tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật NÂNG CAO độ CHÍNH xác kết QUẢ bài TOÁN ĐỘNG học NGƯỢC TRONG ROBOT CÔNG NGHIỆP

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP





VŨ ĐỨC VƯƠNG




NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC KẾT QUẢ BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC
NGƯỢC TRONG ROBOT CÔNG NGHIỆP




TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT


Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ khí
Mã số: 60520103




THÁI NGUYÊN- 2012


2

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

[1]. Phạm Thành Long, Vũ Đức Vương, “Nâng cao độ chính xác đáp ứng vị trí và
hướng trong bài toán động học ngược robot”, Tạp chí Cơ khí, pp 77 – 81, Vol 3,
2012



3

GIỚI THIỆU
Độ chính xác của robot là kết quả tổng hợp của rất nhiều công đoạn từ thiết kế, chế
tạo, lắp ráp, hiệu chỉnh đến chuẩn bị dữ liệu động học động lực học và điều khiển.
Trong các hoạt động đòi hỏi có độ chính xác cao việc giải bài toán động học ngược
là bắt buộc, đây là bước xuất hiện nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác hoạt
động của robot như sai số giải thuật, sai số tính toán, sai số quy tròn.
Phương pháp giải bài toán động học ngược robot bằng cách chuyển sang bài toán
tối ưu đã được đề cập trong [1] [2]. Đây là phương pháp hiệu quả cho kết quả
nhanh. Tuy nhiên, kết quả nhận được của bài toán có sự chênh lệch về độ chính xác
đáp ứng của các phần tử định vị và định hướng. Sai số này cần được xem là sai số
về phương pháp khi tiếp cận bài toán, mặc dù đáp ứng hướng và đáp ứng vị trí có
vai trò quan trọng như nhau trong điều khiển song có rất ít nghiên cứu về vấn đề
nâng cao độ chính xác này.
Nhận thấy trong nỗ lực chung nhằm nâng cao độ chính xác khi sử dụng robot, bên
cạnh các khâu như thiết kế, chế tạo, lắp ráp độ chính xác đã được nâng lên thì
không thể bỏ qua các nghiên cứu để cải thiện đáp ứng hướng khi giải bài toán động
học ngược của robot, đây sẽ là nghiên cứu khắc phục điểm yếu này của phương
pháp giải bài toán động học ngược trong robot. Trên cơ sở các phân tích trên tác giả
chọn đề tài luận văn tốt nghiệp là:

“Nâng cao độ chính xác kết quả bài toán động học ngược trong robot công
nghiệp”
Về mặt khoa học đề tài thuộc vào nhóm đảm bảo thông tin vận hành hệ thống cơ
điện tử, không chỉ áp dụng trên robot mà có thể triển khai trên các hệ chấp hành
nhiều trục khác nói chung. Do vấn đề mà luận văn tập trung giải quyết là khắc phục
sai số lời giải của bài toán ngược về mặt phương pháp nên đề tài có ý nghĩa quan
trọng về mặt lý thuyết.
Trong khi các khâu như thiết kế, chế tạo và lắp ráp robot ngày càng được cải tiến để
đạt được độ chính xác tối đa cho phép thì những kết quả trong việc hoàn thiện giải
thuật của bài toán ngược còn khá hạn chế, đặc biệt là ở khía cạnh nâng cao độ chính


4

xác đáp ứng hướng của cơ cấu ngay từ việc giải bài toán ngược, do vậy mà kết quả
của nghiên cứu này có ý nghĩa rất lớn về mặt thực tiễn. Các kết quả nghiên cứu của
đề tài có thể sử dụng trong giảng dạy, nghiên cứu về robot ở các trường, các viện
nghiên cứu về robot.



5


CHƯƠNG 01
TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC NGƯỢC TRONG
ROBOT CÔNG NGHIỆP
Mở đầu
Hệ động học của robot công nghiệp là hệ phi tuyến do được hình thành từ các hàm
lượng giác sin và cos. Việc giải trực tiếp hệ này gặp rất nhiều khó khăn và không có

một phương pháp tổng quát nào để giải cho một robot bất kỳ. Các tác giả khi nghiên
cứu về lĩnh vực này thường khéo léo sử dụng các đặc điểm đặc biệt của một học
robot để đưa ra giải pháp tính toán. Đây chính là chủ đề cho rất nhiều những nghiên
cứu. Dưới đây giới thiệu về các phương pháp giải bài toán động học ngược và một
số phương pháp nổi bật trong lĩnh vực này.
Vai trò của bài toán động học ngược trong robot công nghiệp
Bài toán động học ngược trong robot công nghiệp, chúng cung cấp thông tin cần
thiết phục vụ cho quá trình điều khiển robot. Giải bài toán phi tuyến này với độ
chính xác cao của kết quả lời giải mang nhiều ý nghĩa quan trọng.
1.2. Yêu cầu với thuật toán giải bài toán động học ngược
- Độ chính xác lời giải cao, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác
điều khiển.
- Bài toán động học ngược có thể tồn tại nhiều nghiệm, giải thuật tính toán cần
chỉ ra được nghiệm thỏa mãn giới hạn ràng buộc của các biến khớp.
- Tốc độ hội tụ nhanh đảm bảo cho quá trình điều khiển thời gian thực.
- Ngoài ra, giải thuật còn có các yêu cầu khác như: khả năng áp dụng với
nhiều loại robot với số bậc tự do khác nhau, ….
1.3. Tổng hợp các phương pháp giải bài toán động học ngược
1.3.1. Phương pháp Pieper


6

1.3.2. Phương pháp Lee and Liang
1.3.3. Phương pháp loại trừ thẩm tách Sylvester
1.3.4. Phương pháp Raghavan Roth
1.3.5. Phương pháp Tsai Morgan
1.3.6. Phương pháp chuyển đổi ngược
1.3.7. Phương pháp Newton Raphson
1.3.8. Phương pháp giải bài toán tối ưu

1.4. Hướng nghiên cứu của đề tài
Từ khi mới ra đời robot công nghiệp được áp dụng trong nhiều lĩnh vực dưới góc độ
thay thế sức người. Nhờ vậy các dây chuyền sản xuất được tổ chức lại, năng suất và
hiệu quả tăng lên rõ rệt. Trước những yêu cầu ngày càng cao trong thực tế sản xuất,
robot công nghiệp được cải tiến và phát triển không ngừng. khả năng của robot
ngày càng có chất lượng tốt hơn, hiệu quả hơn.
Nhằm góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và độ chính xác làm việc của robot
trong luận văn tác giả định hướng nội dung nghiên cứu như sau:
- Xây dựng mô hình toán mới cho việc giải bài toán động học ngược của robot
theo phương pháp tối ưu, mô hình có độ chính xác lời giải cao hơn các mô
hình được thiết lập trước đó.
- Lựa chọn giải thuật phù hợp với việc giải bài toán
- Xây dựng chương trình có chức năng giải bài toán động học ngược cho các
robot có cấu trúc chuỗi động học hở trên cơ sở thuật toán đề xuất.
- Đánh giá lại kết quả đạt được của mô hình trên mô hình robot thực, so sánh
với mô hình đã được đề xuất trước đó.
Kết luận
Xác định nhanh chóng và chính xác các thông số làm việc của hệ thống chấp hành
phục vụ điều khiển robot là một vấn đề có ý nghĩa khoa học và thực tiễn lớn. Chỉ có


7

xây dựng được những thuật toán hiệu quả giải quyết vấn đề này mới giúp làm chủ
thực sự các quá trình động học và động lực học cho robot đặc biệt là cho các robot
có nhiều bậc tự do.


8

CHƯƠNG 02
NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC LỜI GIẢI BÀI TOÁN ĐỘNG HỌC NGƯỢC
BẰNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU
Mở đầu
Giải bài toán động học ngược của robot bằng phương pháp tối ưu đã đã được một số
tác giả trong nước và trên thế giới nghiên cứu. trong [2] tác giả đã đề xuất mô hình
hiệu quả và nhanh chóng đưa ra kết quả của bài toán. Chương này đưa ra giải pháp
nâng cao độ chính xác lời giải bài toán động học ngược bằng cách xây dựng mô
hình bài toán tối ưu mới.
2.1. Mô hình bài toán tối ưu giải bài toán động học ngược
Trong [2] đã đề xuất mô hình bài toán tối ưu có thể thực hiện được việc này như
sau:








  
















(2-2)
Với việc xây dựnsg mô hình toán trên đã chuyển việc giải trực tiếp hệ (2-1) thành
việc giải bài toán tối ưu, dạng bài toán có nhiều phương pháp hiệu quả và có năng
lực cao trong giải bài toán. Mặc dù mô hình (2-2) có thể giải quyết vấn đề tuy nhiên
kết quả đạt được chưa cao và đặc biệt có sự chênh lệch rõ rệt trong độ chính xác đáp
ứng về vị trí so với đáp ứng về hướng.
2.2. Xây dựng mô hình mới giải bài toán động học ngược
Nguyên nhân cơ bản có thể thấy đó chính là việc xây dựng hàm mục tiêu có chứa cả
các thông số định vị lẫn dịnh hướng. Đây là hai bộ thông số mô tả thế của một đối
tượng (khâu tác động cuối) đã được hai tác giả Denavit và Hartenberg [16] [17]
khéo léo đưa vào cùng một ma trận. Tuy nhiên hai bộ thông số này mang bản chất
khác nhau điều này dẫn tới sự ảnh hưởng không đồng đều tới hướng và độ lớn của


9

vector gradient tìm kiếm cực trị hay đồng nghĩa với kết quả đạt được không cao và
có sự chệnh lệch rõ rệt trên.
Từ những phân tích ở trên, mô hình bài toán tối ưu được xây dựng lại như sau:






















(2-3)

Thuật toán GRG là thuật toán hiệu quả để giải bài toán tối ưu (2-3), tuy nhiên các
nghiên cứu và tài liệu liên quan phục vụ cho quá trình nắm bắt và thực hiện giải bài
toán không nhiều, chính điều này gây ra nhiều khó khăn cho việc xây dựng quy
trình tổng thể giải bài toán ngược theo phương pháp đã đề xuất. Cùng với thuật toán
GRG, thuật toán SQP cũng được đánh giá là thuật toán có năng lực cao hàng đầu
trong vấn đề giải bài toán tối ưu phi tuyến có ràng buộc [27] [28]. Phần dưới đây sẽ
giới thiệu thuật toán toàn phương tuần tự (SQP) để thực hiện việc này.
2.3. Thuật toán toàn phương tuần tự
1

2.3.1. Cơ sở về bài toán tối ưu
2.3.2. Cơ sở về thuật toán toàn phương tuần tự

2.3.3. Bài toán phụ toàn phương
2.3.4. Cập nhật ma trận Hessian
2.3.5. Lời giải cho bài toán toàn phương
2.3.6. Thiết lập giải thuật
2.3.7 .Tìm kiếm theo đường
2
và hàm Merit
2.3.8. Thuật toán tổng hợp






10

Thuật toán Toàn phương tuần tự với thủ tục tìm kiếm theo đường được tổng hợp
như sau:
Lựa chọn các thông số , ,
thiết lập cặp giá trị khởi tạo của 




Đánh giá 

, 

, 


, 


If xấp xỉ Quasi-Newton được sử dụng
Tính toán ma trận Hessian xấp xỉ 

(2-13)
else
Tính toán 





End if
Repeat ( điều kiện hội tụ thỏa mãn)
Tính toán 

bằng cách giải phương trình (2-11)
Tính toán nhân tử lagrange tương ứng 


Gán 






Lựa chọn 


với giả thiết (18.36) và 
Gán 


While 


































Gán 





với 


End While
Gán 







; 









Đánh giá 

, 

, 

, 

, (và 





If xấp xỉ Quasi-Newton được sử dụng


























End if
Tính toán 

bằng cách cập nhật 

sử dụng công thức (2-13)
End Repeat

Kết luận


11

Bằng việc tạo cấu trúc lại bài toán tối ưu cho việc giải bài toán động học ngược, đã

khắc phục đươc sự mất cân đối khi tồn tại trong cùng một hàm mục tiêu các hàm
mô tả vị trí và hàm mô tả về hướng. Các hàm này mang bản chất khác nhau do đó
có ảnh hưởng tới độ chính xác kết quả khi giải theo mô hình cũ. Mô hình bài toán
tối ưu mới (2-3) đã tách rời hai yếu tố đó thành các hàm mục tiêu và hàm ràng buộc,
điều này chính là cơ sở cho việc nâng cao độ chính xác kết quả bài toán động học
ngược trong robot công nghiệp. Trong chương này, thuật toán SQP cũng được trình
bày làm cơ sở giải mô hình tối ưu được đề xuất.



12

CHƯƠNG 3
TÍNH TOÁN VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
Mở đầu
Nhằm đánh giá năng lực của mô toán (2-3) trong việc giải bài toán động học ngược
của robot và khả năng ứng dụng vào trong sản phẩm thực chương này tác giả thực
hiện khảo sát một sơ đồ gia công trong thực tế sản xuất, xây dựng mô hình mô
phỏng và giải bài toán động học ngược cho robot.
3.1. Thiết lập mô hình tính toán mô phỏng
3.1.1. Đối tượng khảo sát
Trong luận văn tác giả chọn robot IRB 2400 của hãng ABB làm đối tượng nghiên
cứu. Đây là dòng robot được ưa chuộng nhất trên toàn thế giới [38].Robot này kết
hợp các công nghệ tối ưu để đạt được hiệu quả tối đa trong các ứng dụng hàn hồ
quang, gia công và bảo dưỡng.

Hình 3.2: Vùng làm việc của robot IRB2400-16
Bảng 3.1: Thông số kỹ thuật của robot IRB2400-16
IRB 2400-16

Trục khớp
Dải hoạt
động
Vận tốc lớn
nhất
Số bậc tự do
6

Trục 1
360⁰
150⁰/s
Tầm với
1550 mm

Trục 2
210⁰
150⁰/s


13

Độ chính xác lặp
0.03-0.07 mm

Trục 3
125⁰
150⁰/s
Tải trọng
20 kg

Trục 4
400⁰
360⁰/s
Khối lượng
380 kg

Trục 5
240⁰
360⁰/s
Tổng chiều cao
1564 mm

Trục 6
800⁰
450⁰/s

Trong thực tế dòng robot này thường được sử dụng trong các ứng dụng như: hàn hồ
quang, lắp ráp, làm sạch/phun cát… và đã chứng minh được hiệu quả trong sản
xuất.
3.1.2. Sơ đồ gia công
Khảo sát nhiệm vụ hàn đường giao tuyến giữa một ống trụ với một ốn hình côn có
góc nghiêng  sử dụng robot IRB 2400-16 của hãng ABB. Dụng cụ hàn có chiều
dài  luôn hợp với mặt phẳng ngang góc  khi làm việc.

Hình 3.3: Bản vẽ chi tiết cần hàn
O
w

x
z

445
Ø282
200
400
Ø290
10
0

Ø192.5


14


Hình 3.5: Sơ đồ nhiệm vụ của robot cần thực hiện
3.2. Thiết lập hệ phương trình động học của robot
Mục đích cuối cùng của các nghiên cứu về robot công nghiệp là nhằm điều khiển
chúng hoạt động theo đúng ý đồ của người sử dụng. Việc này đòi hỏi người thiết kế
phải giám sát được vị trí và hướng của cơ cấu chấp hành nói riêng hay một khâu bất
kỳ trên robot nói chung. Tuy nhiên việc xác định quy luật của chúng trực tiếp trong
không gian của hệ quy chiếu cơ sở là một việc rất khó khăn, đặc biệt là với các
robot có kết cấu không gian. Để giải quyết vấn đề này Denavit và Hartenberg đã
xây dựng quy tắc mang tên hai ông [16] [17]. Bằng việc sử sụng bốn phép biến đổi
trên tổng số sáu khả năng chuyển động của một vật thể tự do bất kỳ 








để
chuyển đổi giữa các hệ tọa độ kế tiếp, Quy tắc Denavit Hartenberg (DH) đã thực
hiện chia một công việc khó khăn phức tạp thành nhiều công việc nhỏ đơn giản hơn
mang bản chất giống nhau.
E
O
0

P
A
6

A
2

x
0

y
0

z
0

O
w

A
1

A
3

A
4

A
5

X


15


Hình 3.6: Sơ đồ đặt các hệ tọa độ theo quy tắc Denavit Hartenberg
Kết quả của bài toán tổng hợp động học chính là tích của 6 ma trận thành phần






. từ đây xác định được các phương trình mô tả vị trí và định hướng của
cơ cấu chấp hành cuối cùng trong không gian của hệ quy chiếu cơ sở. Các phương
trình này phụ thuộc vào 6 biến khớp của robot.











































(3-2)










































(3-3)
























(3-4)










































(3-5)











































(3-6)






















(3-7)























(3-8)
























(3-9)














(3-10)














































(3-11)
z
0

O
0

x
0

d
1

a
1

θ
1

θ
2

a
2

a
3

x
1

z
1

x
2

x
3

z
3

d
4

d
6

x
5

x
4

θ
5

z
5

z
6

y
6

O
6

z
2

θ
6

θ
4

θ
3
x
3

x
4

x
2

x
3

x
5

x
6



16















































(3-12)




























(3-13)
Với 



, 



, 













3.3. Xây dựng số liệu về vị trí
Quỹ đạo khảo sát là giao tuyến của mặt trụ và mặt nón. Xét trong hệ quy chiếu gắn
với vật thể (hình 3.3), giao tuyền này được mô tả bởi hệ phương trình sau.







  










với 
(3-14)
Toàn bộ các thông số về vị trí được lập trình tính toán tự động trong chương trình

Matlab “insertdatasqp.m” (phụ lục B). Với chương trình này cho phép tính toán với
số lượng điểm chốt trên quỹ đạo bất kỳ do người sử dụng định nghĩa. Trong luận
văn, tác giả thực hiện tính toán cho 24 điểm chốt.

Hình 3.7: Quỹ đạo làm việc tương ứng với 24 điểm chốt
3.4. Xây dựng số liệu về hướng
Bộ góc Cardan [40] hình thành mô tả hướng tối thiểu bằng cách quay đối tượng
quanh ba trục của hệ quy chiếu địa phương theo thứ tự (XYZ) với các góc tương
ứng .



















































17


Hình 3.8: Sơ đồ định hướng bằng bộ góc Cardan
3.4.1. Xác định góc quay quanh trục 


3.4.2. Xác định góc quay quanh trục 


3.4.3. Xác định góc quay quanh trục 


3.5. Tổng hợp thông số mô tả vị trí và hướng
Bằng các chứng minh trên, sáu thông số độc lập tuyến tính mô tả vị trí mục tiêu của
cơ cấu chấp hành cuối cùng cần đạt tới bao gồm: ba thông số định vị









 và ba thông số định hướng  được thiết lập dưới
dạng hàm số. Các hàm liên tục này cho phép người sử dụng có thể tính toán chính
xác các dữ liệu mục tiêu tại một vị trí bất kỳ. Với cách xây dựng thông tin này, có
thể rời rạc quỹ đạo với số lượng điểm chốt bất kỳ tùy thuộc vào chất lượng đường
hàn cần gia công. Chương trình sẽ tính toán bộ giá trị biến khớp tương ứng tại các

điểm chốt.

(3-25a)
 
(3-25b)




(3-25c)















 





(3-25d)



 
(3-26)
Z
0

z
1

z
2
≡z
α
β
γ
α
x
0
≡x
1

x
2

x
β
γ

y
1
≡y
2

y
y
0

α
γ
β


18






(3-27)














(3-28)
Quỹ đạo thao tác được chia thành 24 điểm chốt, với số liệu được tính toán tự động
nhờ chương trình matlab “insertdata.m” (phụ lục B).
3.6. Xây dựng bài toán tối ưu
Các thông tin về động học, các thông số mô tả vị trí và hướng của quỹ đạo được đưa
vào mô hình bài toán tối ưu. Với hàm mục tiêu chứa các hàm mô tả định hướng,
hàm ràng buôc bằng chính là ba hàm mô tả vị trí. Miền ràng buộc cua các biến khớp
được tính toán dựa trên cơ sở giới hạn hoạt động của các khớp trên robot thực tế
[38].
Minimize





































































(3-29)
Với

















































































Quỹ đạo hoạt động của nhiệm vụ robot cần thực hiện lằm trong vùng robot có thể
định vị và đinh hướng được. do đó, bộ giá trị biến khớp thu được khi bài toán hội tụ,
giá trị hàm mục tiêu đạt về xấp xỉ không. Với việc biết trước giá trị hàm mục tiêu
cần đạt tới có thể dễ dàng giám sát mức độ hội tụ của thuật toán. Điều này đặc biệt
có ý nghĩa khi chúng ta lựa chọn giải thuật giải bài toán có nhược điểm dễ mắc phải
điệm cực trị địa phương. Tuy nhiên, trong khuôn khổ của luận văn, tác giả sử dụng


19

hai giải thuật có năng lực tốt đó là GRG và SQP để giải [28] [27]. giải bằng giải
thuật GRG được xây dựng trên chương trình Excel (phụ lục A), giải thuật SQP
được lập trình tính toán trên Matlab (Phụ lục B). Tất cả các thông số kỹ thuật được
trình bày trên cùng một đồ thị giúp cho dễ dàng hơn trong phân tích kết quả thu
được.
3.7. Phân tích kết quả đạt được
Trong luận văn, tác giả thực hiện so sánh độ chính xác giữa kết quả của bài toán
động học ngược giải theo mô hình cũ (2-2) bằng giải thuật GRG và giải theo mô

hình mới (2-3) bằng hai giải thuật GRG (phụ lục A) và SQP (phụ lục B). Cả hai giải
thuật đều được thiết lập với cùng một giá trị hội tụ 

. Hình 3.11~3.22 thể
hiện đồ thị logarit sai lệch của chín phần tử mô tả hướng và ba phần tử mô tả vị trí.
Dữ liệu được đánh giá dựa trên logarit nên ta có thể thấy. Các đường dữ liệu càng ở
dưới trục hoành càng chứng tỏ giá trị được đánh giá càng nhỏ hay độ chính xác
càng cao. Từ các đồ thị có thể thấy, giá trị sai lệch của các thông số mô tả vị trí và
hướng đạt được bằng các giải mô hình toán (2-3) nhỏ hơn rất nhiều so với mô hình
được đề xuất trước đó (2-2).

Hình 3.11: Đồ thị logarit sai lệch của nx

Bảng 3.7: Sai lệch trung bình của kết quả bài toán động học ngược
, 



x
y
z
Vị trí
Sai lệch trung















20

bình
Độ lệch chuẩn













Dựa trên số liệu thống kê cho 258 bộ giá trị sai lệch tương ứng với 258 lượt giải bài
toán động học ngược. Giá trị sai lệch về vị trí và hướng được liệt kê trong bảng
(3.7) trong đó sai lệch về hướng của các trục đạt tới 

, sai lệch về định vị đạt



. Nhằm đánh giá toàn diện hơn, mục dưới đây sẽ đi so sánh khả năng của
phương pháp đã đề xuất với các phương pháp đã được khảo sát trong chương một.
3.8. So sánh các phương pháp giải bài toán động học ngược
Nhằm thuận tiện cho việc so sánh các phương pháp giải bài toán động học ngược
của robot công nghiệp, tác giả đề xuất đặt tên cho phương pháp giải bài toán động
học ngược cho robot dựa trên mô hình toán (2-3) là “King of Dragon”. Các giải
thuật được so sánh với nhau dưa trên các tiêu chí được liệt kê trong bảng 3.7.
Bảng 3.8: Bảng so sánh các phương pháp giải bài toán động học ngược
Tiêu chí
PP
SV
RR
TM
IT
NR
LL
KD
Hội tụ trong miền
giới hạn biến khớp
Có
Có
Có
Có
Có
Không
Có
Có
Có khả năng điều
khiển thời gian

thực
Có
Có
Có
Có
Có
Có
Có
Có
Có thể áp dụng
với số bậc tự do
bất kỳ
Không
Không
Không
Không
Không
Có
Không
Có
Có thể áp dụng với
kết cấu robot bất
kỳ
Không
Có
Có
Có
Không
Có
Có

Có
Đưa ra phương án
tối ưu khi ngoài
vùng làm việc
Không
Không
Không
Không
Không
Không
Không
Có
Kết luận
Từ những phân tích và kết quả tính toán thực tế đã chứng minh được năng lực của
phương pháp KD trong việc giải bài toán động học ngược của robot. Phương pháp
có thể đưa ra lời giải nhanh chóng với độ chính xác cao, Với độ chính xác đạt được


21

hoàn toàn có thể áp dụng cho các robot đòi hỏi khắt khe nhất về độ chính xác thao
tác. Phương pháp KD hoàn toàn có thể sử dụng trong các thiết kế mới về robot công
nghiệp.



22

KẾT LUẬN CHUNG
Luận văn đã đưa ra giải pháp nâng cao độ chính xác kết quả bài toán động học

ngược trong robot công nghiệp bằng phương pháp tối ưu. Kết quả của luận văn
được thể hiện trong các vấn đề đã giải quyết được như sau:
1. Phân tích nguyên nhân cơ bản gây ra độ chính xác thấp và sự chênh lệch độ
chính xác đáp ứng về vị trí và hướng của lời giải bài toán động học ngược theo
mô hình tối ưu đã được đề xuất trước đó. Từ đó đưa ra phương pháp KD nhằm
khác phục các nhược điểm trên. Kết quả thống kê lời giải bài toán ngược trên
mô hình robot thực đã chỉ ra rằng phương pháp KD giải bài toán động học
ngược trong robot với độ chính xác 

về hướng và 

về vị trí.
2. Thiết lập quy trình khép kín trong việc giải bài toán động học ngược với một
robot thực, từ việc xây dựng dữ liệu đến việc thiết lập mô hình bài toán tối ưu
và giải thuật phục vụ giải bài toán tối ưu đó.
3. Đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp nổi bật trong lĩnh vực động học
ngược của robot công nghiệp, khẳng định phương pháp KD có ưu thế hơn hẳn
so với các phương pháp khác trong các tiêu chí khảo sát.
Các kết quả nghiên cứu của đề tài có thể ứng dụng trong điều khiển thời gian thực
robot thương mại cũng như trong giảng dạy, nghiên cứu về robot ở các trường và
các viện nghiên cứu.