I. Tổng quan về bài toán động học ngược
Bài toán động học ngược cho tay máy là một trong những vấn đề quan trọng trong lĩnh vực điều khiển robot. Nhiệm vụ chính của bài toán này là xác định các giá trị của biến khớp qi khi biết trước vị trí và hướng của bàn kẹp tay máy. Việc giải bài toán này không chỉ giúp điều khiển tay máy theo quỹ đạo đã định mà còn là cơ sở để phát triển các ứng dụng tự động hóa trong công nghiệp. Hiện tại, có ba phương pháp chính để giải bài toán này: phương pháp giải tích, phương pháp hình học và phương pháp lặp. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Phương pháp giải tích có thể không đảm bảo nhận được nghiệm tường minh, trong khi phương pháp hình học yêu cầu nghiệm tường minh cho ba khớp đầu tiên phải tồn tại về mặt hình học. Phương pháp lặp có thể không hội tụ đến lời giải cuối cùng khi số bậc tự do của tay máy tăng lên. Do đó, việc nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron để giải bài toán động học ngược cho tay máy là một hướng đi mới đầy tiềm năng.
1.1. Giới thiệu về mạng nơron
Mạng nơron nhân tạo là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ con người. Mạng nơron có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Trong bối cảnh giải bài toán động học ngược, mạng nơron có thể được sử dụng để nhận diện và dự đoán các giá trị biến khớp qi dựa trên các thông số đầu vào như vị trí và hướng của bàn kẹp. Việc ứng dụng mạng nơron trong giải bài toán này không chỉ giúp tăng tốc độ tính toán mà còn cải thiện độ chính xác của kết quả. Đặc biệt, với sự phát triển của các thuật toán học sâu, khả năng của mạng nơron trong việc xử lý các bài toán phức tạp ngày càng được nâng cao. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các hệ thống điều khiển robot thông minh hơn.
II. Phương pháp nghiên cứu
Để giải bài toán động học ngược cho tay máy, tác giả đã nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron với giải thuật Levenberg-Marquardt. Phương pháp này cho phép tối ưu hóa quá trình huấn luyện mạng nơron, giúp mạng có khả năng nhận biết tốt bộ dữ liệu huấn luyện. Hai mạng nơron được xây dựng để giải cho hai vùng làm việc cụ thể của tay máy Scorbot ER7. Mạng Net1_1 tương ứng với vùng 1 và cấu hình 1 của tay máy, trong khi mạng Net2_1 tương ứng với vùng 2 và cấu hình 1. Việc sử dụng hai mạng nơron khác nhau giúp so sánh hiệu quả giữa các phương pháp và khẳng định tính đúng đắn của các mạng đã được huấn luyện. Kết quả cho thấy, phương pháp này không chỉ đạt được độ chính xác cao mà còn tiết kiệm thời gian tính toán, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng thực tế.
2.1. Xây dựng bộ dữ liệu
Bộ dữ liệu được xây dựng từ các thông số vị trí và hướng của bàn kẹp tay máy. Các thông số này được thu thập từ các bài toán động học thuận đã được giải trước đó. Việc phân tích và xử lý dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo rằng mạng nơron có thể học hỏi và nhận diện các mẫu một cách chính xác. Tác giả đã tiến hành phân tích dữ liệu để xác định các đặc trưng quan trọng, từ đó xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện cho mạng nơron. Quá trình này bao gồm việc chuẩn hóa dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lệ và chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra. Kết quả từ quá trình này cho thấy rằng mạng nơron có khả năng nhận diện tốt các mẫu trong bộ dữ liệu, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc dự đoán các giá trị biến khớp qi.
III. Kết quả và thảo luận
Kết quả từ việc ứng dụng mạng nơron trong giải bài toán động học ngược cho tay máy Scorbot ER7 cho thấy tính đúng đắn và hiệu quả của phương pháp này. Các kết quả giải bằng mạng nơron gần như trùng khớp với kết quả giải bằng phương pháp giải tích, điều này khẳng định rằng mạng nơron có thể được sử dụng như một công cụ hiệu quả trong việc giải quyết các bài toán động học phức tạp. Hơn nữa, việc sử dụng hai mạng nơron cho hai vùng làm việc khác nhau cho phép so sánh và đánh giá hiệu quả của từng mạng. Kết quả cho thấy rằng mạng nơron không chỉ giúp tăng tốc độ tính toán mà còn cải thiện độ chính xác trong việc xác định các giá trị biến khớp. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các ứng dụng tự động hóa trong công nghiệp, nơi mà độ chính xác và tốc độ là rất quan trọng.
3.1. Đánh giá hiệu quả của phương pháp
Đánh giá hiệu quả của phương pháp ứng dụng mạng nơron trong giải bài toán động học ngược cho tay máy được thực hiện thông qua việc so sánh kết quả giữa hai phương pháp: phương pháp giải tích và phương pháp mạng nơron. Kết quả cho thấy rằng phương pháp mạng nơron không chỉ đạt được độ chính xác cao mà còn tiết kiệm thời gian tính toán. Điều này rất quan trọng trong các ứng dụng thực tế, nơi mà thời gian và độ chính xác là yếu tố quyết định. Hơn nữa, việc sử dụng mạng nơron cho phép mở rộng khả năng giải quyết các bài toán động học ngược cho các tay máy có bậc tự do lớn hơn 6, điều mà các phương pháp truyền thống gặp khó khăn. Từ đó, có thể khẳng định rằng ứng dụng mạng nơron trong giải bài toán động học ngược là một hướng đi mới đầy tiềm năng cho nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực robot công nghiệp.
