Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 Giải pháp điều khiển mờ cho hệ vận động robot hỗ trợ người thiểu vận động Fuzzy Logic Control Solution for Motion System of an Assistive Robot for Mobile Disabled People Đào Văn Hiệp HV Kỹ thuật Quân hdaovan@mta.edu.vn Đào Trung Kiên Viện MICA, ĐHBK Hà Nội trung-kien.dao@mica.edu.vn Tóm tắt Robot hỗ trợ người thiểu vận động loại robot sinh học Vì vậy, sinh hướng tiếp cận tự nhiên thiết kế kết cấu khí điều khiển loại robot Theo đó, hệ điều khiển vận động thiết kế phương pháp khác nhau, đặc biệt phương pháp dựa trí tuệ nhân tạo Bài báo giới thiệu nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (logic mờ) vào điều khiển hệ vận động robot sinh học So sánh đáp ứng điều khiển mờ với điều khiển thiết kế theo phương pháp truyền thống cho thấy điều khiển mờ có chất lượng tốt hơn, đồng thời thừa hưởng ưu vốn có logic mờ Từ khóa: hệ chấp hành tuyến tính, logic mờ, robot hỗ trợ, trí tuệ nhân tạo Abstract: Assistive robot for people with disabilities is one kind of bio-robots Therefore, bio-mimetic is a natural approach in mechanical design and control of assistive robots Following this scheme, many motion control systems have been designed by different methods, especially artificial intelligence (AI) based ones This paper investigates an application study of using AI (fuzzy logic) in the control of bio-robots Comparison of the designed fuzzy controller with other ones designed by traditional methods shows that the fuzzy controller is of higher performance, while reveals the advantages of fuzzy logic Keywords: linear actuator, fuzzy logic, assistive robot, artificial intelligence Chữ viết tắt: AC AI ANFIS ANN FPD GPG MIT MP PD PDF PID TC TNVĐ RBHT Actuation Controller Artificial Intelligence Adaptive Neural Fuzzy Inference System Artificial neural network Fuzzy-Proportional-Derivative controller Gait Pattern Generator Massachusetts Institute of Technology Motion Planner Proportional-Derivative controller Proportional-Derivative with Filter controller Proportional-Integral-Derivative controller Tracking Controller Thiểu vận động Robot hỗ trợ VCM-2014 Tăng Quốc Nam HV Kỹ thuật Quân tangquocnam@mta.edu.vn Đặt vấn đề Robot hỗ trợ người thiểu vận động, sau gọi tắt robot hỗ trợ (RBHT) loại robot - xương (Robot-Exoskeleton), chúng có điểm khác biệt kết cấu, động lực học điều khiển Là robot - exoskeleton, chúng mang người, hoạt động đồng với thể, phận mở rộng thể (Extender) [1][2] Nhưng Robot-Exoskeleton hỗ trợ người lành bộ, mang nặng, không chịu trọng lượng thể, hỗ trợ phần lượng cho người mang (Quasi-Passive Exoskeleton) [3] RBHT phải chịu trọng lượng robot lẫn người mang hỗ trợ toàn phần lượng cho người mang (FullyActive Exoskeleton) Về khía cạnh điều khiển, robot hỗ trợ người lành hoàn toàn phụ thuộc người mang, tác động vào thời điểm định chu kỳ bước, RBHT chủ động hoàn toàn, tác động chu kỳ, người mang hoàn toàn bị động Hơn nữa, người TNVĐ thường không ổn định thần kinh thân thể nên robot phải đủ nhạy bén vững vàng đề chống trọi với động thái bất định người Vì vậy, thiết kế khí điều khiển RBHT thách thức lớn Cơ hệ RBHT hệ động lực phức tạp, tín hiệu vào có tính phi tuyến độ bất định cao (không ổn định, khó tính toán xác, bị nhiễu) Trong điều kiện đó, điều khiển mờ thường ồn định chống nhiễu tốt so với điều khiển truyền thống Mong muốn nhóm nghiên cứu (thuộc Đề tài KC.03.12/11-15) thiết lập điều khiển PD mờ đạt tiêu chất lượng PID truyền thống, đồng thời có ưu điểm điều khiển mờ Một PD mờ (Fuzzy PD - FPD) thiết kế, chất lượng so sánh PD có lọc (PD with Filter - PDF), chứng minh tốt số PID truyền thống [7] Hướng tiếp cận sinh điều khiển robot sinh học 2.1 Sơ lược hệ thần kinh vận động người Đi dạng vận động có tính tự động, theo chu kỳ thể, chủ yếu chi thực điều khiển hệ thần kinh vận động Đó hệ điều khiển phân cấp (xem H 1) Cấp cao vùng vận động vỏ não, có chức hoạch định kiểm soát chung trình vận động, đích đến, hướng Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 vận động, xử lý tình phát sinh,… Các cấp dưới, tiểu não tủy sống giữ vai trò chủ chốt, điều khiển trực tiếp trình Tủy sống điều khiển hoạt động phản xạ, phát tín hiệu điều khiển đến cơ, nhận tín hiệu phản hồi trực tiếp từ giác quan Tiểu não không trực tiếp sinh vận động, có nhiệm vụ tiếp nhận tổng hợp tín hiệu từ sensor vị trí, gia tốc, hướng,… để định hướng, định vị thể hiệu chỉnh vận động cho xác mềm mại, ổn định tư thế,… (cùng phận khác, hạch sở, nội đồi) tạo lập hoàn thiện chương trình vận động nhờ trình học (Motor Learning) Các chân phần tử chấp hành, tạo chuyển động học theo lệnh từ tủy sống Trong gân có sensor vị trí (Muscle Spindle) sensor lực (Golgi Tendon Organ), sinh tín hiệu phản hồi vận động trung nói TC Hệ chấp hành giữ vai trò cơ, làm chuyển động khớp f Hoạch định vận động Người mang Y(, ,f) Tạo quỹ đạo mẫu ref u ĐK bám quỹ đạo Chấp hành , Khung robot  , Cấu trúc hệ điều khiển vận động H Hệ chấp hành robot động cơ, tạo dịch chuyển góc  hay mô-men  khớp Vì khớp chân robot chân người đồng trục với nên chuyển động robot truyền trực tiếp sang người Hệ chấp hành thường dùng điện - cơ, thủy lực khí nén Bài báo đề cập đến hệ chấp hành điện - Muốn bàn chân bám sát quỹ đạo mẫu khớp chân phải bám theo góc khớp ref vận tốc góc khớp  tương ứng (xem H 3) d  ref + e Bộ điều khiển bám - H u Thiết bị chấp hành ,  (t) Khớp robot Cấu trúc hệ điều khiển khớp Trên thực tế, đầu vào cho khớp thường dùng góc khớp ref, vận tốc tính theo quan hệ    Do đó, tín hiệu đo phản hồi góc khớp thực (t) Điều kiện ban đầu cho thiết kế H Điều khiển hệ vận động người 2.2 Cấu trúc hệ điều khiển vận động robot Cấu trúc hệ điều khiển robot thiết kế theo nguyên tắc sinh, bắt chước hệ điều khiển vận động người, thực thi nhiệm vụ đơn giản hơn, gồm cấp: 1- hoạch định vận động (Motion Planner - MP), 2- tạo quỹ đạo mẫu (Gait Pattern Generator - GPG), 3- điều khiển hệ chấp hành bám quỹ đạo (Tracking Controller - TC) H MP nhận biết ý định người mang: đứng lên, ngồi xuống, hay dừng,… CPG có nhiệm vụ chọn chương trình tương ứng theo ý định, tạo liệu quỹ đạo cho TC TC có mặt khớp, điều khiển góc khớp bám theo góc mẫu CPG tạo Như vậy, phối hợp chuyển động khớp để tạo bước theo ý muốn nhiệm vụ MP CPG TC đảm bảo điều kiện cần để có bước mong muốn TC tên gọi theo phương thức điều khiển (bám) Nó tên nữa, gọi theo chức năng, điều khiển hệ chấp hành (Actuation Controller - AC) Bài báo tập VCM-2014 3.1 Chuẩn bị liệu đầu vào Dữ liệu đầu vào cho RBHT góc khớp, thường đo, ghi thực nghiệm người khỏe, hiệu chỉnh cho phù hợp với tình trạng người TNVĐ cụ thể Một số liệu sử dụng rộng rãi, Antonie Bogert (2003), Harman (2000) [2], Winter (Canada) [4] Trên H đồ thị góc khớp, sử dụng MIT [2] H Đồ thị góc khớp Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 Với mục đích sử dụng làm tín hiệu vào ref cho điều khiển sau thiết kế, liệu góc khớp chuyển thành giá trị số rời rạc H Do thi goc khop 60 40 Goc khop (do) 20 -20 -40 -60 -80 K hong 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 48 46 42 37 30 22 14 -6 -7 -6 10 11 K co chan -12 -20 -27 -27 -24 -20 -12 -7 -4 12 -4 K goi H 75 80 85 90 95 -3 15 25 35 42 46 47 48 -1 -8 -12 -11 -4 -1 -2 -3 -3 -7 -20 -37 -55 -64 -63 -58 -47 -35 -20 -12 -7 Giá trị góc khớp chuyển từ H 3.2 Chọn thiết bị chấp hành Kết cấu khí chân RBHT có sơ đồ H 6, chân có ba khớp chủ động Hai loại động chấp hành khảo sát, gồm xi lanh thủy lực (không trình bày đây) động điện chiều Để robot có kết cấu gọn nhẹ, chọn hệ chấp hành điện - chuyển động thẳng, có tên thương mại Linear Actuator [5] H đảm bảo khả làm việc an toàn, hệ thống thiết kế cho khớp ảo, tập hợp điều kiện làm việc khắt khe khớp: dải làm việc rộng nhất, vận tốc góc cao nhất, mô men lớn nhất, khối lượng tải trọng lớn Tuy nhiên, tính toán cho thấy, tỷ số truyền hệ chấp hành nhỏ (1:1880) nên khối lượng lớn đùi (~10kg) gây mô men quán tính chuyển động quay quy đổi trục động 0,15% mô men quán tính hệ chấp hành, bỏ qua Vì mô men quán tính tất khớp tính mô men quán tính J hệ chấp hành Trên sở số liệu kỹ thuật nhà sản xuất cung cấp, kết hợp tính toán điều kiện công tác trên, thông số kỹ thuật hệ chấp hành tổng hợp B.1 Đó sở để xây dựng mô hình động lực học đối tượng điều khiển Thông số kỹ thuật hệ chấp hành Thông số Mô men quán tính J (kgm2) Hệ số giảm chấn C (Nm/(rad/s)) Hệ số mô men KT (Nm/A) Hệ số điện động Ke (Vs/rad) Điện trở phần ứng R (Ω) Điện cảm L (H) B.1 Giá trị 0,022 0,5.10-3 0,06 1,0 2,45 0,035 Thiết kế điều khiển 4.1 Mô hình toán học hệ thống Sau tính toán động lực học quy đổi thông số hệ thống động cơ, mô hình hệ chấp hành có dạng động điện chiều, điều khiển dòng điện phần ứng, thể hệ phương trình cân điện áp cân mô men:  Lia  Ria  K e  v (1)     J   C  KT ia  Td đó, v - điện áp; Td - mô men tải; đại lượng lại B.1 Hệ có hai tín hiệu vào, hai tín hiệu với toán điều khiển bám vị trí, cần quan tâm đến hàm truyền ( s) / V ( s) : H ( s ) KT  V ( s ) ( Ls  R )( Js  cs )  KT K e s Sơ đồ kết cấu chân robot Mô hình hệ chấp hành có điều khiển H cụ thể hóa H 8, BĐK điều khiển cần thiết kế k=20:1 260+150 12V 45W l=3mm (2) + r - Td E BĐK K V + Ve - 1/(Ls+R) Ia KT Tm + - 1/(Js+c)  Ke H 1/s  Motor Sơ đồ hệ chấp hành có điều khiển v=24mm/s H Hệ chấp hành chuyển động thẳng Tính toán động lực học toàn hệ thống cho thấy mô men công suất yêu cầu khớp không khác nhiều Điều cho phép đơn giản hóa thiết kế, chế tạo sử dụng thiết bị nhờ trang bị thiết bị chấp hành điều khiển cho tất khớp Để VCM-2014 4.2 Thiết kế điều khiển mờ Cơ sở lý thuyết điều khiển mờ logic mờ, nhánh trí tuệ nhân tạo Khác với mạng nơ ron nhân tạo, bắt chước cấu trúc trình vật lý hệ thần kinh, giải thuật gen [6] bắt chước trình tiến hóa sinh vật tự nhiên, logic mờ bắt chước cách tư duy, phân tích, định người Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 Về kỹ thuật tính toán, logic mờ nhánh phương pháp tính toán mềm So với điều khiển truyền thống, hệ mờ có ưu điểm sau: - Dễ thiết kế, không đòi hỏi công cụ toán học trừu tượng, tránh nhiệm vụ khó khăn thiết lập giải hệ phương trình vi phân phức tạp Có nhiều trường hợp, chí không cần để ý đến chất vật lý đại lượng; - Công cụ thiết kế, phân tích hệ mờ vạn năng, linh hoạt, dễ sử dụng Ngôn ngữ diễn tả thuật toán mờ gần với ngôn ngữ tự nhiên nên dễ hiểu; - Do không đòi hỏi thông tin vào thật xác, cho phép tín hiệu vào thay đổi phạm vi rộng, làm việc dựa chế suy luận linh hoạt, nên nhiều trường hợp hệ điều khiển mờ có tính bền vững, tin cậy, ổn định cao Phần sau trình bày bước kết thiết kế điều khiển mờ cho hệ chấp hành điện H 1/K2 Step Do-radian Bước 1: Thiết lập cấu trúc hệ thống Để dễ so sánh đánh giá hiệu giải pháp mờ so với giải pháp truyền thống, hệ điều khiển mờ thiết kế với cấu trúc tương tự điều khiển PD truyền thống, hệ số KP, KD xác định thiết kế Hệ thiết kế Simulink, có sơ đồ H Các phần tử hệ thống, gồm: - Đối tượng điều khiển hệ chấp hành điện - cơ, có hàm truyền (2), dạng số hình vẽ; - Bộ điều khiển PD mờ (FPD), điều khiển theo sai lệch góc khớp e tốc độ biến thiên e, tạo nhờ khâu vi phân du / dt - Các phần tử hiển thị, chuyển đổi tín hiệu để kiểm tra đáp ứng hệ thống Tín hiệu vào cho FPD góc khớp cổ chân, H 5, tín hiệu điện áp, giá trị thay đổi nhờ hệ số K1 Đáp ứng toàn hệ thống góc khớp thực (t) vận tốc góc (t) Nhờ chuyển mạch tay, mô hệ thống với tín hiệu vào Step góc khớp mẫu ref du/dt Signal y Derivative1 Van toc goc (rad/s) Goc co chan To Workspace K2 Manual Switch Kp Goc khop co chan Error K1 du/dt FLC Kd Rad-do 0.06 0.00077s3 +0.5392s2 +0.6122s Transfer Fcn Derivative H Sơ đồ cấu trúc FPD Bước 2: Thiết kế hệ logic mờ, gồm thiết lập modul mờ hóa, suy luận mờ giải mờ Hệ logic mờ sử dụng hệ suy luận Sugeno, có hai hàm thuộc đầu vào (Error e Error-dot e ) kiểu hình thang (trapmf) hàm thuộc đầu (điện áp bù) kiểu tuyến tính output  a  e  b  e  c (3) a, b, c số Các hệ số a, b, c chọn tùy theo mức độ nhạy cảm cần có hệ với sai số e, tốc độ biến thiên e độ mờ Phương án chọn a = 0,5; b = Giá trị c = (-2, -1, 0, 1, 2) tương ứng giá trị hàm thuộc đầu (AL, A, K, D, DL), A - âm , D - dương, L - lớn, K - không Hệ quy tắc suy luận mờ tóm tắt B.2 B.2 E A K D Bảng quy tắc suy luận mờ E-dot A K D DL D K D K A K A AL Sử dụng luật hợp thành max-min, quy tắc suy luận mờ thể tập hợp mệnh đề logic sau: VCM-2014 Công cụ Rule Wiewer (H 10) cho phép quan sát tổng hợp hàm thuộc, quy tắc suy luận mờ, hợp thành giải mờ, kiểm tra quan hệ vào-ra Ví dụ cho input = [8,5] (nghĩa e  8; e  ), nhận điện áp 6,7V Bước 3: Xác định thông số điều khiển Các thông số cần xác định hệ số tỷ lệ KP, vi phân KD, khuyếch đại K1 (xem H 9) Các thông số chi phối chất lượng điều khiển: lượng chỉnh, thời gian xác lập độ xác tĩnh Tín hiệu vào thích hợp cho bước hàm bậc thang đơn vị Bật chuyển mạch sang vị trí Step Trước hết, điều chỉnh KP, KD theo quy tắc áp dụng cho hệ PID truyền thống để hệ ổn định đạt đáp ứng đầu tốt Sau đó, điều chỉnh K1 để nhận dải điện áp phù hợp Cuối cùng, thông số Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 chọn KD = 0,27, KP = 2,5, K1 = 200 Đáp ứng Step hệ H 11: lượng chỉnh 2,6%, thời gian xác lập khoảng 1,76s, sai số tĩnh Số liệu lấy từ biến y Simulink xuất sang workspace (H 9) KC03_FLC/Goc co chan : Group Signal -10 -20 -30 -40 -50 -60 -70 Time (sec) 10 H 12 Tín hiệu vào góc khớp cổ chân Bật chuyển mạch sang tín hiệu thực (Goc co chan), chạy chương trình, nhận đáp ứng đầu (vẽ tín hiệu vào) H 13 Ta thấy, tín hiệu bám sát tín hiệu vào, sai số lớn khoảng 0,05 Bước 5: Kết mô cho thấy FPD làm việc ổn định có chất lượng tốt Tuy nhiên, hiệu giải pháp mờ thể trực quan so sánh trực tiếp đáp ứng với PDF Một mô hình thiết lập cách ghép thêm PDF (nền xanh), dùng chung tín hiệu vào với FPD (xem H 14) Như nói mục đặt vấn đề, nghiên cứu khác [7], so sánh PID truyền thống làm việc với hệ chấp hành H nhận thấy PDF, dạng N KP  KD (4) 1 N / s có chất lượng tốt Trong N - số lọc, xác định với KP, KD H 10 Quan sát hệ suy luận mờ Dap ung Step 1.4 1.2 X: 1.566 Y: 1.026 X: 1.759 Y: 1.02 Amplitude 0.8 0.6 0.4 Dap ung goc khop co chan 10 0.2 Output Input -10 0.5 1.5 Time, s 2.5 Goc khop (do) H 11 Đáp ứng Step FPD Bước 4: Thử nghiệm với tín hiệu vào mẫu ref, lấy từ đồ thị góc khớp cổ chân H 5, đưa vào Simulink dạng đồ thị H 12 -20 -30 -40 -50 -60 -70 Time, s H 13 Đáp ứng góc khớp cổ chân FPD 1/K2 Step Signal Do-radian Goc co chan Manual Switch In1 0.06 Out1 0.00077s3+0.5392s2 +0.6122s Compari son Transfer Fcn PD-Fuzzy Control ler K2 PD(s) PD Controll er 0.06 0.00077s3+0.5392s2 +0.6122s K2 Transfer Fcn1 PDF y To Workspace H 14 Mô hình để so sánh FPD với PDF VCM-2014 10 Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 H 15 Các thông số PDF Tổng hợp thông số hai điều khiển B.3 cho thấy FPD có chất lượng tốt PDF Điều thể H 16 FPD 2,5 0,27 2,6 1,76 Dap ung Step 1.4 X: 1.504 Y: 1.096 Amplitude PD mo PDF Input -10 -20 -30 -40 -50 -60 So sánh hai phương án thiết kế Thông số PDF Hệ số Kp 30,157 Kd 16,122 N 4,828 Lượng chỉnh (%) 9,56 Thời gian ổn định (s) 1,98 Sai số xác lập B.3 1.2 Dap ung goc co chan 10 Gockhop(do) Công cụ Tuner Matlab cho phép hiệu chỉnh thông số Bandwidth (bề rộng dải thông), Phase margin (dự trữ ổn định pha), Response time (thời gian đáp ứng) Peak response (giá trị max) chế độ tương tác Khi hiệu chỉnh tự động, Matlab dung hòa tiêu chí chọn thông số chất lượng là: chỉnh 9,56%, thời gian độ 1,98s X: 1.572 Y: 1.026 0.8 0.6 -70 10 Time, s H 17 Đáp ứng PD mờ PD truyền thống Kết nhận với tín hiệu vào khớp cổ chân Mô hình hệ điều khiển đồng thời khớp hông khớp gối lập H 18 Hệ gồm hai điều khiển mờ giống nhau, có tín hiệu vào riêng, trích từ H Đồ thị đáp ứng chúng vẽ hệ tọa độ H 19 Ta thấy, đồ thị đáp ứng khớp cổ chân (xem H 17) khớp hông (H 19) có sai số ban đầu, khớp gối Lý góc ban đầu khớp hông khớp cổ chân khác 0, cấu chấp hành xuất phát từ vị trí Sai số khử dễ dàng cách gán điều kiện đầu thích hợp cho chúng, set điểm thích hợp cho phần cứng 0.4 PD mo PDF Input 0.2 0 0.5 1.5 Time, s 2.5 Goc khop hong Signal 1/K2 In1 Out1 du/dt Van toc goc H 16 Đáp ứng step PD mờ PD truyền thống Để mô với đầu vào góc khớp thực, bật chuyển mạch sang bên phải (H 14) Đáp ứng hệ vẽ đồ thị H 17 Ta thấy, đáp ứng FPD bám sát liệu vào PDF VCM-2014 Bo DK khop hong Do-rad K2 Signal Goc khop goi 1/K2 Do-rad1 In1 Out1 Goc khop Hong, Goi Rad-do Bo DK khop goi H 18 Mô hình PD mờ điều khiển khớp hông khớp gối Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2014 [4] Dap ung goc khop hong va khop goi 50 40 [5] [6] Goc khop (do) 30 20 Hong-ra Hong-vao Goi-ra Goi-vao 10 [7] -10 -20 Time, s 10 H 19 Đáp ứng hệ FPD khớp hông khớp gối Kết luận So sánh đáp ứng hệ điều khiển bám cho khớp robot dùng FPD PDF thiết kế theo phương pháp truyền thống cho thấy FPD có chất lượng tốt Nhưng sai nói "điều khiển mờ tốt điều khiển truyền thống" Mong muốn điều khiển mờ có tiêu chất lượng tương đương PID truyền thống với hệ phi tuyến liệu vào biểu diễn tường minh toán học, hay nhập nhằng, có biên giới mờ người khuyết tật, đạt Tính ổn định, bền vững điều khiển mờ điều kiện nói không cần phải chứng minh, nằm chất điều khiển mờ Với hệ tuyến tính, có mô hình toán học tường minh giải pháp truyền thống lựa chọn hợp lý, hỗ trợ phương pháp thiết kế tiên tiến Nói rộng ra, kết khả quan nghiên cứu ứng dụng logic mờ giải thuật gen [7] vào điều khiển RBHT cho phép khẳng định tính khả thi hướng tiếp cận sinh Nhưng điều tâm đắc chưa kịp thực hiện, tạo khả học cho tạo quỹ đạo mẫu (Gait pattern generator GPG) tương tự não người Về lý thuyết thực cách thay điều khiển mờ hệ ANFIS (Adaptive Neural Fuzzy Inference System), đơn giản gắn thêm modul ANN để xác định hệ số KP, KD cho điều khiển mờ Vấn đề nằm chỗ, tạo liệu huấn luyện cho ANN hay ANFIS nào? Chúng mong chân thành cảm ơn chia sẻ bạn đọc Công trình thực khuôn khổ đề tài cấp Nhà nước, mã số KC.03.12/11-15 Tài liệu tham khảo [1] [2] [3] José L Pons: Wearable Robots: Biomechatronic Exoskeletons; John Wiley & Sons, 2008 Kazerooni, H and R Steger: The Berkeley Lower Extremity Exoskeleton, Journal of Dynamic Systems Measurement and ControlTransactions of the Asme, 2006 Andrew Valiente: Design of a Quasi-Passive Parallel Leg Exoskeleton to Augment Load Carrying for Walking; Master’s of Science at the MIT; August 2005 VCM-2014 D A Winter: Biomechanics and Motor Control of Human Movement, 5th Edition John Wiley & Sons, New York, 2009 HIWIN: Linear Actuator LAS Series (2014) R L Haupt, S E Haupt: Practical Genetic Algorithm, 2nd ed., Wiley-Interscience, 2004 Đào Văn Hiệp, Đào Trung Kiên: Tối ưu hóa điều khiển bám quỹ đạo khớp robot hỗ trợ người thiểu vận động, Chuyên san Điều khiển & Tự động hóa, số 10 (08-2014) GS TS Đào Văn Hiệp tốt nghiệp Học viện Kỹ thuật quân sự, chuyên ngành Cơ khí - Chế tạo máy vào năm 1977; nhận tiến sĩ Cơ khí năm 1989 Học viện Quân (VAAZ) Cộng hòa Czech; Nhà nước bổ nhiệm Phó giáo sư năm 2005, Giáo sư năm 2011 ngành Cơ khíĐộng lực Hiện nay, ông giảng viên Khoa Hàng không - Vũ trụ, Học viện Kỹ thuật quân Các lĩnh vực hoạt động chính: Công nghệ chế tạo thiết bị hàng không, CAD/CAM/CNC, Kỹ thuật Robot, Cơ điện tử hệ thống sản xuất tự động TS Đào Trung Kiên tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin Trường Đại học Cergy-Pontoise, Pháp vào năm 2004 Anh nhận thạc sĩ Hệ thống phân tán Trường Đại học Paris (UPMC), Pháp năm 2006, tiến sĩ Cơ khí Tự động hoá, Trường Đại học Dayeh, Đài Loan năm 2010 Hiện anh giảng viên, nghiên cứu viên Phòng nghiên cứu Môi trường Cảm thụ Tương tác, thuộc Viện nghiên cứu quốc tế MICA, Đại học Bách khoa Hà Nội Các hướng nghiên cứu bao gồm định vị môi trường nhà, tương tác người-hệ thống đa phương thức, động lực học điều khiển TS Tăng Quốc Nam, tốt nghiệp đại học ngành Cơ khí động lực năm 1995 Học viện Kỹ thuật Quân sự, nhận thạc sĩ Cơ điện tử Viện Công nghệ châu Á (AIT) - Thái Lan năm 2002 tiến sĩ Cơ học kỹ thuật Học viện Kỹ thuật Quân năm 2011 Từ năm 1995 đến nay, anh giảng viên môn Robot đặc biệt Cơ điện tử, khoa Hàng không Vũ trụ, Học viện Kỹ thuật Quân Các hướng nghiên cứu bao gồm Cơ điện tử khí tài quân sự, Động lực học điều khiển robot di động, Định vị xây dựng đồ môi trường nhà, Robot đặc biệt quân thám hiểm, Mô hình hóa mô hệ động lực  ... ban đầu cho thiết kế H Điều khiển hệ vận động người 2.2 Cấu trúc hệ điều khiển vận động robot Cấu trúc hệ điều khiển robot thiết kế theo nguyên tắc sinh, bắt chước hệ điều khiển vận động người, ... trúc hệ điều khiển vận động H Hệ chấp hành robot động cơ, tạo dịch chuyển góc  hay mô-men  khớp Vì khớp chân robot chân người đồng trục với nên chuyển động robot truyền trực tiếp sang người Hệ. .. so sánh đánh giá hiệu giải pháp mờ so với giải pháp truyền thống, hệ điều khiển mờ thiết kế với cấu trúc tương tự điều khiển PD truyền thống, hệ số KP, KD xác định thiết kế Hệ thiết kế Simulink,