การควบคุมตำแหน่งของแขนกล 6 แกนผ่านระบบเน็ตเวิร์ค

Abstract

การสื่อสารผ่านระบบเน็ตเวิร์คสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการควบคุมการเคลื่อนที่และตรวจสอบการทำงานของแขนกลในโรงงานอุตสาหกรรมที่มีหลากหลายเพิ่มมากขึ้น นอกจากนั้นการควบคุมตำแหน่งการเคลื่อนที่ของแขนกลในปัจจุบันโดยส่วนใหญ่นั้นยังอาศัยการระบุพิกัดตามผู้บังคับใช้งาน จึงจำเป็นที่จะต้องนำหลักการจลศาสตร์แบบผกผันของหุ่นยนต์มาประยุกต์ใช้ร่วมกับการควบคุมแบบ PID ให้สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่องและราบเรียบ ในขั้นแรกได้สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแขนกลอนุกรมแบบ 6 แกน ด้วยโปรแกรม MATLAB/Simulink และจากผลการคำนวณด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ แขนกลนี้จะมีขอบเขตการเคลื่อนที่ตามแนวแกน X Y และ Z อยู่ในช่วง (-81.9, 81.9), (-81.9, 75.5) และ (-4, 125.5) cm ตามลำดับ เมื่อใช้จลศาสตร์แบบผกผันเพื่อใช้ควบคุมการเคลื่อนที่ร่วมกับการควบคุมแบบ PID เมื่อผู้ใช้งานกำหนดพิกัดเป้าหมายของปลายแขนกล จะสามารถคำนวณหาองศาการหมุนของข้อต่อทั้ง 6 แกน จากผลการทดสอบด้วยแบบจำลองพบว่า ปลายแขนกลสามารถเคลื่อนที่เข้าหาตำแหน่งเป้าหมายที่มีอยู่หนึ่งจุดหรือมากกว่าได้อย่างต่อเนื่อง โดยสามารถควบคุมการเคลื่อนที่ได้ทั้งแบบวิถีตรงและวิถีโค้ง โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนจากพิกัดเป้าหมายไม่เกิน 0.5 เซนติเมตร จากผลการทดลองกับแขนกลอนุกรมแบบ 6 แกนพบว่าโปรแกรมที่พัฒนาขึ้นสามารถควบคุมการเคลื่อนที่ของแขนกลผ่านทางระบบเน็ตเวิร์คด้วยซอฟแวร์ Visual Studio.NET ได้ตามที่ออกแบบ เพื่อส่งพิกัดเป้าหมายของปลายแขนกลผ่านทางระบบเน็ตเวิร์คจากคอมพิวเตอร์ของผู้ควบคุม ไปยังคอมพิวเตอร์ควบคุมการทำงานของแขนกล ผลการทดสอบพบว่า ระบบสามารถควบคุมองศาการหมุนของแขนกลให้สอดคล้องกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยมีค่าคลาดเคลื่อนที่ไม่เกิน 2% ซึ่งระบบจะใช้เวลาเฉลี่ยในการตอบสนองคำสั่งอยู่ที่ 1.55 วินาที

Communication through network system can be applied to control and monitor robot arm operation in industrial production lines or in large-scale systems. However, the motion control of robot arm requires manual set-up from the user. Thus, to achieve smooth and continuous motion, the combination of inverse kinematics and PID control was used for controlling the robot movement. First, the mathematical model of 6-axis serial robot arm has been implemented within MATLAB/Simulink software. After that, the model was used to compute the workspace along X-, Y- and Z- axes, and its movement was found at -81.9, 81.9; -81.9, 75.5; and -4, 125.5 cm, respectively. The inverse kinematics combining with PID control was then used to control its motion. When the user specified the target point, the correct rotation angles of 6-joint robot arm end-effector could be calculated. The result of the simulation showed that the robot arm end-effector could continuously move toward one or more target points, forming straight or curve path. The position error between the robot arm end-effector and the target point was < 0.5 cm. The results of the experiment revealed that the developed software was able to control the robot-arm position through the network using Visual Studio.NET software as designed in such a way that the end-effector target location could be sent through network from the operator’s computer to another robot-controlling one. Through the testing process, it was found that the developed system was able to control rotation angles of the robot arm as done in the simulation with < 2% of position error and 1.55 second of average responding time after receiving user’s command.