Luận án về điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu sử dụng thông tin hình ảnh

Trường đại học

Đại học Thái Nguyên

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án

2019

142
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Tóm tắt

I. Điều khiển rô bốt Robot Control và rô bốt tay máy Robot Manipulator

Chương này trình bày tổng quan về điều khiển rô bốt, đặc biệt là rô bốt tay máy trong bối cảnh sử dụng thông tin hình ảnh. Luận án tập trung vào việc thiết kế và phát triển các thuật toán điều khiển rô bốt để thực hiện nhiệm vụ bám mục tiêu di động. Một trong những thách thức chính được đề cập là sự hiện diện của các tham số bất định trong mô hình động học của rô bốt tay máy, ảnh hưởng đến độ chính xác và độ ổn định của hệ thống. Việc sử dụng hai camera (stereo vision) được nhấn mạnh như một phương pháp hiệu quả để cải thiện khả năng nhận diện và theo dõi mục tiêu. Robot manipulator là thành phần trung tâm, và điều khiển rô bốt là mục tiêu chính của nghiên cứu. Các phương pháp điều khiển rô bốt hiện có và những hạn chế của chúng được phân tích kỹ lưỡng, tạo nền tảng cho việc đề xuất các giải pháp mới trong các chương tiếp theo. Điều khiển thời gian thực là một yếu tố quan trọng cần được xem xét để đảm bảo hệ thống phản hồi nhanh chóng và chính xác. Một số thuật toán điều khiển rô bốt hiện đại, như điều khiển PD (Proportional-Derivative), và các kỹ thuật học máy (machine learning) được đề cập đến như các phương pháp tiềm năng để giải quyết vấn đề.

1.1 Mô hình hóa động học Kinematics và động lực học Dynamics của rô bốt tay máy

Phần này tập trung vào việc xây dựng mô hình động họcđộng lực học chính xác cho rô bốt tay máy. Mô hình động học miêu tả mối quan hệ giữa các vị trí và vận tốc của các khớp nối của rô bốt, trong khi mô hình động lực học bao gồm cả lực và mô men tác động lên hệ thống. Việc xây dựng mô hình chính xác là rất quan trọng để thiết kế các bộ điều khiển hiệu quả. Các tham số bất định trong mô hình, chẳng hạn như ma sát và quán tính, được xem xét kỹ lưỡng. Robot manipulator được mô hình hóa chi tiết, bao gồm cả các tham số hình học và động lực học. Phương pháp điều khiển rô bốt được đề xuất cần phải tính đến các yếu tố bất định này để đảm bảo khả năng làm việc ổn định trong điều kiện thực tế. Kinematicsdynamics là hai khía cạnh cơ bản cần được nghiên cứu để đạt được điều khiển rô bốt chính xác. Các phương trình toán học miêu tả chuyển động của rô bốt được trình bày một cách rõ ràng và chi tiết. Khả năng ứng dụng rộng rãi của rô bốt tay máy trong công nghiệp và các lĩnh vực khác được đề cập.

1.2 Thuật toán điều khiển Control Algorithms và hệ thống điều khiển thời gian thực Real time Control Systems

Phần này tập trung vào việc lựa chọn và thiết kế các thuật toán điều khiển thích hợp cho hệ thống điều khiển rô bốt. Các thuật toán điều khiển truyền thống, chẳng hạn như điều khiển PD, và các kỹ thuật điều khiển hiện đại hơn được xem xét. Một yếu tố quan trọng là đảm bảo tính thời gian thực của hệ thống, nghĩa là hệ thống phản hồi đủ nhanh để theo dõi và điều khiển hiệu quả chuyển động của rô bốt. Real-time control systems đòi hỏi khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác. Các thuật toán điều khiển được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu về tốc độ và độ chính xác. Điều khiển rô bốt trong thời gian thực đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về cả phần cứng và phần mềm. Các phương pháp lập trình và xử lý tín hiệu cần được tối ưu để đạt hiệu quả cao nhất. Khả năng hoạt động ổn định của hệ thống trong điều kiện nhiễu và các yếu tố bất định được xem xét kỹ lưỡng. Việc lựa chọn thuật toán điều khiển phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm cụ thể của rô bốt tay máy và nhiệm vụ điều khiển.

II. Rô bốt di động Mobile Robot Manipulation và Điều khiển rô bốt bằng hình ảnh Image based Robot Control

Chương này tập trung vào việc tích hợp rô bốt di động vào hệ thống, mở rộng phạm vi ứng dụng của rô bốt tay máy. Khó khăn chính nằm ở việc kết hợp điều khiển rô bốt tay máy và điều khiển rô bốt di động một cách đồng bộ và hiệu quả. Image-based robot control đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng và điều khiển cả hai thành phần. Hệ thống sử dụng thông tin hình ảnh từ hai camera để xác định vị trí và hướng của mục tiêu, từ đó điều khiển cả chuyển động của rô bốt di độngrô bốt tay máy. Việc xử lý thông tin hình ảnh, bao gồm cả nhận dạng mục tiêu (target recognition) và phát hiện vật thể (object detection and tracking), được xem xét kỹ lưỡng. Thuật toán điều khiển cần phải tính đến cả động học của rô bốt di độngrô bốt tay máy. Visual servoing là kỹ thuật then chốt trong hệ thống này. Các thuật toán tiên tiến, chẳng hạn như học máy (machine learning for robotics) và học sâu (deep learning for robotics), có thể được sử dụng để cải thiện khả năng xử lý hình ảnh và điều khiển hệ thống.

2.1 Xử lý ảnh Image Processing Techniques và Nhận dạng mục tiêu Target Recognition

Phần này trình bày các kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng để trích xuất thông tin cần thiết từ hình ảnh thu được từ hai camera. Các kỹ thuật này bao gồm phát hiện vật thể (object detection and tracking), nhận dạng mục tiêu (target recognition), và ước lượng vị trí và hướng của mục tiêu trong không gian 3 chiều. Thống tin hình ảnh được sử dụng để điều khiển cả chuyển động của rô bốt di độngrô bốt tay máy. Độ chính xác của nhận dạng mục tiêu là yếu tố quyết định hiệu quả của hệ thống điều khiển rô bốt bằng hình ảnh. Computer vision algorithms tiên tiến, bao gồm cả các kỹ thuật học máy (machine learning for robotics) và học sâu (deep learning for robotics), được xem xét để nâng cao khả năng xử lý ảnh và nhận dạng mục tiêu. Các thuật toán này cần phải hoạt động hiệu quả trong thời gian thực để đảm bảo khả năng phản hồi nhanh chóng của hệ thống. Tầm nhìn máy tính (computer vision) đóng vai trò then chốt trong quá trình xử lý ảnhnhận dạng mục tiêu.

2.2 Bám mục tiêu rô bốt Target Tracking Robot và Lập kế hoạch đường đi Path Planning

Phần này tập trung vào việc thiết kế các thuật toán để thực hiện nhiệm vụ bám mục tiêu (target tracking) của rô bốt di độngrô bốt tay máy. Lập kế hoạch đường đi (path planning) cho rô bốt di động cần phải đảm bảo rằng rô bốt có thể tiếp cận mục tiêu một cách an toàn và hiệu quả. Vị trí mục tiêu (target location) được xác định bằng cách sử dụng thông tin hình ảnh từ hai camera. Điều khiển chuyển động (motion planning) của cả rô bốt di độngrô bốt tay máy cần được phối hợp chặt chẽ để đảm bảo rằng rô bốt tay máy luôn giữ được vị trí mong muốn so với mục tiêu. Làm theo mục tiêu (target following) là mục tiêu chính của hệ thống. Thuật toán điều khiển cần phải đủ mạnh để xử lý các tình huống bất ngờ, chẳng hạn như mục tiêu di chuyển đột ngột hoặc sự xuất hiện của các vật cản. Motion planningpath planning là hai khía cạnh quan trọng trong việc thiết kế hệ thống bám mục tiêu rô bốt hiệu quả.

III. Kết luận và Ứng dụng thực tiễn

Chương này tổng kết các kết quả nghiên cứu và đánh giá hiệu quả của các thuật toán được đề xuất. Các kết quả mô phỏng được trình bày và phân tích để chứng minh khả năng của hệ thống trong việc thực hiện nhiệm vụ bám mục tiêu (target tracking). Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu được thảo luận, bao gồm cả khả năng tích hợp hệ thống vào các ứng dụng công nghiệp và các lĩnh vực khác. Những hạn chế của nghiên cứu và các hướng nghiên cứu trong tương lai cũng được đề cập. Nghiên cứu điều khiển rô bốt này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ tự động hóa công nghiệp đến chăm sóc sức khỏe và an ninh. Việc cải thiện độ chính xác, độ tin cậy và khả năng thích ứng của hệ thống là những hướng nghiên cứu quan trọng trong tương lai. Robotics research liên tục phát triển, và nghiên cứu này đóng góp một phần vào sự tiến bộ của lĩnh vực này.

3.1 Đánh giá hiệu quả hệ thống

Phần này trình bày kết quả đánh giá hiệu quả của hệ thống điều khiển rô bốt bằng hình ảnh. Các chỉ số đánh giá bao gồm độ chính xác của việc bám mục tiêu (target tracking), tốc độ phản hồi của hệ thống, và khả năng hoạt động ổn định trong điều kiện nhiễu. Các kết quả mô phỏng được trình bày và phân tích để minh họa hiệu quả của các thuật toán được đề xuất. Điều khiển rô bốt được đánh giá dựa trên các chỉ số định lượng cụ thể. Độ chính xác và tốc độ phản hồi được đo lường và so sánh với các phương pháp hiện có. Khả năng thích ứng của hệ thống với các điều kiện hoạt động khác nhau cũng được đánh giá. Nghiên cứu điều khiển rô bốt này mang lại những kết quả đáng kể về mặt hiệu quả và độ tin cậy.

3.2 Ứng dụng thực tiễn và hướng phát triển

Phần này thảo luận về các ứng dụng thực tiễn của hệ thống điều khiển rô bốt được đề xuất. Hệ thống có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như tự động hóa công nghiệp, giám sát an ninh, và chăm sóc sức khỏe. Các hướng phát triển trong tương lai được đề cập, bao gồm việc cải thiện độ chính xác, độ tin cậy, và khả năng thích ứng của hệ thống. Việc tích hợp các kỹ thuật học máy (machine learning for robotics) và học sâu (deep learning for robotics) có thể nâng cao hơn nữa hiệu quả của hệ thống. Artificial intelligence in robotics đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống điều khiển rô bốt thông minh hơn. Control systems engineeringrobotics research liên tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội ứng dụng mới cho hệ thống này. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này hứa hẹn mang lại những lợi ích kinh tế và xã hội đáng kể.

25/01/2025

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Luận án nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh
Bạn đang xem trước tài liệu : Luận án nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh

để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút

Tải xuống

Luận án "Luận án nghiên cứu 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 PGS. Phạm Thượng Cát và TS. Phạm Minh Tuấn, được thực hiện tại Đại học Thái Nguyên 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 cho công nghệ tự động hóa mà còn có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, dịch vụ và an ninh. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích thiết thực từ việc hiểu rõ hơn về công nghệ này, cũng như cách mà nó có thể cải thiện hiệu suất làm việc trong các ngành nghề khác nhau.

Nếu bạn quan tâm đến các khía cạnh khác của công nghệ tự động hóa và quản lý, hãy tham khảo thêm các bài viết như Nghiên cứu quản lý rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại tại Bắc Kạn, nơi đề cập đến quản lý rủi ro trong lĩnh vực tài chính, hay Phát triển tư duy và kỹ năng lập luận toán học cho học sinh trung học cơ sở, một nghiên cứu về phát triển kỹ năng tư duy, có thể liên quan đến việc áp dụng công nghệ trong giáo dục. Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm hiểu về Nghiên cứu về Big Data và Ứng dụng trong Phân tích Kinh doanh, một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và có mối liên hệ chặt chẽ với công nghệ tự động hóa. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và cái nhìn sâu sắc hơn về các ứng dụng công nghệ trong đời sống.

Tải xuống (142 Trang - 4.05 MB )