Luận văn thạc sĩ về tối ưu quỹ đạo cho robot di động sử dụng phương pháp limit cycle

• Tác giả: Nguyễn Việt Khoa
• Người hướng dẫn: Pgs. Trương Đình Nhơn
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự Động Hóa
• Đề tài: Tối ưu quỹ đạo di chuyển cho robot trong môi trường có nhiều vật cản sử dụng thuật toán limit-cycles
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Sơ lược các phương pháp hoạch định quỹ đạo
• 1.2.1. Phương pháp trường thế năng (Potential Field)
• 1.2.2. Phương pháp bảng đồ đường (Road Map)
• 1.2.3. Phương pháp Q-learning
• 1.2.4. Phương pháp thuật toán di truyền (Genetic Algorithms)
• 1.2.5. Phương pháp dùng đường cong spline bậc 7 kết hợp với GA
• 1.2.6. Phương pháp Limit-Cycles (Chu kì giới hạn)
• 1.3. Lý do chọn đề tài
• 1.4. Ý nghĩa và tính cấp thiết của đề tài
• 1.5. Mục tiêu đề tài
• 1.6. Giới hạn đề tài
• 1.7. Sơ lược nội dung luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN LIMIT-CYCLES
• 2.1. Limit-cycles với vòng ảo là đường tròn
• 2.2. Sơ đồ cấu trúc điều khiển
• 2.3. Các bộ điều khiển cơ bản trong limit-cycles
• 2.3.1. Bộ điều khiển đi đến mục tiêu
• 2.3.2. Bộ điều khiển tránh vật cản
• 2.4. Các bước thực hiện thuật toán tránh vật cản
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ QUỸ ĐẠO TỐI ƯU CHO ROBOT
• 3.1. Robot tránh nhiều vật cản
• 3.1.1. Định nghĩa bẫy cục bộ
• 3.1.2. Gom nhiều vật cản nhỏ thành một vật cản lớn
• 3.1.2.1. Gom theo đường tròn
• 3.1.2.2. Gom theo đường ellipse
• 3.2. Limit-cycles ellipse
• 3.2.1. Sơ đồ cấu trúc điều khiển
• 3.2.2. Bộ điều khiển tránh vật cản của limit-cycles ellipse
• 3.2.3. Giải thuật tránh vật cản với limit-cycle ellipse
• 3.2.4. Giải thuật cho việc gom vật cản
• 3.4. Chọn lựa vật để tránh
• 3.4.1. Xác định vật cản thật sự gây cục bộ
• 3.4.2. Lưu đồ giải thuật xác định bẫy cục bộ
• 3.4.3. Thoát khỏi bẫy cục bộ
• 3.5. Kết hợp giải thuật gom vật cản và chọn lựa vật cản
• 3.6. Lựa chọn vùng không gian ưu tiên
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ĐIỀU KHIỂN
• 4.1. Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán limit-cycles vòng tròn
• 4.2. Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán limit-cycles ellipse
• 4.3. Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán limit-cycles vào sa bàn căn hộ
• 4.3.1. Xây dựng sa bàn căn hộ trên Matlab
• 4.3.2. Kết quả mô phỏng trên sa bàn căn hộ chung cư
• 5. CHƯƠNG 5
• 5.1. Kết quả đạt được của đề tài
• 5.2. Hướng nghiên cứu và phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về tối ưu quỹ đạo robot di động bằng thuật toán limit cycle

Trong bối cảnh công nghệ robot ngày càng phát triển, việc tối ưu quỹ đạo cho robot di động trở thành một vấn đề quan trọng. Thuật toán limit cycle được xem là một trong những giải pháp hiệu quả giúp robot di chuyển an toàn và hiệu quả trong môi trường phức tạp. Bài viết này sẽ khám phá cách thức hoạt động của thuật toán này và ứng dụng của nó trong thực tiễn.

1.1. Tại sao cần tối ưu quỹ đạo cho robot di động

Tối ưu quỹ đạo cho robot di động không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu rủi ro va chạm với vật cản. Việc áp dụng thuật toán limit cycle giúp robot di chuyển một cách mượt mà và hiệu quả hơn.

1.2. Tổng quan về thuật toán limit cycle

Thuật toán limit cycle là một phương pháp điều khiển robot dựa trên các vòng lặp giới hạn, cho phép robot duy trì quỹ đạo ổn định trong quá trình di chuyển. Phương pháp này giúp robot tránh được các bẫy cục bộ và đạt được mục tiêu một cách an toàn.

II. Vấn đề và thách thức trong tối ưu quỹ đạo robot di động

Mặc dù có nhiều phương pháp tối ưu quỹ đạo, nhưng việc áp dụng chúng trong thực tế vẫn gặp nhiều thách thức. Các vấn đề như vật cản bất ngờ, môi trường không ổn định và yêu cầu về thời gian thực là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Các vật cản trong môi trường di chuyển

Robot di động thường phải đối mặt với nhiều loại vật cản khác nhau, từ tĩnh đến động. Việc nhận diện và xử lý các vật cản này là một thách thức lớn trong việc tối ưu quỹ đạo.

2.2. Tính không ổn định của môi trường

Môi trường di chuyển của robot có thể thay đổi liên tục, điều này đòi hỏi thuật toán phải có khả năng thích ứng nhanh chóng để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong quá trình di chuyển.

III. Phương pháp tối ưu quỹ đạo bằng thuật toán limit cycle

Thuật toán limit cycle sử dụng các vòng lặp để điều khiển quỹ đạo của robot, giúp robot di chuyển một cách mượt mà và hiệu quả. Phương pháp này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

3.1. Cấu trúc điều khiển của thuật toán limit cycle

Cấu trúc điều khiển của thuật toán limit cycle bao gồm các thành phần chính như bộ điều khiển mục tiêu và bộ điều khiển tránh vật cản. Các thành phần này phối hợp với nhau để đảm bảo robot di chuyển an toàn và hiệu quả.

3.2. Các bước thực hiện thuật toán limit cycle

Quá trình thực hiện thuật toán limit cycle bao gồm việc xác định quỹ đạo, điều chỉnh hướng di chuyển và xử lý các vật cản. Mỗi bước đều cần được thực hiện một cách chính xác để đảm bảo hiệu quả tối ưu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của thuật toán limit cycle trong robot di động

Thuật toán limit cycle đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, từ robot tự hành trong nhà đến robot công nghiệp. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn nâng cao độ an toàn cho robot.

4.1. Robot tự hành trong môi trường gia đình

Robot tự hành trong gia đình sử dụng thuật toán limit cycle để di chuyển an toàn giữa các vật cản như bàn ghế, tường và các đồ vật khác. Điều này giúp robot hoàn thành nhiệm vụ dọn dẹp một cách hiệu quả.

4.2. Robot công nghiệp và ứng dụng trong sản xuất

Trong môi trường công nghiệp, robot di động sử dụng thuật toán limit cycle để di chuyển giữa các dây chuyền sản xuất, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thiểu thời gian chết.

V. Kết luận và tương lai của tối ưu quỹ đạo robot di động

Tối ưu quỹ đạo cho robot di động bằng thuật toán limit cycle là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các phương pháp tối ưu sẽ ngày càng trở nên hiệu quả hơn, mở ra nhiều cơ hội mới cho ứng dụng robot trong thực tiễn.

5.1. Hướng nghiên cứu trong tương lai

Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng nhận diện vật cản và tối ưu hóa thuật toán limit cycle để đáp ứng tốt hơn với các môi trường phức tạp.

5.2. Tích hợp công nghệ mới vào robot di động

Việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy vào robot di động sẽ giúp nâng cao khả năng tự động hóa và tối ưu hóa quỹ đạo một cách hiệu quả hơn.