Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay: Đề tài nghiên cứu khoa học

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC CÁNH TAY

MÃ SỐ: SV2020-11

S KC 0 0 7 3 7 6

Tp. Hồ Chí Minh, năm 2020

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT

GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC”

NĂM 2020

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG

ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC

CÁNH TAY

Trong lĩnh vực khoa học và công nghệ: Chuyên ngành kỹ thuật Y Sinh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT

GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC”

NĂM 2020

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG

ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC

CÁNH TAY

Trong lĩnh vực khoa học và công nghệ: Chuyên ngành kỹ thuật Y Sinh

Sinh viên thực hiện: Lê Ngọc Phú Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh

Lớp, khoa: 161290, Khoa Điện – Điện tử Năm thứ: 4 /Số năm đào tạo: 4

Ngành học: Kỹ thuật Y Sinh

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thanh Huy Nam, Nữ: Nam Dân tộc: Kinh

Lớp, khoa: : 161290, Khoa Điện – Điện tử Năm thứ: 4 /Số năm đào tạo: 4

Người hướng dẫn chính: ThS. Ngô Bá Việt

Ngành học: Kỹ thuật Y Sinh

-i-

MỤC LỤC MỤC LỤC .............................................................................................................. i

DANH MỤC HÌNH ............................................................................................. iv

DANH MỤC BẢNG ........................................................................................... vii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................viii

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU ...................................................................................... 1

1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ ...................................................................................................... 2

1.2 LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI ......................................................................................... 3

1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI ................................................................................... 4

1.4 PHƯƠNG PHÁP, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ....................... 4

1.5 BỐ CỤC ............................................................................................................... 5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................. 6

2.1 ĐẶC TRƯNG CỦA TÍN HIỆU EEG VÀ TÍN HIỆU CHỚP MẮT.................... 7

2.1.1 Tín hiệu EEG ..................................................................................................... 7

2.1.2 Hành vi chớp mắt của con người ...................................................................... 8

2.1.3 Tín hiệu chớp mắt ............................................................................................. 8

2.2 BỘ LỌC THÔNG CAO ..................................................................................... 10

2.3 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ................................................................................ 11

2.3.1 Cortex API....................................................................................................... 11

2.3.2 Ngôn ngữ lập trình Python .............................................................................. 13

2.3.3 Arduino IDE .................................................................................................... 13

2.4 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG .............................................................................. 14

2.4.1 Thiết bị Emotiv EPOC+ .................................................................................. 14

2.4.2 Vi Điều Khiển ................................................................................................. 16

2.4.3 Cấu tạo và nguyên lý làm việc của bánh răng con lăn .................................... 17

2.4.4 Mạch thu phát Bluetooth HC-05 ..................................................................... 19

2.4.5 Module điều khiển động cơ bước A4988 ........................................................ 21

2.4.6 Động cơ bước .................................................................................................. 24

Chương 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ....................................................... 25

3.1 GIỚI THIỆU ....................................................................................................... 26

-ii-

3.2 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG ................................................................................ 26

3.3 THIẾT KẾ CÁNH TAY TRỢ LỰC .................................................................. 27

3.3.1 Thiết kế khung cánh tay .................................................................................. 27

3.3.2 Thiết kế hộp số giảm tốc có tỉ lệ 40:1 ............................................................. 29

3.4 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ MẠCH ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY .................. 35

3.4.1 Lựa chọn bộ thu tín hiệu EEG ......................................................................... 35

3.4.2 Thiết kế khối xử lý tín hiệu ............................................................................. 35

3.4.3 Thiết kế khối nhận dữ liệu bluetooth .............................................................. 36

3.4.4 Thiết kế bộ xử lý trung tâm ............................................................................. 37

3.4.5 Thiết kế bộ điều khiển ..................................................................................... 37

3.4.6 Lựa chọn động cơ ............................................................................................ 38

3.4.7 Thiết kế khối nguồn ........................................................................................ 38

3.5 SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC .......................................................................................................................... 40

3.6 THIẾT KẾ BỘ LỌC ........................................................................................... 40

Chương 4: THI CÔNG HỆ THỐNG .............................................................. 44

4.1 GIỚI THIỆU ....................................................................................................... 45

4.2 THI CÔNG BỘ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY ..................................... 45

4.3 THI CÔNG MÔ HÌNH KHUNG CÁNH TAY .................................................. 48

4.4 LẬP TRÌNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY ..................... 52

4.4.1 Lưu đồ giải thuật chương trình xử lý tín hiệu EEG ........................................ 52

4.4.2 Lưu đồ chương trình điều khiển cánh tay trợ lực ............................................ 56

4.5 TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG, THAO TÁC ......................................... 58

Chương 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ ....................................... 60

5.1 KẾT QUẢ THI CÔNG CÁNH TAY TRỢ LỰC ............................................... 61

5.2 GIAO DIỆN PHẦN MỀM GIÁM SÁT HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC ........................................................................................... 62

5.2.1 Giao diện phần mềm giám sát hệ thống .......................................................... 62

5.2.2 Thời gian đáp ứng phần mềm phát hiện chớp mắt .......................................... 64

5.3 KẾT QUẢ XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG CỬ ĐỘNG CHỚP MẮT .................... 64

5.3.1 Mô tả thí nghiệm ............................................................................................. 64

-iii-

5.3.2 Kết quả thống kê và đánh giá độ chính xác của hệ thống ............................... 66

5.4 KẾT QUẢ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC ........................... 67

Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỀN ................................... 70

6.1 KẾT LUẬN ........................................................................................................ 71

6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN ..................................................................................... 71

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 72

PHỤ LỤC ........................................................................................................... 74

-iv-

DANH MỤC HÌNH HÌNH TRANG

Hình 2.1: Thu tín hiệu điện não bằng các điện cực. ...................................................... 7 Hình 2.2: Tín hiệu EEG khi chớp mắt. .......................................................................... 9 Hình 2.3: Các loại tín hiệu chớp mắt. ............................................................................ 9 Hình 2.4: Đặc điểm của tín hiệu chớp mắt. ................................................................. 10 Hình 2.5: Đáp ứng tần số lý tưởng của bộ lọc thông cao. ........................................... 10 Hình 2.6: Mô tả phương thức hoạt động của Cortex API. .......................................... 12 Hình 2.7: Giao diện đăng nhập ứng dụng Emotiv. ...................................................... 12 Hình 2.8: Cú pháp yêu cầu quyền truy cập từ Emotiv API. ........................................ 12 Hình 2.9. Yêu cầu chấp nhận truy cập từ phần mềm ................................................... 12 Hình 2.10. Giao diện phần mềm Arduino IDE. ........................................................... 14 Hình 2.11: Thiết bị Emotiv EPOC+. ........................................................................... 14 Hình 2.12: Cách lắp đặt thiết bị đo điện não Emotiv. ................................................. 15 Hình 2.13: Board vi điều khiển arduino nano. ............................................................ 17 Hình 2.14: Mô tả cấu tạo thông số hình học của bộ truyền bánh răng con lăn. .......... 18 Hình 2.15: Mô tả nguyên lý làm việc của bộ truyền bánh răng con lăn. ..................... 19 Hình 2.16: Module bluetooth HC-05. .......................................................................... 19 Hình 2.17: Sơ đồ kết nối chân của HC-05 với arduino nano. ..................................... 20 Hình 2.18: Sơ đồ chân của driver A4988. ................................................................... 22 Hình 2.19: Sơ đồ kết nối module driver A4988 với vi điều khiển. ............................. 22 Hình 2.20: Động cơ bước 42mm. ................................................................................ 24 Hình 3.1: Mô hình hoạt động của hệ thống. ................................................................ 26 Hình 3.2: Sơ đồ khối của hệ thống. ............................................................................. 27 Hình 3.3: Nhôm định hình kích thước 20x20mm........................................................ 28 Hình 3.4: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho cổ tay. .............................................................. 28 Hình 3.5: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho bì cẳng tay. ...................................................... 28 Hình 3.6: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho bắp tay. ............................................................ 29 Hình 3.7: Mô hình 3D hộp đựng bộ điều khiển. .......................................................... 29 Hình 3.8: Các thông số hình học và lực tác dụng khi ăn khớp. ................................... 29 Hình 3.9: Mô hình 3D trục đầu vào và bánh răng của hộp số giảm tốc tỉ lệ 1:40. ...... 33 Hình 3.10: Mô hình 3D nắp đậy cho hộp số giảm tốc mặt trước và sau. .................... 34 Hình 3.11: Mô hình 3D nắp gắn động cơ bước 42mm cho hộp số giảm tốc .............. 34 Hình 3.12: Cánh tay trợ lực được thiết kế trên phần mềm solidworks........................ 35 Hình 3.13: Bộ đo điện não Emotiv EPOC+ 14 kênh. .................................................. 35 Hình 3.14: Sơ đồ nguyên lý của mạch nhận và truyền dữ liệu Bluetooth HC-05 với Arduino Nano. .............................................................................................................. 36 Hình 3.15: Sơ đồ kết nối chân của driver A4988 với động cơ bước. .......................... 38 Hình 3.16: Sơ đồ kết nối pin lipo với mạch sạc. ......................................................... 39 Hình 3.17: Sơ đồ nguyên lý của bộ điều khiển cánh tay. ............................................ 40

-v-

Hình 3.18: Tín hiệu thô EEG chưa qua xử lý. ............................................................. 41 Hình 3.19: Phổ tần số của tín hiệu thô EEG. ............................................................... 41 Hình 3.20: Đáp ứng xung bộ lọc thông cao. ................................................................ 42 Hình 3.21: Tín hiệu EEG trước và sau khi lọc nhiễu. ................................................. 42 Hình 3.22: Tín hiệu được làm mịn với chiều dài bộ lọc trung bình khác nhau. .......... 43 Hình 4.1: Sơ đồ bố trí sắp xếp các module trong hộp bộ điều khiển. ......................... 46 Hình 4.2: Lắp ráp khối nguồn cho bộ điều khiển động cơ. ......................................... 46 Hình 4.3: Lắp ráp khối vi xử lý trung tâm Arduino Nano vào bộ điều khiển. ............ 47 Hình 4.4: Lắp ráp mạch điều khiển động cơ A4988 thông qua board DRV8825 vào bộ điều khiển. .................................................................................................................... 47 Hình 4.5: Lắp ráp khối nhận tín hiệu Bluetooth HC-05. ............................................. 48 Hình 4.6: Hình ảnh mô hình 3D các mặt cắt của khung cánh tay trợ lực. .................. 49 Hình 4.7: Các thành phần của khung cánh tay trợ lực................................................. 49 Hình 4.8: Hình ảnh hộp số giảm tốc 1/40 sau khi được lắp ráp. ................................. 50 Hình 4.9: Ráp thanh nhôm định hình, ốp đỡ cho khung cánh tay trợ lực. .................. 50 Hình 4.10: Hình ảnh bộ điều khiển hoàn chỉnh sau khi được kết nối dây. ................. 50 Hình 4.11: Mô hình cánh tay trợ lực sau khi gia công hoàn thành. ............................ 51 Hình 4.12: Sơ đồ khối chương trình thu tín hiệu EEG. ............................................... 52 Hình 4.13: Chương trình chính xử lý tín hiệu EEG. ................................................... 54 Hình 4.14: Lưu đồ chương trình phát hiện chớp mắt. ................................................. 55 Hình 4.15: Lưu đồ giải thuật cho chương trình điều khiển khung cánh tay trợ lực. ... 56 Hình 4.16: Lưu đồ giải thuật cho chương trình đọc dữ liệu điều khiển. ..................... 57 Hình 4.17: Lưu đồ giải thuật cho chương trình lệnh điều khiển khung cánh tay trợ lực. ...................................................................................................................................... 57 Hình 4.18: Quy trình thao tác sử dụng khung cánh tay trợ lực. .................................. 58 Hình 5.1: Mặt trong và mặt bên của khung cánh tay. .................................................. 61 Hình 5.2: Sản phẩm hoàn thiện khung cánh tay trợ lực............................................... 61 Hình 5.3: Khung cánh tay được lắp vào cánh tay phải của người sử dụng. ................ 62 Hình 5.4: Trạng thái khung xương ở các điểm giới hạn. ............................................. 62 Hình 5.5: Giao diện phần mềm khi khởi động. ........................................................... 63 Hình 5.6: Dạng sóng hiển thị trên phần mềm lúc chớp mắt trái .................................. 63 Hình 5.7: Dạng sóng hiển và giao diện thị trên phần mềm lúc chớp mắt phải. .......... 63 Hình 5.8: Bố trí thí nghiệm thí thu tín hiệu EEG. ....................................................... 65 Hình 5.9: Dòng thời gian của thí nghiệm. ................................................................... 65 Hình 5.10: Tín hiệu chia thành nhiều khung. .............................................................. 66 Hình 5.11: Ma trận nhầm lẫn đánh giá thuật toán. ...................................................... 66 Hình 5.12: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi bắt đầu điều khiển. ................ 67 Hình 5.13: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt trái một lần. ........... 67 Hình 5.14: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt trái hai lần liên tục.68 Hình 5.15: Trạng thái cánh tay khi chưa chớp mắt phải. ............................................ 68

-vi-

Hình 5.16: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mầm khi chớp mắt phải lần thứ nhất. .. 69 Hình 5.17: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mầm khi chớp mắt phải lần thứ hai. .... 69 Hình 5.18: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mầm khi chớp mắt phải lần thứ ba. ..... 69

-vii-

DANH MỤC BẢNG

BẢNG TRANG

Bảng 2.1: Thông số kỹ thuật của 3 phiên bản Emotiv EPOC+. .................................. 15 Bảng 2.2: Các lệnh thông dụng dùng trong HC-05. .................................................... 21 Bảng 2.3: Mô tả chức năng pin của module A4988. ................................................... 23 Bảng 2.4: Mã điều khiển động cơ bước. ...................................................................... 23 Bảng 3.1: Thống kê dòng tải của các linh kiện. ........................................................... 39 Bảng 4.1: Danh sách các module và linh kiện liên quan. ............................................ 45 Bảng 4.2: Chi tiết các bộ phận của khung cánh tay trợ lực. ........................................ 51 Bảng 4.3: Các trường hợp chớp mắt có thể xảy ra. ..................................................... 53 Bảng 5.1: Thời gian xử lý dữ liệu ................................................................................ 64

-viii-

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Nguyên nghĩa STT

Application Programming Interface Automatic Voltage Regulator Brain Computer Interface Complementary Metal Oxide Semiconductor Central Processing Unit Diffusion Metal Oxide Semiconductor Electrocardiogram Electroencephalogram Electromyogram 9 Từ viết tắt API AVR BCI CMOS CPU DMOS ECG EEG EMG

Forehead 10 F

Finite Impulse Response 11 FIR

Integrated Development Environment 12 IDE

Infinite Impulse Response 13 IIR

Polylactic Acid 14 PLA

Poly Methyl Methacrylate 15 PMMA

Random Access Memory 16 RAM

Serial Port Protocol 17 SPP

Universal Asynchronous Receiver Transmitter 18 UART

Universal Serial Bus 19 USB

-1-

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU

-2-

1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Não người đóng vai trò quan trọng trong các hoạt động của con người [1]. Nó có

cấu trúc phức tạp gồm khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh liên kết với nhau. Các tế bào này

thu thập và truyền tải các tín hiệu điện với nhau, cho dù có hay không có các kích thích

bên ngoài. Dựa trên các tín hiệu điện não, người ta xác định được những thay đổi trong

hoạt động của não bộ, phục vụ cho việc phát hiện, chẩn đoán các chứng rối loạn não, rối

loạn giấc ngủ, chấn thương đầu, viêm não, đột quỵ. Một ứng dụng quan trọng khác đó

là dựa trên tín hiệu EEG để khôi phục lại các chức năng của con người, do bệnh tật hoặc

do tai nạn gây ra, một số người không có khả năng đi lại, cử động. Những người này

mất đi khả năng tương tác với thế giới bên ngoài. Hệ thống giao tiếp máy tính não (BCI)

đóng vai trò quan trọng nhằm hỗ trợ và thay thế con người tương tác với thế giới bên

ngoài. Hệ thống này chuyển các tín hiệu điện não thành các tín hiệu điều khiển mong

muốn như điều khiển xe lăn điện, điều khiển thiết bị (tivi, máy lạnh, đèn), điều khiển cử

động (cánh tay giả trên người bệnh nhân). Ngày nay, trên thế giới người khuyết tật do

tai nạn và bệnh tật gây ra ngày càng có chiều hướng gia tăng trong đó bị khuyết tật ở tay

cũng để lại những hậu quả to lớn đối với chúng ta. Nhiều báo cáo từ tổ chức khác nhau

cho thấy số lượng người bị thương tật tăng lên mỗi năm [2, 3]. Người tàn tật, khuyết tật

ở tay luôn cần những khung xương cánh tay, để không chỉ phục vụ cho vấn đề cử động

mà còn tăng cường khả năng độc lập của họ để giảm bớt sự hỗ trợ từ người khác. Hiện

nay, trên thế giới chủ yếu các nước phát triển người bị khuyết tật ở tay đã có điều kiện

sử dụng khung xương trợ lực cánh tay. Tuy nhiên, ngay cả những khung xương cũng

không hỗ trợ được những người tàn tật nặng. Bị hạn chế hay nói cách khác là những

người khuyết tật, không thể tự điều khiển được cánh tay theo ý muốn trong lúc cử động.

Nhất là những người không thể sử dụng cơ tay để điều khiển khung xương trợ lực. Vì

thế, những khung xương sử dụng tín hiệu điện não sẽ rất cần thiết để giúp họ sinh hoạt

hằng ngày tốt hơn.

Trong các nghiên cứu về hoạt động chớp mắt, liếc mắt thông qua tín hiệu EEG

(Electroencephalography). Với đề tài “Điều khiển xe lăn điện bằng các hoạt động của

mắt dựa trên tín hiệu điện não” được thực hiện năm 2013 bởi các tác giả Nguyễn Thanh

Hải, Nguyễn Văn Trung, Võ Văn Tới [4]. Tác giả đã giới thiệu phương pháp điều khiển,

các hướng di chuyển của xe dùng thuật toán ngưỡng để phát hiện các hoạt động của mắt

sử dụng kỹ thuật EEG. Với sự phát triển nhanh chóng của khoa học, đã có nhiều nghiên

-3-

cứu trên thế giới sử dụng tín hiệu điện não đồ để điều khiển xe lăn điện cũng như ứng

dụng vào điều khiển cánh tay robot, điều khiển khung xương nhân tạo và còn nhiều ứng

dụng khác nữa đã được thực hiện. Tác giả Tomoyuki Noda cùng các cộng sự [5], đã

hoàn thành nghiên cứu xây dựng mô hình giao tiếp giữa não bộ và máy tính phân tích,

trích đặc trưng tín hiệu điện não đồ. Qua đó nhận biết được các cử động các chi trên cơ

thể, để điều khiển hệ thống khung xương nhân tạo 10 bậc tự do 6 khớp hoạt động. Trong

nghiên cứu của tác giả có sử dụng mạng nơ-ron để phân loại nhận dạng tín hiệu khác

nhau của tín hiệu điện não đồ. Ngoài ra còn có một số nghiên cứu khác sử dụng mạng

nơ-ron của tác giả Millan [6] cùng các đồng sự. Bằng chứng cho thấy tế bào thần kinh

não có thể tái tạo sau đột quỵ, chủ yếu thông qua tái tạo mô thần kinh (sự hình thành các

khớp thần kinh giữa các tế bào thần kinh). Dựa vào tập các bài tập và lặp đi lặp lại dường

như là thành phần chính trong việc thúc đẩy quá trình tái tạo mô thần kinh sau đột quỵ

được nhóm tác giả [7, 8] chứng minh thông qua các khảo sát thực nghiệm. Ngoài ra còn

có tác giả Rebsamen cùng các cộng sự [9] kết hợp giữa xử lý ảnh và tín hiệu điện tâm

đồ để điều khiển xe lăn ở phạm vi trong nhà, kết hợp giữa hai điều kiện để cho ra kết

quả điều khiển tốt nhất. Đối với những người bị chấn thương tuỷ sống hoặc đột quỵ,

việc quay trở lại với cuộc sống bình thường gặp rất nhiều khó khăn. Vì các kết nối giữa

não và cơ bắp có thể bị tổn thương dẫn đến hạn chế khả năng vận động của các bộ phận

trên cơ thể như chân và tay. Việc phục hồi chức năng còn gặp nhiều hạn chế, phải phụ

thuộc vào sự giúp đỡ của các nhân viên hỗ trợ phục hồi chức năng.

Với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, việc thu thập và khai thác tín hiệu để chẩn

đoán. Cũng như phát hiện các hành vi của con người trở nên đơn giản hơn nhiều, với sự

hỗ trợ của nhiều công cụ. Cho phép xây dựng những giao diện giao tiếp giữa bộ não con

người và máy móc gọi tắt tiếng anh là BCI. BCI có thể cho phép con người điều khiển

các loại máy móc như cánh tay robot, phương tiện di chuyển. Chúng mở ra một hướng

đi mới cho ngành vật lý trị liệu, tăng hiệu suất của việc trị liệu và giảm bớt chi phí thuê

nhân viên trợ giúp phục hồi chức năng. Trên đây là những lý do cấp thiết để thôi thúc

nhóm thực hiện xây dựng đề tài “Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển

khung xương trợ lực cánh tay”.

1.2 LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀI

- Hỗ trợ cho quá trình phục hồi chức năng vận động cho người mất khả năng hoạt

động ở tay.

-4-

- Khung cánh tay trợ lực giúp họ giảm sự phụ thuộc vào mọi người xung quanh,

tăng hiệu suất hoạt động và giảm được chi phí thuê nhân viên vật lí trị liệu.

1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài điều khiển khung xương trợ lực cánh tay với các cử chỉ nâng lên, hạ xuống của

cánh tay từ tín hiệu điện não của con người. Cụ thể là thu thập và phân tích tín hiệu điện não

từ các hành động chớp mắt trái, chớp mắt phải, mở mắt để chuyển thành các lệnh điều khiển

cho bộ khung cánh tay trợ lực. Mỗi lần có tín hiệu khung cánh tay sẽ nâng lên hoặc hạ xuống

200 tùy theo hành động của người sử dụng. Thiết kế và chế tạo được mô hình khung xương

cánh tay trợ lực với mục tiêu nhỏ gọn, dễ sử dụng và không tốn nhiều chi phí khi thi công.

1.4 PHƯƠNG PHÁP, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

 Phương pháp nghiên cứu:

 Phương pháp nghiên cứu tài liệu: thu thập các tài liệu, bài báo khoa học liên

quan đến lĩnh vực nghiên cứu. Nghiên cứu lý thuyết để đưa ra phương pháp phù

hợp cho đề tài.

 Dựa vào lý thuyết tiến hành thiết kế bằng phần mềm và xây dựng mô hình

chạy thực tế.

 Tham khảo tài liệu về các phần mềm và vi điều khiển liên quan.

 Phương pháp thực nghiệm: tiến hành đo tín hiệu não từ máy Emotiv EPOC+.

Áp dụng các bộ lọc để xử lý tín hiệu đo được.

 Thống kê: thống kê kết quả đạt được để đánh giá độ chính xác của hệ thống.

 Đối tượng nghiên cứu:

 Tìm hiểu thiết bị đo điện não 14 kênh Emotiv EPOC+.

 Thiết kế mô hình khung xương cánh tay trợ lực.

 Lập trình điều khiển bằng phần mềm Arduino và Visual Studio.

 Tín hiệu điện não của con người.

 Đối tượng nghiên cứu hướng tới những người mất khả năng vận động ở tay. Do

bệnh tật hoặc do tai nạn gây ra, một số người không có khả năng cử động ở tay.

Những người này mất đi khả năng tương tác với thế giới bên ngoài.

 Nghiên cứu và thiết kế khung cánh tay, thử nghiệm với thiết bị thu EEG Emotiv

 Phạm vi nghiên cứu

 Sản phẩm mô hình khung cánh tay trợ lực được làm bằng nhựa.

EPOC +/Emotiv PRO.

 Phần mềm viết ra chạy trên máy tính chạy hệ điều hành Windows.

 Kích thước khung cánh tay dài 38cm, cao 15cm, rộng 10cm.

 Sử dụng động cơ bước để điều khiển khung cánh tay.

 Chỉ sử dụng cho người mất khả năng vận động ở tay.

-5-

1.5 BỐ CỤC

Trong quá trình thực hiện nghiên cứu khoa học với đề tài: Nghiên cứu và ứng dụng

tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay, nhóm tập trung giải quyết

và hoàn thành được những chương sau:

Chương 1: Mở đầu.

Đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn

thông số và bố cục của đề tài nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết.

Trình bày các kiến thức về đặc trưng của tín hiệu EEG, giới thiệu về thông số các

linh kiện sử dụng trong mạch. Bộ lọc số và phương pháp cửa sổ, giới thiệu sơ lược về

phần cứng và phần mềm.

Chương 3: Thiết kế và tính toán.

Trình bày thiết kế sơ đồ nguyên lý, sơ đồ mạch, bố trí linh kiện, nguyên lý hoạt

động và thiết kế khung cánh tay trợ lực.

Chương 4: Thi công hệ thống.

Lắp đặt các bộ phận khung cánh tay, trình bày lưu đồ giải thuật và chương trình

thu dữ liệu EEG và điều khiển cánh tay, cuối cùng đóng gói.

Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá.

Trình bày kết quả đạt được, viết tài liệu hướng dẫn sử dụng của cánh tay.

Chương 6: Kết luận và Hướng phát triển.

Kết luận chung và hướng phát triển của đề tài.

-6-

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

-7-

2.1 ĐẶC TRƯNG CỦA TÍN HIỆU EEG VÀ TÍN HIỆU CHỚP MẮT

2.1.1 Tín hiệu EEG

EEG là từ viết tắt kỹ thuật đo điện não đồ thường được sử dụng để ghi lại biến

động điện của vỏ não [10, 11], sử dụng các điện cực đặt trên hộp sọ để ghi lại các hoạt

động, số lượng các điện cực tuỳ thuộc vào ứng dụng. Tín hiệu này là phản hồi điện sinh

học được tiếp nhận ngay tức khắc của tế bào não thông qua vỏ não, là một trong những

bộ phận phức tạp nhất trên cơ thể người. Não người khi có các tác động từ các giác quan

như: thị giác, thính giác, xúc giác sẽ sản sinh ra các tín hiệu điện rất nhỏ phản hồi lại và

được trao đổi thông qua các nơ ron thần kinh. Tín hiệu điện não ghi lại có độ lớn trong

khoảng 10-100 microvolt. Tần số thay đổi trong khoảng 0.5-100Hz và có chứa nhiều

thành phần tín hiệu điện khác như điện cơ (EMG), điện tim (ECG). Vì thế nên tín hiệu

cần được khuếch đại và lọc nhiễu để có được tín hiệu tốt hơn [10, 12]. Việc tiến hành

đo đạc EEG thường được thực hiện bằng cách gắn nhiều điện cực rải rác xung quanh

đầu. Mỗi điện cực sẽ thu được các xung điện tại từng khu vực riêng biệt, mỗi điện cực

được coi như là 1 kênh, thường được thiết kế với mũ đội đầu gắn điện cực được trình

bày như hình 2.1 mô tả cách thu tín hiệu điện não bằng các điện cực gắn trên da đầu.



Hình 2.1: Thu tín hiệu điện não bằng các điện cực.

Tín hiệu EEG được chia làm 5 loại:

-8-

- Delta: có dải tần số nằm trong khoảng 0.5 đến 4Hz với biên độ thay đổi bất định.

Dạng sóng delta chủ yếu xuất hiện trong giấc ngủ sâu và trong trạng thái thức giấc.

Sóng delta xuất hiện chủ yếu tại cực Fp1 và Fp2.

- Theta: có dải tần số nằm trong khoảng 4 đến 7Hz với biên độ cao hơn 20uV.

Sóng theta thường xuất hiện khi người bị căng thẳng, đặc biệt là lúc thất bại hoặc

chán nản. Sóng theta xuất hiện nhiều tại cực C3, C4.

- Alpha: có dải tần số nằm trong khoảng 8 đến 13 Hz với biên độ từ 30 đến 50uV.

Sóng alpha được tạo ra ở trong hai trường hợp là khi ta thư giãn hoặc khi ta hành

động vô thức. Sóng alpha tập trung nhiều tại cực O1 và O2.

- Beta: có dải tần số nằm trong khoảng 13 đến 30Hz với biên độ 5 đến 30uV. Sóng

beta là dạng sóng của tín hiệu điện não và thường liên quan đến các hoạt động suy

nghĩ, hoạt động gây chú ý. Sóng beta xuất hiện nhiều ở vùng đỉnh và thùy trán.

- Gamma: sóng gamma có tần số 30Hz trở lên và biên độ điện áp cũng biến đổi

không cố định.

2.1.2 Hành vi chớp mắt của con người

Chớp mắt là một chức năng cơ bản của mắt, có cơ chế bán tự động có thể kích

thích có điều kiện hoặc không điều kiện. Với chức năng chính là bảo vệ mắt khỏi các

tác nhân từ môi trường, gạt nước mắt loại bỏ các bụi bẩn trên mắt [10].

 Chớp mắt tự phát: Chớp mắt tự phát xảy ra không cần kích thích từ bên ngoài

Phân loại chớp mắt:

hay từ bên trong. Được điều khiển bởi vùng vỏ não tiền vận động xảy ra mà

 Phản xạ chớp mắt: Phản xạ chớp mắt là phản xạ không điều kiện xảy ra để

không cần ý thức giống như thở và co bóp dạ dày.

phản hồi lại với kích thích từ bên ngoài, như là vật thể di chuyển nhanh qua

 Chớp mắt tự nguyện: Chớp mắt tự nguyện là hành vi chớp mắt do người điều

mắt.

khiển với mục đích theo ý muốn và cường độ thường lớn hơn so với phản xạ

chớp mắt và chớp mắt tự phát.

Tín hiệu chớp mắt (hoạt động của cơ mắt) có thể thu được bằng phương pháp điện

não đồ. Độ lớn từ 50 - 3500 microvolt với tần số hoạt động từ 0.5-100 Hz. Độ lớn của

hành vi chớp mắt thay đổi tuyến tính theo góc nhìn của mắt.

2.1.3 Tín hiệu chớp mắt

-9-

Chớp mắt thường được đặc trưng bởi các đỉnh với điện áp cao hơn tín hiệu EEG.

Chớp mắt thường được xác định bằng cách đặt ngưỡng và phân loại như chớp mắt cho

tất cả các hoạt động vượt quá ngưỡng giá trị. Ngoài ra còn có sự thay đổi nhất định về

biên độ của đỉnh của một cá nhân cụ thể, nhiều thay đổi khác nhau giữa các đối tượng

[10]. Chớp mắt có thể được phân loại là chớp mắt ngắn nếu thời gian chớp mắt nhỏ hơn

200 mili giây hoặc chớp mắt dài nếu lớn hơn hoặc bằng 200 mili giây [11].

Nhiễu trong tín hiệu EEG thường đặc trưng bởi biên độ cao,thường ảnh hưởng

đến việc phân tích tín hiệu. Trong một số trường hợp nhiễu chớp mắt gây cản trở cho

quá trình phân tích dữ liệu. Như trong quá trình thu EEG khi đối tượng mở mắt sẽ chứa

nhiều tín hiệu nhiễu do chớp mắt. Tuy nhiên trong một số trường hợp tín hiệu nhiễu

chớp mắt có thể có ích. Có thể dùng nhiễu chớp mắt thu được bằng các điện cực EEG

để xác định các loại chớp mắt.

Hình 2.2: Tín hiệu EEG khi chớp mắt.

Tín hiệu EEG khi chớp mắt hình 2.3a có biên độ lớn hơn nhiều so với tín hiệu EEG

khi chớp mắt tự phát hình 2.3b. Chớp mắt tự nguyện có biên độ lớn nhất trong 3 loại

chớp mắt với độ lớn trong khoảng (-200uV đến 1200uV). Tín hiệu chớp mắt phản xạ có

biên độ nhỏ hơn nhiều so với chớp mắt tự nguyện trong khoảng (-50uV đến 200uV).

(a) Tín hiệu chớp mắt tự nguyện (b) Tín hiệu chớp mắt tự phát

Hình 2.3: Các loại tín hiệu chớp mắt.

-10-

Tín hiệu chớp mắt tự nguyện gồm có các đặc điểm được mô tả ở hình 2.4 gồm:

một đỉnh dương và một đỉnh âm. Độ rộng đỉnh dương được tính bằng khoảng cách giữa

hai điểm có giá trị bằng một nửa đỉnh dương, tương tự như vậy sẽ được độ rộng đỉnh

âm. Tổng độ rộng của tín hiệu chớp mắt được tính bằng tổng độ rộng của đỉnh âm và

đỉnh dương của tín hiệu.

Hình 2.4: Đặc điểm của tín hiệu chớp mắt.

2.2 BỘ LỌC THÔNG CAO

Tín hiệu EEG thu thập sẽ được số hóa với tốc độ lấy mẫu 128Hz. Trong quá trình

thu thập dữ liệu tín hiệu EEG bị nhiễu rất nhiều, sự hiện diện của nhiễu sẽ gây khó khăn

cho việc phân tích tín hiệu EEG. Đồng thời trong quá trình phân tích dữ liệu, chỉ quan

tâm đến một thành phần tín hiệu EEG nhất định. Vì những lý do đó mà cần có một bộ

lọc số để loại bỏ nhiễu và lọc lấy các thành phần tín hiệu cần phân tích. Bộ lọc số [12]

là một hệ thống dùng để làm biến dạng sự phân bố tần số của các thành phần của một

tín hiệu theo các yêu cầu đã cho. Tùy theo chiều dài của đáp ứng xung, bộ lọc được chia

thành hai loại: đáp ứng xung hữu hạn FIR (Finite Impulse Response) và đáp ứng xung

vô hạn IIR (Infinite Impulse Response). Bộ lọc FIR là một bộ lọc tuyến tính về pha, độ

ổn định cao do không có các cực. Ngược lại, bộ lọc IIR không tuyến tính về pha, không

có độ ổn định như bộ lọc FIR do chứa các cực.

Hình 2.5: Đáp ứng tần số lý tưởng của bộ lọc thông cao.

-11-

Với H (ω) và h(n) là đáp ứng tần số và đáp ứng xung của bộ lọc lý tưởng, khi đó H (ω)

và h(n) được tính theo công thức [13]:

(2.1)

(2.2)

Khi đó, đáp ứng xung của bộ lọc thông cao được thể hiện ở công thức dưới đây:

(2.3)

(2.4)

(2.5)

(2.6)

Đáp ứng xung của bộ lọc lý tưởng có chiều dài vô hạn và không nhân quả nên

không thể thực thi được. Để cho đáp ứng xung trở thành đáp ứng xung của bộ lọc FIR.

Phải đưa đáp ứng xung trở thành nhân quả và hạn chế chiều dài của nó. Có 3 phương

pháp để tổng hợp bộ lọc FIR: phương pháp cửa sổ, phương pháp lấy mẫu tần số và

phương pháp lặp. Với khối lượng tính toán không phức tạp và không yêu cầu cao về pha

tuyến tính nên phương pháp của sổ được sử dụng để lọc nhiễu EEG.

2.3 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM

2.3.1 Cortex API

Emotiv cung cấp cho người dùng phần mềm để tương tác với các thiết bị phần

cứng thu điện não của hãng. Ngoài ra Emotiv còn cung cấp thêm Cortex API để giao

tiếp với các phần mềm với nhau. Cortex API được xây dựng trên ngôn ngữ JSON và

giao thức Websockets. Làm cho việc truy cập được dễ dàng hơn với nhiều ngôn ngữ và

nền tảng khác nhau hình 2.6 mô tả phương thức hoạt động của Cortex API. Với Cortex

API chúng ta có thể dễ dàng lấy được dữ liệu EEG, cảm biến gia tốc, con quay hồi

chuyển theo thời gian thực và cùng nhiều chức năng khác.

 Windows 10 (64 bit).

 Windows 8.1 (64 bit).

 MacOS 10.12 Sierra trở lên.

Hiện tại, Cortex API được hỗ trợ trên các nền tảng sau:

-12-

Hình 2.6: Mô tả phương thức hoạt động của Cortex API.

Các bước thao tác với Cortex API để lấy dữ liệu EEG.

Bước 1: Đăng nhập vào Emotiv App với Emotiv ID và Password.

Hình 2.7: Giao diện đăng nhập ứng dụng Emotiv.

Bước 2: Yêu cầu truy cập từ ứng dụng thứ 3 bằng mã client ID và client secret.

Hình 2.8: Cú pháp yêu cầu quyền truy cập từ Emotiv API.

Bước 3: Chấp nhận quyền truy cập từ Emotiv App.

Hình 2.9. Yêu cầu chấp nhận truy cập từ phần mềm

-13-

Bước 4: Sau khi cho phép truy cập, kết nối với Emotiv Headset thông qua

bluetooth.

Bước 5: Gọi Query headset API để liệt kê ra danh sách headset đang kết

nối.

Bước 6: Gọi ControlDevice API để kết nối với headset mong muốn.

Bước 7: Gọi Authorize API để lấy mã Cortex token.

Bước 8: Gọi CreateSession API để mở ra session và sẵn sàng để nhận dữ

liệu EEG.

2.3.2 Ngôn ngữ lập trình Python

Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao, được tạo ra bởi Guido van Rossum và phát

hành lần đầu vào năm 1991. Python được thiết kế hướng đối tượng với cú pháp đơn

giản, dễ học. Nó tạo ra những chương trình với số lượng dòng code là ít nhất. Python

hiện có hai phiên bản phổ biến là Python2 và Python 3.

 Mô hình: functional, imperative, object-oriented, reflective.

 Thiết kế: Guido van Rossum.

 Phát triển: Python Software Foundation.

 Phát hành lần đầu: 1990.

 Phiên bản ổn định: 3.7.3 / 25 March 2019 2.7.16 / 4 March 2019.

 Typing discipline: Duck, dynamic, gradual (từ version 3.5).

 License: Python Software Foundation License.

 Filename extensions: py, pyc, pyd, pyo (từ đầu tới version 3.5), pyw, pyz (từ

Thông tin cơ bản về ngôn ngữ Python:

 Website: www.python.org.

version 3.5).

2.3.3 Arduino IDE

Arduino IDE (Integrated Development Environment) là phần mềm dùng để lập

trình cho Arduino. Môi trường lập trình Arduino IDE có thể chạy trên ba nền tảng phổ

biến nhất hiện nay là Windows, Macintosh OSX và Linux. Do có tính chất nguồn mở

nên môi trường lập trình này hoàn toàn miễn phí và có thể mở rộng thêm bởi người

dùng có kinh nghiệm. Không giống như các loại vi điều khiển khác, Arduino không cần

phải có các công cụ chuyên biệt để phục vụ việc nạp code. Đối với Arduino rất đơn

giản, ta có thể kết nối với máy tính bằng cáp USB. Thêm vào đó việc lập trình cho

-14-

Arduino rất dễ dàng, trình biên dịch Arduino IDE sử dụng phiên bản đơn giản hóa của

ngôn ngữ C++.

Hình 2.10. Giao diện phần mềm Arduino IDE.

Ngôn ngữ lập trình có thể được mở rộng thông qua các thư viện C++. Và do ngôn

ngữ lập trình này dựa trên nền tảng ngôn ngữ C của AVR nên người dùng hoàn toàn có

thể nhúng thêm code viết bằng AVR vào chương trình nếu muốn.

2.4 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG

2.4.1 Thiết bị Emotiv EPOC+

Emotiv EPOC+ là thiết bị thu tín hiệu EEG di động, với độ phân giải cao (14 bit),

14-kênh. Được thiết kế để dễ dàng đeo và thu thập tín hiệu EEG trong những ứng dụng

nghiên cứu thực tế. Với thiết kế nhỏ gọn sử dụng điện cực khô dễ dàng lắp đặt và vệ

sinh sau khi sử dụng cùng hệ sinh thái phần mềm hỗ trợ đến từ hãng Emotiv giúp cho

việc thu thập, lưu trữ và xử lý tín hiệu dễ dàng hơn.

Hình 2.11: Thiết bị Emotiv EPOC+.

-15-

Cách lắp đặt thiết bị đo điện não Emotiv EPOC+ được miêu tả như trong hình 2.12:

Hình 2.12: Cách lắp đặt thiết bị đo điện não Emotiv.

Bảng 2.1: Thông số kỹ thuật của 3 phiên bản Emotiv EPOC+.

Phiên bản EPOC v1.0 EPOC+ v1.1 EPOC+ V1.1A

Số điện 14 14 14 cực

Tần số lấy 128 SPS (2048 Hz 128 SPS / 256 SPS 128 SPS / 256 SPS

mẫu internal) (2048Hz internal) (2048Hz internal)

Độ phân 14 bit 14 bit/16 bit 14 bit/16 bit giải

0.2 - 45Hz, bộ lọc số 0.2 - 45Hz, bộ lọc số 0.2 - 45Hz, bộ lọc số Băng chặn dải từ 50Hz đến chặn dải từ 50Hz đến chặn dải từ 50Hz đến thông 60Hz 60Hz 60Hz

Khoảng 8400uV(pp) 8400uV(pp) 8400uV(pp) đo

Cảm biến - 3-axis +/-8g 3-axis +/-4g gia tốc

Vật liệu Ag/AgCl + Felt + Ag/AgCl + Felt + Ag/AgCl + Felt +

cảm biến Saline Saline Saline

-16-

Sau khi nhỏ dung môi vào các điện cực, ta tiến hành đội thiết bị Emotiv EPOC+

lên đầu để thu tín hiệu điện não. Đầu tiên, ta trượt thiết bị từ trên xuống (từ đỉnh đầu)

sao cho điện cực tham chiếu tiếp xúc với phần da sau tai. Các cảm biến tham chiếu có

vỏ cao su màu đen, vị trí các cảm biến này trên xương ngay sau mỗi dái tai. Tiếp theo,

ta tiến hành điều chỉnh các phần cong để cảm biến tiếp xúc với da. Hai cảm biến phía

trước AF3, AF4 vị trí xấp xỉ ở chân tóc hoặc khoảng chiều rộng của 3 ngón tay phía trên

lông mày được mô tả như hình 2.12 ở trên.

Cho đến nay Emotiv EPOC+ có 3 phiên bản với cấu hình khác nhau, đặc điểm

kỹ thuật và cấu hình cơ bản của 3 phiên bản được liệt kê ở bảng 2.1 Emotiv EPOC 1.1

và V1.A có nhiều cải tiến hơn so với bản EPOC v1.0 cụ thể tốc độ lấy mẫu, độ phân giải

cao hơn. Hỗ trợ thêm bộ 3 cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển, cảm biến từ trường

được trình bày như trong bảng 2.1 ở trên.

2.4.2 Vi Điều Khiển

 Arduino Nano có thể sử dụng 3 vi điều khiển họ 8bit AVR là ATmega8,

Board điều khiển Arduino Nano:

 Bộ xử lý có thể xử lý những tác vụ đơn giản như điều khiển đèn LED, xử lý

ATmega168, ATmega328.

tín hiệu cho xe điều khiển từ xa, làm một trạm đo nhiệt độ, độ ẩm hay những

ứng dụng khác như hệ thống nông nghiệp tự động, nhà thông minh.

 Chip điều khiển chính: ATmega328P.

 Chip nạp và giao tiếp UART: ATmega16U2.

 Nguồn nuôi mạch: 5VDC từ cổng USB hoặc 12V qua chân Vin.

 SRAM: 2 KB (ATmega328P).

 EEPROM: 1KB (ATmega328P).

Các thông số cơ bản của Arduino Nano:

Trong giới hạn của đề tài, hướng đến thiết kế nhỏ gọn, thẩm mỹ, đảm bảo giá thành

mà vẫn đáp ứng được những tính toán, vận hành của đề tài. Qua khảo sát các vi điều

khiển trên thị trường thì Arduino Nano V3.0 là một trong những lựa chọn thích hợp cho

đề tài. Arduino có kích thước nhỏ gọn (1.85cm*4.3cm), nhẹ (7g), hoàn thiện và thân

thiện với người dùng với nhiều tài liệu và code mẫu tham khảo. Arduino nano làm việc

với giắc cắm Mini-B USB thay cho cổng USB A như arduino Mega và Uno. Arduino

-17-

nano cũng được lập trình và nạp chương trình bằng Arduino IDE như những dòng

Arduino khác hiện hành.

Hình 2.13: Board vi điều khiển arduino nano.

 Chip xử lý: ATmega328.

 Kiến trúc: AVR.

 Điện áp hoạt động: 5V.

 Bộ nhớ: 32kb với 2kb dành cho bootloader.

 SRAM: 2kb.

 Clock: 16MHz.

 Analog IN Pins: 8.

 EEPROM: 1kb.

 Dòng I/O: 40 mA (I/O Pins).

 Điện áp ngõ vào: 7-12 V

 Số I/O digital: 22

 PWM: 6

Thông số kỹ thuật

2.4.3 Cấu tạo và nguyên lý làm việc của bánh răng con lăn

Các thành phần chính cấu tạo nên bộ truyền bánh răng con lăn được mô tả như trên

hình 2.14a. Trong đó có thể gộp thành 4 cụm thành phần chính. Cụm thứ nhất gồm trục

đầu vào cùng với bạc lệch tâm và ổ lăn tiếp nhận truyền động và tải trọng để truyền tới

cụm thứ hai là các bánh răng Cycloid hay đĩa Cycloid (trong một bộ truyền có thể có 1,

2 hoặc 3 đĩa Cycloid). Cụm thứ ba là các con lăn răng chốt lắp trên vành răng chốt, trong

đó vành răng chốt được giữ cố định. Cụm thứ tư là trục đầu ra được gắn với các chốt và

con lăn đầu ra, nhận chuyển động quay từ chuyển động của đĩa Cycloid. Nhờ sử dụng

các con lăn nên ma sát xuất hiện khi bộ truyền làm việc là ma sát lăn. Do vậy bộ truyền

bánh răng con lăn cho hiệu suất cao và làm việc êm. Một số thông số hình học cơ bản

 A: khoảng lệch tâm của đĩa Cycloid so với tâm trục vào.

của bộ truyền bánh răng con lăn được giới thiệu trên hình 2.14b trong đó:



-18-

 R2: bán kính đường tròn qua tâm các con lăn răng chốt.



rc: bán kính con lăn trên vành răng chốt.



rp: bán kính con lăn đầu ra.

 Rt: bán kính đường tròn qua tâm các chốt đầu ra.

 d: đường kính vòng chia răng đĩa Cycloid.

 da: đường kính vòng đỉnh của đĩa Cycloid.

r1: bán kính các lỗ đầu ra trên đĩa Cycloid.

(a) Cấu tạo bánh răng con lăn (b) Thông số hình học bánh răng con lăn.

Hình 2.14: Mô tả cấu tạo thông số hình học của bộ truyền bánh răng con lăn.

Ngoài ra, bề rộng và số răng đĩa Cycloid được kí hiệu lần lượt là b và z1. Hình

2.15 giới thiệu nguyên lí làm việc của bộ truyền này. Khi trục đầu vào quay làm bạc

lệch tâm gắn trên nó quay theo. Bánh răng Cycloid do lắp trên bạc lệch tâm cũng có xu

hướng quay theo, nhưng do bánh răng ăn khớp với các con lăn răng chốt trên vành răng

chốt nên bánh răng chỉ lăn bên trong vành răng chốt đồng thời nó cũng tự quay quanh

tâm của nó với tốc độ chậm và theo chiều ngược lại. Vì số răng của bánh răng Cycloid

ít hơn số răng chốt một răng nên sau mỗi một vòng quay của trục vào thì bánh răng

Cycloid mới quay quanh tâm của nó một bước răng. Vận tốc của bánh răng Cycloid

được truyền ra trục ra thông qua các chốt đầu ra có mang con lăn. Cụ thể theo như ví dụ

trên hình 2.15, ban đầu đường thẳng nối tâm trục vào và tâm của bạc lệch tâm tạo với

phương ngang một góc là 0° (gọi tắt là trục vào ở 0° - hình 2.15a) thì trục ra cũng ở góc

0°. Khi trục vào quay được một góc 90° theo ngược chiều kim đồng hồ (hình 2.15b) thì

bánh răng Cycloid quay được một góc 90°/u theo chiều kim đồng hồ quanh tâm của nó,

đồng thời kéo trục ra quay theo cũng được một góc 90°/u, với u là tỉ số truyền của bộ

truyền. Tiếp tục, khi trục vào quay được một góc 180° (hình 2.15c) thì trục ra quay được

-19-

một góc 180°/u. Tương tự, khi trục vào quay được một góc 270° (hình 2.15d) thì trục ra

quay được một góc 270°/u. Như vậy, trong truyền động này, tỉ số truyền u chính bằng

số răng đĩa Cycloid là z1 [15].

Hình 2.15: Mô tả nguyên lý làm việc của bộ truyền bánh răng con lăn.

2.4.4 Mạch thu phát Bluetooth HC-05

Module HC-05 là module Bluetooth SPP (Serial Port Protocol), giao thức cổng nối

tiếp dễ sử dụng, được thiết kế để thiết lập kết nối nối tiếp không dây. Cổng nối tiếp

module Bluetooth đủ điều kiện Bluetooth V2.0 + EDR (Tốc độ dữ liệu nâng cao) điều

chế 3Mbps với bộ thu phát vô tuyến 2.4 GHz và băng tần cơ sở hoàn chỉnh. Nó sử dụng

CSR Bluecore 04 - Hệ thống Bluetooth đơn chip ngoài với công nghệ CMOS và với

AFH (tính năng nhảy tần thích ứng). Với kích thước nhỏ gọn, module bluetooth HC-05

sẽ đơn giản hóa chu trình thiết kế, phát triển một mạch điện tử. Mạch thu phát Bluetooth

HC-05 đảm bào nhiệm vụ nhận tín hiệu từ mạch phát, đảm nhận chức năng Slave. Hình

ảnh thực tế của module HC-05 được trình bày qua hình 2.16:

Hình 2.16: Module bluetooth HC-05.

-20-

 Điện áp hoạt động: 3.3 ~ 5VDC.

 Mức điện áp chân giao tiếp: TTL tương thích 3.3VDC và 5VDC.

 Dòng điện khi hoạt động: khi Pairing 30 mA, sau khi pairing hoạt động.



Thông số kỹ thuật

 Baudrate UART có thể chọn được: 1200, 2400, 4800, 9600, 19200, 38400,

truyền nhận bình thường 8 mA.

 Support profiles: Bluetooth serial port (master and slave).

 Bluetooth protocol: Bluetooth specification v2.0 + EDR.



57600, 115200.



Frequency: 2.4 GHz ISM band.

 Transmit power: =4 dBm, class 2.

 Sensitivity: =-84 dBm at 0.1% BER.

 Rate: Asynchronous: 2.1 Mbps (max.)/160 kbps.

 Synchronous: 1 Mbps/1 Mbps.

 Security features: authentication and encryption.

 Kích thước: 15.2*35.7*5.6mm.

Modulation: GFSK (Gaussian frequency shift keying).

Sơ đồ chân kết nối và chế độ hoạt động:

Sơ đồ chân cũng như cách kết nối với board mạch Arduino nano được trình bày ở

hình 2.17 các chân được sử dụng khi kết nối RX, TX, VCC, GND. Vi điều khiển giao

tiếp với module qua 2 chân truyền và nhận dữ liệu TX, RX sử dụng giao thức truyền nối

tiếp bất đồng bộ UART.

Hình 2.17: Sơ đồ kết nối chân của HC-05 với arduino nano.

-21-

Thiết lập UART mặc định: Baudrate 38400 hoặc 9600.

Pairing code mặc định: 1234 hoặc 0000.

Để vào chế độ AT COMMAND, bấm giữ nút bấm, thả nút bấm sẽ thoát chế độ AT

COMMAND, lưu ý các lệnh AT đều là chữ in hoa.

Chân EN chỉ nhận mức logic TTL 3V3. Không có chức năng chọn vào chế độ AT

COMMAND [7].

Bảng 2.2: Các lệnh thông dụng dùng trong HC-05.

Lệnh Trả lời Hiệu ứng Lưu ý

AT OK Kiểm tra kết nối Không đổi

AT+VERSION OKlinvorV1.6 Kiểm tra phiên bản Thay đổi tùy module

AT+BAUD4 OK9600 Thiết lập tốc độ thành Có thể thay 4 thành 1-7

9600

AT+PIN0000 OKsetPIN Thiết lập pin code thành Có thể thay đổi tùy ý

0000

AT+NAMExyz OKsetname Thay đổi tên thành xyz Có thể thay đổi tùy ý

2.4.5 Module điều khiển động cơ bước A4988

A4988 là một bộ điều khiển DMOS cực nhỏ với bộ chuyển đổi và bảo vệ quá dòng.

A4988 có thể điều khiển được động cơ bước lưỡng cực với dòng điện lên đến 2A với

mỗi cuộn dây.

 Dễ dàng điều khiển hướng quay và số bước quay.

 5 chế độ điều khiển: full step, half step, 1/4, 1/8, 1/16.

 Có thể điều chỉnh dòng tối đa thông qua một biến trở cho phép động cơ bước

Dưới đây là một số tính năng chính của sản phẩm:

 Ngắt bảo vệ khi quá nhiệt, quá áp và quá dòng.

 Bảo vệ ngắn mạch.

hoạt động với công suất tối đa.

-22-

Module A4988 hoạt động với điện từ 8 - 35V để cấp cho động cơ bước hoạt động.

Mức logic dùng để giao tiếp với module từ 3 - 5.5V qua chân STEP, DIR, ENABLE.

Hình 2.18. Mô tả vị trí vật lý của board A4988. Cấu hình và chức năng của pin được

liệt kê qua bảng 2.3 dưới đây.

Hình 2.18: Sơ đồ chân của driver A4988.

 Điện áp hoạt động: 8V~35V.

 Dòng liên tục trên mỗi pha: 1A~2A.

 Điện áp logic: 3V-5.5V.

 Kích thước: 15,24 x 20,32cm.

Thông số kỹ thuật:

Hướng dẫn kết nối module A4988 với vi điều khiển:

Việc kết nối điều khiển giữa vi điều khiển và module khá đơn giản thông qua các

chân STEP, DIR, ENABLE. Hình 2.19 dưới đây mô tả chi tiết cách kết nối giữa vi điều

khiển với module.

Hình 2.19: Sơ đồ kết nối module driver A4988 với vi điều khiển.

-23-

Cần cấp điện áp điều khiển (3-5.5V) vào hai chân VDD, GND và nguồn áp cho

động cơ (8-35V) nối vào hai chân VMOT và GND. Các nguồn cung cấp cần có tụ điện

được đặt gần với module, và có thể cung cấp đủ dòng điện dự kiến (tối đa 4A để cung

cấp cho động cơ). Module có thể kết nối với các loại động cơ bước 4 dây, 6 dây, 8 dây.

Bảng 2.3: Mô tả chức năng pin của module A4988.

Tên pin Mô tả

VDD, GND Kết nối đến nguồn 5V và GND

VMOT & GND Chân cấp nguồn cho motor

1A, 1B, 2A, 2B Kết nối đến 4 cuộn dây của motor

STEP Chân điều khiển bước

MS1, MS2, MS3 Chân chọn chế độ vi bước

SLEEP Chân điều khiển chế độ ngủ

DIRECTION Chân chọn hướng quay động cơ

ENABLE Cho chép điều khiển động cơ

Bảng 2.4: Mã điều khiển động cơ bước.

MS1 MS2 MS3 Bước

Low Low Low Full step

High Low Low 1/2 step

Low High Low 1/4 step

High Low High 1/8 step

High High High 1/16 step

-24-

2.4.6 Động cơ bước

Động cơ bước có thể quy định chính xác số góc quay và động cơ bước sẽ phải

quay. Thực chất là một động cơ đồng bộ dùng để biến đổi các tín hiệu điều khiển dưới

dạng các xung điện rời rạc kế tiếp nhau thành các chuyển động góc quay hoặc các chuyển

động của rotor có khả năng cố định rotor vào các vị trí cần thiết. Động cơ bước có thể

quay bao nhiêu độ tùy ý và mỗi lần quay nó sẽ quay được 1 bước, mỗi bước ở đây là

bao nhiêu còn phụ thuộc vào động cơ bước.

Hình 2.20: Động cơ bước 42mm.

Về cấu tạo động cơ bước gồm có các bộ phận là stato, roto là nam châm vĩnh cửu

hoặc trong trường hợp của động cơ biến từ trở là những khối răng làm bằng vật liệu nhẹ

có từ tính. Động cơ bước được điều khiển bởi bộ điều khiển bên ngoài. Động cơ bước

và bộ điều khiển được thiết kế sao cho động cơ có thể giữ nguyên bất kỳ vị trí cố định

nào cũng như quay đến một vị trí bất kỳ nào. Động cơ bước loại 2 pha 6 dây, tức gồm

có 2 cuộn dây, mỗi cuộn có 3 đầu ra. Để sử dụng động cơ bước cần xác định dây common

của mỗi cuộn, sau đó nối hai dây này chung lại với nhau, khi đó động cơ sẽ chỉ còn lại

4 dây theo thứ tự là A+, A-, B+, B- và nối các dây này vào mạch điều khiển động cơ

bước A4988.

 Loại động cơ bước: 2 pha.

 Điện áp định mức: 4-5,5VDC Dòng điện định mức: 1,2A.

 Độ phân giải: 1,8 độ / 1 bước.

 Số lượng dây: 6 dây.

 Kích thước: 42x42x38mm.

 Trục 5 mm.

Thông số kỹ thuật:

-25-

Chương 3 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

-26-

3.1 GIỚI THIỆU

Hệ thống cần giao tiếp với chương trình Emotiv App để lấy tín hiệu thô EEG.

Sau đó tiến hành xử lý lọc nhiễu, để phát hiện tín hiệu chớp mắt từ đó gửi lệnh điều

khiển đến bộ điều khiển cánh tay. Giao tiếp giữa các thiết bị cần phải ít dây kết nối để

tránh các sự cố về điện như cháy nổ có thể xảy ra trong quá trình vận hành. Nhưng cũng

phải đảm bảo tín hiệu truyền đi không bị thất thoát. Để có thể cài đặt và sử dụng Emotiv

App yêu cầu máy tính chạy hệ điều hành windows 8 hoặc 10 (64bit) với cấu hình tối

thiểu 8GB RAM, chip xử lý tối thiểu core i5-3xxx hoặc cao hơn. Sử dụng máy tính cho

việc xử lý tín hiệu EEG, máy tính đóng vai trò là trung tâm của hệ thống, đảm nhiệm

giao tiếp với headset và cánh tay trợ lực. Giao tiếp giữa máy tính và cánh tay trợ lực sẽ

sử dụng công nghệ bluetooth 4.0 để thoả mãn yêu cầu đã đề ra [16].

3.2 SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG

Sơ đồ khối của hệ thống được thiết kế và trình bày ở hình 3.1. Hệ thống hoạt

động với máy tính là bộ xử lý tín hiệu phụ trách việc kết nối giữa Emotiv Headset và

cánh tay trợ lực. Tín hiệu EEG được thu bằng Emotiv Headset và được gửi về máy tính,

Emotiv Headset giao tiếp với máy tính thông qua bluetooth. Chương trình viết bằng

ngôn ngữ lập trình python được chạy trên máy tính và kết nối với Emotiv Headset.

Chương trình giao tiếp với Cortex API để nhận tín hiệu EEG. Sau đó tiến hành xử lý lọc

nhiễu để phát hiện tín hiệu chớp mắt trái và chớp mắt phải, từ đó đưa ra lệnh điều khiển

gửi đến cánh tay trợ lực để hoạt động theo ý người sử dụng muốn điều khiển.

Hình 3.1: Mô hình hoạt động của hệ thống.

-27-

Hình 3.2: Sơ đồ khối của hệ thống.

 Chức năng của các khối

Khối thu dữ liệu: Lấy tín hiệu điện não, sử dụng bộ đo điện não Emotiv EPOC+ 14

kênh.

Khối xử lý dữ liệu: Dùng máy tính nhận dữ liệu từ bộ Emotiv bằng kết nối bluetooth,

xử lý tín hiệu bằng ngôn ngữ python. Và sau khi xử lý xong sẽ gửi dữ liệu xuống cho

khối xử lý trung tâm.

Khối nhận dữ liệu: Giao tiếp giữa khối xử lý dữ liệu (máy tính) và bộ xử lý trung tâm

là cầu nối trung gian để nhận và truyền dữ liệu từ máy tính, sau đó truyền cho bộ xử lý

trung tâm thông qua bluetooth.

Khối xử lý trung tâm: Là bộ xử lý chính nhận dữ liệu từ máy tính thông qua bluetooth.

Sau đó xử lý và phân tích dữ liệu nhận được, rồi gửi tín hiệu điều khiển qua cho bộ điều

khiển cánh tay.

Khối điều khiển: Dùng module DRV8825 để mở rộng cho driver A4988 và nhận lệnh

điều khiển từ khối xử lý trung tâm để điều khiển động cơ bước của cánh tay.

Khối động cơ: Sử dụng động cơ bước để điều khiển cánh tay thông qua hộp số giảm

tốc với tỷ lệ 1:40.

Khối nguồn: Dùng 3 pin Lipo 3.7V – 1A mắc nối tiếp lại với nhau tạo ra nguồn 11.1V-

1A để cấp nguồn cho động cơ và arduino nano hoạt động.

3.3 THIẾT KẾ CÁNH TAY TRỢ LỰC

3.3.1 Thiết kế khung cánh tay

Mô hình khung cánh tay được thiết kế bắt đầu bằng việc lựa chọn thanh hỗ trợ

khuỷu tay. Thanh hỗ trợ khuỷu tay được lấy từ thanh nhôm định hình 20x20mm được

bán trong các cửa hàng cơ khí gồm: hai thanh nhôm có kích thước là 20cm hỗ trợ cố

định cho khuỷu tay và 15cm hỗ trợ cố định cho phần bắp tay được thể hiện qua hình 3.3.

-28-

Hình 3.3: Nhôm định hình kích thước 20x20mm.

Hình 3.4: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho cổ tay.

Tiếp theo, hình 3.4 là ốp đỡ cho tay gồm 3 ốp: ốp đỡ cho bắp tay, ốp đỡ cho bì

cẳng tay và ốp đỡ cho cổ tay sẽ được in bằng nhựa 3D PLA loại 1.75mm màu xám,

chúng ta tiến hành cài đặt các thông số trên phần mềm cura, để hạn chế việc gây khó

chịu cho người sử dụng khung cánh tay trợ lực. Sau khi được in xong sẽ được gắn cố

định vào thanh nhôm định hình và có thể di chuyển được tùy vào từng kích thước tay

của mỗi người bằng con tán xoay chữ T M4. Ốp đỡ cho cổ tay có chiều dài 60mm, chiều

rộng 77.79mm, chiều cao 60mm và bề dày của ốp 7mm.

Hình 3.5: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho bì cẳng tay.

Hình 3.5 là ốp đỡ cho bì cẳng tay có chiều dài 60mm, chiều rộng 95mm, chiều cao

75mm và bề dày của ốp 7mm. Kích thước hai lỗ hình chữ nhật để gắn dây đai cố định

tay là 30x3mm, hai con ốc bulong M4 được gắn vào thanh nhôm định hình để cố định

cho ốp đỡ.

-29-

Hình 3.6: Mô hình thiết kế ốp đỡ cho bắp tay.

Hình 3.6 là ốp đỡ cho bắp tay có chiều dài 120mm, chiều rộng 105mm, chiều cao

80mm. Kích thước bốn lỗ hình chữ nhật để gắn dây đai cố định tay là 30x3mm và hai

con ốc bulong M4 được gắn vào thanh nhôm định hình để cố định cho ốp đỡ.

Hình 3.7: Mô hình 3D hộp đựng bộ điều khiển.

Từ hình 3.7 trình bày những số liệu đo được từ thực tế để xem xét và tính toán đặt

các linh kiện bên trong hộp điều khiển, nhóm lựa chọn kích thước vỏ ngoài

101x105x62mm. Hộp bộ điều khiển được chia gồm 4 khu (đế gắn nguồn, board arduino

nano, Bluetooth HC-05, driver A4988) và 4 ngõ vào ra (MINI-B USB, jack cắm sạc,

công tắc nguồn và ngõ ra điều khiển động cơ) ở trên có 1 tấm nắp đậy có kích thước

101x105x3mm.

3.3.2 Thiết kế hộp số giảm tốc có tỉ lệ 40:1

Hình 3.8: Các thông số hình học và lực tác dụng khi ăn khớp.

-30-

Hình 3.8 biểu diễn các ký hiệu thông số hình học và lực tác dụng tìm ra giá trị của

các thông số đó để thiết kế được hộp số giảm tốc.

Phương trình biên dạng của đĩa cycloid được biểu diễn như sau:

(3.1)

Trong đó và được xác định bằng công thức:

(3.2)

và

( ) xác định theo công thức:

(3.3)

Trong đó:

- A là độ lệch tâm.

- R2 là bán kính vòng tròn lăn của đĩa cycloid.

- z1 là số răng đĩa xích và rc là bán kính chốt.

- 𝜑 góc biến thiên từ 0 đến 2π.

Tỷ số truyền của bộ truyền cycloid được tính bằng công thức:

(3.4)

Trong đó:

z1: số răng đĩa cycloid.

z2: số con lăn (số răng chốt).

Thay z1 = 40, z2 = 41 vào công thức (3.4) ta có:

(3.5)

Thông thường số chốt của con lăn lớn hơn số răng trên đĩa cycloid là một nên tỷ số

truyền là:

(3.6)

Tính toán các thông số của bộ truyền momen xoắn trên trục vào:

-31-

(3.7)

Trong đó:

- P1 là công suất của động cơ.

- n1 là số vòng quay đầu trục vào (trục động cơ).

Thay P1 = 6.10-3 (kW), n1 = 600 (vòng/phút) vào công thức (3.7) ta có:

(3.8)

Momen xoắn trên trục ra:

(3.9)

Trong đó:

- T2 là momen xoắn trên trục ra.

- u là tỷ số truyền của hộp giảm tốc cycloid.

- η: hiệu suất của bộ truyền.

Thay T1 = 95,5 Nmm, u= 40, η = 0,8 ÷ 0,96 và chọn giá trị η = 0,85 ta được:

(3.10)

Hệ số bề rộng vành răng đĩa cycloid:

(3.11)

Chọn = 0.1

Hệ số RAz để tránh hiện tượng lẹm chân răng, vùng giá trị của RAz nên chọn khi phân

tích bằng đồ thị [17] từ: 1,5 ÷ 2. Chọn RAz = 1,8.

Hệ số tải trọng KH khi tính về độ bền nén:

(3.12)

- Với 𝐾𝐻𝛼 là hệ số phân bố không đều tải trọng lên các răng hoặc các con lăn có chịu

lực tác dụng, phụ thuộc theo số răng đĩa cycloid, số răng đĩa cycloid càng ít thì

càng lớn, ta có = 1,15 1,25, chọn = 1,2.

- là hệ số phân bố không đều lên chiều rộng vành răng. Nguyên nhân của sự phân

bố không đều lên chiều rộng vành răng là do biến dạng của trục, ổ, con lăn và bản

thân các đĩa cycloid cũng như do sai số không tránh khỏi khi chế tạo và lắp ghép bộ

truyền.

-32-

Với = 0.1 chọn được giá trị của = 1.06 (Phục lục Bảng P.1)

- là hệ số tải trọng động do đặc điểm ăn khớp êm của loại bộ truyền này, chọn

= 1.

Từ các hệ số vừa tìm được ở trên ta thay vào (3.12):

(3.13)

Hệ số góc tiếp xúc phụ thuộc vào số răng đĩa cycloid z1 và hệ số RAZ. Với z1 = 40,

RAz = 1,8 có = 0,175. (Phục lục Bảng P.2)

Hệ số số răng đĩa cycloid kz phụ thuộc vào số răng đĩa cycloid được tính bằng công thức:

(3.14)

Thay z1 = 40 vào (3.14) suy ra: kz = 19.54

Hệ số kể đến cơ tính của vật liệu ZM được tính bằng công thức:

(3.15)

Trong đó:

- E1, E2 là mô đun đàn hồi vật liệu làm bánh răng và con lăn (hoặc chốt).

- μ1 và μ2 hệ số Poatxông của vật liệu làm bánh răng và con lăn.

Ta có nhựa PMMA (mica): E1 = 2743 Mpa, u1 = 0,36. Inox 304: E2 = 190000 Mpa, μ2

= 0,29 thay vào (3.15):

(3.16)

Bán kính vòng tròn qua tâm các con răng lăn chốt R2 được tính theo công thức:

(3.17)

Trong đó: z là số lượng bánh răng.

Dựa vào các giá trị đã tính được ở phía trên thế vào công thức (3.17):

(3.18)

Ta được: chọn: .

Bán kính con lăn răng chốt rc. Chọn rc = 1 mm.

-33-

Tính lại giá trị hệ số răng đĩa cycloid:

(3.19)

Bề rộng đĩa cycloid b được tính theo công thức:

(3.20)

Tính lại giá trị của hệ số bề rộng vành răng đĩa :

(3.21)

Khoảng lệch tâm của bộ truyền A:

(3.22)

Chọn A = 1 mm.

Kiểm nghiệm bánh răng về độ bền nén:

Công thức kiểm nghiệm đĩa cycloid về độ bền nén:

(3.23)

Thay các giá trị đã tìm được ở trên vào công thức (3.23) ta được:

(3.24)

Ứng suất bền cho phép của nhựa PMMA là 70MPa. Vì vậy chi tiết đủ bền: σ ≤ [σ].

Hình 3.9: Mô hình 3D trục đầu vào và bánh răng của hộp số giảm tốc tỉ lệ 1:40.

-34-

Trong hình 3.9 biểu diễn cơ cấu xoay của hộp số giảm tốc gồm 2 tầng bánh răng

có đường kính 42mm dày 5mm có 40 răng. Bánh răng được khoét 8 lỗ, mỗi lỗ có đường

kính 7mm sâu 5mm gắn vào 2 vòng bi vào có kích thước 7x4x2.5mm (X) và 1 lỗ ở giữa

có đường kính 24mm sâu 5mm để đặt vòng bi có kích thước 24x15x5mm (Y). Đặc biệt

trục đầu vào được gắn vào động cơ có 2 trục lệch tâm nhau 1mm để gắn 2 bánh răng

vào có đường kính bằng 15mm (Z), đường kính trục trên cùng là 12mm để gắn vòng bi

12x18x4mm (D) cố định trục để không bị di chuyển trong quá trình hoạt động và chiều

dài của trục 25mm.

Hình 3.10: Mô hình 3D nắp đậy cho hộp số giảm tốc mặt trước và sau.

Hình 3.10 là phần thiết kế nắp đậy cho hộp số giảm tốc gồm 8 lỗ có kích thước

3mm để cố định 4 thanh trục 3mm có chiều dài 22mm (K) và 4 bulong lục giác 3mm

dài 30mm (M). Đường kính vòng tròn trung tâm là 12mm để gắn vòng bi 12x18x4mm

(N) để giữ cố định trục đầu vào. Tiếp theo là đường kính trục tròn ở giữa là 40mm để

gắn vòng bi 40x50x7mm (P) giúp cố định và di chuyển cho cánh tay, ngoài cùng là vòng

tròn có đường kính 60mm.

Hình 3.11: Mô hình 3D nắp gắn động cơ bước 42mm cho hộp số giảm tốc

mặt trước và sau.

-35-

Hình 3.11 thiết kế nắp gắn động cơ bước 42mm cho hộp số giảm tốc giống như

phần thiết kế nắp đậy nhưng thêm 4 lỗ để gắn động cơ bước vào kích thước mỗi lỗ 3mm,

mặt bên trong cắt âm phần đầu ốc bu lông lục giác kích thước sâu 5mm rộng 6mm (G).

Phần cạnh ngoài có 3 lỗ có kích thước 3mm (H) để gắn phần khung cánh tay. Sau đây

là phần lắp ráp các bộ phận của cánh tay lại với nhau thành một khung cánh tay hoàn

chỉnh.

Hình 3.12: Cánh tay trợ lực được thiết kế trên phần mềm solidworks.

Mô hình cánh tay hoàn chỉnh được thiết kế và lắp ráp trong solidworks được thể

hiện như hình 3.12.

3.4 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ MẠCH ĐIỀU KHIỂN CÁNH TAY

3.4.1 Lựa chọn bộ thu tín hiệu EEG

Đề tài sử dụng bộ đo điện não Emotiv EPOC+ 14 kênh do thiết kế nhỏ gọn có kích

thước 9x15x15cm. Khối lượng 170g gồm có 14 kênh cảm biến toàn bộ não trong đó có

2 kênh F7 và F8 để thu tín hiệu chuyển động của mắt (vì bộ Emotiv 4 kênh không có

kênh F8) nên ta phải sử dụng bộ đo điện não từ 14 kênh trở lên mới có đầy đủ 2 kênh

F7 và F8 để thu tín hiệu điện não. Có hỗ trợ kết nối không dây sử dụng bluetooth 4.0

khoảng cách truyền dữ liệu trong phạm vi 15m vì đề tài không cần truyền tín hiệu trong

phạm vi xa.

Hình 3.13: Bộ đo điện não Emotiv EPOC+ 14 kênh.

3.4.2 Thiết kế khối xử lý tín hiệu

Vì Emotiv hỗ trợ phần mềm trên hệ điều hành của máy tính nên ta không sử dụng

vi điều khiển thông thường để xử lý. Chính vì vậy, đề tài sử dụng laptop làm khối xử lý

-36-

tín hiệu, hỗ trợ tốt việc giao tiếp các thiết bị ngoại vi và module từ bên ngoài (bluetooth,

UART, HDMI…).

3.4.3 Thiết kế khối nhận dữ liệu bluetooth

Dữ liệu sau khi được xử lý sẽ được truyền đến cho bộ xử lý trung tâm để điều

khiển động cơ. Với mục đích hạn chế sự phức tạp trong truyền dữ liệu có dây và tăng

tính linh hoạt khi điều khiển thiết bị thì truyền dữ liệu không dây bằng bluetooth là giải

pháp hợp lý nhất. Trên thị trường hiện nay có khá nhiều module bluetooth hỗ trợ vi điều

khiển giao tiếp với thiết bị khác nhau thông qua kết nối bluetooth. Một số module

bluetooth thường được sử dụng trong thực tế như: module bluetooth HC-05, module

bluetooth HC-06. Tuy nhiên module bluetooth HC-05 là lựa chọn tối ưu cho đề tài này

vì giá thành rẻ hơn so với các module khác, dễ dàng mua ở thị trường Việt Nam được

 Nguồn sử dụng là 5V nằm trong ngưỡng hoạt động 3~5 VDC của HC-05.

 Dòng điện khi hoạt động: khi Pairing 30 mA, sau khi pairing hoạt động truyền

nhiều người sử dụng và đánh giá ổn định. Các thông số phù hợp với hệ thống gồm:

 Thiết kế nhỏ gọn: 15.2*35.7*5.6mm.

 Khoảng cách truyền dữ liệu trong phạm vi 15m.

 Truyền dữ liệu nối tiếp, giao tiếp với Arduino Nano thông qua chân TX, RX

nhận bình thường 8 mA.

chuẩn UART ít dây kết nối đơn giản không phức tạp (so với chuẩn SPI) mà đáp

 Công suất tiêu thụ 0.15W.

ứng được dữ liệu truyền đi ít bị thất thoát.

Ta có sơ đồ nguyên lý như sau:

Hình 3.14: Sơ đồ nguyên lý của mạch nhận và truyền dữ liệu Bluetooth HC-05 với

Arduino Nano.

-37-

3.4.4 Thiết kế bộ xử lý trung tâm

Khối xử lý trung tâm: thu thập tín hiệu từ máy tính bằng bluetooth rồi gửi tín hiệu

điều khiển qua driver A4988 thông qua board mở rộng DRV8825 để điều khiển động

cơ của khung cánh tay. Với yêu cầu trên ta đều có thể sử dụng nhiều loại vi điều khiển

khác nhau như PIC, AVR, 8051, Raspberry, Arduino... làm khối xử lý đều có thể đáp

ứng được đầy đủ yêu cầu của hệ thống nhưng trong đề tài chọn Arduino nano vì nó có

 Giá thành rẻ hơn so với các dòng arduino uno, mega...., dễ sử dụng là module

những ưu điểm sau:

 Kích thước nhỏ gọn 1.85cm x 4.3cm so với những dòng arduino khác.

 Là dòng vi điều khiển mã nguồn mở, có nhiều thư viện hỗ trợ cho các module

hoàn chỉnh sử dụng chip ATmega328.

 Thời gian đáp ứng nhanh 62.5ns.

 Arduino nano có 14 chân I/O đáp ứng đủ kết nối với các module trong đề tài.

 Công suất tiêu thụ 0.2W.

chức năng khác nhau, trình biên dịch đơn giản, dễ sử dụng.

3.4.5 Thiết kế bộ điều khiển

Hiện nay, trên thị trường có nhiều driver điều khiển động cơ bước như TB6560,

L298, LV8729, ULN2003, A4988… Nhưng trong đề tài sử dụng module điều khiển

 Giá thành rẻ hơn so với module còn lại, dễ tìm kiếm trên thị trường.

 A4988 là bộ chuyển đổi và bảo vệ quá dòng điều khiển động cơ bước chế độ

driver A4988 vì nó có những ưu điểm sau phù hợp với đề tài:

 Thích hợp điều khiển động cơ bước 8V~35V, 2A.

 Giao tiếp và điều khiển đơn giản.

 Chế độ điều khiển: full, half, 1/4, 1/8 và 1/16.

 Điều chỉnh biến trở để thay đổi dòng ngõ ra max, tốc độ bước cao hơn.

 Tự động dò cường độ dòng điện.

 Có mạch shutdown khi quá nhiệt, quá áp và quá dòng.

 Công suất tiêu thụ 0.02W.

DMOS, mạch có bộ ổn định dòng điện.

-38-

Hình 3.15: Sơ đồ kết nối chân của driver A4988 với động cơ bước.

3.4.6 Lựa chọn động cơ

Sử dụng động cơ bước size 42 có khả năng quay chính xác góc, lập trình dễ dàng,

kích thước tương đối nhỏ gọn, lại có khả năng chịu tải lớn nên được sử dụng rất nhiều

trong các máy móc, robot. Về hoạt động: động cơ bước không quay theo cơ chế thông

thường, chúng quay theo từng bước nên có độ chính xác rất cao. Chúng làm việc nhờ

các bộ chuyển mạch điện tử đưa các tín hiệu điều khiển vào stator theo thứ tự và một

tần số nhất định. Tổng số góc quay của roto tương ứng với số lần chuyển mạch, cũng

như chiều quay và tốc độ quay của rotor phụ thuộc vào thứ tự chuyển đổi và tần số

chuyển đổi. Trong đề tài này thì nhóm sử dụng để quay cánh tay trợ lực giúp hỗ trợ cho

con người. Động cơ có momen xoắn 400N.cm thì lực nâng được tính như sau: F =

400/20 = 20 N (trong đó 20 là chiều dài của cánh tay), động cơ có thể nâng tối đa 2.04kg

(lấy gia tốc trọng trường bằng 9.8m/s2). Công suất tiêu thụ của động cơ 2.3W nằm trong

 Ưu điểm:

 Có thể điều khiển chính xác góc quay.

 Giá thành thấp.

 Nhược điểm:

tầm hoạt động của driver A4988.

Về cơ bản dòng từ drive tới cuộn dây động cơ không thể tăng hoặc giảm trong

lúc hoạt động. Do đó, nếu bị quá tải động cơ sẽ bị trượt bước gây sai lệch trong điều

khiển.

3.4.7 Thiết kế khối nguồn

Khối nguồn có chức năng cung cấp điện áp ổn định cho mạch. Thiết kế khối sạc

cho pin Lipo 2000mAh 3.7V - 1A gồm 3 cell pin kết nối lại với nhau thông qua mạch

sạc điện áp ngõ ra 11.1V để cung cấp cho động cơ theo sơ đồ hình 3.16 sau:

-39-

Hình 3.16: Sơ đồ kết nối pin lipo với mạch sạc.

Động cơ step sử dụng pin lipo dung lượng 6000mAH (từ 3 pin 2000mAH), điện

áp đầu ra 11.1VDC (sau khi kết nối 3 pin lại với nhau). Sử dụng bộ nguồn sạc pin với

đầu vào 12VDC.

Bảng 3.1: Thống kê dòng tải của các linh kiện.

Linh kiện Dòng tiêu thụ Điện áp tiêu thụ Số lượng chân I/O

Arduino Nano IAR = 40 mA 5V 5

HC05 IHC = 30 mA 5V 1

Step motor IST=1A 2.3V 1

A4988 IDR= 4mA 5V 7

Tổng dòng tiêu thụ:

(3.25)

Từ bảng 3.1 ta thay vào công thức (3.25) ta có:

(3.26)

Công suất tiêu thụ của hệ thống:

(3.27)

Chọn khối nguồn là 3 pin LIPO 2000mAh (1A) – 3,7V là đủ để cung cấp cho mạch và

động cơ hoạt động.

Nên ta có thể tính được thời lượng sử dụng PIN là:

(3.28)

Trong đó:



-40-

 A: Dung lượng pin (mAh).

 V: Điện áp pin (Volt).

 P: Công suất tải (W).

 η: Hệ số sử dụng pin. Thông thường η=0,7.

t: là thời gian sử dụng điện từ pin (giờ).

(3.29)

3.5 SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ

LỰC

Sơ đồ nguyên lý của bộ điều khiển gồm khối nguồn cung cấp nguồn cho toàn bộ

mạch hoạt động và được sạc thông qua giắc cắm DC 12V. Arduino nano (bộ xử lý trung

tâm) truyền dữ liệu nối tiếp (chuẩn UART) kết nối với module bluetooth HC-05 và nhận

dữ liệu liên tục từ máy tính gửi xuống thông qua bluetooth. Board arduino nano xử lý

dữ liệu sau đó gửi lệnh điều khiển nâng hoặc hạ cánh tay qua cho driver A4988, sau đó

driver sẽ điều khiển động cơ bước theo đúng lệnh mà ta đã lập trình.

Hình 3.17: Sơ đồ nguyên lý của bộ điều khiển cánh tay.

3.6 THIẾT KẾ BỘ LỌC

Tín hiệu EEG có rất nhiều tín hiệu nhiễu. Có nhiều nguyên nhân gây ra nhiễu trong

quá trình thu EEG: da ẩm ướt, điện trở tiếp xúc, hoạt động của cơ, môi trường tiến hành

thí nghiệm. Chính vì vậy mà việc loại bỏ nhiễu là cần thiết.

-41-

Hình 3.18: Tín hiệu thô EEG chưa qua xử lý.

Hình 3.18 mô tả tín hiệu EEG thu được bằng thiết bị Emotiv EPOC+. Có thể thấy

tín hiệu EEG thu được có biên độ dao động trong khoảng từ 3500uV đến 6000uV. Để

có thể xử lý dễ dàng, tín hiệu cần được loại bỏ nhiễu với nhiễu baseline drift, baseline

wander. Có thể dùng phương pháp phân tích phổ tần số để xác định tần số của nhiễu.

Hình 3.19 trình bày phổ tần số của tín hiệu thô, biên độ cao tập trung ở dải tần số thấp

nhỏ hơn 1Hz. Tín hiệu EEG nằm trong khoảng lớn hơn 1Hz. Nên biên độ sóng ở dải tần

số dưới 1Hz, có độ lớn hơn rất nhiều so với biên độ sóng ở dải tần lớn hơn 1Hz. Có thể

gây nên sự sai lệch cho tín hiệu. Cần thiết phải loại bỏ tín hiệu dưới 1Hz, để thu được

tín hiệu ít nhiễu hơn, thuận lợi cho việc xử lý phát hiện tín hiệu chớp mắt.

Hình 3.19: Phổ tần số của tín hiệu thô EEG.

-42-

Để loại bỏ các thành phần tín hiệu có tần số thấp sử dụng bộ lọc thông cao có tần

số cắt 1Hz. Sử dụng bộ lọc IIR với những ưu điểm đã nêu ra ở mục 2.2 bộ lọc thông

cao.

Hàm truyền bộ lọc IIR:

(3.25)

Đáp ứng xung của bộ lọc được thể hiện ở hình 3.20:

Hình 3.20: Đáp ứng xung bộ lọc thông cao.

Tín hiệu trước khi lọc được thể hiện bằng đường màu xanh có biên độ dao động

xung quanh giá trị 4000uV. Tín hiệu sau khi được loại bỏ nhiễu baseline wander trở nên

ổn định hơn trước được thể hiện bằng đường màu cam nhưng vẫn giữ nguyên được tín

hiệu chớp mắt được thể hiện như hình 3.21.

Hình 3.21: Tín hiệu EEG trước và sau khi lọc nhiễu.

Tín hiệu sau khi lọc nhiễu loại bỏ baseline wander, tuy nhiên tín hiệu vẫn còn nhiều

gai nhọn nhỏ, có thể ảnh hưởng đến việc xử lý xác định các đỉnh của tín hiệu. Để loại

bỏ các gai nhọn này, sử dụng bộ lọc trung bình để lọc và làm mịn tín hiệu. Tiến hành

lọc tín hiệu với nhiều bộ lọc có chiều dài khác nhau.

-43-

Hình 3.22: Tín hiệu được làm mịn với chiều dài bộ lọc trung bình khác nhau.

Tín hiệu được làm mịn với bộ lọc có chiều dài bằng 5, 7, 9 kết quả được thể hiện

ở hình 3.22 với bộ chiều dài bằng 5 tín hiệu giảm bớt nhiễu đáng kể. Với yêu cầu là xử

lý trong thời gian thực, ưu tiên chọn chiều dài bộ lọc thấp nhất để giảm bớt khối lượng

xử lý cũng như thời gian xử lý. Với lý do trên nên bộ lọc có có chiều dài bằng 5 được

chọn.

-44-

Chương 4 THI CÔNG HỆ THỐNG

-45-

4.1 GIỚI THIỆU

Với mạch nguyên lý đơn giản không quá nhiều linh kiện thì việc thiết kế mạch in

là không cần thiết. Các module được kết nối với nhau bằng dây tín hiệu nhằm giảm bớt

diện tích hộp điều khiển cũng như giảm bớt chi phí thi công mạch. Sau khi đã thiết kế,

lắp ráp xong, để hệ thống có thể vận hành cần có chương trình điều khiển và khi hệ

thống đã hoạt động cần có hướng dẫn sử dụng, các thao tác để mọi người đều có thể sử

dụng được khung cánh tay.

4.2 THI CÔNG BỘ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY

Mô hình sử dụng linh kiện và các module của nhà sản xuất có sẵn trên thị trường

nên sẽ không có sơ đồ mạch in. Sau khi đã thiết kế xong sơ đồ nguyên lý cho từng khối,

tiến hành lắp ráp từng khối lại với nhau theo sơ đồ nguyên lý dựa trên phần cứng. Trước

khi tiến hành thi công mạch cần chuẩn bị các linh kiện trong bảng 4.1 sau:

Bảng 4.1: Danh sách các module và linh kiện liên quan.

STT Tên linh kiện Giá trị Số lượng

1 Arduino nano 5V-30mA 1

2 Module bluetooth HC- 05 3.3-5V, 30mA 1

3 Động cơ step 42 2.3V_1.2A 1

4 Driver A4988 8~35V, 1-2A 1

5 Pin LIPO 2000mAh 3.7V-1A 3

6 Mạch sạc và bảo vệ 3S 20A 12.6-14V, 20A 1

7 Jack sạc 12V 1

Các linh kiện của hệ thống sẽ được thiết kế sắp xếp dựa trên mô hình phần cứng

như hình 4.1 có 2 ngõ vào input là nguồn 12V-1A cung cấp nguồn để sạc cho pin. Một

cổng Mini-B USB để nạp chương trình cho Arduino Nano và một ngõ ra output để điều

khiển động cơ bước.

-46-

Hình 4.1: Sơ đồ bố trí sắp xếp các module trong hộp bộ điều khiển.

 Lắp ráp khối nguồn cho bộ điều khiển động cơ

(a) Vị trí khối nguồn. (b) Vị trí công tắc nguồn và lỗ sạc.

Hình 4.2: Lắp ráp khối nguồn cho bộ điều khiển động cơ.

Tiến hành lắp ráp khối nguồn vào bộ điều khiển động cơ. Từ 3 pin lipo 2000mAH,

3.7VDC-1A kết nối lại với nhau thông qua mạch sạc để tạo điện áp đầu ra 11.1VDC đi

qua công tắc rồi mới cung cấp nguồn cho mạch hoạt động. Khi hết pin ta có thể sạc lại

cho pin qua jack cắm sạc đã được kết nối sẵn với mạch sạc. Sau khi kết nối dây xong

tiến hành dùng đồng hồ vạn năng để kiểm tra ngõ ra của nguồn xem đúng 11.1VDC-1A

không rồi ta mới cung cấp vào cho mạch được thể hiện như hình 4.2.

 Lắp ráp khối vi xử lý trung tâm Arduino Nano vào bộ điều khiển

Tiến hành lắp ráp board Arduino Nano V3.0 vào bộ điều khiển. Sau khi lắp ráp

xong tiến hành cấp nguồn 11.1VDC vào ngõ Vin của Arduino Nano. Từ board điều

khiển nano có ngõ ra 5VDC ta cung cấp cho module bluetooth HC-05 và driver A4988

-47-

hoạt động. Tiến hành nạp chương trình cho Arduino Nano rồi xem kết quả trên Serial

Port để kiểm tra xem board còn hoạt động được không. Kiểm tra nguồn lại lần nữa bằng

đồ hồ vạn năng để đảm bảo board hoạt động tốt nhất được trình bày như hình 4.3.

 Lắp ráp mạch điều khiển động cơ A4988 thông qua board DRV8825 vào bộ điều

Hình 4.3: Lắp ráp khối vi xử lý trung tâm Arduino Nano vào bộ điều khiển.

khiển

Hình 4.4: Lắp ráp mạch điều khiển động cơ A4988 thông qua board DRV8825 vào bộ

điều khiển.

Ta tiến hành kết nối dây cho các chân ENABLE, DIRECTION, STEP vào lần lượt

các chân A3, A4, A5 của board Arduino Nano. VMOT kết nối với nguồn 11.1VDC,

VDD cấp 5VDC, GND nối vào GND. Bốn dây điều khiển động cơ A+ A- B+ B- nối

vào động cơ theo nhà sản xuất cung cấp, kiểm tra kết nối dây lại lần nữa để đảm bảo ta

không mắc sai dây như hình 4.4.

 Lắp ráp khối nhận tín hiệu Bluetooth HC-05

Sau khi lắp ráp, tiến hành kiểm tra để xem mô-đun Bluetooth có hoạt động tốt

không. Kết nối Tx Rx của HC05 với A10, A11 của Arduino Nano đồng thời cấp nguồn

5VDC, GND cho module và bật chế độ AT để xem mô-đun Bluetooth có còn hoạt động

không. Sau khi kết nối dây giữa các module lại với nhau xong, kiểm tra lại từng dây kết

-48-

nối. Rồi mới tiến hành cấp nguồn cho bộ điều khiển và nạp chương trình vào arduino

nano để chạy thử xem mạch có hoạt động được không như hình 4.5.

Hình 4.5: Lắp ráp khối nhận tín hiệu Bluetooth HC-05.

4.3 THI CÔNG MÔ HÌNH KHUNG CÁNH TAY

Bên cạnh hoàn thành board mạch điều khiển khung cánh tay trợ lực, nhóm tiến

hành thiết kế mô hình khung cánh tay trợ lực hỗ trợ con người bằng phần mềm

Solidworks. Hình 4.6 được chụp từ phần mềm thiết kế Solidworks cho thấy các mặt cắt

của mô hình như mặt chiếu đứng, chiếu ngang, chiếu bằng và góc nghiêng của mô hình.

Vật liệu được chọn nhựa PLA 1.75mm màu xám thiết kế và sẽ thi công theo mô hình

này.

(a) Mặt chiếu ngang. (b) Mặt chiếu đứng.

-49-

Hình 4.6: Hình ảnh mô hình 3D các mặt cắt của khung cánh tay trợ lực.

Hình 4.7: Các thành phần của khung cánh tay trợ lực.

Cấu tạo chính của khung cánh tay trợ lực gồm 3 phần:

 Bộ khung cánh tay trợ lực gồm: 3 ốp đỡ cho tay và 2 thanh nhôm định hình

20x20mm.

 Bộ hộp số giảm tốc tỉ lệ 1:40 có đường kính trong là 42mm đường kính ngoài

60mm.

 Hộp điều khiển có kích thước 101x105x65mm.

Từ mô hình 3D đã thiết kế, ta lập bản danh sách các vật liệu cần chuẩn bị để thi

công mô hình như bảng 4.2 ở trên. Ngoài ra để tiến hành lắp ráp cần chuẩn bị thêm bộ

dụng cụ cơ khí như bộ khoan tay, bộ vít lục giác, cưa sắt, kéo, dao rọc giấy và keo dán.

 Bước 1: Xuất bản vẽ các bộ phận đã thiết kế và đi gia công.

Sau đó tiến hành lắp ráp mô hình theo các bước sau:

-50-

 Bước 2: Ráp các bộ phận trong bộ giảm tốc lại với nhau.

 Bước 3: Ráp thanh nhôm định hình, ốp đỡ cho khung cánh tay trợ lực.

Hình 4.8: Hình ảnh hộp số giảm tốc 1/40 sau khi được lắp ráp.

(a) Lắp ráp phần đỡ khuỷu tay. (b) Lắp ráp phần đỡ bắp tay.

 Bước 4: Lắp mạch nguồn và gắn các module vào hộp điều khiển.

Hình 4.9: Ráp thanh nhôm định hình, ốp đỡ cho khung cánh tay trợ lực.

Hình 4.10: Hình ảnh bộ điều khiển hoàn chỉnh sau khi được kết nối dây.

Bước 5: Tiến hành đi dây và hoàn thiện khung cánh tay trợ lực được thể hiện trong hình

4.11. Kiểm tra và tiến hành chạy thử nghiệm mô hình.

-51-

Hình 4.11: Mô hình cánh tay trợ lực sau khi gia công hoàn thành.

Bảng 4.2: Chi tiết các bộ phận của khung cánh tay trợ lực.

STT Tên linh kiện Số lượng Chú thích

1 Nhựa in 3D 1 PLA 1.75mm, màu xám

1 2 Động cơ step 42

1 3 Vòng bi 12x18x4mm

2 4 Vòng bi 40x52x7mm

2 5 Vòng bi 15x24x5mm

6 Vòng bi 4x7x2.5mm 32

2 7 Mica 5mm Đường kính 42mm

6 8 Ốc M3 Dài 30mm

6 9 Ốc M3 Dài 10mm

4 10 Ốc M3 Dài 8mm

6 11 Ốc M4 Dài 8mm

6 12 Đai ốc chữ T Loại gắn nhôm định hình 20mm

13 Thanh trượt M3 1 cây 20cm Cắt thành 4 đoạn 20mm

14 Nhôm định hình 20x20mm 2 thanh 1 thanh 20cm, 1 thanh 15cm

-52-

4.4 LẬP TRÌNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY

 Yêu cầu chương trình

4.4.1 Lưu đồ giải thuật chương trình xử lý tín hiệu EEG

Chương trình xử lý tín hiệu được chạy trên máy tính cần phải có tốc độ xử lý cao.

Cụ thể chương trình cần xử lý 128 mẫu dữ liệu trong 1 giây tương ứng với tốc độ lấy

mẫu của thiết bị Emotiv EPOC+. Đồng thời sau khi nhận dạng được tín hiệu chớp mắt

chương trình cần gửi lệnh điều khiển tương ứng với trạng thái chớp mắt phát hiện được

 Sơ đồ khối chương trình

qua bluetooth cho cánh tay.

Với những yêu cầu ở trên, chương trình xử lý tín hiệu EEG sẽ được thiết kế với

ý tưởng được trình bày ở dạng sơ đồ khối như hình 4.12. Để giải quyết được bài toán

giảm độ trễ do quá trình xử lý của máy tính và các tác vụ giao tiếp giữa máy tính và

cánh tay. Chương trình được phân ra thành ba khối, trao đổi dữ liệu với nhau qua các bộ

đệm có cấu trúc dạng hàng đợi(queue).

 Giải thích sơ đồ khối chương trình:

- Khối nhận và xử lý tín hiệu có chức năng thiết lập kết nối và nhận tín hiệu EEG

Hình 4.12: Sơ đồ khối chương trình thu tín hiệu EEG.

- Khối giao diện có chức năng hiển thị tín hiệu và trạng thái chớp mắt, phát hiện

từ thiết bị Emotiv EPOC+ thông qua Cortex API.

được thể hiện trực quan bằng hình ảnh hoặc hiển thị chữ. Kèm theo đó khối giao

diện còn có chức năng là cầu nối giao tiếp giữa người và cánh tay với các nút

nhấn điều khiển thay đổi các thông số cũng như điều chỉnh vị trí của cánh tay.

- Khối gửi lệnh điều khiển cho cánh tay có chức năng lấy dữ liệu từ bộ đệm và gửi

-53-

lệnh đó qua bluetooth đến cho cánh tay. Lệnh điều khiển có được từ xử lý phát

 Lưu đồ giải thuật chương trình chính xử lý tín hiệu

hiện tín hiệu chớp mắt hoặc từ người dùng thông qua giao diện.

Tín hiệu từ hai cực F7 và F8 sau khi được tiền xử lý (lọc thông cao, lọc trung bình)

sẽ được xử lý nhận dạng chớp mắt trái và chớp mắt phải. Lưu đồ cho giải thuật phát hiện

chớp mắt được thể hiện ở hình 4.13. Chương trình lần lượt nhận dạng nháy mắt trái và

mắt phải sau đó đem 2 giá trị nhận được so sánh. Có 4 trường hợp có thể xảy ra khi so

sánh được liệt kê ở bảng 4.3.

Bảng 4.3: Các trường hợp chớp mắt có thể xảy ra.

Chớp mắt Chớp mắt STT Kết quả trái phải

1 1 1 Không xác định

2 1 0 Chớp mắt trái

3 0 1 Chớp mắt phải

4 0 0 Không chớp mắt

Trường hợp 1 cả hai mắt cùng chớp chương trình không xác định được lệnh điều

khiển chương trình kết thúc sớm. Tương tự với trường hợp 4 cả hai mắt đều không chớp

mắt kết quả sẽ là không chớp mắt chương trình sẽ kết thúc sớm. Ngược lại nếu rơi vào

trường hợp 2, 3 chớp mắt phải hoặc trái chương trình sẽ lệnh điều khiển thích hợp đến

cánh tay tùy theo trường hợp mà chương trình sẽ gửi mã lệnh điều khiển tương ứng.

-54-

Hình 4.13: Chương trình chính xử lý tín hiệu EEG.

-55-

Hình 4.14: Lưu đồ chương trình phát hiện chớp mắt.

Chương trình phát hiện chớp mắt nhận ngõ vào là tín hiệu ở điện cực F7 hoặc F8.

Tiến hành phát hiện đỉnh dương, đỉnh âm trên tín hiệu. Nếu phát hiện là đỉnh dương tính

toán độ rộng đỉnh nếu độ rộng đỉnh trong giới hạn cho phép thì đánh dấu là đỉnh dương

-56-

đã xác định (đỉnh dương bằng 1). Tương tự với đỉnh âm chương trình tính giá trị độ rộng

đỉnh âm kiểm tra độ rộng nằm trong giới hạn cho phép, đồng thời kiểm tra đỉnh dương

đã được xác định trước đó hay chưa nếu có đỉnh dương được xác định thì trả về kết quả

là 1 tương ứng với có chớp mắt, ngược lại trả về 0 tương ứng với không chớp mắt.

4.4.2 Lưu đồ chương trình điều khiển cánh tay trợ lực

 Giải thích lưu đồ giải thuật hình 4.15:

Hình 4.15: Lưu đồ giải thuật cho chương trình điều khiển khung cánh tay trợ lực.

Khi ta cấp nguồn, Arduino sẽ khởi tạo thư viện, các biến và cấu hình cho các chân

sử dụng. Vòng lặp void loop bắt đầu nếu mySerial lớn hơn không thì đọc giá trị từ máy

 Giải thích lưu đồ giải thuật hình 4.16:

tính gửi xuống bằng bluetooth ngược lại quay lại so sánh tiếp.

Module bluetooth HC-05 nhận dữ liệu từ máy tính gửi xuống sau đó truyền dữ

liệu nối tiếp (UART) qua arduino nano. Trên máy tính dữ liệu gửi xuống theo chuỗi ký

tự, nội dung dữ liệu bắt đầu bằng dấu < và kết thúc bằng dấu >. Sau khi dữ liệu đã được

gửi xuống, chương trình con đọc dữ liệu sẽ kiểm tra biến var. Nếu var bằng ‘<’ thì biến

trạng thái ghi bằng 1, ngược lại nếu var bằng ‘>’ thì biến trạng thái ghi bằng 0. Nếu biến

trạng thái ghi bằng 1 thì biến varl bằng cộng thêm ký tự của biến var vào. Ngược lại ghi

-57-

bằng 0 thì biến varl thêm ký tự “>” vào, sau đó giá trị của biến varl sẽ được đưa vào

chương trình con lệnh điều khiển.

Hình 4.16: Lưu đồ giải thuật cho chương trình đọc dữ liệu điều khiển.

Hình 4.17: Lưu đồ giải thuật cho chương trình lệnh điều khiển khung cánh tay

trợ lực.

-58-

 Giải thích lưu đồ giải thuật hình 4.17:

Arduino nano gửi chuỗi ký tự “Arduino is ready” lên máy tính, sau khi nhận được

chuỗi ký tự máy tính sẽ bắt đầu gửi dữ liệu xuống cho arduino nano, gán biến varl bằng

control. Chương trình sẽ kiểm tra nếu control bằng ‘3’ thì sẽ gửi lệnh xuống cho driver

điều khiển động cơ cho co tay, ngược lại nếu control bằng ‘4’ thì điều khiển cho động

cơ cho duỗi tay ra. Khi không có 2 chuỗi ký tự trên thì cho động cơ dừng lại. Ký tự 3

nhận tín hiệu từ cực F8 và ký tự 4 nhận tín hiệu từ cực F7. Khi chớp mắt phải tín hiệu

từ cực F8 lớn F7 ngược lại khi chớp mắt trái tín hiệu F7 sẽ lớn hơn F8.

4.5 TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG, THAO TÁC

Sau khi đã thi công xong mô hình và viết xong chương trình điều khiển cho cánh

tay trợ lực. Tiếp theo là viết tài liệu hướng dẫn sử dụng thiết bị cho người dùng sử dụng

đúng, tránh trường hợp sai hoặc thiếu 1 bước nào đó mà thiết bị không hoạt động được.

Hướng dẫn sử dụng và thao tác kết nối cánh tay được trình bày như hình 4.18 sau:

Hình 4.18: Quy trình thao tác sử dụng khung cánh tay trợ lực.

-59-

Bước 1: Kiểm tra nguồn của bộ đo điện não Emotiv EPOC+, tiến hành lắp điện cực vào,

sau đó đặt thiết bị lên đầu theo đúng vị trí điện cực mà nhà sản xuất khuyến

cáo (xem mục 1.3.1 bên trên).

Bước 2: Tiến hành lắp khung cánh tay trợ vào cánh tay phải cho người sử dụng (nhớ

kiểm tra nguồn trước khi sử dụng), vị trí ban đầu của tay là duỗi thẳng 180 độ.

Bước 3: Kiểm tra kết nối bộ Emotiv EPOC+ bằng Emotiv App xem có kết nối được với

phần mềm chưa. Tiếp theo mở phần mềm Emotiv PRO lên kiểm tra chất lượng

tiếp xúc giữa các điện cực với bề mặt da đầu (màu xanh tiếp xúc tốt, màu cam

trung bình, màu đỏ kém, màu trắng là chưa tiếp xúc được).

Bước 4: Bật công tắc nguồn của khung cánh tay trợ lực lên, mở phần mềm studio code

ta tiến thành chạy code nhận và xử lý tín hiệu điện não.

Bước 5: Bắt đầu chớp mắt phải để co tay lại, mỗi lần chớp mắt khung cánh tay sẽ di

chuyển 20 độ. Ngược lại mỗi lần chớp mắt trái thì khung cánh tay sẽ duỗi

thẳng ra 20 độ, rồi quan sát theo dõi hoạt động của thiết bị (cánh tay chỉ di

chuyển trong phạm vi 100 độ). Kiểm tra thiết bị thường xuyên khi vận hành

tránh trường hợp thiết bị chạy sai hoặc mất nguồn do hết pin trong quá trình

sử dụng.

-60-

Chương 5

KẾT QUẢ-NHẬN XÉT-ĐÁNH GIÁ

-61-

5.1 KẾT QUẢ THI CÔNG CÁNH TAY TRỢ LỰC

Cánh tay trợ lực sau khi thiết kế và thi công hình 5.1, hình 5.2 là sản phẩm hoàn

thành có chiều dài 38cm, mặt bên của cánh tay có 1 công tắc nguồn và 1 jack cắm sạc.

Cánh tay được thiết kế phù hợp với tay phải, người có chiều dài cánh tay trong khoảng

từ 35cm đến 45cm. Đường kính cổ tay trong khoảng từ 6cm đến 8cm, bắp tay có đường

kính trong khoảng từ 9cm đến 10.5cm.

(a) Mặt trong của cánh tay (b) Mặt bên của cánh tay

Hình 5.1: Mặt trong và mặt bên của khung cánh tay.

Hình 5.2: Sản phẩm hoàn thiện khung cánh tay trợ lực.

Hình 5.3 miêu tả người sử dụng bắt đầu vận hành khung cánh tay kết hợp với phần

mềm phát hiện chớp mắt và giám sát cánh tay trợ lực. Trong quá trình vận hành, người

sử dụng sẽ được đeo khung cánh tay vào tay phải của mình. Khung cánh tay cố định

cánh tay người thông qua ốp cổ tay và ốp bắp tay nhờ dây đai co dãn. Người sử dụng

bắt đầu chớp mắt trái, chớp mắt phải thông qua chương trình phát hiện chớp mắt. Để

gửi lệnh điều khiển xuống cho cánh tay hoạt động theo ý muốn của người dùng. Hai vị

trí giới hạn của cánh tay được miêu tả ở hình 5.4a và 5.4b. Ở vị trí 0° cánh tay không

được phép quay ngược chiều kim đồng hồ mà chỉ có thể quay theo chiều kim đồng hồ,

tương tự đối với vị trí 100° cánh tay không được phép quay theo chiều kim đồng hồ nữa.

-62-

Hình 5.3: Khung cánh tay được lắp vào cánh tay phải của người sử dụng.

(a) Khung xương ở vị trí 0° (b) Khung xương ở vị trí 100°

Hình 5.4: Trạng thái khung xương ở các điểm giới hạn.

5.2 GIAO DIỆN PHẦN MỀM GIÁM SÁT HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KHUNG

CÁNH TAY TRỢ LỰC

5.2.1 Giao diện phần mềm giám sát hệ thống

Sau khi khởi chạy chương trình, giao diện hiện ra như hình 5.5. Giao diện phần

mềm gồm 2 đồ thị hiển thị sóng EEG từ kênh F7 và F8. Bên phải gồm 3 nút nhấn UP,

DOWN, STOP dùng để điều khiển cánh tay hoạt động lên xuống và dừng. Gửi lệnh điều

khiển xuống cánh tay trong trường hợp muốn cân chỉnh thủ công. Đồng thời 3 nút nhấn

sẽ thay đổi màu để thông báo cho người dùng biết khi chớp mắt được phát hiện bởi phần

mềm. Hình ảnh cánh tay ảo trên phần mềm sẽ thay đổi góc theo góc quay trong thực tế

của cánh tay.

-63-

Hình 5.5: Giao diện phần mềm khi khởi động.

Hình 5.6: Dạng sóng hiển thị trên phần mềm lúc chớp mắt trái

Hình 5.7: Dạng sóng hiển và giao diện thị trên phần mềm lúc chớp mắt phải.

Khi phát hiện được chớp mắt trái chương trình gửi lệnh điều khiển cánh tay. Đèn

báo hiệu màu, nút nhấn up sẽ chuyển sang màu đỏ trong khoản thời gian 1.5 giây. Bằng

với khoảng thời gian cánh tay di chuyển, sau đó quay trở lại với màu sắc cũ. Hình 5.6

mô tả chương trình, khi phát hiện chớp mắt phải điều khiển cánh tay nâng lên. Tương

tự khi chương trình phát hiện người dùng nháy mắt trái nút nhấn DOWN thay đổi màu

sang đỏ trong khoảng thời gian 1.5s sau đó trở lại với màu ban đầu hình 5.7.

-64-

5.2.2 Thời gian đáp ứng phần mềm phát hiện chớp mắt

Với phần cứng máy tính sử dụng CPU Intel core i5 5400U, Ram 8GB, hệ điều

hành windows 10. Tốc độ xử lý của chương trình được liệt kê qua các giai đoạn như

trong bảng 5.1 với 2 thông tin như sau:

- Tác vụ xử lý: Những việc sẽ làm khi chạy chương trình.

- Thời gian: Thời gian để hoàn thành tác vụ tính theo đơn vị giây.

Dựa vào bảng 5.1 có thể thấy, thời gian nhận dữ liệu là việc chiếm nhiều thời gian

nhất. Do chương trình xử lý một khung dữ liệu, với thời gian là 1 giây trong đó có sử

dụng 0.5 giây của khung trước đó. Vì vậy chương trình sẽ cần đợi một khoảng thời gian

là 0.5 giây nữa để có thể lấy đủ dữ liệu.

Bảng 5.1: Thời gian xử lý dữ liệu

Tác vụ xử lý Thời gian(ms)

Nhận dữ liệu 500

Tiền xử lý 200

Nhận dạng xử lý 10

Gửi lệnh xuống cánh tay 15

725 Tổng

Tổng thời gian chương trình cần để xử lý và nhận dạng một tín hiệu chớp mắt là

725ms. Độ trễ có thể nhỏ hơn do quá trình gửi và nhận tín hiệu giữa bộ thu điện não có

thể thay đổi do tốc độ đường truyền.

5.3 KẾT QUẢ XỬ LÝ VÀ NHẬN DẠNG CỬ ĐỘNG CHỚP MẮT

Sau khi hoàn thành chương trình máy tính nhận dạng phân loại chớp mắt trái và

chớp mắt phải, tiếp theo tiến hành thực hiện thí nghiệm để đánh giá độ chính xác của

chương trình đã viết.

5.3.1 Mô tả thí nghiệm

Thí nghiệm được mô tả như sau: Thí nghiệm được thực hiện trên người, đối tượng

thí nghiệm ngồi trên ghế đối diện là màn hình máy tính. Trên màn hình có một hình tròn

mỗi khi hình tròn thay đổi màu thì đối tượng thí nghiệm chớp mắt trái/phải theo màu

-65-

sắc tương ứng. Quá trình thí nghiệm kéo dài trong khoảng thời gian 95 giây và lặp lại 3

lần, thời gian nghỉ giữa mỗi lần trong khoảng từ 3 đến 10 phút. Hình 5.8 mô tả cách bố

trí thí nghiệm. Thí nghiệm được thực hiện trên 10 đối tượng, với tình trạng sức khoẻ tốt,

không bị tổn thương về tay chân, chức năng hoạt động của mắt bình thường, độ tuổi từ

20-23.

Hình 5.8: Bố trí thí nghiệm thí thu tín hiệu EEG.

Người thí nghiệm được ngồi ở ghế nhìn trực tiếp vào màn hình chớp mắt thay theo

yêu cầu xuất hiện trên màn hình máy tính bên trái màn hình bên phải được dùng để mở

phần mềm xác định chớp mắt.

Hình 5.9: Dòng thời gian của thí nghiệm.

Quá trình thí nghiệm được mô tả như sau: Bắt đầu thí nghiệm đối tượng được nghỉ

15 giây có thể tự do nói chuyện chớp mắt. Sau khi kết thúc 15 giây đầu đối tượng bắt

đầu chớp mắt trái khi thấy hình tròn ở màn hình thay đổi trạng thái theo chu kỳ 3 giây 1

lần. Quá trình kéo dài trong 30 giây tương ứng với đối tượng chớp mắt trái 10 lần. Tiếp

theo đối tượng sẽ có 20 giây ở trạng thái tự do sau khi kết thúc đối tượng tiếp tục thực

hiện chớp mắt phải. Theo sự thay đổi màu sắc của hình tròn trên màn hình tương tự như

chớp mắt trái quá trình chớp mắt phải cũng được thực hiện trong khoảng thời gian 30

giây.

-66-

5.3.2 Kết quả thống kê và đánh giá độ chính xác của hệ thống

Dữ liệu sau khi thu được ở thí nghiệm được phân tách thành các mẫu tín hiệu

nhỏ. Mỗi mẫu tín hiệu có thời gian 1 giây tương ứng với 128 mẫu tín hiệu. Hình 5.10

mô tả cách tín hiệu được chia thành nhiều đoạn nhỏ để đưa vào chương trình nhận dạng.

Mẫu tín hiệu sau sẽ lặp lại tín hiệu trước đó 50% mục đích giảm thiểu khả năng mất

thông tin của tín hiệu khi chia tín hiệu thành đoạn để xử lý.

Hình 5.10: Tín hiệu chia thành nhiều khung.

Hình 5.11: Ma trận nhầm lẫn đánh giá thuật toán.

-67-

Kết quả sau khi thực hiện thí nghiệm mô tả ở mục 5.3.1 kết quả thống kê được chia

ra cho mắt trái và mắt phải được thể hiện bằng ma trận nhầm lẫn hình 5.11. Thuật toán

nhận diện chính xác chớp mắt trái 97%, chớp mắt phải 99%. Nhưng với trường hợp

không chớp mắt tỉ lệ nhận dạng đúng còn thấp 62% nguyên nhân gây nên tình trạng

nhận diện sai trạng thái không chớp mắt là do di chuyển, cử động làm giảm sự tiếp xúc

giữa điện cực và da đầu gây nên nhiễu có biên độ lớn có hình dạng gần giống với tín

hiệu EEG chớp mắt phần mềm không thể phân biệt được dẫn đến phát hiện chớp mắt

sai.

5.4 KẾT QUẢ ĐIỀU KHIỂN KHUNG CÁNH TAY TRỢ LỰC

Cánh tay được sử dụng kết hợp với phần mềm phát hiện tín hiệu chớp mắt và giám

sát cánh tay. Trạng thái của cánh tay và dạng sóng của phần mềm qua các giai đoạn

được mô tả từ hình 5.12 đến hình 5.14. Hình 5.12 cánh tay ở vị trí 0° không có tín hiệu

chớp mắt, ở hình 5.13 người dùng chớp mắt phải cánh tay quay một góc 20° cùng chiều

kim đồng hồ, trên đồ thị giám sát tín hiệu EEG ở kênh F7 có một gai nhọn tương ứng

với tín hiệu của chớp mắt trái.

Hình 5.12: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi bắt đầu điều khiển.

Hình 5.13: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt trái một lần.

-68-

Hình 5.14: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt trái hai lần liên tục.

Thời gian để động cơ quay được 20° là 1.5 giây. Khi người dùng chớp mắt lần thứ

hai nếu khoảng thời gian giữa chớp mắt lần 1 và lần 2 nhỏ hơn 1.5 giây thì chuyển động

của cánh tay sẽ liên tục không bị gián đoạn. Tương tự với cho việc điều khiển khi muốn

cánh tay quay được góc quay lớn hơn. Hình 5.14 mô tả vị trí cánh tay quay được 400 khi

người dùng chớp mắt trái hai lần.

Tương tự với điều khiển nâng cánh tay, người dùng có thể hạ cánh tay bằng việc

chớp mắt phải. Trạng thái và dạng sóng của phần mềm qua các giai đoạn được mô tả từ

hình 5.15 đến hình 5.18. Trạng thái ban đầu của người dùng khi chưa chớp mắt phải

được mô tả ở hình 5.15 cánh tay ở vị trí 80°. Hình 5.16 người dùng chớp mắt phải, khung

xương quay một góc 20° ngược chiều kim đồng hồ trên đồ thị giám sát tín hiệu EEG

kênh F8 xuất hiện 1 gai nhọn tương ứng với tín hiệu chớp mắt phải.

EMOTIV EPOC+

HỘP ĐIỀU KHIỂN

ỐP TAY TRÊN DƯỚI

ĐỘNG CƠ VÀ HỘP SỐ

Hình 5.15: Trạng thái cánh tay khi chưa chớp mắt phải.

-69-

Hình 5.16: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt phải lần thứ nhất.

Hình 5.17 người dùng chớp mắt phải lần thứ hai cánh tay quay thêm được 20° ngược chiều kim đồng hồ trên đồ thị giám sát tín hiệu của kênh F8 xuất hiện 2 gai nhọn.

Hình 5.17: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt phải lần thứ hai.

Hình 5.18 mô tả trạng thái người dùng chớp mắt lần thứ ba ở đồ thị hiển thị tín

hiệu F8 xuất hiện thêm một gai nhọn tương ứng với tín hiệu chớp mắt lần thứ ba. Cánh

tay quay được thêm 20° trạng thái cánh tay ảo ở phần mềm giống như trạng thái thực tế

của cánh tay.

Hình 5.18: Vị trí cánh tay và trạng thái phần mềm khi chớp mắt phải lần thứ ba.

-70-

Chương 6

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

-71-

6.1 KẾT LUẬN

Nghiên cứu sử dụng ngưỡng để phân biệt các hoạt động của mắt. Tín hiệu EEG

thu thập được sẽ được đưa qua bộ lọc thông cao và IIR để loại bỏ nhiễu và lọc lấy tín

hiệu EEG. Nhận diện chính xác chớp mắt trái 97%, chớp mắt phải 99% với kết quả đạt

được, chúng ta có thể xác định trạng thái của mắt và số lần chớp mắt để điều khiển được

cánh tay trợ lực. Kết quả đạt được là mô hình khung cánh tay trợ lực hoạt động nâng

lên, hạ xuống được. Thu thập và phân tích được tín hiệu điện não từ các hành động chớp

mắt trái, chớp mắt phải, mở mắt để chuyển thành các lệnh điều khiển cho cánh tay. Thi

công và hoàn thiện được mô hình cánh tay trợ lực. Điều khiển được mô hình hoạt động

bình thường. Những mặt hạn chế mô hình được làm từ nhựa PLA còn cứng độ chính

xác của các chi tiết còn chưa cao, chưa ôm sát được cánh tay của người sử dụng. Tỷ số

truyền của hộp số còn thấp cần nâng cấp lên để cho khung cánh tay hoạt động tốt hơn.

Kích thước bộ điều khiển còn khá lớn. Mô hình hộp số được làm từ nhựa chưa được cơ

khí hóa. Tín hiệu còn bị nhiễu nếu người sử dụng chuyển động mạnh.

6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Nâng cấp hệ thống phần cứng lên sử dụng được cho cả 2 tay. Thiết kế thêm nhiều

khớp cho khung cánh tay giúp cho người linh hoạt hơn trong cử động. Dùng suy nghĩ

để điều khiển cánh tay thay vì sử dụng cử chỉ của khuôn mặt. Kết hợp thêm cảm biến

gia tốc xác định được chuyển động, từ đó có thể ngừng quá trình thu dữ liệu EEG và xử

lý để giảm bớt phát hiện chớp mắt sai do chuyển động làm tín hiệu có nhiều nhiễu.

-72-

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Huỳnh Hoàng Thái, “Hệ Thống Điều Khiển Thông Minh”, NXB Đại Học Quốc

Gia TPHCM, 2006.

[2] R. A. Cripps, "Spinal Cord Injury," Australian Institute of Health and

Welfare2006.

[3] R. Kreisfeld, "Hospitalised farm injury among children and young people,

Australia 2001-01 to 2004-05," Australia Institute of Aealth and Welfare 2008.

[4] Nguyễn Thanh Hải, Võ Văn Tới, Nguyễn Văn Trung, “Điều khiển xe lăn điện

bằng các hoạt động của mắt dựa trên tín hiệu điện não”, Tạp chí Phát triển Khoa

học và Công nghệ, vol 16, no.k3- 2013, 2013.

[5] Noda, T., Sugimoto, N., Furukawa, J., Sato, M., Hyon, S.-H., & Morimoto, J.

(2012), “Brain-controlled exoskeleton robot for BMI rehabilitation” 2012 12th

IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2012).

[6] Millan, J. d. R., Galan, F., Vanhooydonck, D., Lew, E., Philips, J., & Nuttin, M.

(2009), “Asynchronous non-invasive brain-actuated control of an intelligent

wheelchair”, 2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering

in Medicine and Biology Society.

[7] H. Barbeau, M. Ladouceur, K. E. Norman, A. Pépin, and A. Leroux, "Walking

after spinal cord injury: Evaluation, treatment, and functional recovery",

Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, vol. 80, pp. 225-235, 1999.

[8] H. L. Frankel, D. O. Hancock, G. Hyslop, J. Melzak, L. S. Michaelis, G. H.

Ungar, J. D. S. Vernon, and J. J. Walsh, "The value of postural reduction in the

initial management of closed injuries of the spine with paraplegia and

tetraplegia", Paraplegia, vol. 7, pp. 179-192, 1969.

[9] Rebsamen, B., Cuntai Guan, Haihong Zhang, Chuanchu Wang, Cheeleong Teo,

Ang, M. H., & Burdet, E. (2010), “A Brain Controlled Wheelchair to Navigate

in Familiar Environments”, IEEE Transactions on Neural Systems and

Rehabilitation Engineering, 18(6), pp. 590–598.

[10] Delsanto, S., Lamberti, F., Montrucchio, B. "Automatic Ocular Artifact

Rejection based on Independent Component Analysis and Eyeblink Detection",

Dipartimento di Automatica e Informatica, Politecnico di Torino, Italy, March

2003.

-73-

[11] Manoilov, P. P. "EEG Eye-Blinking Artifacts PowerSpectrum Analysis",

Proceedings of Int. Con. on ComputerSystems and Technologies,

CompSysTech '06, V. Tamovo,Bulgaria, 15-16 June 2006, pp. IIIA.3-I-IIIA.3-

[12] Steve Winder, “Analog And Digital Filter Design”, second Edition, 2002.

[13] Alan V.Oppenheim, Ronald W.Schafer, John R.Buck, “Discrete – time Signal

processing”, Prentice Hall Upper Saddle River Jersey 07458.

[14] Lê Cảnh Trung - Phạm Quang Huy, “Lập trình điều khiển với Arduino”, NXB.

[15] Vũ Lê Huy, “Tính toán độ bền mỏi tiếp xúc trong bộ truyền bánh răng con lăn”,

Tạp chí Khoa học và Công nghệ 53 (1) (2015) 115-126.

[16] Emotiv, “System requirment”, ngày truy cập: 12/06/2020.

Link: https://emotiv.gitbook.io/emotivbci/chapter1/system-requirments

[17] Nguyễn Thiện Phúc, Tạ Khánh Lâm, Phạm Hồng Phúc, Nguyễn Anh Tuấn,

“Xây dựng và mô phỏng biên dạng bánh răng Cycloid trong bộ truyền kiểu hành

tinh-con lăn”, Tuyển tập các công trình Hội nghị Cơ học toàn quốc lần thứ VII,

Nhà xuất bản Đại học Quốc Gia Hà Nội, 2002.

-74- PHỤ LỤC cho bộ truyền bánh răng con lăn Bảng P.1: Trị số hệ số

RAz = R2/A(1+z1) Bảng P.2: Tra hệ số K𝛂

RAz

1 .5 1 .6 1 .7 1 .8 1 .9 2.0 2.1 2.2

0.971 1.019 1.069 1.118 1.168 1.219 1.269 1.319

0.887 0.932 0.977 1 .023 1 .069 1.115 1.161 1.225 7

0.696 0.726 0.756 0.787 0.823 0.873 0.923 0.974 8

0.632 0.658 0.703 0.752 0.801 0.851 0.900 0.949 9

0.539 0.579 0.618 0.657 0.696 0.735 0.773 0.811 10

0.512 0.549 0.586 0.623 0.659 0.695 0.730 0.765 1 1

0.464 0.496 0.528 0.559 0.589 0.618 0.648 0.676 12

0.439 0.468 0.497 0.525 0.552 0.579 0.610 0.643 13

0.403 0.428 0.453 0.477 0.500 0.529 0.558 0.586 14

0.380 0.404 0.426 0.453 0.480 0.508 0.534 0.561 15

0.352 0.373 0.397 0.422 0.447 0.472 0.496 0.520 16

-75-

0.333 0.356 0.380 0.404 0.427 0.450 0.472 0.495 17

0.314 0.336 0.358 0.380 0.401 0.422 0.442 0.462 18

0.301 0.322 0.343 0.363 0.382 0.401 0.422 0.444 19

0.286 0.305 0.324 0.342 0.360 0.380 0.399 0.419 20

0.274 0.292 0.310 0.327 0.347 0.366 0.385 0.403 21

0.261 0.278 0.294 0.312 0.330 0.348 0.366 0.383 22

0.251 0.266 0.284 0.301 0.318 0.335 0.352 0.368 23

0.239 0.255 0.272 0.288 0.304 0.320 0.336 0.351 24

0.230 0.247 0.262 0.278 0.293 0.308 0.324 0.340 25

0.222 0.237 0.252 0.267 0.281 0.296 0.311 0.326 26

0.215 0.229 0.243 0.257 0.272 0.287 0.301 0.315 27

0.207 0.221 0.234 0.248 0.262 0.276 0.290 0.304 28

0.200 0.213 0.227 0.240 0.254 0.267 0.281 0.294 29

0.194 0.206 0.219 0.232 0.245 0.258 0.271 0.283 30

0.188 0.200 0.213 0.225 0.238 0.250 0.263 0.276 31

0.181 0.194 0.206 0.218 0.230 0.242 0.255 0.267 32

0.176 0.189 0.200 0.212 0.224 0.236 0.248 0.259 33

0.171 0.183 0.194 0.205 0.217 0.229 0.240 0.252 34

0.167 0.178 0.189 0.200 0.211 0.223 0.234 0.245 35

0.162 0.173 0.184 0.195 0.206 0.216 0.227 0.238 36

0.158 0.168 0.179 0.190 0.200 0.211 0.221 0.232 37

0.154 0.164 0.174 0.185 0.195 0.205 0.215 0.226 38

0.150 0.160 0.170 0.180 0.190 0.200 0.210 0.220 39

0.146 0.156 0.166 0.175 0.185 0.195 0.205 0.215 40

41 0.143 0.153 0.162 0.172 0.181 0.191 0.200 0.210

42 0.140 0.149 0.158 0.167 0.177 0.186 0.195 0.205

43 0.136 0.145 0.155 0.164 0.173 0.182 0.191 0.200

44 0.133 0.142 0.151 0.160 0.169 0.178 0.187 0.196

45 0.131 0.139 0.148 0.157 0.165 0.174 0.183 0.191

46 0.128 0.136 0.145 0.153 0.162 0.170 0.179 0.187

47 0.125 0.133 0.142 0.150 0.158 0.167 0.175 0.183

-76-

0.122 0.131 0.139 0.147 0.155 0.163 0.171 0.180 48

0.120 0.128 0.136 0.144 0.152 0.160 0.168 0.176 49

0.118 0.125 0.133 0.141 0.149 0.157 0.165 0.173 50

0.115 0.123 0.131 0.139 0.146 0.154 0.162 0.169 51

0.113 0.121 0.128 0.136 0.143 0.151 0.159 0.166 52

0.111 0.119 0.126 0.133 0.141 0.148 0.156 0.163 53

0.109 0.116 0.124 0.131 0.138 0.145 0.153 0.160 54

0.107 0.114 0.121 0.129 0.136 0.143 0.150 0.157 55

0.105 0.112 0.119 0.126 0.133 0.140 0.147 0.154 56

0.104 0.110 0.117 0.124 0.131 0.138 0.145 0.152 57

0.102 0.108 0.115 0.122 0.129 0.136 0.142 0.149 58

0.100 0.107 0.113 0.120 0.127 0.133 0.140 0.147 59

0.098 0.105 0.112 0.118 0.125 0.131 0.138 0.144 60

0.097 0.103 0.110 0.116 0.123 0.129 0.136 0.142 61

0.095 0.102 0.108 0.114 0.121 0.127 0.133 0.140 62

0.094 0.100 0.106 0.113 0.119 0.125 0.131 0.138 63

0.092 0.098 0.105 0.111 0.117 0.123 0.129 0.135 64

0.091 0.097 0.103 0.109 0.115 0.121 0.127 0.133 65

0.090 0.096 0.102 0.107 0.113 0.119 0.125 0.131 66

0.088 0.094 0.100 0.106 0.112 0.118 0.124 0.129 67

0.087 0.093 0.099 0.104 0.110 0.116 0.122 0.128 68

0.086 0.091 0.097 0.103 0.109 0.114 0.120 0.126 69

0.085 0.090 0.096 0.101 0.107 0.113 0.118 0.124 70

0.083 0.089 0.095 0.100 0.106 0.111 0.117 0.122 71

0.082 0.088 0.093 0.099 0.104 0.110 0.115 0.121 72

0.081 0.087 0.092 0.097 0.103 0.108 0.114 0.119 73

0.080 0.085 0.091 0.096 0.101 0.107 0.112 0.117 74

0.079 0.084 0.090 0.095 0.100 0.105 0.111 0.116 75

0.078 0.083 0.088 0.094 0.099 0.104 0.109 0.114 76

0.077 0.082 0.087 0.092 0.097 0.103 0.108 0.113 77

-77-

0.076 0.081 0.086 0.091 0.096 0.101 0.106 0.111 78

0.075 0.080 0.085 0.090 0.095 0.100 0.105 0.110 79

0.074 0.079 0.084 0.089 0.094 0.099 0.104 0.109 80

RAz

2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0

1.370 1.420 1.470 1.521 1.571 1.621 1.672 1.729 6

1.308 1.391 1.474 1.557 1.640 1.722 1.804 1.886 7

1.024 1.075 1.125 1.174 1.224 1.273 1.322 1.371 8

0.998 1.046 1.094 1.142 1.189 1.240 1.299 1.358 9

0.849 0.886 0.923 0.960 0.996 1.033 1.069 1.105 10

0.705 0.733 0.763 0.797 0.830 0.863 0.896 0.928 12

0.675 0.707 0.739 0.771 0.802 0.833 0.864 0.895 13

0.614 0.642 0.669 0.697 0.724 0.751 0.778 0.806 14

0.587 0.613 0.639 0.664 0.690 0.717 0.745 0.773 15

0.543 0.567 0.590 0.613 0.636 0.659 0.681 0.705 16

0.516 0.539 0.563 0.587 0.611 0.635 0.658 0.682 17

0.482 0.504 0.526 0.547 0.569 0.591 0.612 0.633 18

0.465 0.485 0.506 0.527 0.547 0.567 0.588 0.608 19

0.439 0.458 0.477 0.496 0.516 0.535 0.554 0.573 20

0.421 0.440 0.458 0.476 0.495 0.514 0.533 0.552 21

0.401 0.418 0.435 0.451 0.469 0.487 0.504 0.522 22

0.385 0.402 0.419 0.437 0.454 0.471 0.488 0.505 23

0.367 0.384 0.400 0.416 0.432 0.449 0.465 0.481 24

0.356 0.371 0.387 0.402 0.418 0.433 0.449 0.465 25

0.341 0.356 0.371 0.386 0.400 0.415 0.429 0.414 26

0.330 0.344 0.358 0.373 0.388 0.402 0.417 0.431 27

0.317 0.331 0.34.4 0.358 0.372 0.386 0.400 0.414 28

0.307 0.321 0.335 0.348 0.362 0.375 0.388 0.402 29

-78-

0.297 0.310 0.323 0.336 0.349 0.362 0.375 0.387 30

0.288 0.301 0.313 0.326 0.338 0.351 0.364 0.377 31

0.279 0.291 0.303 0.315 0.327 0.339 0.351 0.364 32

0.271 0.283 0.295 0.307 0.319 0.330 0.342 0.354 33

0.263 0.274 0.286 0.297 0.309 0.320 0.332 0.343 34

0.256 0.267 0.278 0.290 0.301 0.312 0.323 0.334 35

0.249 0 260 0.270 0.281 0.292 0.303 0.314 0.324 36

0.243 0.253 0.264 0.274 0.285 0.295 0.306 0.317 37

0.236 0.246 0.256 0.266 0.277 0.287 0.298 0.308 38

0.230 0.240 0.250 0.260 0.271 0.281 0.291 0.301 39

0.224 0.234 0.244 0.254 0.264 0.273 0.283 0.293 40

0.219 0.229 0.238 0.248 0.258 0.267 0.277 0.286 41

0.214 0.223 0.233 0.242 0.251 0.260 0.270 0.279 42

0.209 0.218 0 228 0.237 0.246 0.255 0.264 0.273 43

0.205 0213 0.222 0.231 0.240 0.249 0.258 0.267 44

0.200 0.209 0.218 0.226 0.235 0.244 0.252 0.261 45

0.196 0.204 0.213 0.221 0.230 0.238 0.247 0.255 46

0.192 0.200 0.209 0.217 0.225 0.234 0.242 0.250 47

0.188 0.196 0.204 0.212 0.220 0.229 0.237 0.245 48

0.184 0.192 02(0 0.208 0.216 0.224 0.232 0.240 49

0.180 0.188 0.196 0.204 0.212 0.220 0.228 0.235 50

0.177 0.185 0.192 0.200 0.208 0.216 0.223 0.231 51

0.174 0.181 0.189 0.196 0.204 0.211 0.219 0.226 52

0.171 0.178 0.185 0.193 0.200 0.208 0.215 0.222 53

0.167 0.175 0.182 0.189. 0.196 0.204 0.211 0.218 54

0.164 0.172 0.179 0.186 0.193 0.200 0.207 0.214 55

0.161 0.168 0.175 0.183 0.190 0.197 0.204 0.211 56

0.159 0.166 0.173 0.179 0.186 0.193 0.200 0.207 57

0.156 0.163 0.170 0.176 0.183 0.190 0.197 0.203 58

0.153 0.160 0.167 0.173 0.180 0.187 0.193 0.200 59

-79-

0.151 0.157 0.164 0.171 0.177 0.184 0.190 0.197 60

0.148 0.155 0.161 0.168 0.174 0.181 0.187 0.194 61

0.146 0.152 0.159 0.165 0.171 0.178 0.184 0.191 62

0.144 0.150 0.156 0.163 0.169 0.175 0.181 0.188 63

0.142 0.148 0.154 0.160 0.166 0.172 0.179 0.185 64

0.139 0.146 0.152 0.158 0.164 0.170 0.176 0.182 65

0.137 0.143 0.149 0.155 0.161 0.167 0.173 0.179 66

0.135 0.141 0.147 0.153 0.159 0.165 0.171 0.177 67

0.133 0.139 0.145 0.151 0.157 0.162 0.168 0.174 68

0.132 0.137 0.143 0.149 0.154 0.160 0.166 0.172 69

0.130 0.135 0.141 0.147 0.152 0.158 0.163 0.169 70

0.128 0.133 0.139 0.145 0.150 0.156 0.161 0.167 71

0.126 0.132 0.137 0.143 0.148 0.153 0.159 0.164 72

0.124 0.130 0.135 0.141 0.146 0.151 0.157 0.162 73

0.123 0.128 0.133 0.139 0.144 0.149 0.155 0.160 74

0.121 0.126 0.132 0.137 0.142 0.147 0.153 0.158 75

0.120 0.125 0.130 0.135 0.140 0.146 0.151 0.156 76

0.118 0.123 0.128 0.133 0.139 0.144 0.149 0.154 77

0.117 0.122 0.127 0.132 0.137 0.142 0.147 0.152 78

0.115 0.120 0.125 0.130 0.135 0.140 0.145 0.150 79

0.114 0.119 0.124 0.128 0.133 0.138 0.143 0.148 80

Bảng 3: Tỉ lệ vết tiếp xúc

RAz

1.3 1.35 1.4 1.45 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0

7 66.86 62.13 59.74 50.58 46.33 42.81 39.87 37.39

9 67.53 65.00 60.22 57.84 51.22 46.60 42.79 39.65 37.03 34.83

11 65.41 62.00 57.76 5128 48.76 44.42 40.87 37.94 35.50 33.45

13 63.48 58.58 56.19 49.63 47.21 43.06 39.67 36.87 34.54 32.59

-80-

61.63 57.46 55.12 48.49 46.15 42.13 38.84 36.14 33.89 32.01 15

60.91 56.65 50.21 47.67 45.37 41.45 38.25 35.61 33.42 31.58 17

60.37 56.02 49.54 47.04 44.78 40.93 37.79 35.21 33.07 31.26 19

59.94 55.53 49.01 46.54 44.32 40.53 37.44 34.90 32.79 31.01 21

57.56 55.13 48.58 46.14 43.95 40.20 37.15 34.65 32.56 30.81 23

57.22 54.81 48.23 45.81 43.64 39.94 36.92 34.44 32.38 30.65 25

56.93 54.53 47.93 45.54 43.39 39.71 36.72 34.27 32.22 30.51 27

56.69 54.30 47.68 45.30 43.17 39.52 36.56 34.12 32.09 30.39 29

56.48 54.10 47.47 45.10 42.98 39.36 36.41 33.99 31.98 30.29 31

56.30 53.92 47.28 44.93 42.82 39.22 36.29 33.88 31.88 30.20 33

56.14 53.77 47.12 44.78 42.68 39.09 36.18 33.79 31.80 30.13 35

56.00 53.64 46.97 44.64 42.55 38.99 36.09 33.70 31.72 30.06 37

55.88 53.51 46.84 44.52 42.44 38.89 36.00 33.63 31.66 30.00 39

55.76 53.41 46.73 44.41 42.34 38.80 35.92 33.56 31.60 29.95 41

55.66 49.19 46.62 44.32 42.25 38.72 35.86 33.50 31.54 29.90 43

55.57 49.09 46.53 4423 42.17 38.65 35.79 33.45 31.50 29.86 45

55.49 49.00 46.44 44.15 42.09 38.59 35.74 33.40 31.45 29.82 47

55.41 48.91 46.36 44.07 42.02 38.53 35.68 33.35 31.41 29.78 49

55.34 48.83 46.29 44.01 41.96 38.47 35.64 33.31 31.37 29.75 51

55.27 48.76 46.22 43.94 41.90 38.42 35.59 33.27 31.34 29.72 53

55.21 48.70 46.16 43.89 41.85 38.38 35.55 33.23 31.31 29.69 55

55.16 48.64 46.10 43.83 41.80 38.33 35.52 33.20 31.28 29.66 57

55.11 48.58 46.05 43.78 41.75 38.29 35.48 33.17 31.25 29.64 59

55.06 48.53 46.00 43.74 41.71 38.26 35.45 33.14 31.23 29.61 61

55.01 48.48 45.96 43.70 41.67 38.22 35.42 33.12 31.20 29.59 63

54.97 48.43 45.91 43.66 41.63 38.19 35.39 33.09 31.18 29.57 65

54.93 48.39 45.87 43.62 41.60 38.16 35.36 33.07 31.16 29.56 67

54.90 48.35 45.83 43.58 41.57 38.13 35.34 33.05 31.14 29.54 69

54.86 48.31 45.80 43.55 41.54 38.10 35.32 33.03 31.12 29.52 71

54.83 48.27 45.76 43.52 41.51 38.08 35.29 33.01 31.10 29.51 73

54.80 48.24 45.73 43.49 41.48 38.05 35.27 32.99 31.09 29.49 75

-81-

54.77 48.20 45.70 43.46 41.45 38.03 35.25 32.97 31.07 29.48 77

54.74 48.17 45.67 43.43 41.43 38.01 35.23 32.95 31.06 29.47 79

54.71 48.14 45.65 43.41 41.40 37.99 35.22 32.94 31.04 29.45 81

RAz 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0

33.49 30.58 28.35 26.60 25.19 24.13 23.07 22.32 21.57 20.97 7

31.36 28.78 26.80 25.24 23.98 23.04 22.09 21.42 20.75 20.22 9

30.22 27.82 25.97 24.51 23.34 22.46 21.58 20.95 20.32 19.82 11

29.51 27.22 25.46 24.07 22.95 22.11 21.26 20.66 20.06 19.58 13

29.03 26.81 25.11 23.76 22.68 21.86 21.04 20.46 19.88 19.41 15

28.68 26.52 24.86 23.55 22.49 21.69 20.89 20.32 19.75 19.30 17

28.42 26.30 24.67 23.38 22.34 21.56 20.77 20.21 19.65 19.21 19

28.22 26.13 24.52 23.25 22.23 21.46 20.68 20.13 19.58 19.14 21

28.05 25.99 24.40 23.15 22.14 21.38 20.61 20.07 19.52 19.08 23

27.92 25.88 24.31 23.07 22.06 21.31 20.55 20.01 19.47 19.04 25

27.80 25.78 24.23 23.00 22.00 21.25 20.50 19.97 19.43 19.00 27

27.71 25.70 24.16 22.94 21.95 21.21 20.46 19.93 19.39 18.97 29

27.63 25.63 24.10 22.89 21.91 21.17 20.42 19.89 19.36 18.94 31

27.55 25.57 24.05 22.84 21.87 21.13 20.39 19.87 19.34 18.92 33

27.49 25.52 24.00 22.80 21.83 21.10 20.37 19.85 19.32 18.90 35

27.44 25.48 23.96 22.77 21.80 21.07 20.34 19.82 19.30 18.88 37

27.39 25.44 23.93 22.74 21.78 21.05 20.32 19.80 19.28 18.86 39

27.34 25.40 23.90 22.71 21.75 21.03 20.30 19.78 19.26 18.85 41

27.31 25.37 23.87 22.69 21.73 21.01 20.29 19.77 19.25 18.84 43

27.27 25.34 23.85 22.67 21.71 20.99 20.27 19.76 19.24 18.82 45

27.24 25.31 23.82 22.65 21.69 20.98 20.26 19.75 19.23 18.81 47

27.21 25.28 23.80 22.63 21.68 20.96 20.24 19.73 19.22 18.80 49

27.18 25.26 23.78 22.61 21.66 20.95 20.23 19.72 19.21 18.80 51

27.16 25.24 23.76 22.59 21.65 20.94 20.22 19.71 19.20 18.79 53

27.13 25.22 23.75 22.58 21.64 20.93 20.21 19.70 19.19 18.78 55

27.11 25.20 23.73 22.57 21.63 20.92 20.20 19.69 19.18 18.77 57

-82-

59 27.09 25.19 23.72 22.56 21.62 20.91 20.19 19.68 19.17 18.77

61 27.07 25.17 23.71 22.54 21.61 20.90 20.19 19.68 19.17 18.76

63 27.06 25.16 23.69 22.53 21.60 20.89 20.18 19.67 19.16 18.75

65 27.04 25.14 23.68 22.52 21.59 20.88 20.17 19.67 19.16 18.75

67 27.02 25.13 23.67 22.51 21.58 20.87 20.16 19.66 19.15 18.74

69 27.01 25.12 23.66 22.51 21.57 20.87 20.16 19.66 19.15 18.74

71 27.00 25.11 23.65 22.50 21.56 20.86 20.15 19.65 19.14 18.74

73 26.98 25.10 23.64 22.49 21.56 20.86 20.15 19.65 19.14 18.73

75 26.97 25.09 23.63 22.48 21.55 20.85 20.14 19.64 19.13 18.73

77 26.96 25.08 23.63 22.48 21.54 20.84 20.14 19.64 19.13 18.72

79 26.95 25.07 23.62 22.47 21.54 20.84 20.13 19.63 19.12 18.72

81 26.94 25.06 23.61 22.46 21.53 20.83 20.13 19.63 19.12 18.72

Đề tài nghiên cứu khoa học: Nghiên cứu và ứng dụng tín hiệu EEG điều khiển khung xương trợ lực cánh tay

Chủ đề:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC CÁNH TAY

MÃ SỐ: SV2020-11

Tp. Hồ Chí Minh, năm 2020

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT

GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC”

NĂM 2020

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG

ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC

CÁNH TAY

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI THAM GIA XÉT

GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC”

NĂM 2020

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG TÍN HIỆU EEG

ĐIỀU KHIỂN KHUNG XƯƠNG TRỢ LỰC

CÁNH TAY

MỤC LỤC MỤC LỤC .............................................................................................................. i

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU ...................................................................................... 1

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .................................................................. 6

Chương 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ....................................................... 25

Chương 4: THI CÔNG HỆ THỐNG .............................................................. 44

Chương 5: KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ ....................................... 60

Chương 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỀN ................................... 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 72

PHỤ LỤC ........................................................................................................... 74

1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Hình 2.17: Sơ đồ kết nối chân của HC-05 với arduino nano.

Chương 3 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

Chương 4 THI CÔNG HỆ THỐNG

Chương 5

KẾT QUẢ-NHẬN XÉT-ĐÁNH GIÁ

EMOTIV EPOC+

HỘP ĐIỀU KHIỂN

ỐP TAY TRÊN DƯỚI

ĐỘNG CƠ VÀ HỘP SỐ

Chương 6

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi