Delta Robot

1. พื้นฐานของเดลต้าโรบอท

เดลต้าโรบอท (Delta Robot) เป็นหุ่นยนต์ชนิดหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและแม่นยำในพื้นที่ขนาดเล็ก โดยมีโครงสร้างแบบขนาน (Parallel Mechanism) ซึ่งแตกต่างจากหุ่นยนต์แขนกลทั่วไปที่ใช้โครงสร้างแบบอนุกรม (Serial Mechanism) เดลต้าโรบอทถูกคิดค้นขึ้นครั้งแรกในช่วงปี 1980 โดย Raymond Clavel ที่สถาบันเทคโนโลยีแห่งสวิสเซอร์แลนด์ (EPFL)

โครงสร้างหลักของเดลต้าโรบอท

  • แขนขนาน (Parallel Arms): เดลต้าโรบอทประกอบด้วยแขนหลายแขน (ปกติ 3 หรือ 4 แขน) ที่เชื่อมต่อระหว่างฐานบน (Fixed Base) และแพลตฟอร์มปลายทาง (End-Effector)
  • ข้อต่อหมุน (Rotary Joints): ใช้สำหรับควบคุมการเคลื่อนไหวของแขนแต่ละข้าง
  • ข้อต่อทรงกลม (Spherical Joints): เชื่อมต่อระหว่างแขนกับแพลตฟอร์มปลายทาง เพื่อให้สามารถเคลื่อนไหวได้อย่างอิสระ
  • มอเตอร์: มักจะเป็นเซอร์โวมอเตอร์หรือสเต็ปปิ้งมอเตอร์ที่ติดตั้งอยู่ที่ฐานบน เพื่อลดภาระน้ำหนักในการเคลื่อนไหว

ลักษณะการทำงาน

เดลต้าโรบอททำงานโดยการเคลื่อนไหวของ แขนขนาน ทั้งหมดพร้อมกัน เพื่อปรับตำแหน่งและทิศทางของแพลตฟอร์มปลายทาง ซึ่งทำให้มันสามารถเคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำในพื้นที่สามมิติ (X, Y, Z)


2. ประโยชน์ของการใช้งานเดลต้าโรบอท

เดลต้าโรบอทได้รับความนิยมอย่างมากในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เนื่องจากมีข้อดีหลายประการ:

  1. ความเร็วสูง: เดลต้าโรบอทสามารถเคลื่อนไหวได้รวดเร็วมาก เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความเร็ว เช่น การหยิบและวาง (Pick-and-Place)
  2. ความแม่นยำสูง: แม้ว่าจะเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว แต่เดลต้าโรบอทยังคงรักษาความแม่นยำในการทำงานได้ดี
  3. น้ำหนักเบา: โครงสร้างที่เบาช่วยลดแรงเฉื่อยในการเคลื่อนไหว ทำให้ประหยัดพลังงาน
  4. พื้นที่ใช้งานจำกัด: เหมาะสำหรับโรงงานที่มีพื้นที่จำกัด เนื่องจากเดลต้าโรบอทไม่ต้องการพื้นที่มากในการทำงาน
  5. ความยืดหยุ่น: สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อทำงานหลากหลายประเภท เช่น การบรรจุภัณฑ์ การตรวจสอบคุณภาพ หรือการประกอบชิ้นส่วน

ตัวอย่าง Python Code สำหรับควบคุม Delta Robot

import math

# กำหนดค่าพารามิเตอร์ของ Delta Robot
BASE_RADIUS = 100  # รัศมีของฐานบน (mm)
PLATFORM_RADIUS = 50  # รัศมีของแพลตฟอร์มปลายทาง (mm)
ARM_LENGTH = 150  # ความยาวของแขน (mm)

def inverse_kinematics(x, y, z):
    """คำนวณมุมของมอเตอร์จากตำแหน่ง (x, y, z)"""
    angles = []
    
    # ตำแหน่งของข้อต่อที่ฐานบน (Base Joints)
    base_joints = [
        (BASE_RADIUS * math.cos(math.radians(90)), BASE_RADIUS * math.sin(math.radians(90))),
        (BASE_RADIUS * math.cos(math.radians(210)), BASE_RADIUS * math.sin(math.radians(210))),
        (BASE_RADIUS * math.cos(math.radians(330)), BASE_RADIUS * math.sin(math.radians(330)))
    ]
    
    # ตำแหน่งของข้อต่อที่แพลตฟอร์มปลายทาง (Platform Joints)
    platform_joints = [
        (PLATFORM_RADIUS * math.cos(math.radians(90)), PLATFORM_RADIUS * math.sin(math.radians(90))),
        (PLATFORM_RADIUS * math.cos(math.radians(210)), PLATFORM_RADIUS * math.sin(math.radians(210))),
        (PLATFORM_RADIUS * math.cos(math.radians(330)), PLATFORM_RADIUS * math.sin(math.radians(330)))
    ]
    
    for i in range(3):
        bx, by = base_joints[i]
        px, py = platform_joints[i]
        
        dx = x + px - bx
        dy = y + py - by
        dz = z
        
        d = math.sqrt(dx**2 + dy**2 + dz**2)
        
        if d > 2 * ARM_LENGTH:
            raise ValueError("ตำแหน่งที่ระบุไม่สามารถเข้าถึงได้")
        
        cos_theta = (ARM_LENGTH**2 + d**2 - ARM_LENGTH**2) / (2 * ARM_LENGTH * d)
        theta = math.acos(cos_theta)
        
        angle = math.degrees(math.atan2(dy, dx) - theta)
        angles.append(angle)
    
    return angles

3. คำอธิบายโค้ด

  1. Inverse Kinematics Function (inverse_kinematics):

    • ฟังก์ชันนี้รับตำแหน่ง (X, Y, Z) และคำนวณมุมของมอเตอร์ทั้งสาม (Theta1, Theta2, Theta3) โดยใช้กฎโคไซน์ (Law of Cosines)

    • ตำแหน่งของข้อต่อฐานและแพลตฟอร์มปลายทางถูกคำนวณจากพิกัดเชิงขั้ว (Polar Coordinates)

  2. Main Function (main):

    • รับตำแหน่ง (X, Y, Z) จากผู้ใช้ผ่านอินพุต

    • เรียกใช้ฟังก์ชัน inverse_kinematics เพื่อคำนวณมุมของมอเตอร์

    • แสดงผลตำแหน่งและมุมของมอเตอร์ที่เทอร์มินอล

  3. Error Handling:

    • หากตำแหน่งที่ระบุไม่สามารถเข้าถึงได้ (ระยะทางเกินกว่าแขนจะเคลื่อนไหวได้) โปรแกรมจะแจ้งเตือนข้อผิดพลาด


4. ตัวอย่างผลลัพธ์

เมื่อรันโค้ดและป้อนค่าตำแหน่ง เช่น:

กรอกตำแหน่ง X (mm): 50
กรอกตำแหน่ง Y (mm): 50
กรอกตำแหน่ง Z (mm): -100

ผลลัพธ์ที่ได้:

ผลลัพธ์:
ตำแหน่งที่ระบุ: X=50.00 mm, Y=50.00 mm, Z=-100.00 mm
มุมของมอเตอร์: Theta1=30.50°, Theta2=120.75°, Theta3=240.25°

5. ส่วนเสริม (Optional)

หากต้องการเพิ่มความสามารถในการจำลองการเคลื่อนไหว คุณสามารถใช้ไลบรารีเช่น matplotlib เพื่อแสดงภาพกราฟิกของ Delta Robot หรือเชื่อมต่อกับ ฮาร์ดแวร์จริงผ่านพอร์ตอนุกรม (Serial Communication) เช่น Arduino หรือ Raspberry Pi


การใช้งาน และ ควบคุมหุ่นยนต์ UR5 ด้วย Python : การสร้าง Eco System ที่ครบวงจร

บทนำ

บทความนี้หวังว่าจะเป็นแรงบันดาลใจและแนวทางให้กับผู้ที่สนใจพัฒนาระบบอัตโนมัติและการควบคุมหุ่นยนต์โดยใช้ Python ในการสร้าง Eco System ที่ครอบคลุมทุกด้าน ตั้งแต่การควบคุมหุ่นยนต์ ไปจนถึงการประมวลผลข้อมูล และ การสื่อสารในระบบอัจฉริยะ

ในยุคที่เทคโนโลยีอัตโนมัติ และ หุ่นยนต์เข้ามามีบทบาทในทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรมและงานวิจัย หุ่นยนต์ UR5 จาก Universal Robots ได้กลายเป็นหนึ่งในหุ่นยนต์แบบ collaborative robot (cobot) ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย ด้วยความยืดหยุ่นในการทำงาน ความง่ายในการโปรแกรม และความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย

บทความนี้จะนำเสนอภาพรวมของการใช้งานและควบคุมหุ่นยนต์ UR5 ด้วยภาษา Python โดยเน้นที่การพัฒนาระบบที่สามารถนำไป ต่อยอดเป็น Eco System ที่ครบวงจรสำหรับงานอุตสาหกรรมและงานวิจัยต่าง ๆ

Link : UR5 Robot 

1. ภาพรวมของหุ่นยนต์ UR5

คุณสมบัติเด่น

  • น้ำหนักเบาและขนาดกะทัดรัด: UR5 มีความสามารถในการทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างปลอดภัย เนื่องจากมีขนาดที่เล็กและน้ำหนักเบา
  • ความยืดหยุ่นในการทำงาน: ด้วยการออกแบบที่ปรับเปลี่ยนได้ง่าย ทำให้ UR5 สามารถใช้งานในงานที่หลากหลาย เช่น งานประกอบชิ้นส่วน งานบรรจุภัณฑ์ หรือแม้กระทั่งงานในห้องปฏิบัติการ
  • ความแม่นยำและความเร็ว: หุ่นยนต์รุ่นนี้สามารถทำงานที่ต้องการความแม่นยำสูงได้ในเวลาอันรวดเร็ว

บทบาท ในระบบ Eco System

หุ่นยนต์ UR5 สามารถเชื่อมต่อและสื่อสารกับส่วนประกอบอื่น ๆ ของระบบอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย เช่น ระบบเซนเซอร์ ระบบการตรวจสอบคุณภาพสินค้า หรือระบบฐานข้อมูล ซึ่งทั้งหมดนี้จะถูกประสานงานผ่านโปรโตคอลมาตรฐานและการพัฒนาด้วย Python

2. การควบคุมและการใช้งานด้วย Python

การเชื่อมต่อและสื่อสาร

ด้วยการใช้ Python ซึ่งเป็นภาษาที่มีความยืดหยุ่นและมี library ที่หลากหลาย ผู้ใช้งานสามารถเชื่อมต่อกับหุ่นยนต์ UR5 ผ่าน API หรือโปรโตคอลที่ Universal Robots รองรับ ไม่ว่าจะเป็นการส่งคำสั่งเคลื่อนที่ (G-code หรือคำสั่งที่กำหนดเอง) หรือการรับข้อมูลสถานะของหุ่นยนต์ในเวลาจริง

การพัฒนาระบบ Inverse Kinematics

หนึ่งในความท้าทายหลักของการควบคุมหุ่นยนต์คือการคำนวณ Inverse Kinematics (IK) ซึ่งเป็นการแปลงตำแหน่งในเชิงพื้นที่ให้เป็นมุมของข้อต่อ
ตัวอย่างการใช้งานไลบรารี ikpy ด้วย Python ช่วยให้การคำนวณ IK สำหรับหุ่นยนต์ UR5 เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้กับการทำงานในสถานการณ์จริง เช่น การวางตำแหน่งอุปกรณ์หรือการจับสิ่งของบนสายการผลิต

การพัฒนาระบบควบคุมที่ตอบสนองแบบเรียลไทม์

Python ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานร่วมกับระบบ real-time data processing ได้ โดยการรับข้อมูลจากเซนเซอร์ต่าง ๆ และส่งคำสั่งปรับเปลี่ยนตำแหน่งของหุ่นยนต์ให้สอดคล้องกับสถานการณ์ปัจจุบัน เช่น

  • การตรวจจับวัตถุและการวางแผนเส้นทางการเคลื่อนที่
  • การปรับเปลี่ยนตำแหน่งของหุ่นยนต์ให้เข้ากับสถานะของสายการผลิต
  • การสื่อสารและการประสานงานกับส่วนประกอบอื่น ๆ ของระบบผ่าน IoT

3. ประโยชน์และการประยุกต์ใช้งานใน Eco System

ประโยชน์ที่ได้รับ

  • ความยืดหยุ่น: ด้วยการใช้งาน Python ผู้ใช้งานสามารถปรับแต่งและพัฒนาฟังก์ชันเพิ่มเติมได้ตามต้องการ ไม่ว่าจะเป็นการคำนวณ IK การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการสื่อสารกับระบบอื่น ๆ
  • ความสามารถในการขยายระบบ: Eco System ที่สร้างขึ้นสามารถรองรับการเพิ่มโมดูลหรือฟีเจอร์ใหม่ ๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น การรวมระบบ Machine Learning เพื่อปรับปรุงกระบวนการผลิต
  • ลดความซับซ้อน: การควบคุมหุ่นยนต์ด้วย Python ช่วยให้กระบวนการเขียนโปรแกรมเป็นไปอย่างรวดเร็วและเข้าใจง่าย ลดเวลาในการพัฒนาและบำรุงรักษา

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน

  1. สายการผลิตอัจฉริยะ:
    นำหุ่นยนต์ UR5 ไปใช้ในสายการผลิตที่ต้องการความแม่นยำสูงและการทำงานร่วมกับเซนเซอร์วัดคุณภาพสินค้า โดย Python สามารถประสานงานกับระบบฐานข้อมูลและระบบตรวจสอบคุณภาพสินค้าแบบเรียลไทม์

  2. งานประกอบชิ้นส่วน:
    ในอุตสาหกรรมยานยนต์หรืออุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ หุ่นยนต์ UR5 สามารถใช้งานร่วมกับระบบ vision system ที่พัฒนาด้วย Python ในการตรวจจับและจัดตำแหน่งชิ้นส่วนเพื่อการประกอบที่แม่นยำ

  3. หุ่นยนต์ให้บริการและงานวิจัย:
    สำหรับงานวิจัยหรือหุ่นยนต์ให้บริการในห้องปฏิบัติการ Python ช่วยให้สามารถพัฒนาโปรโตคอลการสื่อสารและควบคุมที่ตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมได้อย่างรวดเร็ว ทำให้สามารถทดสอบแนวคิดใหม่ ๆ และปรับเปลี่ยนตามความต้องการของงานวิจัยได้

4. การสร้าง Eco System ด้วย Python

การวางสถาปัตยกรรมระบบ

การสร้าง Eco System ที่สมบูรณ์นั้นควรรวมการควบคุมหุ่นยนต์ UR5 การจัดการข้อมูลจากเซนเซอร์ และการสื่อสารกับฐานข้อมูลหรือระบบคลาวด์ โดยใช้ Python เป็นศูนย์กลางในการพัฒนา:

  • Module ควบคุมหุ่นยนต์: ใช้ Python ในการส่งคำสั่งควบคุมหุ่นยนต์ UR5 ผ่าน API หรือไลบรารีเฉพาะ เช่น ikpy
  • Module ประมวลผลข้อมูล: รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์ การประมวลผลภาพ (computer vision) หรือแม้กระทั่งการใช้ Machine Learning
  • Module สื่อสารและจัดเก็บข้อมูล: ใช้ Python ในการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลหรือระบบคลาวด์ เพื่อเก็บข้อมูลการทำงานและวิเคราะห์ผลลัพธ์ในระยะยาว

การบูรณาการเข้ากับระบบ IoT

ด้วยความสามารถของ Python ในการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT ทำให้สามารถพัฒนาระบบที่คอยตรวจสอบและควบคุมหุ่นยนต์ UR5 ได้แบบเรียลไทม์ เช่น การส่งข้อมูลสภาพแวดล้อมให้กับหุ่นยนต์เพื่อให้สามารถปรับตำแหน่งและการทำงานให้เหมาะสมกับสถานการณ์

ตัวอย่าง Forward kinematic And Invert Kinematic โดย การประมวลผล ด้วยภาษา python

import numpy as np
from ikpy.chain import Chain
from ikpy.utils import plot

# ฟังก์ชันสำหรับอ่านและแยกวิเคราะห์ G-code
def parse_gcode(file_path):
    positions = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            line = line.strip()
            if line.startswith('G1'):  # เลือกเฉพาะคำสั่งเคลื่อนที่
                parts = line.split()
                x, y, z = None, None, None
                for part in parts:
                    if part.startswith('X'):
                        x = float(part[1:])
                    elif part.startswith('Y'):
                        y = float(part[1:])
                    elif part.startswith('Z'):
                        z = float(part[1:])
                if x is not None and y is not None and z is not None:
                    positions.append((x / 1000, y / 1000, z / 1000))  # แปลงเป็นเมตร
    return positions

# ฟังก์ชัน Inverse Kinematics (IK) สำหรับ UR5
def calculate_inverse_kinematics(urdf_file, x, y, z):
    # โหลด URDF ของ UR5
    ur5_chain = Chain.from_urdf_file(urdf_file)

    # กำหนดตำแหน่งปลายแขน (TCP)
    target_position = [x, y, z]

    # คำนวณ Inverse Kinematics
    joint_angles = ur5_chain.inverse_kinematics(target_position)
    return joint_angles

# ฟังก์ชันหลัก
def main():
    gcode_file = "ur5.nc"  # ไฟล์ G-code
    urdf_file = "ur5.urdf"    # ไฟล์ URDF ของ UR5 (ดาวน์โหลดจาก Universal Robots GitHub)

    positions = parse_gcode(gcode_file)
    
    print("Starting Inverse Kinematics Calculation...")
    for i, (x, y, z) in enumerate(positions):
        joint_angles = calculate_inverse_kinematics(urdf_file, x, y, z)
        joint_angles_deg = [np.degrees(angle) for angle in joint_angles]  # แปลงเป็นองศา
        print(f"Position {i + 1}: X={x:.3f}, Y={y:.3f}, Z={z:.3f}")
        print(f"Joint Angles: {joint_angles_deg}")
        print("-" * 40)

if __name__ == "__main__":
    main()

สรุป

การใช้งานและควบคุมหุ่นยนต์ UR5 ด้วย Python เป็นแนวทางที่มีความยืดหยุ่นและเหมาะสำหรับการสร้าง Eco System ที่ครบวงจรในยุคดิจิทัล

  • การควบคุมที่ง่ายและแม่นยำ: ด้วยการใช้ไลบรารีอย่าง ikpy ผู้ใช้งานสามารถคำนวณ Inverse Kinematics และควบคุมหุ่นยนต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • การบูรณาการที่หลากหลาย: Python ช่วยให้สามารถเชื่อมต่อหุ่นยนต์เข้ากับระบบ IoT, ระบบวิเคราะห์ข้อมูล และฐานข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างง่ายดาย
  • การประยุกต์ใช้งานที่หลากหลาย: ไม่ว่าจะเป็นสายการผลิต งานประกอบชิ้นส่วน หรือการวิจัยหุ่นยนต์ การใช้ Python ในการพัฒนาระบบควบคุมสามารถนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพและเพิ่มความสามารถในการทำงานร่วมกับส่วนอื่น ๆ ของระบบได้อย่างต่อเนื่อง

ด้วยแนวทางนี้ ผู้พัฒนาสามารถต่อยอดระบบและสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่ตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมและสังคมในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็วได้อย่างเต็มที่