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

Luận án nghiên cứu phương pháp điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu dựa trên thông tin hình ảnh, nâng cao hiệu suất và độ chính xác.

Trường đại học

Đại học Thái Nguyên

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án

2019

142
0
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước

1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước

1.3. Các vấn đề nghiên cứu của luận án

1.4. Phát triển phương pháp điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh

1.5. Một số cải tiến trong điều khiển hệ servo thị giác bám mục tiêu di động

1.6. Phát triển thuật toán điều khiển rô bốt di động sử dụng thông tin hình ảnh

1.7. Kết luận chương 1

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

2.1.1. Xác định ma trận Jacobi ảnh qua tọa độ điểm ảnh thu được từ 2 camera quy vào hệ tọa độ OcXcYcZc

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

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

2.2. Thiết kế thuật toán điều khiển

2.2.1. Xây dựng mô hình bộ điều khiển

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

2.2.3. Một số kết quả mô phỏng kiểm chứng

2.3. Kết luận chương 2

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

3.1.1. Mô hình 3D cho hệ stereo camera

3.1.2. Mô hình hệ camera ảo

3.1.3. Kiểm soát sự suy biến của ma trận Jacobian

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

3.2. Xây dựng hệ động lực học hệ pan-tilt – stereo camera với các tham số bất định

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

3.3.1. Xây dựng bộ điều khiển

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

3.3.3. Tối ưu tham số

3.4. 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

4.1.1. Xác định ma trận Jacobi ảnh

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

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

4.2. Thiết kế thuật toán điều khiển

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

4.2.2. Thiết kế bộ điều khiển tối ưu

4.3. Mô phỏng hệ thống

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

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

4.4. Kết luận chương 4

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

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

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 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 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 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 "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.