Thiết kế thuật toán tối ưu ISSA-PID điều khiển chuyển động vi sai Robot Mobile
Email tác giả liên hệ:
phamngocthangutehy@gmail.comDOI:
https://doi.org/10.54644/jte.2026.1994Từ khóa:
Rô-bốt di động, Bám quỹ đạo, Điều khiển PID, Thuật toán tìm kiếm chim sẻ cải tiến (ISSA), Thuật toán tối ưu thông minhTóm tắt
Trong những năm gần đây, bài toán bám quỹ đạo cho robot di động dẫn động vi sai được nghiên cứu rộng rãi nhờ nhu cầu ứng dụng ngày càng tăng trong logistics, vận chuyển tự động và giám sát. Việc nâng cao độ chính xác bám và tính ổn định khi hoạt động trong điều kiện nhiễu và bất định vì thế trở thành một hướng tiếp cận quan trọng trong các hệ thống điều hướng tự hành. Để giải quyết bài toán này, nhiều phương pháp điều khiển đã được áp dụng, trong đó bộ điều khiển PID vẫn phổ biến nhờ cấu trúc đơn giản và dễ triển khai. Tuy nhiên, các phương pháp điều khiển truyền thống bao gồm PID thường phụ thuộc mạnh vào hiệu chỉnh tham số, nhạy với nhiễu và sai số mô hình; đồng thời hiệu năng có thể suy giảm khi xuất hiện bão hòa cơ cấu chấp hành, trượt bánh, gây dao động và hiện tượng windup. Trên cơ sở đó, bài báo đề xuất phương án kết hợp PID cải tiến kết hợp với thuật toán Tìm kiếm chim sẻ cải tiến (ISSA) nhằm tối ưu các tham số cho bài toán bám quỹ đạo. Hiệu quả phương pháp được kiểm chứng bằng mô phỏng trên quỹ đạo hình số 8 và đánh giá theo các chỉ tiêu như RMSE, sai số cực đại, mức dao động và nỗ lực điều khiển; kết quả cho thấy PID-ISSA cải thiện độ chính xác bám và độ ổn định so với các cấu hình PID cơ bản.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
G. Fragapane, R. de Koster, F. Sgarbossa, and J. O. Strandhagen, “Planning and control of autonomous mobile robots for intralogistics: Literature review and research agenda,” Eur. J. Oper. Res., vol. 294, no. 2, pp. 405–426, 2021, doi: 10.1016/j.ejor.2021.01.019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.01.019
M. Brambilla, E. Ferrante, M. Birattari, and M. Dorigo, “Swarm robotics: A review from the swarm engineering perspective,” Swarm Intell., vol. 7, no. 1, pp. 1–41, 2013, doi: 10.1007/s11721-012-0075-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s11721-012-0075-2
M. Deremetz, R. Lenain, A. Couvent, C. Cariou, and B. Thuilot, “Path tracking of a four-wheel steering mobile robot: A robust off-road parallel steering strategy,” in Proc. Eur. Conf. Mobile Robots (ECMR), 2017, pp. 1–7, doi: 10.1109/ECMR.2017.8098670. DOI: https://doi.org/10.1109/ECMR.2017.8098670
J. Tao, D. Lu, Q. Wang, Y. Qiu, H. Chen, and L. Chen, “A review on tracking control of nonholonomic mobile robots,” in Proc. IEEE Int. Conf. Inf. Autom. (ICIA), 2018, pp. 1464–1469, doi: 10.1109/ICInfA.2018.8812488. DOI: https://doi.org/10.1109/ICInfA.2018.8812488
H. Ye and S. Wang, “Trajectory tracking control for nonholonomic wheeled mobile robots with external disturbances and parameter uncertainties,” Int. J. Control Autom. Syst., vol. 18, no. 12, pp. 3015–3022, 2020, doi: 10.1007/s12555-019-0643-y. DOI: https://doi.org/10.1007/s12555-019-0643-y
J. J. Zhang, Z. L. Fang, Z. Q. Zhang, R. Z. Gao, and S. B. Zhang, “Trajectory tracking control of nonholonomic wheeled mobile robots using model predictive control subjected to Lyapunov-based input constraints,” Int. J. Control Autom. Syst., vol. 20, pp. 1640–1651, 2022, doi: 10.1007/s12555-019-0814-x. DOI: https://doi.org/10.1007/s12555-019-0814-x
R. Fierro and F. L. Lewis, “Control of a nonholonomic mobile robot using neural networks,” IEEE Trans. Neural Netw., vol. 9, no. 4, pp. 589–600, 1998, doi: 10.1109/72.701173. DOI: https://doi.org/10.1109/72.701173
H. R. Karimi and A. Benallegue, “PID-based trajectory tracking control of nonholonomic wheeled mobile robots,” Int. J. Control Autom. Syst., vol. 8, no. 2, pp. 289–296, 2010.
J. H. Park, D. H. Kim, and B. H. Lee, “Experimental evaluation of PID-type heading controllers for mobile robots,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 48, no. 3, pp. 609–618, 2001.
M. Sabouri and M. H. Asemani, “LPV controller design for trajectory tracking of non-holonomic wheeled mobile robots in the presence of slip,” in Proc. 29th Iranian Conf. Electr. Eng. (ICEE), 2021, pp. 715–720, doi: 10.1109/ICEE52715.2021.9544327. DOI: https://doi.org/10.1109/ICEE52715.2021.9544327
Y. Li and Q. Xu, “Adaptive robust PID control of a mobile wheeled inverted pendulum,” IEEE/ASME Trans. Mechatron., vol. 21, no. 5, pp. 2356–2367, 2016.
M. A. Awadallah, M. A. Al-Betar, I. A. Doush, S. N. Makhadmeh, and G. Al-Naymat, “Recent versions and applications of sparrow search algorithm,” Arch. Comput. Methods Eng., vol. 30, no. 5, pp. 2831–2858, 2023, doi: 10.1007/s11831-023-09887-z. DOI: https://doi.org/10.1007/s11831-023-09887-z
J. Xue and B. Shen, “A novel swarm intelligence optimization approach: Sparrow search algorithm,” Syst. Sci. Control Eng., vol. 8, no. 1, pp. 22–34, 2020, doi: 10.1080/21642583.2019.1708830. DOI: https://doi.org/10.1080/21642583.2019.1708830
J. Xue and B. Shen, “A survey on sparrow search algorithms and their applications,” Int. J. Syst. Sci., vol. 55, no. 5, pp. 814–832, 2024, doi: 10.1080/00207721.2023.2293687. DOI: https://doi.org/10.1080/00207721.2023.2293687
J. Jia, S. Yuan, Y. Shi, J. Wen, X. Pang, and J. Zeng, “Improved sparrow search algorithm optimization deep extreme learning machine for lithium-ion battery state-of-health prediction,” iScience, vol. 25, no. 4, Art. no. 103988, 2022, doi: 10.1016/j.isci.2022.103988. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103988
Z. Wang, X. Huang, and D. Zhu, “A multistrategy-integrated learning sparrow search algorithm and optimization of engineering problems,” Comput. Intell. Neurosci., vol. 2022, Art. no. 2475460, 2022, doi: 10.1155/2022/2475460. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/2475460
M. J. Rabbani and A. Y. Memon, “Trajectory tracking and stabilization of nonholonomic wheeled mobile robot using recursive integral backstepping control,” Electronics, vol. 10, no. 16, Art. no. 1992, 2021, doi: 10.3390/electronics10161992. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10161992
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Bản quyền (c) 2026 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
