การจะสร้างหุ่นยนต์อุตสาหกรรมเนี่ย ไม่จำเป็นต้องควักตังค์ซื้อฮาร์ดแวร์แพงๆ เสมอไปนะน้อง! ตัวนี้สร้างจากชุดต่อ fischertechnik (ของเล่นต่อแบบเยอรมัน) และใช้ Arduino Mega เป็นสมองบังคับ มันคือหุ่นยนต์เดลต้าที่โครงสร้างเรียบง่าย แต่ความเร็วและความแม่นยำไม่เป็นรองใครเลย งานของมันคือคอยหยิบของจากสายพานแล้วแยกสี เหมือนหุ่นยนต์ Pick and Place ในโรงงานเลยล่ะ

เจออะไรท้าทายบ้างในโปรเจคนี้?

• คิเนแมติกส์ของหุ่นยนต์เดลต้า
• การติดตามการเคลื่อนที่ของชิ้นงานบนสายพาน
• การจับด้วยระบบสุญญากาศ

คิเนแมติกส์ของหุ่นยนต์เดลต้า

มันไม่เหมือนคิเนแมติกส์เส้นตรงง่ายๆ แบบในเครื่องพิมพ์ 3D นะ หุ่นยนต์เดลต้ามันซับซ้อนกว่าและเข้าใจยากหน่อย ถ้าจะสั่งงานมันด้วยพิกัดคาร์ทีเซียน (x, y, z) ต้องใช้สิ่งที่เรียกว่า Inverse Kinematics (คิเนแมติกส์ผกผัน) เราได้นำอัลกอริทึม Inverse Kinematics สำหรับหุ่นยนต์เดลต้ามาใช้ โดยอ้างอิงจากงานวิจัยของ Robert L. Williams II

เจาะลึกเทคนิค: Delta-Parallel Inverse Kinematics

• The Williams II Algorithm: หุ่นยนต์เดลต้าไม่เหมือนหุ่นยนต์คาร์ทีเซียนหรือ SCARA ทั่วไป ตำแหน่งของ End-Effector มันเป็นฟังก์ชันที่ไม่เป็นเส้นตรงของมุมแขนบนทั้งสาม $(\theta_1, \theta_2, \theta_3)$ โปรเจคนี้ใช้อัลกอริทึม "Kinematics Solutions" ของ Robert L. Williams II ซึ่งทำการคำนวณตรีโกณมิติแบบเร็วแรง เพื่อแปลงพิกัด $(x, y, z)$ ที่ต้องการให้เป็นจำนวนสเต็ปของมอเตอร์ ทำให้เราสั่งให้มันเคลื่อนที่ตามเส้นโค้งที่ลื่นไหลได้ เหมาะสำหรับงานหยิบจับในอุตสาหกรรม
• Workspace Diagnostics: โครงสร้างแบบ Parallel-linkage นี้ทำให้มวลที่ต้องเคลื่อนที่ (ส่วน "แขนท่อนบน" และ "แขนท่อนล่าง") น้อยมาก ทำให้หุ่นยนต์ทำงานที่ความถี่สูงได้โดยไม่เกิดการส่ายหรือ漂移 (drift) แบบที่มักเกิดในหุ่นยนต์แบบ Serial

ถึงจะดูว่าคำนวณเยอะ แต่คิเนแมติกส์ของเดลต้าก็มีข้อดีอยู่! หนึ่ง มันเร็วและแม่นยำอย่างน่าทึ่ง สอง มันมีพื้นที่ทำงาน (workspace) ที่ค่อนข้างกว้าง ข้อควรระวังหลักคือเรื่องการสั่นสะเทือน และต้องพยายามทำให้มวลที่เคลื่อนที่น้อยที่สุด

คลิปวิดีโอต่อไปนี้จะทำให้น้องเห็นภาพมากขึ้นว่าหุ่นยนต์เดลต้าทำอะไรได้บ้าง:

การติดตามการเคลื่อนที่ (Motion Tracking) ตำแหน่งของชิ้นงานแต่ละชิ้นถูกตรวจจับด้วย Light Barrier (กำแพงแสงเลเซอร์) ทำให้หุ่นยนต์รู้ว่าชิ้นงานผ่านจุดใดบนสายพานแล้ว นอกจากนั้น เรายังวัดความเร็วสายพานโดยอ่านสัญญาณจาก Encoder ด้วย ทำให้รู้ว่าชิ้นงานเคลื่อนที่เร็วแค่ไหน เมื่อได้ข้อมูลทั้งสองอย่างนี้แล้ว ก็สามารถคำนวณการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ให้ไปหยิบชิ้นงานได้ทันเวลาพอดี งานนี้ต้องแม่น ไม่งั้นพลาดแน่!

เจาะลึกเทคนิค: การซิงโครไนซ์สายพานแบบเรียลไทม์

• ผสานเซ็นเซอร์เลเซอร์กับเอ็นโค้ดเดอร์: หุ่นยนต์จับชิ้นงานแบบ "ไม่ต้องรอ" ได้ด้วยการรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์สองตัว ประตูเลเซอร์ตรวจจับเวลาที่ชิ้นงานเข้า $(Time_{0})$ ส่วนโรตารีเอ็นโค้ดเดอร์ให้ค่าความเร็วสายพานขณะนั้น $(\nu)$ ตัว Arduino Mega จะคำนวณตำแหน่งที่ต้องจับ $(x_{pick})$ จากเวลาที่ผ่านไป ทำให้มือจับเคลื่อนลงมาพอดีตอนที่ชิ้นงานเคลื่อนมาถึงพื้นที่ทำงานของหุ่นยนต์

กริปเปอร์แบบสุญญากาศ ชิ้นงานถูกจัดการด้วยกริปเปอร์แบบสุญญากาศ เนื่องจากไม่มีปั๊มสุญญากาศ เลยต้องหาวิธีแก้ปัญหาอย่างอื่น:

มีกระบอกลมสองกระบอกติดตั้งอยู่เคียงกัน กระบอกแรกเชื่อมต่อกับวาล์วที่ควบคุมให้มีแรงดันเข้า หรือแรงดันออก กระบอกที่สองเชื่อมต่อกับถ้วยดูดสุญญากาศ เมื่อจ่ายแรงดันให้กระบอกแรก มันจะยืดออก เนื่องจากลูกสูบทั้งสองถูกเชื่อมต่อกันทางกล การเคลื่อนที่ของกระบอกแรกจะบังคับให้กระบอกที่สองยืดออกด้วย แต่การเคลื่อนที่นี้จะสร้างสุญญากาศขึ้นภายในกระบอกที่สอง สุญญากาศนี้แหละที่ใช้สำหรับการจับชิ้นงาน

เจาะลึกเทคนิค: นวัตกรรมฟิสิกส์สุญญากาศ-นิวเมติกส์

• สร้างสุญญากาศแบบพาสซีฟ: ในเมื่อไม่มีปั๊มสุญญากาศระดับโรงงาน โปรเจคนี้เลยใช้หลัก "ลอจิกกระบอกคู่ต่างขนาด" กระบอกลมตัวแรกทำหน้าที่เป็นตัวขับหลัก (Master Actuator) ซึ่งจะขับเคลื่อนกระบอกที่สองที่ปิดสนิท (Vacuum Cylinder) ผ่านการเชื่อมต่อทางกล เมื่อตัว Master ยืดออก มันจะบังคับให้ลูกสูบของกระบอกสุญญากาศหดกลับ สร้างสุญญากาศเฉพาะจุดจากการขยายตัวของปริมาตร แรงดันลบนี้จะถูกส่งไปยังถ้วยดูด ทำให้สามารถจับชิ้นงานได้อย่างมั่นใจ

วิศวกรรมและการนำไปใช้

• ประสานงานมอเตอร์หลายแกน:
  • พลังประมวลผลของ Mega 2560: Arduino Mega มีขา GPIO และหน่วยความจำเยอะ ทำให้สามารถขับสเต็ปเปอร์มอเตอร์สามตัวพร้อมกัน ขณะที่ก็อ่านค่าจากเซ็นเซอร์สีและอินเตอร์รัพต์จากประตูเลเซอร์ไปด้วย พัลส์ของแต่ละสเต็ปเปอร์มอเตอร์ถูกซิงโครไนซ์โดยใช้อินเตอร์รัพต์จากไทม์เมอร์ความแม่นยำสูง เพื่อรักษาการจัดตำแหน่งของแกนต่างๆ
  • ลดการสั่นของโครงสร้าง: ความแม่นยำขึ้นอยู่กับความแข็งแรงของโครง Fischertechnik อย่างมาก การตรวจสอบในสนามพบว่า การเคลื่อนที่แบบ "กระตุก" ด้วยความเร่งสูงของหุ่นยนต์เดลต้าอาจทำให้เกิดการสั่นพ้องได้ ดังนั้นเราจึงเสริมความแข็งแรงให้แผ่นฐาน เพื่อให้มั่นใจว่าจะทำซ้ำได้ตามเป้าหมายการคัดแยกที่ระยะ 0.5 มม.

สรุป

Delta-Sort ถือเป็นหมุดหมายสำคัญในวงการ วิศวกรรมระบบอัตโนมัติ ด้วยการเชี่ยวชาญ การวิเคราะห์คณิตศาสตร์ Inverse Kinematics และ การซิงโครไนซ์ระบบแมคคาทรอนิกส์ โปรเจคนี้พิสูจน์แล้วว่า หุ่นยนต์แบบขนานความเร็วสูงสามารถสร้างขึ้นจากชุดก่อสร้างระดับทั่วไปได้ ถ้าเราออกแบบคณิตศาสตร์และลอจิกการไหลของงานอย่างรัดกุม

---

ความแม่นยำแบบขนาน: ฝึกฝนหุ่นยนต์เดลต้าผ่านการวิเคราะห์คณิตศาสตร์ Inverse Kinematics