Ứng Dụng Mạng Nơron Trong Điều Khiển Robot Rắn

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM TẠ

TÓM TẮT

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan đề tài và các kết quả nghiên cứu đã công bố

1.1.1. Tổng quan về robot rắn

1.1.2. Các kết quả nghiên cứu đã công bố

1.1.2.1. Các bài báo nước ngoài

1.1.2.2. Các bài báo trong nước

1.1.2.3. Định hướng nghiên cứu

1.1.3. Lý do chọn đề tài

1.1.4. Giả thiết khoa học

1.1.5. Mục tiêu, khách thể và đối tượng nghiên cứu của đề tài

1.1.5.1. Mục tiêu đề tài

1.1.5.2. Khách thể nghiên cứu

1.1.5.3. Đối tượng nghiên cứu

1.1.6. Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài

1.1.6.1. Nhiệm vụ đề tài

1.1.6.2. Giới hạn đề tài

1.1.7. Phương pháp nghiên cứu

1.1.7.1. Các phương pháp nghiên cứu lý thuyết

1.1.7.2. Các phương pháp nghiên cứu thực tiễn

1.1.8. Kế hoạch thực hiện

2. CHƯƠNG 2: NHỮNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT RẮN

2.1. Mô hình hóa robot rắn

2.1.1. Lực ma sát của robot rắn

2.1.2. Phương trình chuyển động

2.1.3. Phân ly động lực học

2.2. Đường cong serpenoid

2.2.1. Sự di chuyển của Rắn theo đường cong Serpenoid

2.3. Mạng Nơron nhân tạo - những cơ sở lí thuyết liên quan

2.3.1. Mô hình Nơron nhân tạo

2.3.2. Những hàm tổng hợp

2.3.2.1. Hàm tổng hợp tuyến tính

2.3.2.2. Hàm tổng hợp phi tuyến bậc 2

2.3.2.3. Hàm hình cầu

2.3.3. Những hàm hoạt hóa

2.3.3.1. Hàm unipolar sigmoid

2.3.3.2. Hàm bipolar sigmoid

2.3.4. Mô hình mạng Nơron nhân tạo

2.3.5. Phân loại mạng Nơron

2.3.5.1. Theo kiểu liên kết Nơron

2.3.5.2. Theo số lớp Nơron

2.3.6. Các kỹ thuật học của mạng Nơron

2.3.6.1. Học tăng cường (Reinforced learning)

2.3.6.2. Học không có giám sát (Unsupervised learning)

2.4. Mạng Nơron RBF

2.4.1. Hàm cơ sở bán kính

2.4.2. Mô hình mạng RBF

2.4.3. Mô hình toán học

2.4.4. Mô hình mạng RBF Gaussian

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

3.1. Xây dựng chương trình toán học trên Matlab

3.2. Xây dựng bộ điều khiển dùng PID

3.2.1. Bộ điều khiển địa phương

3.2.2. Bộ điều khiển vòng ngoài

3.2.2.1. Bộ điều khiển hướng

3.2.2.2. Bộ điều khiển vận tốc

3.3. Xây dựng bộ điều khiển dùng RBFNN-PID

3.3.1. Bộ điều khiển địa phương

3.3.2. Bộ điều khiển vòng ngoài

3.3.2.1. Bộ điều khiển hướng

3.3.2.2. Bộ điều khiển vận tốc

3.3.3. Xây dựng bộ điều khiển trên Matlab

3.3.4. Kết quả mô phỏng

3.4. So sánh kết quả mô phỏng giữa hai bộ điều khiển PID và RBFNN-PID và kết luận

3.4.1. Kết quả mô phỏng giữa hai bộ điều khiển PID và RBFNN-PID theo các thông số ban đầu

3.4.2. Kết quả mô phỏng giữa hai bộ điều khiển PID và RBFNN-PID khi thay đổi môi trường

3.4.3. Kết quả mô phỏng giữa hai bộ điều khiển PID và RBFNN-PID khi thay đổi thông số robot

3.4.4. Kết quả mô phỏng giữa hai bộ điều khiển PID và RBFNN-PID khi thay đổi vận tốc

4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH

4.1. Card giao tiếp

4.2. Nguyên tắc hoạt động

4.2.1. Lựa chọn động cơ

4.2.2. Các thông số kĩ thuật của động cơ Dynamixel AX-12A

4.3. Hệ thống cơ khí

4.3.1. Thiết kế cơ khí

4.3.2. Mô hình hệ thống

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

5.1. Những kết quả đạt được

5.2. Những mặt còn hạn chế

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về ứng dụng mạng nơron trong điều khiển robot rắn

Trong những năm gần đây, mạng nơron đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc điều khiển các hệ thống phức tạp, đặc biệt là robot rắn. Robot rắn, với khả năng di chuyển linh hoạt và thích nghi với nhiều môi trường khác nhau, đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Việc ứng dụng học sâu và trí tuệ nhân tạo vào điều khiển robot rắn không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và phát triển công nghệ. Mục tiêu của bài viết này là phân tích các ứng dụng của mạng nơron trong điều khiển robot rắn, từ đó đưa ra những giải pháp và kết quả nghiên cứu cụ thể.

1.1. Định nghĩa và vai trò của mạng nơron trong robot rắn

Mạng nơron là một mô hình toán học mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ con người. Trong điều khiển robot rắn, mạng nơron giúp xử lý và phân tích dữ liệu từ các cảm biến, từ đó đưa ra quyết định điều khiển chính xác. Việc áp dụng mạng nơron giúp robot có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, cải thiện khả năng thích nghi với môi trường và tối ưu hóa hiệu suất hoạt động.

1.2. Lịch sử phát triển của robot rắn và mạng nơron

Robot rắn đã được nghiên cứu từ những năm 1990, với nhiều cải tiến về thiết kế và công nghệ điều khiển. Sự kết hợp giữa mạng nơron và robot rắn đã bắt đầu từ những năm 2000, khi các nhà nghiên cứu nhận ra tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc cải thiện khả năng điều khiển. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng mạng nơron có thể giúp robot rắn hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp.

II. Thách thức trong việc điều khiển robot rắn bằng mạng nơron

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc điều khiển robot rắn bằng mạng nơron cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ phức tạp trong mô hình hóa, sự không ổn định trong quá trình học và khả năng hội tụ của mạng nơron là những yếu tố cần được xem xét. Đặc biệt, việc điều khiển robot trong các môi trường không xác định có thể dẫn đến những sai số lớn, ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của robot.

2.1. Độ phức tạp trong mô hình hóa robot rắn

Robot rắn là một hệ thống phi tuyến, nhiều biến, với các phương trình toán học phức tạp. Việc mô hình hóa chính xác các đặc tính động học và động lực học của robot là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả điều khiển. Sự phức tạp này đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải phát triển các phương pháp mới để tối ưu hóa mô hình và giảm thiểu sai số.

2.2. Khả năng hội tụ của mạng nơron trong điều khiển

Một trong những thách thức lớn nhất khi sử dụng mạng nơron trong điều khiển robot rắn là khả năng hội tụ. Các mạng nơron có thể dễ dàng rơi vào các cực trị địa phương, dẫn đến việc không đạt được kết quả tối ưu. Do đó, việc phát triển các thuật toán học thích nghi và cải tiến là cần thiết để đảm bảo mạng nơron có thể hội tụ đến giá trị tối ưu trong thời gian ngắn.

III. Phương pháp điều khiển robot rắn bằng mạng nơron RBFNN PID

Phương pháp kết hợp giữa mạng nơron RBF và bộ điều khiển PID đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả trong việc điều khiển robot rắn. Mạng nơron RBF có khả năng xử lý nhanh và chính xác, trong khi bộ điều khiển PID đảm bảo tính ổn định cho hệ thống. Sự kết hợp này giúp tạo ra một bộ điều khiển thích nghi, có khả năng điều chỉnh theo các thay đổi trong môi trường và đặc tính của robot.

3.1. Cấu trúc của bộ điều khiển RBFNN PID

Bộ điều khiển RBFNN-PID bao gồm hai phần chính: phần mạng nơron RBF và phần điều khiển PID. Mạng nơron RBF chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu đầu vào từ các cảm biến, trong khi bộ điều khiển PID điều chỉnh các tín hiệu đầu ra để đảm bảo robot hoạt động ổn định. Cấu trúc này cho phép robot thích nghi nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường.

3.2. Lợi ích của việc sử dụng RBFNN PID trong điều khiển

Việc sử dụng bộ điều khiển RBFNN-PID mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng đáp ứng nhanh, độ chính xác cao và khả năng tự điều chỉnh. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng bộ điều khiển này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của robot rắn trong các tình huống phức tạp, từ đó mở rộng khả năng ứng dụng của robot trong thực tế.

IV. Ứng dụng thực tiễn của robot rắn điều khiển bằng mạng nơron

Robot rắn điều khiển bằng mạng nơron đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ nghiên cứu khoa học đến công nghiệp. Các ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát triển công nghệ. Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm khảo sát địa hình, cứu hộ trong các tình huống khẩn cấp và thăm dò không gian.

4.1. Khảo sát địa hình và môi trường

Robot rắn có khả năng di chuyển linh hoạt trong các địa hình phức tạp, giúp thực hiện các nhiệm vụ khảo sát một cách hiệu quả. Việc sử dụng mạng nơron trong điều khiển giúp robot có thể tự động điều chỉnh hướng đi và tốc độ, từ đó thu thập dữ liệu chính xác hơn.

4.2. Ứng dụng trong cứu hộ và thăm dò

Trong các tình huống khẩn cấp, robot rắn có thể được sử dụng để tiếp cận các khu vực nguy hiểm mà con người không thể vào được. Sự kết hợp giữa mạng nơron và robot rắn giúp cải thiện khả năng tự động hóa và độ chính xác trong việc thực hiện các nhiệm vụ cứu hộ.

V. Kết luận và tương lai của ứng dụng mạng nơron trong robot rắn

Việc ứng dụng mạng nơron trong điều khiển robot rắn đã mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và phát triển công nghệ. Mặc dù còn nhiều thách thức cần phải vượt qua, nhưng những kết quả đạt được cho thấy tiềm năng lớn của công nghệ này. Trong tương lai, việc phát triển các thuật toán học sâu và cải tiến mô hình điều khiển sẽ giúp nâng cao hiệu quả và khả năng ứng dụng của robot rắn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo trong điều khiển robot rắn

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải tiến các thuật toán học sâu, phát triển các mô hình điều khiển mới và tối ưu hóa hiệu suất của robot rắn trong các môi trường phức tạp. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và robot rắn hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đột phá trong công nghệ điều khiển.

5.2. Tác động của công nghệ đến tương lai của robot rắn

Công nghệ điều khiển robot rắn sẽ tiếp tục phát triển và có tác động lớn đến nhiều lĩnh vực, từ công nghiệp đến y tế. Việc ứng dụng mạng nơron trong điều khiển robot rắn không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển bền vững trong tương lai.

Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Mạng Nơron Để Điều Khiển Robot Rắn