Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật cơ khí của nghiên cứu sinh Nguyễn Xuân Hồng, thực hiện tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Phan Bùi Khôi và PGS. Trần Đức Trung (năm 2022), chuyên ngành Kỹ thuật cơ khí (mã số: 9520103), có tiêu đề: "Tích hợp đại số gia tử, điều khiển mờ và mạng noron trong điều khiển robot di động".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Robot di động hai chân có cấu trúc phỏng sinh học giống con người, sở hữu khả năng di chuyển linh hoạt qua các địa hình không liên tục, vượt chướng ngại vật và tương tác trực tiếp trong môi trường sống của con người. Tuy nhiên, việc điều khiển hệ thống cơ điện tử nhiều khâu này gặp phải những rào cản kỹ thuật lớn. Các phương pháp điều khiển kinh điển dựa trên mô hình động lực học, tiêu biểu là điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID) tích hợp bù động lực học ngược, đòi hỏi mô hình toán học phải được xác định chính xác và đầy đủ. Trong điều kiện thực tế, mô hình động lực học của robot hai chân rất khó nhận dạng trọn vẹn do sự thay đổi liên tục của các trạng thái cơ học, sự biến thiên tham số tải trọng khi robot thao tác và sự tiếp xúc phức tạp với mặt nền.

Nhóm phương pháp điều khiển thông minh như logic mờ, mạng noron nhân tạo và đại số gia tử có khả năng giải quyết các yếu tố bất định và phi tuyến này. Dù vậy, việc thiết kế bộ điều khiển logic mờ cho robot hai chân vẫn phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn hệ luật và phương pháp giải mờ phù hợp; điều khiển mạng noron đòi hỏi cấu trúc và dữ liệu huấn luyện thích hợp cho từng bài toán cụ thể. Đáng chú ý, lý thuyết đại số gia tử (Hedge Algebras) dù đã thể hiện ưu thế định lượng ngữ nghĩa trong nhiều bài toán điều khiển kỹ thuật nhưng chưa từng được nghiên cứu áp dụng cho robot di động hai chân, và chưa có công trình nào khảo sát sự tích hợp đồng bộ giữa đại số gia tử, logic mờ, mạng noron với điều khiển kinh điển PID và động lực học ngược trên đối tượng này.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung của luận án là nghiên cứu xây dựng giải thuật điều khiển thông minh cho robot di động hai chân dựa trên sự tích hợp giữa logic mờ, đại số gia tử, mạng noron cùng phương pháp điều khiển kinh điển PID và động lực học ngược.

Các mục tiêu cụ thể được đánh số theo văn bản bao gồm:

  1. Xây dựng được các hệ luật mờ thích hợp, cũng như các giải thuật điều khiển dựa trên đại số gia tử và mạng noron thích hợp để áp dụng vào điều khiển robot di động hai chân.
  2. Xây dựng được các bộ điều khiển và mô phỏng các bộ điều khiển bằng các phần mềm chuyên dụng.
  3. Mô hình hóa và mô phỏng hoạt động của robot để tăng thêm tính trực quan nhằm kiểm nghiệm kết quả nghiên cứu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình cơ học của robot di động hai chân cùng các bài toán động học, động lực học và thuật toán điều khiển chuyển động bám quỹ đạo.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Cấu trúc robot bao gồm phần thân và hai chân; trong đó khảo sát động học không gian 12 bậc tự do làm cơ sở tổng quát, sau đó thu gọn về mô hình chuyển động phẳng 6 bậc tự do trong mặt phẳng thẳng đứng dọc (mặt phẳng Sagittal) để giải quyết các bài toán động học, động lực học và thuật toán điều khiển.
    • Khảo sát các bài toán động học, động lực học nhằm xác định quy luật quỹ đạo chuyển động của thân và các bàn chân, làm nền tảng tính toán điều khiển.
    • Khảo sát chuyển động bước đi trong điều kiện tiếp xúc không trượt giữa bàn chân và mặt nền (điều kiện không trượt chân tự thỏa mãn).
    • Áp dụng và kết hợp các luật điều khiển mờ, đại số gia tử, mạng noron với luật điều khiển rõ PID và động lực học ngược.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước đây

Trong Chương 1, tác giả hệ thống hóa lịch sử phát triển và các xu hướng nghiên cứu về robot di động hai chân:

  • Lịch sử phát triển phần cứng và mô hình thực nghiệm: Ichiro Kato cùng cộng sự tại Đại học Waseda (Nhật Bản) chế tạo các mẫu robot đầu tiên như WL-1 (1966–1967), WL-3 (1968, dẫn động servo điện - thủy lực), WL-5 (1971, 11 bậc tự do), WABOT-1 (1973). Takanishi phát triển robot WL-10R (1982, bước ngoặt chuyển từ bước đi tĩnh sang bước đi động) và WL-12RIII (1990, 9 bậc tự do, ứng dụng nguyên lý điểm cân bằng mômen ZMP). Zheng và cộng sự (1988–1990) nghiên cứu robot SD-2 (9 khâu, 8 bậc tự do); Gruver và cộng sự (1993) phát triển robot 12 bậc tự do; Miller (1994) cải tiến mô hình SD-2 thành 10 bậc tự do có khớp gối, điều khiển bằng mạng noron CMAC. Hãng Honda (Nhật Bản) phát triển chuỗi robot từ E0 đến E6 (1986–1993), P1 đến P3 (1993–1997) và ASIMO (2000, công nghệ bước đi liên tục i-WALK). Hãng Sony giới thiệu SDR-3X (2000) và QRIO (2003) kiểm soát thăng bằng dựa trên ZMP. Dự án Human Robot Project (Nhật Bản, 1997–2002) phát triển HRP-1, HRP-2. Các nghiên cứu quốc tế khác gồm Johnnie (Đức, 1998), WABIAN-R và WABIAN-RII (1999–2000), KHR-2 và Mahru (Hàn Quốc, 2005), Nao (Pháp, 2008), Tulip (Hà Lan, 2008), REEM-B (Tây Ban Nha, 2008), Bruno (Đức, 2010), Darwin-OP (Hàn Quốc, 2010), CHARLI (Mỹ, 2011), AR-600 (Nga, 2012), BHR-5 (Trung Quốc, 2012), Valkyrie (NASA, 2013), Atlas (Boston Dynamics, 2016), TALOS (Pal Robotics, 2017).
  • Các nghiên cứu động học, động lực học và điều khiển: McGeer (1990) nghiên cứu chuyển động thụ động trên mặt phẳng nghiêng 1 bậc tự do. Các công trình áp dụng tiêu chuẩn ZMP để tạo dáng đi ổn định được triển khai trên nhiều cấu trúc khác nhau. Nhóm phương pháp điều khiển dựa trên mô hình động lực học được khảo sát qua các nghiên cứu của nhiều tác giả (dẫn theo các tài liệu tham khảo từ [40] đến [51]), bao gồm điều khiển thích nghi, điều khiển PD có bù trọng lực, điều khiển PID gần tối ưu trên địa hình dốc, và điều khiển PID dự đoán. Nhóm phương pháp điều khiển logic mờ được nghiên cứu nhằm điều khiển lực, vị trí, thích nghi góc nghiêng cơ thể và giữ cân bằng điểm ZMP (các công trình [52] đến [55]). Nhóm phương pháp điều khiển mạng noron nhân tạo được áp dụng để xấp xỉ mô hình động lực học chưa biết, nhận dạng trực tuyến và tạo mẫu dáng đi (các công trình [56] đến [62]).
  • Tình hình nghiên cứu trong nước: Trần Thiện Chí, Chu Bá Long, Nguyễn Tấn Tiến (Trường Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh) nghiên cứu về động học, động lực học và mô phỏng quỹ đạo đi thời gian thực kết hợp bộ điều khiển xem trước và bộ quan sát. Trần Thiện Huân cùng các đồng nghiệp (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh) phát triển bộ tạo dáng đi tối ưu có ràng buộc và dáng đi thích ứng sử dụng mạng noron tiến hóa.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Tổng quan tài liệu cho thấy phần lớn các công trình tập trung vào việc áp dụng riêng rẽ từng phương pháp: điều khiển dựa trên mô hình động lực học rõ thường gặp khó khăn trước sự biến đổi tham số và bất định; điều khiển logic mờ gặp thách thức trong việc xác lập hệ luật và giải thuật giải mờ tối ưu; điều khiển mạng noron phụ thuộc lớn vào việc lựa chọn kiến trúc mạng và tập mẫu huấn luyện. Đặc biệt, lý thuyết đại số gia tử chưa từng được áp dụng trong điều khiển robot di động hai chân. Do đó, luận án tập trung giải quyết khoảng trống này bằng cách đưa lý thuyết đại số gia tử vào điều khiển robot hai chân, đồng thời thiết lập cấu trúc điều khiển tích hợp kết hợp đại số gia tử, logic mờ, mạng noron với bộ điều khiển kinh điển PID và động lực học ngược.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Lý thuyết, khái niệm và khung phân tích

  • Phương pháp Denavit – Hartenberg (D-H): Được sử dụng để thiết lập hệ tọa độ thuần nhất, xác định các ma trận biến đổi tọa độ ${}^{i-1}A_i$ giữa các khâu cơ học, từ đó xây dựng các chuỗi động học khâu khớp cho mô hình không gian và mô hình phẳng.
  • Phương trình động lực học Lagrange loại 2 dạng ma trận: Mô tả động lực học hệ nhiều vật thông qua phương trình: $$M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q})\dot{q} + G(q) = U$$ Trong đó: $M(q)$ là ma trận khối lượng đối xứng; $C(q, \dot{q})\dot{q}$ là vector lực quán tính Coriolis và ly tâm, xác định qua các ký hiệu Christoffel 3 chỉ số loại 1: $(k, l; j) = \frac{1}{2}\left(\frac{\partial m_{kj}}{\partial q_l} + \frac{\partial m_{lj}}{\partial q_k} - \frac{\partial m_{kl}}{\partial q_j}\right)$; $G(q)$ là vector lực suy rộng của các lực có thế (trọng trường); $U$ là vector mômen dẫn động tại các khớp.
  • Lý thuyết logic mờ (Fuzzy Logic): Sử dụng các biến ngôn ngữ biểu diễn sai lệch tọa độ góc ($e$), sai lệch vận tốc góc ($\dot{e}$) và lượng điều chỉnh mômen dẫn động ($\Delta u$). Không gian giá trị được phân bố trên 5 tập mờ: Âm lớn (AL), Âm nhỏ (AN), Zero (Z), Dương nhỏ (DN), Dương lớn (DL), kết hợp với bảng nhớ liên kết mờ FAM (Fuzzy Associative Memory) gồm 25 luật điều khiển.
  • Lý thuyết đại số gia tử (Hedge Algebras - ĐSGT): Cấu trúc đại số gia tử được biểu diễn qua $AX = (X, G, C, H, \le)$, với tập phần tử sinh $G = {g^-, g^+}$, tập các gia tử âm $H^-$ và gia tử dương $H^+$. Phương pháp sử dụng hàm đo tính mờ $f_m$, độ đo tính mờ của gia tử $\mu(h)$ và ánh xạ ngữ nghĩa định lượng SQM (Semantically Quantifying Mapping) $v(x)$ để tính toán trực tiếp giá trị điều khiển thực tế từ bảng nhớ liên kết ngữ nghĩa SAM (Semantic Associative Memory) mà không cần bước giải mờ tích phân.
  • Mạng noron nhân tạo (ANN): Sử dụng mạng noron truyền thẳng nhiều lớp (cấu trúc 5 lớp), áp dụng thuật toán lan truyền ngược giảm độ dốc (Gradient Descent - GD) để học tập quy luật điều khiển sinh ra từ bộ điều khiển đại số gia tử.
  • Khái niệm quỹ đạo bước đi và điểm ZMP (Zero Moment Point): Phân tích các chu kỳ bước đi (pha đơn, pha kép); khảo sát chuyển động của khớp hông $P(y, z)$ và khớp mắt cá chân $Q(y, z)$. Luận án luận giải rằng trong chuyển động bước đi tự nhiên, việc ZMP tạm thời rời khỏi đa giác hỗ trợ không dẫn đến mất ổn định nếu thời gian biến đổi đủ nhỏ so với thời gian rơi tự do và hệ thống có khả năng điều chỉnh tương tác linh hoạt.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp lý thuyết giải tích: Thiết lập hệ phương trình ma trận động học, tính toán ma trận Jacobian tịnh tiến $J_{Ti}$, Jacobian quay $J_{Ri}$, ma trận Jacobian hệ thống $J_q$, $J_p$ và các đạo hàm bậc nhất theo thời gian $\dot{J}_q$, $\dot{J}_p$ để giải bài toán vận tốc và gia tốc. Thiết lập giải thuật giải bài toán động học thuận, động học ngược, động lực học thuận và động lực học ngược.
  • Phương pháp mô phỏng số: Xây dựng các sơ đồ khối chức năng và chương trình tính toán số trị trên nền tảng phần mềm MATLAB/Simulink. Thiết lập các khối chương trình con tính toán động lực học ngược, khối điều khiển PID, khối điều khiển mờ thuần túy và tích hợp, khối đại số gia tử và khối mạng noron.
  • Mô phỏng đồ họa chuyển động: Lập trình chương trình mô phỏng hoạt động trực quan để biểu diễn cấu trúc hình học và chuyển động thực tế của robot qua từng giai đoạn bước đi.

Nguồn tư liệu và dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm:

  • Các thông số kích thước hình học, chiều dài khâu, khối lượng và tenxơ quán tính của các khâu robot hai chân.
  • Các quy luật dịch chuyển hình học, vận tốc và gia tốc đo đạc từ thực nghiệm bước đi của con người.
  • Dữ liệu số vào - ra được trích xuất từ mô phỏng bộ điều khiển đại số gia tử để làm tập dữ liệu mẫu huấn luyện cho mạng noron.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan các vấn đề nghiên cứu

Chương 1 trình bày tổng quan lịch sử phát triển, phân loại cấu trúc và các ứng dụng nổi bật của robot di động hai chân trong các lĩnh vực phục vụ, dịch vụ, thám hiểm và tương tác xã hội. Chương phân tích các vấn đề khoa học cốt lõi gồm: bài toán giữ cân bằng động, bài toán thiết kế quỹ đạo bước đi mô phỏng dáng người, bài toán động học, động lực học và các giải thuật điều khiển.

Trên cơ sở đánh giá các công trình trong và ngoài nước, tác giả lựa chọn mô hình nghiên cứu: thiết lập mô hình động học không gian 12 bậc tự do (mỗi chân 6 khớp quay gồm 3 khớp hông, 1 khớp gối, 2 khớp mắt cá chân; toàn bộ phần đầu, thân và hai tay được thu gọn thành một vật thể rắn đặt tại hông) nhằm tạo cơ sở lý thuyết tổng quát. Để giải quyết bài toán điều khiển trong điều kiện mô hình động lực học bất định, luận án thu hẹp phạm vi khảo sát chính về mô hình chuyển động phẳng 6 bậc tự do trong mặt phẳng Sagittal (mỗi chân gồm 3 khớp quay: hông, đầu gối, cổ chân).

Chương 2: Động học robot di động hai chân

Chương này thực hiện phân tích động học hoàn chỉnh cho robot:

  1. Mô hình không gian 12 bậc tự do: Gắn các hệ tọa độ theo Denavit – Hartenberg ($Oxyz_{00}$ tại đế thân, $Oxyz_{10} \div Oxyz_{16}$ cho chân trái, $Oxyz_{20} \div Oxyz_{26}$ cho chân phải). Thiết lập các ma trận biến đổi thuần nhất và phương trình động học dạng ma trận: $$f(p, q) = 0$$ Trong đó $p$ là vector trạng thái vị trí và hướng của thân cùng hai bàn chân (18 thông số), $q$ là vector 12 biến khớp.
Bảng tham số D-H chân trái $\theta_i$ $d_i$ $a_i$ $\alpha_i$ Biến khớp
Khâu 1-0 ($Oxyz_{10}$) 0 0 $-a_{10}$ 0 0
Khâu 1-1 ($Oxyz_{11}$) $\theta_{11}$ $-d_{11}$ 0 $-90^\circ$ $q_{11}$
Khâu 1-2 ($Oxyz_{12}$) $\theta_{12}$ 0 0 $90^\circ$ $q_{12}$
Khâu 1-3 ($Oxyz_{13}$) $\theta_{13}$ 0 $a_{13}$ 0 $q_{13}$
Khâu 1-4 ($Oxyz_{14}$) $\theta_{14}$ 0 $a_{14}$ 0 $q_{14}$
Khâu 1-5 ($Oxyz_{15}$) $\theta_{15}$ 0 0 $90^\circ$ $q_{15}$
Khâu 1-6 ($Oxyz_{16}$) $\theta_{16}$ 0 $a_{16}$ $-90^\circ$ $q_{16}$
Bảng tham số D-H chân phải $\theta_i$ $d_i$ $a_i$ $\alpha_i$ Biến khớp
Khâu 2-0 ($Oxyz_{20}$) 0 0 $a_{20}$ 0 0
Khâu 2-1 ($Oxyz_{21}$) $\theta_{21}$ $-d_{21}$ 0 $-90^\circ$ $q_{21}$
Khâu 2-2 ($Oxyz_{22}$) $\theta_{22}$ 0 0 $90^\circ$ $q_{22}$
Khâu 2-3 ($Oxyz_{23}$) $\theta_{23}$ 0 $a_{23}$ 0 $q_{23}$
Khâu 2-4 ($Oxyz_{24}$) $\theta_{24}$ 0 $a_{24}$ 0 $q_{24}$
Khâu 2-5 ($Oxyz_{25}$) $\theta_{25}$ 0 0 $90^\circ$ $q_{25}$
Khâu 2-6 ($Oxyz_{26}$) $\theta_{26}$ 0 $a_{26}$ $-90^\circ$ $q_{26}$
  1. Rút gọn về mô hình phẳng: Bằng cách cố định các thông số: $d_{11} = d_{21} = 0$, $q_{11} = q_{21} = 0$, $q_{12} = q_{22} = \pi/2$, $q_{16} = q_{26} = 0$, tác giả thu được hệ 6 phương trình động học mô hình phẳng: $$\begin{cases} \cos\theta_L - \cos(\theta_B + q_{13} + q_{14} + q_{15}) = 0 \ \cos\theta_R - \cos(\theta_B + q_{23} + q_{24} + q_{25}) = 0 \ y_B + a_{13}\sin(\theta_B + q_{13}) + a_{14}\sin(\theta_B + q_{13} + q_{14}) + a_{16}\sin(\theta_B + q_{13} + q_{14} + q_{15}) - y_L = 0 \ z_B - a_{13}\cos(\theta_B + q_{13}) - a_{14}\cos(\theta_B + q_{13} + q_{14}) - a_{16}\cos(\theta_B + q_{13} + q_{14} + q_{15}) - z_L = 0 \ y_B + a_{23}\sin(\theta_B + q_{23}) + a_{24}\sin(\theta_B + q_{23} + q_{24}) + a_{26}\sin(\theta_B + q_{23} + q_{24} + q_{25}) - y_R = 0 \ z_B - a_{23}\cos(\theta_B + q_{23}) - a_{24}\cos(\theta_B + q_{23} + q_{24}) - a_{26}\cos(\theta_B + q_{23} + q_{24} + q_{25}) - z_R = 0 \end{cases}$$ Vector biến khớp gồm 6 phần tử: $q = [q_{13}, q_{14}, q_{15}, q_{23}, q_{24}, q_{25}]^T$; vector trạng thái chuyển động gồm 9 phần tử: $p = [y_B, z_B, \theta_B, y_L, z_L, \theta_L, y_R, z_R, \theta_R]^T$.
  2. Quan hệ vận tốc và gia tốc: Thiết lập phương trình vận tốc $J_q \dot{q} + J_p \dot{p} = 0$ và phương trình gia tốc $J_q \ddot{q} + \dot{J}_q \dot{q} + J_p \ddot{p} + \dot{J}_p \dot{p} = 0$, cho phép giải chính xác các bài toán vận tốc và gia tốc thuận/ngược.
  3. Thiết kế quỹ đạo bước đi: Xây dựng quy luật đường cong tham số hóa cho khớp hông $P(y, z)$ và khớp mắt cá chân $Q(y, z)$ qua 4 giai đoạn bước đi: bước khởi động 1, bước khởi động 2, bước đi đều và bước kết thúc. Thuật giải động học ngược được lập trình để tính toán tọa độ và vận tốc đặt của các khớp.

Chương 3: Động lực học robot di động hai chân

Chương 3 thiết lập mô hình động lực học cho robot di động hai chân phẳng:

  1. Xây dựng phương trình chuyển động: Lựa chọn hệ tọa độ gắn với khối tâm của từng khâu, xác định vị trí khối tâm $r_{Ci}$, vận tốc góc $\omega_i^r$, ma trận cosin chỉ hướng $R_i$, tenxơ quán tính $I_i^r$, ma trận Jacobian tịnh tiến $J_{Ti}$ và ma trận Jacobian quay $J_{Ri}$.
  2. Thiết lập phương trình Lagrange dạng ma trận: Thiết lập ma trận khối lượng $M(q)$, tính toán vector lực quán tính Coriolis và ly tâm $C(q, \dot{q})\dot{q}$ dựa trên các ký hiệu Christoffel loại 1, và xác định vector lực có thế $G(q)$ sinh bởi thế năng trọng trường $\Pi_i = m_i g z_{Ci}$.
  3. Thuật giải động lực học thuận và ngược: Trình bày thuật giải bài toán động lực học thuận để xác định gia tốc góc $\ddot{q}$ khi biết mômen dẫn động, và thuật giải bài toán động lực học ngược để xác định mômen dẫn động tại các khớp ($U$) theo quỹ đạo chuyển động đặt trước. Kết quả tính toán động lực học ngược cung cấp các giá trị mômen ban đầu tại khớp hông, khớp gối và khớp cổ chân phục vụ khâu bù mô hình trong hệ thống điều khiển.

Chương 4: Điều khiển robot di động hai chân

Chương này nghiên cứu và thiết kế các bộ điều khiển bám quỹ đạo:

  1. Bộ điều khiển kinh điển PID kết hợp động lực học ngược: Áp dụng luật điều khiển tuyến tính hóa: $$U = M(q)(\ddot{q}_d + K_P e + K_D \dot{e} + K_I \int e , dt) + C(q, \dot{q})\dot{q} + G(q)$$ Bộ điều khiển này đóng vai trò chuẩn so sánh khi mô hình động lực học được giả thiết là biết trước chính xác.
  2. Bộ điều khiển logic mờ (FLC): Đầu vào gồm sai số tọa độ khớp $e$ và sai số vận tốc khớp $\dot{e}$; đầu ra là lượng điều chỉnh mômen $\Delta u$. Sử dụng các hàm thuộc dạng tam giác và hình thang cho 5 tập mờ (AL, AN, Z, DN, DL), thiết lập bảng luật FAM gồm 25 luật điều khiển mờ.
  3. Bộ điều khiển đại số gia tử (HAC): Khắc phục nhược điểm tính toán phức tạp của khâu giải mờ. Sử dụng ánh xạ ngữ nghĩa định lượng SQM để tính toán trực tiếp giá trị thực từ bảng luật SAM dựa trên độ đo tính mờ của các phần tử sinh và gia tử.
  4. Bộ điều khiển mạng noron (ANN): Thiết kế mạng noron truyền thẳng 5 lớp; sử dụng thuật toán lan truyền ngược sai số dựa trên phương pháp giảm độ dốc (Gradient Descent) với tập dữ liệu huấn luyện thu nhận từ bộ điều khiển đại số gia tử.
  5. Các cấu trúc điều khiển tích hợp: Thiết kế các bộ điều khiển kết hợp:
    • Điều khiển mờ tích hợp PID + động lực học ngược.
    • Điều khiển đại số gia tử tích hợp PID + động lực học ngược.
    • Điều khiển mạng noron tích hợp PID.
    • Cấu trúc tích hợp đồng bộ giữa FLC, ĐSGT, ANN, PID và động lực học ngược nhằm kết hợp thế mạnh xử lý thích nghi của các giải thuật thông minh với tính chính xác của mô hình động lực học.

Chương 5: Kết quả mô phỏng số

Chương 5 trình bày toàn bộ kết quả kiểm nghiệm trên phần mềm MATLAB/Simulink:

  1. Tham số mô phỏng: Sử dụng bộ tham số kích thước hình học, khối lượng khâu, tenxơ quán tính và miền giá trị vật lý của tín hiệu vào ra (Bảng 5.1 đến 5.4).
  2. Đánh giá các bộ điều khiển qua 4 giai đoạn chuyển động:
    • Bộ điều khiển PID + động lực học ngược: Đảm bảo độ bám quỹ đạo cao khi mô hình hoàn toàn chính xác; sai số tăng lên khi xuất hiện yếu tố bất định tham số.
    • Bộ điều khiển mờ (FLC): Cho khả năng bám quỹ đạo tốt, thích nghi được với tính phi tuyến, tuy nhiên việc tinh chỉnh hàm thuộc và giải mờ đòi hỏi tài nguyên tính toán.
    • Bộ điều khiển đại số gia tử (HAC): Duy trì sai số bám nhỏ, tốc độ đáp ứng nhanh hơn bộ điều khiển mờ truyền thống nhờ bỏ qua khâu tích phân giải mờ.
    • Bộ điều khiển mạng noron (ANN): Khả năng bám quỹ đạo đạt chất lượng cao sau khi được huấn luyện đầy đủ từ dữ liệu của bộ điều khiển đại số gia tử.
    • Các bộ điều khiển tích hợp: Mang lại chất lượng điều khiển ổn định nhất; sự kết hợp giữa ĐSGT/Mờ với PID và động lực học ngược giúp giảm thiểu tối đa độ lệch bám góc khớp và vận tốc khớp trong cả 4 giai đoạn bước đi (khởi động 1, khởi động 2, đi đều và kết thúc).
  3. Chương trình mô phỏng hoạt động trực quan: Tác giả xây dựng phần mềm mô phỏng đồ họa chuyển động của robot hai chân, thể hiện trực quan dáng đi, quỹ đạo chân bước và chân trụ tại các thời điểm trong chu kỳ bước đi, chứng minh tính tin cậy của mô hình toán học và các thuật toán điều khiển đã đề xuất.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  • Xây dựng mô hình động học và động lực học phù hợp: Thiết lập thành công mô hình động học không gian 12 bậc tự do và mô hình chuyển động phẳng 6 bậc tự do trong mặt phẳng Sagittal theo phương pháp Denavit – Hartenberg và phương trình vi phân Lagrange loại 2 dạng ma trận. Hệ phương trình được biểu diễn tường minh, tạo cơ sở toán học thuận lợi cho việc lập trình tự động hóa giải các bài toán thuận và ngược.
  • Ứng dụng lý thuyết đại số gia tử vào điều khiển robot hai chân: Luận án là công trình nghiên cứu ứng dụng lý thuyết đại số gia tử để thiết kế bộ điều khiển cho robot di động hai chân, sử dụng ánh xạ ngữ nghĩa định lượng SQM và bảng luật SAM để xác định trực tiếp tín hiệu điều khiển mà không cần qua khâu giải mờ truyền thống.
  • Phát triển các giải thuật điều khiển thông minh tích hợp: Đề xuất và hiện thực hóa thành công các cấu trúc điều khiển tích hợp giữa đại số gia tử, logic mờ, mạng noron với phương pháp điều khiển kinh điển PID và động lực học ngược, giúp hệ thống khắc phục hiệu quả những khó khăn do tính bất định và sự biến đổi tham số của mô hình cơ học.
  • Hệ luật điều khiển thích hợp: Xây dựng hoàn chỉnh hệ luật mờ (bảng FAM), hệ luật đại số gia tử (bảng SAM), cũng như lựa chọn kiến trúc mạng noron và phương pháp huấn luyện thích hợp dựa trên dữ liệu của bộ điều khiển đại số gia tử.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn và giải pháp kỹ thuật

  • Thuật toán thiết kế quỹ đạo bước đi hoàn chỉnh: Xây dựng quy luật quỹ đạo chuyển động tham số hóa cho khớp hông và các khớp bàn chân mô phỏng bước đi tự nhiên của con người qua 4 giai đoạn (khởi động 1, khởi động 2, đi đều, kết thúc), đảm bảo tính ổn định cơ học trong điều kiện chuyển động liên tục.
  • Hệ thống chương trình tính toán và mô phỏng số tin cậy: Xây dựng bộ công cụ tính toán, các khối mô phỏng trên nền tảng MATLAB/Simulink và phần mềm mô phỏng đồ họa trực quan 2D/3D. Các kết quả kiểm nghiệm số khẳng định tính đúng đắn, ổn định và khả thi của các thuật toán đề xuất, làm tài liệu tham khảo cho việc thiết kế, chế tạo phần cứng và thử nghiệm thực nghiệm robot hai chân.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Quy mô mô hình điều khiển chính: Thuật toán điều khiển chủ yếu được kiểm chứng trên mô hình chuyển động phẳng 6 bậc tự do trong mặt phẳng Sagittal; mô hình động học không gian 12 bậc tự do mới dừng lại ở bước khảo sát phương trình động học tổng quát, chưa triển khai bài toán điều khiển không gian hoàn chỉnh.
  • Điều kiện tiếp xúc nền: Nghiên cứu được thực hiện trên giả thiết điều kiện không trượt chân tự thỏa mãn; chưa xét đến tác động của lực ma sát tiếp xúc phức tạp, biến dạng đàn hồi của nền và hiện tượng trượt chân thực tế.
  • Kiểm nghiệm thực nghiệm: Toàn bộ kết quả đánh giá mới dừng lại ở mức độ mô phỏng số và mô phỏng hoạt động trên máy tính thông qua phần mềm MATLAB/Simulink, chưa được thử nghiệm trên mô hình vật lý phần cứng thực tế.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng áp dụng các giải thuật điều khiển tích hợp (đại số gia tử, logic mờ, mạng noron kết hợp PID) cho mô hình robot di động hai chân chuyển động trong không gian 3 chiều đầy đủ 12 bậc tự do.
  • Khảo sát bài toán động lực học va đập và tiếp xúc phi tuyến khi bàn chân chạm đất, bao gồm các hiện tượng trượt chân, tiêu hao năng lượng nhớt và di chuyển trên địa hình gồ ghề, dốc hoặc bậc thang.
  • Chế tạo mô hình thực nghiệm phần cứng robot hai chân nhằm thử nghiệm, đo đạc và tinh chỉnh các giải thuật điều khiển tích hợp trong điều kiện hoạt động thực tế.

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo chuyên môn cho các nhóm độc giả và lĩnh vực sau:

  • Nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Cơ kỹ thuật, Kỹ thuật Cơ khí, Cơ điện tử và Tự động hóa: Tài liệu cung cấp phương pháp luận hệ thống về mô hình hóa động học và động lực học hệ nhiều vật (phương pháp Denavit – Hartenberg, phương trình Lagrange ma trận, ký hiệu Christoffel) trên cấu trúc chuỗi động học phân nhánh phức tạp.
  • Giảng viên và nhà nghiên cứu lý thuyết điều khiển: Luận án cung cấp quy trình chi tiết về việc ứng dụng lý thuyết đại số gia tử trong kỹ thuật điều khiển, kỹ thuật chuyển đổi từ logic mờ sang đại số gia tử để tối ưu hóa thời gian tính toán, và phương pháp huấn luyện mạng noron từ dữ liệu của bộ điều khiển đại số gia tử.
  • Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) trong lĩnh vực robot tự hành: Cung cấp giải pháp thiết kế quỹ đạo bước đi 4 giai đoạn mô phỏng dáng người và các sơ đồ điều khiển tích hợp trên MATLAB/Simulink, hỗ trợ trực tiếp cho quá trình thiết kế hệ thống điều khiển chuyển động cho robot dạng người.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả thiết lập mô hình không gian 12 bậc tự do nhưng lại chọn mô hình phẳng 6 bậc tự do trong mặt phẳng Sagittal để giải bài toán điều khiển?

Tác giả thiết lập phương trình động học tổng quát cho mô hình không gian 12 bậc tự do nhằm tạo cơ sở lý thuyết bao quát và làm nền tảng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo. Tuy nhiên, mục tiêu trọng tâm của luận án là nghiên cứu các giải thuật điều khiển thông minh tích hợp nhằm khắc phục yếu tố bất định và phi tuyến của mô hình động lực học. Việc thu hẹp về mô hình phẳng 6 bậc tự do trong mặt phẳng Sagittal (gồm 3 khớp quay ở mỗi chân: hông, gối, cổ chân) vẫn giữ được bản chất cơ học chuyển động bước đi của robot, đồng thời giúp giảm thiểu khối lượng tính toán trung gian, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích, so sánh và kiểm chứng tính hiệu quả của các giải thuật điều khiển.

2. Ưu điểm của bộ điều khiển đại số gia tử (Hedge Algebras) so với bộ điều khiển logic mờ truyền thống trong luận án là gì?

Trong điều khiển logic mờ truyền thống, quy trình đòi hỏi phải xây dựng các hàm thuộc mờ và thực hiện giải thuật giải mờ (thường bằng phương pháp tích phân điểm trọng tâm), dẫn đến khối lượng tính toán lớn và tạo độ trễ trong đáp ứng thời gian thực. Bộ điều khiển đại số gia tử dựa trên việc hình thức hóa ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ thông qua cấu trúc đại số và ánh xạ ngữ nghĩa định lượng SQM. Nhờ đó, tín hiệu điều khiển được tính toán trực tiếp từ bảng luật SAM sang giá trị số thực trên miền vật lý mà không cần bước giải mờ phức tạp, giúp tăng tốc độ tính toán và đảm bảo độ chính xác bám quỹ đạo.

3. Quỹ đạo bước đi của robot hai chân được thiết kế qua những giai đoạn nào?

Quỹ đạo chuyển động của khớp hông $P(y, z)$ và khớp mắt cá chân $Q(y, z)$ được tác giả phân chia và tham số hóa qua 4 giai đoạn cụ thể:

  1. Bước khởi động 1: Chuyển tiếp từ trạng thái đứng yên thăng bằng bằng hai chân đến khi chân bước đầu tiên rời mặt đất và nhấc lên.
  2. Bước khởi động 2: Chân bước tiếp đất và chân đối diện bắt đầu chuyển đổi pha hỗ trợ.
  3. Bước đi đều: Giai đoạn bước đi tuần hoàn ổn định với chu kỳ lặp lại đồng đều của chân trái và chân phải.
  4. Bước kết thúc: Đưa hai bàn chân cùng tiếp đất trở lại vị trí song song, triệt tiêu vận tốc chuyển động và đưa robot về trạng thái đứng yên thăng bằng.

4. Cấu trúc bộ điều khiển tích hợp trong luận án phối hợp các thành phần như thế nào?

Hệ thống điều khiển tích hợp kết hợp các khối điều khiển mờ (FLC), đại số gia tử (HAC) và mạng noron (ANN) với bộ điều khiển kinh điển PID và khối bù động lực học ngược. Khối động lực học ngược và PID đảm nhận việc tuyến tính hóa và cung cấp mômen dẫn động cơ bản theo mô hình danh định. Các bộ điều khiển thông minh (FLC, HAC, ANN) đóng vai trò bổ trợ để tính toán lượng điều chỉnh mômen $\Delta u$, qua đó triệt tiêu sai số bám phát sinh do sự sai lệch thông số mô hình, ma sát và các yếu tố bất định trong quá trình di chuyển.

5. Dữ liệu huấn luyện cho mạng noron trong luận án được thu thập từ đâu và mạng có cấu trúc như thế nào?

Bộ điều khiển mạng noron được thiết kế dưới dạng mạng truyền thẳng 5 lớp. Tập dữ liệu dùng để huấn luyện mạng được trích xuất trực tiếp từ quá trình mô phỏng hoạt động của bộ điều khiển đại số gia tử (HAC), bao gồm các vector tín hiệu đầu vào (sai số tọa độ $e$, sai số vận tốc $\dot{e}$) và tín hiệu đầu ra tương ứng (lượng điều chỉnh mômen dẫn động $u$). Quá trình huấn luyện sử dụng thuật toán lan truyền ngược sai số theo phương pháp giảm độ dốc (Gradient Descent).

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Xuân Hồng đã giải quyết trọn vẹn bài toán xây dựng mô hình động học, động lực học và thiết kế giải thuật điều khiển bám quỹ đạo bước đi cho robot di động hai chân. Đóng góp nổi bật của công trình là việc ứng dụng thành công lý thuyết đại số gia tử và đề xuất các cấu trúc điều khiển tích hợp giữa đại số gia tử, logic mờ, mạng noron với bộ điều khiển kinh điển PID và động lực học ngược. Toàn bộ các mô hình toán học và giải thuật điều khiển đã được kiểm nghiệm đồng bộ trên phần mềm MATLAB/Simulink và chương trình mô phỏng hoạt động trực quan, khẳng định tính đúng đắn khoa học và cung cấp cơ sở kỹ thuật tin cậy cho các nghiên cứu ứng dụng thực nghiệm tiếp theo trong lĩnh vực robot học.