Nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu dựa trên thông tin hình ảnh - Luận án tiến sĩ kỹ thuật

Luận án tiến sĩ nghiên cứu điều khiển robot di động bám mục tiêu bằng hình ảnh. Áp dụng thuật toán thị giác máy tính và điều khiển thông minh.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ kỹ thuật

Năm xuất bản

Số trang

144

Thời gian đọc

22 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tổng quan điều khiển rô bốt tay máy di động qua hình ảnh
Số trang:
144 trang
Trường:
Học viện Khoa học và Công nghệ
Chuyên ngành:
Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tổng quan điều khiển rô bốt tay máy di động qua hình ảnh

Hệ thống tay máy di động (Mobile Manipulator) kết hợp giữa đế di động bánh xe và cơ cấu tay máy nhiều bậc tự do. Cấu trúc này mở rộng không gian làm việc. Khả năng tương tác môi trường nâng cao rõ rệt. Tuy nhiên, việc điều khiển hệ thống đối mặt nhiều thách thức. Môi trường làm việc thay đổi liên tục. Mục tiêu di chuyển bất định. Phương pháp phản hồi cảm biến truyền thống không đủ đáp ứng. Kỹ thuật điều khiển thị giác (Visual Servoing) đóng vai trò then chốt. Cảm biến camera cung cấp thông tin thị giác trực quan theo thời gian thực. Hệ thống thu nhận luồng hình ảnh để ước lượng vị trí đối tượng. Sai lệch không gian ảnh được tính toán liên tục. Tín hiệu này đóng vai trò phản hồi vòng kín. Bộ điều khiển điều chỉnh vận tốc bánh xe và góc quay các khớp. Toàn bộ cơ cấu phối hợp nhịp nhàng để bám mục tiêu động (Dynamic Target Tracking). Luận án tập trung giải quyết bài toán bám mục tiêu với các tham số bất định và phi tuyến.

1.1. Phân loại cấu trúc Image Based Visual Servoing IBVS

Kỹ thuật Image-Based Visual Servoing (IBVS) sử dụng trực tiếp sai lệch đặc trưng trên mặt phẳng ảnh. Sai số điểm ảnh điều khiển chuyển động của tay máy di động (Mobile Manipulator). Phương pháp này không đòi hỏi tái tạo mô hình 3D hoàn chỉnh của vật thể. Nhờ đó, thời gian tính toán giảm đáng kể. Sai số hiệu chuẩn camera ít ảnh hưởng đến độ chính xác cuối cùng. Độ bền vững của hệ thống tăng lên trước các nhiễu đo lường. Tuy nhiên, ma trận Jacobi ảnh có tính phi tuyến cao. Khi mục tiêu di chuyển nhanh, nguy cơ mất dấu vật thể rất lớn. Ma trận Jacobian dễ rơi vào trạng thái kỳ dị. Luận án đề xuất giải pháp ước lượng trực tuyến và tối ưu hóa quỹ đạo ảnh. Kết quả giúp duy trì mục tiêu luôn nằm trong trường nhìn camera một cách ổn định.

1.2. So sánh với Position Based Visual Servoing PBVS

Position-Based Visual Servoing (PBVS) tính toán sai lệch trong không gian làm việc 3D của rô bốt. Hệ thống ước lượng vị trí và hướng của vật thể từ dữ liệu ảnh. Sai số không gian Descartes định hướng chuyển động của cơ cấu chấp hành. PBVS tạo ra quỹ đạo không gian thực rất trực quan và tối ưu. Tuy nhiên, phương pháp này phụ thuộc lớn vào độ chính xác mô hình hình học của vật thể. Quá trình hiệu chuẩn camera đòi hỏi độ chuẩn xác tuyệt đối. Sai số hiệu chuẩn dẫn đến mất ổn định hệ thống. Luận án phân tích chi tiết ưu nhược điểm của cả IBVS và PBVS. Từ đó, cấu trúc điều khiển kết hợp stereo camera và camera ảo được thiết lập hoàn chỉnh. Giải pháp kết hợp tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp. Khả năng bám mục tiêu động (Dynamic Target Tracking) được nâng cao vượt trội.

II. Động học và động lực học tay máy di động pan tilt stereo

Mô hình hóa động học và động lực học tay máy di động là bước nền tảng quan trọng. Hệ thống khảo sát gồm xe tự hành hai bánh chủ động và bệ xoay pan-tilt mang hai camera stereo. Cơ cấu này tạo thành một hệ phi holonomic phức tạp. Ràng buộc lăn không trượt giới hạn chuyển động ngang của đế di động. Luận án thiết lập hệ phương trình vi phân mô tả chuyển động toàn phần của hệ thống. Ma trận Jacobi kết hợp chuyển đổi tọa độ điểm ảnh sang không gian khớp và vận tốc xe. Bậc tự do dư thừa giúp mở rộng vùng làm việc linh hoạt. Kỹ thuật phân giải bậc tự do dư thừa (Kinematic Redundancy Resolution) được áp dụng hiệu quả. Nhờ vậy, tay máy vừa giữ mục tiêu tại tâm ảnh, vừa tối ưu hóa tư thế chuyển động tránh va chạm.

2.1. Xác định ma trận Jacobi ảnh và hệ tọa độ Stereo Camera

Hai camera đặt song song trên bệ pan-tilt tạo thành hệ thu nhận ảnh lập thể. Tọa độ điểm đặc trưng từ hai ảnh được trích xuất đồng thời theo thời gian thực. Luận án xây dựng ma trận Jacobi ảnh Stereo quy về hệ tọa độ camera trung tâm. Ma trận này ánh xạ vận tốc chuyển động của camera sang vận tốc biến thiên điểm ảnh. Khoảng cách chiều sâu đến vật thể được khôi phục chính xác nhờ thị sai hai mắt. Sự kết hợp này khắc phục triệt để điểm yếu mất thông tin chiều sâu của camera đơn. Hệ phương trình động học tốc độ pan-tilt được tích hợp đầy đủ. Tín hiệu vận tốc góc quay pan và tilt được đồng bộ chặt chẽ với vận tốc di chuyển của rô bốt.

2.2. Kiểm soát điểm kỳ dị và mô hình camera ảo 3D

Điểm kỳ dị của ma trận Jacobian là rủi ro lớn trong điều khiển thị giác. Khi ma trận suy biến, tín hiệu điều khiển vận tốc tăng đột biến không kiểm soát. Hiện tượng này gây rung lắc cơ khí nguy hiểm hoặc làm mất ổn định hoàn toàn hệ thống. Luận án xây dựng mô hình hệ camera ảo 3D đối xứng để giải quyết vấn đề. Mô hình ảo chuẩn hóa không gian tọa độ và làm mượt ma trận tương tác ảnh. Giải thuật kiểm soát suy biến can thiệp trực tiếp vào các giá trị kỳ dị nhỏ nhất. Tín hiệu điều khiển đầu ra luôn nằm trong giới hạn vật lý an toàn của động cơ chấp hành. Độ tin cậy vận hành được bảo đảm trong mọi tình huống bám mục tiêu.

III. Kỹ thuật điều khiển thị giác servoing bám mục tiêu di động

Nhiệm vụ bám mục tiêu di động đòi hỏi thuật toán điều khiển thích ứng nhanh và chính xác. Mục tiêu có thể đổi hướng bất ngờ với gia tốc không xác định trước. Kỹ thuật điều khiển thị giác (Visual Servoing) vòng kín giúp bù đắp sai số tức thời. Luận án tích hợp các cảm biến đo lường với thuật toán lọc ước lượng trạng thái đa biến. Vị trí và vận tốc mục tiêu được cập nhật liên tục ở tần số cao. Bộ điều khiển phân bổ lệnh điều khiển đồng thời tới từng khớp pan-tilt và các bánh xe dẫn động. Hệ thống vận hành đồng bộ, triệt tiêu hiện tượng trễ pha do xử lý luồng ảnh. Chất lượng bám luôn duy trì ổn định ngay cả khi điều kiện chiếu sáng môi trường biến đổi.

3.1. Thuật toán phân giải bậc tự do dư thừa và điều hướng

Hệ tay máy di động sở hữu số bậc tự do lớn hơn số chiều không gian nhiệm vụ yêu cầu. Kỹ thuật phân giải bậc tự do dư thừa (Kinematic Redundancy Resolution) giải quyết triệt để bài toán phân chia chuyển động. Đế xe di động đảm nhận việc tiếp cận gần mục tiêu theo khoảng cách lớn trên mặt sàn. Bệ pan-tilt thực hiện các chuyển động xoay linh hoạt để giữ mục tiêu nằm gọn trong tầm nhìn. Luận án sử dụng ma trận giả nghịch đảo có trọng số và khai thác không gian không (null-space). Các tiêu chí phụ như tránh giới hạn góc khớp và tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ được kết hợp mượt mà. Quá trình di chuyển diễn ra êm ái và liên tục.

3.2. Ứng dụng điều khiển dự báo mô hình MPC trong bám ảnh

Kỹ thuật điều khiển dự báo mô hình (MPC) là giải pháp tối ưu hóa đa biến theo thời gian thực rất hiệu quả. Thuật toán dự đoán quỹ đạo tương lai của mục tiêu trong một khoảng thời gian hữu hạn. Các ràng buộc vật lý về vận tốc góc, gia tốc và biên giới hạn trường nhìn được xử lý trực tiếp. Nhờ đó, hệ thống không bao giờ làm mất dấu mục tiêu khi xảy ra chuyển động ngoặt đột ngột. Hàm mục tiêu tối thiểu hóa sai số điểm ảnh và giảm thiểu công suất tiêu thụ của các cơ cấu chấp hành. Tần số tính toán được tối ưu hóa để tương thích với các máy tính nhúng công nghiệp. Kết quả mô phỏng khẳng định độ chính xác cao và thời gian đáp ứng cực nhanh.

IV. Điều khiển thích nghi bền vững cho tay máy pan tilt ảnh

Hệ thống rô bốt thực tế luôn tồn tại nhiều yếu tố bất định và nhiễu loạn từ môi trường ngoài. Ma trận quán tính thay đổi, ma sát phi tuyến phức tạp và độ trễ truyền dữ liệu gây sai số mô hình nghiêm trọng. Luận án thiết kế cấu trúc Điều khiển thích nghi bền vững (Robust Adaptive Control) chuyên biệt cho hệ pan-tilt. Phương pháp này không phụ thuộc hoàn toàn vào việc nhận dạng giải tích chính xác các tham số vật lý. Bộ điều khiển tự động học và bù trừ các thành phần phi tuyến trong suốt quá trình hoạt động. Mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) được tích hợp để xấp xỉ các hàm bất định. Độ ổn định toàn cục của hệ thống kín được chứng minh bằng hàm thế Lyapunov.

4.1. Tích hợp mạng nơ ron RBF bù trừ tham số bất định

Mạng nơ-ron RBF truyền thẳng sở hữu khả năng xấp xỉ vạn năng các hàm phi tuyến liên tục phức tạp. Cấu trúc mạng gồm ba lớp cơ bản: lớp đầu vào, lớp ẩn với hàm kích hoạt Gauss và lớp đầu ra tuyến tính. Các trọng số mạng được cập nhật trực tuyến tức thời theo luật thích nghi dựa trên tiêu chuẩn Lyapunov. Quy trình không đòi hỏi giai đoạn huấn luyện dữ liệu ngoại tuyến trước đó. Các thành phần động lực học chưa biết như mô-men ma sát khớp và nhiễu ngoại cảnh được triệt tiêu hiệu quả. Sai số bám góc quay pan và tilt hội tụ về lân cận gốc tọa độ nhanh chóng. Hệ thống duy trì độ ổn định vững chắc trước sự biến động tải trọng camera.

4.2. Tối ưu hóa tham số và kiểm chứng mô phỏng ổn định

Quá trình tối ưu hóa các tham số học và hệ số khuếch đại đóng vai trò quyết định đến chất lượng bám. Luận án thiết lập các tiêu chuẩn tối ưu hóa dựa trên tích phân bình phương sai số theo thời gian. Thuật toán mô phỏng được thực thi trên môi trường MATLAB/Simulink với nhiều kịch bản chuyển động phức tạp. Mục tiêu di chuyển theo quỹ đạo sin ngẫu nhiên, đường zic-zắc và thay đổi vận tốc đột ngột. Kết quả cho thấy bộ điều khiển thích nghi nơ-ron vượt trội hoàn toàn so với bộ điều khiển PID kinh điển. Hiện tượng rung chấn (chattering) bị triệt tiêu triệt để. Góc nhìn camera luôn bám sát tâm đối tượng với sai lệch vị trí dưới 2 pixel ảnh.

V. Giải pháp điều khiển trượt phi tuyến cho rô bốt di động

Ở cấp độ toàn hệ thống, chuyển động của đế di động và bệ pan-tilt cần được tổng hợp và đồng bộ hóa. Luận án đề xuất giải pháp Điều khiển trượt phi tuyến (Sliding Mode Control) kết hợp bù động lực học (Computed Torque Control - CTC). Phương pháp này mang lại khả năng kháng nhiễu mạnh mẽ và độ bền vững rất cao. Mặt trượt được thiết kế chuẩn xác dựa trên sai số vị trí không gian và sai số vận tốc ảnh. Tín hiệu điều khiển trượt triệt tiêu toàn bộ các bất định động lực học phi tuyến của xe tự hành. Vận tốc hai bánh xe dẫn động được tính toán độc lập để đưa thân xe tiếp cận vị trí quan sát tối ưu nhất.

5.1. Thiết kế bộ điều khiển trượt CTC kết hợp bám ảnh

Bộ điều khiển CTC thực hiện tuyến tính hóa hệ thống động lực học phi tuyến thông qua phản hồi trạng thái toàn phần. Thành phần điều khiển trượt bổ sung đóng vai trò bảo đảm tính bền vững trước sai số mô hình còn dư. Luật điều khiển tiếp cận mặt trượt liên tục được áp dụng nhằm loại bỏ hoàn toàn hiện tượng rung đập cơ khí. Tín hiệu phản hồi từ thị giác servoing trực tiếp định hướng vectơ điều khiển chuyển động của rô bốt. Xe tự hành tự động điều chỉnh hướng di chuyển của bánh xe để đón đầu quỹ đạo chuyển động của mục tiêu. Thời gian xác lập hệ thống rất ngắn và không xảy ra hiện tượng quá điều chỉnh vị trí.

5.2. Đánh giá hiệu năng và định hướng phát triển thực nghiệm

Hiệu năng tổng thể của toàn bộ thuật toán được đánh giá chi tiết qua chuỗi thử nghiệm mô phỏng toàn diện. Hệ thống đáp ứng xuất sắc các yêu cầu bám mục tiêu cơ động cao trong không gian hai chiều và ba chiều. Sai số bám tọa độ và góc nhìn hội tụ tiệm cận về 0 trong thời gian rất ngắn. Nghiên cứu mở ra tiềm năng lớn để triển khai thực nghiệm trên các nền tảng phần cứng rô bốt công nghiệp và dịch vụ thông minh. Các định hướng phát triển tiếp theo bao gồm tích hợp thuật toán SLAM thị giác, nâng cao khả năng tự động tránh vật cản động và ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện đa mục tiêu.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ nghiên cứu điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu trên cơ sở sử dụng thông tin hình ảnh

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (144 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

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 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – 2019 luan an 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: 9.16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1.TSKH Phạm Thượng Cát 2. Phạm Minh Tuấn Hà Nội – 2019 luan an LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả được viết chung với các tác giả khác đều được sự đồng ý của đồng tác giả trước khi đưa vào luận án. Các kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả luận án Lê Văn Chung i luan an LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Lãnh đạo Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Phòng Công nghệ tự động hóa đã tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình học tập, nghiên cứu. Tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới PGS. Phạm Thượng Cát và TS. Phạm Minh Tuấn, hai thầy đã định hướng và tận tình hướng dẫn để tôi có thể hoàn thành luận án.

Tôi xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, Khoa Công nghệ tự động hóa và các đơn vị trong Nhà trường đã quan tâm giúp đỡ, tạo điều kiện để tôi có thể thực hiện nghiên cứu. Tôi xin cảm ơn các cán bộ Phòng Công nghệ tự động hóa – Viện Công nghệ thông tin, các đồng nghiệp thuộc Khoa Công nghệ Tự động hóa - Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông - Đại học Thái Nguyên đã động viên và trao đổi kinh nghiệm trong quá trình hoàn thành luận án. Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, người thân, các bạn đồng nghiệp - những người luôn dành cho tôi những tình cảm nồng ấm, luôn động viên và sẻ chia những lúc khó khăn trong cuộc sống và tạo điều kiện tốt nhất để tôi có thể hoàn thành quá trình nghiên cứu. Hà Nội, ngày 28 tháng 8 năm 2019 Tác giả luận án Lê Văn Chung ii luan an MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .ii MỤC LỤC.

iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT .vii DANH MỤC HÌNH VẼ. x DANH MỤC BẢNG. xiii MỞ ĐẦU. Tổng quan về điều khiển rô bốt sử dụng thông tin hình ảnh .1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước .2 Tình hình nghiên cứu trong nước .3 Các vấn đề nghiên cứu của luận án.

Phát triển phương pháp điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh. Một số cải tiến trong điều khiển hệ servo thị giác bám mục tiêu di động. Phát triển thuật toán điều khiển rô bốt di động s dụng thông tin hình ảnh. Kết luận chƣơng 1.

23 PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN HỆ PAN-TILT SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH TỪ HAI CAMERA. Xây dựng mô hình động học hệ pan-tilt-stereo camera bám mục tiêu di động với nhiều tham số bất định. 24 iii luan an 2.1 Xác định ma trận Jacobi ảnh qua tọa độ điểm ảnh thu được từ 2 camera quy vào hệ tọa độ OcXcYcZc .2 Xác định hệ phương trình động học tốc độ hệ pan-tilt.3 Xây dựng bài toán điều khiển động học (kinematic control) hệ rô bốt- stereo camera bám mục tiêu.Thiết kế thuật toán điều khiển .1 Xây dựng mô hình bộ điều khiển .2 Xây dựng thuật toán điều khiển hệ Pan-tilt –2 camera bám mục tiêu di động .3 Một số kết quả mô phỏng kiểm chứng. Kết luận chƣơng 2.

45 MỘT SỐ CẢI TIẾN TRONG ĐIỀU KHIỂN. 45 HỆ SERVO TH GIÁC BÁM MỤC TIÊU DI ĐỘNG .1 dựng mô hình 3D cho hệ 2 camera trên hệ pan-tilt .1 Mô hình 3D cho hệ stereo camera .2 Mô hình hệ camera ảo.3 Kiểm soát sự suy biến của ma trận Jacobian .4 Bài toán điều khiển rô bốt bám mục tiêu với nhiều tham số bất định. dựng hệ động lực học hệ pan-tilt – stereo camera với các tham số bất định. dựng bộ điều khiển nơ ron cho hệ động lực học hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động.1 Xây dựng bộ điều khiển .2 Xây dựng cấu trúc các lớp bộ điều khiển nơ ron truyền th ng RBF cho hệ thống .3 Tối ưu tham số.

Mô phỏng hệ thống. 61 iv luan an 3. 74 PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN RÔ BỐT DI ĐỘNG. 74 SỬ DỤNG THÔNG TIN HÌNH ẢNH.

Xây dựng mô hình động học và bài toán hệ điều khiển Rô bốt-Pan-tilt– Stereo Camera bám mục tiêu di động .1 Xác định ma trận Jacobi ảnh .2 Xác định ma trận Jacobi của hệ và tốc độ bám mục tiêu cho rô bốt di động.3 Xác định tốc độ của các bánh xe cho rô bốt di động để rô bốt tiếp cận mục tiêu. Thiết kế thuật toán điều khiển .1 Động lực học hệ rô bốt di động-bệ pan-tilt .2 Thiết kế bộ điều khiển tối ưu. Mô phỏng hệ thống.1 Mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển tối ưu .2 Mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển trượt CTC. Kết luận chƣơng 4.

Những nội dung nghiên cứu chính của luận án.Những đóng góp khoa học mới của luận án .Định hƣớng nghiên cứu phát triển. 98 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ. 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO. Mô hình mô phỏng về hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động có sử dụng mô hình camera 3D ảo.

Mô hình mô phỏng về hệ pan-tilt stereo camera bám mục tiêu di động có sử dụng mô hình camera 3D ảo. 118 vi luan an DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Đơn vị Ký hiệu Mô tả tính CTC Computed Torque Controller – bộ điều khiển dựa trên phương pháp tính mô men. d m Khoảng cách giữa 2 bánh xe rô bốt di động. d(t) Vecto ảnh hư ng của nhi u, các tham số bất định.

f pixel Tiêu cự camera (1 pixel = 35μm) fv pixel Tiêu cự thấu kính của camera ảo. f Các thành phần bất định trong mô hình động học hệ pan-tilt. fu Các thành phần bất định trong mô hình động lực học hệ pan-tilt. Jimag Ma trận Jacobi ảnh.

Jrobot Ma trận Jacobi rô bốt. J Ma trận Jacobi tổng hợp. Jˆ imag (m), Jˆ robot (q) Các giá trị biết được của các ma trận tương ứng. ΔJ imag (m), ΔJrobot (q) Các đại lượng không biết của các ma trận tương ứng.

Jˆ ˆ ˆ ˆ Ma trận giả nghịch đảo của ma trận J; Jˆ (Jˆ Jˆ ) Jˆ T 1 T K m Khoảng cách 2 camera. k m khoảng cách giữa hai bánh xe rô bốt di động. k1 m Khoảng cách giữa rô bốt di động và mục tiêu. l1 m Chiều dài khớp pan củahệ pan-tilt.

l2 m Chiều dài khớp tilt củahệ pan-tilt. LQR Linear–Quadratic Regulator. vii luan an LQG Linear–Quadratic–Gaussian. m Pixel Véc tơ đặc trưng ảnh.

md Pixel Véc tơ đặc trưng ảnh mong muốn. Q Tọa độ mục tiêu. q Véc tơ vị trí góc của khớp pan, tilt qr Véc tơ vị trí góc của khớp pan, tilt RBF Radial basis function neural network s Véc tơ sai số giữa giá trị mong muốn và đo được. Tx Ty Tz m/s Vận tốc dài của tay nắm camera x y z m/s Vận tốc góc của tay nắm camera U, V Pixel Tọa độ ảnh của đối tượng u1, Thành phần điều khiển nơ ron u* Thành phần điều khiển tối ưu v véc tơ biến ngoài của đầu tay nắm của bệ pan-tilt (trùng với gốc tọa độ camera OC) C v Véc tơ vận tốc dài của đầu tay nắm của bệ pan-tilt C Ω Véc tơ vận tốc góc của đầu tay nắm của bệ pan-tilt vs Véc tơ vận tốc đo được tại 2 bánh rô bốt di động và 2 khớp của bệ pan-tilt.

vd Véc tơ vận tốc mong muốn đặt lên 2 bánh rô bốt di động và 2 khớp của bệ pan-tilt. x Véc tơ mô tả vị trí và hướng của camera. xs Véc tơ tọa độ mục tiêu nhìn trong hệ tọa độ camera ảo. W Ma trận trọng số của mạng nơ ron ε Sai số giữa tham số mong muốn và đo được θ1 rad Góc quay của khớp pan θ2 rad Góc quay của khớp tilt m rad Góc hướng của rô bốt di động θ1d rad Góc quay mong muốn của khớp pan θ2d rad Góc quay mong muốn của khớp tilt viii luan an  md rad Góc hướng mong muốn của rô bốt di động m Khoảng cách từ gốc tới vị trí đặt camera ảo c j , j Trọng tâm và độ rộng khoảng cách tính từ tâm của lớp n thứ j radial basis function của mạng nơ ron.

φl , φr rad Góc quay của bánh xe trái, phải trên rô bốt di động Stereo camera Hệ 2 camera được gắn trên khung cố định củahệ pan-tilt và có các quan hệ hình học được xác định trước. ix luan an DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các ứng dụng điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh.2 Một số phương pháp điều khiển rô bốt s dụng thông tin hình ảnh .1 Bệ pan-tilt PTU-D48E-Series và biểu di n hệ tọa độ .2 Mô hình hệ thống camera .3 Ảnh theo 2 trục Z, Y .4 Ảnh theo 2 trục X, Y .5 Mạng RBF xấp xỉ hàm f .6 Cấu trúc của hệ visual servoing điều khiển camera bám mục tiêu di động có nhiều tham số bất định.7 Sai lệch tọa độ ảnh mục tiêu (pixel).8 Sai lệch tọa độ ảnh mục tiêu (pixel) khi bộ điều khiển không có mạng nơ , ron bù ( u1 = 0 ).9 Sai lệch bám tọa độ khi mục tiêu di chuyển theo đường thẳng.10 Sai lệch tọa độ ảnh khi mục tiêu di chuyển theo đường thẳng .11 Sai lệch bám tọa độ khi mục tiêu di chuyển theo đường thẳng với bộ điều khiển không có mạng nơ ron bù ( u1, = 0 ).12 Sai lệch tọa độ ảnh khi mục tiêu di chuyển theo đường thẳng với bộ điều khiển không có mạng nơ ron bù .13 Sai lệch bám quỹ đạo khi mục tiêu cơ động theo cung tròn .14 Sai lệch tọa độ ảnh khi mục tiêu cơ động theo cung tròn .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Lê Văn Chung (2019). Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh [Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-dien-dien-tu/tu-dong-hoa/luan-an-tien-si-dieu-khien-robot-tay-may-di-dong-bam-muc-tieu-bang-hinh-anh

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ nghiên cứu điều khiển robot di động bám mục tiêu bằng hình ảnh. Áp dụng thuật toán thị giác máy tính và điều khiển thông minh.

Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Học viện Khoa học và Công nghệ. Năm bảo vệ: 2019.

Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Danh mục: Tự Động Hóa.

Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" có 144 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ điều khiển rô bốt tay máy di động bám mục tiêu bằng hình ảnh" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter