Lập trình Off-line cho tay máy robot sau khi thực hiện hiệu chỉnh

Chia sẻ: Sở Trí Tu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

44
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài báo trình bày phương pháp lập trình off-line cho tay máy robot sau khi hiệu chỉnh robot. Quá trình hiệu chỉnh robot ta sẽ nhận diện được tham số động học thực sự của robot và những tham số này thường khác với tham số động học do nhà sản xuất cung cấp. Các giá trị nhận diện này của các tham số động học khó cập nhật vào bộ điều khiển của các robot bán sẵn trên thị trường. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Lập trình Off-line cho tay máy robot sau khi thực hiện hiệu chỉnh

LẬP TRÌNH OFF-LINE CHO TAY MÁY ROBOT SAU KHI THỰC HIỆN HIỆU CHỈNH Nguyễn Hoài Nhân Viện Kỹ thuật HUTECH, trƣờng Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) Email: nh.nhan@hutech.edu.vn TÓM TẮT Bài báo trình bày phƣơng pháp lập trình off-line cho tay máy robot sau khi hiệu chỉnh robot. Quá trình hiệu chỉnh robot ta sẽ nhận diện đƣợc tham số động học thực sự của robot và những tham số này thƣờng khác với tham số động học do nhà sản xuất cung cấp. Các giá trị nhận diện này của các tham số động học khó cập nhật vào bộ điều khiển của các robot bán sẵn trên thị trƣờng. Thay vì thay đổi tham số mô hình robot, phƣơng pháp lập trình off-line cho tay máy robot sẽ tính các giá trị góc mới (chỉnh sửa) sao cho khi truyền giá trị góc này vào bộ điều khiển của nhà sản xuất thì robot sẽ di chuyển tới vị trí mong muốn. Kết quả mô phỏng sẽ chứng tỏ sự đúng đắn và hiệu quả của phƣơng pháp đề xuất. 1. GIỚI THIỆU Hệ thống robot thƣờng đƣợc sử dụng trong các dây chuyền sản xuất, lắp ráp tự động. Các ứng dụng này luôn đòi hỏi robot có độ chính xác cao. Thông thƣờng để thoả mãn yêu cầu về độ chính xác robot cần đƣợc hiệu chỉnh trƣớc khi đƣa vào sử dụng [1-7]. Quá trình hiệu chỉnh robot ta sẽ nhận diện đƣợc tham số động học thực sự của robot và những tham số này thƣờng khác với tham số động học do nhà sản xuất cung cấp. Tuy nhiên ta cũng không thể cập nhật các giá trị thực của các tham số này vào bộ điều khiển của các robot bán sẵn trên thị trƣờng. Để khắc phục điều này, nghiên cứu này đƣa ra một phƣơng pháp lập trình off line. Phƣơng pháp này sẽ dựa trên vị trí điểm thao tác của robot để tính giá trị góc khớp robot, sau đó các giá trị này đƣợc chỉnh sửa sao cho khi chúng đƣợc đƣa vào bộ điều khiển của robot, robot di chuyển các khâu để đƣa điểm thao tác tới vị trí mong muốn. Để thực hiện quá trình cân chỉnh độ chính xác của tay máy, các nghiên cứu trƣớc đây tập trung vào bài toán xác định các nguồn sai số có thể tồn tại trong cơ cấu cơ khí của tay máy [1-7], các phƣơng pháp mô hình tay máy [8-13], phƣơng pháp thu thập dữ liệu phục vụ cho bài toán nhận diện tham số [14-17]. Tuy nhiên chỉ có vài bài báo đề cập vấn đề áp dụng tham số nhận diện đƣợc trong quá trình cân chỉnh vào trong việc lập trình robot chuyển động theo các vị trí mong muốn của ngƣời sử dụng [18, 19]. Tuy nhiên các nghiên cứu này thực hiện trên các bộ điều khiển robot sử dụng trong phòng thí nghiệm nên việc cập nhật tham số có thể thực hiện đƣợc một cách dễ dàng. Với robot thƣơng mại, việc can thiệp vào bộ điều khiển robot sẽ làm bộ điều khiển hoạt động sai. Vì thế phƣơng pháp lập trình do nghiên cứu này thực hiện sẽ khắc phục các hạn chế vừa nêu. Nghiên cứu này tính toán giá trị góc của robot tƣơng ứng với vị trí điểm thao tác mong muốn của khâu tác động cuối (sử dụng bài toán nghịch). Sau đó sử dụng bài toán thuận với các tham số robot đã cập nhật từ quá trình hiệu chỉnh và giá trị góc vừa tìm đƣợc để tính vị trí điểm thao tác cuối của robot. Sự lệch vị trí giữa 2 điểm thao tác (vị trí mong muốn và vị trí vừa tính đƣợc) sẽ là đầu vào cho giải thuật offline lặp để xác định giá trị góc tƣơng ứng cần thiết để thêm vào giá trị góc cần cung cấp cho bộ điều khiển (sử dụng 1362
mô hình động học của nhà sản xuất). Giá trị góc cuối cùng tìm đƣợc này sẽ điều khiển robot thực đi đến vị trí mà ngƣời sử dụng mong muốn. Nghiên cứu thực hiện trên robot PUMA 560. Phần tiếp theo của bài báo đƣợc cấu trúc nhƣ sau: phần 2 trình bày động học thuận của robot PUMA 560 dựa trên tham số động học cung cấp bởi nhà sản xuất, phần 3 trình bày công thức nhận diện tham số cho mô hình khi cung cấp các cặp giá trị vị trí điểm thao tác cuối và góc khớp tƣơng ứng. Phần 4 trình bày phƣơng pháp lập trình off-line cho robot. Kết luận đƣợc rút ra trong phần 5. 2. MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC TAY MÁY ROBOT Xét tay máy nối tiếp PUMA nhƣ mô tả trong Hình 1, mô hình động học tƣơng ứng của nó đƣợc xây dựng nhƣ mô tả trong tài liệu [7], trong đó qui ƣớc Denavit-Hartenberg (D-H) [7] đƣợc sử dụng để thiết lập các hệ toạ độ gắn liền với từng khâu của tay máy. Các hệ toạ độ đƣợc cố định trên các khâu tính từ giá cố định tới khâu cuối nhƣ trong Hình 1. Các tham số danh nghĩa D-H đƣợc cho trong Bảng 1. θ1 θ2 z0, z1 z3 z2 θ3 x0 x1 x2 y3 z5 z6 z4 Hình 1. Tay máy robot PUMA và các hệ toạ độ khâu Phép chuyển đổi thuần nhất mô tả mối quan hệ giữa hai hệ trục toạ độ gắn trên 2 khâu liền kề của robot {i- 1 và {i đƣợc mô tả nhƣ sau: i T  Rot ( xi 1 ,i 1 )Tr( xi 1 , ai 1 )Tr( zi , di ) Rot ( zi ,i ), i 1 (1) trong đó, các tham số của một khâu tay máy gồm góc xoắn giữa 2 trục liền kề  i 1 , chiều dài đƣờng vuông góc chung của 2 trục liền kề ai 1 , khoảng cách giữa các khâu d i , góc khớp  i ; kí hiệu Rot (g) và Tr (g) lần lƣợt đại diện cho các ma trận (4 4) biểu diễn phép quay quanh một trục và tịnh tiến dọc một trục tƣơng ứng (chi tiết tham khảo trong [7]). Mô hình động học của robot đƣợc mô tả bằng phép chuyển đổi thuần nhất từ hệ toạ độ cố định {0 tới hệ toạ độ của khâu tác động cuối {E nhƣ mô tả trong phƣơng trình sau: 0 ET  10T 21T 32T 43T 54T 65T E6T (2) i 1 trong đó, i T là ma trận chuyển đổi nhƣ đƣợc biểu diễn trong phƣơng trình (1), i = 2’6. Ma trận chuyển đổi tại khâu cuối E6T có đƣợc từ phép nhân của ba phép chuyển đổi cơ bản nhƣ sau: 6 ET = Tr( x6 ,a6 )Tr( y6 ,a6 )Tr( z7 ,d7 ) (3) và ma trận chuyển đổi tại đế cố định của tay máy cần ba phép chuyển đổi tịnh tiến và ba phép chuyển đổi quay nhƣ sau: 1363
0 T = Tr(x 0 ,a 0 )Tr(y0 , b0 )Tr(z1 , d1 ) 1 (4) Rot (x 0 ,0 ) Rot (y0 ,  0 ) Rot (z1 , 1 ) i 1 Vì mô hình này đƣợc sử dụng trong việc hiệu chỉnh, phép chuyển đổi i T trong phƣơng trình (2) phải đƣợc sửa đổi theo nhƣ [3] đối với trƣờng hợp khâu có 2 trục khớp liền kề song song nhau. Sự sửa đổi này nhằm thoả mãn các tính chất cần thiết của mô hình: đầy đủ, t lệ và liên tục [9]. Cụ thể là phép chuyển đổi 3T giữa 2 hệ toạ độ {2 và {3 (trục z 2 song song với trục z3 ) đƣợc sửa đổi nhƣ sau: 2 2 3T  Rot ( x2 ,2 )Tr( x2 , a2 ) Rot ( y2 , 2 ) Rot ( z3 ,3 ) (5) trong đó,  2 là tham số số góc xoắn quanh trục y 2 . . THIẾT LẬP CÔNG THỨC NHẬN DIỆN THAM SỐ HÌNH HỌC Hiệu chỉnh tay máy là nhận diện các tham số động học thực của tay máy robot, cập nhật các tham số này trong bộ điều khiển khi đó độ chính xác vị trí của tay máy đƣợc cải thiện. Phần này sẽ trình bày sự thiết lập công thức nhận diện tham số động học thực tế tƣơng ứng với mô hình tay máy đƣợc xây dựng ở trên. Để nhận diện các sai số tham số tƣơng ứng trong mô hình (2) (với sự điều chỉnh bằng (5)), một công thức toán học để nhận diện tham số sai số của mô hình tay máy đƣợc thiết lập bằng phép đạo hàm ma trận E0T trong phƣơng trình (2) theo các tham số của tay máy nhƣ sau [1]: x  J p (6) trong đó, x là vector (3 1) gồm có các sai số vị trí vi phân của khâu tác động cuối. p là một vector (n 1) gồm các sai số hình học (n = 26 là tổng số tham số hình học có thể nhận diện đƣợc), cụ thể là p = [0 ...5 a0 ...a5 d1...d6 1...6 ] . J là ma trận Jacobian (3 n) liên hệ các vector sai số vị trí x và vector sai số động học p , mỗi cột trong ma trận J tƣơng ứng với mỗi tham số trong vector p và đƣợc tính theo công thức sau [27]: Ji-1  [ xi 1  pi 1 ] , J ai-1  [ xi1 ] , J  i-1  [ yi 1  pi 1 ] , J bi-1  [ yi1 ] , J di  [ zi ] , J i  [ zi  pi ] (7) trong đó, xi , yi , zi là các vector chỉ hƣớng của các hệ toạ độ {i} và pi là vector vị trí của khâu tác động cuối biểu diễn trong hệ toạ độ {i}. Bảng . Tham số DH danh nghĩa của tay máy PUMA i  i 1 ai 1 i 1 bi 1 di i 1 0 0 0 0 0 1 2 -90 0 - - 0 (×) 2 3 0 0.431 0 - 0.145 3 4 -90 0.020 - - 0.433 4 5 90 0 - - 0 5 6 -90 0 - - 0 6 7 - 0.3 (×) - 0.3(×) 0.1(×) - (đv: chiều dài [m], góc [ ],‗–‘: không có, ‘ ‘ không chọn) 1364
Mô hình động học tay máy sử dụng cho mục đích hiệu chỉnh gồm nhiều tham số động học, tuy nhiên chỉ có một số tham số động học có thể nhận diện đƣợc. Để kiểm tra tính nhận diện đƣợc của tham số mô hình, một kỹ thuật trong nghiên cứu [28] đƣợc áp dụng. Kỹ thuật này sử dụng 2 chỉ số đánh giá dựa trên sự phân tích ma trận nhận diện J, chỉ số này gồm: tính phụ thuộc và dƣ thừa (chi tiết tham khảo tài liệu [28]). Trong số 30 tham số mô hình tay máy đƣợc liệt kê trong bảng 1, các tham số d 2 và d 6 phụ thuộc các tham số tƣơng ứng d 3 và d 7 , tham số a6 và b6 phụ thuộc  6 . Các tham số phụ thuộc lẫn nhau không thể đƣợc nhận diện đồng thời, dấu ― ‖ trong bảng 1 chỉ ra các tham số không đƣợc chọn để nhận diện. Nhƣ vậy chỉ có 26 tham số hình học của tay máy PUMA có thể nhận diện đƣợc (n = 26). 4. PHƢƠNG PHÁP LẬP TRÌNH OFF LINE ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT Lập trình off line điều khiển tay máy tới một vị trí trong vùng làm việc của nó có thể đƣợc thực hiện theo các bƣớc đƣợc mô tả nhƣ Hình 3. Ta muốn di chuyển khâu cuối tay máy tới một vị trí mong muốn X d trong vùng làm việc của nó. Bƣớc 1, sử dụng mô hình động học ngƣợc (thông số động học do nhà sản xuất cung cấp) ta tính đƣợc một bộ góc tại các khớp tƣơng ứng  n . Vì giá trị góc là giá trị nhập vào bộ điều khiển robot, giúp robot di chuyển tới một vị trí mong muốn, nên giá trị sai số góc có đƣợc từ quá trình nhận diện tham số ở trên sẽ đƣợc cộng vào giá trị góc đầu vào. Hình 3. Sơ đồ mô tả các bƣớc lập trình off-line Lấy giá trị góc này để tính vị trí tay máy X g dựa trên mô hình động học thuận (thông số động học trong mô hình này đƣợc cập nhật từ quá trình cân chỉnh robot). Một giải thuật ngƣợc lặp lại [3] đƣợc sử dụng để tìm lời giải cho các góc hiệu chỉnh  mod . Ma trận Jacobian của tay máy J theo các biến  i (i = 1’6) đƣợc tính bằng cộng thức (7). Nếu giá trị góc đã hiệu chỉnh này đƣợc truyền cho bộ điều khiển robot (bộ điều khiển của nhà sản xuất), khâu tác động cuối tay máy thực sẽ đi tới một vị trí X r rất gần vị trí mong muốn X d thoả mãn điều kiện: || X r  X d ||   , trong đó là giới hạn trên của độ chính xác tay máy sau hiệu chỉnh. Nhƣ vậy, sau khi nhận diện các tham số của robot thực, ngƣời sử dụng không cần can thiệp vào bộ điều khiển robot có sẵn của nhà sản xuất mà vẫn có thể cập nhật độ chính xác vị trí robot vào trong lệnh điều khiển robot. Đây chính là điểm mới của phƣơng pháp lập trình đề xuất của nghiên cứu này. 1365
5. KẾT LUẬN Nghiên cứu hiện tại đƣa ra một phƣơng pháp lập trình off line để điều khiển robot chuyển động. Phƣơng pháp này sẽ dựa trên vị trí điểm thao tác của robot để tính giá trị góc khớp robot, sau đó chỉnh sửa giá trị góc khớp này theo giải thuật đề xuất. Giá trị góc đã chỉnh sửa này đƣợc đƣa vào bộ điều khiển hiện tại của robot, robot di chuyển các khâu để đƣa điểm thao tác trên khâu tác động cuối của robot tới vị trí mong muốn. Nhờ áp dụng phƣơng pháp lập trình đề xuất có ƣu điểm là khắc phục đƣợc việc can thiệp vào bộ điều khiển là khó, thậm chí không thể. Ngoài ra phƣơng pháp này có những ƣu điểm là khi lập trình cho robot không cần phải dừng hệ thống robot do đó làm tăng hiệu quả sử dụng dây chuyền có sử dụng hệ thống robot. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] W. Veitschegger, C.-H. Wu, Robot Accuracy Analysis Based on Kinematics, IEEE Journal of Robotics and Automation, 2 (3), (1986), 171-179. [2] Z. S. Roth, B. Mooring, B. Ravani, An overview of robot calibration, IEEE Journal of Robotics and Automation 3 (5) (1987) 377-385. [3] S. Hayati, K. Tso, G. Roston, Robot Geometry Calibration, in: Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2 (1988), 947-951. [4] G. Zak, B. Benhabib, R.G. Fenton, I. Saban, Application of the Weighted Least Squares Parameter Estimation Method to the Robot Calibration, J. of Mechanical Design/Trans. of ASME, 116 (1994) 890-893. [5] A.Y. Elatta, et al., An Overview of Robot Calibration, Information Technology Journal, 3 (2004) 74-78. [6] M. Amitabha, D. Ballard, Self-Calibration in Robot Manipulators, in: Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2, (1985) 1050- 1057. [7] R. S. Hartenberg, J. Denavit, A kinematic notation for lower pair mechanisms based on matrices, Trans. ASME/ Journal of Applied Mechanics, 77 (1955) 215–221. [8] R. P. Judd, A. B. Knasinski, A Technique to Calibrate Industrial Robots with Experimental Verification, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 6(1) (1990) 20-30,. [9] K. Schröer, S. L. Albright, M. Grethlein, Complete, Minimal and Model-Continuous Kinematic Models for Robot Calibration, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 13(1), (1997) 73- 85. [10] C. Gong, J. Yuan, J. Ni, Nongeometric error identification and compensation for robotic system by inverse calibration, Int. J. of Machine Tools and Manufacture, 40 (14) (2000) 2119-2137. [11] C. Lightcap, S. Hamner, T. Schmitz, S. Banks, Improved Positioning Accuracy of the PA10-6CE Robot with Geometric and Flexibility Calibration, IEEE Transactions on Robotics, 24 (2) (2008) 452-456. 1366
[12] J.C. Hudgens, E. Hernandez, D. Tesar, A compliance parameter estimation method for serial manipulator DSC, Applications of Modeling and Identification to Improve Machine Performance ASME, (29) (1991) 15–23. [13] J. H. Jang, S. H. Kim and Y. K. Kwak, Calibration of geometric and non-geometric errors of an industrial robot, Robotica, 19 (3) (2001) 311-321. [14] B. W. Mooring, Z. S. Roth, M. R. Driels, Fundamental of Manipulator calibration, John Wiley & Son, Inc. New york, NY, USA, 1991. [15] G. Duelen, K. Schröer, Robot calibration—Method and results, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 8 (4) (1991) 223-231. [16] S. Aoyagi et al., Improvement of Robot Accuracy by Calibrating Kinematic Model Using a Laser Tracking System, Compensation of Non-Geometric Errors Using Neural Networks and Selection of Optimal Measuring Points Using Genetic Algorithm, in: Proc. of IEEE/ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, (2010) 5660-5665. [17] D. Wang, Y. Bai, J. Zhao, Robot manipulator calibration using neural network and a camera-based measurement system, Trans. of the Institute of Meas. and Control, 34 (1) (2010) 105-121. [18] I.W. Park, et al., Laser-Based Kinematic Calibration of Robot Manipulator Using Differential Kinematics, IEEE/ASME Trans. on Mechatronics, 99 (2011) 1-9. [19] M. To and P. Webb, An improved kinematic model for calibration of serial robots having closed- chain mechanisms, Robotica, (2011) 1-9. [20] Y. Bai, On the comparison of model-based and modeless robotic calibration based on a fuzzy interpolation method, Int. J. Adv. Manuf. Tech., 31 (2007) 1234-1250. [21] G. Alici, B. Shirinzadeh, A systematic technique to estimate positioning errors for robot accuracy improvement using laser interferometry based sensing, Mechanism and Machine Theory, 40 (8) (2005), 879-906. [22] G. Alıcı, R. Jagielski, Y. A. Şekercioğlu, B. Shirinzadeh, Prediction of geometric errors of robot manipulators with Particle Swarm Optimisation method, Robotics and Autonomous Systems, 54 (12) (2006) 956-966. [23] N. Takanashi, 6 DOF Manipulators Absolute Positioning Accuracy Improvement Using a Neural- Network, in: Proc. of IEEE Int. Workshop on Intelligent Robots and Systems, 2 (1990) 635-640. [24] X. Zhong, J. Lewis, F. L. N Nagy, Inverse robot calibration using artificial neural networks, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 9 (1) (1996) 83-93. [25] X.-L. Zhong, J.M. Lewis, A New Method for Autonomous Robot Calibration, in: Proceedings of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 2 (1995) 1790-1795. [26] D.J. Bennett, J.M. Hollerbach, Autonomous Calibration of Single-Loop Closed Kinematic Chains Formed by Manipulators with Passive Endpoint Constraints, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 7 (5) (1991) 597-606. 1367
[27] D. Stanton, J. R. R. Meyer, H. R. Bernhardt, S. Albright, Robot calibration within CIM- SEARCH/I, Robot Calibration, Chapman and Hall, (1993) 57-76. [28] H. N. Robert, Theory of the Backpropagation Neural Network, in: Int. Joint Conf. on Neural Networks, 1 (1989) 593-605. [29] A.T.C. Goh, Back-propagation neural networks for modeling complex systems, Artificial Intelligence in Engineering, 9 (3) (1995) 143-151. [30] J. J. Craig, Introduction to Robotics: Mechanics and control, Addison Wiley, 2nd Edition, (1989) 87-93. 1368