ĐẶT VẤN ĐỀ Một hệ thống được gọi là thông minh và tự động khi nó có thể cảm nhận và tương tác với môi trường bên ngoài hoặc có thể tích hợp những ứng dụng phục vụ nhu cầu cuộc sống của con người hằng ngày, những yếu tố đó đã thúc đẩy sự phát triển trong các lĩnh vực về trí thông minh nhân tạo, lý thuyết điều khiển, xe tự hành, robot v. Việc nghiên cứu này rất phức tạp, các hệ thống tự động đang dần dần trở thành một phần cuộc sống của chúng ta. Trong thời gian gần đây có những cải tiến của hệ thống robot về ứng dụng khác nhau như trong nhà và ngoài trời, từ các hệ thống giao vận tải, giao thông công cộng, hệ thống an ninh để ứng dụng cho quân sự v. Đất nước ta đang trong giai đoạn công nghiệp hóa và hiện đại hóa, mở cửa hợp tác với các nhà đầu tư nước ngoài để xây dựng như khu công nghiệp phát triển như hiện nay, trong đó vấn đề về tự động hóa dây chuyền sản xuất có vai trò quan trọng.
Đối với lĩnh vực sản xuất kinh doanh, các nhà đầu tư luôn phải giải các bài toán về giảm chi phí đầu vào, tăng năng suất, tăng lợi nhuận, chất lượng sản phẩm tốt, giảm sức lao động con người. Việc vận chuyển hàng hóa vào kho mà bất cứ dây chuyền sản xuất nào cũng phải có thì sự xuất hiện của xe forklift không người lái (Automated Guided Vehicle) hay còn gọi là AGV vào những năm 50 đã giúp các nhà sản xuất tiết kiệm thời gian, tiền bạc, và sức lao động. Ngày nay nền công nghiệp sản xuất AGV phát triển mạnh mẽ, các nhà sản xuất có thể lựa chọn những loại AGV phù hợp với công ty của họ như AGV vận chuyển đồ uống, giấy, lon, lắp ráp ô tô, thực phẩm v. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước.
Đề tài “Structural Properties and Classification of Kinematicand Dynamic Models of Wheeled Mobile Robots”. [1] Bài báo này trình bày vấn đề các loại Robot di chuyển bằng bánh (WMRs) đã được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp và dịch vụ khác nhau như giao thông vận tải, an ninh, kiểm tra và thăm dò các hành tinh. Với các cấu hình di động khác nhau về (số lượng và các loại bánh xe, vị trí và bộ phận điều khiển của chúng, cấu trúc đơn hoặc cấu trúc đôi). Một nghiên cứu phân tích chi tiết cấu trúc của các mô hình động học của Robot di chuyển bằng bánh.
Đề tài “Ứng dụng kỹ thuật Neural Fuzzy trong vấn đề robot tự hành”. [4] Bài báo này nói về các ứng dụng của thuật toán Fuzzy, cụ thể áp dụng vào xe tự hành AGV. Hiện nay, Robot AGV đã được phổ biến trên khắp thế giới. Số lượng tác giả nghiên cứu về công nghệ này tăng theo từng năm, tập trung nhiều ở các nước như: Anh, Mỹ, Đức, Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc… Với sự tiến bộ của cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật, các thuật toán điều khiển không ngừng được phát triển và ngày càng được nâng cao về chất lượng để đáp ứng nhu cầu cuộc sống của con người.
Các thuật toán đang được ứng dụng cho lĩnh vực điều khiển AGV hiện nay là: VSLAM, SLAM, PID, Fuzzy_PID… 1. Tình hình nghiên cứu về hệ thống điều khiển Robot AGV trên thế giới: AGV (viết tắt của Automated Guided Vehicles) là xe tự hành di chuyển theo những con đường được xác định, dựa vào tín hiệu từ dây được bố trí dưới sàn nhà hoặc từ cảm biến thị giác kết hợp với các thuật toán chuyển động để xử lý. Trong công nghiệp, AGV là xe tải không người lái, thường được trang bị động cơ điện và ắc quy. AGV đầu tiên được đưa ra thị trường vào những năm 1950 bởi Barrett, và vào thời điểm đó nó chỉ đơn 2 giản là một chiếc xe tải kéo một toa hàng hóa trong nhà kho, sử dụng một dây trên cao để định hướng di chuyển.
Công nghệ AGV bắt đầu trở lại vào 1962 khi Goran Netzler và Anders Dahlgren sáng lập NDC Sweden, chủ yếu tập trung vào các công nghệ mới về thiết kế và tiêu chuẩn hóa các giải pháp mô-đun điện công nghiệp và bộ phận điều khiển để đáp ứng nhu cầu bảo trì hiệu quả và dễ dàng trong việc giao tiếp giữa các người vận hành và hệ thống. Sự ra đời của công nghệ AGV có thể được công nhận cho những nỗ lực tiên phong của Goran Netzler và Anders Dahlgren đã mang đến cho ngành công nghiệp vận chyển hàng hóa. Sự phát triển lớn đầu tiên cho ngành công nghiệp AGV là sự ra đời của chiếc xe nâng vào 1970, chúng được chấp nhận rộng rãi vì có khả năng liên kết trong việc kiểm soát hệ thống thông tin. Cũng cùng năm đó công nghệ định hướng ra đời, một dây được đặt dưới sàn nhà phát ra tần số và một bộ biến tần cho dây để định hướng cho AGV theo tuyến đường dự kiến.
Một ăng-ten trên AGV sẽ tìm ra các tần số và định hướng chiếc xe dựa trên tín hiệu phát ra của dây. Công nghệ này cần nhiều dây trong sàn để xử lý các nút giao thông hoặc điểm quyết định khác. Hệ thống cung cấp năng lượng cho dây sẽ tương ứng với hướng đi mong muốn. Vào cuối những 1980, định hướng không dây cho các hệ thống AGV đã được giới thiệu.
Sử dụng laser cho phép tăng tính linh hoạt và chính xác của hệ thống trong việc di chuyển theo đường đi mong muốn. Như với tất cả các sản phẩm công nghệ cao dựa trên phần mềm máy tính và điện tử. Các máy tính được sử dụng trong các hệ thống AGV có thể lưu trữ thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện quy trình. Trong thực tế, AGV có khả năng thực hiện gần như tất cả các quyết định và các chức năng điều khiển.
Chúng có thể sắp xếp thời gian, giữ hàng tồn kho, quản lý chi tiết hệ thống và kiểm soát nhiều loại hệ thống máy khi hoạt động chung. Ngày nay AGV được sử dụng rộng rãi ở hầy hết các ngành công nghiệp lớn như hàng không, may mặc, sách và hệ thống thư viện, y tế, nhà kho, các cơ sở lưu trữ hàng hóa v. Nhu cầu thị trường cho AGV có thể được đánh giá thông qua số lượng các nhà sản xuất AGV. Vào cuối những năm 1970 có 6 nhà cung cấp 3 AGV ở Hoa Kỳ và chỉ có 3 loại xe khác nhau.
Năm 1990 đã có hơn 40 nhà cung cấp trên toàn thế giới và hơn 15 loại xe với trọng tâm là tiêu chuẩn thiết kế. Công nghệ phát triển sẽ thúc đẩy sự gia tăng trong việc sử dụng AGV do đó sẽ thúc đẩy việc nghiên cứu và phát triển AGV. Phân loại AGV Có ba dạng AGV chính: - Tàu không người lái. - Xe nâng pallet.
- Xe chở hàng. Tàu không người lái: Gồm một đầu máy kéo, kéo một hoặc nhiều toa xe phía sau tạo thành một đoàn xe giống như một con tàu. Loại xe này được dùng trong việc chuyên chở những hàng hóa có tải trọng nặng trong không gian nhà ko hoặc nhà máy lớn. Có 5-10 toa xe phía sau và là hệ thống vận chuyển hiệu quả.
Đầu máy kéo có thể kéo được tải trọng 60,000 pound.1 AGV dạng tàu không người lái. [17] 4 Xe nâng pallet: Dùng để vận chuyển các pallet hàng hóa theo tuyến đường xác định trước. Nâng được hàng ngàn kilogam, một số loại AGV có thể nâng hai pallet cùng lúc. Loại xe này được dùng trong chuyển động thẳng đứng thường là sắp xếp pallet hàng hóa lên kệ hàng.2 AGV dạng xe nâng pallet.
Xe chở hàng: Dùng để vận chuyển hàng hóa từ trạm này đến trạm khác bằng cách đặt hàng hóa lên xe. Có thể vận chuyển được tối đa 250 kg. Loại xe này được thiết kế đặc biệt để vận chuyển hàng hóa với tải trọng nhỏ.3: AGV dạng xe chở hàng. [18] 5 Nhận xét chung và hướng tiếp cận đề tài: Qua các công trình nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng các giải thuật khác nhau để điều khiển cho rô bốt di chuyển bằng bánh (WMR) bám theo quỹ đạo tham chiếu với vận tốc không đổi.
Khi rô bốt hoạt động chắc chắn sẽ bị tác động bởi các yếu tố nhiễu bên ngoài như ma sát, lực cản không khí, thay đổi thông số trong mô hình gây ra sai lệch lớn so với các giá trị tham chiếu. Vì vậy quá trình thiết kế bộ điều khiển phải tính đến nhiễu xảy ra trong suốt quá trình thực hiện nhiệm vụ của Robot và cần một mô hình động lực học chính xác, có xem xét đến những thuộc tính như: khối lượng, quán tính, lực ma sát, lực ly tâm, mômen. Bài toán đặt ra là các sai số bám vị trí và sai số bám vận tốc phải tiến về không khi thời gian (t) tiến đến vô cùng, thời gian quá độ nhỏ theo yêu cầu, trong điều kiện môi trường có nhiễu, như ma sát, sức cản của gió…Ngoài ra, đề tài ứng dụng cho việc vận chuyển hàng hóa từ các dây truyền với nhau. Yêu cầu Robot bám theo Line cố định đã xây dựng sẵn trong công ty.
Với những lý do trên, trong luận văn này đưa ra một giải thuật điều khiển mới đó là sự kết hợp của bộ điều khiển động lực học và sử dụng kỹ thuật tuyến tính hồi tiếp (Using Input-output Feedback Linearization Technique) cho AGV bám theo quỹ đạo mong muốn với một vận tốc không đổi. Trước tiên, bộ điều khiển động lực học được thiết kế để làm cho véc tơ sai số vị trí tiến đến không một cách tiệm cận. Sau đó, chế độ tuyến tính hồi tiếp được thiết kế để làm cho véc tơ sai số vận tốc tiến đến không một cách tiệm cận. Trong luận văn sử dụng phần mềm matlab để mô phỏng và kết quả mô phỏng được trình bày để minh họa hiệu quả của giải thuật điều khiển.
Mục tiêu của luận văn. Mục tiêu của nghiên cứu đề tài này là kết hợp giữa thuật toán Fuzzy và PID để điều khiển Robot AGV và đồng thời xây dựng phần mềm điều khiển cho Robot AGV chạy 6 theo hoạch định cho trước. Từ quá trình nghiên cứu đó đưa ra các giải thuật tốt hơn, để tối ưu hóa cho hệ thống điều khiển của Robot AGV. Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu của đề tài.
Nhiệm vụ của đề tài: Tổng quan các công trình nghiên cứu AGV. Xây dựng mô hình động lực học AGV. Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy PD AGV bám theo line. Mô phỏng và thực nghiệm đánh giá kết quả.
Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu hệ thống điều khiển Fuzzy cho Robot AGV và làm mô hình để thực nghiệm hệ thống điều khiển. Điểm mới của luận văn.