Mechanical
System System of Chains Cartesian Space Trajectory planning Inverse Kinematic ( r, ,r r) Joint Space desired trajectory q q q Topology , e e , r r q q , q q ∫ i p d u K ie K e K e= + + ie Computed TorqueControl , , , r q q q q u τ Forward Dynamics − PID Controller , , q q q Simulation Hình 3. 1: Sơđồ kiến trúc điều khiển
Kiến trúc điều khiển sử dụng sơ đồ khối mô tả chức năng của các thành phần trong chương trình tính toán và điều khiển. Trước hết là khối thiết lập quỹ đạo trong không gian đề các. Khối này thực hiện việc thiết lập các quỹ đạo cho các điểm tác vụ của robot, dựa theo các yêu cầu công việc, đảm bảo tính cân bằng trong quá trình di chuyển… Tiếp theo là khối cơ hệ (system), khối này là khối dữ liệu hình học của robot. Nó lưu trữ các thông tin của từng khâu trong hệ, với cấu trúc lưu trữ như được đề cập ở mục 1 chương 2, Bao gồm thông tin về khối lượng, chiều dài, moment quán tính, vị trí trọng tâm, các hệ tọa độ gắn với các khớp… Tiếp đó là khối Phân tích đồ thị (Topology), thực hiện chức năng nhận dạng hệ nhiều vật ở đầu vào, từ đó phân tách ra thành các hệ dạng chuỗi nối tiếp, để có thể dễ dàng áp dụng các tính toán động học, động lực học cho các hệ dạng chuỗi nối tiếp đã có cho cơ hệ.
Từ các thông tin về quỹ đạo trong không gian thao tác, kết hợp với chuỗi các nhánh sau phân tích đồ thị, chương trình sẽ thực hiện việc tính toán động học ngược, để từ đó tìm ra các thông số khớp. Các thông số này đóng vai trò làm mục tiêu điều khiển (hay các giá trị tham chiếu). Tiếp đó, bộ điều khiển PID sử dụng phương pháp điều khiển tuyến tính hóa và động lực học ngược sẽ tính toán ra các lực/moment cần thiết để đưa đến điều khiển các động cơ ở các khớp.
Sau khi có lực/moment điều khiển, nếu áp dụng cho mô hình thực, thì chúng ta có thể sử dụng các sensor để đo các giá trị tọa độ, vận tốc, gia tốc khớp thực tế. Sau đó sử dụng chúng làm các thông tin mô phỏng trên máy tính. Phương án thứ hai, đó là áp dụng cho mô hình ảo (mô hình hệ trên máy tính), khi đó chúng ta sử dụng bộ tính toán động lực học thuận (forward dynamics) để tính ra các đáp ứng đầu ra tương tự như trên. Trong luận văn này, chúng tôi đang sử dụng phương án thứ hai, nhưng hi vọng trong tương lai gần, khi có thể chế
tạo thực robot dáng người, chúng tôi có thể kiểm nghiệm được chính xác hơn những lý thuyết của mình.
Hình 3. 2: Sơđồ simulink
Sơ đồ simulink trên là cụ thể hóa sơ đồ nguyên lý điều khiển ở hình 4.1. Kết quả mô phỏng cho trường hợp điều khiển nửa trên của robot dáng người:
Hình 3.3: Kết quả mô phỏng điều khiển PID cho mô hình nửa trên robot dáng người với hai tay bám theo hai quỹđạo đường thẳng cho trước.
Lúc ban đầu, để chuyển từ vị trí hiện thời và trạng thái đứng yên của hai bàn tay đến vị trí điểm đầu thao tác, các điểm pivot của hai bàn tay bị lệch so với quỹ đạo là khá lớn. Nhưng đến khi tiếp cận với quỹ đạo, thì điểm pivot của hai bàn tay dần đi vào ổn định và bám theo đúng quỹ đạo để đến đích.
Một ưu điểm của cách xây dựng mô hình như trong chương trình này là cho phép chúng ta có thể lựa chọn một điểm bất kì trên thân robot để làm điểm pivot điều khiển. Lấy một ví dụ, ta có thể chọn điểm pivot là khối tâm của vật rắn nằm ở phần hông của robot để điều khiển theo một quỹ đạo định trước:
Hình 3.4. Điều khiển điểm điểm pivot nằm ở hông của robot bám theo một quỹđạo định trước
Dựa trên việc cho phép điều khiển các điểm pivot bất kì trên robot, chương trình mở ra khả năng cho phép robot điều khiển theo dáng và theo mức ưu tiên (sẽ được tập trung nghiên cứu ở những giai đoạn tiếp theo). Ở đây chúng tôi thử nghiệm một trường hợp thực hiện nhiều tác vụ với nhiều điểm pivot: hai tay robot và phần hông, mỗi điểm pivot sẽ bám theo một quỹ đạo định trước:
Hình 3.5. Điều khiển đồng thời nhiều điểm pivot trên thân robot
KẾT LUẬN
Trong suốt luận văn này, chúng tôi đã phát triển những lý thuyết cơ bản cho tính toán động học, động lực học và điều khiển hệ nhiều vật, và ứng dụng vào robot dáng người. Trong chương cuối này, chúng tôi sẽ thảo luận một số những điểm mốc chính trong nghiên cứu của chúng tôi và đưa ra những kết luận đáng lưu ý.