zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Cơ khí - Chế tạo máy

Thiết kế bộ điều khiển mặt trượt động kết hợp mạng nơron điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bánh xe Mecanum

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Báo xấu

2
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo chuyển động của robot tự hành bốn bánh bánh xe Mecanum (MWMR) sử dụng bộ điều khiển mặt trượt động (DSC) kết hợp mạng nơron (NN) khi xét đến các nhiễu ngoại tác động.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Thiết kế bộ điều khiển mặt trượt động kết hợp mạng nơron điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bánh xe Mecanum

P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MẶT TRƯỢT ĐỘNG KẾT HỢP MẠNG NƠRON ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BÁNH XE MECANUM TRAJECTORY TRACKING CONTROL FOR THE MECANUM WHEEL MOBILE ROBOT BY THE DYNAMIC SURFACE CONTROLLER CONNECTED TO THE NEURAL NETWORK Nguyễn Thị Thành1,*, Võ Thu Hà1 DOI: http://doi.org/10.57001/huih5804.2024.288 TÓM TẮT KÝ HIỆU Bài báo trình bày thiết kế bộ điều khiển bám quỹ đạo chuyển động của Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa robot tự hành bốn bánh bánh xe Mecanum (MWMR) sử dụng bộ điều khiển vRi m/s Vận tốc các bánh xe mecanum mặt trượt động (DSC) kết hợp mạng nơron (NN) khi xét đến các nhiễu ngoại vLi m/s Vận tốc các con lăn bị động tác động. Trong bài báo, chúng tôi xây dựng mô hình toán học của MWMR của bánh xe bao gồm mô hình động học, động lực học có xét đến nhiễu bất định. Từ đó r m Bán kính bánh xe mecanum thiết kế bộ điều khiển DSC kết hợp mạng NN để xấp xỉ thành phần nhiễu bất định của mô hình MWMR. Tính ổn định của hệ thống được chứng minh theo L m Khoảng cách hai hàng bánh tiêu chuẩn Lyapunov. xe hai bên Từ khoá: Robot tự hành bánh xe mecanum; bộ điều khiển trượt động; mạng d m Khoảng cách hai hàng bánh nơ ron. xe trước và sau CHỮ VIẾT TẮT ABSTRACT RTH Robot tự hành This article presents the design of a motion tracking controller for the Mecanum wheeled autonomous robot (MWMR) using a sliding surface MWMR Robot tự hành bánh xe mecanum controller (DSC) connected to a unified neural network (NN) when (Mecanum wheel mobile robot) checking for disturbances. In the article, we build a mathematical model DSC Bộ điều khiển mặt trượt động of MWMR including a kinematic and dynamic model that considers (Dynamic Surface Control) uncertain noise. From there, the control DSC fusion network is designed NN Mạng nơ ron (Neural Network) so that the NN increases its speed despite the component noise of the BĐK Bộ điều khiển MWMR model. The stability of the system is proven according to the Lyapunov criterion. Keywords: Dynamic Surface Control; Neural Network; trajectory tracking 1. GIỚI THIỆU control. RTH ngày càng được áp dụng rộng rãi ở các lĩnh vực sản xuất hiện đại và thông minh. Các lĩnh vực ứng dụng của RTH đó là: nông nghiệp [1, 2], công nghiệp vận 1 Khoa Điện - Tự động hóa, Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp chuyển sản xuất [3-6], công nghiệp khai khoáng [7], * Email: ntthanh.ddt@uneti.edu.vn thám hiểm trong vũ trụ [8], y tế, giáo dục [11, 12] và Ngày nhận bài: 20/4/2024 nhiều lĩnh vực khác. Robot MWMR là RTH sử dụng bốn Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 15/6/2024 bánh xe đa hướng Mecanum, nó có khả năng di chuyển Ngày chấp nhận đăng: 27/9/2024 linh hoạt trong không gian làm việc, do đó MWMR được Vol. 60 - No. 9 (Sep 2024) HaUI Journal of Science and Technology 19
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ https://jst-haui.vn P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 sử dụng trong môi trường làm việc có không gian chật 1 1 L  d 2    cosφ sinφ 0 1 1 1 L  d 2  hẹp không đủ để thiết kế quay đầu cho robot [13, 14]   J    do cấu tạo đặc biệt của bánh xe mecanum. Tuy nhiên, r 1 1 L  d 2  ; R   sinφ cosφ 0 ; MWMR có nhược điểm có hiện tượng trượt bánh xe và  0 0 1 1 1  L  d 2  quay tự lựa của các con lăn bị động trên bánh xe dẫn     đến điều khiển MWMR khó chính xác. Do đó, gần đây ω   ω1 ω2 ω4  ; T ω3 các nghiên cứu thiết kế các BĐK để nâng cao độ chính xác bám quỹ đạo, đây là hướng nghiên cứu đang được qf   x y φ    VGx VGy Ω với  là vận tốc     T T các nhà nghiên cứu quan tâm. Trong [15] thiết kế BĐK dự báo mô hình cho robot tự hành 4 bánh xe mecanum góc của MWMR; qf là véc tơ vị trí tại tâm hình học G của có ràng buộc dưới tác động của nhiễu ngẫu nhiên; robot MWMR trong hệ quy chiếu ϑf. [16-18] thiết kế BĐK PID với tham số thay đổi để điều khiển RTH di chuyển bằng bánh xe với vận tốc thay đổi; Pankaj Singh Yadav và cộng sự [19] đã thiết kế BĐK trượt điều khiển vận tốc cho robot bốn bánh mecanum khi xét đến nhiễu và các yếu tố bất định; luật điều khiển thích nghi cho MWMR bám quỹ đạo dưới tác động của trượt bánh xe được đề xuất trong [20] với tính ổn định được đảm bảo thông qua tiêu chuẩn Lyapunov; [21] đã sử dụng BĐK phản hồi trạng thái tuyến tính điều khiển bám quỹ đạo; [22] sử dụng các luật mờ để xác định các tham số của BĐK PI truyền thống dưới ảnh hưởng của trượt bánh xe trong khi chuyển động. Một số công trình đã sử dụng BĐK trượt, nhưng phương pháp này nhược điểm là xảy ra hiện tượng rung “chattering” và ảnh Hình 1. Mối quan hệ vận tốc giữa bánh xe và MWMR hưởng khi có nhiễu khiến hệ thống mất ổn định [23]. Để khắc phục hiện tượng đó, nghiên cứu [24] đã đề xuất 2.2. Mô hình động lực học BĐK DSC để điều khiển robot tự hành bánh xe Theo tài liệu [25] phương trình động lực học của Mecanum bám quỹ đạo khắc phục được hiện tượng MWMR được cho bởi: “chattering”. Tuy nhiên, mô hình MWMR trong [24] chưa   Eτ  MJ  R T q  R T    HfLms  Kfms  τ d   q  (2) xét đến thành phần bất định và nhiễu. Do đó, bài báo này nghiên cứu BĐK DSC kết hợp mạng NN để xấp xỉ các Trong đó: thành phần bất định. Tính ổn định của hệ thống được A  B  JOb B A B B  chứng minh theo tiêu chuẩn Lyapounov. Cấu trúc bài  B A  B  JOb B A B  báo được trình bày như sau: Đầu tiên là mô hình toán M   A B B A  B  JOb B  học của MWMR gồm mô hình động học và động lực học    B A B B A  B  JOb  của robot được thiết lập. Thứ hai là thiết kế BĐK DSC kết hợp mạng NN và chứng minh tính ổn định của BĐK theo Mr 2 Jr 2 với A  ;B  ; M  mb  4mw là khối lượng Lyapunov. Thứ ba, trình bày các kết quả mô phỏng và 8 4 L  d thảo luận. Cuối cùng là các kết luận xác minh các kết của robot MWMR; mb và mw lần lượt là khối lượng của quả nghiên cứu của bài báo. thân MWMR và bánh xe mecanum; 2. MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA MWMR   J  JGb  mw L2  d2  JGw là mô men quán tính của 2.1. Mô hình động học MWMR. Xét MWMR được mô tả trên hình 1. Theo tài liệu [1, 2] 1 a a b b  phương trình động học của MWMR được cho bởi:  a 1 a b b   E  ω  JR T qf (1)  b b 1 a a    Trong đó:  b b a 1 a  20 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Tập 60 - Số 9 (9/2024)
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY r L  2d  rL Véc tơ sai lệch bám e1 = x1 – x1d với x1d = qd = [xd yd với a ; b ; rOL là 4 2rOL L  d  4 2rOL L  d  φd]T là quỹ đạo đặt. Đạo hàm e1: khoảng cách từ trục con lăn đến trục bánh xe.     e1  x1  x1d  Rx 2  x1d (6)  r L  2d r L  2d rL rL  Gọi αf là tính hiệu điều khiển ảo. β là đầu vào của bộ    lọc thông thấp bậc nhất và được xác định:  4  L  d 4  L  d 4  L  d 4  L  d   r L  2d     R T  c1e1  x1d  (7)     r L  2d rL  rL   4  L  d 4  L  d 4  L  d 4  L  d   c1x 0 0 H     rL rL r L  2d r L  2d  Với c1   0 c1y 0 4 Ld  4  L  d     4  L  d 4  L  d  0  0 c1φ    rL rL r  L  2d r L  2d      β đưa qua bộ lọc thông thấp bậc nhất để tính toán giá  4  L  d  4  L  d 4  L  d 4  L  d   trị đạo hàm cho tín hiệu điều khiển ảo: K  diag r r r r   Tα f  α f   (8) T Với T được chọn đủ nhỏ để tăng tốc độ hội tụ. τ   τ1 τ2 τ3 τ 4  là momen điều khiển các bánh (s)   αf xe; α f (s)   ; αf  (9) Ts  1 T τd là thành phần nhiễu ngoại; 1 T T Chọn hàm Lyapunov: V1  e1 e1 (10) fLms  FLms1 FLms2 FLms3 FLms4  là lực ma sát lăn của 2 con lăn trên các bánh xe; Đạo hàm của V1 ta được: T fms  Fms1 Fms2 Fms3 Fms4  là lực ma sát lăn của các     V  e T e = e (Rx  x ) 1 1 1 1 2 1d (11) bánh xe; T T   e1 c1e1  e1 (c1e1  Rx 2  x1d ) Với Fmsi  Nμi sgnωi và FLmsi  Nμi sgnωLi lần lượt là i i  T T  T Với x 2  α thì V1  e1 c1e1  e1 c1(e1 - e1 )  e1 c1e1 thành phần ma sát tại điểm tiếp xúc con lăn giữa bánh xe  T Từ (8) và (11) suy ra V1  e1 c1e1  0 với mặt đường; Ni, μi lần lượt là phản lực từ mặt sàn tác dụng lên các bánh xe và hệ số ma sát lăn. Gọi e2 là sai lệch tín hiệu điều khiển ảo và được xác Từ (1) và (2) suy ra: định bởi:     Eτ  MJR T q  MJR T q  Gsgn(q)  τ (3) e2  x 2  α f (12) d T T Chọn mặt trượt:     Với: q =  x y φ    VGx  VGy Ω  là vận tốc của  S  λe1  Re2 (13) robot; G = (H  K )JR T Nμ Với λ > 0 là hệ số của mặt trượt. 3. THIẾT KẾ BĐK         S  λe1  Re2  Re2  λe1  Re2  R  x 2  α f  3.1. Thiết kế BĐK DSC (14)      S  λe1  Re2  R  J M1  G sgn( x 2 )  Eτ   α f  Đặt biến trạng thái của hệ thống:   x  q   x y φ T Chọn hàm Lyapunov:  1  T (4) 1  x 2  vR   VGx VGy   Ω  V2  ST S 2 Từ phương trình (1) đến (4) ta có phương trình trạng Tín hiệu điều khiển của hệ thống: τ  τ eq  τ sw (15) thái của MWMR: Với τeq là tín hiệu điều khiển giữ trạng thái của hệ   x1  Rx 2  (5)  thống nằm trên mặt trượt tìm được khi S = 0 ; τeq được  MJx 2  Gsgn( x 2 )  τ d  Eτ xác định như sau: Do τd không đo được chính xác nên không xét trong    τ eq  E 1 MJ  R T λe1  R T Re2  x 2d   G sgn( x 2 ) (16) tính toán BĐK DSC.   Vol. 60 - No. 9 (Sep 2024) HaUI Journal of Science and Technology 21
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ https://jst-haui.vn P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 τsw là tín hiệu điều khiển được sử dụng để đưa trạng τ  τ eq  τ sw (25) thái của hệ thống tiến về mặt trượt và được xác định: Với: τ sw  E 1MJ  c 2 sgn( S )  c 3 S  (17)    ˆ τ eq  E 1MJ R T  λe1  Re2   x 2d    (26)   c 2x 0  0  c 3x 0 0   Với c2   0   0  ; c3   0 c 2y c3y  0  là ma τ sw  E1MJ  c2 sgn(S)  c3 S  (27) 0 c 2φ  0 0 0 c3φ  ˆ ˆ Trong đó,    x ˆ y ˆ φ  là vector đầu ra của NN       trận đường chéo xác định dương. Ma trận trọng số được  có kích thước (n  3) với n là Đạo hàm hàm Lyapunov V2 (15): T số nhân NN.    γ1 γ2 ... γ n  là vector chứa giá trị        V2  ST S  ST λe1  Re2  R JM1  Gsgn( x2 )  Eτ   αf   đầu ra của các nhân NN   Với tín hiệu điều khiển (16) và (12) thì x 2d  αf , V2 được ˆ Luật thích nghi cho  : xác định:   T γ  ε (28)  T V2  S c2 sgn(S)  S c3 S1 T (18) ˆ ˆ   T γ (29) Với c2 và c3 là các hệ số, do đó: Trong đó:  là giá trị lý tưởng của thành phần bất  V2  S T c2 sgn(S)  S T c3 S  0 (19) ˆ định;  là giá trị đầu ra của NN. Điều này thoả mãn tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.  ˆ Ma trận sai lệch trọng số:      trong đó:  là 3.2. Sử dụng mạng nơ ron để xấp xỉ thành phần nhiễu ˆ các giá trị trọng số lý tưởng và  là trọng số tính toán của và bất định mô hình MWMR NN. γ được xác định bởi hàm bán kính xuyên tâm: Mô hình robot MWMR có chứa nhiều các thành phần  x1  ρ1i 2  x 2  ρ2i 2  nhiễu và bất định được biểu diễn trong τd ở phương trình γi  exp    (30) động lực học. Do đó, tín hiệu điều khiển của BĐK DSC khó   σi2   thực hiện điều khiển MWMR khi có xét đến τd. Để giảm Với: thiểu tác động của các thành phần nhiễu và bất định này, một mạng NN được đề xuất. x1 và x2 lần lượt là các vector đầu vào của NN. Gọi Ψ là các thành phần nhiễu và bất định được xác ρ1i và ρ2i là các vectơ tâm của nhân NN. định như sau: σi đặc trưng cho độ lệch chuẩn của hàm.  1   J M (HfLms  Kfms   d ) (20) Từ đó, luật cập nhật của NN:  Đặt biến trạng thái của hệ thống: ˆ  ˆ  =  γS T R - μ S   (31) T x  q  x y φ  1 Trong đó:  T (21)  x 2  vR   VGx VGy   Ω   là ma trận vuông đường chéo xác định dương cấp n; Hệ phương trình trạng thái của MWMR: μ là tốc độ học của NN.   x1  Rx 2  (22) S thoả mãn điều kiện sau:   1  x 2    J M Eτ 2 F Véc tơ sai lệch bám: e1 = x1 – x1d; véc tơ sai lệch vận εN  μ S  4 (32) tốc: e2 = x2 – x2d c3min Chọn mặt trượt: S  λe1  Re2 (23) Xét hàm Lyapunov:     S  λe1  Re2  Re 2 (24) 1 1      V3  S T S  tr( T  1 ) (33)  λe1  Re2  R    J M1Eτ  x 2d  2 2 Tín hiệu điều khiển của hệ: Đạo hàm V3: 22 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Tập 60 - Số 9 (9/2024)
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY      2 V3  S T S  tr( T  1 )    1  V3  S T c2 sgn(S)  μ S     F  (41)   2 F T   ˆ   S S  tr  T  1   )   0) (34)        V3  0 thoả mãn tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.    ˆ  S T S  tr( T  1 ) Sơ đồ cấu trúc BĐK DSC kết hợp NN được xác định như Từ (34), (25), (26), (27), đạo hàm V3: hình 2.  V  S T c sgn( S)  S T c S 4. MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN 3 2 3  (35) T ˆ  ˆ  S R(    tr(   ) T 1 4.1. Cài đặt các tham số mô phỏng Đạo hàm V3 sử dụng (24), (25) và (27) ta có: a) Tham số chuyển động  V  S T c sgn( S )  S T c S  S T R Quỹ đạo chuyển động của MWMR được chọn là đường 3 2 3  (36) π   ˆ  S T R T γ  tr( T  1 ) tròn có bán kính R = 5 (m), β  15  V3  S T c2 sgn(S)  S T c 3 S  S T Rε T   π   qf  Rcos  βt  Rsin βt   βt    (42)  ˆ  tr(  T (  1  γS T RJ M1 )   2   S T c2 sgn(S)  S T c3 S  S T Rε b) Thông số kích thước động học và quán tính      ˆ  tr  T  1  γS T R  μ S   γS T RJ M1   Bảng 1 là thông số kích thước động học và quán tính của MWMR.  S T c2 sgn(S)  S T c3 S  S T Rε Bảng 1. Dữ liệu thiết kế và quán tính của MWMR (37)   tr  T  γS R  μ S    γS RJ M  T ˆ T  1 Thông số Ký hiệu Giá trị Đơn vị Khoảng cách hai bánh trái phải L 316 mm  ˆ ˆ  Với luật cập nhật NN (31) và            ,  Khoảng cách hai bánh trước sau d 270 mm V3 được xác định như sau: Bán kính bánh xe r 30 mm    V3  ST c2 sgn(S)  ST c3S  ST Rε  μ S tr(T (  )) (38) Khoảng cách trục bánh xe đến trục con lăn rOL 24 mm Theo Cauchy-Schwarz: Khối lượng thân robot mb 7688 g 2    tr( T (   ))    F  (39) Khối lượng mỗi bánh xe mecanum mw 86,00 g F F Momen quán tính thân robot JGt 139902537 g.mm2 Từ đó suy ra: Momen quán tính bánh xe đối với trục JOb 31895 g.mm2    V3  ST c2 sgn(S)  STc3S  STRε  μ S   F    F 2 F  (40) quay của nó Momen quán tính bánh xe 1 đối với GzR JGb1 3663918 g.mm2   2  STc2 sgn(S)  ST c3S  S εN  μ S   F    F F  Momen quán tính bánh xe 2 đối với GzR JGb2 3664317 g.mm2 Momen quán tính bánh xe 3 đối với GzR JGb3 3669968 g.mm2 Momen quán tính bánh xe 4 đối với GzR JGb4 3671808 g.mm2 c) Thông số BĐK Các hệ số điều khiển được chọn như sau: T c1  c2  c 3   0,1 0,1 0,1 ; λ = diag(0,01;0,01;0,01)   diag(1,1,1) ; μ = 0,1. 4.2. Sơ đồ khối BĐK trên phần mềm Matlab/Simulink Từ mô hình động lực học MWMR và BĐK được trình bày ở mục 2 và 3 ta có sơ đồ khối BĐK DSC kết hợp NN Hình 2. Sơ đồ cấu trúc BĐK DSC kết hợp NN được xây dựng trong Matlab/Simulink được mô tả trong  Với điều kiện chặn (32), V3 trở thành: hình 3. Vol. 60 - No. 9 (Sep 2024) HaUI Journal of Science and Technology 23
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ https://jst-haui.vn P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Hình 3. Sơ đồ mô phỏng MWMR bám quỹ đạo chuyển động trên định và đều giữa các động cơ và MWMR được điều khiển Matlab/Simulink với vận tốc góc không đổi  = 0,21 (rad/s). 4.3. Kết quả và thảo luận ex (m) Từ các thông số cài đặt được trình bày chi tiết trong mục 3.1 và 3.2, hình 4 mô tả quá trình bám quỹ đạo của time( s ) robot MWMR khi xét đến các nhiễu bất định được điều ey (m) khiển bởi BĐK DSC kết hợp mạng NN được thiết kế bởi nghiên cứu này. time( s) Quỹ đạo robot 5 Quỹ đạo đặt Quỹ đạo thực 4 3 time( s) 2 Hình 5. Sai lệch vị trí và hướng MWMR trong quá trình chuyển động 1 Start t  0.5( s ) y (m) 0 End -1 -2 -3 -4 -5 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 x (m) Hình 4. So sánh quỹ đạo đặt và quỹ đạo thực Hình 4 cho thấy quỹ đạo điều khiển bám theo quỹ đạo đặt. Kết quả mô phỏng sai lệch vị trí và hướng của MWMR trong quá trình chuyển động được biểu diễn ở hình 5 với sai số vị trí biến đổi từ 0,0124 (m) đến 0,0176 (m), trong khi sai số về tư thế là từ 0 (rad) đến 0,04 (rad). Hình 6 là mô time( s) men của 4 động cơ ở bốn bánh được điều khiển bởi BĐK Hình 6. Mô men điều khiển 4 động cơ truyền động của MWMR đề xuất để robot MWMR bám theo quỹ đạo cho trước. Từ hình 6 cho thấy, tại thời điểm quá độ ban đầu trong 5. KẾT LUẬN khoảng thời gian 0,5 giây giá trị mô men ở các động cơ có Nội dung bài báo đã trình bày được mô hình động học, sự thay đổi, sau khi bám quỹ đạo giá trị này tương đối ổn động lực học của robot MWMR khi xét ảnh hưởng của 24 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Tập 60 - Số 9 (9/2024)
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY thông số hằng bất định và nhiễu ngoại tác động. Chứng [11]. P. F. Muir, C. P. Neuman, Kinematic modeling for feedback control of minh được sự ổn định của BĐK trượt động kết hợp NN an omnidirectional wheeled mobile robot. Autonomous robot vehicles, New chuyển động với quỹ đạo hình tròn. Tính ổn định tiệm cận York, 1999. của hệ thống được phân tích dựa trên lý thuyết ổn định [12]. T. Braunl, Embedded Robotics Mobile Robot Design and Applications Lyapunov và chất lượng hoạt động của MWMR được kiểm with Embedded Systems, first ed. Springer-Verlag, Berlin, 2003. nghiệm thông qua mô phỏng kỹ thuật số. Tuy nhiên các [13]. M. Hijikata, R. Miyagusuku, K. Ozaki, “Wheel Arrangement of Four kết quả của bài báo mới chỉ dừng lại ở phân tích lý thuyết Omni Wheel Mobile Robot for Compactness,” Applied Sciences, 12(12), 5798, và khảo sát qua mô phỏng số. Tuy đã cố gắng mô phỏng 2022. gần chính xác với đối tượng thực, nhưng để có thể áp [14]. H. Taheri, C. X. Zhao, Omnidirectional mobile robots, mechanisms and dụng được cho robot MWMR còn đòi hỏi phải thực thi navigation approaches. Mechanism and Machine Theory, 2020. trong thực tế và hoàn thiện hơn nữa thuật toán điều [15]. D. Wang, W. Wei, Y. Yeboah, Y. Li, Y. Gao, "A robust model predictive khiển với môi trường chuyển động của xe có vật cản động control strategy for trajectory tracking of omni-directional mobile và tĩnh. Đó là hướng tiếp theo của nhóm nghiên cứu robots," Journal of Intelligent & Robotic Systems, 98, 439–453, 2020. trong thời gian tới. [16]. Khanh Ly Trinh Thi, Hong Thai Nguyen, “Path tracking control for car-like robots by pid controller with time-varying parameters,” VNUHCM Journal of Engineering and Technology, 5, 3, 1642-1650, 2022. TÀI LIỆU THAM KHẢO [17]. Nguyen Hong Thai, et al., “Trajectory tracking control of AGV mobile [1]. Trinh Thi Khanh Ly, et al., “Determination of Kinematic Control robot by time-varying parameter PID controller,” in National Conference on Parameters of Omnidirectional AGV Robot with Mecanum Wheels Track the Dynamics and Control, Hanoi University of Science and Technology, 2022. Reference Trajectory and Velocity,” International Conference on Engineering [18]. Trinh Thi Khanh Ly, et al., “Dynamic Simulation of Differential- Research and Applications, 2020. Driven Mobile Robot Taking into Account the Friction Between the Wheel and [2]. Ly Thi Khanh Trinh, Hoang Thien, “Bézier trajectory tracking control the Road Surface,” in International Conference on Material, Machines and of The Omnidirectional Mobile Robot based on a linear time-varying state Methods for Sustainable Development, 2023. feedback controller,” VNUHCM Journal of Science and Technology Development, [19]. P. S. Yadav, V. Agrawal, J. C. Mohanta, M. F. Ahmed, “A robust sliding 25, 2, 2444-2452, 2022. mode control of mecanum wheel-chair for trajectory tracking,” Materials [3]. T. Giurgiu, C. Puică, C. Pupăză, F. A. Nicolescu, M. Zapciu, “Mecanum Today: Proceedings, 56, 2, 623-630, 2022. wheel modeling for studying roller-ground contact issues,” U.P.B. Sci. Bull, 79, [20]. R. Zhang, H. Hu, Y. Fu, "Trajectory tracking for omnidirectional 2, 2017. mecanum robot with longitudinal slipping," MATEC Web of Conferences, 256, [4]. L. Schulze, S. Behling, S. Buhrs, "Development of a micro drive under 2019. tractor research and application," in Proceedings of the International Multi [21]. Nguyen Hong Thai, Trinh Thi Khanh Ly, “NURBS Curve Trajectory Conference of Engineers and Computer Scientists, Hong Kong, 2011. Tracking Control for Differential-Drive Mobile Robot by a Linear State [5]. B. Tao, X. Zhao, S. Yan, H. Ding, “Kinematic modeling and control of Feedback Controller,” in International Conference on Engineering Research and mobile robots for large-scale workpiece machining,” in Proceedings of the Applications, 2021. Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, [22]. N. Zijie, L. Qiang, C. Yonjie, S. Zhijun, “Fuzzy Control Strategy for 2022. Course Correction of Omnidirectional Mobile Robot,” International Journal of [6]. Trinh Thi Khanh Ly, et al., “Dynamic modelling and numerical Control Automation and Systems, 17, 2354–2364, 2019. simulation of industrial AGVs when taking into account the payload and [23]. Nguyen Hong Thai, et al., “Obstacle Avoidance Algorithm for friction between the wheel and the road surface,” Conference of 1st Asia Autonomous Mobile Robots in the Indoor Environment,” in International Meeting on Environment and Electrical Engineering, 2023. Conference on Engineering Research and Applications, 2022. [7]. Nguyen T.H., Nguyen T.Q. “A kinematic control algorithm for [24]. T. T. K. Ly, et al., “A Neural Network Controller Design for the blasthole drilling robotic arm in tunneling,” Sci. Technol. Dev. J., 20, K5, 13-22, Mecanum Wheel Mobile Robot,” Eng. Technol. Appl. Sci. Res. 13, 2, 2023. 2017. [25]. Nguyen Thi Thanh, et al., “Dynamics simulation of a mecanum- [8]. S. Ransom, O. Krömer, M. Lückemeier, "Planetary rovers with wheeled omnidirectional mobile robots,” in 6th International Conference on mecanum wheels," 16th ISTVS Intl Conf, Torino, 2008. Engineering and Research Applications - ICERA, 2023. [9]. H. Hoyer, U. Borgolte, A. Jochheim, "The OMNI-Wheelchair-State of the art," in Proceedings of Conference on Technology and Persons with Disabilities, Los Angeles, 1999. AUTHORS INFORMATION [10]. P. E. Hsu, Y. L. Hsu, J. M. Lu., “An intelligent robotic wheelchair Nguyen Thi Thanh, Vo Thu Ha integrated with advanced robotic and telehealth solutions,” in 1st Asia Pacific Faculty of Electrical and Automation Engineering, University of Economics eCare and TeleCare Congress, Taiwan, 2011. - Technology for Industries, Vietnam Vol. 60 - No. 9 (Sep 2024) HaUI Journal of Science and Technology 25

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.