Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0, việc ứng dụng các nền tảng công nghệ số và hệ thống tự động hóa vào đời sống là xu hướng tất yếu nhằm nâng cao năng suất, tối ưu hóa quản trị và gia tăng lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Một trong những trọng tâm của xu hướng này là việc ứng dụng robot tự hành (AGV/AMR) thay thế con người trong các công việc có tính chất lặp đi lặp lại. Trong ngành dịch vụ lưu trú và khách sạn, mô hình "khách sạn thông minh" đang dần được chuẩn hóa với các khâu tự động hóa như đặt phòng trước và làm thủ tục nhận phòng không tiếp xúc qua ứng dụng di động.

Tuy nhiên, các công việc như phục vụ phòng, vận chuyển món ăn và cung cấp vật dụng cá nhân (khăn tắm, máy sấy tóc, bàn chải đánh răng) phần lớn vẫn được thực hiện thủ công bởi nhân viên. Việc ứng dụng robot tự hành phục vụ phòng nhằm giải quyết nhu cầu giao nhận hàng hóa không tiếp xúc, giảm tải khối lượng công việc, cắt giảm chi phí nhân công và tối ưu hóa vận hành cho các cơ sở lưu trú. Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, nhóm tác giả đã thực hiện đề tài "Thiết kế, chế tạo AGV phục vụ khách sạn".

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của đề tài là thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh mô hình robot tự hành AGV phục vụ trong môi trường khách sạn, đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật cụ thể:

  1. Về khả năng vận hành của robot:
    • Di chuyển ổn định và có khả năng tự động tránh vật cản.
    • Tự định vị vị trí chính xác trong không gian hoạt động.
    • Hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.
    • Vận chuyển đồ dùng, thức ăn đến đúng vị trí phòng được yêu cầu.
    • Kiểu dáng thiết kế thân thiện, phù hợp với môi trường dịch vụ.
  2. Về hệ thống giám sát:
    • Thiết kế giao diện điều khiển và giám sát hiện đại, trực quan, dễ thao tác.
    • Hiển thị đầy đủ, rõ ràng trạng thái vận hành của robot.
    • Xác định và hiển thị vị trí tức thời của robot trên bản đồ số.

Nhiệm vụ cụ thể bao gồm: tính toán, lựa chọn linh kiện cơ khí và động cơ; thiết kế mô hình 3D và kiểm nghiệm độ bền khung xe; thiết lập mô hình toán học động học; xây dựng thuật toán điều khiển di chuyển và tránh vật cản; tích hợp phần cứng và thực nghiệm mô hình thực tế.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot tự hành AGV 4 bánh đa hướng Mecanum, các thuật toán điều khiển bám quỹ đạo (PID), thuật toán tránh vật cản cục bộ (Dynamic Window Approach - DWA), công nghệ định vị và xây dựng bản đồ đồng thời (SLAM) cùng cảm biến Lidar.
  • Phạm vi thông số ban đầu:
    • Kích thước thân xe: $400 \times 300\text{ mm}$.
    • Khối lượng xe: $5\text{ kg}$.
    • Tải trọng thiết kế: $2\text{ kg}$.
  • Giới hạn đề tài: Đề tài tập trung vào việc thiết kế chế tạo mô hình AGV mang tải trọng định mức cho trước; thiết lập mô hình toán và mô phỏng trên phần mềm chuyên dụng; xây dựng bộ điều khiển và kiểm tra thực nghiệm điều khiển di chuyển trên mô hình vật lý.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình toán học

Đề tài xây dựng trên các nền tảng lý thuyết cơ học chuyển động và kỹ thuật điều khiển tự động:

  1. Lý thuyết động học bánh xe Mecanum: Sử dụng cấu hình 4 bánh xe Mecanum với các con lăn đặt nghiêng góc $\gamma = 45^\circ$ so với trục bánh xe, cho phép robot di chuyển đa hướng (tiến, lùi, dạt ngang, chéo và xoay tròn tại chỗ) mà không cần đổi hướng thân xe. Vận tốc dài của từng bánh xe $V_i(t) = r \cdot \omega_i(t)$ ($r$ là bán kính bánh xe) được biểu diễn qua ma trận Jacobi liên kết với vận tốc tịnh tiến ($V_{Gx}, V_{Gy}$) và vận tốc góc xoay ($\dot{\varphi}$) của robot: $$\omega = J \cdot \dot{q}_R \quad \text{và} \quad \dot{q}_R = J^* \cdot \omega$$ Trong đó, $J^*$ là ma trận nghịch đảo suy rộng được tính bằng $(J^T J)^{-1} J^T$.
  2. Bộ điều khiển PID: Sử dụng cấu trúc điều khiển hồi tiếp vòng kín kinh điển để điều khiển vận tốc và vị trí: $$u(t) = K_p e(t) + K_i \int_{0}^{t} e(t)dt + K_d \frac{de(t)}{dt}$$ Với $K_p$, $K_i$, $K_d$ lần lượt là các hệ số tỉ lệ, tích phân và vi phân nhằm đảm bảo độ chính xác bám quỹ đạo và triệt tiêu sai số xác lập.
  3. Thuật toán điều hướng Dynamic Window Approach (DWA): Thuật toán lập quỹ đạo cục bộ, tính toán không gian vận tốc cho phép ($V_a$), không gian vận tốc cửa sổ động ($V_d$) dựa trên giới hạn gia tốc $(\dot{v}, \dot{\omega})$ và chu kỳ trích mẫu $\Delta t$. Hàm mục tiêu tối ưu hóa quỹ đạo có dạng: $$G(v, \omega) = \alpha \cdot \text{heading}(v, \omega) + \beta \cdot \text{dist}(v, \omega) + \gamma \cdot \text{vel}(v, \omega)$$ Trong đó, $\text{heading}$ đo lường mức độ hướng về điểm đích, $\text{dist}$ là khoảng cách đến vật cản gần nhất (clearance), và $\text{vel}$ là độ lớn vận tốc di chuyển.
  4. Hệ điều hành Robot (ROS): Nền tảng trung gian (framework) phân tán chạy trên hệ điều hành Linux (Ubuntu 20.04), quản lý hệ thống thông qua các thành phần: Package, Node, Topic, Service, Action và ROS Master. Đề tài khai thác gói điều hướng move_base, gói trực quan hóa dữ liệu Rviz, và gói quản lý bản đồ Map Server.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp lý thuyết: Nghiên cứu tài liệu chuyên khảo về xe tự hành, phân loại AGV (dạng kéo, chở, nâng, đẩy; dẫn đường bằng dây từ, ray dẫn, vạch kẻ sàn hoặc không đường dẫn Free Path Navigation).
  • Phương pháp mô hình hóa và mô phỏng: Ứng dụng công cụ MATLAB/Simulink để thiết lập khối tính toán động học thuận, động học nghịch và khảo sát sai số quỹ đạo chuyển động của hệ 4 bánh Mecanum.
  • Phương pháp thiết kế cơ khí 3D: Sử dụng phần mềm SOLIDWORKS của hãng Dassault Systèmes để dựng mô hình cấu trúc 3D, thiết kế chi tiết cụm cơ khí, tối ưu hóa không gian lắp ráp linh kiện.
  • Phương pháp thực nghiệm tích hợp: Chế tạo phần cứng, lập trình điều khiển nhúng, kết nối giao tiếp giữa mạch điều khiển vi xử lý và máy tính điều phối, thực nghiệm chạy thử trên các quỹ đạo thực tế.

Nguồn dữ liệu và thiết bị sử dụng

  • Cảm biến định vị Lidar: SLAMTEC Mapper M1M1 tích hợp công nghệ SLAM.
  • Hệ thống xử lý và điều khiển: Máy tính nhúng Raspberry Pi kết nối Camera 5MP, vi điều khiển Arduino.
  • Cơ cấu chấp hành: Cụm 4 động cơ giảm tốc DC GA25-37 kèm encoder đo tốc độ.

Thiết kế và triển khai

Kiến trúc phần cứng và cơ khí

Robot được xây dựng dựa trên khung kim loại chịu lực với hệ thống truyền động 4 bánh xe Mecanum độc lập. Kích thước bao ngoài đạt $400 \times 300\text{ mm}$, tải trọng vận chuyển hữu ích đạt $2\text{ kg}$. Mỗi bánh xe được dẫn động bởi một động cơ DC giảm tốc GA25-37 có tích hợp đĩa encoder quang học để phản hồi vận tốc về vi điều khiển. Hệ thống cấp nguồn được thiết kế phân tầng, tích hợp các mạch bảo vệ an toàn điện nhằm cách ly nhiễu giữa khối điều khiển logic và khối công suất động cơ.

Cấu trúc phần mềm và tích hợp hệ thống

Hệ thống điều khiển robot được phân cấp thành hai tầng xử lý chính:

  1. Tầng điều khiển cấp cao (High-level Control): Triển khai trên máy tính nhúng Raspberry Pi chạy hệ điều hành Ubuntu 20.04 LTS và môi trường ROS 1. Tầng này đảm nhận việc thu nhận dữ liệu quét từ cảm biến Lidar SLAMTEC M1M1 và hình ảnh từ Camera 5MP; thực thi thuật toán SLAM để tái tạo bản đồ môi trường dạng lưới chiếm chỗ (Occupancy Grid Map); chạy ngăn xếp move_base với bộ lập quỹ đạo toàn cục (Global Planner: Dijkstra/A*) và bộ lập quỹ đạo cục bộ (Local Planner: DWA).
  2. Tầng điều khiển cấp thấp (Low-level Control): Triển khai trên vi điều khiển Arduino, chịu trách nhiệm nhận lệnh vận tốc $(v_x, v_y, \omega)$ từ ROS thông qua giao thức giao tiếp nối tiếp (Serial/UART), giải mã động học nghịch để tính toán tốc độ quay đặt cho từng bánh xe, và thực thi thuật toán điều khiển PID vận tốc vòng kín dựa trên tín hiệu xung encoder.
Thành phần hệ thống Thiết bị / Nền tảng kỹ thuật Chức năng chính
Khung và cơ cấu di chuyển Khung kim loại, 4 bánh Mecanum ($45^\circ$) Tạo chuyển động đa hướng, xoay chuyển linh hoạt
Động cơ và truyền động 4 động cơ DC giảm tốc GA25-37 + Encoder Chấp hành chuyển động và phản hồi vận tốc bánh xe
Cảm biến lập bản đồ & SLAM Lidar SLAMTEC Mapper M1M1 Quét 2D, đo khoảng cách, tạo bản đồ và định vị
Cảm biến thị giác Camera 5MP Raspberry Pi Quan sát môi trường xung quanh
Bộ xử lý trung tâm (Cấp cao) Raspberry Pi (Ubuntu 20.04 + ROS 1) Xử lý SLAM, DWA, move_base, trực quan hóa Rviz
Bộ điều khiển nhúng (Cấp thấp) Vi điều khiển Arduino Tính toán động học nghịch, điều khiển PID động cơ
Phần mềm thiết kế 3D SOLIDWORKS Thiết kế bản vẽ cơ khí 3D và bố trí không gian lắp ráp

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Chương này phân tích tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh tự động hóa và cách mạng công nghiệp 4.0. Trình bày lý do lựa chọn mô hình AGV phục vụ khách sạn, các lợi ích về mặt vận hành không tiếp xúc và giảm chi phí nhân công. Xác định mục tiêu thiết kế mô hình AGV hoạt động độc lập, tránh vật cản, định vị bản đồ và phục vụ thức ăn/đồ dùng; thiết lập các giới hạn nghiên cứu về tải trọng (2 kg) và kích thước thân xe (400x300 mm).

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ ROBOT AGV PHỤC VỤ KHÁCH SẠN

Tổng hợp lịch sử phát triển của xe tự hành từ mô hình đầu tiên "Guide-O-Matic" (Arthur Barett, 1953) đến các giai đoạn phát triển cảm biến, vi xử lý và công nghệ không đường dẫn (Free Path). Trình bày phân loại AGV theo chức năng (dạng kéo, dạng chở, dạng nâng, dạng đẩy) và theo phương thức dẫn đường (dây từ ngầm, ray dẫn, vạch kẻ đường, dẫn đường tự do). Khảo cứu hiện trạng nghiên cứu trong và ngoài nước thông qua các mô hình thực tế:

Mô hình Robot Đơn vị / Quốc gia phát triển Thông số và đặc điểm chính
Relay (tiền thân là SaviOne) Savioke (San Jose, California, Mỹ) Giới thiệu 2014-2015; đến 2018 có 70 robot vận hành tại các khách sạn; tự điều hướng hành lang, đi thang máy
RUN Yunji Technology (Bắc Kinh, Trung Quốc) Kích thước: Cao 90 cm, đường kính 90 cm; Kích thước ngăn chứa: $27 \times 22 \times 30\text{ cm}$; Khối lượng: $41\text{ kg}$; Tải trọng: $10\text{ kg}$; Vận tốc: $0.7\text{ m/s}$; Thời gian hoạt động: $8\text{ giờ}$
Motar Nhóm kỹ sư Việt Nam (Hà Nội, 2018) Chiều cao: $1.3\text{ m}$; Khối lượng: $20\text{ kg}$; Phục vụ tại Robot Café; di chuyển theo vạch kẻ sẵn, nhận biết vật cản nhưng không tự tránh

CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Trình bày chi tiết cấu tạo bánh xe Mecanum (phát minh bởi kỹ sư Bengt Erland Ilon thập niên 1970) và thiết lập toàn bộ hệ phương trình động học thuận/nghịch cho 4 bánh xe đặt góc $45^\circ$. Trình bày lý thuyết giải thuật PID ($P_{out}, I_{out}, D_{out}$) và thuật toán điều hướng Dynamic Window Approach (DWA) với các hàm mục tiêu Target heading, Clearance và Velocity. Giới thiệu tổng quan hệ điều hành ROS (Package, Node, Topic, Service, Action, ROS Master), ngăn xếp move_base, công cụ trực quan hóa Rviz, nguyên lý công nghệ SLAM (Localization và Mapping), đặc tính cảm biến Lidar SLAMTEC Mapper M1M1 và vai trò của phần mềm SOLIDWORKS trong thiết kế 3D.

CHƯƠNG 4: TÍNH TOÁN ĐỘNG CƠ VÀ LỰA CHỌN THIẾT BỊ

Tính toán công suất, mô-men xoắn yêu cầu cho hệ thống truyền động dựa trên các thông số tải trọng và lực cản chuyển động. Lựa chọn động cơ DC GA25-37 kèm hộp giảm tốc và encoder phù hợp. Trình bày thông số kỹ thuật của cảm biến Lidar SLAMTEC Mapper M1M1 và Camera 5MP Raspberry Pi.

Thông số kỹ thuật của Lidar SLAMTEC M1M1 Giá trị định mức
Phạm vi đo khoảng cách $20\text{ m}$
Tần số lấy mẫu $7000\text{ Hz}$
Phạm vi vùng quét bản đồ $300\text{ m} \times 300\text{ m}$
Độ phân giải không gian $0.05\text{ m}$
Tốc độ di chuyển tối đa $1\text{ m/s}$
Độ chính xác tái định vị (Relocalization) $< 0.02\text{ m}$
Thời lượng tối ưu hóa bản đồ Khoảng $1\text{ giờ}$
Góc nghiêng hoạt động tối đa $30^\circ$
Tần số làm mới dữ liệu $8\text{ Hz}$

CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN

Xây dựng mô hình mô phỏng Simulink cho cấu trúc chuyển động xe 4 bánh Mecanum. Thiết lập lưu đồ giải thuật cho chương trình điều khiển trung tâm; thiết lập sơ đồ nguyên lý kết nối và giao thức truyền thông giữa máy tính nhúng Raspberry Pi và mạch vi điều khiển. Xây dựng sơ đồ khối phần cứng, mạch điều khiển công suất động cơ, thuật toán định vị robot và các giải pháp an toàn điện cho hệ thống nguồn.

CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

Trình bày kết quả mô phỏng trên nền tảng MATLAB/Simulink:

  • Khảo sát 3 trường hợp quỹ đạo chuyển động của xe và đánh giá các biểu đồ sai số quỹ đạo tương ứng.
  • Khảo sát các trường hợp xe chạy tịnh tiến theo phương X (Trường hợp 1, Trường hợp 2, Trường hợp 3).
  • Khảo sát các trường hợp xe chạy tịnh tiến theo phương Y (Trường hợp 1, Trường hợp 2, Trường hợp 3).
  • Khảo sát phản ứng điều khiển khi robot thực hiện quay góc $90^\circ$ với tốc độ góc đặt là $1\text{ rad/s}$. Trình bày kết quả thử nghiệm thực tế của mô hình phần cứng về khả năng di chuyển và đáp ứng lệnh điều hướng.

CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tổng kết các kết quả kỹ thuật đã hoàn thành so với mục tiêu đề ra; chỉ rõ các hạn chế kỹ thuật hiện tại của mô hình và đề xuất các hướng nâng cấp, phát triển hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật chính

  1. Thiết kế cơ khí và phần cứng: Hoàn thiện mô hình AGV 4 bánh Mecanum với kích thước thực tế $400 \times 300\text{ mm}$, tổng khối lượng $5\text{ kg}$, đáp ứng tốt khả năng mang tải trọng $2\text{ kg}$. Tích hợp thành công động cơ GA25-37, cảm biến Lidar SLAMTEC Mapper M1M1, Camera 5MP và vi điều khiển.
  2. Mô hình hóa và mô phỏng: Thiết lập hoàn chỉnh mô hình toán học giải tích động học thuận và nghịch. Mô phỏng thành công trên MATLAB/Simulink các kịch bản chuyển động: chuyển động tịnh tiến dọc trục X, tịnh tiến ngang trục Y, chuyển động theo 3 dạng quỹ đạo phức hợp và chuyển động tự quay góc $90^\circ$ tại vận tốc góc $1\text{ rad/s}$. Các biểu đồ sai số cho thấy hệ thống bám sát quỹ đạo đặt ra.
  3. Phần mềm và thuật toán điều hướng: Ứng dụng thành công hệ điều hành ROS trên Ubuntu 20.04, kết nối công cụ move_base, thuật toán DWA và cảm biến Lidar M1M1 để quét môi trường trong phạm vi $20\text{ m}$, phân giải $0.05\text{ m}$, cho phép tái định vị với sai số dưới $0.02\text{ m}$ và trực quan hóa không gian làm việc trên Rviz.

Giải pháp và kiến nghị kỹ thuật từ nhóm tác giả

  • Ứng dụng kết cấu bánh Mecanum thay cho bánh vi sai truyền thống nhằm tối ưu hóa khả năng xoay sở trong hành lang hẹp và không gian phòng khách sạn mà không cần mở rộng bán kính quay xe.
  • Sử dụng kiến trúc điều khiển phân tầng: tách biệt tác vụ nặng (xử lý hình ảnh, bản đồ SLAM, thuật toán DWA) trên Raspberry Pi và tác vụ thời gian thực (đọc encoder, băm xung PWM điều khiển PID động cơ) trên vi điều khiển nhằm tránh nghẽn luồng xử lý.

Đóng góp của đề tài

So với các mô hình nghiên cứu trong nước trước đây (như robot Motar chỉ chạy theo vạch cố định và dừng lại khi gặp vật cản), đề tài đã tự xây dựng và tích hợp thành công một hệ thống AGV tự hành không phụ thuộc đường dẫn cố định (Free Path Navigation), có khả năng lập bản đồ số trong không gian $300\text{ m} \times 300\text{ m}$, tự tính toán tránh vật cản động thông qua thuật toán DWA và tích hợp giao diện điều khiển giám sát.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Mô hình chế tạo mới dừng lại ở quy mô thử nghiệm phòng thí nghiệm với kích thước nhỏ ($400 \times 300\text{ mm}$) và tải trọng giới hạn ($2\text{ kg}$), chưa đáp ứng được nhu cầu vận chuyển hành lý nặng hoặc khối lượng đồ dùng lớn trong vận hành khách sạn thực tế.
  • Hệ thống chưa được tích hợp module điều khiển liên tầng tự động (chưa có giao tiếp tự động gọi thang máy và mở cửa phòng khách sạn như các dòng thương mại chuyên dụng Savioke Relay hay Yunji RUN).
  • Dữ liệu thực nghiệm chuyển động vẫn chịu ảnh hưởng bởi hiện tượng trượt cơ học đặc trưng của con lăn bánh xe Mecanum khi di chuyển trên các bề mặt sàn có độ ma sát thay đổi.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp kết cấu cơ khí và công suất động cơ để tăng tải trọng chuyên chở và dung lượng pin, kéo dài thời gian hoạt động liên tục.
  • Hoàn thiện thuật toán điều khiển thích nghi nhằm bù sai số trượt của bánh xe Mecanum trong môi trường thực tế.
  • Mở rộng giao thức phần mềm để tích hợp với hệ thống quản lý khách sạn (PMS), mạng IoT điều khiển thang máy và hệ thống cửa phòng tự động.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo: Sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Tự động hóa và Khoa học Máy tính đang thực hiện các đề tài về xe tự hành AMR/AGV.
  • Nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu:
    • Chương 3: Hệ thống công thức giải tích động học thuận - nghịch chi tiết cho hệ dẫn động 4 bánh Mecanum và cơ sở toán học của thuật toán DWA.
    • Chương 4 & Chương 5: Quy trình tính toán lựa chọn thiết bị, cấu hình kết nối phần cứng giữa máy tính nhúng và vi điều khiển, cùng giải pháp tích hợp cảm biến Lidar SLAMTEC M1M1 trên nền tảng ROS.
    • Chương 6: Phương pháp xây dựng mô hình mô phỏng Simulink để kiểm chứng quỹ đạo và đánh giá sai số động học trước khi triển khai trên phần cứng thực tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Thông số kích thước, khối lượng và tải trọng thiết kế của mô hình AGV này là bao nhiêu?

Theo nhiệm vụ đồ án và nội dung thiết kế, robot có kích thước thân xe là $400 \times 300\text{ mm}$, tổng khối lượng của xe là $5\text{ kg}$ và tải trọng hàng hóa thiết kế cho phép mang theo là $2\text{ kg}$.

2. Bánh xe Mecanum mang lại ưu điểm gì cho robot so với bánh xe thông thường?

Bánh xe Mecanum (phát minh bởi Bengt Erland Ilon) có các con lăn nhỏ bố trí nghiêng $45^\circ$ so với chu vi bánh xe. Cấu hình 4 bánh Mecanum cho phép robot di chuyển đa hướng (tiến, lùi, di chuyển ngang sang hai bên, đi chéo) và quay tròn tại chỗ mà không cần thay đổi hướng thân xe, giúp robot hoạt động linh hoạt trong không gian chật hẹp của hành lang khách sạn.

3. Thuật toán Dynamic Window Approach (DWA) thực hiện nhiệm vụ gì trong đồ án?

Thuật toán DWA được sử dụng ở tầng điều hướng cục bộ để tìm ra cặp vận tốc $(v, \omega)$ tối ưu gửi xuống động cơ. Thuật toán giới hạn không gian vận tốc có thể đạt được trong chu kỳ lấy mẫu $\Delta t$ dựa trên gia tốc tối đa, sau đó tối ưu hóa hàm mục tiêu gồm ba thành phần: hướng đến đích ($\text{heading}$), khoảng cách an toàn với vật cản ($\text{dist}$) và tốc độ di chuyển ($\text{vel}$).

4. Cảm biến Lidar SLAMTEC Mapper M1M1 có những thông số vận hành kỹ thuật cơ bản nào?

Cảm biến Lidar M1M1 có phạm vi đo $20\text{ m}$, tần số lấy mẫu $7000\text{ Hz}$, phạm vi quét tạo bản đồ $300\text{ m} \times 300\text{ m}$, độ phân giải $0.05\text{ m}$, tần số làm mới dữ liệu $8\text{ Hz}$, hỗ trợ tốc độ di chuyển tối đa $1\text{ m/s}$ và đạt độ chính xác tái định vị dưới $0.02\text{ m}$.

5. Kiến trúc điều khiển phần cứng của robot được phân chia như thế nào?

Hệ thống gồm hai khối xử lý chính: máy tính nhúng Raspberry Pi chạy hệ điều hành Ubuntu 20.04 kết hợp ROS 1 đảm nhiệm các thuật toán cấp cao (SLAM, định vị Lidar, xử lý camera, thuật toán DWA qua move_base), truyền thông qua cổng nối tiếp xuống vi điều khiển Arduino để thực thi điều khiển cấp thấp (thuật toán PID điều khiển vận tốc 4 động cơ DC GA25-37 và đọc tín hiệu encoder).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế, chế tạo AGV phục vụ khách sạn" của nhóm tác giả ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ Điện tử - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã hoàn thành trọn vẹn quy trình nghiên cứu từ tính toán lý thuyết, thiết kế 3D, mô phỏng động học đến chế tạo mô hình thực nghiệm. Hệ thống ứng dụng thành công cấu hình 4 bánh Mecanum đa hướng kết hợp nền tảng ROS, cảm biến Lidar SLAMTEC M1M1 và thuật toán điều hướng DWA để giải quyết bài toán tự hành trong không gian khách sạn. Kết quả nghiên cứu cung cấp một tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo thực tiễn cao cho việc phát triển các dòng robot di động tự động phục vụ trong ngành dịch vụ lưu trú.