Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành

• Tác giả: Phạm Việt Anh
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Phùng Hưng
• Trường học: Trường Đại học Giao thông Vận tải Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa học hàng hải
• Đề tài: Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành AUV
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU
• DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT LẶN TỰ HÀNH (AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE)
• 1.1. Các ứng dụng của AUV trên thế giới
• 1.2. Các ứng dụng của AUV tại Việt Nam
• 1.3. Mô hình toán học và phương trình động học tổng quát của AUV
• 1.4. Tổng quan về điều khiển AUV hiện nay
• 1.4.1. Các nghiên cứu về điều khiển AUV trên thế giới
• 1.4.2. Các nghiên cứu về điều khiển AUV tại Việt Nam
• 1.5. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI THIẾT BỊ LẶN TỰ HÀNH
• 2.1. Mạng nơ-ron nhân tạo
• 2.1.1. Tổng quan về mạng nơ-ron nhân tạo trong điều khiển
• 2.1.2. Cấu trúc của mạng nơ-ron
• 2.1.3. Các hình trạng của mạng
• 2.1.4. Các luật học của mạng nơ-ron nhân tạo
• 2.2. Điều khiển tự động dùng mạng nơ-ron nhân tạo
• 2.2.1. Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo điều khiển AUV
• 2.3. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI CHO ROBOT LẶN TỰ HÀNH
• 3.1. Mô hình toán học AUV sử dụng trong nghiên cứu
• 3.1.1. Cấu tạo của mô hình NPS AUV II
• 3.1.2. Mô hình toán học AUV
• 3.2. Mạng nơ-ron thích nghi trong điều khiển
• 3.2.1. Bộ điều khiển nơ-ron thích nghi tương tác
• 3.2.2. Mô hình tổng quát của bộ điều khiển NNC huấn luyện trực tuyến
• 3.3. Thiết kế hệ thống điều khiển nơ-ron cho AUV
• 3.3.1. Điều khiển riêng biệt các chuyển động của AUV
• 3.3.2. Thiết kế bộ điều khiển nơ-ron cho các hệ thống con
• 3.3.3. Điều khiển tổng hợp các chuyển động của AUV bằng phương pháp tách rời (decoupled control)
• 3.3.4. Hệ thống điều khiển dẫn đường AUV và thực hiện các nhiệm vụ dưới nước
• 3.3.4.1. Điều khiển AUV theo quỹ đạo đặt trước
• 3.3.4.2. Điều khiển AUV bám theo địa hình đáy
• 3.4. Các phương án thích nghi cho hệ thống điều khiển AUV
• 3.4.1. Mô hình dòng chảy tác động lên AUV
• 3.4.2. Thích nghi với tác động của dòng chảy
• 3.5. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN AUV BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NƠ-RON THÍCH NGHI
• 4.1. Giới thiệu phương pháp và điều kiện mô phỏng
• 4.1.1. Phương pháp mô phỏng
• 4.1.2. Điều kiện mô phỏng
• 4.2. Mô phỏng điều khiển các chuyển động của AUV
• 4.2.1. Điều khiển hướng
• 4.2.2. Điều khiển hướng, độ sâu và góc chúi
• 4.2.3. Điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ
• 4.2.4. Điều khiển tổng hợp các chuyển động khi có dòng chảy
• 4.3. Mô phỏng điều khiển dẫn đường AUV và thực hiện các nhiệm vụ dưới nước
• 4.3.1. Điều khiển AUV theo quỹ đạo đặt trước
• 4.3.2. Điều khiển AUV bám theo địa hình đáy
• 4.4. Mô phỏng điều khiển AUV thích nghi với ngoại cảnh
• 4.4.1. Điều khiển AUV dưới tác động của dòng chảy
• 4.4.2. Điều khiển AUV thích nghi với tác động của dòng chảy
• 4.5. Kết luận chương 4
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN TIẾN SỸ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC
• Phụ lục 1. CÁC FILE MATLAB ĐỂ THỰC HIỆN MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN AUV
• Phụ lục 1.1. File mô phỏng điều khiển hướng và độ sâu AUV
• Phụ lục 1.2. File mô phỏng điều khiển hướng, độ sâu và tốc độ AUV
• Phụ lục 1.3. File mô phỏng điều khiển dẫn đường AUV theo quỹ đạo
• Phụ lục 1.4. File mạng nơ-ron nhiều lớp truyền thẳng
• Phụ lục 1.5. File huấn luyện mạng nơ-ron thích nghi

I. Tổng quan về nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành AUV

Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành (AUV) đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ hiện đại. AUV là phương tiện tự động hóa, có khả năng hoạt động dưới nước mà không cần sự can thiệp của con người. Việc phát triển các hệ thống điều khiển thích nghi cho AUV giúp cải thiện hiệu suất và khả năng hoạt động trong môi trường phức tạp. Nghiên cứu này không chỉ mang lại giá trị cho ngành hàng hải mà còn cho nhiều lĩnh vực khác như khảo sát biển, bảo trì công trình ngầm và tìm kiếm cứu nạn.

1.1. Định nghĩa và vai trò của robot lặn tự hành AUV

AUV là một loại phương tiện tự hành dưới nước, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ khảo sát và thu thập dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Chúng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nghiên cứu khoa học, khảo sát địa chất và bảo trì cơ sở hạ tầng dưới nước.

1.2. Tính cấp thiết của nghiên cứu điều khiển thích nghi

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, nhu cầu sử dụng AUV trong các nhiệm vụ phức tạp ngày càng tăng. Nghiên cứu điều khiển thích nghi giúp AUV hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện môi trường không ổn định, từ đó nâng cao khả năng thực hiện nhiệm vụ.

II. Các thách thức trong điều khiển robot lặn tự hành AUV

Điều khiển AUV gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến và sự không chắc chắn trong môi trường hoạt động. Các yếu tố như dòng chảy, sóng và gió có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của AUV. Việc phát triển các phương pháp điều khiển thích nghi là cần thiết để giải quyết những vấn đề này.

2.1. Tính phi tuyến trong động học AUV

Động học của AUV thường mang tính phi tuyến cao, điều này làm cho việc thiết kế bộ điều khiển trở nên phức tạp. Các mô hình động học cần phải được điều chỉnh liên tục để phù hợp với các điều kiện thực tế.

2.2. Ảnh hưởng của môi trường bên ngoài

Môi trường dưới nước có nhiều yếu tố không thể dự đoán được như dòng chảy và sóng. Những yếu tố này có thể gây ra sự thay đổi đột ngột trong hành vi của AUV, làm cho việc điều khiển trở nên khó khăn.

III. Phương pháp điều khiển thích nghi cho AUV

Các phương pháp điều khiển thích nghi sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để cải thiện khả năng điều khiển AUV. Mạng nơ-ron có khả năng học hỏi và điều chỉnh theo thời gian thực, giúp AUV thích nghi với các điều kiện môi trường khác nhau.

3.1. Mạng nơ ron nhân tạo trong điều khiển AUV

Mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để phát triển các bộ điều khiển thích nghi cho AUV. Chúng có khả năng xử lý thông tin phức tạp và đưa ra quyết định nhanh chóng trong thời gian thực.

3.2. Thuật toán điều khiển thích nghi

Các thuật toán điều khiển thích nghi giúp AUV tự động điều chỉnh các tham số điều khiển dựa trên phản hồi từ môi trường. Điều này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của AUV trong các nhiệm vụ.

IV. Ứng dụng thực tiễn của AUV trong nghiên cứu và khảo sát

AUV đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như khảo sát biển, bảo trì công trình ngầm và tìm kiếm cứu nạn. Những ứng dụng này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn nâng cao độ chính xác trong việc thu thập dữ liệu.

4.1. Khảo sát biển và nghiên cứu môi trường

AUV được sử dụng để khảo sát các khu vực biển sâu, thu thập dữ liệu về môi trường và sinh thái. Điều này giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các hệ sinh thái dưới nước.

4.2. Bảo trì công trình ngầm

AUV có khả năng thực hiện các nhiệm vụ bảo trì và kiểm tra các công trình ngầm như đường ống và cáp điện. Việc sử dụng AUV giúp giảm thiểu rủi ro cho con người và tiết kiệm chi phí.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu AUV

Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho AUV đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực công nghệ tự động hóa. Với sự phát triển của công nghệ, AUV sẽ ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ dưới nước.

5.1. Tương lai của công nghệ AUV

Công nghệ AUV sẽ tiếp tục phát triển với sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ mới. Điều này sẽ giúp AUV hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện phức tạp.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu trong phát triển AUV

Nghiên cứu và phát triển các hệ thống điều khiển thích nghi cho AUV là rất quan trọng để nâng cao khả năng cạnh tranh của Việt Nam trong lĩnh vực công nghệ hàng hải.