Tổng quan nghiên cứu

Ngành công nghiệp robot đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong thập kỷ qua, với giá trị bán hàng toàn cầu đạt khoảng 16,5 tỷ đô la vào năm 2018 và số lượng robot xuất xưởng đạt 422.000 chiếc, tăng 6% so với năm trước đó. Sự phát triển này tạo ra nhu cầu cấp thiết trong việc nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp điều khiển robot thông minh, đặc biệt trong lĩnh vực vận chuyển sản phẩm công nghiệp. Đề tài "Điều khiển, giám sát Robot Magician ứng dụng thuật toán tránh vật cản" tập trung vào thiết kế và phát triển mô hình robot Magician 3 bậc tự do, có khả năng vận hành ổn định, định vị và gắp vật, đồng thời tích hợp thuật toán tránh vật cản nhằm nâng cao hiệu quả và an toàn trong quá trình vận chuyển.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể bao gồm: tính toán động học thuận và nghịch, quy hoạch quỹ đạo chuyển động cho robot, mô phỏng quá trình né vật cản và gắp vật, cũng như thiết kế phần cứng và phần mềm điều khiển. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào robot Magician tại môi trường công nghiệp mô phỏng, với dữ liệu thu thập và phân tích trong năm 2021 tại TP. Hồ Chí Minh. Ý nghĩa của đề tài không chỉ nằm ở việc nâng cao hiệu suất vận hành robot mà còn góp phần phát triển công nghệ tự động hóa trong ngành công nghiệp, giảm thiểu rủi ro va chạm và tăng độ chính xác trong quá trình vận chuyển sản phẩm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu trọng tâm sau:

  • Động học robot: Bao gồm động học thuận và động học nghịch, sử dụng quy ước Denavit-Hartenberg để mô hình hóa các khớp và liên kết của robot Magician 3 bậc tự do. Động học thuận giúp xác định vị trí điểm đầu cuối dựa trên các góc quay khớp, trong khi động học nghịch tính toán các góc quay cần thiết để robot đạt vị trí mong muốn.

  • Quy hoạch quỹ đạo hàm bậc 3: Phương pháp hoạch định quỹ đạo chuyển động mượt mà, ổn định cho robot, đảm bảo vận tốc tăng dần từ 0 đến cực đại ở giữa quãng đường và giảm dần về 0 tại điểm cuối. Phương trình quỹ đạo được xác định bằng hệ phương trình bậc ba với các hệ số được tính toán dựa trên vị trí đầu và cuối cùng cùng thời gian di chuyển.

  • Thuật toán tránh vật cản dựa trên phương pháp trường thế nhân tạo (Potential Field Method): Robot được mô phỏng như một hạt chịu tác động của trường tiềm năng tổng hợp gồm lực hút về điểm đích và lực đẩy tránh vật cản. Thuật toán sử dụng gradient descent để tìm quỹ đạo tối ưu, đồng thời xử lý các điểm local minimum bằng giải pháp chỉ đường mới nhằm giúp robot thoát khỏi trạng thái đứng yên khi gặp vật cản.

Các khái niệm chính bao gồm: cánh tay robot, động học thuận và nghịch, quỹ đạo chuyển động, trường thế nhân tạo, gradient descent, và thuật toán né vật cản.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ quá trình thiết kế, lắp ráp và mô phỏng robot Magician tại phòng thí nghiệm của Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. Cỡ mẫu nghiên cứu là một mô hình robot 3 bậc tự do, được điều khiển bởi vi điều khiển Arduino Mega 2560 và động cơ bước với các thông số kỹ thuật phù hợp.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Tính toán động học thuận và nghịch dựa trên mô hình toán học và quy ước Denavit-Hartenberg.

  • Quy hoạch quỹ đạo chuyển động bằng hàm bậc 3, mô phỏng trên Matlab/Simulink.

  • Áp dụng thuật toán trường thế nhân tạo để mô phỏng tránh vật cản, sử dụng phương pháp quả bóng để mô hình hóa vật cản và hình trụ để bao bọc các khớp robot.

  • Thiết kế phần cứng bao gồm lựa chọn động cơ bước, driver TB6600, và vi điều khiển Arduino Mega 2560.

  • Thiết kế phần mềm với giao diện điều khiển GUI, thuật toán điều khiển quỹ đạo và xử lý tình trạng robot bị kẹt.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2021, với các giai đoạn thiết kế phần cứng, phát triển phần mềm, mô phỏng và thử nghiệm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Thiết kế và lắp ráp thành công mô hình robot Magician 3 bậc tự do: Robot được hoàn thiện với các khớp cơ khí chắc chắn, sử dụng động cơ bước có momen xoắn 0.55 Nm, đảm bảo khả năng kéo tải với tỉ số truyền bánh răng 5:1, tạo ra momen kéo 0.75 Nm vượt mức yêu cầu tối thiểu 0.98 Nm. Điều này giúp robot vận hành ổn định, giảm rung lắc khi di chuyển.

  2. Quy hoạch quỹ đạo chuyển động chính xác và ổn định: Sử dụng phương pháp hàm bậc 3, robot di chuyển từ điểm xuất phát đến điểm đích trong khoảng thời gian xác định, với vận tốc được điều chỉnh mượt mà, tránh rung lắc và giảm thiểu sai số. Mô phỏng quỹ đạo các góc quay theta cho thấy sự đồng bộ và chính xác trong điều khiển động cơ.

  3. Mô phỏng hiệu quả thuật toán tránh vật cản: Robot có khả năng né vật cản đứng yên và chuyển động trên đường đi, đồng thời gắp vật trên băng chuyền. Thuật toán trường thế nhân tạo kết hợp gradient descent giúp robot tránh các vật cản một cách linh hoạt, giảm thiểu nguy cơ va chạm. Tỷ lệ thành công trong mô phỏng đạt khoảng 90% trong việc né vật cản và gắp vật đúng thời điểm.

  4. Xử lý tình trạng robot bị kẹt hiệu quả: Bằng cách sử dụng điểm mục tiêu ảo và hoạch định quỹ đạo mới, robot có thể thoát khỏi các điểm local minimum khi gặp vật cản phức tạp, duy trì hoạt động liên tục mà không bị đứng yên. Phương pháp này giúp tăng tính ổn định và khả năng ứng dụng thực tế của robot.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng các lý thuyết động học và thuật toán trường thế nhân tạo trong điều khiển robot Magician là phù hợp và hiệu quả. So với các nghiên cứu trước đây, đề tài đã cải tiến giải pháp tránh vật cản bằng cách bổ sung cơ chế thoát khỏi điểm local minimum, khắc phục nhược điểm thường gặp của phương pháp Potential Field.

Việc lựa chọn động cơ bước và driver TB6600 phù hợp với yêu cầu momen xoắn và độ chính xác giúp robot vận hành ổn định, giảm thiểu rung lắc và hao mòn cơ khí. Mô phỏng trên Matlab/Simulink cung cấp dữ liệu trực quan về quỹ đạo và vận tốc, có thể được trình bày qua biểu đồ quỹ đạo góc quay và biểu đồ vận tốc theo thời gian, minh họa rõ ràng hiệu quả của thuật toán.

Tuy nhiên, do hạn chế về thiết bị phần cứng như camera và máy bơm hút, chức năng gắp vật và né vật cản mới chỉ được thực hiện trên mô phỏng, chưa áp dụng thực tế. Đây là điểm cần cải tiến trong các nghiên cứu tiếp theo để nâng cao tính ứng dụng thực tiễn.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Trang bị thêm thiết bị cảm biến và xử lý hình ảnh: Đầu tư camera stereo và vi điều khiển Raspberry Pi để nhận dạng vật cản và vật cần gắp, nâng cao khả năng tự động hóa và chính xác trong môi trường thực tế. Thời gian thực hiện dự kiến trong 6 tháng tới, do nhóm nghiên cứu chủ trì.

  2. Phát triển thuật toán né vật cản nâng cao: Tích hợp các thuật toán học máy hoặc thuật toán tối ưu đa mục tiêu để cải thiện khả năng tránh vật cản phức tạp và giảm thiểu thời gian di chuyển. Mục tiêu tăng tỷ lệ né vật cản thành công lên trên 95% trong vòng 1 năm.

  3. Tối ưu hóa phần cứng và cơ khí: Nâng cấp các chi tiết cơ khí như bạc đạn, dây đai và puly để giảm ma sát và tăng độ bền, đồng thời cải thiện độ chính xác vận hành. Thời gian thực hiện trong 3-4 tháng, phối hợp với các chuyên gia cơ khí.

  4. Xây dựng giao diện điều khiển thân thiện và đa nền tảng: Phát triển GUI điều khiển trên nền tảng web hoặc ứng dụng di động để thuận tiện cho người vận hành và mở rộng khả năng giám sát từ xa. Dự kiến hoàn thành trong 6 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Sinh viên và nghiên cứu sinh ngành Công nghệ Điều khiển và Tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức thực tiễn về thiết kế robot, động học và thuật toán điều khiển, hỗ trợ học tập và nghiên cứu chuyên sâu.

  2. Kỹ sư phát triển robot công nghiệp: Tham khảo các giải pháp thiết kế phần cứng, lựa chọn động cơ và driver, cũng như thuật toán tránh vật cản để ứng dụng trong các dự án tự động hóa sản xuất.

  3. Doanh nghiệp sản xuất và tự động hóa: Áp dụng mô hình robot Magician và thuật toán điều khiển để nâng cao hiệu quả vận chuyển sản phẩm, giảm thiểu rủi ro va chạm và tăng năng suất.

  4. Giảng viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Robotics: Tài liệu cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu chi tiết, làm nền tảng cho các đề tài nghiên cứu tiếp theo về robot và tự động hóa.

Câu hỏi thường gặp

  1. Robot Magician có thể vận chuyển loại sản phẩm nào?
    Robot được thiết kế để gắp và vận chuyển các vật thể nhỏ, hình lập phương, phù hợp với các sản phẩm trong dây chuyền công nghiệp nhẹ. Mô phỏng cho thấy khả năng gắp vật trên băng chuyền với độ chính xác cao.

  2. Thuật toán tránh vật cản hoạt động như thế nào?
    Sử dụng phương pháp trường thế nhân tạo, robot bị thu hút về điểm đích và đẩy lùi khỏi vật cản. Gradient descent giúp tìm quỹ đạo tối ưu, đồng thời giải pháp điểm mục tiêu ảo giúp robot thoát khỏi điểm local minimum khi bị kẹt.

  3. Phần mềm điều khiển robot có dễ sử dụng không?
    Giao diện GUI được thiết kế thân thiện, cho phép nhập tọa độ hoặc góc quay, hỗ trợ điều khiển thuận và nghịch, cùng chức năng homing calibration để đưa robot về trạng thái ban đầu.

  4. Động cơ bước có ưu điểm gì trong ứng dụng này?
    Động cơ bước cho phép điều khiển chính xác góc quay, không cần mạch phản hồi, phù hợp với công suất nhỏ và trung bình, dễ sử dụng và có giá thành hợp lý, đáp ứng tốt yêu cầu kéo tải của robot.

  5. Kế hoạch phát triển tiếp theo của đề tài là gì?
    Nhóm nghiên cứu dự kiến bổ sung thiết bị cảm biến hình ảnh, nâng cấp thuật toán né vật cản, tối ưu phần cứng và phát triển giao diện điều khiển đa nền tảng để nâng cao tính ứng dụng thực tế.

Kết luận

  • Đã hoàn thành thiết kế cơ khí và mô hình robot Magician 3 bậc tự do với khả năng vận hành ổn định và chính xác.
  • Áp dụng thành công các phương pháp động học thuận, nghịch và quy hoạch quỹ đạo hàm bậc 3 để điều khiển chuyển động robot.
  • Mô phỏng hiệu quả thuật toán tránh vật cản dựa trên trường thế nhân tạo, xử lý được tình trạng robot bị kẹt nhờ điểm mục tiêu ảo.
  • Thiết kế phần mềm điều khiển với giao diện GUI thân thiện, hỗ trợ điều khiển thuận nghịch và homing calibration.
  • Kế hoạch phát triển tiếp theo tập trung vào bổ sung thiết bị cảm biến, nâng cao thuật toán và tối ưu phần cứng để ứng dụng trong môi trường thực tế.

Đề nghị các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực robot và tự động hóa tiếp tục phát triển và ứng dụng các giải pháp này nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất công nghiệp.