Xem mẫu
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
Điều khiển robot bầy đàn tránh vật cản và tìm kiếm mục tiêu
Control swarm robots avoid obstacles and search for goals
Lê Thị Thúy Nga Lê Hùng Lân
Trường ĐH GTVT Viện Ứng dụng Công nghệ - Bộ KHCN
e-Mail: lethuynga77@gmail.com e-Mail: lanlh1960@yahoo.com
Tóm tắt:
Bài báo đề xuất giải pháp điều khiển robot bầy đàn trong robot học đã được nghiên cứu rất rộng rãi và có
tìm kiếm mục tiêu và tránh vật cản bằng kỹ thuật điều nhiều thuật toán điều khiển được đưa ra để giải quyết
khiển hành vi dựa trên không gian rỗng. Tiếp theo, vấn đề này. Tuy nhiên, hầu hết các thuật toán được
bài báo dựa trên lý thuyết Lyapunov để đưa ra các xây dựng dựa trên cơ sở robot đơn lẻ, có kích thước
điều kiện ổn định của quá trình tụ bầy theo phương và khối lượng lớn. Trong [2], các tác giả đã sử dụng
thức điều khiển mới đề xuất. Cuối cùng là các kết quả bộ điều khiển mờ cho việc theo dõi đường đi và tránh
mô phỏng bằng phần mềm Matlab chứng minh tính trở ngại trên đường di chuyển của một robot bánh xe
đúng đắn của các nghiên cứu lý thuyết. di động (WMR), kết quả đạt được là robot đã tránh
Từ khóa: robot bầy đàn, điều khiển hành vi dựa trên được vật cản, nhưng chỉ dừng lại ở việc khảo sát trên
không gian rỗng, tránh vật cản, tìm kiếm mục tiêu. một cá thể robot. Trong [3], [4] đã phân tích, chứng
minh sự ổn định của bầy robot di chuyển trong môi
Abstract: trường không có chướng ngại vật, với lực hút/đẩy
This paper proposes a control solution for searching
giữa các cá thể được thiết lập dựa trên cơ sở logic mờ.
goal and avoiding obstacles of swarm robots by
Để phát triển hơn các nội dung đã nghiên cứu ở [3] và
control technique of Null Space based Behavior.
[4], trong [5] các tác giả đã xây dựng mô hình toán
Further more, the article based on Lyapunov theory to
của bầy đàn không chỉ dựa trên lực tương tác giữa các
give the stable conditions of the swarm convergence
cá thể robot trong bầy mà còn phụ thuộc vào lực
under a new control method. Finally, simulation
tương tác giữa các cá thể robot với môi trường, cụ thể
results using Matlab software prove the correctness of
là với vật cản nằm trên đường di chuyển và với mồi.
the theoretical research.
Các lực tương tác này đều được mô tả bởi các hàm
Keywords: swarm robots, Null Space based Behavior
logic mờ, kết quả đạt được là các robot trong bầy đã
control, avoid obstacles, targeted search.
tránh được vật cản và tìm được mồi.
Trong nội dung bài báo này, chúng tôi đưa ra giải
Chữ viết tắt pháp điều khiển robot bầy đàn dựa trên kỹ thuật điều
PSO Particle Swarm Optimization khiển hành vi không gian rỗng NSB: chia nhiệm vụ
lớn của bầy robot thành các nhiệm vụ nhỏ, xác định
WMR Wheeled Mobile Robot mức độ ưu tiên của từng nhiệm vụ, sau đó chiếu
nhiệm vụ có mức độ ưu tiên thấp hơn vào không gian
NSB Null Space based Behavior rỗng của nhiệm vụ ưu tiên cao hơn. Điều kiện ổn định
quá trình hội tụ cũng được đưa ra trong nghiên cứu
này, và cuối cùng là các kết quả mô phỏng kiểm
1. Phần mở đầu chứng tính đúng đắn của nghiên cứu lý thuyết bằng
Hệ thống robot bầy đàn luôn gặp phải rất nhiều vấn phần mềm Matlab.
đề khó khăn, ví dụ như: chúng luôn phải hoạt động
trong những môi trường phức tạp, có nhiều trở ngại, 2. Nội dung chính
nhưng bên cạnh đó khả năng tính toán của chúng lại
2.1 Khái niệm không gian rỗng
luôn bị giới hạn bởi các cấu trúc vật lý. Mặc dù vậy,
Xem xét một bầy robot có N cá thể di chuyển trong
các hệ thống điều khiển vẫn phải đảm bảo trong thời
gian thực các robot vẫn phải hoàn thành mục tiêu pi1
nhiệm vụ của mình. Trong nghiên cứu [1] nhóm tác pi 2
giả trình bày một thuật toán tránh vật cản với cách không gian n chiều, gọi pi R n : là vị trí
tiếp cận thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) để điều khiển ...
các robot trong ứng dụng tìm kiếm tập thể. Ý tưởng
này còn nhiều hạn chế để mô phỏng khi có nhiều yếu pin
tố thực tế giới hạn chương trình. Vấn đề tránh vật cản
VCCA-2015
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
u1 Nhiệm vụ thứ hai: di chuyển tới mục tiêu.
Nhiệm vụ thứ ba: duy trì bầy đàn để tránh va chạm
u2 giữa các cá thể trong bầy với nhau nhưng không làm
và u R n : là vector vận tốc di chuyển của phân tách nhóm.
...
Để điều khiển robot thực hiện các nhiệm vụ trên thì
un người giám sát có thể chọn mức độ ưu tiên khi thực
cá thể thứ i (i = 1 ÷ N), mô hình toán học của cá thể i hiện các nhiệm vụ. Trong nghiên cứu này tác giả chọn
được mô tả như sau: mức độ ưu tiên theo thứ tự: tránh vật cản, di chuyển
tới mục tiêu và cuối cùng là nhiệm vụ duy trì bầy đàn.
pi u (1) Với kỹ thuật điều khiển hành vi dựa trên không gian
Gọi là giá trị đầu vào điều khiển để cá thể i hoàn rỗng thì vector vận tốc di chuyển của mỗi cá thể robot
thành mục tiêu nhiệm vụ, lúc đó sẽ phụ thuộc vào được tổng hợp theo giản đồ H. 1.
p, có nghĩa là: Vận tốc di chuyển của cá thể robot thứ i được xác
định như sau:
f p (2)
u uo No u g Nog us
Đạo hàm (2) theo thời gian:
f p trong đó: , , lần lượt là các vector vận tốc thực
p (3) hiện các nhiệm vụ: tránh vật cản, di chuyển tới mục
p tiêu và duy trì bầy đàn, , là các ma trận rỗng
Kết hợp (1) và (3): J p u được tính toán theo thứ tự ưu tiên của các nhiệm vụ.
Xác định vận tốc robot tránh vật cản:
trong đó: J(p) là ma trận Jacobian, J p R1 n Gọi M là số lượng vật cản có trong môi trường di
1 po1
Suy ra: u J J T JJ T (4)
po 2
trong đó: J+ là ma trận giả nghịch đảo của J(p), chuyển của robot bầy đàn, pom R n : là vị
J R n 1 ...
Gọi d là khoảng cách mong muốn từ robot tới mục pon
tiêu, lúc đó (4) được viết lại như sau:
u J d J (5)
trí của vật cản thứ m (m=1÷M), o R : khoảng
cách thực tế giữa cá thể robot thứ i và vật cản thứ m:
trong đó: là hệ số dương, d : được gọi 2 2
là sai lệch giữa giá trị thực tế so với giá trị mong o pom pi pom1 pi1 ... pomn pin
muốn. Mong muốn của việc điều khiển robot tránh vật cản:
Ma trận hình chiếu trực giao vào không gian rỗng của nếu vật cản nằm trên đường robot di chuyển tới đích
J được xác định bởi: thì robot phải cách vật cản một khoảng cách an toàn
NJ I J J do (còn gọi là khoảng cách mong muốn) o,d do ,
trong đó I là ma trận đơn vị I R .
n n nếu vật cản nằm ngoài vùng di chuyển của robot thì
NJ được gọi là không gian rỗng của nhiệm vụ đang vật cản không làm ảnh hưởng đến vận tốc di chuyển
cần hoàn thành. Ma trận NJ là một ma trận đối xứng, của robot. Điều đó có nghĩa rằng, vận tốc di chuyển
và nó có thể dễ dàng chỉ ra rằng: của robot phụ thuộc vào khoảng cách giữa robot tới
vật cản.
N J AN J AN J với A R1 n Ma trận Jacobian J o RM n : biểu diễn vector vận
NJ NJ tốc di chuyển của robot tránh vật cản:
T
JN J NJ J 0 po1 pi
po1 pi
2.2 Điều khiển hành vi dựa trên không gian rỗng
Khi robot bầy đàn thực hiện nhiệm vụ di chuyển tới Jo ... pˆ ioT (6)
đích, trên đường di chuyển chúng phải tránh các vật T
cản nằm trên đường để không bị hư hỏng. Vì thế mỗi poM pi
cá thể robot trong bầy phải thực hiện ba nhiệm vụ
sau: poM pi
Nhiệm vụ thứ nhất: tránh vật cản.
VCCA-2015
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
uo+ No ug
No
ug
No u g
uo
u=uo+ No ug +Nogus
Robot i
us
Nog us
Nog
H. 1 Giản đồ tổng hợp vận tốc theo phương pháp NSB khi robot i thực hiện ba nhiệm vụ
T
Ma trận giả nghịch đảo của Jo: pg pi
Jg pˆ igT (9)
Jo pˆ io , J o Rn M
pg pi
Ma trận hình chiếu trực giao của Jo: Ma trận giả nghịch đảo của Jg:
No In pˆ io pˆ ioT , No Rn n
(7) Jg pˆ ig , Jg Rn 1
Từ (5) suy ra vector vận tốc robot tránh vật cản được Ma trận hình chiếu trực giao của Jg:
xác định như sau:
Ng I2 pˆ ig pˆ igT , N g Rn n
(10)
uo o Jo o do o Jo o
(8) Từ (5) suy ra vector vận tốc di chuyển tới đích của
trong đó: o o do là sai lệch giữa khoảng cách robot i được viết lại như sau:
thực tế và khoảng cách mong muốn từ robot đến vật ug g Jg g dg g Jg g (11)
cản.
Xác định vận tốc robot di chuyển đến mục tiêu: trong đó: g g dg g là sai lệch giữa khoảng
pg1 cách thực tế và khoảng cách mong muốn từ robot đến
đích.
pg 2 Xác định vector vận tốc duy trì bầy:
Gọi: pg R n là vị trí của mục tiêu cần tìm Trong các nhiệm vụ của robot bầy đàn thì nhiệm vụ
... duy trì bầy là một trong những nhiệm vụ rất quan
pgn trọng, đã có rất nhiều công trình khoa học nghiên cứu
về vấn đề này. Trong [4], chúng tôi đã phân tích hành
kiếm, g R là khoảng cách thực tế giữa robot thứ vi hội tụ của bầy đàn dựa trên lực hút/đẩy mờ.
tới mục tiêu, lúc đó g được tính toán theo công thức: Khoảng cách thực tế giữa cá thể robot thứ i và thứ j
(j=1÷N, j≠i) là:
2 2
g pg pi pg 1 pi1 ... pgn pin 2 2
s pj pi p j1 pi1 ... p jn pin
Mong muốn của việc điều khiển robot hướng tới đích
là robot chạm vào mục tiêu, tức là khoảng cách mong Mục tiêu của việc điều khiển là duy trì khoảng cách
muốn bằng 0: giữa hai cá thể robot luôn giữ ở hằng số
*
dg 0 s ,d s RN
g ,d
Gọi là sai lệch giữa khoảng cách thực tế và khoảng
Ma trận Jacobian J g R1 n : s
*
cách mong muốn: s s s
Trong nghiên cứu [4], mô hình động lực học của cá
thể robot thứ i được xác định như sau:
VCCA-2015
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
N pj pi 2.3 Thuật toán điều khiển hành vi robot bầy đàn
pi us j 1, j i
pj pi dựa trên nguyên lý NSB và logic mờ
pj pi Để điều khiển robot bầy đàn thực hiện ba mục tiêu
nhiệm vụ: tránh vật cản, tìm kiếm mục tiêu và duy trì
N pj pi bầy đàn thì cần phải thực hiện theo các bước sau:
(12)
j 1, j i s
pj pi * Bước 1:
- Nhập số lượng robot trong bầy: N.
trong đó: s là lực tương tác giữa cặp cá thể (i, - Nhập số lượng vật cản trong không gian di chuyển
của robot bầy đàn: M.
j), lực này được tính toán dựa trên cơ sở logic mờ [4]:
- Đặt vị trí ban đầu cho các robot trong không gian n
*
s 0, khi : s s p11 p21 pN 1
*
s 0, khi : 0 s s (13) p12 p22 pN 2
*
chiều: p1 , p2 ,..., pN
s 0, khi : s s
... ... ...
Ma trận Jacobian: p1n p2 n pNn
T
p1 pi - Đặt vị trí M vật cản và mục tiêu g trong không gian
p1 pi n chiều:
J s1 pˆ sT1 (14) pg1
p2 pi
T
po11 poM 1
Js2 pˆ sT2
Js pˆ sT p2 pi RN n
po12 poM 2 pg 2
.... ....
.... po1 ,..., poM , pg
J sN pˆ sN
T
... ... ...
T
pN pi
pN pi
po1n poMn pgn
Ma trận giả nghịch đảo của Js: - Nhập khoảng cách an toàn giữa các cá thể robot với
T vật cản do, và khoảng cách giữa các cá thể robot với
p1 pi *
nhau s
p1 pi
J s1 pˆ sT1 T - Nhập các hệ số o và g .
p2 pi (15)
J s2 pˆ sT2 - Nhập số bước tính K.
Js pˆ s p2 pi Rn N
.... .... * Bước 2:
.... - Tính khoảng cách giữa robot thứ i (i=1÷N) với từng
J sN pˆ sN
T
pN pi
T
vật cản o , giữa robot thứ i với đích đến g và giữa
pN pi robot thứ i với robot thứ j (j=1÷N, j≠i) s .
Ma trận hình chiếu trực giao của Js:
- Tính lực hút/đẩy mờ s sao cho thỏa mãn điều
Ns In pˆ s pˆ sT , Ns Rn n
(16)
kiện (13) [4].
Từ (5) suy ra vector vận tốc của cá thể robot thứ i làm * Bước 3:
nhiệm vụ duy trì bầy đàn được xác dịnh như sau: - So sánh khoảng cách thực tế và khoảng cách an toàn
us Js s Rn 1 (17) từ robot i tới vật cản om (m=1, 2,…M). Nếu:
• Tổng hợp vector vận tốc di chuyển của mỗi cá thể o do : robot thứ i không cần tránh vật cản o,
robot trong bầy khi thực hiện cả ba nhiệm vụ dựa trên tức là Jo 0
kỹ thuật NSB như H.1:
u uo No u g Nog us o do : robot thứ i cần phải tránh vật cản o, lúc
này cần tính J o theo (6).
o Jo o g No J g g N og J s s ,
Tính: J o , N o , uo .
u Rn 1 (18)
- So sánh khoảng cách thực tế và khoảng cách mong
Jo n n muốn từ robot i tới đích đến. Nếu:
trong đó: J og , J og R ;
Jg g 0 : robot thứ i đã gặp đích đến g, J g 0 .
N og In J og J og , N og Rn n
VCCA-2015
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
g 0 : robot thứ i chưa gặp đích đến g, tính J g Gọi là vector sai lệch mục tiêu nhiệm vụ, tức là
theo (9). o
Tính: J g , N g , ug . g , mục đích của việc điều khiển là làm sao
Tính: J og , J og , N og s
- So sánh khoảng cách thực tế và khoảng cách mong cho 0.
muốn từ robot i tới robot thứ j. Nếu: N
* Chọn hàm thế năng Lyapunov: V :R R
s s: robot thứ i và robot thứ j di chuyển về
là một hàm liên tục, khả vi:
phía nhau nhờ hàm hút s 0. 1 T
*
V
s s: robot thứ i và robot thứ j di chuyển về 2
Đạo hàm V(.) theo thời gian:
phía cách xa nhau nhờ hàm đẩy s 0.
Jo
*
s s: robot thứ i giữ nguyên lộ trình di chuyển
V T T
Jg u
s 0. Js
Tính: J s , u s
o o
* Bước 4: T
- Vận tốc di chuyển của cá thể i ở bước tính k o J g Jo o g J g No J g g
(k=0÷K-1) được xác định theo: J g Jo J s No J g J s Nog J s
o o g g s
u[k ] uo [k ] No [k ]ug [k ] Nog [k ]us [k ] T
V o g s *
- Quãng đường robot i di chuyển được tương ứng với
một bước tính : 0 0
o o
S i [k 1] S i [k ] u[k ]* t * o J g Jo g J g No J g 0 g
- Tọa độ mới của cá thể thứ i sau (k+1) bước di
chuyển: o J s Jo g J g No J g J s Nog J s s
i i i
p [k 1] p [k ] S [k 1]* t m11 0 0 o
(21)
Vòng lặp từ bước 2 đến bước 4 được thực hiện cho V o g
T
s m21 m22 0 g
đến khi các cá thể trong bầy hội tụ tại mục tiêu và kết M 31 M 32 M 33 s
thúc K bước di chuyển.
Do thực tế có: J o No 0 , J o Nog 0 , J g Nog 0
2.4 Phân tích sự ổn định của robot bầy đàn dựa Cần phải chứng minh được rằng hàm:
trên kỹ thuật NSB
m11 0 0
Định lý: o
T
Các điều kiện cần và đủ để ổn định mục tiêu nhiệm V o g s m21 m22 0 g
vụ là Jacobians của các nhiệm độc lập như tránh vật M 31 M 32 M 33 s
cản o, tìm kiếm mục tiêu g, duy trì bầy và Jacobians
được ghép bởi hai nhiệm vụ tránh vật cản – tìm kiếm là xác định dương.
đích phải thỏa mãn các điều kiện độc lập sau: Chứng minh điều kiện cần của tính xác định dương
của V1: ba phần tử đầu tiên trên đường chéo chính của
T
(19) V1 là m11 0 , m22 0 và s M 33 s là xác
định dương. Phần tử m11 là xác định dương nếu hệ số
(20)
trong đó . là hạng của ma trận. o 0 . Phần tử m22 là xác định dương nếu tránh vật
cản o và tìm kiếm đích g là các nhiệm vụ độc lập, tức
Chứng minh:
là điều kiện (19) được thảo mãn và hệ số g 0 .
T
Hàm s M 33 s là xác định dương nếu ma trận
M 33 là xác định dương. Để chứng minh điều đó cần
VCCA-2015
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
chứng minh các giá trị riêng của ma trận M 33 là xác trong đó ma trận R3 3 được định nghĩa như sau:
định dương 0 33 1 2 N . Do đó o 0 0
chúng ta có thể viết: J g Jo
o g J g No J g 0 (23)
T
s M 33 s 1 s1 s1 2 s2 s2 k1 31
o 31 g 32
N sN sN
Để V1 là xác định dương thì phải xác định dương,
Lưu ý rằng: điều đó có nghĩa rằng, các phần tử nằm trên đường
chéo chính của là xác định dương theo định lý
k1 si si k2 si ,0 k1 k2 , 0 k1 k2 Sylvester:
với i 1, 2, ,N o 0 (24)
Nên: k1
2
si si si k2 2
si g 0 và J g N o J g 0 (25)
Do đó
T
M 33 là xác định dương. k1 0 và J s Nog J s 0 (26)
s s
Ma trận M33 là xác định dương nếu các nhiệm vụ tách Từ (7):
biệt là độc lập tuyến tính, tức là hạng của các ma trận J oT J gT
nhiệm vụ duy trì bầy và nhiệm vụ xếp chồng tránh vật J g No J g 1 Jg 2
Jg 2
cản o - di chuyển tới đích g phải thỏa mãn điều kiện Jo Jg
(20). T 2
Chứng minh các điều kiện đủ của định lý: J g J oT J g J oT J g , J oT
Trong công thức: 1 2 2
1 2 2
V1 2
m11 2
m22 T
M 33 Jo Jg Jo Jg
o g s s
T
m21 T
M 31 T
M 32 Theo bất đẳng thức Cauchy – Schwarz:
g o s o s (22)
2 2 2
Cụ thể như sau: J g , J oT Jo J g , J g No J g 0 , dấu bằng
2 2
o m11 o o xảy ra khi và chỉ khi Jo và Jg là hai vector phụ thuộc
2 2
g m22 g J g No J g g
tuyến tính, J g N o J g 0 khi và chỉ khi Jo và Jg là hai
T vector độc lập tuyến tính. Nói cách khác, (25) đúng
m21 J g Jo
g o o g o thì công thức (19) là đúng. Tương tự như vậy,
Ta lại có: J s Nog J s 0 khi và chỉ khi Jog và Js là hai vector
T
s M 31 o o 31 s o độc lập tuyến tính, điều đó có nghĩa rằng (26) đúng
T
M 32 thì công thức (20) là đúng.
s g g 32 s o
Định lý đã được chứng minh.
T 2
s M 33 s 33 1 k s
2.4 Kết quả mô phỏng
trong đó: 31 : giá trị lớn nhất của ma trận J s Jo Đối với mỗi mô phỏng, không gian tìm kiếm được
thiết lập trên hệ tọa độ hai chiều [500, 500]. Các vị trí
32 : giá trị lớn nhất của ma trận J s N o J g . ban đầu của robot, vật cản, mục tiêu được khởi tạo
Vì vậy: ngẫu nhiên. H.2 cho thấy quá trình di chuyển của các
2 2 robot trong bầy hướng tới hội tụ ở mục tiêu bằng
V1 o J g No J g g 33 1k s o J g Jo s o phương thức điều khiển hành vi của robot dựa trên
không gian rỗng khi các hệ số o là xác định âm và g
o 31 s o g 32 s o
là xác định dương. Khi số lượng vật cản M trong môi
Có thể viết lại dưới dạng ma trận như sau:
trường tăng lên thì hệ số tránh vật cản o phải càng
o o âm.
V1 g g
s s
VCCA-2015
- Hội nghị toàn quốc lần thứ 3 về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2015
định hội tụ của thuật toán dựa trên lý thuyết
Lyapunov. Kết quả mô phỏng thể hiện: các cá thể
robot đã tránh được chướng ngại vật và tìm thấy mục
tiêu sau một thời gian di chuyển xác định. Nội dung
nghiên cứu của bài báo cho thấy rằng việc áp dụng
NSB để giải quyết vấn đề tìm kiếm tập thể trong môi
trường có nhiều trở ngại là rất thiết thực và hiệu quả.
a. N=15, M=1, b. N=21, M=4,
5.5, 75.5, Tài liệu tham khảo
o o
[1]. Lisa L. Smith, Ganesh K. Venayagamoorth,
g 0.05 g 0.05 Phillip G. Holloway, Obstacle Avoidance in
H.2 Quá trình tụ bầy của robot bầy đàn khi các hệ Collective Robotic Search Using Particle Swarm
số o là xác định âm và g là xác định dương Optimization, IEEE Swarm Intelligence
Khi các robot bầy đàn đã hội tụ về mục tiêu thì chúng Symposium, 05/12.
chỉ có thể di chuyển xung quanh khu vực mục tiêu [2]. Luis Conde Bento, Gabriel Pires, Urbano Nunes,
chứ không di chuyển ra xa để tránh làm phân tách bầy A Behavior Based Fuzzy Control Architecture for
như H.3. Path Tracking and Obstacle Avoidance,
Proceedings of the 5th Portuguese Conference on
Automatic Control, Aveiro, pp.341- 346, 2002.
[3]. Le Hung Lan, Le Thi Thuy Nga, Le Hong Lan,
Aggregation Stability of Multiple Agents With
Fuzzy Attraction and Repulsion Forces, pp. 81-85,
MMAR 2013.
[4]. Lê Hùng Lân, Lê Thị Thúy Nga, Phân tích sự ổn
định tụ bầy của robot bầy đàn sử dụng hàm
a.N=15, M=3, t=50s b.N=21, M=3, t=100s
hút/đẩy mờ, Tạp chí Khoa học Giao thông Vận tải,
o 5.5, o 5.5, pp. 88-93, 10/ 2013.
0.05, 0.05 [5]. Lê Thị Thúy Nga, Lê Hùng Lân, Điều khiển robot
g g
bầy đàn tìm kiếm mồi và tránh vật cản sử dụng
H.3 Quá trình ổn định tụ bầy của robot bầy đàn logic mờ, Tạp chí Khoa học Giao thông Vận tải,
Khi hệ số o là xác định dương thì có một số cá thể pp. 15-20, 3/ 2014.
trong bầy không tránh được vật cản mà vẫn bị va [6]. R.Brooks, A robust layered control system for
chạm vào (H.4a), khi g là xác định âm thì các cá thể a mobile robot. 2(1), pp.14–23, 1986.
trong bầy không hội tụ về mục tiêu (H.4b).
Lê Thị Thúy Nga sinh năm 1977,
nhận bằng Kỹ sư Tự động hóa tại
Trường Đại Học Bách Khoa Hà
Nội năm 2000, bằng Thạc sỹ Kỹ
thuật Tự động hóa tại Trường Đại
Học Bách Khoa Hà Nội năm 2005.
a.N=15, M=1, b. N=15, M=1, Hiện nay đang là Giảng Viên thuộc
5.5 5.5 Bộ môn Điều khiển học, Khoa Điện
o o
– Điện Tử, Trường Đại học Giao thông vận tải.
g 0.05 g 0.05
H.4 Quá trình tụ bầy của robot bầy đàn khi các hệ số Lê Hùng Lân sinh năm 1960,
o là xác định dương hoặc g là xác định âm nhận bằng Kỹ sư Điều khiển học
Kết quả mô phỏng H.2 và H.3 đã khẳng định tính kỹ thuật tại Tiệp Khắc năm 1983,
đúng đắn của thuật toán điều khiển quá trình thực nhận bằng Tiến sỹ Điều khiển tự
hiện các mục tiêu nhiệm vụ: Tránh được vật cản, tìm động tại CHLB Nga năm 1993, và
kiếm được mục tiêu và duy trì được bầy đàn. nhận học hàm GS năm 2013. GS.
TS Lê Hùng Lân hiện nay đang là
3. Kết luận
Viện trưởng – Viện Ứng dụng Công nghệ, Bộ Khoa
Bài báo đã đưa ra giải pháp điều khiển robot bầy đàn
dựa trên kỹ thuật NSB, đồng thời chứng minh sự ổn học Công nghệ.
VCCA-2015
nguon tai.lieu . vn
