Luận án TS Nguyễn Văn Đông: Điều khiển bơi vây lượn sóng bằng CPG robot dưới nước

VIET NAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY NGUYEN VAN DONG SWIMMING GAIT CONTROL OF ELONGATED UNDULATING FINS BASED ON THE CENTRAL PATTERN GENERATOR DOCTOR OF SCIENCE DISSERTATION HO CHI MINH CITY - 2023 VIET NAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY NGUYEN VAN DONG SWIMMING GAIT CONTROL OF ELONGATED UNDULATING FINS BASED ON THE CENTRAL PATTERN GENERATOR Major: Mechanical Engineering Major code: 62520103 Independent reviewer 1: Assoc. Ngo Quang Hieu, PhD Independent reviewer 2: Assoc. Nguyen Hung, PhD Reviewer 1: Assoc. Truong Nguyen Luan Vu, PhD Reviewer 2: Assoc.

Nguyen Truong Thinh, PhD Reviewer 3: Assoc. Nguyen Tan Luy, PhD SCIENCE ADVISOR: Assoc. Nguyen Tan Tien, PhD COMMITMENT I pledge that this is my work of myself. This dissertation's research results and conclusions are honest and not copied from any sources or under any form.

The references to the documentary sources had been cited as prescribed. Dissertation author Signature Nguyen Van Dong iii ABSTRACT One of the inevitable consequences of modern warfare is the presence of explosive remnants scattered throughout various areas, causing long-term adverse effects on the quality of life for individuals. In the coastal regions of Vietnam, fishermen constantly face the potential risk posed by undetonated mines still embedded in the seabed, often covered by layers of moss and mud. Consequently, employing human clones to undertake detection and disposal tasks not only demands substantial labor but also entails significant risks.

Recognizing this limitation, several units within the Vietnamese Navy have turned to underwater robots for conducting mine clearance surveys. However, a new challenge arises from the specific characteristics of the mine environment, which typically features mossy surroundings and accumulations of oceanic debris. As a consequence, propeller-based robots encounter obstruction and inefficiency, necessitating the exploration of solutions to address these pressing issues. The objective of this thesis is to address the aforementioned pressing issue by investigating the optimal configuration of parameters for the propulsion system of an underwater robot, utilizing the swimming mechanism of the Gymnotiform fish class.

This involves analyzing, selecting, and constructing the motor controller structure for the underwater robot, inspired by the design of the South American black knifefish and employing the central pattern generator (CPG) motor mechanism. To achieve this, advanced optimization algorithms are employed to determine the specific parameters of the CPG motor controller. Through the utilization of reinforcement learning algorithms, the coefficient K, which governs the transition speed of the swimming pattern, is determined. Additionally, stroke adjustments are made to minimize the time required for swimming shape transformation while ensuring minimal output error compared to the desired stroke.

Furthermore, maintaining a consistent swimming frequency (The time required to complete one cycle of coordination between the fins to generate a propulsion waveform), avoiding fluctuations in underwater sound frequency to prevent the detonation of non-contact fuse torpedoes (sonar turbulence), while still ensuring maximum thrust to rapidly navigate the robot out of hazardous areas regardless of energy consumption, is crucial. To achieve this, the thesis proposes the application of the swarm optimization algorithm to determine the set of amplitude parameters A1, A2 ., and A16, optimizing thrust output at a fixed frequency. Following 4251 thrust simulations, a maximum thrust of 3.60N was obtained from the module. The findings of this thesis have practical implications in optimizing the sets of CPG parameters for longitudinal propulsion modules, tailored to specific frequency levels.

These modules enable flexible switching of swimming postures and facilitate optimal thrust generation based iv on mechanical characteristics. The proposed modules replicate the swimming mechanism of the median and paired fins (MPF), laying the foundation for the development of higher-level control algorithms for fish robots utilizing this modular propulsion system. v TÓM TẮT LUẬN ÁN Một trong những hệ quả tất yếu của chiến tranh hiện đại là tàn tích vật liệu nổ còn sót lại, gây ảnh hưởng lâu dài đến sự an toàn của người dân. Đối với ngư dân vùng ven biển Việt Nam, họ phải đối mặt với những nguy cơ tiềm ẩn từ thủy lôi còn nằm dưới đáy biển, phủ đầy rong rêu và bùn lầy.

Việc sử dụng người nhái để thực hiện công việc tìm kiếm và phá hủy không chỉ tốn nhân lực mà còn mang đến nhiều rủi ro đến tính mạng của những người lính đặc công này. Gần đây, một số đơn vị công binh Hải Quân Nhân Dân Việt Nam đã nhận thấy nhược điểm trên và đã áp dụng robot dưới nước để thực hiện nhiệm vụ khảo sát và phá huỷ thủy lôi. Tuy nhiên, một vấn đề mới đã xuất hiện do đặc điểm của môi trường nơi thủy lôi còn sót lại, thường có nhiều rong rêu và rác thải đại dương. Các robot sử dụng chân vịt thường bị mắc kẹt và hoạt động không hiệu quả, vì vậy cần có một giải pháp để giải quyết vấn đề này.

Luận án này đóng góp vào việc giải quyết vấn đề cấp bách trên bằng cách nghiên cứu tối ưu hóa một số thông số của hệ thống tạo lực đẩy cho robot dưới nước, theo cơ chế bơi của lớp cá Gymnotiform. Bằng cách phân tích và lựa chọn cấu trúc bộ điều khiển vận động cho hệ thống tạo lực đẩy của robot dưới nước, được lấy cảm hứng từ cấu trúc của cá dao đen ở Nam Mỹ và sử dụng cơ chế vận động bộ thần kinh trung tâm (CPG), luận án này áp dụng các thuật toán tối ưu hiện đại để lựa chọn các thông số của bộ điều khiển vận động CPG. Cụ thể, thông qua sử dụng giải thuật học tăng cường, luận án lựa chọn các hệ số K đặc trưng cho tốc độ chuyển đổi dáng bơi. Mục tiêu là đảm bảo thời gian chuyển đổi dáng bơi là thấp nhất, đồng thời đáp ứng sai số đầu ra so với dáng bơi mong muốn là tối thiểu.

Ngoài ra, để đảm bảo tần số bơi nhất quán và tránh tạo ra biến động trong tần số âm thanh dưới nước, nhằm tránh kích nổ hoặc gây nhiễu động sonar không mong muốn từ ngòi nổ không tiếp xúc của thủy lôi, luận án đề xuất áp dụng giải thuật tối ưu bầy đàn. Giải thuật này được sử dụng để tìm ra bộ thông số biên độ A1, A2, ., A16 cho lực đẩy tối đa tại cùng một tần số. Kết quả mô phỏng cho thấy sau 4251 lần lặp, luận án đã tìm được giá trị cực đại của lực đẩy là 3. Kết quả này cũng được chứng minh bằng thực nghiệm.

Kết quả của luận án này có thể được áp dụng để tối ưu hóa các bộ thông số CPG cho các module sử dụng cơ chế vây dọc thân tương ứng với từng mức tần số. Điều này cho phép linh hoạt trong việc chuyển đổi dáng bơi và đạt được lực đẩy tốt nhất, phù hợp với đặc tính cơ khí của các module đẩy mô phỏng cơ chế bơi MPF. Kết quả này có thể được sử dụng làm cơ sở để phát triển các giải thuật điều khiển lớp cao hơn cho robot cá sử dụng hệ đẩy dạng module này. vi Tối ưu hóa các thông số CPG cho các module đẩy có thể giúp tăng cường hiệu suất và khả năng di chuyển của robot cá.

Bằng cách điều chỉnh các thông số, như biên độ và tần số của mỗi module đẩy, ta có thể tạo ra các mẫu chuyển động phù hợp với mục đích và yêu cầu cụ thể của robot. Điều này cung cấp sự linh hoạt trong cách điều khiển và chuyển động của robot cá, đồng thời cải thiện hiệu suất và khả năng thích ứng của nó trong môi trường nước. Các giải thuật điều khiển lớp cao hơn có thể được phát triển dựa trên kết quả tối ưu hóa từ luận án này. Bằng cách tích hợp các thông số tối ưu của CPG vào hệ thống điều khiển lớp cao, ta có thể đạt được sự tương thích và tương đồng giữa các module đẩy và các khả năng di chuyển của robot cá có nhiều module đẩy.

Điều này mở ra cánh cửa cho việc phát triển các giải thuật điều khiển phức tạp hơn, giúp robot cá đạt được hiệu quả và độ linh hoạt cao hơn trong các nhiệm vụ khác nhau. Tóm lại, luận án này cung cấp một cơ sở quan trọng để tối ưu hóa các bộ thông số CPG cho các module đẩy trong robot cá, từ đó tạo điều kiện cho việc phát triển giải thuật điều khiển lớp cao hơn, mang lại hiệu suất và khả năng di chuyển tốt nhất cho robot cá trong môi trường nước. vii ACKNOWLEDGMENTS I sincerely appreciate my academic advisor, Associate Professor Tan Tien Nguyen, for their patient guidance, constructive recommendations, and enthusiastic encouragement. Special thanks to Associate Professor Tan Tien Nguyen throughout my research journey, both financially and academically.

My dissertation would not have been completed without his invaluable support. Also, special thanks to my family, including my parents and wife, for their patience and sacrifice so that I can focus on my research. In addition, Dr. Huy Hung Nguyen and Dr.

Van Tu Duong are advisors who help me publish scientific works in international scientific journals. Finally, I would like to thank the Ministry of National Defense for fully covering my expenses during my research. As a result, my research and knowledge will continue to be used to develop underwater robots that research the ocean. viii CONTENTS INTRODUCTION .1 Aquatic Locomotion Modes of Fish .2 The swimming mechanism of fishes .3 The Development of Vertebrate Locomotion .4 Locomotion control for elongated undulating fin .4 Discussion & Objective of the Disertation .5 Outline of the Dissertation .24 DESIGN SWIMMING GAIT CONTROLLER AND THRUST MODELING 25 2.1 Elongated undulating fin description .2 Swimming gait controller for elongated undulating fin base on CPGs.1 Oscillating neuron models .3 Configurations of Oscillators .4 Swimming gait using Multiple Coupled CPG Oscillators .3 Modeling of elongated undulating fin .4 Simulate the thrust of the fin ray when changing the waveform.48 OPTIMIZING CONVERGENCE SPEED OF SWIMMING GAIT CONTROLLER BASE ON CPG BY REINFORCEMENT LEARNING .2 Theoretical foundations of reinforcement learning .1 Introduction to Reinforcement Learning .2 Markov decision processes .3 Canonical RL algorithm .4 Evaluation in RL.3 Reinforcement learning based optimization convergence speed .4 Simulation and discussion .64 FORCE OPTIMIZATION OF ELONGATED UNDULATING FIN ROBOT USING IMPROVED PSO BASED CPG .2 Theory of Particle Swarm Optimization (PSO) .2 The concept of intelligent swarm .3 Classical PSO algorithm .3 Developed PSO-based CPG Optimization .2 Application of D-PSO to CPG model .4 Test Results and Discussion .1 Testing the D-PSO algorithm on the basic math function .2 Testing the D-PSO algorithm on the modified CPG network .1 Introducing experimental models and measuring devices.

120 x LIST OF FIGURES Figure 1-1. Diagram of swimming propulsors and swimming functions. Gradation of BCF from (a) Anguilliform through, (b) Subcarangiform, (c) Crangiform (d) thunniform [18]. Growth of the undulatory MPF modes [3].

CPG with a loop connection to control the movement of four legs turtle-like underwater robot [24]. Configuration of the formulated CPG model (a) simplefied structure (b) CPG network configuration [25]. The proposed three- layers CPG model [26]. An FSM-based pattern transition diagram [27].

CPG model based on Hoft oscillator with input transformation [28]. Close loop CPG network [29]. Structure of ANN - CPG network [30]. Neuromorphic VLSI device[31].

Structure of CPG network and behavior - based hierarchical architecture for coordination control [32]. Illustration of the CPG network utilized to control the robotic fish [33]. Waveform commonly used by undulatory swimming machines [35] .