Luận văn: Điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh. Tìm hiểu các thuật toán và phương pháp điều khiển tiên tiến nhất.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2020

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Lời cảm ơn

Tóm tắt nội dung luận văn

1. Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XE TỰ HÀNH BA BÁNH

1.1. Giới thiệu chung về robot tự hành

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Về Xe Tự Hành Ba Bánh

Luận văn thạc sĩ về điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán điều khiển tiên tiến. Mục tiêu chính là giúp xe có khả năng bám theo quỹ đạo một cách chính xác và ổn định, ngay cả trong điều kiện môi trường phức tạp và có nhiều yếu tố nhiễu. Luận văn này, theo tài liệu gốc, sử dụng các phương pháp điều khiển trượt thích nghi mờ và điều khiển trượt thích nghi nơ-ron. Các phương pháp điều khiển phi tuyến mới, như kỹ thuật backstepping, cũng được nghiên cứu và ứng dụng. Việc nâng cao chất lượng điều khiển là yếu tố then chốt để cải thiện hiệu suất của hệ thống xe tự hành. Xe tự hành ba bánh là một đối tượng điều khiển phi tuyến, có mô hình bất định và chịu ảnh hưởng lớn từ môi trường. Do đó, các nghiên cứu gần đây tập trung vào điều khiển thích nghi phi tuyến, hoặc dựa trên mô hình, hoặc dựa trên các hệ thống suy luận như hệ mờ và mạng nơ-ron. Luận văn này nghiên cứu tổng hợp bộ điều khiển thích nghi sử dụng hệ mờ và mạng nơ-ron để giải quyết vấn đề trên. Điều khiển thích nghi là một bài toán quan trọng, giúp hệ thống duy trì chất lượng ổn định, ngay cả khi có các tác động không mong muốn hoặc thay đổi bên trong đối tượng điều khiển. Nguyên tắc của bộ điều khiển thích nghi là tự động điều chỉnh theo sự thay đổi của đối tượng để đảm bảo hiệu suất hệ thống không đổi. Mục tiêu là xây dựng giải thuật điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh có mô hình bất định. Luận văn đề xuất hai bộ điều khiển thích nghi: thích nghi mờ và thích nghi nơ-ron, dựa trên nền tảng điều khiển trượt. Bộ điều khiển thích nghi mờ chỉnh định tham số, còn bộ điều khiển thích nghi nơ-ron dùng mạng nơ-ron nhân tạo để xấp xỉ các thành phần bất định của hệ thống. Kết quả được mô phỏng và kiểm chứng bằng Matlab Simulink.

1.1. Ứng Dụng Robot Tự Hành Tiềm Năng và Triển Vọng

Robot tự hành ngày càng có ý nghĩa trong nhiều ngành công nghiệp, thương mại, y tế và đời sống. Robot tự hành có khả năng hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau. Tiềm năng ứng dụng rất lớn: vận chuyển vật liệu trong các tòa nhà, quét rác đường phố, kiểm tra trong môi trường nguy hiểm, canh gác, do thám, khám phá không gian, phục vụ người khuyết tật và sinh hoạt gia đình. Thuật ngữ "robol" xuất phát từ tiếng Cech "robola", có nghĩa là công việc tạp dịch trong vở kịch Rosum’s Universal Robots của Karel Capek năm 1921. Ý tưởng thiết kế, chế tạo robot đã luôn thúc đẩy con người và trở thành một ngành khoa học: robotics.

1.2. Phân Loại Xe Tự Hành Theo Chức Năng và Ứng Dụng

Xe tự hành được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau. Có thể phân loại dựa trên chức năng: robot sơn, robot hàn, robot cắt cỏ, robot thám hiểm đại dương. Hoặc phân loại theo môi trường làm việc: robot trong nhà máy, robot ngoài vũ trụ. Mỗi loại xe tự hành có thiết kế và thuật toán điều khiển riêng, phù hợp với nhiệm vụ cụ thể.

II. Các Bài Toán Thách Thức Điều Khiển Thích Nghi

Bài toán điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, mô hình động học của xe thường không chính xác và thay đổi theo thời gian. Các yếu tố như ma sát, tải trọng và điều kiện đường xá có thể ảnh hưởng đáng kể đến hành vi của xe. Thứ hai, hệ thống điều khiển xe tự hành phải hoạt động trong môi trường có nhiều nhiễu và bất định. Các cảm biến có thể bị sai lệch, và các tác động bên ngoài như gió hoặc va chạm có thể gây ra sai số trong điều khiển quỹ đạo. Thứ ba, vấn đề ổn định và hội tụ của thuật toán điều khiển thích nghi cần được đảm bảo. Các thuật toán điều khiển phải có khả năng thích ứng nhanh chóng với các thay đổi của hệ thống, đồng thời duy trì tính ổn định và tránh hiện tượng dao động. Điều khiển thích nghi là bài toán tổng hợp bộ điều khiển nhằm luôn giữ chất lượng hệ thống không thay đổi, cho dù có nhiều không mong muốn tác động vào hệ thống hoặc có sự thay đổi không biết trước xảy ra bên trong đối tượng điều khiển. Nguyên tắc hoạt động của bộ điều khiển thích nghi đó là mỗi khi có sự thay đổi của đối tượng, bộ điều khiển sẽ tự thay đổi theo nhằm đảm bảo chất lượng của hệ thống, không bị thay đổi.

2.1. Tính Bất Định của Mô Hình Xe Ba Bánh Khó Khăn Đo Lường

Mô hình của xe ba bánh thường chứa các tham số không chắc chắn và thay đổi. Việc xác định chính xác các tham số này là rất khó khăn. Do đó, các thuật toán điều khiển phải có khả năng hoạt động hiệu quả ngay cả khi mô hình không hoàn toàn chính xác.

2.2. Yếu Tố Môi Trường Nhiễu Ảnh Hưởng Đến Điều Khiển

Môi trường hoạt động của xe tự hành thường có nhiều yếu tố nhiễu như gió, độ dốc, và các chướng ngại vật. Các yếu tố này có thể gây ra sai số trong điều khiển quỹ đạo, và các thuật toán điều khiển phải có khả năng chống nhiễu hiệu quả.

2.3. Đảm Bảo Ổn Định Hội Tụ Yêu Cầu Với Thuật Toán

Ổn định và hội tụ là các yêu cầu quan trọng đối với các thuật toán điều khiển thích nghi. Các thuật toán phải đảm bảo rằng hệ thống sẽ không bị mất ổn định và sẽ hội tụ về quỹ đạo mong muốn trong một thời gian hữu hạn.

III. Phương Pháp Điều Khiển Trượt Thích Nghi Mờ Cho Xe

Điều khiển trượt thích nghi mờ là một phương pháp hiệu quả để giải quyết các bài toán điều khiển phi tuyến. Phương pháp này kết hợp ưu điểm của điều khiển trượt (tính mạnh mẽ, chống nhiễu) và hệ thống suy luận mờ (khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến). Hệ thống mờ được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển trượt, giúp hệ thống thích ứng với các thay đổi của mô hình và môi trường. Mục tiêu của luận văn nhằm nghiên cứu và đề xuất giải thuật điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh có mô hình bất định. Luận văn xây dựng hai bộ điều khiển thích nghi là thích nghi mờ và thích nghi nơ-ron được xây dựng trên nền điều khiển trượt. Bộ điều khiển thích nghi mờ có vai trò chỉnh định tham số bộ điều khiển, bộ điều khiển thích nghi nơ-ron sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xấp xỉ các thành phần bất định của hệ thống.

3.1. Tổng Quan Về Điều Khiển Trượt SMC

Điều khiển trượt là một kỹ thuật điều khiển mạnh mẽ, có khả năng chống nhiễu và bất định. Tuy nhiên, hiệu suất của điều khiển trượt phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn các tham số điều khiển. Mục tiêu của điều khiển trượt là đưa trạng thái hệ thống về một mặt trượt xác định.

3.2. Ứng Dụng Logic Mờ Trong Điều Khiển Nguyên Lý

Logic mờ cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác. Trong điều khiển thích nghi mờ, hệ thống mờ được sử dụng để xấp xỉ các hàm phi tuyến và điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển.

3.3. Thiết Kế Bộ Điều Khiển Trượt Thích Nghi Mờ Các Bước

Thiết kế bộ điều khiển trượt thích nghi mờ bao gồm các bước sau: xác định mặt trượt, xây dựng hệ thống suy luận mờ, thiết kế luật điều khiển, và chứng minh tính ổn định. Các luật hợp thành được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên thông tin mờ.

IV. Điều Khiển Thích Nghi Nơ Ron Cho Xe Tự Hành Ba Bánh

Điều khiển thích nghi nơ-ron là một phương pháp khác để giải quyết bài toán điều khiển phi tuyến. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được sử dụng để xấp xỉ các hàm phi tuyến trong mô hình động học của xe. Bộ điều khiển sẽ tự động điều chỉnh theo sự thay đổi của đối tượng nhằm đảm bảo chất lượng của hệ thống không bị thay đổi. Mạng nơ-ron có khả năng học từ dữ liệu và thích ứng với các thay đổi của hệ thống, giúp xe tự hành hoạt động ổn định trong môi trường phức tạp. Theo luận văn, bộ điều khiển thích nghi nơ-ron sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để xấp xỉ các thành phần bất định của hệ thống. Kết quả được mô phỏng và kiểm chứng bằng Matlab Simulink.

4.1. Mạng Nơ Ron Nhân Tạo ANN Cơ Sở Lý Thuyết Ứng Dụng

Mạng nơ-ron nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ để xấp xỉ các hàm phi tuyến. ANN có khả năng học từ dữ liệu và thích ứng với các thay đổi của hệ thống.

4.2. Xây Dựng Mạng Nơ Ron Cho Xe Tự Hành Lựa Chọn Kiến Trúc

Việc lựa chọn kiến trúc mạng nơ-ron phù hợp là rất quan trọng. Các kiến trúc phổ biến bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng (feedforward neural network) và mạng nơ-ron hướng tâm (radial basis function neural network - RBF).

4.3. Huấn Luyện Mạng Nơ Ron Điều Khiển Thích Nghi Thuật Toán

Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron bao gồm việc điều chỉnh các trọng số của mạng để giảm thiểu sai số giữa đầu ra mong muốn và đầu ra thực tế. Các thuật toán huấn luyện phổ biến bao gồm thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) và thuật toán học tăng cường (reinforcement learning).

V. Mô Phỏng Kiểm Chứng Đánh Giá Hiệu Suất Điều Khiển

Các phương pháp điều khiển được đề xuất cần được mô phỏng và kiểm chứng để đánh giá hiệu suất. Các chỉ số đánh giá hiệu suất bao gồm sai số bám quỹ đạo, thời gian hội tụ, và độ ổn định. Phần mềm mô phỏng như Matlab/Simulink thường được sử dụng để thực hiện các mô phỏng. Kết quả được mô phỏng kiểm chứng qua phần mềm Matlab Simulink.

5.1. Môi Trường Mô Phỏng Xe Tự Hành Thiết Lập Thông Số

Môi trường mô phỏng cần được thiết lập sao cho giống với môi trường thực tế. Các thông số quan trọng bao gồm mô hình động học của xe, các yếu tố nhiễu, và các điều kiện đường xá.

5.2. So Sánh Điều Khiển Trượt Mờ Nơ Ron Ưu Nhược Điểm

So sánh hiệu suất của điều khiển trượt mờ và điều khiển trượt nơ-ron là rất quan trọng. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của bài toán.

5.3. Đánh Giá Độ Robust Khả Năng Thích Nghi Các Thử Nghiệm

Độ robust và khả năng thích nghi của các thuật toán điều khiển cần được đánh giá thông qua các thử nghiệm khác nhau. Các thử nghiệm có thể bao gồm thay đổi các tham số của mô hình, thêm nhiễu vào hệ thống, và thay đổi quỹ đạo mong muốn.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Luận Văn Thạc Sĩ Điều Khiển

Luận văn thạc sĩ này đã trình bày các phương pháp điều khiển thích nghi cho xe tự hành ba bánh. Các phương pháp điều khiển trượt thích nghi mờ và nơ-ron đã được nghiên cứu và đánh giá. Các kết quả mô phỏng cho thấy các phương pháp này có hiệu quả trong việc bám quỹ đạo và chống nhiễu. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng. Các hướng phát triển có thể bao gồm nghiên cứu các phương pháp điều khiển tối ưu, ứng dụng học máy trong điều khiển, và tích hợp các cảm biến và hệ thống định vị tiên tiến.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu Đóng Góp Của Luận Văn

Luận văn đã đóng góp vào lĩnh vực điều khiển xe tự hành bằng cách đề xuất các phương pháp điều khiển thích nghi hiệu quả. Các phương pháp này có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của xe tự hành.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Điều Khiển Tối Ưu Học Máy

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể bao gồm nghiên cứu các phương pháp điều khiển tối ưu, ứng dụng học máy trong điều khiển, và tích hợp các cảm biến và hệ thống định vị tiên tiến. Việc ứng dụng điều khiển dự đoán mô hình (MPC) cũng là một hướng đi tiềm năng.

6.3. Ứng Dụng Thực Tế Triển Vọng Thị Trường Xe Tự Hành Ba Bánh

Xe tự hành ba bánh có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như vận chuyển hàng hóa, nông nghiệp, và giải trí. Triển vọng thị trường cho xe tự hành ba bánh là rất lớn, và các nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển thích nghi sẽ đóng góp quan trọng vào sự phát triển của ngành công nghiệp này.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TONG QUAN VE XE TỰ HÀNH BA BẢNH.1 Giới thiệu champ về robot tự hành 1 1.1 Phân loại robot tự hành.2 Các phương pháp điều hưởng cho rebet.2 Một số phương pháp điều khiển cho xe tự hành ba bảnh.1 Bộ diều khiển PTD.2 Bộ diễu khiển trượt.3 Bộ điều khiến ứng dụng hệ logie mờ 14 1.4 Bộ điều khiển ứng dụng mạng riorơn 7 15 2.5 8o sánh các bộ điều khiển. THIẾT KÉ BO DIEU KOMEN CHO XE TỰ HÀNH BA.1 Cơ sở lý thưyết.2 Tổng quan về điều khiển trượt (3MC).3 Điều khiển logie HỜ,.4 Mạng noron nhân lạo.5 Xây dựng mồ lảnh toán học cho xe tự hành ba bánh - 30 2.2 Thiết kế bộ điêu khiến thích nghủ cho xe tư hành ba bánh.1 Thiết kê bộ điều khiến động học 33 2.2 Thiết kể bộ điều khiến động lưc học cho xe tụ hành ba bánh 35 CHUONG 3. KET QUÁ MO PHONG.1 Bộ điều khiển trượt thịch mghi MO .2 Bộ điêu khiển thích nghị trên cơ sở mạng noronnhân tạo.3 Sơ sánh bộ điều khiển trượt thích nghỉ mờ và bộ điều khiên trượt thích nghĩ TOTO, - 38 3.4 Kết luận và hướng phải triển của để tài - - 61 “TẢI LIỆU THAM KHẢO.

CONG TRINH KHOA HOC DA CONG BO. MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TONG QUAN VE XE TỰ HÀNH BA BẢNH.1 Giới thiệu champ về robot tự hành 1 1.1 Phân loại robot tự hành.2 Các phương pháp điều hưởng cho rebet.2 Một số phương pháp điều khiển cho xe tự hành ba bảnh.1 Bộ diều khiển PTD.2 Bộ diễu khiển trượt.3 Bộ điều khiến ứng dụng hệ logie mờ 14 1.4 Bộ điều khiển ứng dụng mạng riorơn 7 15 2.5 8o sánh các bộ điều khiển. THIẾT KÉ BO DIEU KOMEN CHO XE TỰ HÀNH BA.1 Cơ sở lý thưyết.2 Tổng quan về điều khiển trượt (3MC).3 Điều khiển logie HỜ,.4 Mạng noron nhân lạo.5 Xây dựng mồ lảnh toán học cho xe tự hành ba bánh - 30 2.2 Thiết kế bộ điêu khiến thích nghủ cho xe tư hành ba bánh.1 Thiết kê bộ điều khiến động học 33 2.2 Thiết kể bộ điều khiến động lưc học cho xe tụ hành ba bánh 35 CHUONG 3.

KET QUÁ MO PHONG.1 Bộ điều khiển trượt thịch mghi MO .2 Bộ điêu khiển thích nghị trên cơ sở mạng noronnhân tạo.3 Sơ sánh bộ điều khiển trượt thích nghỉ mờ và bộ điều khiên trượt thích nghĩ TOTO, - 38 3.4 Kết luận và hướng phải triển của để tài - - 61 “TẢI LIỆU THAM KHẢO. CONG TRINH KHOA HOC DA CONG BO. TONG QUAN VE XE TY HANH BA BÁNH 1⁄1 Giới thiệu chung về robot tự hành “Thuật ngữ “robol” xuất phải từ tiếng Cech “robola” có nghĩa là công việc tap dich trong véskich Rosum’s Universal Robots của Karel Capek, vào năm 1921 Trong vớ kich nay, Rossum va con trai eda éng ta đã chế lạo ra những chiếc máy gần giống với cơn người để phục vụ con người. Tử đỏ ý tưởng thiết kể, chế tạo robat đã luôn thối thúc con người và trở thành xmột ngành khoa hoc roboties Ngày nay ngành khoa học robotics đã đạt được nhiêu thành tựu trong nganh công nhiệp sản xuất.

Những, cánh tay robot hoạt dộng với độ chính xác, tóc độ cao không ngừng nghĩ dần thay thể cơn người giúp năng suất làm việc tăng nhiều lẫn. Chúng có thể hoạt động ở mỗi trường, điều kiện khỏ khăn trong nhà máy hay lắp zắp cáo linh kiện điện tử đòi hỏi sự tí mĩ và chính xác cao. Tuy nhiện phạm vi ủng dụng của loại cánh tay robot này hạn chế bởi không gian làm việc. Không gian làm việc này được giới hạn bởi số bậc tự do của cảnh tay máy và vị trí gắn chứng Ngược lại loại robot tự hành lại có khá năng hoạt động linh hoạt trong những môi trường khác nhau.

Robot tự hành lá loại Mobile robot có khá năng tự hoạt dộng, thực tú nhiệm. vụ (có thể lập trình lại được) mà không, cần sự can thiệp của con người. Thuật ngữ xe tự hành là chỉ riêng rabot tự hành chuyển động bằng bánh xe. Với những cảm.

biển, chủng có khả năng nhận biết vẻ môi trường xung quanh. Robot tự hành ngày cảng có nhiều ý nghĩa trong các ngành công nghiệp, thương mại, y tế, các ung dụng khoa học và phục vu dời sống của con người. Với sự phát triển của ngành Robot học, robot tự hành ngảy càng có khá năng hoạt động trong các môi trường, khảo nhau, tửy mỗi lĩnh vực áp dụng mà chúng có nhiều loại khác nhau như robot. sơn, robot hàn, robot cắt cỏ, robot thám hiểm đại dương, robot làm việc ngoài vũ.

Tiểm năng ứng dụng cửa robat lự hành là ức rộng lớn. Có thể kế đến „như: xe vận chuyén vật liệu, hàng hỏa trong, các tòa nhà, nhà máy, cửa hảng, sẵn bay, robot phục vụ quét rác đường phố, robot kiểm tra trong mỗi trường nguy hiểm, xobot canh páo, robot do thám, robot khám phá khỏng gian, di chuyển trên hảnh tỉnh, robot bản, robot sơn trong nhà máy, robot xe lẫn phục vụ người khuyết tật, robot phục vụ sinh hoạt gia đình. DANH MUC BANG BIEU Tăng 1.1: Kí hiệu các loại bánh x€ os cessesseesessssiseeesetesiensteeeiveeieet 7 Bang 2.1: Bang luật hợp thành mờ cho xe tự hành.1: Bảng thông số mô hình và bộ điều khiển.2: So sánh sai số theo phương x của bộ điêu khiển trượt và trượt thích nghỉ xuờ quỹ đạo hình sin.3: So sánh sai số theo phương y của bộ điều khiển trượi và trượt thích nghĩ xnờ quỹ đạo hình sin - - - - 33 Bang 3.4: So sảnh sai số theo phương x của bộ diều khiển trượt và trượt thích nghĩ. mờ quỹ đạo hình trờn.5 So sánh sai số theo phương y của bộ điều khiến trượt và truot thich nghi Tờ quỹ đạo hình trên - 56 Đăng 3.6: 8o sánh sai số theo phương x của bộ diều khiển trượt thích nghị mờ và trượt thich nghi noron quỹ đạo hình tròn 60 Bang 3.7: So sanh sai sé theo phuong y ctia bé didu khién trot thich nghi me va trượt thích nghỉ noron quỹ đạo hình trôn.ccocorsoorerrriee seo 60 DANH MUC BANG BIEU Tăng 1.1: Kí hiệu các loại bánh x€ os cessesseesessssiseeesetesiensteeeiveeieet 7 Bang 2.1: Bang luật hợp thành mờ cho xe tự hành.1: Bảng thông số mô hình và bộ điều khiển.2: So sánh sai số theo phương x của bộ điêu khiển trượt và trượt thích nghỉ xuờ quỹ đạo hình sin.3: So sánh sai số theo phương y của bộ điều khiển trượi và trượt thích nghĩ xnờ quỹ đạo hình sin - - - - 33 Bang 3.4: So sảnh sai số theo phương x của bộ diều khiển trượt và trượt thích nghĩ.

mờ quỹ đạo hình trờn.5 So sánh sai số theo phương y của bộ điều khiến trượt và truot thich nghi Tờ quỹ đạo hình trên - 56 Đăng 3.6: 8o sánh sai số theo phương x của bộ diều khiển trượt thích nghị mờ và trượt thich nghi noron quỹ đạo hình tròn 60 Bang 3.7: So sanh sai sé theo phuong y ctia bé didu khién trot thich nghi me va trượt thích nghỉ noron quỹ đạo hình trôn.ccocorsoorerrriee seo 60 MỤC LỤC CHƯƠNG 1. TONG QUAN VE XE TỰ HÀNH BA BẢNH.1 Giới thiệu champ về robot tự hành 1 1.1 Phân loại robot tự hành.2 Các phương pháp điều hưởng cho rebet.2 Một số phương pháp điều khiển cho xe tự hành ba bảnh.1 Bộ diều khiển PTD.2 Bộ diễu khiển trượt.3 Bộ điều khiến ứng dụng hệ logie mờ 14 1.4 Bộ điều khiển ứng dụng mạng riorơn 7 15 2.5 8o sánh các bộ điều khiển. THIẾT KÉ BO DIEU KOMEN CHO XE TỰ HÀNH BA.1 Cơ sở lý thưyết.2 Tổng quan về điều khiển trượt (3MC).3 Điều khiển logie HỜ,.4 Mạng noron nhân lạo.5 Xây dựng mồ lảnh toán học cho xe tự hành ba bánh - 30 2.2 Thiết kế bộ điêu khiến thích nghủ cho xe tư hành ba bánh.1 Thiết kê bộ điều khiến động học 33 2.2 Thiết kể bộ điều khiến động lưc học cho xe tụ hành ba bánh 35 CHUONG 3. KET QUÁ MO PHONG.1 Bộ điều khiển trượt thịch mghi MO .2 Bộ điêu khiển thích nghị trên cơ sở mạng noronnhân tạo.3 Sơ sánh bộ điều khiển trượt thích nghỉ mờ và bộ điều khiên trượt thích nghĩ TOTO, - 38 3.4 Kết luận và hướng phải triển của để tài - - 61 “TẢI LIỆU THAM KHẢO.

CONG TRINH KHOA HOC DA CONG BO. DANH MUC HINA VE Tinh 1.1: Robot hai chin cia Boston Dynamics. kh ww Hinh 1.2: Laikago — Chó Robot wa Hinh 1.3: Robot 6 chân có khả năng di chuyên như con kiến sa mạc Tinh 1.4: Robot Init bụi lau nhà.5: Robot thông minh di chuyén bang bánh Hinh 1.6: Robot 6 banh dung dé giao hang mới Hình 1.7: Cáo loai banh xe co ban ding cho xe tu hanh Tình 1.8: Hình ảnh các loại bánh xe.9: Câu hình một bảnh lái phúa trước và một bánh truyền động phi sau.10: Câu hình hai bánh truyền động với trong tầm ở bên dưới trục bánh xe 8 Hinh 1.11: Cau hinh hai bánh chuyển động vĩ sai và thêm bai điểm Liếp xúc.12: Cấu hình hai bảnh truyền dộng độc lập ở phia sau vá một bảnh lái ở phía trước 8 Hình 1.13: Cầu hình hai bánh quay tự ảo ở phía sau và bảnh trước vừa lả bánh. truyền động vừa là bảnh lái.14: Cau hinh ba ban da bu6ng 0.

esses ssiseesteesiee peste D linh 1.15: Cầu hình bến bánh đa hưởng.16: Sự đš chuyển co ban của xe bự hành. - „T0 "Hình 1,17: Chu trình thực hiện cáo khâu theo phương pháp diều hướng có tính toán „11 TIïnh 2.1: Sơ đồ giải thích nguyên lý trượt.3: Câu trúc bộ điển khiển logie mỜ.3: Mô tả hàm liên thuộc của luật hợp thành.4: Giá trị rồ va theo nguyên lý trung bình.5: Giá trị rõ yo theo nguyên Ìý cận trai - 35 Hình 2.6: Giá trị rõ yo theo nguyên lý cận phải.7: Gid tri ré yo phurong pháp điểm trọng tâm .8: So sánh các phương pháp giải mờ.9: Xấp xí hàm bắt định bằng mạng nơ-ron nhân tạo RBE.10: Mé hinh xe tr hanh ba banh. 30 Hình 211: Sơ để câu trúc chung cửa bệ thông điều khiển - 33 DANH MUC HINA VE Tinh 1.1: Robot hai chin cia Boston Dynamics. kh ww Hinh 1.2: Laikago — Chó Robot wa Hinh 1.3: Robot 6 chân có khả năng di chuyên như con kiến sa mạc Tinh 1.4: Robot Init bụi lau nhà.5: Robot thông minh di chuyén bang bánh Hinh 1.6: Robot 6 banh dung dé giao hang mới Hình 1.7: Cáo loai banh xe co ban ding cho xe tu hanh Tình 1.8: Hình ảnh các loại bánh xe.9: Câu hình một bảnh lái phúa trước và một bánh truyền động phi sau.10: Câu hình hai bánh truyền động với trong tầm ở bên dưới trục bánh xe 8 Hinh 1.11: Cau hinh hai bánh chuyển động vĩ sai và thêm bai điểm Liếp xúc.12: Cấu hình hai bảnh truyền dộng độc lập ở phia sau vá một bảnh lái ở phía trước 8 Hình 1.

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