Tóm tắt. Trong bài báo này trình bày ứng dụng phương pháp điều khiển trượt sử dụng mạng nơron để điều khiển robot hai chân trong pha bước. Bộ điều khiển này tỏ ra hiệu quả và ổn địnhkhi so sánh với bộ điều khiển PD trong trường hợprobot hai chân có độ bất định và có nhiễu tác động lớn.Từ khóa. Robot hai chân, động lực học ngược, điều khiển, mạng nơron.Abstract. In this paper, an application of 5-link biped robotic control model is presented through the neural network sliding mode approach. The proposed controller showes efficiency and stability in comparision with the PD controller of biped robots with uncertainties and large noise effects.Key words. Biped robot, inverse dynamics, control, neural networks. MỞ ĐẦURobot dáng người (humanoid robot) là lĩnh vực khoa học đang được quan tâm nghiên cứu ở Nhật, Hàn Quốc, Mỹ, CHLB Đức, Trung Quốc và nhiều nước khác [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11]. Một vài loại robot dáng người nổi tiếng trên thế giới là robot ASIMO của hãng HONDA, các phiên bản robot HRP của Viện AIST. Bên cạnh đó robot dáng người được nghiên cứu nhiều phục vụ trong lĩnh vực quân sự.Về mặt cơ học robot dáng người được mô hình hóa bằng cơ hệ nhiều vật. Một dạng robot dáng người được quan tâm nghiên cứu là robot hai chân (biped robot). Mô hình robot hai chân được trình bày ở đây là mô hình robot có 5 khâu [2,10,11]. Đó là phần thân người và hai khâu cho mỗi chân. Phần trên của chân (upper leg) được gọi là đùi còn phần dưới của chân (lower leg) được gọi là cẳng chân. Các khâu này dược nối với nhau thông qua 4 khớp quay (hai khớp hông và hai khớp đầu gối). Chuyển động của robot hai chân được chia ra làm 3 pha khác nhau. Đó là pha một chân trụ (single support phase), pha hai chân trụ (double support phase) và pha bay (air phase). Vị trí hai chân của robot đối với mặt tựa xác định robot đang ở pha nào. Người ta hay tập trung nghiên cứu về bước đi của robot và chuyển động của robot ở pha một chân trụ. Bởi lẽ khi robot bước đi các pha bước diễn ra xen kẽ nhau do đó để điều khiển được robot cần có sự chuyển mạch các phương trình vi phân chuyển động và chuyển mạch của bộ điều khiển khi tính toán lặp trong chương trình mô phỏng. Việc * Bài báo được thực hiện với sự hỗ trợ từ Quỹ phát triển Khoa học và Công nghệ quốc gia (NAFOSTED), mã số 107. 04-2012. 10.
Các nghiên cứu hiện nay đang tranh luận rằng công bố thông tin trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp (Corporate Social Responsibility Disclosure - CSRD) có thực sự hữu ích cho doanh nghiệp hay chỉ đơn thuần là công cụ tư lợi của nhà quản lý. Để làm rõ quan điểm này, tác giả phân tích liệu CSRD có làm giảm sự Bất Cân Xứng Thông Tin (BCXTT) nảy sinh giữa hai bên ủy quyền và đại diện. Dựa trên bộ Tiêu chí GRI (Global Sustainability Standards Board, 2016), tác giả dùng phương pháp phân tích nội dung để xây dựng chỉ số đo lường mức độ CSRD của các doanh nghiệp niêm yết. Mẫu nghiên cứu gồm 75 công ty thuộc nhóm ngành công nghiệp, niêm yết trên hai Sở giao dịch chứng khoán ở Việt Nam trong giai đoạn 2014 - 2019. Để tăng tính vững, tác giả sử dụng ước lượng mô men tổng quát (GMM) và một số kiểm định liên quan. Các phát hiện cho thấy CSRD làm giảm thiểu BCXTT nảy sinh từ vấn đề đại diện trong công ty niêm yết. Hàm ý rằng việc đầu tư vào CSRD có thể giúp công ty giải quyết tình trạng BCXTT và thông qua đó giảm chi phí đại diện.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.