Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong xu thế tự động hóa linh hoạt của nền sản xuất hiện đại, các máy công cụ chuyên dụng tuy giúp giảm chi phí sản xuất hàng loạt nhưng lại bộc lộ hạn chế lớn về chi phí và thời gian cải tạo dây chuyền khi cần thay đổi mẫu mã sản phẩm. Để giải quyết bài toán này, robot công nghiệp nhiều bậc tự do đã trở thành giải pháp then chốt nhằm thực hiện các nguyên công linh hoạt như vận chuyển vật tư, gắp - xếp sản phẩm, hàn, sơn, và lắp ráp. Tại Việt Nam, việc làm chủ quy trình thiết kế, cải tiến cơ khí, tính toán động học và tích hợp hệ thống điều khiển kết hợp thị giác máy cho cánh tay robot công nghiệp vẫn là một nhu cầu cấp thiết trong đào tạo và nghiên cứu ứng dụng.
Đề tài "Nghiên cứu, cải tiến cánh tay robot 6 bậc tự do ứng dụng camera để gắp vật" được thực hiện nhằm phục hồi, nâng cấp một mô hình cánh tay robot 6 bậc tự do (cấu trúc AR3 của Annin Robotics) đang trong tình trạng hư hỏng cơ khí và thiếu hệ thống điều khiển, từ đó tích hợp thêm công nghệ xử lý ảnh để nhận dạng và tự động gắp phôi.
Theo nhiệm vụ đồ án được giao, các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể bao gồm:
- Tính toán bộ truyền của các khâu.
- Giải bài toán động học thuận và động học nghịch của cánh tay robot 6 bậc tự do.
- Thiết kế tay gắp và cơ cấu gá công tắc hành trình.
- Tiến hành mô phỏng động học và quỹ đạo cơ bản.
- Thiết kế giao diện điều khiển cho cánh tay robot 6 bậc tự do.
- Ứng dụng camera xử lý ảnh, trả về vị trí và góc quay của vật thể.
Đối tượng nghiên cứu của đồ án là cánh tay robot 6 bậc tự do dẫn động bằng động cơ bước kết hợp hệ thống camera định vị vật thể; đối tượng thao tác là phôi hình hộp chữ nhật kích thước $30 \times 30 \times 60\text{ mm}$ và phôi hình trụ kích thước $\varnothing30\text{ mm}$, chiều cao $60\text{ mm}$. Đồ án được thực hiện tại Nhóm chuyên môn Công nghệ Chế tạo máy, Trường Cơ khí – Đại học Bách Khoa Hà Nội trong thời gian từ ngày 18/02/2023 đến tháng 07/2024.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Đồ án sử dụng hệ thống lý thuyết động học tay máy, lý thuyết xử lý ảnh số và phương pháp thực nghiệm kỹ thuật cơ điện tử:
- Lý thuyết động học tay máy: Sử dụng quy tắc Denavit – Hartenberg (D-H) năm 1955 để thiết lập các hệ tọa độ gắn trên từng khâu khớp và xây dựng bảng tham số động học D-H. Ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất $4 \times 4$ được sử dụng để giải bài toán động học thuận. Hướng của khâu tác động cuối được mô tả thông qua hệ góc quay Cardan ($R_x, R_y, R_z$). Bài toán động học nghịch được giải quyết bằng phương pháp tách vị trí và tách hướng (dựa trên đặc điểm 3 trục cổ tay giao nhau tại điểm trung gian $W$) kết hợp phương pháp hình học lượng giác và phân tích nghiệm giải tích. Đồ án cũng khảo sát lý thuyết phương pháp lặp số Newton – Raphson sử dụng ma trận Jacobi và ma trận giả đảo ($J^+$) trong giải động học ngược.
- Lý thuyết xử lý ảnh số: Sử dụng phương pháp hiệu chỉnh camera (Camera Calibration) bằng bàn cờ chuẩn để xác định ma trận thông số nội/ngoại và khử méo ảnh; chuyển đổi không gian màu RGB sang không gian màu HSV để phân ngưỡng nhị phân; áp dụng các bộ lọc nhiễu trung bình và bộ lọc Gaussian; sử dụng các phép toán hình thái học (xói mòn - erosion, giãn nở - dilation); kỹ thuật trích xuất đường viền (contour) và xấp xỉ hình dạng hình học để xác định tọa độ tâm $(x, y)$ và góc nghiêng của mặt đỉnh phôi.
- Phương pháp mô hình hóa và mô phỏng: Xây dựng mô hình hình học 3D trên phần mềm SolidWorks; xuất dữ liệu sang môi trường Simscape Multibody của MATLAB/Simulink để mô phỏng động học thuận, kiểm chứng 8 bộ nghiệm động học nghịch và mô phỏng quỹ đạo chuyển động không gian của khâu chấp hành cuối.
- Phương pháp thực nghiệm và tích hợp hệ thống: Chế tạo, gia công cải tiến cơ khí; in 3D cơ cấu tay kẹp; đấu nối mạch lực và điều khiển; lập trình nhúng điều khiển thời gian thực bằng Python trên máy tính Raspberry Pi 5 kết hợp giao diện người dùng đa luồng (threading).
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thông số kích thước cơ khí đo đạc từ mô hình cánh tay robot AR3 thực tế; tập ảnh chụp từ camera thực nghiệm trên mẫu phôi hộp $30 \times 30 \times 60\text{ mm}$ và phôi trụ $\varnothing30 \times 60\text{ mm}$.
Thiết kế và triển khai
Hệ thống được thiết kế và triển khai đồng bộ qua bốn phân hệ chính: cơ khí, điện - điều khiển, phần mềm giao diện và thuật toán thị giác máy.
1. Khảo sát và cải tiến phần cơ khí
Nguyên mẫu ban đầu gặp nhiều sự cố cơ học nghiêm trọng: vít chân đế (base) bị chờn ren; gá động cơ số 1 lệch lỗ bắt vít; động cơ số 2 thiếu cơ cấu gá cố định với khâu 2 khiến vỏ động cơ tự xoay khi hoạt động; bộ truyền đai khâu 3 bị trùng và puly đầu trục hộp giảm tốc bị nghiêng; gá động cơ khâu 4 lỏng lẻo; động cơ số 6 đứt dây cáp; hệ thống thiếu hoàn toàn công tắc hành trình và cơ cấu tay gắp.
Nhóm tác giả đã tiến hành khắc phục:
- Gia công sửa chữa và cố định chắc chắn cụm chân đế và các gá động cơ khâu 1, 2, 4.
- Cân chỉnh đồng trục puly hộp giảm tốc và căng lại đai răng cho khâu 3.
- Thay thế và đấu nối lại hệ thống dây dẫn cho động cơ bước số 6.
- Thiết kế và in 3D cơ cấu gá cho các công tắc hành trình trên từng trục chuyển động.
- Thiết kế, in 3D tay gắp (gripper) dạng cơ cấu thanh răng – bánh răng truyền động đối xứng, dẫn động trực tiếp bằng động cơ servo Futaba S3003.
2. Thiết kế hệ thống điện và mạch điều khiển
- Khối xử lý trung tâm: Sử dụng bo mạch máy tính nhúng Raspberry Pi 5 chịu trách nhiệm tính toán động học, xử lý ảnh từ camera và phát xung điều khiển.
- Khối chấp hành và điều khiển công suất: 6 khớp của cánh tay robot sử dụng các động cơ bước (NEMA 17 cho các khâu chịu tải lớn, NEMA 11 cho các khâu cổ tay) kết hợp hộp giảm tốc và bộ truyền đai răng. Mỗi động cơ bước được điều khiển độc lập qua một Driver TB6600.
- Cấu hình phần cứng: Driver TB6600 được thiết lập vi bước thông qua các công tắc gạt DIP SW 1, 2, 3 và giới hạn dòng điện qua DIP SW 4, 5, 6; cấu hình đấu dây tín hiệu điều khiển theo chuẩn chung cực âm/dương nối tới chân GPIO của Raspberry Pi 5.
- Cảm biến và cơ cấu chấp hành cuối: 6 công tắc hành trình được kết nối để thiết lập điểm gốc (Homing) cho từng trục; động cơ servo Futaba S3003 của tay kẹp được điều khiển bằng tín hiệu điều chế độ rộng xung (PWM).
3. Phần mềm điều khiển và lập trình hệ thống
Phần mềm được viết bằng ngôn ngữ Python, ứng dụng kỹ thuật đa luồng (threading) để tách biệt luồng xử lý giao diện người dùng (GUI), luồng thuật toán xử lý ảnh và luồng phát xung điều khiển động cơ bước, đảm bảo hệ thống không bị nghẽn lệnh.
Giao diện điều khiển bao gồm:
- Khối điều khiển trực tiếp 6 góc xoay khớp ($\theta_1 \div \theta_6$).
- Khối nhập tọa độ Descartes điểm thao tác cuối ($x, y, z, R_x, R_y, R_z$) để tự động giải bài toán động học nghịch.
- Khối cài đặt chế độ vi bước và tốc độ.
- Khối lệnh đưa robot về vị trí gốc (Home).
- Khối chức năng tự động nhận tọa độ từ camera để thực hiện chu trình gắp – thả vật thể.
4. Thuật toán xử lý ảnh và giao tiếp điều khiển
Quy trình thị giác máy thực hiện các bước tuần tự:
- Thu nhận khung hình từ camera gắn phía trên vùng làm việc.
- Áp dụng ma trận hiệu chỉnh để khử biến dạng quang học (méo góc rộng).
- Chuyển đổi ảnh sang không gian màu HSV và áp dụng ngưỡng phân đoạn để tách vùng vật thể khỏi nền.
- Làm mịn ảnh bằng bộ lọc Gaussian và áp dụng phép xói mòn/giãn nở để loại bỏ nhiễu biên.
- Xác định đường viền (contour) mặt đỉnh của phôi; tính toán tọa độ tâm hình học $(u, v)$ trên ảnh và góc nghiêng của phôi.
- Chuyển đổi tọa độ pixel sang tọa độ thực $(x, y, z)$ trong hệ tọa độ gốc của robot dựa trên hệ số tỉ lệ đã đo đạc và truyền tham số đến bộ điều khiển cánh tay robot.
Nội dung chính theo từng chương
CHƯƠNG I. TỔNG QUAN VỀ ROBOT
Chương này tổng hợp cơ sở lịch sử hình thành robot từ thuật ngữ "Robota" (Karel Čapek, 1921), các mốc phát triển như cánh tay điều khiển từ xa, máy công cụ điều khiển số (1949), robot Versatran, Unimate-1900, robot T3 (Cincinnati, 1974) và các định nghĩa tiêu chuẩn theo AFNOR, RIA, GOCT 25686-85. Tác giả trình bày cấu trúc tổng quát của robot công nghiệp, định nghĩa bậc tự do ($w = 6n - \sum i \cdot p_i$), hệ tọa độ suy rộng tuân theo quy tắc bàn tay phải, trường công tác (workspace), phân loại robot theo kết cấu (Đề-các, trụ, cầu, SCARA, toạ độ góc/phỏng sinh), phân loại theo hệ thống truyền động (điện, thủy lực, khí nén) và các ứng dụng tiêu biểu như bốc xếp hàng, hàn, gắp xếp sản phẩm, đúc - rèn, phay và đánh bóng bề mặt.
CHƯƠNG II. THỰC TRẠNG CỦA ĐỀ TÀI
Chương này đánh giá chi tiết tình trạng ban đầu của cánh tay robot 6 bậc tự do nguyên mẫu AR3 (Annin Robotics). Tác giả chỉ ra các hư hỏng cơ khí ở từng khâu (chờn ren chân đế, lệch lỗ bắt động cơ 1, lỏng gá động cơ 2, trùng đai và lệch tâm puly khâu 3, lỏng gá khâu 4, đứt dây động cơ 6, thiếu công tắc hành trình và tay gắp) cũng như hiện trạng tủ điện (Driver TB6600 còn dùng được nhưng dây đứt nhiều, thiếu nguồn và bộ vi điều khiển). Từ đó, chương xác định mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài nhằm phục hồi, cải tiến phần cứng và xây dựng hệ thống tự động gắp vật bằng camera.
CHƯƠNG III: TÍNH TOÁN CHO CÁNH TAY ROBOT
Chương tập trung giải quyết bài toán động học cho cánh tay robot 6 bậc tự do:
- Thiết lập hệ tọa độ và bảng D-H: Gán 7 hệ tọa độ từ $O_0$ (chân đế) đến $O_6$ (khâu tác động cuối) trên cùng mặt phẳng đứng để đưa về bài toán phẳng. Bảng tham số D-H được xác định như sau:
| Khâu ($i$) |
$\theta_i$ (độ) |
$d_i$ (mm) |
$a_i$ (mm) |
$\alpha_i$ (độ) |
| 1 |
$\theta_1$ |
$D_0 = 166.8$ |
$L_1 = 64$ |
$90^\circ$ |
| 2 |
$\theta_2 + 90^\circ$ |
$0$ |
$L_2 = 306$ |
$0^\circ$ |
| 3 |
$\theta_3$ |
$0$ |
$0$ |
$90^\circ$ |
| 4 |
$\theta_4$ |
$D_1 = 225$ |
$0$ |
$-90^\circ$ |
| 5 |
$\theta_5 - 90^\circ$ |
$0$ |
$0$ |
$90^\circ$ |
| 6 |
$\theta_6$ |
$D_2 = 131.8$ |
$0$ |
$0^\circ$ |
- Động học thuận: Tính toán tích ma trận biến đổi thuần nhất $T_6^0 = T_1^0 T_2^1 T_3^2 T_4^3 T_5^4 T_6^5$, xác định tọa độ điểm cuối $p_E = [a, b, c]^T$ và ma trận xoay $R_6^0$, từ đó trích xuất bộ 6 thông số vị trí - hướng $[x_E, y_E, z_E, R_x, R_y, R_z]$.
- Động học nghịch: Áp dụng phương pháp tách vị trí và hướng nhờ đặc điểm 3 trục khâu 4, 5, 6 giao nhau tại tâm cổ tay $W$. Vị trí điểm $W$ trong hệ tọa độ cố định được xác định bởi:
$$P_W = P_E - D_2 \cdot R_6^0 \cdot [0, 0, 1]^T$$
Sử dụng định lý hàm số cosin và sin trên các tam giác hình học để giải ra các góc $\theta_1, \theta_2, \theta_3$, sau đó giải hệ phương trình ma trận quay $R_6^3 = (R_3^0)^{-1} R_6^0$ để tìm $\theta_4, \theta_5, \theta_6$, đồng thời phân tích các bộ nghiệm vật lý phù hợp với giới hạn quay cơ khí.
CHƯƠNG IV. MÔ PHỎNG HOẠT ĐỘNG CỦA ROBOT BẰNG VIỆC KẾT HỢP PHẦN MỀM SOLIDWORKS VÀ MATLAB/SIMULINK
Chương mô tả quy trình thiết kế mô hình CAD 3D trên SolidWorks, gán hệ tọa độ và xuất dữ liệu sang Simscape Multibody trong MATLAB/Simulink. Tác giả thiết lập các khối Revolute Joint, khối cảm biến Transform Sensor, cấu hình chiều trọng lực và hệ tọa độ cơ sở $O_0$. Chương trình giao diện GUIDE trong MATLAB được xây dựng để kiểm chứng chuyển động động học thuận và 8 bộ cấu hình nghiệm động học nghịch (bộ 1, 2, 3, 8), đồng thời mô phỏng chuyển động khâu cuối theo quỹ đạo không gian và trích xuất đồ thị tọa độ trục $z$ theo thời gian.
CHƯƠNG V. CÁC THÀNH PHẦN TRONG HỆ THỐNG CÁNH TAY ROBOT 6 BẬC TỰ DO
Chương trình bày chi tiết cấu hình phần cứng:
- Bộ điều khiển trung tâm Raspberry Pi 5 và sơ đồ chân GPIO.
- Động cơ bước NEMA 17 và NEMA 11 phân bổ cho 6 khớp quay.
- Driver TB6600, giải thích sơ đồ kết nối chung cực âm/cực dương và bảng tra công tắc DIP SW 1-6 để cấu hình dòng điện và vi bước.
- Bộ truyền dẫn động: đai răng khâu 1; hộp giảm tốc khâu 2; hộp giảm tốc và đai răng khâu 3, 4; bộ truyền khâu 5, 6.
- Thiết kế cơ cấu tay kẹp (gripper): tính toán truyền động thanh răng - bánh răng, sử dụng động cơ servo Futaba S3003 và in 3D chi tiết.
- Hệ thống công tắc hành trình hồi vị và sơ đồ đấu nối toàn bộ hệ thống điện.
CHƯƠNG VI. PHẦN MỀM VÀ LẬP TRÌNH
Chương trình bày việc lựa chọn ngôn ngữ Python và các thư viện điều khiển. Tác giả xây dựng các hàm thiết lập động cơ, chuyển đổi góc quay (độ) sang số lượng xung điều khiển bước theo vi bước, hàm điều khiển quay theo hướng, hàm cho động cơ về gốc Home dựa trên ngắt tín hiệu công tắc hành trình, lớp điều khiển servo điều chế xung PWM. Chương giải thích giải thuật đa luồng (threading) đồng bộ hóa và cấu trúc giao diện GUI điều khiển cánh tay robot.
CHƯƠNG VII. MỘT SỐ LÝ THUYẾT VỀ XỬ LÝ ẢNH
Chương trình bày cấu trúc chương trình thị giác máy:
- Kỹ thuật đọc ảnh từ camera và quy trình hiệu chỉnh (camera calibration) bằng bàn cờ vua để khử méo thấu kính.
- Không gian màu HSV và phân ngưỡng ảnh nhị phân để lọc phôi.
- Các bộ lọc làm mịn ảnh (lọc trung bình, lọc Gaussian).
- Phép xói mòn (erosion) và giãn nở (dilation) loại bỏ nhiễu hạt.
- Thuật toán tìm đường viền mặt đỉnh, tính toán tọa độ trọng tâm hình học và góc nghiêng của vật thể gửi sang cánh tay robot.
CHƯƠNG VIII. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
Chương này tổng hợp các số liệu kiểm thử thực tế của hệ thống:
- Đo đạc hệ số chuyển đổi giữa kích thước thực tế (mm) và số điểm ảnh (pixel) của camera.
- Thực nghiệm đo tọa độ tâm và góc nghiêng của phôi hình hộp $30 \times 30 \times 60\text{ mm}$ ở các vị trí và góc đặt khác nhau; so sánh tọa độ đo được qua camera với tọa độ đo thực tế để đánh giá sai số.
- Thực nghiệm đo tọa độ tâm của phôi hình trụ $\varnothing30 \times 60\text{ mm}$ và đánh giá sai số định vị.
- Kết quả vận hành gắp và dịch chuyển phôi thực tế của cánh tay robot.
CHƯƠNG IX. KẾT LUẬN VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Chương tóm tắt toàn bộ khối lượng công việc đã hoàn thành: sửa chữa cơ khí, giải toán động học, mô phỏng Simscape, chế tạo tay kẹp, lập trình điều khiển phần cứng trên Raspberry Pi 5 và ứng dụng xử lý ảnh gắp vật thành công. Đồng thời, chương đề xuất các phương hướng phát triển tiếp theo của hệ thống.
Kết quả và đóng góp
1. Kết quả kỹ thuật và số liệu thực nghiệm
- Về tính toán và mô phỏng: Thiết lập hoàn chỉnh bảng tham số D-H chuẩn xác ($D_0 = 166.8\text{ mm}$, $L_1 = 64\text{ mm}$, $L_2 = 306\text{ mm}$, $D_1 = 225\text{ mm}$, $D_2 = 131.8\text{ mm}$); giải thuật động học thuận và nghịch được kiểm chứng chính xác trên môi trường mô phỏng SolidWorks và Simscape Multibody (MATLAB) qua 8 bộ cấu hình nghiệm.
- Về phần cứng và điều khiển: Phục hồi thành công 6 trục chuyển động của cánh tay robot AR3; tích hợp máy tính nhúng Raspberry Pi 5 điều khiển 6 Driver TB6600; chế tạo thành công tay kẹp thanh răng - bánh răng dẫn động bằng servo Futaba S3003; lắp đặt 6 công tắc hành trình cho phép cánh tay tự động hồi vị gốc (Homing) chính xác trước khi vận hành.
- Về thị giác máy và gắp vật: Xây dựng quy trình xử lý ảnh trên không gian màu HSV kết hợp thuật toán khử méo bàn cờ, lọc Gaussian và biến đổi hình thái học. Hệ thống nhận dạng chính xác tâm và góc nghiêng của cả hai loại phôi thử nghiệm: phôi hộp chữ nhật $30 \times 30 \times 60\text{ mm}$ và phôi hình trụ $\varnothing30 \times 60\text{ mm}$, thực hiện chu trình gắp – đặt tự động ổn định.
2. Đóng góp của đề tài
- Khôi phục và nâng cấp toàn diện một hệ thống cánh tay robot 6 bậc tự do từ trạng thái hư hỏng cơ khí và thiếu thiết bị điều khiển thành một mô hình thực nghiệm hoạt động hoàn chỉnh.
- Xây dựng giải thuật điều khiển phân tầng kết hợp tính toán động học giải tích với kỹ thuật lập trình đa luồng trên Raspberry Pi 5, không phụ thuộc vào các bộ điều khiển thương mại đắt tiền.
- Tích hợp thành công module thị giác máy 2D giá thành thấp vào quy trình điều khiển cánh tay robot công nghiệp, tạo tiền đề ứng dụng trong phân loại và cấp phôi tự động.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
1. Hạn chế
- Hệ thống cơ khí sau cải tiến vẫn còn hiện tượng rung lắc nhẹ ở một số tư thế vươn xa do độ rơ của các bộ truyền đai và việc sử dụng các chi tiết gá in 3D.
- Hệ thống động cơ bước hoạt động theo nguyên lý điều khiển vòng hở (open-loop), chưa có encoder phản hồi vị trí thực tế tại từng khớp để bù sai số tích lũy hoặc phát hiện hiện tượng trượt bước khi quá tải.
- Thuật toán xử lý ảnh 2D phụ thuộc nhiều vào điều kiện chiếu sáng môi trường và chỉ nhận dạng tốt các vật thể nằm trên mặt phẳng cố định đơn lẻ, chưa phân loại được các vật thể xếp chồng hoặc trong không gian 3D phức tạp.
2. Hướng nghiên cứu tiếp
- Lắp đặt thêm cảm biến góc quay (encoder) tại các trục khớp để xây dựng hệ thống điều khiển vòng kín (closed-loop), nâng cao độ chính xác định vị và bù sai lệch động học.
- Nâng cấp hệ thống thị giác máy sang sử dụng camera 3D (RGB-D) kết hợp các mô hình mạng nơ-ron học sâu (Deep Learning) để nhận dạng và định vị đa dạng chủng loại vật thể phức tạp trong không gian ba chiều.
- Tối ưu hóa thuật toán quy hoạch quỹ đạo chuyển động nhằm giảm thiểu rung động quán tính, nâng cao tốc độ gắp và độ bền cơ học của hệ thống.
Giá trị tham khảo
Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Robot và Hệ thống điều khiển thông minh, Tự động hóa và Cơ khí chế tạo máy.
Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu bao gồm:
- Quy trình chuẩn hóa thiết lập bảng D-H và phương pháp giải bài toán động học thuận/nghịch cho cánh tay robot 6 bậc tự do có 3 trục cổ tay giao nhau.
- Phương pháp kết nối và đồng bộ mô hình CAD từ SolidWorks sang Simscape Multibody (MATLAB/Simulink) để mô phỏng động học và quỹ đạo tay máy.
- Kỹ thuật thiết kế mạch điều khiển động cơ bước qua Driver TB6600 và lập trình điều khiển nhúng đa luồng bằng Python trên Raspberry Pi 5.
- Quy trình tích hợp thuật toán xử lý ảnh OpenCV (khử méo thấu kính, trích xuất đặc trưng hình học, chuyển đổi tọa độ pixel sang mm) vào bài toán điều khiển robot gắp vật tự động.
Câu hỏi thường gặp
1. Cánh tay robot trong đồ án được phát triển dựa trên nguyên mẫu nào và có cấu trúc truyền động ra sao?
Robot được phát triển dựa trên nguyên mẫu AR3 của Annin Robotics, gồm 6 bậc tự do (khớp quay) dẫn động bằng các động cơ bước (NEMA 17 và NEMA 11) kết hợp hộp giảm tốc và các bộ truyền đai răng, điều khiển công suất qua 6 Driver TB6600.
2. Bảng tham số D-H của cánh tay robot có các kích thước hình học cơ bản nào?
Các thông số hình học xác định trong bảng D-H gồm: chiều cao chân đế $D_0 = 166.8\text{ mm}$, độ dài khâu 1 $L_1 = 64\text{ mm}$, độ dài khâu 2 $L_2 = 306\text{ mm}$, khoảng cách khâu 4 $D_1 = 225\text{ mm}$, và chiều dài khâu chấp hành cuối $D_2 = 131.8\text{ mm}$.
3. Tác giả sử dụng phương pháp nào để giải bài toán động học nghịch cho robot 6 bậc tự do?
Tác giả sử dụng phương pháp tách vị trí và tách hướng dựa trên đặc điểm 3 trục cổ tay cuối giao nhau tại điểm trung gian $W$. Vị trí điểm $W$ được xác định trước bằng phương pháp hình học lượng giác để tìm 3 góc khớp đầu ($\theta_1, \theta_2, \theta_3$), sau đó giải ma trận quay $R_6^3$ để xác định 3 góc khớp cổ tay ($\theta_4, \theta_5, \theta_6$).
4. Tay gắp (gripper) được thiết kế theo cơ cấu gì và sử dụng nguồn động lực nào?
Tay gắp được thiết kế theo cơ cấu truyền động thanh răng – bánh răng đối xứng, các chi tiết được gia công bằng công nghệ in 3D và dẫn động trực tiếp bằng động cơ servo Futaba S3003 thông qua tín hiệu điều khiển PWM.
5. Hệ thống thị giác máy xử lý ảnh như thế nào để truyền tọa độ cho robot gắp vật?
Hệ thống sử dụng camera thu hình ảnh mặt phẳng làm việc, áp dụng thuật toán hiệu chỉnh bàn cờ để khử méo ảnh, chuyển sang không gian màu HSV để phân ngưỡng nhị phân, dùng bộ lọc Gaussian và phép toán hình thái học để lọc nhiễu, sau đó tìm đường viền mặt đỉnh để xác định tọa độ tâm $(x, y)$ và góc nghiêng của phôi rồi chuyển đổi sang hệ tọa độ thực của robot.
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu, cải tiến cánh tay robot 6 bậc tự do ứng dụng camera để gắp vật" đã thực hiện thành công việc phục hồi, cải tiến cơ khí và xây dựng hệ thống điều khiển toàn diện cho mô hình robot 6 bậc tự do cấu trúc AR3. Nhóm tác giả đã hoàn thành trọn vẹn từ việc tính toán động học giải tích, mô phỏng trên SolidWorks – Simscape Multibody đến tích hợp phần cứng máy tính nhúng Raspberry Pi 5 và thuật toán thị giác máy OpenCV. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống vận hành ổn định, có khả năng tự động nhận dạng vị trí, góc nghiêng và thực hiện thao tác gắp các mẫu phôi hộp chữ nhật và phôi trụ với độ tin cậy cao.
