Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bộ môn quần vợt (tennis), các buổi tập luyện đòi hỏi cường độ vận động liên tục và sức bền lớn. Một buổi tập luyện cá nhân thông thường phụ thuộc nhiều vào máy phóng bóng tự động. Tuy nhiên, một máy phóng bóng tiêu chuẩn chứa khoảng 100 quả bóng sẽ phóng hết toàn bộ số bóng này với tốc độ trung bình 10 quả sau mỗi 29 giây. Như vậy, thời gian hoạt động liên tục của máy chỉ kéo dài khoảng 290 giây (tương đương 4 phút 50 giây). Sau chu kỳ này, người chơi bắt buộc phải dừng toàn bộ hoạt động tập luyện để đi thu gom bóng nằm rải rác trên khắp mặt sân bằng các thiết bị rổ gom thủ công, tiêu tốn hơn 2 phút cho mỗi lần thu gom. Thống kê từ đề tài chỉ ra rằng người chơi phải dành khoảng 35% tổng thời gian buổi tập chỉ cho việc nhặt bóng thay vì rèn luyện kỹ năng. Đối với những vận động viên hoặc người chơi quần vợt phải ngồi xe lăn, việc di chuyển liên tục để cúi nhặt bóng lại càng gây tiêu hao thể lực nghiêm trọng và gặp nhiều trở ngại cơ học.

Nhằm giải quyết bất cập trên, đề tài tập trung nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một thiết bị tự hành đóng vai trò như robot trợ lý thu gom bóng tennis trên sân tập.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu:

  1. Nghiên cứu, thiết kế và phát triển hệ thống thị giác máy tính nhận dạng quả bóng tennis, xác định chính xác hình dạng và tọa độ vị trí của bóng trong không gian thực.
  2. Thiết kế và chế tạo cơ cấu cơ khí thu gom bóng, kết hợp hệ thống truyền động bánh xe vi sai để điều hướng robot tiếp cận mục tiêu.
  3. Tích hợp hệ thống điều khiển tự động đồng bộ giữa khối xử lý ảnh, khối điều hướng di chuyển và cơ cấu nạp bóng vào thùng chứa.

Yêu cầu và chỉ tiêu kỹ thuật đặt ra:

  • Yêu cầu đầu vào (ràng buộc kỹ thuật): Giảm thời gian chết trong huấn luyện quần vợt cá nhân; hoạt động độc lập bằng nguồn pin tích hợp trên bo mạch; có khả năng thu gom bóng đứng yên về hộp chứa; kết cấu cơ khí chịu được va đập khi bóng tennis vô tình đánh trúng.
  • Chỉ tiêu đầu ra: Giảm 75% thời gian gián đoạn của người tập; thời gian vận hành liên tục đạt tối thiểu 1 giờ không cần nguồn cấp ngoài; tỷ lệ thu gom bóng thành công đạt trên 80%; kết cấu chịu lực tốt trước va chạm bóng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Thiết bị robot tự động tích hợp hệ thống thị giác máy tính, cơ cấu thu gom dạng trục lăn và khung gầm dẫn động hai bánh vi sai.
  • Phạm vi không gian và chức năng: Không gian hoạt động trên bề mặt sân tennis tiêu chuẩn. Phạm vi đề tài tập trung vào việc nhận dạng, di chuyển đến vị trí bóng và đưa bóng từ mặt sân vào rổ chứa gắn trên thân robot; việc vận chuyển bóng từ rổ chứa sang phễu nạp của máy bắn bóng chuyên dụng không nằm trong phạm vi giải quyết của nghiên cứu này.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng tổng hợp các nguyên lý cơ học chuyển động, lý thuyết điều khiển tự động và kỹ thuật xử lý ảnh kỹ thuật số:

Khung lý thuyết và công thức tính toán

  • Lý thuyết cơ học chuyển động: Đánh giá lực cản không khí ($F_d = \frac{1}{2} C_d A \rho v^2$) và lực ma sát lăn ($F_r = W \cdot C_{rr} \cdot g$) tác động lên khung xe khi chuyển động trên mặt sân bê tông.
  • Lý thuyết truyền động và bảo toàn năng lượng: Tính toán mô-men xoắn và công suất động cơ dẫn động theo công thức $P = \frac{n \cdot T}{9{,}55 \times 10^6}$; áp dụng định luật bảo toàn năng lượng ($\frac{1}{2}m_1v_1^2 + \frac{1}{2}m_2v_2^2 = \dots$) để xác định vận tốc góc của trục phóng khi đưa bóng vào khay chứa.
  • Lý thuyết xử lý ảnh và thị giác máy tính: Phân tích không gian màu YIQ (độ sáng $Y$, sắc độ $I$, độ bão hòa $Q$) để tách màu vàng đặc thù của bóng tennis khỏi nền sân; kỹ thuật lọc nhiễu Gaussian; giải thuật dò biên Canny; trích xuất các thuộc tính hình học vùng thông qua diện tích pixel (bw area), hộp giới hạn (bounding box) và độ lệch tâm (eccentricity) nhằm nhận diện hình tròn.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp ma trận đánh giá lựa chọn giải pháp: So sánh định tính và định lượng giữa 5 phương án thu gom bóng (thu gom thủ công, sân nghiêng dồn bóng, quạt hút chân không - băng tải, robot chạy theo quỹ đạo lập trình sẵn, robot tự định vị tìm bóng).
  • Phương pháp tính toán thiết kế kỹ thuật: Tính toán động lực học, phân tích tải trọng tĩnh và ứng suất uốn của các trục truyền động cơ khí.
  • Phương pháp mô hình hóa 3D: Thiết kế toàn bộ kết cấu cơ khí, bố trí động cơ và hệ thống truyền động trên phần mềm CAD trước khi gia công.
  • Phương pháp thực nghiệm: Thử nghiệm tĩnh (kiểm tra liên kết cơ khí, mạch điện tử) và thử nghiệm động (đo vận tốc quay không tải, có tải, kiểm tra độ chính xác nhận dạng ảnh dưới các điều kiện ngưỡng khác nhau, khả năng bám quỹ đạo và thu hồi bóng trên sân).

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được hiện thực hóa dưới dạng một robot cơ điện tử tích hợp giữa phần cứng cơ khí, hệ thống điện tử điều khiển và thuật toán thị giác máy tính.

Hạng mục thành phần Thông số kỹ thuật chi tiết Vai trò trong hệ thống
Khung gầm cơ khí Thanh nhôm định hình kích thước $20 \times 20\text{ mm}$ Chịu lực chính, định vị các cụm chức năng
Động cơ dẫn động chính (x2) Động cơ DC Servo 24VDC, 60W, 9000 rpm, tỷ số truyền hộp số 19,2:1, tốc độ đầu ra 468 rpm, mô-men xoắn 15 kgf.cm, encoder Hall 2 kênh A-B (13 xung) Dẫn động 2 bánh xe di chuyển vi sai
Mạch điều khiển DC Servo Module MSD-ED 200W, nhân ARM Cortex-M3, MOSFET, thuật toán điều khiển vòng kín PID/PI, dòng cực đại 10A, điện áp 10–27V Điều khiển chính xác vận tốc và vị trí robot
Động cơ thu gom bóng (x2) Động cơ GA25-370 DC 12VDC, tốc độ hộp số 620 rpm, mô-men xoắn 0,098 Nm, dòng không tải 50 mA Dẫn động 2 trục lăn quay ngược chiều để cuốn bóng lên rổ
Mạch điều khiển trục cuốn Mạch cầu H kép L298, điện áp hoạt động 5–30VDC, dòng định mức 2A/kênh, công suất tối đa 25W Điều khiển đảo chiều và tốc độ động cơ cuốn bóng
Khối xử lý trung tâm Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 (SoC Broadcom BCM2837B0 Cortex-A53 64-bit, 1GB LPDDR2) Xử lý ảnh từ camera, tính toán tọa độ bóng
Khối vi điều khiển chấp hành Bo mạch Arduino Mega 2560 (ATmega2560, 16 MHz, 54 chân Digital, 16 kênh Analog, 4 cổng UART) Nhận lệnh điều hướng, phát xung PWM điều khiển động cơ
Cảm biến thị giác Raspberry Pi Camera v2 (cảm biến Sony IMX219 8 megapixel) Ghi nhận khung hình sân bóng phục vụ phân đoạn màu
Nguồn cấp năng lượng Ắc quy axit-chì 12V 7,5Ah (khối lượng 2,17 kg, kích thước $65 \times 95 \times 151\text{ mm}$) Cấp nguồn động lực và nguồn điều khiển
Mạch hạ áp logic Mạch Buck DC-DC 5V 3A Dual USB (tần số 125 kHz, hiệu suất 95%, đầu vào 6–36VDC) Hạ áp từ ắc quy để nuôi Raspberry Pi và Arduino
Bánh xe phụ 02 bánh xe đa hướng lớn bằng thép và nhựa, đường kính 40 mm, tải trọng 35 kg Đỡ tải trọng của hộp chứa bóng phía sau

Tính toán động học và động lực học

  1. Tính toán lực kéo di chuyển: Với tổng khối lượng robot kèm 70 quả bóng khoảng 9 kg (tương đương trọng lực $90\text{ N}$), bán kính bánh xe $r = 0{,}05\text{ m}$, mô-men xoắn yêu cầu cho mỗi động cơ dẫn động là $T = \frac{90 \times 0{,}05}{2} = 2{,}25\text{ Nm}$. Để đạt vận tốc thiết kế $v = 0{,}6\text{ m/s}$ với chu vi bánh xe $p = 0{,}314\text{ m}$, tốc độ quay yêu cầu của trục bánh xe tối thiểu là 150 rpm. Công suất tính toán cần thiết đạt $P = 35{,}34\text{ W}$, do đó nhóm lựa chọn động cơ DC Servo 60W – 468 rpm nhằm đảm bảo hệ số an toàn.
  2. Tính toán cơ cấu cuốn bóng: Động cơ cuốn đặt nghiêng một góc $25^\circ$ để tạo góc bắn $65^\circ$ đưa bóng vào rổ. Quả bóng có đường kính $0{,}06\text{ m}$, khối lượng khoảng $57\text{ g}$. Khi robot tiếp cận ở vận tốc $0{,}3\text{ m/s}$, tốc độ dài tiếp tuyến yêu cầu của trục cuốn là $0{,}94\text{ m/s}$ (tương đương tốc độ quay tối thiểu 299 rpm, mô-men xoắn $0{,}06\text{ Nm}$, công suất $1{,}8\text{ W}$). Nhóm chọn động cơ GA25-370 (620 rpm, mô-men $0{,}098\text{ Nm}$) đáp ứng tốt yêu cầu này.

Quy trình xử lý ảnh và điều khiển bám mục tiêu

Thuật toán thị giác máy tính chạy trên môi trường Python của Raspberry Pi:

  1. Camera chụp khung hình phía trước thiết bị.
  2. Trích xuất mặt phẳng màu vàng từ không gian màu của ảnh, chuyển đổi sang ảnh mức xám và áp dụng bộ lọc làm mịn Gaussian.
  3. Nhị phân hóa ảnh với giá trị ngưỡng cố định được thiết lập ở mức 230.
  4. Quét các vùng pixel trắng (bw area), áp dụng hộp bao (bounding box) và tính độ lệch tâm (eccentricity) để lọc bỏ các đối tượng gây nhiễu, giữ lại vùng đáp ứng đúng hình dạng bóng tennis.
  5. Xác định tọa độ trọng tâm $(x, y)$ của quả bóng, tính toán khoảng cách và góc lệch tương đối so với trục của robot.
  6. Gửi dữ liệu góc lệch và khoảng cách qua cổng giao tiếp nối tiếp sang Arduino Mega 2560 để xuất xung PWM điều khiển hai động cơ DC Servo di chuyển hướng về quả bóng.
  7. Khi bóng đi vào giữa hai thanh định hướng phía trước, động cơ cuốn GA25-370 kích hoạt đẩy bóng vào thùng chứa.
  8. Trong trường hợp không phát hiện bóng trong khung hình, robot tự động quay một góc $45^\circ$ để quét tìm kiếm lại; nếu thực hiện tìm kiếm 5 lần liên tiếp không có kết quả, hệ thống sẽ tự động ngắt hoạt động.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương này nêu rõ bối cảnh tập luyện quần vợt với máy bắn bóng tự động, chỉ ra thực trạng người tập mất tới 35% thời gian để nhặt bóng thủ công và những khó khăn của người chơi ngồi xe lăn. Tác giả xác lập hệ thống yêu cầu kỹ thuật đầu vào, chỉ tiêu đầu ra cho robot, đồng thời tiến hành so sánh 5 phương pháp thu gom bóng qua ma trận đánh giá. Kết quả lựa chọn giải pháp robot tự tìm bóng nhờ khả năng cơ động cao, giá thành hợp lý và tính tương thích sân bãi tốt.

Chương 2: Tài liệu tổng quan

Tác giả trình bày tổng quan về các cơ chế nhặt bóng cơ học (phương pháp mái chèo, phương pháp con lăn Velcro, bánh xe thu gom lồng sóc và thiết bị thương mại Tomohopper). Về mặt phần mềm, chương phân tích sơ đồ khối vận hành, so sánh các bộ lọc ảnh (Gaussian, Median, Mean) và kỹ thuật phát hiện cạnh (Canny, Sobel). Nghiên cứu giải thích lý do loại bỏ phép biến đổi Hough do độ phức tạp tính toán lớn gây trễ thời gian thực, từ đó lựa chọn phương pháp phân đoạn màu kết hợp trích xuất thuộc tính vùng (diện tích, độ lệch tâm). Phần cuối chương mô tả chi tiết thông số kỹ thuật của từng linh kiện phần cứng được sử dụng (khung nhôm $20 \times 20\text{ mm}$, động cơ DC Servo 60W, camera Raspberry Pi v2, bo mạch Arduino Mega 2560, máy tính Raspberry Pi 3, ắc quy axit-chì 12V 7,5Ah, driver MSD-ED 200W, mạch hạ áp Buck 5V 3A, động cơ GA25-370, driver L298 và bánh xe đa hướng).

Chương 3: Thiết kế và thi công

Chương 3 trình bày các tính toán thiết kế chi tiết:

  • Lập danh sách khối chức năng và mô tả nguyên lý vận hành toàn hệ thống.
  • Tính toán lực cản không khí ($0{,}0004\text{ N}$) và lực ma sát lăn ($0{,}15\text{ N}$), xác định tổng lực cản $0{,}1504\text{ N}$.
  • Tính chọn công suất và tốc độ cho 2 động cơ DC Servo dẫn động chính ($35{,}34\text{ W}$, 150 rpm) và 2 động cơ thu gom GA25-370 ($1{,}8\text{ W}$, 299 rpm).
  • Thiết kế bản vẽ phác thảo, bản vẽ CAD tổng thể, bản vẽ phân rã cụm cơ khí.
  • Thiết kế chi tiết hệ thống truyền động chính (bánh xe dẫn hướng vi sai phía trước), hệ thống truyền động thứ cấp (hai bánh xe đa hướng chịu lực phía sau), cơ chế định hướng hình phễu và cơ chế cuốn phóng bóng nghiêng $30^\circ$.
  • Lập sơ đồ nối dây điện, bản vẽ mạch điều khiển và mô hình động học hệ thống vi sai hai bánh.
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật xử lý ảnh phân đoạn màu và giao tiếp giữa Raspberry Pi và Arduino.

Chương 4: Kết quả và thực nghiệm

Tác giả tiến hành kiểm nghiệm độ bền ứng suất uốn của trục động cơ Servo và trục động cơ cuốn bóng. Nội dung chương trình thực nghiệm bao gồm kiểm tra tĩnh (độ vững chắc của khung cơ khí, khả năng cấp nguồn và ổn định tín hiệu của mạch điện) và kiểm tra động (đo vận tốc quay không tải, có tải của các động cơ, đo đạc hiệu quả định hướng của thanh dẫn hướng bóng, thử nghiệm khả năng di chuyển trên bề mặt sân tennis, độ ổn định của thùng chứa bóng khi chất đầy). Đặc biệt, chương đánh giá kết quả thực nghiệm của thuật toán thị giác: so sánh kết quả phát hiện biên Prewitt/Canny, kết quả biến đổi Hough, hiệu quả tách ngưỡng màu vàng ở các mức khác nhau và khả năng nhận diện tâm bóng dựa trên tỷ lệ pixel/khoảng cách thực tế.

Chương 5: Kết luận

Tổng kết lại các mục tiêu đã hoàn thành của đề án: chế tạo thành công mô hình phần cứng hoạt động ổn định, hiện thực hóa 3 chức năng cốt lõi (nhận diện bóng bằng camera, điều hướng tự động và thu gom bóng vào thùng chứa). Đồng thời, chương chỉ ra các vấn đề kỹ thuật còn tồn đọng và đề xuất các hướng phát triển tiếp theo cho thiết bị.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Chế tạo hoàn chỉnh nguyên mẫu robot thu gom bóng tennis tự hành với kết cấu khung nhôm định hình $20 \times 20\text{ mm}$, tải được hộp chứa có sức chứa lên đến 60–70 quả bóng tennis.
  • Tích hợp thành công hệ thống thị giác máy tính sử dụng camera 8MP trên Raspberry Pi 3, nhận dạng bóng tennis thông qua trích xuất mặt phẳng màu vàng và phân ngưỡng nhị phân ở giá trị 230, kết hợp lọc thuộc tính vùng (bw area, bounding box, eccentricity).
  • Xây dựng thành công thuật toán định vị tâm bóng và chuyển đổi tọa độ từ pixel sang khoảng cách thực tế, phục vụ điều hướng chuyển động vi sai hai bánh.
  • Cơ cấu thu gom dạng 2 trục lăn quay ngược chiều chạy bằng động cơ GA25-370 kết hợp càng dẫn hướng phía trước hoạt động ổn định, nạp bóng thành công vào thùng chứa phía sau.

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Đề xuất thay thế thuật toán biến đổi Hough bằng giải pháp phân đoạn màu kết hợp lọc thuộc tính hình học vùng nhằm giảm tải xử lý cho máy tính nhúng, giải quyết hiện tượng trễ khung hình khi vận hành thực tế.
  • Sử dụng kết hợp hai bộ điều khiển: máy tính nhúng chuyên trách xử lý thị giác (Raspberry Pi) và vi điều khiển chuyên trách điều khiển động cơ vòng kín (Arduino Mega 2560 kết hợp driver MSD-ED ARM Cortex-M3), giúp phân tách nhiệm vụ và tăng tính ổn định của hệ thống thời gian thực.
  • Thiết kế bố trí hai bánh xe đa hướng lớn chịu lực phía sau để cân bằng trọng tâm robot khi số lượng bóng thu gom trong hộp chứa tăng dần.

Đóng góp so với các nghiên cứu và sản phẩm trước đó

  • Cung cấp một phương án tự động hóa thay thế các biện pháp thu gom bóng thủ công tốn sức lực (như ống gom, rổ gom hoặc xe đẩy Tomohopper).
  • So với các giải pháp cải tạo mặt sân nghiêng hoặc hệ thống quạt hút chân không cồng kềnh, giải pháp robot tự tìm bóng có tính di động cao, không đòi hỏi thay đổi kết cấu hạ tầng sân tập và có chi phí chế tạo thấp hơn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Kỹ thuật phân đoạn màu và đặt ngưỡng cố định (ngưỡng 230) vẫn chịu ảnh hưởng bởi sự thay đổi của cường độ ánh sáng tự nhiên và điều kiện thời tiết trên sân ngoài trời, dễ tạo ra nhiễu hoặc sai lệch đường viền bóng.
  • Biến đổi Hough tuy nhận diện hình tròn tốt nhưng có khối lượng tính toán quá lớn nên không thể ứng dụng trực tiếp trên phần cứng nhúng sẵn có của đề tài.
  • Robot chưa tích hợp cơ chế tự động chuyển bóng từ rổ chứa sang phễu nạp của máy phóng bóng, người chơi vẫn phải tự trút bóng từ rổ vào máy.
  • Khả năng nhận diện và tránh né các vật cản khác trên sân (lưới, vợt, chân người chơi, tường bao) chưa được hoàn thiện trong giải thuật điều hướng hiện tại.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Cải tiến thuật toán xử lý ảnh nhằm thích nghi tự động với các điều kiện chiếu sáng phức tạp trên sân thực tế.
  • Tích hợp thêm cảm biến đo khoảng cách (LiDAR, siêu âm) để phát hiện và tránh né chướng ngại vật linh hoạt hơn.
  • Nghiên cứu cơ cấu nâng hạ hoặc đổ bóng tự động để kết nối trực tiếp với phễu cấp liệu của máy phóng bóng tennis.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo thực tiễn cho sinh viên và người làm nghiên cứu thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Điều khiển và Tự động hóa, cũng như Kỹ thuật Máy tính:

  • Giá trị về tính toán động lực học: Cung cấp chi tiết các bước tính toán công suất động cơ dẫn động xe vi sai, tính toán lực ma sát lăn, lực cản không khí và động học ném/cuốn vật thể đàn hồi (bóng tennis).
  • Giá trị về tích hợp hệ thống phần cứng: Cung cấp sơ đồ phối ghép hoàn chỉnh giữa máy tính nhúng Linux (Raspberry Pi), vi điều khiển thời gian thực (Arduino Mega 2560), driver động cơ Servo công nghiệp và hệ thống ắc quy nguồn độc lập.
  • Giá trị về xử lý ảnh nhúng: Cung cấp phương pháp tiếp cận thực tế trong việc lựa chọn, so sánh và đánh đổi giữa các thuật toán thị giác máy tính (Gaussian vs Median/Mean, Canny vs Sobel, Hough Transform vs Color Segmentation) khi triển khai trên phần cứng giới hạn tài nguyên.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao máy phóng bóng tennis tự động thông thường lại làm gián đoạn buổi tập của người chơi?
Máy phóng bóng tiêu chuẩn chứa 100 quả bóng sẽ bắn ra với tần suất trung bình 10 quả mỗi 29 giây, do đó hết toàn bộ bóng chỉ sau 290 giây (4 phút 50 giây). Sau đó, người chơi mất hơn 2 phút để tự đi nhặt bóng xung quanh sân, khiến thời gian nhặt bóng chiếm tới khoảng 35% tổng thời gian buổi tập.

2. Vì sao nhóm nghiên cứu không sử dụng phép biến đổi Hough để phát hiện bóng tròn mà lại dùng phương pháp phân đoạn màu?
Phép biến đổi Hough đòi hỏi nhiều chu kỳ lặp toán học để xác định các thông số đường tròn, gây ra độ trễ tính toán lớn trên máy tính nhúng Raspberry Pi. Trong khi đó, phương pháp phân đoạn màu vàng trích xuất từ không gian màu kết hợp lọc ngưỡng nhị phân và kiểm tra thuộc tính hình học (diện tích, độ lệch tâm) cho tốc độ thực thi nhanh hơn, đáp ứng yêu cầu bám bắt thời gian thực của robot.

3. Động cơ dẫn động chính của robot sử dụng loại nào và có thông số ra sao?
Robot sử dụng 02 động cơ DC Servo 24VDC có công suất 60W, tốc độ quay của động cơ là 9000 rpm, tích hợp hộp số giảm tốc tỷ lệ 19,2:1 cho tốc độ đầu ra 468 rpm, mô-men xoắn 15 kgf.cm và encoder Hall 2 kênh A-B độ phân giải 13 xung để phản hồi tín hiệu vòng kín.

4. Cơ chế thu gom bóng vào thùng chứa của robot hoạt động như thế nào?
Robot sử dụng hai cánh tay định hướng dạng phễu phía trước để lùa bóng vào tâm. Tại đây, hai động cơ GA25-370 (đặt nghiêng góc $25^\circ$ để tạo góc bắn $65^\circ$) quay ngược chiều nhau tạo ra lực tiếp tuyến cuốn và bắn bóng bay vào thùng chứa bóng đặt ở phía sau thân xe.

5. Robot sẽ xử lý như thế nào nếu trong khung hình camera không tìm thấy quả bóng nào?
Khi thuật toán thị giác không phát hiện bóng, hệ thống sẽ gửi lệnh điều khiển toàn bộ robot quay một góc $45^\circ$ để chuyển góc quan sát và chụp ảnh quét lại. Nếu robot thực hiện thao tác tìm kiếm liên tiếp 5 lần mà vẫn không phát hiện được bóng, hệ thống sẽ tự động tắt để tiết kiệm năng lượng.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của nhóm tác giả đã thiết kế và chế tạo thành công thiết bị cơ điện tử tự hành phục vụ thu gom bóng tennis, giải quyết hiệu quả bài toán lãng phí thời gian và thể lực trong tập luyện thể thao cá nhân. Nghiên cứu đã hiện thực hóa trọn vẹn chu trình làm việc từ thu nhận và xử lý ảnh trên Raspberry Pi, truyền thông điều hướng sang Arduino Mega 2560, đến dẫn động cơ khí vi sai và cuốn bóng vào thùng chứa. Các tính toán kỹ thuật về động lực học, độ bền ứng suất và việc lựa chọn thuật toán thị giác máy tính phù hợp với phần cứng nhúng là những đóng góp thực nghiệm rõ ràng của đề tài.