Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo bàn tay Robot mềm

Đồ án tốt nghiệp xuất sắc sinh viên trường BKHN năm 2021Giải thưởng NCKH Tổng quan về bàn tay robot. Thiết kế chế tạo bàn tay mềm. Mô phỏng ngón tay. Xử lý ảnh.ngôn ngữ lập trình C thiết kế giao diện điều khiểncho bàn tay, dùng phần mềm mô phỏng Abaqus để mô phỏng ngón tay và dùngngôn ngữ lập trình Python để xử lý ảnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo bàn tay Robot mềm Chuyên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS Hồng Hồng Hải Bộ mơn: Viện: Cơ điện tử Cơ khí BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHÍA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ THIẾT KẾ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP MSSV: 20160761 Họ tên sinh viên: Lê Văn Duy Vũ Tiến Dũng Lớp: KT Cơ điện tử 01 – K61 Bộ môn: Cơ Điện Tử Viện: Cơ Khí MSSV: 20160720 I/ ĐỀ TÀI THIẾT KẾ “Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo bàn tay Robot mềm” II/ CÁC SỐ LIỆU BAN ĐẦU - Thiết kế chế tạo bàn tay mềm Thiết kế chế tạo hệ thống điều khiển Mơ phần tử hữu hạn ngón tay III/ NỘI DUNG THUYẾT MINH VÀ TÍNH TỐN - Tổng quan bàn tay robot Thiết kế chế tạo bàn tay mềm Mơ ngón tay Xử lý ảnh IV/ CÁC BẢN VẼ VÀ ĐỒ THỊ - Bản vẽ thuật toán chế tạo(A0) Bản vẽ lắp vẽ chi tiết (A0) Bản vẽ sơ đồ điều khiển khí nén (A0) V/ CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Hoàng Hồng Hải VI/ NGÀY GIAO NHIỆM VỤ THIẾT KẾ: 06/10/2020 VII/ NGÀY HOÀN THÀNH ĐỒ ÁN: 30/12/2020 Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Giảng viên hướng dẫn Đánh giá giảng viên hướng dẫn ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… Kết đánh giá Họ tên Điểm Hà Nội, ngày tháng năm Lê Văn Duy Vũ Tiến Dũng Giảng viên hướng dẫn Đánh giá giảng viên phản biện ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………… Kết đánh giá Họ tên Điểm Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Lê Văn Duy Vũ Tiến Dũng Giảng viên phản biện LỜI CẢM ƠN Trải qua năm học tập Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, thầy cô trang bị cho chúng em kiến thức khơng chun mơn mà cịn đời sống, hành trang quý giá cho quãng đường tương lai chúng em Sau đồ án BTL làm suốt năm qua, hơm chúng em bắt tay vào làm môn đồ án cuối thời sinh viên Đồ án tốt nghiệp không phần chương trình học mà cịn điều kiện để bọn em áp dụng kiến thức học vào thực tế để từ bọn em tự đánh giá kết năm học tập thân Chính tổng hợp tích lũy kiến thức chúng em Qua chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô nhà trường, viện Cơ khí, mơn Cơ điên tử, đặc biệt TS Hoàng Hồng Hải, người ln sát cánh giúp đỡ chúng em kì học vừa qua Em chúc tất thầy cô ln mạnh khỏe, tràn đầy nhiệt huyết để dạy bảo hệ sinh viên Cảm ơn gia đình ln tin tưởng hy vọng, nguồn động lực để chúng vươn lên học tập sống TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN Đồ án tốt nghiệp nhóm em mong muốn phát triển thêm ứng dụng cánh tay robot để cánh tay robot ứng dụng nhiều vào ngành nông nghiệp thực phẩm Đồ án nhóm em tập trung vào việc thiết kế, chế tạo điều khiển bàn tay mềm để tích hợp vào cánh tay robot – thiết bị quen thuộc với sinh viên điện tử, từ gắp vật mong muốn Về phần cứng, nhóm thiết kế chế tạo bàn tay mềm hệ thống điều khiển khí nén cho bàn tay gắp, nhả vật theo yêu cầu Về phần mềm, nhóm dùng ngơn ngữ lập trình C# thiết kế giao diện điều khiển cho bàn tay, dùng phần mềm mơ Abaqus để mơ ngón tay dùng ngơn ngữ lập trình Python để xử lý ảnh Kết bước đầu mơ hình chế tạo thành cơng, u cầu tải trọng tính xác chưa đáp ứng Đây đề tài có tính ứng dụng thực tế cao cách mạng công nghiệp 4.0, hứa hẹn đề tài thiết thực bổ ích sinh viên chúng em Hy vọng sau kết thúc đồ án này, nhóm sau nghiên cứu phát triển thêm để đạt mục tiêu đưa Qua đồ án chúng em học hỏi kiến thức lập trình, thiết bị điện tử, mơ hệ thống khí nén Đồng thời nâng cao kỹ tin học văn phịng, thuyết trình, tạo cho người chúng em tinh thần nghiên cứu nỗ lực hoàn thiện sản phẩm với tinh thần cống hiến cho xã hội đất nước MỤC LỤC CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ BÀN TAY ROBOT MỀM 1.1 Tổng quan bàn tay Robot 1.2 Phân loại bàn tay robot 1.2.1 Bàn tay robot cứng 1.2.2 Bàn tay robot mềm Một số loại bàn tay robot mềm thực tế 1.3.1 Bàn tay Robot mềm nghiên cứu 1.3.2 Bàn tay Robot mềm dùng công nghiệp 1.3 CHƯƠNG THIẾT KẾ CHẾ TẠO BÀN TAY MỀM 2.1 Tổng quan bàn tay mềm 2.2 Thiết kế ngón tay mềm giá đỡ ngón tay 2.2.1 Thiết kế ngón tay mềm 2.2.2 Thiết kế giá đỡ ngón tay 2.3 Chế tạo ngón tay mềm 10 2.3.1 Phương pháp chế tạo vật liệu cần thiết 10 2.3.2 Quy trình chế tạo 13 CHƯƠNG MƠ PHỎNG NGĨN TAY 15 3.1 Tổng quan 15 3.1.1 Lịch sử phần tử hữu hạn 15 3.1.2 Bài toán phần tử hữu hạn ngón tay mềm 15 3.2 3.3 3.4 Các bước mô phần mềm 18 3.2.1 Tạo phận ngón tay bổ nhiệm vật liệu 18 3.2.2 Ghép liên kết thành phần 20 3.2.3 Tạo bề mặt chịu lực 21 3.2.4 Tạo tải trọng 22 3.2.5 Thêm tương tác bề mặt 23 3.2.6 Chia lưới 24 3.2.7 Chạy mơ hình đọc kết 25 Kết mô 25 3.3.1 Mô căng ngón tay 25 3.3.2 Mơ co lại ngón tay 27 Kết chế tạo ngón tay mềm 29 Hình 4.9 Kiểm tra gắp vật Nhóm thử nghiệm với số vật đưa thông số bảng sau: Bảng Kiểm tra gắp vật Vật Khối lượng[g] Kích thước(LxWxH)[mm] Bánh mỳ 90 55x55x65 Trứng 36 55x44x23 Cam 100 60x60x40 Thử nghiệm cho thấy kẹp nhóm nâng vật có kích cỡ khoảng 100g với kích thước 70x70x70mm Với vật có bề mặt ma sát cao khả gắp cao hơn, với vật có bề mặt trơn cà chua kẹp khó nâng xác 38 CHƯƠNG XỬ LÝ ẢNH Trong ngành công nghiệp thực phẩm, cánh tay robot lắp đặt hệ thống camera giám sát vị trí vật băng chuyền Từ đó, hệ thống nhận diện tọa độ vật cần gắp điều khiển khiển robot thực chu trình gắp-thả vật vào vị trị mong muốn Trong chương này, chúng em trình bày bước để từ ảnh thu camera, sau tính tốn xác định tọa độ theo hai phương X, Y hệ tọa độ gắn với robot 39 40 5.1 Thiết lập vị trí camera Các thông số cần quan tâm: ● Field of View - FOV (khu vực quan sát) ● Working Distance - WD (Khoảng cách làm việc) ● Focal Length - FL (Tiêu cự camera) ● Sensor Size - SS (Cảm biến bên camera) Hình 5.2 Các thông số cần quan tâm Để thu đầy đủ hình ảnh thực ảnh camera, ta đặt máy ảnh cho ống len song song với mặt phẳng FOV Hình 5.3 Yêu cầu vị trí máy ảnh Do FL SS cố định lấy từ camera, nên cần tìm vị trí đặt camera khu vực quan sát trước thỏa mãn công thức: 𝑊𝐷 𝐹𝑂𝑉 = 𝐹𝐿 𝑆𝑆 41 5.2 Calibration Camera 5.2.1 Tổng quan Mục đích: Chỉnh sửa ảnh 2D thu lấy ảnh từ camera cho hình dáng vật ảnh ngồi thực tế giống nhau, kích thước tỷ lệ với khơng đổi Thơng thường, chụp ảnh từ máy ảnh gây biến dạng kể cho ảnh Hai loại biến dạng phổ biến thường gặp là: lệch xuyên tâm lệch tiếp tuyến Lệch xuyên tâm đường thẳng biến thành cong, biến dang lớn điểm ảnh xa trung tâm ảnh Ví dụ ảnh phía dưới, đường bàn đánh dấu màu đỏ, ta nhìn thấy đường viền bàn cờ khơng phải đường thẳng không khớp với đường màu đỏ Tất đường thẳng mong đợi bị phình Hình 5.4 Bàn cờ chưa Calib Độ lệch tâm biểu diễn sau: xdisorted = x(1 + k1r2 + k2r4 + k3r6 ) ydisorted = y(1 + k1r2 + k2r4 + k3r6 ) Tương tự, độ lệch tiếp tuyến xảy ống kính máy ảnh khơng hồn tồn song song với khu vực mặt phẳng chụp ảnh Do đó, vài khu vực trơng gần mong đợi Độ lệch tiếp tuyến biểu diễn sau: xdisorted = x + [2p1xy + p2(r2 + 2x2)] ydisorted = y + [p1(r2 + 2y2) + 2p2xy] Chúng ta có ma trận hệ số độ lệch máy ảnh là: 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑜𝑟𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐶𝑜𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡 = (𝑘1 𝑘2 𝑝1 𝑝2 𝑘3) 42 Một thông số khác ta cần quan tâm việc Calibration Camera ma trận camera Các tham số bên liên quan đến camera bao gồm tiêu cự (fx, fy) tâm thấu kính (cx cy), Độ dài tiêu cự trung tâm quang học sử dụng để tạo ma trận máy ảnh, sử dụng để loại bỏ tượng méo thấu kính máy ảnh cụ thể Ma trận máy ảnh cho máy ảnh cụ thể, sau tính tốn, sử dụng lại hình ảnh khác chụp máy ảnh Nó biểu diễn dạng ma trận 3x3: [ 𝑐𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 = 𝑓𝑥 𝑐𝑥 𝑓𝑦 𝑐𝑦 0 ] Để tìm ma trận này, ta phải cung cấp số hình ảnh mẫu mẫu xác định rõ (ví dụ: bàn cờ vua) Chúng ta tìm số điểm cụ thể mà biết vị trí tương đối (ví dụ: góc vng bàn cờ vua) Chúng ta biết tọa độ điểm không gian giới thực biết tọa độ ảnh, giải hệ số biến dạng Để có kết tốt hơn, cần 10 mẫu thử nghiệm, liệu vào cho việc Calibration Camera Các bước thực hiệu chỉnh camera phần mềm Pycharm thư viện OpenCV: ● Đầu tiên, tìm góc bàn cờ lệnh cv.findChessboardCorners() với loại kích thước số góc bàn cờ (theo chiều)mà ta chọn 7x6 Để tăng độ xác tìm góc, sử dụng lệnh cv.cornerSubPix() Và ta vẽ góc đường hình mẫu lệnh cv.drawChessboardCorners() ● Với ảnh mẫu, ta tìm ma trận chứa góc bàn cờ, sau thêm ma trận vào ma trận ảnh camera thu Ma trận ảnh thực khai báo từ đầu chương trình với kích thước 7x6 có giá trị (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) … (6,5,0) ● Hiệu chỉnh camera từ ma trận ảnh camera ảnh thực lệnh cv.calibrateCamera() thu ma trận hệ số độ lệch máy ảnh (dist) ma trận máy ảnh (mtx) ● Tạo ma trận máy ảnh (newcameramtx) lệnh: cv.getOptimalNewCameraMatrix() Hàm trả khu vực ảnh ta cắt để thu ảnh hoàn chỉnh ● Hiệu chỉnh ảnh qua lệnh: cv.undistort() với tham số mtx, dist newcameramtx ● Cắt ảnh hiệu chỉnh để thu kết cuối 43 5.2.2 Kết Hình 5.5 Ảnh chụp từ camera chưa calib Hình 5.6 Ảnh chụp từ camera sau calib 44 5.3 Nhận diện ảnh chứa vật 5.3.1 Tạo ảnh đen trắng từ ảnh gốc Hình 5.8 Khơng gian màu HSV Hình ảnh kỹ thuật số chụp từ camera máy ảnh có kích thước xác định Kích thước ảnh đo số pixel (điểm ảnh) theo chiều rộng chiều cao ảnh (gọi HxW) Mỗi pixel ảnh kỹ thuật số tạo từ kết hợp màu là: đỏ, lục, lam Trong trình thao tác với ảnh RGB thông thường (24 bit), ta chia ảnh làm kênh: Đỏ, Lục, Lam, đó, kênh sử dụng 8bit (0-255) để hiển thị cường độ sáng cho màu Tuy nhiên, để dễ dàng lọc hình ảnh vật hình ảnh thu từ máy ảnh kỹ thuật số, ta phải chuyển đổi ảnh RGB sang ảnh HSV Không gian màu HSV cách tự nhiên để mô tả màu sắc, dựa số liệu: 45 ● H (Hue): vùng màu, từ 0o màu đỏ đến 120o màu xanh xanh lam 240o quay trở lại màu đỏ ● S (Saturation): độ bão hòa ảnh ● V (Value): độ sáng ảnh Mục đích việc sử dụng ảnh HSV dung để lọc màu, với tốn nhận diện vật khơng gian làm việc, ta sử dụng khoảng giá trị H,S V để lọc hình ảnh vật cần gắp xác định thơng số vật cho tốn gắp Hình 5.9 Bảng tùy chỉnh khoảng giá trị H,S V ảnh HSV Ảnh đen trắng vật thu bị nhiễu khơng gian xung quanh vật chứa lẫn vài màu sắc giống với màu vật Do đó, ta phải lọc nhiễu cho ảnh hàm cv2.morphologyEx() với tham số: ● img: tên biến mà ta gán ảnh đen trắng đầu vào ● cv2.MORPH_OPEN: câu lệnh mặc định ● kernel: ma trận 5x5 tất phần tử Hình 5.10 Ảnh đen trắng sau lọc nhiễu 5.3.2 Tìm trọng tâm vật hệ qui chiếu gắn với camera Đầu tiên, ta phải tìm đường bao ảnh vật hàm cv2.findContours(), hàm trả đường bao vật ảnh dạng danh sách, danh sách tất tọa độ điểm để hình thành đường bao Tiếp theo, ta sử dụng hàm cv2.moments(), giúp ta tính tốn số đặc tính vật diện tính, khối tâm, … Ở đây, ta quan tâm xem vị trí tâm vật theo phương X phương Y là: 𝐶𝑥 = 𝑀10 𝑀00 𝐶𝑦 = 𝑀01 𝑀00 Trong đó : M giá trị trả hàm cv2.moments() 46 Sau cho đường bao vào vòng lặp, ta thu danh sách chứa tâm vật ảnh Hình 5.12 bên ví dụ kết việc tìm đường bao trọng tâm vật, tọa độ tâm vật ảnh (145; 87) Hình 5.11 Ví dụ tìm đường bao tâm vật ảnh 5.3.3 Tìm trọng tâm vật hệ qui chiếu gắn với robot Mục đích: Tìm ma trận biến đổi tọa độ vật từ hệ qui chiếu gắn camera sang hệ qui chiếu robot Hình 5.12 Các hệ qui chiếu khu vực quan sát camera Giả sử robot đặt phía khu vực quan sát camera, hệ qui chiếu robot gắn tâm khâu đế robot Hình 5.13, chiếu mơ hình từ xuống, ta thu Hình 5.14 47 Hình 5.13 Hình chiếu mơ hình đặt vật hệ qui chiếu theo phương thẳng đứng Hình 5.14: Hệ (Oxyz)camera gốc Oc gắn phía bên trái khung hình camera, hệ (Oxyz)robot gắn vị trị Hình 5.14 Giả sử đặt khoảng cách từ tâm theo phương X, Y a b Hình 5.14 Đặt tọa đô vật hệ qui chiếu camera (xc; yc; zc) ⇨ Tọa độ vật hệ quy chiếu (Oxyz)robot là: {𝑥𝑟 = 𝑥𝑐 − 𝑎 𝑦𝑟 = 𝑏 − 𝑦𝑐 𝑧𝑟 =− 𝑧𝑐 [ ] [ ] => 𝑥𝑟 𝑦𝑟 𝑧𝑟 = [1 0 − 0 − ] * 𝑥𝑐 𝑦𝑐 𝑧𝑐 + [− 𝑎 𝑏 ] [ => 𝑥𝑟 𝑦𝑟 𝑧𝑟 ] = [1 0 [ − − 𝑎 𝑏 0 0 − 0 ]* 𝑥𝑐 𝑦𝑐 𝑧𝑐 ] Với M = [1 0 − − 𝑎 𝑏 0 0 − 0 ] ma trận biến đổi tọa độ từ camera sang robot 48 5.3.4 Chuyển đổi tọa độ ảnh sang tọa độ thực Hình 5.14 Đo kích thước thực khu vực quan sát Bởi hình ảnh có kích thước xác định với đơn vị pixel (ví dụ ảnh 640x480, ảnh 480x320, ảnh 1080x1080, …) nên để xác định khoảng cách thực điểm ảnh, ta cần quy đổi pixel sang đơn vị dài Đầu tiên, ta đo chiều dài thực mút phía khung ảnh, sau chia cho số pixel theo chiều ngang hình ảnh để tìm hệ số quy đổi Giả sử pixel có hình vng máy ảnh đặt song song với bề mặt nên hệ số chuyển đổi với trục x trục y Nhân hệ số quy đổi với tọa độ ảnh vật hệ quy chiếu robot, ta tìm tọa độ thực vật, từ tiến hành điều khiển robot vị trí đặt vật để thao tác Hệ số qui đổi từ camera sang không gian thực: k= 𝐿𝑡 𝐿𝑐 Trong đó: ● k hệ số qui đổi ● 𝐿𝑡 chiều dài thực khung hình (đơn vị đo độ dài) ● 𝐿𝑐 chiều dài ảnh (đơn vị pixel) Ví dụ: Kết đo chiều rộng thực khung hình 32 cm, hình ảnh có chiều rộng 640 pixel Như vậy, hệ số chuyển đổi từ xentimet sang pixel: k= 32 640 = 0,05 (cm/pixel) 49 KẾT LUẬN Kết luận Sau thời gian tìm tịi, tính tốn, với giúp đỡ tận tình thầy mơn, đặc biệt giáo viên hướng dẫn - TS Hoàng Hồng Hải, đến đồ án hoàn thành nội dung sau: Thiết kế chế tạo mơ hình bàn tay robot mềm theo vẽ Lựa chọn phương pháp điều khiển bàn tay robot mềm Thiết kế mạch điện mạch động lực phù hợp cho đề tài Mô đánh giá phân tích ngón tay mềm phần mềm Abaqus Phát vật Camera Tuy đồ án số vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu phát triển: Thiết kế ngón tay lựa chọn vật liệu tối ưu để gắp vật nặng Cần nghiên cứu điều khiển xác lực kẹp Thiết kế tích hợp hoàn thiện lắp ghép cánh tay robot Đây đề tài có tính ứng dụng thực tế cao công nghiệp 4.0 thiết thực sinh viên chúng em Các kết thu từ mơ hình thực tế đánh giá q trình tìm tịi tính tốn nhóm, qua tọa cảm hứng để hồn thiện phát triển đề tài thời gian tới Qua đồ án này, chúng em học nhiều kiến thức việc sử dụng thiết bị điện tử loại thiết bị khí nén Ngồi ra, trau dồi cho thân kỹ văn phịng lập trình Hướng phát triển đồ án tương lai Sau đồ án này, nhóm hi vọng hệ sinh viên nghiên cứu phát triển để hồn thiện thêm sản phẩm, qua sớm đưa vào sản xuất thực tiễn Đồng thời nhóm hi vọng hệ sinh viên sáng tạo thêm tính ý tưởng để cánh tay robot sử dụng bàn tay mềm thêm hữu ích với xã hội 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A dual-mode soft gripper for food packaging Zhongkui Wang, Keung Or, Shinichi Hirai [2] https://softroboticstoolkit.com/synergistic-design/fabrication/pneunet [3] Comparison of diferent soft grippers for lunch box packaging Zhongkui Wang, Mingzhu Zhu, Sadao Kawamura and Shinichi Hirai [4] https://softroboticstoolkit.com/resources-for-educators/soft-gripper [5] https://docs.opencv.org/master/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html [6] C Cattaneo, G Mainetti, R Sala, The Importance of Camera Calibration and Distortion Correction to Obtain Measurements with Video Surveillance Systems, Journal of Physics: Conference Series 658 (2015) 012009 [7] Mechatronics Design of Multi-Finger Robot Hand, Dr Chwan-Hsen Chen [8] Soft hands: An analysis of some gripping mechanisms in soft robot design, Xuance Zhou, Carmel Majidi, Oliver M O’Reilly [9] Trần Ích Thịnh, Ngô Như Khoa, Phương pháp phần tử hữu hạn, NXB Khoa học kỹ thuật, 2007 [10] Vũ Duy Quang, Phạm Đức Nhuận, Giáo trình kỹ thuật thủy khí, NXB Khoa học kỹ thuật, 2007 51 52 ... loại bàn tay robot 1.2.1 Bàn tay robot cứng 1.2.2 Bàn tay robot mềm Một số loại bàn tay robot mềm thực tế 1.3.1 Bàn tay Robot mềm nghiên cứu 1.3.2 Bàn tay Robot mềm dùng công nghiệp 1.3 CHƯƠNG THIẾT... tiêu robot mềm thiết kế chế tạo robot có cấu trúc linh hoạt 1.3 Một số loại bàn tay robot mềm thực tế 1.3.1 Bàn tay Robot mềm nghiên cứu Hình 1.4 Bàn tay Robot nghiên cứu Bàn tay mềm dùng nghiên. .. CHƯƠNG THIẾT KẾ CHẾ TẠO BÀN TAY MỀM 2.1 Tổng quan bàn tay mềm 2.2 Thiết kế ngón tay mềm giá đỡ ngón tay 2.2.1 Thiết kế ngón tay mềm 2.2.2 Thiết kế giá đỡ ngón tay 2.3 Chế tạo ngón tay mềm 10 2.3.1