Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Cánh tay robot công nghiệp truyền thống với cấu trúc liên kết cứng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ và thay thế sức người ở các công đoạn sản xuất, bốc dỡ và gia công nặng nhọc. Tuy nhiên, các cấu trúc cứng cố định này bộc lộ nhược điểm lớn khi hoạt động trong không gian hẹp hoặc môi trường phức tạp có nhiều vật cản do biên độ chuyển động bị giới hạn, tiềm ẩn nguy cơ va chạm cao. Để khắc phục hạn chế này, hướng phát triển robot nối tiếp linh hoạt (continuum/flexible serial robot) siêu dẫn động, mô phỏng cấu trúc thân mềm tự nhiên như loài rắn, vòi voi hoặc xúc tu bạch tuộc, đã thu hút sự quan tâm nghiên cứu lớn. Bằng cách dời toàn bộ cơ cấu chấp hành nặng nề về phần đế và truyền chuyển động đến các khớp thông qua hệ thống dây cáp dẫn hướng, robot đạt được tỷ số công suất trên khối lượng cao, khả năng uốn lượn uyển chuyển và hạn chế tối đa nhiễu từ trường tại các cơ cấu đầu cuối.

Trong bối cảnh thực tiễn, robot nối tiếp truyền động bằng cáp được định hướng ứng dụng trong các môi trường làm việc khắc nghiệt, độc hại hoặc cách ly mà con người không thể trực tiếp tiếp cận, chẳng hạn như công tác kiểm tra, bảo trì hệ thống đường ống phức tạp trong nhà máy điện hạt nhân, thám hiểm ngầm hay các thiết bị nội soi vi phẫu thuật y tế. Song song với đó, số liệu thống kê từ Statista giai đoạn 2016 – 2021 cho thấy nhu cầu nhập khẩu và ứng dụng robot công nghiệp tại Việt Nam liên tục gia tăng nhằm nâng cao năng suất và duy trì năng lực cạnh tranh. Mặc dù vậy, việc vận hành các robot linh hoạt trong không gian hạn chế đòi hỏi hệ thống điều khiển từ xa (teleoperation) phải đạt độ tin cậy cao, kết hợp đồng thời phản hồi xúc giác (lực cản ảo) và thị giác để hỗ trợ người thao tác đưa ra quyết định chuẩn xác.

Đồ án tốt nghiệp xác định các mục đích và mục tiêu cụ thể như sau:

  • Mục đích nghiên cứu:
    1. Khảo sát và đánh giá độ ổn định của hệ thống mạng truyền thông dữ liệu điều khiển phân tán.
    2. Cải thiện độ tin cậy và sự trực quan của hệ thống điều khiển từ xa thông qua tích hợp phương pháp phản hồi thị giác thời gian thực.
    3. Nghiên cứu, xây dựng giải thuật mở rộng không gian ánh xạ phục vụ quá trình điều khiển từ xa cho robot.
  • Mục tiêu nghiên cứu:
    1. Đánh giá thực nghiệm hiệu năng truyền thông dữ liệu của mạng UART-CAN và đường truyền vô tuyến không dây.
    2. Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống điều khiển từ xa sử dụng thiết bị điều hướng 3D Novint Falcon kết hợp phản hồi lực đàn hồi và phản hồi hình ảnh qua camera.
    3. Hiện thực hóa giải thuật ánh xạ không gian làm việc (cố định và mở rộng) để điều khiển robot vượt qua giới hạn biên làm việc của thiết bị Master.
  • Nhiệm vụ nghiên cứu:
    1. Nghiên cứu tổng quan về robot nối tiếp siêu dẫn động và hệ thống điều khiển từ xa.
    2. Tính toán động học thuận và động học nghịch bằng phương pháp Jacobian cho mô hình robot nối tiếp linh hoạt 6 bậc tự do (6-DOF).
    3. Tính toán động học thuận và động học nghịch của thiết bị điều khiển master (robot song song Delta 3 bậc tự do).
    4. Thiết kế, thi công mạng truyền thông UART-CAN, điều khiển động cơ AC Servo và thiết kế giao diện giám sát.
    5. Xây dựng giải thuật ánh xạ không gian làm việc giữa thiết bị điều hướng và robot nối tiếp.
    6. Khảo sát thời gian truyền thông mạng không dây phục vụ điều khiển từ xa.
    7. Xây dựng chương trình mô phỏng phần cứng trong vòng lặp (Hardware-in-the-loop - HIL) trên MATLAB Simulink và Simscape Multibody.
    8. Thi công hệ thống camera phản hồi thị giác gắn tại khâu tác động cuối.
    9. Lập trình điều khiển phối hợp giữa phản hồi lực và phản hồi thị giác.
    10. Thử nghiệm, đo lường và đánh giá chất lượng hệ thống trên mô hình thực nghiệm.
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu là mô hình robot nối tiếp linh hoạt 6 bậc tự do truyền động bằng cáp, hệ thống mạng điều khiển phân tán UART-CAN, thiết bị điều hướng 3D Novint Falcon và giao thức truyền thông không dây Zigbee. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở bài toán động học vị trí của khâu tác động cuối (không ràng buộc điều hướng góc xoay), khảo sát độ trễ truyền dữ liệu không dây và xử lý luồng dữ liệu hình ảnh trực tiếp từ camera mà chưa can thiệp các thuật toán thị giác máy tính nhận dạng tự động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nền tảng tính toán dựa trên các mô hình giải tích động học cơ cấu, lý thuyết truyền thông mạng công nghiệp và kỹ thuật điều khiển teleoperation:

  • Động học thuận và nghịch: Động học thuận sử dụng phương pháp biểu diễn Denavit-Hartenberg (D-H) để xác định ma trận biến đổi thuần nhất $^0_iT$ biểu diễn vị trí $P_{3 \times 1}$ và hướng $R_{3 \times 3}$ của khâu tác động cuối từ các biến khớp. Động học nghịch giải quyết bài toán tìm biến khớp $\theta$ từ tọa độ vị trí mong muốn. Do cấu trúc nối tiếp nhiều bậc tự do có tính phi tuyến cao, đồ án áp dụng phương pháp ma trận Jacobian $J(\theta)$ kết hợp thuật toán lặp số. Hai hướng tiếp cận vi phân vận tốc được khảo sát gồm phương pháp chuyển vị (Jacobian Transpose: $\Delta\theta = \alpha J^T e$) và phương pháp giả nghịch đảo (Pseudoinverse: $\Delta\theta = J^\dagger e = J^T (J J^T)^{-1} e$), trong đó $e$ là vector sai số vị trí trong không gian thao tác Descartes.
  • Quy hoạch quỹ đạo: Áp dụng phương pháp quy hoạch quỹ đạo điểm - điểm sử dụng hàm đa thức bậc ba $q(t) = a_0 + a_1 t + a_2 t^2 + a_3 t^3$ trong không gian khớp và không gian làm việc với các điều kiện biên ràng buộc về vận tốc ban đầu và vận tốc kết thúc triệt tiêu ($v_0 = v_f = 0$).
  • Mạng truyền thông CAN và kiến trúc điều khiển phân tán: Đề tài phân tích giao thức Controller Area Network (CAN 2.0A/B theo chuẩn ISO-11898), ứng dụng cơ chế đường truyền vi sai hai dây (CAN_H và CAN_L), phân xử bus không phá hủy theo độ ưu tiên của ID gói tin và kiểm tra lỗi đa tầng. Cấu trúc điều khiển phân tán (DCS) được áp dụng thay thế cho điều khiển tập trung nhằm phân tải việc tạo xung điều khiển động cơ cho từng node vi điều khiển cục bộ, giảm thiểu lượng dây nối và gia tăng độ tin cậy vận hành.
  • Hệ thống điều khiển từ xa và ánh xạ không gian: Mô hình điều khiển Master-Slave sử dụng phương pháp ánh xạ vị trí (position-mapping) theo phương trình $P_e = K P_h + P_w$, trong đó $P_e$ là vị trí cơ cấu chấp hành slave, $P_h$ là vị trí tay cầm master, $K$ là hệ số tỉ lệ kích thước và $P_w$ là tọa độ gốc của không gian làm việc ảo. Để khắc phục giới hạn thể tích làm việc nhỏ của Joystick so với robot, kỹ thuật định vị với tốc độ kiểm soát được ứng dụng: khi người vận hành di chuyển thiết bị ra biên, không gian ảo sẽ tự động tịnh tiến theo vector đơn vị hướng $U$ với vận tốc không đổi: $P_w = P_w + v U$.
  • Phản hồi lực xúc giác và phản hồi thị giác: Thuật toán phản hồi lực xây dựng theo mô hình va chạm đàn hồi ảo (định luật Hooke kết hợp hệ số cản nhớt): $f = k_s \Delta x + c v$, với $k_s$ là độ cứng lò xo ảo, $c$ là hệ số giảm chấn, $\Delta x$ là độ lún xuyên vùng giới hạn và $v$ là vận tốc dịch chuyển nhằm tạo cảm giác lực phản kháng mượt mà khi robot chạm biên không gian quy định. Phản hồi thị giác sử dụng camera ghi hình trực tiếp tại khâu tác động cuối và truyền qua mạng IP về trạm máy tính giám sát.
  • Mô phỏng phần cứng trong vòng lặp (HIL): Kết hợp mô hình hình học máy tính của robot trên nền tảng Simscape Multibody với vi điều khiển nhúng vật lý để kiểm tra thuật toán động học thời gian thực trước khi nạp vào phần cứng thực tế.
  • Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu kết hợp giải tích toán học, mô phỏng kiểm chứng số trên MATLAB Simulink, lập trình thực nghiệm phần cứng nhúng và đánh giá sai số bám quỹ đạo bằng chỉ số căn bậc hai sai số trung bình bình phương (RMSE - Root Mean Square Error).

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc Master-Slave đồng bộ khép kín, phân chia thành các module chức năng độc lập:

Thành phần hệ thống Phần cứng / Thiết bị triển khai Chức năng kỹ thuật chính
Trạm điều khiển Master Joystick Novint Falcon (robot Delta 3-DOF), Laptop, module Zigbee Thu nhận chuyển động tay 3 chiều qua thư viện Chai3D, tính toán phản hồi lực $f$, truyền tọa độ đặt qua sóng không dây.
Trạm xử lý trung tâm Slave Máy tính nhúng Jetson Nano, vi điều khiển Master STM32F407 Nhận dữ liệu không dây, tính toán giải thuật động học nghịch Jacobian, đóng gói khung truyền dữ liệu gửi xuống bus CAN.
Mạng truyền thông nội bộ Module PCB CAN tự thiết kế (vi điều khiển STM32F103C8T6 + IC thu phát CAN) Mạng 7 node tốc độ cao; lọc ID phần cứng (Filter CAN), phân phối lệnh góc quay và đọc tín hiệu encoder phản hồi.
Khâu truyền động chấp hành 6 động cơ AC Servo kèm AC Driver công nghiệp Nhận xung điều khiển vị trí từ các node Slave CAN, kéo hệ thống dây cáp dẫn động các khớp nối tiếp linh hoạt.
Khung cơ khí robot 6-DOF Khung liên kết linh hoạt, cơ cấu dẫn hướng cáp, camera tại đầu công tác Chuyển đổi chuyển động kéo nhả của 6 dây cáp thành chuyển động uốn cong đa hướng trong không gian 3 chiều.
Phần mềm giám sát trạm Master Giao diện phát triển bằng C++ trên nền tảng Qt Creator Hiển thị tọa độ, cấu hình thông số, vẽ đồ thị quỹ đạo, quan sát sai số bám góc khớp và hiển thị luồng video phản hồi.

Hệ thống truyền thông mạng CAN gồm 1 Master Node (STM32F407) và 6 Slave Nodes (STM32F103C8T6). Mỗi Slave Node chịu trách nhiệm điều khiển độc lập một bộ driver AC Servo. Để tối ưu hóa băng thông 1 Mbps của đường truyền bus, nhóm tác giả thiết lập bảng cấu hình lọc ID (Filter CAN) theo mặt nạ nhị phân 16-bit, đảm bảo mỗi node chỉ xử lý đúng khung dữ liệu chứa thông tin góc quay của động cơ tương ứng, loại bỏ hiện tượng tràn bộ đệm nhận. Trên máy tính giám sát, phần mềm Qt Creator được phân chia thành 6 giao diện chuyên biệt: Tab_intro (thông tin vận hành), Tab_Setup (cài đặt thông số ban đầu và tìm gốc home), Tab_Trajectory (hiển thị quỹ đạo Descartes), Tab_ErrorPosition (giám sát sai số tọa độ các trục), Tab_Angle (đáp ứng góc quay 6 khớp) và Tab_ErrorAngle (sai số góc khớp thời gian thực).

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài thông qua khảo sát các công trình nghiên cứu về robot nối tiếp truyền động bằng cáp (CRAM, CDHM, CRSM) của các tác giả quốc tế (Wilhelm, Wenfu Xu, Yang Zheng) và các đề tài thực nghiệm tại Việt Nam. Tác giả phân tích các hạn chế của những nghiên cứu trước tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. HCM (như sử dụng động cơ DC thiếu chính xác, dây cước truyền động dễ giãn, tính toán động học CCD kết hợp đại số quá nặng hoặc mạng truyền thông thiếu ổn định). Từ đó, chương xác lập mục tiêu thiết kế hệ thống điều khiển từ xa hoàn chỉnh, kết hợp mạng UART-CAN phân tán, động cơ AC Servo và cơ chế phản hồi song song lực - thị giác.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 trình bày toàn bộ cơ sở giải tích và mô hình toán học sử dụng trong đồ án: quy tắc đặt trục Denavit-Hartenberg; lý thuyết vận tốc góc và vận tốc dài giữa các khâu liền kề; công thức thiết lập ma trận Jacobian $J(\theta)$ cấp $3 \times 6$; các phương pháp nghịch đảo Jacobian vi phân; kỹ thuật quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc ba; đặc tính kỹ thuật mạng CAN 2.0 (cấu trúc Data Frame, Remote Frame, Error Frame, Overload Frame); nguyên lý ánh xạ không gian điều khiển từ xa; mô hình lò xo cản nhớt tạo lực haptic; sơ đồ điều khiển phân tán DCS và nguyên lý mô phỏng HIL.

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG

Chương 3 mô tả chi tiết quá trình hiện thực hóa phần cứng và phần mềm của hệ thống:

  • Mô hình cơ khí robot nối tiếp 6-DOF sử dụng đĩa đệm dẫn cáp và gắn camera quan sát tại khâu cuối.
  • Mô hình mô phỏng máy tính trên Simscape Multibody để kiểm chứng sai số động học trước khi thử nghiệm tải.
  • Thiết kế mạch in PCB cho module giao tiếp mạng CAN sử dụng vi điều khiển STM32F103C8T6 kết hợp bộ thu phát vi sai.
  • Quy trình truyền thông dữ liệu hai chiều: Microcomputer $\rightarrow$ UART $\rightarrow$ Master STM32F407 $\rightarrow$ Bus CAN $\rightarrow$ 6 Slave STM32F103 $\rightarrow$ Driver AC Servo, và chiều phản hồi dữ liệu encoder ngược lại.
  • Thiết kế, lắp đặt hoàn chỉnh tủ điện điều khiển chứa bộ nguồn, 6 bộ AC Servo Driver và các mạch bảo vệ.
  • Xây dựng hoàn thiện ứng dụng Qt Creator phục vụ giám sát đồ họa và thu thập dữ liệu.

CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

Chương 4 tập trung giải quyết các thuật toán điều khiển cụ thể:

  • Giải bài toán động học thuận và động học nghịch cho Joystick Novint Falcon dựa trên mô hình cơ cấu song song Delta 3 bậc tự do bằng phương pháp hình học 3 mặt cầu giao nhau.
  • Xây dựng bảng thông số D-H và thiết lập phương trình động học thuận cho robot nối tiếp linh hoạt 6-DOF.
  • Cài đặt thuật toán giải động học nghịch dựa trên ma trận giả nghịch đảo Jacobian nhằm tính toán góc quay 6 khớp từ vị trí mong muốn trong không gian 3 chiều.
  • Hiện thực hóa giải thuật ánh xạ vị trí Master-Slave gồm hai chế độ: thao tác tinh (fine manipulation với không gian ánh xạ cố định) và chuyển động thô (coarse manipulation với không gian ánh xạ mở rộng 2D và 3D theo vector vận tốc).
  • Lập trình thuật toán phản hồi lực ảo trên thư viện Chai3D và xây dựng giao diện thu nhận hình ảnh truyền trực tiếp từ camera.

CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM

Chương 5 cung cấp toàn bộ kết quả kiểm nghiệm trên hai môi trường:

  • Đánh giá mô phỏng: Kiểm chứng thuật toán Jacobian trên Simulink với quỹ đạo đường tròn tham chiếu; kiểm chứng đáp ứng vị trí và sai số khi thực hiện ánh xạ cố định, mở rộng không gian 2D theo trục Ox và mở rộng không gian 3D; đánh giá lực phản hồi haptic sinh ra khi cơ cấu chạm biên ảo.
  • Đánh giá thực nghiệm: Đo đạc thời gian chu kỳ quét của vi điều khiển Master và Slave; kiểm tra độ tin cậy của mạng CAN khi truyền nhận dữ liệu liên tục; kiểm tra chức năng đưa 6 động cơ AC Servo về vị trí chuẩn (Home); cho robot bám quỹ đạo tròn thực tế; thực nghiệm điều khiển từ xa trong không gian cố định, không gian mở rộng 2D/3D; kiểm chứng đồng thời phản hồi thị giác và phản hồi lực khi điều khiển robot tiếp cận vùng giới hạn.

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương 6 tổng kết các hạng mục đã hoàn thành, bao gồm việc chế tạo thành công mô hình phần cứng, thiết lập mạng CAN 7 node hoạt động ổn định, triển khai thành công thuật toán Jacobian và giải thuật ánh xạ mở rộng không gian. Đồng thời, chương chỉ rõ các điểm giới hạn của đề tài và đề xuất các giải pháp nâng cấp trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã chế tạo thành công hệ thống phần cứng hoàn chỉnh và kiểm chứng độ chính xác của các thuật toán thông qua dữ liệu thu thập trực tiếp:

Hạng mục kiểm tra Tham số kỹ thuật / Điều kiện thực nghiệm Kết quả định lượng ghi nhận trong văn bản
Thời gian xử lý vi điều khiển Chu kỳ quét chương trình tại Master (STM32F407) Khoảng thời gian đo đạc dao động từ 0,8 ms đến 1,2 ms.
Thời gian xử lý Slave Node Chu kỳ quét tại mỗi module CAN (STM32F103C8T6) Đạt xấp xỉ 0,4 ms đến 0,6 ms cho một vòng lặp điều khiển.
Mạng truyền thông dữ liệu Giao thức CAN 2.0A, tốc độ truyền bus 1 Mbps Hệ thống 7 node vận hành liên tục không xảy ra hiện tượng mất gói hay tràn bus; bộ lọc phần cứng hoạt động chính xác.
Định vị điểm gốc (Homing) Quá trình điều khiển 6 động cơ AC Servo về 0 độ Số xung encoder hiển thị trên giao diện điều khiển của cả 6 động cơ đều đạt giá trị 0 xung tại vị trí chuẩn.
Kiểm chứng quỹ đạo tròn (Mô phỏng & Thực nghiệm) Robot bám quỹ đạo đường tròn định trước trong không gian Sai số bám quỹ đạo được đánh giá qua chỉ số RMSE trên 3 trục tọa độ X, Y, Z; thuật toán Jacobian hội tụ ổn định sau các vòng lặp.
Không gian ánh xạ mở rộng Chế độ mở rộng không gian 2D (trục Ox) và 3D Robot thực hiện bám quỹ đạo di chuyển của Joystick vượt ra khỏi biên giới hạn vật lý của Master mà không bị mất tín hiệu điều khiển.
Phản hồi lực xúc giác Chạm biên không gian làm việc quy định Thiết bị Novint Falcon tạo ra lực cản phản hồi ngược chiều chuyển động rõ rệt theo các trục Ox, Oy, Oz trên tay cầm của người vận hành.
  • Các đóng góp kỹ thuật chính:
    1. Thay thế hoàn toàn động cơ DC bước nhỏ ở các nghiên cứu trước bằng hệ thống 6 động cơ AC Servo công nghiệp kết hợp hộp giảm tốc và bộ truyền động cáp, gia tăng độ cứng vững và lực kéo cho robot nối tiếp.
    2. Thiết kế và chế tạo thành công mạng điều khiển phân tán CAN 7 node với module PCB tự phát triển, giải quyết triệt để tình trạng nghẽn mạch và suy hao tín hiệu khi điều khiển nhiều trục đồng thời.
    3. Xây dựng và kiểm chứng thành công giải thuật mở rộng không gian ánh xạ vị trí, cho phép thiết bị Master có kích thước nhỏ gọn điều khiển được robot Slave hoạt động trong không gian hình học lớn hơn nhiều lần.
    4. Tích hợp đồng thời luồng phản hồi lực xúc giác ảo và luồng dữ liệu hình ảnh trực tiếp từ camera đầu công tác, nâng cao độ an toàn và cảm giác trực quan cho người điều khiển từ xa.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:
    • Thuật toán động học nghịch chỉ mới tập trung giải quyết bài toán vị trí tọa độ $(x, y, z)$ của khâu tác động cuối, chưa đưa vào các điều kiện ràng buộc đối với góc định hướng (orientation) của đầu công tác.
    • Đề tài chỉ giới hạn khảo sát ở bài toán động học, chưa xây dựng mô hình động lực học hoàn chỉnh có tính đến ma sát cáp, lực căng phi tuyến và quán tính uốn của toàn bộ thân robot.
    • Thời gian truyền thông vô tuyến chỉ mới dừng lại ở bước khảo sát độ trễ của kênh truyền Zigbee cơ bản; luồng video từ camera chỉ mang tính chất truyền phát hình ảnh thuần túy, chưa tích hợp thuật toán xử lý ảnh thông minh để tự động nhận dạng mục tiêu.
    • Mô hình cơ khí robot được gia công thủ công trong điều kiện phòng thí nghiệm của sinh viên, chưa có các dữ liệu kiểm chuẩn dài hạn về độ mỏi vật liệu, độ bền giãn của dây cáp và tiêu chuẩn an toàn công nghiệp.
    • Vị trí gốc ban đầu của mô hình robot phải thiết lập bằng phương pháp thủ công trước khi vận hành, dẫn đến nguy cơ sai số tích lũy ban đầu.
  • Hướng phát triển tiếp theo:
    • Bổ sung phương trình ràng buộc hướng cho khâu tác động cuối vào ma trận Jacobian để điều khiển đầy đủ 6 bậc tự do vị trí và tư thế.
    • Xây dựng mô hình động lực học và thiết kế các bộ điều khiển bám bù trượt phi tuyến (như SMC, Backstepping hoặc mạng nơ-ron thích nghi).
    • Lắp đặt hệ thống cảm biến định vị tuyệt đối tại các đốt khớp để tự động hóa hoàn toàn chu trình Homing khi khởi động.
    • Ứng dụng các thuật toán xử lý ảnh và thị giác máy tính (Computer Vision) để nhận dạng chướng ngại vật và cảnh báo va chạm tự động trên giao diện giám sát.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận cung cấp tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn kỹ thuật cao cho:

  • Sinh viên và học viên cao học thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Robot học: có thể tham khảo phương pháp tính toán động học robot nối tiếp siêu dẫn động và quy trình ứng dụng thuật toán Jacobian giải số.
  • Kỹ sư thiết kế hệ thống nhúng và mạng công nghiệp: có thể ứng dụng trực tiếp thiết kế phần cứng module CAN STM32F103C8T6, sơ đồ bố trí tủ điện điều khiển động cơ AC Servo và phương pháp cấu hình bộ lọc ID mạng CAN 2.0 đa node.
  • Các nhà nghiên cứu phát triển hệ thống Teleoperation: tham khảo giải thuật ánh xạ không gian làm việc (kỹ thuật định vị vị trí với tốc độ kiểm soát) để giải quyết xung đột kích thước không gian giữa thiết bị Master và Slave, cũng như cách thức tích hợp thư viện Chai3D để tạo lực haptic ảo.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng thiết bị master nào để thu nhận chuyển động từ người điều khiển và cơ cấu hoạt động của nó là gì? Khóa luận sử dụng thiết bị Joystick chuyên dụng Novint Falcon đóng vai trò làm trạm Master. Bản chất cơ cấu bên trong của Novint Falcon là một robot song song dạng Delta 3 bậc tự do. Khi người vận hành di chuyển tay nắm, các cảm biến vị trí trên thiết bị sẽ thu thập tín hiệu chuyển động, chuyển đổi thành tọa độ Descartes 3D thông qua thư viện Chai3D trên máy tính và gửi đến hệ thống Slave.

2. Tại sao nhóm tác giả lại lựa chọn kiến trúc điều khiển phân tán mạng CAN thay vì kiến trúc điều khiển tập trung? Kiến trúc điều khiển phân tán mạng CAN giúp giảm thiểu đáng kể số lượng dây dẫn kéo dài từ tủ trung tâm đến từng động cơ, triệt tiêu hiện tượng nhiễu tín hiệu xung điện áp cao. Đồng thời, cấu trúc này phân chia tải tính toán tạo xung điều khiển xuống từng vi điều khiển nhánh STM32F103C8T6, đảm bảo tính thời gian thực cho hệ thống và giúp việc bảo trì, cô lập sự cố tại từng node không làm gián đoạn toàn bộ đường truyền.

3. Làm thế nào để giải quyết vấn đề không gian làm việc của Master nhỏ hơn rất nhiều so với không gian làm việc của robot Slave? Nhóm tác giả đã áp dụng kỹ thuật định vị với tốc độ kiểm soát nhằm mở rộng không gian ánh xạ. Khi vị trí tay cầm chạm đến vùng biên giới hạn của Joystick, hệ thống sẽ xác định vector đơn vị hướng dịch chuyển $U$ và tự động tịnh tiến gốc tọa độ của không gian làm việc ảo $P_w$ với vận tốc không đổi ($P_w = P_w + v U$). Nhờ vậy, robot Slave có thể tiếp tục di chuyển sâu vào không gian thực tế mà không bị chặn lại bởi giới hạn cơ khí của Master.

4. Cơ chế tạo phản hồi lực xúc giác (haptic feedback) trên tay cầm Master được xây dựng dựa trên nguyên lý nào? Thuật toán phản hồi lực được thiết kế dựa trên mô hình lò xo cản nhớt ảo (định luật Hooke kết hợp hệ số giảm chấn): $f = k_s \Delta x + c v$. Khi cơ cấu chấp hành của robot tiếp cận hoặc vượt ra ngoài ranh giới không gian an toàn được thiết lập, bộ điều khiển sẽ kích hoạt động cơ bên trong Joystick Novint Falcon tạo ra lực cản ngược chiều với chuyển động của tay người dùng, giúp người vận hành cảm nhận được biên làm việc ảo một cách chân thực và êm ái.

5. Giới hạn kỹ thuật lớn nhất trong bài toán giải động học của robot ở đồ án này là gì? Giới hạn lớn nhất là bài toán giải động học nghịch bằng phương pháp ma trận giả nghịch đảo Jacobian mới chỉ tính toán để đáp ứng vị trí tọa độ điểm cuối $(x, y, z)$, hoàn toàn chưa thiết lập các ràng buộc về ma trận xoay góc định hướng của cơ cấu chấp hành trong không gian 3 chiều.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã nghiên cứu, thiết kế và thi công thành công hệ thống điều khiển từ xa cho robot nối tiếp linh hoạt 6 bậc tự do truyền động bằng cáp với độ hoàn thiện kỹ thuật cao. Nghiên cứu đã giải quyết đồng bộ từ khâu mô hình hóa động học Jacobian, thiết kế mạng truyền thông công nghiệp phân tán CAN 7 node, đến việc xây dựng giải thuật mở rộng không gian ánh xạ kết hợp phản hồi xúc giác và thị giác. Kết quả thử nghiệm trên cả môi trường mô phỏng HIL và mô hình vật lý thực tế chứng minh tính đúng đắn của thuật toán, độ ổn định của đường truyền và khả năng ứng dụng thực tiễn của hệ thống trong các môi trường làm việc nguy hiểm, không gian hạn chế.