Check with seller Hồ Chí Minh => Cần giảng viên Khoa học Máy tính dạy về hệ thống robot

Thông tin tuyển dụng, Để giúp bạn xây dựng một về hệ thống robot, tôi sẽ bảng mô tả công việc một cấu trúc bài giảng và các nội dung quan trọng cần đề cập. Hướng dẫn này sẽ phù hợp cho sinh viên Khoa học Máy tính có kiến thức nền tảng về lập trình, đại số tuyến tính và giải thuật.

Cấu trúc tổng quan của hướng dẫn:

1. Giới thiệu về Robot học

Định nghĩa Robot và Hệ thống Robot
Lịch sử phát triển của Robot học
Các lĩnh vực ứng dụng của Robot
Phân loại Robot (theo cấu trúc, ứng dụng,...)

2. Các thành phần cơ bản của Hệ thống Robot

Cơ cấu chấp hành (Actuators):

Động cơ điện (DC, AC, Servo, Stepper)
Hệ thống truyền động (bánh răng, dây đai,...)
Bộ truyền động khí nén/thủy lực

Cảm biến (Sensors):

Cảm biến vị trí (Encoders, Potentiometers)
Cảm biến lực/momen (Force/Torque sensors)
Cảm biến tiệm cận (Proximity sensors)
Cảm biến thị giác (Cameras)
Cảm biến khoảng cách (Ultrasonic, LiDAR)
IMU (Inertial Measurement Unit)

Bộ điều khiển (Controllers):

Vi điều khiển (Microcontrollers)
Máy tính nhúng (Embedded computers)
PLC (Programmable Logic Controllers)

Nguồn điện (Power Supplies):

Pin
Nguồn điện lưới

Giao diện người dùng (User Interface):

Bảng điều khiển
Màn hình cảm ứng
Phần mềm điều khiển

3. Mô hình hóa Robot (Robot Kinematics)

Không gian làm việc (Workspace)

Bậc tự do (Degrees of Freedom - DOF)

Hệ tọa độ (Coordinate Frames)

Phép biến đổi tọa độ (Transformation Matrices)

Mô hình động học thuận (Forward Kinematics):

Phương pháp Denavit-Hartenberg (DH)
Tính toán vị trí và hướng của công cụ cuối (end-effector)

Mô hình động học ngược (Inverse Kinematics):

Tìm khớp (joint) dựa trên vị trí và hướng mong muốn
Các phương pháp giải (Giải tích, số)
Tính duy nhất và đa nghiệm

4. Điều khiển Robot (Robot Control)

Điều khiển vị trí (Position Control):

PID Control
Trajectory Planning

Điều khiển lực (Force Control):

Impedance Control
Hybrid Position/Force Control

Điều khiển thích nghi (Adaptive Control)

Điều khiển học máy (Reinforcement Learning for Robotics)

5. Lập trình Robot (Robot Programming)

Ngôn ngữ lập trình Robot phổ biến:

ROS (Robot Operating System)
Python
C++
MATLAB

Các thư viện và công cụ lập trình:

MoveIt! (ROS)
OpenCV (Computer Vision)
TensorFlow/PyTorch (Machine Learning)

Mô phỏng Robot (Robot Simulation):

Gazebo
V-REP (CoppeliaSim)
Webots

6. Thị giác máy tính cho Robot (Computer Vision for Robotics)

Xử lý ảnh cơ bản:

Lọc ảnh
Phát hiện cạnh
Phân đoạn ảnh

Nhận dạng đối tượng (Object Recognition):

Các phương pháp truyền thống (SIFT, HOG)
Mạng nơ-ron tích chập (CNNs)

Ước tính tư thế (Pose Estimation)

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

7. Trí tuệ nhân tạo trong Robot (AI in Robotics)

Lập kế hoạch (Planning):

ASearch
RRT (Rapidly-exploring Random Tree)

Học máy (Machine Learning):

Học có giám sát (Supervised Learning)
Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) cho Robot

8. Các ứng dụng thực tế của Robot

Robot công nghiệp (Industrial Robots)

Robot dịch vụ (Service Robots)

Robot y tế (Medical Robots)

Robot khám phá (Exploration Robots)

Xe tự hành (Autonomous Vehicles)

9. Các vấn đề đạo đức và xã hội của Robot học

Tác động của Robot lên thị trường lao động

An toàn của Robot

Quyền riêng tư và bảo mật

Trách nhiệm pháp lý

10.

Hướng dẫn thực hành và Dự án

Các bài tập thực hành sử dụng ROS và các công cụ mô phỏng

Các dự án mẫu:

Điều khiển một cánh tay robot mô phỏng
Xây dựng một hệ thống điều hướng cho robot di động
Ứng dụng thị giác máy tính để nhận dạng đối tượng

Nội dung chi tiết hơn cho từng phần:

1. Giới thiệu về Robot học:

Định nghĩa Robot và Hệ thống Robot:

Robot: Thiết bị cơ điện tử có khả năng thực hiện các tác vụ tự động hoặc bán tự động.
Hệ thống Robot: Bao gồm robot, bộ điều khiển, cảm biến, phần mềm và các thiết bị ngoại vi khác để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.

Lịch sử phát triển của Robot học:

Từ tự động hóa đơn giản đến robot hiện đại.
Các cột mốc quan trọng trong lịch sử phát triển.

Các lĩnh vực ứng dụng của Robot:

Công nghiệp: Sản xuất, lắp ráp, hàn, sơn,...
Y tế: Phẫu thuật, phục hồi chức năng, hỗ trợ người khuyết tật.
Dịch vụ: Vệ sinh, giao hàng, chăm sóc người già.
Khám phá: Vũ trụ, dưới biển sâu, môi trường nguy hiểm.
Quân sự: Trinh sát, gỡ bom, tấn công.

Phân loại Robot:

Theo cấu trúc: Robot công nghiệp (cánh tay robot), robot di động (xe tự hành, robot bay), robot hình người (humanoid).
Theo ứng dụng: Robot hàn, robot sơn, robot phẫu thuật, robot hút bụi,...
Theo phương pháp điều khiển: Robot tự động, robot điều khiển từ xa, robot hợp tác (cobot).

2. Các thành phần cơ bản của Hệ thống Robot:

Cơ cấu chấp hành (Actuators):

Động cơ điện:

DC: Dễ điều khiển, giá rẻ.
AC: Hiệu suất cao, tuổi thọ dài.
Servo: Điều khiển vị trí chính xác.
Stepper: Điều khiển vị trí bước.

Hệ thống truyền động:

Bánh răng: Tăng momen, giảm tốc độ.
Dây đai: Truyền động linh hoạt, giảm tiếng ồn.
Trục vít me: Biến chuyển động quay thành chuyển động tịnh tiến.

Bộ truyền động khí nén/thủy lực:

Lực lớn, tốc độ cao, nhưng cần hệ thống phức tạp.

Cảm biến (Sensors):

Cảm biến vị trí:

Encoders: Đo góc quay, độ phân giải cao.
Potentiometers: Đo góc quay, giá rẻ.

Cảm biến lực/momen:

Đo lực và momen tác dụng lên robot.

Cảm biến tiệm cận:

Phát hiện vật thể ở gần mà không cần tiếp xúc.

Cảm biến thị giác (Cameras):

Thu thập hình ảnh, video.
Phân tích hình ảnh để nhận dạng đối tượng, ước tính tư thế.

Cảm biến khoảng cách:

Ultrasonic: Giá rẻ, tầm ngắn.
LiDAR: Độ chính xác cao, tầm xa.

IMU (Inertial Measurement Unit):

Đo gia tốc và góc quay.

Bộ điều khiển (Controllers):

Vi điều khiển (Microcontrollers):

Giá rẻ, nhỏ gọn, phù hợp cho các ứng dụng đơn giản.

Máy tính nhúng (Embedded computers):

Hiệu năng cao, khả năng xử lý phức tạp.
Ví dụ: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson.

PLC (Programmable Logic Controllers):

Sử dụng trong công nghiệp, độ tin cậy cao.

Nguồn điện (Power Supplies):

Pin:

Lithium-ion, NiMH,...

Nguồn điện lưới:

AC/DC converter.

Giao diện người dùng (User Interface):

Bảng điều khiển:

Nút bấm, công tắc, đèn báo.

Màn hình cảm ứng:

Hiển thị thông tin, điều khiển trực quan.

Phần mềm điều khiển:

Giao diện đồ họa (GUI).
Điều khiển từ xa qua mạng.

3. Mô hình hóa Robot (Robot Kinematics):

Không gian làm việc (Workspace):

Tập hợp tất cả các vị trí mà công cụ cuối của robot có thể đạt tới.

Bậc tự do (Degrees of Freedom - DOF):

Số lượng tham số độc lập cần thiết để xác định vị trí và hướng của robot.

Hệ tọa độ (Coordinate Frames):

Hệ tọa độ gốc, hệ tọa độ công cụ cuối, hệ tọa độ khớp.

Phép biến đổi tọa độ (Transformation Matrices):

Ma trận quay (Rotation matrix).
Vectơ tịnh tiến (Translation vector).
Ma trận đồng nhất (Homogeneous transformation matrix).

Mô hình động học thuận (Forward Kinematics):

Phương pháp Denavit-Hartenberg (DH):

Quy tắc gán hệ tọa độ cho các khớp.
Bảng tham số DH.
Tính toán ma trận biến đổi từ hệ tọa độ gốc đến hệ tọa độ công cụ cuối.

Tính toán vị trí và hướng của công cụ cuối (end-effector).

Mô hình động học ngược (Inverse Kinematics):

Tìm khớp (joint) dựa trên vị trí và hướng mong muốn của công cụ cuối.

Các phương pháp giải:

Giải tích (Analytical): Tìm công thức trực tiếp.
Số (Numerical): Sử dụng các thuật toán lặp.

Tính duy nhất và đa nghiệm:

Một vị trí và hướng có thể có nhiều cấu hình khớp khác nhau.

4. Điều khiển Robot (Robot Control):

Điều khiển vị trí (Position Control):

PID Control:

Điều khiển tỉ lệ (Proportional), tích phân (Integral), đạo hàm (Derivative).
Điều chỉnh các tham số Kp, Ki, Kd để đạt được hiệu suất mong muốn.

Trajectory Planning:

Lập kế hoạch đường đi cho robot.
Các phương pháp: Đường thẳng, đường cong bậc ba, đường cong Bezier.

Điều khiển lực (Force Control):

Impedance Control:

Điều khiển mối quan hệ giữa lực và vị trí.

Hybrid Position/Force Control:

Điều khiển vị trí trên một số trục và lực trên các trục còn lại.

Điều khiển thích nghi (Adaptive Control):

Điều chỉnh các tham số điều khiển để thích ứng với sự thay đổi của môi trường và robot.

Điều khiển học máy (Reinforcement Learning for Robotics):

Sử dụng các thuật toán học tăng cường để robot tự học cách điều khiển.

5. Lập trình Robot (Robot Programming):

Ngôn ngữ lập trình Robot phổ biến:

ROS (Robot Operating System):

Một framework phần mềm cho robot.
Cung cấp các công cụ và thư viện để phát triển các ứng dụng robot.

Python:

Dễ học, nhiều thư viện hỗ trợ.

C++:

Hiệu năng cao, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.

MATLAB:

Sử dụng nhiều trong nghiên cứu và mô phỏng.

Các thư viện và công cụ lập trình:

MoveIt! (ROS):

Lập kế hoạch chuyển động, tránh va chạm.

OpenCV (Computer Vision):

Xử lý ảnh, nhận dạng đối tượng.

TensorFlow/PyTorch (Machine Learning):

Phát triển các mô hình học máy cho robot.

Mô phỏng Robot (Robot Simulation):

Gazebo:

Mô phỏng môi trường 3D, vật lý chính xác.

V-REP (CoppeliaSim):

Mô phỏng robot với nhiều tính năng nâng cao.

Webots:

Mô phỏng robot với giao diện trực quan.

6. Thị giác máy tính cho Robot (Computer Vision for Robotics):

Xử lý ảnh cơ bản:

Lọc ảnh:

Làm mờ, làm sắc nét.

Phát hiện cạnh:

Sobel, Canny.

Phân đoạn ảnh:

Chia ảnh thành các vùng có ý nghĩa.

Nhận dạng đối tượng (Object Recognition):

Các phương pháp truyền thống (SIFT, HOG):

Trích xuất đặc trưng từ ảnh.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs):

AlexNet, VGGNet, ResNet.

Ước tính tư thế (Pose Estimation):

Xác định vị trí và hướng của đối tượng trong không gian 3D.

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):

Xây dựng bản đồ môi trường đồng thời định vị robot.

7. Trí tuệ nhân tạo trong Robot (AI in Robotics):

Lập kế hoạch (Planning):

ASearch:

Tìm đường đi ngắn nhất từ điểm bắt đầu đến điểm kết thúc.

RRT (Rapidly-exploring Random Tree):

Xây dựng cây ngẫu nhiên để tìm đường đi trong không gian phức tạp.

Học máy (Machine Learning):

Học có giám sát (Supervised Learning):

Huấn luyện mô hình dựa trên dữ liệu được gán nhãn.

Học không giám sát (Unsupervised Learning):

Tìm cấu trúc trong dữ liệu không được gán nhãn.

Học tăng cường (Reinforcement Learning):

Huấn luyện robot để thực hiện các hành động tối ưu trong một môi trường cụ thể.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) cho Robot:

Cho phép robot hiểu và tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.

8. Các ứng dụng thực tế của Robot:

Robot công nghiệp (Industrial Robots):

Sản xuất ô tô, điện tử, thực phẩm,...

Robot dịch vụ (Service Robots):

Vệ sinh, giao hàng, chăm sóc người già.

Robot y tế (Medical Robots):

Phẫu thuật, phục hồi chức năng, hỗ trợ người khuyết tật.

Robot khám phá (Exploration Robots):

Vũ trụ, dưới biển sâu, môi trường nguy hiểm.

Xe tự hành (Autonomous Vehicles):

Xe ô tô tự lái, xe buýt tự lái.

9. Các vấn đề đạo đức và xã hội của Robot học:

Tác động của Robot lên thị trường lao động:

Robot có thể thay thế con người trong một số công việc.
Cần có chính sách để giảm thiểu tác động tiêu cực.

An toàn của Robot:

Robot cần được thiết kế và vận hành an toàn để tránh gây tai nạn.

Quyền riêng tư và bảo mật:

Robot có thể thu thập dữ liệu cá nhân.
Cần có quy định để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật.

Trách nhiệm pháp lý:

Ai chịu trách nhiệm nếu robot gây ra thiệt hại?

10. Hướng dẫn thực hành và Dự án:

Các bài tập thực hành sử dụng ROS và các công cụ mô phỏng:

Điều khiển robot di động trong Gazebo.
Lập kế hoạch chuyển động cho cánh tay robot trong MoveIt!.
Nhận dạng đối tượng bằng OpenCV.

Các dự án mẫu:

Điều khiển một cánh tay robot mô phỏng để gắp và đặt vật.
Xây dựng một hệ thống điều hướng cho robot di động để đi theo một đường dẫn định sẵn.
Ứng dụng thị giác máy tính để nhận dạng và phân loại các đối tượng khác nhau.

Lời khuyên:

Sử dụng hình ảnh và sơ đồ minh họa để làm cho bài giảng dễ hiểu hơn.

Cung cấp các ví dụ thực tế để giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các khái niệm.

Khuyến khích sinh viên tham gia vào các dự án thực tế để áp dụng kiến thức đã học.

Cập nhật kiến thức thường xuyên vì lĩnh vực robot học đang phát triển rất nhanh.

Chúc bạn thành công trong việc biên soạn này! Nếu bạn cần thêm sự trợ giúp về bất kỳ phần nào, đừng ngần ngại hỏi nhé!

Contact seller Share

Comments