Luận văn: Thiết kế robot cá sinh học dựa trên mô hình màng liên tục - Trịnh Vương Quang Huy

Khám phá công nghệ tiên tiến trong thiết kế robot cá sinh học. Bài viết phân tích chi tiết mô hình màng liên tục, mang lại cái nhìn sâu sắc về tương lai của

• Tác giả: Trinh Vuong Quang Huy
• Người hướng dẫn: Assoc. Nguyen Tan Tien
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Mechatronics
• Đề tài: Study On Designing Biomimetic Fish Robot Based On Continuous Membrane Model
• Loại tài liệu: Graduation thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Thiết kế robot cá sinh học Cách tạo ra những chú cá robot dựa trên mô hình màng liên tục

Thiết kế robot cá sinh học dựa trên mô hình màng liên tục là một chủ đề hấp dẫn và đầy tiềm năng trong lĩnh vực robot học và công nghệ. Bài viết này sẽ khám phá những khía cạnh quan trọng của quá trình thiết kế, từ định nghĩa và phạm vi dự án cho đến các giải pháp và ứng dụng thực tế. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách tạo ra những chú cá robot sinh động và hiệu quả.

1.1. Định nghĩa và Phạm vi Dự án

Robot cá sinh học là một loại robot được thiết kế để bắt chước hình dạng và chuyển động của cá. Mục tiêu chính của dự án này là tạo ra một robot cá có khả năng bơi lội giống như cá thật, sử dụng mô hình màng liên tục. Mô hình này cho phép robot có sự linh hoạt và khả năng điều khiển chuyển động giống với cá thật, tạo ra những chuyển động uyển chuyển và hiệu quả.

1.2. Mô hình Màng Liên tục và Ứng dụng

Mô hình màng liên tục là một khái niệm quan trọng trong thiết kế robot cá. Nó mô tả cách thức hoạt động của màng bơi, cho phép robot cá di chuyển trong môi trường nước một cách tự nhiên. Ứng dụng của robot cá sinh học bao gồm nghiên cứu môi trường biển, giám sát chất lượng nước, và thậm chí là hỗ trợ trong các hoạt động cứu hộ dưới nước.

1.3. Giải pháp Thiết kế Cơ khí và Điện

Trong thiết kế robot cá, chúng ta cần chú trọng đến các giải pháp cơ khí và điện. Giải pháp cơ khí bao gồm lựa chọn vật liệu, thiết kế khung và màng bơi. Giải pháp điện tập trung vào hệ thống điều khiển, truyền động và nguồn năng lượng. Các giải pháp này phải đảm bảo tính hiệu quả, độ bền và khả năng điều khiển chính xác.

II. Phương pháp Thiết kế và Mô hình Hóa

Quá trình thiết kế robot cá sinh học đòi hỏi sự kết hợp giữa phương pháp luận khoa học và kỹ thuật. Chúng ta sẽ khám phá các bước thiết kế, từ mô hình hóa màng bơi cho đến việc lựa chọn động cơ và hệ thống điều khiển. Mỗi bước đều đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra một robot cá hiệu quả và đáng tin cậy.

2.1. Mô hình Hóa Màng Bơi

Mô hình hóa màng bơi là bước đầu tiên trong quá trình thiết kế. Chúng ta sẽ sử dụng các phương pháp toán học và mô phỏng để xác định hình dạng và chuyển động của màng bơi. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất bơi lội của robot cá.

2.2. Lựa chọn Động cơ và Hệ thống Điều khiển

Việc lựa chọn động cơ và hệ thống điều khiển là một bước quan trọng. Chúng ta sẽ phân tích các thông số kỹ thuật và yêu cầu của động cơ, cũng như thiết kế hệ thống điều khiển để đảm bảo sự đồng bộ và hiệu quả trong điều khiển chuyển động của robot cá.

2.3. Mô phỏng và Kiểm tra

Mô phỏng và kiểm tra là những bước không thể thiếu trong quá trình thiết kế. Chúng ta sẽ sử dụng các phần mềm mô phỏng để kiểm tra hiệu suất và tính ổn định của robot cá. Điều này giúp xác định và điều chỉnh các vấn đề trước khi tiến hành xây dựng thực tế.

III. Ứng dụng Thực tế và Kết quả Nghiên cứu

Robot cá sinh học có nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực khác nhau. Chúng ta sẽ khám phá những kết quả nghiên cứu và ứng dụng của robot cá trong môi trường biển, cũng như tiềm năng của chúng trong các hoạt động giám sát và cứu hộ. Bài viết này sẽ trình bày những thành tựu và triển vọng của robot cá trong tương lai.

3.1. Nghiên cứu Môi trường Biển

Robot cá sinh học có thể được sử dụng để nghiên cứu và giám sát môi trường biển. Chúng có thể thu thập dữ liệu về chất lượng nước, nhiệt độ, và các thông số khác. Điều này giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về môi trường biển và các thay đổi xảy ra.

3.2. Ứng dụng trong Cứu hộ

Robot cá cũng có tiềm năng trong các hoạt động cứu hộ dưới nước. Chúng có thể được sử dụng để tìm kiếm và cứu nạn, đặc biệt trong những khu vực khó tiếp cận. Khả năng di chuyển linh hoạt của robot cá giúp chúng trở thành công cụ hiệu quả trong các tình huống khẩn cấp.

3.3. Triển vọng Tương lai

Robot cá sinh học vẫn còn nhiều tiềm năng để phát triển và cải tiến. Các nhà nghiên cứu đang hướng đến việc tạo ra những robot cá có khả năng tự học và thích ứng với môi trường. Điều này sẽ mở ra nhiều ứng dụng mới và giúp con người hiểu biết hơn về thế giới dưới nước.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong lĩnh vực phương tiện tự hành ngầm dưới nước (AUV) và robot phỏng sinh học, việc nghiên cứu cơ chế di chuyển của các loài sinh vật biển mang lại các giải pháp cải thiện hiệu suất chuyển động, khả năng cơ động và giảm tiêu thụ năng lượng. Sinh vật dưới nước qua quá trình tiến hóa tự nhiên đã phát triển nhiều phương thức đẩy thủy lực khác nhau, được phân thành ba nhóm chính:

• BCF (Body/Caudal Fin): Tạo lực đẩy bằng dao động toàn thân hoặc vây đuôi, bao gồm chế độ dao động (như cá ngừ - Thunniform) và chế độ uốn lượn (như cá chình - Anguilliform).
• MPF (Median/Paired Fin): Tạo lực đẩy bằng các cặp vây bên hoặc vây lưng/vây hậu môn, bao gồm chế độ dao động (như cá bàng chài - Labriform) và chế độ uốn lượn (như cá đuối - Rajiform).
• JET Propulsion: Tạo lực đẩy bằng tia phản lực (như bạch tuộc, mực).

Trong nhóm MPF uốn lượn (MPF-U), các loài thuộc bộ cá đuối (Rajiformes) thuộc liên bộ Batoidea sở hữu cấu trúc thân dẹt cùng hai vây ngực dạng cánh rộng lớn. Chuyển động lượn sóng liên tục truyền dọc theo màng vây ngực cho phép chúng di chuyển linh hoạt, lướt êm gần đáy biển, hạn chế tạo xáo trộn dòng chảy và tiết kiệm năng lượng. Việc ứng dụng màng vây liên tục (Continuous Membrane) thay vì các màng phân đoạn (Discrete Membrane) giúp tối ưu hóa lực nâng, lực đẩy và nâng cao khả năng chuyển hướng.

Đồ án tốt nghiệp đại học ngành Kỹ thuật Cơ điện tử của tác giả Trịnh Vương Quang Huy (Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM, thực hiện tại Phòng thí nghiệm Trọng điểm ĐHQG Điều khiển Kỹ thuật số và Kỹ thuật Hệ thống - DCSELab dưới sự hướng dẫn của PGS. Nguyễn Tấn Tiến và ThS. Đ. Văn Tứ, thuộc khuôn khổ đề tài ĐTĐL.CN-41/22) tập trung giải quyết bài toán: Nghiên cứu thiết kế robot cá phỏng sinh học dựa trên mô hình màng liên tục (Study on Designing Biomimetic Fish Robot Based on Continuous Membrane Model).

Mục tiêu và yêu cầu kỹ thuật cụ thể của đề tài được xác định gồm 3 nhiệm vụ chính:

1. Thiết kế hoàn chỉnh kết cấu robot phỏng sinh học mô phỏng chuyển động màng uốn lượn của loài Rajiformes gồm 2 phần chính: thân chính có chiều dài tối đa $L_{max} = 1{,}32\text{ m}$ và màng liên tục hai bên có kích thước tối đa $(L_{max}, W_{max}) = (1{,}25\text{ m}, \dots)$.
2. Thiết kế hệ thống điện và cơ khí đảm bảo robot hoạt động liên tục trong 5 giờ dưới nước ở độ sâu làm việc 1 m (với tính toán chịu áp suất tĩnh tương đương độ sâu thử nghiệm lên tới 30 m), điều khiển không dây từ trạm chỉ huy với khoảng cách tối đa 1000 m. Robot đạt vận tốc tịnh tiến tối đa $1\text{ m/s}$, vận tốc quay $\pi/10\text{ rad/s}$ ($18^\circ/\text{s}$), và độ chính xác định vị tối thiểu 22 m (tương đương khoảng 2,2% tổng quãng đường di chuyển tối đa).
3. Xây dựng nền tảng mô phỏng 6 bậc tự do (6-DOF) mô phỏng môi trường chất lưu để kiểm chứng động học, thủy động lực học và thuật toán điều khiển của robot.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình toán học

• Đặc trưng chuyển động loài Rajiformes: Phân loại chuyển động dựa trên số sóng (wave number). Vận tốc uốn lượn có wave number lớn hơn 1,5 (như loài Taeniura lymma đạt tần số 1,4 Hz), trong khi chuyển động dao động có wave number dưới 0,5 (như loài Gymnura micrura tần số 0,6 Hz). Độ lệch pha giữa hai vây ngực từ $0{,}5\text{ Hz}$ giúp duy trì độ ổn định, còn độ lệch $0{,}75\text{ Hz}$ tạo mô-men chuyển hướng linh hoạt. Tần số dao động màng tối đa đạt $2\text{ Hz}$.
• Mô hình toán học màng phẳng thành mặt cong kẻ (Ruled Surface Method): Màng vây được mô hình hóa từ phương trình mặt trung hòa giới hạn bởi hai đường chuẩn $C_1(u)$ và $C_2(u)$ không giao nhau: $$\begin{cases} x = R_1 \cos\left(\alpha \sin\left(\frac{2\pi n}{L} u\right)\right) + x_P \ y = R_1 \sin\left(\alpha \sin\left(\frac{2\pi n}{L} u\right)\right) \ z = u \end{cases}$$
• Mô hình bù bề dày màng (Offset Surface Theory): Bề mặt có bề dày thực tế được xác định thông qua hàm tham số dịch chuyển theo véc-tơ pháp tuyến đơn vị $N(u, v)$ với khoảng cách bù $d \in [-t/2, t/2]$ ($t$ là bề dày màng).
• Mô hình hàm tham số phụ thuộc thời gian: Kết hợp tần số dao động $f$ và góc lệch pha sóng uốn lượn $\sigma = \alpha \sin(2\pi f t + \frac{2\pi n}{L} y)$ để xác định tọa độ tức thời của từng điểm trên màng khi quay quanh trục $x_P$.
• Hình học thân vỏ Myring: Vỏ thân được thiết kế tối ưu hóa lực cản thủy động học theo biên dạng Myring với bậc phần mũi $n = 2$, góc vuốt đuôi $\theta = 20^\circ$, hệ số lực cản tính toán $C_D$ theo công thức thực nghiệm của João.

Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp phân tích - tổng hợp và khảo sát tham số: Tổng hợp dữ liệu từ 6 nghiên cứu robot MPF trên thế giới (như mẫu BionicFin Wave của Festo) để lựa chọn thông số hình học và tỷ lệ cơ cấu.
• Mô phỏng phần tử hữu hạn (FEA) & Động lực học chất lưu (CFD):
  • Sử dụng Ansys Fluent để tính toán phân bố áp suất và lực thủy động học tác dụng lên màng vây 3D dạng sóng.
  • Sử dụng SolidWorks FEA phân tích ứng suất Von-Mises, độ dịch chuyển và biến dạng của các chi tiết chịu tải chính (thanh nối động cơ, kẹp màng vây, khung thân).
  • Sử dụng SolidWorks Flow Simulation khảo sát hệ số lực cản dòng chảy trong chuyển động tịnh tiến và quay.
• Mô phỏng hệ thống điều khiển trên nền tảng ROS và Gazebo Ignition: Xây dựng mô hình vật lý 6 bậc tự do, tích hợp thuật toán điều khiển mạng sinh mẫu trung tâm CPG (Central Pattern Generator), bộ điều khiển trượt SMC (Sliding Mode Controller) và bộ điều khiển thích nghi MRAC (Model Reference Adaptive Control).

---

Thiết kế và triển khai

Kiến trúc cơ khí

Robot có khối lượng tính toán 32 kg, tỷ lệ bản vẽ 1:2, chiều dài thân $1240\text{ mm}$, bề rộng phủ bì vây $550\text{ mm}$, khoảng cách giữa các khối thân $440\text{ mm}$. Cấu trúc cơ khí phân tán gồm:

• Hệ thống tia vây: Gồm 16 mô-đun tia vây (8 tia vây độc lập mỗi bên), mỗi tia vây được dẫn động trực tiếp bởi một động cơ servo DC riêng biệt qua khớp quay, không dùng hộp số phụ ngoài nhằm tối ưu hóa độ kín khít và kích thước.
• Màng vây liên tục: Làm bằng vật liệu đàn hồi (Silicone/Cao su), được kẹp cố định vào các đầu tia vây thông qua cụm kẹp nhôm 6061 (Membrane Clipper).
• Thân và khung vỏ: Thân chia thành nửa trên (Upper body) và nửa dưới (Lower body) bằng nhựa, khung xương chịu lực bằng nhôm 6061 (Main frame).
• Hệ thống làm kín chống thấm nước: Sử dụng gioăng đệm cao su phẳng, vòng đệm chữ O (Silicone O-ring kích thước $\text{M12}$, $\text{M24}$, $60\times 3\text{ mm}$, $\text{OR-33}\times 3\text{ mm}$), phốt chắn dầu/nước cơ khí (Mechanical seal SKF HSM5 4252) tại các trục quay động cơ thò ra ngoài vỏ, đầu nối PG chống nước cho đường dây cảm biến và nắp kính cường lực cho khoang quan sát camera.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              KIẾN TRÚC HỆ THỐNG ROBOT                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Trạm Điều Khiển Mặt Đất] <===(Sóng vô tuyến RF)===> [Trạm Phao Trung Gian]      |
|                                                               || (Sóng âm thủy âm)|
+---------------------------------------------------------------||------------------+
|  ROBOT CÁ SINH HỌC                                            \/                  |
|  +-----------------------------------------------------------------------------+  |
|  | KHỐI ĐIỀU KHIỂN CHÍNH (MASTER MODULE): Raspberry Pi 4B+ (Linux/ROS)         |  |
|  | - Xử lý ảnh định vị (Pi Camera V2 - IMX219)                                 |  |
|  | - Thuật toán dẫn đường bám quỹ đạo (SMC / MRAC / CPG)                       |  |
|  | - Giao diện quản trị Web-based Administrator Dashboard                      |  |
|  +-----------------------------------------------------------------------------+  |
|         || (CAN Bus 2.0 / I2C cách ly qua ISO1540 & FOD817A)                      |
|  +------\/---------------------------------------------------------------------+  |
|  | CÁC KHỐI CHẤP HÀNH & CẢM BIẾN (SLAVE MODULES): Vi điều khiển ESP32-S        |  |
|  | - Điều khiển góc/vận tốc 16 Động cơ DC Servo TD-40-52-NH (3.8 Nm, 24V)      |  |
|  | - Đọc góc quay từ Encoder 16 trục tia vây                                   |  |
|  | - Thu thập dữ liệu IMU (MPU6050) & Áp suất độ sâu (MASS PT11-05-025-0/4)    |  |
|  +-----------------------------------------------------------------------------+  |
|  +-----------------------------------------------------------------------------+  |
|  | HỆ THỐNG QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG (BMS & PMU)                                     |  |
|  | - Nguồn Pin: Li-Po 7S (25.9V danh định, cực đại 29.4V)                      |  |
|  | - IC Giám sát & Cân bằng Cell: LTC6813-1 / BQ76952                          |  |
|  | - Khối bảo vệ đóng cắt DCCB: MOSFET FDB0165N807L / IRF540NS + Opto TLP250   |  |
|  | - Bộ ổn áp hạ áp: Buck TPS5430 (5V/3A) & MAX5035 (3.3V/1A)                  |  |
|  +-----------------------------------------------------------------------------+  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Thiết kế phần cứng điện tử

Hệ thống điện tử được thiết kế theo cấu trúc phân tầng phân tán gồm Master và các Slave giao tiếp qua mạng CAN Bus 2.0 và $\text{I}^2\text{C}$ có cách ly quang:

• Khối xử lý trung tâm (Master): Sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi 4B+ (RAM 4GB LPDDR4, CPU 64-bit, cấp nguồn $5\text{ V}/12{,}5\text{ W}$), tích hợp Raspberry Pi Camera Module V2 (cảm biến Sony IMX219 8 megapixel, góc nhìn $62{,}8^\circ$) phục vụ thuật toán định vị thị giác màu (Vision-based Localization).
• Khối điều khiển chấp hành và cảm biến (Slave): Sử dụng vi điều khiển ESP32-S (Dual-core 240 MHz Xtensa LX6, 520 KB SRAM, 4 MB Flash, tích hợp bộ chuyển đổi ADC 12-bit, giao tiếp CAN 2.0, SPI, UART, $\text{I}^2\text{C}$). ESP32-S nhận lệnh góc đặt từ Master để băm xung điều khiển độc lập các động cơ servo tia vây và phản hồi dữ liệu encoder.
• Hệ thống cảm biến: Cảm biến quán tính 6 trục MPU6050 đo vận tốc góc và gia tốc; cảm biến áp suất MASS PT11-05-025-0/4 (dải đo $0\text{--}4\text{ Bar}$, điện áp $11\text{--}28\text{ V}$, ngõ ra $0\text{--}5\text{ V}$, sai số $0{,}5%\text{FS}$) dùng đo độ sâu nước; module truyền thông định vị thủy âm Sonardyne AvTrak 6 Nano ($12\text{ V}/10\text{ W}$).
• Hệ thống nguồn và BMS (Battery Management System):
  • Khối nguồn chính sử dụng bộ pin Lithium-Polymer 7S ($25{,}9\text{ V}$ danh định, $29{,}4\text{ V}$ khi nạp đầy) đáp ứng dải điện áp làm việc $24\text{--}48\text{ V}$ của động cơ servo.
  • Mạch BMS tích hợp IC giám sát chuyên dụng LTC6813-1 (hoặc BQ76952) thực hiện cân bằng thụ động các cell pin qua điện trở xả và MOSFET ngoài P-channel (khi dòng xả cân bằng $> 200\text{ mA}$), giám sát nhiệt độ đa điểm bằng cảm biến nhiệt NTC ($10\text{ k}\Omega$, $\beta = 3950\text{ K}^{-1}$).
  • Mạch ngắt bảo vệ DC (DCCB) sử dụng cụm MOSFET công suất FDB0165N807L (dòng liên tục 220A) điều khiển bởi opto cách ly TLP250.
  • Các khối hạ áp DC-DC: IC TPS5430 tạo điện áp $5\text{ V}$ và IC MAX5035 tạo điện áp ổn định $3{,}3\text{ V}$ cấp cho vi điều khiển, mạch logic và cảm biến.

Tổng hợp linh kiện điện và công suất tiêu thụ

Bảng tổng hợp công suất tiêu thụ của các thành phần trong robot:

Nhóm chức năng	Tên linh kiện / Thiết bị	Thông số điện áp / Công suất đơn chiếc	Số lượng	Tổng công suất ($W$)
Cơ cấu chấp hành	Động cơ servo TD-40-52-NH	$24\text{ V} \text{ / } 90\text{ W}$	16	$1440\text{ W}$
Cảm biến góc/vận tốc	MPU6050 IMU IC	$3{,}3\text{ V} \text{ / } 3{,}6\text{ mW}$	1	$0{,}0036\text{ W}$
Cảm biến độ sâu	PT11-05-025-0/4 Pressure Sensor	$3{,}3\text{ V} \text{ / } 50\text{ mW}$	1	$0{,}050\text{ W}$
Cảm biến hình ảnh	OV5642 / Pi Camera Module V2	$3{,}3\text{ V} \text{ / } 160\text{ mW}$	1	$0{,}160\text{ W}$
Truyền thông thủy âm	Sonardyne AvTrak 6 Nano	$12\text{ V} \text{ / } 10\text{ W}$	1	$10\text{ W}$
Bộ xử lý trung tâm	Raspberry Pi 4B+	$5\text{ V} \text{ / } 12{,}5\text{ W}$	1	$12{,}5\text{ W}$
Tổng cộng	—	—	—	$1462{,}71\text{ W}$ ($\approx 1463\text{ W}$)

---

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Overview (Tổng quan)

• Giới thiệu tổng quan về các phương thức chuyển động dưới nước của robot phỏng sinh học (BCF, MPF, JET).
• Trình bày đặc điểm hình thái và cơ chế sinh học của bộ cá đuối Rajiformes: vây ngực lớn mở rộng, chuyển động uốn lượn hình sin với wave number $> 1{,}0$, khả năng đổi hướng linh hoạt nhờ chênh lệch tần số giữa hai bên vây ngực (tần số tối đa $2\text{ Hz}$).
• Khảo sát các công trình nghiên cứu trên thế giới về cấu hình màng liên tục và robot MPF, điển hình là mẫu BionicFin Wave của Festo (dài $37\text{ cm}$, nặng $0{,}43\text{ kg}$, 18 tia vây/2 động cơ, góc lắc tối đa $45^\circ$, tần số $0{,}6\text{ Hz}$).
• Phân tích các giới hạn kỹ thuật và xác lập mục tiêu, phạm vi thiết kế cụ thể cho đề tài.

Chapter 2: Proposing Solutions for Design (Đề xuất giải pháp thiết kế)

• Cơ khí: So sánh giữa hệ thống dẫn động tập trung (1 động cơ cho toàn bộ màng) và hệ thống phân tán (1 động cơ cho từng tia vây). Tác giả lựa chọn phương án dẫn động phân tán 1 động cơ/tia vây kết hợp truyền động trực tiếp (Direct Drive) nhằm đạt tính linh hoạt trong việc thay đổi biên độ, bước sóng và lệch pha điều khiển. Lựa chọn động cơ DC Servo có hộp số giảm tốc thay cho động cơ bước (dễ trượt bước) hoặc BLDC (mạch điều khiển phức tạp, giá thành cao).
• Điện và Nguồn: Đánh giá các loại pin sử dụng trong AUV (Alkaline, Ni-Cd, Li-Ion, Li-Po). Lựa chọn pin Li-Po 7S do có mật độ năng lượng cao ($144\text{ Wh/kg}$), kích thước nhỏ gọn và chu kỳ nạp xả cao (~500 chu kỳ).
• Truyền thông: Đánh giá các phương thức truyền thông dưới nước (sóng âm Acoustic, sóng vô tuyến RF, ánh sáng khả kiến Visible Light). Tác giả đề xuất cấu hình truyền thông qua trạm phao trung gian (Intermediate Station): kết hợp truyền sóng RF trên mặt không khí và sóng âm (Acoustic) dưới mặt nước để đảm bảo cự ly truyền nhận $1000\text{ m}$.
• Thuật toán điều khiển: So sánh PID, LQR, Fuzzy Logic, Mạng nơ-ron và Điều khiển trượt (Sliding Mode Control - SMC). Thuật toán SMC được chọn vì khả năng điều khiển phi tuyến tốt, bền vững trước các bất định mô hình thủy động lực học dưới nước.

Chapter 3: Modelling and Design (Mô hình hóa và thiết kế chi tiết)

• Mô hình hóa màng vây: Áp dụng phương pháp mặt kẻ và lý thuyết mặt bù bề dày để xây dựng phương trình tọa độ 3D theo thời gian của màng uốn lượn.
• Mô phỏng Ansys Fluent: Lưới chất lưu được chia mịn xung quanh màng ($0{,}005\text{ m}$, 3 lớp lạm phát inflation). Kết quả cho thấy lực thủy động cực đại theo phương trục Y đạt xấp xỉ $10\text{ N}$.
• Tính toán chọn động cơ: Từ lực cực đại $F_{max} = 10\text{ N}$ và cánh tay đòn $r = 0{,}20\text{ m}$, mô-men yêu cầu được tính toán $\tau_{fin} = 10\text{ N} \times 0{,}20\text{ m} = 2\text{ Nm}$. Tác giả chọn động cơ Servo TD-40-52-NH có mô-men định mức sau giảm tốc đạt $3{,}8\text{ Nm}$, dải tốc độ $0\text{--}80\text{ RPM}$, tỷ số truyền 51, đáp ứng dải tần số bơi yêu cầu từ $\pi/9$ đến $\pi/3\text{ rad}$.
• Thiết kế vỏ và chống thấm: Vỏ thân Myring đối xứng 2 đầu ($a = 35\text{ mm}$, $b = 225\text{ mm}$, $c = 60\text{ mm}$, $d = 65\text{ mm}$). Tính toán phốt cơ khí, gioăng O-ring và kính quan sát chịu áp suất tương đương độ sâu thử nghiệm.
• Thiết kế mạch BMS, PMU và Hệ thống điều khiển: Thiết kế chi tiết sơ đồ nguyên lý mạch BMS dùng LTC6813-1, khối nguồn TPS5430, sơ đồ chân vi điều khiển ESP32-S, Raspberry Pi 4B+, và hệ thống giao diện quản trị Web-based Administrator hỗ trợ giám sát trạng thái, kết nối GPS, hiệu chuẩn động cơ và điều khiển từ xa.

Chapter 4: Mechanical Behavior Analysis (Phân tích ứng xử cơ khí)

• Phân tích FEA trên SolidWorks: Đánh giá ứng suất Von-Mises, độ võng dịch chuyển và biến dạng cục bộ trên thanh truyền động cơ (Motor Connecting Rod), kẹp giữ màng (Membrane Clipper) và khung thân chính (Body Frame Segment) dưới tải trọng làm việc, đảm bảo hệ số an toàn kết cấu.
• Phân tích dòng chảy CFD trên SolidWorks Flow Simulation: Mô phỏng tương tác thủy động lực học trong chuyển động tịnh tiến và chuyển động quay, tính toán phân bố xoáy dòng chảy và lực cản tác dụng lên thân robot.

Chapter 5: ROS Control Simulation (Mô phỏng điều khiển trên ROS)

• Xây dựng mô hình trong Gazebo Ignition: Thiết lập mô hình vật lý 3D của thân robot, 16 tia vây độc lập và màng vây liên tục với các thông số thủy động học 6-DOF.
• Mô phỏng các kịch bản chuyển động:
  • Chuyển động tịnh tiến (Translational Motion): Đánh giá vận tốc và lực đẩy thẳng.
  • Chuyển động quay hướng (Yaw Rotation): Điều khiển chênh lệch tần số/biên độ giữa vây trái và vây phải để tạo mô-men quay vòng.
  • Chuyển động chúi/ngóc (Pitch Rotation): Điều khiển lệch pha tạo lực nâng/hạ đầu robot.
• Thực nghiệm bám quỹ đạo dựa trên thị giác (Vision-Based Localization): Sử dụng thuật toán phân ngưỡng màu qua camera để xác định tọa độ robot trong bể bơi thử nghiệm; kiểm chứng thuật toán điều khiển với quỹ đạo đường thẳng (Linear Path Planning) và quỹ đạo đường cong uốn lượn (Curved Path Planning), phân tích sai số vị trí và sai số góc quay theo thời gian.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật chính

• Xây dựng thành công hệ phương trình toán học mô tả chính xác biên dạng hình học 3D của màng vây uốn lượn liên tục theo thời gian có xét đến bề dày vật liệu màng.
• Xác định tải trọng thủy động học qua Ansys với lực tác dụng cực đại $10\text{ N}$, làm cơ sở tính toán mô-men tải $\tau_{fin} = 2\text{ Nm}$ và lựa chọn chính xác dòng động cơ TD-40-52-NH ($3{,}8\text{ Nm}$, $24\text{ V}$).
• Thiết kế hoàn chỉnh hệ thống cơ khí 16 tia vây độc lập, khối lượng 32 kg, chiều dài $1{,}24\text{ m}$, thân dạng khí động học Myring tối ưu lực cản và các giải pháp chống thấm nhiều cấp (phốt cơ khí, O-ring, PG connector).
• Thiết kế và chế tạo sơ đồ mạch điện tử hoàn chỉnh: mạch BMS giám sát 7 cell Li-Po dùng LTC6813-1, mạch nguồn kép TPS5430/MAX5035, mạch phân phối tín hiệu Master (Raspberry Pi 4B+) - Slave (ESP32-S) giao tiếp qua CAN-Bus và $\text{I}^2\text{C}$ có cách ly quang.
• Xây dựng thành công môi trường mô phỏng 6-DOF trên Gazebo Ignition kết hợp ROS, tích hợp bộ điều khiển trượt SMC và CPG, kiểm chứng thành công chuyển động tịnh tiến ($1\text{ m/s}$), quay Yaw ($\pi/10\text{ rad/s}$), quay Pitch và thuật toán bám quỹ đạo định vị bằng camera.

So sánh thông số với các công trình tham chiếu

Dưới đây là bảng tổng hợp so sánh các thông số kỹ thuật của robot trong đề tài với mẫu robot đại diện quốc tế (BionicFin Wave - Festo):

Thông số	BionicFin Wave (Festo)	Robot trong đề tài
Kích thước thân ($Dài \times Rộng \times Cao$)	$37\text{ cm} \times 19\text{ cm} \times 5\text{ cm}$	$124\text{ cm} \times 55\text{ cm} \times 15\text{ cm}$ (khung vỏ $132\text{ cm}$)
Khối lượng tổng thể	$0{,}43\text{ kg}$	$32\text{ kg}$
Cấu trúc dẫn động	Tập trung (18 tia vây / 2 động cơ + khớp cầu)	Phân tán (16 tia vây / 16 động cơ DC Servo độc lập)
Truyền động tia vây	Thanh truyền - con trượt + khớp Các-đăng	Truyền động trực tiếp từ trục động cơ servo
Hệ thống điều khiển	Mạch tích hợp riêng của Festo	Phân tầng Master (Raspberry Pi 4B+) & Slave (ESP32-S)
Môi trường kiểm chứng	Thử nghiệm thực tế	Mô phỏng 6-DOF Gazebo Ignition + ROS + FEA/CFD

Đóng góp học thuật và kỹ thuật

1. Đề xuất quy trình tính toán thiết kế khép kín từ mô hình hóa toán học màng liên tục, mô phỏng thủy động CFD, thiết kế kết cấu cơ điện tử đến mô phỏng điều khiển bám quỹ đạo 6-DOF.
2. Phát triển kiến trúc phần cứng điều khiển phân tán có khả năng mở rộng số lượng tia vây thông qua bus CAN và mạch BMS bảo vệ an toàn cho robot ngầm công suất lớn ($1463\text{ W}$).

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

• Các thuật toán điều khiển thích nghi MRAC và bám quỹ đạo SMC mới chỉ được kiểm chứng toàn diện trên môi trường mô phỏng Gazebo Ignition và xử lý ảnh định vị 2D trong điều kiện bể thử nghiệm lý tưởng, chưa thực hiện thử nghiệm vật lý toàn diện ngoài môi trường thủy văn thực tế.
• Mô hình mô phỏng CFD và FEA chưa tính toán đầy đủ hiện tượng mỏi vật liệu (material fatigue) của màng cao su sau thời gian dài làm việc, cũng như chưa xét hết các tương tác kết cấu - lưu chất (Fluid-Structure Interaction - FSI) phi tuyến mạnh khi có sóng và dòng chảy rối phức tạp.
• Hệ thống định vị thủy âm USBL (Sonardyne AvTrak 6) mới dừng lại ở khâu thiết kế kết nối phần cứng và phân bổ công suất, chưa tích hợp dữ liệu định vị thời gian thực vào vòng điều khiển kín trong thực nghiệm.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Tiến hành chế tạo mẫu thử nghiệm vật lý hoàn chỉnh và thử nghiệm thực tế dưới nước để hiệu chỉnh các hệ số thủy động học và kiểm chứng độ bền của cơ cấu làm kín trục.
• Tích hợp đầy đủ cảm biến định vị thủy âm USBL kết hợp với bộ lọc Kalman mở rộng để định vị robot trong môi trường nước đục, mất tín hiệu GPS.
• Nâng cấp phần mềm quản trị Web Administrator phục vụ điều khiển và chẩn đoán lỗi thời gian thực từ xa qua trạm phao trung gian.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo giá trị cho:

• Sinh viên và học viên cao học ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Tự động hóa và Kỹ thuật Tàu thủy/Hàng hải: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình toán học mặt kẻ cho bề mặt uốn lượn mềm, kỹ thuật phân tích phần tử hữu hạn và mô phỏng thủy động lực học.
• Kỹ sư phát triển thiết bị tự hành ngầm (AUV/ROV): Cung cấp tài liệu thiết kế chi tiết về sơ đồ nguyên lý mạch BMS cho pin Li-Po 7S công suất cao, mạch nguồn xung Buck DC-DC, giải pháp chống thấm trục động cơ bằng phốt cơ khí và kiến trúc mạng điều khiển CAN-bus Master-Slave.
• Các nhóm nghiên cứu về mô phỏng Robot trong ROS/Gazebo: Cung cấp quy trình từng bước thiết lập mô hình đa vật thể uốn lượn có tính đến lực cản môi trường chất lưu trong Gazebo Ignition.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đề tài lại lựa chọn cơ cấu 1 động cơ cho từng tia vây thay vì dùng chung 1 động cơ cho toàn bộ màng vây?

Dẫn động tập trung (1 động cơ cho toàn bộ màng) giúp tinh giản cơ khí và mạch điều khiển nhưng cố định các thông số góc lệch pha và bước sóng. Trong khi đó, phương án phân tán (1 động cơ cho 1 tia vây) cho phép điều khiển linh hoạt biên độ, tần số và góc lệch pha của từng tia vây một cách độc lập, đáp ứng đa dạng các chế độ bơi khác nhau (bơi thẳng, quay vòng Yaw, lặn/nổi Pitch) và thích ứng tốt hơn với môi trường thủy động lực học biến đổi.

2. Mô-men yêu cầu của động cơ tia vây được tính toán như thế nào và loại động cơ nào đã được chọn?

Từ kết quả mô phỏng thủy động lực học Ansys Fluent, lực vuông góc cực đại tác dụng lên màng vây theo phương trục Y là $F_{max} = 10\text{ N}$. Với khoảng cách từ tâm quay đến điểm đặt lực là $r = 0{,}20\text{ m}$, mô-men yêu cầu là: $$\tau_{fin} = F_{max} \times r = 10\text{ N} \times 0{,}20\text{ m} = 2\text{ Nm}$$ Đề tài lựa chọn động cơ DC Servo dòng TD-40-52-NH có mô-men định mức sau hộp số giảm tốc (tỷ số truyền 51) đạt $3{,}8\text{ Nm}$ (vượt yêu cầu $2\text{ Nm}$), điện áp định mức $24\text{ V}$, dòng $2\text{ A}$, tốc độ định mức $0\text{--}80\text{ RPM}$.

3. Kiến trúc điện tử phân tầng giữa Master và Slave hoạt động như thế nào?

Hệ thống sử dụng kiến trúc phân tầng:

• Master (Raspberry Pi 4B+): Chạy hệ điều hành Linux/ROS, xử lý thuật toán điều khiển mức cao (bám quỹ đạo, định vị qua camera Pi Camera V2, giao diện Web Administrator).
• Slave (ESP32-S): Vi điều khiển 2 nhân xử lý nhiệm vụ mức thấp gồm băm xung PWM điều khiển góc quay của các động cơ servo tia vây, đọc encoder và thu thập dữ liệu từ cảm biến áp suất độ sâu MASS PT11 và IMU MPU6050. Giao tiếp giữa Master và các Slave được thực hiện qua mạng CAN-Bus 2.0 và $\text{I}^2\text{C}$ có cách ly quang bằng IC chuyên dụng (ISO1540, FOD817A) nhằm chống nhiễu trong môi trường công suất lớn.

4. Đề tài giải quyết vấn đề suy hao tín hiệu vô tuyến khi truyền thông dưới nước bằng giải pháp gì?

Do môi trường nước hấp thụ mạnh sóng điện từ vô tuyến (RF), liên lạc trực tiếp từ trạm bờ tới robot ngầm bị suy giảm cự ly nghiêm trọng. Đề tài đề xuất giải pháp sử dụng Trạm phao trung gian (Intermediate Station): tín hiệu điều khiển từ trạm mặt đất truyền tới trạm phao qua sóng vô tuyến RF, sau đó trạm phao chuyển đổi tín hiệu và truyền xuống robot cá dưới nước bằng sóng âm (Acoustic Transmission) qua module thủy âm Sonardyne AvTrak 6 Nano, đảm bảo cự ly hoạt động lên tới 1000 m.

5. Cấu trúc màng uốn lượn liên tục 3D được mô hình hóa toán học dựa trên nguyên lý nào?

Màng vây liên tục được mô hình hóa bằng phương pháp mặt kẻ (Ruled Surface Method) nối giữa hai đường chuẩn hình sin $C_1(u)$ và $C_2(u)$ không cắt nhau dọc theo thân. Sau đó, lý thuyết mặt bù (Offset Surface Theory) được áp dụng để tính toán bề dày thực tế của màng dựa trên véc-tơ pháp tuyến đơn vị $N(u, v)$. Cuối cùng, hàm tham số được mở rộng theo biến thời gian $t$ với tần số góc $\omega_f$ để mô tả chính xác trạng thái biến dạng lượn sóng động học của toàn bộ màng vây khi robot bơi.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Study on Designing Biomimetic Fish Robot Based on Continuous Membrane Model" của tác giả Trịnh Vương Quang Huy đã hoàn thành toàn diện việc thiết kế, mô hình hóa toán học, phân tích kết cấu và mô phỏng điều khiển cho một mẫu robot cá phỏng sinh học dạng cá đuối Rajiforms sử dụng màng vây liên tục. Nghiên cứu đã kết hợp thành công các công cụ mô phỏng kỹ thuật hiện đại (Ansys Fluent, SolidWorks FEA/Flow Simulation, ROS/Gazebo Ignition) để giải quyết các bài toán cơ điện tử phức tạp từ tính toán lực thủy động, chọn động cơ, thiết kế BMS đến điều khiển bám quỹ đạo 6 bậc tự do. Kết quả của đồ án tạo lập cơ sở lý thuyết và kỹ thuật tin cậy cho việc chế tạo và thử nghiệm thực tế các dòng phương tiện tự hành ngầm phỏng sinh học hiệu suất cao trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY MECHANICAL FACULTY - MECHATRONICS DEPARTMENT GRADUATION THESIS STUDY ON DESIGNING BIOMIMETIC FISH ROBOT BASED ON CONTINUOUS MEMBRANE MODEL Author: Trinh Vuong Quang Huy (1852415) Class: CC18CDT1 (K18 OISP) Instructors: Assoc. Nguyen Tan Tien Email: huy.vn Phone: [phone] Ho Chi Minh City – September 2024 TABLE OF CONTENT TABLE OF CONTENT. i INDEX OF PICTURE. Introduction of Biomimetic Fish Robot and its application.

Define the scope of the project. Definition of Undulatory Swimming mode. About Rajiform species and its configurations. Phylogeny structure of a typical Rajiformes specie.

Biological structure of a typical Rajiformes specie. Swimming directions based on frequency variations. Trajectory control of a typical Rajiform. Continuous Membrane Configuration.

Recent scientific research status around the world. Biomimetic Fish Robot: BionicFin Wave. Geometric Parameters of Global Studies. Key specifications for the project.

PROPOSING SOLUTIONS FOR DESIGN. Mechanical proposal design. Solution for actuation system. Solution for transmission type.

Solution for fin-ray motor type. Electrical proposal design. Solution for supplying power. Solution for communication scheme.

Solution for communication protocol. Control-method proposal design. General structure for the control algorithm. Summary of the design alternatives.

Controller proposal design. Mechanical proposal design. Electrical proposal design. Proposed communication scheme.

MODELLING AND DESIGN. Fin Membrane Modelling. Declare continuous membrane model from discrete mathematics. Fin membrane modelling considering membrane thickness.

Parameterize the equations with time. Find force generated by membrane using Ansys Simulation. Simulation Results and Conclusions. Torque-based requirements of each fin-ray motor.

Frequency-based requirements of each fin-ray motor. Motor Selection for Fin-ray Actuators. Hull Enclosure Design. Water-proofing Design.

General Requirements of the Electrical System. Electronic Component Selections. Battery Management System. Power Regulator Module.

General Control System Architecture. Motor Controller on Each Fin-Ray. Dynamic Model of Motor. Stability Analysis of the Proposed Controller.

Background of Controller Algorithm. Central Pattern Generator (CPG) Oscillator. Navigation Controller using Sliding Mode Controller. Design of Web-based Administrator System.

Purpose of the Administrator System. Back-end structure of the Administrator System. Features of the Administrator System. MECHANICAL BEHAVIOR ANALYSIS.

SolidWorks FEA Simulation: Stress, Displacement and Strain Analysis. Stress Analysis for Critical Mechanical Elements. Displacement and Strain Analysis for Critical Mechanical Elements. SolidWorks Flow Simulation: Hydrodynamic Analysis.

SolidWorks Flow Simulation Procedure. ROS CONTROL SIMULATION. Model construction in Gazebo Ignition for ROS Simulation. Construct Fin-ray model based on Discrete Fin Configuration.

Construct Membrane model based on separate Fin-ray model. Construct Main Body and Hydrodynamic behavior. Simulation Session: Translational Motion. Simulation Configuration Parameters.

Simulation Session: Rotational Motion – Yaw Rotation. Simulation Configuration Parameters. Simulation Session: Rotational Motion – Pitch Rotation. Simulation Configuration Parameters.

Background procedure of Vision-Based Localization. Experiment Result with Linear Path Planning. Experiment Result with Curved Path Planning. Configurations of BionicFin Wave.

Survey of Parameters from Studies on MPF-U Rajiform-like Robot. Popular AUVs and their battery types. Characteristics of popular battery types using in AUVs. Configurations for Ansys simulation.

TD-40-52-NH-XX Motor Parameters. TD-40-52-NH-XX Frequency Calculations at Different Amplitudes. MASS PT11-05-025-0/4 specification. ESP32-S Series specification.

Raspberry Pi 4B+ specification. Raspberry Pi Camera Module V2 specification. Electrical Components implemented in the robot design. General schematic blocks of electrical system.

93 v INDEX OF PICTURE Figure 1. Classification of swimming modes of biomimetic underwater robots. The undulation-to-oscillation continuum in batoid fishes. Boundaries of pectoral fin locomotion in batoid fishes.

Phylogeny cladogram of batoidea. A typical biological structure of Rajiformes. Rajiform Directional Shifts from undulation frequency variations. The directional shifting ability to avoid obstacle of a typical Rajiform.

Biomimetic Fish Robot: BionicFin Wave. 3D Model of the Fin Ray Module of BionicFin Wave. Schematic Diagram of BionicFin Wave. Geometric Parameters Survey of MPF-type Robots.

Mechanical schematic for centralized actuation system. Mechanical schematic for decentralized actuation system. Direct communication scheme. Communication scheme involving Intermediate Station.

The applicability of underwater communication techniques. Final proposal of controlling modes. Final proposal of mechanical schematic. Final proposal of electrical schematic.

Final proposal of communication scheme. Reconstructing fin membrane by diaphragm using ruled surface method. 3D Membrane model using predefined mathematic formulas. 3D Meshing Model of Membrane on different point of views.

Ansys Simulation Running. Results of Ansys Simulation on 3 separate axes. Frequency-based modelling of fin-ray. Membrane profile model.

Shell profile parameters. 3D Model of Shell profile. Waterproofing methods using rubber gaskets or rubber pads. Mechanical seal schematic.

Water-proofing the engine compartment and the main circuit. Water-proofing plan for camera section. General schematic blocks of a BMS circuit. LTC6813-1 Cell-balancing methods recommended by manufacturer.

Schematic of cell-balancing management module. Schematic of temperature measuring module. Schematic of DC-DC Converter using in PMU. Schematic of TPS5430 Power Regulator IC.

Hierarchical control system architecture. Overall controller system specification. CPG Coupling of three adjacent oscillators. Main Dashboard of Web-based Administrator Program.

Main Back-end Components of the Administrator System. Back-end Communication Scheme of the Administrator System. Conventional Control Setting Process of the Administrator System. Login Page of Administrator System.

Session-expired Page of Administrator System. GPS Navigation Panel of Administrator System. Robot Connection Panel of Administrator System. Robot Remote Control Panel of Administrator System.

Motor Calibration of Administrator System. SolidWorks FEA Simulation: Stress Analysis of Motor Connecting Rod. SolidWorks FEA Simulation: Stress Analysis of Membrane Clipper. SolidWorks FEA Simulation: Stress Analysis of Body Frame Segment.

SolidWorks FEA Simulation: Stress and Strain Analysis of Motor Connecting Rod. SolidWorks FEA Simulation: Displacement and Strain Analysis of Membrane Clipper. SolidWorks FEA Simulation: Displacement and Strain Analysis of Body Frame Segment. SolidWorks Flow Simulation: Translational Hydrodynamic Effect.

SolidWorks Flow Simulation: Rotational Hydrodynamic Effect. Principle Schematic for Single Fin Segment in Gazebo Ignition. Gazebo Ignition 3D Model: Single Fin Segment. Gazebo Ignition: Movement of First Joint from Single Fin Segment.

Gazebo Ignition: Movement of Second Joint from Single Fin Segment. Principle Schematic of Membrane using in Gazebo Ignition. Gazebo Ignition 3D Model: Single membrane. Fish-like Robot Model in Gazebo.

ROS Simulation Footage: Translational Motion. Simulation Session 1 Result – Translational Data. Simulation Session 1 Result – Rotational Velocity. ROS Simulation Footage: Yaw Rotation.

Simulation Session 2 Result – Translational Data. Simulation Session 2 Result – Rotational Data. ROS Simulation Footage: Pitch Rotation. Simulation Session 3 Result – Translational Data.

Simulation Session 3 Result – Rotational Data. Processing image using color thresholding. Essential Configurations of a Camera System. Experiment Setup with Predefined Pool Dimensions.

Experiment Setup with Predefined Pool Dimensions. Experimental Footage with Linear Path Planning. Experiment 1: Translational Error over Time. Experiment 1: Angular Error over Time.

Experimental Footage with Curved Path Planning. Experiment 2: Translational Error over Time. Experiment 2: Angular Error over Time. 87 ix ACKNOWLEDGEMENT Four years of university have passed and finally the days of completing the graduation thesis have arrived.

Just a few days ago, I was surprised and proud to be an HCMUT student. Now I am even stronger in my faith when I have met many valuable relationships along the way. I learned a lot of life lessons about not only professionalism but also personality, humanity, lifestyle and how to treat people. I would like to thank all the teachers and friends who have taught me so much until today.

That journey only really started to enter a new chapter when studying and working at the National Key Laboratory of Digital Control and Systems Engineering - DCSELab in the 2nd year of university. Learned, received a lot from the lab brethren and took my time to consolidate professional knowledge from Case studies, and this thesis is one of them. Thank you DCSELab, you guys have given me a beautiful, meaningful and valuable journey for my future career. To be able to stay firmly on that journey, it is impossible not to mention the companionship of my dear little family who has always encouraged and supported me despite my stubborn and stubborn nature to help me firmly believe in my feet.

the first step into this life. I would like to thank my father, thank you mother, you thank my sister, my lover and all my family who have always helped me so much during the beginning of my life journey. Finally, my friend, teacher, and father who have always been by my side on the path of becoming a Mechatronics Engineer, have always imparted to me and countless generations of valuable knowledge about not only technical expertise but also It is also a way to treat people, a way to always contribute and be useful in this society. I do not have anything valuable to return what you have given me, I just promise to stay firmly on my professional path, always believe and listen to what you teach.

I would like to thank you for being the best teacher. Finally, thank you and best wishes to all your loved ones. May success and happiness come to all. Introduction of Biomimetic Fish Robot and its application Under the thousands of years of natural selection, the fishes in nature have been endowed with great locomotion capabilities, such as high swimming speed and remarkable maneuverability, prompting researchers to develop various types of fish- inspired underwater robots.

These biologically inspired underwater robots aim to replicate the efficient and agile movements observed in aquatic life, providing innovative solutions for underwater exploration, environmental monitoring, and marine biology research [1]. Figure 1 classifies biomimetic underwater robots by their swimming modes into three categories [2]: BCF (Body/Caudal Fin) propulsion, MPF (Median/Paired Fin) propulsion, and JET propulsion. BCF propulsion includes oscillatory (thunniform) and undulatory (anguilliform) modes, mimicking tuna and eel movements, respectively. MPF propulsion consists of oscillatory (labriform) and undulatory (rajiform) modes, inspired by the pectoral fin movements of fish like wrasses and rays.

JET propulsion, exemplified by octopus-inspired robots, utilizes jet-like movements for locomotion. Swimming Modes of Biomimetic Underwater Robots BCF MPF JET (Body/Caudal Fin) (Median/Paired Fin) (Jet propulsion) Oscillatory Undulatory Oscillatory Undulatory (BCF-O) (BCF-U) (MPF-O) (MPF-U) Example: Example: Example: Example: Example: Thunniform Anguilliform Labriform Rajiform Octopus Figure 1. Classification of swimming modes of biomimetic underwater robots. Among the diverse array of fish-inspired designs, a significant focus has been placed on mimicking the undulating fin movements of rays and skates, collectively known as the Rajiform family.

These creatures exhibit a unique mode of propulsion, characterized 1 CHAPTER 1. OVERVIEW by the graceful and efficient oscillation of their pectoral fins, allowing them to glide effortlessly through the water with exceptional maneuverability and stability. Rajiform-like robots are a specialized subclass of MPF biomimetic underwater vehicles as depicted with an MPF-U category in Figure 1, designed to emulate the swimming mechanics of rays and skates. These robots use flexible, fin-like structures to achieve undulatory propulsion, enabling smooth and efficient movement in various underwater environments.

The innovative design of rajiform-like robots offers several advantages, including enhanced maneuverability, reduced environmental disturbance, and improved energy efficiency compared to traditional underwater vehicles. Therefore, the development of rajiform-like robots is crucial for advancing underwater technology. Their efficient, low-disruption locomotion allows for longer missions and lower energy consumption, ideal for extended monitoring and sustainable exploration. These robots can navigate complex terrains while minimizing harm to marine life and habitats, providing a foundation for future innovations in marine research and conservation.

Define the scope of the project The scope of this project is to Design an Undulatory Rajiform-like Robot using Continuous Membrane Configuration. Definition of Undulatory Swimming mode The transition between undulatory and oscillatory swimming modes, as illustrated in Figure 2, demonstrates that this spectrum is not distinctly fixed but rather continuous. Species such as Taeniura lymma (1.4Hz) and Gymnura micrura (0.6Hz) exemplify the extremes, while intermediate forms like Rhinobatos lentiginosus (1.2Hz) and Dasyatis sabina (1.3Hz) exhibit characteristics of both locomotion styles.