- Giới thiệu chung về Robot công nghiệp - Tính toán động học, động lực học - Kiểm chứng động học, động lực học bằng phần mêm MATLAB/SIMULINK - Sử dụng bộ điều khiển PID mô phỏng không gian làm việc - Kết hợp Solidworks và Matlab để mô phỏng quỹ đạo chuyển động của Robot - Sử dụng GUI để điều khiển vị trí Robot
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Đặt vấn đề
Trong lĩnh vực tự động hóa, đặc biệt là trong điều khiển học, mô hình robot 6 bậc tự do là một trong những đối tượng nghiên cứu quan trọng Với đặc tính động không ổn định, việc điều khiển loại robot này trong thực tế trở thành một thách thức lớn.
Cánh tay robot, hay còn gọi là robot arm, là thiết bị cơ khí mô phỏng chuyển động của cánh tay con người, thường được trang bị nhiều khớp nối để di chuyển linh hoạt Chúng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực công nghiệp, y tế và đời sống, thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Robot hoạt động nhờ vào lệnh từ hệ thống điều khiển trung tâm, bao gồm mã lập trình và tín hiệu từ cảm biến Hệ thống này áp dụng các thuật toán để điều chỉnh động cơ và khớp nối, đảm bảo các chuyển động được thực hiện một cách chính xác.
Cánh tay robot đang ngày càng phổ biến nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ AI, cảm biến và vật liệu mới Xu hướng tương lai tập trung vào cánh tay robot tự học, tích hợp trí tuệ nhân tạo để cải thiện khả năng tự hành và phản ứng nhanh với tình huống phức tạp Chúng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, mang lại lợi ích to lớn và hứa hẹn phát triển mạnh mẽ trong tương lai.
Mục tiêu của đề tài là phát triển robot 6 bậc tự do Fara AT2, với các mục tiêu cụ thể được xác định trong quá trình thực hiện.
Tìm hiểu các mô hình và các nguyên lý cơ bản về bộ điều khiển
Xây dựng thuật toán điều khiển cho robot
- Phương pháp tính động học, động lực học
- Phương pháp kiểm chứng động học, động lực học
- Tạo bộ điều khiển trong Simulink
Phân loại robot
Robot được phân loại thành nhiều nhóm khác nhau dựa trên chức năng thiết kế và nhu cầu thị trường Theo Hiệp hội Quốc tế Nghiên cứu Robot, hiện nay có hai loại robot chính: robot công nghiệp và robot dịch vụ Trong đó, robot dịch vụ lại được chia thành hai loại: robot dịch vụ chuyên nghiệp và robot dịch vụ cá nhân, tùy thuộc vào chức năng và mục đích sử dụng.
Robot công nghiệp, theo tiêu chuẩn ISO 8373, được định nghĩa là một tay máy đa năng, có khả năng lập trình và hoạt động hoàn toàn tự động Robot này có ít nhất ba trục và có thể được lắp đặt cố định hoặc di động, phục vụ cho các ứng dụng trong tự động hóa công nghiệp.
Có thể lập trình các chuyển động và chức năng phụ mà không cần thay đổi cấu hình phần cứng, cho phép linh hoạt trong việc điều chỉnh Đồng thời, thiết bị cũng đa mục đích, có khả năng thích nghi với nhiều ứng dụng khác nhau khi cấu hình vật lý được thay đổi.
Thay đổi cấu hình phần cứng đề cập đến việc điều chỉnh cấu trúc cơ khí hoặc hệ thống điều khiển mà không cần thay đổi phần mềm hoặc ROM Trục của robot thể hiện khả năng di chuyển của nó, bao gồm cả chế độ tịnh tiến và quay.
Hiện nay, định nghĩa về robot dịch vụ vẫn chưa rõ ràng, nhưng theo Hiệp hội Nghiên cứu Robot, nó được xác định dựa trên kiểu hoạt động, ứng dụng và trang thiết bị.
Robot dịch vụ là loại robot hoạt động tự động hoặc bán tự động, được thiết kế để thực hiện các công việc hữu ích cho máy móc và cải thiện chất lượng cuộc sống con người Những robot này không tham gia vào quy trình sản xuất mà tập trung vào việc mang lại tiện nghi và sự phong phú cho cuộc sống hàng ngày.
Robot công nghiệp cũng được xem là robot dịch vụ khi chúng không phục vụ cho hoạt động sản xuất Những robot này có thể có hoặc không có tay máy, và thường mang tính di động Trong một số trường hợp, robot dịch vụ bao gồm bệ di động với một hoặc nhiều tay máy được điều khiển tương tự như robot công nghiệp.
Do tính chất đa dụng cũng như khả năng ứng dụng đa dạng nên định nghĩa robot dịch vụ hiện nay chưa được xác định chính xác
Robot dịch vụ được phân thành hai loại chính: robot dịch vụ cá nhân và robot dịch vụ chuyên nghiệp Robot dịch vụ cá nhân phục vụ nhu cầu riêng tư của người dùng, trong khi robot dịch vụ chuyên nghiệp được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ công cộng hoặc chuyên môn.
Cấu trúc tay máy robot
Các vật rắn riêng lẻ tạo thành robot được gọi là khâu Khâu robot có thể là khâu cứng hoặc mềm, cho phép chuyển động tương đối giữa các khâu Từ góc độ động học, hai hoặc nhiều vật rắn kết nối mà không có chuyển động tương đối được gọi là khâu đơn Bảng 2.1 trình bày các loại khớp phổ biến trong robot.
Các khâu trong robot được kết nối thông qua các khớp, cho phép chuyển động qua hệ trục Hai loại khớp phổ biến nhất là khớp quay (R) và khớp tịnh tiến (P) Khớp quay hoạt động như bản lề, cho phép chuyển động xoay giữa hai khâu, trong khi khớp tịnh tiến cho phép di chuyển thẳng Chuyển động quay qua khớp quay được gọi là trục khớp, và chuyển động tịnh tiến qua khớp tịnh tiến cũng gọi là trục khớp Hệ trục thường đi kèm với khớp chủ động, được điều khiển bởi cơ cấu chấp hành, trong khi khâu bị động không kết nối với bất kỳ động cơ nào Khớp chủ động có thể là khớp quay hoặc tịnh tiến, trong khi khớp bị động thường là khớp loại thấp, bao gồm sáu kiểu như quay, tịnh tiến, trụ, vít, cầu, và phẳng.
TÍNH TOÁN ĐỘNG HỌC, ĐỘNG LỰC HỌC CHO ROBOT
Biểu diễn DENAVIT – HARTENBERG của bài toán động học robot
Để xác định bảng DH cho robot, cần tuân theo 6 quy tắc bàn tay phải để thiết lập hệ trục tọa độ cho các khớp.
- Khung thứ i được gắn với liên kết thứ i
- Trục zi được chọn dọc theo trục khớp thứ i
- Trục xi được chọn theo đường vuông góc chung zi và zi+1.yi được chọn để làm thành một tọa độ bên phải
- Khung thứ 0 thường được chọn khớp với khung thứ 1 khi biến khớp đầu bằng 0
- Khung thứ N có thể được chọn tự do, thường được chọn tự do, đảm bảo càng nhiều số liên kết càng tốt
Mô hình hóa khâu và khớp theo DH
Bài toán động học Robot FARA AT2
2.2.1 Động học thuận Động học thuận là quá trình tính toán vị trí và hướng của cơ cấu chấp hành cuối hay tay gắp khi biết tất cả các giá trị biến khớp Để tính toán vị trí và hướng từ tập hợp các giá trị biến khớp thì các tham số của bảng Denavit-Hartenberg (DH) phải được biết Những tham số này được xác định theo quy tắc đã trình bày trong phần trên Mỗi hệ trục của mỗi khâu được mô tả đầy đủ bởi ma trận biểu diễn vị trí và hướng so với hệ trục của khâu trước theo chuỗi của robot cũng là thứ tự của các ma trận và là sự kết hợp của các chuyển vị thuần nhất Như vậy, bài toán động học thuận để tính ma trận vị trí và hướng của tay gắp hay cơ cấu chấp hành cuối so với hệ trục tham chiếu của robot Trong phần động học sẽ đi sâu phân tích vị trí, vận tốc, gia tốc và đạo hàm bậc cao của vị trí
Trong đó kí hiệu ‘s’ chỉ sin và ‘c’ chỉ cosin
Bệ Robot có khả năng khởi động từ khớp thứ nhất và tiến dần đến khớp thứ hai, tiếp theo là khớp thứ ba, cho đến khi đến bệ dụng cụ hoặc cơ cấu khâu cuối Mỗi ma trận chuyển vị được ký hiệu là An+1, do đó, ma trận chuyển vị tổng giữa nền Robot và cánh tay được xác định.
: là ma trận chuyển vị thuần nhất, biểu diễn hướng và vị trí của khâu i so với khâu i-1
𝑐𝜃 𝑖 : là 𝑐𝑜𝑠𝜃 𝑖 Với i là góc quay quanh trục Z của khâu i so với khâu i 1
𝑠𝜃 𝑖 : là 𝑠𝑖𝑛𝜃 𝑖 Với i là góc quay quanh trục Z của khâu i so với khâu i 1 d i : là khoảng cách giữa trục X của khâu i so với khâu i 1
𝑠𝛼 𝑖−1 : là sin(𝛼 𝑖−1 ) Với i 1là góc quay quanh trục X của khâu i so với khâu
𝑐𝛼 𝑖−1 : là cos(𝛼 𝑖−1 ) Với i 1là góc quay quanh trục X của khâu i so với khâu
i : là khoảng cách giữa trục Z của khâu i so với khâu i 1
Với n là số khớp Với Robot có sáu bậc tự do thì có 6 ma trận
Các thông số trong bảng D-H được xác định dựa trên bốn nguyên tắc cơ bản: ai là khoảng cách dọc theo trục Xi từ trục Zi đến Zi+1; αi là góc quay dọc theo trục Zi từ trục Xi-1 đến Xi; di là khoảng cách dọc theo trục Zi từ trục Zi đến Zi+1; và θi là góc quay dọc theo trục Zi từ trục Xi-1 đến Xi.
6 90 0 0 θ 6 q2 là góc quay từ trục X1 đến X2 đo dọc theo trục Z2 nên q2+θ 2
Dựa vào công thức 1, ta có phương trình cho từng khâu như sau:
] Cuối cùng chúng ta thu được tích của cả 6 biến đổi liên kết sau đây:
2.2.2 Động học ngược của Robot Để giải bài toán động học ngược ta chia làm 2 bước, bước 1 dựa vào phương pháp hình học giải tích để tìm các góc liên quan đến vị trí của khâu chấp hành cuối 𝜃 1 , 𝜃 2 , 𝜃 3 – “Phương trình động học ngược – Vị trí” sau đó bước 2 có nhiệm vụ tính nốt các góc đã tìm được – Phương trình động học ngược – Hướng” a) Phương trình động học ngược – Vị trí:
Công thức tính động học thuận:
Nhân cả 2 vế với 1 0 𝑇(𝜃 1 ) −1 ta được:
Vế phải của phương trình (2) ta thu được phương trình (4) là:
] Đồng nhất các phần tử ở hàng 2 cột 4 của (3) và (4) ta có:
𝑝 = √𝑝𝑥 2+ 𝑝 𝑦 2 ; ∅ = 𝐴𝑡𝑎𝑛2(𝑝 𝑦 , 𝑝 𝑥 ) (**) Thế (**) vào phương trình(*) ta thu được sin(∅ − 𝜃 1 ) = 0
Từ đây suy ra: cos(∅ − 𝜃 1 ) = ±1
∅ − 𝜃 1 = 0; ∅ − 𝜃 1 = 𝜋 Cuối cùng, nghiệm có thể được viết là:
𝜃 1 = 𝐴𝑡𝑎𝑛2(𝑝𝑦, 𝑝𝑥) − 𝜋 Đồng nhất hóa phần từ hàng 1 cột 4 và phần tử hàng 3 cột 4 của cả 2 vế Ta có
Bình phương 2 vế của (5) và (6) và cộng theo vế chúng với nhau ta có:
(Với K là đa thức) (7) Đặt𝑎 3 = 𝑝 cos ∅ ; 𝑑 4 = 𝑝 sin ∅
Từ đó suy ra cos(∅ + 𝜃 3 ) = ±√1 −𝐾 2
- Góc 𝜃 3 được tìm bằng cách 𝜃 2 = 𝜃 23 − 𝜃 3
3 (10) Đồng nhất hóa phần tử hàng 1 cột 4 và phần tử hàng 2 cột 4 từ 2 vế của phương trình (9) (10) ta được:
Hệ phương trình tương đương:
Ta thu được kết quả sau:
18 b) Phương trình động học ngược – Hướng
Hướng của khâu chấp hành cuối được giải sau khi đã biết được góc vị trí
Dạng viết gọn của phương trình (2):
000 1] Với R là ma trận (3x3) chỉ hướng và p là ma trận (1x1) vị trí
Nếu chỉ xét đến thành phần định hướng (ma trận 𝑅 3𝑥3 ), ta có:
Từ (13) suy ra phương trình tương đương:
Từ phương trình (12) và phương trình (14) suy ra:
𝜃 6 = 𝑎𝑡𝑎𝑛2(−𝑏 22 , 𝑏 21 ) c) Jacobi và động học vận tốc
Ma trận Jacobi là công cụ hình học thể hiện các phần tử của cơ cấu trong một đơn vị thời gian, cho phép chuyển đổi giữa chuyển động vi phân và vận tốc của từng khâu hoặc điểm quan tâm Jacobi liên hệ với thời gian khi giá trị 𝜃 𝑖 thay đổi theo thời gian Để tìm ma trận Jacobi, ta thực hiện đạo hàm phương trình vị trí với tất cả các biến.
Một vấn đề quan trọng cho trường hợp tay robot sáu khớp, ma trận Jacobi với vector vận tốc cơ cấu cuối V, được định nghĩa bởi công thức:
](15) Để thuận tiện ta tách riêng hai vecto vận tốc dài và và vận tốc góc
Với hai công thức này, robot 6 khớp có thể xác định vận tốc dài và vận tốc quay thông qua việc tính toán hoạt động và vận tốc của tất cả 6 khớp.
Thỉnh thoảng, nó có lợi cho việc chia ma trận Jacobi thành bốn khối 3x3 như sau:
Việc tách riêng giữa vector vận tốc dài và vận tốc góc giúp tăng cường sự tập trung vào mối quan hệ giữa chúng, đặc biệt là khi ba khớp dưới thấp và ba khớp trên cao có sự thay đổi.
Ma trận Jacobi trong Robot FaraAT2:
Các phần tử của ma trận hướng và vị trí của tay gắp như sau:
Các phương trình j tới 1 được xây dựng dựa trên sự biến đổi của ba góc hớp đầu 𝜃 1, 𝜃 2, 𝜃 3 Trong hệ Descartes, vị trí và hướng của cơ cấu cuối cùng được thể hiện qua ma trận Jacobi.
Ma trận con 𝐽 𝑣𝐿 của robot FaraAT2 được xác định thông qua việc vi phân trực tiếp vector vị trí của cơ cấu cuối cùng, như được thể hiện trong ma trận Jacobi.
Khi vị trí của cơ cấu cuối cùng không phụ thuộc váo sự thay đổi của các gõ khớp trên 𝜃 4 , 𝜃 5 , 𝜃 6 thì ma trận con bằng ma trận không
Phần dưới của ma trận Jacobi 𝐽 𝜔 thu được bằng cách thể hiện qua trục z của tất cả 6 hệ quy chiếu từ khung 𝐹 0 đến F5 trong khung cơ bản ta được:
Biểu diễn trong hệ trục không gian của ma trận Jacobi dành cho robot Fara AT2 là:
Các bước giải động lực học theo phương pháp Lagrange loại I:
- Bước 1: Xây dựng sơ đồ động học, chọn hệ tọa độ suy rộng, thiết lập bằng tham số động học, động lực học Robot
- Bước 2: Xác định các ma trận truyền D-H từ đó xác định ma trận quay, ma trận tịnh tiến tương ứng
- Bước 3: Tìm động năng của tay máy
- Bước 4: Tìm thế năng của tay máy
- Bước 5: Thiết lập phương trình theo vi phân Lagrange
Phương trình Lagrange của Robot sẽ được chuyển về dạng tổng quát như sau:
Trong đó: M là ma trận (nxn) quán tính
V là ma trận (nx1) mô tả các thành phần ly tâm và Coriolis
G là ma trận (nx1) vecto trọng trường
Lực, quán tính và năng lượng
Lực hướng tâm của khối lượng m chuyển động quanh 1 điểm bán kính r và vận tốc góc là 𝜔 như sau:
Lực hướng tâm Vận tốc thẳng của vật m là: 𝑣 = 𝜔𝑟
Trong trường hợp đơn giản chúng ta có:𝑣 = 𝜔𝑟
Lực Coriolis là lực tác động lên một vật có khối lượng m khi nó di chuyển với vận tốc v trên một khối cầu đang quay, chẳng hạn như trái đất, với vận tốc góc 𝜔 0.
𝐹 𝑐𝑜𝑟 = −2𝑚𝜔 0 𝑣 Động năng của khối lượng di chuyển với vận tốc bằng v là:
24 Động năng quay của khối lượng m là
Với momen quán tính là
Với p(r) là sự phân bố khối lượng ở bán kính r trong một thể tích, Trong trường hợp đơn giản khối lượng m của q điểm phương trình trên trở thành
2𝑚𝑟 2 𝜃̇ 2 Thế năng của một điểm m ở độ cao h trong trường hợp trong lực g là hằng số có công thức như sau:
𝑝 = 𝑚𝑔ℎ Động lượng của khối lượng m di chuyển với vận tốc v được đưa ra như sau:
𝑝 = 𝑚𝑣 Động lượng góc của khối lượng m so với gốc có khoảng cách r từ góc đến khối lượng là:
𝑃 𝑔ó𝑐 = 𝑟 𝑝 Momen hoặc ngẫu lực gây ra bởi lực F so với cùng gốc toạ độ được xác định như sau:
Sơ đồ đơn giản của robot Fara AT2 dựa trên hoạt động của nó
Với C23 là dạng viết gọn của 𝑐𝑜𝑠(𝜃 2 + 𝜃 3 ); S2 chỉ 𝑠𝑖𝑛𝜃 2 và tương tự với các thành phần lượng giác khác
- Động năng 𝑊 đ1 và thế năng𝑊 𝑡1 sẽ là:
- Động năng và thế năng:
- Động năng và thế năng:
Ta thấy góc λ= góc β=𝜃 2 + 𝜃 3 (cùng phụ với góc ɸ do ɸ+ β)
- Động năng và thế năng:
2𝑚 6 𝜃 6 ̇ 2 Áp dụng hàm Lagrange I ta có:
Khi tính lực tổng quát các biến khớp của hệ:𝑞 𝑖 = 𝜃 𝑖
𝜕𝜃 6 = 𝑚 6 𝜃 6 ̈ Để phân tích ý nghĩa các thành phần trong biểu thức tính lực tổng quát, ta viết lại các biểu thức F1,F2,F3,F4,F5,F6 như sau;
𝜏 6 ] Với M là ma trận quán tính
V là ma trận li tâm và thành phần Coriolis
G là ma trận trọng trường
Mô phỏng và kiểm chứng
Các khối được sử dụng trong khối Simulink:
Khối Gain được thiết kế để nhân đầu vào với một hệ số nhất định, giúp điều chỉnh độ lớn tín hiệu trong hệ thống một cách hiệu quả.
Khối Mux (Multiplexer) là thiết bị dùng để kết hợp nhiều tín hiệu đầu vào thành một tín hiệu duy nhất Nó thường được áp dụng để tổ chức các tín hiệu đa kênh vào một đường tín hiệu, từ đó giúp việc quản lý và phân tích trở nên dễ dàng hơn.
Khối Scope cho phép người dùng theo dõi tín hiệu theo thời gian thực, giúp hiển thị và phân tích hành vi của các tín hiệu trong hệ thống Công cụ này hỗ trợ kiểm tra và xác định các vấn đề trong quá trình mô phỏng.
Khối PID được sử dụng để thực hiện điều khiển PID (Proportional-Integral- Derivative) trong hệ thống
Khối Matlab Function cho phép người dùng viết mã Matlab tùy chỉnh để thực hiện các tính toán phức tạp mà các khối Simulink chuẩn không thể thực hiện Nó được sử dụng để triển khai các thuật toán đặc biệt hoặc các tính toán tùy chỉnh, từ đó mở rộng khả năng của Simulink.
Khối Integrator thực hiện tích phân của tín hiệu đầu vào theo thời gian Khối Constant cung cấp một giá trị không đổi trong hệ thống
Khối In1 được sử dụng để nhận dữ liệu đầu vào từ bên ngoài vào mô hình hoặc hệ thống con
Khối Out1được sử dụng để gửi dữ liệu đầu ra từ mô hình hoặc hệ thống con ra bên ngoài
2.4.1 Động học thuận & động học ngược
Kiểm chứng động học thuận& động học nghịch trên simulink
Mô hình Simulink kiểm chứng động học Đầu vào teta được đưa vào động học thuận và đầu ra teta ở động học ngược hoàn toàn trùng khớp
Kiểm chứng động lực học trên simulink
Màn hình scope hiển thị:
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN VÀ QUỸ ĐẠO CHO ROBOT
Bộ điều khiển PID
Bộ điều khiển PID, hay còn gọi là bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (Proportional – Integral - Derivative), là một cơ chế phản hồi vòng điều khiển tự động Nó được sử dụng để điều chỉnh và duy trì giá trị đo tại mức mong muốn bằng cách điều chỉnh giá trị điều khiển đầu vào dựa trên sai lệch giữa giá trị phản hồi và giá trị đặt trước Bộ điều khiển PID được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển công nghiệp.
Bộ điều khiển PID là thiết bị quan trọng trong việc kiểm soát nhiệt độ, áp suất, lưu lượng và các thông số quy trình khác Nó hoạt động bằng cách kết hợp kiểm soát tỉ lệ (P), điều chỉnh tích phân (I) và đạo hàm (D) để tự động điều chỉnh khi có sự thay đổi trong hệ thống.
- P (Proportional): là phương pháp điều chỉnh tỉ lệ, giúp tạo ra tín hiệu điều chỉnh tỉ lệ với sai lệch đầu vào theo thời gian lấy mẫu
I (Integral) là tích phân của sai lệch theo thời gian lấy mẫu, đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh tín hiệu Phương pháp điều khiển tích phân giúp giảm độ sai lệch về 0, cho phép theo dõi tổng sai số tức thời và sai số tích lũy trong quá khứ Khi thời gian lấy mẫu càng nhỏ, tác động của điều chỉnh tích phân càng mạnh, dẫn đến độ lệch giảm thiểu hiệu quả.
D (Derivative) là vi phân của sai lệch, giúp điều khiển vi phân tạo ra tín hiệu điều chỉnh tỷ lệ với tốc độ thay đổi của sai lệch đầu vào Thời gian càng lớn, phạm vi điều chỉnh vi phân càng mạnh, cho phép bộ điều chỉnh phản ứng nhanh hơn với những thay đổi đầu vào.
Thiết kế quỹ đạo đường tròn cho Robot
Để xác định đường đi mong muốn của robot theo thời gian, quỹ đạo có thể được tính toán trong hệ tọa độ truyền thống Õyz hoặc trong không gian biến khớp Thiết kế quỹ đạo ở đây là quy luật chuyển động của các biến khớp, nhằm điều khiển chuyển động của từng khớp và tổng hợp thành chuyển động chung của robot theo quỹ đạo đã được xác định.
Cơ sở toán học về quỹ đạo đường tròn:
Quỹ đạo thiết kế phải đảm bảo cá điều kiện liên tục bao gồm:
+ Liên tục về vị trí
+ Liên tục về tốc độ
+ Liên tục về gia tốc
Bộ điều khiển PID trong việc truyền động và điều khiển robot
3.3.1 PID kết hợp động học robot
Quỹ đạo đặt: là đường tròn có tâm là (300,400)
Khi kết hợp động thời bộ điều khiển PID với Động học thuận – nghích thì quxy đạo thực tế hoàn toàn trùng khớp với quỹ đạo đặt
3.3.2 PID kết hợp động học, động lực học robot
Tổng quan về mô hình:
MÔ PHỎNG ROBOT TRONG SOLIWORD VÀ MÔ HÌNH HÓA MATLAB SIMULINK
Thiết kế robot trong Solidwords và mô hình hóa
Dựa vào các thông số đã cho để thiết kế bản vẽ robot Fara AT2 trong Solidword
Mô hình robot Fara AT2 trong Solidwords Các khớp của robot trong bản vẽ
Gắn trục tọa độ vào các khâu robot tương ứng và xuất file xml
Sau khi export được file xml ta làm các bước sau:
- Tại của sổ command matlab gõ lệnh: smport(‘file.xml’)
- Sau khi import ta được các khối sau:
Khối robot khi xuất file.xml chưa thiết lập bộ điều khiển
Thiết kế bộ điều khiển quỹ đạo cho robot FARA AT2
Sau khi thêm các khối thông số đầu vào cho robot ta được mô hình hoàn chỉnh sau:
Tổng quan về bộ điều khiển
Lập trình GUI cho robot
GUI, viết tắt của "Graphical User Interface" (Giao diện người dùng đồ họa), cho phép người dùng thao tác bằng chuột trên các thanh công cụ được lập trình trong Matlab Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tương tác với giao diện chương trình, giúp người dùng có cái nhìn khách quan và dễ dàng bắt đầu viết code để tương tác với giao diện.
Bắt đầu ta tạo file Gui mới lên và đưa ra các công cụ như Push Button, Slider Gain, Text để tại giao diện
Bước 1: Vào phần callback để lập trình, thiết lập thông số cho thanh trượt
- ModelName để khai báo tên robot
- %l1: Khai báo chiều dài các khâu
- Get the angle: Thiết lập giá trị góc
- Set_param: Điền ma trận động học thuận và đưa ra giá trị ‘px py, pz’
- Set các giá trị px, py, pz vào các phím edit
Bước 2: Thiết lập thông số cho thanh trượt ‘Theta2’, ‘Theta3’, ‘Theta4’,
‘Theta5’, ‘Theta6’ tương tự như ‘Theta1’
Bước 3: Thiết lập thông số cho nút’ RUN’
Bước 4: Thiết lập thông số cho nút ‘STOP’
Bước 5: Thiết lập thông số cho nút ‘ DEFAULT’
- Khai báo tên robot, chiều dài các khâu
- Thiết lập các góc Theta về mặc định
- Viết công thức tính động học thuận và khai báo lại các giá trị
Khi đã lập trình xong thì chạy code để ra giao diện điều khiển chính
Giao diện chính thức Cuối cùng ta đã điều khiển được robot thông qua giao diện GUI
