Luận văn thạc sĩ về nhận dạng thông số của rôbôt bằng giải thuật PSO

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nhận dạng thông số của rôbôt bằng giải thuật pso, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp cải thiện thực tiễn.

Chuyên ngành

Kĩ Thuật Điện Tử

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn

2013

101
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT LUẬN VĂN

THESIS SUMMARY

MỤC LỤC

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH SÁCH CÁC HÌNH

DANH SÁCH CÁC BẢNG

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan về hướng nghiên cứu

1.2. Kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước

1.3. Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Lý thuyết về robot

2.1.1. Giới thiệu chung về Robot

2.1.2. Các thông số về cánh tay robot

2.1.3. Phương trình động học của robot (Kinematic Equations)

2.1.4. Động lực học của robot (dynamic of robot)

2.2. Các phương pháp nhận dạng thông số động lực học cho robot

2.2.1. Tổng quan về các phương pháp nhận dạng thông số động lực học của robot

2.2.2. Các phương pháp nhận dạng thông số động lực học

2.2.3. Thuật toán bầy đàn (PSO: Particle Swarm Optimization)

2.2.3.1. Giới thiệu về thuật toán PSO
2.2.3.2. Xây dựng giải thuật PSO
2.2.3.2.a. Các bước trong giải thuật PSO
2.2.3.2.b. Lưu đồ giải thuật của thuật toán PSO
2.2.3.2.c. Những vấn đề cần quan tâm khi xây dựng giải thuật PSO
2.2.3.3. Đặc điểm và ứng dụng của giải thuật PSO

2.2.4. Sơ lược về thuật toán di truyền GA (Genetic Algorithm)

2.2.4.1. Giới thiệu về thuật toán di truyền GA

3. CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG NHẬN DẠNG THÔNG SỐ QUÁN TÍNH CỦA CÁNH TAY ROBOT 3 BẬC

3.1. Cấu trúc của cánh tay robot 3 bậc tự do gồm 3 khớp xoay

3.2. Phương trình động lực học của cánh tay robot 3 bậc

3.3. Các thông số mô hình cần nhận dạng

3.4. Nhận dạng các thông số quán tính

3.4.1. Sơ đồ khối của thuật toán nhận dạng bằng PSO

3.4.2. Sơ đồ mô hình mô phỏng phương trình động lực học của cánh tay robot

3.4.3. Thuật toán PSO để nhận dạng thông số

3.4.4. Thuật toán GA trong việc nhận dạng các thông số

3.5. Tiến trình mô phỏng

3.6. Kết quả mô phỏng và nhận xét

3.7. Đánh giá kết quả nhận dạng

4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nhận dạng thông số robot bằng thuật toán PSO

Nhận dạng thông số robot là một lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu và phát triển công nghệ robot. Việc xác định chính xác các thông số động lực học của robot giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong điều khiển. Thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả trong việc tối ưu hóa các thông số này. Nghiên cứu này sẽ trình bày tổng quan về ứng dụng của PSO trong nhận dạng thông số robot tự động.

1.1. Khái niệm về nhận dạng thông số robot

Nhận dạng thông số robot liên quan đến việc xác định các thông số quán tính và ma sát trong phương trình động lực học. Điều này rất quan trọng để xây dựng các mô hình điều khiển chính xác cho robot tự động.

1.2. Vai trò của thuật toán PSO trong nhận dạng thông số

Thuật toán PSO là một phương pháp tối ưu hóa bầy đàn, giúp tìm kiếm các thông số tối ưu cho mô hình động lực học của robot. PSO có khả năng tìm kiếm hiệu quả trong không gian lớn, giúp cải thiện độ chính xác của việc nhận dạng thông số.

II. Thách thức trong nhận dạng thông số động lực học của robot

Việc nhận dạng thông số động lực học của robot gặp nhiều thách thức do tính phức tạp của các mô hình và sự không chắc chắn trong môi trường làm việc. Các yếu tố như tính phi tuyến, số bậc tự do và sự thay đổi của tải trọng đều ảnh hưởng đến độ chính xác của các thông số được xác định.

2.1. Tính phức tạp của mô hình động lực học

Mô hình động lực học của robot thường rất phức tạp, bao gồm nhiều thông số và biến số. Việc xác định chính xác các thông số này là một thách thức lớn trong nghiên cứu.

2.2. Ảnh hưởng của môi trường làm việc

Môi trường làm việc của robot có thể thay đổi, ảnh hưởng đến các thông số động lực học. Điều này làm cho việc nhận dạng thông số trở nên khó khăn hơn, đòi hỏi các phương pháp tối ưu hóa hiệu quả.

III. Phương pháp nhận dạng thông số bằng thuật toán PSO

Phương pháp nhận dạng thông số bằng thuật toán PSO đã được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu robot. PSO giúp tối ưu hóa các thông số quán tính của robot thông qua việc mô phỏng và đánh giá độ chính xác của các thông số được xác định.

3.1. Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của PSO

PSO hoạt động dựa trên nguyên lý bầy đàn, nơi các cá thể trong quần thể tìm kiếm giải pháp tối ưu bằng cách chia sẻ thông tin với nhau. Điều này giúp tăng tốc độ tìm kiếm và cải thiện độ chính xác.

3.2. Quy trình nhận dạng thông số bằng PSO

Quy trình nhận dạng thông số bằng PSO bao gồm các bước như khởi tạo quần thể, đánh giá độ thích nghi, cập nhật vị trí và tốc độ của các cá thể. Các thông số quán tính được tối ưu hóa qua nhiều vòng lặp.

IV. So sánh hiệu quả giữa PSO và các phương pháp khác

Nghiên cứu đã so sánh hiệu quả của thuật toán PSO với các phương pháp nhận dạng khác như thuật toán di truyền (GA). Kết quả cho thấy PSO có độ chính xác cao hơn trong việc nhận dạng thông số động lực học của robot.

4.1. Đánh giá độ chính xác của PSO

Kết quả từ các mô phỏng cho thấy rằng PSO có khả năng nhận dạng thông số với sai số thấp hơn so với GA. Điều này chứng tỏ PSO là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực này.

4.2. Lợi ích của việc sử dụng PSO

Việc sử dụng PSO không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian tính toán. Điều này rất quan trọng trong các ứng dụng thực tế của robot tự động.

V. Ứng dụng thực tiễn của nhận dạng thông số robot

Nhận dạng thông số robot bằng thuật toán PSO đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, y tế và quốc phòng. Các ứng dụng này cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp trong thực tế.

5.1. Ứng dụng trong sản xuất công nghiệp

Trong sản xuất, việc nhận dạng thông số giúp tối ưu hóa quy trình điều khiển robot, từ đó nâng cao hiệu suất và giảm thiểu lỗi trong sản xuất.

5.2. Ứng dụng trong y tế

Robot phẫu thuật sử dụng các thông số động lực học chính xác để thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp, đảm bảo an toàn và hiệu quả cho bệnh nhân.

VI. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu về nhận dạng thông số robot bằng thuật toán PSO đã mở ra nhiều hướng đi mới trong lĩnh vực robot tự động. Tương lai của nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn hơn nữa.

6.1. Hướng phát triển tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện thuật toán PSO và áp dụng nó trong các loại robot phức tạp hơn, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu suất.

6.2. Tác động của công nghệ mới

Sự phát triển của công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy có thể kết hợp với PSO để tạo ra các phương pháp nhận dạng thông số hiệu quả hơn trong tương lai.

18/07/2025
Luận văn thạc sĩ nhận dạng thông số của rôbôt bằng giải thuật pso

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 giới thiệu tổng quan về lí do chọn đề tài, các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan và nhiệm vụ nghiên cứu. Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết tổng quát về mô hình động lực học của cánh tay robot, thuật toán bầy đàn PSO và thuật toán di truyền GA. Chương 3 trình bày chi tiết về các vấn đề sau: - Cách xác định mô hình động lực học của cánh tay robot RRR có 3 bậc tự do. - Xây dựng mô hình mô phỏng phương trình động lực học của cánh tay robot RRR.

- Cách sử dụng thuật toán PSO và GA để nhận dạng các thông số của mô hình động lực học của cánh tay robot. - Trình bày một số kết quả mô phỏng và so sánh đánh giá hiệu quả nhận dạng của hai phương pháp PSO và GA. Cuối cùng, chương 4 là kết luận về đề tài nghiên cứu, những giới hạn và hướng phát triển tiếp theo của đề tài. Trang 5 HVTH: Đặng Thị Mỹ Chi GVHD: TS.

Nguyễn Minh Tâm Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Lý thuyết về robot 2.1 Giới thiệu chung về Robot [2] - Robot là một loại máy móc được điều khiển tự động, được lập trình sẵn, sử dụng vào nhiều mục đích khác nhau, có khả năng vận động theo nhiều hơn 3 trục, có thể cố định hoặc di động tùy theo những ứng dụng của nó trong công nghiệp tự động. - Quá trình phát triển của robot bắt đầu từ những cơ cấu, máy móc bắt chước các hoạt động cơ bắp của con người. Đầu thập kỷ 60, một công ty của Mỹ AMF (American Machine and Foundry Company) đã giới thiệu một loại máy tự động vạn năng được gọi là “Người máy công nghiệp” (Industrial Robot). Ngày nay người ta đặt tên người máy công nghiệp (hay robot công nghiệp) cho những loại thiết bị có dáng dấp và một vài chức năng như tay người được điều khiển tự động để thực hiện một số thao tác sản xuất hay còn gọi là cánh tay robot.

- Tính năng làm việc của robot ngày càng được nâng cao, nhất là khả năng nhận biết và xử lý. Năm 1967 ở trường Đại học tổng hợp Stanford (Mỹ) đã chế tạo ra mẫu robot hoạt động theo mô hình “mắt-tay”, có khả năng nhận biết và định hướng bàn kẹp theo vị trí vật kẹp nhờ các cảm biến. Năm 1974 Công ty Mỹ Cincinnati đưa ra loại robot được điều khiển bằng máy vi tính, gọi là robot T3 (The Tomorrow Tool: Công cụ của tương lai). Robot này có thể nâng được vật có khối lượng đến 40 KG.

- Có thể nói, Robot là sự tổ hợp khả năng hoạt động linh hoạt của các cơ cấu điều khiển từ xa với mức độ “tri thức” ngày càng phong phú của hệ thống điều khiển theo chương trình số cũng như kỹ thuật chế tạo các bộ cảm biến, công nghệ lập trình và các phát triển của trí khôn nhân tạo,. - Việc nâng cao tính năng hoạt động của robot không ngừng phát triển. Các robot được trang bị thêm các loại cảm biến khác nhau để nhận biết môi trường xung quanh, cùng với những thành tựu to lớn trong lĩnh vực Tin học - Điện tử đã tạo Trang 6 HVTH: Đặng Thị Mỹ Chi GVHD: TS. Nguyễn Minh Tâm ra các thế hệ robot với nhiều tính năng đăc biệt.

Số lượng robot ngày càng gia tăng, giá thành ngày càng giảm. Nhờ vậy, robot ngày càng có vai trò quan trọng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại. - Các hệ thống điều khiển robot được xem như là các hệ thống phức tạp, việc thiết kế hệ thống điều khiển liên quan đến việc xác định mô hình động học của hệ thống. Nó phức tạp bởi việc điều khiển liên quan đến tính phi tuyến, số trục hoặc số bậc của robot và việc thay đổi theo môi trường làm việc.

Và vì mô hình lý thuyết cho hệ thống này không hoàn toàn giống với môi trường làm việc thực tế của hệ thống điều khiển. - Cánh tay robot (tay máy) là kết cấu cơ khí gồm các khâu liên kết với nhau bằng các khớp động để có thể tạo nên những chuyển động cơ bản của robot. Nguồn động lực là các động cơ điện (một chiều hoặc động cơ bước), các hệ thống xy lanh khí nén, thuỷ lực để tạo động lực cho tay máy hoạt động. Dụng cụ thao tác được gắn trên khâu cuối của robot, dụng cụ của robot có thể có nhiều kiểu khác nhau như: dạng bàn tay để nắm bắt đối tượng hoặc các công cụ làm việc như mỏ hàn, đá mài, đầu phun sơn .2 Các thông số về cánh tay robot a.

Bậc tự do của robot (DOF: Degrees Of Freedom) Bậc tự do là số khả năng chuyển động của một cơ cấu (chuyển động quay hoặc tịnh tiến). Để dịch chuyển được một vật thể trong không gian, cơ cấu chấp hành của robot phải đạt được một số bậc tự do. Số bậc tự do mà một cơ cấu có được là số biến vị trí độc lập phải được xác định để xác định vị trí của tất cả các thành phần của cơ cấu. Đối với robot công nghiệp điển hình, vì cơ cấu thường là một chuỗi động học mở và vị trí của mỗi khớp được xác định bởi một biến riêng biệt nên số lượng của các khớp bằng số bậc tự do.

Hệ tọa độ (co-ordinate frames) [2] Mỗi robot thường gồm nhiều khâu (link) liên kết với nhau qua các khớp (joint) tạo thành một xích động học xuất phát từ một khâu cơ bản đứng yên. Hệ tọa độ gắn với khâu cơ bản gọi là hệ toạ độ cơ bản (hay hệ toạ độ chuẩn). Các hệ toạ độ trung gian khác gắn với các khâu động gọi là hệ toạ độ suy rộng. Trong từng thời điểm Trang 7 HVTH: Đặng Thị Mỹ Chi GVHD: TS.

Nguyễn Minh Tâm hoạt động, các toạ độ suy rộng xác định cấu hình của robot bằng các chuyển dịch dài hoặc các chuyển dịch góc cuả các khớp tịnh tiến hoặc khớp quay (xem hình 2. Các toạ độ suy rộng còn được gọi là biến khớp.1: Các tọa độ suy rộng của robot [2] Các khâu của robot thường thực hiện hai chuyển động cơ bản sau : • Chuyển động tịnh tiến theo hướng x,y,z trong không gian Đề-các, thông thường tạo nên các hình khối, các chuyển động này thường ký hiệu là T (Translation) hoặc P (Prismatic). • Chuyển động quay quanh các trục x,y,z ký hiệu là R (Rotation). Tuỳ thuộc vào số khâu và sự tổ hợp các chuyển động (R và T) mà tay máy có các kết cấu khác nhau với vùng làm việc khác nhau.

Các phép biến đổi thuần nhất [2] Phép biến đổi thuần nhất mô tả quan hệ về vị trí và hướng giữa robot và vật thể. Hệ tọa độ thuần nhất : Để biểu diễn một điểm trong không gian ba chiều, người ta dùng Vectơ điểm (Point vector). Vectơ điểm thường được ký hiệu bằng các chữ viết thường như u, v, x1. để mô tả vị trí của điểm U, V, X1 Nếu i, j, k là các vec tơ đơn vị của một hệ toạ độ nào đó, ta có 𝑣 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑗 + 𝑐𝑘 (2.1) với a, b, c là toạ độ vị trí của điểm V trong hệ đó.

Trang 8 HVTH: Đặng Thị Mỹ Chi GVHD: TS. Nguyễn Minh Tâm Phép biến đổi tịnh tiến (T: Translation) Gọi u là vectơ điểm biểu diễn điểm cần biến đổi tịnh tiếnu = x y z T , h là vectơ dẫnℎ = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑗 + 𝑐𝑘được biểu diễn bằng một ma trận T gọi là ma trận chuyển đổi.2) 0 0 1 𝑐 0 0 0 1 v là vectơ biểu diễn điểm sau khi đã biến đổi.3) Phép quay (Rotation) quanh các trục toạ độ: [3] Giả sử ta cần quay một điểm hoặc một vật thể xung quanh trục toạ độ nào đó với góc quay θo, ta lần lượt có các ma trận chuyển đổi như sau : 1 0 0 0 0 cos 𝜃 − sin 𝜃 0 𝑅𝑜𝑡 𝑥, 𝜃 0 = (2.4) 0 sin 𝜃 cos 𝜃 0 0 0 0 1 cos 𝜃 0 sin 𝜃 0 0 1 0 0 𝑅𝑜𝑡 𝑦, 𝜃 0 = (2.5) − sin 𝜃 0 cos 𝜃 0 0 0 0 1 cos 𝜃 − sin 𝜃 0 0 sin 𝜃 cos 𝜃 0 0 𝑅𝑜𝑡 𝑧, 𝜃 0 = (2.3 Phương trình động học của robot (Kinematic Equations) Bất kỳ một robot nào cũng có thể coi là một tập hợp các khâu (links) gắn liền với các khớp (joints). Ta đặt trên mỗi khâu của robot một hệ toạ độ. Sử dụng các phép biến đổi thuần nhất có thể mô tả vị trí tương đối và hướng giữa các hệ toạ độ này.

đã gọi biến đổi thuần nhất mô tả quan hệ giữa một khâu và một khâu kế tiếp là một ma trận A. Nghĩa là ma trận A là một mô tả biến đổi thuần nhất bởi phép quay và phép tịnh tiến tương đối giữa hệ toạ độ của hai khâu liền nhau. A1 mô tả vị trí và hướng của khâu đầu tiên; A2 mô tả vị trí và hwớng của khâu thứ hai so với khâu thứ nhất. [2] Như vậy vị trí và hướng của khâu thứ hai so với hệ toạ độ gốc Trang 9 HVTH: Đặng Thị Mỹ Chi GVHD: TS.

Nguyễn Minh Tâm được biểu diễn bởi ma trận T2 = A1.A2 và tương tự, A3 mô tả khâu thứ ba so với khâu thứ hai nên ta có T3 = A1. Nếu một robot có 6 khâu ta có mô tả mối quan hệ về hướng và vị trí của khâu chấp hành cuối đối với hệ toạ độ gốc là T6 = A1. Chuyển vị T6 như vậy sẽ bao gồm các phần tử : 𝑛𝑥 𝑂𝑥 𝑎𝑥 0 𝑛 𝑂𝑦 𝑎𝑦 0 𝑇6 = 𝑦 (2.7) 𝑛𝑧 𝑂𝑧 𝑎𝑧 0 0 0 0 1 Các thông số Denavit- Hartenberg (DH): Một robot bao gồm nhiều khâu cấu thành từ các khâu nối tiếp nhau thông qua các khớp động. Gốc chuẩn (base) của một robot là khâu số 0 và không tính vào số các khâu.

Khâu 1 nối với khâu chuẩn (khâu 0) bởi khớp 1 và không có khớp ở đầu mút của khâu cuối cùng. Bất kỳ khâu nào cũng được đặc trưng bởi hai kích thước: Độ dài pháp tuyến chung: an. Góc giữa các trục trong mặt phẳng vuông góc với an: αn.2: Chiều dài và góc xoắn của 1 khâu [2] Mỗi trục sẽ có hai pháp tuyến với nó, mỗi pháp tuyến dùng cho mỗi khâu (trước và sau một khớp). Vị trí tương đối của hai khâu liên kết như thế được xác định bởi dn là khoảng cách giữa các pháp tuyến đo dọc theo trục khớp n và θn là góc giữa các pháp tuyến đo trong mặt phẳng vuông góc với trục.

dn và θn thường được gọi là khoảng cách và góc giữa các khâu. Để mô tả mối quan hệ giữa các khâu ta gắn vào mỗi khâu một hệ toạ độ.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Nhận dạng thông số robot bằng thuật toán PSO hiệu quả" trình bày một phương pháp tiên tiến trong việc tối ưu hóa và nhận dạng thông số của robot thông qua thuật toán Tối ưu hóa Bầy đàn (PSO). Bài viết nhấn mạnh cách mà thuật toán này có thể cải thiện độ chính xác và hiệu suất của robot, từ đó giúp các kỹ sư và nhà nghiên cứu có thể áp dụng vào thực tiễn một cách hiệu quả hơn.

Để mở rộng kiến thức của bạn về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Nghiên cứu ảnh hưởng của kỹ thuật điều khiển đến độ chính xác lắp ráp robot Staubli TX40, nơi bạn sẽ tìm thấy thông tin về các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của robot. Ngoài ra, tài liệu Mô hình hóa và khảo sát sai số của robot công nghiệp sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các sai số trong quá trình hoạt động của robot. Cuối cùng, tài liệu Nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển tay máy robot dựa trên mạng nơ ron thích nghi sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc ứng dụng công nghệ mạng nơ ron trong điều khiển robot. Những tài liệu này sẽ là cơ hội tuyệt vời để bạn mở rộng kiến thức và hiểu biết về công nghệ robot.