ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

--------------------

NGƠ AN THUN

ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT NƠ-RƠN TÍCH PHÂN THÍCH NGHI
CHO ROBOT LẶN VỚI ĐỘNG HỌC CHƯA BIẾT
ADAPTIVE INTEGRAL NEURAL SLIDING MODE
CONTROL FOR UNDERWATER ROBOT WITH
UNKNOWN DYNAMIC PARAMETERS

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự Động Hoá
Mã số: 8520216

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2023


CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học : GS.TS. Hồ Phạm Huy Ánh………………
Cán bộ chấm nhận xét 1 : TS. Nguyễn Vĩnh Hảo………………………..
Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS. Đặng Xuân Ba……………………………
Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.
HCM ngày 15 tháng 06 năm 2023
Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ)

1. PGS.TS. Nguyễn Tấn Lũy…….…..- Chủ tịch
2. TS. Trần Ngọc Huy…………….....- Thư ký
3. TS. Nguyễn Vĩnh Hảo…………….- Phản biện 1
4. TS. Đặng Xuân Ba……….………..- Phản biện 2
5. PGS.TS. Nguyễn Thanh Phương ....- Ủy viên
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý
chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

ii


ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên: NGÔ AN THUYÊN

MSHV: 2170978

Ngày, tháng, năm sinh: 06/10/1999

Nơi sinh: Bạc Liêu

Chuyên ngảnh: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa


Mã số: 8520216

I.

TÊN ĐỀ TÀI: Điều khiển trượt nơ-rơn tích phân thích nghi cho robot lặn
với động học chưa biết (Adaptive integral neural sliding mode control for
underwater robot with unknown dynamic parameters)
II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
- Nghiên cứu và xây dựng mơ hình tốn cho robot dưới nước
- Nghiên cứu và xây dựng động học bám đội hình cho nhiều robot lặn
- Thiết kế bộ điều khiển trượt với mặt trượt tích phân cho robot lặn
- Xây dựng cơ chế thích nghi cho bộ điều khiển trượt chống lại nhiễu ngoại
lực và động học chưa biết
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 05/09/2022
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/05/2023
V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: GS.TS. Hồ Phạm Huy Ánh
TP. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2023
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỜNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

iii


LỜI CẢM ƠN
Sau đại học không phải là một điểm đến của của tất cả mọi người sau khi đã
tốt nghiệp cử nhân hay kỹ sư, nhưng đối với tôi đó là một bước ngoặt quan trọng

trong cuộc đời. Bắt đầu từ chương trình liên thơng Đại học – Thạc sĩ, khi bản thân là
một sinh viên năm thứ ba, tính đến nay là gần ba năm học, một thời gian dài đằng
đẵng để học tập và tích lũy kinh nghiệm trong việc học tập và nghiên cứu. Giờ đây,
khi viết quyển luận văn thạc sĩ này tôi thấy bản thân mình thật sự may mắn khi nhận
được sự giúp đỡ của các thầy cô trong khoa Điện – Điện tử của trường Đại Học Bách
Khoa nói chung và bộ mơn Điều khiển – Tự động nói riêng với lịng biết ơn sâu sắc.
Luận văn tốt nghiệp là tổng kết lại q trình học tập và tích lũy kiến thức trong
suốt thời gian đào tạo để giải quyết một vấn đề nghiên cứu cụ thể. Tuy nhiên, tơi
khơng thể hồn thành được nếu như thiếu sự giúp đỡ từ người hướng dẫn trực tiếp
cho tôi là thầy GS.TS. Hồ Phạm Huy Ánh. Thầy đã kịp thời hướng dẫn, tận tình
giúp đỡ để tơi có thể vững bước trên con đường nghiên cứu khoa học trong tương lai
xa. Vì vậy, tơi rất trân trọng, cảm kích đối với người thầy nhiệt huyết và tận tâm ấy.
Cảm ơn cha, mẹ đã hỗ trợ tơi về tài chính lẫn tinh thần để tơi có thể vững bước
học tập. Cùng với gia đình là những người bạn bè ln giúp đỡ nhiệt tình, động viên
và tạo điều kiện tốt nhất để hoàn thiện bản thân và hoàn thiện luận văn tốt nghiệp.
Cuối cùng và quan trọng hơn hết, nếu không kể đến là một thiếu sót quan trọng. Cảm
ơn đến bạn gái tơi, người ln ủng hộ tơi hết mình trong cơng việc cũng là người giúp
đỡ tôi trong việc giảm tải áp lực học tập, nghiên cứu và là động lực chính để có thể
hồn thành khóa học thạc sĩ này.
Ngơ An Thun được tài trợ bởi Chương trình học bổng đào tạo thạc sĩ, tiến
sĩ trong nước của Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF), mã số VINIF.2022.ThS.
088.

iv


TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
Luận văn này hướng tới giải quyết vấn đề điều khiển đội hình cho nhiều AUV
trong bối cảnh có tác động của nhiễu ngoại lực và động học chưa biết. Bắt đầu từ các
phương trình tốn học mơ tả AUV trong khơng gian 3D với 6 bậc tự do thì một động

học đội hình được xây dựng theo phương pháp dẫn đầu – bám theo dựa trên khoảng
cách và góc tương đối. Sai số đội hình sau đó được điều khiển về điểm khơng bằng
bộ điều khiển trượt với mặt trượt tích phân có lũy thừa (ITSM) hai vịng kín. Trong
vịng điều khiển ngồi thì vận tốc mong muốn cho AUV được thiết kế để ép sai số
đội hình về điểm khơng trong thời gian hữu hạn, vận tốc ấy sẽ là đầu vào của vòng
điều khiển bên trong. Ở vòng điều khiển bên trong thì sai số vận tốc sẽ được điều
khiển về điểm khơng trong thời gian hữu hạn. Bên cạnh đó, những kỹ thuật nâng cao
được sử dụng mà cụ thể là thuật toán tối thiểu tham số học (MLP) được thiết kế cho
mạng nơ rơn thích nghi (RBFNN) để giải quyết vấn đề nhiễu ngoại lực và động học
chưa biết. Bên cạnh đó, tính ổn định của hệ thống vịng kín được được phân tích
chuyên sâu và thời gian hội tụ cũng được làm rõ. Cuối cùng, thông qua kết quả mơ
phỏng số để chứng minh tính hiệu quả và khả thi của phương pháp đề xuất .

v


ABSTRACT
This thesis focuses on addressing formation control for multiple underactuated
autonomous underwater vehicles (AUVs) in the presence of disturbances and
unknown dynamic parameters. Firstly, by transforming the coordinates, an innovative
leader-follower formation tracking error dynamic that takes into account the range,
bearings, and roll angle is constructed. The double-loop controller based on integral
terminal sliding mode control (ITSMC) is then developed to achieve finite-time
convergence. Therein, in the outer loop, the virtual velocity commands are designed
for the subsequent control loop. Meanwhile, the control inputs are designed to force
AUV's velocities to the virtual velocity commands in the inner loop. To deal with
unknown dynamic parameters and outside disturbances, an RBFNN-based minimal
learning parameter (MLP) approach is also merged with the adaptive laws.
Additionally, the stability of the closed-loop system is demonstrated by a thorough
investigation of the stability analysis. The numerical simulation concludes by

showing the viability and effectiveness of the suggested approaches.

vi


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ: “Điều khiển trượt nơ-rơn tích phân thích nghi cho
robot lặn với động học chưa biết (Adaptive integral neural sliding mode control for
underwater robot with unknown dynamic parameters)” là cơng trình nghiên cứu của
bản thân. Những phần sử dụng tài liệu tham khảo trong luận văn đã được nêu rõ trong
phần tài liệu tham khảo. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận văn là hoàn toàn
trung thực, nếu sai tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm và chịu mọi kỷ luật của bộ môn
và nhà trường đề ra.
Họ và tên học viên

Ngô An Thuyên

vii


MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN .......................................................................................................... iv
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ ...........................................................................v
ABSTRACT…….. ................................................................................................... vi
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... vii
Chương 1.

MỞ ĐẦU.............................................................................................1


1.1. Đặt vấn đề ......................................................................................................1
1.2. Tình hình nghiên cứu .....................................................................................2
1.3. Lý do chọn đề tài ...........................................................................................7
1.4. Mục tiêu của đề tài.........................................................................................7
Chương 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................9

2.1. Mơ hình AUV ................................................................................................9
2.2. Điều khiển trượt tích phân với thời gian hội tụ hữu hạn (ITSM) ................14
2.3. Xấp xỉ hàm dùng mạng nơ rôn với hàm cơ sở xuyên tâm (RBF NN).........15
Chương 3.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU ...........................................................17

3.1. Động học bám đội hình dẫn đầu – theo sau (Leader-follower) ...................17
3.2. Thiết kế bộ điều khiển đội hình ...................................................................22
3.2.1.

Thiết kế bộ điều khiển vịng ngồi ....................................................23

3.2.2.

Thiết kế bộ điều khiển vịng trong.....................................................24

3.3. Phân tích tính ổn định ..................................................................................28
Chương 4.

KẾT QUẢ THỰC HIỆN.................................................................36


4.1. Chất lượng điều khiển của bộ điều khiển trượt tích phân thích nghi ..........36
4.1.1.

Trường hợp 1 .....................................................................................37

viii


4.1.2.

Trường hợp 2 .....................................................................................42

4.2. So sánh với các phương pháp khác .............................................................47
4.3. Chất lượng của bộ điều khiển đề xuất khi có tác động của dịng chảy. ......50
Chương 5.

KẾT LUẬN ......................................................................................53

5.1. Những cơng việc đã hồn thành ..................................................................53
5.2. Những hạn chế còn tồn đọng .......................................................................53
5.3. Hướng phát triển ..........................................................................................53
DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ................................................55
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................56
PHỤ LỤC………… .................................................................................................62
LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA TÁC GIẢ ........................................................65

ix


DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1. Các dự án nghiên cứu AUV theo quốc gia nghiên cứu vào năm 2009 [1] 2
Hình 1.2. AUV dựng hải đồ trong cuộc khảo sát SE Tasmanian sử dụng multi-beam
sonar được giới thiệu trong [17] ................................................................................4
Hình 1.3. AUV thực hiện nhiệm vụ giám sát đường ống trong[6] .............................4
Hình 1.4. Hình vẽ minh hoạ AUV đang phát hiện mìn, thuỷ lơi ................................5
Hình 2.1. Hệ qui chiếu trái đất và hệ qui chiếu bản thân được dùng mơ tả vị trí và
góc hướng của AUV ..................................................................................................10
Hình 2.2. Cơ chế đối trọng thay đổi toạ độ trọng tâm .............................................14
Hình 2.3. Cấu trúc mạng RBF được sử dụng để xấp xỉ hàm phi tuyến ....................16
Hình 3.1. Khoảng cách và các góc tương đối trong phương pháp điều khiển đội
hình dẫn đầu – bám theo ...........................................................................................19
Hình 3.2. Sơ đồ khối điều khiển đội hình .................................................................22
Hình 4.1. Quỹ đạo của các AUV ở trường hợp 1 khi vẽ ở không gian hai chiều .....38
Hình 4.2. Quỹ đạo của các AUV ở trường hợp 1 trong khơng gian ba chiều ..........39
Hình 4.3. Sai số bám đội hình của các AUV trong trường hợp 1: a) sai số khoảng
cách, b) sai số góc tương đối theo phương đứng, c) sai số góc tương đối theo
phương ngang, d) góc roll.........................................................................................39
Hình 4.4. Sai số bám vận tốc của các AUV trong trường hợp 1: a) Sai số vận tốc
thẳng, b) sai số vận tốc pitch, c) sai số vận tốc yaw, d) sai số vận tốc roll ..............40
Hình 4.5. Trạng thái của các AUV trong q trình hình thành đội hình: a) góc roll,
b) góc pitch, c) góc yaw, d) vận tốc tiến, e) vận tốc ngang, f) vận tốc lặn, g) vận tốc
roll, h) vận tốc pitch, i) vận tốc yaw .........................................................................40
Hình 4.6. Tín hiệu điều khiển của AUV trong trường hợp 1: a) Lực đẩy động cơ, b)
vị trí đối trọng dọc, c) Ví trí bánh lái, d) Vị trí đối trọng ngang ..............................41
Hình 4.7. Sự thay đổi của thơng số thích nghi ˆi trong trường hợp 1 .....................41
Hình 4.8. Sự thay đổi của thơng số thích nghi ˆi trong trường hợp 1 .....................42
Hình 4.9. Quỹ đạo của các AUV ở trường hợp 2 trong không gian hai chiều ........44

x



Hình 4.10. Quỹ đạo của các AUV ở trường hợp 2 trong khơng gian ba chiều ........44
Hình 4.11. Sai số bám đội hình của các AUV trong trường hợp 2: a) sai số khoảng
cách, b) sai số góc tương đối theo phương đứng, c) sai số góc tương đối theo
phương ngang, d) góc roll.........................................................................................45
Hình 4.12. Sai số bám vận tốc của các AUV trong trường hợp 2: a) sai số khoảng
cách, b) sai số góc tương đối teo phương đứng, c) sai số góc tương đối theo phương
ngang, d) góc roll ......................................................................................................45
Hình 4.13. Trạng thái của các AUV ở trường hợp 2 trong q trình hình thành đội
hình: a) góc roll, b) góc pitch, c) góc yaw, d) vận tốc tiến, e) vận tốc ngang, f) vận
tốc lặn, g) vận tốc roll, h) vận tốc pitch, i) vận tốc yaw ...........................................46
Hình 4.14. Tín hiệu điều khiển của các AUV trong trường hợp 2: a) Lực đẩy động
cơ, b) vị trí đối trọng dọc, c) Ví trí bánh lái, d) Vị trí đối trọng ngang ....................46
Hình 4.15. Sự thay đổi của tham số thích nghi ˆi trong trường hợp 2 ....................47
Hình 4.16. Sự thay đổi của thơng số thích nghi ˆi trong trường hợp 2 ..................47
Hình 4.17. Kết quả so sánh sai số bám đội hình của các phương pháp khác nhau:
a) sai số khoảng cách, b) sai số góc tương đối theo phương đứng, c) sai số góc
tương đối theo phương ngang, d) góc roll ................................................................48
Hình 4.18. Tín hiệu điều khiển khi sử dụng các phương pháp khác nhau: a) Lực đẩy
động cơ, b) Vị trí đối trọng dọc, c) Vị trí bánh lái, d) Vị trí đối trọng ngang ..........49
Hình 4.19. Quỹ đạo của AUV 1 trong khơng gian ba chiều khi chịu tác động của
dịng chảy ..................................................................................................................50
Hình 4.20. Sai số đội hình của AUV 1 khi chịu tác động của dòng chảy: a) sai số
khoảng cách, b) sai số góc tương đối theo phương đứng, c) sai số góc tương đối
theo phương ngang, d) góc roll .................................................................................51
Hình 4.21. Đầu vào điều khiển của AUV 1 trong quá trình thành lập đội hình khi
chịu tác động của dịng chảy: a) Lực đẩy động cơ, b) Vị trí đối trọng dọc, c) Vị trí
bánh lái, d) Vị trí đối trọng ngang ............................................................................51

xi



Hình 4.22. Các trạng thái của AUV 1 trong quá trình thành lập đội hình khi có
dịng chảy: a) góc roll, b) góc pitch, c) góc yaw, d) vận tốc tiến, e) vận tốc ngang, f)
vận tốc lặn, g) vận tốc roll, h) vận tốc pitch, i) vận tốc yaw ....................................52
Hình A.1. Đáp ứng vận tốc tiến và góc roll khi thay đổi lực đẩy của động cơ .......62
Hình A.2. Đáp ứng góc pitch khi thay đổi vị trí của đối trọng dọc .........................62
Hình A.3. Đáp ứng góc roll khi thay đổi vị trí đối trọng ngang ..............................63
Hình A.4. Quỹ đạo của AUV với lực đẩy cố định 10N và góc bánh lái thay đổi .....64

xii


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Danh sách các biến toạ độ trong 6 bậc tự do ..........................................10
Bảng 4.1. Cấu hình mong muốn và vị trí khởi tạo của các AUV bám theo trong
trường hợp 1 ..............................................................................................................37
Bảng 4.2. Cấu hình mong muốn và vị trí khởi tạo của các AUV bám theo trong
trường hợp 2 ..............................................................................................................43

xiii


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt

Thuật ngữ tiếng Anh

Giải thích


AUV

Autonomous underwater vehicle

Phương tiện tự hành dưới nước

ITSM

Integral terminal sliding mode

MLP

Minimal learning parameter

Tối thiểu hóa hệ số học

NED

North-East-Down

Bắc – Đơng – Xuống

DOF

Degree of freedom

Bậc tự do

Radial basis function neural


Mạng nơ rôn với hàm cơ sở

network

xuyên tâm

RBF NN

xiv

Điều khiển trượt với thời gian
hội tụ hữu hạn


Chương 1.

MỞ ĐẦU

1.1. Đặt vấn đề
Trái đất với sự bao phủ khoảng 71% bề mặt là nước, tương ứng với khoảng
360 triệu Km2, gấp hơn 1000 diện tích nước Việt Nam. Đại dương trên trái đất chia
thành 5 đại dương là: Thái Bình Dương, Đại Tây Dương, Ấn Độ Dương, Bắc Băng
Dương và Đại Tây Dương. Trong đó, Thái Bình Dương là lớn hơn cả. Nói đến độ
sâu, với độ sâu trải dài từ vài mét, vài trăm mét hay thậm chí là vài nghìn mét. Độ sâu
lớn nhất mà con người tìm được chính là ở Rãnh Maria, với độ sâu lên đến 10 942m.
Với sự bao la rộng lớn như vậy, việc chinh phục đại dương của con người chưa bao
giờ là dễ dàng. Những nguy hiểm mà đại dương mang tới cho con người không chỉ
là những sinh vật nguy hiểm hay con người chưa từng biết tới, mà còn là áp lực nước
tỉ lệ với độ sâu. Càng xuống sâu áp lực ấy là càng lớn, hơn nữa ánh sáng cũng bị hấp
thu hết mà không truyền xuống được. Ý tưởng về robot hỗ trợ con người khám phá

đại dương và giảm các nguy cơ về sự nguy hiểm cho tính mạng của con người được
hình thành từ rất sớm. Ban đầu là những phương tiện với sự điều khiển của con người
ở trong và lặn xuống đại dương. Sau này, sự phát triển của khoa học và công nghệ
cho phép con người điều khiển phương tiện, hay robot mà không cần con người ở
trong phương tiện đó. Đây chính là sự ra đời Robot khơng người lái. Sự bùng nổ của
nghiên cứu khoa học đại dương dẫn tới sự ra đời của một phương tiện không người
lái với khả năng tự hành, ra quyết định về đường đi hay chuyển động. Đó chính là
AUV (Autonomous Underwater Vehicle) vào 1957 [1]. Với cách giải quyết là nghiên
cứu và chế tạo AUV để thay con người hoàn thành các tác vụ nguy hiểm dưới nước,
hiệu quả mà nó mang lại vượt ngồi sự mong đợi ban đầu. AUV là một phương tiện
tự hành có tính cơ động cao, hoạt dưới nước không cần dây, hoạt động được với một
phạm vi hoạt động lớn với khả năng mang theo các loại cảm biến tuỳ thuộc vào mục
đích khác nhau. Từ đó, nghiên cứu AUV trở thành trào lưu khoa học đáng ghi nhận.

1


1.2. Tình hình nghiên cứu

Hình 1.1. Các dự án nghiên cứu AUV theo quốc gia nghiên cứu vào năm 2009 [1]
Trào lưu khoa học nghiên cứu, chế tạo AUV không chỉ bắt đầu và phát triển tại
Mỹ mà còn lan rộng ra tồn thế giới. Hình 1.1 cho thấy tỉ trọng các dự án nghiên cứu
về AUV của các nước trên thế giới vào 2009. Hoa Kỳ vẫn chiếm hơn một nửa và
đóng vai trị chủ chốt trong việc nghiên cứu. Nói về lịch sử phát triển AUV phải đến
cột mốc năm 1957, tại Đại học Washington, AUV đầu tiên được chế tạo với sự liên
kết hành vi của tàu ngầm và đại dương để phục vụ cho yêu cầu của Hải quân Hoa Kỳ
với dự án SPURV [2], [3]. Vào năm 1973, để phục vụ khảo sát tàu USS Scorpion bị
chìm, dự án AUSS [4] được bắt đầu hoạt động, đến năm 1990 thì đưa ra cơng bố.
Trong những năm 90 của thế kỉ 20, REMUS chính là dịng AUV được nhắc đến nhiều
nhất và cũng là nguồn tham khảo AUV được sử dụng nhiều nhất cho việc nghiên cứu

khoa học [5]. Nhiệm vụ khoa học đầu tiên được hồn thành bởi REMUS vào 1997.
Từ đóm với hơn 20 biến thể khác nhau của REMUS đã được nghiên cứu với sự khác
biệt về kích thước, cân nặng, độ sâu hoạt động, tầm hoạt động và tốc độ vận hành.

2


Trong đó, REMUS M3V là mẫu micro AUV với độ sâu hoạt động 300m với kích
thước nhỏ (91.5 x 12.4 m), REMUS 1000 là mẫu AUV hạng nhẹ nổi tiếng nhất trong
các dòng REMUS với độ sâu hoạt động 100m với vận tốc tối đa là 5 knots. Hay mẫu
REMUS 6000 là mẫu AUV lớn của REMUS với kích thước 3.84m chiều dài và đường
kính 0.71m nổi bật với độ sâu hoạt động đến 6000m.
Ở Việt Nam, trong lĩnh vực nghiên cứu AUV có thể xem như là mầm non mới
lớn. Tiềm năng nghiên cứu ở Việt Nam có thể nói là lớn khi vị trí địa lý đặc biệt là
thế mạnh. Đường bờ biển dài hơn 3000 km, diện tích biển khoảng 1 triệu km2 là
những minh chứng. Các dự án, nghiên cứu AUV ở Việt Nam cho ra sản phẩm là một
AUV hoạt động hoàn chỉnh đến mức thương mại hay hoạt động quân sự là chưa có.
Hiện nay các trường Đại học như Bách Khoa TP HCM, Bách Khoa Hà Nội, trường
ĐH Giao thông vận tải TPHCM, Học viện Hải quân đã và đang nghiên cứu về AUV.
Việc nghiên cứu AUV hướng tới ứng dụng Khảo sát mơi trường biển, hình thành
hải đồ[4], khảo sát, quan trắc môi trường, giám sát đường ống [6], [7], ứng dụng AUV
như một vũ khí qn sự [1]. Các hình 1.2 – 1.4 minh hoạ các ứng dụng này. Để làm
được điều đó, các phương pháp dẫn hướng cho AUV được nghiên cứu rất nhiều.
Trong [8], [9] đề xuất các phương pháp bám quỹ đạo, trong [10], [11] đưa ra những
điểm mới trong việc thực hiện thuật toán bám đối tượng. Trong trong những nhiệm
vụ phức tạp và có yêu cầu hoạt động trong một khơng gian rộng lớn thì việc sử dụng
một AUV để thực hiện sẽ không mang lại hiệu quả cao [12], [13]. Chính vì vậy, việc
sử dụng nhiều AUV để hoạt động cùng nhau là một trong những cách giải quyết mang
lại hiệu quả cao. So với chỉ một AUV thì một đàn hay đội hình AUV có nhiều lợi thế
hơn như sự cơ động, phạm vi hoạt động , độ tin cậy của dữ liệu thu thập và có tính

dự phịng cao hơn khi một AUV trong đội hình gặp lỗi trong quá trình vận hành [14]–
[16]. Bởi vì các điểm mạnh trên thì vấn đề điều khiển đội hình cho nhiều AUV trở
nên hết sức cần thiết. Tuy nhiên, AUV là một loại robot dưới nước có tính phi tuyến
cao và dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nhiễu từ bên ngồi. Do đó, việc điều khiển
được đội hình nhiều AUV một cách chính xác là một thách thức của các nhà khoa
học hiện nay.

3


Hình 1.2. AUV dựng hải đồ trong cuộc khảo sát SE Tasmanian sử dụng multi-beam
sonar được giới thiệu trong [17]

Hình 1.3. AUV thực hiện nhiệm vụ giám sát đường ống trong[6]

4


Hình 1.4. Hình vẽ minh hoạ AUV đang phát hiện mìn, thuỷ lơi
Đã có nhiều phương pháp được đề xuất để giải quyết vấn đề điều khiển đội
hình cho nhiều phương thiện hàng hải như thuật toán trường thế nhân tạo (Artificial
potential field) [18]–[20] , phương pháp dựa trên hành vi [21], [22], phương pháp dựa
trên đồ thị [23], [24] và phương pháp dẫn đầu – bám theo (Leader – follower) [25]–
[30]. Trong các phương pháp kể trên, phương pháp dẫn đầu – bám theo có lẽ phổ biến
và được phát triển rộng rãi bởi vì tính đơn giản và tính tin cậy. Các nghiên cứu có thể
kể đến như nghiên cứu sử dụng kỹ thuật cuốn chiếu và điều khiển dựa trên xấp xỉ
động lực học được thực hiện bởi Cui và các cộng sự [25] để điều khiển đội hình dạng
dẫn đầu – bám theo cho các tàu tự hành trên mặt nước. Trong khi đó, tác giả Park
[26] giới thiệu thuật tốn điều khiển đội hình dẫn đầu – theo sau thích nghi cho nhiều
AUV mà khơng cần quan tâm về các thông số động lực học của chúng. Tác giả Wang

và các cộng sự [27] sử dụng thuật toán dẫn đầu – bám theo dựa trên kỹ thuật cuốn
chiếu qua bộ lọc để điều khiển nhiều AUV. Sau đó, tác giả Wang và các cộng sự [28]
đề xuất chiến lược điều khiển đội hình nhiều AUV dựa trên phương pháp dẫn đầu –
bám theo để điều khiển đội hình một cách bền vững với nhiễu và các yếu tố bất định
của hệ thống.

5


Các nghiên cứu vừa đề cập ở trên đã có những thành công nhất định trong việc
giải quyết vấn để điều khiển đội hình và qua các phân tích sự ổn định đều chỉ ra rằng
sai số bám đội hình được đảm bảo bị chặn. Tuy nhiên, thời gian hội tụ lại hiếm khi
được phân tích. Một vấn đề quan trọng trong vấn đề điều khiển đội hình chính là nếu
sai số bám đội hình hội tụ chậm thì có thể gây ra sự thất bại trong quá hình hình thành
đội hình. Đó đó, việc điều khiển có quan tâm đến thời gian hội tụ đóng vai trị rất cần
thiết trong lĩnh vực điều khiển đội hình. Tác giả Gao và Guo [31] đề xuất một phương
pháp điều khiển đội hình dạng dẫn đầu – bám theo cho một nhóm gồm nhiều AUV
dựa trên lý thuyết điều khiển thời gian cố định. Để đạt được mục đích thời gian hữu
hạn trong việc điều khiển đội hình cho AUV, Xia và các cộng sự[32] đã giới thiệu về
một bộ điều khiển gồm hai vòng điều khiển và sử dụng mạng nơ rơn tích hợp với tích
phân có điều kiện để giải quyết vấn đề mơ hình khơng chắc chắn và nhiễu. Bên cạnh
đó, bằng cách sử dụng lý thuyết thời gian cố định và kỹ thuật cuốn chiếu sử dụng các
bộ lọc để phát triển thuật tốn điều khiển đội hình nhiều AUV thì Gao và các cộng sự
[33] đã thành công cải thiện được thời gian hội tụ của hệ thống điều khiển.
Một vấn đề khác đáng để tâm chính là khó có thể xác định chính xác các thơng
số động lực học của AUV để có thể sử dụng các bộ điều khiển nâng cao dựa vào mơ
hình vì tính liên kết, tính phi tuyến cao của AUV, và sự ảnh hưởng của các nhiễu
trong môi trường. Gần đây, phương pháp xấp xỉ động lực học dựa trên mạng nơ rơn
thường được lựa chọn trong điều khiển thích nghi để giải quyết các vấn đề kể trên vì
sự hiệu quả mà nó mang lại [26]–[29], [34], [35]. Tuy nhiên, sự phức tạp của mơ hình

6 bậc tự do của AUV đòi hỏi số nút của của lớp ẩn của mạng nơ rơn phải đủ lớn để
có thể xấp xỉ chính xác động lực học của mơ hình. Điều đó cũng có nghĩa là máy tính
của AUV sẽ phải chịu đựng một khối lượng tính tốn lớn khi cập nhật các hệ số học
của hệ thống. Do đó, thuật tốn tối thiểu tham số học MLP được phát triển để làm
giảm chi phí tính tốn ấy. Trong nghiên cứu của Huang và các cộng sự [36], mỗi hàm
phi tuyến động lực học của AUV chỉ cần sử dụng một tham số thay vì một vector có
số chiều ứng với số nút của lớp ẩn. Trong khi đó, thuật tốn MLP của Lu và các cộng
sự [37] áp dụng cho việc điều khiển các tàu tự hành trên mặt nước để làm giảm chi

6


phí tính tốn trong thuật tốn điều khiển tích nghi bằng hai tham số. Ngoài ta, Yan và
các cộng sự [38] giới thiệu về bộ điều khiển trượt sử dụng duy nhất một tham số cho
việc áp dụng mạng nơ rơn thích nghi để điều khiển AUV mà khơng cần quan tâm đến
số nút của lớp ẩn.
1.3. Lý do chọn đề tài
Thấy được những vấn đề cần thiết và cấp bách trong việc sử dụng robot lặn dưới
nước mà cụ thể trong đó là AUV, việc nghiên cứu các giải thuật để cho AUV có thể
tự hành, thực hiện các nhiệm vụ, tạo tiền đề cho việc thúc đẩy nghiên cứu AUV ở
Việt Nam. Hơn hết là thúc đẩy và tạo đà phát triển nghiên cứu cho những dự án khám
phá và quan trắc dưới nước, hay giúp ích cho việc quốc phịng. Tơi quyết định thực
hiện đề tài: “Điều khiển trượt nơ-rơn tích phân thích nghi cho robot lặn với động
học chưa biết”.
1.4. Mục tiêu của đề tài
Xét nhiệm vụ điều khiển đội hình cho nhiều AUV sử dụng phương pháp dẫn
đầu – bám theo, với yêu cầu thành lập đội hình trong thời gian hữu hạn với sự hiện
diện của các thông số động học chưa biết và nhiễu ngoại lực. Mục tiêu hướng tới của
luận văn là chính là:
- Xây dựng mơ hình mơ phỏng AUV 6 bậc tự do bằng các phương trình động

học và động lực học
- Thành lập một động học bám đội hình theo phương pháp dẫn đầu – bám theo
mới dựa vào phương pháp biến đổi hệ toạ độ thành khoảng cách và các góc tương
đối.
- Thiết kế bộ điều khiển chế độ trượt tích phân với thời gian hội tụ hữu hạn
(ITSM) cho các biến ngõ ra của hệ thống. Bộ điều khiển ITSM có khả năng thích
nghi gián tiếp sử dụng mạng nơ rơn thích nghi với thuật tốn MLP để giảm chi phí
tính tốn.

7


Các thuật tốn sẽ được trình bày đầy đủ cách thiết kế và chứng minh tính ổn
định của bộ điều khiển và toàn hệ thống. Các kết quả sẽ được trình bày và tích dựa
vào Matlab/Simulink.

8


Chương 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Mơ hình AUV
Mơ hình AUV sử dụng trong luận văn này là loại AUV dạng ngư lơi được giới
thiệu trong[39] . Hình 2.1 giới thiệu hai hệ qui chiếu được sử dụng là Hệ qui chiếu
gắn với Trái Đất (Earth-fixed frame) kí hiệu là {E} và hệ qui chiếu gắn với bản thân
(Body-fixed frame) kí hiệu là {B}. Vì luận văn này đề xuất phương pháp điều khiển
cho nhiều AUV nên chỉ số i được thêm vào trong tất cả các công thức để chỉ thứ tự
của AUV. Chỉ số i sẽ nằm trong đoạn từ 0 đến N tương ứng với N  1 AUV. Khi

i  0 là chỉ đến AUV dẫn đầu. Bảng 2.1 Mô tả các biến toạ độ được sử dụng. Phương

trình động học của AUV thứ i có thể biểu diễn như sau:
J  
   1,i 
1
2,i

 i = J  2,i   = 
  
 
J 2   2,i    2,i 


 cos i cos i
J1 (  2,i )   sin i cos i
  sin i

 sin i cos i  cos i sin i sin i
cos i cos i  sin i sin i sin i
cos i sin i

(2.1)

sin i sin i  cos i sin i cos i 
 cos i sin i  sin i sin i cos i 

cos i cos i

(2.2)


1 sin  tan 
i
i

J 2 (  2,i )   0
cos i

sin i
0

cos i

9


cos i tan i 

 sin i 

cos i 
cos i 

(2.3)


Hình 2.1. Hệ qui chiếu trái đất và hệ qui chiếu bản thân được dùng mơ tả vị trí và
góc hướng của AUV
trong đó:
-


1,i   xi

yi

z i  là vị trí của AUV trong {E}

-

 2,i  i

i

i  là góc hướng roll, pitch, yaw của AUV trong hệ {B}

-

1,i  ui

vi

wi  là vận tốc dài của AUV trong hệ {B}

-

 2,i   pi

qi

T


T

T

ri  là vận tốc góc của AUV trong hệ {B}
T

Bảng 2.1. Danh sách các biến toạ độ trong 6 bậc tự do
Bậc tự
do

Hướng chuyển động

(DOF)
1

2

Chuyển động trong phương
ngang xi (surge)
Chuyển động trong phương
ngang yi (sway)

Lực và
momen

Vận tốc
tuyến tính và
vận tốc góc


Vị trí và
góc Euler

Xi

ui

xi

Yi

vi

yi

10


3

Chuyển động trong phương
ngang zi (heave)

Zi

wi

zi


4

Xoay quanh trục x (roll)

Ki

pi

i

5

Xoay quanh trục y (pitch)

Mi

qi

i

6

Xoay quanh trục z (yaw)

Ni

ri

i


Tiếp theo để mô tả động lực học cho AUV, dựa vào [5], [40] các phương trình sau
được xem xét:

mi ui  vi ri  wi qi  xG ,i  qi 2  ri 2   yG ,i  pi qi  ri   zG ,i  pi ri  qi   
X u ,i ui  Z w ,i wi pi  Z q ,i qi 2  Yv,i vi ri  Yr ri 2  Wi  Bi  sin i

(2.4)

 X u|u|,iui ui  X P ,i  X uudd ,i ui 2R2 ,i  X uvd ,i ui vi R ,i  X urd ,iui ri R ,i  eu ,i

mi [vi  wi pi  ui ri  yG ,i  ri 2  pi 2   zG ,i  qi ri  p   xG ,i  qi pi  ri ] 
Yv ,i vi  Yr,i ri  X u ,iui ri  Z w ,i wi pi  Z q ,i pi qi  Wi  Bi  cos i sin i

(2.5)

Yv|v|,i vi | vi | Yr|r|,i ri | ri | Yuvl ,iui vi  Yuud ,i ui 2R,i  Yuvd ,i ui vi  Yurd ,iui ri  ev,i
mi  w i  ui qi  vi qi  zG ,i ( pi 2  qi 2 )  xG ,i ( ri pi  qi )  yG ,i ( ri qi  p i )  
Z w ,i w i  Z q ,i qi  X u ,i ui qi  Yv ,i vi pi  Yr ,i ri pi  (Wi  Bi )cos i cos i

(2.6)

 Z w|w,i| wi | wi |  Z q|q|,i qi | qi |   Z uwl ,i  Z uwf ,i  ui wi  Z uqf ,i ui qi   ew,i

I xx ,i p i   I zz ,i  I yy ,i  qi ri  mi  yG ,i  w i  ui qi  vi pi   zG ,i  vi  wi pi  ui ri   
K p ,i p i   Z w ,i  Yv ,i  wi vi   Z q ,i  Yr ,i  vi qi   Z q ,i  Yr ,i  wi ri

  N r ,i  M q ,i  qi ri   zG ,iWi  z B ,i Bi  sin i

  xG ,iWi  xB Bi  cos i cos i  K p| p|,i pi | pi |  K prop ,i   ep ,i


11

(2.7)