Mô phỏng Robot 2 bậc tự do bằng Matlab

Đoạn văn bản định nghĩa robot là một ngành khoa học tổng hợp nhiều nguyên lý từ các ngành khác như điều khiển học, cơ khí, phỏng sinh học, điện tử, tin học, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật điều khiển tự động. Kỹ thuật điều khiển tự động đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của robot, mặc dù lĩnh vực này còn khá mới mẻ. Đề tài nghiên cứu tập trung vào phương pháp lựa chọn bộ điều khiển và mô phỏng thiết kế robot, nhằm đóng góp kiến thức cho lĩnh vực này. Sự quan tâm toàn cầu đối với khoa học robot được thể hiện qua số lượng sách giáo khoa, chuyên đề và hội thảo ngày càng tăng. Robot hiện nay được ứng dụng rộng rãi trong tự động hóa nhà máy và xí nghiệp, trở thành thước đo mức độ tự động hóa. Mặc dù mô phỏng có thể chưa hoàn toàn chính xác so với thực tế, nhưng kết quả mô phỏng vẫn cung cấp những gợi ý thiết kế rất hữu ích. Mục đích chính là tìm ra phương pháp tối ưu, giảm chi phí sản xuất và tránh lỗi thiết kế.

Tài liệu trình bày các định nghĩa robot theo tiêu chuẩn AFNOR của Pháp và tiêu chuẩn GHOST 1980. Theo AFNOR, robot là một cơ cấu chuyển đổi tự động, có thể lập trình, lập lại và tổng hợp chương trình, có khả năng định vị và di chuyển đối tượng. Robot được trang bị dụng cụ để thực hiện nhiệm vụ sản xuất trực tiếp hoặc gián tiếp. Theo GHOST 1980, robot là máy tự động kết hợp tay máy và cụm điều khiển lập trình, thực hiện chu trình công nghệ chủ động, thay thế chức năng tương tự của con người. Bên cạnh khái niệm robot, khái niệm robotics cũng được làm rõ: Robotics là ngành khoa học nghiên cứu thiết kế, chế tạo và ứng dụng robot trong nhiều lĩnh vực của xã hội. Robot được miêu tả là thiết bị vạn năng, lập trình lại được, ứng dụng trong công nghiệp như vận chuyển, lắp ráp và đo lường. Robot ngày nay đóng vai trò quan trọng trong các nhà máy tự động hóa cao, thực hiện các công việc nguy hiểm như trong lò phản ứng hạt nhân hay môi trường có độ phóng xạ cao. Robot cũng được ứng dụng trong y tế, sinh học, kỹ thuật địa chất và đời sống hàng ngày.

Ngành công nghiệp robot đã đạt được nhiều thành tựu to lớn, nhưng vẫn đang tiếp tục phát triển để đáp ứng nhu cầu tự động hóa ngày càng cao. Robot cần trở nên thông minh hơn, chính xác hơn và nhanh hơn, đòi hỏi những phương pháp điều khiển đa dạng và tốt hơn. Một số ứng dụng robot trong công nghiệp được đề cập đến, bao gồm vận chuyển nguyên vật liệu, chi tiết, dụng cụ và các thiết bị chuyên dùng khác. Định nghĩa robot theo tiêu chuẩn GHOST 25686 – 85 cũng được nêu ra, nhấn mạnh vào tay máy, thiết bị điều khiển lập trình được và khả năng tái lập trình để thực hiện các chức năng vận động và điều khiển trong sản xuất. Các nguồn động lực của robot bao gồm động cơ điện, hệ thống xy lanh khí nén và thủy lực. Dụng cụ thao tác được gắn trên khâu cuối của robot có thể đa dạng như bàn tay, mỏ hàn, đá mài, đầu phun sơn… Hệ thống điều khiển cũng là một phần quan trọng của robot. Cánh tay robot, hay tay máy, là kết cấu cơ khí gồm các khâu và khớp, quyết định khả năng làm việc của robot.

Phần này giới thiệu về việc sử dụng MATLAB và Robotics Toolbox cho mô phỏng robot. MATLAB được mô tả là một môi trường tính toán số và lập trình mạnh mẽ, cho phép tính toán ma trận, vẽ biểu đồ, thực hiện thuật toán, tạo giao diện người dùng và liên kết với các chương trình khác. Robotics Toolbox, một bộ công cụ chuyên dụng trong MATLAB, được sử dụng để mô hình hóa và mô phỏng chuyển động robot, dựa trên nguyên tắc cơ bản của động học (kinematics) và động lực học (dynamics) của robot. MATLAB cung cấp nhiều thư viện hữu ích, bao gồm Control System Toolbox (thiết kế điều khiển), Frequency Domain System Identification Toolbox (mô phỏng hệ thống tuyến tính), Image Processing Toolbox (xử lý ảnh), Model Predictive Control Toolbox (điều khiển nhiều biến), Mu-Analysis And Synthesis Toolbox (điều khiển tối ưu hóa robot cao cấp) và Signal Processing Toolbox (xử lý tín hiệu). Người dùng có thể thiết kế robot trên các phần mềm khác như Easy Rob, Solidworks, RobotStudio, sau đó nhúng vào môi trường MATLAB để mô phỏng và điều khiển.

Việc mô phỏng trước khi sản xuất robot là rất cần thiết để tìm quy luật điều khiển tối ưu, giảm chi phí và tránh lỗi thiết kế. Phần này đề cập đến việc ứng dụng phần mềm mô phỏng MATLAB để mô phỏng chuyển động của robot, từ đó tìm ra phương án điều khiển tối ưu. Việc này bao gồm so sánh ưu nhược điểm của các phương pháp điều khiển khác nhau và đề xuất phương án lựa chọn tham số cho bộ điều khiển cũng như tham số của các liên kết (link). Mục tiêu là tìm ra luật điều khiển thích nghi, bao gồm cả luật điều khiển thích nghi đơn giản và luật điều khiển thích nghi bền vững, và đánh giá ưu điểm của bộ điều khiển được lựa chọn. Kết quả nghiên cứu được tổng quát hóa cho thiết kế robot n bậc tự do. Việc sử dụng MATLAB cho phép người dùng mô phỏng và kiểm tra các thuật toán điều khiển trong một môi trường ảo trước khi áp dụng vào robot thực tế, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.

Phần này tập trung vào mô hình tay máy robot, được định nghĩa là một chuỗi động học hở gồm các khớp nối tiếp nhau. Mỗi bậc tự do của tay máy được cung cấp mô men độc lập. Phương trình chuyển động của tay máy n bậc tự do được biểu diễn bằng phương pháp Lagrange. Các loại tay máy được đề cập đến, bao gồm tay máy tọa độ đề các (Cartesian), tọa độ trụ (Cylindrical), tọa độ cầu (Revolute), SCARA, POLAR, và kiểu tay người (Anthropomorphic). Mỗi loại tay máy có cấu trúc và vùng làm việc khác nhau, phù hợp với các loại nhiệm vụ khác nhau. Ví dụ, tay máy kiểu đề các có vùng làm việc hình hộp chữ nhật, cứng vững và chính xác, phù hợp cho vận chuyển và lắp ráp. Tay máy kiểu trụ có vùng làm việc hình trụ, thích hợp với tải trọng nặng. Tay máy SCARA, viết tắt của "selective compliance assembly robot arm", có hai khớp quay và một khớp trượt, phù hợp cho công việc lắp ráp với tải trọng nhỏ theo phương đứng. Tay máy kiểu phỏng sinh có ba khớp quay, tương tự như tay người, cho phép hoạt động khéo léo nhưng độ chính xác định vị phụ thuộc vào vị trí của phần công tác. Các yếu tố như ma sát, điều kiện môi trường và chướng ngại vật có thể ảnh hưởng đến chuyển động của robot, cần được xem xét trong thiết kế.

Phần này trình bày về luật điều khiển thích nghi, một phương pháp điều khiển robot quan trọng để robot có thể thích ứng với những thay đổi trong môi trường và tải trọng. Bài toán điều khiển bám được thiết lập: Cho trước quỹ đạo và tốc độ chuyển động mẫu, và một số hoặc tất cả các tham số của tay máy không rõ, cần xác định luật điều khiển và một mặt trượt để đảm bảo quỹ đạo của hệ bám trên mặt trượt với sai lệch xác định trước và tiến đến không khi thời gian tăng. Ma sát được biểu diễn thông qua hai thành phần: ma sát tĩnh và ma sát động. Vì ma sát giữa các khớp là độc lập, nên có thể sử dụng một bộ bù cho từng khớp. Khi phụ tải thay đổi, các tham số không rõ sẽ phụ thuộc vào quãng đường, vận tốc góc, gia tốc và thời gian. Điều này đòi hỏi phải điều chỉnh luật điều khiển thích nghi để đảm bảo hiệu quả trong các điều kiện vận hành khác nhau. Tóm lại, việc thiết kế luật điều khiển thích nghi cho phép robot hoạt động ổn định và chính xác ngay cả khi có sự thay đổi của môi trường và tải trọng.

Động học thuận robot là bài toán xác định vị trí và định hướng của phần cuối cùng (phần thao tác) của robot khi biết các giá trị của các biến khớp (góc quay của các khớp). Robot nhiều khâu được mô tả như một chuỗi các khâu nối tiếp nhau qua các khớp động. Gốc chuẩn (Base) là khâu số 0. Mỗi khâu được đặc trưng bởi hai kích thước: dn (khoảng cách giữa các pháp tuyến đo dọc theo trục khớp n) và θn (góc giữa các pháp tuyến đo trong mặt phẳng vuông góc với trục). Vị trí của đầu tay nắm robot được chiếu lên ba trục x, y, z, được biểu diễn bởi P(px, py, pz). Hiểu rõ động học thuận là nền tảng để thiết kế và điều khiển chuyển động của robot. Bài toán động học thuận giúp xác định chính xác vị trí và hướng của đầu cuối tay máy dựa trên các thông số khớp đã biết, là bước quan trọng trong quá trình lập trình và kiểm soát chuyển động của robot.

Động học ngược robot là bài toán xác định các giá trị của các biến khớp cần thiết để phần thao tác của robot đạt được vị trí và định hướng mong muốn. Bài toán này phức tạp hơn động học thuận và có thể có nhiều hơn một nghiệm. Các yếu tố về kết cấu của robot có thể làm cho lời giải toán học không chấp nhận được về mặt vật lý. Việc giải bài toán động học ngược cần thỏa mãn các điều kiện ràng buộc về giới hạn hoạt động của các khớp. Phương pháp Pieper được đề cập là một phương pháp để giải bài toán động học ngược, thường cho ra 4 dạng công thức, mỗi dạng có một ý nghĩa động học riêng. Một trong các nghiệm đó là nghiệm vật lý (Physical Solution), phụ thuộc vào các giới hạn vật lý của robot. Việc giải bài toán động học ngược có thể gặp hiện tượng “suy biến” khi có nhiều hơn một tập nghiệm. Khi số bậc tự do của robot càng lớn, bài toán càng khó giải và số nghiệm toán học càng nhiều, đòi hỏi phải loại bỏ các nghiệm không phù hợp. Hiện nay chưa có phương pháp tổng quát nào áp dụng được cho tất cả các loại robot.