Nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán tránh vật cản cho tay máy công nghiệp

Khám phá các thuật toán tránh vật cản hiệu quả cho tay máy công nghiệp. Luận văn phân tích sâu, thiết kế quỹ đạo và mô phỏng ứng dụng thực tế.

• Tác giả: Nguyễn Đình Huyền
• Người hướng dẫn: Ts. Đỗ Đăng Khoa
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Và Ứng Dụng Một Số Thuật Toán Tránh Vật Cản Cho Tay Máy Công Nghiệp
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Giới thiệu về tránh vật cản cho tay máy công nghiệp

Tránh vật cản cho tay máy là một trong những thách thức quan trọng nhất trong lĩnh vực robot học và tự động hóa công nghiệp. Tay máy công nghiệp cần phải hoạt động một cách an toàn và hiệu quả trong các môi trường phức tạp, nơi có nhiều vật cản và chướng ngại vật. Vấn đề này đòi hỏi các thuật toán thông minh để lập kế hoạch quỹ đạo tối ưu, giúp tay máy di chuyển từ vị trí ban đầu đến vị trí đích mà không va chạm với bất kỳ vật cản nào. Các nghiên cứu gần đây từ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tập trung vào việc ứng dụng các thuật toán tiên tiến như RRT (Rapidly Exploring Random Tree) và các phương pháp tối ưu hóa để giải quyết bài toán này một cách hiệu quả.

1.1. Tầm quan trọng của tránh vật cản trong công nghiệp

Trong sản xuất công nghiệp hiện đại, tay máy phải hoạt động trong các môi trường đông đúc và phức tạp. Tránh vật cản không chỉ đảm bảo an toàn cho con người mà còn bảo vệ chính tay máy khỏi hư hỏng. Các ứng dụng như lắp ráp, hàn, sơn đều yêu cầu kế hoạch quỹ đạo chính xác để tối ưu hóa năng suất và giảm thời gian ngừng máy. Điều này làm cho việc nghiên cứu các thuật toán tránh vật cản trở nên cần thiết và có giá trị thương mại cao.

1.2. Sự phát triển của công nghệ tay máy tự động

Những năm gần đây, công nghệ tay máy đã phát triển vượt bậc với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và machine learning. Các tay máy thế hệ mới có khả năng cảm nhận môi trường xung quanh, cho phép chúng tự động điều chỉnh quỹ đạo để tránh vật cản một cách thông minh. Sự kết hợp giữa phần cứng tiên tiến và phần mềm thông minh đã mở ra các khả năng ứng dụng mới trong các lĩnh vực như chế tạo, logistics, và y tế.

II. Các thuật toán chính trong tránh vật cản

Các thuật toán tránh vật cản được chia thành hai loại chính: phương pháp off-line và phương pháp on-line. Phương pháp off-line lập kế hoạch quỹ đạo trước khi thực hiện chuyển động, bao gồm Thuật toán cây ngẫu nhiên (RRT) và Bi-directional RRT (BiLRRT). Những thuật toán này tạo ra một cây tìm kiếm trong không gian cấu hình, giúp tìm ra con đường tối ưu từ vị trí đầu đến vị trí đích. Mặt khác, phương pháp on-line sử dụng trường thế nhân tạo (Artificial Potential Fields) để điều khiển tay máy theo thời gian thực, cho phép tay máy thích ứng với những thay đổi đột ngột trong môi trường làm việc.

2.1. Thuật toán RRT và BiLRRT

Thuật toán RRT (Rapidly Exploring Random Tree) là một phương pháp lập kế hoạch quỹ đạo hiệu quả có khả năng xử lý các không gian cấu hình phức tạp. Thuật toán này hoạt động bằng cách xây dựng một cây tìm kiếm ngẫu nhiên từ vị trí ban đầu, từng bước mở rộng cho đến khi tìm được con đường tới mục tiêu. BiLRRT cải tiến thuật toán này bằng cách tìm kiếm từ cả hai phía (vị trí đầu và cuối), làm cho quá trình hội tụ nhanh hơn và tìm ra quỹ đạo tối ưu hơn.

2.2. Phương pháp trường thế nhân tạo APF

Phương pháp trường thế nhân tạo (Artificial Potential Fields - APF) là một kỹ thuật điều khiển phản ứng tạo một trường lực ảo quanh tay máy. Vị trí đích tác dụng lực hút, còn các vật cản tác dụng lực đẩy. Phương pháp này cho phép tay máy thích ứng với môi trường động và phản ứng nhanh chóng với các chướng ngại vật mới. Mặc dù APF dễ thực hiện, nhưng nó có thể gặp vấn đề với cực tiểu địa phương trong các môi trường phức tạp.

III. Ứng dụng thực tế và mô phỏng

Các thuật toán tránh vật cản đã được kiểm chứng thực tế thông qua các dự án nghiên cứu tại Đại học Bách Khoa Hà Nội. Mô phỏng máy tính cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra hiệu suất thuật toán trong các kịch bản khác nhau mà không cần sử dụng tay máy vật lý. Các kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán BiLRRT đạt hiệu suất cao trong việc tìm kiếm quỹ đạo tránh vật cản hiệu quả. Ngoài ra, Phương pháp DLS (Damped Least Squares) được sử dụng để tính toán động học ngược của tay máy, cho phép chuyển đổi quỹ đạo từ không gian thao tác sang không gian khớp một cách mượt mà và an toàn.

3.1. Thiết kế quỹ đạo offline và online

Thiết kế quỹ đạo offline được thực hiện trước khi tay máy bắt đầu chuyển động, dựa trên dữ liệu môi trường được biết trước. Phương pháp này cho phép tối ưu hóa quỹ đạo toàn cục và đảm bảo an toàn tuyệt đối. Ngược lại, thiết kế quỹ đạo online cho phép tay máy thích ứng thời gian thực với những thay đổi bất ngờ trong môi trường, như sự xuất hiện của vật cản mới hoặc dịch chuyển của vật cản.

3.2. Kết quả thử nghiệm và đánh giá hiệu suất

Các kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán BiLRRT có tốc độ hội tụ cao hơn 30% so với RRT thông thường. Phương pháp kết hợp APF với RRT cũng cho kết quả tốt hơn trong các môi trường phức tạp với nhiều vật cản. Việc tích hợp các thuật toán này vào các hệ thống robot thực tế đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả kinh tế của chúng trong các ứng dụng công nghiệp.

IV. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Tránh vật cản cho tay máy là một bài toán phức tạp nhưng rất quan trọng trong robotics và tự động hóa công nghiệp. Các thuật toán hiện đại như RRT, BiLRRT và APF đã chứng minh hiệu quả cao trong việc lập kế hoạch quỹ đạo an toàn. Tuy nhiên, để nâng cao khả năng tay máy trong các môi trường động và phức tạp, cần phải kết hợp nhiều thuật toán và tích hợp cảm biến tiên tiến. Những nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào machine learning để tay máy có thể học hỏi từ kinh nghiệm và tối ưu hóa quỹ đạo dựa trên dữ liệu lịch sử. Sự phát triển này sẽ mở ra các ứng dụng mới trong sản xuất thông minh, y tế robot, và khám phá không gian.

4.1. Thách thức hiện tại và hạn chế

Mặc dù các thuật toán tránh vật cản đã phát triển rất nhiều, vẫn còn những thách thức lớn. Tay máy với nhiều bậc tự do (redundant manipulators) có không gian cấu hình rất lớn, làm cho tìm kiếm quỹ đạo tối ưu trở nên tính toán phức tạp. Ngoài ra, tính toán theo thời gian thực và năng lượng yêu cầu vẫn còn là những vấn đề cần giải quyết để ứng dụng thực tế trở nên khả thi hơn.

4.2. Cơ hội và hướng phát triển mới

Kỹ thuật Deep Learning và Reinforcement Learning mở ra những cơ hội mới cho việc cải tiến thuật toán tránh vật cản. Tích hợp cảm biến 3D và xử lý hình ảnh thời gian thực sẽ cho phép tay máy hiểu biết môi trường sâu hơn. Hợp tác giữa tay máy để tránh vật cản trong nhóm cũng là một hướng nghiên cứu triển vọng cho các ứng dụng công nghiệp phức tạp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOI LUAN VAN THAC Si Nghiên cứu và ứng dụng một số thuật toán tránh vật cản cho tay máy công nghiệp NGUYÊN ĐÌNH HUYNH Huynh ND202735M@sis hust. “Ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Giảng viên hưởng dẫn: — T3. Đỗ Đăng Khoa Chủ kỷ của GVID Nhóm chuyên môn: Cơ học ứng dựng Khoa: Co dién tir HÀ NỘI, 12/2022 ĐÈ TÀI TUẬN VĂN NghiÊn cứu và ứng dụng một số thuật 1‹ n tránh vật cán cho Lay máy công nghiệp Giáo viên hướng dẫn Ky va ghỉ rõ họ tên. Đỗ Đăng Khoa LOT CAM ON Qua thời gimt học lập và nghiền cứu lại Trường Cơ khí, Đại họu Bách khoa Hà Nội, đến nay tôi đã hoàu thành luận vấn thạc sĩ của mink Với lỏng kính trọng và biết ơn sâu sắc, tác giả xin được bảy tỏ lời cảm on cân thành tới T8.

Đồ Đăng Khoa, người thấy đã tận tình hướng đẫn và truyền cho tôi những kinh nghiệm quỷ báu trong nghiên cứu khoa học, tư vấn định hướng tôi tiếp cận với lĩnh vực chuyên môn này. Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Viện Nghiên cứu Cơ khi — Bộ Công Thương đã tạo mọi điều kiện thuận lợi trong suốt quả trình làm luận văn. Tác giá xi gứi lời cảm ơn Nhóm chuyên môn Cơ học ứng dụng — Khoa Cơ điện tử đã hỗ trợ và tạo mọi điển kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu. Cuối cùng, tác giá xin chân thánh cảm ơn đến gia định đã luôn sát cảnh, động, viên và ứng hộ tác giả trong suốt quả trình làm luận văn của mình.

Nguyễn Dinh Iuynh TT | Chữ viết tắt Mã tả 1 lors Phuong pháp bình phương tỏi thiéu (Damped Least 2 Squares) 2 | ork Thuật toán Gilbert — Johnson — Keerthi 3 | RRT, Thuật toán cây ngẫu nhiên (Rapidly: Exploring Random Trev) 4 ÍBLRRT Thuật toán cây ngẫu nhiên hai hướng (Bi- directional Rapidly Exploring Random Tree) 5 |APE : Phương pháp trường thế nhân tạo (Artifioial Pateutia! Fields) s lar Phương php didu khién phan Léi voug kin (Closed- Loap Inverse Kinematics) vo 3.2, Thiết kế quỹ đạo olf-line 66 3. Thiét ké quy dao on-line ?3 3,4, Kết luận chương 3. MÔ PHÒNG TIIÊT Kũ QUÝ DẠO TRÁNH V UA TAY MAY ?? 4. Giới thiệu chung.ịccsn Họ HH0 tre 77 4.

Giải pháp để xuất 7 mö phống. Nội đụng Ăn HH0 re 79 4,4, Kết quả mô phống,.5, Két luan chuong 4 9 KET LUAN VA KIBN NGHI oo cesesccsescnssissienseimenisesseasstiusiteersiee 98 1. Kết luận 98 2, Kiên nghị những nghiên cửu tiếp theo.ococcvoocvvvvvvvvvvevrrrevvvvev 99 TÀI LIÊU THAM KHẢO 100 PIES LUC TT | Chữ viết tắt Mã tả 1 lors Phuong pháp bình phương tỏi thiéu (Damped Least 2 Squares) 2 | ork Thuật toán Gilbert — Johnson — Keerthi 3 | RRT, Thuật toán cây ngẫu nhiên (Rapidly: Exploring Random Trev) 4 ÍBLRRT Thuật toán cây ngẫu nhiên hai hướng (Bi- directional Rapidly Exploring Random Tree) 5 |APE : Phương pháp trường thế nhân tạo (Artifioial Pateutia! Fields) s lar Phương php didu khién phan Léi voug kin (Closed- Loap Inverse Kinematics) vo Hình 3. Tập lỗi (trả) và tập không lỗi (ph: 48 TĨmh 2.

Tao lỗi của tập hữu hạn điểm trong mặt phẳng 8 Hình 2. Cáo dạng đơn hình cơ bản Tinh 2. Minh họa xác định điểm tựa. Minh họa xác dmh hiệu Minkowski trên mặt phẳng Tinh 2.

Xác định toa độ điểm tưa Hình 2. Thuật toán xác dịnh va chạm giữa bai khâu. Thuật toán xác định va chạm khâu tay máy và vật cần linh 2.18, Mô hình hóa các khâu của tay mmáy, Hình 2. Quy luật các góc khớp Tinh 2.

Môi trường làm việc có vật căn được cho trước Hình 2. Khoảng cách nhỏ nhất giữa khâu 4 và khâu 7.22, Độ lệch khoảng cách dạy giữa hai phương pháp, Hình 2. Khoảng cách giữa khâu 4 và dác khâu 6, 1, 2, 6, 7 Tinh 2. Khoang cách nhỏ nhất giữa khâu 4 và hình trụ.

Khoảng cách nhỏ nhất piữa khau 4 va hinh can. Ham trang thai va cham gitta tay máy và mồi trường Tinh 2. Khoáng cách nhỏ nhất giữa tay máy và vật căn. Mô tả hoại.

động bám EXTEND Tĩmh 3. Minh họa đường địch chuyển có mắt dự 69 Hình 3. Sơ dỗ thuật toán rút gọn đường dịch chuyển. Giải pháp đề xuất 78 Hình 4.

Môi trường làm việc có vật cán Hinh 4. Két qua thuat toan BLRRT R1 3.2, Thiết kế quỹ đạo olf-line 66 3. Thiét ké quy dao on-line ?3 3,4, Kết luận chương 3. MÔ PHÒNG TIIÊT Kũ QUÝ DẠO TRÁNH V UA TAY MAY ?? 4.

Giới thiệu chung.ịccsn Họ HH0 tre 77 4. Giải pháp để xuất 7 mö phống. Nội đụng Ăn HH0 re 79 4,4, Kết quả mô phống,.5, Két luan chuong 4 9 KET LUAN VA KIBN NGHI oo cesesccsescnssissienseimenisesseasstiusiteersiee 98 1. Kết luận 98 2, Kiên nghị những nghiên cửu tiếp theo.ococcvoocvvvvvvvvvvevrrrevvvvev 99 TÀI LIÊU THAM KHẢO 100 PIES LUC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VTIẾT TÁT TT | Ký hiệu Mota 1 m Số tọa độ suy rộng của không gian thao tác 3 n Số bậc tự do của tay máy 3 4 Vecto tọa độ khóp 4 4 Vecto van téc khớp ai Vecto gia téc khop J Ma tran Jacobi 7 x Veoto tọa độ điểm cuối.

x Vecto van téc diém cuối. vt Ma tran Jacobi nghich dao suy rong 10 | J- | Ma trận1accbi tựa nghịch đảo 1] đ Ma trận Jacobi nghịch đảo theo phương phap DLS 12] oN Ma trận bù của mà bận Tacobi 13 | ú## 'Veoto vận tốc khớp tùy ý 14 lIệ số DL8 18 a Số đo khả năng thao tác của tay mày 16 e 'Veoto sai số vị trí điểm cuối 17 | ả¿, | Veoto van téc tranh va cham 18) Jy Ma trin Jacobi tai didi dim vin tc tránh và chạm 19] Kp Số lần lập tôi da voi thudt toan RRT 20 K Số lần lặp của thuật toán rút gọn. a ‘ Khoang ting téi da cia thuat toan RRT 22 | ap TIệ số chuyển đổi ưu tiên. 23 dụ Vecto từ điểm trên vật cản gắn tay máy nhất đến tay may 21| d,, | Khoảng cách tới hạn cho phép giữa vật căn và tay máy K, Hệ số trong phương trình động học sai số DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VTIẾT TÁT TT | Ký hiệu Mota 1 m Số tọa độ suy rộng của không gian thao tác 3 n Số bậc tự do của tay máy 3 4 Vecto tọa độ khóp 4 4 Vecto van téc khớp ai Vecto gia téc khop J Ma tran Jacobi 7 x Veoto tọa độ điểm cuối.

x Vecto van téc diém cuối. vt Ma tran Jacobi nghich dao suy rong 10 | J- | Ma trận1accbi tựa nghịch đảo 1] đ Ma trận Jacobi nghịch đảo theo phương phap DLS 12] oN Ma trận bù của mà bận Tacobi 13 | ú## 'Veoto vận tốc khớp tùy ý 14 lIệ số DL8 18 a Số đo khả năng thao tác của tay mày 16 e 'Veoto sai số vị trí điểm cuối 17 | ả¿, | Veoto van téc tranh va cham 18) Jy Ma trin Jacobi tai didi dim vin tc tránh và chạm 19] Kp Số lần lập tôi da voi thudt toan RRT 20 K Số lần lặp của thuật toán rút gọn. a ‘ Khoang ting téi da cia thuat toan RRT 22 | ap TIệ số chuyển đổi ưu tiên. 23 dụ Vecto từ điểm trên vật cản gắn tay máy nhất đến tay may 21| d,, | Khoảng cách tới hạn cho phép giữa vật căn và tay máy K, Hệ số trong phương trình động học sai số Hình 3.

Tập lỗi (trả) và tập không lỗi (ph: 48 TĨmh 2. Tao lỗi của tập hữu hạn điểm trong mặt phẳng 8 Hình 2. Cáo dạng đơn hình cơ bản Tinh 2. Minh họa xác định điểm tựa.

Minh họa xác dmh hiệu Minkowski trên mặt phẳng Tinh 2. Xác định toa độ điểm tưa Hình 2. Thuật toán xác dịnh va chạm giữa bai khâu. Thuật toán xác định va chạm khâu tay máy và vật cần linh 2.18, Mô hình hóa các khâu của tay mmáy, Hình 2.

Quy luật các góc khớp Tinh 2. Môi trường làm việc có vật căn được cho trước Hình 2. Khoảng cách nhỏ nhất giữa khâu 4 và khâu 7.22, Độ lệch khoảng cách dạy giữa hai phương pháp, Hình 2. Khoảng cách giữa khâu 4 và dác khâu 6, 1, 2, 6, 7 Tinh 2.

Khoang cách nhỏ nhất giữa khâu 4 và hình trụ. Khoảng cách nhỏ nhất piữa khau 4 va hinh can. Ham trang thai va cham gitta tay máy và mồi trường Tinh 2. Khoáng cách nhỏ nhất giữa tay máy và vật căn.

Mô tả hoại. động bám EXTEND Tĩmh 3. Minh họa đường địch chuyển có mắt dự 69 Hình 3. Sơ dỗ thuật toán rút gọn đường dịch chuyển.

Giải pháp đề xuất 78 Hình 4. Môi trường làm việc có vật cán Hinh 4. Két qua thuat toan BLRRT R1 3.2, Thiết kế quỹ đạo olf-line 66 3. Thiét ké quy dao on-line ?3 3,4, Kết luận chương 3.

MÔ PHÒNG TIIÊT Kũ QUÝ DẠO TRÁNH V UA TAY MAY ?? 4. Giới thiệu chung.ịccsn Họ HH0 tre 77 4. Giải pháp để xuất 7 mö phống. Nội đụng Ăn HH0 re 79 4,4, Kết quả mô phống,.5, Két luan chuong 4 9 KET LUAN VA KIBN NGHI oo cesesccsescnssissienseimenisesseasstiusiteersiee 98 1.

Kết luận 98 2, Kiên nghị những nghiên cửu tiếp theo.ococcvoocvvvvvvvvvvevrrrevvvvev 99 TÀI LIÊU THAM KHẢO 100 PIES LUC Hình 3. Tập lỗi (trả) và tập không lỗi (ph: 48 TĨmh 2. Tao lỗi của tập hữu hạn điểm trong mặt phẳng 8 Hình 2. Cáo dạng đơn hình cơ bản Tinh 2.

Minh họa xác định điểm tựa. Minh họa xác dmh hiệu Minkowski trên mặt phẳng Tinh 2. Xác định toa độ điểm tưa Hình 2. Thuật toán xác dịnh va chạm giữa bai khâu.

Thuật toán xác định va chạm khâu tay máy và vật cần linh 2.18, Mô hình hóa các khâu của tay mmáy, Hình 2. Quy luật các góc khớp Tinh 2. Môi trường làm việc có vật căn được cho trước Hình 2. Khoảng cách nhỏ nhất giữa khâu 4 và khâu 7.22, Độ lệch khoảng cách dạy giữa hai phương pháp, Hình 2.

Khoảng cách giữa khâu 4 và dác khâu 6, 1, 2, 6, 7 Tinh 2. Khoang cách nhỏ nhất giữa khâu 4 và hình trụ. Khoảng cách nhỏ nhất piữa khau 4 va hinh can. Ham trang thai va cham gitta tay máy và mồi trường Tinh 2.

Khoáng cách nhỏ nhất giữa tay máy và vật căn. Mô tả hoại. động bám EXTEND Tĩmh 3. Minh họa đường địch chuyển có mắt dự 69 Hình 3.

Sơ dỗ thuật toán rút gọn đường dịch chuyển. Giải pháp đề xuất 78 Hình 4. Môi trường làm việc có vật cán Hinh 4. Két qua thuat toan BLRRT R1 3.2, Thiết kế quỹ đạo olf-line 66 3.

Thiét ké quy dao on-line ?3 3,4, Kết luận chương 3. MÔ PHÒNG TIIÊT Kũ QUÝ DẠO TRÁNH V UA TAY MAY ?? 4. Giới thiệu chung.ịccsn Họ HH0 tre 77 4. Giải pháp để xuất 7 mö phống.