Nghiên Cứu Về Robot Song Song: Phân Tích Động Học và Điều Khiển

• Tác giả: Vũ Đức Vương
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Quang Hoàng
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Cơ khí
• Đề tài: Nghiên Cứu Về Robot Song Song: Phân Tích Động Học và Điều Khiển
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Robot và robot song song
• 1.2. Phân loại robot song song
• 1.3. Ứng dụng của robot song song
• 1.4. Các phương pháp điều khiển robot
• 1.5. Vấn đề kỳ dị trong robot song song
• 1.6. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.6.1. Các nghiên cứu trong nước
• 1.6.2. Các nghiên cứu ngoài nước
• 1.7. Hướng nghiên cứu của luận án
• 1.8. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH KỲ DỊ ĐỘNG HỌC ROBOT SONG SONG
• 2.1. Hệ phương trình liên kết của robot song song
• 2.2. Phân tích động học thuận robot song song
• 2.3. Phân tích động học ngược robot song song
• 2.3.1. Giải bài toán động học ngược bằng phương pháp ma trận Jacobi
• 2.3.2. Giải bài toán động học ngược cho robot song song 3RRR bằng phương pháp giải tích
• 2.4. Ước lượng động học cho robot song song
• 2.5. Phân tích kì dị động học robot song song 3RRR
• 2.5.1. Phương pháp xác định các cấu hình kỳ dị
• 2.5.2. Giải pháp vượt kỳ dị trong phân tích động học robot song song
• 2.5.3. Mô phỏng số vượt kỳ dị động học
• 2.6. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT SONG SONG CÓ KỂ ĐẾN HỆ DẪN ĐỘNG
• 3.1. Mô hình động lực học của robot song song có kể đến hệ dẫn động
• 3.1.1. Mô hình động lực học của hệ dẫn động
• 3.1.2. Mô hình động lực học robot song song có kể đến hệ dẫn động
• 3.2. Hệ phương trình vi phân chuyển động với tọa độ suy rộng tối thiểu
• 3.3. Khảo sát động lực học robot song song
• 3.3.1. Bài toán động lực học thuận
• 3.3.2. Bài toán động lực học ngược
• 3.3.3. So sánh kiểm chứng mô hình và chương trình tính
• 3.4. Vấn đề ổn định hóa liên kết
• 3.4.1. Phương pháp Baumgarte
• 3.4.2. Phương pháp chiếu hiệu chỉnh
• 3.5. Vượt kỳ dị trong phân tích động lực học robot song song
• 3.5.1. Cơ sở của phương pháp
• 3.5.2. Nội dung mô phỏng số
• 3.5.3. Kết quả mô phỏng
• 3.6. Kết luận chương 3
• 4. CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT ROBOT SONG SONG CÓ KỂ ĐẾN HỆ DẪN ĐỘNG
• 4.1. Một số bộ điều khiển truyền thống cho robot song song
• 4.1.1. Điều khiển vị trí - điều khiển PD+bù trọng lực
• 4.1.2. Điều khiển PID dựa trên mô men tính toán
• 4.2. Điều khiển trượt robot song song trong không gian khớp
• 4.2.1. Xây dựng luật điều khiển
• 4.2.2. Nội dung mô phỏng số
• 4.2.3. Kết quả mô phỏng số
• 4.3. Điều khiển trượt robot song song trong không gian thao tác
• 4.3.1. Biến đổi hệ phương trình động học về dạng tọa độ tối thiểu trong không gian thao tác
• 4.3.2. Xây dựng luật điều khiển trong không gian thao tác
• 4.3.3. Mô phỏng số
• 4.4. Kết luận chương 4
• 5. CHƯƠNG 5: ĐIỀU KHIỂN TRƯỢT MỜ ROBOT SONG SONG CÓ KỂ ĐẾN HỆ DẪN ĐỘNG
• 5.1. Cơ sở hoạt động của một bộ điều khiển mờ
• 5.2. Luật hợp thành
• 5.3. Sử dụng bộ điều khiển trượt mờ để bù các thành phần nhiễu và sự bất định của các thông số
• 5.3.1. Cơ sở của phương pháp
• 5.3.2. Nội dung mô phỏng
• 5.3.3. Kết quả mô phỏng
• 5.4. Sử dụng bộ điều khiển trượt mờ điều khiển bám quỹ đạo
• 5.4.1. Cơ sở của phương pháp
• 5.4.2. Nội dung mô phỏng số
• 5.4.3. Kết quả mô phỏng số
• 5.5. Kết luận chương 5
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Robot Song Song Cấu Trúc và Ứng Dụng

Robot song song, với cấu trúc vòng kín đặc trưng, đang ngày càng khẳng định vị thế trong ngành công nghiệp robot. Khác với robot chuỗi, robot song song sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội như khả năng chịu tải lớn, độ cứng vững cao và độ chính xác cao trong các thao tác phức tạp. Cấu trúc của robot song song bao gồm các khâu được liên kết với nhau tạo thành vòng kín, với bộ phận công tác thường được gọi là bàn máy động. Robot được cố định trên giá và kết nối với bàn máy động thông qua các chân, thường có số lượng bằng số bậc tự do. Nguồn phát động có thể được đặt trên giá cố định hoặc ngay trên chân. Theo tài liệu, robot song song có khả năng "tái lập trình", "tái cấu trúc" rất linh hoạt để có thể làm việc đa chức năng. Điều này mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, robot song song cũng đối mặt với những thách thức riêng, đặc biệt là vấn đề kỳ dị động học và động lực học.

1.1. Lịch Sử Phát Triển và Các Mốc Quan Trọng

Lịch sử phát triển của robot song song trải qua nhiều giai đoạn với những dấu mốc quan trọng. Một trong những nguyên mẫu đầu tiên là bệ đỡ rạp chiếu phim được cấp bằng sáng chế cho Gwinnet vào năm 1928. Tiếp theo là cơ cấu của Gough năm 1947, được sử dụng làm thiết bị kiểm tra lốp xe. Đến năm 1965, Stewart đề xuất sử dụng cơ cấu của Gough cho hệ thống mô phỏng buồng tập lái máy bay. Một biến thể thành công khác là robot delta do Clavel đề xuất. Những phát triển này đặt nền móng cho sự ra đời và phát triển của các loại robot song song hiện đại.

1.2. Ưu Điểm Vượt Trội So Với Robot Chuỗi

Robot song song sở hữu nhiều ưu điểm so với robot chuỗi. Khả năng chịu tải lớn là một ưu điểm quan trọng, do tải trọng được chia sẻ giữa các chân của robot. Quán tính nhỏ hơn cũng là một lợi thế, vì động cơ có thể được bố trí gần bệ máy. Độ cứng cao giúp tránh hiện tượng uốn như ở robot chuỗi. Độ chính xác vị trí cao nhờ lỗi được bù trung bình từ các chân. Tuy nhiên, robot song song cũng có nhược điểm như không gian làm việc nhỏ hơn và tính linh hoạt kém hơn.

1.3. Phân Loại Robot Song Song Phổ Biến Hiện Nay

Có nhiều cách phân loại robot song song, dựa trên cấu trúc và ứng dụng. Các dạng phổ biến bao gồm robot delta, robot Stewart, và các robot song song phẳng như RPR hoặc RRR (R đại diện cho khớp quay, P đại diện cho khớp trượt). Mỗi loại có những ưu điểm và hạn chế riêng, phù hợp với các ứng dụng khác nhau. Ví dụ, robot delta thường được sử dụng trong các ứng dụng gắp và đặt tốc độ cao, trong khi robot Stewart được sử dụng trong các hệ thống mô phỏng chuyển động.

II. Phân Tích Động Học Robot Song Song Phương Pháp và Thách Thức

Phân tích động học là một bước quan trọng trong thiết kế và điều khiển robot song song. Mục tiêu là xác định mối quan hệ giữa vị trí, vận tốc và gia tốc của các khớp và bàn máy động. Bài toán động học thuận (FKP) xác định vị trí và hướng của bàn máy động dựa trên vị trí các khớp. Bài toán động học ngược (IKP) xác định vị trí các khớp để đạt được vị trí và hướng mong muốn của bàn máy động. Tuy nhiên, tính toán động học ngược cho robot song song thường phức tạp và có thể có nhiều nghiệm hoặc không có nghiệm. Một thách thức lớn trong phân tích động học là vấn đề kỳ dị, khi robot mất hoặc tăng bậc tự do, gây khó khăn cho việc điều khiển.

2.1. Bài Toán Động Học Thuận và Động Học Ngược

Bài toán động học thuận (FKP) và động học ngược (IKP) là hai bài toán cơ bản trong phân tích động học robot song song. FKP xác định vị trí và hướng của bàn máy động dựa trên vị trí các khớp. IKP xác định vị trí các khớp để đạt được vị trí và hướng mong muốn của bàn máy động. Theo tài liệu, việc giải bài toán động học ngược cho robot song song thường phức tạp và có thể có nhiều nghiệm hoặc không có nghiệm.

2.2. Vấn Đề Kỳ Dị Động Học và Các Loại Kỳ Dị

Kỳ dị động học là một vấn đề nghiêm trọng trong robot song song. Tại các điểm kỳ dị, robot mất hoặc tăng bậc tự do, gây khó khăn cho việc điều khiển. Có hai loại kỳ dị chính: kỳ dị loại 1 (kỳ dị động học ngược) và kỳ dị loại 2 (kỳ dị động học thuận). Kỳ dị loại 1 xảy ra khi ma trận Jacobi mất hạng, dẫn đến không thể giải được bài toán động học ngược. Kỳ dị loại 2 xảy ra khi các khâu của robot đồng quy hoặc song song.

2.3. Các Phương Pháp Giải Bài Toán Động Học Ngược

Có nhiều phương pháp để giải bài toán động học ngược cho robot song song, bao gồm phương pháp giải tích, phương pháp số và phương pháp dựa trên mạng nơ-ron. Phương pháp giải tích có thể cho nghiệm chính xác, nhưng chỉ áp dụng được cho một số cấu trúc đơn giản. Phương pháp số có thể giải được cho các cấu trúc phức tạp hơn, nhưng đòi hỏi nhiều tính toán và có thể không tìm được nghiệm chính xác. Phương pháp dựa trên mạng nơ-ron có thể học được mối quan hệ giữa vị trí khớp và vị trí bàn máy động, nhưng đòi hỏi dữ liệu huấn luyện lớn.

III. Điều Khiển Robot Song Song Các Thuật Toán và Ứng Dụng

Điều khiển robot song song là một lĩnh vực phức tạp, đòi hỏi các thuật toán điều khiển mạnh mẽ để đảm bảo độ chính xác và ổn định. Các thuật toán điều khiển truyền thống như PID có thể được sử dụng, nhưng thường không đủ hiệu quả do tính phi tuyến và khớp nối của robot song song. Các thuật toán điều khiển nâng cao như điều khiển trượt, điều khiển thích nghi và điều khiển mờ đã được phát triển để giải quyết những thách thức này. Mục tiêu của điều khiển là đảm bảo robot bám theo quỹ đạo mong muốn và chống lại các nhiễu loạn.

3.1. Điều Khiển Vị Trí và Điều Khiển Quỹ Đạo

Điều khiển vị trí và điều khiển quỹ đạo là hai mục tiêu điều khiển chính cho robot song song. Điều khiển vị trí nhằm mục đích đưa robot đến một vị trí mong muốn và giữ nó ở đó. Điều khiển quỹ đạo nhằm mục đích làm cho robot di chuyển theo một quỹ đạo định trước. Cả hai mục tiêu đều đòi hỏi các thuật toán điều khiển chính xác và ổn định.

3.2. Điều Khiển Trượt và Các Ưu Điểm Vượt Trội

Điều khiển trượt (SMC) là một thuật toán điều khiển phi tuyến mạnh mẽ, có khả năng chống lại các nhiễu loạn và bất định. SMC hoạt động bằng cách ép hệ thống vào một bề mặt trượt, nơi hệ thống có hành vi mong muốn. Ưu điểm của SMC bao gồm tính ổn định cao, khả năng chống nhiễu và dễ dàng triển khai. Tuy nhiên, SMC có thể gây ra hiện tượng rung (chattering) do chuyển mạch điều khiển nhanh.

3.3. Điều Khiển Mờ và Khả Năng Thích Nghi Cao

Điều khiển mờ là một thuật toán điều khiển dựa trên logic mờ, cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác. Điều khiển mờ có khả năng thích nghi cao với các thay đổi trong môi trường và tham số hệ thống. Ưu điểm của điều khiển mờ bao gồm khả năng xử lý thông tin không chắc chắn, dễ dàng thiết kế và triển khai. Tuy nhiên, điều khiển mờ có thể đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn để điều chỉnh các tham số.

IV. Động Lực Học Robot Song Song Mô Hình và Ứng Dụng

Phân tích động lực học là một bước quan trọng để hiểu rõ hành vi của robot song song dưới tác động của lực và mô-men. Mục tiêu là xây dựng mô hình động lực học, mô tả mối quan hệ giữa lực, mô-men, vị trí, vận tốc và gia tốc của robot. Mô hình động lực học có thể được sử dụng để mô phỏng, thiết kế điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất của robot. Việc xây dựng mô hình động lực học chính xác là một thách thức, do tính phi tuyến và khớp nối của robot song song.

4.1. Xây Dựng Mô Hình Động Lực Học Robot Song Song

Có nhiều phương pháp để xây dựng mô hình động lực học cho robot song song, bao gồm phương pháp Newton-Euler, phương pháp Lagrange và phương pháp Kane. Phương pháp Newton-Euler dựa trên định luật Newton và Euler để thiết lập các phương trình chuyển động. Phương pháp Lagrange dựa trên năng lượng để thiết lập các phương trình chuyển động. Phương pháp Kane là một phương pháp tổng quát, có thể áp dụng cho các hệ thống cơ học phức tạp.

4.2. Bài Toán Động Lực Học Thuận và Động Lực Học Ngược

Tương tự như động học, động lực học cũng có hai bài toán cơ bản: bài toán động lực học thuận và bài toán động lực học ngược. Bài toán động lực học thuận xác định gia tốc của robot dựa trên lực và mô-men tác dụng. Bài toán động lực học ngược xác định lực và mô-men cần thiết để tạo ra một gia tốc mong muốn. Cả hai bài toán đều quan trọng trong thiết kế điều khiển và mô phỏng robot.

4.3. Ứng Dụng Mô Hình Động Lực Học Trong Điều Khiển

Mô hình động lực học có thể được sử dụng để thiết kế các thuật toán điều khiển nâng cao cho robot song song. Ví dụ, mô hình động lực học có thể được sử dụng để bù trừ các lực quán tính, lực Coriolis và lực ly tâm, giúp cải thiện độ chính xác và ổn định của robot. Mô hình động lực học cũng có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của robot và tối ưu hóa hiệu suất.

V. Ứng Dụng Thực Tế Robot Song Song Tiềm Năng và Triển Vọng

Robot song song ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ công nghiệp sản xuất đến y tế và giải trí. Khả năng chịu tải lớn, độ chính xác cao và tốc độ nhanh khiến robot song song trở thành lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng đòi hỏi hiệu suất cao. Trong công nghiệp, robot song song được sử dụng trong các dây chuyền lắp ráp, gắp và đặt, và gia công chính xác. Trong y tế, robot song song được sử dụng trong phẫu thuật, phục hồi chức năng và hỗ trợ người khuyết tật. Trong giải trí, robot song song được sử dụng trong các hệ thống mô phỏng chuyển động và trò chơi thực tế ảo.

5.1. Robot Song Song Trong Công Nghiệp Sản Xuất

Trong công nghiệp sản xuất, robot song song được sử dụng rộng rãi trong các dây chuyền lắp ráp, gắp và đặt, và gia công chính xác. Robot delta là một loại robot song song phổ biến trong các ứng dụng gắp và đặt tốc độ cao. Robot Stewart được sử dụng trong các máy công cụ CNC để gia công các chi tiết phức tạp.

5.2. Robot Song Song Trong Y Tế và Chăm Sóc Sức Khỏe

Trong y tế, robot song song được sử dụng trong phẫu thuật, phục hồi chức năng và hỗ trợ người khuyết tật. Robot phẫu thuật dựa trên cấu trúc robot Stewart cho phép thực hiện các ca phẫu thuật chính xác và ít xâm lấn. Robot phục hồi chức năng giúp bệnh nhân phục hồi khả năng vận động sau chấn thương hoặc đột quỵ.

5.3. Robot Song Song Trong Giải Trí và Mô Phỏng

Trong giải trí, robot song song được sử dụng trong các hệ thống mô phỏng chuyển động và trò chơi thực tế ảo. Các hệ thống mô phỏng chuyển động sử dụng robot Stewart để tạo ra các trải nghiệm thực tế cho người dùng. Các trò chơi thực tế ảo sử dụng robot song song để cho phép người chơi tương tác với môi trường ảo một cách tự nhiên.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Robot Song Song

Robot song song là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển đầy tiềm năng. Mặc dù đã đạt được nhiều tiến bộ, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết, đặc biệt là vấn đề kỳ dị, điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất. Các hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm phát triển các thuật toán điều khiển nâng cao, thiết kế các cấu trúc robot song song mới và tích hợp robot song song với các công nghệ khác như trí tuệ nhân tạo và học máy. Nghiên cứu về điều khiển thích nghi robot và điều khiển bền vững robot cũng là những hướng đi đầy hứa hẹn.

6.1. Các Thách Thức Hiện Tại và Hướng Giải Quyết

Các thách thức hiện tại trong nghiên cứu robot song song bao gồm vấn đề kỳ dị, điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất. Các hướng giải quyết bao gồm phát triển các thuật toán điều khiển nâng cao, thiết kế các cấu trúc robot song song mới và tích hợp robot song song với các công nghệ khác như trí tuệ nhân tạo và học máy.

6.2. Tích Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy

Tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) vào robot song song có thể mở ra những khả năng mới. AI và ML có thể được sử dụng để cải thiện khả năng nhận thức, lập kế hoạch và điều khiển của robot. Ví dụ, AI và ML có thể được sử dụng để phát hiện và tránh các điểm kỳ dị, điều khiển robot trong môi trường không chắc chắn và tối ưu hóa hiệu suất.

6.3. Phát Triển Các Ứng Dụng Mới và Đột Phá

Phát triển các ứng dụng mới và đột phá cho robot song song là một hướng đi quan trọng. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm robot cho không gian, robot cho nông nghiệp và robot cho xây dựng. Các ứng dụng này đòi hỏi các robot song song có khả năng hoạt động trong môi trường khắc nghiệt, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và tương tác với con người một cách an toàn.