Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, tự động hóa và robot công nghiệp đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao năng suất, đảm bảo độ chính xác và thay thế con người làm việc tại các môi trường độc hại, khắc nghiệt hoặc nguy hiểm. Nhu cầu ứng dụng các hệ thống robot điều khiển từ xa càng trở nên cấp thiết trong các tình huống thực tiễn như đại dịch Covid-19 năm 2020 hay trong lĩnh vực thám hiểm không gian.

Các phương pháp điều khiển cánh tay robot mô phỏng chuyển động cơ thể người phổ biến hiện nay thường áp dụng công nghệ xử lý ảnh (thị giác máy tính). Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và yêu cầu các bộ vi xử lý hoặc máy tính nhúng hiệu năng cao như Raspberry Pi, làm tăng chi phí và độ phức tạp phần cứng. Để giải quyết hạn chế này, đồ án đề xuất giải pháp điều khiển robot 6 bậc tự do (6-DoF) thông qua hệ thống cảm biến đo lường quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU) gắn trực tiếp trên cánh tay người và truyền tín hiệu không dây qua giao thức Bluetooth.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài bao gồm:

  1. Nghiên cứu, tính toán và thiết kế mô hình cơ khí cánh tay robot 6 bậc tự do; xây dựng giải thuật điều khiển tối ưu.
  2. Tìm hiểu, thiết kế và thi công hệ thống cảm biến đo lường quán tính (IMU) nhằm thu thập và ước lượng tư thế, chuyển động cánh tay người.
  3. Thiết kế giải thuật tính toán động học, xử lý dữ liệu cảm biến, lập trình truyền nhận dữ liệu không dây và điều khiển động cơ trên vi điều khiển.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình cánh tay robot 6 bậc tự do cấu trúc phỏng sinh học (Anthropomorphic), hệ thống cảm biến quán tính đa điểm và hệ thống điều khiển vi điều khiển phân tán.
  • Phạm vi nghiên cứu: Đề tài được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ ngày 24/02/2020 đến ngày 27/07/2020; tập trung vào thiết kế phần cứng, giải thuật động học, thuật toán ước lượng góc Euler từ tín hiệu cảm biến và điều khiển truyền động qua sóng Bluetooth.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài áp dụng hệ thống cơ sở lý thuyết toán học và kỹ thuật chuyên ngành điều khiển - robot:

  • Lý thuyết robot và động học tay máy: Thiết lập mô hình động học dựa trên hệ tọa độ thuần nhất, quy tắc Denavit-Hartenberg (DH) để tính toán ma trận chuyển đổi đồng nhất $4 \times 4$ phục vụ bài toán động học thuận. Bài toán động học nghịch được giải quyết bằng phương pháp đại số kết hợp hình học và ma trận quay Euler nhằm xác định các biến khớp từ vị trí, hướng của điểm đầu cuối (End Effector).
  • Quy hoạch quỹ đạo chuyển động: Sử dụng đa thức bậc 3 theo thời gian $\theta(t) = a + bt + ct^2 + dt^3$ để đảm bảo tính liên tục của vị trí, vận tốc và gia tốc trong không gian khớp cũng như không gian làm việc (quỹ đạo đường thẳng và quỹ đạo đường tròn).
  • Hệ thống cảm biến đo lường quán tính: Khung tham chiếu chuẩn NED (Bắc - Đông - Hướng xuống) gắn liền mặt đất và hệ tọa độ vật thể Descartes; lý thuyết góc Euler (Roll, Pitch, Yaw) và toán tử Quaternion; nguyên lý đo lường của gia tốc kế 3 trục, con quay hồi chuyển 3 trục (MEMS dựa trên hiệu ứng Coriolis), từ kế 3 trục (hiệu ứng từ điện trở dị hướng AMR); các giải thuật xử lý tín hiệu gồm bộ lọc thông thấp số, bộ lọc bù (Complementary Filter) và bộ lọc Kalman.
  • Phương pháp truyền thông và đóng gói dữ liệu: Chuẩn truyền thông không dây Bluetooth (IEEE 802.15.1, băng tần 2.4 GHz, kỹ thuật nhảy tần trải phổ FHSS), chuẩn giao tiếp nối tiếp UART, giao tiếp I2C và định dạng dữ liệu dạng chuỗi JSON.

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm thiết kế mô hình hóa 3D trên máy tính, tính toán giải tích ma trận động học, lập trình nhúng điều khiển thời gian thực và thực nghiệm đo lường góc nghiêng trên mô hình thực tế. Nguồn dữ liệu sử dụng từ các thông số datasheet linh kiện công nghiệp và dữ liệu đo đạc thực nghiệm từ cảm biến quán tính.


Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Hệ thống được thiết kế và chế tạo bao gồm hai khối chính: Khối cánh tay robot 6 bậc tự do và Khối thu thập chuyển động cánh tay người (hệ thống IMU).

Thành phần Thiết bị / Công nghệ sử dụng Chức năng kỹ thuật
Cơ khí robot Khung kết cấu 6 bậc tự do (thiết kế SolidWorks) Cấu trúc tay máy dạng phỏng cánh tay người (khớp xoay)
Cơ cấu chấp hành Động cơ bước giảm tốc Nema 17 (3969/289), Servo MG996R Dẫn động các trục khớp gốc, khớp vai, khuỷu và cổ tay
Mạch công suất Driver điều khiển động cơ bước TB6600 Điều khiển xung/chiều và phân dòng vi bước cho động cơ
Bộ xử lý trung tâm Arduino Mega 2560, Arduino Uno R3 Tính toán động học, quy hoạch quỹ đạo và phát xung điều khiển
Bộ cảm biến 04 module MPU 9250 (Gia tốc + Gyro + Từ kế) Đo lường tham số chuyển động gắn tại ngực, cẳng tay, bàn tay, ngón tay
Bộ ghép kênh I2C Module mở rộng TCA9548A Ghép kênh địa chỉ I2C đọc tuần tự dữ liệu từ 4 cảm biến
Xử lý cảm biến Arduino Nano Thu thập tín hiệu IMU, tính toán góc xoay và đóng gói JSON
Truyền thông Module Bluetooth HC-05 (giao tiếp UART) Truyền dữ liệu tọa độ/góc quay không dây giữa người và robot
Hệ thống nguồn Nguồn xung 24VDC - 10A, Pin Li-Po, hạ áp LM2596 (5V-3A) Cung cấp năng lượng cho mạch điều khiển, cảm biến và động cơ

Kiến trúc điều khiển hệ thống vận hành theo quy trình: Cảm biến MPU 9250 thu thập tín hiệu gia tốc và vận tốc góc tại từng khâu của cánh tay người $\rightarrow$ Module TCA9548A chuyển tiếp dữ liệu về Arduino Nano qua bus I2C $\rightarrow$ Arduino Nano tính toán góc Euler, đóng gói thành chuỗi JSON $\rightarrow$ Module HC-05 truyền không dây qua Bluetooth $\rightarrow$ Arduino Mega 2560 giải mã dữ liệu, thực thi thuật toán động học nghịch và quy hoạch quỹ đạo $\rightarrow$ Xuất tín hiệu điều khiển qua driver TB6600 để chấp hành chuyển động các khớp robot.


Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng Quan Về Đề Tài

Chương này phân tích tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh CMCN 4.0 và ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 đối với nhu cầu thay thế sức lao động tại các môi trường nguy hiểm. Tác giả xác định các mục tiêu cốt lõi: thiết kế mô hình cánh tay robot 6 bậc tự do, phát triển thuật toán điều khiển tối ưu, thiết kế hệ thống cảm biến quán tính thu thập dữ liệu chuyển động tay người và truyền thông điều khiển vi điều khiển. Phạm vi giới hạn dừng lại ở mức điều khiển robot 6-DoF cơ bản, phân tích tín hiệu điện áp gia tốc từ IMU và kết nối không dây qua module Bluetooth.

Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết

Chương 2 trình bày có hệ thống các nền tảng lý thuyết:

  • Tổng quan thực tế ảo và ứng dụng mô phỏng không gian làm việc của robot.
  • Lịch sử phát triển và phân loại robot theo kết cấu (Descartes, trụ, cầu, SCARA, phỏng cánh tay người), theo điều khiển (vòng hở, vòng kín, điểm - điểm, theo đường) và theo ứng dụng.
  • Động học tay máy: Hệ tọa độ thuần nhất, ma trận biến đổi tịnh tiến, ma trận quay, bảng Denavit-Hartenberg (DH) cho bài toán thuận và phương pháp giải bài toán nghịch.
  • Thuật toán quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3 trong không gian khớp và không gian công tác (quỹ đạo thẳng, quỹ đạo tròn).
  • Cảm biến quán tính: Cấu trúc gia tốc kế, con quay hồi chuyển (cơ học, sợi quang, MEMS), từ kế AMR HMC5883L; thuật toán góc Euler, Quaternion, bộ lọc thông thấp, bộ lọc bù và bộ lọc Kalman.
  • Truyền thông công nghiệp: Chuẩn Bluetooth IEEE 802.15.1, UART, bus I2C và cú pháp dữ liệu JSON.

Chương 3: Thiết Kế Và Tính Toán

Chương 3 tập trung vào khâu tính toán giải tích và mô hình hóa:

  • Thiết kế kết cấu cơ khí bộ khung robot 6-DoF trên phần mềm SolidWorks đáp ứng các yêu cầu về tải trọng và vùng làm việc.
  • Thiết lập hệ trục tọa độ theo quy tắc bàn tay phải và bảng thông số Denavit-Hartenberg cho từng khâu khớp.
  • Xây dựng hệ phương trình ma trận biến đổi đồng nhất giải bài toán động học thuận và biến đổi ma trận xác định nghiệm động học nghịch.
  • Mô hình hóa hệ thống IMU trên cơ thể người gồm 4 vị trí đo nhằm ước lượng chính xác góc quay khớp vai, khuỷu tay và cổ tay so với hệ quy chiếu Trái Đất.

Chương 4: Thi Công Hệ Thống

Chương 4 mô tả chi tiết quá trình chế tạo phần cứng và xây dựng thuật toán điều khiển:

  • Thi công khung robot thực tế kết hợp lắp ráp động cơ bước Nema 17 kèm hộp số giảm tốc và servo MG996R.
  • Lắp ráp mạch điều khiển trung tâm sử dụng Arduino Mega 2560, mạch driver TB6600, module nguồn LM2596 và module truyền thông HC-05.
  • Thi công mạch đo lường quán tính gồm vi điều khiển Arduino Nano, 4 cảm biến MPU 9250 và mạch mở rộng TCA9548A.
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật chi tiết cho từng vi điều khiển: Chương trình ngắt điều chế xung trên Arduino Mega, lưu đồ đọc tuần tự I2C trên Arduino Nano và quy trình truyền nhận chuỗi dữ liệu JSON.

Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét Và Đánh Giá

Chương 5 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được:

  • Hoàn thiện mô hình cánh tay robot 6-DoF hoạt động ổn định và mạch điều khiển trung tâm.
  • Xây dựng giao diện điều khiển và giám sát chuyển động robot.
  • Kiểm chứng thực nghiệm động học thuận và nghịch qua 4 trường hợp thử nghiệm vị trí góc khớp.
  • Đồ thị hóa kết quả quy hoạch quỹ đạo bậc 3, chứng minh vận tốc và gia tốc không bị biến đổi đột ngột.
  • Thử nghiệm điều khiển thực tế ảo: Hệ thống IMU bám sát chuyển động tay người qua các tư thế (thẳng tay, thấp tay, nghiêng tay sang trái) và điều khiển robot gắp vật thành công.

Chương 6: Kết Luận Và Hướng Phát Triển

Chương 6 tổng kết mức độ hoàn thành nhiệm vụ của đồ án, khẳng định tính khả thi của giải pháp điều khiển robot phỏng sinh học bằng hệ thống IMU chi phí thấp. Tác giả đề xuất các hướng nâng cấp: Hoàn thiện thuật toán lọc thích nghi để giảm thiểu nhiễu trôi của cảm biến quán tính và tích hợp kính thực tế ảo (VR) chuyên dụng để tăng cường trải nghiệm quan sát của người vận hành.


Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật chính

  • Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng: Xây dựng thành công cánh tay robot 6 bậc tự do kết cấu phỏng cánh tay người, sử dụng động cơ bước Nema 17 có hộp số giảm tốc và động cơ servo DC MG996R; hệ thống truyền động thông qua driver TB6600 và cấp nguồn bằng bộ nguồn xung 24VDC - 10A kết hợp pin Li-Po.
  • Tính toán và kiểm chứng động học: Thiết lập thành công bảng thông số DH, xây dựng ma trận chuyển đổi đồng nhất và giải thuật động học nghịch; kiểm chứng thành công tính chính xác qua 4 trường hợp thực nghiệm mô phỏng và thực tế.
  • Quy hoạch quỹ đạo mượt mà: Ứng dụng thành công hàm đa thức bậc 3 cho các khớp chuyển động, triệt tiêu sự thay đổi đột ngột về vận tốc và gia tốc tại các điểm chuyển tiếp.
  • Hệ thống đo lường quán tính không dây: Tích hợp 4 cảm biến MPU 9250 thông qua mạch mở rộng I2C Multiplexer TCA9548A trên Arduino Nano, tính toán góc Euler thời gian thực và truyền không dây qua Bluetooth HC-05 về Arduino Mega để điều khiển robot gắp vật thể thành công.

Đóng góp của đề tài

  • Đề xuất giải pháp thay thế phương pháp xử lý ảnh truyền thống (vốn đòi hỏi phần cứng phức tạp như Raspberry Pi) bằng hệ thống cảm biến quán tính đa điểm phân tán kết hợp vi điều khiển chi phí thấp (Arduino Mega, Nano).
  • Cung cấp tài liệu thiết kế chi tiết từ khâu cơ khí (SolidWorks), tính toán giải tích động học (MATLAB), đến quy trình xử lý đa cảm biến I2C và lập trình nhúng điều khiển chuyển động đa trục.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Xử lý tín hiệu cảm biến IMU mới dừng lại ở mức phân tích tín hiệu điện áp gia tốc và bộ lọc cơ bản, hiện tượng sai số tích lũy (nhiễu trôi) của con quay hồi chuyển MEMS theo thời gian chưa được triệt tiêu hoàn toàn.
  • Do thời gian thực hiện đề tài có hạn (5 tháng) và khối lượng công việc liên ngành cơ khí - điện tử - điều khiển lớn, độ chính xác định vị tuyệt đối của robot ở mức tương đối.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Ứng dụng các giải thuật lọc nâng cao (bộ lọc Kalman mở rộng EKF, Quaternion toàn diện) để nâng cao độ chính xác góc quay và triệt tiêu sai số trôi của IMU.
  • Tích hợp thiết bị hiển thị kính thực tế ảo (VR Headset) kèm hệ thống phản hồi xúc giác để hoàn thiện giao diện điều khiển thực tế ảo trực quan.
  • Tối ưu hóa kết cấu cơ khí nhằm nâng cao tải trọng và độ cứng vững của tay máy.

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Cơ điện tử, Robotics: Nắm vững quy trình thiết kế động học tay máy 6-DoF, phương pháp lập bảng Denavit-Hartenberg và giải bài toán động học nghịch bằng giải tích.
  • Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và IoT: Tham khảo giải pháp ghép nối nhiều cảm biến I2C có cùng địa chỉ thông qua IC TCA9548A, phương pháp truyền dữ liệu có cấu trúc JSON qua UART/Bluetooth.
  • Người nghiên cứu các thiết bị đeo (Wearable Devices) và tương tác người - máy: Tham khảo mô hình thu thập dữ liệu tư thế chi trên của con người sử dụng mạng cảm biến IMU đa điểm.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đồ án lựa chọn cảm biến quán tính (IMU) thay vì xử lý ảnh để điều khiển robot theo tay người?

Phương pháp xử lý ảnh truyền thống đòi hỏi cấu hình phần cứng mạnh, tốn tài nguyên tính toán (như máy tính nhúng Raspberry Pi) và phụ thuộc vào điều kiện chiếu sáng, góc khuất camera. Giải pháp sử dụng cụm cảm biến IMU (MPU 9250) gắn trên cánh tay giúp hệ thống gọn nhẹ, tiêu thụ ít năng lượng, giảm chi phí phần cứng và có thể vận hành ổn định trên các vi điều khiển tầm trung (Arduino Mega, Nano).

2. Các cảm biến MPU 9250 được bố trí tại những vị trí nào trên cơ thể người?

Hệ thống sử dụng 4 cảm biến quán tính MPU 9250 được gắn lần lượt tại 4 vị trí: ngực, cẳng tay, mu bàn tay và ngón tay. Cách bố trí này cho phép đo lường và tính toán độc lập góc quay của khớp vai, khớp khuỷu và định hướng cổ tay/bàn tay trong không gian 3 chiều.

3. Làm thế nào để vi điều khiển đọc dữ liệu từ 4 cảm biến MPU 9250 khi giao tiếp qua bus I2C?

Do các module MPU 9250 có cùng dải địa chỉ I2C cố định, đồ án sử dụng mạch mở rộng giao tiếp I2C Multiplexer TCA9548A. Vi điều khiển Arduino Nano điều khiển TCA9548A để chuyển mạch kênh, cho phép giao tiếp tuần tự với từng cảm biến MPU 9250 trên cùng một bus I2C mà không bị xung đột địa chỉ.

4. Thuật toán quy hoạch quỹ đạo trong đồ án được thiết kế như thế nào?

Đồ án sử dụng hàm đa thức bậc 3 theo thời gian $\theta(t) = a + bt + ct^2 + dt^3$ cho bài toán chuyển động trong không gian khớp và không gian làm việc (quỹ đạo đường thẳng, đường tròn). Các hệ số được giải dựa trên điều kiện biên: vị trí ban đầu/kết thúc xác định, vận tốc và gia tốc tại hai điểm đầu - cuối bằng 0, giúp robot chuyển động êm và không bị giật.

5. Dữ liệu góc quay từ hệ thống IMU được truyền về bộ điều khiển robot bằng định dạng nào?

Dữ liệu góc xoay Euler sau khi tính toán trên Arduino Nano được đóng gói dưới dạng chuỗi ký tự chuẩn JSON. Chuỗi dữ liệu này được truyền qua giao thức nối tiếp UART tới module Bluetooth HC-05 để gửi không dây sang module HC-05 kết nối với Arduino Mega 2560 trên robot.


Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và điều khiển thực tế ảo robot 6 bậc tự do" của sinh viên Trần Lưu Phúc Hoà và Nguyễn Hải Phong (GVHD: TS. Đặng Xuân Ba, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu thiết kế cơ khí, tính toán động học, quy hoạch quỹ đạo và xây dựng hệ thống thu thập chuyển động tay người bằng mạng cảm biến IMU. Giải pháp truyền thông không dây Bluetooth kết hợp định dạng chuỗi JSON trên nền tảng vi điều khiển Arduino mang lại tính khả thi cao, tiết kiệm tài nguyên tính toán so với các phương pháp thị giác máy tính truyền thống. Kết quả thực nghiệm khẳng định robot bám sát cử động của người vận hành và thực hiện tốt thao tác gắp vật thể, mở ra tiềm năng ứng dụng trong điều khiển robot từ xa tại các môi trường nguy hiểm.