Thiết kế mô hình điều khiển mobile robot bám mục tiêu áp dụng bộ điều khiển mờ - nơron thích nghi

Bài viết trình bày việc đề xuất bộ điều khiển noron - mờ thích nghi cho mobile robot bám mục tiêu. Kết hợp giữa ưu điểm của mạng nơron và hệ mờ để xây dựng bộ điều khiển thích nghi đem lại đáp ứng điều khiển khá tốt. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm chứng tỏ hiệu quả của phương pháp đề xuất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Thiết kế mô hình điều khiển mobile robot bám mục tiêu áp dụng bộ điều khiển mờ - nơron thích nghi CHÀO MỪNG NGÀY NHÀ GIÁO VIỆT NAM 20/11/2016 THIẾT KẾ MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN MOBILE ROBOT BÁM MỤC TIÊU ÁP DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON THÍCH NGHI TRAJECTORY TRACKING CONTROL OF MOBILE ROBOT BASED ON ADAPTIVE FUZZY - NEURAL CONTROLER ĐẶNG XUÂN KIÊN(1), NGUYỄN MINH LỢI(2) (1)Trường Đại học Giao thông Vận tải TP. Hồ Chí Minh (2) Trường Cao Đẳ ng nghề Giao thông Vận tai TP. Hồ Chí Minh ̉ Tóm tắt Trong bài báo, nhóm tác giả đề xuất bộ điều khiển noron - mờ thích nghi cho mobile robot bám mục tiêu. Kết hợp giữa ưu điểm của mạng nơron và hệ mờ để xây dựng bộ điều khiển thích nghi đem lại đáp ứng điều khiển khá tốt. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm chứng tỏ hiệu quả của phương pháp đề xuất. Từ khóa: Robot tự hành, bộ điều khiển mờ - nơron, giải thuật tự học. Abstract In this paper, we present an adaptive fuzzy-neural controller to control a mobile robot. Combining an artificial neural network with a fuzzy logic in the adaptive controller provides accepted control responses. The simulation and experimental results demonstrate the performance and effectiveness of the proposed method. Keywords: Mobile robot, fuzzy-neural controller, self-learning algorithm. 1. Đặt vấn đề Trong những năm gần đây, robot bám mục tiêu được tập trung nghiên cứu vì những ứng dụng hiệu quả của nó trong công nghiệp, quân sự và dân dụng. Robot bám mục tiêu có thể đi theo quỹ đạo được vẽ trước, hoặc bám theo mục tiêu phía trước mà đường đi chưa biết,… Robot được trang bị các cảm biến để nhận biết quỹ đạo, mục tiêu phía trước để quyết định hướng đi và tốc độ di chuyển. Có nhiều tác giả đã áp dụng các phương pháp kỹ thuật thông minh khác nhau để điề u khiể n robot bám mục tiêu, trong đó có phương pháp mờ-nơron thích nghi (ANFIS) [7], ANFIS là một mô hình lai ghép kết hợp các khả năng thích ứng của mạng lưới thần kinh nhân tạo và cơ chế suy luận của mờ. Có nhiều phương pháp khác nhau trong điều khiển logic mờ [1-2] hoặc lai ghép mờ với các phương pháp điều khiển khác [3-4] trong điều khiển quỹ đạo chuyển động. Phương pháp điều khiển Neural-Fuzzy để điều hướng robot được trình bày bởi M.M.Joshi and M.A. Zaveri [5-6] là phương pháp cho thấy ưu điểm nhất. Trong bài báo này, tác giả áp dụng phương pháp ANFIS để điều khiển mobile robot bởi góc lái, tốc độ các bánh trái, phải bám theo mục tiêu di chuyển phía trước. Mục tiêu có thể di chuyển ở nhiều biên dạng khác nhau. Tiến hành thực nghiệm trên mô hình vật lý để kiểm chứng phương pháp điều khiển. 2. Phân tích mô hình Mobile Robot Mô hình robot có 3 bánh, một bánh phía sau chuyển động tự do, 2 bánh phía trước chuyển động độc lập. Mục tiêu di chuyển phía trước cách tâm 2 bánh một khoảng d và lệch hướng một góc θ (hình 1). Hình 1. Mô hình động học của mobile robot Để xác định vị trí của robot trong mặt phẳng, ta xây dựng mối liên hệ giữa tọa độ tham chiếu toàn cục của mặt phẳng và hệ tọa độ tham chiếu cục bộ của robot. Các trục x, y xác định tọa độ của điểm bất kì trong hệ tọa độ toàn cục có gốc O (xOy). Điểm P coi là tâm dịch chuyển của robot được Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 48 - 11/2016 18  CHÀO MỪNG NGÀY NHÀ GIÁO VIỆT NAM 20/11/2016 dùng để xác định vị trí. Hệ tọa độ xm pym là hệ tọa độ tham chiếu cục bộ của robot. Như vậy, vị trí điểm P trong hệ tọa độ tham chiếu toàn cục được xác định bởi tọa độ x,y và góc lệch θ giữa hai hệ tọa độ toàn cục và cục bộ. Từ tâm vận tốc tức thời ICC, ta xác định được vận tốc góc của robot: vr (t )  (t )  RL/2 v (t ) (1)  (t )  l RL/2 v (t )  vl (t )  (t )  r L Bán kính cong từ tâm di chuyển của robot tới tâm vận tốc tức thời được tính theo công thức: L(vl (t )  vr (t )) R (2) 2(vl (t )  vr (t )) Từ đó vận tốc dài của robot được tính: 1 (3) v(t )   (t ).R  (vr (t )  vl (t )) 2 Phương trình toán học trong không gian trạng thái có thể được viết thành: t  x(t )   v(t ). cos( (t )) dt    x(t ).  v(t ). cos( (t ))  0    tic ́ h phân 2 vế ta đượ c t  (4) y (t )  v(t ). sin(  (t ))  y (t )   v(t ). sin(  (t )) dt  ...