Trong số các loại robot này, chúng ta phải nhắc đến Ballbot - một loại robot độc đáo có khả năng di chuyển linh hoạt và có thể di chuyển theo bất kỳ hướng nào. Việc duy trì cân bằng và chuyển động trong thiết bị này được thực hiện thông qua việc sử dụng một bánh xe hình cầu. Song, ưu điểm này cũng khiến cho việc điều khiển một thiết bị robot như vậy trở nên rất khó khăn.

 

Các hệ thống ballbot gặp rất nhiều thách thức, đặc biệt trong việc duy trì sự cân bằng và ổn định của robot trong các môi trường năng động và không ổn định. “Việc điều khiển hệ động lực học của ballbot rất phức tạp do nó phụ thuộc vào con lắc ngược hình cầu. Những bất định trong các thông số hệ thống và ma sát không xác định cũng ảnh hưởng đến việc kiểm soát chuyển động của ballbot”, TS. Nguyễn Văn Trường (Đại học Công nghiệp Hà Nội) và nhóm nghiên cứu cho biết trong công bố mới “Robust adaptive nonlinear PID controller using radial basis function neural network for ballbots with external force” trên tạp chí Engineering Science and Technology, an International Journal.

 

Cho đến nay, các bộ điều khiển vi tích phân tỷ lệ (PID) truyền thống vẫn phải vật lộn với những thách thức này. Trong khi đó, các phương pháp tiên tiến khác, như điều khiển chế độ trượt, lại gây ra các vấn đề như tiếng kêu cho robot. Bài toán này đã khiến cho việc nghiên cứu điều khiển ballbot trở thành một chủ đề được nhiều nhà khoa học quan tâm, trong đó có nhóm của TS. Nguyễn Văn Trường. “Chúng ta cần phải phát triển một bộ điều khiển kết hợp tính đơn giản và khả năng thích ứng của PID với khả năng học hỏi của các mạng neuron hiện đang rất phổ biến, để cung cấp một giải pháp hiệu quả giải quyết vấn đề di chuyển của robot trong thế giới thực”, nhóm nghiên cứu chia sẻ.

Cải thiện khả năng điều hướng

Tìm hướng đi khác so với các giải pháp điều khiển robot trước đây, TS. Nguyễn Văn Trường và các cộng sự từ Viện Công nghệ Shibaura (Nhật Bản), Đại học Queen’s Belfast (Vương quốc Anh), Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Đài Loan và Viện Kỹ thuật và Công nghệ Thapar (Ấn Độ) đã nghiên cứu và phát triển một bộ điều khiển PID phi tuyến tính thích ứng (NPID) mới được tích hợp với mạng neuron hàm cơ sở bán kính (RBFNN) cho ballbot, cung cấp khả năng tính toán nhẹ, độ ổn định vượt trội, giảm tiếng kêu và tăng độ bền trước các nhiễu loạn bên ngoài. Nhóm nghiên cứu lựa chọn các thiết lập ban đầu của bộ điều khiển thông qua tối ưu hóa chuyển động tổng hợp cân bằng và liên tục cải thiện luật điều khiển thích ứng trong quá trình vận hành để xử lý ước tính lực bên ngoài theo thời gian thực.

 

Ballbots với bộ điều khiển tiên tiến có thể được sử dụng làm robot hỗ trợ cho các nhiệm vụ đòi hỏi khả năng di động và độ chính xác cao. Chẳng hạn, chúng có thể hỗ trợ những cá nhân gặp khó khăn khi di chuyển và xác định hướng trong các môi trường phức tạp. Ngoài ra, chúng có thể được sử dụng làm robot dịch vụ trong các địa điểm như nhà hàng, bệnh viện hoặc sân bay, đem lại khả năng điều hướng mượt mà hơn”. TS. Nguyễn Văn Trường

Một trong những điểm nổi bật và mang lại tính ổn định của hệ thống điều khiển mới nằm ở việc nhóm nghiên cứu áp dụng lý thuyết Lyapunov - một phương pháp toán học quan trọng trong việc phân tích sự ổn định của hệ thống động lực học.