Nghiên cứu, chế tạo hệ thống điều khiển

Trần Ngọc HoàngKhoa Cơ Khí, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà NẵngTóm tắt - Hiện nay cánh tay Robot đã có mặt ở rất nhiều lĩnhvực, robot có những tính năng mà con người không

1 HỘI NGHỊ TỔNG KẾT HOẠT ĐỘNG SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ NHÓM SRT NĂM HỌC 2019-2020

NGHIÊN CỨU, CHẾ TẠO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

CÁNH TAY ROBOT BẰNG GIỌNG NÓI

STUDY AND PRODUCT CONTROL SYSTEM

OF ARM ROBOT BY VOICE RECOGNITION

SVTH: Nguyễn Minh Sơn 1 , Huỳnh Quang Trưởng 2 , Trương Văn Nhàn 3 , Đỗ Hoàng Anh 4

Lớp 18CDT02, Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng

GVHD: TS Trần Ngọc Hoàng

Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng

Tóm tắt - Hiện nay cánh tay Robot đã có mặt ở rất nhiều lĩnh

vực, robot có những tính năng mà con người không có được,

hoạt động ổn định, làm việc trong môi trường độc hại, giúp gia

tăng độ chính xác, an toàn cho người lao động, Cùng với đó việc

ứng dụng điều khiển thông qua giọng nói cũng đi vào nhiều ứng

dụng từ gia đình đến công nghiệp, hỗ trợ công việc trở nên linh

hoạt hơn Vì vậy nhóm đã lên ý tưởng và thực hiện thiết kế chế

tạo mô hình điều khiển cánh tay Robot bằng giọng nói, không cần

thao tác trực tiếp lên robot

Abstract - Currently, robotic arms are present in many fields,

robots have many advantages than people: stable operation, working in hazardous environments, increasing accuracy and safety for people Today, the application of voice-controlled applications into many applications from home to industry, supporting the work become more flexible So we came up with ideas and implemented to design creating Aim robot’s control system by voice recognition, without manipulate directly on the robot

Từ khóa - Điều khiển giọng nói, Điều khiển cánh tay robot,

Ardunio, Adafruit Server

Key words - voice control , control the robot arm, Arduino,

Adafruit server

1 Đặt vấn đề

Hệ thống điều khiển giọng nói không chỉ dừng lại ở

lĩnh vực tư vấn mua sắm đang dần lan rộng ra các thiết bị

thông minh, hỗ trợ sử dụng trong nhiều lĩnh vức, công

nghệ điều khiển giọng nói sẽ là công cụ hỗ trợ đắc lực

trong việc hạn chế tiếp xúc với môi trường làm việc nguy

hiểm, độc hại

Công nghệ điều khiển giọng nói ngày càng phát triển,

ở thời điểm cả thế giới đang ra sức hạn chế mọi sự tiếp

xúc trực tiếp do nguy cơ lây nhiểm của virus

SARS-Cov-2

Theo số liệu của các nhà phân tích, Trên thực tế các hệ

thống kích hoạt bằng giọng nói như Google, Amazon,

Alexa, Siri đều có sự tăng trưởng mạnh trong thời gian trở

lại đây do đại dich COVID-19 thúc đẩy sự phát triển trở

nên mạnh mẽ hơn nữa

Hiện nay phương thức chủ yếu để điều khiển các

Robot là qua thao tác vật lý (bàn phím, chuột, nút nhấn

…), người điều khiển phải trực tiếp tiếp xúc với thiết bị

điều khiển

Sử dụng cho các lao động khuyết tật dễ dàng trong

việc vận hành cách cánh tay robot [1], [2]

2 Tổng quan hệ thống

Mô hình hệ thống điều khiển cánh tay Robot bằng

giọng nói hoàn chỉnh sẽ có thiết kế được chia làm hai

phần: phần cứng và phầm mềm được mô tả như hình

1.Người sử dụng sẽ ra lệnh cho Robot bằng giọng nói qua

điện thoại thông qua Google Assistat, lệnh sẽ được gửi

lên Server bằng Kit Esp32 thông qua giao thức MQT, tín

hiệu điều khiển sẽ được trả lại về cho Kit Esp32 để điều

khiển cánh tay Robot và hiển thị trên màn hình điện thoại

về trạng thái

Hình 1: Sơ đồ hoạt động.

2.1 Thiết kế phần cứng

2.1.1 Kit Arduino Esp32

Arduino một nền tảng mã nguồn phần cứng và phần mềm Phần cứng Arduino (các board mạch vi xử lý) được sinh ra tại thị trấn Ivrea ở Ý, nhằm xây dựng các ứng dụng tương tác với nhau hoặc với môi trường được thuận lợi hơn Phần cứng bao gồm một board mạch nguồn mở được thiết kế trên nền tảng vi xử lý AVR Atmel 8bit, hoặc ARM Atmel 32-bit Những Model hiện tại được trang bị gồm 1 cổng giao tiếp USB, 6 chân đầu vào analog, 14 chân I/O kỹ thuật số tương thích với nhiều board mở rộng khác nhau

Tên các sinh viên cách nhau bằng dấu phẩy 2

Hình 2: Module ESP32

Trên đây là module ESP32 được sử dụng chip

PSRAM ngoài với dung lượng lên tới 4 MegaByte RAM,

và đế hàn anten ngoài 2.4Gh Module cho phép người

dùng viết các chương trình cho aduino bằng ngôn ngữ C,

C++

Kit Esp32 có cấu hình như sau:

CPU: Xtensa Dual-Core LX6 microprocessor.Chạy hệ

32 bitsss

Tốc độ xử lý 160MHZ up to 240 MHz

Tốc độ xung nhịp đoc Flash Chip 40mhz->80mhz (tùy

thuộc vào nhu cầu sử dụng)

RAM: 520 K Sram: 520Kb liền chip trong đó 8kb

RAM RTC tốc độ cao – 8Kb tốc độ thấp (dung ở chế độ

DeepSleep)

2.1.2 Servo Mg996R

Động cơ Rc Servvo là động cơ có tốc độ thấp,

Mô-men xoán cao, có nhiều kích thước khác nhau Không

giống như động cơ DC và Step, Động cơ RC Servo

thường không xoay ở góc 360 độ, thay vào đó, nó bị giới

hạn trong phạm vi 180, 270, hoặc 90 độ

Một tín hiệu điều khiển được gửi đến servo để điều

chỉnh trục ở góc mong muốn với một tín hiệu duy nhất

làm cho nó đơn giản và được sử dụng rộng rãi trong các

ứng dụng Arduino

Hình 3: Động cơ Servo Mg996R

2.2 Thiết kế phần mềm

2.2.1 Trợ lý ảo Google Assistant

Google Assistant là một trợ lý cá nhân ảo được phát

triển bời Google cho các thiết bị di động và nhà thông

minh, được giới thiệu lần đầu tại hội nghị nhà phát triển

của hang vào tháng 5/2016, không giống như google now,

trợ lý có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện hai chiều

Trợ lý Google ban đầu được đưa vào ứng dụng nhắn

tin Google Allo, và loa thông minh Google Home Sau một thời gian chỉ có mặt trên hai chiếc điện thoại thông minh Pixel của hãng, Google bắt đầu triển khai trợ lý ảo này trên các thiết bị Android khác vào tháng 2 năm 2017, bao gồm cả các điện thoại thông minh bên thứ ba và các thiết bị Android Wear, và được phát hành dưới dạng ứng dụng riêng biệt trên iOS vào tháng 5 Cùng với sự ra mắt một bộ phát triền phần mềm (SDK) vào tháng 4 năm

2017, Assistant đã và đang được tiếp tục mở rộng hỗ trợ cho một lượng lớn thiết bị, bao gồm cả xe hơi và các thiết

bị nhà thông minh Các chức năng của Assistant cũng có thể được bổ sung bởi các nhà phát triển bên thứ ba Người dùng chủ yếu có thể tương tác với Trợ lý Google qua giọng nói tự nhiên, hoặc có thể nhập qua bàn phím Các chức năng cơ bản của nó cũng tương tự như Google Now, như tìm kiếm trên Internet, đặt sự kiện trên lịch và báo thức, điều chỉnh cài đặt phần cứng trên thiết bị người dùng và hiển thị thông tin từ tài khoản Google của người dùng Google cũng bổ sung các tính năng khác cho Assistant bao gồm khả năng nhận diện vật thể và thu thập [3]

Thông tin về vật thể thông qua máy ảnh của thiết bị cùng với việc hỗ trợ mua sản phẩm và chuyển tiền

Dựa vào công nghệ được nghiên cứu, phát triển bởi Google nhóm đã áp dụng vào việc điều khiển cảnh tay robot

2.2.2 Server trung gian

IFTTT có khả năng tự động hóa các thao tác trên mạng một cách nhanh chóng, nghe thật là mới lạ đúng không nào, dịch vụ này đã xuất hiện được một thời gian nhưng chắc chắn với nhiều người không đi sâu tìm hiểu thì đây là một hình thức mới lần đầu nghe đến Vậy cụ thể IFTTT là gì?

IFTTT là một dịch vụ web trung gian đứng giữa hai dịch vụ để thực hiện tác vụ khi có điều kiện xảy ra, IFTTT là viết tắt của If This Then That Trong đó, If This (nếu việc này xảy ra) sẽ dẫn đến Then That (thì làm việc kia), đây được xem là nguyên lý hoạt động của câu lệnh Tức khi có bất kỳ 1 sự thay đổi nào trên ứng dụng này, thì thông qua IFTTT ứng dụng kia cũng sẽ hoạt động và thay đổi tương tự

Hình 4: IFTTT

Adafruit đưa ra một MQTT miễn phí dịch vụ đám mây cho thí nghiệm IOT và người học gọi là Adafruit Adafruit đưa ra một MQTT miễn phí dịch vụ đám mây

3 HỘI NGHỊ TỔNG KẾT HOẠT ĐỘNG SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC VÀ NHÓM SRT NĂM HỌC 2019-2020

cho thí nghiệm IOT và người học

gọi Adafruit IO Adafruit đưa ra một MQTT miễn phí dịch

vụ đám mây cho thí nghiệm IOT và người học

gọi Adafruit IO Nó có nghĩa là chủ yếu để lưu trữ và sau

đó truy xuất dữ liệu nhưng nó có thể làm được nhiều hơn

là chỉ đó!

3 Kết quả nghiên cứu

Sau thời gian nghiên cứu và thiết kế nhóm đã chế tạo

thành công mô hình Hệ thống điều khiển cánh tay robot

bằng giọng nói, không cần tiếp xúc trực tiếp với thiết bị

Điện thoại nhận lệnh người dùng bằng giọng nói thông

qua Google Assistant

Hình 5: Cơ cấu Robot tay máy 6 bậc tự do.

Hình 5: Điều khiển bằng giọng nói qua điện thoại

Tín hiệu điều khiển được truyền lên Server điều khiển Adafruit thông qua giao thức MQTT

Ví dụ trong trường hợp này để cánh tay có thể di từ vị trí X sang vị trí Y thì các servo phải quay theo các góc sau:

Servo A : 180°

Servo B: 120°

Servo C : 90°

Servo D : 250°

Khi tay máy nhận lệnh và thực thi công việc Quá trình đó được ghi lại bằng dữ liệu phản hồi từ các động cơ Servo trên Adafruit server Hình 6 thể hiện các trạng thái nhận lệnh trên giao diện của Server Adafruit

Hình 6: Trạng thái nhận lệnh trên Server

Sau khi Server nhận được các tín hiệu feedback để giám sát quá trình hoạt động của động cơ tay máy, tín hiệu truyền về dưới dạng thông báo IFTTT trên điện thoại thể hiện trạng thái làm việc của cánh tay Robot Và khi kết thúc quá trình làm việc của mình, IFTTT server sẽ gửi

tự động tín hiệu thông báo đến điện thoại và email của người dùng, được minh hoạ qua hình 7 và 8

Tên các sinh viên cách nhau bằng dấu phẩy 4

Hình 7: Thông báo trên điện thoại

Hình 8: Tín hiệu trả về dưới dạng Email thông báo

4 Kết luận

Các lệnh điều khiển giọng nói được truyền thành công

qua công nghệ IoT điện toán đám mây và khi tiếp nhận

các hoạt động mong muốn diễn ra thành công Nghiên

cứu này làm giảm nỗ lực của con người ở những nơi hoặc

tình huống mà sự can thiệp của con người là khó khăn:

như trọng lĩnh vực thám hiểm phóng xạ, đo lường địa

chất Các hệ thống có mục đích nghiên cứu như vậy có

thể được đưa vào sử dụng tại các địa điểm như công

nghiệp, quân sự và quốc phòng… Trong tương lai phát

triển nghiên cứu này, hệ thống cơ cấu robot cần được bảo

vệ chống lại mọi trở ngại bởi một máy phát hiện chướng ngại vật bằng cảm biến siêu âm, thêm nữa cần hệ thống giám sát camera và định vị robot để xây dựng thuật toán

tự hành IoT

Tài liệu tham khảo

[1] Kahar, Saliyah, et al "Data transferring technique for mobile robot controller via mobile technology." 2011 International Conference on Pattern Analysis and Intelligence Robotics Vol 1 IEEE, 2011.

[2] Ersahin, Gonca, and Herman Sedef "Wireless mobile robot control with tablet computer." Procedia-Social and Behavioral Sciences 195 (2015): 2874-2882

[3] López, Gustavo, Luis Quesada, and Luis A Guerrero "Alexa vs Siri vs Cortana vs Google Assistant: a comparison of speech-based natural user interfaces." International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics Springer, Cham, 2017.