Luận án tiến sĩ: Điều khiển robot tay máy di động bám mục tiêu sử dụng thông tin hình ảnh

Nghiên cứu về điều khiển robot tay máy di động bám mục tiêu sử dụng thông tin hình ảnh, ứng dụng trong công nghệ tự động hóa hiện đại.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ kỹ thuật

2019

144
7
2

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Khái niệm cơ bản

1.2. Phương pháp nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN HỆ PAN-TILT SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH TỪ HAI CAMERA

2.1. Xây dựng mô hình động học hệ pan-tilt-stereo camera bám mục tiêu di động với nhiều tham số bất định

2.2. Xác định hệ phương trình động học tốc độ hệ pan-tilt

2.3. Xây dựng bài toán điều khiển động học (kinematic control) hệ rô bốt- stereo camera bám mục tiêu

2.4. Thiết kế thuật toán điều khiển

2.4.1. Xây dựng mô hình bộ điều khiển

2.4.2. Xây dựng thuật toán điều khiển hệ Pan-tilt – 2 camera bám mục tiêu di động

2.4.3. Một số kết quả mô phỏng kiểm chứng

3. CHƯƠNG 3: MỘT SỐ CẢI TIẾN TRONG ĐIỀU KHIỂN HỆ SERVO THỊ GIÁC BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG

3.1. Xây dựng mô hình 3D cho hệ 2 camera trên hệ pan-tilt

3.2. Mô hình hệ camera ảo

3.3. Kiểm soát sự suy biến của ma trận Jacobian

3.4. Bài toán điều khiển rô bốt bám mục tiêu với nhiều tham số bất định

3.5. Xây dựng bộ điều khiển nơ ron cho hệ động lực học hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động

3.5.1. Xây dựng bộ điều khiển

3.5.2. Xây dựng cấu trúc các lớp bộ điều khiển nơ ron truyền thống RBF cho hệ thống

3.5.3. Tối ưu tham số

3.6. Mô phỏng hệ thống

4. CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT DI ĐỘNG SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH

4.1. Xây dựng mô hình động học và bài toán hệ điều khiển Rô bốt-Pan-tilt– Stereo Camera bám mục tiêu di động

4.2. Xác định ma trận Jacobi ảnh

4.3. Xác định ma trận Jacobi của hệ và tốc độ bám mục tiêu cho rô bốt di động

4.4. Xác định tốc độ của các bánh xe cho rô bốt di động để rô bốt tiếp cận mục tiêu

4.5. Thiết kế thuật toán điều khiển

4.5.1. Động lực học hệ rô bốt di động-bệ pan-tilt

4.5.2. Thiết kế bộ điều khiển tối ưu

4.6. Mô phỏng hệ thống

4.6.1. Mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển tối ưu

4.6.2. Mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển trượt CTC

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Điều khiển rô bốt Robot Control

Chương này tập trung vào khái niệm điều khiển rô bốt, đặc biệt là trong ngữ cảnh sử dụng thông tin hình ảnh. Luận án đề cập đến tính cấp thiết của việc ứng dụng rô bốt trong nhiều lĩnh vực, nhấn mạnh sự cần thiết của rô bốt di động thông minh có khả năng xử lý thông tin hình ảnh để theo dõi mục tiêu, định vị bản thân và tránh vật cản. Các hạn chế của các phương pháp hiện có được chỉ ra, chẳng hạn như việc sử dụng một camera đơn giản chỉ hiệu quả khi biết trước mặt phẳng di chuyển của mục tiêu, hoặc việc sử dụng hai camera mà chưa giải quyết triệt để vấn đề suy biến ma trận Jacobian ảnh. Luận án cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xử lý các tham số bất định trong mô hình toán học của rô bốt, ảnh hưởng từ ma sát, quán tính, và các yếu tố khác. Điều khiển chính xácđiều khiển thời gian thực là những mục tiêu quan trọng được đề cập. Kỹ thuật điều khiển tiên tiến và thuật toán tối ưu được xem xét để giải quyết những thách thức này. Mục tiêu nghiên cứu chính là phát triển thuật toán điều khiển rô bốt bền vững với nhiều tham số bất định và khả năng kháng nhiễu cao.

1.1 Tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh

Phần này cung cấp cái nhìn tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh. Nhận dạng mục tiêuxử lý ảnh là các khía cạnh quan trọng được thảo luận. Luận án đánh giá các phương pháp hiện có, bao gồm các hệ thống visual servoing, và chỉ ra những hạn chế của chúng. Phát triển thuật toán điều khiển rô bốt là trọng tâm chính. Thuật toán điều khiển cần có khả năng bù trừ các tham số bất định và xử lý nhiễu để đảm bảo điều khiển chính xác. Việc sử dụng camera là yếu tố quan trọng, cụ thể là hệ thống stereo camera hai camera cho phép nhận biết độ sâu, khắc phục một số hạn chế của hệ thống một camera. Phân tích dữ liệuthống kê là những phương pháp được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các thuật toán. Giải thuật tiên tiến và thuật toán tối ưu là những công cụ được nghiên cứu để tăng cường hiệu suất của hệ thống. Hệ thống điều khiển tổng thể cần được xây dựngkiểm tra cẩn thận.

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Phần này phân tích tình hình nghiên cứu về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh ở cả trong và ngoài nước. Tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực này được đánh giá. Các nghiên cứu rô bốt đáng chú ý được trích dẫn và phân tích. Thuật toán điều khiển được sử dụng trong các nghiên cứu này được so sánh. Ứng dụng rô bốt trong thực tế cũng được đề cập. Cảm biếncamera đóng vai trò quan trọng. Học máymạng nơ ron cũng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu. Phân tích dữ liệuthống kê đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá kết quả nghiên cứu. Công nghệ 4.0 đã và đang thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của lĩnh vực này. Nghiên cứu rô bốt đang hướng tới việc phát triển các hệ thống rô bốt thông minh hơn, có khả năng thích ứng cao hơn với môi trường xung quanh.

II. Rô bốt tay máy di động Mobile Manipulator Robot

Chương này tập trung vào thiết kế và điều khiển rô bốt tay máy di động. Mô hình hóa động họcđộng lực học của hệ thống rõ bốt tay máy di động được thực hiện. Bám mục tiêu là chức năng chính của rô bốt. Th thông tin hình ảnh từ camera được sử dụng để xác định vị trí mục tiêu. Xử lý ảnhnhận dạng mục tiêu là các bước quan trọng. Điều khiển chuyển động rô bốt dựa trên thông tin thu được từ camera. Thuật toán điều khiển phức tạp hơn so với rô bốt cố định do sự kết hợp của chuyển động tay máy và chuyển động cơ sở di động. Điều khiển chính xácđiều khiển thời gian thực là những thách thức lớn. Mô phỏng được sử dụng để kiểm chứng hiệu quả của thuật toán. Tự động hóacảm biến đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu quả của hệ thống.

2.1 Bám mục tiêu Target Tracking

Phần này tập trung vào vấn đề bám mục tiêu. Vị trí mục tiêu được xác định thông qua thông tin hình ảnh từ camera. Thuật toán theo dõi mục tiêu được thiết kế. Xử lý nhiễubất định trong dữ liệu hình ảnh là rất quan trọng. Vị trí mục tiêu được cập nhật liên tục. Điều khiển chuyển động rô bốt để bám sát mục tiêu. Mô hình toán học được sử dụng để mô tả chuyển động của rô bốt và mục tiêu. Thuật toán điều khiển cần đảm bảo điều khiển chính xácổn định. Mô phỏngthực tế ảo được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuật toán. Vị trí mục tiêuvận tốc mục tiêu là những thông tin quan trọng cần được xử lý chính xác. Thuật toán tối ưu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất theo dõi.

2.2 Thuật toán điều khiển rô bốt Robot Control Algorithm

Phần này tập trung vào thuật toán điều khiển rô bốt. Mô hình toán học của hệ thống được xây dựng. Thuật toán điều khiển được thiết kế để đảm bảo rô bốt có thể bám sát mục tiêu. Điều khiển dựa trên thị giác (visual servoing) là phương pháp được sử dụng. Ma trận Jacobian được sử dụng để liên hệ giữa không gian ảnh và không gian rô bốt. Thuật toán điều khiển cần xử lý các tham số bất địnhnhiễu. Kiểm soát lực (force control) có thể được sử dụng để đảm bảo an toàn trong quá trình bám mục tiêu. Học máymạng nơ ron có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của thuật toán. Thuật toán tối ưu có thể được sử dụng để giảm thời gian đáp ứng và tăng độ chính xác. Mô phỏngthử nghiệm thực tế được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuật toán. Tối ưu hóa là một khía cạnh quan trọng cần được xem xét.

III. Thông tin hình ảnh và xử lý ảnh Image Information and Processing

Chương này tập trung vào việc sử dụng thông tin hình ảnh để điều khiển rô bốt. Hệ thống camera, cụ thể là stereo camera, được sử dụng để thu thập dữ liệu hình ảnh. Xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất thông tin hữu ích từ hình ảnh, chẳng hạn như vị trí mục tiêu. Nhận dạng mục tiêu là một bước quan trọng. Phân tích hình ảnh được sử dụng để xác định các đặc điểm của mục tiêu. Xử lý tín hiệu hình ảnhxử lý tín hiệu số được sử dụng để loại bỏ nhiễu và cải thiện chất lượng hình ảnh. Phần mềm xử lý ảnhthuật toán xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất các thông số cần thiết cho việc điều khiển rô bốt. Tốc độ xử lý ảnh là một yếu tố quan trọng cần được tối ưu hóa. Phát hiện vật thểtheo dõi vật thể là những chức năng quan trọng của hệ thống xử lý ảnh.

3.1 Xử lý ảnh Image Processing

Phần này tập trung vào xử lý ảnh. Thuật toán xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất thông tin từ hình ảnh thu được từ camera. Xác định vị tríhướng của mục tiêu là các thông tin quan trọng cần được trích xuất. Xử lý nhiễulọc nhiễu là các bước quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Phát hiện cạnhphân đoạn ảnh được sử dụng để xác định các vùng quan tâm. Mô hình toán học được sử dụng để mô tả các quá trình xử lý ảnh. Hiệu quả tính toán là một yếu tố quan trọng cần được xem xét. Xử lý song song có thể được sử dụng để tăng tốc độ xử lý. Khả năng chịu nhiễu của hệ thống là rất quan trọng. Khả năng phân tích hình ảnh là một yếu tố quyết định hiệu quả của hệ thống.

3.2 Nhận dạng mục tiêu Target Recognition

Phần này tập trung vào nhận dạng mục tiêu. Các đặc trưng hình ảnh được sử dụng để phân biệt mục tiêu với các vật thể khác trong ảnh. Học máydeep learning có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của quá trình nhận dạng. Thuật toán nhận dạng mục tiêu cần phải có khả năng hoạt động trong điều kiện nhiễu và thay đổi ánh sáng. Cơ sở dữ liệu hình ảnh được sử dụng để huấn luyện các thuật toán nhận dạng. Hiệu quả tính toán là một yếu tố quan trọng cần được xem xét. Thời gian thực là một yêu cầu quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực. Độ chính xáckhả năng tổng quát hóa của thuật toán nhận dạng mục tiêu là rất quan trọng. Mạng nơ ronmạng nơ ron tích chập có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của thuật toán.

25/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Trong những năm gần đây, rất nhiều công trình nghiên cứu về điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh như: điều khiển thích nghi, điều khiển tối ưu, tuyến tính hóa phản hồi hay điều khiển mờ, mạng nơ ron đã được công bố. Đối với việc theo dõi mục tiêu di chuyển, việc s dụng một hay hai camera đều khả dụng nhưng để tính toán khoảng cách tới mục tiêu thì việc s dụng 2 camera sẽ thuận tiện hơn, hơn nữa việc dùng 2 camera sẽ cho khả năng quan sát và góc nhìn tốt hơn một camera. Đối với việc s dụng thông tin hình ảnh để điều khiển rô bốt di chuyển thì việc s dụng 2 camera sẽ cho không gian theo dõi mục tiêu rộng hơn, tính được tọa độ 3D của mục tiêu từ đó giúp điều khiển rô bốt di chuyển d dàng hơn. Việc điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh stereo camera để bám mục tiêu di động còn một số khó khăn như tham số bất định trong mô hình rô bốt và camera hay ma trận Jacobian ảnh của hệ stereo camera không vuông là nguyên nhân của các điểm kỳ dị khi lấy nghịch đảo ma trận này bên cạnh đó vấn đề tối ưu hóa tham số điều khiển cũng còn nhiều điểm cần cải thiện.

Trong việc điểu khiển rô bốt di động kết hợp với hệ thống theo dõi mục tiêu di chuyển trên còn một số khó khăn như việc kết hợp điều khiển động lực học của hai rô bốt hay điều khiển tối ưu để hệ thống hoạt động hiệu quả nhất. Như vậy để điều khiển hệ thống rô bốt s dụng stereo camera hoạt động được tốt hơn thì vấn đề đặt ra là: Thứ nhất là: Phát triển các phương pháp điều khiển hệ thống rô bốt s dụng thông tin hình ảnh trong việc bám mục tiêu di động khi tồn tại các tham số bất định. Thứ hai là: Phải tìm ra cách thức xây dựng ma trận Jacobian ảnh là ma trận vuông cũng như cách để tối ưu hóa các tham số điều khiển trong hệ thống bám mục tiêu di động để hệ thống hoạt động tốt nhất. Thứ ba là: Phát triển một số phương pháp điều khiển hệ thống kết hợp rô bốt di động với rô bốt mang hai camera bám mục tiêu di động để vừa có khả năng bám mục tiêu vừa có khả năng di chuyển tới gần mục tiêu trong không gian.

7 luan an Nếu mục tiêu chỉ di chuyển trong một mặt phẳng biết trước giới hạn di chuyển hoặc ta chỉ cần xác định hướng nhắm tới mục tiêu thì một camera cố định là đủ để lấy các thông số về vị trí hay hướng tới mục tiêu đó. Nhưng khi cần xác định tọa độ của mục tiêu trong không gian 3D (biết trước giới hạn) hoặc ngoài thông tin về hướng ta cần thông tin về khoảng cách mà không cần thêm một thiết bị đo khác thì việc s dụng stereo camera cố định là cần thiết. Trong thực tế các đối tượng theo dõi thường di chuyển trong không gian không xác định trước được giới hạn, do vậy ngoài việc s dụng camera thì các hệ thống theo dõi, quan sát thường s dụng thêm hệ pan-tilt để mang camera quay quét giúp không gian theo dõi rộng hơn. Nếu hệ thống rô bốt mang một camera cho phép ta theo dõi và xác định vị trí của đối tượng khi biết trước mặt phẳng di chuyển hoặc phải dùng thêm máy đo khoảng cách thì hệ pan-tilt stereo camera cho phép ta xác định được cả ba thông số mục tiêu đồng thời.

Tuy nhiên khi s dụng hệ pan-tilt stereo camera thì việc xây dựng bài toán động học cho hệ thống còn gặp nhiều vấn đề như sự suy biến của ma trận Jacobian ảnh. Các tham số bất định của hệ thống và đặc biệt là thông số nội tại của hai camera dùng trong hệ thống cần phải được biết trước. Trong bài toán theo dõi và tiếp cận mục tiêu di chuyển thì ngoài hệ pan-tilt stereo camera trên ta cần có một rô bốt di động. Để kết hợp điều khiển hai rô bốt và camera để vừa theo dõi mục tiêu vừa di chuyển theo mục tiêu ta cần xây dựng hệ động lực học cho toàn hệ thống và xây dựng các thuật toán điều khiển hợp lý để kết hợp điều khiển toàn bô hệ thống.

Tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh 1.1 Tình hình nghiên cứu trong nước Điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh cũng được nhiều tác giả Việt Nam quan tâm trong hơn 15 năm tr lại đây. Một số tác giả tập trung vào nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh từ 1 camera [7], [2], [4], [6], đặc biệt được PGS.TSKH Phạm Thượng Cát tổng hợp trong sách [8] về điều khiển rô bốt công nghiệp s dụng camera. Tuy nhiên để điều khiển rô bốt di động s dụng thông tin hình ảnh thì s dụng 2 camera sẽ cho thông tin đầy đủ hơn về mục tiêu bao gồm hướng và khoảng cách [1]. Việc s dụng 1 camera trong điều khiển rô bốt 8 luan an thích hợp với các bài toán theo dõi hướng của mục tiêu mà không cần thông tin khoảng cách tới mục tiêu hoặc khoảng cách đã biết trước [10].

Trong bài toán bám mục tiêu di động, việc s dụng 1 camera thường phải kết hợp với 1 cảm biến để đo khoảng cách riêng [3] hoặc phải có thêm các điều kiện ràng buộc cụ thể [4] thì việc điều khiển rô bốt bám mục tiêu mới thực hiện được. Do vậy, s dụng 1 camera trong bài toán điều khiển rô bốt di động còn gặp nhiều hạn chế. Trong các nghiên cứu trong lĩnh vực này thì nhóm tác giả Ngô Mạnh Tiến [2], [3] tập trung đi xây dựng phần cứng cho hệ pan-tilt mang 1 camera để bám mục tiêu di động với thuật toán điều khiển thích nghi mô hình mẫu. Các kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả Phạm Đức Long [7] – ĐH Công nghệ thông tin và truyền thông Thái Nguyên thì tập trung vào việc x lý ảnh song song CNN cho hệ rô bốt di động s dụng 1 camera thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.

Nhóm tác giả Nguy n Văn Tính và các cộng sự [5], [57], [58], [73], [74] viện Công nghệ thông tin viên Hàn lâm khoa học Việt Nam tập trung vào xây dựng các thuật toán điều khiển cho hệ kết hợp rô bốt di động,hệ pan-tilt mang 1 camera tiếp cận mục tiêu trên mặt sàn. Ngoài ra là các thuật toán điều khiển rô bốt di động bám quỹ đạo khi có xét tới các yếu tố trơn, trượt của bánh xe và các yếu tố bất định. Nhóm tác giả Nguy n Tiến Kiệm và các cộng sự trường Đại học Công nghiệp Hà Nội [45], [46] tập trung vào xây dựng thuật điều khiển cho hệ rô bốt di động,hệ pan-tilt mang 1 camera bám mục tiêu khi xét tới các yếu tố bất định trong mô hình và yếu tố trượt ngang, dọc của bánh xe trong quá trình di chuyển. Cũng nghiên cứu về hệ rô bốt trên nhưng trong luận án của mình, tác giả s dụng hệ stereo camera và tập trung vào các yếu tố bất định như ma trận Jacobian ảnh cũng như tập trung vào bài toán theo dõi và bám mục tiêu di động.

Để điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh thì có 2 vấn đề lớn đặt ra: một là nghiên cứu x lý ảnh để trích chọn đặc trưng và x lý để đưa ra các thông tin cần thiết như hướng, khoảng cách cho rô bốt. Nếu mục tiêu là cố định và n m trên mặt phẳng [7] thì ta có thể tính toán được vị trí, khoảng cách và hướng của mục tiêu trong bài toán cụ thể này hoặc phải có thêm các kỹ thuật x lý ảnh khác như lọc mẫu và so sánh [9] để xác định vị trí mục tiêu cho rô bốt trong bài toán xác định vị trí quả cà chua chín của tác giả Quách Tuấn Văn. Các nghiên cứu về hệ thống định vị 3D dùng 2 camera cũng đã được nghiên cứu trong thời gian gần đây. Cụ thể là trong kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả Đặng Tâm Trung [1] đã tập trung vào phần x lý ảnh nói 9 luan an chung để xây dựng hệ thống định vị 3D s dụng stereo camera, còn ứng dụng cụ thể trong bài toán điều khiển rô bốt phải kể tới việc chế tạo rô bốt s dụng trong điều khiển giao thông của nhóm tác giả Tư ng Phước Thọ [12].

So với việc s dụng 1 camera thì dùng 2 camera cho kết quả tốt hơn với khả năng định vị mục tiêu trong không gian 3D với không gian quan sát lớn hơn. Đó là sự kế thừa từ tự nhiên vì đa số các loài động vật đều có 2 mắt chứ không phải 1 mắt. Vấn đề lớn thứ 2 là việc s dụng các thông tin về mục tiêu thu được để điều khiển rô bốt [4], [13]. Các nghiên cứu trong nước về điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh cũng đã nghiên cứu nhiều thuật toán điều khiển khác nhau để điều khiển rô bốt mang 1 camera bám mục tiêu từ các bộ điều khiển cổ điển tới các phương pháp điều khiển hiện đại.

Bộ điều khiển cổ điển PID được dùng trong các bộ điều khiển bệ pan-tilt mang camera theo dõi mục tiêu như bộ điều khiển PD hay có thêm thành phần bù trọng trường [2]. Kết quả mô phỏng việc bắt mục tiêu vị trí bất kỳ đều cho kết quả tốt còn khi mục tiêu di chuyển liên tục theo các quỹ đạo khác nhau thì còn cần phải cải tiến. Nếu s dụng 1 camera việc theo dõi mục tiêu thực hiện tốt trong hầu hết các trường hợp nhưng khoảng cách lại cần dùng thêm một cảm biến khác do vậy khi rô bốt hoạt động trong các môi trường phi cấu trúc thì việc bám các đối tượng sẽ khó khăn hơn. Nếu dùng 2 camera ta sẽ có đầy đủ tham số tọa độ mục tiêu trong không gian nhưng một số trường hợp bị sai số lớn thậm chí mất bám.

Lý do là ma trận Jacobian ảnh với hệ 2 camera là (3x6) do vậy trong một số phép biến đổi lấy giả nghịch đảo không khả nghịch sẽ dẫn tới suy biến ma trận Jacobian của hệ và gây ra các sai số lớn. Phương pháp điều khiển mờ và mạng nơ ron trong các bài toán điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh cũng được s dụng nhiều trong thời gian gần đây [7] để loại bỏ ảnh hư ng của các tham số bất định trong mô hình và cho kết quả tốt hơn so với các phương pháp điều khiển PD thông thường.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận án tiến sĩ mang tiêu đề "Luận án tiến sĩ về điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu sử dụng thông tin hình ảnh" của tác giả Lê Văn Chung, dưới sự hướng dẫn của TSKH Phạm Thượng Cát và Phạm Minh Tuấn, được thực hiện tại Học viện Khoa học và Công nghệ vào năm 2019. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các phương pháp điều khiển rô bốt tay máy di động, sử dụng thông tin hình ảnh để bám sát mục tiêu. Điều này không chỉ mở ra hướng đi mới trong lĩnh vực tự động hóa mà còn có thể ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp, y tế và dịch vụ.

Để mở rộng thêm kiến thức về các ứng dụng trong lĩnh vực tự động hóa và quản lý, bạn có thể tham khảo các tài liệu liên quan như "Thiết kế hệ thống đèn giao thông PLC S7-200 tại ngã tư", nơi nghiên cứu về hệ thống điều khiển tự động trong giao thông, hay "Nghiên cứu quản lý rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại tại Bắc Kạn", một nghiên cứu về quản lý trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, và "Luận Văn Thạc Sỹ: Nâng Cao Năng Lực Làm Việc Của Nhân Viên Kinh Doanh Tại Công Ty TNHH Chứng Khoán Yuanta Việt Nam", nghiên cứu về nâng cao năng lực nhân sự trong doanh nghiệp. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về các khía cạnh khác nhau của tự động hóa và quản lý trong các lĩnh vực khác nhau.