Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghệ phát triển, sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và các hệ thống viễn thông tốc độ cao đã thúc đẩy các phương thức tương tác người – máy (Human-Robot Interaction) không tiếp xúc. Phương pháp điều khiển truyền thống bằng nút bấm, bàn phím, chuột hoặc găng tay cảm biến gắn dây bộc lộ nhiều hạn chế về tính linh hoạt, chi phí và sự bất tiện đối với người thao tác. Đặc biệt, tại các môi trường làm việc đặc thù đòi hỏi tiêu chuẩn vệ sinh nghiêm ngặt hoặc tiềm ẩn nguy cơ độc hại như phòng sản xuất vô trùng, chế biến hóa chất, y tế hoặc môi trường khó tiếp cận, việc áp dụng robot điều khiển thông qua nhận diện cử chỉ tự nhiên từ thị giác máy tính là một giải pháp cấp thiết nhằm giảm thiểu tiếp xúc trực tiếp, nâng cao hiệu suất và đảm bảo an toàn vận hành.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

  • Mục tiêu chính: Thiết kế và lắp ráp hoàn chỉnh mô hình robot delta được điều khiển bằng cử chỉ tay của người dùng thông qua thị giác máy tính.
  • Các mục tiêu cụ thể:
    1. Thiết kế và thi công cơ khí, hệ thống điện cho robot delta.
    2. Tính toán mô hình động học và xác định không gian làm việc của robot.
    3. Lập trình hệ thống camera nhận diện cử chỉ và trích xuất tọa độ không gian 3D.
    4. Lập trình thuật toán điều khiển chuyển động và phát xung cho robot.
    5. Thiết kế giao diện người dùng trực quan phục vụ giám sát và điều khiển.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là cơ cấu robot song song cấu hình Delta 3 bậc tự do (3-DOF) kết hợp thuật toán xử lý ảnh nhận diện bàn tay. Phạm vi không gian và thời gian nghiên cứu được giới hạn tại Bộ môn Tự Động Điều Khiển, Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, thực hiện từ ngày 01/02/2024 đến ngày 21/06/2024. Đề tài giới hạn phạm vi nghiên cứu vào việc tối ưu hóa khả năng nhận diện cử chỉ bàn tay từ Webcam 2D/nguyên lý lập thể, tính toán quy đổi tọa độ để điều khiển bệ động robot thực hiện các tác vụ chỉ định như di chuyển bám theo tay và gắp – thả vật thể trong không gian làm việc định sẵn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài được xây dựng dựa trên các nền tảng kỹ thuật và toán học chuyên ngành:

  • Lý thuyết điều khiển cử chỉ dựa trên thị giác máy tính: Thay thế các loại găng tay cảm biến đắt tiền và cồng kềnh (cảm biến uốn cong, cảm biến gia tốc, đầu dò sợi quang) bằng camera kỹ thuật số để nhận dạng các đặc trưng bàn tay (màu da, khớp ngón tay, cử động).
  • Cơ học robot song song cấu hình Delta: Cấu trúc gồm 3 chuỗi động học kín nối song song từ bệ cố định đến bệ di động, sử dụng các cơ cấu hình bình hành nhằm giữ hướng của khâu tác động cuối không đổi theo 3 trục tọa độ không gian $X, Y, Z$.
  • Mô hình động học thuận (Forward Kinematics): Xây dựng bài toán dựa trên nguyên lý giao điểm của 3 mặt cầu có bán kính $r_e$ với tâm đặt tại các khớp trung gian $J'_1, J'_2, J'_3$, đưa về giải hệ phương trình và phương trình bậc hai ẩn $z$ để tìm tọa độ điểm tác động cuối $E_0(x_0, y_0, z_0)$.
  • Mô hình động học nghịch (Inverse Kinematics): Sử dụng phương pháp hình học giải tích và phép chiếu lên mặt phẳng tọa độ $OYZ$ để xác định góc quay biến khớp $\theta_1$, sau đó áp dụng phép quay hệ trục tọa độ quanh trục $Z$ các góc $120^\circ$ và $-120^\circ$ để xác định các góc khớp $\theta_2, \theta_3$.
  • Lý thuyết biến đổi tọa độ không gian ảnh và camera: Sử dụng mô hình hình học chuyển đổi tọa độ điểm ảnh kích thước $640 \times 480$ pixel về gốc tọa độ quang học tâm ảnh $O(320, 240)$, tính toán góc nhìn thị trường và khoảng cách lượng giác để suy ra tọa độ thực tế $(x_P, y_P, z_P)$.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa tính toán lý thuyết giải tích, thiết kế mô hình hóa 3D trên phần mềm cơ khí chuyên dụng, lập trình thuật toán điều khiển nhúng – xử lý ảnh thời gian thực, và kiểm nghiệm thực nghiệm đo đạc sai số trên mô hình vật lý. Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp từ luồng khung hình của Webcam, dữ liệu tọa độ tính toán từ phần mềm Python và tín hiệu xung điều khiển cấp phát từ vi điều khiển.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế và chế tạo bao gồm các phân hệ cơ khí, điện – điều khiển và phần mềm xử lý:

1. Thiết kế cơ khí và thông số hình học

Kết cấu cơ khí được thiết kế trên phần mềm SolidWorks và gia công chính xác, bao gồm khung định hình, bệ cố định trên, 3 cánh tay chủ động, 3 cụm thanh truyền hình bình hành và bệ di động mang khâu chấp hành cuối.

STT Tên thông số hình học Ký hiệu Giá trị kích thước (mm)
1 Chiều dài cánh tay nối với động cơ $R_f$ 206.13
2 Chiều dài trục nối với bệ di động $R_e$ 332.00
3 Chiều dài cạnh bệ cố định $F$ 347.52
4 Chiều dài cạnh bệ di động $e$ 97.00

2. Hệ thống điện và thiết bị phần cứng

Hệ thống điện điều khiển bao gồm:

  • Khối xử lý trung tâm: Board vi điều khiển Arduino Mega 2560 thực hiện nhận dữ liệu lệnh, quy đổi sang số xung và điều khiển phát xung thời gian thực.
  • Khối chấp hành: 03 Động cơ bước HS57 kết hợp với 03 Driver điều khiển động cơ bước T60 có cấu hình vi bước và dòng điện phù hợp.
  • Cảm biến và cơ cấu định vị: 03 Công tắc hành trình Omron V-156-1C25 dùng để xác định vị trí gốc (Home/Limit switch) cho 3 trục robot.
  • Nguồn cấp: Nguồn tổ ong công nghiệp 24 VDC cung cấp năng lượng cho mạch động lực và các bộ điều khiển driver.
  • Khối thu nhận hình ảnh: Webcam thu thập khung hình độ phân giải $640 \times 480$ pixel kết nối qua cổng USB máy tính.

3. Kiến trúc phần mềm và truyền thông

  • Phần mềm máy tính: Viết trên nền tảng Python kết hợp giao diện đồ họa PyQt5. Chương trình chịu trách nhiệm thu nhận hình ảnh từ camera, xử lý nhận diện cử chỉ tay/vật thể, tính toán quy đổi tọa độ không gian 3D, giải bài toán động học nghịch và tính toán số xung cần thiết.
  • Giao thức truyền thông: Sử dụng chuẩn giao tiếp nối tiếp UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) kết nối giữa máy tính và Arduino Mega 2560 qua cổng USB theo chế độ Half-duplex. Chuỗi dữ liệu góc/xung được truyền theo định dạng quy chuẩn để Arduino giải mã và điều khiển xuất xung (PULSE/DIR) đến Driver T60.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày bối cảnh ra đời của đề tài trong kỷ nguyên phát triển trí tuệ nhân tạo và tự động hóa. Tác giả phân tích tính cấp thiết của công nghệ điều khiển cử chỉ không tiếp xúc nhằm tăng cường tính an toàn và tự động hóa trong các môi trường làm việc độc hại, phòng sạch hoặc y tế. Chương này công bố mục tiêu tổng quát, 5 mục tiêu cụ thể, giới hạn đề tài và phân chia tiến độ thực hiện chi tiết từ tháng 02/2024 đến tháng 06/2024 theo 6 giai đoạn công việc rõ ràng.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tổng hợp cơ sở lý thuyết về điều khiển bằng cử chỉ và cấu trúc robot song song:

  • Đánh giá lịch sử phát triển của nhận dạng cử chỉ từ găng tay cảm biến gắn dây (nhiều hạn chế về chi phí, gây khó chịu cho người sử dụng, nguy cơ tổn thương da) sang công nghệ thị giác máy tính dựa trên camera không tiếp xúc.
  • Trình bày tổng quan về Robot Delta: định nghĩa robot song song 3 bậc tự do tịnh tiến, nguyên lý giữ hướng của bệ di động thông qua cơ cấu hình bình hành, ưu điểm về khối lượng khâu động nhỏ giúp đạt gia tốc và vận tốc làm việc cao.
  • Phân tích lý thuyết động học robot (bậc tự do, khâu, khớp), phương pháp đặt hệ trục tọa độ Denavit – Hartenberg (DH) và thiết lập ma trận chuyển đổi tọa độ tổng quát cho bài toán thuận và nghịch.
  • Trình bày nguyên lý nhận diện hình ảnh qua camera và chuẩn truyền thông nối tiếp bất đồng bộ UART (chân Tx, Rx, tốc độ Baud rate).

Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống

Chương 3 là trọng tâm tính toán kỹ thuật của đồ án:

  • Thiết lập mô hình động học thuận Robot Delta: Dựng hệ 3 phương trình mặt cầu tâm $J'_i$ bán kính $r_e$. Khai triển và triệt tiêu các thành phần bậc hai, đưa về quan hệ tuyến tính $x = a_1 z + b_1$ và $y = a_2 z + b_2$, thay vào phương trình mặt cầu thứ nhất để giải phương trình bậc hai tìm $z_0$. Vì robot hoạt động ở không gian phía dưới bệ cố định nên chỉ lấy nghiệm âm ($z_0 < 0$).
  • Thiết lập mô hình động học nghịch Robot Delta: Chiếu hình học khớp $F_1 J_1$ và đoạn $E_1 J_1$ lên mặt phẳng $OYZ$, giải hệ phương trình đường tròn tìm tọa độ điểm $J_1(0, y_{J1}, z_{J1})$ và tính góc $\theta_1$. Tận dụng tính chất đối xứng $120^\circ$, thực hiện phép xoay hệ trục quanh trục $Z$ để tính trực tiếp góc $\theta_2$ và $\theta_3$.
  • Thuật toán tính toán tọa độ từ Webcam: Trình bày lưu đồ nhận diện bàn tay và lưu đồ tính tọa độ. Khung ảnh $640 \times 480$ pixel với gốc $A(0,0)$ được quy đổi về gốc $O(320, 240)$ qua công thức $x_0 = x' - 320$, $y_0 = 240 - y'$. Từ góc trường nhìn $\alpha, \beta$ và các khoảng cách lý thuyết $x_{adjacent}, y_{adjacent}$, chương trình tính được góc nhìn $x_{angle}, y_{angle}$ và tính toán tọa độ không gian 3D $(x_P, y_P, z_P)$.
  • Thiết kế phần cứng và cơ khí: Cung cấp bản vẽ 3D các chi tiết (bệ cố định, bệ di động, cánh tay robot $R_f = 206.13\text{ mm}$, trục nối $R_e = 332\text{ mm}$, khung định hình, gá đỡ động cơ, tủ điện).
  • Quy hoạch không gian làm việc và mạch điện: Xác định không gian làm việc của robot trên các mặt phẳng $Oxy, Oyz, Oxz$; thiết kế sơ đồ cấp nguồn 24 VDC, sơ đồ đấu dây mạch động lực cho Driver T60 và sơ đồ kết nối chân Arduino Mega 2560.

Chương 4: Thi công và kiểm nghiệm

Chương 4 mô tả quá trình hiện thực hóa mô hình và kết quả thực nghiệm:

  • Lắp ráp hoàn chỉnh kết cấu cơ khí và đấu nối hệ thống tủ điện điều khiển.
  • Xây dựng giao diện phần mềm điều khiển Python hiển thị hình ảnh camera và tọa độ trực quan.
  • Kiểm nghiệm động học: So sánh công thức giải tích toán học với chuyển động thực tế của robot tại các điểm tọa độ: $(x = 0, y = 0, z = -380\text{ mm})$, $(x = -50, y = -70, z = -380\text{ mm})$, $(x = 60, y = -110, z = -380\text{ mm})$.
  • Kiểm nghiệm độ chính xác của camera: Đo đạc khoảng cách thực tế từ camera đến mặt đất, kiểm tra tọa độ phát hiện vật thể tại vị trí gốc $(0,0)$, vị trí $(x = -30, y = -30\text{ mm})$, $(x = -30, y = 30\text{ mm})$, và đo đạc sự khác biệt giá trị trục $Z$ giữa vật thấp và vật cao.
  • Kiểm nghiệm điều khiển bằng cử chỉ: Đánh giá khả năng robot bám theo cử động bàn tay tại các vị trí $(x = 88, y = -16\text{ mm})$, $(x = 23, y = -5\text{ mm})$, và kiểm tra chu trình hoàn chỉnh: robot di chuyển đến vị trí vật, gắp vật, di chuyển đến vị trí chỉ định và thả vật.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết toàn bộ kết quả đạt được của đồ án, chỉ ra những nhược điểm còn tồn tại trong quá trình thử nghiệm và đề xuất các giải pháp nâng cấp mô hình trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm chính

Hệ thống đã được chế tạo hoàn chỉnh và kiểm nghiệm thực tế với các dữ liệu ghi nhận trong đồ án:

Nội dung kiểm nghiệm Tọa độ $X$ (mm) Tọa độ $Y$ (mm) Tọa độ $Z$ (mm) Kết quả ghi nhận
Kiểm tra động học tại gốc 0 0 -380 Robot định vị chính xác vị trí tâm
Kiểm tra động học vị trí 1 -50 -70 -380 Robot di chuyển đúng góc khớp tính toán
Kiểm tra động học vị trí 2 60 -110 -380 Robot di chuyển ổn định, đúng tọa độ
Phát hiện vật thể tĩnh 1 -30 -30 $z$ thực tế Camera nhận diện đúng vị trí vật thấp
Phát hiện vật thể tĩnh 2 -30 30 $z$ thực tế Camera nhận diện đúng vị trí vật thấp
Phân biệt chiều cao vật Tọa độ vật Tọa độ vật Phân biệt $\Delta z$ Nhận diện rõ chênh lệch giữa vật thấp và vật cao
Bám cử chỉ bàn tay 1 88 -16 $z$ vận hành Robot di chuyển bám sát vị trí bàn tay
Bám cử chỉ bàn tay 2 23 -5 $z$ vận hành Robot di chuyển bám sát vị trí bàn tay
Thao tác gắp – thả Tọa độ vật Tọa độ đích Độ cao gắp/thả Hoàn thành chu trình gắp và thả vật

2. Giải pháp và đóng góp kỹ thuật

  • Chế tạo thành công mô hình robot delta 3 bậc tự do hoàn chỉnh về cơ khí và hệ thống điều khiển điện tử với chi phí thấp.
  • Xây dựng thành công thuật toán quy đổi hình học từ tọa độ điểm ảnh $640 \times 480$ pixel của Webcam sang tọa độ không gian 3D của robot.
  • Ứng dụng giải pháp điều khiển không tiếp xúc dựa trên cử chỉ tay, chứng minh tính khả thi trong việc ứng dụng xử lý ảnh để điều khiển tay máy linh hoạt thay thế cho phương pháp lập trình quỹ đạo cố định truyền thống.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế

  • Hệ thống cơ khí gia công còn tồn tại độ rơ cơ học tại các khớp cầu và khớp nối, ảnh hưởng đến độ chính xác lặp lại khi chuyển động tốc độ cao.
  • Thuật toán xử lý ảnh trên camera phụ thuộc vào điều kiện chiếu sáng của môi trường xung quanh và góc mở quang học của Webcam.
  • Độ trễ truyền thông UART giữa phần mềm máy tính và vi điều khiển Arduino Mega 2560 làm giảm độ mượt mà khi bám theo các cử động tay thay đổi quá nhanh.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

  • Tối ưu hóa kết cấu cơ khí, sử dụng vật liệu nhẹ hơn và các khớp nối có độ chính xác cao; nâng cấp sang động cơ bước có encoder phản hồi vòng kín (Closed-loop stepper motor) hoặc động cơ servo.
  • Nâng cấp thuật toán nhận dạng cử chỉ bằng các mô hình học sâu (Deep Learning) nhằm cải thiện độ chính xác trong điều kiện ánh sáng phức tạp.
  • Tích hợp bộ xử lý tính toán tốc độ cao trực tiếp trên hệ thống nhúng (như máy tính nhúng SoC) để xử lý ảnh và điều khiển tại chỗ, giảm thiểu độ trễ truyền thông.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot.

Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu bao gồm:

  • Toàn bộ quy trình giải tích chi tiết bài toán động học thuận và động học nghịch của robot delta song song 3 bậc tự do kèm phương pháp giải bằng phép xoay tọa độ $120^\circ$.
  • Thuật toán lượng giác quy đổi hệ tọa độ camera sang tọa độ không gian làm việc 3D thực tế.
  • Bộ thông số kích thước cơ khí thực tế ($R_f, R_e, F, e$) và sơ đồ nguyên lý mạch động lực ghép nối Arduino Mega 2560 với Driver T60 và động cơ bước HS57.

Câu hỏi thường gặp

1. Kích thước hình học cơ bản của cơ cấu Robot Delta trong đồ án là bao nhiêu?
Robot Delta có các thông số kích thước hình học chính xác gồm: chiều dài cánh tay gắn với động cơ $R_f = 206.13\text{ mm}$, chiều dài trục nối với bệ di động $R_e = 332.00\text{ mm}$, chiều dài cạnh bệ cố định $F = 347.52\text{ mm}$, và chiều dài cạnh bệ di động $e = 97.00\text{ mm}$.

2. Hệ thống phần cứng điều khiển và chấp hành của robot sử dụng những thiết bị nào?
Hệ thống sử dụng board vi điều khiển Arduino Mega 2560 làm khối xử lý trung tâm, 03 động cơ bước HS57 kết hợp 03 Driver T60 để dẫn động các trục, 03 công tắc hành trình Omron V-156-1C25 định vị điểm gốc, bộ nguồn tổ ong 24 VDC và 01 Webcam thu nhận hình ảnh.

3. Thuật toán quy đổi tọa độ từ camera sang không gian 3D được thực hiện như thế nào?
Khung ảnh kích thước $640 \times 480$ pixel từ điểm gốc $A(0,0)$ ở góc trên bên trái được chuyển đổi sang gốc quang học tâm ảnh $O(320, 240)$ qua công thức $x_0 = x' - 320$ và $y_0 = 240 - y'$. Dựa trên góc nhìn $\alpha, \beta$, chương trình tính toán các khoảng cách lý thuyết $x_{adjacent}, y_{adjacent}$, góc thực tế $x_{angle}, y_{angle}$ và áp dụng hệ thức lượng giác để xác định tọa độ không gian $(x_P, y_P, z_P)$.

4. Tại sao khi giải bài toán động học thuận Robot Delta, tác giả chỉ lấy nghiệm âm của trục Z ($z_0 < 0$)?
Bởi vì theo thiết kế vật lý của robot delta trong đề tài, toàn bộ cơ cấu cánh tay và bệ di động luôn chuyển động trong không gian làm việc nằm bên dưới bệ cố định (gốc tọa độ đặt tại tâm bệ cố định), do đó chỉ có nghiệm âm của $z$ mới phù hợp với vị trí thực tế của cơ cấu chấp hành cuối.

5. Giao thức truyền thông giữa máy tính và mạch điều khiển robot là gì?
Giao thức truyền thông được sử dụng là UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) thông qua kết nối cáp USB, hoạt động ở chế độ Half-duplex để truyền tải dữ liệu tính toán góc và số xung từ phần mềm Python trên máy tính xuống vi điều khiển Arduino Mega 2560.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Gesture Control Robot" đã hoàn thành việc thiết kế, tính toán mô hình động học và chế tạo thực nghiệm thành công mô hình robot delta 3 bậc tự do điều khiển bằng cử chỉ tay. Hệ thống kết hợp giữa phần mềm xử lý ảnh Python trên máy tính và vi điều khiển Arduino Mega 2560 cùng động cơ bước HS57. Kết quả thử nghiệm trên mô hình thực tế chứng minh robot định vị chính xác theo các điểm tọa độ tính toán, nhận diện được cử chỉ bàn tay và thực hiện ổn định chu trình gắp – thả vật thể. Đây là công trình thực nghiệm cung cấp tài liệu kỹ thuật có giá trị ứng dụng cho nghiên cứu robot song song và tương tác người – máy.