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.