Luận văn thạc sĩ về hệ tác nhân thông minh trong kỹ thuật điều khiển và tự động hóa cho robot

• Tác giả: Lê Văn Tuyến
• Người hướng dẫn: PGS.TS Huỳnh Thái Hoàng
• Trường học: Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
• Đề tài: Nghiên Cứu Hệ Tác Nhân Thông Minh Cho Robot Trong Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CÁM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3. Sơ lược nội dung luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: BẢN ĐỒ TRONG LĨNH VỰC ROBOT DI ĐỘNG
• 2.1. Bản đồ dạng đồ thị (Topological map)
• 2.2. Bản đồ dạng lưới (Occupancy grid map)
• 2.3. Khái niệm về cây đồ thị và biểu diễn đồ thị trên máy tính
• 2.3.1. Khái niệm cây đồ thị
• 2.3.2. Biểu diễn cây đồ thị trên máy tính
• 2.3.2.1. Ma trận kề
• 2.3.2.2. Danh sách kề
• 2.4. Giải thuật xây dựng bản đồ dạng đồ thị sử dụng xử lý ảnh
• 2.4.1. Kết hợp bản đồ lưới và đồ thị cho robot di động
• 2.4.2. Phân vùng bản đồ lưới sử dụng xử lý ảnh
• 2.4.2.1. Biểu đồ Voronoi và đường khung Medial axis
• 2.4.2.2. Giải thuật tìm các điểm giới hạn (Critical points) trên đường Voronoi
• 2.4.2.3. Xây dựng đường giới hạn (Critical lines)
• 2.4.2.4. Phân vùng bản đồ theo đường giới hạn
• 2.4.2.5. Xây dựng dữ liệu bản đồ dạng đồ thị và dữ liệu cho giải thuật tìm kiếm A* trên đồ thị
• 2.5. Xác định vị trí robot dùng xử lý ảnh
• 3. CHƯƠNG 3: TÁC NHÂN THÔNG MINH VÀ GIẢI THUẬT TÌM KIẾM
• 3.1. Tác nhân thông minh (Intelligence agent)
• 3.2. Giải thuật tìm kiếm trên đồ thị
• 3.2.1. Tìm kiếm theo chiều sâu (Depth first search)
• 3.2.2. Tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth first search)
• 3.2.3. Giải thuật tìm kiếm A*
• 4. CHƯƠNG 4: TÁC NHÂN THÔNG MINH HOẠCH ĐỊNH ĐƯỜNG ĐI CHO ROBOT
• 4.1. Phương pháp sử dụng giải thuật tìm kiếm A* trong bản đồ dạng đồ thị
• 4.2. Phương pháp sử dụng giải thuật tìm kiếm A* trong bản đồ dạng lưới
• 5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH ROBOT
• 5.1. Mô hình động học robot di động và bài toán bám (Tracking) theo quỹ đạo
• 5.1.1. Mô hình động học robot di động
• 5.1.2. Điều khiển bám quỹ đạo
• 5.2. Hàm nội suy Spline và hoạch định đường đi cho robot di động
• 5.3. Mô hình robot
• 5.4. Mô hình bản đồ
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ THỰC HIỆN VÀ ĐÁNH GIÁ
• 6.1. Xây dựng và phân vùng bản đồ lưới
• 6.2. Xây dựng bản đồ dạng đồ thị từ kết quả phân vùng bản đồ lưới
• 6.3. Kết quả tìm kiếm trên bản đồ dạng đồ thị
• 6.4. Xây dựng quỹ đạo đường đi dùng hàm nội suy Spline
• 6.5. Kết quả giải thuật điều khiển bám
• 6.6. Xây dựng lại bản đồ khi có thay đổi
• 6.7. Đánh giá kết quả thực hiện
• 6.8. Đóng góp khoa học của luận văn
• 6.9. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu

Nghiên cứu về hệ tác nhân thông minh cho robot trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa đã trở thành một chủ đề nóng trong thời đại công nghệ hiện đại. Đề tài này tập trung vào việc phát triển các giải thuật và mô hình nhằm tối ưu hóa quá trình hoạch định đường đi cho robot. Một trong những thách thức lớn nhất là làm sao để robot có thể tự động cập nhật bản đồ và tìm kiếm đường đi hiệu quả trong môi trường thay đổi. Việc sử dụng giải thuật A* là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong lĩnh vực này, cho phép robot tìm kiếm đường đi tối ưu dựa trên các bản đồ dạng lưới và đồ thị. Đặc biệt, việc kết hợp giữa bản đồ dạng lưới và bản đồ dạng đồ thị giúp giảm thiểu thời gian tìm kiếm và nâng cao hiệu suất hoạt động của robot.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một hệ thống tự động hóa cho robot có khả năng hoạch định đường đi một cách thông minh và hiệu quả. Để đạt được điều này, nghiên cứu sẽ xây dựng một bản đồ dạng đồ thị từ bản đồ lưới và áp dụng giải thuật A* để tìm kiếm đường đi. Hệ thống sẽ tự động cập nhật khi có sự thay đổi trong môi trường, từ đó giúp robot có thể hoạt động một cách linh hoạt và an toàn. Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào trong quá trình này không chỉ giúp robot tự động hóa các tác vụ mà còn nâng cao khả năng tương tác giữa robot và môi trường xung quanh.

II. Các phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để phát triển hệ tác nhân thông minh cho robot. Đầu tiên, việc xây dựng bản đồ dạng lưới là rất quan trọng, vì nó cung cấp thông tin chi tiết về môi trường mà robot sẽ hoạt động. Sau đó, từ bản đồ lưới, nghiên cứu sẽ chuyển đổi sang bản đồ dạng đồ thị để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm đường đi. Giải thuật A* sẽ được áp dụng để tìm kiếm đường đi trên cả hai loại bản đồ này. Việc sử dụng cảm biến robot để thu thập dữ liệu môi trường và xây dựng bản đồ là một phần không thể thiếu trong quá trình này. Hơn nữa, nghiên cứu cũng sẽ xem xét các phương pháp phân tích dữ liệu để cải thiện độ chính xác của bản đồ và khả năng tìm kiếm đường đi của robot.

2.1. Xây dựng bản đồ

Quá trình xây dựng bản đồ dạng lưới bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ các cảm biến của robot. Dữ liệu này sẽ được xử lý để xác định các ô trống và ô có vật cản trong môi trường. Sau khi có bản đồ lưới, nghiên cứu sẽ chuyển đổi nó thành bản đồ dạng đồ thị bằng cách xác định các điểm kết nối giữa các ô. Điều này giúp robot có thể dễ dàng tìm kiếm đường đi bằng cách sử dụng giải thuật A*. Việc xây dựng bản đồ dạng đồ thị không chỉ giúp giảm thiểu khối lượng tìm kiếm mà còn nâng cao khả năng xử lý của robot trong các tình huống phức tạp.

III. Tác nhân thông minh và giải thuật tìm kiếm

Tác nhân thông minh trong nghiên cứu này được định nghĩa là một hệ thống có khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp như hoạch định đường đi và tự động hóa. Giải thuật A* là một trong những giải thuật nổi bật được sử dụng để tìm kiếm đường đi cho robot. Giải thuật này hoạt động dựa trên việc xây dựng các hàm chi phí thực tế kết hợp với chi phí tính toán dựa trên kinh nghiệm. Điều này giúp robot có thể tìm kiếm đường đi tối ưu với chi phí thấp nhất. Hơn nữa, việc áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu cũng giúp cải thiện độ chính xác của quá trình tìm kiếm.

3.1. Giải thuật A

Giải thuật A* được biết đến như một trong những giải thuật hiệu quả nhất trong việc tìm kiếm đường đi. Nó kết hợp giữa tìm kiếm theo chiều sâu và tìm kiếm theo chiều rộng, cho phép robot tìm kiếm đường đi một cách nhanh chóng và hiệu quả. Giải thuật này sử dụng một hàm chi phí để đánh giá các điểm trong không gian tìm kiếm, từ đó xác định được đường đi tối ưu. Việc áp dụng giải thuật A* trong nghiên cứu này không chỉ giúp robot tìm kiếm đường đi một cách hiệu quả mà còn nâng cao khả năng tự động hóa trong quá trình điều khiển và tự động hóa.

IV. Kết quả thực hiện và đánh giá

Kết quả thực hiện nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng hệ tác nhân thông minh vào trong robot đã mang lại nhiều lợi ích. Robot có khả năng tự động cập nhật bản đồ và tìm kiếm đường đi một cách hiệu quả. Các thử nghiệm cho thấy rằng giải thuật A* hoạt động tốt trên cả bản đồ dạng lưới và bản đồ dạng đồ thị, giúp robot di chuyển an toàn và hiệu quả trong môi trường thay đổi. Hơn nữa, việc sử dụng hàm nội suy Spline để hoạch định quỹ đạo cũng giúp robot di chuyển một cách mượt mà và chính xác.

4.1. Đánh giá kết quả

Đánh giá kết quả cho thấy rằng hệ thống tự động hóa cho robot đã hoạt động hiệu quả trong việc tìm kiếm đường đi. Các thử nghiệm thực tế cho thấy robot có khả năng di chuyển an toàn và chính xác trong môi trường phức tạp. Việc áp dụng giải thuật A* đã giúp giảm thiểu thời gian tìm kiếm và nâng cao hiệu suất hoạt động của robot. Hơn nữa, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc kết hợp giữa bản đồ dạng lưới và bản đồ dạng đồ thị là một phương pháp hiệu quả trong việc tối ưu hóa quá trình tìm kiếm đường đi cho robot.

Tổng quan nghiên cứu

Hoạch định đường đi cho robot di động là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, đặc biệt trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo và robot di động. Theo ước tính, việc sử dụng bản đồ môi trường chính xác và hiệu quả trong quá trình tìm kiếm đường đi có thể giảm thời gian tìm kiếm đến 30-50% so với các phương pháp truyền thống. Vấn đề nghiên cứu tập trung vào việc phát triển hệ tác nhân thông minh nhằm hoạch định đường đi tối ưu cho robot di động trong môi trường có bản đồ thay đổi. Mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng giải thuật tìm kiếm A* trên hai dạng bản đồ: bản đồ lưới (Occupancy grid map) và bản đồ dạng đồ thị (Topological map), đồng thời phát triển mô hình điều khiển bám quỹ đạo cho robot hai bánh dẫn động độc lập. Phạm vi nghiên cứu được giới hạn trong môi trường mô phỏng với bản đồ gồm bốn phòng và một hành lang, sử dụng dữ liệu thu thập từ camera để xác định vị trí robot. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc giảm thiểu thời gian tìm kiếm đường đi, nâng cao độ chính xác trong hoạch định quỹ đạo và khả năng tự động cập nhật bản đồ khi môi trường thay đổi, góp phần thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong robot di động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết bản đồ trong robot di động và mô hình tác nhân thông minh trong trí tuệ nhân tạo. Bản đồ lưới (Occupancy grid map) mô tả môi trường dưới dạng các ô mắt lưới với giá trị xác suất thể hiện mức độ trống hoặc có vật cản, thuận tiện cho việc xử lý ảnh và đánh giá môi trường. Bản đồ dạng đồ thị (Topological map) biểu diễn môi trường dưới dạng các nút và cạnh, giúp giảm khối lượng tính toán khi tìm kiếm đường đi. Mô hình tác nhân thông minh được phân loại thành bốn loại: simple reflex agents, model-based reflex agents, goal-based agents và utility-based agents, trong đó tác nhân goal-based được áp dụng để hoạch định đường đi dựa trên mục tiêu và giải thuật tìm kiếm A* được sử dụng để tối ưu hóa chi phí đường đi. Các khái niệm chính bao gồm: bản đồ lưới, bản đồ dạng đồ thị, giải thuật A*, hàm nội suy Spline bậc ba, và mô hình động học robot hai bánh dẫn động độc lập.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là bản đồ lưới mô phỏng môi trường gồm bốn phòng và một hành lang, được xây dựng từ dữ liệu camera và xử lý ảnh bằng các thư viện OpenCV, Scikit-image và Scipy-ndimage. Cỡ mẫu nghiên cứu là môi trường mô phỏng với kích thước bản đồ 22x22 ô lưới, được phân vùng thành 8-13 vùng dựa trên đường giới hạn (Critical lines) xác định từ biểu đồ Voronoi. Phương pháp phân tích bao gồm xây dựng bản đồ dạng đồ thị tự động từ bản đồ lưới, áp dụng giải thuật A* để tìm kiếm đường đi trên cả hai loại bản đồ, và sử dụng hàm nội suy Spline bậc ba để hoạch định quỹ đạo mượt mà cho robot. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 8 đến tháng 12 năm 2014, với các bước chính gồm xây dựng bản đồ, phát triển giải thuật tìm kiếm, mô hình hóa robot và đánh giá kết quả thực nghiệm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng bản đồ dạng đồ thị từ bản đồ lưới: Giải thuật phân vùng bản đồ lưới dựa trên xử lý ảnh và biểu đồ Voronoi đã phân chia bản đồ thành khoảng 8 vùng chính, giảm đáng kể khối lượng tìm kiếm so với việc tìm kiếm trực tiếp trên bản đồ lưới với hơn 400 ô. Việc tự động cập nhật bản đồ dạng đồ thị khi bản đồ lưới thay đổi giúp tăng tính linh hoạt và giảm thời gian hiệu chỉnh giải thuật.

2. Hiệu quả giải thuật tìm kiếm A*: Trên bản đồ dạng đồ thị, thời gian tìm kiếm đường đi giảm khoảng 40% so với tìm kiếm trên bản đồ lưới, trong khi độ dài quãng đường tìm được dài hơn khoảng 10% do bản đồ đồ thị ưu tiên an toàn, tránh vật cản tốt hơn. Kết quả tìm kiếm trên bản đồ lưới cho quãng đường ngắn hơn nhưng tốn nhiều tài nguyên tính toán hơn.

3. Quy hoạch quỹ đạo bằng hàm nội suy Spline bậc ba: Việc sử dụng hàm nội suy Spline giúp tạo ra quỹ đạo mượt mà với đạo hàm bậc một và bậc hai liên tục, đảm bảo vận tốc và gia tốc của robot ổn định trong quá trình di chuyển. So sánh quỹ đạo xây dựng và quỹ đạo thực tế cho thấy sai số vị trí trung bình dưới 5%, phù hợp với yêu cầu điều khiển bám quỹ đạo.

4. Mô hình điều khiển bám quỹ đạo cho robot hai bánh: Giải thuật điều khiển bám quỹ đạo dựa trên mô hình động học robot hai bánh dẫn động độc lập cho kết quả ổn định, robot có thể theo sát quỹ đạo với sai số nhỏ, đảm bảo an toàn khi di chuyển gần vật cản.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của việc giảm thời gian tìm kiếm trên bản đồ dạng đồ thị là do bản đồ này chia nhỏ môi trường thành các vùng liên kết, giúp giải thuật A* chỉ cần tìm kiếm trên các nút đại diện vùng thay vì toàn bộ ô lưới. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực robot di động, đồng thời khẳng định tính hiệu quả của việc kết hợp hai loại bản đồ. Việc quỹ đạo mượt mà nhờ hàm nội suy Spline bậc ba giúp giảm rung lắc và tăng độ chính xác trong điều khiển, điều này được minh họa qua biểu đồ so sánh vận tốc và gia tốc trên quỹ đạo. So với các phương pháp hoạch định đường đi truyền thống như trường thế năng hay phân giải ô, giải thuật A* trên bản đồ dạng đồ thị mang lại sự cân bằng tốt giữa thời gian tính toán và độ an toàn khi di chuyển. Kết quả cũng cho thấy khả năng tự động cập nhật bản đồ dạng đồ thị khi bản đồ lưới thay đổi là một bước tiến quan trọng, giúp robot thích ứng nhanh với môi trường động.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển hệ thống cập nhật bản đồ thời gian thực: Động từ hành động "triển khai" hệ thống cập nhật bản đồ dạng đồ thị tự động dựa trên dữ liệu cảm biến thời gian thực nhằm nâng cao khả năng thích ứng của robot trong môi trường thay đổi. Mục tiêu giảm thời gian cập nhật xuống dưới 1 giây, thực hiện trong vòng 12 tháng, do nhóm nghiên cứu và kỹ sư phần mềm đảm nhận.

2. Tối ưu hóa giải thuật tìm kiếm A*: Đề xuất "tinh chỉnh" hàm heuristic trong giải thuật A* để cân bằng giữa thời gian tìm kiếm và độ dài quãng đường, hướng tới giảm thời gian tìm kiếm thêm 20% trong 6 tháng tới, do nhóm chuyên gia thuật toán thực hiện.

3. Mở rộng mô hình robot đa dạng: Khuyến nghị "phát triển" mô hình điều khiển cho các loại robot khác như robot bốn bánh hoặc robot có khớp nối phức tạp, nhằm ứng dụng rộng rãi hơn trong công nghiệp và dịch vụ. Thời gian thực hiện dự kiến 18 tháng, do phòng thí nghiệm robot đảm nhiệm.

4. Nâng cao độ chính xác định vị: Đề xuất "tích hợp" các phương pháp định vị tiên tiến như SLAM kết hợp cảm biến laser và camera để giảm sai số vị trí robot xuống dưới 2%, thực hiện trong 1 năm, do nhóm nghiên cứu cảm biến và định vị đảm nhận.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức sâu về giải thuật tìm kiếm A*, bản đồ lưới và bản đồ dạng đồ thị, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan đến robot di động và trí tuệ nhân tạo.

2. Kỹ sư phát triển robot và hệ thống tự động: Các giải pháp về hoạch định đường đi và điều khiển bám quỹ đạo trong luận văn giúp kỹ sư thiết kế hệ thống robot di động hiệu quả, giảm thiểu thời gian tính toán và tăng độ an toàn khi vận hành.

3. Chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng: Luận văn minh họa cách áp dụng mô hình tác nhân thông minh và giải thuật A* trong môi trường thực tế, cung cấp cơ sở để phát triển các hệ thống AI tương tác với môi trường phức tạp.

4. Doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu phát triển công nghệ robot: Các kết quả và phương pháp trong luận văn có thể được ứng dụng để nâng cao hiệu suất robot trong sản xuất, logistics, và dịch vụ, đồng thời hỗ trợ phát triển sản phẩm robot thông minh.

Câu hỏi thường gặp

1. Giải thuật A là gì và tại sao được sử dụng trong hoạch định đường đi cho robot?*
   Giải thuật A* là một phương pháp tìm kiếm đường đi tối ưu trên đồ thị, kết hợp chi phí thực tế và ước lượng chi phí còn lại để đạt đích. Nó được sử dụng vì khả năng tìm đường ngắn nhất hiệu quả, đã chứng minh thành công trong các ứng dụng robot di động như xe tự hành Stanford trong DARPA Urban Challenge.

2. Bản đồ lưới và bản đồ dạng đồ thị khác nhau như thế nào?
   Bản đồ lưới mô tả môi trường dưới dạng các ô nhỏ với giá trị xác suất, chi tiết nhưng tốn nhiều tài nguyên tính toán. Bản đồ dạng đồ thị biểu diễn môi trường bằng các nút và cạnh, giúp giảm khối lượng tìm kiếm nhưng không mô tả chi tiết vật cản, phù hợp cho tìm kiếm theo vùng.

3. Hàm nội suy Spline bậc ba có ưu điểm gì trong hoạch định quỹ đạo?
   Spline bậc ba tạo ra quỹ đạo mượt mà với đạo hàm bậc một và hai liên tục, giúp robot di chuyển ổn định, giảm rung lắc và dễ dàng tính toán vận tốc, gia tốc, từ đó nâng cao hiệu quả điều khiển bám quỹ đạo.

4. Làm thế nào để bản đồ dạng đồ thị tự động cập nhật khi bản đồ lưới thay đổi?
   Giải thuật sử dụng xử lý ảnh và biểu đồ Voronoi để phân vùng lại bản đồ lưới khi có thay đổi, từ đó xây dựng lại bản đồ dạng đồ thị mà không cần hiệu chỉnh thủ công, giúp robot thích ứng nhanh với môi trường động.

5. Mô hình robot hai bánh dẫn động độc lập có những đặc điểm gì?
   Mô hình này giả định robot có hai bánh xe điều khiển độc lập, không trượt, cho phép điều khiển chính xác hướng và vận tốc. Đây là mô hình phổ biến trong robot di động nhỏ gọn, dễ dàng áp dụng các giải thuật điều khiển bám quỹ đạo.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công hệ tác nhân thông minh sử dụng giải thuật A* để hoạch định đường đi cho robot trên hai loại bản đồ lưới và dạng đồ thị.
• Giải thuật tự động cập nhật bản đồ dạng đồ thị khi bản đồ lưới thay đổi giúp tăng tính linh hoạt và giảm thời gian hiệu chỉnh.
• Hàm nội suy Spline bậc ba được áp dụng hiệu quả trong việc hoạch định quỹ đạo mượt mà cho robot hai bánh dẫn động độc lập.
• Kết quả thực nghiệm cho thấy giảm thời gian tìm kiếm đường đi khoảng 40% trên bản đồ dạng đồ thị so với bản đồ lưới, đồng thời đảm bảo an toàn khi di chuyển gần vật cản.
• Các bước tiếp theo bao gồm phát triển hệ thống cập nhật bản đồ thời gian thực, tối ưu hóa giải thuật tìm kiếm và mở rộng mô hình robot đa dạng.

Mời quý độc giả và các nhà nghiên cứu quan tâm áp dụng và phát triển thêm các giải pháp dựa trên kết quả nghiên cứu này để nâng cao hiệu quả ứng dụng robot di động trong thực tế.