Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong xu thế tự động hóa công nghiệp và phát triển các dây chuyền sản xuất thông minh thuộc Công nghiệp 4.0, cánh tay robot công nghiệp ngày càng được sử dụng rộng rãi để thay thế con người thực hiện các thao tác nặng nhọc, lặp đi lặp lại hoặc làm việc trong môi trường nguy hiểm. Theo số liệu thống kê từ Hiệp hội Robot Công nghiệp Thế giới (IFR) được tác giả trích dẫn:
- Trung Quốc là thị trường robot công nghiệp lớn nhất thế giới với 290.258 lượt lắp đặt trong năm 2022 (tăng trưởng 5% so với năm 2021) và đạt tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm 13% giai đoạn 2017–2022.
- Nhật Bản đứng thứ hai thế giới với 50.413 chiếc được lắp đặt năm 2022 (tăng 9%) và chiếm 46% sản lượng sản xuất robot toàn cầu.
- Hàn Quốc là thị trường lớn thứ tư thế giới với 31.716 lượt lắp đặt trong năm 2022.
Tại Việt Nam, việc tích hợp cánh tay robot kết hợp công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) để nhận dạng và định vị sản phẩm vẫn còn hạn chế do giá thành công nghệ thương mại tương đối cao. Nhằm giải quyết vấn đề tự động hóa thao tác gắp – thả phôi hàng với chi phí phù hợp, tác giả Võ Lê Dỉ đã thực hiện đề tài "Thiết kế mô hình robot bốn bậc tự do gắp thả hàng hóa sử dụng xử lý ảnh".
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của đề tài là xây dựng hoàn chỉnh hệ thống cánh tay robot 4 bậc tự do có khả năng nhận diện kích thước, tọa độ các phôi hàng thông qua xử lý ảnh và điều khiển cơ cấu chấp hành di chuyển đến gắp – thả phôi chính xác. Cụ thể, các nhiệm vụ nghiên cứu bao gồm:
- Gắp vật tại một vị trí cố định trên mặt phẳng dựa trên việc giải thuật toán động học nghịch khi biết trước tọa độ.
- Gắp vật tại vị trí cố định trên mặt phẳng thông qua việc sử dụng camera ghi nhận hình ảnh, thuật toán xử lý ảnh tính toán tọa độ thực trong không gian và truyền dữ liệu xuống vi điều khiển để thực thi động học nghịch.
- Gắp vật trong trường hợp có nhiều vật thể và vị trí vật bị thay đổi hoặc tác động từ bên ngoài; hệ thống xử lý ảnh liên tục cập nhật tọa độ mới và điều khiển robot bám bắt đối tượng.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do (4-DOF), các thuật toán động học thuận – nghịch, giải thuật quy hoạch quỹ đạo và các thuật toán thị giác máy tính 2D.
- Phạm vi không gian và thời gian: Đề tài được thực hiện từ tháng 02/2024 đến tháng 06/2024 tại Bộ môn Tự động – Điều khiển, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. Phạm vi thực nghiệm giới hạn trên các phôi hàng dạng khối phẳng hình học cơ bản (hình vuông, hình chữ nhật) trên nền phông đen có độ tương phản cao.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và mô hình toán học
Đồ án sử dụng các nền tảng lý thuyết cơ bản và chuyên sâu trong kỹ thuật robot và xử lý ảnh:
- Phương pháp Denavit-Hartenberg (D-H): Dùng để thiết lập các hệ trục tọa độ cục bộ tại từng khớp quay, xác định 4 tham số động học ($a_{i-1}$, $\alpha_{i-1}$, $d_i$, $\theta_i$) và tính toán ma trận biến đổi đồng nhất tổng quát giữa các khâu liên tiếp:
$$^{i-1}{i}T = \begin{bmatrix} \cos\theta_i & -\sin\theta_i & 0 & a{i-1} \ \sin\theta_i\cos\alpha_{i-1} & \cos\theta_i\cos\alpha_{i-1} & -\sin\alpha_{i-1} & -d_i\sin\alpha_{i-1} \ \sin\theta_i\sin\alpha_{i-1} & \cos\theta_i\sin\alpha_{i-1} & \cos\alpha_{i-1} & d_i\cos\alpha_{i-1} \ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$$
- Phương pháp hình học và đại số giải động học nghịch: Biến đổi các phương trình lượng giác để tìm nghiệm góc quay các biến khớp ($\theta_1, \theta_2, \theta_3, \theta_4$) từ tọa độ điểm tác động cuối $(P_x, P_y, P_z)$ và góc hướng tiếp cận.
- Quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3: Mô tả quy luật chuyển động điểm – điểm trong không gian khớp theo thời gian $q(t) = a_0 + a_1 t + a_2 t^2 + a_3 t^3$ nhằm thỏa mãn các điều kiện biên về vị trí $(q_0, q_f)$ và triệt tiêu vận tốc tại điểm đầu/cuối ($v_0 = 0, v_f = 0$).
- Mô hình thấu kính camera và hiệu chuẩn 2D: Sử dụng công thức tỉ lệ quang học giữa kích thước thật $W$, kích thước ảnh $P$ (pixel), khoảng cách $D$ và tiêu cự $F$ ($W = P \cdot C$ với $C$ là hệ số tỉ lệ thực nghiệm). Hiệu chuẩn tọa độ thực $(P_x, P_y)$ từ tọa độ pixel $(P'_x, P'_y)$ qua 3 điểm chuẩn mốc ($A, B, C$) theo hệ số tỉ lệ $k_x, k_y$.
Phương pháp nghiên cứu
- Phân tích toán học: Thiết lập hệ phương trình vi phân và ma trận động học, giải tích hình học và so sánh đối chiếu với các tài liệu chuẩn.
- Phân tích mô phỏng: Sử dụng SolidWorks để thiết kế cơ khí 3D, xuất mô hình sang MATLAB Simscape Multibody và MATLAB Simulink để mô phỏng kiểm chứng chuyển động động học và quỹ đạo trước khi chế tạo.
- Phân tích thực nghiệm: Chế tạo mô hình phần cứng thực tế, kết nối giao tiếp máy tính – vi điều khiển và đánh giá sai số gắp thả phôi hàng theo thời gian thực.
Thiết kế và triển khai
Hệ thống được thiết kế và tích hợp đồng bộ giữa phần cứng cơ điện tử và phần mềm điều khiển:
Kiến trúc phần cứng
Hệ thống phần cứng bao gồm các khối chức năng chính:
- Khối xử lý trung tâm & thị giác: Máy tính cá nhân chạy thuật toán thị giác máy tính trên nền tảng Python với thư viện OpenCV, nhận luồng video từ camera.
- Khối điều khiển: Bo mạch vi điều khiển STM32F411 tiếp nhận dữ liệu tọa độ từ máy tính qua giao tiếp nối tiếp (Serial/UART), tính toán các xung điều khiển động cơ.
- Khối truyền động:
- Động cơ bước FOYO FY56EC cho các khớp chịu tải lớn.
- Động cơ bước NEMA 17 cho các khớp phụ và cơ cấu định hướng.
- Driver điều khiển động cơ bước chuyên dụng FYDM504T và DM542-05.
- Khối chấp hành: Cơ cấu hút chân không/kẹp gắp phôi hàng gắn tại khâu tác động cuối.
- Khối cấp nguồn: Bộ nguồn công nghiệp chuyển đổi 24V DC cung cấp năng lượng cho hệ thống driver và động cơ.
Quy trình thuật toán xử lý ảnh
Thuật toán thị giác máy tính thực hiện các bước tuần tự:
- Thu nhận khung hình từ camera (độ phân giải với tốc độ từ 10–20 fps).
- Chuyển đổi không gian màu sang ảnh mức xám (Grayscale) và làm mịn, khử nhiễu bằng bộ lọc Gaussian Blur.
- Phân ngưỡng nhị phân (Thresholding) và phát hiện cạnh bằng thuật toán Canny (sử dụng toán tử Sobel tính gradient, lọc cực đại và ngưỡng kép).
- Tìm đường bao (Contours) và áp dụng thuật toán xấp xỉ đường bao để xác định các đỉnh của phôi.
- Sắp xếp 4 đỉnh theo quy tắc tổng và hiệu tọa độ $(x+y, x-y)$ để phân loại các góc (Top-Left, Top-Right, Bottom-Right, Bottom-Left).
- Tính toán kích thước dài, rộng, tọa độ tâm và góc nghiêng của phôi hàng so với trục tọa độ chuẩn, sau đó chuyển đổi sang tọa độ thực $(X, Y, Z)$ gửi xuống vi điều khiển.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1. Tổng quan hệ thống
Chương 1 làm rõ tính cấp thiết của đề tài thông qua các dữ liệu phát triển robot công nghiệp toàn cầu. Tác giả xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, nội dung thực hiện (thiết kế 3D, tính toán động học, mô phỏng Simscape, lập trình xử lý ảnh, thi công thực tế) và 5 giới hạn kỹ thuật của đồ án.
Chương 2. Cơ sở lý thuyết
Chương này hệ thống hóa các kiến thức nền tảng:
- Lịch sử phát triển cánh tay máy từ Unimate (1961), Versatran (1958) đến các ứng dụng hiện đại.
- Lý thuyết động học thuận theo quy ước Denavit-Hartenberg và các phương pháp giải động học nghịch (đại số, hình học, số học).
- Cơ sở quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3 cho chuyển động điểm – điểm.
- Lý thuyết thị giác máy tính: cấu trúc ảnh số (Grayscale, RGB, HSV), lọc Gaussian, phân ngưỡng, thuật toán phát hiện cạnh Canny, thuật toán tìm contours và nguyên lý biến đổi hệ tọa độ camera sang tọa độ thực bằng phương pháp 3 điểm mốc ($A, B, C$).
Chương 3. Tính toán và áp dụng phương pháp điều khiển cho hệ thống
Tác giả tiến hành thiết lập hệ trục tọa độ cho robot 4 bậc tự do và xác định bảng tham số Denavit-Hartenberg:
| Khâu ($i$) |
$a_{i-1}$ |
$\alpha_{i-1}$ (độ) |
$d_i$ |
$\theta_i$ |
| 1 |
0 |
0 |
$L_0 + L_2$ |
$\theta_1$ |
| 2 |
$L_1$ |
90 |
0 |
$\theta_2$ |
| 3 |
$L_3$ |
0 |
0 |
$\theta_3$ |
| 4 |
$L_4$ |
0 |
0 |
$\theta_4$ |
| 5 |
$L_5$ |
0 |
$D_4$ |
0 |
Từ bảng tham số, tác giả thiết lập ma trận chuyển đổi tổng quát $^{0}_{5}T$, rút ra hệ phương trình vị trí điểm cuối $(P_x, P_y, P_z)$, giải chi tiết bài toán động học nghịch và tính toán phương trình quỹ đạo đa thức bậc 3 qua ma trận hệ số $a_0, a_1, a_2, a_3$. Giới hạn không gian làm việc của các khớp được xác định như sau:
| Khớp quay |
Góc quay nhỏ nhất (Min) |
Góc quay lớn nhất (Max) |
| Khớp 1 ($\theta_1$) |
$-90^\circ$ |
$0^\circ$ |
| Khớp 2 ($\theta_2$) |
$0^\circ$ |
$135^\circ$ |
| Khớp 3 ($\theta_3$) |
$-90^\circ$ |
$90^\circ$ |
| Khớp 4 ($\theta_4$) |
$-90^\circ$ |
$90^\circ$ |
Chương 4. Mô phỏng kiểm chứng hệ thống
Chương 4 tập trung vào việc mô hình hóa hệ thống cơ khí từ SolidWorks sang MATLAB Simscape Multibody:
- Kiểm chứng động học thuận qua 3 bộ giá trị đặt biến khớp, so sánh tọa độ đầu công tác giữa khối tính toán giải tích và mô hình vật lý Simscape.
- Kiểm chứng động học nghịch với 2 tập nghiệm tư thế robot cho từng vị trí đặt để xác nhận tính chính xác của công thức giải tích.
- Mô phỏng quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3, xuất đồ thị góc quay, vận tốc góc và gia tốc góc của 4 khớp theo thời gian, bảo đảm tính liên tục và không xuất hiện đột biến vận tốc.
Chương 5. Thiết kế và thi công hệ thống
Tác giả trình bày sơ đồ khối phần cứng, sơ đồ giải thuật điều khiển toàn hệ thống và quá trình lựa chọn linh kiện thực tế (STM32F411, động cơ bước FY56EC, NEMA 17, driver DM542-05, FYDM504T, nguồn tổ ong 24VDC). Thử nghiệm thực tế được tiến hành theo các kịch bản:
- Kiểm chứng động học thuận/nghịch trên mô hình thực tế theo các tư thế đặt.
- Thử nghiệm nhận dạng xử lý ảnh với 1 vật thể vuông đơn lẻ, 2 vật thể vuông đặt ở góc xoay bất kỳ và 3 vật thể có kích thước/hình dạng khác nhau trên mặt phẳng làm việc.
Chương 6. Kết luận và hướng phát triển đề tài
Chương cuối tóm tắt toàn bộ khối lượng công việc đã hoàn thành, phân tích các sai số phát sinh giữa mô phỏng và mô hình thực tế, đồng thời đề xuất giải pháp cải tiến hệ thống trong giai đoạn tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả chính đạt được
- Thiết kế & mô phỏng: Hoàn thành thiết kế 3D hoàn chỉnh trên SolidWorks và chuyển đổi thành công sang MATLAB Simscape Multibody; kiểm chứng động học thuận, nghịch và quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3 với sai số toán học bằng 0 trên môi trường mô phỏng Simulink.
- Chế tạo phần cứng: Lắp ráp hoàn thiện mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do hoạt động ổn định với vi điều khiển STM32F411 và hệ thống driver điều khiển động cơ bước.
- Xử lý ảnh: Xây dựng chương trình Python sử dụng thư viện OpenCV nhận dạng được các phôi hàng hình học phẳng, tính toán kích thước thực, góc nghiêng và tọa độ tâm với tốc độ xử lý đạt từ 10–20 fps.
- Tích hợp: Thực hiện thành công chu trình tự động nhận diện phôi qua camera, truyền dữ liệu tọa độ xuống vi điều khiển và điều khiển cánh tay robot di chuyển đến gắp – thả phôi chính xác.
Đóng góp kỹ thuật của đề tài
- Đề xuất quy trình thiết kế và kiểm chứng mô hình robot hoàn chỉnh từ khâu thiết kế cơ khí 3D, mô phỏng vật lý đa vật thể (Simscape Multibody) đến thi công phần cứng thực tế.
- Ứng dụng thành công thuật toán calib camera 2D phẳng kết hợp giải thuật phát hiện cạnh Canny và phân loại đỉnh contour để xác định nhanh vị trí và góc xoay của phôi hàng mà không cần sử dụng hệ thống thị giác công nghiệp đắt tiền.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế của đề tài
- Quỹ đạo chuyển động: Mới chỉ áp dụng quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3 cho chuyển động điểm – điểm, chưa xây dựng quỹ đạo tối ưu vận tốc/gia tốc dạng hình thang (Trapezoidal velocity profile) hoặc đa thức bậc cao đi qua nhiều điểm liên tục.
- Nhận dạng đối tượng: Giới hạn ở 2 loại hình dạng khối đơn giản trên nền đen tương phản; chưa nhận diện được các phôi hàng phức tạp hoặc xếp chồng lên nhau.
- Hệ thống camera: Sử dụng luồng hình ảnh truyền từ điện thoại qua mạng kết nối không dây, dẫn đến nguy cơ trễ khung hình, gián đoạn truyền thông và tốc độ khung hình chỉ đạt 10–20 fps, dễ gây sai số khi gắp phôi động.
- Sai số cơ khí: Kết cấu cơ khí được gia công và đo đạc thủ công; việc sử dụng động cơ bước vòng hở (Open-loop stepper) làm tích lũy sai số vị trí sau nhiều chu kỳ hoạt động liên tục.
Hướng phát triển
- Nâng cấp thuật toán quy hoạch quỹ đạo sang dạng hình thang hoặc nội suy Spline bậc cao đi qua nhiều điểm trung gian nhằm tối ưu hóa thời gian và làm mịn chuyển động.
- Tích hợp camera công nghiệp chuyên dụng gắn cố định hoặc gắn trên khâu chấp hành (Eye-in-hand) với độ phân giải và tốc độ khung hình cao hơn.
- Ứng dụng các mạng nơ-ron học sâu (Deep Learning/CNN) trong xử lý ảnh để nhận dạng đa dạng chủng loại hàng hóa trong điều kiện ánh sáng và nền phức tạp.
- Nâng cấp động cơ bước có gắn encoder phản hồi vị trí (Closed-loop stepper/Servo) để triệt tiêu sai số tích lũy của cơ cấu cơ khí.
Giá trị tham khảo
Đồ án tốt nghiệp này là tài liệu tham khảo hữu ích cho:
- Sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử, Robot: Tham khảo quy trình thiết lập hệ trục tọa độ theo chuẩn Denavit-Hartenberg, các bước giải toán học động học thuận/nghịch cho robot 4-DOF và phương pháp tích hợp mô hình từ SolidWorks sang MATLAB Simscape Multibody.
- Người nghiên cứu hệ thống thị giác máy tính ứng dụng: Tham khảo giải thuật xử lý ảnh cổ điển (Gaussian, Canny, Contours approximation) và phương pháp calib hệ tọa độ camera 2D sang không gian làm việc của robot phục vụ bài toán Pick-and-Place.
Câu hỏi thường gặp
1. Tác giả sử dụng phương pháp nào để tính toán động học thuận và động học nghịch cho robot 4 bậc tự do?
Tác giả sử dụng phương pháp Denavit-Hartenberg (D-H) với việc thiết lập bảng tham số D-H gồm 5 hệ trục tọa độ để giải bài toán động học thuận. Đối với bài toán động học nghịch, tác giả kết hợp phương pháp đại số và phương pháp hình học giải tích lượng giác để tìm nghiệm góc quay các khớp $\theta_1, \theta_2, \theta_3, \theta_4$.
2. Giới hạn góc quay của 4 khớp trên mô hình cánh tay robot được xác định như thế nào?
Không gian làm việc của các khớp được giới hạn cụ thể: Khớp 1 ($\theta_1$) từ $-90^\circ$ đến $0^\circ$; Khớp 2 ($\theta_2$) từ $0^\circ$ đến $135^\circ$; Khớp 3 ($\theta_3$) từ $-90^\circ$ đến $90^\circ$; Khớp 4 ($\theta_4$) từ $-90^\circ$ đến $90^\circ$.
3. Phương pháp quy hoạch quỹ đạo nào được áp dụng trong đồ án và có ưu/nhược điểm gì?
Đồ án sử dụng quy hoạch quỹ đạo theo đa thức bậc 3 điểm – điểm trong không gian khớp ($q(t) = a_0 + a_1 t + a_2 t^2 + a_3 t^3$) với vận tốc đầu và cuối bằng 0. Ưu điểm là thuật toán đơn giản, dễ giải ma trận hệ số; nhược điểm là chuyển động chưa được tối ưu như quỹ đạo hình thang hay đa thức bậc cao đi qua nhiều điểm.
4. Giải thuật xử lý ảnh xác định 4 đỉnh và góc nghiêng của phôi hàng được thực hiện ra sao?
Chương trình sử dụng thư viện OpenCV trên Python để lọc Gaussian, phân ngưỡng và phát hiện cạnh Canny, sau đó tìm đường bao (contour). Bốn đỉnh của phôi được phân loại dựa trên tổng ($x+y$) và hiệu ($x-y$): đỉnh Top-Left có tổng nhỏ nhất, Top-Right có hiệu lớn nhất, Bottom-Right có tổng lớn nhất và Bottom-Left có hiệu nhỏ nhất. Từ 4 đỉnh này, thuật toán tính ra kích thước dài/rộng, tọa độ tâm và góc lệch so với trục $Ox$.
5. Các thiết bị phần cứng chính được lựa chọn để thi công mô hình thực tế là gì?
Hệ thống sử dụng vi điều khiển STM32F411, động cơ bước FOYO FY56EC và NEMA 17 kết hợp cùng các bộ driver điều khiển FYDM504T và DM542-05, được cấp nguồn bởi bộ nguồn tổ ong 24V DC.
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp của sinh viên Võ Lê Dỉ đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu thiết kế, mô phỏng và thi công mô hình cánh tay robot 4 bậc tự do gắp thả hàng hóa kết hợp xử lý ảnh 2D. Các kết quả tính toán động học và quy hoạch quỹ đạo đa thức bậc 3 được kiểm chứng chặt chẽ trên MATLAB Simscape Multibody trước khi triển khai thành công trên phần cứng vi điều khiển STM32F411 và động cơ bước. Mặc dù còn một số hạn chế về tốc độ khung hình camera và sai số cơ khí tích lũy, hệ thống đã chứng minh tính khả thi cao trong các bài toán tự động hóa phân loại và bốc xếp sản phẩm chi phí thấp.
