Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng sử dụng bánh xe Mecanum. Robot di động đóng vai trò thiết yếu trong tự động hóa, nhưng việc điều khiển chúng trong môi trường thực tế phức tạp, đặc biệt khi có sự thay đổi trọng tâm hoặc nhiễu ngoại tác động, vẫn là một thách thức lớn. Nghiên cứu này nhằm giải quyết vấn đề đó bằng cách đề xuất các phương pháp điều khiển tiên tiến.

Luận án hướng tới các nhà nghiên cứu, kỹ sư trong lĩnh vực điều khiển tự động, robot học, trí tuệ nhân tạo và học máy, đặc biệt là những người quan tâm đến việc phát triển hệ thống điều khiển robot di động thông minh cho các ứng dụng công nghiệp, hậu cần, cứu hộ và an ninh.

Luận án này trình bày một nghiên cứu chuyên sâu về việc phát triển các thuật toán điều khiển bám quỹ đạo tiên tiến cho robot di động đa hướng sử dụng bánh xe Mecanum (FMWR), đặc biệt tập trung vào khả năng thích nghi với sự thay đổi trọng tâm và các nhiễu ngoại tác động trong môi trường làm việc thực tế. Robot Mecanum được đánh giá cao về khả năng cơ động và chịu tải trọng lớn, phù hợp cho nhiều ứng dụng công nghiệp và dân sự, nhưng việc duy trì quỹ đạo chính xác khi có các yếu tố bất định là một thách thức lớn. Mục tiêu chính của luận án là nâng cao chất lượng điều khiển bám quỹ đạo cho FMWR thông qua việc nghiên cứu và đề xuất hai nhóm thuật toán chính: thuật toán điều khiển thích nghi và thuật toán học tăng cường cấu trúc Actor-Critic. Luận án đã xây dựng mô hình toán học động học và động lực học cho FMWR có xét đến sự thay đổi trọng tâm. Các phương pháp điều khiển truyền thống như PID, điều khiển trượt (SMC), Backstepping-SMC, và điều khiển mặt trượt động (DSC) đã được áp dụng và đánh giá để làm cơ sở so sánh. Điểm đóng góp mới của luận án bao gồm việc đề xuất thuật toán điều khiển mặt trượt động chỉnh định thích nghi mờ (Fuzzy-DSC) nhằm cải thiện hiệu suất bám quỹ đạo khi trọng tâm robot thay đổi. Thuật toán này sử dụng logic mờ để điều chỉnh các tham số điều khiển, giúp robot bám quỹ đạo tốt hơn, hội tụ nhanh hơn và giảm sai lệch bám. Ngoài ra, luận án còn đề xuất thuật toán học tăng cường cấu trúc Actor-Critic dựa trên quy hoạch động Bellman và xấp xỉ phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) bằng hai mạng nơ-ron. Thuật toán này được chứng minh tính ổn định bằng hàm Lyapunov và cho thấy khả năng bám quỹ đạo hiệu quả ngay cả khi có nhiễu và thay đổi trọng tâm. Các thuật toán được đề xuất đã được kiểm chứng thông qua mô phỏng trên Matlab/Simulink và thực nghiệm trên mô hình robot vật lý, chứng minh tính hiệu quả và khả năng ứng dụng thực tiễn trong các môi trường phức tạp.