Đồ án robot tự hành kết hợp cánh tay trong vận chuyển - ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Nghiên cứu thiết kế và điều khiển robot tự hành kết hợp cánh tay trong vận chuyển hàng hóa, tính toán động học và định tuyến thông minh.

• Tác giả: Nguyễn Quang Trường
• Người hướng dẫn: TS. Đặng Xuân Ba
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hoá
• Đề tài: Thiết kế và điều khiển robot tự hành kết hợp cánh tay trong vận chuyển
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan robot tự hành kết hợp cánh tay vận chuyển

Đề tài nghiên cứu được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Mục tiêu chính là chế tạo hệ thống tự động hóa hoàn chỉnh. Thiết bị kết hợp bệ di động hai bánh vi sai cùng cánh tay robot nhiều bậc tự do. Kích thước tổng thể của mô hình đạt chiều dài 50cm, chiều rộng 35cm và chiều cao 60cm. Trọng lượng toàn bộ hệ thống xấp xỉ 20kg. Kết cấu này tạo sự cân bằng cơ học khi vận hành. Thiết bị giải quyết nhu cầu trung chuyển nguyên vật liệu trong nhà xưởng thông minh. Khung gầm di chuyển linh hoạt trên mặt sàn phẳng. Cánh tay cơ khí thực hiện thao tác gắp và đặt chi tiết chính xác. Hệ thống hoạt động độc lập và giảm thiểu can thiệp thủ công. Nghiên cứu mang tính ứng dụng thực tiễn cao cho ngành logistics. Nền tảng công nghệ mở tạo điều kiện nâng cấp mở rộng trong tương lai. Sản phẩm khẳng định năng lực nghiên cứu kỹ thuật điều khiển tại Việt Nam.

1.1. Xu hướng phát triển xe tự hành AGV trong công nghiệp

Công nghiệp sản xuất hiện đại đòi hỏi tốc độ xử lý nhanh. Doanh nghiệp cần tối ưu hóa quy trình bốc xếp hàng hóa. Xe tự hành AGV truyền thống chỉ di chuyển theo tuyến cố định. Việc thiếu cánh tay thao tác làm hạn chế năng suất chung. Nhân công vẫn phải bốc dỡ sản phẩm lên bệ đỡ. Robot tự hành kết hợp cánh tay mở ra giải pháp toàn diện. Thiết bị vừa điều hướng linh hoạt vừa trực tiếp gắp vật thể. Sự tích hợp này cắt giảm nhân lực trung gian đáng kể. Chi phí đầu tư được thu hồi nhanh chóng nhờ hiệu suất cao. Môi trường làm việc độc hại không còn đe dọa sức khỏe con người. Tự động hóa khép kín thúc đẩy dây chuyền vận hành liên tục.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu đề tài tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

Nhóm nghiên cứu khoa Điện Điện tử tập trung hoàn thiện mô hình cơ điện tử. Mục tiêu trước hết là thiết kế kết cấu cơ khí vững chắc. Phần mềm SolidWorks hỗ trợ mô phỏng tải trọng và không gian làm việc. Tiếp theo, hệ thống điều khiển di chuyển vi sai được lập trình tối ưu. Cảm biến LiDAR chịu trách nhiệm nhận diện môi trường xung quanh. Thuật toán định tuyến giúp robot di chuyển an toàn đến đích. Cánh tay cơ khí cần gắp đặt mẫu vật chuẩn xác theo tọa độ. Giao diện máy tính cho phép người vận hành giám sát trạng thái theo thời gian thực. Đồ án kiểm chứng tính khả thi của mô hình qua thực nghiệm. Kết quả tạo tiền đề vững chắc cho việc thương mại hóa sản phẩm.

II. Phân tích bài toán robot tự hành kết hợp cánh tay vận chuyển

Quá trình tích hợp cánh tay lên xe tự hành đối mặt nhiều thách thức kỹ thuật. Trọng tâm của toàn bộ hệ thống liên tục thay đổi khi cánh tay vươn ra. Hiện tượng này dễ gây mất thăng bằng hoặc trượt bánh xe vi sai. Sai số tích lũy từ bánh xe ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác vị trí gắp. Môi trường công nghiệp luôn xuất hiện vật cản tĩnh và chuyển động bất ngờ. Robot cần năng lực phản xạ nhanh để tránh va chạm. Nguồn năng lượng pin giới hạn đòi hỏi giải thuật tính toán phải tinh gọn. Việc truyền nhận tín hiệu điều khiển từ xa qua mạng internet tiềm ẩn độ trễ. Sự đồng bộ giữa bộ điều khiển bệ xe và cánh tay đòi hỏi kiến trúc phần mềm chặt chẽ. Cảm biến Lidar phải lọc nhiễu quang học hiệu quả trong điều kiện ánh sáng thay đổi. Phân tích động lực học chính xác trở thành yêu cầu bắt buộc trước khi chế tạo thực tế. Mọi thiếu sót trong tính toán đều dẫn đến sai số cơ khí lớn.

2.1. Thách thức về động học hệ hai bánh xe vi sai

Hệ thống truyền động hai bánh vi sai có cấu tạo cơ khí đơn giản. Hai bánh chủ động đặt đối xứng kèm một bánh dẫn hướng tự do. Tuy nhiên, mô hình toán học chứa ràng buộc không tích phân được. Vận tốc góc và vận tốc dài của mỗi bánh xe phải điều khiển độc lập. Hiện tượng trượt ma sát giữa lốp cao su và mặt sàn gây lệch hướng. Sai số góc quay tích tụ dần theo quãng đường di chuyển dài. Cánh tay bên trên tạo mô men quán tính biến thiên liên tục. Dao động này làm méo mó quỹ đạo mong muốn của xe. Bộ điều khiển cần bù trừ sai lệch thông qua vòng lặp phản hồi kín. Động học thuận và nghịch phải được giải quyết triệt để trên máy tính.

2.2. Khó khăn trong định vị và tránh vật cản thời gian thực

Môi trường nhà xưởng luôn tồn tại nhiều yếu tố gây nhiễu động. Con người và phương tiện khác di chuyển cắt ngang lộ trình robot. Cảm biến LiDAR cung cấp lượng lớn dữ liệu đám mây điểm. Bộ vi xử lý phải tính toán ma trận tọa độ cực kỳ nhanh. Nếu thuật toán xử lý chậm trễ, va chạm cơ học sẽ xảy ra. Không gian hẹp giữa các kệ hàng gây khó khăn cho việc quay đầu. Bề mặt vật cản tối màu hoặc phản xạ mạnh làm suy giảm độ chính xác tia quét. Robot phải vừa bám quỹ đạo vừa chủ động tìm đường vòng thay thế. Quá trình lập bản đồ và tự định vị đòi hỏi sự phối hợp nhịp nhàng giữa phần cứng và phần mềm điều khiển.

III. Giải pháp thiết kế robot tự hành kết hợp cánh tay vận chuyển

Nhóm tác giả áp dụng phương pháp thiết kế đa ngành đồng thời. Bản vẽ kỹ thuật hoàn thiện trên phần mềm SolidWorks 2021. Kết cấu khung kim loại bảo đảm khả năng chịu tải trọng 20kg. Phương trình Lagrange-Euler và phương pháp Cramer giải quyết bài toán động học nghịch. Công cụ Matlab Simulink kiểm chứng tính ổn định của mô hình toán. Ngôn ngữ Python đóng vai trò xử lý trung tâm mọi tác vụ logic. Thuật toán Dijkstra tìm kiếm đường đi ngắn nhất giữa các nút bản đồ. Cảm biến Lidar quét xung quanh với tần số cao để phát hiện vật cản. Bo mạch vi điều khiển kết nối trực tiếp với động cơ bước và động cơ servo. Giao diện PyQt5 hiển thị trạng thái làm việc trực quan trên màn hình cảm ứng. Người dùng dễ dàng giám sát robot qua mạng internet. Từng khối chức năng được kiểm tra riêng biệt trước khi tích hợp tổng thể. Phương pháp module hóa giảm thiểu lỗi hệ thống khi vận hành.

3.1. Thuật toán tìm đường Dijkstra và điều hướng thông minh

Thuật toán Dijkstra xác định đường đi tối ưu dựa trên cấu trúc đồ thị. Bản đồ khu vực được chia nhỏ thành các nút tọa độ liên kết. Trọng số trên mỗi cạnh phản ánh khoảng cách di chuyển thực tế. Thuật toán gán nhãn tạm thời và liên tục cập nhật chi phí tối thiểu. Nút có đường đi ngắn nhất sẽ được cố định nhãn. Quá trình tính toán lặp lại đến khi quét toàn bộ đồ thị. Khi phát hiện chướng ngại vật mới từ cảm biến LiDAR, trọng số cạnh thay đổi tức thì. Bộ điều khiển tự động tính toán lại quỹ đạo thay thế trong mili giây. Giải pháp này giúp xe tự hành di chuyển mượt mà và tránh xa các va chạm vật lý.

3.2. Thiết kế cơ khí và tích hợp giao diện điều khiển PyQt5

Mô hình cơ khí được gia công chuẩn xác theo bản vẽ SolidWorks. Khung xe bằng hợp kim nhôm định hình bảo đảm độ cứng vững cao. Vị trí đặt cánh tay được tính toán kỹ nhằm giữ trọng tâm luôn nằm giữa hai bánh dẫn động. Hệ thống điện bao gồm mạch nguồn, driver động cơ và các bộ cảm biến. Giao diện điều khiển PyQt5 tích hợp đầy đủ nút bấm tác vụ và màn hình hiển thị tọa độ. Kỹ thuật viên dễ dàng lựa chọn các điểm đến cố định trên bản đồ đồ họa. Hệ thống hỗ trợ chế độ điều khiển thủ công và chế độ tự hành hoàn toàn. Mọi tín hiệu cảnh báo vật cản đều phản hồi tức thời lên màn hình giám sát.

IV. Đánh giá ứng dụng robot tự hành kết hợp cánh tay vận chuyển

Thử nghiệm thực tế chứng minh mô hình robot hoạt động ổn định và tin cậy. Xe tự hành đạt độ chính xác cao khi di chuyển theo tuyến đường định sẵn. Cánh tay cơ khí thực hiện trơn tru các thao tác gắp và thả vật thể mẫu. Cảm biến LiDAR nhận diện kịp thời chướng ngại vật xuất hiện đột ngột trên đường. Hệ thống tự động kích hoạt phanh an toàn hoặc chuyển hướng linh hoạt. Giao diện PyQt5 giúp người quản lý kiểm soát trạng thái máy móc từ xa thuận tiện. Nghiên cứu giải quyết thành công bài toán tự động hóa trong kho vận và sản xuất linh kiện. Thiết bị đáp ứng tốt các yêu cầu khắt khe của mô hình nhà máy thông minh. Khả năng vận hành liên tục giúp giảm thiểu chi phí nhân công và nâng cao năng suất. Thành công của đề tài tạo cơ sở ứng dụng rộng rãi tại các khu công nghiệp Việt Nam. Việc hoàn thiện sản phẩm thúc đẩy phát triển công nghệ nội địa.

4.1. Hiệu quả vận hành trong kho vận và nhà máy thông minh

Mô hình mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho ngành logistics hiện đại. Robot tự chủ đảm nhận công việc lặp đi lặp lại trong môi trường nhà xưởng. Thời gian vận chuyển giữa các trạm làm việc được rút ngắn đáng kể. Cánh tay thao tác thay thế công nhân bốc dỡ các kiện hàng nặng. Tỷ lệ rơi vỡ hoặc hư hỏng linh kiện điện tử giảm thiểu về mức thấp nhất. Doanh nghiệp có thể duy trì dây chuyền sản xuất xuyên suốt cả ngày lẫn đêm. Môi trường lao động trở nên an toàn hơn khi loại bỏ các rủi ro tai nạn. Năng suất lao động tổng thể tăng trưởng rõ rệt sau thời gian ngắn triển khai thử nghiệm.

4.2. Hướng phát triển và nâng cấp hệ thống trong tương lai

Hệ thống robot tự hành còn nhiều tiềm năng để tiếp tục hoàn thiện. Nhóm nghiên cứu dự kiến tích hợp camera nhận diện ảnh sâu 3D. Công nghệ thị giác máy tính sẽ hỗ trợ phân loại hàng hóa đa dạng hơn. Cánh tay robot có thể tăng thêm số bậc tự do nhằm nâng cao độ khéo léo. Hệ thống định vị kết hợp giữa SLAM và bản đồ điểm mây sẽ tối ưu hóa lộ trình. Thuật toán trí tuệ nhân tạo sẽ dự đoán đường đi của người đi bộ trong kho. Khung gầm có thể nâng cấp tải trọng phục vụ công nghiệp nặng. Các kết quả nghiên cứu mở ra triển vọng thương mại hóa thiết bị tự động hóa hoàn toàn nội địa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Trong thời đại công nghiệp hoá – hiện đại hoá như hiện nay, sự phát triển vượt bậc của robot đã và đang giữa vai trò vô cùng quan trọng trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta, trong xã hội và nền kinh tế toàn cầu. Robot ngày nay đóng vai trò rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, y tế đến giao thông, nông nghiệp và giáo dục. Với khả năng tự động hóa các công việc nặng nhọc, nguy hiểm, hoặc đòi hỏi độ chính xác cao, robot giúp nâng cao năng suất lao động và giảm thiểu sai sót. Chúng không chỉ thay thế con người trong những công việc đơn giản mà còn hỗ trợ trong các nhiệm vụ phức tạp như phẫu thuật, khám phá không gian, hay đảm bảo an ninh.

Tầm quan trọng của robot ngày càng lớn khi chúng giúp cải thiện chất lượng cuộc sống, tiết kiệm thời gian và tài nguyên, đồng thời mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của xã hội. Tuy nhiên, việc nghiên cứu và phát triển robot không chỉ tập trung vào khả năng kỹ thuật mà còn đặt ra các thách thức về đạo đức, an ninh và tương tác với con người. Điều này đòi hỏi sự cân nhắc cẩn thận và quyết định thông minh để đảm bảo rằng robot đáp ứng được nhu cầu và tạo lợi ích thiết thực cho xã hội. Robot đã trở thành một công cụ hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực cụ thể khác nhau.

Trong sản xuất, robot giúp tăng năng suất lao động, giảm thiểu sai sót và chi phí, đồng thời cải thiện chất lượng sản phẩm. Trong y tế, robot hỗ trợ các bác sĩ trong các phẫu thuật chính xác, điều trị bệnh nhân từ xa, hoặc hỗ trợ chăm sóc người già và người khuyết tật. Ngoài ra, robot còn đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực như vận tải, nông nghiệp, an ninh và giáo dục. Chúng giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động thủ công, tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng hiệu quả công việc.

Đặc biệt, robot trong các ứng dụng như xe tự lái hay drone đang mở ra những cơ hội mới cho việc vận chuyển và giao thông, mang lại sự an toàn và tiết kiệm thời gian. Trong đó robot tự hành đang phát triển nhanh hơn cả với nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau đòi hỏi sự khám phá và tìm hiểu không ngừng. Robot tự hành là những thiết bị có khả năng thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập mà không cần sự can thiệp của con người. Chúng sử dụng các cảm biến, hệ thống điều khiển và trí tuệ nhân tạo để nhận diện môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động.

Robot tự hành được ứng dụng 1 rộng rãi trong các lĩnh vực như vận tải (xe tự lái, drone), nông nghiệp (gieo hạt, thu hoạch), khám phá không gian (rover thám hiểm), an ninh, cứu hộ và y tế, mang lại hiệu quả cao và giảm thiểu rủi ro cho con người. Nhận thức được tầm quan trọng của robot tự hành trong thời đại hiện nay, nhóm sinh viên đã thực hiện đề tài “Thiết kế và điều khiển robot tự hành kết hợp cánh tay trong vận chuyển” cho đồ án tốt nghiệp.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước Trên thế giới, nghiên cứu về robot tự hành đang thu hút sự quan tâm và đầu tư đáng kể từ cả học thuật và công nghiệp. Các nước tiên phong như Mỹ, Nhật Bản, Trung Quốc và châu Âu đang dẫn đầu trong lĩnh vực này. Tại Mỹ, việc nghiên cứu và áp dụng robot tự hành trong đời sống đang có sự phát triển vượt bậc với sự đầu tư của các công ty ở nhiều lĩnh vực.

Ngoài ra còn chương trình Robot Tự chủ trong Môi trường phức tạp có khả năng phục hồi (RACER) của DARPA thực hiện thử nghiệm, tập trung vào những địa hình khó khăn phức tạp tại trại Roberts, California với sự tham gia của Đại học Carnegie Mellon, Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực của NASA và Đại học Washington.[1] Nhật Bản là một trong những quốc gia tiên phong trong việc phát triển robot tự hành. Các công ty như Toyota và Honda đã đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển robot tự hành để áp dụng trong sản xuất ô tô và các lĩnh vực khác. Đặc biệt trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ, các trung tâm chăm sóc người lớn tuổi đang thử nghiệm các loại robot có khả năng cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thể chất cho người lớn tuổi và đã có nhiều phản hồi tích cực. Tại Trung Quốc, các công ty công nghệ lớn đang đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển robot tự hành.

Baidu, với dự án Apollo, đang phát triển nền tảng xe tự lái mở rộng, trong khi Alibaba và Tencent cũng đang nghiên cứu các ứng dụng robot tự hành trong thương mại điện tử và dịch vụ giao hàng. [1] Tổng quan, tình hình nghiên cứu robot tự hành ngoài nước đang phát triển mạnh mẽ và tạo ra nhiều tiến bộ đáng chú ý. Các nước tiên phong đang đầu tư về cả khả năng kỹ thuật và ứng dụng thực tế của robot tự hành, đẩy mạnh sự phát triển và mang lại những tiềm năng lớn cho lĩnh vực này trong tương lai. Một phương tiện của đội RACER từ Đại học Washington Hình 1.

Robot hướng dẫn bệnh nhân tại bệnh viện ở Tokyo, Nhật Bản Hình 1. Robot giao hàng của AliExpress 1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Tình hình nghiên cứu về robot trong nước hiện đang nhận được sự quan tâm và đầu tư ngày càng nhiều bởi các nhà nghiên cứu, trường đại học và các doanh nghiệp lớn trong và ngoài nước. Hiện nay việc ứng dụng robot ở Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ bắt kịp thời đại về ngành Robotics và công nghệ cao để giúp tiết kiệm chi phí sử dụng lao động bằng 3 con người, góp phần tạo nên năng suất, chất lượng và hiệu quả cho các doanh nghiệp. Thế nên robot được ứng dụng ngày càng nhiều trong các lĩnh vực như sản xuất đồ điện tử như TV, tủ lạnh, xe hơi, sản xuất thực phẩm, nước uống, hàng tiêu dùng.[3] Riêng về lĩnh vực nghiên cứu và phát triển robot tự hành đang phát triển mạnh mẽ.

Các trường đại học và viện nghiên cứu lớn như các trường đại học kỹ thuật và các viện công nghệ thông tin đang tiên phong trong việc nghiên cứu và ứng dụng công nghệ này. Ngoài ra còn có sự tham gia của các doanh nghiệp công nghệ và các công ty startup, họ đẩy mạnh tính ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống hàng ngày của con người như sức khỏe, giao hàng, chỉ đường,…[4] Hình 1. Robot tự hành dịch vụ VOR Hình 1. Robot tự hành do nhóm kỹ sư công ty PA Automation nghiên cứu 4 Hình 1.

Robot AMR Pallet Mover trong kho hàng của Samsung Nhìn chung, robot ở Việt Nam đang có những bước tiến tích cực, đặc biệt trong các lĩnh vực công nghiệp, nông nghiệp, y tế và giáo dục. Các doanh nghiệp Việt Nam đang ứng dụng robot trong sản xuất để tăng năng suất và giảm chi phí. Tuy nhiên, sự phát triển vẫn gặp phải thách thức như chi phí cao và thiếu nhân lực chuyên môn. Mặc dù vậy, với sự hỗ trợ của chính phủ và doanh nghiệp, ngành robot tại Việt Nam có triển vọng phát triển mạnh mẽ trong tương lai.2 Mục tiêu đề tài 1.1 Mục đích đề tài Mục đích của đề tài là vận dụng những kiến thức đã được học để thiết kế và điều khiển robot tự hành kết hợp cánh tay trong vận chuyển 1.2 Mục tiêu đề tài Mục tiêu chính của đề tài là giải quyết các vấn đề cụ thể như sau: - Robot có thể đi theo người sử dụng qua camera giám sát - Người sử dụng có thể thiết lập các chế độ làm việc của robot qua màn hình cảm ứng - Robot có thể tự động di chuyển và tránh các vật cản trên đường thông qua cảm biến Lidar - Người dùng có thể giám sát và điều khiển robot từ xa qua ứng dụng được thiết kế riêng - Robot có thể di chuyển tự động và thực hiện gắp vật - Mô hình robot hoạt động ổn định trong môi trường thực tế 5 1.3 Phương pháp nghiên cứu - Học hỏi kiến thức từ những thầy cô có kinh nghiệm trong lĩnh vực robot để có hướng phát triển và làm việc một cách hiệu quả và chính xác.

- Tham khảo những ý kiến của các thầy cô, đóng góp của các anh chị khoá trước, bạn bè thực hiện dự án tương tự. - Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ tìm kiếm như Google, Google Scholar, ResearchGate, IEEE Xplore,… - Phân tích toán học: Sử dụng Matlab-Simulink để kiểm tra động học thuận, động học nghịch qua phương pháp Cramer và phương trình động lực học dựa vào phương pháp Lagrange-Euler. - Sử dụng SolidWorks 2021 để thiết kế mô hình robot tự hành, dựa vào mô hình đã tính toán và tối ưu trên phần mềm để thiết kế mô hình thực. - Sử dụng ngôn ngữ Python để lập trình các tính năng cho robot, dùng phần mềm QT5 design để thiết kế giao diện tương tác robot với người sử dụng.

- Giải quyết từng module nhỏ sau đó ghép thành một khối hoàn chỉnh. - Thiết lập mô hình robot, chạy thử nghiệm ở điều kiện môi trường thực tế nhằm tìm ra được kết quả tốt nhất.4 Giới hạn đề tài - Mô hình robot tự hành thực tế do nhóm sinh viên tự thiết kế và thi công nên chưa có cơ sở khách quan để đánh giá được tính ổn định của hệ thống. - Mục đích tìm hiểu và áp dụng các mô hình thuật toán có sẵn trên ROS để có thể thiết kế và điều khiển robot hoạt động hoàn thiện. - Giới hạn về hiệu năng hoạt động của MiniPC nên chỉ thực hiện các thuật toán về tracking người chứ không tìm hiểu sâu về deep – learning.

- Tầm hoạt động của cánh tay Robot còn giới hạn. - Khả năng di chuyển tự động gắp vật còn sai số.5 Nội dung nghiên cứu Trong quyển luận văn sẽ chia ra làm 6 chương chính. Chương 1: Tổng quan Chương 1 sẽ trình bày về đặt vấn đề, mục tiêu đề tài, phương pháp nghiên cứu, giới hạn đề tài, nội dung nghiên cứu. 6 Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 2 giới thiệu về bánh xe vi sai, bánh xe điều hướng, lý thuyết động học thuận và động học nghịch, động lực học cho bánh xe vi sai và cánh tay robot.

Giới thiệu hệ điều hành, ngôn ngữ lập trình, nền tảng, phần mềm và thư viện hỗ trợ. Giới thiệu về ROS, thuật toán điều hướng robot. Lý thuyết xử lí ảnh, truyền tải dữ liệu mạng.