Tổng Quan Về Robot Lặn Tự Hành Auv (Autonomous Underwater Vehicle)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1. 1 Một số mẫu AUV trên thế giới. 6

Bảng 1. 2 Thống kê tàu tự hành AUV 8

Bảng 1. 3 Bảng quy ước các đại lượng 13

Bảng 4. 1 Các hệ số của mô hình động học NPS AUV II (Matlab code) 62

MỞ ĐẦU

Cho đến ngày nay, các phương pháp điều khiển truyền thống để thiết kế các hệ thống điều khiển tiên tiến cho phương tiện thủy điển hình như bộ điều khiển tỷ lệ - vi phân – tích phân (PID) vẫn còn phổ biến bởi vì nó có cấu trúc đơn giản và tính bền vững cao, dễ tổng hợp và thiết kế. Tuy nhiên, việc cải tiến chất lượng bộ điều khiển PID của hệ thống điều khiển vẫn luôn là đề tài nóng hổi cho các nhà nghiên cứu. Bởi vì khi thiết kế bộ điều khiển cho phương tiện thủy, bộ điều khiển PID thường yêu cầu phải có mô hình động học của phương tiện thủy đó. Nhưng trong thực tế, các tính năng động học của chúng thường mang tính phi tuyến cao và chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố nhiễu loạn bên ngoài. Đặc biệt là phương tiện lặn tự hành (AUV) trong môi trường 6 bậc tự do. Các yếu tố nhiễu loạn bên ngoài cũng mang những đặc tính phi tuyến và không xác định cao. Điều đó dẫn đến việc phải xây dựng các cấu trúc và tham số không xác định đồng thời yêu cầu phải có những kỹ thuật điều khiển tiên tiến.

Vì vậy, các nhà khoa học không ngừng nghiên cứu cải tiến chất lượng bộ điều khiển PID theo hai hướng: một là, cải tiến cấu trúc bộ điều khiển PID; hai là kết hợp lý thuyết lô-gic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán di truyền và các lý thuyết điều khiển thông minh khác với bộ điều khiển PID thông thường để đạt được chất lượng điều khiển mong muốn. Do vậy, các bộ điều khiển kết hợp này còn được gọi là bộ điều khiển PID thông minh. Bộ điều khiển PID thông minh không yêu cầu phải có mô hình toán học của đối tượng một cách chính xác, các tham số của hệ thống có tính bền vững hơn.

Hiện nay, mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực điều khiển tự động, vì mạng nơ-ron có thể giải quyết những vấn đề điều khiển phức tạp, ngay cả với đối tượng điều khiển có tính phi tuyến cao, có môi trường bên ngoài tác động không dự đoán được, làm cho tính năng của đối tượng trở nên khó điều

khiển. Hơn nữa, khả năng tính toán nhanh của mạng nơ-ron cũng làm cho chúng trở nên khả thi với các ứng dụng điều khiển theo thời gian thực [1], [2], [3], [5], [6], [33].

Để giải quyết được các bài toán có yếu tố không xác định trong các mô hình động học tàu thủy mặt nước hay phương tiện ngầm cũng như nhiễu loạn do môi trường bên ngoài như sóng, gió, dòng chảy…, phương pháp sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo đã chứng tỏ được hiệu quả và tính khả thi trong điều khiển [8], [9], [14], [61-64] và đã được đề xuất, nghiên cứu và phát triển nhiều trên thế giới trong thời gian gần đây.

1. Tính cấp thiết của đề tài

Với lợi thế về biển, Việt Nam đã có chủ trương phát triển mạnh ngành vận tải biển và công nghiệp đóng tàu, quản lý và khai thác tài nguyên biển theo hướng hội nhập quốc tế và đáp ứng nhu cầu của xã hội với mục tiêu “phát triển kinh tế biển phù hợp với Chiến lược biển Việt Nam đến năm 2020, phục vụ nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội; góp phần củng cố quốc phòng, an ninh và bảo vệ chủ quyền quốc gia trên các vùng biển và hải đảo của Tổ quốc”. Tại Việt Nam, việc nghiên cứu hệ thống điều khiển tiên tiến cho AUV vẫn còn non trẻ và chưa được ứng dụng rộng rãi.

Mặc dù vậy nhu cầu ứng dụng AUV cho khảo sát biển, các công trình ngầm dưới nước, thăm dò và bảo trì đường ống hay cáp ngầm, tìm kiếm cứu nạn dưới biển tại Việt Nam vẫn ngày một tăng cao. Chúng ta vẫn chủ yếu thuê hoặc mua các AUV nước ngoài cho các công tác này. Những nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển AUV, từng bước tự chủ công nghệ chế tạo, vận hành AUV tại Việt Nam là rất cần thiết cho ngành khai thác, thăm dò, quản lý biển và phục vụ an ninh quốc phòng, bảo vệ biển đảo và chủ quyền quốc gia trên biển.

Vì vậy nghiên cứu điều khiển AUV sẽ là một trong những vấn đề quan trọng cho sự nghiệp hiện đại hóa ngành chế tạo và điều khiển phương tiện ngầm tại Việt Nam. Từ các lý do trên, tác giả đã chọn đề tài “Nghiên cứu điều khiển thích nghi cho robot lặn tự hành”.

2. Mục đích nghiên cứu của đề tài

Trên cơ sở nghiên cứu các phương pháp điều khiển AUV thông thường và hiện đại, nghiên cứu các thuật toán điều khiển với mạng nơ-ron nhân tạo. Mục đích nghiên cứu của đề tài là phát triển ứng dụng bộ điều khiển nơ-ron thích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi và độ sâu AUV, qua đó cải tiến nâng cao chất lượng bộ điều khiển cho loại phương tiện này, nhằm đưa ra bộ điều khiển mới và có tính ứng dụng thực tiễn. Từ đó, thiết kế thử nghiệm bộ điều khiển trên mô phỏng và thực nghiệm.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu các thuật toán điều khiển nơ-ron và điều khiển thích nghi dựa trên hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo.

Đề xuất phát triển thuật toán và ứng dụng vào thiết kế Bộ điều khiển nơ-ron thích nghi cho điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ AUV.

Sử dụng phần mềm Matlab để mô phỏng bộ điều khiển được đề xuất, đánh giá chất lượng bộ điều khiển nơ-ron thích nghi trong các phương án điều khiển AUV ứng dụng vào thực tiễn.

4. Phương pháp nghiên cứu

Phân tích, tổng hợp hệ thống điều khiển AUV dựa trên mạng nơ-ron thích nghi.

Nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển nơ-ron thích nghi cho hệ thống điều khiển hướng đi, độ sâu và tốc độ AUV.

Phương pháp mô phỏng sử dụng Matlab làm công cụ để mô phỏng kiểm chứng lại tính khả thi và chính xác của thuật toán.

Phương pháp so sánh: so sánh với bộ điều khiển PID thông thường để chứng minh tính hiệu quả của bộ điều khiển nơ-ron.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Kết quả nghiên cứu của luận án có thể đóng góp về lý thuyết, làm tài liệu tham khảo cho các sinh viên, học viên, nghiên cứu sinh và những người quan tâm đến lĩnh vực điều khiển. Thuật toán điều khiển và kết quả nghiên cứu cũng có thể ứng dụng vào nghiên cứu chế tạo các bộ điều khiển có chất

lượng tốt phục vụ cho điều khiển AUV trong thực tế, góp phần vào phát triển kinh tế biển của đất nước. Đây chính là ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.

6. Những điểm đóng góp mới của luận án

Luận án có những kết quả mới đóng góp cho việc nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm điều khiển AUV như sau:

- Hệ thống hóa lý thuyết và thực tiễn điều khiển AUV tại Việt Nam và trên thế giới.

- Đề xuất BĐK nơ-ron thích nghi cho các tình huống điều khiển chuyển động của AUV bằng mạng nơ-ron thích nghi trực tuyến.

- Khảo sát các thuật toán được đề xuất và ứng dụng trong điều khiển AUV với các tình huống chuyển động thực tế được mô phỏng trên máy tính.

- Đề xuất hệ thống điều khiển dẫn đường cho AUV sử dụng BĐK nơ- ron, tăng cường khả năng thích nghi bằng cách nâng cấp hàm mục tiêu và hàm huấn luyện mạng nơ-ron.

7. Kết cấu của luận án

Luận án gồm các nội dung chính được phân bố thành các phần như sau:

- Mở đầu

- Chương 1: Tổng quan về điều khiển robot lặn tự hành (Autonomous Underwater Vehicle).

- Chương 2: Cơ sở lý thuyết điều khiển nơ-ron thích nghi thiết bị lặn tự hành.

- Chương 3: Thiết kế hệ thống điều khiển nơ-ron thích nghi cho thiết bị lặn tự hành.

- Chương 4: Mô phỏng điều khiển AUV bằng mạng nơ-ron thích nghi.

- Kết luận

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT LẶN TỰ HÀNH (AUTONOMOUS UNDERWATER VEHICLE)

1.1. Tổng quan về robot lặn tự hành AUV (Autonomous Underwater Vehicle)

Nước ta có một bờ biển dài hơn 3000 km và một diện tích rất lớn ao hồ, đầm lầy… Việc thăm dò và khai thức những nguồn tài nguyên trong lòng đại dương đã gặp phải những hạn chế trong những vùng biển sâu. Đối với các công trình trên biển như giàn khoan, đường ống dẫn dầu, đường dây cáp quang… trong quá trình xây dựng và khai thác thì nhu cầu thăm dò, khảo sát, tiến hành các công việc dưới nước là tất yếu. Trong quân sự, việc rà quét và tháo gỡ thủy lôi, mìn làm sạch các vùng nước sau chiến tranh và chuẩn bị cho việc đổ bộ tác chiến… cũng được tiến hành dưới nước. Các công việc cứu hộ, cứu nạn, trục vớt trên biển cũng phát sinh khi giao thông vận tải ngày càng phát triển.

Vấn đề đặt ra là các công việc dưới nước được thực hiện trong môi trường khắc nghiệt như độ sâu, sóng, gió, ô nhiễm, nguy hiểm …, với các công cụ thô sơ, các thợ lặn làm việc dưới nước thì khả năng còn giới hạn và tính rủi ro cao. Vì vậy, sự trợ giúp của các công cụ nghiên cứu, giám sát hiện đại là việc làm tất yếu. Đó chính là một trong những lý do quan trọng để nghiên cứu và phát triển các loại phương tiện, thiết bị ngầm phục vụ cho các nhiệm vụ dưới nước và phương tiện ngầm điều khiển từ xa, có khả năng tự hành được chọn làm đề tài nghiên cứu trong luận án này.

Hiện nay, trên thế giới có nhiều loại phương tiện ngầm khác nhau để thực hiện các công việc dưới nước nhưng phổ biến có hai loại sau: phương tiện ngầm điều khiển từ xa (tên tiếng Anh: Remotely Operated Vehicles, tên viết tắt: ROV), phương tiện ngầm tự hành (tên tiếng Anh: Autonomous Underwater Vehicles, tên viết tắt: AUV)…Mỗi loại có tính ưu việt và ứng

dụng riêng, trong phạm vi luận án này tác giả nghiên cứu về điều khiển phương tiện ngầm điều khiển từ xa có khả năng tự hành - được gọi là AUV. Tuy nhiên, tác giả cũng giới thiệu sơ lược về AUV, nhằm cung cấp các kiến thức tổng quan về các loại phương tiện ngầm này.

1.1.1 Các ứng dụng của AUV trên thế giới

Trên thế giới có nhiều nước đã và đang phát triển rất mạnh về điều khiển các phương tiện tự hành dưới nước với công nghệ điều khiển tích hợp cao như là Na Uy, Mỹ, Nga và Pháp... Các mẫu phương tiện tự hành dưới nước này sẽ được trình bày cụ thể trong bảng 1.1 [7], [10], [11], [12], [13]:

Bảng 1. 1 Một số mẫu AUV trên thế giới.

AUV

Mô tả

Hình ảnh

SPURV

(Self- Propelled Under- water Research Vehicle)

- SPURV được phát triển bởi trường Đại học Washington, Mỹ, 1957.

- Lặn sâu 3.000m và thời gian lặn liên tục trong 4 giờ.

- Có khả năng đo nhiệt độ và độ truyển được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu hải dương học, bao gồm nghiên cứu truyền tải âm thanh và phát hiện tàu ngầm.

Epaulard

- Epaulard được chế tạo bởi Viện nghiên cứu đại dương (IFREMER), Pháp, 1980.

- Dài 4m và nặng 2,9 tấn.

- Lặn sâu tới 6.000m, được sử dụng trong nghiên cứu đại đại dương.

AUSS

- AUSS được chế tạo bởi trung tâm nghiên cứu quân sự về đại dương và không gian (SPAWAR), Mỹ, 1983.

- Hoạt động ở độ sâu lên đến 6.000m.

- Có thể chụp và truyền hình ảnh đáy của đại dương thông qua

một máy truyền âm ở tốc độ lên đến 4.800 bít/giây. - Được trang bị các Sonar quét bên và các Sonar nhìn về phía trước để giúp xác định vị trí các đối tượng lạ trong đại dương.
REMUS 6000	- REMUS 6000 được chế tạo bởi tập đoàn Kongsberg Maritime, Na Uy, 1997. - Có thể lặn sâu tới 6.000m. - Phục vụ nghiên cứu giám sát, thăm dò và lập bản đồ đại dương. - Dễ dàng tùy biến cho các tác vụ dân sự và quân khác khi trang bị các Sonar chức năng.

SEAOTE R MKII	- SEAOTTER MKII được chế tạo bởi tập đoàn Atlas Elektronik, Đức, 2007. - Chiều dài 3,65m,trọng lượng 1000 kg, chiều sâu lặn tới 600m, tải trọng mang thêm đến 160kg và thời gian hoạt động một lần 20 giờ. - Tác vụ: thăm dò và khai khoáng tài nguyên biển, chống xâm nhập tàu ngầm, trinh sát và giám sát vùng kinh tế biển đảo và lập bản đồ.

Bluefin-9	- Bluefin-9 được phát triển bởi tập đoàn Bluefin Robotics, Mỹ, 2010. - Trọng lượng 60,5kg, Kích thước L x W = 1,65m x 0,24m, - Lặn sâu lớn nhất 200m, tốc độ di chuyển 2m/s, thời gian hoạt động một lần 12giờ. - Tác vụ: thăm dò và khai khoáng tài nguyên biển, theo dõi và bảo vệ môi trường, trinh sát và giám sát vùng kinh tế biển đảo, bảo vệ hải cảng và giàn khoan.