Luận văn thạc sĩ về nghiên cứu hệ thống điều khiển robot AGV

• Tác giả: Huỳnh Văn Ý
• Người hướng dẫn: PSG. TS Nguyễn Trường Thịnh
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Điều khiển robot AGV
• Đề tài: Nghiên cứu hệ thống điều khiển robot AGV hiệu quả
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.2. Tình hình nghiên cứu về hệ thống điều khiển Robot AGV trên thế giới
• 1.3. Phân loại AGV
• 1.4. Nhận xét chung và hướng tiếp cận đề tài
• 1.5. Mục tiêu của luận văn
• 1.6. Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu của đề tài
• 1.7. Điểm mới của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
• 2.1. LÝ THUYẾT LOGIC MỜ
• 2.1.1. Giới thiệu
• 2.1.2. Định nghĩa tập mờ
• 2.1.3. Các dạng hàm liên thuộc tiêu biểu
• 2.1.4. Các thông số đặc trưng của tập mờ
• 2.1.5. Các phép toán trên tập mờ
• 2.2. XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY PD CHO AGV BÁM LINE
• 2.2.1. TỔNG QUAN ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN
• 2.2.2. Nguyên lý hoạt động
• 2.2.3. Cơ cấu chấp hành
• 2.2.4. Phương pháp điều hướng cho robot AGV
• 2.2.5. Hệ thống thu thập dữ liệu
• 2.2.6. Phương pháp định vị robot
• 2.2.7. Mô hình động học Robot AGV
• 2.2.8. XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN Fuzzy PD
• 2.2.8.1. Xây dựng hệ thống mờ PD thích nghi để bám line
• 2.2.8.2. Xây dựng hàm liên thuộc cho bộ điều khiển mờ PD thích nghi
• 2.2.8.3. Xây dựng luật mờ
• 2.2.9. Chọn thiết bị hợp thành và giải pháp mờ
• 2.2.10. MÔ PHỎNG QUÁ TRÌNH ĐÁP ỨNG CỦA HAI THUẬT TOÁN FUZZY PD VÀ PD_CONTROL
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VỚI MÔ HÌNH ROBOT AGV
• 4.1. Kết quả thực nghiệm bộ điều khiển Fuzzy PD và PD_control
• 4.2. Ứng bộ điều khiển Fuzzy PD cho robot AGV lấy hàng
• 4.3. Xây dựng map cho công việc lấy hàng của robot
• 4.4. Thiết kế bộ điều khiển cho robot AGV
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Kết quả chưa đạt được
• 5.3. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH SÁCH HÌNH ẢNH
• DANH SÁCH CÁC BẢNG
• DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT

I. Tổng quan về nghiên cứu hệ thống điều khiển robot AGV hiệu quả

Hệ thống điều khiển robot AGV (Automated Guided Vehicles) đang trở thành một phần quan trọng trong ngành công nghiệp hiện đại. Với khả năng tự động hóa quy trình vận chuyển hàng hóa, AGV giúp giảm thiểu chi phí lao động và tăng hiệu quả sản xuất. Nghiên cứu này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp điều khiển AGV, từ đó đưa ra những giải pháp tối ưu hóa cho hệ thống điều khiển.

1.1. Ứng dụng của robot AGV trong công nghiệp

Robot AGV được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, kho bãi và logistics. Chúng có khả năng vận chuyển hàng hóa một cách tự động, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí. Việc sử dụng AGV không chỉ nâng cao năng suất mà còn giảm thiểu rủi ro cho con người trong môi trường làm việc nguy hiểm.

1.2. Lịch sử phát triển của robot AGV

Robot AGV đã có lịch sử phát triển từ những năm 1950, với những cải tiến đáng kể về công nghệ và ứng dụng. Từ những chiếc xe tải kéo đơn giản, AGV đã trở thành những hệ thống phức tạp với khả năng tự động hóa cao, sử dụng các công nghệ như laser và cảm biến để điều hướng.

II. Thách thức trong việc tối ưu hóa hệ thống điều khiển robot AGV

Mặc dù robot AGV mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc tối ưu hóa hệ thống điều khiển vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các yếu tố như nhiễu từ môi trường, độ chính xác của cảm biến và khả năng xử lý thông tin đều ảnh hưởng đến hiệu suất của AGV. Nghiên cứu này sẽ phân tích các vấn đề chính và đề xuất giải pháp.

2.1. Nhiễu và sai số trong quá trình điều khiển

Nhiễu từ môi trường có thể gây ra sai số trong quá trình điều khiển AGV. Các yếu tố như ma sát, lực cản không khí và thay đổi thông số mô hình đều có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống. Việc phát hiện và xử lý các yếu tố này là rất quan trọng để đảm bảo AGV hoạt động hiệu quả.

2.2. Độ chính xác của cảm biến và thuật toán điều khiển

Độ chính xác của cảm biến ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng điều khiển của AGV. Các thuật toán điều khiển như PID và Fuzzy PD cần được tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của hệ thống. Nghiên cứu sẽ xem xét các thuật toán hiện có và đề xuất cải tiến.

III. Phương pháp điều khiển robot AGV hiệu quả

Để tối ưu hóa hệ thống điều khiển robot AGV, nhiều phương pháp đã được nghiên cứu và áp dụng. Trong đó, phương pháp điều khiển Fuzzy PD được đánh giá cao về khả năng xử lý các yếu tố không chắc chắn và nhiễu. Nghiên cứu này sẽ trình bày chi tiết về các phương pháp điều khiển chính.

3.1. Phương pháp điều khiển Fuzzy PD

Phương pháp điều khiển Fuzzy PD kết hợp giữa lý thuyết mờ và điều khiển tỷ lệ - tích phân - đạo hàm (PID). Phương pháp này cho phép AGV điều chỉnh hành vi của mình một cách linh hoạt, phù hợp với các điều kiện môi trường khác nhau.

3.2. So sánh giữa các phương pháp điều khiển

Nghiên cứu sẽ so sánh hiệu suất của các phương pháp điều khiển khác nhau như PID, Fuzzy PD và các thuật toán hiện đại khác. Kết quả sẽ chỉ ra ưu nhược điểm của từng phương pháp và đề xuất phương pháp tối ưu nhất cho AGV.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu về robot AGV

Nghiên cứu đã tiến hành thực nghiệm với mô hình robot AGV sử dụng phương pháp điều khiển Fuzzy PD. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và độ chính xác trong việc bám theo đường đi. Các ứng dụng thực tiễn của AGV trong ngành công nghiệp sẽ được trình bày chi tiết.

4.1. Kết quả thực nghiệm với mô hình AGV

Kết quả thực nghiệm cho thấy robot AGV sử dụng phương pháp điều khiển Fuzzy PD có khả năng bám theo đường đi chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Các số liệu thu thập được sẽ được phân tích để đánh giá hiệu suất của hệ thống.

4.2. Ứng dụng của AGV trong ngành công nghiệp

Robot AGV đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, kho bãi và logistics. Việc sử dụng AGV không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả sản xuất, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai cho robot AGV

Nghiên cứu về hệ thống điều khiển robot AGV đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa các phương pháp điều khiển là rất cần thiết để nâng cao hiệu suất và độ chính xác. Hướng phát triển tương lai sẽ tập trung vào việc cải tiến công nghệ cảm biến và thuật toán điều khiển.

5.1. Tương lai của công nghệ robot AGV

Công nghệ robot AGV đang phát triển nhanh chóng với nhiều cải tiến về cảm biến và thuật toán điều khiển. Tương lai của AGV sẽ là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tự động hóa, giúp nâng cao khả năng tự động hóa trong sản xuất.

5.2. Đề xuất nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc phát triển các thuật toán điều khiển mới, cải thiện khả năng xử lý thông tin và giảm thiểu nhiễu trong quá trình hoạt động của AGV. Điều này sẽ giúp AGV hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường thực tế.