TỔNG QUAN VỀ ROBOT
Sơ lược về quá trình phát triển của robot công nghiệp
Từ thời kỳ đầu, con người đã phát triển công cụ lao động từ đơn giản đến phức tạp nhằm nâng cao năng suất và giảm bớt khó khăn trong lao động Qua hàng ngàn năm lịch sử, nỗ lực hoàn thiện máy móc và thiết bị đã giúp con người vượt qua những thách thức khắc nghiệt của thiên nhiên.
Một ước mơ lớn lao của con người là tạo ra những người máy có khả năng làm việc thay thế con người trong cuộc sống Giấc mơ này bắt đầu trở thành hiện thực khi vào năm 1921, tại Tiệp Khắc, một con rối đã được giới thiệu trong vở kịch “Rossum’s Universal Robots”, đánh dấu bước khởi đầu cho sự phát triển của robot trong xã hội.
"Universal Robot" giới thiệu một lực sỹ (Robota) với khả năng biểu diễn linh hoạt, từ đó đã truyền cảm hứng cho các nhà sáng chế và phát minh trong việc phát triển tay máy và người máy.
Robot công nghiệp hiện đại có nguồn gốc từ hai lĩnh vực chính: các cơ cấu điều khiển từ xa (teleoperator) và máy công cụ điều khiển số (NC) Sự phát triển của những công nghệ này đã tạo nền tảng cho sự tiến bộ của robot trong sản xuất và tự động hóa.
Vào năm 1949, máy công cụ điều khiển số được phát minh để phục vụ cho việc gia công chi tiết trong ngành chế tạo máy bay Những robot đầu tiên xuất hiện khi kết hợp các cơ cấu điều khiển từ xa với khả năng lập trình của máy công cụ điều khiển số.
Vào năm 1961, người máy đầu tiên xuất hiện tại Mỹ, đánh dấu sự ra đời của người máy công nghiệp Từ đó, thị trường robot trở nên sôi động với sự đa dạng về các loại hình robot, đặc biệt ở các nước phát triển như Nhật Bản, Mỹ, Đức, Italy, Pháp, Anh và Hàn Quốc Đầu thập kỷ 60, công ty American Machine and Foundry đã giới thiệu robot công nghiệp mang tên Versatra, được thiết kế bởi Harry Johnson và Veljko Milenkovic.
Vào năm 1967, Đại học Stanford đã phát triển thành công robot "mắt tay" có khả năng nhận diện và định hướng bàn kẹp nhờ vào cảm biến Đến năm 1974, công ty Cincinnati giới thiệu robot T3 (The Tomorrow Tool), một thiết bị điều khiển bằng máy tính có khả năng nâng vật nặng lên tới 45kg.
Vào những năm 80 và 90, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ vi xử lý và công nghệ thông tin đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể số lượng robot công nghiệp Giá thành của robot giảm mạnh, đồng thời chúng cũng sở hữu nhiều tính năng vượt trội.
Ngày nay, ngành robotics đã trở thành một lĩnh vực rộng lớn trong khoa học, bao gồm các vấn đề như cấu trúc cơ cấu động học, động lực học, lập trình quỹ đạo, cảm biến tín hiệu và điều khiển chuyển động Định nghĩa về robot công nghiệp do Viện Nghiên cứu Robot của Mỹ đề xuất cho rằng "robot công nghiệp là tay máy vạn năng, hoạt động theo chương trình và có thể lập trình lại để hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau trong công nghiệp như vận chuyển vật liệu, chi tiết, dụng cụ hoặc các thiết bị chuyên ngành khác." Bên cạnh đó, định nghĩa trong Γ0CT 25686-85 bổ sung rằng robot công nghiệp còn có chức năng điều khiển trong quá trình sản xuất, được mô tả là tay máy tự động có thể cố định hoặc di động, với các thiết bị dạng thừa hành và một số bậc tự do hoạt động, có khả năng lập trình để thực hiện các chức năng vận động và điều khiển quá trình sản xuất.
Cấu trúc chung của Robot Công Nghiệp
Chức năng vận động của robot bao gồm các hoạt động như vận chuyển, định hướng, xếp đặt, gá kẹp và lắp ráp Trong khi đó, chức năng điều khiển thể hiện vai trò của robot như một công cụ quản lý sản xuất, cung cấp dịch vụ và vật liệu, phân loại, phân phối sản phẩm, duy trì quy trình sản xuất và điều khiển các thiết bị liên quan.
Cấu trúc chung robot công nghiệp
Chức năng vận động của robot bao gồm các hoạt động cơ bắp như vận chuyển, định hướng xếp đặt, gá kẹp và lắp ráp đối tượng Đồng thời, chức năng điều khiển thể hiện vai trò của robot trong việc điều hành sản xuất, cung cấp dịch vụ và vật liệu, phân loại và phân phối sản phẩm, cũng như duy trì quy trình sản xuất và điều khiển các thiết bị liên quan.
Hình 1 1 Một số robot hiện đại ngày nay
1.1.1 Ứng dụng của robot công nghiệp
Robot đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và đời sống con người, đặc biệt là robot công nghiệp, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghiệp khác nhau.
- Phục vụ máy CNC và các hệ thống tự động linh hoạt.
- Đảm nhận thực hiện cấp phôi phục vụ các nguyên công trong các dây chuyền sản xuất tự động.
Hình 1 2 Biểu đồ thống kê về các ứng dụng robot
Hình 1 3 Ứng dụng trong ẩm thực Hình 1 4 Ứng dụng trong tin học
Hình 1 5 Ứng dụng trong vũ trụ Hình 1 6 Ứng dụng trong tự động hóa
Tổng quan về Robot thiết kế
1.2.1 Tổng quan của Robot thiết kế:
KUKA là một nhà sản xuất robot công nghiệp hàng đầu của Đức, chuyên cung cấp các giải pháp tự động hóa cho nhà máy Kể từ năm 2016, KUKA đã thuộc sở hữu của tập đoàn Midea Group đến từ Trung Quốc.
KUKA Robotics Corporation sở hữu 25 công ty con trên toàn cầu, chủ yếu hoạt động trong lĩnh vực bán hàng và dịch vụ Các công ty con này hiện diện tại nhiều quốc gia như Hoa Kỳ, Úc, Canada, Mexico, Brazil, Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan, Ấn Độ, Nga và hầu hết các nước Châu Âu Tên gọi KUKA là viết tắt của Keller und Knappich Augsburg.
KUKA Robotics là một trong những nhà sản xuất hàng đầu thế giới về robot công nghiệp, với sản lượng hàng năm gần 10.000 con Robot KUKA KR 350/2 có khả năng tải trọng từ 350 kg đến 570 kg và tầm với từ 635mm đến 3025mm, điều khiển từ nền tảng bộ điều khiển dựa trên PC Đặc biệt, KUKA KR 350 là robot 6 trục làm bằng titan, với khả năng nâng lên đến 1000 kg và tầm với 3025 mm, được thiết kế cho các ứng dụng đặc biệt nặng Do đó, sản phẩm này rất phù hợp cho các ngành công nghiệp như sản xuất vật liệu xây dựng, ôtô và giặt là.
1.2.2Nhiệm vụ của Robot thiết kế
-Mô phỏng cánh tay của con người nhắm đến các ứng dụng đặc biệt nặng.
Vật liệu này được sử dụng rộng rãi trong sản xuất thiết bị gia dụng, hàng tiêu dùng, chế biến thực phẩm, dược phẩm, và y tế Ngoài ra, nó còn được áp dụng trong các lĩnh vực như đúc khuôn, nhựa, vận chuyển vật liệu, lắp ráp, đóng gói, hàn, uốn, và đánh bóng bề mặt.
1.2.3 Ưu nhược điểm Robot thiết kế
- Việc sử dụng robot công nghiệp tự động hóa nhằm tiết giảm chi phí, cải thiện chất lượng môi trường lao động:
Các vấn đề về nhân công như tiền lương, chi phí tuyển dụng và đào tạo, cùng với các chi phí ràng buộc khác khi sử dụng lao động, đang gây ra nhiều khó khăn cho doanh nghiệp và ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả hoạt động của họ.
Việc sử dụng robot trong sản xuất không chỉ giảm thiểu nguy cơ tai nạn lao động mà còn giúp doanh nghiệp dễ dàng tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn an toàn lao động.
Robot công nghiệp giúp đảm bảo tính đồng nhất và nâng cao chất lượng sản phẩm Việc ứng dụng robot tự động hóa cho phép sản xuất hàng loạt với độ chính xác cao, liên tục và không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như mất tập trung hay mệt mỏi, điều mà lao động con người thường gặp phải.
- Sử dụng robot tự động hóa trong công nghiệp giúp tăng năng suất:
Robot có khả năng làm việc bền bỉ và không cần nghỉ ngơi, giúp tối ưu hóa sản lượng sản xuất Với chu trình sản xuất được lập trình hợp lý, hoạt động của robot diễn ra liên tục và không bị gián đoạn.
-Tăng tính linh hoạt trong sản xuất:
Dây chuyền sản xuất công nghiệp sử dụng robot tự động hóa được lập trình qua bộ điều khiển, cho phép chuyển đổi linh hoạt giữa các chế độ, dễ dàng điều chỉnh quy trình và thay đổi chủng loại sản phẩm, đồng thời tối ưu hóa các công đoạn hoạt động.
Ứng dụng robot trong sản xuất giúp tiết kiệm nguyên liệu và giảm giá thành sản phẩm bằng cách giảm thiểu lỗi và hỏng hóc Các công đoạn sản xuất được thực hiện với độ chính xác cao, từ đó hạn chế tối đa tình trạng hao phí và rơi vãi nguyên liệu Việc tăng sản lượng và giảm hao phí sẽ dẫn đến việc hạ giá thành sản phẩm một cách hiệu quả.
-Nâng cao hiệu quả đầu tư của doanh nghiệp:
Robot được ứng dụng trong sản xuất giúp tối ưu hóa quy trình, tiết kiệm không gian và giảm nhu cầu sử dụng đất Điều này dẫn đến việc giảm chi phí đầu tư cho hạ tầng và nhà xưởng.
Việc ứng dụng robot tự động hóa mang lại nhiều lợi ích, giúp doanh nghiệp đáp ứng chính xác tiến độ và chất lượng sản phẩm theo yêu cầu của khách hàng Quá trình sản xuất được tối ưu hóa, giảm thiểu sai sót, từ đó nâng cao uy tín thương hiệu và tăng cường sức cạnh tranh trên thị trường.
-Đặc điểm cố hữu là độ cứng vững thấp để tạo một cấu trúc động học.
- Sai số tích lũy được khuếch đại từ khâu trước sang khâu sau.
Do khối lượng lớn của các bộ dẫn động, thường là động cơ, tốc độ làm việc không cao.
- Khả năng mang tải không cao.
ĐỘNG HỌC ROBOT
Tổng hợp cấu trúc động học
- Phác họa không gian làm việc: Bản vẽ
- Tổng hợp động học : Robot 6 khâu, 7 khớp : Sử dụng 2 chuyển động quay và 1 chuyển động tịnh tiến
- Thông số kích thước của rôbot : d1 = 990 mm d4= 885 mm d6'0mm a1P0mm a2= 1160 mm
Phân tích động học
2.2.1 Mô hình a Đặt bài toán
Biết giá trị các biến khớp αi (i=1…3), cần phải xác định vị trí và hướng của bàn kẹp, tức là phải xác định ma trận T
2.2.2 Bài toán động học thuận
Theo DH, tại mỗi khớp ta gắn một hệ trục toạ độ, quy ước về cách đặt hệ toạ độ này như sau:
Trụcz i được liên kết với trục của khớp thứ i+1 Chiều của được chọn tuỳ ý.
Trục x i được xác định là đường vuông góc chung giữa trục khớp ivà khớp i+1, hướng từ điểm trục của khớp tới khớp i+1 Nếu hai trục song song, x có thể chọn bất kỳ đường vuông góc chung nào giữa hai trục khớp Trong trường hợp hai trục cắt nhau, x i được xác định theo chiều của z i × z i+1 (hoặc theo quy tắc bàn tay phải).
Trụcy i được xác định theox i vàz i theo quy tắc bàn
Hình 2 1 Hệ trục tọa độ và các tham số DH của robot n bậc
Các thông số động học Denavit – Hartenberg được xác định như sau:
1 d i : khoảng cách Oi-1 và Oi theo trục zi-1.
2 θ i : góc giữa 2 đường vuông góc chung Là góc quay quanh trục zi-1 để trục xi-
1 chuyển đến trục xi theo qui tắc bàn tay phải
3 αi: góc xoay đưa trục zi-1về zi quanh zi theo quy tắc bàn tay phải.
4 a i : khoảng dịch chuyển giữa 2 trục khớp động kề nhau.
Khâu Rz Tz Tx Rx
Hệ trục thứ i mô tả ma trận vị trí và hướng so với hệ trục thứ i-1 thông qua phép biến đổi tọa độ thuần nhất DH.
-Ma trận 4x4 mô tả vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gốc O1đối với O0
-Ma trận 4x4 mô tả vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gốc O2đối với O1
���α 2 − sinα 2 0 � 2 cosα 2 sinα 2 ���α 2 − sinα 2 � 2 sinα 2
-Ma trận 4x4 mô tả vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gốc O3đối với O2
-Ma trận 4x4 mô tả vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gốc O4đối với O3
-Ma trận 4x4 mô tả vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gốc O5đối với O4
-Ma trận 4x4 mô tả vị trí và hướng của hệ trục tọa độ gốc O6đối với O5
Giải ma trận T bằng MATLAB ta được:
The equations involve trigonometric functions of angles q1, q2, q3, q4, q5, and q6, reflecting complex relationships in a multi-dimensional space They describe the interaction of sine and cosine components, highlighting the influence of various angles on the overall expression The terms involve products of sine and cosine functions that represent rotational transformations, particularly in the context of robotic kinematics or motion analysis Additionally, the inclusion of parameters d6, a1, a2, and d4 suggests a geometric interpretation, linking the angles to physical dimensions and positions This intricate interplay of angles and dimensions is crucial for understanding the system's behavior.
The equation incorporates various trigonometric functions to describe a complex relationship involving angles q1, q2, q3, q4, q5, and q6 It highlights the interactions between sine and cosine functions, particularly in the context of a multi-dimensional space The terms represent the contributions of different angles to a resultant force or position, emphasizing the significance of the sine and cosine of these angles in calculating the overall outcome The expression also includes parameters a1, a2, and d6, which further influence the system's behavior, illustrating how these variables interplay to define the final result in a mechanical or physical system.
The expression involves trigonometric functions, specifically cosines and sines of angles q2, q3, q4, q5, and q6 It highlights the interplay between these angles, showcasing how the cosine of q6 interacts with both the sine and cosine of q5, as well as the combinations of sine and cosine terms involving q2, q3, and q4 The equation emphasizes the relationships and dependencies among these angles, reflecting their geometric significance in a multi-dimensional space.
The equation incorporates various trigonometric functions involving angles q2, q3, q4, q5, and q6, highlighting the interplay between sine and cosine components It emphasizes the relationship between different angles and their contributions to the overall expression, particularly focusing on the terms involving sin(q4) and sin(q5) Additionally, the equation includes constants d1, d4, and d6, which modify the sine functions and reflect their influence on the system's dynamics The expression ultimately illustrates the complex interactions between these trigonometric elements in a coherent mathematical framework.
The expression for Nx involves trigonometric functions of angles q1, q2, q3, q4, q5, and q6 It combines sine and cosine functions to represent a complex relationship, where the sine of angle q6 interacts with various sine and cosine terms of other angles The equation highlights how the sine of angle q1, along with the sine and cosine of angles q4, q5, and q6, contributes to the overall value of Nx Additionally, it incorporates the cosine of angle q1 and its interactions with angles q2 and q3, indicating a multi-dimensional trigonometric relationship that is crucial for applications in physics and engineering.
Ny= [ sin(q6)*(cos(q4)*sin(q5)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1)) + cos(q2)*cos(q5)*sin(q1)*sin(q3)) - cos(q6)*(cos(q4)*cos(q5)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1)) - cos(q2)*sin(q1)*sin(q3)*sin(q5)
Nz = cos(q6)*(cos(q5)*(sin(q2)*sin(q4) + cos(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2))) + sin(q2)*sin(q3)*sin(q5)) - sin(q6)*(sin(q5)*(sin(q2)*sin(q4) + cos(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2))) - cos(q5)*sin(q2)*sin(q3))
The equation for Sx involves multiple trigonometric functions and variables, including q1, q2, q3, q4, q5, and q6 It can be expressed as a combination of cosine and sine functions, where the contributions of each angle interact to determine the final value of Sx The expression incorporates both the sine and cosine of q6, along with complex interactions of q1, q4, q5, and the cosine of q2 and q3, highlighting the intricate relationships between these angles in a three-dimensional space Understanding this equation is crucial for applications in physics and engineering, where angular relationships play a significant role.
Sy=cos(q6)*(cos(q4)*sin(q5)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1)) + cos(q2)*cos(q5)*sin(q1)*sin(q3)) + sin(q6)*(cos(q4)*cos(q5)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1)) - cos(q2)*sin(q1)*sin(q3)*sin(q5)
Sz=cos(q6)*(sin(q5)*(sin(q2)*sin(q4) + cos(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2))) - cos(q5)*sin(q2)*sin(q3)) - sin(q6)*(cos(q5)*(sin(q2)*sin(q4) + cos(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2))) + sin(q2)*sin(q3)*sin(q5)
Ax=sin(q4)*(cos(q1)*cos(q2)*cos(q3) - cos(q1)*sin(q2)*sin(q3)) + sin(q6)*(sin(q5)*(sin(q1)*sin(q4) - cos(q4)*(cos(q1)*cos(q2)*cos(q3) - cos(q1)*sin(q2)*sin(q3))) + cos(q1)*cos(q2)*cos(q5)*sin(q3)) - cos(q1)*cos(q2)*sin(q3)*sin(q5)
Ay=sin(q6)*(cos(q4)*sin(q5)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1))
+ cos(q2)*cos(q5)*sin(q1)*sin(q3)) - sin(q4)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1)) - cos(q2)*sin(q1)*sin(q3)*sin(q5)
Az=sin(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2)) - sin(q6)*(sin(q5)*(sin(q2)*sin(q4) + cos(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2))) - cos(q5)*sin(q2)*sin(q3)) - sin(q2)*sin(q3)*sin(q5)
Px=d6*(sin(q4)*(cos(q1)*cos(q2)*cos(q3) - cos(q1)*sin(q2)*sin(q3)) - cos(q1)*cos(q2)*sin(q3)*sin(q5)) + a1*cos(q1) + a2*cos(q1)*cos(q2) + d4*cos(q1)*cos(q2)*sin(q3)
Py*sin(q1) - d6*(sin(q4)*(sin(q1)*sin(q2)*sin(q3) - cos(q2)*cos(q3)*sin(q1))
+ cos(q2)*sin(q1)*sin(q3)*sin(q5)) + a2*cos(q2)*sin(q1) + d4*cos(q2)*sin(q1)*sin(q3)
Pz=d1 + d6*(sin(q4)*(cos(q2)*sin(q3) + cos(q3)*sin(q2)) - sin(q2)*sin(q3)*sin(q5)) + a2*sin(q2) + d4*sin(q2)*sin(q3)
Cho vị trí và hướng của bàn kẹp tức là biết ma trận tọa độ thực�� Cần phải xác địnhcác biến khớp�1, �2, �3theo vị trí và hướng bàn kẹp.
Mục đích của việc giải phương trình động học robot công nghiệp là để điều khiển tay máy tới vị trí làm việc với hướng xác định Để thực hiện điều này, cần tính toán giá trị các biến khớp đã quay hoặc tịnh tiến Động học ngược tay máy là nền tảng quan trọng cho việc điều khiển robot.
Từ phương trình của bài toán gốc:
�� = �23 Giải phương trình này ta nhận được các giá trị của biến khớp.
Các phương pháp giải bài toán động học ngược: a) Phương pháp giải tích:
Sử dụng các phép toán học giải tích để giải hệ phương trình để tìm giá trị của các biến khớp. b) Phương pháp số:
Phương pháp số GRG Nonlinear tích hợp trên Excel là một trong những phương pháp phổ biến nhất, giúp tìm giá trị gần đúng của biến khớp với sai số nằm trong giới hạn cho phép.
Hàm trạng thái: ΣL = (Px-A14)^2+(Py-A24)^2+(Pz-A34)^2+(Sx-A12)^2+(Ax-A13)^2+(Ay-A23)^2=0 Ở đây ta dùng MatLab và phương pháp GRG thực hiện trên Excel để giải bài toán.
2.2.3.1 : Phân tích dữ liệu đầu vào bài toán
- Thông số kích thước các khâu của rôbot : d1 = 990 mm d6'0mm a1P0mm a2= 1160 mm
Px, Py, Pz là vị trí của tay kẹp
Dữ liệu đầu ra là các biến khớp t là: q1, q2, q3,q4,q5,q6
Các dữ liệu được khởi tạo đầu cho bằng 0
2.2.3.2 :Giải bài toán bằng Excel
Khởi tạo các giá trị ban đầu A14,A24,A34,A12,A13,A23 và các thông số khâu được cho sẵn ở trên
-Các giá trị Px,Py,Pz được lấy từ bài toán thuận ở trên
-Các thành phần A14,A24,A34,A12,A13,A23 là vị trí của bàn tay kẹp tương ứng với giá trị P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8 có tạ độ như sau :
-Dùng công cụ Solver để tính toán :
Click chuột vàoOptionsđể thiết lập tiếp
Click chuột vàoOptionsđể thiết lập tiếp
BấmOk.Sau đó nhấnSolver.Kết quả biến khớp sẽ hiện ra.
Thay giá trị các tọa độ điểm P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8 tương ứng với Pi(A14,A24,A34,A12,A13,A23)
Sau khi thay ta các tọa độ điểm ta được :
Tương tụ P2…… P8 ta được kết quả:
Sau khi hoàn thành bài toán động học cho robot 6 bậc tự do, nghiên cứu động học của robot tập trung vào việc xác định quan hệ chuyển động của các khâu thông qua hai bài toán chính: động học thuận và động học ngược Nhờ vào các phần mềm hỗ trợ như MatLab và phương pháp GRG trên Excel, chúng ta có thể giải quyết các yêu cầu về vị trí của điểm tác động cuối, hướng của khâu cuối, cũng như vận tốc và gia tốc của bất kỳ khâu nào trong không gian, xác định vị trí tay kẹp và phạm vi hoạt động của robot 6 bậc tự do.
THIẾT KẾ QUỸ ĐẠO CHO ROBOT
Cơ sở nội suy quỹ đạo trong không gian khớp
Quỹ đạo không gian khớp có dạng hàm bậc 3:
Phương trình tiếp tuyến với quỹ đạo u t( ) hay phương trình vận tốc tại thời điểm t là:
- Điều kiện về vận tốc tại điểm đầu và cuối quỹ đạo.
- Điều kiện chuyển tiếp trơn tại điểm chuyển tiếp
Ta có hệ phương trình:
Giải hệ phương trình trên ta được phương trình� � (�)
Một số câu lệnh trong Matlab
Hold on : giữ đồ thị trước đó vẽ tiếp vào.
Grid on : chia lưới đồ thị.
Plot ( t,u,’lineWidth’,3) : tăng độ nét dày hơn cho đường đồ thị =3.
Tính toán
1.Điều kiện chuyển tiếp trơn tại điểm chuyển tiếp
→Tính lần lượt từ k1 đến k7 và� � 12 đến� � 67 trên execl ta được:
→Xác định hệ số cho đa thức nội suy dựa theo điều kiện đi qua và điều kiện vận tốc:
Sau khi giải xong bài toán động học ngược robot ta có bảng thông số quỹ đạo chuyển động của robot.
Từ đó chúng ta biểu diễn sự chuyển động của các biến khớp q(q1, q2, q3, q4,q5,q6) và chuyển động của tay kẹp robot.
Sử dụng phần mềm mô phỏng matlab để vẽ quỹ đạo chuyển động của các biến khớp và tay kẹp:
%B6=[5.369373;1.188741;0;0]; x1=inv(A1)*B1; x2=inv(A2)*B2; x3=inv(A3)*B3; x4=inv(A4)*B4; x5=inv(A5)*B5; x6=inv(A6)*B6;
T6=6:0.01:7; u1= x1(1).*T1.^3+x1(2).*T1.^2+x1(3).*T1+x1(4); u4= x4(1).*T4.^3+x4(2).*T4.^2+x4(3).*T4+x4(4); u5= x5(1).*T5.^3+x5(2).*T5.^2+x5(3).*T5+x5(4); u6= x6(1).*T6.^3+x6(2).*T6.^2+x6(3).*T6+x6(4); plot ( T1,u1,'linewidth',3) holdon gridon plot ( T2,u2,'linewidth',3) holdon gridon plot ( T3,u3,'linewidth',3) holdon gridon plot ( T4,u4,'linewidth',3) holdon gridon plot ( T5,u5,'linewidth',3) holdon gridon plot ( T6,u6,'linewidth',3) holdon gridon
→Sau khi code lệnh xong bấm Run.
Kết luận chương
Sau khi hoàn thành hai bài toán động học thuận và động học ngược cho Robot
Robot KUKA VKR 350 có 6 bậc tự do, cho phép xác định hướng và vị trí của tay kẹp trong không gian làm việc thông qua các biến khớp qi Bằng cách sử dụng các phần mềm hữu ích như Matlab, Excel và Word, người dùng có thể dễ dàng giải quyết bài toán liên quan đến vị trí của điểm tác động cuối, hướng của khâu cuối, cũng như vận tốc và gia tốc của bất kỳ khâu nào trong không gian Điều này giúp xác định vị trí tay kẹp và phạm vi hoạt động của robot, từ đó xây dựng đồ thị chuyển động của từng biến khớp theo thời gian.