Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh

Chia sẻ: Gaocaolon6 Gaocaolon6 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

22
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án nghiên cứu các thuật toán, phương pháp điều khiển hệ pan tilt bám mục tiêu di động sử dụng thông tin hình ảnh từ 2 camera có nhiều tham số bất định. Mời các bạn cùng tham khảo luận án để nắm chi tiết hơn về nội dung.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÊ VĂN CHUNG NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT TAY MÁY DI ĐỘNG BÁM MỤC TIÊU TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9.52.02.16 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2019
Công trình được hoàn thành tại: Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TSKH Phạm Thượng Cát 2. TS. Phạm Minh Tuấn Phảnbiện 1: .................................................................................. ..................................................................................................... ..................................................................................................... Phản biện 2: ................................................................................. ..................................................................................................... ..................................................................................................... Phản biện 3: ................................................................................ ..................................................................................................... ..................................................................................................... Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp nhà nước họp tại: ............................................................................ .......................................................................................................... Vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: ……………………… .....................................................................................................
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ [1] Le Van Chung (2018), “Robust Visual Tracking Control of Pan-tilt - Stereo Camera System”, International Journal of Imaging and Robotics, Vol 18 (1), pp. 45 – 61. [2] Le Van Chung, Pham Thuong Cat (2015), “A new control method for stereo visual servoing system with pan tilt platform”, Journal of Computer Science and Cybernetics,Vol 31 (2), pp. 107 – 122. [3] Le Van Chung, Pham Thuong Cat (2016), “Optimal tracking a moving target for integrated mobile robot – pan tilt – stereo camera”, Advanced Intelligent Mechatronics AIM IEEE Conference, Banff, Canada July 12-15, pp. 530 – 535. [4] Le Van Chung, Duong Chinh Cuong (2016), “Design Adaptive-CTC Controller for Tracking Target used Mobile Robot-pan tilt-stereo camera system”, International Conference on Advances in Information and Communication Technology, ICTA, Thai Nguyen, Dec 12-14, pp. 217 – 227. [5] Le Van Chung, Pham Thuong Cat (2014), “Robust visual tracking control of pan tilt – stereo camera system Hội ngh c điện t VCM 2014 Đồng Nai pp.167-173. [6] Lê Văn Chung Phạm Thượng Cát B i Tuấn Anh 2013 “Phương pháp điều khiển hệ servo thị giác stereo sử dụng bệ Pan-Tilt Hội ngh toàn qu c l n th 2 v Đi u khiển và T động hoá - VCCA-2013 Đà N ng pp. 375 - 382. [7] Lê Văn Chung “Phát triển hệ pan/tilt – nhiều camera bám mục tiêu di động” Tạp chí KHCN Đại học Thái Nguyên, 116(02), tr. 41-46.
1 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của đề tài Trong những năm g n đây rất nhi u công trình nghiên c u v đi u khiển rô b t s dụng thông tin hình ảnh nhưng các kết quả đạt được vẫn còn bộc lộ nhi u hạn chế. Chẳng hạn như việc s dụng 1 camera trên rô b t di động chỉ cho phép theo dõi đ y đủ thông tin của mục tiêu khi biết trước mặt phẳng di chuyển của mục tiêu hay việc s dụng 2 camera trên hệ pan tilt nhưng chưa xét tới s suy biến của ma trận Jacobian ảnh tác động tới khả năng bám của hệ th ng. Bên cạnh đó mô hình toán của rô b t thường khó đạt độ chính xác c n thiết vì trong hệ th ng có nhi u tham s không xác đ nh trước như việc đo đạc các tham s hay các hệ s ma sát mô men quán tính… chúng thường thay đổi trong quá trình hoạt động. Ngoài ra việc t i ưu hóa các tham s trong các bộ đi u khiển rô b t để đạt được độ chính xác mong mu n là những vấn đ khó và c n tiếp tục nghiên c u. Với lý do trên tác giả đã l a chọn đ tài: “Nghiên cứu phát triển một số thuật toán điều khiển rô bốt di động trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh để phát triển một s thuật toán đi u khiển rô b t s dụng thông tin hình ảnh có nhi u tham s bất đ nh. Đối tƣợng nghiên cứu Đ i tượng nghiên c u chính của đ tài là tập trung vào rô b t pan/tilt và rô b t di động có c cấu di chuyển bằng bánh xe. Phạm vi nghiên cứu Nghiên c u các thuật toán phư ng pháp đi u khiển hệ pan tilt bám mục tiêu di động s dụng thông tin hình ảnh từ 2 camera có nhi u tham s bất đ nh.. Nghiên c u các thuật toán đi u khiển hệ rô b t di động hệ pan tilt mang hai camera bám mục tiêu di động. Những điểm mới của luận án Đ xuất 02 phư ng pháp đi u khiển 01 phư ng pháp xây d ng ma trận Jacobian ảnh vuông cho hệ pan/tilt 2 camera cụ thể như sau: a) ây d ng 1 phư ng pháp để thiết lập ma trận Jacobian ảnh vuông tránh suy biến trong các phép biến đổi ngh ch đảo. b) Xây d ng bộ đi u khiển mạng n ron nhân tạo để b các tham s bất đ nh trong mô hình rô b t pan/tilt trong ma trận Jacobian ảnh ma trận Jacobian rô b t c ng như các yếu t bên ngoài . Bộ đi u khiển này hoạt động t t khi có bất đ nh trong hay nhiễu tác động vào.
2 c) ây d ng mô hình động l c học cho hệ gồm rô b t di động – rô b t pan tilt mang dụng 2 camera và 2 thuật toán đi u khiển trong đó: 01 bộ đi u khiển trượt và 01 bộ đi u khiển t i ưu theo chu n t i ưu bình phư ng t i thiểu cho hệ kết hợp gồm hai rô b t rô b t pan/tilt mang hai camera và rô b t di động. Trong đó hệ động l c học của toàn hệ được tổng hợp trong một phư ng trình. Luận án đã ch ng minh tính ổn đ nh tiệm cận của các phư ng pháp đi u khiển đ xuất ở trên dùng lý thuyết ổn đ nh Lyapunov bổ đ Barbalat và mô phỏng kiểm ch ng bằng công cụ mô phỏng Matlab. Nội dung của luận án Chƣơng 1: Tổng quan các vấn đ trong đi u khiển rô b t. Chƣơng 2: Phát triển thuật toán đi u khiển hệ pan tilt hai camera. Chƣơng 3: Một s cải tiến trong đi u khiển hệ servo th giác bám mục tiêu di động. Chƣơng 4: Phát triển thuật toán đi u khiển rô b t di động s dụng thông tin hình ảnh. CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề Để đi u khiển hệ th ng rô b t s dụng hai camera hoạt động được t t h n thì vấn đ đặt ra là: Th nhất là: Phát triển các phư ng pháp đi u khiển hệ pan tilt dùng thông tin hình ảnh bám mục tiêu di động khi có các tham s bất đ nh. Th hai là: C n xây d ng ma trận Jacobian ảnh là ma trận vuông để hệ th ng bám mục tiêu di động để hệ th ng hoạt động t t nhất. Th ba là: Phát triển một s phư ng pháp đi u khiển hệ th ng kết hợp rô b t di động với rô b t mang hai camera bám mục tiêu di động để vừa có khả năng bám mục tiêu vừa có khả năng di chuyển tới g n mục tiêu trong không gian. 1.2. Tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh Để bám được mục tiêu có t c độ di chuyển khác nhau thì ta c n các thuật toán đi u khiển các khớp của bệ pan-tilt mang camera thay đổi ph hợp. Khi s dụng rô b t pan tilt mang hai camera thì một vấn đ nữa đặt ra s suy biến của ma trận Jacobi khi lấy giả ngh ch đảo. Khi s dụng 1 camera thì ma trận Jacobian của hệ pan tilt – 1 camera là vuông và khả ngh ch. Nhưng khi s dụng 2 camera thì ma trận Jacobian ảnh của hệ sẽ là 3x6 ma trận Jacobian của hệ là 3x2 .
3 Do vậy trong các phép biến đổi ta phải lấy giả ngh ch đảo khiến nó là nguyên nhân gây ra các điểm kỳ d . Thuật toán điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh Các phƣơng pháp cổ điển Phƣơng pháp điều khiển hiện đại Kết hợp với Đi u khiển t i ưu Đi u Đi u Đi u mạng n ron thích nghi khiển khiển khiển trượt động động Phư ng Phư ng học l c học T i ưu pháp cổ pháp T i ưu điển kết hiện đại tham đ u ra hợp kết hợp s mạng mạng n ron n ron Hình 1.2 Một s phư ng pháp đi u khiển rô b t 1.3 Các vấn đề nghiên cứu của luận án - Nghiên c u xây d ng mô hình động học của hệ rô b t pan-tilt và xây d ng phư ng pháp đi u khiển cổ điển và kết hợp với mạng n ron để thu được kết quả t t h n bao gồm: - Nghiên c u cải tiến để xây d ng ma trận Jacobian ảnh vuông và bộ đi u khiển cho hệ pan tilt mang hai camera. - Phát triển các phư ng pháp đi u khiển nâng cao cho rô b t khi có các tham s bất đ nh. - ây d ng mô hình động l c học cho hệ kết hợp gồm rô b t di động, hệ pan/tilt mang 2 camera và các bộ đi u khiển cho hệ nói trên. - S dụng phư ng pháp ổn đ nh Lyapunov và bổ đ Barbalat s ch ng minh tính ổn đ nh và matlab để kiểm ch ng kết quả. CHƢƠNG 2 PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT PAN TILT SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH TỪ HAI CAMERA Trong chư ng này, thuật toán đi u khiển động học kết hợp với mạng n ron được xây d ng để đi u khiển các góc quay của hệ
4 pan/tilt sao cho ảnh mục tiêu luôn được duy trì ở v trí mong mu n trên mô hình của ảnh thu được từ 2 camera. Nội dung chư ng gồm 4 ph n chính là xây d ng mô hình động học của hệ rô b t stereo bám mục tiêu di động, thiết kế thuật toán đi u khiển hệ servo th giác, mô phỏng kiểm ch ng so sánh với bộ đi u khiển không kết hợp với mạng n ron và kết luận. 2.1. Xây dựng mô hình động học hệ rô bốt pan tilt-stereo camera bám mục tiêu di động với nhiều tham số bất định 2.1.1 Xác định ma trận Jacobi ảnh qua tọa độ điểm ảnh thu được từ 2 camera quy vào hệ tọa độ OcXcYcZc Hình 2.1 Bệ pan/tilt PTU-D48E-Series và biểu diễn hệ tọa độ Phư ng trình t c độ điểm đặc trưng ảnh của 2 camera: m = Jimag (m) v (2.9) - Jimag (m) là ma trận Jacobi ảnh: - v là vecto t c độ chuyển động của camera. UR UL U L (U L U R ) U LVL 2 f 2 U L2 U LU R 0 VL B fB f 2f (2.10) UR UL VL (U L U R ) f 2 VL2 VL (U L U R ) UL UR J imag (m) 0 B fB f 2f 2f UR UL U R (U L U R ) U RVL 2 f 2 UR 2 U U L R 0 VL B fB f 2f 2.1.2 Xác định hệ phương trình động học tốc độ rô bốt Pan-Tilt. Quan hệ t c độ giữa biến trong và biến ngoài mô tả hệ động học t c độ qua ma trận Jacobi của rô b t:
5 Hình 2.2 Mô hình hệ th ng camera x = J robot (q)q (2.11) 2.1.3 Xây dựng bài toán điều khiển động học (kinematic control) hệ rô bốt-stereo camera bám mục tiêu. sai lệch đặc trưng ảnh: ε m md Bài toán đi u khiển động học hệ pan/tilt -stereo camera bám mục tiêu là tìm thuật đi u khiển q = K (ε) sao cho hệ kín sau ổn đ nh m = Jimag (m)u ; v = x = J robot (q)q ; q = K(ε) 2.2. Thiết kế thuật toán điều khiển Trong chư ng này tác giả trình bày thuật đi u khiển n ron cho hệ động học rô b t pan/tilt mang hai camera bám mục tiêu di động và so sánh với hệ khi s dụng bộ đi u khiển PID thông dụng. 2.2.2 Xây dựng thuật toán điều khiển hệ r bốt pan ti t –2 ca era bá ục ti u di động ε = m - md = Jq ˆ +f -m -Kε + f + u1, (2.21) d Mạng n ron nhân tạo được chọn là mạng RBF có 3 lớp. Lớp vào 3 thành ph n của sai lệch ε . Lớp ra có 3 n ron tuyến tính có giá tr là giá tr xấp xỉ fˆ . Lớp n là các n ron có hàm đ u ra dạng Gauss: 2 j cj j exp 2 ; j = 1,2,3 (2.22) j
6 Hình 2.6 Cấu trúc của hệ visual servoing đi u khiển camera bám mục tiêu di động có nhi u tham s bất đ nh Định lý 1: Hệ stereo camera có nhiều tham số bất định (2.9), (2.11), với mạng nơron (2.22), (2.23) được mô tả theo hình 2.5 sẽ bám theo mục ti u di động với sai số ε, ε  0 nếu tốc độ các khớp bệ Pan-Tilt được điều khiển theo thuật toán (2.25), (2.26), (2.27) và luật học (2.28) như sau: q Jˆ + [(md - Kε) + u1, ] Jˆ + (md - Kε) + Jˆ +u1, = u0 + u1 (2.25) u0 = Jˆ + md - Kε (2.26) ε u1, = ( 1)Wσ - ε (2.27) u1 = Jˆ u + , 1 εσ T W (2.28) Trong đó các tham số tự chọn K là ma trận đối xứng xác định dƣơng K = K T > 0 , các hệ số   1,   0 . Cấu trúc của đi u khiển có thể mô tả theo s đồ trên hình 2.6.: Chứng minh: Ta chọn hàm ng tuyển Lyapunov xác đ nh dư ng như sau: 3 1 T V ε ε w iT w i (2.29) 2 i 1 V εT Kε ε 0 (2.37) Ta thấy V  0 khi ε  0 và V  0 khi và chỉ khi ε 0 .Theo nguyên lý ổn đ nh Lyapunov ta có sai lệch t c độ ε 0 , ε 0 . Như vậy hệ (2.21) là ổn đ nh tiệm cận và do đó m(t ) md , m(t ) md .
7 2.3 Một số kết quả mô phỏng kiểm chứng Mô phỏng 1: Mục tiêu cố định Tâm camera ở thời điểm ban đ u là: m(0) =[-40, 30, 0] (pixel); tọa độ ảnh của mục tiêu đ ng yên ở mt=[-20, 0, 20] (pixel); Hình 2.7 Sai lệch tọa độ ảnh mục tiêu (pixel). Hình 2.8 Sai lệch tọa độ ảnh khi không có mạng n ron b Mô phỏng 2: Mục tiêu di chuyển theo đƣờng thẳng Điểm mục tiêu đi từ điểm A(0m,1.8m,0m) tới điểm B(-0.3m, 1.8m, -0.5m) trong thời gian T=30(s). Hình 2.9 Sai lệch bám tọa độ khi mục tiêu đi theo đường thẳng. Hình 2.10 Sai lệch tọa độ ảnh khi mục tiêu đi theo đường thẳng
8 Hình 2.11 Sai lệch bám tọa độ Hình 2.12 Sai lệch tọa độ ảnh khi khi không có mạng n ron không có mạng n ron b Mô phỏng 3: Mục tiêu cơ động theo cung tròn Mục tiêu đi theo cung tròn có tọa độ tâm tại g c tọa độ O(0,0) và bán kính r = 1 trên mặt phẳng ZCOCXC và cách g c tọa độ một khoảng YC = 1.8m trong hệ tọa độ camera OCXCYCZC. Chuyển động của mục tiêu theo cung tròn đi từ điểm A(0m,1.8m, 1m) tới điểm B(1m,1.8m,0m) với thời gian T = 30s. T c độ v ~ 3 (cm/s). Hình 2.13 Sai lệch bám quỹ đạo khi mục tiêu c động theo cung tròn Hình 2.10 Sai lệch tọa độ ảnh khi mục tiêu đi theo cung tròn
9 Mô phỏng 4: Mục tiêu di chuyển theo cung tròn có vận tốc thay đổi Mục tiêu đi theo cung tròn tư ng t trong mô phỏng 3 nhưng trong 1/6 cung đ u vận t c tăng d n đ u với gia t c 1cm/s2 sau 3 giây nó chuyển động đ u với vận t c 3cm/s. Tới 1/6 cung tròn cu i nó chuyển động vận t c giảm d n đ u với gia t c -1cm/s2. Hình 2.17 Sai lệch bám quỹ đạo khi mục tiêu có vận t c thay đổi. Hình 2.18 Sai lệch tọa độ ảnh khi mục tiêu có vận t c thay đổi. 2.4. Kết luận chƣơng 2 Chư ng này tác giả đã đ xuất một phư ng pháp mới cho hệ servo th giác stereo s dụng mạng n ron với luật học on-line trong bộ đi u khiển để bù cho các tham s bất đ nh không biết rõ như mô men quán tính, ma trận Jacobi, ma sát ở các khớp, nhiễu tác động vv… giúp cho hệ th ng hoạt động ổn đ nh và sai lệch bám triệt tiêu. Độ ổn đ nh toàn cục của hệ th ng được ch ng minh bằng thuyết ổn đ nh Lyapunov. Tính khả thi của việc cài đặt ng dụng mạng n ron này lên các microcontroller là hoàn toàn khả thi. Do luật học cập nhật liên tục được th c hiện chỉ với một s phép nhân và tích phân (cộng dồn) nên kh i lượng tính toán không quá lớn và mặt khác các chip ví
10 x lý 32 và 64 bit hiện nay có t c độ x lý ngày càng cao nên hy vọng không là rào cản cho việc ng dung trong th c tế sau này. CHƢƠNG 3 MỘT SỐ CẢI TIẾN TRONG ĐIỀU KHIỂN HỆ SERVO TH GIÁC BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG Như trong chư ng2 tác giả đã nhận thấy để đi u khiển hệ pan/tilt th giác hai camera bám mục tiêu di động hoạt động được t t thì bài toán đi u khiển có một s vấn đ c n giải quyết như sau: - Th nhất là c n xây d ng được ma trận Jacobian ảnh vuông để khi th c hiện ngh ch đảo và các biến đổi khác không xuất hiện các điểm kỳ d dẫn tới mất bám. - Th hai là xây d ng bộ đi u khiển động l c học kết hợp với mạng n ron để b ảnh hưởng của các tham s bất đ nh bên trong mô hình c ng như nhiễu bên ngoài. - Th ba là t i ưu một s tham s trong mạng n ron để thu được kết quả đ u ra t t h n. Trong ph n 1 tác giả đi xây d ng mô hình 3D cho hệ 2 camera để có được ma trận Jacobian đ y đủ. Trong ph n 2 tác giả xây d ng bộ đi u khiển động l c học s dụng mạng n ron với các tham s được t i ưu s ổn đ nh của hệ được ch ng minh bằng phư ng pháp Lyapunov và bổ đ Barballat. Ph n 3 là các kết quả mô phỏng. Cu i c ng là một s kết luận. 3.1 dựng mô hình 3D cho hệ 2 camera trên rô bốt Pan tilt 3.1.2 hình hệ ca era ảo. ước 1, Từ quan hệ hình học giữa mục tiêu và đặc trưng ảnh trên hai camera ta tính được tọa độ của mục tiêu trong không gian 3D xc  x y z nhìn trong hệ trục tọa độ Oc X cYc Zc T ước 2 Ta đ nh ngh a một hệ tọa độ liên kết Ov X v Yv Zv Có g c tọa độ tr ng với hệ tọa độ Oc X cYc Zc . Để chuyển đổi từ hệ tọa độ OC tới OV ta s dụng ma trận chuyển tọa độ C Rv Hình 3.2 . Tọa độ của mục tiêu x c  x y zT nhìn trong hệ tọa độ Oc X cYc Zc thì nhìn trong hệ tọa độ camera ảo Ov X v Yv Zv là x v  zv xv yv  T
11 Hình 3.2 Mô hình hệ camera 3D ảo Mô hình camera 3D ảo được xây d ng theo các bước như sau: ước 3 Hệ tọa độ camera ảo Ov X v Yv Zv được s dụng để đ nh ngh a ra hai hệ tọa độ Ov1 X v1Yv1Zv1 , Ov 2 X v 2Yv 2 Zv 2 của hệ camera ảo. G c của hai hệ tọa độ được đặt trên hai trục Xv và Zv đặt xa g c Ov một khoảng λ. ước 4, Mô hình camera ảo được kết hợp với mô hình camera tr c quan 3D để tạo ra không gian 3D Cartesian ảo có tọa độ điểm đặc trưng của mục tiêu được biểu diễn trong hệ tọa độ ảo là: x s  zv 1 zv 2 xv 1  . Jvimg là ma trận Jacobian ảnh vuông: T  1 zv   0     xv (  x v ) 2   x  1  Jvimg   v 0  (3.10)  ( z v  ) 2 zv     yv 1   0 zv     ( zv   ) 2 3.1.3 iể oát ự u biến c a a trận acobian Ta có thể tránh s suy biến của ma trận này bằng cách chọn tham s λ thỏa mãn λ > max xv, zv).
12 3.1.4 ài toán điều hiển bá ục ti u với nhiều tha ố bất định x s  (Jˆ  J)q   fv Jvimg v R C x 0 . (3.19) 3.2. dựng hệ động lực học rô bốt pan tilt – hai camera với các tham số bất định Hệ động l c học của rô b t n-link với s ảnh hưởng của các tham s nhiễu và các tham s bất đ nh có thể biểu diễn như sau:   C(q, q M(q)q   g(q)  d(t )  τ  )q (3.20) 3.3. dựng bộ điều khiển nơ ron cho hệ động lực học rô bốt pan tilt hai camera bám mục tiêu di động. 3.3.1 X dựng bộ điều hiển Luật đi u khiển được xác đ nh như sau: τ  A(K Dε  K Pε)  b  τ NR  τ 0  τ1 , (3.30) τ 0  A(K D ε  K P ε)  b , (3.31) 3.3.2 X dựng cấu tr c các ớp bộ điều hiển nơ ron tru ền th ng cho hệ thống Cấu trúc mạng n ron được chọn là mạng BFNN gồm 3 lớp. Lớp Input là vec t s  s1 s2 s3  T Lớp tính toán n Lớp n bao gồm các n ron với đ u ra được tính theo dạng Gaussian: Lớp đầu ra là giá tr xấp xỉ của hàm f1 3.3.3 ối ưu tha ố Thuật toán di truy n Genetic Algorithms GA được ng dụng để t i ưu các tham s c j và tham s khoảng cách c sở  j theo [32]: Định l 2: Sai số bá ục ti u di động tả b i phương trình (3.32b) c a hệ pan-ti t – hai ca era bá ục ti u di động (3.1 ) (3.2 ) ẽ tiến về 0 hay ε  0 và hệ sẽ n định toàn cục nếu t n hiệu điều hiển được chọn theo phương trình (3.3 ) (3.3 ) và thuật học online (3.38): τ  A(K D ε  K P ε)  b  τ NR (3.36)  ε  τ NR  A   1 Wσ    (3.37)  ε  W  sσT , (3.38)
13 Hình 3.6 Cấu trúc s đồ đi u khiển của hệ th ng Chứng minh: Chọn hàm ng tuyển Lyapunov 3 w 1 T 1 V ( s, W )  s s T i wi . (3.39) 2 2 i 1 Lấy đạo hàm của V ta thu được: V  sT Gs   s  0 (3.49)  s  s  V    2sT G  βT     Wσ    β  Gs  (3.50)   s  s   s Ta nhận thấy V là hàm b chặn bởi s, β và W là b chặn là vec s t đ n v s và luôn b chặn G là ma trận hằng s và xác đ nh dư ng ,   0 . Như vậy V thỏa mãn là hàm liên tục. Theo Barbalat's ta có s  0 khi t  0 kéo theo ε  0 khi hệ là ổn đ nh toàn cục. phỏng 1: Mục ti u di chu ển theo đư ng th ng Mục tiêu đi từ điểm A 0m 3m 0m tới B -0.5m 3m -0.3m trong mặt phẳng COCXC với thời gian T 6 s t c đô v 10 cm/s . Hình 3.7 Kết quả bám mục tiêu di chuyển theo đường thẳng
14 Hình 3.8 Sai s bám mục tiêu di động hệ tọa độ ảo 3D phỏng 2 ục ti u di chu ển theo đư ng tr n O (0, 0, 0), r = 1 Hình 3.9 Kết quả bám mục tiêu nhìn trong không gian camera Hình 3.10 Sai s bám mục tiêu nhìn trong hệ tọa độ ảo 3D a) b) c) Hình 3.11 a) L i bám mục tiêu theo 2 trục . b) Mô ment đặt lên các khớp. c) T c độ khớp pan/tilt q
15 phỏng 3 ục ti u di chu ển theo hình ch nhật & tốc độ tha đ i Mục tiêu đi từ điểm -1m 3m 0m tới điểm -1m 3m 1m trong thời gian 10s. Trong 10 giây tiếp mục tiêu đổi hướng và đi từ điểm - 1m 3m 1m tới 1m 3m 1m và quay v điểm đ u. Do quãng đường khác nhau khi thời gian như nhau nên t c độ di chuyển khác nhau. Hình 3.12 Kết quả mô phỏng bám mục tiêu trong không gian camera Hình 3.12 Sai s bám mục tiêu nhìn trong hệ tọa độ ảo 3D a) b) c) Hình 3.13 a) Sai s bám mục tiêu chiếu theo hai trục . b) Moment đặt lên các khớp. c) T c độ các khớp q phỏng 4 ục ti u di chu ển theo đư ng bất định và tốc độ tha đ i.
16 Mục tiêu đi từ điểm: x, y, z) = (3, 3, 0.5) yt = 0.1t. Còn theo hai trục x z thì nó di chuyển theo đường như sau: 0 ≤ t
17 tròn ở hình 8 và hình 9 của mô phỏng 2 nhưng l i bám còn lớn c n phải cải thiện. Khi mục tiêu di chuyển tới các điểm trên đường tròn mà tới các điểm cos hay sin đổi dấu tại 0 đường tròn nhưng hệ th ng vẫn bám mục tiêu t t Khác với chư ng trước, nó b mất bám tại điểm đường tròn. Trong mô phỏng 3 4 Khi mục tiêu di chuyển theo hình chữ nhật và theo đường bất đ nh nhưng hệ th ng vẫn bám t t ngay cả khi mục tiêu thay đổi hướng và t c độ. S ảnh hưởng của các tham s bất đ nh và nhiễu tác động tới hệ động l c được triệt tiêu bởi thành ph n đi u khiển n ron. Mặt khác ma trận Jimg Jrobot không b suy biến. Khi không có bộ đi u khiển n ron thì hệ có thể bám mục tiêu theo đường thẳng còn lại b mất bám hoặc sai s rất lớn. Hình 3.17 Khi mục tiêu đi theo Hình 3.18 Khi mục tiêu đi theo đường thẳng không có hệ tọa độ ảo đường tròn không có hệ tọa độ và bộ đi u khiển n ron ảo và bộ đi u khiển n ron 3.5. Kết luận chƣơng 3 Trong chư ngnày vấn đ theo dõi mục tiêu di động của hệ rô b t pan/tilt hai camera với các tham s bất đ nh trong hệ th ng trong ma trận Jacobian và hệ động l c học của hệ th ng đã được đ cập. Một hệ camera 3D ảo được xây d ng để đưa ra được ma trận Jacobian ảnh đ y đủ để giảm s ảnh hưởng của các tham s bất đ nh và nhiễu. H n nữa trong chư ngnày tác giả c ng xây d ng bộ đi u khiển n ron truy n thẳng BF với thuật học online cho tác động nhanh và ph hợp với đi u khiển theo dõi bám mục tiêu. S ổn đ nh của hệ th ng được ch ng minh bằng phư ng pháp ổn đ nh Lyapunov. Các mô phỏng cho thấy thuật toán đ xuất là ph hợp với hệ th ng. Hệ th ng bám mục tiêu với sai s hội tụ v 0. Các kết quả nghiên c u được tác giả trình bày trong danh mục kết quả ở tài liệu 1 . Mặt khác bộ đi u khiển trong hệ th ng các tham s đi u khiển c ng được t i ưu để thu được kết quả t t h n. Trong chư ngnày hai trong s các tham s đi u khiển của bộ đi u khiển n ron được t i ưu. Tuy vậy các tham s ƞ , δ, G, H c ng vẫn còn có thể