Đồ án tốt nghiệp: Thiết kế bộ điều khiển chuyển động cho robot 6 bậc tự do

"Thiết kế bộ điều khiển chuyển động cho robot 6 bậc tự do sử dụng tín hiệu điện cơ, đồ án tốt nghiệp chuyên ngành tự động hóa, điều khiển và tự động hóa."

• Tác giả: Nguyễn Minh Nhựt
• Người hướng dẫn: TS. Trần Đức Thiện
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Thiết Kế Bộ Điều Khiển Chuyển Động Cho Robot 6 Bậc Tự Do Và Sử Dụng Tín Hiệu Điện Cơ
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• BẢN CAM KẾT VÀ XÁC NHẬN KẾT QUẢ KIỂM TRA ĐẠO VĂN
• NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
• LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
• PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
• PHIẾU NHẬN XÉT PHẢN BIỆN
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tình hình nghiên cứu
• 1.1.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 1.1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.2. Mục đích và mục tiêu đề tài
• 1.2.1. Mục đích đề tài
• 1.2.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Giới hạn đề tài
• 1.5. Giới thiệu nội dung
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Tổng quan robot
• 2.2. Động học robot
• 2.2.1. Động học thuận
• 2.2.2. Động học nghịch
• 2.3. Cơ sở lý thuyết về phương pháp Jacobian
• 2.3.1. Jacobian thông qua phân tích hình học
• 2.3.2. Phương pháp Jacobian Transpose
• 2.3.3. Phương pháp Pseudo-Inverse
• 2.3.4. Phương pháp Damped – Least Square (DLS)
• 2.3.5. Phương phát Gradient Descent
• 2.4. Quy hoạch quỹ đạo cho robot
• 2.5. Cơ sở lý thuyết về mạng CAN bus
• 2.5.1. Khung truyền dữ liệu
• 2.6. Tổng quan về tín hiệu EMGs
• 2.7. Phương pháp xác định vị trí đặt điện cực
• 2.8. Lý thuyết xử lý nhiễu tín hiệu
• 2.8.1. Phân tích theo miền thời gian
• 2.8.2. Phân tích theo miền tần số
• 2.8.3. Biến đổi Fourier Transform (FT)
• 2.8.4. Rời rạc hóa Discrete Fourier Transform (DFT)
• 2.8.5. Phương pháp thiết kế các bộ lọc chủ động
• 2.9. Phương pháp chuyển đổi và xử lý dữ liệu
• 2.9.1. Phương pháp Zero Crossing tách ngưỡng
• 2.9.2. Lý thuyết áp dụng bộ lọc Kalman trong chuyển đổi tín hiệu
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG
• 3.1. Tổng quan về hệ thống thi công
• 3.2. Thiết kế và thi công khối Master
• 3.3. Thiết kế và thi công khối Slave
• 3.3.1. Thiết kế và thi công module CAN
• 3.3.2. Sơ đồ nguyên lý module CAN
• 3.3.3. Thi công module CAN
• 3.3.4. Thiết kế và thi công mạng CAN
• 3.3.5. Thiết kế và thi công tủ điện
• 3.4. Thiết kế giao diện điều khiển
• 4. CHƯƠNG 4: TÍNH TOÁN ĐỘNG HỌC ROBOT
• 4.1. Tính toán động học thuận
• 4.1.1. Đặt trục robot Exoskeleton 6 bậc tự do
• 4.1.2. Động học thuận
• 4.1.3. Phương pháp xác định hướng robot
• 4.2. Tính toán động học nghịch
• 4.2.1. Động học nghịch bằng phương pháp giải tích
• 4.2.2. Động học nghịch sử dụng phương pháp Jacobian
• 5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN CẢM BIẾN EMGs
• 5.1. Vị trí lựa chọn đặt điện cực
• 5.2. Xử lý nhiễu tín hiệu có trên cảm biến
• 5.2.1. Thực hiện phân tích chuỗi Fourier
• 5.2.2. Thiết kế bộ lọc nhiễu số Butterworth cho mô hình thực tế
• 6. CHƯƠNG 6: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
• 6.1. Tổng quan về mô phỏng hệ thống
• 6.2. Kiểm chứng mô phỏng với robot
• 6.2.1. Kiểm chứng động học
• 6.2.2. Không gian làm việc robot
• 6.2.3. Mô phỏng quy hoạch quỹ đạo cho robot
• 6.3. Kiểm chứng mô phỏng với tín hiệu EMG
• 6.3.1. Thử nghiệm dữ liệu thu thập từ cơ Bicep và Triceps
• 6.3.2. Mô phỏng kiểm chứng điều khiển robot sử dụng tín hiệu EMGs
• 7. CHƯƠNG 7: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
• 7.1. Tổng quan thực nghiệm hệ thống
• 7.2. Cấu hình các thông số và phương pháp điều khiển trên driver AC servo và driver Step
• 7.3. Thực nghiệm mạng truyền thông CAN bus
• 7.4. Thực hiện kiểm chứng quy hoạch quỹ đạo trên mô hình thực tế
• 7.5. Thực nghiệm kiểm chứng tín hiệu EMG với mô hình robot
• 8. CHƯƠNG 8: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 8.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về robot 6 bậc tự do

Robot 6 bậc tự do là một trong những loại robot phổ biến trong ngành công nghiệp và nghiên cứu. Chúng có khả năng thực hiện các chuyển động phức tạp nhờ vào cấu trúc khớp nối linh hoạt. Bộ điều khiển robot đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển các chuyển động này. Việc thiết kế bộ điều khiển cho robot 6 bậc tự do yêu cầu hiểu biết sâu sắc về động học và các phương pháp điều khiển. Theo nghiên cứu, robot 6 bậc tự do có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, sản xuất và tự động hóa. Việc sử dụng tín hiệu điện cơ để điều khiển robot giúp tăng cường độ chính xác và hiệu suất hoạt động. "Robot 6 bậc tự do cho phép thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người".

1.1 Cấu trúc và nguyên lý hoạt động

Cấu trúc của robot 6 bậc tự do thường bao gồm các khớp xoay và khớp dịch chuyển, cho phép robot thực hiện các chuyển động đa dạng. Nguyên lý hoạt động dựa trên việc sử dụng các cảm biến để thu thập dữ liệu về vị trí và chuyển động của robot. Cảm biến robot giúp theo dõi và điều chỉnh các thông số hoạt động, đảm bảo robot hoạt động chính xác. Việc thiết kế hệ thống điều khiển cho robot cần phải tính toán kỹ lưỡng để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả. "Một hệ thống điều khiển tốt sẽ giúp robot hoạt động mượt mà và chính xác hơn".

II. Thiết kế bộ điều khiển cho robot

Thiết kế bộ điều khiển robot là một quá trình phức tạp, bao gồm nhiều bước từ việc xác định yêu cầu đến việc lập trình và thử nghiệm. Các phương pháp điều khiển như PID, Fuzzy Logic hay Neural Networks thường được áp dụng để tối ưu hóa hiệu suất của robot. Việc sử dụng tín hiệu điện cơ trong điều khiển giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ phản hồi của robot. "Một bộ điều khiển hiệu quả sẽ giúp robot thực hiện các nhiệm vụ một cách nhanh chóng và chính xác". Đặc biệt, việc tích hợp cảm biến chuyển động vào hệ thống điều khiển giúp robot có khả năng tự động điều chỉnh theo môi trường xung quanh.

2.1 Các phương pháp điều khiển

Các phương pháp điều khiển cho robot 6 bậc tự do bao gồm điều khiển theo mô hình, điều khiển theo phản hồi và điều khiển thông minh. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể. Việc lựa chọn phương pháp điều khiển phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo robot hoạt động hiệu quả. "Điều khiển theo mô hình giúp dự đoán hành vi của robot, trong khi điều khiển theo phản hồi giúp điều chỉnh tức thì". Sự kết hợp giữa các phương pháp này có thể tạo ra một hệ thống điều khiển mạnh mẽ và linh hoạt.

III. Ứng dụng thực tiễn của robot 6 bậc tự do

Robot 6 bậc tự do có nhiều ứng dụng trong thực tiễn, từ sản xuất công nghiệp đến y tế. Trong sản xuất, chúng được sử dụng để lắp ráp, hàn và kiểm tra sản phẩm. Trong y tế, robot phục hồi chức năng giúp bệnh nhân phục hồi khả năng vận động. Việc sử dụng robot tự động trong các lĩnh vực này không chỉ tăng năng suất mà còn giảm thiểu rủi ro cho con người. "Robot có thể thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm mà con người không thể làm". Sự phát triển của công nghệ điều khiển và cảm biến đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc ứng dụng robot trong đời sống.

3.1 Lợi ích của robot trong sản xuất

Robot 6 bậc tự do giúp tăng cường hiệu suất sản xuất nhờ vào khả năng làm việc liên tục và chính xác. Chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà không bị mệt mỏi, từ đó giảm thiểu thời gian sản xuất và chi phí. "Sự hiện diện của robot trong dây chuyền sản xuất đã làm thay đổi cách thức hoạt động của nhiều nhà máy". Việc áp dụng robot không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển của công nghệ tự động hóa và robot công nghiệp đã đạt nhiều bước tiến quan trọng; theo thống kê của Hiệp hội Robot Quốc tế (IFR) năm 2022, các quốc gia châu Á chiếm khoảng 74% tổng số lượng robot công nghiệp được lắp đặt trên toàn thế giới. Tại Việt Nam, cánh tay robot đã và đang được triển khai phổ biến trong công nghiệp sản xuất ô tô (VinFast, THACO), giáo dục đào tạo (Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, Đại học Bách khoa TP.HCM) và y tế (Bệnh viện Trung ương Quân đội 108). Tuy nhiên, phần lớn các đơn vị trong nước mới tiếp cận ở mức độ vận hành thiết bị thương mại mà chưa hoàn toàn làm chủ công nghệ điều khiển cốt lõi.

Trong lĩnh vực y tế cộng đồng, số liệu năm 2022 của Bộ Y tế Việt Nam cho thấy mỗi năm có khoảng 200.000 ca đột quỵ, dẫn đến nhu cầu rất lớn về điều trị và tập luyện phục hồi chức năng vận động. Tình trạng thiếu hụt nhân lực và cơ sở vật chất trị liệu chuyên sâu thúc đẩy việc nghiên cứu các hệ thống robot khung xương trợ lực (Exoskeleton). So với robot công nghiệp truyền thống (như PUMA 560 hay UR3), robot Exoskeleton chi trên mô phỏng trực tiếp chuyển động cơ sinh học của cánh tay người, cho phép tương tác trực tiếp qua giao diện người - máy (HMI). Mặc dù đã có các công trình trong nước tiếp cận thiết bị phục hồi chức năng chi trên (như mô hình 3 bậc tự do của Thang Cao Nguyen năm 2020, quy hoạch quỹ đạo DMP năm 2022, hay robot khung xương RAUPEX năm 2023), việc nghiên cứu mô hình khung xương 6 bậc tự do kết hợp điều khiển chuyển động thông qua tín hiệu điện cơ bề mặt (sEMG/EMGs) vẫn còn nhiều hạn chế.

Đề tài "Thiết kế bộ điều khiển chuyển động cho robot 6 bậc tự do và sử dụng tín hiệu điện cơ" do sinh viên Nguyễn Minh Nhựt và Vũ Công Dương thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Đức Thiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đặt ra các mục tiêu cụ thể:

1. Tính toán động học thuận và động học nghịch cho robot Exoskeleton 6 bậc tự do.
2. Điều khiển chuyển động cho cánh tay robot theo quỹ đạo xác định.
3. Thiết kế, thi công module và xây dựng mạng truyền thông CAN bus phân tán gồm 7 node.
4. Đo đạc và xử lý triệt để nhiễu trên cảm biến điện cơ EMGs.
5. Ứng dụng bộ lọc Kalman để chuyển đổi và ước lượng tín hiệu EMGs thành góc quay khớp, từ đó điều khiển 01 khớp thực tế của robot.

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống cánh tay robot Exoskeleton 6 bậc tự do có sẵn tại phòng thí nghiệm Robot và Điều khiển thông minh (RICLAB), mạng truyền thông công nghiệp CAN bus, và cảm biến điện cơ cực khô gắn trên các bó cơ chi trên của người kết hợp cảm biến định hướng IMU làm tín hiệu tham chiếu. Phạm vi không gian nghiên cứu giới hạn tại phòng thí nghiệm RICLAB thuộc Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM; phạm vi thời gian thực hiện từ ngày 10/02/2024 đến ngày 21/06/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng khung lý thuyết dựa trên các trụ cột toán học động học robot, lý thuyết truyền thông mạng công nghiệp và kỹ thuật xử lý tín hiệu y sinh:

Thành phần lý thuyết	Công cụ / Mô hình toán học áp dụng	Mục đích kỹ thuật
Động học thuận	Phương pháp Modified Denavit-Hartenberg (DH cải tiến)	Xác định vị trí và hướng của cơ cấu chấp hành cuối thông qua ma trận chuyển vị thuần nhất tổng quát $T_i^{i-1}$
Động học nghịch	Ma trận Jacobian hình học kết hợp Damped Least Squares (DLS)	Giải bài toán nghịch đảo tránh kỳ dị thông qua công thức $J^* = J^T(JJ^T + \lambda^2 I)^{-1}$ với hệ số giảm chấn $\lambda$
Tối ưu hóa ràng buộc khớp	Thuật toán suy giảm độ dốc (Gradient Descent) với hàm thế năng $H(q)$	Tận dụng không gian rỗng $(I - J^+J)$ để giữ biến khớp nằm trong khoảng dịch chuyển cho phép
Quy hoạch quỹ đạo	Đa thức bậc 5 (Quintic Polynomial) trong không gian khớp	Đảm bảo tính liên tục, mượt mà của quỹ đạo về vị trí, vận tốc và gia tốc
Mạng truyền thông	Chuẩn giao tiếp CAN bus 2.0 (ISO 11898) với 2 dây vi sai CAN_H, CAN_L	Truyền nhận dữ liệu điều khiển phân tán thời gian thực tốc độ cao giữa Master và các Slave
Xử lý tín hiệu điện cơ	Biến đổi Fourier rời rạc (DFT), lọc số Butterworth, bộ lọc Kalman	Phân tích miền tần số, lọc dải thông 20-500 Hz và ước lượng góc khớp chuyển động

Về mặt phương pháp nghiên cứu, tác giả kết hợp ba phương pháp chính:

• Phương pháp phân tích lý thuyết: Thiết lập mô hình toán học giải tích cho hệ 6 bậc tự do; giải quyết bài toán kỳ dị của ma trận Jacobian thông qua phương pháp bình phương tối thiểu giảm chấn (DLS) và thuật toán Gradient Descent; tính toán các hệ số đa thức quỹ đạo từ điều kiện biên vị trí, vận tốc và gia tốc ban đầu/kết thúc.
• Phương pháp mô phỏng số: Sử dụng phần mềm MATLAB 2019b và công cụ Simscape/Simulink để mô phỏng kiểm chứng giải thuật động học, quét và vẽ không gian làm việc 3D (toàn phần và giới hạn) của cơ cấu cuối, đánh giá sai số bám quỹ đạo và đáp ứng moment của từng khớp.
• Phương pháp thực nghiệm - kiểm chứng: Thiết kế bo mạch phần cứng, thi công tủ điện thực tế; đo đạc số xung phản hồi từ bộ mã hóa xung (Encoder) của động cơ AC Servo và động cơ bước Step Motor qua mạng CAN; thu thập dữ liệu EMG thô từ cơ nhị đầu (Biceps) và cơ tam đầu (Triceps), xử lý lọc số và so sánh góc ước lượng với cảm biến góc IMU bằng chỉ số sai số bình phương trung bình (RMSE).

Thiết kế và triển khai

Hệ thống điều khiển được thiết kế theo cấu trúc phần cứng và phần mềm phân tán nhằm đảm bảo tính ổn định và tính mở rộng cao cho robot Exoskeleton 6 bậc tự do:

[Máy tính nhúng / Master]
          |
     (Mạng CAN bus 2 dây: CAN_H, CAN_L - 1 Mbps)
          |
  +-------+-------+-------+-------+-------+-------+
  |       |       |       |       |       |       |
[Node 1] [Node 2] [Node 3] [Node 4] [Node 5] [Node 6]
(Khớp 1) (Khớp 2) (Khớp 3) (Khớp 4) (Khớp 5) (Khớp 6)
  |       |       |       |       |       |       |
[AC S.]  [AC S.]  [AC S.]  [Step]  [Step]  [Step]

Về phần cứng và mạng truyền thông, hệ thống gồm 1 khối Master (đóng vai trò điều phối, tính toán động học và gửi lệnh quỹ đạo) và 6 khối Slave (tương ứng với 6 khớp của cánh tay robot):

• Mạch Slave PCB tự thiết kế: Tích hợp vi điều khiển trung tâm xử lý cục bộ; IC điều khiển và thu phát CAN bus chuyên dụng kết nối với bus truyền thông chung; mạch cách ly và chuyển đổi tín hiệu RS485 sang UART; khối mạch chuyển đổi mức logic để đọc tín hiệu Encoder vi sai từ động cơ AC Servo; mạch tạo dao động thạch anh ngoại; các tầng hạ áp xung tạo nguồn 5VDC và 3.3VDC công suất thấp cấp cho vi mạch.
• Tủ điện điều khiển động lực: Bố trí các bộ nguồn biến đổi công nghiệp, hệ thống cầu chì, rơ le bảo vệ, 3 bộ Driver điều khiển động cơ AC Servo công suất lớn (cho các khớp gốc chịu tải cao) và 3 bộ Driver TB6600 điều khiển động cơ bước Step Motor (cho các khớp chấp hành phía ngọn), kèm hệ thống cầu đấu dây tín hiệu riêng biệt nhằm chống nhiễu chéo giữa mạch động lực và mạch điều khiển.
• Mạng CAN 7 node: Cấu hình chuẩn CAN 2.0A với khung truyền 11-bit ID tiêu chuẩn; tốc độ truyền dữ liệu thiết lập lên tới 1 Mbps. Dữ liệu gói tin gồm trường điều khiển DLC tối đa 8 byte, chứa các giá trị đặt vị trí, vận tốc và cờ trạng thái; áp dụng bộ lọc phần cứng (Filter CAN) tại từng node để phân tách luồng dữ liệu độc lập hoặc đồng thời.

Về phần mềm điều khiển và giao diện người dùng, nhóm tác giả triển khai giao diện giám sát HMI đa chức năng bằng Qt Creator chạy trên nền tảng hệ điều hành Ubuntu Linux. Giao diện được cấu trúc thành các thẻ chức năng độc lập:

• Giới thiệu (Introduce): Hiển thị thông số tổng quan của hệ thống và trạng thái kết nối phần cứng.
• Cài đặt kết nối: Cấu hình cổng giao tiếp, tốc độ baud và nhận diện các node mạng CAN đang hoạt động.
• Chế độ Jog và Set Home: Cho phép vận hành từng khớp riêng lẻ bằng tay để căn chỉnh cơ khí và xác định vị trí gốc (Home) của toàn bộ 6 trục.
• Chạy bài tập phục hồi: Nạp các tọa độ điểm nút của bài tập trị liệu, tự động tính toán quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 5 và truyền lệnh đồng bộ xuống các khớp.
• Điều khiển bằng tín hiệu EMGs: Thu nhận trực tiếp dữ liệu điện cơ từ cảm biến cực khô DFMotion Robot, hiển thị đồ thị điện áp cơ theo thời gian thực, thực thi bộ lọc số Butterworth dải thông kết hợp bộ lọc Kalman để ước lượng góc co duỗi khớp khuỷu tay và điều khiển bám vị trí cho khớp tương ứng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 phân tích bối cảnh phát triển của robot công nghiệp và robot phục hồi chức năng trên thế giới và tại Việt Nam. Tác giả tổng hợp số liệu của IFR (châu Á chiếm 74% robot công nghiệp năm 2022) và thống kê của Bộ Y tế Việt Nam về 200.000 bệnh nhân đột quỵ hàng năm. Nội dung đi sâu phân loại các kết cấu robot Exoskeleton (dẫn động trực tiếp và dẫn động bằng dây cáp), khảo cứu các công trình nghiên cứu sử dụng tín hiệu EMG trong điều khiển trợ lực ngoài nước và các đề tài nghiên cứu khung xương bàn tay, cánh tay tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM. Từ đó, chương xác định mục tiêu thiết kế bộ điều khiển cho robot Exoskeleton 6 bậc tự do, xây dựng module CAN bus và xử lý tín hiệu EMGs để điều khiển 01 khớp, đồng thời nêu rõ các giới hạn về mô hình cơ khí có sẵn và điều khiển vòng hở.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương này thiết lập toàn bộ nền tảng toán học và kỹ thuật cho đồ án:

• Trình bày phương pháp đặt trục tọa độ theo quy tắc Denavit-Hartenberg cải tiến (Modified DH) và ma trận biến đổi thuần nhất $4 \times 4$.
• Phân tích vận tốc dài và vận tốc góc giữa hai hệ trục liền kề, xây dựng ma trận Jacobian hình học $6 \times n$.
• So sánh các phương pháp giải động học nghịch: Jacobian Transpose, Pseudo-Inverse, phương pháp Damped Least Squares (DLS) với hệ số giảm chấn $\lambda$ nhằm khắc phục điểm kỳ dị, và phương pháp Gradient Descent kết hợp hàm mục tiêu Homogeneous $H(q)$ để ràng buộc hành trình góc khớp.
• Xây dựng thuật toán quy hoạch quỹ đạo điểm - điểm theo đa thức bậc 5 trong không gian khớp với 6 hệ số $a_0$ đến $a_5$ giải từ hệ phương trình điều kiện biên vị trí, vận tốc và gia tốc.
• Tổng quan chuẩn truyền thông CAN bus 2.0, cấu trúc khung truyền dữ liệu (Identifier, RTR, IDE, DLC, Data Field 0-8 bytes, CRC 16 bits, ACK 2 bits).
• Cơ chế phát sinh tín hiệu điện cơ từ hệ thần kinh trung ương đến các đơn vị vận động cơ (Motor Unit), đặc tính tín hiệu EMG (biên độ 0-10 mV đỉnh-đỉnh, dải tần 0-500 Hz, dải thông tin vận động 20-500 Hz).
• Lý thuyết xử lý tín hiệu trong miền thời gian và miền tần số qua biến đổi Fourier rời rạc (DFT), các bước thiết kế bộ lọc tích cực số Butterworth (thông thấp, thông cao) và giải thuật lọc Kalman ước lượng trạng thái.

Chương 3: Thiết kế và thi công hệ thống

Chương 3 trình bày chi tiết quá trình chế tạo phần cứng:

• Thiết kế sơ đồ khối toàn hệ thống gồm khối Master và 6 khối Slave.
• Thiết kế sơ đồ nguyên lý và layout mạch in (PCB) cho các module CAN Slave: khối nguồn hạ áp 5V và 3.3VDC, khối vi điều khiển trung tâm, module chuyển đổi RS485 sang UART, module giao tiếp CAN bus, khối đọc tín hiệu Encoder vi sai và mạch nạp USB.
• Xây dựng kiến trúc mạng CAN 7 node: thiết lập chế độ gửi lệnh đơn địa chỉ và gửi đồng thời (broadcast), cấu hình bảng lọc địa chỉ (Filter CAN), định nghĩa cấu trúc gói tin 2 chiều và lưu đồ giải thuật ngắt định thời lấy mẫu.
• Thi công tủ điện điều khiển hoàn chỉnh: lắp đặt các bộ nguồn, aptomat, 3 Driver AC Servo, 3 Driver Step Motor TB6600, thiết lập sơ đồ đi dây động lực và sơ đồ kết nối tín hiệu điều khiển.
• Thiết kế giao diện phần mềm HMI trên Qt Creator (Ubuntu OS) với 5 cửa sổ chức năng: Introduce, Cài đặt kết nối, Chạy Jog/Set Home, Chạy bài tập và Điều khiển bằng EMGs.

Chương 4: Tính toán động học robot

Chương 4 tập trung vào mô hình toán học cụ thể của cánh tay robot Exoskeleton 6 bậc tự do:

• Thiết lập hệ trục tọa độ không gian trên từng khâu khớp theo Modified DH.
• Xây dựng bảng thông số DH cải tiến và xác định giới hạn góc quay vật lý của từng khớp.
• Thiết lập các ma trận biến đổi thuần nhất thành phần $T_1^0, T_2^1, \dots, T_6^5$ và tính toán ma trận tổng hợp $T_6^0$, tách thành ma trận hướng $R_{3 \times 3}$ và vector vị trí cơ cấu cuối $P_{3 \times 1}$.
• Triển khai phương pháp giải động học nghịch bằng giải tích và phương pháp ma trận Jacobian có định hướng kết hợp DLS và Gradient Descent.

Chương 5: Xây dựng bộ điều khiển cảm biến EMGs

Chương này hiện thực hóa kênh điều khiển sinh học:

• Xác định vị trí dán điện cực cảm biến cực khô DFMotion Robot dựa trên giải phẫu cơ thể: điện cực đo gắn trên cơ nhị đầu (Biceps brachii) tại vị trí 1/3 khoảng cách từ trục khớp khuỷu đến xương đòn, điện cực tham chiếu gắn tại cổ tay.
• Thu thập dữ liệu tín hiệu điện cơ thô trong các chuyển động co duỗi cẳng tay.
• Thực hiện biến đổi phổ tần số Fourier (FFT) để nhận diện các thành phần nhiễu nguồn và nhiễu chuyển động tần số thấp.
• Thiết kế bộ lọc số Butterworth dải thông (kết hợp thông cao và thông thấp) loại bỏ triệt để nhiễu ngoài dải 20-500 Hz.
• Xây dựng thuật toán lọc Kalman tích hợp dữ liệu góc tham chiếu từ cảm biến IMU để chuyển đổi năng lượng co cơ thành góc quay ước lượng của khớp khuỷu tay.

Chương 6: Mô phỏng và đánh giá hệ thống

Chương 6 trình bày các kết quả kiểm chứng trên môi trường MATLAB/Simulink:

• Xây dựng mô hình hình học và vật lý của robot trong công cụ Simscape Multibody.
• Kiểm chứng động học nghịch Jacobian: cho cơ cấu cuối di chuyển đến các điểm tọa độ kiểm tra bất kỳ, so sánh sai số giữa vị trí đặt và vị trí đạt được.
• Quét không gian làm việc 3D của robot: biểu diễn đồ thị không gian làm việc tổng quát toàn phần và không gian làm việc bị giới hạn theo góc nhìn Oxy và Oxz.
• Mô phỏng quy hoạch quỹ đạo điểm - điểm: phân tích đáp ứng quỹ đạo 3D, sự biến thiên vị trí, vận tốc, gia tốc theo các trục X, Y, Z, sai số giữa quỹ đạo lý tưởng và quỹ đạo khớp, đồng thời trích xuất đáp ứng moment tải (Torque) của cả 6 khớp.
• Mô phỏng xử lý tín hiệu EMGs: nạp tập dữ liệu thu thập từ cơ Biceps và Triceps, đánh giá đáp ứng tín hiệu trước và sau khi qua bộ lọc số, kiểm chứng sự bám sát giữa góc ước lượng Kalman từ EMG và góc đo thực tế từ cảm biến IMU.

Chương 7: Thực nghiệm và đánh giá hệ thống

Chương 7 đánh giá mô hình thực tế qua các bài đo kiểm định lượng:

• Cấu hình thông số dòng điện, vi bước trên Driver Step TB6600 và cài đặt thông số điều khiển vị trí trên phần mềm Driver AC Servo.
• Thực nghiệm mạng truyền thông CAN bus: kiểm tra phản hồi số xung encoder của Driver AC Servo khi điều khiển quay góc nhỏ 0.2 độ và quay về vị trí ban đầu; kiểm tra độ tin cậy gửi nhận 5 lần giữa hai giá trị bất kỳ.
• Thực nghiệm quy hoạch quỹ đạo cánh tay thực tế: đo đạc tọa độ khớp khuỷu tay chuyển động trong không gian 3 chiều, so sánh đáp ứng thực tế với mô phỏng về vị trí, hướng và gia tốc theo các trục X, Y, Z; tính toán chỉ số sai số bình phương trung bình (RMSE).
• Thực nghiệm điều khiển robot bằng cảm biến EMGs: gắn cảm biến lên người thử nghiệm, đọc tín hiệu co duỗi cơ thời gian thực, lọc và ước lượng góc khớp qua bộ lọc Kalman, truyền lệnh qua mạng CAN để điều khiển khớp khuỷu tay của robot bám theo cử động cánh tay người.

Chương 8: Kết luận và hướng phát triển

Chương 8 tổng kết các kết quả đạt được về phần cứng (tủ điện, mạch PCB CAN Slave), phần mềm (thuật toán động học DLS, giao diện Qt Creator) và kênh điều khiển EMGs. Đồng thời, chương chỉ ra các hướng phát triển tiếp theo như bổ sung cơ chế điều khiển lực kín, nâng cấp cảm biến đa kênh và thử nghiệm lâm sàng trên đối tượng cần phục hồi chức năng.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã chế tạo và vận hành thành công mô hình thực nghiệm hệ thống điều khiển chuyển động cho robot Exoskeleton 6 bậc tự do và kênh điều khiển sinh học EMGs với các kết quả cụ thể:

Hạng mục đánh giá	Kết quả đạt được trong nghiên cứu
Mạng truyền thông CAN bus 7 node	Giao tiếp thời gian thực ổn định ở tốc độ cao (lên đến 1 Mbps); truyền nhận dữ liệu chính xác 100% trong các bài thử nghiệm gửi nhận 5 chu kỳ liên tiếp; bộ điều khiển đọc chính xác phản hồi xung Encoder của Driver AC Servo ở góc dịch chuyển nhỏ $0.2^\circ$ và trở về gốc tọa độ
Giải thuật động học nghịch DLS & Gradient Descent	Khắc phục được hiện tượng không khả nghịch tại các điểm kỳ dị; tính toán hội tụ nghiệm góc khớp mượt mà; giữ chuyển động của 6 khớp nằm trọn trong giới hạn cơ khí cho phép
Quy hoạch quỹ đạo không gian khớp	Quỹ đạo đa thức bậc 5 giúp cánh tay robot chuyển động êm ái, liên tục về vận tốc và gia tốc; sai số chuyển động giữa mô phỏng và thực nghiệm được đánh giá định lượng qua sai số bình phương trung bình (RMSE) trên các trục tọa độ X, Y, Z
Xử lý tín hiệu điện cơ EMGs	Bộ lọc số Butterworth dải thông 20-500 Hz loại bỏ thành công nhiễu trôi đường nền và nhiễu hài; thuật toán lọc Kalman ước lượng góc khớp khuỷu tay bám sát tín hiệu góc tham chiếu từ cảm biến IMU trong các chuyển động co/duỗi cơ Biceps và Triceps

Về mặt giải pháp kỹ thuật, đồ án đóng góp một kiến trúc điều khiển phân tán qua mạng CAN bus sử dụng các bo mạch Slave tự thiết kế, giúp giảm đáng kể số lượng dây dẫn chạy dọc thân khung xương robot so với phương pháp điều khiển tập trung truyền thống. Đề tài cũng hoàn thiện quy trình từ mô phỏng thuật toán trên MATLAB/Simscape đến triển khai nhúng trên phần cứng thực tế và xây dựng giao diện vận hành trực quan trên hệ điều hành nguồn mở Ubuntu Linux.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Theo công bố của nhóm tác giả, công trình còn tồn tại một số hạn chế do điều kiện nghiên cứu:

• Đề tài chỉ sử dụng khung cơ khí robot Exoskeleton có sẵn tại phòng thí nghiệm, chưa can thiệp cải tiến hoặc tối ưu hóa kết cấu cơ khí.
• Hệ thống mới dừng lại ở cấu trúc điều khiển vị trí vòng hở (Open-loop) qua mạng CAN, chưa tích hợp vòng hồi tiếp lực/moment tương tác trực tiếp giữa người dùng và robot.
• Chưa kiểm định độ ổn định và an toàn công nghiệp khi hệ thống mang tải nặng trong quá trình vận hành liên tục.
• Quỹ đạo chuyển động thực nghiệm mới được kiểm chứng trên một mẫu bài tập phục hồi chức năng dạng điểm - điểm cơ bản.
• Kênh đo tín hiệu sinh học mới sử dụng 01 cảm biến EMGs cực khô đơn lẻ đặt trên cơ tay, chưa mở rộng ra cụm cơ đa kênh; phương pháp dò tìm hệ số bộ lọc số và bộ lọc Kalman vẫn thực hiện thủ công dựa trên kinh nghiệm.

Hướng phát triển tiếp theo được đề xuất bao gồm:

• Nghiên cứu và thiết kế bộ điều khiển trở kháng (Impedance Control) hoặc điều khiển lực bám để đảm bảo tính an toàn cao khi người bệnh tương tác trực tiếp với robot.
• Tự động hóa quá trình tối ưu hệ số của bộ lọc Kalman và giải thuật Jacobian bằng các thuật toán thông minh.
• Mở rộng hệ thống cảm biến EMGs đa kênh, áp dụng các kỹ thuật học máy (Machine Learning) hoặc mạng nơ-ron học sâu (Deep Learning) để nhận dạng nhiều dạng cử động phức tạp của toàn bộ cánh tay.
• Nâng cấp phần cứng, bổ sung các cơ cấu ngắt khẩn cấp phần cứng đạt chuẩn y tế và tiến hành thử nghiệm lâm sàng trên các bệnh nhân suy giảm chức năng vận động.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Kỹ thuật Y sinh và Robot học.

Tài liệu có giá trị ứng dụng thực tiễn cao ở các phần:

• Phương pháp xây dựng thuật toán động học nghịch Jacobian kết hợp Damped Least Squares và Gradient Descent để xử lý bài toán kỳ dị cho robot cánh tay/khung xương 6 bậc tự do.
• Quy trình thiết kế phần cứng bo mạch vi điều khiển giao tiếp mạng CAN bus phân tán, sơ đồ đấu nối tủ điện điều khiển phối hợp giữa động cơ AC Servo và Step Motor.
• Kỹ thuật lọc số dải thông Butterworth và thuật toán ước lượng trạng thái Kalman trong chuyển đổi tín hiệu điện cơ y sinh (EMGs) sang biến góc khớp phục vụ điều khiển chuyển động trực quan.

Câu hỏi thường gặp

1. Đề tài giải quyết vấn đề điểm kỳ dị trong bài toán động học nghịch của robot 6 bậc tự do bằng phương pháp nào?

Tác giả sử dụng phương pháp ma trận Jacobian nghịch đảo theo thuật toán bình phương tối thiểu giảm chấn (Damped Least Squares - DLS) thông qua công thức $J^* = J^T(JJ^T + \lambda^2 I)^{-1}$. Hệ số giảm chấn $\lambda$ giúp hạn chế độ nhạy cảm của ma trận tại các điểm kỳ dị hoặc gần kỳ dị. Đồng thời, thuật toán suy giảm độ dốc (Gradient Descent) được kết hợp với hàm thế năng Homogeneous $H(q)$ để chiếu các nghiệm vào không gian rỗng $(I - J^+J)$, giúp ràng buộc các góc quay của 6 khớp luôn nằm trong giới hạn chuyển động cơ khí an toàn.

2. Cấu trúc mạng truyền thông CAN bus được thiết kế và vận hành như thế nào?

Mạng truyền thông của hệ thống gồm 7 node (1 Master Module và 6 Slave Module) kết nối qua 2 dây vi sai CAN_H và CAN_L theo chuẩn CAN 2.0A, tốc độ truyền dữ liệu đạt 1 Mbps. Master Module chịu trách nhiệm tính toán và gửi dữ liệu đặt quỹ đạo; mỗi Slave Module quản lý một khớp robot riêng biệt (3 khớp gốc dùng AC Servo và 3 khớp sau dùng Step Motor TB6600). Hệ thống hỗ trợ cả chế độ gửi dữ liệu đơn địa chỉ lẫn gửi đồng thời toàn mạng thông qua cấu hình bộ lọc Filter CAN phần cứng.

3. Cảm biến điện cơ EMGs được đặt tại vị trí nào và dùng để điều khiển khớp nào trên robot?

Nhóm tác giả sử dụng 01 cảm biến EMGs cực khô (DFMotion Robot) gắn trực tiếp lên da tại bó cơ nhị đầu (Biceps brachii) ở vị trí 1/3 khoảng cách tính từ trục khớp khuỷu tay đến xương đòn trước, với cực tham chiếu đặt tại vùng cổ tay; đồng thời tiến hành đo đạc đối chiếu thêm trên bó cơ tam đầu (Triceps). Tín hiệu điện cơ thu được dùng để ước lượng góc co duỗi của khuỷu tay người nhằm điều khiển 01 khớp khuỷu tay tương ứng trên mô hình robot thực tế.

4. Quy trình xử lý tín hiệu điện cơ thô từ cảm biến gồm những bước kỹ thuật nào?

Tín hiệu EMGs thô có biên độ nhỏ (0-10 mV) và tần số 0-500 Hz được đưa qua chuỗi xử lý: đầu tiên phân tích phổ tần số bằng biến đổi Fourier rời rạc (DFT/FFT) để xác định các dải tần nhiễu; tiếp theo sử dụng bộ lọc số chủ động Butterworth dải thông để loại bỏ nhiễu trôi đường nền tần số thấp và nhiễu cao tần ngoài dải 20-500 Hz; sau đó dữ liệu được đưa qua bộ lọc Kalman kết hợp với giá trị đo tham chiếu từ cảm biến quán tính IMU để ước lượng góc quay khớp khuỷu tay mượt mà.

5. Giao diện điều khiển và giám sát của robot được phát triển trên công nghệ nào?

Giao diện người - máy (HMI) được lập trình bằng ngôn ngữ C++ trên nền tảng Qt Creator, vận hành trên hệ điều hành Ubuntu Linux. Giao diện bao gồm 5 cửa sổ chức năng: Giới thiệu hệ thống (Introduce), Cài đặt thông số kết nối cổng mạng, Chạy chế độ từng khớp (Jog) và lấy gốc (Set Home), Chạy tự động bài tập phục hồi chức năng theo quỹ đạo quy hoạch, và Tab thực thi điều khiển robot theo thời gian thực bằng cảm biến EMGs.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Minh Nhựt và Vũ Công Dương đã hoàn thành trọn vẹn việc thiết kế và chế tạo hệ thống điều khiển chuyển động cho robot Exoskeleton 6 bậc tự do kết hợp kênh tín hiệu điện cơ sinh học EMGs. Nghiên cứu đã làm chủ giải thuật động học nghịch DLS kết hợp Gradient Descent để tránh điểm kỳ dị, quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 5 mượt mà và xây dựng thành công mạng truyền thông CAN bus 7 node phân tán với bo mạch Slave tự thiết kế. Kết quả lọc số Butterworth và ước lượng trạng thái Kalman đã chứng minh tính khả thi trong việc ứng dụng tín hiệu điện cơ để điều khiển chuyển động khớp robot khuỷu tay, tạo tiền đề kỹ thuật vững chắc cho việc phát triển các thiết bị robot trợ lực và phục hồi chức năng y tế chuyên sâu tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương này trình bày tổng quan, lý do thực hiện đề tài, đưa ra mục tiêu và giới hạn trong quá trình xây dựng đề tài. Qua đó, xác định được hướng nghiên cứu, đề xuất phương pháp và hướng thực hiện đề tài tìm hiểu và thiết kế bộ chuyển động cho cánh tay robot khung xương 6 bậc tự do và sử dụng tín hiệu EMG trong điều khiển, dựa trên tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, và năng lực nghiên cứu của nhóm để chỉ ra các giới hạn cần thiết.1 Tình hình nghiên cứu Với sự phát triển vượt trội của khoa học công nghệ từ những năm 2000, đã khai phá nhiều tiềm năng của robot trong đời sống và vấn đang có chiều hướng gia tăng nhanh chóng trong những năm gần đây. Hình 1-1 Thống kê số lượng lắp đặt với loại robot công nghiệp theo báo cáo mới nhất từ IFR Số lượng robot được lắp đặt trong công nghiệp liên tục tăng, đặc biệt lả ở các khu vực Asian, với đầu tàu trong lĩnh vực sản xuất là Trung Quốc, trong năm 2022 theo hiệp hội IFR (International Federation of Robotics) đại diện cho ngành công nghiệp trên toàn thế giới số lượng robot mà các quốc gia Châu Á sở hữu chiếm khoảng 74% trên toàn thế giới chỉ riệng về loại hình robot công nghiệp. Tại Việt Nam việc sử dụng cánh tay robot đang ngày một gia tăng trong ngành sản xuất ô tô (VINFAST, THACO,…), giáo dục (Đại học Sư Phạm Kĩ Thuật, Đai học Bách Khoa HCM,…), trong các lĩnh vực về y tế (Bệnh viện Trung ương Quân Đội 108,.

Cho thấy rằng cánh tay robot có ở mọi nơi trong cuộc sống. Tuy nhiên việc tiếp cận chỉ đang dừng lại ở vai trò sử dụng sản phẩm, để có thể bắt kịp tiến độ phát triển Việt Nam cần phải làm chủ các công nghệ về robot.Vì những lợi ích mà robot mang lại về độ ổn định, tính chính xác cao, khả năng hoạt động liên tục,… Robot đang ngày càng phát huy được vai trò hỗ trợ con người trong nhiều mặt đời sống. Trang 1 LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP a) b) c) d) Hình 1-2 Ứng dụng của cánh tay robot trong đời sống, a) Robot hàn vật liệu, b) Chăm sóc cây trồng, c) Dạy học và tương tác, d) Robot gắp thả vật Trước đây, khi đề cập đến các dạng robot nối tiếp với các bậc tự do ta thường nghĩ đến các loại robot có cấu trúc kiểu cánh tay phổ biến như robot công nghiệp PUMA 560, UR3,… Tuy nhiên nhằm phạm vi ứng dụng của robot đối với đời sống, nhiều cấu trúc robot mới được ra đời. Một trong số đó là cơ cấu robot exoskeleton còn được gọi là khung xương ngoài, với cấu trúc mô phỏng cánh tay người vì vậy thiết kế robot cũng hết sức đa dạng.

Ứng dụng của robot exoskeleton rất đa dạng, từ lĩnh vực y tế, công nghiệp cho đến quốc phòng an ninh. a) b) Hình 1-3 Cấu hình robot khung xương, a) ANYexo, cre:Robot System Lab ETHzurich, b) Exskeleton Yeecon, cre: Yeecon Company Bên cạnh đó việc sử dụng robot Exoskeleton được cho là phù hợp khi thực hiện tương tác trực tiếp với con người có tính ứng dụng trong các hệ thống giao diện người và máy Trang 2 LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP (HMI). Hiện tại, theo bộ Y tế Việt Nam cung cấp thống kê vào năm 2022 [1] cho thấy có khoảng 200.000 người bị mắc các đột quỵ hằng năm do sự cải tiến về y học và khoa học hiện đại phát triển đã giúp tuổi thọ của con người được nâng cao đáng kể, tuy nhiên điều kiện mội trường và mức sống được coi là chưa phù hợp dẫn đến ảnh hưởng sức khỏe của con người. Vì vậy việc phát triển các robot để phù hợp áp dụng trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cộng đồng được cho là rất cần thiết trong thời điểm hiện nay.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước Trên thế giới các dạng robot có cấu tạo khung xương đã xuất hiện được trong vài thập kĩ, trong tính linh hoạt và tương tác với con người, cấu hình robot khung xương đóng vai trò rất quan trọng.

Với sự xuất hiện của các dạng robot Exoskeleton. Robot khung xương có thể được tìm thấy với đa dạng cấu hình cho các chi trên cơ thể con người là một dạng cơ cấu có cấu trúc đặc biệt và không theo bất kì tiêu chuẩn nào [2]. Để thực hiện phận loại robot khung xương ta có thể dựa vào các khía cạnh khác như thiết kế cơ khí, cơ cấu chấp hành, loại hình điều khiển, hướng tiếp cận về điều khiển. Hình 1-4 Thống kê các nghiên cứu ứng dụng của robot Exoskeleton vào năm 2020 [3] Với thống kê tại Hình 1-4, các ứng dụng của robot exoskeleton được ứng dụng trong các lĩnh vực về công nghiệp, y tế, quân đội trong đó tỉ trọng tập trung hầu hết trong y học với tỉ trọng chiếm khoảng 48.

Trang 3 LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP Bảng 1-1 Phân loại các robot Exoskeleton STT Phân loại Đặc điểm Hình ảnh Robot với nhiều bậc tự do, có thể di chuyển trong không Upper-limb gian lớn, là dạng robot khung 1 Exoskeleton xương có thể ôm trọn chi trên, Direct driven và có chức năng phục hồi trên [4, 5] toàn chi, trong hình bên gồm robot ARMin và robot CADEN7. Robot có các cơ cấu truyền Upper-limb động được thực hiện bằng cáp. 2 Exosketon Mang đến tín gọn nẹ trong quá Cable-driven trình thực thi nhiệm vụ. Với cấu trúc robot dạng xương được xem là một thiết bị đeo hỗ trợ hoặc tăng cường khả năng vận động của con người [6].

Trong lĩnh vực y tế các robot, thực hiện tập lặp lại cách bài tập chuyển động cho các chi bị hư tổn nhằm kích thích các tín hiệu thần kinh mang đến cảm giác quen thuộc từ đó phục hồi các chức năng của bệnh nhân, hầu hết trong các ứng dụng phục hồi chức năng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế trong bệnh viện giúp các bệnh nhân sau phẩu thuật hoặc xuất hiện trên các phòng tập trị liệu của các trung tâm thể thao giúp giảm tình trạng chấn thương nhằm từ đó vận động viên có thể tập thường xuyên cường độ cao và có thể nhanh lấy lại cảm giác sau khi bị chấn thương. Trong lĩnh vực công nghiệp, robot còn có thể được sử dụng nhằm hỗ trợ lực và giảm thiểu các tai nạn trong lao động từ đó cải thiện hiệu suất làm việc. Trong lĩnh vực về an ninh quốc phòng việc chế tạo các robot khung xương bọc quanh các chi có thể giúp cho các quân lính được bảo vệ tốt hơn, vận động cường độ cao bền bĩ hơn trên các chiến trường khắc nghiệt. a) b) c) Hình 1-5 Ứng dụng robot exoskeleton, a) Trợ lực hoạt động “Lucy” robot, b) Hỗ trợ tập phục hồi chức năng robot CRBH’s CoF, c) Exoskeleton robot trang phục cho quân nhân Trang 4 LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP Vì cấu trúc robot exoskeleton là đặc biệt chính vì vậy việc tính toán động học cho robot cũng là một vấn đề được quan tâm.

Với thiết kế robot exoskeleton 4 bậc tự do [7] nhóm tác giả thực hiện phương pháp giải động học nghịch sử dụng phương pháp giải tích, đồng thời đánh giá không gian làm việc của robot, thực hiện triển khai và điều khiển robot exoskeleton 4 bậc tự do thông qua bộ điều khiển chuyển động PD cho các khớp, ngoài phương pháp sử dụng phương pháp giải tích để tính toán động học nghịch, việc giải động học sử dụng phương pháp Jacobian hoàn toàn có thể thay thế phụ thuộc vào cấu hình robot khác nhau, với nghiên cứu thiết kế và phân tích cánh tay máy phục hòi chức năng cho chi trên nhiều phương thức điều khiển [8] với hướng tiếp cận sử dụng phương pháp đạt trục theo Denavit–Hartenberg cùng với đó sử dụng giải thuật Jacobian để giải bài toán động học nghịch cho robot. Ngoài ra, phương pháp tiếp cận sử dụng phương pháp tính động học nghịch dựa trên các cơ cấu tương tự chi của người [9], tác giả Shuo Pei đã sử dụng phương pháp Pseudo-Inverse cùng với thuật toán suy giảm độ dốc để thực hiện tính toán động học nghịch sử dụng ma trận Jacobian với ưu tiên về hướng và có kết quả đạt được với sai số về 3 hướng của cơ cấu chấp hành rơi vào 10 rad. Phương pháp sử dụng phương pháp giải động học nghịch bằng ma trận Jacobian với sự ràng buộc về chuyển động của các khớp robot [10] của tác giả Stefano Dalla Gasperina, phương pháp giải động học sử dụng phép nghịch đảo từ phương trình Pseudo-Inverse và sử dụng phương pháp suy giảm độ dốc Gradient Descent để ràng buộc chuyển động các khớp, kết quả đạt được với sai số tối đa của hệ thống chỉ rơi vào khoảng 0. Trong nhiều phương pháp được sử dụng để điều khiển từ xa robot, tín hiệu điều khiền bằng EMGs nổi lên như là một trong những phương pháp trực quan nhất, mô tả trực tiếp vận hành từ các chi tự nhiên của con người dựa trên các tín hiệu sinh học thu thập được [11], vì vậy khi người dùng không cần quá nhiều kiến thức để có thể thực hiện điều khiển một mô hình robot.

Hình 1-6 Tổng quan về ứng dụng và kĩ thuật điều khiển của tín hiệu EMG [12] Từ Hình 1-6, ta thấy rằng tín hiệu EMG được sử dụng phổ biến trong các lĩnh vực về điều khiển robot, chuẩn đoán bệnh tật và phục hồi chức năng cho thấy rằng ứng dụng EMGs có vai trò quan trọng trong các lĩnh vưc đặc biệt là về y tế công cộng, điều đó làm vai trò Trang 5 LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP của tín hiệu EMG có tiềm năng lớn đối với hệ thống sử dụng tín hiệu EMG. Với thái cực còn lại các nghiên cứu tập trung vào xử lý các tín hiệu EMG thu thập được trong đó bao gồm các phương pháp xử lý và nhận dạng tín hiệu. Trong nghiên cứu về biện pháp can thiệp điều khiển robot dựa trên tín hiệu EMG của Yunxia Huo vào năm 2023 [13] nghiên cứu cho thấy sự can thiệp điều khiển bằng tín hiệu EMG có hiệu quá hơn với các phương pháp thông thường, nghiên cứu tập trung vào xác định các yếu tố về độ cứng của cơ, điều chỉnh cường độ và hạn chế hoạt động quá mức trong quá trình tập luyện. Nghiên cứu phát triển hệ thống điều khiển từ xa cho robot di động sử dụng tín hiệu EMG của Stefano Bisi [14], đã thực hiện kết hợp tín hiệu EMG cùng với phần mềm mô phỏng Robotics Operating System (ROS) để thực hiện điều khiển chuyển động đói với hệ mobile robot.