việc mô hình hóa môi trường biển thực tế

Mô hình hóa môi trường biển là một thách thức lớn do tính chất phức tạp và biến động của nó. Các yếu tố như gió, sóng, dòng chảy, và sự thay đổi của thời tiết đều ảnh hưởng đến hoạt động của tàu. Các mô hình truyền thống thường không thể nắm bắt được đầy đủ các yếu tố này, dẫn đến sai sót trong quá trình điều khiển. Việc xây dựng các mô hình chính xác hơn đòi hỏi sự kết hợp giữa dữ liệu thực tế từ các cảm biến và các phương pháp mô phỏng tiên tiến, đồng thời cần phải tính đến các yếu tố ngẫu nhiên và bất định.

2.2. Vấn đề tích hợp và tương thích hệ thống trên tàu hybrid

Tích hợp hệ thống lái tự động vào tàu hybrid đòi hỏi sự tương thích giữa các bộ phận khác nhau của tàu, bao gồm động cơ, hệ thống cánh buồm, và các thiết bị điện tử. Các hệ thống này cần phải hoạt động đồng bộ và hiệu quả để đảm bảo hiệu suất tối ưu. Vấn đề tương thích có thể phát sinh do sự khác biệt về giao thức truyền thông, tiêu chuẩn kỹ thuật, và các yêu cầu về điện năng. Giải pháp cho vấn đề này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà sản xuất thiết bị và các chuyên gia tích hợp hệ thống.

III. Phương pháp học tăng cường Q FUZZ cho lái tự động tàu

Phương pháp Q-FUZZ kết hợp sức mạnh của học tăng cường và logic mờ để xây dựng hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid. Logic mờ cho phép hệ thống xử lý thông tin không chắc chắn và đưa ra các quyết định dựa trên các quy tắc mờ được định nghĩa bởi các chuyên gia. Học tăng cường giúp hệ thống tự động tối ưu hóa các quy tắc mờ này thông qua quá trình học hỏi từ kinh nghiệm. Phương pháp Q-FUZZ được chứng minh là có hiệu quả trong việc điều khiển tàu thuyền trong các điều kiện môi trường khác nhau, đồng thời mang lại sự linh hoạt và khả năng thích ứng cao.

3.1. Tổng quan về hệ thống suy luận mờ Fuzzy Inference System

Hệ thống suy luận mờ (Fuzzy Inference System - FIS) là một công cụ mạnh mẽ để xử lý thông tin không chắc chắn và đưa ra các quyết định dựa trên các quy tắc mờ. FIS bao gồm ba thành phần chính: fuzzification (mờ hóa), inference engine (động cơ suy luận) và defuzzification (giải mờ). Fuzzification chuyển đổi các giá trị đầu vào thành các tập mờ. Inference engine áp dụng các quy tắc mờ để tạo ra các tập mờ đầu ra. Defuzzification chuyển đổi các tập mờ đầu ra thành các giá trị đầu ra cụ thể. FIS được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng điều khiển, nhận dạng mẫu và ra quyết định.

3.2. Ứng dụng thuật toán Q Learning trong Q FUZZ

Thuật toán Q-Learning là một thuật toán học tăng cường không cần mô hình, cho phép hệ thống học cách đưa ra các quyết định tối ưu mà không cần biết trước về mô hình của môi trường. Trong Q-FUZZ, Q-Learning được sử dụng để tối ưu hóa các quy tắc mờ trong FIS. Hệ thống sẽ tương tác với môi trường thông qua các hành động, nhận được phần thưởng hoặc hình phạt, và từ đó điều chỉnh giá trị Q (Q-value) của các cặp trạng thái-hành động. Giá trị Q đại diện cho chất lượng của việc thực hiện một hành động cụ thể trong một trạng thái cụ thể. Bằng cách lặp đi lặp lại quá trình này, hệ thống sẽ học được chiến lược điều khiển tối ưu.

IV. Kết quả và đánh giá hiệu quả hệ thống lái tự động thông minh

Các kết quả thử nghiệm trên hệ thống mô phỏng cho thấy phương pháp Q-FUZZ mang lại hiệu quả đáng kể trong việc điều khiển tàu hybrid. Hệ thống có khả năng duy trì hướng đi ổn định, tối ưu hóa tốc độ và giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu. So sánh với các phương pháp điều khiển truyền thống, Q-FUZZ cho thấy khả năng thích ứng tốt hơn với các điều kiện môi trường thay đổi và mang lại hiệu suất tổng thể cao hơn. Tuy nhiên, cần có thêm các thử nghiệm thực tế trên tàu thật để đánh giá đầy đủ hiệu quả của hệ thống trong các điều kiện thực tế.

4.1. Phân tích kết quả mô phỏng và so sánh với các phương pháp khác

Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống lái tự động thông minh sử dụng Q-FUZZ có khả năng điều khiển tàu một cách chính xác và ổn định. Hệ thống có thể duy trì hướng đi mong muốn ngay cả khi có sự tác động của gió và sóng. So sánh với các phương pháp điều khiển PID truyền thống, Q-FUZZ cho thấy khả năng thích ứng tốt hơn với các điều kiện môi trường thay đổi và mang lại hiệu suất tổng thể cao hơn về tốc độ và tiêu thụ nhiên liệu. Cụ thể, tốc độ trung bình có thể cải thiện đến 5% so với phương pháp PID truyền thống.

4.2. Thách thức khi triển khai hệ thống trong điều kiện thực tế

Mặc dù kết quả mô phỏng là đầy hứa hẹn, việc triển khai hệ thống lái tự động thông minh trong điều kiện thực tế vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Các yếu tố như nhiễu từ cảm biến, sự biến động của môi trường biển, và các ràng buộc về an toàn cần được xem xét kỹ lưỡng. Thử nghiệm trên tàu thật là cần thiết để đánh giá đầy đủ hiệu quả của hệ thống trong các điều kiện thực tế và để xác định các vấn đề cần được giải quyết trước khi triển khai rộng rãi.

V. Tương lai và tiềm năng phát triển của hệ thống lái tự động

Hệ thống lái tự động thông minh cho tàu hybrid có tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai. Với sự tiến bộ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, học máy, và cảm biến, chúng ta có thể kỳ vọng vào các hệ thống lái tự động ngày càng thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn. Các hệ thống này có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ vận tải hàng hải, du lịch biển đến nghiên cứu khoa học và bảo vệ môi trường. Việc phát triển các hệ thống lái tự động thông minh sẽ góp phần quan trọng vào sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp tàu thuyền.

5.1. Xu hướng tích hợp AI và IoT trong hệ thống lái tự động

Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet of Things (IoT) hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá lớn cho hệ thống lái tự động. Các thiết bị IoT, như cảm biến, camera và hệ thống định vị, sẽ cung cấp dữ liệu thời gian thực về môi trường biển. Các thuật toán AI sẽ phân tích dữ liệu này để đưa ra các quyết định điều khiển tối ưu. Hệ thống lái tự động sẽ trở nên thông minh hơn, có khả năng tự học hỏi và thích nghi với các điều kiện môi trường thay đổi, đồng thời giảm thiểu sự can thiệp của con người.

5.2. Ứng dụng tiềm năng trong ngành vận tải hàng hải và du lịch

Hệ thống lái tự động thông minh có thể được ứng dụng rộng rãi trong ngành vận tải hàng hải, giúp giảm chi phí vận hành, tăng cường an toàn và cải thiện hiệu quả. Các tàu chở hàng có thể tự động điều hướng trên các tuyến đường tối ưu, giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu và khí thải. Trong lĩnh vực du lịch biển, hệ thống lái tự động có thể giúp các tàu du lịch hoạt động an toàn và hiệu quả hơn, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho hành khách. Ngoài ra, hệ thống lái tự động cũng có thể được sử dụng trong các tàu nghiên cứu khoa học và các hoạt động bảo vệ môi trường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh ngành hàng hải hiện đại, việc giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu và tối ưu hóa hiệu suất vận hành tàu thuyền là yêu cầu cấp thiết nhằm tiết kiệm năng lượng và giảm thiểu ô nhiễm môi trường. Theo ước tính, các doanh nghiệp khai thác thủy sản và vận tải biển tiêu thụ một lượng lớn nhiên liệu, đồng thời chịu ảnh hưởng trực tiếp từ biến đổi môi trường như gió, sóng và dòng chảy. Dự án Grand Largue, được Pôle Mer Bretagne phối hợp cùng công ty Avel-Vor Technologie triển khai, tập trung phát triển hệ thống điều khiển tự động cho tàu thuyền lai giữa động cơ và buồm nhằm nâng cao hiệu suất vận hành.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một hệ thống lái tự động thông minh (SPAI) sử dụng thuật toán học tăng cường kết hợp với hệ thống suy luận mờ để tự động điều khiển buồm và động cơ, từ đó tối ưu hóa vận tốc và tiết kiệm năng lượng. Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển thuật toán học tăng cường Q-Learning mờ (Q-FUZ) để điều chỉnh các quy tắc điều khiển dựa trên dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc mô phỏng và thử nghiệm trên hệ thống giả lập với các biến môi trường chính như vận tốc gió thực, gia tốc tàu, polaire vận tốc và dao động tàu, trong khi thử nghiệm thực tế trên tàu dài 16 mét vẫn đang được lên kế hoạch.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua khả năng cải thiện hiệu suất vận hành tàu, giảm tiêu thụ nhiên liệu và tăng tính an toàn nhờ kiểm soát góc nghiêng (gîte) của tàu. Các chỉ số hiệu quả như tốc độ trung bình của hệ thống lái tự động thông minh được cải thiện khoảng 5% so với hệ thống truyền thống, đồng thời hệ thống có khả năng thích ứng với biến đổi môi trường liên tục, góp phần nâng cao độ tin cậy và tự động hóa trong ngành hàng hải.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: hệ thống suy luận mờ (SIF) và học tăng cường (Reinforcement Learning).

• Hệ thống suy luận mờ (SIF): Đây là phương pháp mô hình hóa kiến thức con người dưới dạng các quy tắc "Nếu... thì..." với các biến ngôn ngữ mơ hồ, cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác trong môi trường thực tế. Các biến chính trong hệ thống bao gồm gia tốc tàu (Acc), sai số vận tốc (∆VitC) và sai số góc so với mục tiêu (∆AngC). Hệ thống sử dụng bảng quy tắc được thiết lập bởi các chuyên gia để đưa ra quyết định điều khiển.

• Học tăng cường (Q-Learning mờ - Q-FUZ): Thuật toán học tăng cường cho phép hệ thống tự động học chính sách điều khiển tối ưu thông qua tương tác với môi trường, nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc phạt. Phiên bản mờ của Q-Learning cho phép xử lý không gian trạng thái liên tục bằng cách sử dụng các hàm thành viên mờ, giúp hệ thống thích nghi linh hoạt với các điều kiện thay đổi của môi trường.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: polaire vận tốc (đường cong biểu diễn vận tốc tối ưu của tàu theo góc gió), VMG (Velocity Made Good - tốc độ hiệu quả hướng về mục tiêu), góc nghiêng tàu (gîte), và các chế độ điều khiển như "chế độ gió thực", "chế độ giữ hướng", và "chế độ VMG".

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập từ hệ thống giả lập mô phỏng các điều kiện môi trường chính: vận tốc gió thực, gia tốc tàu, polaire vận tốc, dao động tàu và biến đổi ngẫu nhiên của gió. Cỡ mẫu dữ liệu mô phỏng được thu thập liên tục trong nhiều phiên bản thử nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả thuật toán.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Xây dựng mô hình SIF dựa trên các quy tắc điều khiển ban đầu do chuyên gia thiết lập.
• Áp dụng thuật toán Q-FUZ để tối ưu hóa các tham số trong bảng quy tắc, cho phép hệ thống tự học và thích nghi.
• So sánh kết quả vận hành của hệ thống lái tự động thông minh với các hệ thống truyền thống qua các chỉ số vận tốc trung bình và độ ổn định.
• Sử dụng phần mềm OptimaPro để thu thập và xử lý dữ liệu polaire vận tốc, làm cơ sở cho việc tính toán các tham số điều khiển.

Timeline nghiên cứu kéo dài khoảng 5 tháng, trong đó phần lớn thời gian tập trung vào phát triển thuật toán, mô phỏng và phân tích kết quả. Thử nghiệm thực tế trên tàu được dự kiến thực hiện trong giai đoạn tiếp theo của dự án.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của hệ thống lái tự động thông minh: Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống SPAI sử dụng thuật toán Q-FUZ cải thiện tốc độ trung bình của tàu lên khoảng 5% so với hệ thống lái tự động truyền thống. Cụ thể, tốc độ trung bình của hệ thống lái tự động thế hệ mới đạt 105% so với hệ thống cũ, thể hiện qua biểu đồ so sánh vận tốc theo thời gian.

2. Khả năng thích ứng với biến đổi môi trường: Hệ thống có khả năng điều chỉnh các quy tắc điều khiển dựa trên dữ liệu gia tốc, sai số vận tốc và sai số góc, giúp duy trì hiệu suất ổn định trong điều kiện gió và sóng biến động. Mô phỏng cho thấy hệ thống phản ứng kịp thời với các thay đổi ngẫu nhiên của gió, giữ được góc nghiêng tàu trong giới hạn an toàn.

3. Ưu điểm của việc sử dụng polaire vận tốc: Việc tích hợp polaire vận tốc vào hệ thống giúp xác định các vận tốc mục tiêu và góc buồm tối ưu, từ đó tối ưu hóa hành trình và tiết kiệm năng lượng. Dữ liệu polaire vận tốc thu thập từ phần mềm OptimaPro được sử dụng hiệu quả trong việc tính toán các tham số điều khiển.

4. Giới hạn của mô phỏng và nhu cầu thử nghiệm thực tế: Mặc dù kết quả mô phỏng rất khả quan, hệ thống hiện chỉ được thử nghiệm trong môi trường giả lập với các biến số chính. Việc thử nghiệm trên tàu thực tế vẫn cần thêm thời gian để đánh giá toàn diện hiệu quả và độ tin cậy trong điều kiện thực tế phức tạp hơn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự cải thiện hiệu suất là do hệ thống SPAI kết hợp học tăng cường mờ có khả năng tự động điều chỉnh các quy tắc điều khiển dựa trên phản hồi môi trường, thay vì sử dụng các quy tắc cố định như trong hệ thống truyền thống. So sánh với các nghiên cứu trước đây, như hệ thống X-Pilot và các hệ thống dựa trên PID, SPAI thể hiện sự vượt trội về khả năng thích ứng và tối ưu hóa vận tốc.

Biểu đồ so sánh vận tốc trung bình giữa các hệ thống lái cho thấy sự tăng trưởng rõ rệt khi áp dụng thuật toán Q-FUZ. Bảng số liệu chi tiết minh họa sự khác biệt về tốc độ và độ ổn định trong các điều kiện gió khác nhau. Ngoài ra, việc kiểm soát góc nghiêng tàu giúp tăng tính an toàn, giảm nguy cơ lật tàu trong điều kiện gió mạnh.

Tuy nhiên, do mô phỏng chưa bao gồm toàn bộ các biến số môi trường phức tạp như sóng lớn, dòng chảy mạnh, nên kết quả cần được xác thực thêm qua thử nghiệm thực tế. Việc tích hợp hệ thống trên tàu dài 16 mét và thu thập dữ liệu thực tế sẽ là bước tiếp theo quan trọng để hoàn thiện và thương mại hóa giải pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai thử nghiệm thực tế trên tàu: Thực hiện các chuyến thử nghiệm trên tàu dài 16 mét trong các điều kiện môi trường đa dạng nhằm thu thập dữ liệu thực tế, đánh giá hiệu quả và điều chỉnh thuật toán cho phù hợp. Thời gian dự kiến: 6-12 tháng. Chủ thể thực hiện: nhóm nghiên cứu và công ty Avel-Vor Technologie.

2. Mở rộng mô hình mô phỏng: Bổ sung các biến số môi trường phức tạp như sóng lớn, dòng chảy và điều kiện thời tiết thay đổi nhanh để nâng cao độ chính xác của mô phỏng. Thời gian: 3-6 tháng. Chủ thể: nhóm phát triển phần mềm mô phỏng.

3. Tối ưu hóa giao diện người dùng: Phát triển giao diện điều khiển thân thiện, trực quan cho người lái và chuyên gia kỹ thuật nhằm dễ dàng theo dõi trạng thái hệ thống và can thiệp khi cần thiết. Thời gian: 2-3 tháng. Chủ thể: nhóm phát triển phần mềm.

4. Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Tổ chức các khóa đào tạo cho đội ngũ kỹ thuật và người sử dụng cuối nhằm đảm bảo vận hành hiệu quả hệ thống. Đồng thời xây dựng tài liệu hướng dẫn chi tiết. Thời gian: song song với thử nghiệm thực tế. Chủ thể: nhóm nghiên cứu và đối tác công nghiệp.

5. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng: Khảo sát khả năng áp dụng hệ thống cho các loại tàu khác nhau, đặc biệt là tàu thương mại và tàu đánh cá, nhằm mở rộng phạm vi ứng dụng và tăng giá trị kinh tế. Thời gian: 12 tháng. Chủ thể: nhóm nghiên cứu và các đối tác ngành hàng hải.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điều khiển và trí tuệ nhân tạo: Luận văn cung cấp kiến thức sâu sắc về ứng dụng học tăng cường mờ trong điều khiển tự động, giúp mở rộng hiểu biết và phát triển các nghiên cứu liên quan.

2. Kỹ sư và chuyên gia phát triển hệ thống điều khiển hàng hải: Các giải pháp và thuật toán được trình bày có thể ứng dụng trực tiếp trong thiết kế và cải tiến hệ thống lái tự động cho tàu thuyền, nâng cao hiệu suất và an toàn.

3. Doanh nghiệp và nhà quản lý trong ngành vận tải biển và thủy sản: Thông tin về tối ưu hóa tiêu thụ nhiên liệu và tự động hóa vận hành tàu giúp doanh nghiệp giảm chi phí và tăng hiệu quả khai thác.

4. Nhà phát triển phần mềm và công nghệ hàng hải: Luận văn cung cấp mô hình kiến trúc phần mềm, giao diện người dùng và phương pháp tích hợp hệ thống, hỗ trợ phát triển các sản phẩm công nghệ mới trong lĩnh vực hàng hải.

Câu hỏi thường gặp

1. Học tăng cường mờ (Q-FUZ) khác gì so với học tăng cường truyền thống?
   Q-FUZ kết hợp học tăng cường với hệ thống suy luận mờ, cho phép xử lý không gian trạng thái liên tục và thông tin không chắc chắn, giúp hệ thống thích nghi linh hoạt hơn trong môi trường phức tạp so với học tăng cường truyền thống chỉ xử lý trạng thái rời rạc.

2. Làm thế nào để hệ thống kiểm soát góc nghiêng (gîte) của tàu?
   Hệ thống sử dụng cảm biến góc nghiêng và một module suy luận mờ riêng biệt để đưa ra các điều chỉnh kịp thời nhằm giữ góc nghiêng trong giới hạn an toàn, tránh nguy cơ lật tàu khi có gió mạnh hoặc sóng lớn.

3. Polaire vận tốc có vai trò gì trong hệ thống?
   Polaire vận tốc cung cấp dữ liệu về vận tốc tối ưu của tàu theo các góc gió khác nhau, giúp hệ thống xác định vận tốc và góc buồm mục tiêu để tối ưu hóa hành trình và tiết kiệm năng lượng.

4. Hệ thống đã được thử nghiệm thực tế chưa?
   Hiện tại, hệ thống mới được thử nghiệm trên mô phỏng với các biến số môi trường chính. Thử nghiệm thực tế trên tàu dài 16 mét đang được lên kế hoạch để đánh giá toàn diện hơn.

5. Làm sao để người lái có thể tương tác với hệ thống?
   Hệ thống có giao diện người dùng thân thiện, cho phép người lái chọn chế độ điều khiển (gió thực, giữ hướng, VMG), nhập các tham số mục tiêu và theo dõi các đề xuất điều khiển từ hệ thống, đồng thời có thể can thiệp thủ công khi cần thiết.

Kết luận

• Đã phát triển thành công hệ thống lái tự động thông minh sử dụng học tăng cường mờ kết hợp hệ thống suy luận mờ, cải thiện hiệu suất vận hành tàu khoảng 5% so với hệ thống truyền thống.
• Hệ thống có khả năng thích ứng với biến đổi môi trường, kiểm soát góc nghiêng tàu nhằm đảm bảo an toàn và tối ưu hóa vận tốc.
• Mô phỏng sử dụng các biến số môi trường chính như vận tốc gió thực, gia tốc tàu, polaire vận tốc và dao động tàu, cho kết quả khả quan.
• Cần tiến hành thử nghiệm thực tế trên tàu để đánh giá toàn diện và hoàn thiện hệ thống.
• Khuyến nghị triển khai thử nghiệm thực tế, mở rộng mô phỏng, tối ưu giao diện người dùng và đào tạo chuyển giao công nghệ nhằm ứng dụng rộng rãi trong ngành hàng hải.

Đề nghị các nhà nghiên cứu, kỹ sư và doanh nghiệp trong ngành hàng hải phối hợp triển khai thử nghiệm thực tế và phát triển ứng dụng hệ thống nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và bảo vệ môi trường biển.