THIẾT KẾ CHẾ TẠO ROBOT ĐIỀU KHIỂN TỪ XA BẰNG GIỌNG NÓI

THIẾT KẾ CHẾ TẠO ROBOT ĐIỀU KHIỂN TỪ XA BẰNG GIỌNG NÓI

THIẾT KẾ CHẾ TẠO ROBOT ĐIỀU KHIỂN TỪ XA BẰNG GIỌNG NÓI

DESIGN AND MANUFACTURING REMOTE CONTROL ROBOT BY VOICE

SVTH: Nguyễn Phú Sinh

Lớp 05CĐT1, Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa

GVHD: PGS.TS Trần Xuân Tùy

Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa

TÓM TẮT

Lĩnh vực Robot ngày càng chiếm được sự quan tâm của các nhà nguyên cứu và xã hội Một trong những vấn đề rất được quan tâm khi nghiên cứu robot là làm thế nào để có thể giao tiếp giữa người - robot Báo cáo này sẽ trình bày kết quả nghiên cứu, thiết kế chế tạo robot điều khiển

từ xa bằng giọng nói Trong đó giới thiệu các tính toán cơ bản các cơ cấu của robot, thiết kế mạch điều khiển từ xa và chương trình nhận dạng giọng nói tiếng Việt

ABSTRACT

Nowadays, robot research field has been attracted attention from researchers and society One of the most concerned matters when researching on robot is how to get into communication between human and robot This report will present results of researching, designing and manufacturing remote control robot by voice In which, we would like to introduce basic calculations

of robot’s structures, the design of remote control circuit and the program for Vietnamese voice identification

1 Mở đầu

Đã từ lâu con người luôn mơ ước chế tạo được những máy móc thông minh, có một

số chức năng thay thế con người, như khả năng nhìn và nhận dạng được các vật thể, nghe

và thực hiện theo lời nói của con người Nhưng cho mãi đến những năm gần đây, khi có những lý thuyết mới về xử lý thông tin và công nghệ phát triển, thì mơ ước đó mới dần trở thành hiện thực Tuy thế, cho đến nay, giao tiếp giữa người với máy đã được cải thiện rất nhiều nhưng vẫn còn mức độ như thông qua bàn phím hay các thiết bị xuất nhập khác Giao tiếp giữa người với máy bằng giọng nói sẽ là phương thức giao tiếp hiện đại và có ý nghĩa quan trọng trong cuộc sống như xe lăn cho nguời tàn tật được điều khiển bằng giọng nói, hay con người sẽ không dùng bàn phím hoặc chuột để giao tiếp với máy tính, mà thay vào đó sẽ điều khiển máy tính theo mệnh lệnh bằng ngôn ngữ

Trên thế giới đã có nhiều hệ thống nhận dạng giọng nói (tiếng Anh) đã và đang được ứng dụng rất hiệu quả như: ViaVoice, Dragon Naturally Speaking, Spoken Toolket…nhưng do sự khác biệt về ngôn ngữ nên chúng ta không thể áp dụng chương trình trên để nhận dạng tiếng Việt Do đó, một hệ thống nhận dạng giọng nói tiếng Việt cần phải được xây dựng Đề tài này xin trình bày quá trình nghiên cứu thiết kế, chế tạo robot được điều khiển từ xa bằng giọng nói (tiếng Việt) với một bộ từ vựng nhỏ, thiết lập hệ thống điều khiển robot từ xa theo tập lệnh cố định

2 Nội dung

2.1 Tính toán thiết kế cơ khí

Xác định momen và lực động xuất hiện trong quá trình chuyển động của robot sẽ quyết định đến chọn công suất động cơ,

kiểm tra độ bền, độ cứng vững, đảm bảo

độ tin cậy cho robot Có nhiều phương

pháp để xác định như phương pháp cơ học

Lagrange, cơ học cổ điển…Báo cáo này

trình bày phương pháp tính toán đơn giản

là cơ học cổ điển, với phương pháp này sẽ

bỏ qua quán tính, tương hổ, ly tâm…Các

thông số đã được chọn trước để có thể tính

toán: khối lượng của mỗi khâu, khối lượng tại mỗi khớp, khối lượng của đối tượng cần nâng, chiều dài mỗi khâu

W1, W2: là trọng lượng quy đổi của các khâu 2 và khâu 3 về vị trí tâm của mỗi khâu W4, W3: là trọng lượng của khớp 3 và khối lượng của vật cần nâng

L1, L2: là chiều dài của khâu thứ 2 và khâu thứ 3

L3: là khoảng cách từ tâm vật cần nâng đến khớp thứ 3

Ta sẽ dễ dàng xác định được mômen sơ bộ tại các khớp 2 và khớp 3 (hình 1)

Mômen tại khớp 2: M1 = W1*L1/2 + L1*W4 + (L1+L2/2)*W2+ (L1+L3)*W3 Mômen tại khớp 3: M2 = L2/2*W2 + L3*W3

Từ đó có thể chọn được cơ cấu truyền động và các động cơ hợp lý

Chuyến động của khâu 3 được động cơ tác động thông qua cơ cấu tay quay con trượt (hình 2) Cơ cấu tay quay con truợt là cơ cấu bốn khâu bản lề có bốn khớp thấp Để tránh ma sát lớn trong cơ cấu mà con trượt chủ động, tay quay bị dẫn thì cơ cấu cần thỏa mãn điều kiện:

ax

m

Hàm vị trí của cơ cấu khi con trượt chủ động:

Hình 2 Cơ cấu tay quay con trượt Hình 3 Động cơ khớp 2 sau khi gắn hộp giảm tốc

Hình 1 Sơ đồ phân tích lực hai bậc của cánh tay robot

 

2

0

2 2 0

0

2

e ctg

Dấu dưới tương ứng với trường hợp độ lệch tâm e ở phía bên trái Ta chọn e = 0,

Kích thước của các khâu đã chọn trước là L1 = L2 = 300 mm, l = 140 mm, r = 45

mm, và góc xoay cần đạt được là 120 độ, ta sẽ tính được hành trình của vít me là 150 mm

Vì vậy ta chọn vít me Ø10, chiều dài 180 mm Động cơ dẫn động là động cơ Pitman DC 24v, 80 vòng/phút

Khớp thứ 2 được truyền động bằng động cơ DC 24V, 30W, 120 vòng/phút Do tốc

độ động cơ quá lớn nên khó điều khiển vị trí chính xác, đặc biệt là với tay máy đòi hỏi độ chính xác cao Nên ta cần phải giảm tốc cho động cơ thông qua hộp giảm tốc Hospital có

tỷ số truyền 1:60 từ động cơ Maxon, Nhật Bản Động cơ khớp 2 sau khi gắn hộp giảm tốc Hospital như hình 2

246

430

13 12 11

10 9 8

7 6 5

4

3

2

1

14

Hình 4. Kết cấu chung của robot

1 - đế robot; 2 - nhôm hộp 25x50; 3 – eru Ø6; 4 - khớp xoay 1; 5 - ổ bi Ø12; 6 - động cơ Pitman nhỏ;

7 - trục vít me Ø10; 8 - vít Ø6; 9 - bánh xe; 10 - động cơ lép; 11- động cơ khớp 2; 12 - hộp giảm tốc;

13 - bạc ổ bi Ø12; 14 - khâu 2

2.2 Tính toán thiết kế mạch điều khiển

Mạch điều khiển gồm hai phần: Phần mạch phát dùng nhận tín hiệu từ máy tính và truyền tín hiệu đi, phần mạch thu (hình 3) dùng để thu và xử lý tín hiệu, từ đó điều khiển robot

TANG NGUON

TANG DIEU KHIEN TRUNG TAM TANG CÁCH LY

J6301 CON2 1 5V

RELAY 6

RELAY 4 C207

104

RELAY 3 RELAY 2 RELAY 1

RL1 D607

RLA1 MT6

J202

CON3

3

R112

24V U201

VIN

1 VOUT 3

Q201

3 1

12v PWM2

24V RLA2

J7 DC2 1 CB6

LS7 3 5 4 6 7

D192

MT4 AB

CB3

U3 ULN2803

IN1

1

IN2

2

IN3

3

IN4

4

IN5

5

IN6

6

IN7

7

IN8

8

CB4

12v

D608

PWM1 RELAY 5

C46 D106

LED PWM3 U4

PIC18F4331

RC7/RX/DT 26

RC0/T1OSO/T1CLK

15

RC1/CCP2/FLTA

16

RC2/CCP1/FLTB

17

RC3/SCK/SCL

18

RC4/SDI/SDA RC6/TX/CK RC5/SDO 23 24 25

RA0/AN0

2

RA1/AN1

3

RA2/AN2

4

RA3/AN3

5

RA4/AN4

6

RA5/AN5

7

RB5/PWM4 RB6/PGC RB7/PGD 38 39 40

MCLR/VPP

1

OSC1/CLK

13

RD0/PSP0

19

RD1/SDO

20

RD2/SDI/SDA 21

RD3/SCK/SCL 22

RD5/(PWM4) 28

RE0/AN6

8

RE1/AN7

9

RE2/AN8

10

OSC2/CLKOUT

14

D107 LED

R203 220

J8 DC1 1

RLA4

clock

RLA3

Vpp

RLA1 R7001

470

1 2

7

CB6

1 3 2

Q25

CB5 5v

5v DC2 DC1

RS

DC3

+ C5 220 12VC

C47 PWM2

D609

OK2

D47

RL1

LS8 3 5 4 6 7 D52

PWM3

1 3 2

Q26

RL2

RL4 RL3

PWM4 ENCOR4

OP13

1 4 R113 R114

+ C208 220

R115 CB1

R116

+

C201

24V

D108 D109

RELAY 6 PWM6

D110

D53

OP14

1 4 J203

1

PWM5

C711 220_16v C731 104

U5 ULN2803

IN1

1

IN2

2

IN3

3

IN4

4

IN5

5

IN6

6

IN7

7

IN8

8

OP15

1 4

C6

+ C7 220

PWM1

RX

J11 DC3 1

12v

OP16

1 4

C48 C209

104

J707 1

5v

5v SW701

RST

ENCOR3 5v

RLA5

R12

1 2 7

RELAY 1

D1003

D181 R204 1k

D1007

J6003

CON8

1

6

D1008

R705 10k

CLK74 Vpp

E

C210 104

R13 1 7 2

TANG KHUYECH DAI

RELAY 2

Y 2 C702

22p

C703

22p

J924 I2C

D610

C49 24V MT4

OSC1

R7 330 12v

OSC2

OP17

1 4

D62 1N4007

data OSC1

1 3 2

Q27

1 3 2

Q28

OSC2

12v

D57 DIODE D58 Q29

A1013 2

Q30 C2383 2

LS9 3 5 4 6 7

+

C211

OP18

1 4 OP19

1 4 D611

DC5 DC6 ENCOR1

LS10 3 5 4 6 7

D1009 LED

RL4 R117

J910 ENCODER7-8

J12 DC4 1 R118

D1010 LED D1011

PWM6 PWM5

5v

5v 12v

data clock

D111 LED D612

1 3 2

Q31 12v

OP20

1 4

R119 R120 J6005

CON3 1

MT2 R8 330 Q32 A1013 2

D48

1 2

1 3 2

Q33 CB1

D72 1N4007

CB3

TX CB6

Q34 C2383 2

OP21

1 4

DC1

TANG CONG SUAT

RLA4

D193 Vdd

DC2

24V

R9 330

1 3 2

Q37 MT3 MT1

Q38 A1013 2

MT2

RLA6

MT3 Vdd

RELAY 3

Q41 C2383 2

OP22

1 4

D42 4007

OP23

1 4 OP24

1 4

C8

D74 1N4007

RL5 RL6

Vpp

MT1 DC4

R15 330_1W DC5

Q44 A1013 2

D43

1 2

R205 10_1W

DC6 R121

1 3 2

Q45

PWM4

D75 1N4007

CB2

Q48 C2383 2

ENCOR2

R122 RELAY 5 R123

RL2 RLA2 RL5 RLA3 RL3

2.2.1 Tầng xử lý trung tâm

Sử dụng chip PIC18F4331, do chip này có 4 chân hỗ trợ điều xung PWM, ngoài ra còn 2 chân CCP có thể hoạt động ở chế độ PWM Vậy tổng cộng có 6 chân điều xung, phù hợp với robot thiết kế, có 6 động cơ DC cần phải điều khiển tốc độ

2.2.2 Tầng cách ly

Vì tầng xử lý trung tâm có tín hiệu ra là 5V, trong khi đó các động cơ dùng trong robot đều hoạt động ở12V- 24V do đó ta phải dùng opto coupler như một khoá chuyển từ 5V sang 12V Mạch này sử dụng bộ cách quang PC817

CC LED DIODE

LED

Ta chọn điện trở R = 330Ω hoặc 470Ω

2.2.3 Tầng công suất

Mạch công suất sử dụng transistor hiệu ứng trường MOSFET IRF540 có khả năng cung cấp dòng lớn lên đến 5A, điều khiển bằng áp trên ngõ vào G Mạch kích được lựa chọn là đẩy kéo(PUSH PULL) cho đáp ứng xung tốt ULN2803 gồm 8 BJT ghép darlington có sẵn các điện trở và diode bảo vệ, cung cấp dòng 500mA, điện áp làm việc lên đến 50V Ở điều kiện làm việc bình thường của ULN2803: IC =100mA, IB=250μA, VCE=2V

Giá trị của điện trở công suất trên tải ra của mạch đẩy kéo

CESAT CS

CESAT

50

I

CESAT CS

Chọn điện trở R = 330 Ω , P =1 đến 2 W

2.3 Xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói

Sơ đồ tổng quát của một hệ thống nhận dạng tiếng nói được thể hiện trên hình 6

Hình 6 Sơ đồ tổng quát của hệ thống nhận dạng tiếng nói

2.3.1 Thực hiện ghi âm và tách từ

Tiếng nói được thu âm qua một micro kết nối với máy tính Tiếng nói sau khi được thu âm từ micro, dùng kỹ thuật xử lý đầu cuối để tách tín hiệu tiếng nói ra khỏi nền nhiễu Tuy có nhiều phương pháp tách tiếng nói khác nhau, nhưng qua quá trình nghiên cứu tác giả thấy phương pháp kết hợp giữa hàm năng lượng thời gian ngắn và tỷ lệ qua điểm zero cho kết quả tốt hơn

xác định:

MFCC

Đối sánh mẫu

Kết quả

( ) ( ( ) * ( ))

n





Tỷ lệ qua điểm zero (zero crossing rate) là số lần mà biên độ tín hiệu đi qua điểm zero trong một khoảng thời gian cho trước được xác đinh:

1

1

2

m

n m N

N   

Hình 7 Sự tương quan của tín hiệu tiếng nói, tỉ lệ qua điểm zero

và hàm năng lượng thời gian ngắn của từ “Ba”

Phương pháp này tuy đơn giản nhưng sẽ không còn chính xác nếu môi trường có nhiễu quá lớn Tuy nhiên trong môi trường không quá ồn, giải thuật này có thể chấp nhận được

2.3.2 Trích đặc trưng tiếng nói

Quá trình nhân dạng mẫu cả ở pha huấn luyện đều trải qua giai đoạn trích đặc trưng tiếng nói Bước này thực hiện các phân tích nhằm xác định các thông tin quan trọng, đặc trưng, ổn định của tín hiệu tiếng nói, giảm khối lượng dữ liệu cần xứ lý Có nhiều phương pháp trích đặc trưng đã và đang được sử dụng như FBA, MFCC, LPC, PLP Mỗi phương pháp đều có những ưu nhược

điểm riêng Hiện nay MFCC

Cepstral Coefficient) được sử

dụng phổ biến và hiệu quả

nhất Vì vậy sử dụng MFCC

làm đặc trưng của hệ nhận

dạng được trình bày trong báo

cáo này

MFCC là phương pháp

trích đặc trưng dựa vào đặc

điểm cảm thụ từ tần số âm của tai người : tuyến tính đối với tần số nhỏ hơn 1kHz và phi tuyến đối với tần số trên 1kHz (Theo thang tần số Mel) Ngoài ra trong hệ nhận dạng còn

bổ xung them các hệ số delta MFCC

2.3.3 Đối sánh mẫu

Đối sánh mẫu là một trong những cách tiếp cận cơ bản để giải quyết bài toán nhận dạng Trong lĩnh vực nhận dạng tiếng nói, cách tiếp cận này cũng được sử dụng và có hiệu

Hình 8 Sơ đồ trích đặc trưng tiếng nói MFCC

quả Đối sánh mẫu tức là sự xác định tương đương giữa các mẫu, hay nói cách khác là đo lường khoảng cách giữa các mẫu Tùy theo đặc tả của hệ thống mà ta sử dụng các kỹ thuật

so sánh mẫu khác nhau Các kỹ thuật có thể dùng là DTW, HMM Cuối cùng, luật quyết định là pha trợ giúp máy tính đưa ra kết quả nhận dạng mẫu tín hiệu nào gần giống nhất, hai luật được sử dụng rộng rãi là NN và KNN Mô hình điều khiển này thực hiện theo kỹ thuật căn chỉnh thời gian động DTW (Dynamic Time Warping) và sử dụng luật K-NN (K- Nearest Neighbor Rule)

Hình 9 Giao diện điều khiển và mô hình robot điều khiển từ xa

3 Kết luận

Với kết quả thu được trong quá trình thử nghiệm trên mô hình thực tế, ta nhận thấy tuy hệ thống còn nhiều hạn chế như tốc độ xử lý còn chậm, môi trường hoạt động yêu cầu không quá ồn nhưng cũng đã đáp ứng được mục tiêu của đề tài Mô hình hoạt động khá tốt với các lệnh: hệ một từ : “Tiến”, “Lùi”, “Trái”, “Phải” và hệ hai từ : “Một trái”, “Một phải”, “Hai lên”, ”Hai xuống”, ”Ba lên”, “ Ba xuống” Trong thời gian đến tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu tối ưu hóa chương trình để đạt được kết quả tốt hơn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Lê Bá Dũng, Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Hàng Hải Việt Nam, Tài liệu tham

khảo môn xử lý tiếng nói

[2] TS Nguyễn Văn Giáp, KS Trần Việt Hồng, Bộ môn Cơ điện tử, Khoa Cơ khí, Đại học Bách khoa Thành Phố Hồ Chí Minh, “Kỹ thuật nhận dạng tiếng nói và ứng dụng trong điều khiển”

[3] Quách Tuấn Ngọc (1997), Xử lí tín hiệu số, Nhà xuất bản giáo dục

[4] GS.TSKH Nguyễn Thiện Phúc (2006), Robot công nghiệp, NXB khoa học kỹ thuật [5] TS Nguyễn Đức Thành (2005), Matlab và ứng dụng trong điều khiển, Nhà xuất bản

Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh