Đặt vấn đề, dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu và những giới hạn của đề tài, các nội dung nghiên cứu để hoàn thành đề tài và bố cục của đồ án. Chương 2: Cơ Sở Lý Thuyết Giới thiệt về Robotino, trình bày những kiến thức cơ bản về Deep Learning, Python, API, ngrok,. Giới thiệu về các thuật toán và các phương pháp được sử dụng. Cung cấp các kiến thức lý thuyết cần thiết để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của Robotino trong đề tài.
Chương 3: Tính Toán Và Thiết Kế Trình bày chi tiết việc tính toán và thiết kế toàn bộ hệ thống từ phần cứng đến phần mềm. Trình bày các sơ đồ khối của hệ thống, mô hình thiết kế cho từng khối, nguyên lý hoạt động. Chương 4: Thi Công Hệ Thống Trình bày chi tiết các lưu đồ giải thuật và lập trình đều khiển Robotino thu thập dữ liệu, xây dựng một Deep Learning Model, đào tạo Model và áp dụng Model vào thực tế. Thể hiện quy trình thực hiện một dự án AI – Deep Learning.
Viết tài liệu hướng dẫn sử dụng hệ thống. TỔNG QUAN Chương 5: Kết Quả - Nhận Xét - Đánh Giá Trình bày kết quả đạt được thông qua các bài kiểm tra, thử nghiệm, xác minh,. để đưa ra những nhận xét và đánh giá hiệu suất, độ chính xác và tính ổn định của hệ thống, những vấn đề còn tồn đọng trong suốt quá trình nghiên cứu và triển khai hệ thống. Chương 6: Kết Luận - Hướng Phát Triển Đưa ra các kết luận cũng như đề xuất các hướng phát triển của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2. GIỚI THIỆU VỀ ROBOTINO 2. Robotino – Robot di động dành cho nghiên cứu và đào tạo Festo Robotino 4.0 là một hệ thống robot tự động được giới thiệu bởi Festo Didactic (Đức) vào năm 2019 để thay thế cho phiên bản 3. Nó được cung cấp đầy đủ các cảm biến, cơ cấu chấp hành và giao diện Website điều khiển - Webinterface (nằm trên server của nhà sản xuất) mà khách hàng mong chờ về một thứ gọi là hệ thống robot hiện đại.
“Hệ thống robot của chúng tôi phù hợp cho cả việc giảng dạy các chủ đề cơ bản về cơ điện tử và công nghệ thông tin, cũng như để sử dụng trong các ứng dụng nâng cao trong lĩnh vực Robot tự hành. Festo Didactic ROBOTINO 4.0 Robotino có thể được điều hành bởi các phần mềm mà nhà sản xuất cung cấp theo bao gồm Robotino View, Robotino Factory và Webinterface. Ngoài ra, việc vận hành Robotino cũng có thể thông qua các nền tảng phần mềm được hỗ trợ khác như LabVIEW Programming, MATLAB, REST-API,. Trong luận văn này, việc điều khiển và tương tác với Robotino cũng như mọi hoạt động của nó được chủ yếu thông qua Webinterface nhờ vào việc sử dụng API, ngrok và ngôn ngữ lập trình Python.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Bảng 2. Thông số kỹ thuật cơ bản Robotino 4.0 STT Thông số Giá trị 1 Vi điều khiển Intel i5 8th generation 2 Hệ điều hành Linux Ubuntu 18.04 LTS 3 RAM 8 GB 4 ROM 64 GB (SSD) 5 Chiều cao 325 mm 6 Đường kính 450 mm 7 Khối lượng 20 kg 8 Khối lượng (có gắn pin và camera) 22.8kg 9 Điện áp pin 18 V 2. Phần cứng của Robotino 2. Bộ xử lý trung tâm Bộ xử lý trung tâm là một hệ thống máy tính (PC) công nghiệp tiêu chuẩn, cấu hình mạnh mẽ cùng với bộ vi xử lý Intel core i5 thế hệ thứ 8 giúp việc hoạt động của Robotino trên mọi tác vụ đều mượt mà và linh hoạt, độ trễ thấp và tiết kiệm năng lượng.
Vị trí lắp đặt bộ xử lý trung tâm của Robotino (màu đỏ) 6 CHƯƠNG 2. Cảm biến quang GP2Y0A41SK0F GP2Y0A41SK0F là một loại cảm biến khoảng cách hồng ngoại sản xuất bởi Sharp vào năm 2001. Cảm biến GP2Y0A41SK0F Trên Robotino 4.0, có tổng cộng 9 cảm biến được trang bị xung quanh đế của o o Robotino, mỗi cảm biến cách nhau 40 (cảm biến 1 đặt ở vị trí 0 ) và khoảng cách mà cảm biến có thể đo đạt chính xác là trong khoảng từ 40mm đến 400mm. Các cảm biến này cung cấp một giá trị điện áp tính theo vôn, có nghĩa rằng ngõ ra của nó là ngõ ra analog và có độ lớn phụ thuộc vào khoảng cách từ nó đến vật.
Bố trí các cảm biến GP2Y0A41SK0F ở đến của Robotino 7 CHƯƠNG 2. Camera RGBD Intel Realsense D435 Camera Intel Realsense D435 là dòng camera được sản xuất bởi Intel. Nó không đơn thuần chỉ là camera, nó được Intel gọi là một “hệ thống độ sâu thị giác”. Bởi vì một mặt, nó có một webcam thông thường có chức năng cung cấp hình ảnh trực tiếp.
Mặt còn lại, nó có một máy chiếu hồng ngoại và 2 bộ tạo ảnh hồng ngoại, ghi lại độ sâu cho từng pixel trong ảnh. Điều này vô cùng tiện lợi trong việc xử lý độ sâu của ảnh trong các lĩnh vực xử lý ảnh, thực tế ảo, học sâu hay trí tuệ nhân tạo. Camera RGBD Intel Realsense D345 Một số tính năng nổi bật của camera RGBD Intel Realsense D345: + Thế hệ thứ 2 của công nghệ Stereo Depth Camera System. + Vi điều khiển Intel® RealSense™ Vision Processor D4 thế hệ thứ 2 cũng cung cấp những thuật toán mới cho một tốc độ xử lý tốt hơn và tiết kiệm điện năng.
+ Ảnh RGB chất lượng Full HD Bảng 2. Thông số kỹ thuật của camera RGBD Intel Realsense D345 STT Thông số Giá trị 1 Vi điều khiển Intel® RealSense™ Vision Processor D4 2 Độ phân giải (RGB) 1920x1280 (Full HD) 3 Độ phân giải (Độ sâu) 1280x720 (HD) 4 Tốc độ khung hình (RGB) 30 FPS 5 Tốc độ khung hình (Độ sâu) 90 FPS 6 Góc nhìn o 90 7 Khoảng cách Từ 0.2 đến 10m (điều kiện ánh sáng tốt) 8 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 8 Kết nối USB 2.1 9 Hỗ trợ Hệ điều hành Ubuntu 16.xx Hệ điều hành Window 10 2. Hệ thống lái Hệ thống lái của Robotino cực kì đặc biệt, nó được trang bị 3 bánh xe Omnidrive đặt biệt, mỗi bánh xe sẽ có một động cơ truyền động riêng biệt cũng như một bộ mã hóa gia tăng để điều chỉnh tốc độ các bánh xe.
Nhờ vào các bánh xe đặc biệt này, Robotino có thể di chuyển mọi hướng. Bố trí của các bánh xe Omnidrive Điểm đặt tốc độ của động cơ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến chuyển động của các bánh xe, và cách bánh xe sẽ điều hướng Robotino di chuyển (Bảng 2-3). Mối liên hệ giữa hướng di chuyển và điểm đặt tốc độ động cơ Hướng di chuyển Động cơ 1 Động cơ 2 Động cơ 3 Xoay vòng tại chỗ (thuận chiều kim + + + đồng hồ) 2 Xoay vòng tại chỗ (thuận chiều kim - - - đồng hồ) o - 0 + Di chuyển hướng 0 (đi thẳng) 9 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT o + 0 - Di chuyển hướng 180 (đi lùi) Đi vuông góc sang trái - + - Đi vuông gốc sang phải + - + 2.
Kết nối Về kết nối có dây, Robotino 4.0 cung cấp một khả năng kết nối khá tốt. Theo Hình 2-7, từ trái sang phải là 1 cổng ethernet, 2 cổng USB 2.0 và 1 cổng HDMI. Các cổng kết nối của Robotino Về kết nối không dây, Robotino 4.0 cung cấp theo khả sử dụng Bluetooth 4. Một điểm yếu là Robotino không thể kết nối Wifi một cách tự động, nó phải thông qua một module mạng WLAN được trang bị kèm, hoặc sử dụng D-COM 4G.
Một pin “hot-swap” Về năng lượng, Robotino được trang bị 2 pin “hot-swap” có thể tháo lắp dễ dàng để sạc và sử dụng. Mỗi pin ‘hot-swap” được trang bị 4 pin sạc li-ion hiệu suất cao, cung cấp cho Robotino nguồn pin 18V DC và lên đến 5 giờ sử dụng (khi sử dụng cùng lúc cả 2 pin). Hệ điều hành Như Bảng 2.0 được trang bị sẵn hệ đều hành Linux Ubuntu 18. Phiên bản hệ điều hành này được tối giản và dành riêng cho Robotino, kết hợp với CPU Intel core I5 thế hệ thứ 8 mạnh mẽ, giúp Robotino có thể thực hiện các tác vụ chuyên sâu được mượt mà và hoàn hảo.
Webinterface – Website điều khiển Robotino Robotino Webinterface là một website với mã nguồn được cung cấp từ Festo Didactic. Trang web này có thể dùng để điều khiển, quản lý, cấu hình và bảo trì robot. Để trung cập vào Webinterface, đề tài sử dụng ngrok để tạo ra một đường hầm kết nối từ máy tính cá nhân đến Webinterface. Địa chỉ IP của Webinterface: 192.
Một cách cơ bản, khi được kết nối internet, Robotino sẽ tự động truyền toàn bộ thông tin từ cảm biến, camera, cơ cấu chấp hành,. của nó lên Webinterface trong mục IO/Control. Và hệ thống sẽ thực hiện lấy các dữ liệu về sensor và camera của Robotino để sử dụng thông qua Webinterface. Mục IO của Webinerface 11 CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Webinterface là một phần rất quan trọng trong luận văn này, mặc dù không truy cập trực tiếp vào Webinterface để điều khiển Robotino, nhưng nhóm phải thông qua Webinterface để kết nối đến Robotino cũng như lấy các dữ liệu của cảm biến và camera để xử lý dữ liệu, ra lệnh cho Robotino di chuyển,. Mục Control của Webinterface 2. NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON Trước khi nói về Deep Learning, hãy cùng thông qua một chút về Python, bởi vì Python sẽ có ảnh hưởng rất nhiều đến phần Deep Learning của đề tài. Trong toàn bộ luận văn này, nhóm chủ yếu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python.
Nhóm sử dụng Python để điều khiển, thu thập và xử lý dữ liệu, đồng thời cũng dùng Python để thiết kế Deep Learning Model cho hệ thống. Vậy tại sao lại là Python mà không phải ngôn ngữ nào khác? Ra mắt vào năm 1991, Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, hiện đang ổn định với phiên bản Python 3. Năm 2021, Python được bình chọn là ngôn ngữ lập trình “đáng yêu” nhất thế giới và là ngôn ngữ phổ biến thứ 3 thế giới, chỉ sau Java và Java Script. Điểm mạnh của Python là dễ học, dễ nhớ và tính ứng dụng cao, quản lý bộ nhớ rất tốt.
Ngoài ra, Python có khả năng tương tác cực cao với các ngôn ngữ lập trình khác, 12 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT với nhiều loại file khác nhau cho nên nó được ứng dụng cực kỳ rộng rãi trong các lĩnh vực về dữ liệu, tầm nhìn máy, trí tuệ nhân tạo,. Điểm yếu của Python là nó có tốc độ thực thi chậm hơn so với các ngôn ngữ sử dụng compiler (Python sử dụng interpreter), tốn nhiều tài nguyên (cần môi trường), tính bảo mật không cao, khó bảo vệ source code (dù có đóng gói thành file. điều này dẫn đến Python rất kém ưa chuộng trong các ứng dụng về lập trình nhúng, giao diện người dùng (UI – user interface),.