CARA – Chó robot độ chính xác cao sử dụng dây cáp

• CARA là một chó robot độ chính xác cao, khác biệt với các phương pháp hiện có nhờ sử dụng cơ chế dây cáp
• Để hiệu chỉnh vị trí ban đầu, mỗi khớp trải qua một quy trình homing nhằm tìm giới hạn vật lý bằng cách phát hiện sự thay đổi dòng điện
• Thông qua ba loại công thức động học nghịch (IK), động học thuận (FK), động học quay (RK), hệ thống điều khiển chính xác vị trí và tư thế của chân
• Hệ thống sử dụng mẫu bước đi dựa trên quỹ đạo cycloid để hiện thực hóa chuyển động tự nhiên và thao tác mượt mà
• Với dáng đi trotting, các chân chéo di chuyển đồng thời, hỗ trợ nhiều kiểu chuyển động như hướng tiến và xoay

---

Lập trình

Trình tự homing

• Bước đầu tiên trong lập trình CARA là phát triển trình tự homing khớp (tự động hiệu chỉnh vị trí)
• Trong homing, chỉ với encoder vị trí tuyệt đối trên trục động cơ của mỗi khớp, hệ thống chỉ có thể đo được vị trí tương đối của khớp
• Khi khởi động, khớp được xoay đến giới hạn vật lý, và hệ thống phát hiện đã tới điểm đó thông qua sự gia tăng dòng điện
• Sau khi chạm tới giới hạn vật lý, có thể gán vị trí tuyệt đối cho khớp
• Quy trình này bắt buộc phải được thực hiện một lần mỗi khi khởi động

Động học (Kinematics)

• Để điều khiển chuyển động của thân máy, hệ thống sử dụng tổng cộng ba loại công thức: động học nghịch (IK), động học thuận (FK), động học quay (RK)
• Công thức IK: tính ra góc khớp để đặt chân (mũi chân hoặc end effector) vào vị trí X, Y, Z mong muốn
• Công thức FK: nhận góc khớp hiện tại làm đầu vào để tính vị trí X, Y, Z của bàn chân
• Khi lập kế hoạch quỹ đạo, trước tiên dùng FK để tính vị trí hiện tại, sau đó thực hiện tính toán waypoint trung gian đến điểm đích (sử dụng thư viện Arduino RAMP), rồi tại mỗi waypoint dùng IK để tính góc khớp
• Công thức RK: được dùng để tính vị trí bàn chân cần thiết cho chuyển động quay của thân máy theo các trục roll, pitch, yaw
  • Dựa trên vị trí bàn chân do RK tính ra, hệ thống tiếp tục dùng IK để tìm góc
  • Được áp dụng cho điều khiển tư thế (pose control) và duy trì ổn định, giúp robot thực hiện xoay thân tại chỗ hoặc giữ thăng bằng

Dáng đi (Gait)

• Dáng đi của CARA áp dụng quỹ đạo bước dựa trên quỹ đạo cycloid để tạo ra chuyển động mượt mà và chân thực
• Dù cũng đã thử nghiệm quỹ đạo bước tam giác và tứ giác, chúng kém hơn về độ mượt, khả năng tránh vật cản cho chân và độ tự nhiên của chuyển động
• Dáng đi chính là trotting gait (hai chân chéo di chuyển đồng thời), trong đó chuyển động gồm pha swing (di chuyển về phía trước trên không) và pha stance (đẩy lùi trên mặt đất)
• Trong khi di chuyển, pha swing và stance được lặp lại xen kẽ giữa các cặp chân chéo để tạo nên bước đi liên tục
• Với các hướng di chuyển ngoài tiến và lùi, hệ thống vẫn giữ mô hình trotting nhưng chỉ thay đổi góc bước của chân
• Khi xoay, một cặp chân bước ra ngoài và cặp còn lại bước vào trong, cho phép thực hiện quay theo đường cong hoặc quay tại chỗ

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Tôi đã xem đi xem lại các video về truyền động capstan của Aaed, đúng là một tác phẩm cực kỳ ấn tượng: tốc độ cao, mô-men xoắn lớn, độ compliant khá tốt, và gần như không có backlash, thật sự rất thú vị khi được nhìn thấy một tư duy kỹ thuật như vậy
  • Tôi cũng mới phát hiện ra video của anh ấy gần đây, và mỗi lần xem là trong đầu lại tuôn ra đủ thứ ý tưởng muốn tự làm, chỉ tiếc là không có đủ thời gian (cái breadboard ngay bên cạnh cũng đang chờ tôi chú ý tới). Điều thú vị là thuật toán YouTube: chủ đề tôi xem trước trên YouTube thường xuất hiện trên Hacker News sau đó một hoặc hai tuần. Tôi không rõ đó là dấu hiệu cho thấy thuật toán làm tốt, hay là một kiểu thất bại. Chắc chắn nó khá giỏi trong việc đưa một số video phổ biến đến đúng nhóm người quan tâm, nhưng tôi vẫn tự hỏi liệu những thứ tôi xem có thực sự là tốt nhất hay chỉ là một vài tác phẩm xuất sắc tình cờ được chú ý. Đôi khi tôi lại tình cờ tìm thấy những kênh hữu ích đã tồn tại nhiều năm, và điều đó khiến tôi cảm thấy thật ra còn rất nhiều nội dung hay hơn đáng để xem; rồi tôi lại tự hỏi là trước đây mình chỉ xui nên không thấy, hay bây giờ mới gặp may, hoặc là thuật toán đã ngẫu nhiên phát hiện ra một ngưỡng nào đó hay đặc điểm quan tâm của tôi rồi mới bắt đầu đề xuất
  • Trước đây chúng tôi từng dùng capstan để kéo cuộn phim qua thiết bị quét, nhanh mà vẫn chính xác và không có backlash, đúng là một công nghệ rất hay. Vì thế tôi từng nghĩ nó không được dùng nhiều vì thiếu mô-men xoắn lớn hoặc vì bị mài mòn, nhưng có vẻ không hẳn vậy
  • Aaed là một trong những creator tôi thích nhất. Dĩ nhiên trên YouTube vẫn có những kỹ sư hay chuyên gia giỏi hơn, hoặc những người giải trí hơn, nhưng anh ấy thể hiện được một sự cân bằng rất tuyệt. Tôi cũng theo dõi nhiều kênh về công nghệ, khoa học phổ thông và industrial design, nếu ai quan tâm tôi có thể chia sẻ danh sách đề xuất, hiện tôi đang sắp xếp lại các kênh
  • Tôi chưa xem video nào của anh ấy về con chó liên quan đến truyền động capstan, nhưng video giải thích nền tảng (High Precision Speed Reducer Using Rope) là hay nhất. Tôi đã mơ về công nghệ này suốt một năm nay, đặc biệt là vì cùng thời điểm đó cũng có người làm về actuator của robot da Vinci (điều khiển chính xác cao bằng cáp), nên lại càng ấn tượng hơn. (Building a DIY Surgical Robot)
• Tôi đã xem video này tuần trước và thật sự há hốc mồm, vừa là một kỹ thuật viên xuất sắc vừa giải thích cực kỳ tốt. Anh ấy mô tả chiến lược thử nghiệm rất đầy đủ nên tôi có thể hiểu được cách suy nghĩ và phương pháp luận của anh ấy, đồng thời tóm tắt vừa đủ mà không lê thê, đúng là một kiệt tác
• Tuần trước tôi thực sự đã gặp Aaed ngoài đời, lúc đó anh ấy đang in các bộ phận cho dự án (chúng tôi làm cùng công ty), và việc nó lên hạng 1 HN giống như một giấc mơ vậy
• Phần trình bày thực sự quá xuất sắc, tôi nghĩ ai đó nên nhanh chóng thuê cậu này
  https://www.aaedmusa.com/
  • Tôi định sẽ truyền cảm hứng cho cậu con trai 12 tuổi của mình, sau khi hoàn thành chương trình học, làm website cá nhân theo kiểu này: "CARA (Capstans Are Really Awesome) là robot bốn chân mới nhất của tôi, là phiên bản kế nhiệm của ZEUS, ARES và TOPS. Tôi đã chế tạo nó trong suốt một năm, và đây là robot bốn chân năng động nhất cũng như được thiết kế tốt nhất mà tôi từng làm"
  • Một người đã chứng minh được tài năng, động lực và khả năng thực thi như thế này thực ra lại không hợp với con đường xin việc công ty thông thường. Thay vào đó, hỗ trợ startup của anh ấy sẽ là lựa chọn tốt hơn nhiều
  • Có khi bản thân anh ấy cũng đã hoàn toàn hài lòng chỉ với các dự án và hoạt động YouTube rồi
• Không chỉ phần hiện thực hóa về robotics mà cả cách truyền tải cho người xem qua video cũng rất đáng nể. Chất lượng video trên internet dạo này thật sự đáng kinh ngạc. Các công cụ dành cho xưởng làm việc cá nhân ngày càng tốt hơn, và tôi nghĩ tương lai sẽ còn xuất hiện nhiều thứ như thế này hơn nữa
• Hình như trước đây HN cũng từng có một bài về anh ấy rồi, và lần này nhìn anh ấy tự tay làm ra những thứ tuyệt vời như thế rồi dạy lại qua video, tôi lại càng khâm phục hơn; từ giờ tôi sẽ đăng ký theo dõi để không bỏ lỡ nữa
• Đây thật sự là một tác phẩm đáng kinh ngạc và khiến người ta phải trầm trồ
• Professor of Upstairs Neighboring. https://youtu.be/8s9TjRz01fo?t=1128
• Tôi thắc mắc tại sao lại cần nhiều nỗ lực như vậy chỉ để có được một tỷ số truyền "chính xác"; nhiều chữ số hơn không nhất thiết đồng nghĩa với "độ chính xác". Và tôi cũng tò mò cấu trúc này chống mài mòn hay chống mỏi tốt đến mức nào
  • Thực ra có khi cũng không tốn đến vậy, vì khi in 3D thì đằng nào bạn cũng thường phải in lại hai ba lần, và trong quá trình đó việc tinh chỉnh tỷ số truyền là điều khá tự nhiên. Và nếu bạn muốn nói với người khác về thiết kế hộp số rằng đây là một thiết kế "độ chính xác cao", thì nếu mục tiêu là tỷ số truyền 8, bạn không thể hài lòng với đại khái khoảng 7.9 đến 8.2 được
  • Đây là một bài toán động học; bánh răng càng chính xác thì mô hình càng khớp với thực tế. Vì vậy các chuyên gia sẽ gắn motor trực tiếp vào khớp trong những tình huống chịu va đập lớn, thay vì dùng bánh răng hay dây thừng. Việc tính cả biến dạng hay tính đàn hồi vào là điều không khả thi trong thực tế. Ít nhất thì trong robotics mà tôi xem gần đây là như vậy

  • nhiều chữ số hơn không làm nó chính xác hơn
    Thật ra việc có nhiều chữ số thập phân hơn chẳng phải chính là định nghĩa của precision sao?

  • Phần đó trong video này làm tôi hơi bối rối, có lẽ là do giới hạn của công cụ mà anh ấy đã dùng
• Cảm ơn vì đã chia sẻ một video vừa thú vị vừa được làm rất chỉn chu như thế này, đúng là một dự án cực kỳ vui, và khả năng giải thích của anh ấy thật sự nổi bật; kỹ năng giao tiếp kiểu này rất đáng ngưỡng mộ và khiến tôi cũng muốn làm tốt hơn