Giáo trình kỹ thuật robot

Trong “Chiến lược phát triển khoa học và công nghệ Việt Nam” luôn khẳng định Cơ điện tử là một trong những hướng công nghệ trọng điểm phục vụ phát triển kinh tế xã hội. Trên thế giới, Cơ điện tử là một trong những lĩnh vực chiến lược đóng vai trò quan trọng của các nền kinh tế phát triển. Kỹ thuật Cơ điện tử là một lĩnh vực khoa học công nghệ được hình thành từ sự cộng năng của ba ngành Khoa học Công nghệ chủ yếu là Cơ khí, Điện tử và Công nghệ thông tin nhằm hoàn thiện, linh hoạt hóa, thông minh hóa các thiết bị máy móc phục vụ con người. Khi nhắc đến Cơ điện tử, chúng ta không thể quên rằng robot chính là sản phẩm đặc trưng của ngành này. Trong những năm vừa qua, cùng với sự lớn mạnh của khoa học công nghệ, kỹ thuật robot cũng không ngừng phát triển. Cuốn giáo trình này hy vọng giúp cho người yêu thích và quan tâm đến robot có thể hiểu về robot, biết về kỹ thuật robot được sử dụng hiện nay trên thế giới. Cuốn giáo trình này cũng không có tham vọng đưa ra tất cả các kiến thức về robot, mà chỉ giúp cho người đọc có cái nhìn toàn diện và cụ thể cho từng phần cấu trúc hình thành nên robot. Giáo trình Kỹ thuật Robot được biên soạn cho các đối tượng học viên cao học, sinh viên đại học của các trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, Đại học Kỹ thuật, các trường Cao đẳng Kỹ thuật, các kỹ sư và giáo viên dạy nghề… Giáo trình giới thiệu những kiến thức cơ bản, nền tảng của kỹ thuật robot, các chương viết về cấu trúc nâng cao của kỹ thuật robot, phương pháp thiết kế robot công nghiệp, robot di động, robot song song, robot cáp, robot bầy đàn. Giáo trình này gồm có 12 chương, trình bày một cách hệ thống các kiến thức về kỹ thuật robot từ các phần cơ bản về cấu trúc chung và các thành phần cấu tạo của robot, phân tích động học robot cho đến phần phân tích động học vận tốc, động lực học, phương pháp lập quỹ đạo chuyển động và các công nghệ tiên tiến tích hợp lên robot như các cảm biến, thị giác máy và các cơ cấu truyền động và cơ cấu chấp hành cuối.

NGUYỄN TRƯỜNG THỊNH TƯỞNG PHƯỚC THỌ GIÁO TRÌNH KỸ THUẬT ROBOT NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH PGS.TS NGUYỄN TRƯỜNG THỊNH ThS TƯỞNG PHƯỚC THỌ GIÁO TRÌNH KỸ THUẬT ROBOT NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LỜI NĨI ĐẦU Trong “Chiến lược phát triển khoa học công nghệ Việt Nam” khẳng định Cơ điện tử hướng công nghệ trọng điểm phục vụ phát triển kinh tế xã hội Trên giới, Cơ điện tử lĩnh vực chiến lược đóng vai trị quan trọng kinh tế phát triển Kỹ thuật Cơ điện tử lĩnh vực khoa học cơng nghệ hình thành từ cộng ba ngành Khoa học Công nghệ chủ yếu Cơ khí, Điện tử Cơng nghệ thơng tin nhằm hồn thiện, linh hoạt hóa, thơng minh hóa thiết bị máy móc phục vụ người Khi nhắc đến Cơ điện tử, quên robot sản phẩm đặc trưng ngành Trong năm vừa qua, với lớn mạnh khoa học công nghệ, kỹ thuật robot khơng ngừng phát triển Cuốn giáo trình hy vọng giúp cho người yêu thích quan tâm đến robot hiểu robot, biết kỹ thuật robot sử dụng giới Cuốn giáo trình khơng có tham vọng đưa tất kiến thức robot, mà giúp cho người đọc có nhìn tồn diện cụ thể cho phần cấu trúc hình thành nên robot Giáo trình Kỹ thuật Robot biên soạn cho đối tượng học viên cao học, sinh viên đại học trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, Đại học Kỹ thuật, trường Cao đẳng Kỹ thuật, kỹ sư giáo viên dạy nghề… Giáo trình giới thiệu kiến thức bản, tảng kỹ thuật robot, chương viết cấu trúc nâng cao kỹ thuật robot, phương pháp thiết kế robot công nghiệp, robot di động, robot song song, robot cáp, robot bầy đàn Giáo trình gồm có 12 chương, trình bày cách hệ thống kiến thức kỹ thuật robot từ phần cấu trúc chung thành phần cấu tạo robot, phân tích động học robot phần phân tích động học vận tốc, động lực học, phương pháp lập quỹ đạo chuyển động cơng nghệ tiên tiến tích hợp lên robot cảm biến, thị giác máy cấu truyền động cấu chấp hành cuối Để hồn thành Giáo trình Kỹ thuật Robot, tác giả làm việc với tinh thần trách nhiệm cao, song q trình biên soạn khơng tránh khỏi thiếu sót, mong nhận ý kiến phản hồi từ độc giả để hồn chỉnh giáo trình lần xuất Thư góp ý xin gửi Bộ môn Cơ điện tử - Khoa Cơ khí Chế tạo Máy, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP Hồ Chí Minh thơng qua địa email: thotp@hcmute.edu.vn TP Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng năm 2022 Tác giả PGS.TS Nguyễn Trường Thịnh ThS Tưởng Phước Thọ MỤC LỤC MỤC LỤC Chương 1: GIỚI THIỆU VỀ KỸ THUẬT ROBOT 13 1.1 GIỚI THIỆU 13 1.2 PHÂN LOẠI ROBOT 25 1.2.1 Robot công nghiệp 25 1.2.2 Robot dịch vụ 26 1.3 ƯU VÀ NHƯỢC ĐIỂM CỦA ROBOT 30 1.3.1 Ưu điểm 30 1.3.2 Nhược điểm 30 1.4 CẤU TRÚC CỦA MỘT HỆ THỐNG ROBOT 31 1.4.1 Phần cứng 31 1.4.2 Phần mềm 32 1.5 TƯƠNG LAI CỦA ROBOT 37 1.6 KẾT LUẬN 38 Chương 2: NỀN TẢNG ROBOT 41 2.1 CẤU TRÚC TAY MÁY ROBOT 41 2.1.1 Khâu 41 2.1.2 Khớp 42 2.1.3 Các cấu robot 43 2.1.4 Cấu trúc không gian hoạt động 49 2.2 CÁC THÀNH PHẦN ROBOT 55 2.2.1 Khớp cổ tay 56 2.2.2 Tay gắp (Cơ cấu chấp hành cuối) 56 2.2.3 Cơ cấu chấp hành 56 2.2.4 Cảm biến 56 2.3 MỘT SỐ BIẾN THỂ CỦA CÁNH TAY ROBOT 57 2.3.1 Robot bậc tự thừa (siêu tĩnh) 57 2.3.2 Robot với phần tử linh hoạt 58 2.3.3 Bàn tay robot 59 2.4 ROBOT DI ĐỘNG 60 2.4.1 Robot có bánh xe 60 2.4.2 Robot bánh xích 62 2.4.3 Robot có chân 63 2.4.4 Robot nhảy 64 2.4.5 Robot rắn 66 2.4.6 Robot di chuyển nước 69 2.4.7 Robot bay 71 2.4.8 Robot trèo 72 2.4.9 Robot tự cấu hình 73 2.5 THIẾT KẾ HỆ THỐNG ROBOT 74 2.5.1 Quá trình thiết kế 74 2.5.2 Đặc điểm ảnh hưởng đến trình thiết kế 78 2.6 KẾT LUẬN 82 Chương 3: BIỂU DIỄN HƯỚNG VÀ VỊ TRÍ 84 3.1 BIỂU DIỄN MA TRẬN 84 3.1.1 Biểu diễn điểm không gian ma trận 84 3.1.2 Biểu diễn vector không gian 85 3.1.3 Biểu diễn hệ trục tọa độ gốc hệ trục tham chiếu cố định 86 3.1.4 Biểu diễn hệ trục hệ trục tham chiếu cố định 86 3.1.5 Biểu diễn vật rắn 87 3.2 MA TRẬN CHUYỂN VỊ THUẦN NHẤT 88 3.3 BIỂU DIỄN SỰ CHUYỂN VỊ 88 3.3.1 Biểu diễn chuyển động tịnh tiến 89 3.3.2 Ma trận biểu diễn quay quanh trục 90 3.3.3 Biểu diễn chuyển vị kết hợp 92 3.4 NGHỊCH ĐẢO CỦA MA TRẬN CHUYỂN VỊ 93 3.5 PHÉP QUAY THEO BA GÓC EULER 96 3.6 PHÉP QUAY ROLL – PITCH – YAW (RPY) 98 Chương 4: ĐỘNG HỌC ROBOT 102 4.1 BIỂU DIỄN DENAVIT – HARTENBERG CỦA BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC ROBOT 102 4.2 ĐỘNG HỌC THUẬN 108 4.3 ĐỘNG HỌC NGHỊCH 123 4.4 ĐỘNG HỌC CỦA ROBOT 3R TỔNG QUÁT 138 4.5 ĐỘNG HỌC CƠ CẤU CHẤP HÀNH CUỐI 152 4.5.1 Khớp cổ tay 152 4.5.2 Kết nối động học 155 4.6 KHÔNG GIAN KHỚP, KHÔNG GIAN DESCARTES, KHÔNG GIAN NHIỆM VỤ 159 4.6.1 Không gian khớp 159 4.6.2 Không gian Descartes 159 4.6.3 Không gian nhiệm vụ 160 4.6.4 Sự suy biến, kỳ dị tính linh hoạt (Degeneracy & Dexterity) 160 4.7 KẾT LUẬN 161 Chương 5: JACOBI VÀ ĐỘNG HỌC VẬN TỐC 168 5.1 VẬN TỐC TRONG HỆ TRỤC DESCARTES VÀ VẬN TỐC GÓC 168 5.2 MA TRẬN JACOBI CỦA ROBOT 169 5.3 VẬN TỐC DÀI CỦA CƠ CẤU CHẤP HÀNH CUỐI 171 5.3.1 Vận tốc tạo khớp quay 172 5.3.2 Tịnh tiến vận tốc các khớp 174 5.4 VẬN TỐC GÓC CỦA CƠ CẤU CUỐI 175 5.5 TÍNH TOÁN JACOBI 177 5.5.1 Jacobi của robot sáu khớp 181 5.5.2 Jacobi những đoạn cổ tay robot 183 5.5.3 Jacobi của robot sáu khớp hệ tọa độ Descartes 183 5.5.4 Ma trận Jacobi robot Puma 560 186 5.5.5 Biểu diễn ma trận Jacobi 189 5.6 PHÉP TÍNH VI PHÂN TRONG BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC NGHỊCH 191 5.7 HƯỚNG VÀ VẬN TỐC GÓC 192 5.8 VẬN TỐC KHÂU 196 5.9 ĐỘNG HỌC VẬN TỐC NGHỊCH 203 5.10 KẾT LUẬN 206 Chương 6: ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT 211 6.1 GIỚI THIỆU 211 6.2 ĐỘNG LỰC HỌC LAGRANGE – EULER 212 6.2.1 Lực, quán tính lượng 212 6.2.2 Phương trình chuyển động Lagrange 214 6.3 MOMENT QUÁN TÍNH 222 6.4 PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC DÀNH CHO ROBOT NHIỀU BẬC TỰ DO 229 6.4.1 Động 229 6.4.2 Cấu trúc tính chất phương trình động lực học robot 239 6.5 KẾT LUẬN 240 Chương 7: BỘ ĐIỀU KHIỂN ROBOT 243 7.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRONG ROBOT 243 7.2 NGUYÊN LÝ THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ROBOT 247 7.2.1 Thiết kế hệ thống điều khiển vị trí vịng kín dành cho robot.247 7.2.2 Bộ điều khiển PID 249 7.3 ĐIỀU KHIỂN CẤU TRÚC NHIỀU KHÂU 254 7.4 KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI 256 7.4.1 Mơ hình khơng gian trạng thái 256 7.4.2 Mơ hình hóa 260 7.4.3 Thiết kế điều khiển PID 261 7.4.4 Áp dụng cho điều khiển vị trí 262 7.4.5 Áp dụng cho điều khiển vận tốc 263 7.5 ĐIỀU KHIỂN ROBOT PHI TUYẾN 265 7.5.1 Tuyến tính hóa 265 7.5.2 Điều khiển thích nghi hướng khác 267 7.6 ĐIỀU KHIỂN KHÔNG SỬ DỤNG MƠ HÌNH 269 7.6.1 Điều khiển logic mờ 270 7.6.2 Mạng thần kinh nhân tạo 292 7.7 HỌC VỚI MẠNG NHIỀU LỚP 295 7.8 BIỂU DIỄN NEURON RIÊNG LẺ 297 7.9 HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MỜ KẾT HỢP MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO 301 7.10 ĐIỀU KHIỂN PID/ĐIỀU KHIỂN TRUYỀN THẲNG 308 7.10.1 Vòng điều khiển khớp robot 309 7.10.2 Vòng điều khiển dòng 310 7.10.3 Vòng điều khiển vận tốc vị trí 311 7.11 ĐIỀU KHIỂN QUA MẠNG 311 7.11.1 Thuận lợi việc điều khiển qua mạng ứng dụng 312 7.11.2 Các thành phần NCS 316 7.12 KẾT LUẬN 318 Chương 8: TẠO QUỸ ĐẠO CHUYỂN ĐỘNG ROBOT 319 8.1 LẬP ĐƯỜNG ĐI VÀ QUỸ ĐẠO DI CHUYỂN CỦA ROBOT 319 8.2 KHÔNG GIAN KHỚP VÀ KHÔNG GIAN DESCARTES 320 8.3 CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ LẬP QUỸ ĐẠO CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT 321 8.3.1 Di chuyển khớp 325 8.3.2 Di chuyển thẳng 326 8.3.3 Di chuyển theo đường cong 326 8.3.4 Tăng tốc giảm tốc 327 8.3.5 Di chuyển liên tục 328 8.3.6 Điều khiển servo 328 8.4 LẬP QUỸ ĐẠO KHÔNG GIAN KHỚP 329 8.4.1 Lập quỹ đạo đa thức bậc 329 8.4.2 Lập quỹ đạo đa thức bậc 337 8.4.3 Các đoạn thẳng với đoạn cong dạng parabol 342 8.4.4 Đoạn di chuyển tuyến tính với chuyển tiếp parabol 344 8.4.5 Quỹ đạo thời gian nhỏ 347 8.4.6 Quỹ đạo qua điểm 348 8.4.7 Các quỹ đạo bậc cao 350 8.5 TẠO QUỸ ĐẠO TRONG KHÔNG GIAN DESCARTES 353 8.6 BÁM THEO ĐƯỜNG 363 8.7 KẾT LUẬN 390 Chương 9: CẢM BIẾN TRANG BỊ TRÊN ROBOT 393 9.1 GIỚI THIỆU 393 9.2 QUÁ TRÌNH CẢM NHẬN 395 9.3 GIAO TIẾP MÁY TÍNH 396 9.4 PHÂN LOẠI 397 9.5 PHƯƠNG PHÁP ĐO CHUYỂN ĐỘNG THẲNG VÀ QUAY 398 9.5.1 Chiết áp 399 9.5.2 Biến áp vi sai (Linear Variable Differential Transformer) 401 9.5.3 Đĩa mã hóa quang 403 9.5.4 Cảm biến đo góc tuyệt đối (Resolver) 408 9.6 CẢM BIẾN ĐO TIỆM CẬN 410 9.6.1 Cảm biến quang 411 9.6.2 Cảm biến siêu âm 415 9.6.3 Cảm biến điện dung 416 9.6.4 Cảm biến từ cảm 417 9.7 CẢM BIẾN XÚC GIÁC 417 9.7.1 Giới thiệu 417 9.7.2 Tính chất cảm biến xúc giác 418 9.7.3 Cảm biến xúc giác nhị phân 419 9.7.4 Cảm biến xúc giác tương tự 424 9.7.5 Cảm biến trượt 431 liệu ADC cảm biến hồng ngoại khác cá thể robot, qua mô tả khác cảm biến 12.4.3 Chế độ truyền giao tiếp sóng ánh sáng Trong robot bầy đàn, khả nhận thức mơi trường, robot phải có khả giao tiếp với robot xung quanh môi trường [1] Các robot phải xác định thơng tin liên quan đến vị trí, hướng vận tốc tương đối robot khác Khả giao tiếp robot phụ thuộc vào khả tính tốn loại số lượng cảm biến sử dụng robot Giao tiếp robot nhiệm vụ quan trọng cho phép nhiều robot thực hành vi phức tạp cấp độ bầy đàn Bầy robot thực thành cơng nhiệm vụ tồn cục khơng có kỹ thuật truyền nhận liệu hiệu có độ tin cậy cao Một số mơ hình cịn u cầu cập nhật thường xuyên thông tin dựa cảm biến đơn vị riêng lẻ nhằm giúp robot liên tục có thơng tin cục Đối với ứng dụng robot bầy đàn, phương pháp giao tiếp ánh sáng hồng ngoại lựa chọn tối ưu so với kỹ thuật truyền thông không dây khác sóng RF, WiFi hay bluetooth Ưu điểm việc sử dụng IR ứng dụng bầy đàn bao gồm ước tính vị trí, phát robot lân cận, giao tiếp trực tiếp sử dụng để tránh chướng ngại vật Ở thí dụ này, cảm biến hồng ngoại tận dụng để thực nhiệm vụ ước lượng khoảng cách truyền nhận liệu robot Các liệu cần giao tiếp robot đóng gói với định dạng định nghĩa trước phát khơng gian Trong đó, liệu phản xạ lại sử dụng để phát chướng ngại vật xung quanh ước lượng khoảng cách chúng Thông tin cần gửi robot mã hóa với định dạng gói truyền định nghĩa trước phát mơi trường Các tín hiệu IR phản xạ sử dụng để phát chướng ngại vật xung quanh ước tính khoảng cách chướng ngại vật Robot ước tính khoảng cách chướng ngại vật cách sử dụng độ lớn tín hiệu phản xạ sau qua chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số (ADC) vi điều khiển Cường độ tín hiệu IR phản xạ có liên quan trực tiếp đến thiết bị phần cứng, đặc điểm chướng ngại vật màu sắc kết cấu, khoảng cách chướng ngại vật, phương thức truyền tần số truyền Về bản, thơng thường tín hiệu truyền nhận lại dạng tín hiệu số (2 mức tín hiệu) kết hợp với mã hóa tần số (B-FSK) biên độ (B-ASK) Trong phần này, B-ASK sử dụng cho việc mã hóa thơng tin cần 543 truyền Mỗi mơ hình vi mơ có chế giao tiếp khác dựa tảng truyền thơng đề xuất 12.5 MƠ HÌNH VI MÔ HÀNH VI TỰ TỔ CHỨC TẬP HỢP (MICROSCOPIC MODEL FOR SELF-ORGANIZED AGGREGATION) Tập hợp hành vi bầy đàn tự nhiên, nhìn thấy nhiều hệ thống sinh học, từ sinh vật đơn bào đến xã hội côn trùng người Hành vi quan trọng việc hình thành chức tập thể bầy xem tiền thân đa số hành vi tập thể khác Nhờ vào hành vi tập hợp, lồi có cá thể yếu tự nhiên chống lại tác nhân gây hại, thiên địch, tăng cường khả quan sát nhận thức bầy đàn để giúp nhanh chóng tìm nguồn thức ăn Một số loại có hành vi tập hợp phụ thuộc vào dấu hiệu tự nhiên ví dụ ong mật thường tập hợp với nơi có nhiệt độ tối ưu (lấy cảm hứng cho thuật toán BEECLUST) mối thường có hành vi tập hợp phụ thuộc vào cường độ ánh sáng Bên cạnh đó, hành vi tự tổ chức tập hợp mà không cần tới dấu hiệu tự nhiên xuất nhiều loài Gián thường tập hợp lại với để dễ dàng tìm kiếm thức ăn, chim cánh cụt hoàng đế thường tập hợp lại để giữ nhiệt độ thể, nấm mốc thường tập hợp với cá thể rơi vào trạng thái thiếu thức ăn Hành vi tập hợp lồi khơng phụ thuộc vào kích thích tồn cục Hơn nữa, thường thực cách chặt chẽ cá thể sử dụng chiến lược điều hướng đơn giản quy tắc tương tác cục Hành vi tập hợp tự tổ chức nghiên cứu nhiều dự án robot bầy đàn dựa điều tra sinh học từ trước Nó xem tiền thân hành vi phức tạp bao gồm flocking, self-assembling pattern formation Trong robot bầy đàn, có ba kỹ thuật nhằm giúp bầy đàn robot tự tổ chức tập hợp: phương pháp xác suất, phương pháp tiến hóa phương pháp trường Phương pháp trường nhân tạo thường sử dụng để điều hướng robot Nó liên quan đến việc tính tốn lực ảnh hưởng đến cách robot di chuyển không gian làm việc liên quan đến vị trí robot chướng ngại vật xung quanh Lấy cảm hứng từ chim ếch, Melhuish đề xuất phương pháp sử dụng âm phát từ cá thể tập hợp nhằm giúp cá thể ngồi ước lượng kích thước tập hợp cách sử dụng cảm biến âm Tuy nhiên, hiệu ứng bão hòa cảm biến robot tạo ngưỡng giới hạn việc đo cường độ tín hiệu đầu vào Vì vậy, phương pháp thường áp 544 dụng bầy robot có số lượng cá thể Để tránh mắc phải vấn đề bão hịa tín hiệu đầu vào, Distance-Weighted K-Nearest Neighbors Topology phát ứng dụng lấy cảm hứng từ nghiên cứu bầy chim cá tự nhiên Tự tổ chức kết phương pháp dựa kết nối vật lý ảo nội robot lân cận Phiên tốt sử dụng Minkowski metric giới thiệu, nhiên, phương pháp trường không cung cấp cân hành vi thăm dò khai thác, dẫn đến việc bầy đàn tập hợp thành nhiều cụm nhỏ thay nhóm hội tụ cục Phương pháp xác suất thường áp dụng để nâng cao hành vi thăm dị q trình tập hợp Trong phương pháp xác suất, hành vi robot có thành phần ngẫu nhiên điều chỉnh trình tương tác robot với môi trường thường dựa vào phương pháp PFSM (probability finite state machine) Loại hành vi thường tìm thấy giới tự nhiên xã hội côn trùng ong gián Quá trình tập hợp ấu trùng gián phát triển mơ hình hành vi chúng nghiên cứu Các gián báo cáo tham gia rời khỏi cụm với xác suất tương quan với kích thước cụm Tóm lại, tập hợp bầy xuất kết chuỗi trình việc tham gia rời khỏi cá thể Để tập hợp bầy xuất hiện, việc robot lựa chọn tham gia hay rời khỏi tập hợp cần thay đổi theo kích thước tập hợp mà quan sát Trong nghiên cứu này, hành vi tự tổ chức tập hợp bầy đàn tiếp cận theo hướng khác khác Ý tưởng phương pháp đề xuất để tạo tập hợp bầy robot ln có mong muốn tham gia vào tập hợp lớn Dựa ý tưởng này, chúng tơi thiết kế mơ hình vi mơ cho bầy robot dựa hai yếu tố chính: kích thước tập hợp mong muốn kích thước tập hợp thực tế Tham số phương pháp đề xuất, kích thước tập hợp mong muốn (expectation) hình thành từ nhận thức cục cá thể Ảnh hưởng nhận thức đến kỳ vọng robot đơn giản hóa thành ba hiệu ứng: hiệu ứng thất vọng, hiệu ứng động lực hiệu ứng ảnh hưởng Những hiệu ứng thay đổi kỳ vọng robot theo thời gian Bằng cách so sánh kỳ vọng robot kích thước tập hợp, robot xác định hành động chúng: tham gia rời khỏi tập hợp Trong thí dụ này, chế giao tiếp lấy cảm hứng từ quy trình tập hợp slime mold đề xuất phép robot có khả ước tính kích thước tập hợp Nó thường coi chức tích hợp sẵn robot nhiều nghiên cứu trước Phương pháp AOW 545 (Average of Origin Wave) sử dụng để giúp robot ước tính hướng di chuyển đến tập hợp Sau đó, robot tự điều hướng đến tập hợp kích thước tập hợp mong muốn AOW dựa chế giao tiếp đề xuất Mục đích phương pháp đưa tất robot phân tán ngẫu nhiên khơng gian kín khơng biết trước tập hợp lại Gọi S = R1 , R2 , , RN  tập hợp robot có N phần tử với Ri phần tử thứ i Gọi rs rc khoảng cách cảm nhận vật cản khoảng cách giao tiếp robot Gọi Ni tập hợp robot lân cận Ri Robot khơng có ID định danh, khơng thể phân biệt Tuy nhiên, số lượng robot lân cận Ni ước lượng cách xác định số cảm biến nhận tín hiệu truyền đến khoảng thời gian Để làm rõ khả phương pháp này, số giả định đưa sau: • Các cá thể tập hợp hồn tồn khơng có thơng tin khơng gian hoạt động: kích thước, hình dáng, vị trí vật cản số lượng robot bầy Tuy nhiên, số lượng robot bầy không vượt q Nmax • rs rc phải nhỏ kích thước khơng gian hoạt động bầy Vị trí ban đầu robot hoàn toàn ngẫu nhiên khơng thiết phải hình thành mạng lưới giao tiếp liên tục • Trong q trình tập hợp, cá thể thêm vào bớt tùy ý Với giả định này, robot hoàn toàn khơng nhận thức q trình tập hợp kết thúc hay chưa Vì vậy, để tạo tập hợp nhất, robot phải ln có mong muốn tham gia vào tập hợp có kích thước lớn mà tập hợp Điều có nghĩa rằng, mơ hình vi mơ cá thể robot phải cân việc khai thác (exploitation) khai phá (exploration) Hầu hết nghiên cứu trước sử dụng phương pháp xác suất, xác suất đưa định rời hay lại robot thay đổi theo hàm phụ thuộc theo kích thước tập hợp mà tham gia vào Điều tập hợp lớn khả robot rời Tuy nhiên, với thơng tin cục bộ, robot khơng thể tự có thơng tin khơng có chế trao đổi thông tin phù hợp chúng Cơ chế giao tiếp cung cấp thông tin tập hợp xem xét phần Trong phần này, kích thước tập hợp giả định ước tính robot tập hợp 546 chuyển cho robot khác không nằm tập hợp Gọi ni kích thước thực tế ni kích thước tập hợp ước lượng Ri Trong mơ hình vi mơ này, robot có trạng thái tụ tập (aggregating) lang thang (roaming) Gọi si đại diện cho trạng thái Ri với si = tương đương với tụ tập si = tương đương với lang thang Từ đó, thừa nhận si = ni = ni = Ý tưởng phương pháp tiếp cận đề xuất chủ yếu dựa kỳ vọng chủ quan cá nhân thay sử dụng tham số xác suất Trong nghiên cứu này, kỳ vọng Ri ne,i định nghĩa kích thước tối thiểu tập hợp mong muốn mà Ri muốn tham gia vào Kỳ vọng Ri thay đổi theo thời gian dựa nhiều yếu tố liên quan đến nhận thức cục Ri Gọi  i tốc độ thay đổi kỳ vọng Ri ne,i thời điểm t xác định dựa theo phương trình sau: ne,i kỳ vọng Ri ni giá trị ước lượng kích thước tập hợp Ri ni ngưỡng chuyển trạng thái ne,i ( t ) = ne,i ( t − 1) +  i ( t ) (12.15) Giá trị  i thời điểm phụ thuộc vào hiệu ứng sau đây: • Hiệu ứng thất vọng (disappointment effect): Khi robot khơng tìm tập hợp mong muốn, kỳ vọng giảm theo thời gian với tốc độ  d • Hiệu ứng động lực (motionvation effect): Khi robot tìm thấy tập hợp mà muốn, kỳ vọng tăng theo thời gian với tốc độ  m • Hiệu ứng ảnh hưởng (Influence effect): Ở trạng thái tập hợp, kỳ vọng Ri giảm với tốc độ  s ,i Giá trị phụ thuộc vào Ni Từ hiệu ứng định nghĩa trên,  i tính theo cơng thức sau:  i = si ( m +  s ,i ) + ( si − 1) d (12.16) 547 Hành vi robot trình tập hợp sử dụng mơ hình đề xuất tóm lược sau: Lúc bắt đầu, robot đặt ngẫu nhiên vào không gian hoạt động với si = kỳ vọng robot lấy ngẫu nhiên khoảng (1, n0] với n0 kỳ vọng ban đầu tối đa robot Sau đó, robot bắt đầu tìm kiếm tập hợp mong muốn chúng Gọi ni , j kích thước tập hợp ước lượng Ri , j với Ri , j  Ni E i tập hợp kích thước ước lượng robot N i Ri Một tập hợp gọi tập hợp mong muốn Ri kích thước tập hợp thỏa mãn điều kiện ni , j  Ei | ni , j +  ne,i ni +  ne,i trường hợp ni xác định Ngay robot tìm thấy tập hợp mong muốn, chuyển sang trạng thái tụ tập điều hướng phía tập hợp Mặt khác, ban đầu, tất robot trạng thái lang thang nghĩa không tồn tập hợp không gian hoạt động chúng Tuy nhiên, trạng thái này, kỳ vọng robot bị ảnh hưởng hiệu ứng thất vọng kỳ vọng robot giảm theo thời gian Trong trường Ri khơng tìm tập hợp ne,i  robot tự chuyển qua trạng thái tụ tập Ngay lúc này, điều kiện thỏa mãn ni = ni = thỏa ni +  ne,i Ở trạng thái tụ tập, robot giao tiếp với robot khác để ước lượng kích thước tập hợp truyền thơng tin đến robot lân cận Dựa theo ý tưởng ban đầu, để tạo tập hợp lớn nhất, robot ln có mong muốn tham gia vào tập hợp lớn Do đó, kỳ vọng robot trạng thái bị tác động hiệu ứng động lực Hiệu ứng làm tăng kỳ vọng robot theo thời gian giúp cân trình thăm dò khai thác tổng hợp Tuy nhiên, kỳ vọng robot liên tục tăng lên theo thời gian tập hợp có nhiều khả biến Khi kỳ vọng robot phía sâu bên tập hợp đủ lớn, chúng muốn rời khỏi tập hợp Tuy nhiên, để tránh va chạm với robot xung quanh chúng, chúng khơng có hội rời khỏi tập hợp bị mắc kẹt bên Sau đó, hiệu ứng thất vọng xảy làm giảm kỳ vọng robot Khi kỳ vọng robot giảm xuống kích thước ước lượng lân cận robot ước lượng, chúng chuyển trở lại trạng thái tụ tập Quá trình lặp lặp lại kỳ vọng robot dao động xung quanh kích thước tập hợp Dần dần theo thời gian, ngày nhiều robot tập hợp rơi vào trạng thái Do đó, robot nằm bên ngồi tập hợp dần rời đi, tập hợp nhanh chóng bị biến Để tránh tình trạng này, hiệu ứng ảnh hưởng đưa 548 vào Hiệu ứng ảnh hưởng làm giảm kỳ vọng theo thời gian dựa vị trí tương đối robot tập hợp Nếu robot nằm sâu tập hợp, có hội rời động lực để rời Trong tập hợp, vị trí tương đối robot cách đếm số lượng lân cận Robot ngoại vi tập hợp có lân cận ngược lại Do đó, dựa số lượng lân cận, thay đổi kỳ vọng gây hiệu ứng ảnh hưởng xác định thơng qua phương trình sau  s ,i = m Ni − N max − Vì vậy, Ni = N max (12.17)  s,i =  m dẫn đến hiệu ứng động lực bị khử Sau ước lượng quy mơ tập hợp tính tốn kỳ vọng thân, cá thể xác định việc lại hay rời khỏi tập hợp Nếu hiệu kỳ vọng kích thước ước lượng lớn ngưỡng cho trước ni , robot chuyển trạng thái lang thang rời khỏi tập hợp Ngưỡng cho trước phải đủ lớn để robot có đủ thời gian rời khỏi tập hợp trước hiệu ứng thất vọng làm kỳ vọng robot giảm xuống mức thấp kích thước tập hợp Để tăng thời gian tồn tập hợp lớn, ni tương quan với ni Trong mơ hình đề xuất, ni xác định phương trình sau: ni = ni + (12.18) Trong phần trước, chế giao tiếp dựa module hồng ngoại đề xuất để giúp robot nhận biết kích thước tập hợp trao đổi thơng tin robot Trên thực tế, kích thước tập hợp tức thời xác định tính di động cá thể hạn chế giao tiếp chúng Thông tin ước tính Để ước tính kích thước tập hợp, dấu hiệu đo cường độ âm cường độ ánh sáng thêm vào hệ thống bầy đàn Tuy nhiên, hệ thống đo tín hiệu thường bị bão hịa kích thước bầy lớn Trong trường hợp khơng có tín hiệu bên thứ ba, hệ thống liên lạc với phương thức trao đổi thông tin phù hợp trích xuất kích thước tập hợp có chậm trễ Có nhiều phương pháp ước lượng nghiên cứu trước Tuy nhiên, kỹ thuật yêu cầu giao tiếp phải có phương thức mã hóa, kiểm tra lỗi kiểm 549 sốt truyền nhận phức tạp, điều khơng tối ưu hóa hệ thống truyền thông mặt thời gian Lấy cảm hứng từ trình tập hợp nầm nhầy, nhiều phương pháp dựa tần số truyền nhận giới thiệu Cơ chế hứa hẹn giảm độ trễ mạng robot Rất nhiều hành vi robot bầy đàn sử dụng chế giao tiếp gọi mơ hình bầy đàn hướng sóng lấy cảm hứng từ đom đóm nấm nhầy nghiên cứu Tuy nhiên, phương pháp yêu cầu robot bầy đàn phải tạo thành mạng lưới giao tiếp liên tục tồn bầy từ đầu giao tiếp robot cho phép tín hiệu 1-bit lần truyền, tức nội dung thơng báo có ý nghĩa Nếu robot không tập hợp phạm vi giao tiếp, chúng buộc phải thực thao tác ước lượng kích thước tập hợp ngang qua tập hợp Quá trình lặp lặp lại nhiều lần robot phân biệt tập hợp với Do đó, cần có chế giao tiếp giúp robot có khả trao đổi cách rõ ràng kích thước tập hợp ước tính chúng với để khắc phục tình trạng Cơ chế giao tiếp giúp cá thể tập hợp nhận biết kích thước tập hợp lấy cảm hứng từ trình tập hợp thành thể đa bào nấm nhầy Trong thí dụ này, chế giao tiếp lấy cảm hứng từ quy trình tập hợp nấm nhầy với thơng tin mã hóa trước truyền thay sử dụng thơng tin 1-bit chế thơng thường phân tích Thơng tin cần truyền mã hóa vào mơi trường cách sử dụng khóa dịch chuyển biên độ nhị phân (B-ASK) Mỗi lần truyền chứa (n + 1) bit có bit start n bit thông tin Giao thức phi kết nối áp dụng để tối ưu hóa thời gian truyền Quá trình truyền cho thành cơng robot nhận hồn tồn (n + 1) bit Ngay sau robot chuyển sang trạng thái tụ tập, robot bắt đầu q trình ước tính kích thước tập hợp Trong trình này, hệ thống giao tiếp robot trải qua trạng thái: active, inactive refractory Ban đầu, robot trạng thái inactive robot chờ thơng tin truyền tới từ lân cận Nếu thông báo truyền tới nhận dạng, robot chuyển sang trạng thái active Ở trạng thái này, robot phát giá trị tập hợp mà ước lượng đến lân cận xung quanh thời gian Tact - thời gian cần thiết để robot hồn thành q trình truyền tín hiệu Sự chuyển đổi trạng thái kích hoạt chuỗi truyền nhận tín hiệu toàn tập hợp Để tránh broadcast storm toàn tập hợp, tín hiệu nảy robot, thay quay trở lại trạng thái inactive, robot chuyển sang trạng thái refractory, lúc hệ thống giao 550 tiếp robot bị vơ hiệu hóa khoảng thời gian Tact, sau truyền thành công thông tin chúng Sau đó, robot chuyển trạng thái inactive tiếp tục chờ thơng tin từ lân cận Ngồi ra, trạng thái inactive, robot có hội chuyển sang trạng thái active với xác suất pt từ robot tự kích hoạt truyền thơng tin Điều vơ hình chung tạo đợt sóng lan truyền toàn robot trạng thái inactive Sóng tạo bầy robot có đặc tính: • Mỗi sóng có nguồn (robot phát ban đầu) • Sóng lan truyền hướng ngồi nguồn • Sóng bị triệt tiêu vị trí khơng có robot có robot trạng thái refractory Từ tính chất đầu suy hệ sóng có khả lan truyền lên tồn robot bầy Dựa hệ này, robot ước lượng số lượng cá thể tập hợp cách đếm số lượng sóng tác động lên lần mà robot tự kích hoạt lan truyền sóng Vì vậy, robot nên nhận N - sóng trước tự kích hoạt sóng Tuy nhiên, tính ngẫu nhiên cao, nên giá trị ước tính giao động mạnh quanh giá trị thực tế Vì lý này, ni xác định cách lấy giá trị trung bình nhiều trình ước lượng Tuy nhiên, sóng khơng lan truyền toàn tập hợp bị khử robot trạng thái refractory sóng khác gây Bằng cách này, giá trị kích thước tập hợp ước tính thường nhỏ kích thước tập hợp thực tế Hiện tượng loại bỏ tính ngẫu nhiên mạnh phương pháp Tuy nhiên, chọn giá trị pt phù hợp làm giảm tác dụng tượng 12.6 HỆ THỐNG TƯƠNG TÁC NGƯỜI – BẦY ROBOT (HUMANSWARM INTERACTION) Trong robot bầy đàn, cá thể robot có cấu trúc đơn giản có khả lập kế hoạch hạn chế so với người Giống hệ tự trị khác, robot bầy đàn thực nhiệm vụ giao cách tự động, bán tự động, có khả cho phép người quan sát hiệu suất hoạt động bầy thông qua mơ hình xây dựng trước ngược lại, người vận hành đưa u cầu, thơng tin vào bầy robot Các nghiên cứu HSI thường tập trung vào việc mơ hình hóa liệu thu thập từ robot, để người dễ dàng quan sát hiệu suất hay tiến độ nhiệm vụ bầy robot [36, 551 37] Tuy nhiên, nghiên liên quan đến việc phát triển mơ hình hướng dẫn hành vi cho bầy robot (tác động ngược vào bầy robot) Tuy nhiên, để đảm bảo đặc tính điều khiển phân tán robot bầy đàn, tác động từ người phải hạn chế đến hình thành hành vi mức độ tồn cục Người dùng đưa nhiệm vụ thông tin cần thiết vào cho bầy robot mà khơng cần phải phát tín hiệu đến tồn cá thể bầy thông qua HSI Mức độ tự chủ mong muốn robot bầy đàn 100% bầy đàn có khả hoạt động khơng có thơng tin đầu vào người dùng Thực tế, HSI có ảnh hưởng đến hiệu suất bầy việc thực nhiệm vụ bầy robot khơng phụ thuộc hồn tồn vào HSI Các chức mà HSI đảm nhiệm robot bầy đàn: • Giám sát bầy robot • Cung cấp thao tác để gỡ lỗi, nạp firmware cho cá thể bầy hình thức broadcast • Tương tác với cá thể nhóm cá thể bầy, nhằm khai báo nhiệm vụ toàn cục truyền thông tin từ người dùng xuống cho bầy Hệ thống HSI bầy robot thường có kênh sau: - Wireless interface - Haptic interface Để thực giám sát bầy robot thơng qua kênh wireless robot phải có khả truyền nhận tín hiệu không dây 552 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] John J Craig, Introduction to Robotics: Mechanics and Control, 3rd edition, Person Education International, 2005 [2] Medsker, Larry, and Lakhmi C Jain, eds Recurrent neural networks: design and applications CRC press, 1999 [3] Yangsheng Xu and Yongsheng Ou; Control of Single Wheel Robots, Springer, 2005 [4] Moritz Diehl and Katja Mombaur, Fast Motions in Biomechanics and Robotics: Optimization and Feedback Control, Springer, 2006 [5] Eric R Westervelt, Jessy W Grizzle, Christine Chevallereau, Jun Ho Choi Benjamin Morris, Feedback Control of Dynamic Bipedal Robot Locomotion, Taylor & Francis Group, 2007 [6] Jorge Angeles, Fundamentals of Robotic Mechanical Systems: Theory, Methods, and Algorithms, Springer, 2007 [7] Richard L Shell and Ernest L Hall, Handbook of Industrial Automation, Marcel Dekker, 2000 [8] Robotics, A B B "Product specification IRB 120." Document ID: 3HAC05960-001 Revision: Q (2021) [9] Andrew C Staugaard, Robotics and AI: Introduction to Applied Machine Intelligence, Prentice-Hall, 1987 [10] Lung-Wen Tsai, Robot Analysis: The Mechanics of Serial and Parallel Manipulator, John Wiley & Sons, Inc, 1999 [11] Jean-Pierre Merlet, Parallel Robots, Kluwer Academic Publishers, 2000 [12] Saeed B Niku, Introduction to Robotics: Analysis, Systems, Applications, Prentice Hall, 2001 [13] Nguyễn Thiện Phúc: Robot Công Nghiệp, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2006 [14] Roselito A Teixeira, De Menezes, Control of a Robotic Manipulator Using Artificial Neural Networks with On-line Adaptation, Kluwer Academic Publishers, 2000 [15] Peter Corke and Salah Sukkarieh, Field and Service Robotics, Springer, 2006 553 [16] Vedran Kordic, Aleksandar Lazinica Munir Merdan, Cutting Edge Robotics, Springer, 2005 [17] T Nathan Mundhenk Laurent Itti, Fuzzy Logic and Basic Robotics, Springer, 2006 [18] Nilanjan Sarkar, Human-Robot Interaction, I-Tech Education and Publishing, 2007 [19] Sam Cubero, Industrial Robotics, Springer, 2007 [20] RonaldJ.Brachman YahooResearch, Intelligent Autonomous Robotics, Morgan & Claypool, 2007 [21] Herman Bruyninckx Joris De Schutter, Introduction to Intelligent Robotics, Bruyninckx, 2001 [22] Jonas Buchli, Mobile Robots, Springer, 2006 [23] Etienne Dombre Wisama Khalil, Modeling, Performance Analysis and Control of Robot Manipulators, ISTE Ltd, 2007 [24] Aleksandar Lazinica, Particle Swarm Optimization, In-tech, 2009 [25] J Norberto Pires, Altino Loureiro WeldingRobots, Springer, 2006 Gunnar Bölmsjo, [26] Sebastian Thurn, Wolfram Burgsard Dieter Fox, Probabilistic Robotics, Wolfram Burgard, 2000 [27] Jörg Walter, Rapib Learning in Robotics, Cuvillier Verlag, 1997 [28] Stefan Florczyk, Robot Vision, WILEY, 2005 [29] Tadej Bajd, Matjaz Mihelj, Jadran Lenarcic, Ales Stanovnik Marko Munih, Robotics, Springer, 2010 [30] Ben-Zion Sandier, Robotics: Designing the Mechanisms for Automated Machinery, Academic Press, 1999 [31] Michael Grimm Kristian Kroschel, Robust Speech Recognition and Understanding, I-Tech Education and Publishing, 2007 [32] Ulrich Nehmzow, Scientific Methods in Mobile Robotics, Springer, 2006 [33] GianlucaAntonelli, Underwater Robots, Springer, 2006 [34] Tang, Xiaoqiang "An overview of the development for cabledriven parallel manipulator." Advances in Mechanical Engineering (2014): 823028, 2014 554 [35] Qian, Sen, Bin Zi, Wei-Wei Shang, and Qing-Song Xu "A review on cable-driven parallel robots." Chinese Journal of Mechanical Engineering 31, no (2018): 1-11, 2018 [36] Xiong, Hao, and Xiumin Diao "A review of cable-driven rehabilitation devices." Disability and Rehabilitation: Assistive Technology 15, no (2020): 885-897, 2020 [37] Tho, Tuong Phuoc, and Nguyen Truong Thinh "An Overview of Cable-Driven Parallel Robots: Workspace, Tension Distribution, and Cable Sagging." Mathematical Problems in Engineering 2022, 2022 [38] MING, AIGUO, and T Higuchi "Study on multiple degree-offreedom positioning mechanism using wires II: Development of a planar completely restrained positioning mechanism." International Journal Of The Japan Society For Precision Engineering 28, no (1994): 235-242, 1994 [39] Pott, Andreas Cable-driven parallel robots: theory and application Vol 120 Springer, 2018 [40] Max Irvine, H "Cable structures." The NTTPress, 1981 [41] Tho, Tuong Phuoc, and Nguyen Truong Thinh "Analysis and Evaluation of CDPR Cable Sagging Based on ANFIS." Mathematical Problems in Engineering 2021, 2021 [42] Hamann, Heiko Swarm robotics: A formal approach Berlin: Springer, 2018 [43] Valentini, Gabriele, et al "Collective decision with 100 Kilobots: Speed versus accuracy in binary discrimination problems." Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 30.3: 553-580, 2016 [44] Nurmaini, Siti, and Ahmad Zarkasi "Simple Pyramid RAM-Based Neural Network Architecture for Localization of Swarm Robots." Journal of Information Processing Systems 11.3, 2015 [45] H.R Everett, Sensors for Mobile Robots, AK Peters, Ltd., Wellesley, MA, 1995 [46] Carruthers, Jeffrey B "Wireless infrared communications." Wiley Encyclopedia of Telecommunications, 2003 555 Giáo trình Kỹ thuật Robot Tưởng Phước Thọ, Nguyễn Trường Thịnh Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Trụ sở: Phòng 501, Nhà Điều hành ĐHQG-HCM, P Linh Trung, TP Thủ Đức, TP.HCM ĐT: 028 62726361 E-mail: vnuhp@vnuhcm.edu.vn Website: www.vnuhcmpress.edu.vn Chịu trách nhiệm xuất nội dung TS ĐỖ VĂN BIÊN Biên tập LÊ THỊ MINH HUỆ Sửa in THANH HÀ Trình bày bìa TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỒ HỒ CHÍ MINH Đối tác liên kết TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỒ HỒ CHÍ MINH Xuất lần thứ Số lượng in: 250 cuốn, khổ 16 x 24cm Số XNĐKXB: 324-2023/CXBIPH/9-04/ĐHQGTPHCM QĐXB số: 54/QĐ-NXB cấp ngày 14/4/2023 In tại: Cơng ty TNHH In & Bao bì Hưng Phú Địa chỉ: 162A/1, KP1A, phường An Phú, TP Thuận An, tỉnh Bình Dương Nộp lưu chiểu: Năm 2023 ISBN: 978-604-73-9635-1 Bản quyền tác phẩm bảo hộ Luật Xuất Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam Nghiêm cấm hình thức xuất bản, chụp, phát tán nội dung chưa có đồng ý tác giả Nhà xuất ĐỂ CÓ SÁCH HAY, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! NXB ĐHQG-HCM ISBN: 978-604-73-9635-1 786047 396351