Luận Án Tiến Sĩ Về Tích Hợp Đại Số Gia Tử và Điều Khiển Mờ Trong Robot Di Động

Luận án tiến sĩ nghiên cứu tích hợp đại số gia tử và mạng noron trong điều khiển robot di động, mở ra hướng đi mới cho công nghệ tự động hóa.

Chuyên ngành

Kỹ thuật cơ khí

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2022

160
3
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: ĐỘNG HỌC ROBOT DI ĐỘNG HAI CHÂN

1.1. Khảo sát động học robot di động hai chân

1.1.1. Phương trình động học robot di động hai chân

1.1.2. Phương trình động học robot di động hai chân chuyển động phẳng

1.1.3. Khảo sát các bài toán động học

1.1.4. Khảo sát các bài toán vận tốc

1.1.5. Khảo sát các bài toán gia tốc

1.2. Thiết kế quỹ đạo chuyển động cho robot di động hai chân

1.2.1. Mô tả chuyển động bước đi của robot di động hai chân

1.2.2. Các phương pháp xây dựng quỹ đạo bước đi cho robot

1.2.3. Tính toán quỹ đạo chuyển động của robot

1.3. Phương pháp giải bài toán động học

1.3.1. Thuật giải bài toán động học thuận

1.3.2. Thuật giải bài toán động học ngược

1.3.3. Kết quả mô phỏng số bài toán động học ngược

2. CHƯƠNG 2: ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT DI ĐỘNG HAI CHÂN

2.1. Xây dựng mô hình động lực học robot

2.1.1. Các mô hình động lực học của robot di động hai chân

2.1.2. Hệ tọa độ khảo sát động lực học

2.2. Thiết lập phương trình động lực học

2.2.1. Phương trình động lực học dạng ma trận

2.2.2. Các đại lượng động lực học

2.3. Các bài toán động lực học và thuật giải

2.3.1. Bài toán động lực học thuận

2.3.2. Bài toán động lực học ngược

2.3.3. Thuật giải các bài toán động lực học

2.3.4. Kết quả mô phỏng số động lực học ngược robot di động hai chân

3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN ROBOT DI ĐỘNG HAI CHÂN

3.1. Điều khiển robot bằng phương pháp kinh điển

3.1.1. Cơ sở điều khiển robot

3.1.2. Áp dụng điều khiển PID+ĐLH ngược cho robot di động hai chân

3.2. Điều khiển robot dựa trên lý thuyết mờ

3.2.1. Giới thiệu về logic mờ

3.2.2. Bộ điều khiển dựa trên lý thuyết mờ

3.2.3. Áp dụng điều khiển mờ cho robot di động hai chân

3.3. Điều khiển robot sử dụng đại số gia tử

3.3.1. Giới thiệu về đại số gia tử

3.3.2. Xây dựng bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử

3.3.3. Áp dụng bộ điều khiển đại số gia tử cho robot di động hai chân

3.4. Điều khiển robot dựa trên mạng noron

3.4.1. Giới thiệu mạng noron

3.4.2. Thiết kế bộ điều khiển noron cho robot di động

3.5. Điều khiển tích hợp

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG SỐ

4.1. Mô tả thông số và chuyển động mô phỏng của robot

4.2. Kết quả mô phỏng điều khiển robot di động hai chân

4.2.1. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID+Động lực học ngược

4.2.2. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ

4.2.3. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển đại số gia tử

4.2.4. Kết quả mô phỏng bộ điều khiển noron

4.2.5. Đánh giá kết quả của các bộ điều khiển

4.3. Xây dựng chương trình mô phỏng robot di động

4.3.1. Cấu trúc chương trình mô phỏng

4.3.2. Chương trình mô phỏng robot di động

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Tích Hợp Đại Số Gia Tử và Điều Khiển Mờ

Tích hợp đại số gia tửđiều khiển mờ trong robot di động là một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển mạnh mẽ. Các phương pháp này không chỉ giúp cải thiện khả năng điều khiển mà còn tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của robot. Việc áp dụng các công nghệ này cho phép robot hoạt động linh hoạt hơn trong môi trường không chắc chắn và phức tạp.

1.1. Ứng dụng của Robot Di Động trong Cuộc Sống

Robot di động hiện nay được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y tế, sản xuất và dịch vụ. Chúng có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, từ việc hỗ trợ con người đến tự động hóa quy trình sản xuất.

1.2. Lợi ích của Tích Hợp Công Nghệ Mới

Việc tích hợp công nghệ như điều khiển mờđại số gia tử giúp cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của robot. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tình huống mà dữ liệu đầu vào không hoàn toàn chính xác hoặc không đầy đủ.

II. Thách Thức trong Điều Khiển Robot Di Động

Mặc dù có nhiều tiến bộ, việc điều khiển robot di động vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của mô hình động lực học và khả năng xử lý thông tin trong thời gian thực là những yếu tố quan trọng cần được giải quyết.

2.1. Độ Chính Xác của Mô Hình Động Lực Học

Mô hình động lực học của robot thường khó xác định chính xác. Điều này dẫn đến việc robot có thể không thực hiện được các thao tác như mong muốn, đặc biệt trong các tình huống phức tạp.

2.2. Khả Năng Xử Lý Thông Tin

Robot cần có khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác để đưa ra quyết định kịp thời. Việc này đòi hỏi các thuật toán điều khiển phải được tối ưu hóa để đáp ứng yêu cầu này.

III. Phương Pháp Điều Khiển Robot Di Động Hiện Đại

Các phương pháp điều khiển hiện đại như điều khiển mờ, đại số gia tử, và mạng noron đang được nghiên cứu và áp dụng để cải thiện khả năng điều khiển robot. Những phương pháp này giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường không chắc chắn.

3.1. Điều Khiển Mờ trong Robot

Điều khiển mờ cho phép robot xử lý thông tin không chắc chắn và đưa ra quyết định dựa trên các quy tắc mờ. Điều này giúp robot hoạt động linh hoạt hơn trong các tình huống phức tạp.

3.2. Ứng Dụng Đại Số Gia Tử

Đại số gia tử cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ để xử lý các vấn đề không chắc chắn trong điều khiển robot. Việc áp dụng đại số gia tử giúp cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của robot.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn

Nghiên cứu về tích hợp đại số gia tửđiều khiển mờ đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Các ứng dụng thực tiễn của những phương pháp này đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất đến dịch vụ.

4.1. Kết Quả Mô Phỏng và Thực Nghiệm

Các mô phỏng cho thấy rằng việc tích hợp các phương pháp điều khiển này giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của robot trong các bài toán thực tế.

4.2. Ứng Dụng Trong Ngành Công Nghiệp

Nhiều công ty đã áp dụng các phương pháp này để tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao hiệu quả làm việc của robot trong môi trường công nghiệp.

V. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Tích hợp đại số gia tửđiều khiển mờ trong robot di động mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu mới. Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện các thuật toán điều khiển và ứng dụng trong các lĩnh vực mới.

5.1. Hướng Nghiên Cứu Mới

Nghiên cứu có thể mở rộng sang các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện khả năng tự động hóa của robot.

5.2. Tích Hợp Công Nghệ Mới

Việc tích hợp các công nghệ mới như cảm biến và mạng nơ-ron có thể giúp nâng cao khả năng hoạt động của robot trong môi trường phức tạp.

17/07/2025
Luận án tiến sĩ tích hợp đại số gia tử điều khiển mờ và mạng noron trong điều khiển robot di động

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Nội dung chương trình bày tổng quan về robot di động nói chung và robot di động hai chân, các phương pháp nghiên cứu về bài toán động học, động lực học và điều khiển nhằm đảm bảo robot di chuyển theo một quy luật phù hợp với yêu cầu ứng dụng cũng như gần với dáng đi tự nhiên. Một loạt các phương pháp điều khiển sẽ được giới thiệu trong chương từ phương pháp đơn giản thông dụng cho đến một số phương pháp hiện đại. Trong chương cũng trình bày tổng quan về tình hình nghiên cứu về robot di động hai chân trong và ngoài nước.

Từ đó, các nội dung nghiên cứu chính của luận án được đề xuất, các bài toán cơ bản của luận án được đưa ra để giải quyết trong các chương tiếp theo.1 Tổng quan về robot di động hai chân 1.1 Giới thiệu về robot di động hai chân Robot di động là robot có thể di chuyển trong không gian như trên mặt đất, dưới nước hay trên không. Trong các loại robot di động có robot di động bằng chân, robot di động bằng bánh xe, bánh xích hay kết hợp giữa chân với bánh xe. Robot di động bằng chân có đặc điểm là tiếp xúc không liên tục với mặt đất do đó nó có thể tránh được chướng ngại vật, bước qua các mương, rãnh, đi trên mặt đất không bằng phẳng, và lên xuống cầu thang một cách dễ dàng. Trong các loại robot di động bằng chân, robot di động hai chân hay robot hai chân (biped robot) thực hiện chuyển động có bước đi giống với bước đi của con người.

Vì thế robot có thể hoạt động trong môi trường con người với hiệu quả cao hơn các robot khác. Robot có thể thực hiện các hoạt động thao tác phục vụ con người, thay thế con người trong một số công việc hoặc tương tác, làm việc trực tiếp cùng với con người. Qua quá trình nghiên cứu của con người thì người ta đã tạo ra nhiều mô hình cấu trúc robot di động hai chân khác nhau, đa dạng về kiểu dáng, phong phú về số lượng bậc tự do. Với những nghiên cứu ban đầu thì mô hình robot có cấu trúc đơn giản, về sau mô hình robot được nghiên cứu đầy đủ, phức tạp hơn.

Tuy nhiên dựa vào từng bài toán nghiên cứu cụ thể mà mô hình cấu trúc robot được lựa chọn một cách phù hợp, có thể sử dụng các cấu trúc đơn giản mà vẫn đảm bảo các vấn đề nghiên cứu.2 Sự phát triển của robot di động hai chân Robot di động hai chân đã được nghiên cứu, phát triển từ rất sớm. Ichiro Kato là một trong những người tiên phong về robot di động ở Nhật. Trong các năm 1966- 1967 ông và các cộng sự ở trường đại hoc Waseda đã phát triển robot hai chân đầu tiên mang tên là WL-1 (Waseda Leg - 1) [1], dựa trên cơ chế hoạt động của chân người. Các chức năng cơ bản về vận động hai chân đã được nghiên cứu.

Vào năm 5 1968, robot WL-3 được phát triển, robot hoạt động bằng bộ truyền động servo điện- thủy lực và được điều khiển bằng phương pháp master-slaver. Robot có chuyển động giống như con người có thể đứng lên và ngồi xuống. Robot WL-5 được chế tạo vào năm 1971, gồm có tổng cộng 11 bậc tự do, 5 bậc tự do ở mỗi chân và một bậc tự do ở thân. Nó có thể thay đổi hướng bằng cách sử dụng một chương trình điều khiển.1 Các robot hai chân: WL-1, WL-3, WL-5 (nguồn [1]) Vào năm 1973, Kato và các đồng nghiệp của ông đã phát triển một loạt các robot hai chân, trong số đó có robot WABOT-1 (the WAseda roBOT) [2] có hình dáng giống người.

Kích thước của nó tương đương với kích thước của một người. Robot có thể giữ trọng tâm của nó bên trong khu vực hỗ trợ của bàn chân.2 Các robot WABOT-1, WL-10R, WL-12RIII (nguồn [2 - 4]) Takanishi đã giới thiệu robot WL-10R (Waseda Leg - 10 Refined) [3] vào năm 1982. Đây là một cột mốc quan trọng trong ngành chế tạo robot hai chân, được đánh dấu bằng sự chuyển đổi từ trạng thái đi bộ với bước đi tĩnh sang đi với bước đi động. Robot WL-12RIII [4] được Takanishi phát triển vào năm 1990, robot có 9 bậc tự do.

Nó có thể bước đi trên mặt nghiêng. Phần thân có 2 bậc tự do có thể di chuyển trong mặt phẳng phía trước như một con lắc ngược. Robot nặng 100 kg và cao 170 cm. Hệ thống điều khiển có thể thay đổi điểm ZMP (Zero Moment Point) (điểm cân bằng momen) để đạt được khả năng đi bộ linh hoạt trên địa hình bằng phẳng hoặc không bằng phẳng.

Tại đại học bang Ohio, Mỹ, Zheng và các cộng sự trong các năm từ 1988 đến 1990 đã nghiên cứu chuyển động động lực học bằng cách sử dụng robot hai chân SD-2 với 9 khâu, 8 bậc tự do. Khối lượng của robot SD-2 là 9 kg và cao 0,9 m. Nó có thể di chuyển ở mức 0,13 m/s [5]. 6 Vào năm 1993, Gruver và các cộng sự đã phát triển robot hai chân có 12 bậc tự do [6], có thể đi lại linh hoạt, bao gồm một xương chậu và hai chân.

Robot có 5 khâu và 4 bậc tự do ở mặt phẳng trán và 7 khâu và 6 bậc tự do ở mặt phẳng nghiêng. Nó có thể thay đổi hướng do có 2 bậc tự do trục thẳng đứng của hông nó. Robot cao 92 cm. Nó thể hiện vận tốc 0,71 m/s trên sàn đường thẳng.3 Các robot của Zheng, Gruver, Miller (nguồn [5, 6, 7]) Năm 1994, Miller đã sửa đổi robot SD-2 của Zheng với việc bổ sung thêm đầu gối.

Kết quả là robot hai chân đã có thể nhận ra bước đi tĩnh và có 5 khớp xoay cho mỗi chân, tổng cộng là 10 bậc tự do. Nó được thực hiện thông qua các chiến lược điều khiển dựa trên mạng noron nhân tạo kiểu CMAC (Cerebellar Model Arithmetic to Computer), mà không sử dụng mô hình chi tiết của động học và động lực học. Robot mới nặng 6,8 kg và cao 104 cm [7]. Công ty Honda Motor ở Nhật Bản đã phát triển một số robot hai chân kể từ năm 1986, bắt đầu với mẫu E0 lên đến mẫu E6 vào năm 1993 [8].

Với E0 robot đi bộ bằng cách đặt một chân trước chân kia, phải mất gần 5 giây giữa các bước và chỉ có thể đi chậm trên một đường thẳng. Với E1 thì robot đi bộ với tốc độ tĩnh 0,25km/h trong khi đó E2 có thể đi bộ nhanh và đạt tốc độ 1,2 km/h. Với E3 có hai chân dạng đùi bước đi với vận tốc bình thường của con người là 3km/h. Các mẫu từ E4 đến E6 được Honda phát triển từ năm 1991 đến 1993.

Robot E4 có thể mô phỏng tốc độ bước nhanh của con người đạt 4,7km/h. Với E6 robot có thể tự điều khiển thăng bằng khi lên xuống cầu thang, đổ dốc hoặc bước qua chướng ngại vật.4 Các mẫu robot của Honda từ E0 đến E6 (nguồn [8]) Từ năm 1993 đến 1997, Honda nâng cấp các mẫu robot của hãng với sự kết hợp của các chân với phần thân trên trong các mẫu từ P1 đến P3. Robot P1 là mô hình đầu tiên giống người với hai tay và thân, nó có chiều cao 1915 mm và trọng lượng 175 7 kg. P2 là robot hình người đầu tiên với chuyển động thực tế, robot có chiều cao là 182 cm và khối lượng 210 kg.

Nó có thể di chuyển với tốc độ 0,83 m/s trên các bề mặt bằng phẳng, đi lên và đi xuống cầu thang, sàn nhà ở bề mặt nghiêng lên đến 10%. Hơn nữa, nó có thể đi qua một bên, rẽ và đi lùi lại phía sau. Trong khi P3 có sự nâng cấp về kích thước và trọng lượng, robot đứng 1600 mm và nặng 130 kg [9].5 Các mẫu robot giống người của Honda P1 đến P3 (nguồn [8, 9]) Robot hai chân Johnnie được phát triển vào năm 1998 tại Đức [10]. Robot có tổng cộng 17 khớp nối, nặng khoảng 40 kg và cao 1,80 m.

Mỗi chân kết hợp sáu khớp dẫn động. Ba trong số chúng nằm ở hông, một tác động lên đầu gối và hai động tác khác điều khiển khớp mắt cá chân. Phần thân trên được trang bị bậc tự do quay theo trục dọc của cơ thể. Hai cánh tay với 2 bậc tự do mỗi tay.

Các khớp được điều khiển bởi động cơ DC với các encoder đo các góc khớp và vận tốc khớp. Johnnie có các cảm biến lực ở bàn chân để đo phản lực trên mặt đất. Yamaguchi và các cộng sự trong năm 1999 đã phát triển một robot hình người với 41 bậc tự do được gọi là WABIAN-R. Robot đã đạt được bước đi ổn định bằng cách sử dụng con lắc ngược ở phần trên cơ thể của mình [11].

Năm 2000, Lim và Takanishi đã giới thiệu robot có hai chân giống người WABIAN-RII. Robot có 6 bậc tự do ở chân, 2 ở tay, ở cổ có 4 bậc tự do, mắt cũng có 4 bậc tự do và thân với eo có 3 bậc tự do. Chiều cao khoảng 1,84 m và tổng trọng lượng là 127 kg.6 Các robot Johnnie, WABIAN R, WABIAN RII (nguồn [10,11]) Honda cho ra mắt robot mang tên ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) [12] vào năm 2000 với chiều cao 1,20 m, trọng lượng 43 kg. Robot này được chế tạo cho mục đích giải trí, một công nghệ đi bộ mới (i-WALK) cho phép ASIMO đi bộ liên tục trong khi thay đổi hướng và mang lại cho robot độ ổn định cao 8 hơn khi phản ứng với các chuyển động đột ngột.

Các năm tiếp theo Honda liên tục cập nhật ASIMO để hoàn thiện hơn. Một robot khác được phát triển để giải trí là SDR-3X (Sony Dream Robot), được sản xuất bởi Sony. SDR-3X [13] được giới thiệu vào năm 2000 và có khối lượng 5 kg, chiều cao 50 cm có 24 DOF. Vào tháng 9 năm 2003, Sony công bố QRIO (Quest for Curiosity).

Nó có thể đi lại và phục hồi sau khi ngã. Phương pháp điều khiển chuyển động của nó dựa trên điểm ZMP và nó có thể đi trên bề mặt không bằng phẳng, ngay cả khi độ dốc thay đổi đột ngột. QRIO có thể thực hiện một bước theo hướng nó được đẩy để không bị ngã, khi bị tác động lực bên ngoài, hoặc nó có thể ngừng ngay lập tức mọi chuyển động của cơ thể để tránh bị ngã.7 Robot ASIMO, SDR-3X và QRIO của Sony (nguồn [12, 13]) Từ 1997 đến 2002, ở Nhật đã khởi động một dự án robot hình người – HRP (Human Robot Project) [14]. Các robot hình người HRP-1 và HRP-2 đã được phát triển.

Robot hai chân HRP-2 có thể đi trên địa hình gồ ghề, đứng vững sau khi ngã và làm việc với con người. Robot cao 154 cm và nặng 58 kg.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề Tích Hợp Đại Số Gia Tử và Điều Khiển Mờ trong Robot Di Động khám phá sự kết hợp giữa đại số gia tử và điều khiển mờ, mang lại những giải pháp hiệu quả cho việc điều khiển robot di động. Bài viết nhấn mạnh cách mà các phương pháp này có thể cải thiện khả năng ra quyết định trong môi trường không chắc chắn, giúp robot hoạt động linh hoạt và chính xác hơn. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng các kỹ thuật này, bao gồm khả năng xử lý thông tin phức tạp và tối ưu hóa hiệu suất của robot.

Để mở rộng kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Giải pháp tối ưu các tham số định lượng ngữ nghĩa của đại số gia tử và ứng dụng cho bài toán lập luận xấp xỉ mờ trong điều khiển, nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc tối ưu hóa các tham số trong điều khiển mờ. Ngoài ra, tài liệu Quy hoạch quỹ đạo cho robot di động dựa trên thị giác máy tính sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách mà thị giác máy tính có thể hỗ trợ trong việc điều khiển robot. Cuối cùng, tài liệu Thiết kế bộ điều khiển dự báo chuyển động cho robot di động vi sai tránh vật cản động sẽ cung cấp thêm thông tin về các phương pháp điều khiển tiên tiến trong robot di động. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng hiểu biết và khám phá sâu hơn về các ứng dụng của đại số gia tử và điều khiển mờ trong robot.