Tài liệu: Design an indoor holonomic mobile robot using lidar

Chuyên khảo Design an indoor holonomic mobile robot using lidar phân tích chuyên sâu các khía cạnh quan trọng trong lĩnh vực hiện nay

• Tác giả: Nguyen Thanh Tam
• Người hướng dẫn: Ph.D. Vu Van Phong
• Trường học: Ho Chi Minh City University Of Technology And Education
• Chuyên ngành: Automation And Control Engineering
• Đề tài: Design An Indoor Holonomic Mobile Robot Using Lidar
• Loại tài liệu: Graduation Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Robot Di Động Holonomic

Robot di động holonomic là một hệ thống tự động tiên tiến được thiết kế để hoạt động trong môi trường nội thất với khả năng điều hướng linh hoạt. Đây là một dự án tốt nghiệp từ Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, tập trung vào việc kết hợp công nghệ LiDAR (Light Detection and Ranging) với hệ thống ROS (Robot Operating System) để tạo ra một robot có khả năng tự động lập bản đồ môi trường và tránh ch장ngại. Proiect này được thực hiện bởi các sinh viên Nguyễn Thành Tâm và Trần Minh Quân dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Vũ Văn Phong. Robot này được trang bị bánh xe omni (bánh xe toàn hướng) cho phép di chuyển theo mọi hướng mà không cần xoay thân robot, đặc biệt phù hợp cho các không gian hẹp bên trong nhà. Công nghệ này mở ra nhiều ứng dụng trong tự động hóa, logistics nội bộ và các lĩnh vực khoa học công nghệ hiện đại.

1.1. Định nghĩa và Đặc điểm Chính

Robot holonomic có khả năng di chuyển theo bất kỳ hướng nào trong mặt phẳng hai chiều mà không cần thay đổi hướng của thân robot. Đặc điểm chính bao gồm: sử dụng bánh xe omni để cung cấp lực theo nhiều hướng, hệ thống điều khiển PID để quản lý tốc độ và vận tốc góc, cảm biến LiDAR để phát hiện và tránh ch장ngại, và nền tảng ROS để xử lý các thuật toán phức tạp.

1.2. Ứng dụng trong Môi trường Nội thất

Robot di động holonomic có ứng dụng rộng rãi trong các không gian nội thất như nhà kho, nhà máy, phòng lab và các cơ sở sản xuất. Khả năng tránh ch장ngại tự động và lập bản đồ SLAM giúp robot hoạt động hiệu quả trong môi trường phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người, nâng cao an toàn và hiệu suất lao động.

II. Công nghệ LiDAR và Hệ thống ROS

Công nghệ LiDAR là nền tảng cứu mạng cho robot holonomic này, cho phép robot cảm biến môi trường xung quanh một cách chính xác và thời gian thực. LiDAR hoạt động bằng cách phát các tia laser và đo thời gian quay lại, từ đó xây dựng bản đồ ba chiều chi tiết của không gian. Kết hợp với hệ điều hành ROS (Robot Operating System), một nền tảng open-source mạnh mẽ, robot có thể xử lý dữ liệu cảm biến, thực hiện định vị và lập bản đồ (SLAM), quy hoạch đường đi tối ưu, và điều khiển chuyển động một cách hiệu quả. ROS cung cấp các công cụ, thư viện và quy ước giao tiếp giữa các thành phần của robot, giúp các nhà phát triển tập trung vào logic ứng dụng thay vì lo lắng về chi tiết thấp cấp. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống robot thông minh, linh hoạt và dễ mở rộng cho các ứng dụng phức tạp.

2.1. Nguyên lý Hoạt động của LiDAR

LiDAR sử dụng tia laser để đo khoảng cách đến các vật thể xung quanh robot. Cảm biến này quay liên tục và phát lên 60.000 xung laser mỗi giây, tạo ra bản đồ môi trường 2D hoặc 3D với độ chính xác cao. Dữ liệu từ LiDAR được sử dụng cho định vị SLAM, phát hiện ch장ngại, và lập bản đồ tỏa sáng giúp robot hiểu rõ không gian xung quanh.

2.2. Vai trò của ROS trong Điều khiển Robot

ROS (Robot Operating System) cung cấp các thành phần phần mềm thiết yếu như drivers, message-passing, điều phối các node xử lý. ROS cho phép tích hợp dễ dàng các cảm biến khác nhau, lập trình logic điều khiển robot, thực hiện quy hoạch đường đi (path planning), và tránh ch장ngại (obstacle avoidance) thông qua các thư viện có sẵn như MoveBase, Navigation Stack.

III. Thiết kế Phần cứng và Bánh xe Omni

Thiết kế phần cứng robot holonomic tập trung vào việc tạo ra một cấu trúc nhỏ gọn, nhẹ nhàng nhưng vẫn đủ sức chịu các tác vụ thực tế. Trái tim của thiết kế này là bánh xe omni, một loại bánh xe đặc biệt với các con lăn nhỏ xoay quanh trục chính, cho phép robot di chuyển theo mọi hướng mà không cần xoay. Thông thường, robot holonomic sử dụng 3 hoặc 4 bánh xe omni được sắp xếp ở các góc của khung robot. Mỗi bánh xe được điều khiển bởi một động cơ DC có bộ giảm tốc để đạt được tốc độ và mô-men xoắn cần thiết. Ngoài ra, robot được trang bị Raspberry Pi 4 Model B làm bộ não xử lý chính, cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để chạy ROS, xử lý dữ liệu LiDAR, và điều khiển các động cơ qua bộ điều khiển PID. Thiết kế này đảm bảo robot linh hoạt, dễ dàng kiểm soát và phù hợp với môi trường nội thất.

3.1. Bánh xe Omni và Cơ chế Chuyển động

Bánh xe omni là chìa khóa cho khả năng chuyển động linh hoạt của robot holonomic. Mỗi bánh xe omni có các con lăn nhỏ xoay quanh trục chính, cho phép bánh xe trượt theo hướng vuông góc với bánh xe khi nó quay. Bằng cách điều khiển tốc độ và hướng quay của từng bánh xe, robot có thể di chuyển tới các vị trí bất kỳ trong mặt phẳng hai chiều mà không cần xoay thân robot, cải thiện khả năng điều hướng trong không gian hẹp.

3.2. Cấu trúc Điều khiển và Raspberry Pi

Raspberry Pi 4 Model B được lựa chọn làm bộ xử lý trung tâm do tính năng mạnh mẽ, hỗ trợ ROS tốt, và chi phí hợp lý. Nó kết nối với cảm biến LiDAR, encoders để đo vị trí bánh xe, và driver điều khiển động cơ. Hệ thống PID controller được lập trình trên Raspberry Pi để điều chỉnh tốc độ quay của từng bánh xe, đảm bảo robot di chuyển chính xác theo lệnh điều khiển.

IV. Khả năng Điều hướng và Tránh Chizngại

Một trong những thành tựu nổi bật của dự án robot holonomic sử dụng LiDAR là khả năng tự động điều hướng và tránh chزngại mà không cần sự can thiệp của con người. Thông qua thuật toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), robot có thể xây dựng bản đồ thời gian thực của môi trường xung quanh đồng thời xác định vị trí của chính nó trên bản đồ đó. Khi được chỉ định một điểm đích, robot sử dụng thuật toán quy hoạch đường đi (path planning) như Dijkstra hoặc A* để tìm đường đi tối ưu từ vị trí hiện tại đến điểm đích. Trong quá trình di chuyển, hệ thống tránh chzngại liên tục theo dõi dữ liệu từ LiDAR và điều chỉnh đường đi nếu phát hiện vật cản mới. Khả năng điều khiển từ xa cho phép người dùng giám sát và kiểm soát robot thông qua giao diện trực quan, nâng cao tính an toàn và linh hoạt của hệ thống. Những tính năng này làm cho robot trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng thực tiễn.

4.1. Thuật toán SLAM và Định vị Tự động

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) cho phép robot tạo bản đồ chi tiết của môi trường nội thất trong khi đồng thời xác định vị trí chính xác của chính nó. Bằng cách sử dụng dữ liệu từ LiDAR scanner, robot phát hiện các đặc trưng môi trường (như góc, tường, vật thể), so sánh chúng giữa các quét liên tiếp để tính toán chuyển động, và từ từ xây dựng bản đồ tổng thể. Quá trình này liên tục diễn ra, cho phép robot thích ứng với thay đổi môi trường và duy trì xác định vị trí chính xác.

4.2. Hệ thống Tránh Chzngại và Điều khiển Từ xa

Hệ thống tránh chzngại hoạt động bằng cách liên tục quét dữ liệu LiDAR để phát hiện các vật cản trên đường. Khi phát hiện chzngại, robot tự động điều chỉnh quỹ đạo di chuyển để tránh va chạm. Giao diện điều khiển từ xa cho phép người dùng theo dõi vị trí robot, xem bản đồ môi trường, đặt điểm đích, và can thiệp nếu cần thiết. Sự kết hợp này tạo ra một robot an toàn, thông minh và dễ kiểm soát trong các ứng dụng thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING GRADUATION THESIS AUTOMATION AND CONTROL ENGINEERING DESIGN AN INDOOR HOLONOMIC MOBILE ROBOT USING LIDAR ADVISOR : VU VAN PHONG, PHD. STUDENTS: NGUYEN THANH TAM TRAN MINH QUAN SKL011279 Ho Chi Minh City, July 2023 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FALCUTY OF HIGH-QUALITY TRAINING -----------------⸙∆⸙----------------- GRADUATION THESIS DESIGN AN INDOOR HOLONOMIC MOBILE ROBOT USING LIDAR Student: NGUYEN THANH TAM ID: 19151086 Student: TRAN MINH QUAN ID: 19151078 Major: AUTOMATION AND CONTROL ENGINEERING Advisor: VU VAN PHONG, PHD. Ho Chi Minh City, July 2023 i THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- Ho Chi Minh City, July., 2023 GRADUATION PROJECT ASSIGNMENT Student name: Nguyen Thanh Tam Student ID: 19151086 Student name: Tran Minh Quan Student ID: 19151078 Major: Automation and Control Class: 19151CLA Engineering Advisor: Ph.D Vu Van Phong Phone number: 0981479507 Date of assignment: 06/02/2023 Date of submission: 14/07/2023 1. Project title: DESIGN AN INDOOR HOLONOMIC MOBILE ROBOT USING LIDAR 2.

Initial materials provided by the advisor: Raspberry Pi 4 Model B 3. Content of the project: - Research and implement omni wheel into the Mobile Robot. - Research and implement ROS into the Mobile Robot. - Research a solution to supervise and remotely control robot.

- Design and build hardware robot. - Programming to control the robot’s movement. - Experiment and improve robot’s flexibility. - Evaluate result and write thesis.

Final product: The complete indoor holonomic mobile robot with the ability to navigate and avoid obstacle. CHAIR OF THE PROGRAM ADVISOR (Sign with full name) (Sign with full name) THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- Ho Chi Minh City, July …, 2023 ADVISOR’S EVALUATION SHEET Student name: Nguyen Thanh Tam Student ID: 19151086 Student name: Tran Minh Quan Student ID: 19151078 Major: Automation and Control Engineering Project title: DESIGN AN INDOOR HOLONOMIC MOBILE ROBOT USING LIDAR Advisor: Ph.D Vu Van Phong EVALUATION 1. Content of the project:. Approval for oral defense? (Approved or denied).

Ho Chi Minh City, (month day, year) ADVISOR (Sign with full name) THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- Ho Chi Minh City, July …, 2023 PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET Student name: Nguyen Thanh Tam Student ID: 19151086 Student name: Tran Minh Quan Student ID: 19151078 Major: Automation and Control Engineering Project title: DESIGN AN INDOOR HOLONOMIC MOBILE ROBOT USING LIDAR Name of Reviewer:. Content and workload of the project. Approval for oral defense? (Approved or denied). Reviewer questions for project valuation .) Ho Chi Minh City, (month day, year) REVIEWER (Sign with full name) THANK YOU First of all, we would like to sincerely thank all the teachers at Ho Chi Minh City University of Technology and Education in general, and particularly the faculty members of the High-Quality Engineering Department, and especially Mrs.

Nguyen Tran Minh Nguyet - the head of the Engineering Technology and Automation Control program, who have dedicatedly imparted valuable knowledge to us over the past four years, not only in terms of expertise but also in terms of experiences and necessary skills to confidently step into the future. We extend our heartfelt gratitude to Dr. Vu Van Phong, who has provided us with support, encouragement, and closely followed our progress throughout the implementation of this research topic. We also express our gratitude to the thesis examiners and the faculty members on the defense committee who have taken the time to provide feedback and assistance during the thesis defense process.

We would like to express our appreciation to our families, friends, and classmates in the 19151CLA who have supported each other throughout the past four years of study. Finally, we would like to send our best wishes to the students, faculty, and staff of Ho Chi Minh City University of Technology and Education, wishing them good health and great achievements in the future development of the university. ABSTRACT The thesis project “DESIGN AN INDOOR HOLONOMIC MOBILE ROBOT USING LIDAR” have the main task is to design a mobile robot model with compact design, the ability to build indoor environment maps and move to other areas point on the map. Moreover, the robot can avoid obstacles on the way to destination.

Thanks to the combination of Lidar technology sensor and algorithm to find the shortest path to the destination, build on the platform of ROS – Robot Operating System, which is an open operating system that integrates many tools to assist in building robots. Moreover, the researchers have designed an omni wheel robot system with size suitable for indoor movement. Set up the PID controller for robot to control speed and rotation angular speed to reach the set speed. Programming to integrate ROS on holonomic robot to gain the ability of mapping and obstacle avoiding.

Other feature is to supervise and control robot’s speed and location manually on local monitor. Table of Contents CHAPTER 1.2 Compare omni wheel robot with normal wheel robot .3 Compare omni 3 wheel with 4 wheels .4 Dynamic Kinematic of the mobile robot .2 ROS – Robot Operating System .1 Introduce to ROS [3] .2 ROS Computation Graph Level .1 Introduce to SLAM (Simultaneous localization and mapping) .2 Costmap configuration process .4 Algorithm for global planner and local planner .1 A* algorithm for global planner .2 Dynamic Window Approach algorithm to avoid object for local planner .1 The search spaces.6 Control motor with PID algorithm .1 Introduce PID controller .2 Tunning PID parameters Ziggler – Nichols II .7 Low-pass Filter .1 Introduce Low-pass Filter .1 Overview robot hardware .1 General diagram of the system .2 Design robot frame.4 Full robot frame .3 Devices used in the project .3 Calculate power for choosing motor .4 Raspberry Pi 4 – 2GB .1 Robot control program .1 Robot control program in ROS .2 The PID control program .2 Integrate system in ROS .1 Hector SLAM mapping algorithm .EXPERIMENTS AND RESULTS .1 Survey PID controller parameter .5 Full robot base .2 Low-Pass Filter .1 Choosing cut off frequency .2 The result of motor’s speed after applying lowpass filter .CONCLUSION AND IMPROVEMENT. 76 iii Table of Figure Figure 1-1: Some self-propelled robot products. 2 Figure 2-1: Three-wheel omni robot movement example.

4 Figure 2-2: Some type of omni wheel. 5 Figure 2-3: Robot using normal wheel. 5 Figure 2-4: Robot using omni wheel. 6 Figure 2-5: Compare the efficiency of 3 wheels robot and 4 wheels robot.

7 Figure 2-6: Setting the axis of the robot. 9 Figure 2-7: Robot's movement. 10 Figure 2-8: Robot model with ROS. 12 Figure 2-9: Package structure in ROS.

13 Figure 2-10: Stack structure in ROS. 13 Figure 2-11: Navigation stack model in ROS [5]. 20 Figure 2-16: Shortest path for robot tu run from 〇 to △. 21 Figure 2-17: Allowed velocity Va in DWA.

22 Figure 2-18: Velocity Vd in DWA. 22 Figure 2-19: Heading of robot in DWA. 23 Figure 2-20: UART protocol with data bus. 24 Figure 2-21: Integrate ROS for robot.

25 Figure 2-22: PID controller for system. 26 Figure 3-1: General diagram robot. 31 Figure 3-2: Detail block diagram robot modules. 32 Figure 3-3: Wiring diagram of robot base.

32 Figure 3-4: Wiring diagram for Raspberry, Lidar and Arduino. 33 Figure 3-5: Base frame of robot. 34 Figure 3-6: Technical parameters of layer 1. 35 iv Figure 3-7: Base mid.

36 Figure 3-8:Top base frame. 37 Figure 3-9: Full robot frame. 38 Figure 3-10: Practical robot model. 38 Figure 3-11:Motor bracket.

39 Figure 3-12: Copper pillar. 39 Figure 3-13: Force analysis diagram. 40 Figure 3-14: Encoder motor JGB-520 178rpm. 42 Figure 3-15: Last motor is suitable for robot.

42 Figure 3-16: Raspberry's components. 43 Figure 3-17: Schematic diagram of H bridge. 45 Figure 3-19: Arduino mega 2560 board. 47 Figure 3-21: Lipo 3S 2200 mAh 40C 11.

48 Figure 3-22: Omni wheel 58mm. 48 Figure 4-1: Flowchart controlling robot in ROS. 49 Figure 4-2: Transfer data from joystick to setpoint for robot. 50 Figure 4-3: Joystick GUI.

50 Figure 4-4: PID diagram. 51 Figure 4-5: Build a static map from laser. 53 Figure 4-6: Start up lidar on Rviz. 54 Figure 4-7: Robot take data from Lidar and draw map on Rviz.

54 Figure 4-8: Use scanning matching to extend map. 55 Figure 4-9: Full map. 55 Figure 5-1: Original speed vector and Robot’s forward movement. 59 Figure 5-2: Motor 1’s speed without filter.

59 Figure 5-3: Motor 2’s speed without filter. 60 Figure 5-4: Motor 3’s speed without filter. 61 Figure 5-5: Motor 4’s speed without filter. 62 v Figure 5-6: PID without filter.

62 Figure 5-7: Default Frequency Resolution for Motor 1. 63 Figure 5-8: Default Frequency Resolution for Motor 2. 63 Figure 5-9: Default Frequency Resolution for Motor 3. 64 Figure 5-10: Default Frequency Resolution for Motor 4.

64 Figure 5-11: Speed of motor 1 after applying filter. 65 Figure 5-12: Speed of motor 2 after applying filter. 65 Figure 5-13: Speed of motor 3 after applying filter. 65 Figure 5-14: Speed of motor 4 after applying filter.

66 Figure 5-15: Full robot’s speed after apply filter. 66 Figure 5-16: Omni robot base running with angle = 63. 67 Figure 5-17: Robot can move with any angle. 68 Figure 5-18: Clone the git into the Raspberry.

69 Figure 5-19: Type catkin_make command. 69 Figure 5-20: Run roslaunch. 69 Figure 5-21: Map on Rviz. 69 Figure 5-22: Completed map.

70 Figure 5-23: Robot navigate and avoid obstacle. 70 Figure 5-24: Running to a position behind the second object. 71 Figure 5-25: Robot see the second object. 71 Figure 5-26: Robot create local planner to avoid obstacle.

72 vi List of Abbreviations ARM Autonomous mobile robot AGV Autonomous guided vehicle DWA Dynamic Window Approach ROS Robot Operating System IMU Inertial Measurement Unit Universal Asynchronous Receiver/ UART Transmitter SLAM Simultaneous localization and mapping vii CHAPTER 1: OVERVIEW CHAPTER 1.1 Introduction With the era of technology, science and technology constantly developing and having many breakthroughs today, soon, each person will need a personal robot like a PC or mobile phone. Therefore, robots have been playing a very important role and are an indispensable part of life. In particular, autonomous robots are one of the effective arms to help people in many fields. Along with the development of mechatronics, self- propelled robots are becoming more and more perfect, widely applied in industry, commerce, healthcare, science,… and bring many benefits to social life, gradually replacing human labor in dangerous toxic environmental conditions, rapidly increasing labor productivity,.

In particular, it actively contributes to the process of industrialization and modernization of our country in particular and the world in general. Because of the enormous benefits that robots bring to humans, today the use of robots is becoming more and more popular. Robots are increasingly diverse in size, design and are operated in many ways but have the same common purpose of helping humans. Autonomous robots use various forms of navigation, such as recognizing barcodes on floors, taking pictures of their surroundings, or using laser-scanning sensors.

However, all have three basic issues that need to be considered. First of all, the robot must determine its position in the reference coordinate system. Secondly, the robot must make itself a plan to find its way and avoid obstacles automatically. Finally, in the process of performing these two tasks, the robot must perceive its surroundings through sensors, called the cognitive process.