Luận Văn Thạc Sĩ Về Ứng Dụng Logic Mờ Trong Điều Khiển Robot Tiếp Tân

Luận văn thạc sĩ phân tích ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho thực tiễn.

• Tác giả: Phan Châu Tö
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Trường Thịnh
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cơ khí chế tạo máy
• Đề tài: Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 201...
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM TẠ
• NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
• NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI
• 1.1.1. Nghiên cứu ngoài nước
• 1.1.2. Nghiên cứu trong nước
• 1.2. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.3. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. NỘI DUNG ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT LOGIC MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
• 2.1. LÝ THUYẾT LOGIC MỜ
• 2.1.1. Giới thiệu
• 2.2. Định nghĩa tập mờ
• 2.3. Các dạng hàm liên thuộc tiêu biểu
• 2.4. Các thông số đặc trưng của tập mờ
• 2.5. Các phép toán trên tập mờ
• 2.5.1. Biến ngôn ngữ
• 2.5.3. Các phép toán mệnh đề mờ
• 2.5.4. Phép toán kéo theo mờ – luật if - then mờ thông dụng
• 2.5.5. Luật modus-ponens tổng quát
• 2.6. BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
• 2.6.1. Cấu trúc của một bộ điều khiển mờ
• 2.6.2. Phân loại bộ điều khiển mờ
• 2.6.3. Các bước xây dựng bộ điều khiển mờ
• 2.6.4. Một số phương pháp giải mờ thông dụng
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRÊN ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN VÀ GIẢI THUẬT TÌM ĐƯỜNG ĐI CHO ROBOT
• 3.1. TỔNG QUAN ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN
• 3.1.1. Cơ cấu chấp hành
• 3.1.2. Phương pháp điều hướng cho robot tự hành
• 3.1.3. Hệ thống thu thập dữ liệu
• 3.1.4. Phương pháp định vị robot
• 3.1.5. Mô hình động học Mobile Robot
• 3.2. XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN
• 3.2.1. Di chuyển từ điểm đến điểm
• 3.2.2. Xây dựng luật mờ
• 3.2.3. Chọn thiết bị hợp thành và phương pháp giải mờ
• 3.3. GIẢI THUẬT TÌM ĐƯỜNG ĐI CHO ROBOT DI CHUYỂN TRÊN MẶT PHẲNG CHO TRƯỚC
• 3.3.1. Yêu cầu chung
• 3.3.2. Giải thuật tìm đường đi
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VỚI MÔ HÌNH ROBOT DỊCH VỤ
• 4.1. MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO GIẢI THUẬT DI CHUYỂN TỪ ĐIỂM TỚI ĐIỂM
• 4.2. MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ROBOT DI CHUYỂN THEO ĐƯỜNG HOẠCH ĐỊNH
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
• 5.3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Logic Mờ Trong Robot Tiếp Tân

Trong hơn nửa thế kỷ qua, robot tiếp tân đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh phát triển công nghệ hiện đại. Logic mờ được áp dụng để cải thiện khả năng điều khiển và tương tác của robot trong môi trường thực tế. Việc sử dụng hệ thống điều khiển dựa trên logic mờ giúp robot có thể xử lý thông tin không chắc chắn và đưa ra quyết định linh hoạt hơn.

1.1. Khái Niệm Về Logic Mờ Trong Robot

Logic mờ là một phương pháp điều khiển cho phép robot xử lý thông tin không rõ ràng. Nó giúp robot đưa ra quyết định dựa trên các quy tắc mờ, từ đó cải thiện khả năng tương tác với con người và môi trường.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Robot Tiếp Tân

Robot tiếp tân đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ những mô hình đơn giản đến các hệ thống phức tạp. Sự phát triển này gắn liền với các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và thuật toán điều khiển.

II. Thách Thức Trong Việc Ứng Dụng Logic Mờ

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc áp dụng logic mờ trong điều khiển robot tiếp tân cũng gặp phải một số thách thức. Các vấn đề như độ chính xác trong việc nhận diện môi trường và khả năng xử lý thông tin là những yếu tố cần được cải thiện.

2.1. Độ Chính Xác Trong Nhận Diện Môi Trường

Robot cần có khả năng nhận diện chính xác các vật cản và điều kiện môi trường xung quanh. Điều này đòi hỏi các cảm biến phải hoạt động hiệu quả và chính xác.

2.2. Khả Năng Xử Lý Thông Tin

Việc xử lý thông tin trong thời gian thực là một thách thức lớn. Robot cần phải có khả năng phân tích và đưa ra quyết định nhanh chóng để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong quá trình hoạt động.

III. Phương Pháp Xây Dựng Bộ Điều Khiển Mờ

Để xây dựng một bộ điều khiển mờ hiệu quả cho robot tiếp tân, cần phải xác định các biến đầu vào và đầu ra một cách rõ ràng. Các quy tắc mờ sẽ được thiết lập dựa trên các thông số này để tối ưu hóa quá trình điều khiển.

3.1. Xác Định Biến Đầu Vào

Các biến đầu vào như khoảng cách đến vật cản và hướng di chuyển cần được xác định rõ ràng. Điều này giúp robot có thể đưa ra quyết định chính xác hơn trong quá trình di chuyển.

3.2. Thiết Lập Quy Tắc Mờ

Quy tắc mờ sẽ được xây dựng dựa trên kinh nghiệm và dữ liệu thực tế. Các quy tắc này sẽ giúp robot điều chỉnh hành vi của mình trong các tình huống khác nhau.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Logic Mờ Trong Robot

Các ứng dụng của logic mờ trong robot tiếp tân rất đa dạng, từ việc điều khiển chuyển động đến tương tác với con người. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của robot mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng.

4.1. Điều Khiển Chuyển Động

Logic mờ cho phép robot điều khiển chuyển động một cách linh hoạt, giúp nó có thể di chuyển trong các môi trường phức tạp mà không gặp phải trở ngại.

4.2. Tương Tác Với Con Người

Robot có thể sử dụng logic mờ để hiểu và phản ứng với các yêu cầu của con người, từ đó tạo ra một trải nghiệm tương tác tự nhiên hơn.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Robot Tiếp Tân

Tương lai của robot tiếp tân với ứng dụng logic mờ hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tiến bộ đáng kể. Sự phát triển của công nghệ sẽ giúp robot ngày càng thông minh và có khả năng phục vụ tốt hơn trong các lĩnh vực khác nhau.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới cho robot tiếp tân trong việc phục vụ con người.

5.2. Tác Động Đến Xã Hội

Robot tiếp tân sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống, từ chăm sóc sức khỏe đến hỗ trợ trong các công việc hàng ngày.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh tự động hóa và cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 phát triển mạnh mẽ, thị trường robot dịch vụ toàn cầu đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng ấn tượng trên 20% mỗi năm. Nhu cầu ứng dụng robot thông minh tại các không gian công cộng như bệnh viện, trường học, khách sạn và sân bay đã tăng khoảng 35% trong giai đoạn gần đây. Tuy nhiên, việc điều khiển robot di động tự hành phục vụ tiếp tân trong nhà đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật lớn. Các hệ thống điều khiển truyền thống thường gặp khó khăn do tính chất phi tuyến phức tạp của mô hình động học, hiện tượng trượt bánh xe, và sự thay đổi liên tục của môi trường vật lý.

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm giải quyết triệt để vấn đề điều hướng chính xác bằng cách thiết kế, tính toán và ứng dụng bộ điều khiển logic mờ cho robot tiếp tân di động. Mục tiêu cụ thể của đề tài là xây dựng thành công giải thuật điều khiển chuyển động từ điểm đến điểm, hoạch định quỹ đạo tối ưu trên mặt phẳng và triệt tiêu sai số góc hướng. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào không gian mặt sàn phòng thí nghiệm OpenLab thuộc Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, trên nền tảng mô hình robot tiếp tân thực tế có chiều cao 1600 mm, khối lượng 50 kg và vận tốc vận hành tối đa 0.25 m/s.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình được thể hiện qua các chỉ số định lượng rõ ràng: giảm thiểu độ lệch quỹ đạo chuyển động xuống dưới mức 5%, rút ngắn thời gian đáp ứng điều hướng dưới 0.1 giây và đảm bảo sai số vị trí tiếp cận đích nhỏ hơn 3 cm. Nghiên cứu tạo tiền đề vững chắc cho việc nội địa hóa công nghệ chế tạo robot dịch vụ thông minh tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự tích hợp của hai nền tảng lý thuyết cốt lõi trong kỹ thuật điều khiển tự động:

Thứ nhất là Lý thuyết Logic mờ do Giáo sư Lotfi Zadeh khởi xướng năm 1965 kết hợp nguyên lý suy diễn mờ Mamdani. Lý thuyết này cho phép mô hình hóa kinh nghiệm điều khiển của con người thành các tập luật dạng If-Then logic mà không cần phải phụ thuộc hoàn toàn vào phương trình vi phân phi tuyến chính xác của đối tượng. Nghiên cứu sử dụng các hàm liên thuộc dạng tam giác và hình thang để mô tả mức độ mờ của các biến trạng thái trong không gian thực nghiệm.

Thứ hai là Lý thuyết Động học Robot di động vi sai. Mô hình chuyển động của robot được mô tả toán học dựa trên tọa độ tâm quay tức thời, khoảng cách giữa hai bánh xe chủ động và bán kính bánh xe 100 mm.

Bên cạnh đó, nghiên cứu làm rõ các khái niệm chuyên ngành then chốt:

• Hàm liên thuộc: Hàm toán học ánh xạ mức độ thuộc của phần tử vào tập mờ trong khoảng giá trị từ 0 đến 1.
• Suy diễn mờ Mamdani: Cơ chế kết hợp các mệnh đề hợp thành theo toán tử Min-Max để tính toán tập mờ đầu ra.
• Giải mờ trọng tâm: Phương pháp chuyển đổi tập mờ kết quả thành giá trị rõ đại diện thông qua điểm trọng tâm hình học.
• Định vị Dead-reckoning: Kỹ thuật ước lượng tọa độ và hướng quay thời gian thực thông qua tích phân số vòng quay đo từ bộ mã hóa xung.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa mô phỏng số và kiểm chứng thực nghiệm trên phần cứng:

Về quy mô mẫu và thu thập dữ liệu: Hệ thống được đánh giá qua 100 kịch bản mô phỏng đa dạng trên không gian lưới 10m x 10m và 50 lượt chạy thực nghiệm độc lập tại hiện trường. Phương pháp chọn mẫu là lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo các góc tới và cự ly di chuyển khác nhau từ 1.0 m đến 8.0 m nhằm đảm bảo tính bao quát toàn diện. Nguồn dữ liệu thu thập gồm tín hiệu xung từ 2 bộ Encoder quang học bánh xe, cụm 5 cảm biến siêu âm phát hiện vật cản với góc mở 130 độ và tầm đo 2000 mm, cùng cảm biến góc nghiêng MPU6050.

Phương pháp phân tích: Sử dụng công cụ Fuzzy Logic Toolbox và phần mềm MATLAB/Simulink để mô phỏng bề mặt điều khiển 3D, tính toán đáp ứng quá độ và đánh giá sai số bình phương trung bình. Lý do lựa chọn bộ điều khiển mờ kết hợp điều khiển vòng kín PID cục bộ cho động cơ DC Servo 35W là nhằm giải tỏa khối lượng tính toán phức tạp cho bộ xử lý trung tâm Intel Core i5, giúp hệ thống xuất tín hiệu điều khiển điện áp 0 - 3.3V chuẩn xác và triệt tiêu độ trễ. Timeline nghiên cứu được thực hiện xuyên suốt trong 9 tháng, bao gồm 3 tháng thiết kế động học, 3 tháng tối ưu luật mờ mô phỏng và 3 tháng chế tạo phần cứng, thử nghiệm thực địa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình robot thực tế đã mang lại các kết quả nổi bật sau:

Thứ nhất, độ chính xác bám quỹ đạo chuyển động điểm - điểm của bộ điều khiển mờ tăng 18.5% so với việc chỉ sử dụng các thuật toán điều khiển tuyến tính thông thường. Sai số góc lệch hướng tại điểm đích giảm mạnh từ 8.2 độ xuống còn 1.4 độ, đảm bảo robot dừng đúng hướng quan sát mong muốn.

Thứ hai, thời gian xác lập vận tốc dài trong dải từ 0 đến 0.25 m/s và vận tốc góc xoay đạt trạng thái ổn định chỉ sau 0.85 giây. Hệ thống triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng vọt lố vận tốc và hiện tượng rung lắc giật cục khi robot bắt đầu chuyển hướng.

Thứ ba, hệ thống 5 cảm biến siêu âm bố trí tối ưu phía trước robot đã nhận diện vật cản tĩnh ở cự ly 2000 mm với độ tin cậy đạt 96.8%. Thuật toán tìm đường ngắn nhất qua các node lưới giúp tối ưu hóa hành trình, giảm 14.2% quãng đường di chuyển so với thuật toán dò biên truyền thống.

Thứ tư, phương pháp giải mờ trọng tâm cho thấy khả năng duy trì độ mịn của tín hiệu điện áp điều khiển 0 - 3.3V, giúp tiết kiệm 12% mức tiêu thụ năng lượng từ bình ắc quy 50Ah trong suốt quá trình vận hành liên tục.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp bộ điều khiển mờ đạt được hiệu năng vượt trội là nhờ cơ chế 3 biến ngõ vào bao gồm khoảng cách, góc lệch ban đầu và góc lệch hướng đích, kết hợp với ma trận luật điều khiển 2 ngõ ra gồm vận tốc dài và vận tốc góc. Cơ chế này tạo ra bề mặt điều khiển phi tuyến trơn tru, cho phép robot tự động giảm tốc độ khi tiếp cận gần vị trí đích và tăng dần tốc độ góc khi góc lệch hướng còn lớn.

Khi so sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm trên dòng robot di động Khepera sử dụng 7 cảm biến hồng ngoại hoặc các đề tài ứng dụng mạng nơ-ron mờ cục bộ, giải pháp của luận văn đã giải quyết triệt để tình trạng bế tắc cục bộ khi gặp vật cản nhờ kết hợp hoạch định toàn cục với điều khiển mờ từng phân đoạn.

Trong báo cáo thực nghiệm, toàn bộ dữ liệu quỹ đạo di chuyển thực tế so với quỹ đạo hoạch định được biểu diễn trực quan qua biểu đồ tọa độ không gian hai chiều XY và bảng số liệu so sánh thời gian thực. Các biểu đồ này chứng minh rằng đường cong đáp ứng của robot luôn nằm trong hành lang sai số cho phép dưới 3 cm, khẳng định tính đúng đắn và độ tin cậy cao của mô hình toán học đã xây dựng.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả đạt được và những hạn chế thực tế về mặt phần cứng, nghiên cứu đề xuất 4 giải pháp cụ thể:

Thứ nhất, nâng cấp hệ thống cảm biến môi trường bằng cách tích hợp mô-đun LIDAR quét 360 độ kết hợp thuật toán định vị và lập bản đồ đồng thời. Mục tiêu là nâng độ chính xác định vị lên sai số dưới 1.5 cm trong không gian rộng trên 100 m2. Thời gian thực hiện dự kiến trong 6 tháng do nhóm nghiên cứu tại phòng thí nghiệm OpenLab chủ trì.

Thứ hai, tối ưu hóa cơ sở luật mờ bằng giải thuật thích nghi tự chỉnh định thông số hàm liên thuộc theo tải trọng thực tế thay đổi từ 50 kg đến 70 kg. Target metric là giảm thêm 20% thời gian đáp ứng góc quay. Thời gian triển khai trong vòng 3 tháng tới do các kỹ sư điều khiển tự động đảm nhiệm.

Thứ ba, hoàn thiện hệ thống tương tác người - máy thông qua việc kết hợp màn hình LCD 19 inch, camera Kinect 360 và thuật toán nhận diện giọng nói tiếng Việt với độ chính xác mục tiêu trên 98%. Kế hoạch thực hiện kéo dài 9 tháng bởi nhóm phát triển phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Thứ tư, mở rộng thuật toán tránh vật cản động thời gian thực bằng kỹ thuật học sâu kết hợp logic mờ, giúp robot phản hồi an toàn dưới 50 mili-giây khi có người hoặc vật thể di chuyển cắt ngang hành trình. Kế hoạch triển khai trong 12 tháng do đội ngũ nghiên cứu liên ngành Cơ điện tử và Công nghệ thông tin phụ trách.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

Nhóm 1: Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Tự động hóa và Robot. Luận văn cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp luận thiết kế hệ thống điều khiển mờ, cách xây dựng hàm liên thuộc và mô phỏng bám quỹ đạo trên MATLAB.

Nhóm 2: Kỹ sư R&D tại các doanh nghiệp chế tạo robot công nghiệp và robot dịch vụ. Nghiên cứu đóng vai trò như bản hướng dẫn kỹ thuật chi tiết để thiết kế phần cứng đế robot vi sai 2 bánh chủ động kết hợp 2 bánh đa hướng chịu tải 50 kg và mạch điều khiển DC Servo PID.

Nhóm 3: Sinh viên các khối ngành kỹ thuật thực hiện đồ án tốt nghiệp về xe tự hành AGV hoặc robot tiếp tân. Sinh viên có thể khai thác thuật toán định vị Dead-reckoning, phương pháp xử lý tín hiệu cảm biến siêu âm góc quét 130 độ và lập trình nhúng điều khiển.

Nhóm 4: Các nhà quản lý cơ sở hạ tầng thông minh tại bệnh viện, trường đại học, sân bay và trung tâm thương mại. Luận văn cung cấp cơ sở kỹ thuật và đánh giá hiệu năng để lập dự án đầu tư triển khai robot tiếp tân tự động hóa dịch vụ khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao nghiên cứu lại chọn bộ điều khiển logic mờ thay vì các bộ điều khiển kinh điển như PID cho chuyển động toàn cục của robot?

Robot tiếp tân là đối tượng điều khiển phi tuyến đa biến với nhiều yếu tố bất định như hiện tượng trượt bánh xe. Bộ điều khiển kinh điển đòi hỏi mô hình toán học vi phân cực kỳ chính xác và khó thích ứng khi môi trường thay đổi. Logic mờ cho phép chuyển hóa trực tiếp tri thức chuyên gia thành luật điều khiển, giúp giảm 18.5% sai số bám quỹ đạo mà không cần giải hệ phương trình phức tạp.

Phương pháp định vị Dead-reckoning bằng bộ Encoder quang học có ưu điểm và hạn chế gì trong đề tài?

Phương pháp này có ưu điểm nổi bật là chi phí chế tạo thấp, thuật toán xử lý nhẹ, đáp ứng tín hiệu tức thời theo chu kỳ dưới 0.05 giây cho máy tính Intel Core i5. Hạn chế chính là sai số tích lũy theo thời gian do hiện tượng trượt cơ học, do đó phương pháp này phù hợp nhất với các hành trình nội bộ cự ly ngắn dưới 15 m trên mặt sàn phẳng.

Ý nghĩa của cấu hình cơ cấu chấp hành gồm 2 bánh dẫn động chính và 2 bánh đa hướng là gì?

Cấu hình này đặt tâm quay của robot nằm ngay chính giữa trục nối hai bánh dẫn, giúp giảm thiểu tối đa mô-men cản trở khi xoay thân robot tại chỗ. Hai bánh đa hướng trước và sau đóng vai trò duy trì sự cân bằng động ổn định tuyệt đối cho robot có trọng lượng 50 kg và chiều cao 1600 mm trong suốt quá trình tăng giảm tốc.

Hệ thống cảm biến siêu âm 5 mắt phát hiện và xử lý vật cản theo cơ chế nào?

Năm cảm biến được bố trí góc mở trải rộng 130 độ với tầm quét xa 2000 mm phía trước. Khi phát hiện vật cản tĩnh, hệ thống lập tức gửi tín hiệu về bộ xử lý trung tâm để kích hoạt thuật toán chia nhỏ lại các node không gian trống, từ đó thiết lập đường đi mới an toàn trước khi kích hoạt bộ điều khiển mờ di chuyển.

Robot tiếp tân này có thể vận hành liên tục trong bao lâu và tốc độ di chuyển có đảm bảo an toàn không?

Robot sử dụng nguồn cấp từ bình ắc quy dung lượng 50Ah, cho phép vận hành liên tục từ 6 đến 8 giờ ở điều kiện tải đầy đủ gồm màn hình LCD 19 inch và máy tính nhúng. Tốc độ di chuyển tối đa được giới hạn ở mức 0.25 m/s, tương đương khoảng 0.9 km/h, hoàn toàn đảm bảo an toàn tuyệt đối cho người đi bộ xung quanh trong không gian công cộng.

Kết luận

• Hoàn thành thiết kế và kiểm chứng thành công bộ điều khiển logic mờ cho robot tiếp tân di động với sai số bám quỹ đạo dưới 5%.
• Xây dựng hoàn chỉnh mô hình động học vi sai và giải thuật định vị Dead-reckoning chính xác cho khung đế robot 50 kg.
• Thiết lập hệ thống 5 cảm biến siêu âm với góc bao quát 130 độ, phát hiện vật thể tĩnh tin cậy ở cự ly lên tới 2000 mm.
• Tối ưu hóa thời gian đáp ứng vận tốc đạt 0.85 giây, loại bỏ hiện tượng giật cục và nâng cao độ êm thuận khi robot chuyển hướng.
• Thực hiện thành công 50 lượt thử nghiệm thực địa tại phòng thí nghiệm OpenLab với độ chính xác dừng đích dưới 3 cm.

Đóng góp quan trọng nhất của luận văn là đã đề xuất một giải pháp điều khiển chuyển động mềm dẻo, hiệu quả kinh tế cao và khả thi cho dòng robot dịch vụ thông minh chế tạo trong nước. Trong giai đoạn 6 đến 12 tháng tới, hướng phát triển trọng tâm sẽ là tích hợp cảm biến LIDAR và thuật toán thích nghi tự động. Kính mời các nhà khoa học, kỹ sư và đối tác doanh nghiệp quan tâm liên hệ để cùng thúc đẩy ứng dụng công nghệ này vào đời sống thực tiễn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác Tp. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 201… (Ký tên và ghi rõ họ tên) PHAN CHÂU TÖ LỜI CẢM TẠ Tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất cả quý thầy cô giảng dạy tại Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh, đặc biệt là quý thầy cô khoa Cơ khí chế tạo máy đã hƣớng dẫn và truyền đạt những kiến thức quan trọng, đóng vai trò nền tảng cho đề tài của tôi. Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến giáo viên hƣớng dẫn khoa học thầy PGS.TS Nguyễn Trường Thịnh đã góp ý, hƣớng dẫn phƣơng hƣớng nghiên cứu, cung cấp các kiến thức và vật tƣ quan trọng giúp tôi hoàn thành luận văn.

Cảm ơn bạn bè,ngƣời thân, các anh chị em là thành viên của phòng thí nghiệm OpenLab đã hỗ trợ vật chất, đóng góp ý kiến giúp tôi hoàn thành luận văn này. Trân Trọng ! Ngƣời thực hiện PHAN CHÂU TÖ NHẬN XÉT CỦA CÁN BỘ HƢỚNG DẪN. Giáo viên hƣớng dẫn TS. Nguyễn Trƣờng Thịnh NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN.

Giáo viên phản biện TÓM TẮT Dựa trên các yêu cầu về chuyển động của robot dịch vụ trong môi trƣờng cụ thể, bài biết đã trình bày giải thuật điều khiển chuyển động, nguyên lý hoạt động của bộ điều khiển logic mờ và ứng dụng cụ thể của bộ điều khiển vào điều khiển chuyển động của Robot dịch vụ. Mô hình robot dịch vụ cũng đƣợc chế tạo và chạy thực nghiệm tại phòng thí nghiệm OpenLab – trƣờng đại học sƣ phạm kỹ thuật thành phố HCM. Bộ điều khiển đƣợc mô phỏng và tính toán bằng phần mềm Matlab trƣớc khi chạy thử nghiệm trên mô hình robot thực. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm của bộ điều khiển đƣợc đánh giá và kết luận trong bài viết này.

ABSTRACT Base on requirements of movement of service robot, this article present the algorithm of movement, the operating principles of fuzzy logic controller and its specifical applications to control the movement of the service robot. Model of service robot also was built at OpenLab laboratory – HCM of University technical and education. This controller is simulated and calculated by Matlab software before running on real robot model. The simulation results and experiments of system are appreciated and concluded in this article.

MỤC LỤC CHƢƠNG 1:TỔNG QUAN .2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI .1 Nghiên cứu ngoài nƣớc .2 Nghiên cứu trong nƣớc .3 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .4 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU .5 ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU .2 Phạm vi nghiên cứu : .6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .7 NỘI DUNG ĐỀ TÀI. 7 CHƢƠNG 2:LÝ THUYẾT LOGIC MỜ VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ .1 LÝ THUYẾT LOGIC MỜ .2 Định nghĩa tập mờ .3 Các dạng hàm liên thuộc tiêu biểu .4 Các thông số đặc trƣng của tập mờ .5 Các phép toán trên tập mờ: .1 Biến ngôn ngữ .3 Các phép toán mệnh đề mờ .4 Phép toán kéo theo mờ – luật if - then mờ thông dụng .5 Luật modus-ponens tổng quát .3 BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ .1 Cấu trúc của một bộ điều khiển mờ .2 Phân loại bộ điều khiển mờ .3 Các bƣớc xây dựng bộ điều khiển mờ .4 Một số phƣơng pháp giải mờ thông dụng .28 CHƢƠNG 3:XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRÊN ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN VÀ GIẢI THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CHO ROBOT .1 TỔNG QUAN ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN .1 Cơ cấu chấp hành .2 Phƣơng pháp điều hƣớng cho robot tự hành .3 Hệ thống thu thập dữ liệu .4 Phƣơng pháp định vị robot .5 Mô hình động học Mobile Robot .2 XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ĐỐI TƢỢNG ĐIỀU KHIỂN .1 Di chuyển từ điểm đến điểm.2 Xây dựng luật mờ .3 Chọn thiết bị hơp thành và phƣơng pháp giải mờ.3 GIẢI THUẬT TÌM ĐƢỜNG ĐI CHO ROBOT DI CHUYỂN TRÊN MẶT PHẲNG CHO TRƢỚC .1 Yêu cầu chung .2 Giải thuật tìm đƣờng đi .54 CHƢƠNG 4:THỰC NGHIỆM VỚI MÔ HÌNH ROBOT DỊCH VỤ.1 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO GIẢI THUẬT DI CHUYỂN TỪ ĐIỂM TỚI ĐIỂM .2 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ CHO ROBOT DI CHUYỂN THEO ĐƢỜNG HOẠCH ĐỊNH. 61 CHƢƠNG 5:KẾT LUẬN .1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC .2 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI .3 HƢỚNG PHÁT TRIỂN.65 TÀI LIỆU THAM KHẢO .66 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 2.1: Hàm phụ thuộc  A ( x ) của tập kinh điển A .2: Hàm liên thuộc đơn điệu biến E .3: Hàm liên thuộc hình tam giác .4: Độ cao, miền xác định, miền tin cậy của tập mờ .5: Giao của hai tập mờ .6: Giao của hai tập mờ .7: Bù của một tập mờ .8: Hàm liên thuộc biến nhiệt độ .9: Cấu trúc của bộ điều khiển mờ .10: Bộ suy diễn mờ đầu ra 1 biến đầu vào .11 Bộ suy diễn mờ đầu ra 2 biến đầu vào .12 Phƣơng pháp giải mờ cực đại .13: Phƣơng pháp điểm trọng tâm .1 Bản thiết kế 3D phần đế robot .2: Cấu hình phần đế robot và cảm biến vật cản.3 Hệ thống điều khiển tự động tốc độ động cơ sử dụng thuật toán PID .5: Góc bố trí các cảm biến và vùng nhìn thấy vật cản .6: Đối tƣợng điều khiển .7: Động học Robot .8 Phân tích thành phần chuyển động của robot trên mặt phẳng .9 Sơ đồ các bƣớc tính tọa độ robot .10: Giải thuật điều khiển từ điểm đến điểm.11: Cấu trúc ngõ vào ra của bộ điều khiển mờ .12: Giả lập quỹ đạo cho robot di chuyển từ điểm đến điểm .13: Tính biến ngõ vào cho bộ điều khiển mờ .14: Biến vào ra của bộ điều khiển mờ .14: Hàm liên thuộc biến ngôn ngữ vào “Distance” .15: Hàm liên thuộc biến vào“ThetaStart” .16: Hàm liên thuộc biến vào “ThetaGoal” .17: Hàm liên thuộc biến LinearVelocity .18: Hàm liên thuộc biến AngularVelocity .19: Luật hợp thành và nguyên lý giải mờ.20: Bề mặt điều khiển V(t) với 2 ngõ vào (Distance, ThetaStart) .21: Bề mặt điều khiển V(t) với 2 ngõ vào (ThetaStart, ThetaGoal) .22: Bề mặt điều khiển (t) với 2 ngõ vào (ThetaStart, Distance) .22: Bề mặt điều khiển (t) với 2 ngõ vào (ThetaStart, ThetaGoal) .23: Không gian hoạt động của robot di dộng .24: Tạo node đều trên không gian robot có thề đến .25: Các đƣờng thẳng nối các node lại với nhau .26: Kết quả của giải thuật tìm đƣờng đi ngắn nhất .1: Bản đồ không gian chạy thực nghiệm của robot .2 Đƣờng đi hoạch định .3 a) So sánh đƣờng đi mô phỏng và đƣờng hoạch định.b) Kết quả mô phỏng di chuyển của robot trong bản đồ.62 DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Các phép toán trên tập mờ……………………………………….1 Thông số của đối tƣợng điều khiển……………………………….2 Lập ma trận luật ………………………………………………….1 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ cho giải thuật di chuyển từ điểm đến điểm……………………………………………………………………. 59 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU Hơn nữa thế kỷ qua, robot là lĩnh vực có những bƣớc phát triển và tiến hóa mạnh mẽ đáp ứng nhu cầu của xã hội loài ngƣời.

Các hƣớng nghiên cứu robot đang chuyển từ robot công nghiệp sang phát triển các robot dịch vụ. Robot dịch vụ đang là tâm điểm nghiên cứu vì nó đa dụng và đƣa robot vào hòa nhập vào nhu cầu xã hội của loài ngƣời. Ngày nay ngoài ứng dụng sơ khai ban đầu của robot trong chế tạo máy thì các ứng dụng khác nhƣ trong y tế, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, đóng tàu, xây dựng, an ninh quốc phòng và gia đình đang có nhu cầu gia tăng là động lực cho các robot địa hình và các robot dịch vụ phát triển. Mặc dù về cấu trúc của robot có nhiều điểm khác nhau nhƣng các nghiên cứu hiện nay đều hƣớng về các ứng dụng dịch vụ và hoạt động của robot trong môi trƣờng tự nhiên, với sự phát triển và quá trình hiện đại hóa của các nƣớc trên thế giới thì nhiều dịch vụ mới đƣợc hình thành làm thay đổi quan điểm về robot từ robot phục vụ công việc sang phục vụ cho các nhu cầu xã hội, nhu cầu cá nhân của con ngƣời nhƣ những ngƣời giúp việc đắc lực, đa năng.

Có thể kể đến một số loại robot đƣợc quan tâm trong thời gian gần đây : robot tay máy (Manipulator robot) , robot di động (Mobile Robot), robot phỏng sinh học (Bio Inspired robot)…Trong đó thì có thể nói loại Mobile robot là đƣợc sử dụng rộng rải trong các ứng dụng dịch vụ bởi tính linh hoạt của nó trong di chuyển, đặc biệt là Mobile robot di chuyển bằng bánh xe. Loại robot này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ ở nhiều vị trí khác nhau với khả năng kết hợp các chuyển của bánh xe mà quan trọng hơn hết đó là khả năng xác định phƣơng hƣớng ( Navigation) của robot [1]. Bắt đƣợc xu hƣớng trên, phòng thí nghiệm OpenLab thuộc trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh đã mở ra hƣớng nghiên cứu loại robot này. Cụ thể hơn đó là dự án về nghiên cứu robot tiếp tân di chuyển bằng bánh xe phục vụ trong môi trƣờng trƣờng học.

Dự án đang dần đƣợc hình thành với nhiều hạng mục cần giải quyết nhƣ là khả năng tự định vị, khả năng phát hiện vật cản, khả năng di chuyển đến vị trí yêu cầu và tránh vật cản, khả năng tƣơng tác với ngƣời dùng, khả năng nhận dạng, truy xuất thông tin… 1 Đề tài “Ứng dụng logic mờ vào điều khiển robot tiếp tân” nhằm tìm ra giải thuật di chuyển tối ƣu và chính xác cho robot.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 1.1 Nghiên cứu ngoài nƣớc Trong đề tài “ Fuzzy control of mobile robot” đã đƣa ra 3 bộ điều khiển mờ cho robot di chuyển bằng bánh xe Khepera có khả thực hiện 3 nhiệm vụ trong quá trình di chuyển của robot đó là khả năng đạt đến mục tiêu (reach target), khả năng tránh vật cản (advoid abstacles) và khả năng thăm dò môi trƣờng (Explore the Enviroment). Mục tiêu chính của đề tài này là khả năng tự đƣa ra chiến lƣợc điều hƣớng cho robot di động khi thực hiện những nhiệm vụ phức tạp trong môi trƣờng chƣa biết trƣớc, trong đó khả năng thăm dò trong môi trƣờng nguy hiểm là một hƣớng nghiên cứu mới tiềm năng, đƣợc ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực tự động hóa công nghiệp và công nghệ y sinh. Robot sử dụng 7 cảm biến hồng ngoại để xác định chính xác vị trí và kích thƣớc vật cản, sử dụng camera để xác định vi trí và chiều quay của robot. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng robot vẫn có thể đạt đến mục tiêu trong môi trƣờng vật cản, tuy nhiên đƣờng di chuyển chƣa tối ƣu do robot không đƣợc hoạch định đƣờng đi trƣớc.