Điều Khiển Robot Bầy Đàn Tránh Vật Cản Qua Mạng API Socket

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH ẢNH

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Mục tiêu đề tài

1.2. Giới hạn đề tài

1.3. Phương pháp nghiên cứu

1.4. Nội dung đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Một số công trình nghiên cứu robot bầy đàn trong thực tế

2.2. Mô hình toán robot di động nonholonomic

2.3. Giới thiệu phần mềm Visual Studio Code và Python. Phần mềm hỗ trợ mô phỏng Matlab/Simulink

2.4. Độ phân giải của ảnh

2.5. Phân loại ảnh

2.6. Không gian màu

2.7. Giới thiệu thư viện OpenCV

2.8. Các phép toán với ma trận trong xử lý ảnh

2.9. Xác định đường bao của đối tượng trong ảnh nhị phân

2.10. Xác định tọa độ tâm của đối tượng

2.11. Truyền thông giữa các robot

2.12. Các phương thức giao tiếp

2.13. Giao tiếp qua wifi bằng API Socket

2.14. Sơ lược về giao thức truyền nhận dữ liệu

2.15. Đa luồng dữ liệu với API Socket

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM

3.1. Yêu cầu thiết kế

3.2. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống

3.3. Lựa chọn thiết bị robot bầy đàn

3.4. Vi điều khiển máy tính nhúng Jetson Nano

3.5. Card wifi Intel AC8265 và anten khuếch đại

3.6. Driver điều khiển động cơ và pin Lion

3.7. Thiết kế phần cứng

3.8. Sơ đồ mạch điện tử

3.9. Thiết kế giao diện điều khiển

3.9.1. Giới thiệu phần mềm PyQt5

3.9.2. Giao diện điều khiển tổng quan

3.9.3. Giao diện điều khiển mode 1 tạo bầy đàn

3.9.4. Giao diện điều khiển mode 2 duy trì đội hình khi di chuyển

3.9.5. Giao diện điều khiển mode 3 đội hình di chuyển né vật cản

3.10. Xây dựng Server API Socket

3.10.1. Xây dựng server trên Laptop

3.10.2. Kết nối Client với Server

3.10.3. Xây dựng đa luồng xử lý cho chương trình điều khiển

4. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG

4.1. Các thuật toán xử lý ảnh

4.1.1. Tiền xử lý ảnh

4.1.2. Phát hiện đối tượng và tách nền

4.1.3. Kiểm tra vị trí, góc của Robot và tâm vật cản

4.2. Thuật toán bám quỹ đạo tham chiếu

4.3. Thuật toán tránh vật cản

4.4. Thuật toán bầy đàn

4.5. Lưu đồ giải thuật điều khiển

5. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM

5.1. Kết quả mô phỏng

5.1.1. Mô phỏng robot dẫn đầu bám theo quỹ đạo tham chiếu

5.1.2. Mô phỏng thuật toán duy trì đội hình ba robot khi di chuyển

5.1.3. Mô phỏng thuật toán né vật cản cho 1 robot

5.1.4. Mô phỏng thuật toán né vật cản duy trì đội hình ba robot

5.2. Kết quả xử lý ảnh

5.3. Kết quả thực nghiệm

5.3.1. Kết quả thực nghiệm chạy mode 1 tạo bầy

5.3.2. Kết quả thực nghiệm chạy mode 2 duy trì đội hình khi di chuyển

5.3.3. Kết quả thực nghiệm chạy mode 3 di chuyển đội hình né vật cản

6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về điều khiển robot bầy đàn tránh vật cản qua mạng API Socket

Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, việc điều khiển robot bầy đàn đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Các robot bầy đàn có khả năng phối hợp và thực hiện nhiệm vụ phức tạp, đặc biệt là trong môi trường không xác định. Việc sử dụng mạng API Socket để điều khiển các robot này giúp tăng cường khả năng giao tiếp và tương tác giữa các robot, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của chúng.

1.1. Khái niệm về robot bầy đàn và ứng dụng

Robot bầy đàn là nhóm các robot có khả năng phối hợp để thực hiện nhiệm vụ chung. Chúng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như cứu hộ, khảo sát địa hình và quân sự.

1.2. Tầm quan trọng của mạng API trong điều khiển robot

Mạng API đóng vai trò quan trọng trong việc truyền nhận dữ liệu giữa các robot và máy tính, giúp cải thiện khả năng điều khiển và giám sát từ xa.

II. Thách thức trong điều khiển robot bầy đàn tránh vật cản

Điều khiển robot bầy đàn gặp nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc tránh vật cản. Các robot cần phải nhận diện và phản ứng nhanh chóng với các vật cản trong môi trường xung quanh. Điều này đòi hỏi các thuật toán điều khiển phải được tối ưu hóa để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.

2.1. Vấn đề nhận diện vật cản

Việc nhận diện vật cản là một trong những thách thức lớn nhất. Các robot cần sử dụng cảm biến và thuật toán xử lý ảnh để xác định vị trí và kích thước của vật cản.

2.2. Khó khăn trong việc duy trì đội hình

Duy trì đội hình trong khi tránh vật cản là một thách thức phức tạp. Các robot cần phải điều chỉnh vị trí của mình một cách linh hoạt để không làm mất đội hình.

III. Phương pháp điều khiển robot bầy đàn qua mạng API Socket

Phương pháp điều khiển robot bầy đàn qua mạng API Socket cho phép các robot giao tiếp và phối hợp hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng giao thức này, các robot có thể truyền nhận dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, từ đó cải thiện khả năng hoạt động của chúng.

3.1. Thiết lập mạng API Socket cho robot

Thiết lập mạng API Socket cho phép các robot kết nối với nhau và với máy tính điều khiển, tạo ra một hệ thống điều khiển phân tán hiệu quả.

3.2. Thuật toán điều khiển bầy đàn

Thuật toán điều khiển bầy đàn được phát triển để đảm bảo rằng các robot có thể di chuyển theo đội hình và tránh vật cản một cách hiệu quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn của robot bầy đàn trong điều khiển tránh vật cản

Robot bầy đàn có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực thực tiễn như cứu hộ, khảo sát địa hình và quân sự. Việc áp dụng công nghệ điều khiển tránh vật cản giúp tăng cường khả năng hoạt động của các robot trong môi trường phức tạp.

4.1. Ứng dụng trong cứu hộ

Robot bầy đàn có thể được sử dụng trong các tình huống cứu hộ, giúp tìm kiếm và cứu nạn nhân trong các khu vực nguy hiểm.

4.2. Ứng dụng trong khảo sát địa hình

Trong khảo sát địa hình, robot bầy đàn có thể di chuyển qua các khu vực khó tiếp cận và thu thập dữ liệu một cách hiệu quả.

V. Kết luận và tương lai của điều khiển robot bầy đàn

Điều khiển robot bầy đàn tránh vật cản qua mạng API Socket là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Với sự phát triển của công nghệ, các robot sẽ ngày càng trở nên thông minh và có khả năng hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp.

5.1. Tương lai của robot bầy đàn

Tương lai của robot bầy đàn hứa hẹn sẽ có nhiều cải tiến về công nghệ và thuật toán, giúp nâng cao khả năng hoạt động của chúng.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng nhận diện vật cản và tối ưu hóa thuật toán điều khiển để nâng cao hiệu quả hoạt động.

Điều Khiển Phân Tán Robot Bầy Đàn Tránh Vật Cản Sử Dụng Mạng API Socket