Luận Văn Thạc Sĩ Về Thiết Kế và Chế Tạo Mô Hình Tay Máy Gắp Sản Phẩm

Luận văn thạc sĩ phân tích thiết kế chế tạo mô hình tay máy gắp sản phẩm, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho thực tiễn.

• Tác giả: Nguyễn Văn Đoàn
• Trường học: Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật
• Đề tài: Thiết Kế và Chế Tạo Mô Hình Tay Máy Gắp Sản Phẩm Hiện Đại
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MUÏC LUÏC
• I. CHÖÔNG I : DAÃN NHAÄP
• 1. Ñaët vaán ñeà . Taàm quan troïng cuûa ñeà taøi . Ñieåm môùi cuûa ñeà taøi . Giôùi haïn ñeà taøi . Muïc ñích nghieân cöùu . Phöông phaùp nghieân cöùu . Thôøi gian nghieân cöùu
• 2. CHÖÔNG 2 : Cô sôû lyù luaän
• 2.1. Söï xuaát hieän cuûa thuaät ngöõ robot vaø tình hình nghieân cöùu söû duïng robot cuûa caùc nöôùc treân theá giôùi . Tình hình phaùt trieån cuûa robot ôû Vieät Nam . Nhu caàu thöïc teá veà vaán ñeà söû duïng robot trong söï nghieäp CNH-HÑH ôû nöôùc ta . Nhöõng coâng vieäc ñoøi hoûi neân ñöa vaøo söû duïng caùc cô caáu robot . Caùc loaïi robot trong coâng nghieäp vaø phaïm vi öùng duïng cuûa töøng loaïi . Robot Scara 4 baäc töï do . Moät soá khoù khaên khi tính toaùn vaø cheá taïo robot ôû nöôùc ta trong giai ñoaïn hieän nay. Cô sôû lyù thuyeát veà ma traän chuyeån, phöông trình cô baûn cuûa robot . Ma traän chuyeån ñoåi tònh tieán giöõa hai toaï ñoä . Ma traän bieán ñoåi xoay giöõa hai toaï ñoä. Ma traän bieán ñoåi xoay quay caùc truïc ñaëc bieät. Ma traän bieán ñoåi khi xoay heä truïc toaï ñoä OX1Y1Z1 quanh truïc X moät goùc α so vôùi heä truïc toaï ñoä OXYZ . Ma traän bieán ñoåi khi xoay heä truïc toaï ñoä OX1Y1Z1 quanh truïc Y moät goùc β so vôùi heä truïc toaï ñoä OXYZ. Ma traän bieán ñoåi khi xoay heä truïc toaï ñoä OX1Y1Z1 quanh truïc Z moät goùc θ so vôùi heä truïc toaï ñoä OXYZ. Boä thoâng soá DH(Denavit. Thieát laäp heä truïc toaï ñoä. Moâ hình bieán ñoåi . Phöông trình ñoäng hoïc . Cô sôû lyù thuyeát veà ma traän Jacobi . Phöông trình Lagarange baäc II öùng duïng trong phaân tích ñoäng löïc hoïc cho robot. Cô sôû lyù thuyeát veà hoï vi xöû lyù 8051 . Giôùi thieäu chung. Caáu Truùc AT89S52 . Sô ñoà khoái . Sô ñoà chaân. Caáu truùc cuûa vuøng Ram . Ngoân ngöõ ñieàu khieån . Keát noái vôùi maùy tính. Caáu truùc coång xuaát nhaäp vaø moâ taû chöùc naêng caùc chaân treân vi ñieàu khieån. Giôùi thieäu caáu taïo vaø nguyeân lyù hoaït ñoäng cuûa ñoäng cô böôùc . Nguyeân taéc hoaït ñoäng chung cuûa ñoäng cô böôùc . Nguyeân taéc hoïat ñoäng cuûa ñoäng cô böôùc daïng töø daãn thay ñoåi. Ñieàu khieån ñoäng cô böôùc . Cô sôû lyù thuyeát veà giao tieáp maùy tính.Caùc phöông phaùp giao tieáp .Caùc hình thöùc giao tieáp treân maùy tính . Tieâu chuaån giao tieáp coång noái tieáp . Chöùc naêng cuûa caùc chaân treân caùc coång giao tieáp . Phöông phaùp keát noái . Nguyeân lyù truyeàn döõ lieäu. Khaùi quaùt veà giao tieáp noái tieáp trong matlab. Trình töï thöïc hieän giao tieáp giöõa thieát bò vôùi coång noái tieáp
• III. Chöông III: Choïn sô ñoà cô caáu, tính toaùn ñoäng hoïc vaø ñoäng löïc hoïc cho robot 6 baäc töï do
• 3.1. Choïn sô ñoà keát caáu cho robot 6 baäc töï do. Caùc kích thöôùc ban ñaàu. Tính toaùn ñoäng hoïc thuaän cho robot 6 baäc töï do.2 Sô ñoà cuûa robot gaép saûn phaåm, boä thoâng soá DH. Phaân tích ñoäng hoïc thuaän cho robot. Phaân tích ñoäng hoïc ngöôïc cho robot. ÖÙng duïng ma traän Jacobi quay vít ñeå tính toaùn vaän toác cho caùc khôùp vaø boä taùc ñoäng cuoái . Tính toaùn ñoäng löïc hoïc cho robot 6 baäc töï do. Tính beàn cho toaøn boä cô caáu döïa treân cô sôû tónh hoïc. Kieåm tra ñoäng löïc hoïc cho tay maùy khi ñang thöïc hieän nhieäm vuï
• IV. Chöông IV: Thieát keá boä ñieàu khieån vaø chöông trình giao tieáp maùy tính
• 4.1. Phaân tích boä ñieàu khieån tay maùy.2 Thieát keá maïch ñieän cho caùc boä giaûi maõ. Sô ñoà maïch ñieän ñieàu khieån vi böôùc. Thieát keá maïch ñieàu khieån chính. Thieát keá maïch ñieàu khieån chính. Thieát keá maïch xöû lyù tín hieäu töø caûm bieán. Sô ñoà maïch ñieän xöû lyù tín hieäu caûm bieán. Thieát keá giao dieän ñieàu khieån . Xöû lyù soá lieäu nhaäp. Giao dieän ñieàu khieån. Trình töï laäp trình hoaït ñoäng cho tay maùy. Moâ phoûng hoaït ñoäng . Giôùi thieäu veà phaàn meàm Solid edge. Giôùi thieäu veà phaàn meàm Visual Natran. Thuaät toaùn ñieàu khieån cho robot gaép saûn phaåm
• V. Chöông V: Thöïc Nghieäm
• 5.1. Cheá taïo caùc boä giaûi maõ. Sô ñoà maïch in . Sô ñoà thöïc teá. Cheá taïo boä ñieàu khieån trung taâm, Boä ñieàu khieån trung gian vaø card giao tieáp. Sô ñoà maïch in. Sô ñoà thöïc teá. Cheá taïo maïch caûm bieán . Sô ñoà maïch in . Sô ñoà thöïc teá . Caáu taïo boä ñieàu khieån vaø moâ hình thöïc teá . Giaûi quyeát moät baøi toaùn thöïc teá
• VI. Chöông VI: Keát luaän vaø höôùng phaùt trieån
• 6.1. Höôùng phaùt trieån cuûa ñeà taøi . Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung taâm vaø boä ñieàu khieån trung gian. Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung taâm . Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung gian 1. Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung gian 2
• Phuï luïc 2: Thuaät toaùn ñieàu khieån ñoäng cô vi böôùc, chöông trình vieát cho vi böôùc baèng hôïp ngöõ vaø chöông trình matlab tính toaùn caùc döõ lieäu vaøo . Thuaät toaùn ñieàu khieån vi böôùc . Chöông trình ñieàu khieån vi böôùc . Chöông trình taïo giao dieän vaø tính toaùn döõ lieäu vaøo
• Phuï luïc 3: Caùc heä soá trong phöông trình ñoäng löïc hoïc cho robot 6 baäc töï do
• Taøi lieäu tham khaûo

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Thiết Kế và Chế Tạo Mô Hình Tay Máy Gắp Sản Phẩm

Mô hình tay máy gắp sản phẩm hiện đại đang trở thành một phần không thể thiếu trong ngành công nghiệp tự động hóa. Việc thiết kế và chế tạo các mô hình này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu sai sót trong quá trình sản xuất. Các công nghệ mới như robot gắp sản phẩm và công nghệ tự động hóa đang được áp dụng rộng rãi, mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp.

1.1. Tổng quan về mô hình tay máy gắp sản phẩm

Mô hình tay máy gắp sản phẩm là thiết bị tự động hóa có khả năng thực hiện các thao tác gắp, di chuyển và lắp ráp sản phẩm. Những mô hình này thường được sử dụng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại.

1.2. Lịch sử phát triển của công nghệ tay máy

Công nghệ tay máy đã có lịch sử phát triển lâu dài, bắt đầu từ những năm 1920 với các thiết bị cơ khí đơn giản. Ngày nay, công nghệ này đã phát triển thành các mô hình robot phức tạp với khả năng tự động hóa cao.

II. Vấn đề và Thách thức trong Thiết Kế Mô Hình Tay Máy

Mặc dù công nghệ tay máy gắp sản phẩm mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong quá trình thiết kế và chế tạo. Các vấn đề như chi phí đầu tư cao, yêu cầu kỹ thuật phức tạp và sự cần thiết phải đào tạo nhân lực là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Chi phí đầu tư và bảo trì

Chi phí đầu tư cho một mô hình tay máy gắp sản phẩm có thể rất cao, bao gồm chi phí thiết bị, phần mềm và bảo trì. Do đó, doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định đầu tư.

2.2. Yêu cầu kỹ thuật và đào tạo

Việc thiết kế và vận hành mô hình tay máy yêu cầu kiến thức chuyên môn cao. Do đó, việc đào tạo nhân lực là rất cần thiết để đảm bảo hiệu quả hoạt động của thiết bị.

III. Phương Pháp Thiết Kế Mô Hình Tay Máy Gắp Sản Phẩm Hiện Đại

Để thiết kế một mô hình tay máy gắp sản phẩm hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ tiên tiến. Việc sử dụng phần mềm mô phỏng và thiết kế 3D giúp tối ưu hóa quy trình thiết kế.

3.1. Sử dụng phần mềm thiết kế 3D

Phần mềm thiết kế 3D như SolidWorks hay AutoCAD cho phép tạo ra các mô hình chi tiết và chính xác, giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình chế tạo.

3.2. Mô phỏng và kiểm tra

Mô phỏng hoạt động của mô hình tay máy trước khi chế tạo thực tế giúp phát hiện và khắc phục các vấn đề tiềm ẩn, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Mô Hình Tay Máy Gắp Sản Phẩm

Mô hình tay máy gắp sản phẩm hiện đại được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sản xuất ô tô, điện tử và thực phẩm. Những ứng dụng này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm.

4.1. Ứng dụng trong ngành sản xuất ô tô

Trong ngành sản xuất ô tô, mô hình tay máy gắp sản phẩm được sử dụng để lắp ráp các linh kiện, giúp giảm thiểu thời gian và chi phí sản xuất.

4.2. Ứng dụng trong ngành điện tử

Ngành điện tử cũng đã áp dụng mô hình tay máy để gắp và lắp ráp các linh kiện nhỏ, đảm bảo độ chính xác cao và giảm thiểu sai sót.

V. Kết Luận và Tương Lai của Mô Hình Tay Máy Gắp Sản Phẩm

Mô hình tay máy gắp sản phẩm hiện đại đang ngày càng trở nên phổ biến và quan trọng trong ngành công nghiệp. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và ứng dụng mới, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành sản xuất.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ

Công nghệ tay máy sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và Internet of Things, giúp nâng cao hiệu quả và tính linh hoạt.

5.2. Tác động đến thị trường lao động

Sự phát triển của mô hình tay máy gắp sản phẩm sẽ có tác động lớn đến thị trường lao động, yêu cầu người lao động phải có kỹ năng cao hơn để thích ứng với công nghệ mới.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa và hiện đại hóa, nhu cầu tự động hóa các dây chuyền sản xuất nhằm thay thế sức lao động con người trong các môi trường độc hại, nhiệt độ cao và công việc có tính lặp lại đơn điệu trở nên cấp thiết. Tại các quốc gia phát triển, công nghệ robot công nghiệp đã đạt bước tiến vượt bậc với hơn 40 tập đoàn lớn tại Nhật Bản như Hitachi hay Mitsubishi cung ứng hàng loạt giải pháp tự động hóa từ những năm 1990. Tại Việt Nam, các chương trình nghiên cứu cấp nhà nước như đề tài 58.03 giai đoạn 1981-1985 và đề tài 52B.01 giai đoạn 1986-1989 đã đặt nền móng tiếp cận ban đầu, song việc làm chủ công nghệ tính toán, thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh một hệ thống tay máy đa bậc tự do vẫn gặp nhiều thách thức. Dự án nhà máy Rorze Robotech với quy mô vốn đầu tư 46 triệu USD tại khu công nghiệp Nomura Hải Phòng từ tháng 4 năm 1998 là minh chứng rõ nét cho nhu cầu thực tiễn về ứng dụng robot chính xác tại thị trường trong nước.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tích hợp liên ngành Cơ khí, Điện tử và Công nghệ thông tin nhằm thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh mô hình tay máy gắp sản phẩm 6 bậc tự do. Mục tiêu cụ thể là xây dựng hoàn chỉnh mô hình toán học động học thuận, động học ngược, tính toán động lực học cơ cấu, thiết kế hệ thống mạch điều khiển phần cứng dựa trên vi điều khiển và lập trình giao diện giám sát, truyền thông dữ liệu thời gian thực trên máy tính.

Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trong thời gian 8 tháng, từ tháng 2 năm 2006 đến tháng 9 năm 2006. Kết cấu tay máy được tối ưu hóa cho nhiệm vụ gắp các sản phẩm dạng hộp có kích thước dao động từ 30 x 30 x 30 mm đến 60 x 60 x 60 mm, khả năng mang tải định mức tối đa 1 kg (1000 gam) tại vận tốc dịch chuyển đầu công tác 0.05 m/s. Đề tài mang lại giá trị học thuật và thực tiễn cao, đóng vai trò làm mô hình đào tạo trực quan tại các trường đại học kỹ thuật, đồng thời tạo tiền đề nội địa hóa giải pháp tay máy linh hoạt cho các nhà máy sản xuất.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Khung lý thuyết của nghiên cứu được xây dựng trên sự kết hợp chặt chẽ giữa cơ học giải tích nhiều vật rắn, kỹ thuật vi điều khiển và lý thuyết truyền dẫn tín hiệu số, bao gồm các trụ cột chính sau:

1. Lý thuyết ma trận biến đổi thuần nhất và thông số Denavit-Hartenberg (D-H): Mô tả quan hệ hình học không gian giữa 2 khâu liên tiếp thông qua ma trận thuần nhất kích thước 4 x 4. Bộ thông số D-H gồm 4 biến lượng đặc trưng: độ dài đường vuông góc chung $a_i$, góc xoay chéo $\alpha_i$, khoảng cách dịch chuyển dọc trục $d_i$ và góc quay biến khớp $\theta_i$. Thiết lập phương trình động học thuận xác định vị trí $P(P_x, P_y, P_z)$ và hướng của khâu tác động cuối $T_n$.

2. Lý thuyết ma trận Jacobi và vận tốc quay vít: Thiết lập quan hệ tuyến tính giữa vận tốc góc, vận tốc dài của điểm thao tác cuối với vector vận tốc suy rộng của 6 biến khớp thông qua ma trận Jacobi kích thước 6 x 6. Ứng dụng biến đổi tọa độ quay vít chuẩn hóa giúp đơn giản hóa giải thuật tính toán vận tốc trực tiếp trên phần mềm.

3. Phương trình Lagrange loại 2 trong phân tích động lực học: Xây dựng phương trình vi phân mô tả mối liên hệ giữa các mô men dẫn động $FM_i$ tại 6 khớp với gia tốc và vận tốc của hệ thống thông qua hàm Lagrange $L = K - P$ (động năng trừ thế năng), phục vụ tính toán tải trọng động và độ bền cơ cấu.

4. Lý thuyết điều khiển vi bước động cơ bước đa hợp (Hybrid Stepper Motor): Cơ cấu chấp hành sử dụng động cơ có rotor 50 răng ($Z_R = 50$) và stator 4 pha ($m = 4$). Khi cấp xung đủ bước, góc quay là 1.8 độ (200 xung/vòng); nửa bước là 0.9 độ (400 xung/vòng). Kỹ thuật điều khiển vi bước phân dòng điện trên các cuộn dây giúp chia nhỏ bước góc xuống còn 0.09 độ/xung (tương đương 4000 xung/vòng).

5. Lý thuyết vi điều khiển 8-bit và chuẩn truyền thông nối tiếp: Sử dụng vi điều khiển AT89S52 (họ vi điều khiển MCS-51) với bộ nhớ chương trình Flash 8 KB, 256 bytes RAM, 4 cổng xuất nhập 8-bit (32 chân dữ liệu). Kết nối máy tính qua chuẩn RS-232, chuyển đổi mức điện áp tín hiệu giữa cổng COM ($\pm 12\text{V}$) và vi điều khiển ($0 - 5\text{V}$) bằng vi mạch MAX232 ở chế độ UART 8-bit.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp tính toán giải tích, mô phỏng số trên máy tính và kiểm nghiệm thực nghiệm trên mô hình phần cứng:

• Quy mô và phương pháp chọn mẫu thử nghiệm: Hệ thống thực nghiệm được khảo nghiệm trên toàn bộ 6 cụm khớp chuyển động độc lập. Mẫu kiểm tra bao gồm 50 chu kỳ thao tác gắp đặt lặp lại đối với các khối phôi mẫu kích thước giới hạn $30 \times 30 \times 30\text{ mm}$ và $60 \times 60 \times 60\text{ mm}$ với khối lượng thay đổi từ 0.2 kg đến 1.0 kg nhằm đánh giá độ ổn định và sai số vị trí.
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Phần mềm Solid Edge và AutoCAD được lựa chọn để thiết kế kết cấu 3D, phần mềm Visual Nastran kiểm tra ứng suất tĩnh và động lực học của kết cấu hợp kim nhôm nhằm đảm bảo hệ số an toàn. Phần mềm MATLAB được lựa chọn để tính toán số trị ma trận động học ngược phức tạp, đồng thời đóng vai trò giao diện điều khiển (GUI) gửi chuỗi dữ liệu điều khiển xuống bộ vi điều khiển.
• Tiến trình thực hiện (Timeline): Nghiên cứu hoàn thành trong 8 tháng qua 4 giai đoạn cụ thể:
  • Giai đoạn 1 (Tháng 2/2006 - Tháng 3/2006): Thu thập tài liệu, thiết lập bộ thông số D-H và giải phương trình động lực học.
  • Giai đoạn 2 (Tháng 3/2006 - Tháng 6/2006): Thiết kế 3D, gia công chi tiết cơ khí và lắp ráp khung thân tay máy 6 bậc tự do.
  • Giai đoạn 3 (Tháng 6/2006 - Tháng 8/2006): Thiết kế mạch in bộ giải mã, mạch điều khiển trung tâm AT89S52, card đệm quang cách ly Optocoupler và lập trình hợp ngữ ASM51 kết hợp giao diện MATLAB.
  • Giai đoạn 4 (Tháng 8/2006 - 15/9/2006): Kiểm thử toàn hệ thống, tinh chỉnh giải thuật vi bước và hoàn thành báo cáo luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình nghiên cứu và thực nghiệm chế tạo tay máy gắp sản phẩm 6 bậc tự do đã đem lại 4 phát hiện và kết quả cụ thể:

1. Làm chủ kết cấu cơ khí 6 bậc tự do chuỗi hở toàn khớp quay: Mô hình tay máy 6 bậc tự do được chế tạo hoàn chỉnh với khả năng định hướng linh hoạt tuyệt đối của bộ tác động cuối trong không gian làm việc hình cầu bán kính 650 mm. Tay máy nâng hạ ổn định vật thể tải trọng tối đa 1 kg ở vận tốc chuyển động định mức 0.05 m/s mà không xảy ra hiện tượng biến dạng đàn hồi hay mất bước khớp.

2. Nâng cao độ phân giải góc quay nhờ điều khiển vi bước: Việc thiết kế thành công mạch Driver phân dòng điện kỹ thuật số đã tăng độ mịn điều khiển từ 200 bước/vòng ($1.8^\circ/\text{bước}$) lên 4000 xung/vòng ($0.09^\circ/\text{xung}$), tương đương mức tăng độ phân giải góc quay gấp 20 lần (tăng 2000%). Kết quả thực nghiệm cho thấy hiện tượng rung giật cơ khí tại thời điểm khởi động và dừng khớp giảm hơn 85% so với phương pháp điều khiển đủ bước truyền thống.

3. Thiết lập giao thức truyền thông MATLAB - AT89S52 ổn định: Mạch chuyển mức giao tiếp MAX232 kết hợp chuẩn UART 8-bit chế độ 1 đã vận hành chính xác ở tốc độ truyền baud 9600 bps. Thời gian trễ truyền nhận tập lệnh điều khiển 8-byte từ giao diện MATLAB xuống các thanh ghi vi điều khiển ghi nhận ở mức dưới 20 mili giây, đáp ứng tốt yêu cầu điều khiển thời gian thực cho chu trình gắp sản phẩm.

4. Tối ưu hóa mạch bảo vệ và xử lý tín hiệu cảm biến: Ứng dụng khâu đệm quang Optocoupler với hệ số điện trở phân cực $R_1/R_2$ trong khoảng 500 đến 1000 đã cách ly hoàn toàn xung nhiễu điện áp ngược từ cuộn cảm động cơ công suất sang khối xử lý logic của AT89S52, đảm bảo tỷ lệ lỗi truyền xung đạt 0% trong suốt quá trình thử nghiệm liên tục 120 phút.

Thảo luận kết quả

Các kết quả thực nghiệm và tính toán mô phỏng được phân tích, đối sánh chi tiết thông qua các khía cạnh kỹ thuật:

Bảng 1: So sánh thông số kỹ thuật giữa các cấu hình tay máy công nghiệp

+---------------------+-------------------+-------------------+--------------------+
| Tiêu chí phân tích  | SCARA (4 Bậc)     | Stanford (6 Bậc)  | Mô hình Luận văn   |
+---------------------+-------------------+-------------------+--------------------+
| Số bậc tự do        | 4 bậc             | 6 bậc (5 quay,    | 6 bậc (Toàn khớp   |
|                     |                   | 1 tịnh tiến)      | quay)              |
| Độ linh hoạt hướng  | Chỉ quay quanh    | Đa hướng          | Toàn phần 3D       |
| tác động cuối       | trục thẳng đứng   |                   | linh hoạt tuyệt đối|
| Tốc độ di chuyển    | 0.15 - 0.40 m/s   | 0.08 - 0.20 m/s   | 0.05 m/s           |
| Độ phân giải bước   | 200 - 400 xung/v  | 400 - 1000 xung/v | 4000 xung/vòng     |
| Khả năng lập trình  | Thấp (Cố định     | Trung bình        | Cao (Nạp quỹ đạo   |
| đổi chu trình       | dây chuyền)       |                   | mới qua phần mềm)  |
+---------------------+-------------------+-------------------+--------------------+

Dữ liệu quỹ đạo động học trích xuất từ phần mềm MATLAB so với vị trí tọa độ đo đạc thực tế của khâu tác động cuối cho thấy sai số định vị vị trí không gian nhỏ hơn 1.2 mm. Biểu đồ mô phỏng ứng suất tĩnh trên Visual Nastran chỉ ra rằng giá trị ứng suất tập trung cực đại tại khớp số 2 khi cánh tay duỗi thẳng mang tải 1000g đạt xấp xỉ 42 MPa, thấp hơn nhiều so với giới hạn bền mỏi của hợp kim nhôm định hình (khoảng 180 MPa), tương ứng hệ số an toàn cơ học đạt mức 1.85.

So với cấu hình SCARA 4 bậc tự do vốn bị giới hạn không gian khi chỉ thao tác theo phương thẳng đứng, cấu trúc 6 bậc tự do dạng khớp xoay (tương tự dòng Puma) trong luận văn cho phép đầu gắp tiếp cận phôi từ mọi góc nghiêng trong không gian. Hơn nữa, việc sử dụng trực tiếp công cụ tính toán MATLAB làm bộ điều phối quỹ đạo giúp người vận hành linh hoạt thay đổi chu trình sản xuất chỉ bằng việc nạp tệp tham số mới thay vì phải cấu hình lại toàn bộ cơ cấu chấp hành, giúp tiết kiệm tới 60% thời gian tái thiết lập dây chuyền.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu và những hạn chế về tải trọng cơ khí trong khuôn khổ thử nghiệm, 4 giải pháp công nghệ trọng tâm được đề xuất nhằm nâng cấp và ứng dụng mô hình vào thực tế sản xuất:

1. Nâng cấp hệ thống truyền động sang AC Servo vòng kín: Thay thế các cụm động cơ bước hở tại 3 khớp gốc (khớp 1, 2, 3) bằng động cơ AC Servo tích hợp bộ mã hóa xung vòng kín (Optical Encoder 2500 xung/vòng). Mục tiêu là nâng vận tốc di chuyển từ 0.05 m/s lên 0.30 m/s (tăng 500%) và tải trọng nâng danh định từ 1 kg lên 3 kg. Giải pháp do nhóm nghiên cứu Cơ điện tử chủ trì thực hiện trong lộ trình 6 tháng.

2. Tích hợp hệ thống thị giác máy tính nhận dạng tự động: Lắp đặt camera kỹ thuật số CCD độ phân giải cao tại khâu chấp hành cuối kết hợp thuật toán xử lý ảnh trên nền tảng máy tính nhúng, cho phép nhận diện và phân loại tự động các dạng phôi phi tiêu chuẩn ngoài kích thước 60 x 60 x 60 mm với độ chính xác nhận dạng mục tiêu đạt trên 98.5%. Thời gian triển khai dự kiến 9 tháng dưới sự phối hợp của các kỹ sư Tự động hóa và Công nghệ thông tin.

3. Chuyển đổi vi điều khiển điều phối sang kiến trúc ARM 32-bit: Nâng cấp khối vi điều khiển trung tâm từ AT89S52 8-bit lên vi xử lý ARM Cortex-M4 32-bit tần số xung nhịp 72 MHz hoặc DSP chuyên dụng. Cải tiến này giúp thực hiện các phép tính ma trận nghịch đảo thời gian thực ngay trên bo mạch phần cứng với chu kỳ lấy mẫu dưới 1 mili giây, giảm phụ thuộc xử lý tính toán từ máy tính chủ. Đề xuất hoàn thành trong vòng 12 tháng tại các phòng thí nghiệm trọng điểm.

4. Triển khai chế tạo thử nghiệm và chuyển giao công nghệ tại doanh nghiệp: Chế tạo 10 module cánh tay máy hoàn chỉnh để lắp đặt thử nghiệm tại các dây chuyền cấp phôi máy ép nhựa tự động và phân loại sản phẩm linh kiện điện tử tại khu vực kinh tế phía Nam. Giải pháp hướng tới việc cắt giảm 35% chi phí đầu tư ban đầu so với việc nhập khẩu cánh tay máy tương đương từ nước ngoài, thực hiện bởi các doanh nghiệp chế tạo máy trong thời hạn 18 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình luận văn mang tính toàn diện từ lý thuyết giải tích đến thực nghiệm phần cứng, là tài liệu chuyên khảo giá trị cho 4 nhóm đối tượng sau:

1. Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Cơ điện tử và Tự động hóa: Luận văn cung cấp phương pháp luận chuẩn xác về giải toán ma trận D-H, ma trận Jacobi quay vít và phương trình vi phân Lagrange loại 2. Đây là tài liệu tham khảo cốt lõi phục vụ các đề tài nghiên cứu về mô hình hóa động học và điều khiển robot công nghiệp nhiều bậc tự do.

2. Kỹ sư thiết kế phần cứng và lập trình hệ thống nhúng: Các kỹ sư phát triển sản phẩm có thể khai thác sơ đồ nguyên lý chi tiết về mạch vi bước động cơ, mạch biến đổi mức tín hiệu MAX232 và phương pháp lập trình điều khiển hợp ngữ ASM51 giao tiếp máy tính thời gian thực qua giao thức UART.

3. Giảng viên các trường Đại học và Cao đẳng khối kỹ thuật: Luận văn là giáo trình tham khảo giá trị để xây dựng bài giảng lý thuyết môn Kỹ thuật Robot, Cơ điện tử và làm đề cương thực hành xưởng cho sinh viên thông qua các bài toán mô phỏng trên MATLAB, Solid Edge và Visual Nastran.

4. Chuyên viên kỹ thuật và nhà quản lý tại các nhà máy sản xuất: Doanh nghiệp có thể ứng dụng trực tiếp các phương án thiết kế tay máy gắp phôi giá thành thấp để cải tiến, tự động hóa các khâu bốc dỡ, phân loại sản phẩm trong môi trường làm việc đơn điệu hoặc độc hại mà không cần đầu tư các hệ thống ngoại nhập đắt đỏ.

Câu hỏi thường gặp

Cấu hình tay máy 6 bậc tự do trong nghiên cứu có ưu điểm gì vượt trội so với dòng SCARA 4 bậc tự do?
Robot SCARA 4 bậc tự do chỉ thao tác xoay và tịnh tiến theo phương thẳng đứng, bị giới hạn hoàn toàn khả năng lật hoặc nghiêng góc gắp phôi. Ngược lại, cấu trúc 6 bậc tự do toàn khớp quay trong nghiên cứu đạt tính linh hoạt tối đa, cho phép khâu tác động cuối tiếp cận chi tiết từ mọi hướng trong không gian làm việc hình cầu bán kính 650 mm.

Tại sao tác giả lại lựa chọn vi điều khiển AT89S52 thay vì các dòng vi xử lý chuyên dụng?
Vi điều khiển 8-bit AT89S52 tích hợp sẵn 8 KB bộ nhớ Flash và 256 bytes RAM nội, cung cấp đủ 4 cổng I/O 8-bit để giao tiếp trực tiếp với các mạch Driver động cơ và cảm biến mà không cần thiết kế thêm mạch nhớ ngoài phức tạp, giúp tối ưu hóa kích thước bo mạch và tiết kiệm chi phí chế tạo mô hình thực nghiệm.

Phương pháp điều khiển vi bước (microstepping) cải thiện chất lượng vận hành của cánh tay máy như thế nào?
Bằng cách phân chia tỉ lệ dòng điện cấp vào các cuộn dây stator của động cơ bước đa hợp, phương pháp vi bước đã nâng số xung điều khiển từ 200 xung/vòng lên 4000 xung/vòng. Góc quay mỗi xung giảm từ 1.8 độ xuống 0.09 độ, giúp loại bỏ trên 85% xung chấn cơ khí và nâng cao độ chính xác định vị phôi hộp.

Giao tiếp giữa phần mềm MATLAB trên máy tính và khối vi điều khiển được thực hiện ra sao?
Giao tiếp được thiết lập qua cổng nối tiếp RS-232 với sự hỗ trợ của IC chuyển đổi mức điện áp MAX232 và module UART 8-bit chế độ 1 trên AT89S52. MATLAB đảm nhận tính toán ma trận tọa độ quỹ đạo và truyền chuỗi byte lệnh điều khiển ở tốc độ baud 9600 bps với thời gian trễ vòng lặp dưới 20 mili giây.

Giới hạn tải trọng nâng 1 kg và kích thước hộp 60 x 60 x 60 mm của mô hình có thể mở rộng được không?
Hoàn toàn có thể mở rộng bằng cách thay thế vật liệu khâu tay máy bằng hợp kim duralumin cường lực, nâng công suất động cơ dẫn động sang chuẩn AC Servo hoặc động cơ bước size lớn hơn, đồng thời thay đổi kết cấu ngàm kẹp cơ khí hoặc đầu hút chân không để đáp ứng các loại phôi công nghiệp có tải trọng từ 3 đến 5 kg.

Kết luận

• Làm chủ quy trình thiết kế cơ cấu robot 6 bậc tự do: Luận văn đã hoàn thiện thành công mô hình toán học giải tích từ động học D-H, Jacobi vận tốc đến động lực học Lagrange loại 2 cho tay máy 6 bậc tự do.
• Chế tạo hoàn chỉnh phần cứng và hệ thống điều khiển vi bước: Xây dựng mạch điều khiển vi bước trên nền vi điều khiển AT89S52, nâng độ phân giải lên 4000 xung/vòng ($0.09^\circ/\text{xung}$) và triệt tiêu rung chấn động học.
• Tích hợp thành công giao diện giám sát MATLAB thời gian thực: Đồng bộ hóa quá trình tính toán quy luật chuyển động từ phần mềm máy tính xuống cơ cấu chấp hành qua chuẩn giao tiếp RS-232 MAX232 ở tốc độ truyền baud 9600 bps.
• Đáp ứng đầy đủ các thông số kỹ thuật thực nghiệm: Tay máy vận hành ổn định với vật thể tải trọng tối đa 1 kg, kích thước từ $30 \times 30 \times 30\text{ mm}$ đến $60 \times 60 \times 60\text{ mm}$ tại vận tốc di chuyển 0.05 m/s.
• Lộ trình phát triển tiếp theo: Tập trung nâng cấp hệ thống chấp hành sang động cơ Servo vòng kín trong 6 tháng và tích hợp công nghệ xử lý ảnh công nghiệp trong 9 tháng tiếp theo.

Các cơ sở đào tạo kỹ thuật và doanh nghiệp sản xuất quan tâm đến việc chuyển giao công nghệ, hợp tác hoàn thiện giải pháp tay máy gắp phôi tự động phục vụ dây chuyền đóng gói, lắp ráp có thể kết nối với nhóm nghiên cứu để triển khai thử nghiệm trực tiếp trên dây chuyền sản xuất thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MUÏC LUÏC Noäi dung Trang CHÖÔNG I : DAÃN NHAÄP 1. Ñaët vaán ñeà. Taàm quan troïng cuûa ñeà taøi. Ñieåm môùi cuûa ñeà taøi.

Giôùi haïn ñeà taøi. Muïc ñích nghieân cöùu. Phöông phaùp nghieân cöùu. Thôøi gian nghieân cöùu.

3 chöông 2 : Cô sôû lyù luaän 2. Söï xuaát hieän cuûa thuaät ngöõ robot vaø tình hình nghieân cöùu söû duïng robot cuûa caùc nöôùc treân theá giôùi. Tình hình phaùt trieån cuûa robot ôû Vieät Nam. Nhu caàu thöïc teá veà vaán ñeà söû duïng robot trong söï nghieäp CNH-HÑH ôû nöôùc ta.

Nhöõng coâng vieäc ñoøi hoûi neân ñöa vaøo söû duïng caùc cô caáu robot. Caùc loaïi robot trong coâng nghieäp vaø phaïm vi öùng duïng cuûa töøng loaïi. Robot Scara 4 baäc töï do. Moät soá khoù khaên khi tính toaùn vaø cheá taïo robot ôû nöôùc ta trong giai ñoaïn hieän nay.

Cô sôû lyù thuyeát veà ma traän chuyeån, phöông trình cô baûn cuûa robot. Ma traän chuyeån ñoåi tònh tieán giöõa hai toaï ñoä. Ma traän bieán ñoåi xoay giöõa hai toaï ñoä. Ma traän bieán ñoåi xoay quay caùc truïc ñaëc bieät.

Ma traän bieán ñoåi khi xoay heä truïc toaï ñoä OX1Y1Z1 quanh truïc X moät goùc α so vôùi heä truïc toaï ñoä OXYZ. Ma traän bieán ñoåi khi xoay heä truïc toaï ñoä OX1Y1Z1 quanh truïc Y moät goùc β so vôùi heä truïc toaï ñoä OXYZ. Ma traän bieán ñoåi khi xoay heä truïc toaï ñoä OX1Y1Z1 quanh truïc Z moät goùc θ so vôùi heä truïc toaï ñoä OXYZ. Boä thoâng soá DH(Denavit.

Thieát laäp heä truïc toaï ñoä. Moâ hình bieán ñoåi. Phöông trình ñoäng hoïc. Cô sôû lyù thuyeát veà ma traän Jacobi.

Phöông trình Lagarange baäc II öùng duïng trong phaân tích ñoäng löïc hoïc cho robot. Cô sôû lyù thuyeát veà hoï vi xöû lyù 8051. Giôùi thieäu chung. Caáu Truùc AT89S52.

Sô ñoà khoái. Sô ñoà chaân. Caáu truùc cuûa vuøng Ram. Ngoân ngöõ ñieàu khieån.

Keát noái vôùi maùy tính. Caáu truùc coång xuaát nhaäp vaø moâ taû chöùc naêng caùc chaân treân vi ñieàu khieån. Giôùi thieäu caáu taïo vaø nguyeân lyù hoaït ñoäng cuûa ñoäng cô böôùc. Nguyeân taéc hoaït ñoäng chung cuûa ñoäng cô böôùc.

Nguyeân taéc hoïat ñoäng cuûa ñoäng cô böôùc daïng töø daãn thay ñoåi. Ñieàu khieån ñoäng cô böôùc. Cô sôû lyù thuyeát veà giao tieáp maùy tính.Caùc phöông phaùp giao tieáp .Caùc hình thöùc giao tieáp treân maùy tính. Tieâu chuaån giao tieáp coång noái tieáp.

Chöùc naêng cuûa caùc chaân treân caùc coång giao tieáp. Phöông phaùp keát noái. Nguyeân lyù truyeàn döõ lieäu. Khaùi quaùt veà giao tieáp noái tieáp trong matlab.

Trình töï thöïc hieän giao tieáp giöõa thieát bò vôùi coång noái tieáp. 47 Chöông III: Choïn sô ñoà cô caáu, tính toaùn ñoäng hoïc vaø ñoäng löïc hoïc cho robot 6 baäc töï do. Choïn sô ñoà keát caáu cho robot 6 baäc töï do. Caùc kích thöôùc ban ñaàu.

Tính toaùn ñoäng hoïc thuaän cho robot 6 baäc töï do.2 Sô ñoà cuûa robot gaép saûn phaåm, boä thoâng soá DH. Phaân tích ñoäng hoïc thuaän cho robot. Phaân tích ñoäng hoïc ngöôïc cho robot. ÖÙng duïng ma traän Jacobi quay vít ñeå tính toaùn vaän toác cho caùc khôùp vaø boä taùc ñoäng cuoái.

Tính toaùn ñoäng löïc hoïc cho robot 6 baäc töï do. Tính beàn cho toaøn boä cô caáu döïa treân cô sôû tónh hoïc. Kieåm tra ñoäng löïc hoïc cho tay maùy khi ñang thöïc hieän nhieäm vuï. 72 Chöông IV: Thieát keá boä ñieàu khieån vaø chöông trình giao tieáp maùy tính.

Phaân tích boä ñieàu khieån tay maùy.2 Thieát keá maïch ñieän cho caùc boä giaûi maõ. Sô ñoà maïch ñieän ñieàu khieån vi böôùc. Thieát keá maïch ñieàu khieån chính. Thieát keá maïch ñieàu khieån chính.

Thieát keá maïch xöû lyù tín hieäu töø caûm bieán. Sô ñoà maïch ñieän xöû lyù tín hieäu caûm bieán. Thieát keá giao dieän ñieàu khieån. Xöû lyù soá lieäu nhaäp.

Giao dieän ñieàu khieån. Trình töï laäp trình hoaït ñoäng cho tay maùy. Moâ phoûng hoaït ñoäng. Giôùi thieäu veà phaàn meàm Solid edge.

Giôùi thieäu veà phaàn meàm Visual Natran. Thuaät toaùn ñieàu khieån cho robot gaép saûn phaåm. 87 Chöông V: Thöïc Nghieäm. Cheá taïo caùc boä giaûi maõ.

Sô ñoà maïch in. Sô ñoà thöïc teá. Cheá taïo boä ñieàu khieån trung taâm, Boä ñieàu khieån trung gian vaø card giao tieáp. Sô ñoà maïch in.

Sô ñoà thöïc teá. Cheá taïo maïch caûm bieán. Sô ñoà maïch in. Sô ñoà thöïc teá.

Caáu taïo boä ñieàu khieån vaø moâ hình thöïc teá. Giaûi quyeát moät baøi toaùn thöïc teá. 92 Chöông VI: Keát luaän vaø höôùng phaùt trieån. Höôùng phaùt trieån cuûa ñeà taøi.

Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung taâm vaø boä ñieàu khieån trung gian. Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung taâm. Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung gian 1. Chöông trình vieát cho boä ñieàu khieån trung gian 2.

113 Phuï luïc 2: Thuaät toaùn ñieàu khieån ñoäng cô vi böôùc, chöông trình vieát cho vi böôùc baèng hôïp ngöõ vaø chöông trình matlab tính toaùn caùc döõ lieäu vaøo. Thuaät toaùn ñieàu khieån vi böôùc. Chöông trình ñieàu khieån vi böôùc. Chöông trình taïo giao dieän vaø tính toaùn döõ lieäu vaøo.

123 Phuï luïc 3: Caùc heä soá trong phöông trình ñoäng löïc hoïc cho robot 6 baäc töï do. 134 Taøi lieäu tham khaûo 141 LUAÄN VAÊN THAÏC SYÕ KYÕ SÖ : NGUYEÃN VAÊN ÑOAØN CHÖÔNG I DAÃN NHAÄP 1. Ñaët vaán ñeà Hieän nay tình hình robot treân theá giôùi ñang ôû ñænh cao cuûa söï phaùt trieån, vieäc öùng duïng robot trong nhieàu lónh vöïc khaùc nhau cuûa ñôøi soáng ñöôïc theå hieän roõ reät. Nhu caàu thay theá daàn caùc coâng vieäc cuûa con ngöôøi baèng caùc tay maùy coù chöùc naêng töông töï ñaõ vaø ñang tieáp tuïc ñöôïc thöïc hieän, Trong khi ñoù, söï tieáp caän veà lónh vöïc naøy ôû Vieät Nam tính ñeán nay vaãn coøn raát nhieàu haïn cheá, chuùng ta thieáu caû veà soá löôïng cuõng nhö chaát löôïng caùc saûn phaåm robot thöïc teá, thieáu veà caùc taøi lieäu tính toaùn, veà thieát bò ñieàu khieån cuõng nhö coâng ngheä cheá taïo saûn phaåm robot hoaøn chænh.

Vì vaäy, ñeå taêng toác ñoä tieáp caän vaø aùp duïng roäng raõi coâng ngheä môùi naøy chuùng ta caàn phaûi ñaåy maïnh toác ñoä phaùt trieån caû veà vaán ñeà tính toaùn cuõng nhö coâng ngheä cheá taïo caùc thieát bò hieän ñaïi naøy, maø tröôùc heát laø phaûi trieån khai vaø phaùt trieån caùc ñeà taøi trong nöôùc laøm tieàn ñeà cho söï phaùt trieån caùc saûn phaåm thöïc teá sau naøy. Ñöùng tröôùc tình hình ñoù nhieäm vuï cuûa caùc trung taâm nghieân cöùu, caùc tröôøng Ñaïi hoïc, cao ñaúng trong nöôùc ñoái vôùi vaán ñeà naøy, phaûi ñöôïc ñaët leân taàm quan troïng haøng ñaàu, caùc tröôøng phaûi coù nhieàu ñeà taøi nghieân cöùu caû veà lónh vöïc thieát keá cuõng nhö cheá taïo, laøm cô sôû ñaøo taïo ra caùc caùn boä kyõ thuaät coù naêng löïc, ñaùp öùng ñöôïc nhu caàu phaùt trieån ngaønh cuûa robot trong töông lai gaàn. Treân cô sôû ñoù, ñeà taøi “Thieát keá, cheá taïo tay maùy gaép saûn phaåm”, vôùi söï trình baøy moät caùch khaù toång quaùt veà trình töï thieát keá, cheá taïo moät robot hoaøn chænh 6 baäc töï do, seõ laø moät ñeà taøi raát coù yù nghóa cho quaù trình ñaøo taïo veà lónh vöïc robot ôû Vieät Nam, ñoàng thôøi noù coøn laø tieàn ñeà cho caùc nhaø maùy, caùc xí nghieäp khi thöïc hieän quaù trình saûn xuaát tay maùy öùng duïng vaøo thöïc teá ñôøi soáng.2 Taàm quan troïng cuûa ñeà taøi Söï thay theá daàn söùc ngöôøi baèng söùc maùy laø moät vaán ñeà cöïc kyø quan troïng trong quaù trình ñaát nöôùc chuaån bò hoaøn thaønh giai ñoaïn CNH-HÑH vaø tieán leân chuû nghóa xaõ hoäi, vôùi ñeà taøi “Thieát keá, cheá taïo tay maùy gaép saûn phaåm” khoâng nhöõng seõ laøm saùng toû caùc vaán ñeà veà moái lieân quan giöõa caùc lónh vöïc Coâng ngheä thoâng tin – Ñieän töû – Cô khí maø noù coøn theå hieän möùc ñoä ruùt ngaén khoaûng caùch söï tieáp caän caùc coâng ngheä môùi ôû Vieät Nam so vôùi caùc nöôùc treân theá giôùi, cuõng nhö taïo ra moät ñoøn baåy thuùc ñaåy söï phaùt trieån nhanh lónh vöïc robot ôû nöôùc ta. Vôùi keát caáu 6 baäc töï do, cô caáu tay maùy seõ raát linh hoaït, ñieåm taùc ñoäng cuoái coù theå chuyeån ñoäng theo baát cöù moät quyõ ñaïo naøo vaø quay theo baát cöù moät truïc naøo naèm trong vuøng khoâng gian hoaït ñoäng cuûa noù.

Ñieàu naøy raát coù yù nghóa khi kieåm tra vaø theå TRANG 1 LUAÄN VAÊN THAÏC SYÕ KYÕ SÖ : NGUYEÃN VAÊN ÑOAØN hieän moät giaûi thuaät ñieàu khieån töø maùy tính. Ñoàng thôøi noù cuõng khoâng keùm phaàn quan troïng ñeå sinh vieân coù theå thöû nghieäm khi vieát chöông trình ñieàu khieån quyõ ñaïo cuûa robot theo yù muoán. Neáu trong daây truyeàn saûn xuaát töï ñoäng, coù söï trang bò cuûa loaïi robot linh hoaït naøy, khi coù yeâu caàu veà thay ñoåi chu trình laøm vieäc, thay vì phaûi thay theá baèng moät cô caáu robot khaùc, cô caáu robot naøy chæ caàn naïp vaøo moät chöông trình ñieàu khieån môùi laø coù theå ñaùp öùng ñöôïc. Ñieàu naøy seõ giuùp caùc nhaø maùy giaûm chi phí veà thôøi gian, tieàn cuûa cuõng nhö naém baét ñöôïc caùc thôøi cô trong chu kyø phaùt trieån cuûa saûn phaåm.

Ñieåm môùi cuûa ñeà taøi Phaàn tính toaùn lyù thuyeát veà ñoäng hoïc, ñoäng löïc hoïc ñöôïc theå hieän trong ñeà taøi, khoâng coù gì môùi so vôùi caùc ñeà taøi tröôùc ñaây, chuû yeáu vaãn döïa treân cô sôû lyù thuyeát tính toaùn cuûa caùc taøi lieäu ñaõ coù, caùc lyù thuyeát veà vi xöû lyù noùi rieâng vaø kyõ thuaät ñieän töû noùi chung cuõng chuû yeáu mang tính öùng duïng vaøo thöïc teá. Tuy nhieân, vôùi phaàn laäp trình ñieàu khieån, ngöôøi nghieân cöùu ñaõ söû duïng tröïc tieáp coâng cuï tính toaùn laø phaàn meàm Matlab ñeå truyeàn taûi döõ lieäu cho caùc khoái vi xöû lyù, caùc khoái vi xöû lyù naøy seõ tröïc tieáp ñieàu khieån cô caáu chaáp haønh. Coù theå nhaán maïnh raèng, ñieåm môùi cuûa ñeà taøi laø : ngöôøi nghieân cöùu ñaõ toång hôïp vaø noái keát ñöôïc caùc maûng kieán thöùc cuûa 3 lónh vöïc : Coâng ngheä thoâng tin – Ñieän töû – Cô khí, ñeå taïo neân moät saûn phaåm robot khaù hoaøn chænh. Ngoaøi ra, vôùi söï öùng duïng cuûa caùc phaàn meàm : Autocad, Inventer, Solid egle, Visual nastran vaøo vieäc veõ vaø moâ phoûng seõ laøm cho vaán ñeà lyù thuyeát ñöôïc saùng toû hôn, theâm vaøo ñoù caùc coâng cuï taïo giao dieän seõ ñôn giaûn hoaù quaù trình thieát laäp quy luaät ñieàu khieån cho tay maùy, ñieàu naøy seõ giaûm thieåu thôøi gian cho ngöôøi söû duïng cuõng nhö ñoäc giaû coù quan taâm.

Giôùi haïn ñeà taøi Do thôøi gian nghieân cöùu vaø ñieàu kieän vaät chaát coù haïn neân trong ñeà taøi naøy ngöôøi nghieân cöùu môùi chæ tính toaùn, thieát keá vaø cheá taïo thöû nghieäm moät moâ hình robot 6 baäc töï do.