Do đại dịch Covid19 ập đến quá bất ngờ, nên nhóm không thể tiếp cận với mô hình thực nghiệm và nhóm đã quyết định mô phỏng thực tế ảo khả năng né vật của Robot lên giao diện, vị trí vật cản và vật gắp chính là tín hiệu thực đọc từ camera trả về.
Ta quy ước điểm màu vàng là vật gắp, điểm màu đỏ là vật cản và được nhóm điều chỉnh tiến tới Robot bằng tay phía bên ngoài. Điểm làm việc mong muốn là: x = 0.3 m,
y = 0 m và z = 0.01 m; = 180°, = 0, = 0.
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN
CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ THỰC HIỆN
Hình 5.8:Mô hình làm việc với vật cản nằm ngoài phạm vi ảnh hưởng.
Hình 5.9:Mô hình làm việc đồng thời né vật cản ở phần thân Robot.
Qua kết quả mô phỏng có thể thấy Robot vẫn có khả năng làm việc trong khi có vật cản tác dụng lên phần thân trên, giá trị vị trí và hướng điểm đầu cuối trả về trong hình 5.9 cho thấy sự sai lệch là không đáng kể cả khi bị tác động. Đây chính là minh chứng cho tính linh hoạt khi làm việc, là đặc điểm làm rõ nhất ứng dụng của mô hình Robot 7 bậc tự do này so với những Robot ít bậc tự do khác.
Trong trường hợp tiếp theo, nhóm sẽ đưa vật cản màu đỏ lại gần điểm làm việc màu vàng để tiếp tục thử nghiệm khả năng tránh né của Robot.
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN
Hình 5.10:Mô hình làm việc với vật cản nằm ngoài phạm vi ảnh hưởng.
Hình 5.11:Mô hình né vật cản tại điểm đầu cuối Robot.
Kết quả chạy trong hình 5.11 cho thấy khi vật cản tiến lại gần điểm làm việc của Robot thì điểm đầu cuối sẽ di chuyển ra xa điểm làm việc. Điều này cho thấy thuật toán sẽ ưu tiên việc tránh vật cản hơn đáp ứng yêu cầu điều khiển giúp bảo vệ Robot tốt hơn trong các điều kiện làm việc phức tạp, nhiều chướng ngại vật di động trong không gian làm việc.
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Chương 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN