Đề Tài Tốt Nghiệp Về Robot Linh Hoạt Trong Kỹ Thuật Tự Động Hóa

Robot linh hoạt đang trở thành một phần không thể thiếu trong lĩnh vực kỹ thuật tự… 85 trang · Ho Chi Minh City University of Technology and Education · 2024.

• Tác giả: Dang Tran Minh Khoi
• Người hướng dẫn: Dr. Dang Xuan Ba
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Automation and Control Engineering
• Đề tài: Flexible Robot
• Loại tài liệu: graduation thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• GRADUATION PROJECT TASK
• SUPERVISOR'S COMMENTS
• THESIS ADVISOR'S COMMENTS
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• 1. CHAPTER 1: OVERVIEW
• 1.1. PROBLEM STATEMENT
• 1.2. THE OBJECT OF THE PROJECT
• 1.3. RESEARCH METHOD
• 1.4. RESEARCH CONTENT
• 1.5. LIMITATION
• 2. CHAPTER 2: THEORY FOUNDATION
• 2.1. THEORY OF DIRECT CURRENT (DC) MOTOR
• 2.2. MATHEMATIC MODEL OF A DC MOTOR
• 3. CHAPTER 3: GRAVITY COMPENSATION
• 3.1. THEORY OF GRAVITY COMPENSATION

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Robot Linh Hoạt Trong Kỹ Thuật Tự Động Hóa

Robot linh hoạt đang trở thành một phần không thể thiếu trong lĩnh vực kỹ thuật tự động hóa. Chúng không chỉ giúp tăng năng suất mà còn cải thiện độ chính xác trong sản xuất. Sự phát triển của công nghệ robot đã mở ra nhiều cơ hội mới cho các ngành công nghiệp. Việc áp dụng robot linh hoạt giúp giảm thiểu chi phí lao động và tăng cường khả năng cạnh tranh. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các khía cạnh quan trọng của robot linh hoạt và vai trò của chúng trong tự động hóa.

1.1. Định Nghĩa Và Phân Loại Robot Linh Hoạt

Robot linh hoạt được phân loại thành nhiều loại khác nhau, bao gồm robot công nghiệp và robot phục vụ. Mỗi loại có những ứng dụng riêng biệt trong kỹ thuật tự động hóa. Việc hiểu rõ về các loại robot này giúp xác định được ứng dụng phù hợp trong sản xuất.

1.2. Lịch Sử Phát Triển Của Robot Linh Hoạt

Lịch sử phát triển của robot linh hoạt bắt đầu từ những năm 1950. Từ đó, công nghệ đã tiến bộ vượt bậc, từ robot đơn giản đến các hệ thống robot thông minh hiện đại. Sự phát triển này đã tạo ra những bước ngoặt quan trọng trong kỹ thuật tự động hóa.

II. Thách Thức Trong Việc Triển Khai Robot Linh Hoạt

Mặc dù robot linh hoạt mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai chúng cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như chi phí đầu tư cao, yêu cầu về kỹ thuật và bảo trì là những yếu tố cần xem xét. Ngoài ra, việc tích hợp robot vào quy trình sản xuất hiện tại cũng là một thách thức lớn. Nghiên cứu này sẽ phân tích các thách thức chính và cách giải quyết chúng.

2.1. Chi Phí Đầu Tư Và Bảo Trì Robot

Chi phí đầu tư cho robot linh hoạt có thể rất cao, đặc biệt là trong giai đoạn đầu. Bên cạnh đó, việc bảo trì và sửa chữa cũng đòi hỏi nguồn lực và kỹ thuật chuyên môn. Điều này có thể gây khó khăn cho các doanh nghiệp nhỏ trong việc áp dụng công nghệ này.

2.2. Tích Hợp Robot Vào Quy Trình Sản Xuất

Tích hợp robot vào quy trình sản xuất hiện tại là một thách thức lớn. Các doanh nghiệp cần phải điều chỉnh quy trình làm việc và đào tạo nhân viên để làm việc hiệu quả với robot. Việc này đòi hỏi thời gian và nguồn lực đáng kể.

III. Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Trong Robot Linh Hoạt

Để giải quyết các vấn đề liên quan đến robot linh hoạt, cần áp dụng các phương pháp và công nghệ tiên tiến. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và cảm biến thông minh có thể giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của robot. Nghiên cứu này sẽ trình bày các phương pháp chính để tối ưu hóa hoạt động của robot.

3.1. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Robot

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp robot linh hoạt học hỏi và thích nghi với môi trường làm việc. Việc áp dụng AI giúp cải thiện khả năng tự động hóa và giảm thiểu lỗi trong quá trình sản xuất.

3.2. Sử Dụng Cảm Biến Để Tăng Cường Hiệu Suất

Cảm biến thông minh giúp robot nhận diện và phản ứng với môi trường xung quanh. Việc sử dụng cảm biến giúp tăng cường khả năng tương tác và hiệu suất làm việc của robot trong các ứng dụng thực tế.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Robot Linh Hoạt Trong Sản Xuất

Robot linh hoạt đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực sản xuất. Chúng không chỉ giúp tăng năng suất mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm. Các ứng dụng từ lắp ráp, kiểm tra chất lượng đến vận chuyển hàng hóa đều có sự góp mặt của robot. Nghiên cứu này sẽ trình bày các ứng dụng thực tiễn nổi bật của robot linh hoạt.

4.1. Robot Trong Lắp Ráp Sản Phẩm

Robot linh hoạt được sử dụng trong quy trình lắp ráp sản phẩm, giúp tăng tốc độ và độ chính xác. Việc áp dụng robot trong lắp ráp không chỉ giảm thiểu sai sót mà còn tiết kiệm thời gian sản xuất.

4.2. Robot Trong Kiểm Tra Chất Lượng

Robot cũng được sử dụng trong kiểm tra chất lượng sản phẩm. Chúng có khả năng phát hiện lỗi và đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn trước khi xuất xưởng. Điều này giúp nâng cao uy tín và chất lượng của doanh nghiệp.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Robot Linh Hoạt

Robot linh hoạt đang định hình lại tương lai của kỹ thuật tự động hóa. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, robot sẽ ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Nghiên cứu này sẽ tóm tắt những kết quả đạt được và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng robot linh hoạt có thể cải thiện đáng kể hiệu suất sản xuất. Các ứng dụng thực tiễn cho thấy robot không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

5.2. Dự Đoán Xu Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, robot linh hoạt sẽ tiếp tục phát triển với sự tích hợp của công nghệ mới như AI và IoT. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh tự động hóa công nghiệp và công nghệ hỗ trợ phục hồi chức năng đang phát triển mạnh, nhu cầu kiểm soát chính xác các hệ thống robot ngày càng trở nên cấp thiết. Đồ án này xuất phát từ nhận định rằng các bộ điều khiển PID truyền thống — dù ổn định về lý thuyết — thường bộc lộ hạn chế khi áp dụng vào thiết bị hỗ trợ cho người cao tuổi hoặc người có khiếm khuyết vận động. Trọng lực tác động lên các khớp robot gây sai lệch vị trí tích lũy, tiêu hao năng lượng không cần thiết và tạo cảm giác không tự nhiên cho người dùng thiết bị đeo (exoskeleton).

Mục tiêu nghiên cứu được tác giả xác định là:

1. Lập trình thành công thuật toán PD kết hợp bù trọng lực (gravity compensation), bao gồm cả điều khiển trở kháng (impedance) và điều khiển tuân thủ (compliance), cho bài toán điều khiển vị trí một động cơ chiều (one-directional motor) trên vi điều khiển Arduino.
2. So sánh hiệu quả điều khiển PID truyền thống với PD có bù trọng lực theo các tiêu chí: thời gian đáp ứng, độ ổn định, và mức tiêu thụ năng lượng.
3. Thiết kế và mô phỏng mô hình robot tay 3-DOF (3 bậc tự do) trên phần mềm MATLAB/Simulink (Simscape Toolbox) và SolidWorks.

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống robot linh hoạt (Flexible Robot) kiểu tay máy (arm robot), tập trung vào động cơ DC có encoder loại JGB37-520 và JGB37-545. Phạm vi giới hạn ở mô hình thực nghiệm quy mô nhỏ, sử dụng linh kiện phổ thông giá rẻ, thực hiện trong khoảng 4 tháng tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, hoàn thành tháng 6 năm 2024.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết

Đồ án sử dụng phương trình động lực học Lagrange-Newton mô tả quan hệ lực – mô-men – chuyển động của robot:

$$M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) = \tau$$

Trong đó $M(q)$ là ma trận quán tính phụ thuộc cấu hình, $C(q,\dot{q})\dot{q}$ biểu diễn hiệu ứng Coriolis và lực ly tâm, $G(q)$ là vector lực trọng trường, và $\tau$ là vector mô-men/lực đầu vào từ cơ cấu chấp hành.

Luật điều khiển PD với bù trọng lực được dẫn xuất từ hàm Lyapunov năng lượng và đạt dạng cuối:

$$\tau = G(q) + K_p\tilde{q} - K_d\dot{q}$$

Trong đó $\tilde{q} = q_d - q$ là sai số vị trí, $K_p$ là hệ số tỉ lệ (proportional gain), $K_d$ là hệ số đạo hàm (derivative gain). Điều kiện ổn định tại trạng thái xác lập được chứng minh qua phân tích $\dot{V}(q, \tilde{q}) = 0$, dẫn đến $\dot{q} = 0$ và $\ddot{q} = 0$.

Ngoài ra, tác giả trình bày hai phương pháp bù trọng lực cơ học đối chiếu: (1) bù bằng đối trọng qua cáp và ròng rọc — điển hình trong hệ thống thang máy; (2) bù bằng lò xo — thường thấy trong tay máy cơ học. Nghiên cứu tập trung vào phương án bù trọng lực bằng giải thuật số (software-based gravity compensation) thay vì cơ học.

Mô hình toán học động cơ DC được xây dựng qua:

• Phương trình cân bằng điện: $v_b(t) = K_b \frac{d\theta_m}{dt}$
• Phương trình cân bằng cơ: $J_m\ddot{\theta}_m + K_f\dot{\theta}_m = \tau(t)$
• Hàm truyền: $G(s) = \frac{\theta_m(s)}{v_{app}(s)} = \frac{K_m}{J_m L s^3 + (K_f L + J_m R)s^2 + (K_f R + K_m K_b)s}$

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả kết hợp ba phương pháp:

1. Nghiên cứu lý thuyết: Tra cứu sách, tạp chí, tài liệu khoa học về điều khiển robot và bù trọng lực.
2. Thiết kế thử nghiệm – sai (trial-and-error): Xác định tham số điều khiển trở kháng dựa trên kinh nghiệm từ môn học "Hệ thống điều khiển tự động" và thực hành "Điều khiển tự động".
3. Thực nghiệm phần cứng: Lập trình thuật toán trực tiếp trên phần mềm Arduino, kiểm tra với mô hình thật.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu phản hồi từ encoder hai kênh AB gắn trên động cơ JGB37-520 và JGB37-545, đọc qua vi điều khiển Arduino Mega 2560; dữ liệu mô phỏng từ MATLAB 2023a (Simscape Multibody Toolbox).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1 – Overview (Tổng quan)

Chương này xác lập bối cảnh, mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu. Tác giả đặt vấn đề tại sao PD với bù trọng lực vượt trội hơn PID truyền thống trong ứng dụng thiết bị hỗ trợ. Các giới hạn của đồ án cũng được trình bày thẳng thắn: mô hình nhỏ, linh kiện phổ thông, độ chính xác phát xung PWM không cao, và hiện tượng nhiễu điện trên mạch Arduino.

Chương 2 – Theory Foundation of DC Motor (Nền tảng lý thuyết động cơ DC)

Trình bày cấu tạo và nguyên lý hoạt động của động cơ DC chổi than (brushed DC motor): stator (cực chính, cực phụ), rotor (lõi thép, cuộn dây phản ứng), hệ thống chổi than và cổ góp. Phân loại động cơ DC theo phương thức kích từ: kích từ bằng nam châm vĩnh cửu, kích từ độc lập, kích từ nối tiếp, kích từ song song và kích từ hỗn hợp. Bảng tham số động cơ DC sử dụng trong đồ án:

Tham số	Ký hiệu	Giá trị
Điện trở phần ứng	$R$	11.1214 Ω
Mô-men quán tính rotor	$J_m$	0.02215 kg.m²
Hệ số ma sát nhớt	$K_f$	0.002953 Nm/rad
Hằng số mô-men	$K_m$	1.28 Nm/A
Hằng số sức phản điện	$K_b$	0. Vs/rad

Chương 3 – Gravity Compensation Theory and Algorithm Development

Là chương lý thuyết trọng tâm. Tác giả trình bày nền tảng toán học của bù trọng lực từ phương trình Lagrange, dẫn xuất hàm Lyapunov để chứng minh ổn định, và xây dựng luật điều khiển cuối cùng $\tau = G(q) + K_p\tilde{q} - K_d\dot{q}$. Sơ đồ khối điều khiển PD với bù trọng lực minh họa luồng: sai số vị trí qua $K_p$, vận tốc qua $K_d$, cộng thêm thành phần $G(q)$ tính từ cấu hình hiện tại của robot. Chương này cũng đối chiếu bù trọng lực cơ học (đối trọng, lò xo) với phương án giải thuật để giải thích lý do chọn hướng thuật toán số.

Chương 4 – System Design and Implementation (Thiết kế và Triển khai)

Chương thực hành toàn diện, gồm hai phần lớn:

Phần thiết kế và mô phỏng: Xây dựng mô hình robot 1-DOF và 3-DOF trên MATLAB 2023a với Simscape Multibody Toolbox (các khối Solver Configuration, World Frame, Mechanism Configuration, Revolute Joint, Brick Solid, Rigid Transform). Mô phỏng giao quỹ đạo thang vận tốc hình thang (Trapezoidal Velocity Profile Trajectory) và kiểm tra bộ điều khiển Computed Torque. Tác giả thử nghiệm các tổ hợp tham số PD: $K_p = 100, K_d = 20$; $K_p = 10000, K_d = 20$; $K_p = 100, K_d = 200$ và quan sát đáp ứng vị trí.

Phần phần cứng: Mô tả chi tiết thiết bị sử dụng:

Thiết bị	Thông số chính
Arduino Mega 2560	ATmega2560, 54 digital I/O (15 PWM), 16 analog input, Flash 256 KB, 16 MHz
Động cơ JGB37-520 (111 rpm)	Tỉ số truyền 1:90, 12VDC, 111 RPM không tải, 11 xung/rad
Động cơ JGB37-520 (37 rpm)	Tỉ số truyền 1:270, 12VDC, 37 RPM không tải
Động cơ JGB37-545 (30 rpm)	Tỉ số truyền 1:168, 12VDC, 30 RPM không tải, 16 xung/rad
Nguồn Behive 12V-15A	Đầu vào 110/220VAC, đầu ra 9–14VDC, công suất 280W, dòng max 15A
LCD 16x2	5V, giao tiếp SPI/I2C, 16×2 ký tự

Mô hình 3-DOF tay robot được thiết kế trên SolidWorks, in 3D và lắp ráp thực tế.

Chương 5 – Force Control (Điều khiển lực)

Phân tích tầm quan trọng của điều khiển lực trong hệ thống cơ khí: khi lực môi trường ngoài tác động, hệ thống thiếu điều khiển lực có thể dẫn đến gãy trục, hỏng bánh răng. Tác giả trình bày hai khái niệm trung tâm: Compliance control (điều khiển tuân thủ — hệ thống thích nghi với lực ngoài, cho phép robot "nhường" khi gặp lực tác động) và Impedance control (điều khiển trở kháng — điều tiết mối quan hệ giữa lực và chuyển vị). Các hình ảnh thực nghiệm cho thấy robot 3-DOF thay đổi vị trí liên tục khi có tương tác từ người dùng (compliance mode), sau đó phục hồi trạng thái ban đầu khi lực bỏ ra.

Chương 6 – Conclusion and Development (Kết luận và Phát triển)

Tổng kết các mục tiêu đạt được về phần cứng và phần mềm, chỉ rõ các hạn chế gặp phải và định hướng mở rộng đề tài trong tương lai.

---

Thiết kế và triển khai

Kiến trúc hệ thống

Hệ thống gồm ba lớp: (1) lớp cảm biến — encoder hai kênh AB đọc vị trí góc; (2) lớp xử lý — Arduino Mega 2560 chạy vòng điều khiển PD + bù trọng lực; (3) lớp chấp hành — driver L298N/XY-160D cấp PWM cho động cơ DC.

Tham số điều khiển được khai báo trực tiếp trong code Arduino, bao gồm $K_p$, $K_d$, và thành phần trọng lực $G$. Encoder đọc qua ngắt ngoài (external interrupt pins 2, 3, 18, 19, 20, 21) để đảm bảo không mất xung. Dữ liệu vị trí của 3 động cơ được xuất qua Serial Monitor để theo dõi thời gian thực.

Thực nghiệm

Tác giả thực hiện thực nghiệm vị trí tại các góc mục tiêu: 60°, 90°, và 120°, quan sát giá trị đọc từ encoder và vẽ đồ thị quỹ đạo vị trí. Kết quả cho thấy robot 1-DOF có thể di chuyển liên tục giữa các vị trí 120° → 90° → 60°. Compliance mode trên mô hình 3-DOF xác nhận khả năng hệ thống phản ứng với tác động tay người và duy trì ổn định sau khi lực bỏ ra.

---

Kết quả và đóng góp

• Robot 1-DOF điều khiển vị trí thành công tại các góc 60°, 90°, 120° sử dụng thuật toán PD với bù trọng lực trên Arduino Mega 2560, có ghi nhận và vẽ đồ thị quỹ đạo vị trí thực tế.
• Mô hình robot 3-DOF được thiết kế trên SolidWorks, mô phỏng trên Simscape và in 3D thành mô hình vật lý.
• Tích hợp compliance control: robot có thể nhận tác động lực từ tay người và tự động điều chỉnh vị trí (compliance mode), thể hiện tính linh hoạt của giải thuật.
• Chứng minh lý thuyết ổn định qua hàm Lyapunov, cung cấp nền tảng toán học tường minh cho bộ điều khiển PD + bù trọng lực.
• Tác giả đề xuất hướng ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và robot cộng tác (cobots), với minh họa về ứng dụng exoskeleton hỗ trợ người cao tuổi.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Tác giả tự nhận các hạn chế sau, được ghi nhận trực tiếp trong văn bản:

• Độ chính xác phát xung thấp: Mô hình sử dụng động cơ nhỏ, giá rẻ nên sai số trong phát xung điều khiển PWM không thể tránh khỏi.
• Sự cố chân PWM: Chân 11 của Arduino bị lỗi không rõ nguyên nhân trong khi chân 9 hoạt động bình thường — chưa tìm được giải pháp dứt điểm.
• Độ ổn định phụ thuộc motor: Cần lực đẩy đáng kể trong một số tình huống do đặc tính cơ học của động cơ không đồng đều.
• Nhiễu điện: Mạch Arduino thỉnh thoảng bị nhiễu điện từ, gây lỗi hoạt động không định kỳ.

Hướng phát triển tiếp theo bao gồm: tích hợp cảm biến và trí tuệ nhân tạo để dự đoán ý định người dùng, mở rộng lên hệ thống robot nhiều bậc tự do hơn, và điều chỉnh thuật toán cho ứng dụng thực tế trong chăm sóc sức khỏe và môi trường sản xuất với cobot.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án này phù hợp tham khảo cho:

• Sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa đang tìm hiểu về điều khiển robot, đặc biệt phần dẫn xuất Lyapunov cho bộ điều khiển PD với bù trọng lực (Chương 3) — đây là nội dung lý thuyết được trình bày tường minh và có giá trị học thuật.
• Sinh viên thực hành với Arduino và động cơ DC có encoder: Chương 4 cung cấp bảng thông số đầy đủ cho JGB37-520, JGB37-545, Arduino Mega 2560, driver L298N, XY-160D và nguồn Behive 12V, kèm hướng dẫn kết nối từng chân.
• Người thực hiện đề tài về Simscape Multibody: Quy trình xây dựng mô hình robot 1-DOF từng bước (Solver Configuration → World Frame → Mechanism Configuration → Revolute Joint → Brick Solid) trên MATLAB 2023a có thể dùng làm tài liệu hướng dẫn thực hành.
• Người nghiên cứu compliance/impedance control: Chương 5 cung cấp phân tích khái niệm và minh chứng thực nghiệm trực quan bằng hình ảnh mô hình vật lý.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả chọn PD thay vì PID cho bài toán bù trọng lực? Tác giả lập luận rằng thành phần tích phân (I) trong PID không cần thiết khi đã có bù trọng lực $G(q)$ xử lý sai lệch tĩnh. Thành phần PD đủ để đạt ổn định tại trạng thái xác lập ($\dot{q} = 0, \ddot{q} = 0$) theo chứng minh Lyapunov, đồng thời đơn giản hơn khi triển khai trên vi điều khiển.

2. Các tổ hợp tham số $K_p$, $K_d$ nào đã được thử nghiệm và kết quả ra sao? Tác giả thử ba tổ hợp: $K_p = 100, K_d = 20$; $K_p = 10000, K_d = 20$; $K_p = 100, K_d = 200$. Kết quả được ghi nhận qua đồ thị đáp ứng vị trí trên Simulink, tuy nhiên văn bản không cung cấp con số định lượng cụ thể về overshoot hay settling time cho từng tổ hợp.

3. Động cơ JGB37-520 và JGB37-545 khác nhau ở điểm nào và được phân công cho khớp nào? JGB37-520 có hai phiên bản: 111 RPM (tỉ số truyền 1:90, 11 xung/rad) và 37 RPM (tỉ số truyền 1:270). JGB37-545 chạy 30 RPM (tỉ số truyền 1:168, 16 xung/rad). JGB37-545 phù hợp ứng dụng cần công suất và tốc độ cao hơn. Văn bản không chỉ định rõ khớp nào dùng loại nào trong mô hình 3-DOF.

4. Mô hình Simscape được xây dựng và kiểm thử trên phiên bản MATLAB nào? Tác giả ghi rõ sử dụng MATLAB 2023a. Đồng thời lưu ý một số khối Simscape có thể không khả dụng trên các phiên bản MATLAB cũ hơn.

5. Compliance control hoạt động thế nào trong mô hình 3-DOF thực tế? Khi cấp nguồn và bật chế độ compliance, robot giữ nguyên vị trí ban đầu. Khi người dùng tác động lực tay vào, robot thay đổi vị trí theo hướng lực tác động. Khi thả tay ra, robot duy trì vị trí mới (không phục hồi về vị trí ban đầu), thể hiện tính "nhường" — đặc trưng của compliance control khác với position control thông thường.

---

Kết luận

Đồ án "Flexible Robot" của sinh viên Đặng Trần Minh Khôi trình bày đầy đủ từ nền tảng lý thuyết (mô hình toán học động cơ DC, chứng minh ổn định Lyapunov cho PD với bù trọng lực) đến triển khai thực nghiệm (mô phỏng Simscape, thiết kế SolidWorks, lập trình Arduino). Điểm nổi bật là sự kết hợp giữa lý luận toán học nghiêm túc và thực hành phần cứng trên linh kiện thương mại phổ thông, phù hợp với điều kiện đào tạo kỹ thuật tại Việt Nam. Đồ án thể hiện khả năng tích hợp nhiều công cụ phần mềm (MATLAB/Simulink, SolidWorks, Arduino IDE) và đặt nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về robot hỗ trợ và cobot trong môi trường công nghiệp lẫn y tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS MAJOR: AUTOMATION AND CONTROL ENGINEERING TECHNOLOGY FLEXIBLE ROBOT INSTRUCTOR: DANG XUAN BA PHD. STUDENT: DANG TRAN MINH KHOI Ho Chi Minh city, June 2024 CHAPTER 1. OVERVIEW HO CHI MINH CITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULITY FOR HIGH QUALITY TRAINING Graduation Thesis Major: AUTOMATION AND CONTROL TECHNOLOGY ENGINEERING Project Title Flexible Robot STUDENT: DANG TRAN MINH KHOI STUDENT ID: 18151014 SUPERVISOR: Dr. Dang Xuan Ba Ho Chi Minh City, 20 June 2024 HO CHI MINH CITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULITY FOR HIGH QUALITY TRAINING Graduation Thesis Major: AUTOMATION AND CONTROL TECHNOLOGY ENGINEERING Project Title Flexible Robot STUDENT: DANG TRAN MINH KHOI STUDENT ID: 18151014 SUPERVISOR: Dr.

Dang Xuan Ba Ho Chi Minh City, 18 June 2024 i ACKNOWLEDGEMENT First of all, I would like to sincerely thank the teachers in the Faculty of High- Quality Training, especially Dr. Dang Xuan Ba, the subject guide for guiding and exchanging valuable experiences and help me complete my graduation thesis. The complete of graduation thesis marked a significant milestone in the time which I have been learning over 6 years at University of Technology and Education. This is a foundation for a student like me to prepare for a new chapter of my live and open the new door to achieve opportunities in the future.

After over 6 years learning in the university also gives me many valuable lessons and experience, which I believe it will have great contributions in a long run. The past 4 months of studying and completing the project has been a special precious time for me. Although I have tried myself, there are still shortcomings in terms of knowledge as well as experience. Personally, I hope that the teachers will consider, ignore, and give suggestions to me so that I can improve my work and learn from experience and apply it in the future.

I wish all the teachers working at Ho Chi Minh City University of Technology and Education! Ho Chi Minh City, 18 June 2024 Performer ii GRADUATION PROJECT TASK Student Name: Dang Tran Minh Khoi Student ID: 18151014 Student Class: 18151CLA1 Major: Control and Automation Engineering Phone: [phone] Instructor’s name: Dr. Dang Xuan Ba Submission date: Receipt date 1. Name of project: ………………………………………………………………………………. Initial data and documents ……………………………………………………………………………….

Project implementation content ………………………………………………………………………………. HEAD OF DEPARTMENT SUPERVISOR (Sign & Full name) (Sign & Full Name) iii SUPERVISOR'S COMMENTS Student Name: Dang Tran Minh Khoi Student ID: 18151014 Major: Control and Automation Engineering Name of project: Flexible Robot Instructor’s name: Dr. Dang Xuan Ba Comment : 1. Content of the project and the amount of work performed.

Recommendation to allow defense or not?. Score…………………… (in words:…………………………. Ho Chi Minh City, 20 June 2024 Instructor (Signature and full name) iv THESIS ADVISOR'S COMMENTS Student Name: Dang Tran Minh Khoi Student ID: 18151014 Major: Control and Automation Engineering Name of project: Flexible Robot Thesis advisor’s name:……………………………………………………………… Comment: 1. Content of the project and the amount of work performed.

Recommendation to allow defense or not?. Score…………………… (in word:…………………………. Ho Chi Minh City, 20 June 2024 Thesis advisor (Signature & full name) v TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENT. ii SUPERVISOR'S COMMENTS.

iv THESIS ADVISOR'S COMMENTS. v TABLE OF CONTENTS. vi LIST OF TABLES. viii LIST OF FIGURES .2 THE OBJECT OF THE PROJECT .1 THEORY OF DIRECT CURRENT (DC) MOTOR .2 MATHEMATIC MODEL OF A DC MOTOR .1 THEORY OF GRAVITY COMPENSATION.2 APPLICATIONS OF GRAVITY COMPENSATION IN REALITY .1 Gravity compensation by Counterweights with Cables and Pulleys .2 Gravity compensation by springs .3 PD WITH GRAVITY COMPENSATION IN ROBOTICS .2 Block diagram of PD with Gravity Compensation control.

DESIGN AND IMPLEMENTATION .1 DESGIN AND SIMULATION .2 Design Robot with Simcape Toolbox in Matlab .3 Simulation on Matlab Software .4 Simulation on Arduino Software .2 ARM ROBOT DESIGNED WITH SOLIDWORK SOFTWARE .1 Set links and frames for robot .2 Design Model in SolidWorks .4 SELECT MOTOR INTRUCTION .1 WHAT IS FORCE CONTROL .1 Compliance or Stiffness control .2 HOW EFFECTIVE OF FORCE CONTROL IN MOTOR .1 Force control on 3-DOF Arm Robot model. CONCLUSION AND DEVELOPMENT. 71 vii LIST OF TABLES Table 1. Value parameters of DC motor.

Arduino Mega 2560 Parameters. JGB37 520 – 111 rpm DC motor specifications. JGB37 520 – 37 rpm DC motor parameter. LCD Display 16x2 parameter.

Behive power source parameter. 30 viii LIST OF FIGURES Figure 1. Various Types of Electromotive Force Wave. Schematic of the electromechanical dynamics of a DC motor.

Gravity compensation using cables, wires, and counterweight. Application of gravity compensation in elevators. Gravity Compensation using spring. PD with Gravity Compensation block diagram.

JGB37-520 geared DC with encoder. Geared DC GB37-545 with Encoder. Behive power source 12V-15A-280W. Model of Robot 1-DOF.

Solver Configuration Block. World Frame block. Mechanism Configuration block. Set gravity value.

Cylindrical Solid Block. World to Base Tranform block. World to Base parameters. Specifications of robot 1-DOF desgin.

Base to Joint 1 parameters. Revolute Joint Block. Brick solid (Link 1) block. Joint 1 to Link-1 transform parameter.

Fixed joint block. Link-1 to Fixed-Joint Transform parameters. Parameters of End-effector (EE. Jee to EE Transform parameter.

Block diagram connections. Run-test 1-DOF model. Block diagram of ROBOT1. Joint Space Mass Matrix block.

Velocity Product Torque block. Gravity Torque block. Matrix multiply block. Computed Torque blocks diagram.

Trapezoidal Velocity Profile Trajectory block. Finished Computed Torque with Robot simulation wiring diagram. PD with Gravity Compensation when Kp = 100 Kd = 20. PD with Gravity Compensation when Kp = 10000 Kd = 20.

PD with Gravity Compensation when Kp = 100 Kd = 200. Run on Model using Gravity Compensation (target 120 degree). Read position value of 120 degree. Plot chart position value from 90 to 120 degree.

Run on Model using Gravity Compensation (target 90 degree). Read position value at 90 degree. Plot chart change from 120 to 90 degree. Run on Model using Gravity Compensation (target 60 degree) .Read position value at 60 degree.

Change value from 120 to 90 and 60 continously. Pin definition for 3 encoder motors. Set fomular and pulses for encoder. Set value of Kp, Kd and Gravity components.

Read data of 3 motor positons on Serial Monitor. Link Frames of 3-DOF hand robot. Model of 3-DOF Arm Robot. 3D Printed 3 DOF Arm Robot.

Example of the Importance of Compliance Control in Robotics. Compliance control applied in Robot Arm in a low position. Compliance control applied in Robot Arm in higher position. Compliance control applied in Robot Arm in the right position.

Initial state when the power is off. Positon change when human's interaction applied. Position change continuously in compliance mode. Gravity compensation applied in healthcare sector.

70 xi ABSTRACT In an age where automation and efficiency are paramount, electric motors have become the heartbeat of modern industry, propelling advancements in fields as diverse as manufacturing, transportation, and healthcare. Their versatility allows them to be tailored to a vast array of applications, from the precision required in robotic surgery to the brute force necessary in electric vehicles. The critical role of motors is further magnified when considering the push towards sustainable energy, with electric motors central to this transition, driving both innovation and environmental stewardship. Amidst this backdrop, the advent of PD (Proportional-Derivative) controllers augmented with gravity compensation marks a significant milestone, particularly in the realm of assistive technology.

This methodology aims to refine the interaction between motor systems and their load-bearing tasks. By accounting for the gravitational pull on connected limbs or objects, such controllers can deliver smoother and more energy-efficient operation. The benefits are manifold, especially in developing exoskeletons for the elderly or disabled, where compliant control is not just a technical requirement but a means to restore mobility and independence. By integrating sensors and artificial intelligence, PD controllers with gravity compensation can learn and predict user intentions, leading to even more personalized and responsive support.

Furthermore, this technology holds promise for the future of work, where collaborative robots (cobots) equipped with such advanced motor control can work alongside humans safely and more effectively. The potential applications are endless, ranging from aiding workers in heavy lifting to providing gentle assistance for delicate tasks, making it a pivotal development in the field of robotics and automation.1 PROBLEM STATEMENT In the realm of assistive robotics and automated systems, optimal control strategies are essential for enhancing human-technology interaction. While traditional PID (Proportional-Integral-Derivative) controllers offer stability, they often fall short in assistive devices for the elderly or those with mobility impairments. PD (Proportional-Derivative) control with gravity compensation provides a transformative solution to tackle these limitations.

This project aims to compare traditional PID control with PD control enhanced by gravity compensation. Integrating gravity compensation can significantly improve assistive devices in terms of energy efficiency, user comfort, and alignment with natural human movement. The study involves a systematic analysis, applying both control methods to identical assistive robotic systems, considering criteria such as response time, stability, and energy consumption. Gravity compensation ensures smoother, effortless movements, especially beneficial for the elderly.

Furthermore, this project tackles user fatigue and discomfort associated with prolonged device use. Tailoring the control system to counteract gravitational forces reduces physical strain, vital for exoskeletons and mobility aids. The project also explores future implications, adapting control algorithms for intuitive user behavior responses and scalability. These findings promise valuable insights into optimizing control strategies for assistive devices, enhancing the quality of life for users.2 THE OBJECT OF THE PROJECT Successfully program the PD and gravity compensation including impedance and compliance algorithm for position control of a one-directional motor using an Arduino microcontroller.3 RESEARCH METHOD - Drawing upon research topics found in books, journals, scientific publications, etc., I conduct an in-depth study to develop the project.

- I utilize the trial-and-error design method to determine the impedance control parameters, leveraging the experience gained from theoretical courses such as "Automatic Control Systems" and practical training in "Automatic Control." - I employ the Arduino software to program the impedance and compliance control algorithm for the position control of a one-directional motor.4 RESEARCH CONTENT The remaining sections of the content are: Chapter 2: Theoretical Foundation of DC motor This chapter presents the theory regarding one-directional motors and the mathematical model of the motor. Chapter 3: Gravity Compensation Theory and Agorithm Development This chapter discusses the theoretical aspects of the gravity compensation algorithm and the methodology for constructing gravity compensation rules for the position control system of a one-directional motor. Chapter 4: System Design and Implementation This chapter provides an overview of the Arduino, including its connection diagram. It covers data collection and the programming of the gravity compensation - impedance control.

Also, including the models of 3-DOF Robot via Solidworks software. Chapter 5: Force control In this chapter, I will discuss the importance of force control and its significant impact on mechanical systems, such as motor gear systems and load-bearing capacities. When external environmental forces act upon these systems, they can lead to critical failures like shaft breakage. This 3 section will also delve into the analysis of compliance and impedance in controlling forces effectively.

Chapter 6: Conclusion and Evaluation This chapter presents the achieved objectives in terms of hardware and software, the results of position control of a one-directional motor using the gravity compensation algorithm with Arduino Mega. It outlines the issues that the project has addressed successfully, and any limitations encountered. The chapter also discusses the potential for expanding the topic and future development directions.5 LIMITATION In this project, I conducted experiments on a real model with a relatively small and inexpensive motor.