Xây dựng Robot tự hành dạng Nonholonomic và tổng hợp bộ điều khiển bám quỹ đạo 1 MC LC MC LC 1 DANH MC HÌNH V 3 Danh mc các ký hiu và ch vit tt 6 M U 7 1. Tính cp thit ca lun án 7 2. Mc tiêu ca lun án 9 3. i tng và phm vi nghiên cu ca lun án 9 4. Ý ngha khoa hc và thc tin ca lun án 10 5. Ni dung ca lun án 11 CHNG 1. T VN  NGHIÊN CU VÀ XÂY DNG MÔ HÌNH ROBOT THÍ NGHIM 13 1.1. Nghiên cu tng quan v h thng robot có gn camera 13 1.1.1 Tng quan v mt h robot có gn camera bám mc tiêu di đng 13 1.1.2. Tng quan tình hình nghiên cu trong và ngoài nc 17 1.2.3. Kt lun và la chn hng nghiên cu, phát trin Lun án 21 1.2. Xây dng mô hình robot t hành. 22 1.2.1. Xây dng cu trúc ca h robot t hành 22 1.2.2. Xây dng phn cng cho mch ch điu khin robot: 24 1.3. Kt lun chng 1 27 CHNG 2. THIT K CH TO CM BIN V TRÍ TRÊN C S X LÝ NH CHO BÀI TOÁN BÁM MC TIÊU DI NG 29 2.1. Tng quan v h thng bám nh t đng 29 2.1.1. Tng th h bám 29 2.1.2. Kin trúc tng th h bám. 30 2.2. Lp trình x lý nh bám mc tiêu chuyn đng 32 2.2.1. Phng pháp bám theo các đc đim ca nh (Thut toán KLT) 32 2.2.2. Thut toán bám nh Camshift 35 2.2.3. Kt hp b lc Kalman vi thut toán bám nh Camshift 36 2.3. Kt lun chng 2 43 CHNG 3: MÔ HÌNH HÓA H ROBOT T HÀNHGN CAMERA 44 3.1. Mô hình hóa h thng Pan/Tilt. 44 3.2. Quy chiu ta đ mc tiêu và camera v ta đ tâm robot 48 2 3.3. Mô hình đng hc, đng lc hc robot di đng 50 3.4. Kt lun chng 3 55 CHNG 4: THIT K B IU KHIN THÍCH NGHI IU KHIN BÁM QU O CHO ROBOT T HÀNH 56 4.1. Các phng pháp điu khin bám qu đo cho robot t hành 57 4.1.1. iu khin bám s dng trc tip hàm điu khin Lyapunov 58 4.1.2. Các phng pháp da trên điu khin trt. 60 4.1.3. Mt s thut toán khác 62 4.2. Thut toán thích nghi theo mô hình mu đ điu khin bám qu đo cho robot t hành khi robot có tham s m, I là bt đnh 63 4.3. Thut toán điu khin bám qu đo thích nghi robot t hành khi có các tham s m, I thay đi và chu tác đng bi nhiu. 68 4.3.1. Mô hình đng hc, đng lc hc: 69 4.3.2. Cu trúc ca h điu khin 70 4.3.3. Tng hp b điu khin thích nghi theo mô hình mu 71 4.3.3.1. B điu khin đng hc vòng ngoài 72 4.3.3.2. Tng hp b điu khin vòng trong 72 A. Xây dng mô hình đng hc mu 72 B. Gii thut điu khin thích nghi theo mô hình mu 74 C. Tính n đnh ca toàn h: 77 4.4. Kt qu mô phng 79 4.4.1. Khi qu đo đt là đng thng 81 4.4.2 Khi qu đo đt là đng tròn có tâm ti gc ta đ (0,0), bán kính bng 5 84 4.5 Kt qu chy thc nghim 88 4.6. Kt Lun chng 4 89 KT LUN 91 1. Các kt qu đt đc ca Lun án 91 2. Hng phát trin ca Lun án. 93 TÀI LIU THAM KHO 94 CÁC CÔNG TRÌNH Ã CÔNG B CA TÁC GI LUN ÁN 101 3 DANH MC HÌNH V Hình 1.1. S đ tng quan ca mt h thng tích hp quang đin t 15 Hình 1.2. S đ h thng robot và camera c đnh 16 Hình 1.3. S đ h thng robot và camera di chuyn 17 Hình 1.4. nh mt s sn phm h quang đin t tích hp c đnh trên th gii 18 Hình 1.5. PAN robot, robot Pops, MIDbo 18 Hình 1.6. robot Talon, robot MARRS và robot Spirit thám him sao ha ca NASA 19 Hình 1.7. S đ tng quan ca h thng robot t hành bám mc tiêu di đng 22 Hình 1.8. Cu trúc tng th phn cng khi gn lin b x lý trung tâm trên xe robot . 23 Hình 1.9. Cu trúc tng th phn cng khi tách b x lý trung tâm đt riêng ti trung tâm điu khin 23 Hình 1.10. nh chp toàn b h robot t hành sn phm 26 Hình 1.11. nh chp bên trong và bên ngoài robot 27 Hình 2.1. Cm bin nh, gimbal và b x lý 30 Hình 2.2. Ca s mc tiêu kh nhiu 31 Hình 2.3. Kin trúc toàn th h thng bám 32 Hình 2.4. Lu đ thut toán Camshift 36 Hình 2.5. S đ kt hp b lc Kalman và Camshift 37 Hình 2.6. S đ tóm tt ca b lc Kalman 38 Hình 2.7. Kt qu d đoán v trí vi b lc Kalman 39 Hình 2.8. B lc Kalman khi b che khut 40 Hình 2.9. S đ tóm tt ca b lc Kalman m rng 41 Hình 2.10. Vic theo dõi các chuyn đng phc tp s dng b lc Kalman m rng 42 Hình 2.11. Chp các frame chy thc nghim thut toán bám Camshift không có Kalman 42 Hình 2.12. Chp các frame chy thc nghim vi thut toán bám Camshift có Kalman 43 Hình 3.1. Mô hình hóa h đ xoay Pan/Tilt 44 Hình 3.2. Mô hình robot t hành có gn đ xoay Pan/Tilt 48 Hình 3.3. Tính toán v trí đi tng theo ta đ robot 49 4 Hình 3.4. Tính toán đng hc ngc cho v trí thc camera 50 Hình 3.5. Phi cnh ca robot t hành dng non-honolomic c bn 51 Hình 3.6. Phi cnh ca robot di đng 53 Hình 4.1. Phi cnh ca h robot gn camera bám mc tiêu di đng 56 Hình 4.2. Cu trúc điu khin bám s dng hàm Lyapunov 58 Hình 4.3. Cu trúc rút gn điu khin bám s dng hàm Lyapunov 59 Hình 4.4. Cu trúc điu bám khin thích nghi tách mô hình đng hc và đng lc hc 63 Hình 4.5. Cu trúc hai vòng điu khin 70 Hình 4.6. S đ khi tng th ca h thng điu khin thích nghi đ xut 77 Hình 4.7. S đ cu trúc h thng điu khin 79 Hình 4.8. S đ mô phng trêm Simulink h thng khi s dng b điu khin thng 80 Hình 4.9. S đ mô phng trêm Simulink h thng khi s dng b điu khin thích nghi theo mô hình mu đ xut 80 Hình 4.10. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng. 81 Hình 4.11. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng MRAS. 82 Hình 4.12. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng khi tham s robot thay đi. 83 Hình 4.13. (a) Hi t ca các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin MRAS khi tham s robot thay đi. 84 Hình 4.14. (a) Qu đo bám các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng. 85 Hình 4.15. (a) Qu đo bám các bin sai lch; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng MRAS. 86 Hình 4.16. (a) Qu đo bám; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin thng khi tham s robot thay đi. 87 Hình 4.17. (a) Qu đo bám; (b) Vn tc tnh tin và vn tc quay khi s dng b điu khin MRAS khi tham s robot thay đi 87 Hình 4.18. S đ khi cu trúc tng th ca h thng 88 5 Hình 4.19. Giao din HMI trên máy tính PC 88 Hình 4.20. Mt s hình nh chy thc nghim robot t hành bám và gp đi tng là qu bóng màu đ R=5cm. Kt qu robot bám và gp vt tt, tuy nhiên mi ch th nghim trong phm vi <1m 2 , bi cnh (nn và nhiu) nh hng rt ln đn kt qu. 89 Hình 4.21. Mt s hình nh chy thc nghim robot t hành bám đi tng là qu bóng màu vàng R=5cm. Tc đ bám chm (<10 hình/giây) và ph thuc nhiu vào nn và nhiu xung quanh. 89 6 Danh mc các ký hiu và ch vit tt Ch vit tt Ting anh Ting vit ASIC Application-Specific Integrated Circuit Mch tích hp ng dng chuyên bit (hay IC chuyên dng) DSP Digital Signal Processor B x lý tín hiu s. HSV Hue, Saturation and Value không gian màu HSV, là mt không gian màu da trên ba s liu: (Hue) vùng màu; (Saturation) đ bão hòa màu; (Value) đ sáng. I/O In/Out Vào/Ra KLT Kanade–Lucas–Tomasi Feature Tracker Bám theo đc trng nh LED Light-emitting Diod i t phát quang LCD Liquid Crystal Display Màn hình tinh th lng MCU Micro Control Unit Vi điu khin MIMO Multiple-Inputs and Multiple- Outputs H nhiu đu vào-nhiu đu ra MRAS Model Reference Adaptive Systems H thích nghi mô hình mu MISO Multi Input –Single Output H nhiu đu vào- mt đu ra FLS Fuzzy Logic System H logic m FMRLC Fuzzy Model Reference Learning Control iu khin m thích nghi mô hình mu PID Proportional–Integral– Derivative B điu khin t l vi tích phân PC Persional Computer Máy tính cá nhân PWM Pulse Wide Modulation iu ch đ rng xung SISO Single Input- Single Output H mt đu vào-mt đu ra 7 M U 1. Tính cp thit ca lun án Robot đang là tâm đim ca mt cuc cách mng ln sau Internet, ngày càng đc ng dng rng rãi trong công nghip, cuc sng, an ninh quc phòng, và thám him không gian. Các nghiên cu tp trung vào ci thin, tng tính linh hot, kh nng thích ng khi làm vic  nhng v trí và các ng dng khác nhau cho robot t hành đang thu hút các nhà nghiên cu. Bên cnh ng dng các ci tin các thit k c khí, c cu chp hành chuyn đng linh hot thì vic ng dng “mt máy” và phn mm x lý, điu khin s đem li cho robot tính linh hot và thông minh. Các robot t hành có gn camera và các thit b k thut khác nhm thc hin mt nhim v đt trc, ví d nh các h thng phát hin li ca vt liu s dng camera, các h thng dò đng, h thng phát hin li và hàn t đng, vn chuyn hàng hóa trong kho bãi, các h phát hin và bám mc tiêu di đng,…Trong các h phát hin và bám mc tiêu di đng, camera đc trang b đ có th nhn bit mc tiêu, kt hp vi các thut toán x lý nh đ xác đnh chính xác v trí ca mc tiêu (có chc nng nh mt mt thn) đ t đó điu chnh c cu chp hành sao cho tâm ca mt bám đúng mc tiêu. Trong nhng nm gn đây, các h thng bám mc tiêu di đng đc quan tâm nghiên cu rt rng rãi, nht là trong lnh vc quc phòng. Lun án đ cp đn vic nghiên cu thit k và ch to robot t hành dng non-holonomic bám mc tiêu di đng trong phòng thí nghim c đin t vi mc đích phc v cho công tác nghiên cu các thut toán x lý nh và điu khin hin đi làm tin đ cho vic ch to các sn phm phc v đào to, y t, công nghip và xa hn na là ng dng cho an ninh, quc phòng. Sn phm trông đi ca lun án là mt robot t hành t đng bám mc tiêu di đng trong phòng thí nghim. Ngày nay, vi s phát trin ca công ngh đin t, tc đ tính toán ca vi x lý tng vt tri, các chc nng h tr giao tip vi các ngoi vi cng đc tích hp trên mt chip, nh vy mà các phng pháp x lý nh hin đi và các phng pháp điu khin phc tp nh điu khin thích nghi bn vng có th thc thi mt cách d dàng hn, chính vì th các h thng bám mc tiêu di đng đc ci thin rt nhiu v mt cht lng. Vì th, các nghiên cu phát trin thut toán x lý nh hin đi và các thut toán điu khin bám thích nghi, bn vng ngày càng tr nên cp thit do kh nng thc 8 hin các thut toán này trong thc t s giúp cho các h thng điu khin bám mc tiêu n đnh, chính xác và bn vng hn khi h thng hot đng trong môi trng thc t có nhiu tác đng và có s thay đi ca tham s mô hình. Các robot thông minh có trang b camera thng có hai loi: loi đt c đnh thng là mt b đ xoay Pan/Tilt có gn camera (robot hai bc t do) và loi th hai là robot t hành có gn camera. Trên th gii, các h thng bám đt c đnh thng đc phát trin bi các tp đoàn sn xut ch to v khí, thit b an ninh trên th gii, đó đu là nhng tp đoàn, công ty có nhiu nm kinh nghim trong lnh vc sn xut ch to v khí, thit b an ninh. Cng đã có mt s công trình công b liên quan [35,36,37,38] tuy nhiên đa s là nhng bài nghiên cu, gii thiu tng quan không h có các kt qu c th, chi tit hay là bí quyt công ngh mi trong đó. Vì đây là các h thng tích hp ng dng nhiu cho an ninh, quc phòng nên có tính nhy cm rt cao, do vy vic bí mt các bí quyt công ngh là tt yu. ã có rt nhiu loi sn phm đc thng mi hóa, tuy nhiên giá ca mt h thng robot tích hp t đng bám mc tiêu (ng dng cho an ninh, quc phòng) tùy theo các tính nng kèm theo có giá t vài trm nghìn, hàng triu đn vài chc triu USD (đc bit là Vit Nam không th mua đc đng b vì thng b cm xut khu). Do đó, vic nghiên cu v lnh vc này tr nên cp thit, cng đã có mt s c quan nghiên cu ca Vit Nam đã và đang phát trin các nhim v nghiên cu theo hng này và đã đt đc mt s thành qu nht đnh [13,14,15,20]. Thi gian gn đây, các robot t đng bám mc tiêu đang thu hút s tp trung nghiên cu. Trên th gii, các h thng này đc trang b trên các tàu chin, xe tng, máy bay chin đu, máy bay không ngi lái, hay là các robot chin binh đ dò phá bom mìn, tình báo, hot đng trong các môi trng đc hi, các đa hình him tr,…. Vi h thng bám di đng thì đ phc tp đã tng lên, các công b khoa hc liên quan li rt ít, đc bit là các công trình liên quan đn vic thit k, ch to thì hu nh không có [70,77]. Ti Vit Nam, các kt qu nghiên cu  lnh vc này cha nhiu, đc bit các c s nghiên cu không trc thuc b quc phòng cha đc h tr kinh phí đ phát trin nghiên cu và ch to th nghim các sn phm nên kh nng tip cn trình đ th gii còn nhiu khó khn. Xut phát t nhng lun đim đã nêu trên, nghiên cu sinh đã la chn đ tài cho lun án ca mình là: “Xây dng Robot t hành dng Non-holonomic và tng hp b điu khin bám qu đo” 9 Ni dung nghiên cu ca lun án này s tp trung vào vic xây dng và phát trin mt h robot t hành dng non-holonomic có gn camera, có kh nng bám theo mc tiêu di đng.  thc hin đc ni dung này cn phi tin hành các bc: ch to phn cng cho robot t hành, mô hình hóa và mô phng h robot đã xây dng, nghiên cu các thut toán x lý bám nh t đng và nâng cao cht lng bám, nghiên cu các thut toán điu khin bám cho robot đ t đó đ xut thut toán điu khin thích nghi nâng cao cht lng bám cho h phi tuyn có mô hình bt đnh, và cui cùng là hin thc hóa các nghiên cu bng sn phm ca lun án, mt robot t hành bám mc tiêu di đng, nhm mc đích kim tra tính đúng đn ca các thut toán đc đ xut và làm c s phát trin các nghiên cu tip theo. 2. Mc tiêu ca lun án Mc tiêu ca lun án là nghiên cu, đ xut thut toán điu khin thích nghi cho robot t hành bám qu đo trên c s h phi tuyn bt đnh, đc bit chú ý đn cht lng bám và s thay đi ca các tham s ca robot (bi mc đích ng dng ca robot là tng tác vi đi tng và môi trng khác nhau) và chu tác đng ca nhiu khi hot đng trên các đa hình khác nhau. Mt yu t cng cn chú ý là thut toán đó phi hng đn lp trình nhúng trên vi x lý và chy th nghim thc t các thut toán mi đ xut, do đó nhim v là phi thit k, ch to mt robot t hành có gn camera t đng bám mc tiêu di đng trong phòng thí nghim đ kim chng. Bên cnh vic tp trung nghiên cu thut toán điu khin mi, vic nghiên cu và đ xut thut toán trong x lý nh đ ci thin cht lng phát hin và đnh v mc tiêu phi tin hành song song, bi tc đ, đ chính xác tng th ca toàn h thng gn lin vi đ chính xác ca “sensor nh”. 3. i tng và phm vi nghiên cu ca lun án V lý thuyt:  Nghiên cu tng quan v h thng quang đin t tích hp, robot t hành, tình hình nghiên cu trong và ngoài nc, t đó rút ra các hng nghiên cu thích hp cho lun án.  Nghiên cu các thut toán x lý nh bám bt mc tiêu di đng, đ xut các phng pháp ci thin nâng cao cht lng và tc đ bám.  Mô hình hóa và mô phng đng hc, đng lc hc, đng hc ngc ca mô hình robot t hành, các bài toán quy đi các ta đ, trc ta đ ca bài toán điu khin bám robot theo nh. 10  Nghiên cu các thut toán điu khin thích nghi robot, mc đích là nâng cao cht lng bám và kh nng thích nghi khi robot có các tham s thay đi và có nhiu tác đng khi hot đng trong môi trng thc t và tng tác vi mc tiêu (có các tham s khi lng và mô men quán tính thay đi và chu tác đng ca nhiu sai lch mô hình).  Thit k mt cu trúc phn mm điu khin hoàn chnh, đng b hóa và có kh nng cài đt cho robot thc t đ kim đnh các kt qu nghiên cu lý thuyt chuyên sâu vào sn phm robot. V thc hành:  Vi mc tiêu sn phm phi có kh nng ng dng, do đó công vic kho sát, đánh giá các sn phm đã có trong và ngoài nc nhm rút ra các tiêu chun cho sn phm ca lun án là công vic đu tiên.  Thit k và ch to đng b phn cng và các thit b ngoi vi vi phn c khí theo đúng tiêu chun công nghip, thun tin cho ngi s dng, d dàng lp ghép thao tác và nâng cp. Ch to các mch đin t, điu khin, giao tip ngoi vi vi mc tiêu đ nhanh, mnh theo hng có th m rng và nâng cp.  Nghiên cu, thit k và ch to cm bin đnh v mc tiêu trên c s công ngh x lý nh kt hp vi b lc Kalman.  Thit k cu trúc, lp trình, cài đt các thut toán đã nghiên cu cho robot, chy th nghim và đánh giá kt qu. 4. Ý ngha khoa hc và thc tin ca lun án Ý ngha khoa hc:  Mt thut toán thích nghi theo mô hình mu mi đc đ xut đ điu khin bám qu đo cho robot t hành khi robot có tham s m, I là bt đnh và có tác đng ca nhiu. Thut toán này cha đc cài đt trên bt c robot nào trc đó trong và ngoài nc, có tính linh hot cao, cu trúc đn gin, d dàng cho vic lp trình cài đt trên vi x lý, có kh nng thích nghi khi có nhiu tác đng hoc khi tham s m và I ca robot thay đi đc bit thích hp vi mô hình robot sn phm ca lun án. B điu khin đ xut là s kt hp gia hai khâu: b điu khin phi tuyn cho mô hình đng hc và b điu khin thích nghi mô hình mu cho mô hình đng lc hc s dng thông tin phn hi t c cu chp hành ca robot t hành. Ý ngha v mt công ngh thc tin: . Xây dng Robot t hành dng Non-holonomic và tng hp b điu khin bám qu đo” 9 Ni dung nghiên cu ca lun án này s tp trung vào vic xây dng và phát trin mt h robot t hành. thc nghim robot t hành bám đi tng là qu bóng màu vàng R=5cm. Tc đ bám chm (<10 hình/giây) và ph thuc nhiu vào nn và nhiu xung quanh. 89 6 Danh mc các ký hiu và ch vit. trong và ngoài nc 17 1.2.3. Kt lun và la chn hng nghiên cu, phát trin Lun án 21 1.2. Xây dng mô hình robot t hành. 22 1.2.1. Xây dng cu trúc ca h robot t hành 22 1.2.2. Xây