3.2.1 Bài toán động học thuận
Thiết lập hệ phương trình động học của robot
a. Chọn hệ tọa độ cơ sở, gắn các hệ tọa độ trung gian lên các khâu
b. Lập bảng thông số DH: Bảng 3.1: Bảng thông số DH Khâu 𝜃𝑖 𝑑𝑖 𝑎𝑖 𝛼𝑖 1 𝜃1 0.095 0 −𝜋 2 2 𝜃2 0 0.37 0 3 𝜃3 0 0.35 0 c. Xác định các ma trận A1 𝐴𝑖 = [ 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑖 −𝑠𝑖𝑛𝜃𝑖𝑐𝑜𝑠𝛼𝑖 𝑠𝑖𝑛𝜃𝑖𝑠𝑖𝑛𝛼𝑖 𝛼𝑖𝑐𝑜𝑠𝜃𝑖 𝑠𝑖𝑛𝜃𝑖 𝑐𝑜𝑠𝜃𝑖𝑐𝑜𝑠𝛼𝑖 −𝑐𝑜𝑠𝜃𝑖𝑠𝑖𝑛𝛼𝑖 𝛼𝑖𝑠𝑖𝑛𝜃𝑖 0 𝑠𝑖𝑛𝛼𝑖 𝑐𝑜𝑠𝛼𝑖 𝑑𝑖 0 0 0 1 ] (1)
Từ công thức (1) suy ra: 𝐴1 = [
𝑐𝑜𝑠𝜃1 0 −𝑠𝑖𝑛𝜃1 0 𝑠𝑖𝑛𝜃1 0 𝑐𝑜𝑠𝜃1 0 0 −1 0 0.095 0 0 0 1 ] 𝐴2 = [ 𝑐𝑜𝑠𝜃2 −𝑠𝑖𝑛𝜃2 0 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 𝑠𝑖𝑛𝜃2 𝑐𝑜𝑠𝜃2 0 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 0 0 1 𝑑𝑖 0 0 0 1 ] 𝐴3 = [ 𝑐𝑜𝑠𝜃3 −𝑠𝑖𝑛𝜃3 0 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃3 𝑠𝑖𝑛𝜃3 𝑐𝑜𝑠𝜃3 0 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃3 0 0 1 0 0 0 0 1 ] Tính các ma trận 𝑇𝑖: 𝑇2 = 𝐴1∗ 𝐴2 = [ 𝑐𝑜𝑠𝜃1𝑐𝑜𝑠𝜃2 −𝑐𝑜𝑠𝜃1𝑠𝑖𝑛𝜃2 −𝑠𝑖𝑛𝜃1 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃1𝑐𝑜𝑠𝜃2 𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃1 −𝑠𝑖𝑛𝜃1𝑠𝑖𝑛𝜃2 𝑐𝑜𝑠𝜃1 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃1 −𝑠𝑖𝑛𝜃2 −𝑐𝑜𝑠𝜃2 0 19 200− 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 0 0 0 1 ]
𝑇3 = 𝐴1 ∗ 𝐴2∗ 𝐴3
Thiết lâp phương trình động học:
Ta có : 𝑇3 = [ 𝑛𝑥 𝑜𝑥 𝑎𝑥 𝑝𝑥 𝑛𝑦 𝑜𝑦 𝑎𝑦 𝑝𝑦 𝑛𝑧 𝑜𝑧 𝑎𝑧 𝑝𝑧 0 0 0 1 ]
Như vậy vị trí của tay theo khung tọa độ gốc sẽ là :
𝑋𝑡 = 𝑝𝑥 = 0.35𝐶𝜃1C 𝜃23 + 0.37𝐶𝜃2 𝑌𝑡 = 𝑝𝑦 = 0.35𝑆𝜃1C 𝜃23 + 0.37𝐶𝜃2 𝑍𝑡 = 𝑝𝑧 = 19
200− 0.37𝑆𝜃2 − 0.35𝑆𝜃23
2.2. Bài toán động học ngược
Ta có: 𝑇3 = 𝐴1 ∗ 𝐴2∗ 𝐴3 𝐴2∗ 𝐴3 = [ cos 𝜃23 −𝑠𝑖𝑛𝜃23 0 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 𝑠𝑖𝑛𝜃23 𝑐𝑜𝑠𝜃23 0 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23 + 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 0 0 1 0 0 0 0 1 ]
Ta nhân cả hai vế với ma trận nghịch đảo 𝐴1−1 ta được : 𝐴1−1 ∗ 𝑇3 = 𝐴2∗ 𝐴3
Với ma trận nghịch đảo : 𝐴1−1 = [ 𝑐𝑜𝑠𝜃1 𝑠𝑖𝑛𝜃1 0 0 0 0 −1 0.095 −𝑠𝑖𝑛𝜃1 𝑐𝑜𝑠𝜃1 0 0 0 0 0 1 ] 𝐴1−1 ∗ 𝑇3 = 𝐴2 ∗ 𝐴3 =
[ 𝑐𝑜𝑠𝜃1 𝑠𝑖𝑛𝜃1 0 0 0 0 −1 0.095 −𝑠𝑖𝑛𝜃1 𝑐𝑜𝑠𝜃1 0 0 0 0 0 1 ] ∗ [ 𝑛𝑥 𝑜𝑥 𝑎𝑥 𝑝𝑥 𝑛𝑦 𝑜𝑦 𝑎𝑦 𝑝𝑦 𝑛𝑧 𝑜𝑧 𝑎𝑧 𝑝𝑧 0 0 0 1 ] = [ cos 𝜃23 −𝑠𝑖𝑛𝜃23 0 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 𝑠𝑖𝑛𝜃23 𝑐𝑜𝑠𝜃23 0 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23 + 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 0 0 1 0 0 0 0 1 ] =[ cos 𝜃23 −𝑠𝑖𝑛𝜃23 0 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 𝑠𝑖𝑛𝜃23 𝑐𝑜𝑠𝜃23 0 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23 + 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 0 0 1 0 0 0 0 1 ]
Cân bằng các thành phần cột 4 của phương trình trên ta nhận được các phương trình sau:
𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 0.35 − 𝑝𝑧 = 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23 + 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2
𝑝𝑦𝑐𝑜𝑠𝜃1 − 𝑝𝑥𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 0
Áp dụng phương pháp đại số để giải Tính 𝜃1: 𝑝𝑦 𝑝𝑥 = 𝑠𝑖𝑛𝜃1 𝑐𝑜𝑠𝜃1 → 𝑡𝑎𝑛𝜃1 = 𝑝𝑦 𝑝𝑥 → 𝜃1 = arctan (𝑝𝑦, 𝑝𝑥) Tính 𝜃3: (𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1)2+ (0.35 − 𝑝𝑧)2 = (0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2)2+ (0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23+ 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2)2 = (0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23)2+ 2 ∗ 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 ∗ 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 + (0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2)2+ (0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23)2+ 2 ∗ 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23 ∗ 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 + (0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2)2
→ (𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1 + 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1)2+ (0.35 − 𝑝𝑧)2 = 0.259𝑐𝑜𝑠𝜃3+ 0.259 𝑐𝑜𝑠𝜃3 = (𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1) 2 + (0.35 − 𝑝𝑧)2− 0.259 0.259 → 𝑠𝑖𝑛𝜃3 = √1 − (𝑐𝑜𝑠𝜃3)2 𝑡𝑎𝑛𝜃3 = 𝑠𝑖𝑛𝜃3 𝑐𝑜𝑠𝜃3 → 𝜃3 = arctan (𝑠𝑖𝑛𝜃3, 𝑐𝑜𝑠𝜃3) Tính 𝜃2: 𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃23 + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 → 𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 0.35(𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑐𝑜𝑠𝜃3− 𝑠𝑖𝑛𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3) + 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 → 𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑐𝑜𝑠𝜃3 − 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3+ 0.37𝑐𝑜𝑠𝜃2 → 𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 𝑐𝑜𝑠𝜃2(0.35𝑐𝑜𝑠𝜃3+ 0.37) − 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3(2) 0.35 − 𝑝𝑧 = 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃23+ 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 → 0.35 − 𝑝𝑧 = 0.35(𝑠𝑖𝑛𝜃2𝑐𝑜𝑠𝜃3+ 𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3) + 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 → 0.35 − 𝑝𝑧 = 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃2𝑐𝑜𝑠𝜃3+ 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3+ 0.37𝑠𝑖𝑛𝜃2 → 0.35 − 𝑝𝑧 = 𝑠𝑖𝑛𝜃2(0.35cos𝜃3 + 0.37) + 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3(3) Từ (3) suy ra 𝑠𝑖𝑛𝜃2 = 0.35 − 𝑝𝑧 − 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3 0.35cos𝜃3+ 0.37 Thế vào (2) ta được: 𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 𝑐𝑜𝑠𝜃2(0.35𝑐𝑜𝑠𝜃3+ 0.37) − 0.35𝑠𝑖𝑛𝜃30.35 − 𝑝𝑧 − 0.35𝑐𝑜𝑠𝜃2𝑠𝑖𝑛𝜃3 0.35cos𝜃3+ 0.37
𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1 = 𝑐𝑜𝑠𝜃2(0.35𝑐𝑜𝑠𝜃3 + 0.37 + 0.1225(𝑠𝑖𝑛𝜃3) 2 0.35cos𝜃3+ 0.37) +−0.1225𝑠𝑖𝑛𝜃3+ 0.35𝑝𝑧𝑠𝑖𝑛𝜃3 0.35cos𝜃3+ 0.37 𝑐𝑜𝑠𝜃2 = 𝑝𝑥𝑐𝑜𝑠𝜃1+ 𝑝𝑦𝑠𝑖𝑛𝜃1−−0.1225𝑠𝑖𝑛𝜃0.35cos𝜃3+ 0.35𝑝𝑧𝑠𝑖𝑛𝜃3 3+ 0.37 (0.35𝑐𝑜𝑠𝜃3 + 0.37 +0.35cos𝜃0.1225(𝑠𝑖𝑛𝜃3)2 3+ 0.37) 𝑡𝑎𝑛𝜃2 = 𝑠𝑖𝑛𝜃2 𝑐𝑜𝑠𝜃2 → 𝜃2 = arctan (𝑠𝑖𝑛𝜃2, 𝑐𝑜𝑠𝜃2) Kết luận:
- Từ bài toán động học thuận ta có được giá trị của các góc 𝜃1, 𝜃2, 𝜃3 từ đó
ta có thể tính được tọa độ của từng khâu trong hệ trục tọa độ xyz
- Và ngược lại, từ bài toán động học nghịch ta có được tọa độ của từng khâu trong hệ trục tọa độ xyz từ đó ta tính được giá trị của các góc 𝜃1, 𝜃2, 𝜃3
CHƯƠNG 4 : CHẾ TẠO MÔ HÌNH 4.1. Nguyên lý hoạt động
4.1.1. Nguyên lý hoạt động
Nguyên lý hoạt động của cảm biến chạm nhận biết vị trí
Để nhận biết được vị trí ngồi học của đối tượng thì nhóm đã thiết kế mặt bàn được gắn cố định với một cảm biến tiệm cận và một dải gồm nhiều cảm bán biến chạm được giấu bên trong mặt bàn.
Cảm biến tiệm cận (CB0) có tác dụng nhận biết có người ngồi học hay không. Khi cảm biến tiệm cận nhận được tín hiệu có người ngồi học thì đèn bàn học sẽ được bật và soi sáng bàn ở vị trí ban đầu. Ngược lại, khi cảm biến tiệm cận không nhận được tín hiệu thì đèn bàn học sẽ không được cấp điện và ở trạng thái tắt.
Để nhận biết vị trí ngồi học của đối tượng chính xác thì một dải nhiều cảm biến chạm sẽ được rải rác khắp mặt bàn và được chia làm 4 vùng chính là VT1, VT2, VT3, VT4 cùng 4 vùng cảm biến tương ứng là CB1, CB2, CB3, CB4 (1 CB sẽ gồm 6 tới 9 cảm biến nhỏ để bao hết 1 vùng).
Điều kiện để đèn ra các vị trí VT1, VT2, VT3, VT4 : - VT1 khi CB0, CB1 nhận được tín hiệu.
- VT2 khi CB0, CB1 và CB2 nhận được tín hiệu hoặc chỉ CB2 nhận được tín hiệu.
- VT3 khi CB0, CB1, CB2, CB3 nhận được tín hiệu hoặc chỉ CB3 nhận được tín hiệu.
- VT4 khi CB0, CB1, CB4 nhận được tín hiệu hoặc chỉ CB4 nhận được tín hiệu.
Nếu không nhận được bất kỳ giá trị nào bên trên đèn sẽ giữ nguyên vị trí hiện tại.
Ví dụ: Khi đối tượng ngồi học, cảm biến tiệm cận CB0 sẽ nhận được tín
hiệu và đèn sẽ bật sáng ở vị trí ban đầu soi sáng mặt bàn. Khi bắt đầu ngồi học, đối tượng học trên vị trí 1 (VT1) thì CB1 sẽ nhận được giá trị và báo cho đèn học ra VT1 tương ứng (Khi CB1 nhận được vị trí tay của đối tượng đã đặt trên mặt bàn mới được nhận giá trị). Ngoài ra khi đang học ở vị trí 1 mà đối tượng nhấc tay lên (không đổi vị trí học) thì đèn sẽ giữ nguyên ở vị trí và tiếp tục soi sáng. Ngược lại nếu đối tượng rời khỏi vị trí ngồi học đèn sẽ tự động tắt và về vị trí ban đầu (CB0 không nhận giá trị).
Nguyên lý hoạt động của cảm biến siêu âm cảnh báo ngồi học đúng tư thế
Hình 4.1: Tư thế ngồi học đúng
Hình 4.2: Nguyên lý hoạt động của cảm biến siêu âm
Áp dụng hình ảnh về tư thế ngồi học đúng tiêu chuẩn để chống cận thị và nguyên lý hoạt động cho và nhận của cảm biến siêu âm vào đề tài, nhóm đã tích hợp cảnh báo tư thế ngồi học sai vào bàn học, bằng cách đặt cảm biến siêu âm nghiêng một góc 30° so với mặt bàn để đo được khoảng cách từ cảm biến tới người ngồi học.
Dựa vào việc phát ra những sóng siêu thanh ngắn và có tần số cao vượt qua ngưỡng mà con người có thể tiếp nhận được tới người học sau đó nhận lại những sóng siêu âm phản xạ lại để đưa ra khoảng cách chính xác giữa người học và cảm biến nhằm mục đích cảnh báo cho người học khi có tư thế ngồi học không đúng.
Sau khi đo đạc dựa trên mô hình thực tế tư thế ngồi học đúng sẽ có khoảng cách từ cảm biến tới vị trí người ngồi học sẽ >60cm và sai tư thế sẽ nhỏ <60cm. Dựa trên kết quả thực tế nhóm đã lập trình cho cảm biến siêu âm khi khoảng cách <60cm sẽ thông báo cho người ngồi học bằng đèn Led cảnh báo cho tới khi nào ngồi học đúng tư thế.
4.1.2. Sơ đồ khối
Sơ đồ khối cảm biến nhận vị trí ngồi học
Sơ đồ siêu âm cảnh báo ngồi học sai tư thế
Hình 4.4: Sơ đồ cảm biến siêu âm cảnh báo ngồi học sai tư thế
4.2. Mô hình trước khi lắp ráp 4.2.1. Phần đế robot 4.2.1. Phần đế robot
Phần đế thân dưới của robot gánh toàn bộ khối lượng robot nên yêu cầu có độ cứng vững nhất, trọng lượng lớn nhất so với các kết cấu khác của robot để tạo đối tải với toàn bộ phần thân trên của robot, giúp robot không bị lật trong quá trình hoạt động
Vật liệu làm thân đế là mica tấm có độ dày 5mm kích thước và hình dạng như hình ngoài ra phần đế có bulong M8 tiện cho quá trình tháo lắp robot với phần cố định
Hình 4.5: Phần đế 1
4.2.2. Khâu 1
Sử dụng ổ bi được cố định vòng bi ở giữa bên ngoài xoay bên ngoài được gắn vòng đệm và vòng đệm này gắn với gá U nâng toàn bộ thân robot
Thân của động cơ servo được gắn với gá U này và trục của động cơ được cố định gắn với vòng giửa của ô bi khi động cơ quay làm thân quay làm cho gá U và toàn bộ thân robot cũng quay theo
Hình 4.6: Các chi tiết khâu 1
4.2.3. Khâu 2
Khâu 2 động cơ khâu 2 được nói trức tiếp với khâu động cơ quay truyền chuyển động làm cho khâu 2 sẽ quay
Hình 4.7: Các chi tiết khâu 2
4.2.4. Khâu 3
Khâu 3 sử dụng cơ cấu 4 khâu bản lê truyền chuyển động từ động cơ 3 thông qua tay quay và thanh truyền
Hình 4.8: Các chi tiết khâu 3
4.2.5. Trục đèn
4.2.6. Mô hình hoàn chỉnh sau khi lắp ráp
Hình 4.10: Mô hình phân rã các chi tiết
4.3. Mô hình thiết kế
4.3.1. Mô hình thiết kế lần 1
Ưu điểm :
- Sử dụng tấm nhựa alu để gia công nên việc gia công dễ dàng không cần sử dụng đến công cụ cao để gia công.
- Sử dụng động cơ giảm tốc giúp việc điều chỉnh tốc độ phù hợp. - Sử dụng 5 bậc tự do giúp đèn di chuyển linh hoạt hơn trong nhiều
trường hợp. Lực trên các cánh tay không quá lớn.
- Sử dụng 4 cặp đèn tùy chỉnh độ sáng tự động đảm bảo cường độ ánh sáng >= 700 Lux
- Hộp đèn tròn bằng sắt giúp tập trung ánh sáng ở 1 điểm và chịu nhiệt tốt.
Nhược điểm:
- Sử dụng động cơ giảm tốc kích thước quá to cùng nhiều bậc tự khiến đèn không được thon gọn và kích thước quá cồng kềnh.
- 5 bậc tự do làm việc di chuyển giữa các khớp và cánh tay có phần phức tạp.
- Sử dụng quá nhiều động cơ làm tăng chi phi của đèn. - Dây đèn không được giấu kín trong đèn.
- Kích thước và sức nặng của đèn lớn.
4.3.2. Mô hình thiết kế lần 2
Ưu điểm:
- Đèn sử dụng 3 bậc tự do giúp việc di chuyển không quá phức tạp trên từng cánh tay.
- Hộp đèn được gắn cố định vào cánh tay thứ 1 giúp giảm bậc tự do của đèn nhưng vẫn đảm bảo được vùng chiếu sáng như mô hình 1 và 2. - Sử dụng tấm nhựa alu để gia công nên việc gia công dễ dàng không cần
sử dụng đến công cụ cao để gia công.
- Dây đèn đã được giấu kỹ bên trong các cánh tay của đèn. - Dáng đèn được thu gọn hơn mô hình 1.
Nhược điểm :
- Do việc sử dụng tấm nhựa Alu nên cánh tay đèn xuất hiện vết nứt sau nhiều lần dịch chuyển.
- Sử dụng 3 bậc tự do nên lực tải lên mỗi servo lớn hơn dẫn đền mòm các bánh rang bằng nhựa
- Chưa có cảnh báo ngồi học sai tư thế.
4.3.3. Mô hình thiết kế lần 3 (Mô hình hoàn thiện)
Ưu điểm:
- Sử dụng cảm biến siêu âm để cánh báo ngồi học sai tư thế và thông báo cho người học biết thông qua đèn Led.
Hình 4.14: Đèn cảnh báo ngồi học
- Sử dụng nhôm hộp để làm vật liệu chính giúp đèn di chuyển dễ dàng hơn so với mô hình 1 và 2.
- Cánh tay đèn trở nên nhỏ gọn ,nhẹ nhàng và chắc chắn hơn. Không xuất hiện các vết nứt gãy như mô hình 2.
- Sử dụng nhôm hộp và 3 servo giúp giá thành của đèn giảm.
- Hộp đèn được gắn cố định vào cánh tay thứ 1 giúp giảm bậc tự do của đèn nhưng vẫn đảm bảo được vùng chiếu sáng như mô hình 1 và 2. - Sử dụng bánh răng kim loại thay thế bánh răng bằng nhựa cho servo
giúp tăng tuổi thọ sử dụng cho động cơ servo.
Nhược điểm:
- Nhôm hộp tuy nhẹ và đẹp nhưng lại khó gia công trong quá trình lên mô hình.
4.4. Sơ đồ kết nối
4.4.1. Sơ đồ kết nối LCD với Arduno thông qua I2C
Hình 4.15: Sơ đồ kết nối LCD và Arduno
4.4.2. Sơ đồ kết nối cảm biến siêu âm và Arduno
4.4.3. Sơ đồ kết nối cảm biến nhiệt độ LM35 và Arduno
Hình 4.17: Sơ đồ kết nối cảm biến nhiệt độ và Arduno
4.4.4. Sơ đồ mạch đèn học
4.4.5. Sơ đồ mạch động cơ servo
Hình 4.19: Sơ đồ mạch động cơ servo
4.4.6. Sơ đồ mạch tổng
KẾT LUẬN
Qua quá trình làm đồ án, những kết quả đã đạt được: - Tốc độ điều khiển khá nhanh, cơ cấu nhẹ nhàng.
- Độ chính xác lặp lại cao, các khớp hoạt động mượt mà trừ khớp 2 chịu tải lớn, cơ cấu của mô hình thiếu cứng vững.
- Cơ cấu hoạt động ổn định ở 2 chế độ: điều khiển bằng tay từng trục, điều khiển lập trình dạy học(theo tọa độ đã biết trước).
- Tự động lưu trữ tọa độ và tự giữ được góc quay khi tắt nguồn hoặc mất điện. - Từ việc điều khiển điểm tác động cuối của robot di chuyển theo các trục tọa
độ Đề các, ta có thể bổ sung chế độ điều khiển chạy từ A đến B trên một quỹ đạo thằng, theo một quỹ đạo đường tròn hoặc bất kỳ.
- Bổ sung thêm chức năng kiểm soát và bảo vệ cho đèn học tránh va đập với các vật xung quoanh.
- Nếu có điều kiện được hỗ trợ về nguồn kinh phí, nhóm sẽ thay thế các bộ truyền như theo đúng thiết kế, đồng thời thay động cơ bước bằng động cơ servo dc để tăng độ tin cậy, tăng khả năng làm việc với tải thay đổi.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng việt
[1]. Nguyễn Trường Giang, Bài giảng điều khiển Robot, Trường đại học Giao Thông Vận Tải Hà Nội,
[2]. Trần Thanh Hải, Mô hình hóa và mô phỏng Robot song song loại Hexapod , Luận văn thạc sỹ, Trường đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên, (2008).
[3]. Đào Văn Hiệp, Kỹ Thuật Robot , Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, (2006). [4]. Thái Văn Hùng, Giáo trình Catia V5, Trung tâm công nghệ
CAD/CAM/CAE.
[5]. Đỗ Viết Hưng, Tính toán động học và mô phỏng chuyển Robot MMR”,
Luận văn tốt nghiệp, Trường đại học Bách Khoa Hà Nội.
[6]. Tạ Duy Liêm, Robot và hệ thống công nghệ Robot hóa, Nhà xuất bản
Khoa học và Kỹ thuật, (2004).
[7]. Phạm Thành Long, Nghiên cứu khảo sát các đặc tính làm việc của hệ thống chấp hành của Robot công nghiệp, Luận án tiến sỹ kỹ thuật, Đại học
Thái Nguyên, (2010).
[8]. Trần Hoàng Nam, Giải bài toán ngược động học, động lực học và điều
khiển trượt Robot dư dẫn động dựa trên thuật toán hiệu chỉnh gia lượng vector tọa độ suy rộng , Luận án tiến sỹ kỹ thuật, Viện khoa học và công
nghệ Việt Nam, (2010).
[9]. Lê Phước Ninh, Bài giảng Robot Công Nghiệp, Trường đại học Giao
Thông vận Tải Hà Nội,
[10]. Đinh Văn Phong, Đỗ Sanh, Nguyễn Trọng Thuần, Đỗ Đăng Khoa, Tính toán động học và mô phỏng 3D Robot Gryphon, Đề tài 3.312.01, Trường
[11]. Nguyễn Thiện Phúc, Robot công nghiệp, Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, (2006).
[12]. Phạm Đăng Phước, Robot công nghiệp, Nhà xuất bản xây dựng, Hà Nội, (2007).
[13]. Nguyễn Phùng Quang, Matlab và Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự