Luận án tiến sĩ về điều khiển và ổn định robot dạng người sử dụng mô hình mạng rơ rôn MIMO NARX

Phân tích toàn diện điều khiển robot dạng người với mô hình mạng rơ rôn MIMO NARX, đề xuất mô hình mới, nâng cao hiệu quả ứng dụng trong chuyên ngành

• Tác giả: Trần Thiện Huân
• Người hướng dẫn: PGS. Hồ Phạm Huy Ánh
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cơ kỹ thuật
• Đề tài: Nghiên cứu điều khiển robot dạng người với mô hình mạng rơ rôn MIMO NARX
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
• 1.1. Robot dạng người
• 1.2. Tổng quan về xây dựng quỹ đạo và điều khiển robot dạng người
• 1.3. Kết luận
• 2. CHƯƠNG 2: TỐI ƯU HÓA DÁNG ĐI CHO ROBOT HAI CHÂN KÍCH THƯỚC NHỎ BƯỚC ĐI ỔN ĐỊNH VỚI ĐỘ NHẤC CHÂN MONG MUỐN SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TIẾN HÓA VI SAI CẢI TIẾN (MDE)
• 2.1. Giải thuật MDE
• 2.2. Mô hình robot hai chân
• 2.3. Quy hoạch dáng đi cho robot hai chân HUBOT-5
• 2.4. Tối ưu tham số dáng đi sử dụng thuật toán tiến hóa vi sai MDE
• 2.5. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm
• 2.6. Kết luận
• 3. CHƯƠNG 3: TẠO DÁNG ĐI THÍCH NGHI CHO ROBOT HAI CHÂN BƯỚC ĐI ỔN ĐỊNH SỬ DỤNG MÔ HÌNH MẠNG NƠ-RÔN TIẾN HÓA THÍCH NGHI (AENM) ĐƯỢC TỐI ƯU BỞI THUẬT TOÁN TIẾN HÓA VI SAI CẢI TIẾN (MDE)
• 3.1. Đề xuất mô hình mạng nơ-rôn tiến hóa thích nghi (AENM)
• 3.2. Cấu hình robot hai chân kích thước nhỏ
• 3.3. Nhận dạng và tối ưu mô hình mạng nơ-rôn tiến hóa thích nghi (AENM)
• 3.4. Kết quả nhận dạng
• 3.5. Kết luận
• 4. CHƯƠNG 4: HOẠCH ĐỊNH DÁNG ĐI TỰ NHIÊN CHO ROBOT HAI CHÂN
• 4.1. Mô hình robot hai chân
• 4.2. Bộ tạo mẫu đi bộ tự nhiên (N-WPG) cho robot hai chân
• 4.3. Quỹ đạo tham chiếu của hai bàn chân và hông
• 4.4. Phân tích động học ngược robot hai chân
• 4.5. Kết luận
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Kết luận
• 5.2. Kiến nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Giới thiệu về robot dạng người

Robot dạng người, hay còn gọi là humanoid robot, là một trong những lĩnh vực nghiên cứu đang thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà khoa học và kỹ sư. Robot dạng người có khả năng thực hiện các hành động giống như con người, từ đi lại đến tương tác với môi trường xung quanh. Việc phát triển robot dạng người không chỉ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cơ khí mà còn cần đến các mô hình toán học phức tạp để mô phỏng chuyển động. Theo nghiên cứu, việc thiết kế robot dạng người cần phải đảm bảo tính ổn định và tự nhiên trong từng bước đi. Điều này đặt ra thách thức lớn trong việc điều khiển và hoạch định chuyển động cho robot. Các nghiên cứu hiện tại đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình như mô hình mạng nơ-ron có thể giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa dáng đi cho robot.

1.1. Thách thức trong việc điều khiển robot

Việc điều khiển robot dạng người gặp nhiều khó khăn do tính phức tạp của các chuyển động và sự không chắc chắn trong các thông số. Các yếu tố như trọng tâm, quán tính và các lực tác động từ môi trường đều ảnh hưởng đến khả năng duy trì thăng bằng của robot. Đặc biệt, việc điều khiển robot trong các tình huống thực tế, nơi có nhiều yếu tố không lường trước, là một thách thức lớn. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như thuật toán di truyền có thể giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa dáng đi cho robot. Điều này cho thấy sự cần thiết phải phát triển các phương pháp mới trong việc điều khiển và hoạch định chuyển động cho robot dạng người.

II. Mô hình mạng nơ ron MIMO NARX

Mô hình mạng nơ-ron MIMO NARX (Multiple Input Multiple Output Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs) là một trong những công cụ mạnh mẽ trong việc điều khiển robot dạng người. Mô hình này cho phép xử lý nhiều đầu vào và đầu ra, giúp cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển chuyển động của robot. Việc áp dụng mô hình MIMO NARX trong nghiên cứu này nhằm tối ưu hóa các tham số của bộ tạo dáng đi (WPG) cho robot. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình này có thể giúp nhận dạng và tối ưu hóa các thông số như chiều dài bước, độ nhấc chân, và độ khuỵu gối, từ đó cải thiện khả năng đi lại của robot. Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình MIMO NARX có khả năng dự đoán chính xác các chuyển động của robot, từ đó giúp nâng cao hiệu quả điều khiển.

2.1. Ứng dụng của mô hình MIMO NARX trong điều khiển robot

Mô hình MIMO NARX đã được áp dụng thành công trong việc điều khiển robot dạng người. Việc sử dụng mô hình này giúp cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển chuyển động của robot trong các tình huống phức tạp. Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình này có thể xử lý nhiều thông số đầu vào, từ đó tối ưu hóa các tham số của bộ tạo dáng đi (WPG). Kết quả thực nghiệm cho thấy robot có thể đi lại một cách tự nhiên và ổn định hơn khi áp dụng mô hình MIMO NARX. Điều này chứng tỏ rằng mô hình này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc phát triển robot dạng người.

III. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã đạt được nhiều kết quả quan trọng trong việc tối ưu hóa dáng đi cho robot dạng người. Việc phát triển bộ tạo dáng đi (WPG) phụ thuộc vào các tham số như chiều dài bước, độ nhấc chân, độ khuỵu gối và độ lắc hông đã cho thấy hiệu quả rõ rệt. Các mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình robot HUBOT-5 đã chứng minh rằng robot có thể bước đi ổn định và tự nhiên như con người. Kết quả này không chỉ có ý nghĩa trong lĩnh vực nghiên cứu mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn, từ việc phát triển robot tự động trong công nghiệp đến các ứng dụng trong y tế và dịch vụ. Điều này cho thấy giá trị thực tiễn của nghiên cứu trong việc phát triển công nghệ robot hiện đại.

3.1. Đánh giá giá trị và ứng dụng của nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ đóng góp vào lý thuyết về điều khiển robot dạng người mà còn có giá trị thực tiễn cao. Việc tối ưu hóa dáng đi cho robot giúp nâng cao khả năng hoạt động của chúng trong các môi trường thực tế. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm robot tự động trong sản xuất, dịch vụ chăm sóc sức khỏe, và hỗ trợ người khuyết tật. Hơn nữa, nghiên cứu cũng mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực robot và tự động hóa, từ đó góp phần thúc đẩy sự phát triển của công nghệ robot tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Nghiên cứu tổng quan. Nội dung chương này trình bày tóm tắt các kết quả đã có trong thiết kế và chế tạo robot dạng người, đặc biệt ở các nước đang dẫn đầu trong lĩnh vực này như Nhật, Đức, Mỹ, Hàn Quốc. Sau đó là phần tổng quan trình bày các phương pháp xây dựng quỹ đạo bước đi và dáng đi cho robot hai chân. Cuối cùng trình bày mục tiêu nghiên cứu trọng tâm của luận án.

 Chương 2: Tối ưu hóa dáng đi cho robot hai chân kích thước nhỏ bước đi ổn định với độ nhấc chân mong muốn sử dụng thuật toán tiến hóa vi sai cải tiến (MDE). Chương này đề xuất phương pháp mới tối ưu hóa một số thông số dáng đi cho robot hai chân cho phép bước đi ổn định với độ nhấc chân được cài đặt trước. Thuật toán tiến hóa vi sai cải tiến (MDE-Modified Differential Evolution) được sử dụng để tối ưu các thông số dáng đi giúp robot hai chân bước đi ổn định. Hiệu quả của phương pháp đề xuất được so sánh với kỹ thuật tối ưu dáng đi dùng thuật toán di truyền (GA-Genetic Algorithm) và thuật toán bầy đàn (PSO-Particle Swarm Optimization).

Kết quả mô phỏng và thực nghiệm trên robot hai chân kích thước nhỏ (HUBOT-5) chứng tỏ thuật toán đề xuất bảo đảm dáng đi ổn định cho robot hai chân với độ nhấc chân chính xác. 5 luan an  Chương 3: Tạo dáng đi thích nghi cho robot hai chân bước đi ổn định sử dụng mô hình mạng nơ-rôn tiến hóa thích nghi (AENM) được tối ưu bởi thuật toán tiến hóa vi sai cải tiến (MDE). Chương này giới thiệu một hướng mới để tạo dáng thích nghi robot hai chân với mục tiêu bước đi ổn định và tự nhiên trên bề mặt bằng phẳng. Đề xuất áp dụng thuật toán tiến hóa vi sai cải tiến (MDE – Modified Differential Evolution) tối ưu bộ trọng số của mô hình mạng nơ-rôn tiến hóa thích nghi (AENM – Adaptive Evolutionary Neural Model) để nhận dạng các thông số dáng đi của bộ tạo dáng (WPG – Walking Pattern Generator) giúp robot hai chân bám theo quỹ đạo ZMP (Zero Moment Point) mong muốn.

Hiệu quả của đề xuất MDE được so sánh với thuật toán PSO (Particle Swarm Optimisation) và GA (Genetic Algorithm). Phương pháp đề xuất được kiểm chứng trên mẫu thử robot hai chân kích thước nhỏ HUBOT-5. Kết quả nhận dạng chứng minh rằng phương pháp đề xuất (MDE-AENM) hiệu quả trong việc tạo dáng đi bền vững và chính xác.  Chương 4: Hoạch định dáng đi tự nhiên cho robot hai chân.

Chương này giới thiệu hướng tiếp cận mới cho phép phát ra quỹ đạo bước đi tự nhiên ổn định áp dụng cho robot hai chân kích thước nhỏ. Các thông số chính được chọn thể hiện các ràng buộc từ tọa độ mong muốn của bàn chân, đầu gối và hông tuân thủ nguyên lý ổn định ZMP. Từ đó quỹ đạo ổn định hoàn chỉnh của bàn chân, đầu gối và hông được hình thành. Dựa trên bộ thông số chủ chốt này, dùng phép biến đổi động học ngược của robot hai chân, các kiểu quỹ đạo bước đi tự nhiên ổn định khác nhau sẽ được xây dựng, qua đó cho phép điều khiển robot hai chân kích thước nhỏ bước đi tự nhiên ổn định thỏa mãn nguyên lý ổn định ZMP thể hiện qua góc quay đồng bộ phù hợp cho từng khớp.

Các kết quả mô phỏng được thực hiện khẳng định tính khả thi và hiệu quả của phương pháp hoạch định được đề xuất. 6 luan an  Chương 5: Kết luận và kiến nghị. Chương này, tổng kết lại các đóng góp của luận án ở khía cạnh lý thuyết và thực nghiệm vào việc hoạch định, tối ưu hóa và tạo dáng đi cho robot hai chân là nhằm làm cho robot đi được một cách tự nhiên và ổn định như con người. Cuối chương là một số đề xuất về hướng nghiên cứu tiếp theo.

7 luan an CHƯƠNG 1 NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN 1.1 Robot dạng người Biped robot là khái niệm dùng để chỉ robot có khả năng bước được trên 2 chân, hiện tại người ta chủ yếu sử dụng biped robot như một khái niệm về robot dạng người. Năm 1970, tiên phong nghiên cứu về biped robot là hai nhà nghiên cứu nổi tiếng Kato và Vukobratovic. Họ đều xây dựng mô hình thực nghiệm về biped robot. Tại Nhật, biped robot đầu tiên có tên WABOT1 được thực hiện thành công vào 1973 bởi I.

Kato cùng đồng nghiệp tại đại học Waseda [3]. Họ sử dụng một sơ đồ điều khiển đơn giản và nó có thể thực hiện đi bộ vài bước rất chậm trong trường hợp thăng bằng tĩnh. Đây là thành tựu được xem như điểm bắt đầu cho việc sản xuất ra những biped robot. Tại viện Mihailo Puppin ở Belgrade – Yogoslavia, M.

Vukobratovic cùng đồng nghiệp đã thiết kế kết cấu khung cho biped robot đầu tiên và đưa ra khái niệm ZMP để đảm bảo biped robot vận động ổn định vào năm 1972 [4]. Khái niệm ZMP này hiện nay được sử dụng rộng rãi trong điều khiển biped robot [5]. Vào thập niên kế tiếp – 1980, những đột phá đến từ Mỹ với hai nhà nghiên cứu R. MC Ghee và M.

MC Ghee đã bắt đầu nghiên cứu về biped robot vào thập niên 60 tại đại học Nam Cali (USC) và thập niên 70 tại đại học Ohio (OSU) với kết quả nổi bật là điều khiển biped robot đi bộ bằng máy tính. Raibert tại đại học Carnegie Mellon (CMU) bắt đầu nghiên cứu ổn định động lực học khi chạy. Raibert thành lập phòng thí nghiệm LEGLAB tại Viện kỹ thuật Massachusetts (MIT) và đạt được những kết quả khá ấn tượng cho robot có một chân, hai chân và bốn chân. [6] Cuối thập niên 90, với sự phát triển của khoa học kỹ thuật đã chứng minh rằng có thể xây dựng được robot dạng người.

Trong số những robot dạng người lúc bây giờ thì ASIMO của hãng HONDA có thể đi bộ giống người nhất. Mặc dù, HONDA công bố kết quả thực nghiệm về ASIMO rất sớm vào năm 1998 nhưng không công bố chi tiết 8 luan an về việc làm thế nào để ASIMO có thể đi bộ giống con người mà chỉ cho biết là hệ thống của ASIMO đi bộ sử dụng tiêu chuẩn ZMP [7, 8]. Chính vì vậy, tại thời điểm đó có rất nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới tập trung vào nghiên cứu biped robot đi bộ sử dụng tiêu chuẩn ZMP với nhiều quan điểm khác nhau [9 – 13]. Mãi đến năm 2009, Toru Takenaka cùng đồng nghiệp của hãng HONDA mới trình bày tại hội nghị quốc tế về “Robot và Hệ thống thông minh” tại Louis – Mỹ với chủ đề “Tạo vận động và điều khiển cho biped robot theo thời gian thực” thông qua bốn bài báo: tạo dáng đi bộ [14], tạo dáng chạy [15], bù sai số động lực học [16], điều khiển cân bằng thông minh [17].

Hiện nay, những thành quả ấn tượng nhất vẫn thường xuyên được đề cập là sản phẩm được giới thiệu bởi các trường đại học, các viện nghiên cứu, các công ty và các dự án. Các hoạt động nghiên cứu về robot dạng người trên khắp thế giới đã tăng tốc trong những thập kỷ qua. Tại Nhật Bản, nhóm của giáo sư Takanishi tại trường đại học Waseda đã tích cực phát triển nhiều robot dạng người theo hướng của giáo sư Kato (Giáo sư Kato là người đã chế tạo robot dạng người – WABOT-1 đầu tiên trên thế giới). Vào năm 2006, WABIAN-2R của giáo sư Takanishi đã thể hiện khả năng đi bộ ấn tượng giống như con người với đầu gối duỗi, tiếp đất bằng gót chân và dừng chuyển động bằng các ngón chân [18].

Một nhóm nổi bật khác được dẫn dắt bởi giáo sư Inaba tại Đại học Tokyo. Năm 2010, họ đã chứng minh HRP-2 có thể nâng và giữ các vật thể (có trọng lượng không xác định) dựa trên ước tính trực tiếp về lực tương tác [19]. Họ cũng đang phát triển robot dạng người nguyên bản có thể giữ thăng bằng ngay cả khi bị đá [20]. Phòng thí nghiệm về khoa học thần kinh ATR đang nghiên cứu robot dạng người với quan điểm về khoa học của bộ não.

Bộ điều khiển cân bằng về mặt sinh học của họ đã được thử nghiệm trên robot dạng người CB-i (do công ty SARCOS phát triển) [21]. Nghiên cứu robot dạng người không bị giới hạn ở Nhật Bản, ví dụ như: Lola của Đại học kỹ thuật Munchen (TUM) [22], HUBO2 của Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Hàn Quốc (KAIST) [23], BHR-2 của Viện Công nghệ Bắc Kinh [24], 9 luan an iCub của Viện Công nghệ Ý (IIT) và Đại học Genova [25], CHARLI của Viện Bách khoa Virginia [26], và TORO của Trung tâm hàng không vũ trụ Đức (DLR) [27]. Ngoài ra còn có nhiều robot dạng người được phát triển bởi các công ty. Kể từ khi ra mắt đáng ngạc nhiên về robot dạng người P2 vào năm 1996, Honda đã tiếp tục nghiên cứu và phát triển loạt ASIMO của họ.

ASIMO mới nhất được công bố vào năm 2011 có thể chạy với tốc độ 9 km/h, chạy lùi, nhảy bằng một chân hoặc hai chân liên tục [28]. Tại EXPO 2005 tại Aichi, một nhóm robot được phát triển bởi Tập đoàn ô tô Toyota đã thu hút lượng lớn khán giả bởi màn trình diễn thổi kèn của robot dạng người. Năm 2007, họ đã tiết lộ một robot dạng người khác có thể chơi violin [29]. Công ty điện tử Samsung của Hàn Quốc, cũng đã phát triển robot dạng người với Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KIST).

Robot dạng người mới nhất của họ là Roboray, có thể thực hiện bước đi giống như con người [30]. Vào năm 2012, công ty thiết kế và kỹ thuật robot của Mỹ, Boston Dynamics, đã phát triển một robot hình người PETMAN để thử quần áo bảo hộ hóa học [31]. Được hỗ trợ bởi các bộ truyền động thủy lực và được điều khiển bởi phần mềm điều khiển tiên tiến, robot này có thể thực hiện các động tác thu mình ngồi sát xuống đất, thu mình ngồi sát xuống đất trong khi xoay và nhảy với hai cánh tay giơ lên cao, cũng như đi bộ tự nhiên lên đến 4. Chúng ta không thể mua các robot được đề cập ở trên vì chúng được phát triển như một phần của các dự án R&D lớn.

Mặt khác, đã tồn tại các robot dạng người có sẵn trên thị trường cho mục đích nghiên cứu. Ví dụ, công ty Kawada đang bán robot dạng người HRP-4 làm nền tảng nghiên cứu [32]. PAL Robotics ở Barcelona cũng đã phát triển một robot dạng người REEM-C để bán [33]. Hiện nay, có rất nhiều robot dạng người kích thước nhỏ để nghiên cứu và chơi.

Ví dụ: chúng ta có thể chọn NAO của Aldebaran Robotics [34], DARwInOP của ROBOTIS [35], PALRO của FujitSoft [36] hoặc sê-ri KHR của Kondo Kagaku [37].