1. Giới thiệu

Tỷ lệ bệnh nhân bị đột quỵ và chấn thương vận động ngày càng gia tăng, kéo theo nhu cầu phục hồi chức năng vận động trở thành một vấn đề y tế quan trọng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng hiệu quả phục hồi phụ thuộc mạnh vào cường độ luyện tập, số lần lặp lại và độ chính xác của động tác. Việc ứng dụng robot trong hỗ trợ vật lý trị liệu cho phép tăng số lần luyện tập, giảm phụ thuộc vào chuyên gia và đảm bảo tính lặp lại chính xác của chuyển động.

Robot phục hồi chức năng cần đáp ứng hai yêu cầu chính: khả năng học quỹ đạo chuyển động từ chuyên gia và khả năng lặp lại quỹ đạo đó một cách mượt mà, ổn định. Trong nghiên cứu này, cấu trúc robot SCARA hai bậc tự do được lựa chọn để mô phỏng chuyển động của khớp vai và khớp khuỷu tay trên mặt phẳng ngang, phù hợp với các bài tập cơ bản như gập duỗi tay hoặc lau bàn.

2. Phương pháp nghiên cứu

Quá trình vận hành hệ thống được chia thành ba giai đoạn: học chuyển động, xử lý dữ liệu và lặp lại chuyển động.

2.1. Quá trình học quỹ đạo

Trong giai đoạn học, chuyên gia tác động lực lên cánh tay robot. Lực này được đo bằng loadcell và chuyển đổi sang tín hiệu số thông qua module HX711. Dữ liệu được gửi đến bộ xử lý trung tâm Arduino Mega 2560 thông qua giao tiếp I2C.

Thuật toán mờ được sử dụng để xác định giá trị PWM điều khiển động cơ dựa trên độ lớn của lực tác động. Nguyên tắc điều khiển được xây dựng theo luật: lực nhỏ tương ứng vận tốc thấp, lực trung bình tương ứng vận tốc trung bình và lực lớn tương ứng vận tốc cao. Cách tiếp cận này giúp robot di chuyển mềm mại và phản hồi tự nhiên theo thao tác của người hướng dẫn.

Encoder Hall được gắn trực tiếp trên trục động cơ để xác định góc quay thực tế của từng khớp. Dữ liệu góc được lưu trữ làm cơ sở cho quá trình lặp lại chuyển động.

2.2. Xử lý dữ liệu học

Dữ liệu góc thu được trong quá trình học có thể chứa nhiễu do sai số cơ khí hoặc dao động lực không mong muốn. Thuật toán xử lý được xây dựng nhằm loại bỏ các điểm dữ liệu không cần thiết, đặc biệt là các đoạn biến thiên nhỏ không ảnh hưởng đến quỹ đạo chính.

Phương pháp đánh dấu các điểm đổi chiều chuyển động được áp dụng để giảm số lượng dữ liệu lưu trữ mà vẫn bảo toàn hình dạng quỹ đạo. Điều này giúp giảm tải bộ nhớ và tăng hiệu suất xử lý khi thực hiện lặp lại.

2.3. Lặp lại chuyển động bằng bộ điều khiển PID

Trong giai đoạn lặp lại, robot di chuyển theo quỹ đạo đã xử lý bằng bộ điều khiển PID. Các thông số Kp, Ki và Kd được xác định bằng phương pháp thực nghiệm nhằm đạt đáp ứng ổn định, không vọt lố và thời gian xác lập nhỏ.

Giá trị điều khiển được tính toán dựa trên sai lệch giữa góc đặt và góc thực tế của từng khớp. Nhờ đó, robot có thể tái tạo quỹ đạo tập luyện một cách tương đối chính xác và liên tục.

3. Thiết kế phần cứng hệ thống

Hệ thống sử dụng cấu trúc đa điều khiển, trong đó mỗi khớp có một vi điều khiển Arduino Nano đóng vai trò slave để thu thập dữ liệu cảm biến. Arduino Mega 2560 đóng vai trò master, thực hiện xử lý chính và phát xung điều khiển động cơ.

Động cơ DC 12V tích hợp hộp giảm tốc tỉ số 1:180 được sử dụng nhằm đảm bảo mô-men đủ lớn cho quá trình nâng đỡ tay bệnh nhân. Encoder Hall 12 xung/vòng, sau khi giảm tốc, đạt độ phân giải tương đương 1/6 độ mỗi xung, cho phép đo góc tương đối chính xác.

4. Kết quả và thảo luận

Thí nghiệm được thực hiện với bài tập lau bàn trên mặt phẳng ngang. Chuyên gia điều khiển robot học quỹ đạo, sau đó hệ thống thực hiện lặp lại chuyển động.

Độ phù hợp giữa quỹ đạo học và quỹ đạo lặp lại được tính theo chỉ số Fit. Kết quả cho thấy độ phù hợp đạt 79,85% đối với khớp 1 và 76,95% đối với khớp 2. Đáp ứng hệ thống không xuất hiện độ vọt lố đáng kể và thời gian xác lập gần bằng không.

Kết quả chứng minh rằng sự kết hợp giữa điều khiển mờ trong giai đoạn học và PID trong giai đoạn lặp lại mang lại hiệu quả điều khiển tương đối cao. Tuy nhiên, để nâng cao độ chính xác, có thể tích hợp thêm các phương pháp điều khiển nâng cao như điều khiển thích nghi, mạng nơ-ron RBF hoặc kết hợp feedforward–feedback.

5. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu đã thiết kế và điều khiển thành công cánh tay robot SCARA hai bậc tự do phục vụ mục đích hỗ trợ vật lý trị liệu. Hệ thống có khả năng học chuyển động từ chuyên gia và lặp lại với độ phù hợp xấp xỉ 80%.

Trong tương lai, hệ thống có thể được mở rộng lên nhiều bậc tự do nhằm hỗ trợ chuyển động toàn bộ cánh tay. Đồng thời, việc tối ưu hóa thuật toán điều khiển và nâng cao chất lượng cơ khí sẽ giúp tăng độ chính xác và độ mượt của chuyển động.