Xây dựng hệ Robot di động có gắn tay máy cộng tác Cobot 6 bậc tự do trên hệ điều hành ROS

Bài viết Xây dựng hệ Robot di động có gắn tay máy cộng tác Cobot 6 bậc tự do trên hệ điều hành ROS trình bày mô hình toán học của một robot tự hành công tác AMMR trên nền tảng robot di động đa hướng sử dụng bánh xe Mecanum kết hợp với tay máy Cobot 6 bậc tự do, mô tả động học của hệ thống. Đồng thời Xây dựng một hệ robot AMMR trên nền tảng ROS (Robot Operating System), minh họa một cách trực quan và hiệu quả phương pháp thực hiện mô phỏng tác vụ di chuyển, thao tác của AMMR. Mời các bạn cùng tham khảo!

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Xây Dựng Hệ Robot Di Động Có Gắn Tay Máy Cộng Tác Cobot Bậc Tự Do Trên Hệ Điều Hành ROS Nguyễn Minh Đông1, Đỗ Quang Hiệp1, Ngô Mạnh Tiến2, Nguyễn Đức Thắng3, Nguyễn Minh Dương3 Nguyễn Tiến Bắc3 Khoa Điện, Trường Đại Học Kinh Tế Kỹ Thuật Công Nghiệp Viện Vật lý, Viện Hàn Lâm Khoa Học Và Công Nghệ Việt Nam Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội Email: nmdong@uneti.edu.vn, dqhiep@uneti.edu.vn, nmtien@iop.vast.vn, thang.nd181754@sis.hust.edu.vn nhân hình Tại [2] đưa đánh giá Bộ điều khiển robot tự hành công nghiệp (AIMM), xác định 12 lĩnh vực ứng dụng có: tính bền vững, cấu hình, thích ứng, tự chủ, định vị, thao tác nắm bắt, tương tác người máy, tương tác máy với người, chất lượng quy trình, độ tin cậy, tính chất vật lý Đa số công bố trở ngại lớn lĩnh vực là: độ tin cậy (an tồn), tính chất vật lý (tính kinh tế) cấu hình (khả sử dụng) đưa [7] Bostelman cộng [6] trình bày đánh giá AMMR tiêu chí đánh giá để đánh giá hoạt động chúng, [13] trình bày điều tra quan trọng trường hợp sử dụng chung mà AMMR áp dụng D'Souza cộng [15] trình bày tích hợp phần cứng phần mềm cobot AGV mà khơng tính đến khía cạnh an tồn Bài báo chúng tơi với mục đích xây dựng AMMR, đối tượng nghiên cứu có ưu điểm tự hành đa hướng kết hợp Mecanum Mobile Robot cánh tay Robot cộng tác Cobot UR5 Để làm chủ công nghệ thiết kế, chế tạo tính tốn điều khiển, bước xây dựng phương trình động học cánh tay cộng tác UR5; động học thuận, động học ngược Mecanum Mobile Robot tảng hệ quy chiếu cố định Từ xây dựng hệ thống, mơ mơ hình, chuyển động AMMR phần mềm Gazebo hệ điều hành robot ROS (Robot Operating System) Bài báo chúng tơi trình bày sau: phần đầu trình bày thiết kế hệ thống thiết bị AMMR bao gồm thành phần Mecanum Robot cánh tay UR, mơ hình hóa, tính tốn giải tốn động học phần trình bày hệ điều hành ROS Moveit, bước để thiết kế nên mơ hình AMMR ROS, điều khiển robot tới vị trí mong muốn; phần cuối trình bày số kết luận rút từ kết nghiên cứu, đồng thời vạch định hướng nghiên cứu Abstract— Robot Tự hành cộng tác - Autonomous Mobile Manipulator Robot AMMR (hay Mobile Cobots) hệ thống có lợi kép tính di động tự hành robot di động khéo léo cánh tay robot cộng tác Cobot sáu bậc tự Bài báo trình bày mơ hình tốn học robot tự hành công tác AMMR tảng robot di động đa hướng sử dụng bánh xe Mecanum kết hợp với tay máy Cobot bậc tự do, mô tả động học hệ thống Đồng thời Xây dựng hệ robot AMMR tảng ROS (Robot Operating System), minh họa cách trực quan hiệu phương pháp thực mô tác vụ di chuyển, thao tác AMMR Keywords- Autonomous Mobile Manipulator Robot AMMR, Mecanum robot, Universal Robot-UR,6-DOF, ROS, Moveit I GIỚI THIỆU Việc robot di chuyển tự động linh hoạt phạm vi định thực tác vụ định trước thay vai trò người đem lại nhiều lợi ích kinh tế, suất lao động bảo vệ sức khoẻ người, đồng thời giúp quản trị doanh nghiệp số hóa, quản lý nguồn lực quản lý sản xuất hoàn toàn tự động Trong thập kỷ lại đây, với phát triển công nghệ học máy, cơng nghệ robot có thay đổi cách tiệp cận Với phát triển công nghệ 4.0, nghiên cứu công bố hướng robot tự hành cộng tác nhiều nhà khoa học tập trung Autonomous Mobile Manipulators Robot (AMMR) bao gồm tích hợp cánh tay robot robot di động Mục tiêu AMMR tự động di chuyển xung quanh nhà máy sản xuất cho phép cánh tay robot thực nhiệm vụ cụ thể Một số công ty đề xuất thêm tính di động cho cánh tay robot để mở rộng chức tính hữu dụng chúng Tại [1] phát triển điều khiển di động trợ lý robot để hỗ trợ người cơng nhân Bostelman cộng [5] trình bày khả áp dụng AGV AMMR trang bị điều khiển ISBN 978-604-80-7468-5 388 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022) II MƠ HÌNH ĐỘNG HỌC CỦA HỆ THỐNG ROBOT BOT TỰ HÀNH CÓ GẮN TAY MÁY CÔNG TÁC BẬC TỰ DO  x      y =       A Mơ hình động học Mecanum Mobile Robot cos   sin     0  xm    0  ym    1    m − sin  cos (7) Phương trình động học Mecanum Robot: Mơ hình Robot sử dụng bánh xe Mecanum [14] dẫn độc lập động riêng biệt Cách xếp vị trí bánh xe thực đặt hệ quy chiếu cố định mối quan hệ với tọa độ chuyển động [3],[10] hình đây:  xm   cos   y  =  − sin   m   m   sin  cos  0  x    y     (8) C Cấu tạo mơ hình động học Cobot UR Hình 2: Mobie Manipulator Robot Hình Mơ hình Robot đa hướng bốn bánh Mecanum Xuất phát từ cấu tạo thực tế, mơ tả chuyển mơ hình chuyển động robot UR có danh hình 2, ta đặt kích thước hình tham số sau: O0- O1 = d1 , O1 A = d , AO2 = a2 , O2 B = d3 , B Phương trình động học Mecanum Robot Từ mơ hình Robot Mecanum hình ta xây dựng phương trình động học [9] Tổng vận tốc bánh xe theo hướng X m Ym khung tọa độ robot: v1 = vm1x − vm1 y (1) v2 = vm x + vm y (2) v3 = vm3 x − vm3 y    xm    Rot ( z, )  ym  =      m BC = a3 , CO3 = d , O4 O5 = d5 , O5O6 = d6 (3) v4 = vm x + vm y (4) Vận tốc bánh xe biểu thị vận tốc tịnh tiến vận tốc góc sau: vm1 y = ym +  m l1 vm1x = xm −  m l2 Thay lại vào (1),(2),(3),(4) kết hợp i = vi r ta thu được:  1  1 −1 − (l1 + l2 )  x    1 (l1 + l2 )   m   2=  y (5) 3  r 1 −1 (l1 + l2 )   m         m 4  1 − (l1 + l2 )  Phương trình động học:      1 1     xm      r −1    (6)  ym  =  −1      m  1 −1     −1   l1 + l2 l1 + l2 l1 + l2 l1 + l2    Hình 3: Mơ hình chuyển động robot UR Dựa vào phương pháp ma trận DH đc đề cập đến nhiều cơng trình nghiên cứu [12], xây dựng hệ trục tọa độ khớp đưa tham số động học DH bảng BẢNG 1: BẢNG THAM SỐ D-H CỦA ROBOT UR Để tính tốn động học ngược hệ tọa độ toàn cục: ISBN 978-604-80-7468-5 389 Hệ trục i di q1 d1 q2 d2 a2 q3 d − d3 a3 i 90 0 0 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) q4 0 −90 q5 d5 90 q6 d6 0 q1  = arctan 2( (9) oy ay oz az 0 ) q1 =  − arcsin( với điều kiện d3 − d − d ) + r d3 − d − d 1 r Khi xác định q1 ta được:   q5 =  a rc cos(ax s1 − a y c1 ) Ứng với giá trị q1 ta có giá trị q5 , ta có nghiệm q5 tương ứng sau: q1(1)  q5(1) = a rc cos(ax s1(1) − a y c1(1) ) q5(2) = − a rc cos(ax s1(1) − a y c1(1) ) px  p y  pz    q1(2)  q5(3) = a rc cos(ax s1(2) − a y c1(2) ) q5(4) = − a rc cos(ax s1(2) − a y c1(2) ) q6 =  − arcsin( Trong đó: nx = −c6 (s1s5 − c1c234c5 ) − c1s234 s6 ny = c6 (c1s5 + s1c234 c5 ) − s1s234 s6 ; nz = c234 s6 + s234 c5c6 ox s1 − oy c1 s5 ) Ứng với cặp giá trị q1 , q5 ta có nghiệm q6 , ta có nghiệm q6 , cụ thể sau: ox = s6 (s1s5 − c1c234 c5 ) − c1s234 c6 oy = − s6 (c1 s5 + s1c234 c5 ) − s1s234 c6 q1(1) , q5(1)  q6 (1) = arcsin( oz = c234 c6 − s234 c5 s6 ax = s1c5 + c1s5c234 ; a y = −c1c5 + s1 s5 c234 ; az = s234 s5 q6 (2) =  − arcsin( px = d6 (c1c234 s5 + s1c5 ) + (d2 − d3 + d4 )s1 + a2c1c2 − d5c1s234 + a3c1c23 ox s1(1) − o y c1(1) pz = d1 + a2 s2 + a3 s23 + d5c234 + d6 s5 s234 q6 (4) =  − arcsin( Với kí hiệu si = sin i , ci = cos i , sij = sin(i +  j ) , cij = cos(i +  j ) ,… s5(1) ox s1(1) − o y c1(1) ox s1(1) − o y c1(1) Đối với toán động học nghịch [4], xuất phát từ hệ phương trình động học với thành phần hướng vị trí ma trận T cho trước với kích thước động học robot biết ta cần tìm chuyển động khớp, tức tìm véctơ: q6 (6) =  − arcsin( 390 s5(2) ox s1(1) − o y c1(1) s5(2) q1(2) , q5(3)  q6(5) = arcsin( ) ) ox s1(2) − o y c1(2) ox s1(2) − o y c1(2) s5(3) ) ) s5(1) q1(1) , q5(2)  q6(3) = arcsin( p y = d6 (s1c234 s5 − c1c5 ) − (d − d3 + d )c1 + a2 s1c2 − d5 s1s234 + a3 s1c23 ISBN 978-604-80-7468-5 d a y − p y d ax − p x , ) r r ( Từ tham số động học bảng áp dụng cho cơng thức (9) để tính ma trận D-H địa phương từ A1 đến A6 Từ ma trận D-H địa phương trên, chúng tơi xác định ma trận D-H tồn cục cho khâu robot cho công thức: (11) T6 = A1 A2 A3 A4 A5 A6 ax ) Ta có: ( d6 ax − px ) s1 − d6 ay − py c1 = d3 − d2 − d4 Trans(a,0,0) ma trận đặc trưng cho phép biến đổi tịnh tiến cos  − sin  cos  sin  cos  a cos    sin  cos  cos  − cos  sin  a sin    (10) Ai =   sin  cos  d  ox T r = ( d ax − px ) + ( d a y − p y ) , Trong đó: Rot ( z, ) Rot ( x,  ) ma trận đặc trưng cho phép quay quanh trục tọa độ Trans(0, 0, d )  nx n y T6 =  n  z  q6  q5 Suy được: Ai = Rot ( z, )Trans(0,0, d )Trans(a,0,0) Rot( x,  ) q4 ( Ta thiết lập mối quan hệ hệ tọa độ nối tiếp (n-1) (n) phép quay tịnh tiến gọi ma trận D-H địa phương [11] sau: q3 Đặt: ( d ax − px ) = r cos  ; d6 ay − py = r sin  D Động học cánh tay robot UR   q2 s5(3) ) ) Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) q1(2) , q5(4)  q6(7) = arcsin( q6 (8) =  − arcsin( (2) x os ox s1(2) − o y c1(2) s5 −o c s5(4) (2) y (4) nghiệm biến khớp q1 , q , q3 , q , q5 , q6 cho bảng đây: ) BẢNG 2: CÁC BỘ NGHIỆM CỦA BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC NGHỊCH ) Nghiệm Mặt khác: q6  q234 = arc tan 2(az , ax c1 + a y s1 ) q1 q5 q3 q2 q4 q6 q q1(1) q5(1) q3(2) q2(2) q4(2) q6(2) q1(1) q5(2) q3(3) q2(3) q4(3) q6(3) q1(1)  q234(1) = arctan 2(az , ax c1(1) + a y s1(1) ) q1(1) q5(2) q3(4) q2(4) q4(4) q6(4) q1(2)  q234(2) = arctan 2(az , ax c1(2) + a y s1(2) ) q1(2) q5(3) q3(5) q2(5) q4(5) q6(5) Đặt: D1 = px c1 + p y s1 + d5 s234 − d6 s5 c234 , D2 = pz − d1 − d5c234 − d6 s5 s234 q1(2) q5(3) q3(6) q2(6) q4(6) q6(6) q1(2) q5(4) q3(7) q2(7) q4(7) q6(7) q1(2) q5(4) q3(8) q2(8) q4(8) q6(8) Ứng với giá trị q1 ta có giá trị q 234 , ta có nghiệm q 234 sau:  a2 c2 + a3c23 = D1 (12)  a2 s2 + a3 s23 = D2 Ứng với giá trị q1 , q 234 q5 ta có cặp có nghiệm q3 , ta có nghiệm q3 : q3 =  arccos( (13) Hệ (13) hệ đại số tuyến tính với ẩn c s , nghiệm hệ có dạng: c2 = c2  , s2 = s với     Trong đó: (a + a3c3 ) −a3 s3 = = (a2 + a3c3 ) + (a3 s3 ) a3 s3 (a2 + a3 c3 ) D1 D2 s2 = (a2 + a3c3 ) D1 = D2 (a2 + a3 c3 ) − D1 (a3 s3 ) a3 s3 D2 q2 (1) q4 (1) q6(1) III XÂY DỰNG MƠ HÌNH VÀ MƠ PHỎNG CHUYỂN ĐỘNG CỦA AMMR TRONG ROS A Giới thiệu ROS ROS mộ hệ điều hành mã nguồn mở cung cấp dịch vụ mong muốn từ mộ hệ điều hành, bao gồm kết nối tới phần cứng, điều khiển thiết bị cấp thấp thực chức mà robot thường sử dụng Mục tiêu ROS rõ ràng: ROS sinh nhằm xây dựng môi trường phát triển cho phép phát triển robot tồn cầu ROS có đặc điểm: Ta dễ thấy đại lượng , c ,  s phụ thuộc vào D1 , D2 q3 , có số , c ,  s Khi ta có:   q2 = a tan(s2 , c2 )  q2 = a tan( s , c )   Khi xác định q q3 ta dễ dàng suy + Chia nhỏ tác vụ: ROS lập trình dạng chia cơng việc hành trình xử lý nhỏ gọi nút (node) Mỗi quy trình chạy độc lập trao đổi liệu cách có hệ thống q : q4 = q234 − q2 − q3 Vậy tốn động học nghịch, tìm nghiệm phương pháp giải tích ta tìm ISBN 978-604-80-7468-5 q3 (1) Nghiệm hợp lý nghiệm làm cho hàm mục tiêu (14) có giá trị nhỏ −a3 s3 = D1 (a2 + a3c3 ) + D2 (a3 s3 ) (a2 + a3 c3 ) c = q5 (1) Như có nghiệm cho tốn động học ngược, vậy, yêu cầu chọn kết hợp nghiệm miền không gian làm việc robot cách hợp lý để robot làm việc mềm dẻo, linh hoạt, không gây tượng nhảy vọt vận tốc góc khớp Để chọn nghiệm hợp lý ta cần biết giá trị nghiệm chọn thời điểm liền trước Giả sử nghiệm cần tìm thời điểm t q, nghiệm thời điểm (t-∆t) (t-2∆t) q1 q2 Ta lập hàm mục tiêu: 2 W = k1 (q − q1 ) + k2 [q-(q1 +t(q1 -q ))] (14) Trong k1 hệ số trọng lượng sai lệch nghiệm cần tìm so với nghiệm thời điểm liền trước nó, k2 hệ số trọng lượng sai lệch nghiệm cần tìm so với nghiệm ngoại suy từ giá trị nghiệm chọn dược liền trước, với: (15) k1 + k2 = giá trị D1 , D2 Ứng với cặp giá trị D1 , D2 ta D 12 + D2 − a2 − a32 ) 2a2 a3 Từ hệ phương trình (12) suy ra:  (a2 + a3 c3 )c2 − (a3 s3 ) s2 = D1  (a3 s3 )c2 + (a2 + a3c3 ) s2 = D2 (1) 391 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) + Quản lý gói: Nhiều quy trình xử lý có mục đích quản lý gói cho dễ sử dụng phát triển, thuận lợi chia sẻ, sửa đổi phân phối lại + Kho lưu trữ cơng cộng: Mỗi gói cơng khai lên nhà phát triển cộng đồng Github đánh dấu quyền giấy phép + Giao diện lập trình ứng dụng API (Application Programming Interface): Khi phát triển chương trình sử dụng ROS, ROS thiết kế để cần gọi API chèn dễ dàng vào mã sử dụng Lập trình với ROS không khác nhiều so với C++ Phython + ROS cung cấp nhiều thư viện để hỗ trợ ngơn ngữ lập trình khác Thư viện thêm vào q trình ngôn ngữ phổ biến lĩnh vực robot Python, C++… Hình Tổng quan thiết kế nhánh giao tiếp với ROS Tương tự việc mơ hình hóa thiết bị di động Mecanum bánh Sự kết hợp thiết bị thực dễ dàng nhận biết phận cấu tạo AMMR cách trực quan cơng cụ hiển thị Rviz ROS hình Những đặc điểm ROS cho phép người dùng thiết lập mơi trường hợp tác phát triển phần mềm cho robot mức toàn cầu Sử dụng API nghiên cứu phát triển cho robot giúp rút ngắn trình nghiên cứu, ứng dụng mục tiêu cuối ROS B Xây dựng mơ hình AMMR ROS Hình 6: Mơ hình AMMR hiển thị ROS ROS có gói tổng hợp gọi robot_model, chứa gói quan trọng giúp xây dựng mơ hình robot 3D Định dạng mô tả robot hợp (URDF) sử dụng gói Mơ hình URDF sử dụng hai yếu tố ngơn ngữ khác nhau, liên kết khớp nối Liên kết (Links) tương ứng với phần thể cứng robot; định kích thước, hình dạng màu sắc Khớp nối (Joints) kết nối hai mắt xích khác Có thể bao gồm loại khớp khác xác định tốc độ giới hạn khớp Trong hình hình ảnh từ RViz hiển thị mơ hình robot Để điều khiển mơ hình 3D, vị trí khớp, u cầu cần có mối quan hệ liên kết Vì vậy, ROS cung cấp hai gói nằm robot_model: - joint_state_publisher: Gói chứa nút gọi joint_state_publisher, nút mơ tả mơ hình robot, tìm tất khớp xuất giá trị chung cho tất khớp không cố định cách sử dụng trượt GUI Hình 4: Kiến trúc mơ tả robot chung mối quan hệ module Dựa khái niệm ROS đề cập [8], kiến trúc mơ robot chung phân loại sơ thành module chức gồm: mơ hình hố, lập kế hoạch chuyển động, điều khiển hiển thị Mối quan hệ chúng minh họa hình Hệ thống robot mơ hình hóa cấu trúc Trong ROS, cánh tay bậc tự với khâu chấp hành cuối thiết kế SolidWorks Các tệp đầu sử dụng để in cánh tay chúng xuất sang ROS để tạo tệp Định dạng Mô tả Robot Hợp (Unified Robot Description Format - URDF) để trực quan hóa Cả kế hoạch chuyển động cánh tay hiển thị RViz cánh tay vật lý thực kế hoạch ISBN 978-604-80-7468-5 - robot_state_publisher: Gói đọc trạng thái chung robot xuất tư 3D liên kết rô bốt Tư 3D robot công bố mối quan hệ khung tọa độ robot ROS tf (transform) 392 Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022) Để lập kế hoạch chuyển động sử dụng Open Motion Planning Libary (OMPL) gói phần mềm để tính tốn kế hoạch chuyển động cách sử dụng thuật toán dựa lấy mẫu MoveIt phần mềm dựa ROS để thao tác với robot, cung cấp tảng dễ sử dụng để phát triển ứng dụng robot Trong nghiên cứu thao tác thiết bị di động, sử dụng ROS với khung MoveIt để phát triển công cụ lập kế hoạch tùy chỉnh tích hợp thuật tốn lập kế hoạch chuyển động Lập kế hoạch chuyển động MoveIt dựa Thư viện lập kế hoạch chuyển động mở (OMPL) giao diện với người lập kế hoạch chuyển động thông qua hành động (Action) dịch vụ (Service) ROS mơi trường phóng xạ” thuộc chương trình phát triển Vật lý giai đoạn 2021-2025 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] Kết mơ mà nhóm chúng tơi đạt được mơ tả hình Trong đó: Trạng thái ban đầu (Start State) ứng với trạng thái màu xanh lá, trạng thái đích (Goal State ứng với trạng thái màu cam Người dùng tự điều chỉnh nhận kết mô quỹ đạo điều khiển cánh tay robot UR bậc tự [5] [6] [7] [8] [9] Hình 7: Kết mô quỹ đạo cánh tay robot Moveit [10] IV KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong báo mơ hình hóa hệ thống AMMR gồm phương trình động học cánh tay cộng tác UR5, động học thuận, động học ngược Mecanum Mobile Robot tảng hệ quy chiếu cố định mối quan hệ với hệ tọa độ chuyển động Từ xây dựng hệ thống, mơ mơ hình, chuyển động AMMR phần mềm Gazebo hệ điều hành robot ROS Đây kết bước đầu tảng để tiến tới bước thực điều khiển xây dựng quỹ đạo cho điểm làm việc, điều khiển tự hành robot thực thao tác cụ thể lập trình thực thi hệ thống Lời cảm ơn Bài báo tài trợ Đề tài KHCN cấp Quốc gia: “Nghiên cứu phát triển robot tự hành thông minh sử dụng công nghệ sensor khác tảng IoT, AI, định hướng ứng dụng quan trắc ISBN 978-604-80-7468-5 [11] [12] [13] [14] [15] 393 Helms, E.; Schraft, R.; Hagele, M rob@work: “Robot assistant in industrial environments” In Proceedings of the 11th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication, Berlin, Germany, 25-27 September 2002; pp 399-404 Hvilsh0j, M.; B0gh, S.; Skov Nielsen, O.; Madsen, O “Autonomous industrial mobile manipulation (AIMM): Past, present and future” Ind Robot Int J 2012, 39, 120-135 Hamid Taheri, Bing Qiao, Nurallah Ghaeminezhad “Kinematic Model of a Four Mecanum Wheeled Mobile Robot”, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Vol 113, No 3(2015) Kebria, P M., Al-wais Saba, Abdi, H., & Nahavandi, S (2016), “Kinematic and dynamic modelling of UR5 manipulator” 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) Bostelman, R.; Hong, T.; Legowik, S “Mobile robot and mobile manipulator research towards ASTM standards development.” In Multisensor, Multisource Information Fusion: Architectures, Algorithms, and Applications 2016; Braun, J.J., Ed.; International Society for Optics and Photonics, SPIE: Bellingham, WA, USA, 2016, Volume 9872, pp 111-120 Bostelman, R.; Hong, T.; Marvel, J “Survey of research for performance measurement of mobile manipulators.” J Res Natl Inst Stand Technol 2016, 121, 342-366 ISO\TS 15066:2016 “Robots and Robotic Devices: Collaborative Robots”; International Organization for Standardization: Geneva, Switzerland, 2016 Deng, H., Xiong, J., & Xia, Z (2017) “Mobile manipulation task simulation using ROS with MoveIt” 2017 IEEE International Conference on Real-Time Computing and Robotics (RCAR) Z Hendzel and L Rykała “Modelling of dynamics of a wheeled mobile robot with mecanum wheels with the use of lagrange equations of the second kind” Int J of Applied Mechanics and Engineering, Vol.22, No (2017), pp.81-99 Li, Y.; Dai, S.; Zheng, Y.; Tian, F.; Yan, X “Modeling and kinematics simulation of a Mecanum wheel platform in RecurDyn” Journal of Robotics Vol 2018 Liang, B., Cheng, Y., Zhu, X., Liu, H., & Wang, X (2018), “Calibration of UR5 manipulator based on kinematic models” 2018 Chinese Control And Decision Conference (CCDC) Liu, Q., Yang, D., Hao, W., & Wei, Y (2018) “Research on Kinematic Modeling and Analysis Methods of UR Robot” 2018 IEEE 4th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC) Unger, H.; Markert, T.; Muller, E “Evaluation of use cases of autonomous mobile robots in factory environments” Procedia Manuf 2018,17, 254-261 Hendzel, Z “A Description of the Motion of a Mobile Robot with Mecanum Wheels–Kinematics” in proceedings of the Conference on Automation, Warsaw, Poland, 27–29 March 2019; pp 346–355 D'Souza, F.; Costa, J.; Pires, J.N “Development of a solution for adding a collaborative robot to an industrial AGV ” Ind Robot Int J Robot Res Appl 2020, 47, 723-73 ... Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022) II MƠ HÌNH ĐỘNG HỌC CỦA HỆ THỐNG ROBOT BOT TỰ HÀNH CĨ GẮN TAY MÁY CƠNG TÁC BẬC TỰ DO  x      y =       A Mơ hình động học Mecanum Mobile Robot. .. hóa hệ thống AMMR gồm phương trình động học cánh tay cộng tác UR5, động học thuận, động học ngược Mecanum Mobile Robot tảng hệ quy chiếu cố định mối quan hệ với hệ tọa độ chuyển động Từ xây dựng. .. dựng hệ thống, mơ mơ hình, chuyển động AMMR phần mềm Gazebo hệ điều hành robot ROS Đây kết bước đầu tảng để tiến tới bước thực điều khiển xây dựng quỹ đạo cho điểm làm việc, điều khiển tự hành robot