CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ROBOT TỰ HÀNH QUA MẠNG Trong chương này, tác giả trình bày những nội dung sau: - Cấu trúc các thành phần và chức năng của hệ thống vật lí ảo cho hệ thống kho vận nội bộ trong môi trường công nghiệp - Giới thiệu về hệ thống điều khiển robot tự hành qua mạng, trình bày các vấn đề cần phải giải quyết đối với đối tượng nghiên cứu. - Tình hình nghiên cứu của giới khoa học dành cho các vấn đề đặt ra. - Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất nội dung nghiên cứu và phương pháp tiến hành thực hiện luận án. Giới thiệu về hệ thống vật lí ảo cho hệ thống kho vận nội bộ trong môi trường công nghiệp Sự phát triển của công nghệ đã dẫn đến sự gia tăng nhu cầu cải tiến hơn cho lĩnh vực sản xuất công nghiệp.
Các doanh nghiệp luôn mong đợi hoạt động sản xuất của họ không chỉ tăng hiệu suất, năng suất mà còn đa dạng về qui mô [14]. Để đạt được mục tiêu này, hệ thống sản xuất hiện tại phải hoạt động một cách linh hoạt hơn và dễ dàng quản lí hơn [41]. Cách mạng công nghiệp 4.0 là thế hệ tiếp theo của nền sản xuất công nghiệp với sự hỗ trợ của công nghệ internet [95] để tối ưu hệ thống sản xuất tự động, giúp hệ thống sản xuất hoạt động hiệu quả, tối thiểu hóa thời gian dừng hệ thống do sự cố, ít phụ thuộc vào hoạt động của con người và hệ thống có khả năng tự đưa ra quyết định [94], nó sẽ tạo ra một thế giới mà ở trong đó các hệ thống vật lý ảo của chuỗi sản xuất trên toàn cầu có thể hợp tác với nhau một cách linh hoạt. Mục tiêu của cách mạng công nghiệp 4.0 áp dụng trong lĩnh vực sản xuất là biến nhà máy sản xuất trở nên thông minh hơn [3], cho phép các sản phẩm tạo ra từ nhà máy được quyết định các yêu cầu cải tiến cho chính nó trong các chu kỳ sản xuất tiếp theo.
Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu từ các cảm biến đo các trạng thái vật lí trong hệ thống sản xuất để tạo hệ thống ảo cho phép theo dõi và điều khiển hệ thống [92]. Khái niệm về hệ thống này được biết 6 như là hệ thống vật lí ảo (cyber physical system) [24][32][39][60][84][91]. Theo đó, hệ thống vật lí ảo như Hình 1.1 tích hợp nhiều công nghệ khác nhau như: hệ thống nhúng, mạng cảm biến không dây, hệ thống điều khiển qua mạng, hệ thống máy tính xử lí tốc độ cao, internet vạn vật và hệ thống điều khiển công nghiệp. Hệ thống vật lí ảo kết hợp các công nghệ này để phục vụ cho việc tương tác giữa hệ thống vật lí trong thế giới thực và hệ thống ảo trong không gian mạng internet.
Các cảm biến và bộ điều khiển được triển khai để theo dõi và điều khiển hệ thống vật lí trong thế giới thực. Thế giới ảo cho phép các hoạt động với khối lượng tính toán xử lí và lưu trữ lớn như phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định cho hệ thống vật lí trong thế giới thực. Việc trao đổi dữ liệu giữa các phần tử trong hệ thống vật lí ảo là rất cần thiết và được thực hiện thông qua kết nối internet nhằm đảm bảo dữ liệu có khả năng sử dụng cho nhiều tầng quản lí, theo dõi, điều khiển.1 Cấu trúc hệ thống vật lí ảo Mặt khác, để nâng cao hiệu quả sản xuất, một trong những mắc xích quan trọng cần phải cải tiến trong hệ thống sản xuất công nghiệp là hệ thống kho vận (logistic). Trong hệ thống kho vận, đối tượng đóng vai trò quan trọng nhất là các robot tự hành vận chuyển hàng hóa, nguyên vật liệu giữa các khu vực khác nhau trong nhà xưởng, nhà máy [45][53][55][67][86][89].
Các robot được vận hành 7 tự động, định vị - dẫn đường, được điều khiển bằng nhiều phương pháp khác nhau. Kích thước, hình dáng, cấu trúc, công suất, và cơ cấu chấp hành của robot tự hành phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể của chúng trong nhà xưởng. Robot tự hành hoạt động trong nhà xưởng phải có khả năng thực hiện các tình huống khác nhau như: thay đổi quỹ đạo di chuyển, thay đổi sơ đồ bố trí quỹ đạo, và thay đổi các thông số động lực học trong quá trình di chuyển. Trong nền sản xuất hiện tại, robot tự hành trong nhà xưởng là một thiết bị thông minh có khả năng xử lí tại hiện trường để đưa ra các quyết định phi tập trung (phân tán) cho các hoạt động hoạch định quỹ đạo di chuyển và tránh vật cản.
Tuy nhiên, bài toán hoạch định quỹ đạo di chuyển [5][16][20][23][64][78][88] được xác định là nhiệm vụ mang khối lượng tính toán cao khi hệ thống vận hành với nhiều robot tự hành. Nhiệm vụ này có thể được thực hiện dễ dàng bởi một bộ điều khiển trung tâm với khả năng xử lí mạnh. Để điều khiển robot tự hành bám theo quỹ đạo cho trước với độ chính xác cao, việc xác định vị trí của robot tự hành cũng mang đến cho các nhà khoa học thử thách trong nghiên cứu. Việc định vị và hoạch định quỹ đạo di chuyển – công nghệ dẫn đường – cho robot tự hành trong môi trường nhà xưởng trong thực tế có nhiều khó khăn vì nếu triển khai lắp đặt các thiết bị nhằm giúp định vị chính xác vị trí của các robot tự hành [10][17][28][57][75] trong nhà xưởng thì tốn chi phí cao.
Nếu không thực hiện việc xác định vị trí chính xác của robot tự hành, thì việc điều khiển các robot tự hành di chuyển theo quỹ đạo sẽ không thể thực hiện tốt hoặc thậm chí nguy hiểm đến hoạt động sản xuất trong nhà xưởng và người làm việc. Công nghệ dẫn đường cho robot tự hành có thể chia thành hai nhóm: quỹ đạo di chuyển xác định và quỹ đạo di chuyển tự do. Phương pháp dẫn đường bằng quỹ đạo di chuyển cố định phụ thuộc thiết kế hạ tầng được triển khai ban đầu điển hình với hình thức dẫn đường bằng quỹ đạo vạch từ, vạch màu. Phương pháp dẫn đường này không linh hoạt khi cần thay đổi quỹ đạo di chuyển và sẽ tiêu tốn nhiều chi phí cho việc thi công lại quỹ đạo trong nhà xưởng.
Trong khi 8 đó, phương pháp dẫn đường bằng quỹ đạo di chuyển tự do có thể thực hiện bằng cách robot tự hành xác định vị trí của nó trong không gian làm việc bằng các hình thức sử dụng encoder [26][59], IMU [1][35][74], laser [49][52] và công nghệ xử lí ảnh [30][34]. Phương pháp dẫn đường này đòi hỏi chi phí ban đầu cao, tuy nhiên nó giúp giảm chi phí cho việc bảo trì và thay đổi quỹ đạo di chuyển, đồng thời nó ít chính xác và tin cậy hơn phương pháp dẫn đường quỹ đạo di chuyển cố định. Thông thường để xác định vị trí của một chiếc xe, một con tàu, người ta sử dụng Global Positioning System (GPS) [36][68][83] lắp đặt trên các đối tượng đó để phản hồi vị trí. Tuy nhiên, độ chính xác tốt nhất của GPS là >1m trong điều kiện ngoài trời – không phù hợp cho các ứng dụng điều khiển bám theo quỹ đạo với yêu cầu độ chính xác trong phạm vi ±5cm.
Hơn nữa, GPS không thể sử dụng để xác định vị trí các cho đối tượng di chuyển trong nhà. Do vậy, nhiều nhà khoa học đã tìm hiểu, nghiên cứu và đưa ra các phương pháp khác nhau nhằm xác định vị trí tốt nhất cho robot tự hành: • Phương pháp Odometry: Xác định vị trí của robot tự hành dựa vào thông tin của hai encoder trang bị ở hai bánh xe của robot tự hành. Các thông tin của hai encoder được đưa vào phương trình động học của robot tự hành để tính toán vị trí của robot tự hành từ một điểm đã biết trước vị trí. Quá trình cập nhật vị trí của robot tự hành được thực hiện thông qua việc tích phân vận tốc của hai bánh xe theo thời gian.
Phương pháp này dễ thực hiện nhưng tồn tại nhược điểm là sai số lớn do hiện tượng trôi (dift phenomenon) của phương pháp tích phân theo thời gian dẫn đến sai số tích lũy. • Phương pháp Landmark: Robot tự hành được trang bị cảm biến ảnh để phát hiện điểm màu đánh dấu (landmark) trong môi trường làm việc. Các điểm đánh dấu tại các vị trí cố định và có vị trí biết trước. Robot tự hành xác định vị trí của nó bằng việc nội suy vị trí từ các điểm đánh dấu.
Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm khi cường độ ánh sáng trong môi trường làm việc không ổn định do ánh sáng mặt trời thay đổi, nếu cường 9 độ màu (hue) của các điểm đánh dấu không ổn định sẽ ảnh hưởng đến khả năng nhận dạng của cảm biến ảnh màu. • Phương pháp Beacon: Có nhiều công nghệ được áp dụng cho phương pháp beacon như là IEEE 802.11, Bluetooth, laser scanner, ultrawide- band. Trong trường hợp định vị bằng vô tuyến, robot tự hành được trang bị một thiết bị thu sóng tín hiệu từ các điểm phát sóng tín hiệu bố trí xung quanh môi trường làm việc của nó. Các điểm phát sóng tín hiệu có vị trí biết trước.
Thiết bị thu phát thu sóng đặt trên robot tự hành tính toán vị trí của nó nhờ vào cường độ tín hiệu thu được từ các điểm phát sóng. Căn cứ vào cường độ thu được của ít nhất ba điểm phát sóng và vị trí của ba điểm phát sóng đó, thiết bị thu tín hiệu có thể nội suy ra vị trí của nó trong môi trường làm việc. • Phương pháp Fusion sensor: Phương pháp này sử dụng nhiều loại cảm biến có chức năng xác định vị trí cho robot tự hành. Bằng cách áp dụng các thuật toán kết hợp dữ liệu điển hình như Kalman Filter nhằm ước lượng vị trí của robot tự hành chính xác hơn với dữ liệu của nhiều cảm biến.
Việc kết hợp dữ liệu của nhiều cảm biến, đặc tính quan trọng là sử dụng ưu điểm của cảm biến này để bù đắp vào nhược điểm của cảm biến kia. Nhờ vậy phương pháp này mang lại kết quả đo chính xác, tuy nhiên nó đòi hỏi người sử dụng phải am hiểu các phương trình toán phức tạp. Qua đó có thể thấy rằng, robot tự hành trong môi trường công nghiệp là sự tích hợp của nhiều công nghệ, nhiều thiết bị hiện đại, đưa ra nhiều thông tin cần được sự giám sát chặt chẽ và điều khiển để đảm bảo cho robot tự hành vận hành bám theo quỹ đạo, kiểm soát và phân công tác vụ. Trong nhà xưởng tương lai của một nền công nghiệp 4.0 sẽ cần nhiều robot tự hành để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.