NGHIÊN cứu THIẾT kế CHẾ tạo ROBOT TIẾP tân

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ CHẾ TẠO ROBOT TIẾP TÂN DESIGN AND DEVELOPMENT RECEPTION ROBOT Nguyễn Trường Thịnh a , Tưởng Phước Thọ b , Nguyễn Ngọc Phương c Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP HCM a

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ CHẾ TẠO ROBOT TIẾP TÂN

DESIGN AND DEVELOPMENT RECEPTION ROBOT

Nguyễn Trường Thịnh a , Tưởng Phước Thọ b , Nguyễn Ngọc Phương c

Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP HCM

a thinhnt@hcmute.edu.vn; b thotp@hcmute.edu.vn; c phuongnn@hcmute.edu.vn

TÓM TẮT

Bài báo đề xuất thiết kế và phát triển một dạng robot tiếp tân - robot dịch vụ - nhiệm vụ của robot này là tự di chuyển, tự định vị được vị trí của mình bằng cách lập nên bản đồ trong không gian làm việc, và trong quá trình di chuyển robot sẽ tránh được vật cản cố định và di động Ngoài ra robot còn có thể giao tiếp, cung cấp thông tin cho người dùng thông qua màn hình và giọng nói

Từ khóa: robot dạng người, robot tiếp tân, robot dịch vụ

ABSTRACT

Receptionist Robot is a form of service robots The mission of this robot is self-moving, self-positioning their position by setting up the map in the workspace Robot can avoid obstacles fixed and mobile Besides robots can communicate, provide information to users through touch screen and voice

Từ khóa: mobile robot, reception robot, service robot

1 GIỚI THIỆU

Trong thời đại mà các thành tựu khoa học kỹ thuật phát triển không ngừng, chất lượng cuộc sống ngày càng được nâng cao hơn nhờ các thiết bị tích hợp trí thông minh nhân tạo Máy móc đang dần thay thế con người, đặc biệt là robot Trong thế kỷ XXI, chất lượng sống con người sẽ càng được nâng cao, các công việc đơn giản, nhàm chán hoặc dơ bẩn sẽ được thay thế bởi các máy móc tự động, vì thế đây là thời điểm phát triển vượt bậc của công nghệ robot đặc biệt là robot dịch vụ

Hình 1: Robot dịch vụ của FUJITSU

dịch vụ có hình dáng con người được đặt trong môi trường là đại sảnh trường học, văn phòng, khách sạn đông người qua lại, yêu cầu đặt ra cho robot là phải tự di chuyển, nhận biết tự tránh vật cản, nhận biết được con người từ đó cơ bản có thể giao tiếp, hướng dẫn và cung cấp thông tin về vị trí phòng ban hoặc các vấn đề mà người dùng quan tâm

2 THIẾT KẾ CƠ KHÍ VÀ PHÂN TÍCH ĐỘNG HỌC[1,2]

2.1 Thiết kế robot

Phần cơ khí robot gồm có cơ cấu di chuyển và thân robot Phần khung của robot có kết

cấu như Hình 2, được chế tạo bằng hợp kim nhôm nhằm giảm thiểu tối đa trọng lượng cho

robot mà vẫn đảm bảo độ cứng vững cho toàn bộ kết cấu Phần khung chia làm hai tầng: Tầng 1: chứa cơ cấu di chuyển là 2 động cơ và bánh xe với nguồn năng lượng của robot

do đó trọng tâm robot sẽ được hạ thấp, đồng thời tầng 1 cũng sẽ chịu toàn bộ trọng lượng robot Tầng 2: chứa bộ điều khiển trung tâm cùng các mạch điện điều khiển

Hình 2: Kết cấu phần khung của robot

Phần vỏ robot được thiết kế dạng người có hình dáng thân thiện với người sử dụng –

Hình 3 - bao gồm phần đầu được trang bị RPLiDAR có thể quét 3600 để phát hiện người hoặc vật cản và dựng lên một bản đồ ảo cho robot di chuyển, loa để phát ra “tiếng nói” của robot Phần thân được trang bị camera Kinect 360 với nhiệm vụ là nhận diện khuôn mặt để bắt đầu tương tác giữa người với robot, có thể phân biệt được người quen khi có được ảnh của người

đó, phân tích được cảm xúc để dễ dàng tương tác hơn

Hình 3: Thiết kế hoàn chỉnh của robot 2.2 Động học robot di động

Hình 4: Mô hình tính toán động học robot

Để điều khiển robot di chuyển tự động trong không gian, phải xác định vị trí robot trong mặt phẳng Do đó cần xây dựng mối quan hệ giữa tọa độ tham chiếu toàn cục (Oxy) và hệ tọa

độ tham chiếu cục bộ (Pxmym )gắn liền với robot Điểm P coi là tâm dịch chuyển robot, dùng

để xác định vị trí robot Như vậy điểm P trong hệ tọa độ toàn cục được xác định bởi tọa độ x,

y Gọi các thông số hình học của robot:

∆S1: đoạn dịch chuyển của bánh trái

∆S2: đoạn dịch chuyển của bánh phải

∆ω1: vận tốc góc của bánh trái

∆ω2: vận tốc góc của bánh phải

r: bán kính mỗi bánh xe

L: khoảng cách giữa hai bánh xe

I: tâm quay tức thời robot là điểm vô cùng trên mặt phẳng

∆φ: góc quay của robot so với tâm quay tức thời

RP = L(∆S2(∆S2 + ∆S1)

∆φ = arcsin ( ∆S2 − ∆S1

L ) ≈ ∆S2 − ∆S1

Xét hai chuyển động của robot:

- Khi ∆S2 = ∆S1; RP = ∞; ∆φ = 0; robot di chuyển theo quỹ đạo thẳng

- Khi ∆S2 = −∆S1; RP = 0; ∆φ = 2∆S2/L; robot quay quanh tâm P

∆x, ∆y là lượng dịch chyển của robot so với hệ trục gắn trên nó

∆x = RP.sin∆φ; ∆y = RP(1 - cos∆φ )

∆X , ∆Y lượng dịch chuyển của robot theo 2 phương gắn với hệ tọa độ gốc:

[∆X ∆Y ] = [∆y ∆x −∆y ∆x ] [cos∆φsin∆φ] (4)

Vị trí của robot được xác định bằng tọa độ gốc của P(Xp, Yp) + góc định hướng φP, tọa

độ tại thời điểm thứ i được xác định như sau:

[

φ𝑃(𝑖)

𝑋𝑃(𝑖)

𝑌𝑃(𝑖) ] = [

φ𝑃(𝑖−1)

𝑋𝑃(𝑖−1)

𝑌𝑃(𝑖−1)] + [

∆φ𝑃(𝑖)

∆𝑋𝑃(𝑖)

∆𝑌𝑃(𝑖)

3 HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN [3-5]

Đối với robot tự hành, vấn đề di chuyển là rất quan trọng, việc kết hợp tốt toàn bộ hệ thống cảm biến đo lường, cảm biến tương tác với môi trường sẽ giúp cho robot có nhiều giải thuật di chuyển, tự định vị vị trí tốt hơn trong môi trường hoạt động Ngoài ra, để cho robot có thể tương tác với con người cũng đòi hỏi sự tương tác trao đổi và xử lý tính hiệu giữa các cảm biến, bộ điều khiển trung tâm phải kết hợp với nhau một cách chặt chẽ Hệ thống điều khiển của robot được thiết kế gồm 2 module là Slam và Vision Module

Slam module là khối cảm biến giúp robot di chuyển và xác định vị trí trong môi trường làm việc bao gồm: cảm biến siêu âm giúp robot có thể xác định được chướng ngại vật để né tránh, trên robot sẽ được tích hợp 5 cảm biến siêu âm để robot có thể nhận biết được chướng ngại vật phía trước và hai bên, từ đó sẽ né tránh vật cản theo giải thuật fuzzy Hệ thống cảm biến encoder trên động cơ sẽ giúp xác định vị trí của robot và kiểm soát vận tốc La bàn số giúp robot xác định hướng quay từ tín hiệu phản hồi đồng thời giúp robot di chuyển đúng hướng định sẵn Cảm biến RPLiDAR Scanner sử dụng hệ thống thu phát lazer giúp robot nhận biết được tất cả vật cản xung quanh, xây dựng lên một bản đồ ảo về môi trường làm việc

từ đó xác định vị trí robot trong không gian làm việc Tất cả các cảm biến này đều được kết

nối với hệ thống máy tính với vai trò như bộ điều khiển của robot được trình bày như Hình 5

Hình 5: Slam Module xác định vị trí và xây dựng bản đồ

Robot còn thực hiện chức năng giao tiếp với con người thông qua việc thu nhận hình ảnh âm thanh từ đối tượng giao tiếp từ đó xuất tín hiệu phản hồi thông qua loa phát âm thanh

và màng hình LCD với Vision Module như Hình 6

Hình 6: Vision Module giao tiếp và nhận dạng đối tượng

Cấu trúc hệ thống điều khiển của robot như Hình 7, đầu tiên bộ phận giao tiếp tương tác

đối tượng, sau khi nhận biết có đối tượng tiếp xúc thông qua camera hoặc màng hình LCD bộ

xử lý trung tâm sẽ tiếp nhận thông tin từ hình ảnh camera truyển về cùng hệ thống cảm biến định vị làm cho robot dừng lại và tiếp nhận các thông tin tiếp theo từ đối tượng giao tiếp bao gồm cả âm thanh và hình ảnh Sau đó, bộ xử lý sẽ xuất các tính hiệu trả lời tương ứng qua phương diện cả âm thanh lẫn hình ảnh cho đối tượng giao tiếp, nếu trường hợp robot không

hiểu yêu cầu của đối tượng giao tiếp robot sẽ từ chối trả lời – Hình 8 [6]

Hình 7: Sơ đồ tổng thể cấu trúc của Robot

Hình 8: Sơ đồ chức năng

4 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

Bảng 1: Thông số cơ bản robot

4 Bánh xe 2 bánh xe dẫn động chính (D =100mm), 2 bánh xe tự lựa

5 Truyền thông Wireless, Internet

11 Tốc độ tối đa 0.25 m/s (0.9 km/h)

Robot dịch vụ được thiết kế và chế tạo với cấu trúc như Hình 9 Bảng 1 là các thông số

kỹ thuật của robot Trong phần thực nghiệm, robot được cho hoạt động để đánh giá các chức năng thiết kế: nhận diện đối tượng, di chuyển tự hành tránh vật cản, giao tiếp bằng âm thanh

Hình 9: Hệ thống cảm biến trên robot

Hình 10: Giao diện chương trình chính Hình 10 là giao diện điều khiển chính của Robot, Hình 11 là giao diện nhận diện khuôn

mặt người, ở chức năng nhận diện và dự đoán cảm xúc, robot có thể nhận diện khi có người

đến giao tiếp và dự đoán cảm xúc của người đang tiếp xúc khá chính xác, bao gồm các trạng thái vui, buồn, ngạc nhiên, giận dữ [7]

Hình 11: Giao diện nhận diện cảm xúc

Cảm biến

siêu âm

RPLiDA

R

Loa

Màng hình cảm ứng Camera

Micro

khả năng giao tiếp với con người

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Nguyễn Trường Thịnh, Kỹ thuật robot, NXB Đại học Quốc gia TP HCM, năm 2014 [2] Lê Thanh Phong, Sức bền vật liệu, Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP HCM, năm 2007 [3] Vũ Mạnh Hùng, Nhận dạng mặt người sử dụng đặc trưng PCA, Luận văn Thạc sĩ, Học

viện Công nghệ bưu chính viễn thông HN, năm 2013

[4] Trương Công Lợi, Nhận dạng khuôn mặt sử dụng phương pháp biến đổi Eigenfaces,

Luận văn Thạc sĩ, Đại học Đà Nẵng, năm 2013

[5] Haolin Wei, Patricia Scanlon, Yingbo Li, David S Monaghan, Noel E O’Connor,

Real-time head nod and shake detection for continous human affect recognition, năm 2010

[6] Qi-rong Mao, Xin-yuPan, Yong-zhao Zhan, Xiang-jun Shen, Using Kinect for real-time

emotion recognition via facial expressions, năm 2013

[7] Adam Wyrembelski, Detection of the selected, basic emotions based on face expression

using Kinect, năm 2013