Đối tượng được điều khiển hướng xoay theo quỹ đạo từ góc 00 tới góc 100. Sai lệch tĩnh quỹ đạo chuyển động xoay của đối tượng là 0,20 (2,0%) thể hiện trong Hình 5.24. Từ kết quả thực nghiệm Hình 5.23 – Hình 5.24 có thể thấy rằng bộ điều khiển hỗn hợp lực và hướng xoay của đối tượng cho kết quả tốt, đối tượng được xoay tới hướng mong muốn với sai lệch tĩnh nhỏ (2,0%). Tại vị trí cân bằng đối tượng được giữ ổn định.
5.6.4. Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x và hướng củađối tượng đối tượng
Kết quả thực nghiệm điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x và hướng chuyển động của đối tượng sử dụng thuật toán điều khiển tựa mô hình, với quỹ đạo vị trí và hướng chuyển động của đối tượng được thể hiện trong Hình 5.25 – Hình 5.26 0 5 10 15 20 25 0.08 0.085 0.09 0.095 0.1 0.105 0.11 0.115 0.12 0.125 0.13
a) Quỹ đạo chuyển động
0 5 10 15 20 25 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 10 -3
b) Sai số vị trí của đối tượng Hình 5.25: Quỹ đạo chuyển động của đối tượng dọc theo trục x.
Đối tượng được điều khiển di chuyển theo quỹ đạo dọc trục x từ vị trí có tọa độ x = 8,9cm tới vị có tọa độ x = 12,9cm, quỹ đạo hướng góc xoay từ góc 00 tới góc 80. Sai lệch tĩnh chuyển động theo trục x là 1mm (2,5%), hướng chuyển động
0 5 10 15 20 25 Time [s] -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
a) Quỹ đạo chuyển động
0 5 10 15 20 25 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2
b) Sai số vị trí của đối tượng Hình 5.26: Quỹ đạo hướng chuyển động của đối tượng.
0,20 (2,5%).Từ kết quả thực nghiệm Hình 5.25 – Hình 5.26 có thể thấy rằng bộ điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục x và hướng chuyển động của đối tượng cho kết quả tốt. Đối tượng được chuyển động tới vị trí, hướng mong muốn với sai lệch tĩnh nhỏ (2,5%). Tại vị trí cân bằng đối tượng được giữ ổn định.
5.6.5. Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục y và hướng của đối tượng
Kết quả thực nghiệm điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục y và hướng chuyển động của đối tượng sử dụng thuật toán điều khiển tựa mô hình, với quỹ đạo vị trí và hướng chuyển động của đối tượng được thể hiện trong Hình 5.27 – Hình 5.28 0 5 10 15 20 25 30 0.525 0.53 0.535 0.54 0.545 0.55 0.555 0.56 0.565 0.57 0.575
a) Quỹ đạo chuyển động
0 5 10 15 20 25 30 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 10 -3
b) Sai số vị trí của đối tượng Hình 5.27: Quỹ đạo chuyển động của đối tượng dọc theo trục y.
Đối tượng được điều khiển di chuyển theo quỹ đạo dọc trục y từ vị trí có tọa độ y = 52,9cm tới vị có tọa độ y = 56,9cm, quỹ đạo hướng góc xoay từ góc 00. tới góc 80. Sai lệch tĩnh chuyển động theo trục y là 0,8 mm (2%), hướng chuyển động 0,20 (2,5%). Từ kết quả thực nghiệm Hình 5.27 – Hình 5.28 có thể thấy rằng bộ điều khiển hỗn hợp lực, vị trí theo trục y và hướng chuyển động của
0 5 10 15 20 25 30 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
a) Quỹ đạo chuyển động
0 5 10 15 20 25 30 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4
b) Sai số vị trí của đối tượng Hình 5.28: Quỹ đạo hướng chuyển động của đối tượng.
đối tượng cho kết quả tốt. Đối tượng được chuyển động tới vị trí, hướng mong muốn với sai lệch tĩnh nhỏ (2%). Tại vị trí cân bằng đối tượng được giữ ổn định. 5.6.6. Điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x và trục y của
đối tượng
Kết quả thực nghiệm điều khiển hỗn hợp lực, vị trí chuyển động theo trục x và y của đối tượng sử dụng thuật toán điều khiển tựa mô hình, với quỹ đạo vị trí của đối tượng được thể hiện trong Hình 5.29 – Hình 5.30
0 5 10 15 20 25 30 35 40 0.08 0.09 0.1 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15 0.16 0.17
a) Quỹ đạo chuyển động
0 5 10 15 20 25 30 35 40 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 10 -3
b) Sai số vị trí của đối tượng Hình 5.29: Quỹ đạo chuyển động của đối tượng dọc theo trục x.
Đối tượng được điều khiển di chuyển theo quỹ đạo từ vị trí có tọa độ (x = 8,9 cm; y = 52,9 cm) tới vị trí có tọa độ (x = 16,9 cm; y = 56,9 cm). Sai lệch tĩnh chuyển động theo trục x là 0,8 mm (1%), chuyển động theo trục y là 0,5 mm (1,25%). Từ kết quả thực nghiệm Hình 5.29 – Hình 5.30 có thể thấy rằng bộ điều khiển hỗn hợp lực và vị trí cho kết quả tốt. Đối tượng được chuyển động tới vị trí mong muốn với sai lệch tĩnh nhỏ (1,25%). Tại vị trí cân bằng đối tượng được giữ ổn định.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 0.525 0.53 0.535 0.54 0.545 0.55 0.555 0.56 0.565 0.57
a) Quỹ đạo chuyển động
0 5 10 15 20 25 30 35 40 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 10 -3
b) Sai số vị trí của đối tượng Hình 5.30: Quỹ đạo chuyển động của đối tượng dọc theo trục y.
tốt và ổn định. Đối tượng được giữ chặt và chắc chắn trong quá trình di chuyển. Như trong Hình 5.16, Hình 5.20, Hình 5.23, Hình 5.25 – Hình 5.30, kết quả có được quỹ đạo vị trí và hướng của đối tượng đã bám với quỹ đạo đặt, với sai lệch tĩnh nhỏ, quỹ đạo chuyển động dọc theo trục x sai lệch tĩnh nhỏ hơn 2,5%, quỹ đạo chuyển động dọc theo trục y sai lệch tĩnh nhỏ hơn 2,0%, quỹ đạo hướng chuyển động sai lệch tĩnh nhỏ hơn 2%, độ quá điều chỉnh nhỏ dưới 2,5%. Hình 5.17 – Hình 5.19, Hình 5.20b – Hình 5.22, Hình 5.24 và Hình 5.25b – Hình 5.30b cho thấy tại vị trí cân bằng sai lệch tĩnh là hằng số, chứng tỏ đối tượng được giữ ổn định tại vị trí cân bằng. Như vậy thuật toán tựa mô hình đề xuất cho kết quả thực nghiệm tốt.
Kế quả mô phỏng Hình 5.3 – Hình 5.13 và kết quả thực nghiệm Hình 5.16 – Hình 5.30 cho thấy kết quả mô phỏng và thực nghiệm khi chạy thử nghiệm phương pháp điều khiển tựa mô hình có kết quả tương đồng. Dạng đồ thị quỹ đạo và sai số chuyển động theo trục x, trục y và hướng chuyển động của đối tượng giữa mô phỏng và thực nghiệm dạng giống nhau, sai số của kết quả mô phỏng nhỏ hơn, có chất lượng tốt hơn. Do trong mô phỏng hệ thống là lý tưởng, khâu, khớp của các tay máy chuyển động lý tưởng, đáp ứng mô men của bộ điều khiển cung cấp cho các khớp là ngay lập tức.
5.7. Kết luật chương 5
Trong chương này, luận án đã trình bày chi tiết xây dựng thực nghiệm của hệ thống tay máy đôi – đối tượng.
Luận án đã mô phỏng và thực nghiệm được thuật toán điều khiển tựa mô hình cho điều khiển hỗn hợp lực, vị trí và hướng của đối tượng với hệ tay máy đôi, mỗi tay máy có hai bậc tự do và thu được một số kết quả:
- Kết quả thực nghiệm thu được quỹ đạo chuyển động theo trục x của đối tượng đã bám với quỹ đạo đặt với độ quá điều chỉnh bằng không và sai lệch tĩnh nhỏ 0,5%, kết quả chi tiết trong các Hình 5.16- Hình 5.19 khi vị trí theo trục y của đối tượng được giữ cố định.
- Kết quả thực nghiệm thu được quỹ đạo chuyển động theo trục y của đối tượng đã bám với quỹ đạo đặt với độ quá điều chỉnh bằng không và sai lệch tĩnh
nhỏ 2%, kết quả chi tiết trong các Hình 5.20 – Hình 5.22, khi vị trí theo trục x của đối tượng được giữ cố định.
- Kết quả thực nghiệm thu được quỹ đạo hướng chuyển động của đối tượng đã bám với quỹ đạo đặt với độ quá điều chỉnh nhỏ 2% và sai lệch tĩnh nhỏ 2%, kết quả chi tiết trong Hình 5.23– Hình 5.24.
- Khi thực nghiệm bộ điều khiển hỗn hợp lực, vị trí và hướng thì kết quả thực nghiện thu được quỹ đạo chuyển động vị trí theo các trục, quỹ đạo hướng chuyển động của đối tượng cũng đã bám với quỹ đạo đặt với độ quá điều chỉnh nhỏ dưới 2,5% và sai lệch tĩnh nhỏ dưới 2,5%. Kết quả chi tiết trong Hình 5.25 - Hình 5.30.
Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm đều cho thấy đối tượng được giữ ổn định tại vị trí cân bằng, chi tiết trong Hình 5.3 – Hình 5.13, Hình 5.17 – Hình 5.19, Hình 5.20b – Hình 5.22, Hình 5.24 và Hình 5.25b– Hình 5.30b.
Các kết quả mô phỏng và thực nghiêm cho hệ thống cho thấy kết quả mô phỏng và thực nghiệm có tính tương đồng. Qua đó thấy được rằng thuật toán điều khiển tựa mô hình đã đề xuất trong Chương 3 làm việc tốt và ổn định. Đây là cơ sở để thấy rằng các thuật toán mà luận án đề xuất trong Chương 3, Chương 4 có tính khả thi khi đưa vào hệ thống thực tế.
KẾT LUẬN CHUNG CỦA LUẬN ÁN
Trong nội dung luận án đã giải quyết đầy đủ nhiệm vụ đặt ra nghiên cứu: Trước tiên dựa vào đặc điểm của hệ tay máy đôi phối hợp chuyển động, từ đó xây dựng mô hình động lực học của hệ thống nghiên cứu.
Xây dựng các thuật toán điều khiển cơ bản, bộ quan sát lực cho hệ thống với giả định rõ mô hình động lực học của hệ thống. Các kết quả mô phỏng có được cho thấy bộ điều khiển, bộ quan sát được thiết kế cho chất lượng tốt, làm việc ổn định.
Các thuật toán điều khiển nâng cao, bộ quan sát thông minh được xây dựng đã giải quyết được vấn đề mô hình bất định của hệ thống và không cần sử dụng cảm biến đo một số trạng thái của hệ thống. Các kết quả có được qua mô phỏng đã cho thấy bộ điều khiển và bộ quan sát làm việc tốt.
Hệ thống thực nghiệm đã được xây dựng nhằm thử nghiệm một số thuật toán đề xuất. Các kết quả thực nghiệm với thuật toán điều khiển tựa mô hình thu được tương đồng với kết quả mô phỏng. Điều này cho thấy tính đúng đắn và khả năng ứng dụng thực tế của các thuật toán đề xuất.
Những đóng góp của luận án:
1. Xây dựng bộ ước lượng lực tiếp xúc giữa các tay máy và đối tượng xét tới các điều kiện mô hình khác nhau: mô hình giả định rõ và mô hình bất định. Sử dụng bộ quan sát GPI với mô hình giả định rõ, và luật cập nhật của Li-Slotine đối với mô hình bất định
2. Phát triển bộ điều khiển thích nghi vị trí và điều khiển thích nghi lai lực/ vị trí trên cơ sở bù thành phần bất định của hệ thống. Luật điều khiển thích nghi được xây dựng bằng sử mạng noron RBF. Lực tiếp xúc được xác định bằng bộ ước lượng lực đã đề xuất.
3. Phát triển bộ quan sát thích nghi sử dụng mạng noron RBF và thiết kế bộ điều khiển thích nghi lai lực/vị trí cho hệ tay máy đôi - đối tượng trên cơ sở bộ quan sát đề xuất.
Các kết quả nghiên cứu về lý thuyết đã được kiểm chứng một phần trên mô hình thực nghiệm. Đó là cơ sở để thấy rằng các thuật toán mà luận án đề xuất có tính khả thi khi đưa vào hệ thống thực tế.
Hướng phát triển của luận án:
- Xây dựng lại hệ thống cơ khí của tay máy đôi nhằm linh hoạt hơn và hoạt động trong không gian ba chiều. Từ đó thực nghiệm các thuật toán còn lại mà luận án đề xuất: điều khiển thích nghi vị trí, điều khiển thích nghi lai lực / vị trí, điều khiển thích nghi lai lực/vị trí dựa trên bộ quan sát thích nghi noron.
- Phát triển các thuật toán điều khiển cho hệ tay máy đôi phối hợp chuyển động đối tượng trong điều kiện vị trí cuối không tĩnh.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1. Lưu Thị Huế, Nguyễn Phạm Thục Anh, “Ứng dụng bộ quan sát lực trong
điều khiển lực của tay máy đôi”, Chuyên san Đo lường, Điều khiển và Tự
động hóa, quyển 21, số 2, pp.19-25, ISSN 1859-0551, 2018.
2. Nguyen Pham Thuc Anh, Luu Thi Hue, “Using force estimator to control
a dual-arm robot in manipulating an object ”, VJST 2019 Vietnam – Japan
Science And Technology Symposium, Ha Noi, pp.32-37, 2019.
3. Luu Thi Hue, Nguyen Pham Thuc Anh, Duong Minh Duc, “Adaptive force/ position control for dual-arm systembased on neural network ra-
dial basis function without using a force sensor”, Journal of Science and
Technology - DaNang University, vol.18, no.12.1, pp.1-7, ISSN 1859-1531, 2020.
4. Luu Thi Hue, Nguyen Pham Thuc Anh, Duong Minh Duc, “Adaptive Hybrid Force/Position Control Using Neuro-Adaptive Observer For Dual-
Arm Robot”, International Review of Automatic Control (I.RE.A.CO.),
vol.13, no.6, pp.313-328, ISSN 1974-6059, https://doi.org/10.15866/ireaco. v13i6.20017 (Scopus-Q3), 2020.
5. Luu Thi Hue, Nguyen Pham Thuc Anh, “Adaptive Control for Dual-Arm
Robotic System Based on Radial Basis Function Neural Network”, JST:
Smart Systems and Devices, vol. 1, no.1, May 2021, pp. 50-58, ISSN: 2734- 9373, 2021.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] D. Surdilovic, Y. Yakut, T-M. Nguyen, X. B. Pham, A. Vick, R. Martin- Martin, "Compliance control with dual-arm humanoid robots: Design,
planning and programming," 2010 10th IEEE-RAS International Confer-
ence on Humanoid Robots, pp. 275-281, Dec. 2010.
[2] Kimon P. Valavanis, George N. Saridis, Intelligent robotic systems: theory,
design and applications. Springer Science & Business Media, 2012.
[3] Guoqiang Hu, Wee Peng Tay and Yonggang Wen, "Cloud robotics: architec-
ture, challenges and applications," IEEE network, vol. 26, no. 3, pp. 21-28,
2012.
[4] Mads Hvilshøj, Simon Bøgh, Oluf Skov Nielsen and Ole Madsen, "Au- tonomous industrial mobile manipulation (AIMM): past, present and fu-
ture," Industrial Robot: An International Journal, 2012.
[5] J. Fink, A. Ribeiro and V. Kumar, "Robust control for mobility and wireless communication in cyber–physical systems with application to robot teams,"
Proceedings of the IEEE, vol. 100, no. 1, pp. 164-178, 2011.
[6] Christian Smith, Yiannis Karayiannidis, Lazaros Nalpantidis, Xavi Gratal, Peng Qi, Dimos V. Dimarogonas, Danica Kragic, " Dual arm manipulation-
a survey," Robotics and Autonomous Systems, vol. 60, no. 10, pp. 1340-
1353, 2012.
[7] Erico Guizzo and Travis Deyle, "Robotics trends for 2012," IEEE Robotics and Automation Magazine, vol. 19, no. 1, pp. 119-123, 2012.
[8] Hiroyuki Nakai, Minori Yamataka, Toru Kuga, Sachiko Kuge, Hiroyuki Tadano,Hidenobu Nakanishi, Masanobu Furukawa and Hideshi Ohtsuka
"Development of dual-arm robot with multi-fingered hands," in ROMAN
2006-The 15th IEEE International Symposium on Robot and Human Inter- active Communication, 2006, pp. 208-213: IEEE.
[9] J. Kr¨uger, G. Schreck and D. Surdilovic, "Dual arm robot for flexible and
cooperative assembly," CIRP Annals, vol. 60, no. 1, pp. 5-8, 2011.
[10] Richard Bloss, "Robotics innovations at the 2009 assembly technology
expo," Industrial Robot: An International Journal, 2010.
[11] Manuel Bandala, Craig West, Stephen Monk, Allahyar Montazeri and C. James Taylor, "Vision-Based Assisted Tele-Operation of a Dual-Arm Hy- draulically Actuated Robot for Pipe Cutting and Grasping in Nuclear En-
vironments ," Robotics, vol. 8, no. 2, pp. 1-24, 2019.
[12] K. Yano, Y. Maruyama, K. Morita and M. Nakashima, "Development of
Hình 19. Sơ đồ khối quỹ đạo.
Hình 20. Sơ đồ khối tín hiệu phản hồi.
8) Code dùng trong thực nghiệm 8.1 Kalman function
function [X_k, P_k, K] = Kalman(X_mea, P_old, t , X_k_old) %#codegen
dt = 7e-4; A = [1,0;0,1];
B = [dt;0]; U = X_mea(2); if abs(U) <= 1.5 U = 0; end Error_theta = 2; Error_dtheta = 13; H = [1,0;0,1]; R = [0.02ˆ2,0;0,0.1ˆ2]; Q = [Error_thetaˆ2,0;0,Error_dthetaˆ2]; I = [1,0;0,1]; if t == 0
P_old= [Error_thetaˆ2,Error_theta*Error_dtheta; Error_theta*Error_dtheta,Error_dthetaˆ2]; X_k_old = X_mea; end X_kp = A*X_k_old + B*U; P_kp = A*P_old*(A’)+Q; P_kp(1,2) = 0; P_kp(2,1) = 0; K = (P_kp*H); mauso_K = (H*P_kp*(H’)+R); mauso_K( mauso_K) = 1; K = K./mauso_K; K(1,1) = 0.01;