Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu hướng tự động hóa sản xuất và tối ưu hóa chuỗi cung ứng hiện đại, việc vận chuyển nguyên vật liệu và bán thành phẩm giữa các công đoạn trong nhà xưởng đóng vai trò cốt lõi nhằm nâng cao năng suất và cắt giảm chi phí vận hành. Trước đây, các doanh nghiệp chủ yếu phụ thuộc vào phương thức vận chuyển thủ công hoặc các phương tiện có người lái, dẫn đến chi phí nhân công cao, hiệu suất thiếu ổn định và tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn lao động. Sự xuất hiện của xe tự hành AGV (Automated Guided Vehicle) là giải pháp tự động hóa khâu vận chuyển hàng hóa nội bộ trong các nhà máy, kho bãi, trung tâm thương mại và bệnh viện.

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh của nhóm tác giả Nguyễn Phước Duy và Nguyễn Hăng Ri (dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Tử Đức) tập trung nghiên cứu đề tài "Ứng dụng điều khiển xe AGV trong công nghiệp". Đề tài được triển khai với các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể sau:

  1. Thiết kế và thi công mô hình phần cứng xe AGV hoàn chỉnh, tích hợp cơ cấu nâng hạ hàng hóa theo trục Z.
  2. Nghiên cứu mô hình động học, động lực học của hệ thống di chuyển đa hướng sử dụng 4 bánh xe Mecanum.
  3. Ứng dụng camera tracking công nghiệp để thu thập dữ liệu định vị 6 bậc tự do (6DOF) và xây dựng chương trình điều khiển vị trí xe trong không gian.
  4. Xây dựng bản đồ làm việc và triển khai giải thuật tìm đường đi ngắn nhất để xe di chuyển tự động và né các vật cản định trước.
  5. Thiết kế giao diện điều khiển, giám sát và thiết lập truyền thông giữa máy tính điều khiển với bộ điều khiển lập trình PLC.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hệ thống xe tự hành AGV dẫn động đa hướng bằng 4 bánh Mecanum kết hợp cơ cấu nâng bàn nâng trục Z và hệ thống camera định vị quang học. Phạm vi nghiên cứu về mặt không gian là mô hình thực nghiệm trong phòng thí nghiệm với kích thước khung xe $700 \times 600 \times 200 \pm 10%\text{ mm}$, tải trọng tính toán $60\text{ kg}$, hoạt động trên địa hình phẳng chuyên dụng dạng lưới tọa độ bàn cờ $8 \times 8$. Thời gian thực hiện đồ án diễn ra từ ngày 28/02/2024 đến ngày 20/06/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án kết hợp giữa cơ sở lý thuyết điều khiển tự động, kỹ thuật robot học và các phương pháp tính toán thiết kế kỹ thuật công nghiệp:

Khung lý thuyết và mô hình sử dụng

  • Lý thuyết robot di động (Mobile Robot): Phân tích hệ thống chuyển động Holonomic (hệ thống có số bậc tự do điều khiển được bằng số bậc tự do của không gian) và Non-holonomic. Đồ án áp dụng nguyên lý chuyển động đa hướng của bánh xe Mecanum (con lăn đặt nghiêng góc $45^\circ$ so với trục bánh xe), phân tích ma trận Jacobian chuyển đổi vận tốc giữa hệ quy chiếu robot và hệ quy chiếu bánh xe, từ đó lựa chọn cấu hình bố trí bánh xe chữ X hướng tâm và hình thoi để đảm bảo ma trận Jacobian đạt hạng đầy đủ (full column rank).
  • Hệ thống điều khiển khả trình công nghiệp: Cấu trúc và nguyên lý quét chu kỳ (scan cycle từ $1\text{ ms} - 100\text{ ms}$) của bộ điều khiển PLC Mitsubishi dòng Q, khai thác khả năng xử lý tốc độ cao của CPU Q04UDEH ($9.5\text{ ns/LD}$).
  • Công nghệ định vị và lập bản đồ đồng thời (Visual SLAM): Nguyên lý định vị 6 bậc tự do (3 trục tịnh tiến $X, Y, Z$ và 3 trục quay pitch, yaw, roll) thông qua cảm biến quang học Intel RealSense Tracking Camera T265 tích hợp vi xử lý hình ảnh Intel Movidius Myriad 2 VPU.
  • Lý thuyết thuật toán tìm đường: Giải thuật tìm kiếm đường đi tối ưu A* (A-star) trên không gian lưới (grid map), kết hợp hàm đánh giá chi phí thực tế và hàm heuristic để tìm đường đi ngắn nhất tránh vật cản.
  • Giao thức truyền thông công nghiệp: Bộ giao thức MC-Protocol (MELSEC Communication Protocol) chạy trên nền tảng TCP/IP để trao đổi dữ liệu trực tiếp giữa chương trình Python trên máy tính và các thanh ghi bộ nhớ của PLC qua cổng Ethernet.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp tính toán động lực học và chọn thiết bị: Xác định lực kéo, mô-men xoắn và công suất yêu cầu của động cơ dẫn động theo định luật II Newton với gia tốc thiết kế $a = 0.5\text{ m/s}^2$, khối lượng hệ thống $m = 60\text{ kg}$, bán kính bánh xe $R = 0.06\text{ m}$. Tính toán thời lượng cấp nguồn từ hệ thống ắc quy $24\text{VDC} - 30\text{Ah}$.
  • Phương pháp mô phỏng: Mô phỏng động học thuận và nghịch cho hệ thống 4 bánh Mecanum để kiểm chứng vector vận tốc và quỹ đạo chuyển động lý thuyết.
  • Phương pháp thực nghiệm và tích hợp hệ thống: Gia công cơ khí, lắp ráp cơ cấu truyền động, đấu nối hệ thống điện điều khiển, lập trình PLC bằng phần mềm GX Works2, lập trình điều khiển cấp cao bằng ngôn ngữ Python, hiệu chuẩn góc tọa độ camera T265 và kiểm thử thực nghiệm trên sa bàn.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống xe AGV được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tầng: tầng điều khiển cấp cao (máy tính chạy Python xử lý Visual SLAM, thuật toán A*, giao diện giám sát) và tầng điều khiển cấp thấp (PLC Mitsubishi dòng Q điều khiển trực tiếp các driver động cơ, bàn nâng và đọc tín hiệu an toàn).

Bảng thông số cấu hình phần cứng

Hạng mục Tên thiết bị / Mã hiệu Thông số kỹ thuật chính Vai trò trong hệ thống
Đế gắn PLC Mitsubishi Q35B 5 khe cắm module (5 slots), gắn thanh DIN rail Q6DIN2 Khung kết nối cơ khí và bus dữ liệu cho PLC
Nguồn cấp PLC Mitsubishi Q61P Điện áp vào $100-240\text{VAC}$, ngõ ra $5\text{VDC} - 6\text{A}$, hiệu suất $70%$ Cấp nguồn nuôi hệ thống PLC
CPU điều khiển Mitsubishi Q04UDEH Tốc độ $0.0095\ \mu\text{s/lệnh}$, bộ nhớ $40\text{k steps}$, cổng USB/Ethernet Xử lý logic điều khiển trung tâm
Module Analog Out Mitsubishi Q68DAVN 8 kênh ngõ ra Analog ($0-10\text{V}$ / $0-5\text{V}$), thời gian đáp ứng $1-70\text{ ms}$ Xuất tín hiệu điện áp điều khiển tốc độ động cơ
Module Digital Out Mitsubishi QY41P 32 ngõ ra Transistor Sink ($12-24\text{VDC}, 0.2\text{A/cổng}$) Xuất tín hiệu điều khiển chiều quay và kích hoạt
Module phát xung Mitsubishi QD75D1 1 trục (Differential driver), tần số xung ngõ ra tối đa $1-4\text{Mpps}$ Điều khiển phát xung vị trí cho bàn nâng trục Z
Động cơ bánh xe VEXTA AXHM230K-GHF Động cơ không chổi than DC (BLDC) $24\text{VDC}$, $30\text{W}$, hộp số tỉ số truyền 30 Dẫn động 4 bánh xe Mecanum
Driver động cơ xe AXHD30K-K27 Điện áp $24\text{VDC}$, nhận điện áp điều khiển ngoài $0-5\text{VDC}$ Điều khiển tốc độ và đảo chiều động cơ BLDC
Động cơ bàn nâng VEXTA PK564-NA Động cơ bước $24\text{VDC}$, góc bước $0.72^\circ/\text{step}$, mô-men $11.6\text{ Nm}$ Dẫn động trục vít me bàn nâng
Driver bàn nâng CSD5814N-P Nguồn cấp $24\text{VDC}$, dòng điện định mức $2.5\text{A}$, nhận xung điều khiển Nhận xung từ QD75D1 để điều khiển động cơ bước
Cơ cấu bàn nâng KS332-12C Bàn nâng cơ khí dạng khớp kéo trượt theo trục Z Nâng hạ khay hàng hóa tại vị trí lấy/trả
Camera tracking Intel RealSense T265 Cảm biến Visual SLAM, 2 camera Fisheye, Intel Myriad 2 VPU, 6DOF Cung cấp tọa độ $(X, Y, Z)$ và góc quay thời gian thực
Bánh xe dẫn động Bánh xe Mecanum Đường kính $\varnothing 120\text{ mm}$, bề rộng $60\text{ mm}$, con lăn nghiêng $45^\circ$ Tạo chuyển động đa hướng (tiến, lùi, ngang, chéo, xoay)
Nguồn cấp di động 2 bình ắc quy chì Điện áp $12\text{VDC} - 30\text{Ah}$ mắc nối tiếp thành hệ $24\text{VDC}$ Cung cấp toàn bộ năng lượng hoạt động cho xe
Thiết bị bảo vệ CB CP30-BA, nút E-Stop $2\text{P} - 3\text{A}/5\text{A}$, nút dừng khẩn cấp ngắt nguồn tức thời Bảo vệ quá tải, ngắn mạch và an toàn vận hành

Tính toán kỹ thuật

  • Công suất động cơ bánh xe: Theo công thức động lực học, lực kéo yêu cầu trên mỗi bánh xe được phân tích qua góc con lăn $45^\circ$: $$F_{ix} = F_i \cos(45^\circ), \quad F_{iy} = F_i \sin(45^\circ)$$ Với tốc độ mong muốn $v = 1\text{ m/s}$, công suất tính toán yêu cầu cho mỗi động cơ là $P \ge 10.61\text{ W}$. Nhóm nghiên cứu lựa chọn động cơ VEXTA $30\text{W}$ kèm hộp số tỉ số truyền 30, đảm bảo hệ số an toàn và mô-men xoắn khởi động.
  • Thời gian vận hành của ắc quy: Với hệ thống 2 bình $12\text{VDC} - 30\text{Ah}$ mắc nối tiếp tạo nguồn $24\text{VDC}$, công suất tiêu thụ định mức của toàn hệ thống xấp xỉ $P = 200\text{W}$, hệ số xả an toàn $pf = 0.7$, thời gian hoạt động liên tục được tính theo công thức: $$T = \frac{Ah \cdot U \cdot pf}{P} = \frac{30 \cdot 24 \cdot 0.7}{200} = 2.52\text{ giờ}$$

Cấu trúc phần mềm và thuật toán

  1. Chuyển đổi hệ tọa độ Camera sang Robot: Do camera T265 gắn cố định trên khung xe có hướng trục tọa độ mặc định khác với hệ tọa độ động học của robot, chương trình Python thực hiện phép biến đổi ma trận quay: xoay quanh trục X một góc $270^\circ$ và xoay quanh trục Z một góc $90^\circ$ để đồng nhất dữ liệu vị trí $(x, y)$ và góc xoay yaw giữa camera và xe.
  2. Giao tiếp MC-Protocol: Thiết lập kết nối Socket TCP/IP Client (Python) tới Server (PLC Q04UDEH). Máy tính đọc tọa độ thực tế từ camera T265, tính toán sai lệch so với vị trí đích từ thuật toán A*, sau đó gửi lệnh ghi dữ liệu xuống các thanh ghi D (Data Register) để module Q68DAVN xuất áp analog điều khiển tốc độ từng bánh xe.
  3. Chế độ Manual và Auto: Phần mềm xây dựng giao diện điều khiển hỗ trợ 2 chế độ: Chế độ thủ công (Manual) điều khiển từng hướng chuyển động và nâng hạ; Chế độ tự động (Auto) nhận điểm lấy hàng, điểm trả hàng và danh sách vật cản, tự động tính toán lộ trình A* và thực hiện chu trình vận chuyển.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu thay thế nhân công vận chuyển trong các nhà xưởng công nghiệp nhằm tiết kiệm chi phí và nâng cao độ chính xác lên đến 99%. Nội dung xác định mục tiêu thiết kế mô hình AGV 4 bánh Mecanum kết hợp camera T265, cơ cấu nâng hạ trục Z, thuật toán tìm đường và giao diện điều khiển. Chương này cũng phân tích các giải pháp ứng dụng AGV trong công nghiệp như vận chuyển phôi đúc nhôm, chuyên chở pallet tải trọng lớn và chỉ rõ các giới hạn ban đầu về môi trường vận hành cũng như phương thức kết nối có dây Ethernet.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tổng hợp toàn diện các cơ sở lý thuyết chuyên ngành:

  • Lịch sử phát triển AGV từ năm 1953 (mô hình Guide-O-Matic của Arthur Barrett, Jr.) đến các dây chuyền lắp ráp xe hơi của Volvo năm 1973.
  • Phân loại xe tự hành theo chức năng (AGC, xe nâng AGV, AGV kéo hàng, AGV mini chuyển tải nhẹ, robot ARM) và theo phương thức dẫn đường/điều hướng (đường dẫn từ, ray dẫn, vạch kẻ sàn, laser, SLAM tự nhiên, thị giác trực quan, quán tính, GPS).
  • Phân tích hệ thống chuyển động Holonomic và Non-holonomic; phân loại các dòng bánh xe (Mecanum, Omni, Universal, Fixed). Đánh giá 15 cấu hình bố trí 4 bánh Mecanum trên mặt phẳng và chứng minh tính tối ưu của cấu hình chữ X hướng tâm và hình thoi thông qua hạng của ma trận Jacobian.
  • Đặc tính kỹ thuật của PLC Mitsubishi dòng Q (công nghệ đa xử lý Multi-Processor, chu kỳ quét $0.5 - 2\text{ ms}$, tốc độ $34\text{ ns/LD}$).
  • Cấu tạo và nguyên lý điều khiển của động cơ không chổi than (Brushless DC) và động cơ bước (Step Motor).
  • Công nghệ Visual SLAM trên camera tracking Intel RealSense T265 (chip Intel Movidius Myriad 2 VPU, 6DOF, khoảng cách tối ưu $0.3 - 10\text{ m}$).
  • Nguyên lý truyền thông MC-Protocol và bộ giao thức mạng Internet Protocol Suite (TCP/IP, HTTP).

Chương 3: Thiết kế và thi công phần cứng

Chương 3 chi tiết hóa quá trình tính toán và chế tạo mô hình vật lý:

  • Tính toán lựa chọn động cơ BLDC bánh xe ($P \ge 10.61\text{ W}$, chọn loại $30\text{W}$) và thời gian phóng điện ắc quy ($2.52\text{ giờ}$).
  • Lựa chọn danh mục thiết bị đóng cắt bảo vệ (CB CP30-BA), các module trên base PLC (Base Q35B, Nguồn Q61P, CPU Q04UDEH, Module Analog Out Q68DAVN, Module Digital Out QY41P, Module phát xung QD75D1), bộ điều khiển driver AXHD30K-K27 và CSD5814N-P, động cơ AXHM230K-GHF và PK564-NA, bàn nâng cơ khí KS332-12C.
  • Bản vẽ thiết kế 3D hoàn chỉnh trên phần mềm SolidWorks thể hiện các góc nhìn tổng thể của khung gầm xe và vị trí bố trí thiết bị.
  • Thi công cơ khí, lắp ráp hệ thống 4 bánh xe Mecanum, định vị cơ cấu bàn nâng, đi dây tủ điện điều khiển, gắn camera T265 và hoàn thiện mô hình thực tế.

Chương 4: Tính toán và mô phỏng động học

Chương 4 thiết lập hệ phương trình toán học mô tả động học thuận và động học nghịch cho robot 4 bánh Mecanum:

  • Biểu diễn vector vận tốc của từng bánh xe theo vận tốc dài $(v_x, v_y)$ và vận tốc góc $(\omega_z)$ của thân robot trong hệ tọa độ phẳng.
  • Phân tích động lực học lực kéo và tương tác ma sát giữa các con lăn với bề mặt di chuyển.
  • Tiến hành mô phỏng số trên phần mềm nhằm kiểm chứng các trạng thái chuyển động: tịnh tiến dọc (tiến/lùi), tịnh tiến ngang (trái/phải), di chuyển chéo góc $45^\circ$, quay tròn tại tâm và chuyển động kết hợp vừa tịnh tiến vừa xoay.

Chương 5: Xây dựng giải thuật đường đi

Chương 5 tập trung giải quyết bài toán điều hướng tự động:

  • Trình bày nguyên lý và cấu trúc thuật toán tìm kiếm đường đi ngắn nhất A* (A-star) trên không gian trạng thái rời rạc.
  • Xây dựng bản đồ làm việc dưới dạng lưới ô vuông (grid map) kích thước $8 \times 8$ ô, mô phỏng mặt sàn công nghiệp có các vị trí vật cản tĩnh cố định.
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật A*, lập trình thuật toán xác định đường đi tối ưu từ tọa độ nút bắt đầu (Start Node) đến nút đích (Target Node), né các ô bị chiếm dụng bởi vật cản.
  • Thiết kế giao diện hiển thị đường đi trên nền tảng Python, trực quan hóa quỹ đạo tính toán trước khi truyền lệnh thực thi xuống hệ thống chấp hành.

Chương 6: Thiết kế phần mềm

Chương 6 trình bày kiến trúc phần mềm tích hợp toàn diện:

  • Xây dựng lưu đồ quy trình công nghệ vận hành tổng thể của hệ thống AGV.
  • Viết chương trình điều khiển logic, nhận diện trạng thái và xử lý tín hiệu an toàn trên phần mềm GX Works2 cho PLC Mitsubishi Q04UDEH; cấu hình vùng nhớ trao đổi và dữ liệu điều khiển vị trí bàn nâng.
  • Viết chương trình Python thu thập dữ liệu tọa độ thời gian thực từ camera Intel RealSense T265, thực hiện phép quay biến đổi hệ trục tọa độ camera về hệ quy chiếu chuẩn của robot.
  • Lập trình giao thức truyền thông MC-Protocol qua Socket TCP để gửi/nhận dữ liệu điều khiển giữa máy tính và PLC.
  • Thiết kế giao diện đồ họa người dùng (GUI) trên Python, cung cấp các bảng điều khiển chế độ Manual, Auto, hiển thị tọa độ thời gian thực, trạng thái nâng/hạ và bản đồ quỹ đạo.

Chương 7: Chạy thực nghiệm

Chương 7 ghi nhận toàn bộ kết quả kiểm thử trên mô hình thực tế:

  • Thiết lập sa bàn thử nghiệm theo địa hình thực tế dạng bàn cờ với các tọa độ điểm mốc xác định.
  • Tiến hành chạy thực nghiệm quy trình làm việc khép kín: Xe xuất phát từ vị trí bắt đầu $\rightarrow$ nhận lệnh lộ trình $\rightarrow$ di chuyển né vật cản theo quỹ đạo A* $\rightarrow$ định vị chuẩn xác tại vị trí lấy hàng $\rightarrow$ kích hoạt bàn nâng trục Z nâng tải $\rightarrow$ di chuyển về vị trí trả hàng $\rightarrow$ hạ bàn nâng trả tải $\rightarrow$ quay về trạm chờ.
  • Đánh giá độ ổn định của hệ thống truyền thông MC-Protocol, độ trễ phản hồi và tính chính xác của thuật toán điều khiển vị trí bằng camera T265.

Chương 8: Kết luận và hướng phát triển

Chương 8 tổng kết các kết quả kỹ thuật đã đạt được của đề tài, đánh giá mức độ hoàn thành so với mục tiêu ban đầu, thẳng thắn chỉ ra các điểm hạn chế về mặt phần cứng và thuật toán, đồng thời vạch ra các hướng nghiên cứu nâng cấp hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã hoàn thành các nội dung kỹ thuật theo đúng mục tiêu đặt ra:

  1. Chế tạo thành công mô hình vật lý: Thi công hoàn thiện khung xe AGV 4 bánh Mecanum ($700 \times 600 \times 200\text{ mm}$), tích hợp cơ cấu bàn nâng kéo trục Z sử dụng động cơ bước PK564-NA qua module phát xung QD75D1, hệ thống tủ điện điều khiển PLC Q04UDEH và nguồn ắc quy $24\text{VDC}$ đi dây gọn gàng, đúng tiêu chuẩn an toàn.
  2. Làm chủ kỹ thuật điều khiển động học đa hướng: Ứng dụng thành công cấu hình bánh Mecanum chữ X hướng tâm, điều khiển xe thực hiện chính xác các chuyển động tịnh tiến đa hướng (dọc, ngang, chéo) và xoay tròn tại chỗ thông qua điều khiển điện áp analog 4 kênh từ module Q68DAVN đến các driver AXHD30K-K27.
  3. Tích hợp công nghệ định vị quang học Visual SLAM: Khai thác thành công camera tracking Intel RealSense T265, biến đổi góc quay hệ tọa độ (xoay X $270^\circ$, xoay Z $90^\circ$), cung cấp dữ liệu định vị 6DOF phục vụ vòng lặp điều khiển kín vị trí của xe trong không gian thực tế mà không cần gắn mốc dẫn đường vật lý trên sàn.
  4. Triển khai thuật toán tìm đường tối ưu: Lập trình giải thuật A* trên bản đồ lưới $8 \times 8$, dẫn hướng xe di chuyển tự động qua các nút tọa độ tối ưu và né tránh thành công các chướng ngại vật định trước trên đường đi.
  5. Xây dựng hệ thống phần mềm và truyền thông hoàn chỉnh: Thiết lập kênh truyền thông MC-Protocol qua mạng TCP/IP kết nối máy tính chạy Python với PLC Mitsubishi, thiết kế giao diện điều khiển và giám sát trực quan hai chế độ Manual và Auto.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các mặt hạn chế

  • Hiện tượng trượt bánh: Bánh xe Mecanum có cấu trúc con lăn quay tự do nên rất dễ xảy ra hiện tượng trượt khi di chuyển trên các bề mặt có ma sát thấp như sàn gạch men hoặc mặt sàn không hoàn toàn bằng phẳng, gây ra sai số tích lũy trong quá trình tính toán vị trí.
  • Hạn chế của cảm biến định vị đơn lẻ: Hệ thống chỉ dựa vào một thiết bị duy nhất là camera Intel RealSense T265 để xác định vị trí trong không gian. Độ chính xác của camera bị suy giảm khi môi trường có cường độ ánh sáng thay đổi đột ngột, bề mặt thiếu chi tiết đặc trưng hoặc có vật cản che khuất tầm nhìn của camera fisheye; phương pháp lọc nhiễu dữ liệu xử lý còn mang tính thủ công.
  • Tính cơ động chưa hoàn toàn: Xe chưa hoạt động độc lập hoàn toàn như một mobile robot không dây công nghiệp do vẫn phải duy trì dây cáp mạng Ethernet kết nối trực tiếp giữa cổng mạng của CPU PLC Q04UDEH và máy tính laptop xử lý trung tâm.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp hệ thống truyền thông không dây (Industrial Wi-Fi hoặc Router Access Point gắn trên xe) để loại bỏ hoàn toàn kết nối có dây, cho phép AGV vận hành tự do trong không gian rộng.
  • Kết hợp đa cảm biến (Sensor Fusion): Bổ sung cảm biến đo khoảng cách LiDAR 2D/3D hoặc cảm biến siêu âm kết hợp với thuật toán Extended Kalman Filter (EKF) để bù trừ sai số định vị từ camera T265 và hỗ trợ phát hiện, né tránh vật cản động theo thời gian thực.
  • Cải tiến thuật toán bám quỹ đạo (Trajectory Tracking) và làm mịn đường đi (Path Smoothing) để chuyển động của xe mượt mà hơn, giảm hiện tượng giật cục tại các góc chuyển hướng.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị ứng dụng và kỹ thuật đối với:

  • Sinh viên và giảng viên ngành Kỹ thuật Điều khiển - Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Robot: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết từ khâu tính toán động cơ, thiết kế cơ khí SolidWorks, sơ đồ đấu nối phần cứng PLC công nghiệp cho đến lập trình mô phỏng động học robot 4 bánh Mecanum.
  • Người nghiên cứu và kỹ sư phát triển hệ thống AGV công nghiệp: Cung cấp quy trình hoàn chỉnh về cách thức tích hợp truyền thông MC-Protocol giữa ngôn ngữ lập trình cấp cao (Python) với PLC Mitsubishi dòng Q, cũng như kỹ thuật ứng dụng cảm biến Visual SLAM (Intel RealSense T265) vào bài toán định vị robot trong nhà xưởng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đồ án lựa chọn cấu hình bánh xe Mecanum chữ X hướng tâm và hình thoi thay vì các cách bố trí khác?
Trong phân tích động học 15 cấu hình bánh xe Mecanum, cấu hình chữ X hướng tâm và hình thoi đảm bảo các trục con lăn dưới cùng giao nhau tại hai điểm đối xứng, giúp ma trận Jacobian đạt hạng đầy đủ theo cột (full column rank = 3). Điều này cho phép robot đạt được khả năng chuyển động đa hướng (Holonomic) với tính đối xứng cơ học cao, triệt tiêu các mô-men xoắn phụ gây lệch hướng và tối ưu hóa hiệu suất truyền động so với các cấu hình có trục con lăn song song hoặc bất đối xứng.

2. Module QD75D1 đảm nhiệm vai trò gì trong việc điều khiển bàn nâng hàng hóa?
QD75D1 là module điều khiển chuyển động vị trí (Motion Controller) 1 trục của Mitsubishi. Trong đồ án, module này nhận lệnh từ CPU PLC để phát xung tốc độ cao vi sai (Differential driver, tần số lên tới $1\text{kpps}-4\text{Mpps}$) đưa vào driver CSD5814N-P, từ đó điều khiển chính xác vị trí góc quay của động cơ bước PK564-NA để nâng và hạ bàn nâng KS332-12C theo trục Z khi bốc dỡ hàng hóa.

3. Tại sao cần thực hiện phép biến đổi ma trận quay cho camera Intel RealSense T265 trong phần mềm Python?
Hệ tọa độ quán tính mặc định của camera T265 không trùng khớp với hệ tọa độ động học của khung gầm robot. Để dữ liệu vị trí $(x, y)$ và góc quay thu được từ thuật toán V-SLAM phản ánh đúng chuyển động tịnh tiến và góc hướng (yaw) của xe trên mặt phẳng sàn, chương trình Python phải nhân vector dữ liệu camera với các ma trận quay: xoay quanh trục X một góc $270^\circ$ và xoay quanh trục Z một góc $90^\circ$.

4. Cơ chế truyền thông giữa chương trình điều khiển Python và PLC Mitsubishi Q04UDEH được thực hiện như thế nào?
Giao tiếp được thiết lập qua giao thức MC-Protocol (MELSEC Communication Protocol) trên nền tảng mạng TCP/IP. Máy tính đóng vai trò là Client mở Socket kết nối trực tiếp đến địa chỉ IP và cổng mạng của CPU Q04UDEH (Server), cho phép chương trình Python đọc/ghi trực tiếp vào các thanh ghi dữ liệu D và bit nhớ nội của PLC mà không cần phần mềm trung gian OPC Server.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng điều khiển xe AGV trong công nghiệp" của sinh viên Nguyễn Phước Duy và Nguyễn Hăng Ri đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công mô hình xe tự hành AGV 4 bánh Mecanum tích hợp cơ cấu bàn nâng trục Z. Đề tài đã làm chủ kỹ thuật điều khiển động học đa hướng, ứng dụng hiệu quả camera tracking Intel RealSense T265 cho bài toán Visual SLAM và triển khai thuật toán tìm đường tối ưu A* trên bản đồ lưới $8 \times 8$. Hệ thống chứng minh tính khả thi cao khi kết nối thành công tầng xử lý thuật toán cấp cao trên Python với tầng điều khiển chấp hành công nghiệp PLC Mitsubishi dòng Q qua giao thức MC-Protocol, hoàn thành trọn vẹn chu trình vận chuyển hàng hóa tự động trong thực nghiệm.