Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số logistics, hệ thống xe tự hành AGV (Automated Guided Vehicle) đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng nội bộ tại các nhà máy thông minh (Smart Factory) và kho bãi linh hoạt. Theo các khảo sát công nghiệp, việc tự động hóa khâu vận chuyển hàng hóa trung gian giúp giảm tới 30%–40% chi phí vận hành nhân công, đồng thời hạn chế tối đa sai sót và tai nạn lao động trong môi trường phân phối cường độ cao.

Tuy nhiên, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) thường gặp rào cản lớn khi tiếp cận các dòng AGV cao cấp dẫn đường bằng LiDAR SLAM hoặc camera công nghiệp do chi phí đầu tư thiết bị (CapEx) đắt đỏ, dao động từ hàng trăm đến hàng tỷ đồng. Ngược lại, các mẫu AGV giá rẻ tự chế trên thị trường lại gặp hàng loạt hạn chế kỹ thuật: mất quỹ đạo khi vào các khúc cua hẹp, kết cấu cơ khí thiếu ổn định gây lật xe khi mang tải, khả năng bù sai số bám line kém và thiếu tính năng phân loại thông minh ngay tại điểm giao nhận.

Đồ án chuyên ngành Cơ điện tử (Mã học phần: ME4071) tập trung nghiên cứu, thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh mô hình Robot AGV bám line phân phối hàng hóa tự động theo màu sắc. Dự án giải quyết bài toán vận chuyển và phân loại kiện hàng với các mục tiêu kỹ thuật định lượng cụ thể:

  1. Vận chuyển tải trọng: Chở khối hàng có kích thước tiêu chuẩn $140 \times 90 \times 90\text{ mm}$ với khối lượng $2.0\text{ kg}$ ổn định trên toàn bộ hành trình.
  2. Hiệu năng động lực học: Đạt vận tốc di chuyển làm việc cực đại $v_{max} = 0.5\text{ m/s}$ và bán kính cong quay vòng nhỏ nhất $\rho_{min} = 500\text{ mm}$.
  3. Độ chính xác điều khiển: Giữ sai số bám đường dẫn $e_{line} \le \pm 3\text{ mm}$ và sai số vị trí dừng trả hàng tại trạm đích $e_{pos} \le \pm 5\text{ mm}$.
  4. Tích hợp xử lý thông minh: Tự động phát hiện vạch dừng tải hàng ($50 \times 26\text{ mm}$), nhận diện kiện hàng màu Đỏ (Red) hoặc Xanh (Green) và tự động điều hướng về đúng khu vực trả hàng tương ứng.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm tính toán động lực học chống lật/chống trượt, mô phỏng kết cấu chịu lực trên SolidWorks, thiết kế phần cứng điện tử tích hợp vi điều khiển ARM Cortex-M3 (STM32F103C8T6), thuật toán xử lý tín hiệu cảm biến theo trọng số trung bình và bộ điều khiển phi tuyến bám quỹ đạo theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tiến hành khảo sát và đánh giá ưu nhược điểm của các cấu hình AGV công nghiệp thương mại điển hình trên thế giới:

Dòng sản phẩm Cấu hình bánh xe Tải trọng / Tốc độ tối đa Ưu điểm chính Nhược điểm kỹ thuật
AWMP-500 (AutomationWare) 3 bánh (2 bánh trước dẫn động, 1 bánh sau tự lựa) $80\text{ kg}$ / $1.5\text{ m/s}$ Kết cấu tối giản, quay đầu tại chỗ linh hoạt, bán kính cua nhỏ Tải trọng thấp, phân bố tải 3 điểm dễ trượt khi vào cua tốc độ cao
IGR - LPA (Idea Group) 4 bánh (2 bánh trước tự lựa, 2 bánh sau chủ động) $500\text{ kg}$ / $0.83\text{ m/s}$ Khả năng bám đường tốt, chịu tải trọng công nghiệp lớn Khó đảm bảo 4 bánh đồng phẳng, dễ bốc đầu khi trọng tâm dồn ra sau
Kai I type (Carry Bee - Nhật Bản) 4 bánh (2 bánh trước chủ động, 2 bánh sau tự lựa) $400\text{ kg}$ / $0.67\text{ m/s}$ Khả năng bám đường cao, quay vòng tốt, chống bốc đầu Đòi hỏi độ đồng phẳng khắt khe, dễ văng đuôi nếu góc đặt bánh caster sai
Novus Carry-100 (Hi-Tech Robotic Systemz) 6 bánh (2 bánh chủ động giữa, 4 bánh tự lựa) $100\text{ kg}$ / $1.1\text{ m/s}$ Phân bố tải tối ưu trên 6 điểm, độ ổn định cao Kích thước cồng kềnh, kết cấu cơ khí phức tạp, khó cân bằng mặt sàn

Phân loại yêu cầu kỹ thuật theo mô hình MoSCoW:

  • Must Have: Khả năng tải $2\text{ kg}$, bám line đen nền trắng bề rộng $26\text{ mm}$, dừng chính xác tại trạm, nhận biết màu sắc Đỏ/Xanh.
  • Should Have: Bộ điều khiển động học phi tuyến chống trượt/lật, mạch cách ly quang tốc độ cao bảo vệ MCU.
  • Could Have: Tinh chỉnh thông số PID và quỹ đạo trực tiếp thông qua mô phỏng MATLAB/Simulink.
  • Won't Have: Điều hướng không vạch dẫn đường (LiDAR SLAM), hệ thống nâng hạ thủy lực tự động (giữ phân khúc chi phí thấp).

Ràng buộc động học và động lực học cơ khí được tính toán nghiêm ngặt:

  • Điều kiện bánh xe luôn bám đường (không bốc đầu): $L_2 g > a H \implies 1.23 > 0.0375$ (Thỏa mãn với $L_1 = L_2 = 125\text{ mm}, H = 75\text{ mm}, a = 0.5\text{ m/s}^2$).
  • Điều kiện chống lật khi vào cua bán kính $R = 0.5\text{ m}$: $\frac{B}{H} \ge \frac{2 v_{max}^2}{R g} = 0.1 \implies \frac{200}{75} = 2.67 \ge 0.1$ (An toàn tuyệt đối).
  • Điều kiện chống trượt bánh: $v_{max} \le \sqrt{\mu g R} = \sqrt{0.5 \times 9.81 \times 0.5} \approx 1.57\text{ m/s}$ (Vận tốc thiết kế $0.5\text{ m/s}$ nằm sâu trong vùng an toàn).
                      +-----------------------------+
                      |     Nguồn Năng Lượng        |
                      |   Pin Li-Po 3S 11.1V-12.6V  |
                      +--------------+--------------+
                                     |
                                     v
                      +-----------------------------+
                      |   Khối Hạ Áp & Bảo Vệ       |
                      |    LM2596 Buck (12V -> 5V)   |
                      +--------------+--------------+
                                     |
       +-----------------------------+-----------------------------+
       |                                                           |
       v                                                           v
+--------------+                                            +--------------+
| Khối Cảm Biến|                                            | Khối Điều    |
| - 5x TCRT5000|                                            | Khiển Trung  |
| - 1x TCS3200 | ---(ADC & Tần số ngõ ra Fo)--->            | Tâm          |
+--------------+                                            | STM32F103C8T6|
                                                            | (ARM Core    |
                                                            |  72 MHz)     |
                                                            +-------+------+
                                                                    |
                                                               (PWM & DIR)
                                                                    v
                                                            +--------------+
                                                            | Khối Cách Ly |
                                                            | 4x Opto      |
                                                            | 6N137 Tốc Độ |
                                                            +-------+------+
                                                                    |
                                                                    v
                                                            +--------------+
                                                            | Khối Công    |
                                                            | Suất Driver  |
                                                            | TB6612FNG    |
                                                            +-------+------+
                                                                    |
                                                                    v
                                                            +--------------+
                                                            | Khối Động Lực|
                                                            | 2x DC Servo  |
                                                            | GM25-370     |
                                                            | + Encoder    |
                                                            +--------------+

Thiết kế hệ thống

  1. Khối Xử lý trung tâm: Vi điều khiển STM32F103C8T6 kiến trúc 32-bit ARM Cortex-M3 hoạt động tại xung nhịp $72\text{ MHz}$, $64\text{ KB}$ Flash, $20\text{ KB}$ SRAM. Đảm bảo xử lý đồng thời tín hiệu ADC 12-bit từ 5 kênh cảm biến, ngắt ngoài đọc Encoder 2 kênh và tính toán thuật toán điều khiển trong chu kỳ trích mẫu $T_s = 10\text{ ms}$.
  2. Khối Cảm biến bám đường: Mạch tích hợp 5 cặp LED hồng ngoại và Phototransistor TCRT5000L bố trí dạng đường ngang. Khoảng cách lắp đặt cách mặt sa bàn $h = 10\text{ mm}$ (vùng có độ chênh lệch điện áp ADC giữa vạch đen và nền trắng đạt cực đại: $V_{black} \approx 4.05\text{V}$, $V_{white} \approx 0.35\text{V}$).
  3. Khối Cảm biến nhận diện màu sắc: Module TCS3200 gồm mảng $8 \times 8$ photodiode (16 filter Đỏ, 16 filter Xanh lá, 16 filter Xanh lam, 16 không filter) chuyển đổi cường độ màu thành sóng vuông có tần số tỉ lệ tuyến tính với độ rọi màu.
  4. Khối Công suất và Động lực:
    • 02 Động cơ DC Servo Geared Motor GM25-370 (12VDC, tỉ số truyền hộp số $34:1$, tốc độ định mức $140\text{ rpm}$, công suất $4\text{ W}$, tích hợp đĩa quang Encoder Hall 374 xung/vòng trục ra).
    • Driver cầu H kép TB6612FNG (dòng điện liên tục $1.2\text{ A}$, xung đỉnh $3.2\text{ A}$, hiệu suất vượt trội so với L298N cũ nhờ tổn hao nhiệt trên MOSFET cực thấp).
    • Mạch cách ly quang tốc độ cao sử dụng 04 Optocoupler 6N137 ($10\text{ Mbps}$) triệt tiêu hoàn toàn xung nhiễu điện áp ngược (Back-EMF) từ động cơ quay ngược về MCU.
  5. Kiểm nghiệm cơ khí (FEA Simulation): Thân xe gia công từ hợp kim nhôm Al 6061. Kết quả phân tích ứng suất và chuyển vị trên SolidWorks Simulation dưới tải trọng $50\text{ N}$ (thân dưới) và $25\text{ N}$ (thân trên):
    • Bề dày $2\text{ mm}$: Chuyển vị $e_{max} = 0.0578\text{ mm}$ (độ võng lớn).
    • Bề dày $3\text{ mm}$: Chuyển vị $e_{max} = 0.0179\text{ mm}$.
    • Bề dày $5\text{ mm}$: Ứng suất cực đại $\sigma_{max} = 5.722 \times 10^2\text{ N/m}^2 \ll \sigma_{yield} = 6.024 \times 10^8\text{ N/m}^2$, chuyển vị cực tiểu $e_{max} = 4.19 \times 10^{-3}\text{ mm}$. Chọn tấm nhôm $5\text{ mm}$ để đảm bảo độ cứng vững tối đa.
    • Dung sai lắp ghép gá động cơ và vòng bi: Lựa chọn mối ghép trung gian tiêu chuẩn $\Phi 7 \frac{K8}{h7}$, dung sai độ vuông góc mặt bích gá động cơ $0.01\text{ mm}$.

Methodology

Quy trình phát triển dự án tuân thủ mô hình chữ V (V-Model Mechatronics Engineering) với vòng lặp phản hồi 5 giai đoạn:

[Phân tích yêu cầu & Động học] --------------> [Kiểm thử tích hợp sa bàn]
       |                                              ^
       v                                              |
[Mô phỏng SolidWorks & MATLAB] -------------> [Thực nghiệm bám line & tải]
       |                                              ^
       v                                              |
[Thiết kế phần cứng Altium & MCU C] --------> [Kiểm thử mạch Driver & Sensor]
  • Giai đoạn 1 (Tuần 1–3): Tính toán thông số động học, mô phỏng lực lật/trượt, dựng mô hình 3D CAD và chạy CAE kiểm nghiệm bền trên SolidWorks.
  • Giai đoạn 2 (Tuần 4–6): Thiết kế sơ đồ nguyên lý (Schematic) và layout mạch in (PCB) trên Altium Designer cho khối nguồn, khối MCU và mạch cảm biến 5 kênh.
  • Giai đoạn 3 (Tuần 7–9): Nhận dạng hàm truyền động cơ trên thực nghiệm, thiết kế bộ điều khiển PID vận tốc và mô phỏng bám line phi tuyến trên MATLAB/Simulink.
  • Giai đoạn 4 (Tuần 10–12): Lập trình nhúng vi điều khiển STM32 (C/C++), calib cảm biến, tinh chỉnh đáp ứng trên sa bàn thực tế.
  • Giai đoạn 5 (Tuần 13–14): Đánh giá sai số thống kê, tối ưu hóa thuật toán và nghiệm thu đồ án.

Implementation và kết quả

Development process

  1. Xác định hàm truyền động cơ thực tế: Thực hiện lấy mẫu tốc độ phản hồi từ Encoder qua cổng ngắt Timer ở điện áp định mức ($100%$ PWM), nhận dạng tham số hàm truyền bậc nhất có trễ dạng:

$$G(s) = \frac{\Omega(s)}{U(s)} = \frac{K}{\tau s + 1} = \frac{15.38}{0.045 s + 1}$$

  1. Thuật toán tính toán sai số bám line theo trọng số trung bình (Weighted Centroid Algorithm): Thay vì sử dụng ngưỡng nhị phân so sánh thô ($0/1$), hệ thống đọc giá trị điện áp Analog liên tục từ 5 cảm biến TCRT5000 qua bộ ADC 12-bit ($0 - 4095$). Sau khi chuẩn hóa (Calib) giá trị $y_i \in [0, 1000]$, vị trí tâm vạch line $x$ được xác định theo phương pháp mômen trọng số:

$$x = \frac{\sum_{i=0}^{4} x_i \cdot y_i}{\sum_{i=0}^{4} y_i} = \frac{-2 \cdot y_0 - 1 \cdot y_1 + 0 \cdot y_2 + 1 \cdot y_3 + 2 \cdot y_4}{y_0 + y_1 + y_2 + y_3 + y_4}$$

Trong đó $x_i \in {-2, -1, 0, 1, 2}$ là tọa độ vật lý tương đối của từng cảm biến trên thanh bar $5$ mắt cách nhau $12\text{ mm}$.

  1. Thuật toán điều khiển bám line phi tuyến Lyapunov: Mô hình sai số hình học của robot gồm sai số tiếp tuyến $e_1$, sai số pháp tuyến $e_2$ và sai số góc hướng $e_3$. Quy luật điều khiển vận tốc dài $v$ và vận tốc góc $\omega$ được tổng hợp nhằm đảm bảo hàm Lyapunov $V = \frac{1}{2} (e_1^2 + e_2^2) + \frac{1 - \cos e_3}{k_2}$ luôn có đạo hàm $\dot{V} \le 0$:

$$\begin{cases} v = v_r \cos(e_3) + k_1 e_1 \ \omega = \omega_r + k_2 v_r e_2 + k_3 \sin(e_3) \end{cases}$$

Với các hệ số tinh chỉnh thực nghiệm: $k_1 = 1.2$, $k_2 = 18.5$, $k_3 = 4.2$.

/**
 * @brief C Implementation snippet of Lyapunov Line-Following Controller on STM32F103
 */
#include "stm32f10x.h"
#include <math.h>

#define WHEEL_RADIUS      0.0325f // meters (Bán kính bánh 65mm)
#define WHEEL_BASE        0.2000f // meters (Khoảng cách 2 bánh 200mm)

typedef struct {
    float k1, k2, k3;
    float vr, wr;
    float e1, e2, e3;
} Lyapunov_Controller_t;

Lyapunov_Controller_t agv_ctrl = {
    .k1 = 1.20f, .k2 = 18.50f, .k3 = 4.20f,
    .vr = 0.50f, .wr = 0.00f
};

void AGV_Compute_Velocity_Command(float line_error_mm, float heading_error_rad, 
                                 float *v_left_cmd, float *v_right_cmd) 
{
    // Cập nhật sai số
    agv_ctrl.e1 = 0.0f; // Bỏ qua sai số dọc trục trên line cố định
    agv_ctrl.e2 = line_error_mm / 1000.0f; // Chuyển đổi sang mét
    agv_ctrl.e3 = heading_error_rad;

    // Tính toán quy luật Lyapunov
    float v_linear = agv_ctrl.vr * cosf(agv_ctrl.e3) + agv_ctrl.k1 * agv_ctrl.e1;
    float omega    = agv_ctrl.wr + agv_ctrl.k2 * agv_ctrl.vr * agv_ctrl.e2 + agv_ctrl.k3 * sinf(agv_ctrl.e3);

    // Chuyển đổi động học vi sai (Differential Drive Kinematics)
    float v_right = v_linear + (omega * WHEEL_BASE / 2.0f);
    float v_left  = v_linear - (omega * WHEEL_BASE / 2.0f);

    *v_left_cmd  = v_left / WHEEL_RADIUS;   // rad/s
    *v_right_cmd = v_right / WHEEL_RADIUS;  // rad/s
}

Testing và validation

Hệ thống được kiểm thử thực tế qua 50 chu kỳ chạy liên tục trên sa bàn đường dẫn khép kín (chiều dài tổng thể $12\text{ m}$, bao gồm $4$ đoạn thẳng, $2$ khúc cua bán kính $R = 500\text{ mm}$, $1$ điểm nạp hàng và $2$ nhánh phân loại theo màu).

Kịch bản kiểm thử Thông số mục tiêu Kết quả đo đạc thực nghiệm Đánh giá
Vận tốc tối đa có tải ($2\text{ kg}$) $v \ge 0.50\text{ m/s}$ Đạt $0.50\text{ m/s}$ ổn định Đạt ($100%$)
Sai số bám line đoạn thẳng $e_{line} \le \pm 3.0\text{ mm}$ $e_{line_avg} = \pm 0.8\text{ mm}$, max $\pm 1.2\text{ mm}$ Vượt chỉ tiêu
Sai số bám line khúc cua $R=500\text{ mm}$ $e_{line} \le \pm 3.0\text{ mm}$ $e_{line_max} = \pm 2.4\text{ mm}$ Đạt chỉ tiêu
Sai số dừng trạm tải/trả hàng $e_{pos} \le \pm 5.0\text{ mm}$ $e_{pos_max} = \pm 3.5\text{ mm}$ Đạt chỉ tiêu
Tỉ lệ phân loại đúng màu sắc Độ chính xác $\ge 95%$ $50/50$ lần phân loại chính xác ($100%$) Vượt chỉ tiêu
Hiện tượng trượt / lật xe Không xảy ra Không trượt bánh, không nhấc bánh khi cua An toàn tuyệt đối

Đổi mới và đóng góp

  1. Bộ điều khiển phi tuyến Lyapunov thay thế PID kinh điển: Khắc phục nhược điểm mất ổn định và dao động con lắc (Hunting Effect) của các bộ điều khiển PID truyền thống khi xe di chuyển ở tốc độ cao ($0.5\text{ m/s}$) vào các khúc cua gấp $R = 500\text{ mm}$.
  2. Xử lý tín hiệu cảm biến nội suy trọng số Sub-millimeter: Sử dụng thuật toán xấp xỉ liên tục từ tín hiệu Analog 12-bit của 5 cảm biến TCRT5000 cho độ phân giải vị trí đường line dưới $0.5\text{ mm}$, vượt trội so với các mạch so sánh nhị phân OP-AMP LM393 thông thường.
  3. Thiết kế phần cứng công nghiệp tối ưu hóa chi phí: Tích hợp bộ đệm cách ly quang tốc độ cao 6N137 ($10\text{ Mbps}$) và Driver TB6612FNG trên một bo mạch PCB 2 lớp duy nhất, triệt tiêu $100%$ xung nhiễu nguồn động lực mà vẫn giữ tổng chi phí phần cứng dưới 1.5 triệu VNĐ.

Ứng dụng thực tế và triển khai

  • Dây chuyền lắp ráp linh kiện điện tử: Vận chuyển tự động khay chứa bo mạch PCB giữa các công đoạn hàn dán SMT và kiểm tra chất lượng (QC).
  • Hệ thống phân loại bưu kiện tự động: Tự động điều hướng các kiện hàng nhẹ ($< 2\text{ kg}$) về các cổng xả dựa trên mã màu phân vùng dán trên bao bì.
  • Vận chuyển mẫu xét nghiệm y tế: Tự hành trong hành lang bệnh viện chuyển phát thuốc, hóa chất y tế theo vạch dẫn đường vô trùng.

Hệ thống có khả năng nhân rộng mô hình linh hoạt (Scalability): Bo mạch điều khiển cho phép kết nối thêm module truyền thông không dây ESP32/NRF24L01 để hòa mạng quản lý hạm đội xe (Fleet Management System) qua giao thức MQTT/WebSocket mà không cần thay đổi kiến trúc phần cứng cơ bản.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật hiện tại: Cảm biến quang TCRT5000 phụ thuộc vào độ phản xạ bề mặt sa bàn, có thể bị ảnh hưởng nếu cường độ ánh sáng môi trường thay đổi đột ngột (ánh nắng trực tiếp chiếu vào sàn).
  • Hướng nâng cấp tiếp theo:
    • Nâng cấp vi điều khiển lên ESP32-S3 hoặc nhúng ROS2 trên Raspberry Pi 4 để chạy thuật toán điều hướng tự do không cần dán line (Natural Feature SLAM qua LiDAR 2D).
    • Bổ sung cơ cấu nâng hạ tự động (Scissor Lift Mechanism) bằng trục vít me để tự động bốc dỡ kiện hàng mà không cần thao tác thủ công.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Kỹ sư mới tốt nghiệp: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp kết hợp đồng bộ giữa tính toán cơ học (SolidWorks FEA), thiết kế mạch điện tử công suất (Altium) và thuật toán điều khiển phi tuyến (C/C++).
  • Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs): Bản thiết kế mở chi phí thấp để tự chủ chế tạo các xe AGV kéo hàng chuyên dụng trong nhà xưởng nội bộ.
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Mô hình kiểm chứng thực nghiệm (Testbed) tin cậy cho các thuật toán điều khiển bám quỹ đạo bám line hiện đại (Adaptive Control, MPC, Sliding Mode Control).

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu nguồn điện và thời lượng hoạt động của robot là bao nhiêu?

Hệ thống sử dụng khối pin Li-Po 3S dung lượng $2200\text{ mAh}$ ($11.1\text{V} - 12.6\text{V}$). Với tổng công suất tiêu thụ trung bình khi mang tải $2\text{ kg}$ là $14.5\text{ W}$, robot hoạt động liên tục trong khoảng 1.5 đến 2 giờ trước khi cần sạc lại.

2. Tại sao chọn cấu hình 4 bánh (2 bánh trước chủ động, 2 bánh sau tự lựa)?

Cấu hình này đảm bảo điểm đặt lực kéo nằm phía trước giúp kéo xe đi qua các khúc cua mượt mà, tránh hiện tượng bốc đầu khi xe chở tải nặng phía trên, đồng thời 2 bánh tự lựa caster phía sau giúp xe tự do xoay trở ở bán kính cong hẹp $R = 500\text{ mm}$.

3. Làm thế nào để calib cảm biến TCRT5000 khi mặt sàn bị thay đổi độ phản xạ?

Firmware STM32 tích hợp chế độ tự cân chỉnh (Auto-Calibration) khi khởi động: xe tự động xoay nhẹ quét qua vạch đen và nền trắng trong 3 giây để lưu giá trị cực đại $ADC_{max}$ và cực tiểu $ADC_{min}$ vào bộ nhớ Flash để chuẩn hóa động dãy đo.

4. Mạch cách ly 6N137 có thực sự cần thiết khi đã dùng chung nguồn pin?

Rất cần thiết. Động cơ DC khi đảo chiều hoặc thay đổi xung PWM đột ngột sẽ sinh ra các xung điện áp gai ngược (Back-EMF Spikes). Optocoupler 6N137 cách ly hoàn toàn chân điều khiển của STM32 với Driver TB6612, ngăn ngừa triệt để hiện tượng reset vi điều khiển ngẫu nhiên.

5. Chi phí chế tạo một xe AGV mẫu này là bao nhiêu?

Tổng chi phí linh kiện phần cứng (BOM) bao gồm nhôm cắt CNC, 2 động cơ DC Servo GM25, mạch PCB tổng, pin Li-Po, cảm biến TCRT5000 và TCS3200 dao động từ 1.200.000 đến 1.500.000 VNĐ, chỉ bằng $5%$ so với các kit AGV thương mại trên thị trường.

Kết luận

Đề án thiết kế và chế tạo Robot AGV bám line phân phối hàng hóa theo màu sắc đã giải quyết trọn vẹn bài toán cơ điện tử ứng dụng từ khâu tính toán lý thuyết động lực học, mô phỏng kết cấu cơ khí, thiết kế phần cứng điện tử đến lập trình thuật toán điều khiển phi tuyến Lyapunov trên vi điều khiển STM32F103C8T6. Kết quả thực nghiệm khẳng định robot vận hành bền bỉ với tải trọng $2.0\text{ kg}$, bám quỹ đạo chính xác với sai số dưới $\pm 2.4\text{ mm}$ ở tốc độ $0.5\text{ m/s}$ và phân loại màu sắc chính xác $100%$. Đây là nền tảng kỹ thuật vững chắc để tiếp tục phát triển thành các giải pháp AGV công nghiệp hoàn chỉnh phục vụ tự động hóa kho vận thông minh.