Điều khiển cánh tay robot 2 dof sử dụng mạng neural thích nghi với tín hiệu tham chiếu thông qua sóng não

Khám phá cách điều khiển cánh tay robot 2 dof bằng mạng neural thích nghi với tín hiệu sóng não, mở ra tiềm năng trong công nghệ điều khiển.

• Tác giả: Vũ Quang Dũng
• Người hướng dẫn: TS. Ngô Thanh Quyền
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Điều Khiển Cánh Tay Robot 2 DOF Bằng Mạng Neural Thích Nghi Với Sóng Não
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về điều khiển cánh tay robot 2 DOF bằng sóng não

Cánh tay robot 2 DOF (Degrees of Freedom) đang trở thành một trong những ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực tự động hóa và robot. Việc điều khiển cánh tay robot bằng sóng não không chỉ mở ra một hướng đi mới trong công nghệ mà còn giúp cải thiện khả năng tương tác giữa con người và máy móc. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng mạng neural để điều khiển cánh tay robot thông qua tín hiệu sóng não, từ đó tạo ra một hệ thống điều khiển linh hoạt và hiệu quả.

1.1. Khái niệm về sóng não và ứng dụng trong điều khiển

Sóng não là các tín hiệu điện được phát ra từ hoạt động của não bộ. Chúng có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau như Alpha, Beta, Theta, Delta và Gamma. Mỗi loại sóng não tương ứng với các trạng thái tâm lý và hoạt động khác nhau. Việc sử dụng sóng não làm tín hiệu tham chiếu trong điều khiển cánh tay robot giúp tạo ra một phương pháp điều khiển tự nhiên và hiệu quả hơn.

1.2. Lợi ích của việc điều khiển robot bằng sóng não

Điều khiển cánh tay robot bằng sóng não mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng tương tác trực tiếp giữa con người và máy móc mà không cần đến các thiết bị điều khiển phức tạp. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng y tế, nơi mà người dùng có thể điều khiển robot để hỗ trợ trong quá trình phục hồi chức năng.

II. Thách thức trong việc điều khiển cánh tay robot 2 DOF

Mặc dù việc điều khiển cánh tay robot bằng sóng não có nhiều tiềm năng, nhưng cũng gặp phải không ít thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của tín hiệu sóng não, sự nhiễu từ môi trường xung quanh và khả năng xử lý tín hiệu là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ chính xác của tín hiệu sóng não

Độ chính xác của tín hiệu sóng não là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc điều khiển cánh tay robot. Các nghiên cứu cho thấy rằng tín hiệu sóng não có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tâm trạng, sức khỏe và môi trường xung quanh. Do đó, việc phát triển các thuật toán để cải thiện độ chính xác của tín hiệu là rất cần thiết.

2.2. Nhiễu từ môi trường xung quanh

Nhiễu từ môi trường xung quanh có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống điều khiển. Các yếu tố như tiếng ồn, sự thay đổi trong điều kiện ánh sáng và các tín hiệu điện từ khác có thể ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu sóng não. Việc thiết kế các bộ lọc và thuật toán xử lý tín hiệu là cần thiết để giảm thiểu tác động của nhiễu.

III. Phương pháp điều khiển cánh tay robot bằng mạng neural

Phương pháp điều khiển cánh tay robot 2 DOF bằng mạng neural thích nghi là một trong những giải pháp hiệu quả nhất hiện nay. Mạng neural có khả năng học hỏi và thích nghi với các thay đổi trong tín hiệu sóng não, từ đó cải thiện khả năng điều khiển.

3.1. Nguyên lý hoạt động của mạng neural

Mạng neural hoạt động dựa trên nguyên lý mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ con người. Nó có khả năng học hỏi từ dữ liệu đầu vào và điều chỉnh các tham số để tối ưu hóa quá trình điều khiển. Điều này cho phép mạng neural thích nghi với các tín hiệu sóng não khác nhau và cải thiện độ chính xác trong việc điều khiển cánh tay robot.

3.2. Quy trình huấn luyện mạng neural

Quy trình huấn luyện mạng neural bao gồm việc thu thập dữ liệu từ tín hiệu sóng não, sau đó sử dụng các thuật toán học máy để tối ưu hóa các tham số của mạng. Việc này giúp mạng neural có thể nhận diện và phản ứng với các tín hiệu sóng não một cách chính xác hơn, từ đó cải thiện khả năng điều khiển cánh tay robot.

IV. Ứng dụng thực tiễn của cánh tay robot 2 DOF

Cánh tay robot 2 DOF điều khiển bằng sóng não có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Từ y tế đến công nghiệp, công nghệ này đang mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện chất lượng cuộc sống.

4.1. Ứng dụng trong y tế

Trong lĩnh vực y tế, cánh tay robot 2 DOF có thể được sử dụng để hỗ trợ người khuyết tật trong việc thực hiện các hoạt động hàng ngày. Việc điều khiển robot bằng sóng não giúp người dùng có thể tương tác một cách tự nhiên và dễ dàng hơn.

4.2. Ứng dụng trong công nghiệp

Cánh tay robot cũng có thể được ứng dụng trong các dây chuyền sản xuất, nơi mà độ chính xác và tốc độ là rất quan trọng. Việc điều khiển robot bằng sóng não giúp cải thiện hiệu suất làm việc và giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Việc điều khiển cánh tay robot 2 DOF bằng sóng não là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng. Những thách thức hiện tại có thể được giải quyết thông qua việc phát triển các công nghệ mới và cải tiến các thuật toán điều khiển.

5.1. Tương lai của công nghệ điều khiển bằng sóng não

Công nghệ điều khiển bằng sóng não hứa hẹn sẽ phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và khả năng thích nghi của hệ thống điều khiển, từ đó mở rộng ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

5.2. Đề xuất nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc phát triển các mô hình mạng neural phức tạp hơn, có khả năng xử lý nhiều loại tín hiệu sóng não cùng lúc. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng điều khiển và mở rộng ứng dụng của cánh tay robot trong thực tiễn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. Giới thiệu đề tài Thế giới hiện nay đang trong thời kì cách mạng 4.0, nó mang lại cho nhân loại cơ hội để thay đổi ộ mặt các nền kinh tế cũng nhƣ khoa học kỹ thuật. Tự động hóa và ro ot là xu hƣớng quan trọng của tƣơng lai nền công nghiệp. Tự động hóa đem lại mức độ chính xác và n ng suất cao hơn so với sử dụng sức lao động của con ngƣời thuần túy.

Công nghệ này cũng tỏ ra vƣợt trội khi có thể hoạt động tốt ở trong môi trƣờng khắc nghiệt, không an toàn với con ngƣời. Ngành ro ot phát triển mạnh mẽ ở nhiều quốc gia có nền kinh tế phát triển nhƣ: Nhật Bản, Mỹ, Úc, Nga…. Các sản phẩm ro ot đƣợc ứng dụng trong nhiều l nh vực khác nhau nhƣ sản xuất, giải trí thậm chí là y tế. Nhƣ chúng ta thấy, ro ot trong thời kì cách mạng công nghiệp 4.0 nở rộ thực sự rất linh hoạt.

Nhƣng chúng vẫn chỉ là những cỗ máy ao gồm những chi tiết cơ khí, động cơ… đƣợc điều khiển ởi máy tính hay vi xử lý do con ngƣời lập trình sẵn. Vậy sẽ ra sao nếu nhƣ một ngƣời không thể lập trình ằng những thuật toán hay ngôn ngữ phức tạp cho hệ ro ot đó? Chẳng lẽ cứ thay đổi quỹ đạo của ro ot lại nhờ tới những chuyên gia? Vậy chúng ta có thể chỉ cần ngh là ro ot có thể hoạt động theo? Chắc chắn là có. Mỗi con ngƣời chúng ta từ khi sinh ra tới khi chết đi, mỗi hoạt động đều sản sinh ra những xung điện não. Vậy ta có thể sử dụng xung điện não đó để làm tín hiệu tham chiếu điều khiển ro ot theo ý ngh của chúng ta là điều hoàn toàn có thể.

Nhƣ vậy, ro ot sẽ linh hoạt hơn và ai cũng có thể điều khiển robot. Cơ cấu động học của cánh tay ro ot mang tính phi tuyến cao do đó việc thiết kế những ộ điều khiển cho hệ thống cánh tay ro ot khá ất ổn khi sử dụng những phƣơng pháp điều khiển thông thƣờng. Ngày nay, các công trình nghiên cứu về các phƣơng pháp điều khiển ngày càng nhiều, với mục tiêu nâng cao chất lƣợng hoạt động trong các điều kiện thiếu thông tin đo lƣờng, tác động của nhiễu…ví dụ nhƣ điều khiển thích nghi, điều khiển trƣợt, mờ trƣợt thích nghi… 1 Mạng Neural nhân tạo là mô hình toán học mô phỏng neural trong hệ thống thần kinh con ngƣời. là giải thuật của học máy (machine learning).

Mục đích của nó là để giải quyết vấn đề tƣơng tự nhƣ cách con ngƣời thực hiện. Mạng thần kinh đƣợc tạo ra để giải quyết một ài toán cụ thể nhƣ dự đoán thị trƣờng chứng khoán, nhận dạng chữ viết tay… Trong các hệ thống điều khiển ta thƣờng không iết giá trị chính xác của các tham số hệ thống, các tham số ị thay đổi sau thời gian sử dụng, hay không có đủ thông tin về các tham số đó. Khi các phƣơng pháp điều khiển cổ điển không áp dụng đƣợc hoặc cho các kết quả điều khiển không chính xác. Để giải quyết vấn đề này, ngƣời ta đã xây dựng nên lý thuyết điều khiển thích nghi.

Hệ thống điều khiển thích nghi là hệ thống điều khiển có thể tự xác định quy luật của tín hiệu điều khiển dựa trên thông tin của hệ thống trong quá trình làm việc hay cụ thể hơn là thay đổi thông số và cấu trúc hay tác động điều khiển trên cơ sở lƣợng thông tin quá trình làm việc với mục đích đạt đƣợc một trạng thái nhất định, thƣờng là tối ƣu khi thiếu lƣợng thông tin an đầu cũng nhƣ khi điều kiện làm việc thay đổi. Trong đề tài này, tác giả tập trung nghiên cứu, ứng dụng tổng hợp ộ điều khiển mạng neural thích nghi khi có tính đến các yếu tố không xác định, nhằm nâng cao chất lƣợng của hệ thống, t ng tính ền vững. Đề tài ao gồm 2 phần là trích xuất tín hiệu sóng não để làm tín hiệu tham chiếu và sử dụng thuật toán mạng neural thích nghi để điều khiển cánh tay ro ot 2 DOF thông qua tín hiệu tham chiếu là sóng não. Lý do chọn đề tài Nhận thấy đƣợc tiềm n ng của việc sử dụng những xung điện não để làm tham chiếu điều khiển cánh tay ro ot, nếu tạo ra đƣợc một hệ thống, cơ cấu để thực nghiệm kết quả nghiên cứu, điều này sẽ là tiền đề để đƣa ta đến với những ứng dụng thực tế hữu ích đối với ngành y tế trong vật lý trị liệu cũng nhƣ những giá trị nhân v n của nó đem lại.

Vì vậy tôi đã nghiên cứu, tìm hiểu cùng với sự hƣớng dẫn tận tình của TS. Ngô Thanh Quyền đã tiến hành thực hiện luận v n: 2 “Điều khiển cánh tay robot 2 DOF sử dụng mạng neural thích nghi với tín hiệu tham chiếu thông qua sóng não” 3. Mục tiêu Sau khi đọc và nghiên cứu các tài liệu tổng quan, luận v n đề ra các mục tiêu sau:  Tìm hiểu, phân loại, phân tích về từng loại sóng não  Tìm hiểu và ứng dụng thuật toán mạng neural thích nghi.  Xây dựng cơ cấu cánh tay ro ot và mạch điều khiển.

 Dùng kết quả phân tích sóng não làm tín hiệu tham chiếu và thuật toán mạng neural thích nghi điều khiển tốc độ của cánh tay ro ot 2 DOF.  Phân tích kết quả thực nghiệm và đƣa ra hƣớng phát triển. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu là các iểu đồ về các dạng sóng não cơ sở và dùng sóng não làm tín hiệu tham chiếu để điều khiển cánh tay ro ot ằng thuật toán mạng neural thích nghi. Phạm vi nghiên cứu là phân tích suy ngh điều khiển c n ản (lên, xuống, quay trái, quay phải) và điều khiển tốc độ động cơ ằng thuật toán neural thích nghi.

Cách tiếp cận và phƣơng pháp nghiên cứu Để thực hiện các nội dung nghiên cứu – triển khai, đề tài sẽ sử dụng các phƣơng pháp sau:  Phƣơng pháp tra cứu, hồi cứu tổng hợp tài liệu, số liệu, iên tập, lƣợc dịch các tài liệu, số liệu nhằm kế thừa các kết quả của các công trình nghiên cứu đã đƣợc triển khai, phục vụ việc nghiên cứu tổng quan, phân tích cách thức hoạt động của sóng não.  Phƣơng pháp chuyên gia: nghiên cứu, phân tích, đánh giá để đƣa ra kết luận về hoạt động của sóng não khi suy ngh về điều khiển c n ản. 3  Phƣơng pháp nghiên cứu thực nghiệm: điều khiển cánh tay ro ot ằng những phân tích đã thực hiện. Ý nghĩa và ứng dụng thực tiễn của luận văn Đề tài có thể là tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo để phát triển những ý tƣởng phức tạp hơn.

Nó đem lại những ý ngh a và ứng dụng vào l nh vực ch m sóc sức khỏe, hỗ trợ ngƣời ị liệt cơ vận động hoặc khuyết tật có thể giao tiếp với thế giới bên ngoài. Thời gian thực hiện - Từ tháng 05/2020 đến 09/2020:  Tham khảo, nghiên cứu tài liệu tổng quantrong nƣớc và thế giới để xác định vấn đề và lên ý tƣởng đề tài nghiên cứu.  Tham khảo, nghiên cứu tài liệu tổng quan trong và ngoài nƣớc liên quan đến đề tài.  Nghiên cứu, phân tích và lựa chọn các phƣơng án điều khiển từ đó lựa chọn phƣơng án điều khiển thích hợp cho đề tài.

- Từ tháng 09/2020 đến 02/2021:  Thiết kế, chế tạo mô hình, mạch điều khiển.  Xây dựng lƣu đồ thuật toán, viết chƣơng trình điều khiển.  Thực hiện nạp chƣơng trình vào vi điều khiển và thử nghiệm kết quả thực tiễn 4 CHƢƠNG 1 TÍN HIỆU SÓNG NÃO 1.1 Tổng quan về sóng não 1.1 Khái niệm cơ bản về sóng não Sóng não đƣợc hình thành ởi quá trình tiếp nhận và xử lý của não ộ đối với cuộc sống, kể từ khi nằm trong ụng mẹ cho tới lúc chết đi, con ngƣời luôn phát ra sóng não thích hợp với thời điểm cuộc sống của mình, mỗi hành động trong ngày, mỗi giấc mơ, những hồi ức… tất cả đều sinh ra sóng não [1]. Mỗi loại sóng não là sự thể hiện khác nhau của Não trong các hoạt động thƣờng ngày của con ngƣời, mỗi loại hành động, suy ngh sẽ sinh ra một loại sóng não khác nhau [1].

Tại một thời điểm, chỉ có một loại sóng não đƣợc sinh ra, Não sẽ không sản sinh hai loại sóng não cùng một lúc. Sóng não của con ngƣời thay đổi theo những gì chúng ta đang làm, suy ngh và cảm nhận. Khi sóng chậm hơn (tần số thấp) chiếm ƣu thế, chúng ta có thể cảm thấy mệt mỏi, chậm chạp, uể oải hoặc mơ màng, uồn ngủ. Ngƣợc lại khi sóng não có tần số cao hơn chiếm ƣu thế, ạn sẽ cảm thấy tỉnh táo, phấn chấn [2][3].

Loại sóng cao này thƣờng xuất hiện khi có tác động gì đó.2 Phân loại sóng não Khoa học ngày nay chứng minh đƣợc rằng trong mỗi con ngƣời có một dòng điện, và dòng điện này đƣợc tìm thấy nhiều nhất ở tế ào tập trung trong não và đó cũng chính là “Nhà máy phát điện. Hoạt động phát điện của não sinh ra sóng não, chia thành 5 loại là Beta, Alpha, Theta, Delta và Gamma.1 Phân loại sóng não 1.1 Sóng não Delta Sóng delta là sóng não iên độ cao với tần số dao động trong khoảng 0,5–4 Hz [1]. Sóng Delta là loại sóng có tần số thấp nhất, nhƣng lại có iên độ dao động cao nhất. Sóng này xuất hiện khi con ngƣời ở trạng thái ngủ sâu.

Sóng não Delta từ lâu đã đƣợc sử dụng để chữa lành, ởi lẽ những giấc ngủ sâu luôn cần thiết cho quá trình tái tạo và đƣa cơ thể vào cơ chế tự phục hồi [4]. Sóng Delta tạo ra khi thiền định đƣợc cho là giúp hành giả tiến vào trạng thái vô thức. Đây là kiểu sóng não điển hình của trẻ sơ sinh (từ 0-24 tháng tuổi) [5]. Ngƣời lớn khi ngủ sâu cũng phát ra sóng não này.2 Sóng não Theta Sóng Theta có tần số từ 3-8Hz [4], Sóng não này cũng xuất hiện trong quá trình ngủ (ngủ nông và trạng thái ngủ chuyển động mắt nhanh – REM) và thiền định sâu.

Nó đóng vai trò quan trọng trong việc lƣu giữ ký ức, thúc đẩy quá trình học tập và nhận thức, t ng khả n ng hiểu iết và trực giác [5]. Sóng Theta cũng xuất hiện trong khi chúng ta đang mơ, đồng thời gắn liền với vô thức – nơi lƣu trữ sự nỗi sợ, cơn ác mộng, và những ký ức không đẹp của chúng ta.