Tạp chí
 
Năm 2025
 
Số 5 [10 - 2025], Năm thứ XXXIV

Ứng dụng cánh tay robot trong mỏ hầm lò: Cơ sở điều khiển và giải pháp tránh va chạm

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=25051

  • Cơ quan:

    Trường Đại học Mỏ - Địa chất, 18 Phố Viên, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 28-04-2025
  • Sửa xong: 15-07-2025
  • Chấp nhận: 20-07-2025
  • Ngày đăng: 01-10-2025
Trang: 4 - 10
Lượt xem: 67
Xem onlineXem online
Lượt tải: 4
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Trong bối cảnh ngành công nghiệp khai khoáng ngày càng phát triển, khai thác mỏ hầm lò đang đóng vai trò trọng yếu. Tuy nhiên, môi trường làm việc trong mỏ hầm lò lại tiềm ẩn nhiều nguy cơ mất an toàn, với đặc điểm không gian chật hẹp, nhiều vật cản, độ ẩm cao, bụi bẩn … gây khó khăn lớn cho quá trình tự động hóa. Trước những thách thức trên, việc ứng dụng robot gắn cánh tay máy nổi lên như một giải pháp khả thi nhằm nâng cao năng suất, giảm thiểu rủi ro và hỗ trợ quá trình khai thác an toàn. Bài báo này trình bày cơ sở lý thuyết về điều khiển và tránh va chạm cho cánh tay robot trong môi trường hầm lò. Mô hình động học được xây dựng dựa trên phương pháp Denavit–Hartenberg, kết hợp giữa động học thuận và nghịch để mô tả chuyển động của robot và đánh giá nguy cơ va chạm. Hệ thống cảm biến thị giác được tích hợp để phát hiện vật cản và xác định khoảng cách trong môi trường làm việc. Trên cơ sở đó, một thuật toán điều khiển tránh va chạm chủ động được đề xuất và triển khai thử nghiệm trên robot Niryo Ned 2 trong môi trường mô phỏng. Kết quả cho thấy phương pháp đạt hiệu quả tốt trong việc điều hướng và tránh vật cản, mở ra tiềm năng ứng dụng thực tế trong các mỏ hầm lò hiện đại.

Trích dẫn
Đoàn Công Luận, 2025. Ứng dụng cánh tay robot trong mỏ hầm lò: Cơ sở điều khiển và giải pháp tránh va chạm, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXIV, kỳ 5, tr. 4-10.
Tài liệu tham khảo

[1]. Tiến, V.Đ., Bài giảng cơ sở khai thác mỏ hầm lò. 2001, Hà Nội: Trường Đại học Mỏ - Địa Chất. 111.

[2]. Corke, P.I., A simple and systematic approach to assigning Denavit–Hartenberg parameters. IEEE transactions on robotics, 2007. 23(3): p. 590-594.

[3]. Park, F.C., Computational aspects of the product-of-exponentials formula for robot kinematics. IEEE transactions on automatic control, 1994. 39(3): p. 643-647.

[4]. Davidson, J.K., K.H. Hunt, and G.R. Pennock, Robots and screw theory: applications of kinematics and statics to robotics. J. Mech. Des., 2004. 126(4): p. 763-764.

[5]. Dulęba, I. and M. Opałka, A comparison of Jacobian-based methods of inverse kinematics for serial robot manipulators. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 2013. 23(2).

[6]. Xu, S., et al., Learning-based kinematic control using position and velocity errors for robot trajectory tracking. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2020. 52(2): p. 1100-1110.

[7]. Alphonse, P.J.A. and K.V. Sriharsha, Depth perception in single rgb camera system using lens aperture and object size: a geometrical approach for depth estimation. SN Applied Sciences, 2021. 3(6): p. 595.

[8]. Doan, L.C., H.T. Tran, and D. Nguyen. Bayesian Approach for Static Object Detection and Localization in Unmanned Ground Vehicles. in International Conference on Intelligence of Things. 2023. Springer.

[9]. Niryo, Niryo Documentation. https://docs.niryo.com/robots/ned2/.

Các bài báo khác