Đồ án tốt nghiệp: Công nghệ điều khiển và tự động hóa hệ thống xe AMR

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Mục tiêu đề tài

1.2. Nội dung nghiên cứu

1.3. Giới hạn của đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Khảo sát AMR

2.2. Cơ bản về hệ 4 bánh đa hướng mecanum

2.3. Tổng quan về ngôn ngữ lập trình và phần mềm hỗ trợ

2.3.1. Giới thiệu ngôn ngữ lập trình Python

2.3.2. Ngôn ngữ lập trình Arduino

2.3.3. Phần mềm thiết kế Solidworks

2.3.4. Nền tảng ROS

2.3.4.1. Giới thiệu về ROS

2.3.4.2. Cơ sở phát triển của ROS

2.3.4.3. Giao thức giao tiếp của ROS

2.3.4.4. Cấu trúc files trong ROS

2.3.4.5. Giới thiệu các Package ROS sử dụng trong đề tài

2.3.5. Giao tiếp máy tính và raspberry Pi 4

2.3.6. Bộ lọc Laser Fillter

2.3.7. Giới thiệu về SLAM

2.3.8. Tổng quan về Navigation Stack trong ROS

2.3.8.1. Kiến Trúc Navigation

2.3.8.2. Navigation Stack ngăn xếp đều hướng

2.3.8.3. Di chuyển đa điểm (Follow waypoints)

3. CHƯƠNG 3: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Bài toán động học thuận và nghịch của xe tự hành

3.2. Phân tích động lực học

3.3. Nghiên cứu phần cứng

3.3.1. Lựa chọn máy tính nhúng

3.3.2. Lựa chọn vi điều khiển

3.3.3. Tính toán lựa chọn động cơ

3.3.4. Lựa chọn bánh đa hướng mecanum

3.3.5. Lựa chọn cảm biến lidar

3.3.6. Lựa chọn nguồn cung cấp

3.3.7. Lựa chọn vật liệu thiết kế khung xe

3.3.8. Lựa chọn Driver điều khiển động cơ

3.3.9. Lựa chọn xi lanh điện

3.4. Xây dựng phần mềm

3.4.1. Thiết lập giao tiếp SSH giữa máy tính cố định và Raspberry

3.4.2. Áp dụng Gmapping xây dựng bản đồ

3.4.3. Áp dụng Navigation để quy hoạch đường đi

4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG

4.1. Sơ đồ truyền tín hiệu của hệ thống

4.2. Xây dựng mô hình phần cứng

4.3. Lưu đồ vận hành của cả hệ AMR

4.4. Xây dựng bản đồ

4.4.1. Xử lí dữ liệu từ cảm biến lidar

4.4.2. Xây dựng bản đồ nhị phân

4.5. Bản đồ chi phí vật cản khi chạy navigation

4.6. Giao diện điều khiển, quan sát vận hành của robot

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

5.1. Khảo sát di chuyển đa điểm giữa 3 vị trí có khoảng cách gần

5.2. Khảo sát Robot trong không gian làm việc được bố trí ngẫu nhiên

5.3. Tổng kết kết quả hoạt động của Robot

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về đồ án tốt nghiệp Công nghệ điều khiển và tự động hóa hệ thống xe AMR

Đồ án tốt nghiệp về công nghệ điều khiển và tự động hóa hệ thống xe AMR (Autonomous Mobile Robot) đang trở thành một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong ngành công nghiệp hiện đại. Xe AMR có khả năng tự di chuyển và thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Đề tài này không chỉ giúp sinh viên nắm vững kiến thức lý thuyết mà còn áp dụng vào thực tiễn, từ đó nâng cao khả năng làm việc trong môi trường công nghiệp.

1.1. Định nghĩa và vai trò của hệ thống xe AMR

Hệ thống xe AMR là một loại robot tự hành có khả năng di chuyển trong môi trường không xác định. Chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ như vận chuyển hàng hóa, giúp giảm thiểu chi phí lao động và tăng hiệu suất làm việc trong các nhà máy.

1.2. Lịch sử phát triển của công nghệ AMR

Công nghệ AMR đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển, từ những robot đơn giản đến những hệ thống phức tạp hiện nay. Sự phát triển này được thúc đẩy bởi nhu cầu tự động hóa trong sản xuất và logistics.

II. Thách thức trong việc phát triển hệ thống xe AMR hiện nay

Mặc dù công nghệ xe AMR đã có những bước tiến đáng kể, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các vấn đề như khả năng nhận diện môi trường, điều hướng chính xác và tương tác với con người vẫn đang là những thách thức lớn. Việc phát triển các thuật toán điều khiển và cảm biến chính xác là rất cần thiết để cải thiện hiệu suất của xe AMR.

2.1. Khó khăn trong việc điều hướng và nhận diện môi trường

Xe AMR cần phải có khả năng nhận diện và phân tích môi trường xung quanh để di chuyển an toàn. Việc sử dụng cảm biến lidar và camera là rất quan trọng trong quá trình này.

2.2. Tương tác giữa robot và con người

Một trong những thách thức lớn là làm sao để xe AMR có thể tương tác hiệu quả với con người. Điều này đòi hỏi phải có các giao thức giao tiếp rõ ràng và dễ hiểu.

III. Phương pháp thiết kế và phát triển hệ thống xe AMR hiệu quả

Để phát triển một hệ thống xe AMR hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp thiết kế hiện đại. Việc lựa chọn phần cứng, phần mềm và các thuật toán điều khiển là rất quan trọng. Sử dụng nền tảng ROS (Robot Operating System) giúp tối ưu hóa quá trình phát triển và tích hợp các thành phần khác nhau của hệ thống.

3.1. Lựa chọn phần cứng cho hệ thống xe AMR

Việc lựa chọn các linh kiện như động cơ, cảm biến và vi điều khiển là rất quan trọng. Các linh kiện này cần phải đáp ứng được yêu cầu về hiệu suất và độ tin cậy.

3.2. Thiết kế phần mềm điều khiển cho xe AMR

Phần mềm điều khiển cần phải được thiết kế sao cho dễ dàng sử dụng và có khả năng xử lý nhanh chóng các tín hiệu từ cảm biến. Sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện hỗ trợ sẽ giúp tăng tốc độ phát triển.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống xe AMR trong ngành công nghiệp

Hệ thống xe AMR đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như logistics, sản xuất và dịch vụ. Chúng giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu suất. Các công ty đang ngày càng chú trọng đến việc tích hợp xe AMR vào quy trình sản xuất của họ.

4.1. Ứng dụng trong ngành logistics

Xe AMR có thể được sử dụng để vận chuyển hàng hóa trong kho, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí. Chúng có khả năng hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi.

4.2. Ứng dụng trong sản xuất

Trong các nhà máy, xe AMR có thể giúp tự động hóa quy trình sản xuất, từ việc vận chuyển nguyên liệu đến việc giao hàng thành phẩm.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của hệ thống xe AMR

Hệ thống xe AMR đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành công nghiệp. Với sự phát triển của công nghệ, khả năng tự động hóa sẽ ngày càng cao hơn. Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp mới cho xe AMR sẽ giúp nâng cao hiệu suất và giảm thiểu chi phí trong sản xuất.

5.1. Tương lai của công nghệ AMR

Công nghệ AMR sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và học máy, giúp cải thiện khả năng nhận diện và điều hướng.

5.2. Định hướng nghiên cứu trong tương lai

Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện khả năng tương tác giữa robot và con người, cũng như tối ưu hóa các thuật toán điều khiển.

Đồ án tốt nghiệp về công nghệ điều khiển và tự động hóa hệ thống xe AMR