I. Giới thiệu về mô hình hexapod
Mô hình hexapod, hay còn gọi là robot sáu chân, được thiết kế dựa trên cấu trúc của nền tảng Stewart. Mô hình này bao gồm một đĩa trên và một đĩa dưới được kết nối bởi sáu bộ truyền động điện cơ có chiều dài thay đổi. Các bộ truyền động này cho phép di chuyển và xoay đĩa trên theo các hướng khác nhau. Hexapod thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu nhờ vào độ chính xác cao và khả năng chịu tải lớn. Việc điều khiển góc của các bộ truyền động cho phép đĩa trên theo dõi quỹ đạo mong muốn với độ chính xác cao. Các cảm biến chính xác được sử dụng để theo dõi vị trí và góc của đĩa trên, từ đó đảm bảo rằng robot có thể hoạt động hiệu quả trong các môi trường phức tạp.
1.1 Cấu trúc và nguyên lý hoạt động
Cấu trúc của hexapod bao gồm các khớp nối hình cầu và các khớp trượt, cho phép robot thực hiện các chuyển động phức tạp. Nguyên lý hoạt động dựa trên việc điều khiển các bộ truyền động để tạo ra các lực và mô men cần thiết cho việc di chuyển. Các khớp nối cho phép robot có khả năng di chuyển linh hoạt trong không gian ba chiều, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng như khám phá địa hình khó khăn hoặc thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường không gian hạn chế.
II. Lập kế hoạch đường đi tối ưu
Lập kế hoạch đường đi tối ưu cho mô hình hexapod là một trong những thách thức lớn trong lĩnh vực robot. Các thuật toán lập kế hoạch đường đi cần phải đảm bảo rằng robot có thể di chuyển nhanh chóng và hiệu quả trong khi vẫn tuân thủ các ràng buộc về cấu trúc cơ khí. Nghiên cứu này sử dụng các đường cong B-spline kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn (MOPSO) để tìm ra các quỹ đạo tối ưu. Mục tiêu là giảm thiểu thời gian di chuyển và chiều dài đường đi, đồng thời đảm bảo rằng các góc khớp, vận tốc và gia tốc không vượt quá giới hạn cho phép.
2.1 Thuật toán lập kế hoạch đường đi
Thuật toán lập kế hoạch đường đi được phát triển dựa trên lý thuyết tối ưu đa mục tiêu. Các hàm mục tiêu được xác định để tối ưu hóa thời gian và chiều dài đường đi, trong khi vẫn đảm bảo rằng các ràng buộc về cấu trúc của hexapod được tuân thủ. Việc sử dụng thuật toán MOPSO cho phép tìm ra các giải pháp tối ưu trong không gian đa chiều, từ đó giúp robot có thể di chuyển một cách hiệu quả nhất.
III. Điều khiển chế độ trượt thích ứng
Điều khiển chế độ trượt thích ứng (ASMC) được phát triển để cải thiện khả năng theo dõi quỹ đạo của hexapod. Kỹ thuật này giúp giảm thiểu hiện tượng rung lắc (chattering) thường gặp trong các phương pháp điều khiển chế độ trượt truyền thống. ASMC kết hợp giữa điều khiển chế độ trượt và điều khiển tỷ lệ - vi phân (PD) để đảm bảo rằng robot có thể theo dõi quỹ đạo tối ưu một cách chính xác và nhanh chóng. Các luật điều chỉnh được thiết kế để đảm bảo rằng các thông số điều khiển có thể được điều chỉnh theo thời gian thực, từ đó nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống.
3.1 Thiết kế bộ điều khiển
Bộ điều khiển ASMC được thiết kế để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khác nhau. Việc điều chỉnh các thông số điều khiển theo thời gian thực giúp robot có thể thích ứng với các thay đổi trong môi trường hoạt động. Các thí nghiệm mô phỏng cho thấy rằng ASMC có khả năng theo dõi quỹ đạo tối ưu với độ chính xác cao, đồng thời giảm thiểu các lỗi do nhiễu và biến động bên ngoài.
IV. Kết quả và ứng dụng thực tiễn
Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp giữa lập kế hoạch đường đi tối ưu và điều khiển chế độ trượt thích ứng mang lại hiệu quả cao trong việc điều khiển mô hình hexapod. Các mô phỏng cho thấy rằng robot có thể di chuyển theo quỹ đạo tối ưu với độ chính xác và tốc độ cao. Nghiên cứu này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghiệp chế tạo đến khám phá không gian, nơi mà việc điều khiển chính xác và hiệu quả là rất quan trọng.
4.1 Ứng dụng trong thực tế
Các ứng dụng thực tiễn của mô hình hexapod bao gồm việc sử dụng trong các nhiệm vụ khảo sát địa hình, cứu hộ trong các tình huống khẩn cấp, và trong các hệ thống tự động hóa công nghiệp. Khả năng di chuyển linh hoạt và chính xác của hexapod giúp nó có thể hoạt động hiệu quả trong các môi trường phức tạp, nơi mà các robot truyền thống có thể gặp khó khăn.
