Tổng hợp bộ điều khiển trượt bám quỹ đạo cho xe tự hành AGV
95 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.CAPITI.2024.112-118Từ khóa:
Xe tự hành AGV; Mô hình động học; Mô hình động lực học; Điều khiển trượt; Ổn định Lyapunov.Tóm tắt
Xe tự hành AGV được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhà máy, kho hàng, bưu cục,… Một trong những nhiệm vụ trọng tâm của việc điều khiển xe AGV là thiết kế bộ điều khiển để xe bám tốt theo quỹ đạo đề ra dưới các tác động của hệ thống và môi trường xung quanh. Trong nghiên cứu này đề xuất phương pháp tổng hợp bộ điều khiển trượt với luật tiếp cận theo hàm số mũ cho xe tự hành AGV dạng 2 bánh chủ động vi sai. Phương pháp này sẽ đưa quỹ đạo trạng thái các tham số của xe AGV tiến về mặt trượt nhanh hơn và giảm được hiện tượng chattering so với phương pháp sử dụng luật tiếp cận cơ bản, qua đó giúp xe bám quỹ đạo tốt hơn trong quá trình vận hành. Kết quả mô phỏng minh chứng cho tính đúng đắn của phương pháp đề xuất.
Tài liệu tham khảo
[1]. R. Fierro, F.L. Lewis, “Control of a nonholonomic mobile robot: backstepping kinematics into dynamics”, Journal of Robotic Systems, Vol. 14, No. 3, pp.149–163, (1997). DOI: https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4563(199703)14:3<149::AID-ROB1>3.3.CO;2-N
[2]. R. Fierro, F. L. Lewis, “Control of a Nonholonomic Mobile Robot Using Neural Networks”, IEEE Transactions on neural networks, Vol. 9, No. 4, pp. 589-600, (1998). DOI: https://doi.org/10.1109/72.701173
[3]. Ghania Zidani et al, “Robust Nonlinear Control of a Mobile Robot”, J Electr Eng Technol, Vol. 11, No. 4, pp. 1012-1019, (2016). DOI: https://doi.org/10.5370/JEET.2016.11.4.1012
[4]. Phạm Thị Hương Sen và các tác giả, “Thiết kế thuật toán điều khiển cho xe tự hành dựa trên kĩ thuật Backstepping và điều khiển trượt”, Tuyển tập Hội nghị khoa học toàn quốc lần thứ nhất về Động lực học và Điều khiển, tr. 117-120, (2019).
[5]. Gregor Klancar, Drago Matko, Saso Blazic, “Mobile Robot Control on a Reference Path”, Proceedings of the 13th Mediterranean Conference on Control and Automation, pp. 1343-1348, (2005).
[6]. Lê Bá Yến, Chu Văn Hoạt, Lê Văn Tuấn, Vũ Xuân Vượng, “Phương pháp điều hướng xe tự hành AGV dùng cảm biến quán tính và đường dẫn ảo, phục vụ vận chuyển hàng trong các môi trường đặc thù”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo quốc gia FEE, tr. 57-65, (2020).
[7]. Bouzgou kamel, Ibari benaoumeur, Benchikh laredj, Ahmed-foitih Zoubir, “Integral Backstepping Approach for Mobile Robot Control”, TELKOMNIKA, Vol.15, No.3, pp. 1173–1180, (2017). DOI: https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i3.5667
[8]. Yandong Li, Zongyi Wang and Ling Zhu, “Adaptive Neural Network PID Sliding Mode Dynamic Control of Nonholonomic Mobile Robot”, Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Information and Automation, Harbin, China, pp. 753-757.
[9]. Felipe N. Martin et al, “An adaptive dynamic controller for autonomous mobile robot trajectory tracking”, Control Engineering Practice, Vol. 16, No. 11, pp. 1354–1363, (2008). DOI: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2008.03.004
[10]. T. Das, I. N. Kar, “Design and Implementation of an Adaptive Fuzzy Logic-Based Controller for Wheeled Mobile Robots”, IEEE Trans. on CST, Vol. 14, No. 3, pp. 501-510, (2006). DOI: https://doi.org/10.1109/TCST.2006.872536
[11]. Nguyễn Doãn Phước, “Điều khiển trượt cơ bản và trượt bậc cao”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ. Đại học Thái nguyên, Tập 118, Số 4, tr. 3-13, (2014).
