Nghiên Cứu Phát Triển Ứng Dụng Digital Twins Cho Robot Công Nghiệp

• Tác giả: Doan Thanh Xuan
• Người hướng dẫn: Prof. Vu Toan Thang
• Trường học: Hanoi University of Science and Technology
• Chuyên ngành: Mechanical Engineering
• Đề tài: Nghiên Cứu Phát Triển Ứng Dụng Digital Twins Cho Robot Công Nghiệp
• Loại tài liệu: Doctoral Dissertation
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hanoi

• GUARANTEE
• ACKNOWLEDGMENT
• TABLE OF CONTENT
• LIST OF ABBREVIATIONS AND ACRONYMS
• 1. CHAPTER 1: OVERVIEW OF DIGITIAL TWINS AND THEIR APPLICATIONS
• 1.1. The History of Digital Twin Development and Milestones
• 1.1.1. The History of Development
• 1.1.2. Key Milestones in the Development of Digital Twin Technology
• 1.2. Digital twin concept and classification
• 1.2.1. Digital twin concept
• 1.2.2. Integration-based classification of digital twins
• 1.3. Technologies associated to digital twin
• 1.4. Digital twin application
• 1.4.1. Digital twin application for robotic path planning
• 1.4.2. Digital twin application for human-robot collaboration
• 1.5. The research status both domestically and internationally
• 1.5.1. International research status
• 1.5.2. National research status
• 1.6. Conclusion of Chapter 1
• 2. CHAPTER 2: DEVELOPING A DIGITAL TWIN FOR THE INDUSTRIAL ROBOT IN THE LIGHTBULB ASSEMBLY SYSTEM
• 2.1. Lightbulb assembly system
• 2.2. Kinematic calculations and development of digital twin for the UR3 robot
• 2.2.1. Kinematic calculations of the UR3 robot
• 2.2.2. Modelling the UR3 robot
• 2.3. Conclusion of Chapter 2
• 3. CHAPTER 3: APPLICATION OF DIGITAL TWINS IN PATH FINDING FOR ROBOTS
• 3.1. Robot path planning problem
• 3.1.1. Path planning problem for robot
• 3.1.2. End-effector motion of the robot
• 3.2. The A* pathfinding algorithm
• 3.2.1. The A* pathfinding algorithm
• 3.2.2. The improved A* algorithm
• 3.3. Application combining digital twins and A* algorithm in robot pathfinding
• 3.3.1. Application of combining the digital twin and improved A* algorithm in robot pathfinding problem
• 3.3.2. Using the digital twin method
• 3.3.3. Using the A* algorithm
• 3.3.4. Adding obstacles with the same height
• 3.3.5. Adding obstacles with varying heights
• 3.4. Conclusion of Chapter 3
• 4. CHAPTER 4: APPLICATION OF DIGITAL TWINS IN HUMAN-ROBOT COLLABORATION
• 4.1. Collaboration between humans and robots
• 4.2. Applying a combination of the digital twin method and genetic algorithm in the problem of human-robot collaboration
• 4.2.1. Overall framework diagram of the digital twin method for human-robot collaboration
• 4.2.2. Description of the human-robot collaboration system
• 4.2.3. Application of digital twins in human-robot collaboration
• 4.2.4. Application of genetic algorithms in human-robot collaboration
• 4.2.5. Initialization of the initial population
• 4.2.6. Objective evaluation function
• 4.2.7. Results and discussion
• 4.3. Conclusion of Chapter 4
• FUTURE RESEARCH DIRECTIONS
• LIST OF PUBLICATIONS

I. Tổng Quan Về Digital Twins Ứng Dụng Robot Công Nghiệp

Bài viết này bắt đầu bằng việc khám phá tổng quan về Digital Twins, một công nghệ đang nổi lên với tiềm năng cách mạng hóa ngành công nghiệp robot. Digital Twin là một bản sao kỹ thuật số của một thực thể vật lý, trong trường hợp này là robot công nghiệp, cho phép mô phỏng, giám sát và tối ưu hóa hoạt động. Chúng ta sẽ đi sâu vào lịch sử phát triển của Digital Twins, từ những khái niệm ban đầu đến các ứng dụng thực tế ngày nay. Mục tiêu là cung cấp một nền tảng vững chắc để hiểu rõ hơn về tiềm năng to lớn của công nghệ này trong bối cảnh robot công nghiệp. Nghiên cứu này được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp hiệu quả hơn để lập kế hoạch, vận hành và bảo trì robot, đặc biệt trong các môi trường sản xuất phức tạp. 'Nghiên cứu về xây dựng Digital Twins cho robot là một lĩnh vực tương đối mới, đáp ứng nhu cầu công nghiệp thực tế và hứa hẹn triển vọng phát triển mạnh mẽ trong những năm tới, cả trong và ngoài nước'.

1.1. Lịch Sử Phát Triển Các Giai Đoạn Chính Digital Twins

Phần này sẽ đi sâu vào quá trình hình thành và phát triển của khái niệm Digital Twins, từ những ý tưởng ban đầu trong ngành hàng không vũ trụ (NASA) đến các ứng dụng đa dạng ngày nay. Các cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển sẽ được xác định và phân tích, nhấn mạnh vai trò của các tiến bộ công nghệ như IoT, Big Data và AI trong việc thúc đẩy sự phát triển của Digital Twins. Mục tiêu là cung cấp một cái nhìn tổng quan về sự tiến hóa của công nghệ này và dự đoán những xu hướng tiềm năng trong tương lai. 'Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ kỹ thuật số và thông tin thế hệ mới, khả năng thu thập nhiều dữ liệu hơn và xử lý nó một cách hiệu quả đã cung cấp một nền tảng vững chắc cho sự phát triển của Digital Twins.'

1.2. Phân Loại Các Công Nghệ Liên Quan Digital Twins

Ngoài lịch sử, việc phân loại Digital Twins dựa trên mức độ tích hợp (ví dụ: Digital Twin Prototype, Digital Twin Instance, Digital Twin Aggregate) sẽ giúp hiểu rõ hơn về các loại Digital Twins khác nhau và ứng dụng phù hợp của chúng. Phần này cũng sẽ xác định và mô tả các công nghệ quan trọng hỗ trợ việc xây dựng và vận hành Digital Twins, bao gồm CAD/CAM, PLM, IoT, và các nền tảng phân tích dữ liệu. Nghiên cứu sẽ xem xét sâu hơn về các nền tảng kết nối trong kiến trúc Digital Twin và các giao thức hỗ trợ như MQTT, OPC-UA cho phép giao tiếp và trao đổi dữ liệu liền mạch giữa các thành phần khác nhau. Từ đó, việc xây dựng Digital Twins hiệu quả hơn và phù hợp với từng nhu cầu cụ thể sẽ khả thi hơn.

II. Thách Thức Cơ Hội Nghiên Cứu Phát Triển Digital Twins

Mặc dù Digital Twins mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai chúng trong thực tế cũng đặt ra không ít thách thức. Phần này sẽ tập trung vào việc xác định và phân tích các thách thức chính, bao gồm chi phí triển khai ban đầu cao, yêu cầu về chuyên môn kỹ thuật, bảo mật dữ liệu và khả năng mở rộng. Đồng thời, nó cũng sẽ khám phá các cơ hội tiềm năng để vượt qua những thách thức này, chẳng hạn như sử dụng các giải pháp dựa trên đám mây, phát triển các tiêu chuẩn mở và tăng cường hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp. 'Nghiên cứu về xây dựng Digital Twins cho robot là một lĩnh vực tương đối mới, đáp ứng nhu cầu công nghiệp thực tế và hứa hẹn triển vọng phát triển mạnh mẽ trong những năm tới, cả trong và ngoài nước'.

2.1. Vấn Đề Về Tính Chính Xác Độ Tin Cậy Của Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất khi xây dựng Digital Twins là đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu. Dữ liệu đầu vào từ các cảm biến và hệ thống khác phải được thu thập, xử lý và tích hợp một cách chính xác để Digital Twin có thể phản ánh chân thực trạng thái của thực thể vật lý. Sai sót trong dữ liệu có thể dẫn đến các quyết định sai lầm và hiệu suất kém. Do đó, việc phát triển các phương pháp và công cụ để đảm bảo chất lượng dữ liệu là rất quan trọng. Điều này bao gồm cả việc sử dụng các kỹ thuật lọc nhiễu, kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu và xây dựng các mô hình hiệu chuẩn.

2.2. Bài Toán Tích Hợp Khả Năng Tương Thích Hệ Thống

Việc tích hợp Digital Twins với các hệ thống hiện có (ví dụ: ERP, PLM, SCADA) có thể là một nhiệm vụ phức tạp. Các hệ thống này thường sử dụng các giao thức và định dạng dữ liệu khác nhau, gây khó khăn cho việc trao đổi thông tin liền mạch. Do đó, cần phải phát triển các giao diện và tiêu chuẩn mở để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp. Hơn nữa, cần phải đảm bảo rằng Digital Twins có thể tương thích với các nền tảng phần cứng và phần mềm khác nhau để đảm bảo tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Việc lựa chọn các công nghệ phù hợp và tuân thủ các tiêu chuẩn chung là chìa khóa để giải quyết bài toán tích hợp này.

III. Xây Dựng Digital Twins Cho Robot UR3 Phương Pháp Tiếp Cận

Chương này tập trung vào việc trình bày chi tiết quá trình xây dựng Digital Twin cho robot công nghiệp UR3, sử dụng trong hệ thống lắp ráp bóng đèn. Quá trình này bao gồm việc xây dựng mô hình hình học của robot, mô phỏng động học và động lực học, và thiết lập kết nối giữa robot vật lý và Digital Twin. Các công cụ và phần mềm được sử dụng trong quá trình này cũng sẽ được mô tả, cùng với các phương pháp để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của Digital Twin. 'Thí nghiệm được thực hiện trên robot UR3 trong hệ thống lắp ráp bóng đèn. Digital Twin của robot UR3, sau khi được tạo ra, tiếp tục được áp dụng trong các tác vụ như tìm đường và tối ưu hóa sự cộng tác giữa người và robot'.

3.1. Tính Toán Động Học Thuận Nghịch Robot UR3

Việc tính toán động học thuận và nghịch của robot UR3 là một bước quan trọng để xây dựng Digital Twin. Động học thuận liên quan đến việc xác định vị trí và hướng của công cụ (end-effector) dựa trên các góc khớp của robot. Động học nghịch liên quan đến việc tính toán các góc khớp cần thiết để đạt được một vị trí và hướng cụ thể của công cụ. Các phương trình động học sẽ được trình bày chi tiết, cùng với các phương pháp giải chúng. Việc hiểu rõ về động học của robot là rất quan trọng để đảm bảo rằng Digital Twin có thể mô phỏng chính xác chuyển động của robot.

3.2. Mô Hình Hóa 3D Kết Nối Dữ Liệu Thời Gian Thực UR3

Sau khi hoàn thành tính toán động học, bước tiếp theo là tạo ra một mô hình 3D chính xác của robot UR3. Mô hình này có thể được tạo ra bằng cách sử dụng phần mềm CAD và sau đó được nhập vào một nền tảng mô phỏng. Tiếp theo, cần thiết lập kết nối dữ liệu thời gian thực giữa robot vật lý và Digital Twin. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các cảm biến để thu thập dữ liệu về trạng thái của robot (ví dụ: góc khớp, vận tốc) và truyền dữ liệu này đến Digital Twin. Digital Twin sau đó có thể sử dụng dữ liệu này để cập nhật mô hình của nó và phản ánh trạng thái hiện tại của robot.

IV. Ứng Dụng Digital Twins Tối Ưu Đường Đi Robot Công Nghiệp

Phần này sẽ khám phá các ứng dụng tiềm năng của Digital Twin trong việc tối ưu hóa đường đi cho robot công nghiệp. Việc lập kế hoạch đường đi hiệu quả là rất quan trọng để giảm thiểu thời gian và chi phí sản xuất. Digital Twins có thể được sử dụng để mô phỏng và đánh giá các đường đi khác nhau, và để xác định đường đi tối ưu dựa trên các tiêu chí như thời gian, khoảng cách và năng lượng tiêu thụ. Các thuật toán tối ưu hóa như A algorithm* có thể được tích hợp với Digital Twins để tự động tạo ra các đường đi tối ưu. 'Trong nghiên cứu này, sự kết hợp giữa thuật toán A* cải tiến và công nghệ Digital Twin đã được sử dụng để lập kế hoạch đường đi của robot trong hệ thống lắp ráp bóng đèn'.

4.1. Kết Hợp Thuật Toán A Digital Twins Tìm Đường Đi

Thuật toán A* là một thuật toán tìm kiếm đường đi phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong robotics. Khi kết hợp với Digital Twins, thuật toán A* có thể tận dụng mô hình chính xác của môi trường và robot để tìm ra đường đi tối ưu. Digital Twin có thể cung cấp thông tin về các chướng ngại vật, giới hạn không gian và các ràng buộc khác, giúp thuật toán A* tránh được các va chạm và tìm ra đường đi ngắn nhất. Quá trình này có thể được thực hiện một cách tự động, giảm thiểu sự can thiệp của con người.

4.2. Kiểm Thử Đánh Giá Hiệu Quả Với Các Chướng Ngại Vật

Để đánh giá hiệu quả của việc sử dụng Digital Twins và thuật toán A* trong việc tìm đường đi, các thử nghiệm sẽ được thực hiện trong môi trường mô phỏng. Các thử nghiệm này sẽ bao gồm việc thêm các chướng ngại vật khác nhau vào môi trường và đánh giá khả năng của thuật toán A* trong việc tìm ra đường đi tối ưu xung quanh các chướng ngại vật này. Các kết quả thử nghiệm sẽ được phân tích để xác định ưu điểm và nhược điểm của phương pháp này, và để đề xuất các cải tiến tiềm năng. 'Hơn nữa, tác động của kích thước chướng ngại vật được đánh giá về hiệu quả của một trong hai phương pháp để tăng cường lập kế hoạch đường đi cho robot khi được áp dụng cho một hệ thống thực tế với các chướng ngại vật có kích thước khác nhau'.

V. Digital Twins Hợp Tác Người Robot Tối Ưu Hiệu Suất

Ngoài việc tối ưu hóa đường đi, Digital Twins còn có thể được sử dụng để cải thiện sự hợp tác giữa người và robot trong môi trường sản xuất. Digital Twins có thể cung cấp một cái nhìn trực quan về trạng thái của robot và môi trường xung quanh, giúp người vận hành đưa ra các quyết định thông minh hơn. Hơn nữa, Digital Twins có thể được sử dụng để mô phỏng các kịch bản khác nhau và dự đoán tác động của các hành động của con người đối với hiệu suất của robot. 'Hơn nữa, Digital Twins được áp dụng để tối ưu hóa sự cộng tác giữa người và robot trong dây chuyền sản xuất lắp ráp bóng đèn'.

5.1. Ứng Dụng Thuật Toán Di Truyền Tối Ưu Hóa Hợp Tác

Trong môi trường hợp tác người-robot, việc tối ưu hóa sự phối hợp giữa hai bên là rất quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất. Thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) có thể được sử dụng để tìm ra các lịch trình làm việc tối ưu cho cả người và robot, giảm thiểu thời gian chờ đợi và tối đa hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên. Digital Twin có thể cung cấp dữ liệu cần thiết cho thuật toán di truyền, chẳng hạn như vị trí của người và robot, các ràng buộc về an toàn và các mục tiêu hiệu suất.

5.2. Phân Tích Đánh Giá Kết Quả Mô Phỏng Thực Tế

Sau khi có được các lịch trình làm việc tối ưu từ thuật toán di truyền, các mô phỏng sẽ được thực hiện để đánh giá hiệu quả của các lịch trình này trong môi trường thực tế. Các mô phỏng này sẽ xem xét các yếu tố như độ trễ của hệ thống, lỗi cảm biến và sự biến động trong nhu cầu sản xuất. Kết quả mô phỏng sẽ được phân tích để xác định các lĩnh vực cần cải thiện và để tinh chỉnh các lịch trình làm việc. 'Các kết quả cho thấy sự giảm số lượng chuyển động của con người để cung cấp vật liệu đầu vào cho hệ thống, đảm bảo rằng robot có thể hoạt động liên tục mà không bị gián đoạn do thiếu vật liệu như nắp đèn và ổ cắm bóng đèn ở đầu vào của dây chuyền lắp ráp.'

VI. Triển Vọng Tương Lai Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Digital Twins

Phần cuối cùng của bài viết sẽ thảo luận về các triển vọng tương lai và các hướng nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực Digital Twins cho robot công nghiệp. Các lĩnh vực quan trọng cần nghiên cứu thêm bao gồm phát triển các mô hình Digital Twins phức tạp hơn, cải thiện khả năng tương tác giữa Digital Twins và thế giới thực, và khám phá các ứng dụng mới của Digital Twins trong các lĩnh vực như bảo trì dự đoán và đào tạo robot. Sự phát triển của các tiêu chuẩn mở và sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này. 'Trong nghiên cứu này, một sự kết hợp giữa thuật toán A* cải tiến và công nghệ Digital Twin đã được sử dụng để lập kế hoạch đường đi của robot trong hệ thống lắp ráp bóng đèn'.

6.1. Tích Hợp AI Machine Learning Nâng Cao Digital Twins

Việc tích hợp AI và Machine Learning vào Digital Twins có thể mang lại những cải tiến đáng kể. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như phân tích dữ liệu, dự đoán lỗi và tối ưu hóa hiệu suất. Machine Learning có thể được sử dụng để học hỏi từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác của các mô hình Digital Twins. Sự kết hợp giữa AI, Machine Learning và Digital Twins có thể mở ra những khả năng mới trong việc điều khiển và vận hành robot công nghiệp.

6.2. Phát Triển Nền Tảng Cloud Khả Năng Mở Rộng Linh Hoạt

Việc triển khai Digital Twins trên nền tảng đám mây (Cloud) có thể mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng mở rộng, khả năng truy cập và chi phí thấp hơn. Nền tảng Cloud cho phép các doanh nghiệp lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu cần thiết để xây dựng và vận hành Digital Twins. Hơn nữa, nền tảng Cloud cung cấp các công cụ và dịch vụ cần thiết để phát triển và triển khai các ứng dụng Digital Twins một cách nhanh chóng và dễ dàng. Khả năng mở rộng linh hoạt của nền tảng Cloud cũng cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh quy mô của Digital Twins theo nhu cầu của họ.