Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Trong xu hướng phát triển của ngành công nghệ kỹ thuật ô tô và tự động hóa, các phương tiện không người lái và robot di động đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Bên cạnh mục đích giao thông vận tải đường bộ truyền thống, mô hình phương tiện này được mở rộng thành đối tượng "Robot di động giống ô tô" (Car-like Mobile Robot) nhằm phục vụ các nhiệm vụ chuyên biệt như: cứu nạn cứu hộ, thám hiểm, tuần tra quân sự, trung chuyển hàng hóa tại cảng biển quy mô lớn, vận tải trong khu vực cách ly dịch bệnh lây nhiễm hoặc môi trường nhiễm chất phóng xạ. Đây là những khu vực có mức độ nguy hiểm cao đối với tính mạng và sức khỏe con người nhưng lại đòi hỏi quy trình vận hành có tính chính xác và độ tin cậy cao.

Hiện nay, công nghệ tự hành trên phương tiện được phân cấp từ mức độ 0 đến mức độ 5. Tuy nhiên, các hệ thống tự hành hoàn toàn (mức độ cao) không có sự can thiệp của con người vẫn gặp nhiều thách thức lớn về độ tin cậy, chi phí và khả năng xử lý tình huống bất định trong môi trường thực tế. Ngược lại, điều khiển trực tiếp lại tiềm ẩn rủi ro về an toàn lao động. Nhằm giải quyết mâu thuẫn này, hướng tiếp cận điều khiển từ xa (Teleoperation) kết hợp sự giám sát, kinh nghiệm phán đoán của người lái với các thuật toán tự hành cục bộ hỗ trợ né tránh vật cản được xem là giải pháp tối ưu.

Mặc dù mang lại nhiều ưu điểm, hệ thống điều khiển từ xa đối mặt với các rào cản kỹ thuật: độ trễ đường truyền, giới hạn khoảng cách kết nối, suy giảm cảm giác tương tác môi trường (mất cảm giác mặt đường, giới hạn góc nhìn camera). Trên thế giới, nhiều công trình đã nghiên cứu về lĩnh vực này như hệ thống "Cobots" của Peshkin và Colgate (1999), hệ thống bán tự hành WITS thám hiểm Sao Hỏa của Schenker và cộng sự (2003), robot cứu hộ của Nourbakhsh (2005), mô hình xe đồ chơi điều khiển qua UDP/TCP của Đại học Tartu - Thụy Điển (2022), hay nghiên cứu thương mại hóa của công ty Voysys. Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Phùng Mạnh Dương (2010) qua mạng Internet bằng kiến trúc CORBA, Lê Hùng Linh (2020) qua sóng RF, hay Hoàng Hưng (2021) sử dụng cần điều khiển 2 bậc tự do qua Zigbee vẫn còn bộc lộ hạn chế về phạm vi điều khiển, sự thiếu hụt phản hồi thị giác trực quan và phản hồi xúc giác trợ lực lái.

Do đó, đề tài "Thiết kế mô hình điều khiển từ xa có phản hồi thị giác và xúc giác cho đối tượng Robot di động giống ô tô" được thực hiện nhằm xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh kết nối qua mạng diện rộng không dây, kết hợp phản hồi lực trên vô lăng và hiển thị hình ảnh thời gian thực, đồng thời tích hợp thuật toán tự động hỗ trợ tránh vật cản.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Đề tài xác định 01 mục đích tổng quát và 09 nhiệm vụ/mục tiêu kỹ thuật cụ thể:

  1. Mục đích: Thiết kế một hệ thống điều khiển từ xa hoàn chỉnh cho robot di động giống ô tô, tích hợp phản hồi thị giác và phản hồi xúc giác cho người vận hành.
  2. Mục tiêu/Nhiệm vụ cụ thể:
    • Nhiệm vụ 1: Tính toán, thiết kế và thi công hệ thống buồng lái điều khiển bao gồm cơ cấu vô lăng phản hồi lực, bàn đạp ga tuyến tính, cần chuyển chế độ (cần số) và màn hình hiển thị.
    • Nhiệm vụ 2: Xây dựng kênh giao tiếp truyền thông không dây băng thông rộng giữa buồng lái và robot di động qua mạng 4G LTE/Wifi với mục tiêu mở rộng khoảng cách điều khiển.
    • Nhiệm vụ 3: Xây dựng mạng truyền thông nội bộ CAN Bus 3 nút (3 nodes) nhằm kết nối và trao đổi dữ liệu giữa các khối vi điều khiển trên thân xe.
    • Nhiệm vụ 4: Xây dựng giao diện người dùng (GUI) để giải mã, hiển thị trực tiếp hình ảnh môi trường, thông số điều khiển và tín hiệu cảnh báo chướng ngại vật trước/sau.
    • Nhiệm vụ 5: Thiết kế và gia công mạch in điện tử (PCB) điều khiển trung tâm cho robot di động.
    • Nhiệm vụ 6: Thiết kế 3D thân vỏ xe trên phần mềm SolidWorks, thi công in 3D bằng vật liệu PLA và hoàn thiện bề mặt sản phẩm.
    • Nhiệm vụ 7: Xây dựng các bộ điều khiển PID tuyến tính cho động cơ chấp hành DC encoder và RC Servo đánh lái.
    • Nhiệm vụ 8: Ứng dụng giải thuật trường thế năng ảo (Artificial Potential Field - APF) nhằm tự động phát hiện, né tránh vật cản và tạo phản hồi lực xúc giác lên vô lăng.
    • Nhiệm vụ 9: Vận hành thực nghiệm toàn diện hệ thống trong các điều kiện làm việc thực tế để đo đạc và đánh giá hiệu năng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống buồng lái mô phỏng (Cockpit), mô hình robot di động 4 bánh có kết cấu lái kiểu ô tô (Car-like mobile robot), kênh truyền thông mạng diện rộng (WAN) qua giao thức MQTT, mạng nội bộ CAN Bus 2.0B và các giải thuật điều khiển hồi tiếp PID, trường thế năng đẩy (RPF).
  • Phạm vi không gian thực nghiệm: Khu C - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM và Khu công nghiệp đô thị Mỹ Phước 4 (Bình Dương).
  • Phạm vi thời gian: Đề tài được triển khai từ ngày 01/02/2023 đến ngày 15/06/2023.
  • Giới hạn kỹ thuật của đề tài:
    • Hệ thống dừng lại ở việc thực hiện các chức năng vận hành cơ bản: tiến, lùi, dừng, đánh lái trái/phải; chưa tích hợp hệ thống phanh (brake) và cơ cấu đỗ xe (parking) độc lập.
    • Khung gầm robot được cải tiến từ mô hình xe RC (Racing Car), chưa tiến hành đánh giá độ bền vững cơ học lâu dài dưới tải trọng công nghiệp.
    • Chưa thực hiện đo đạc và lượng hóa chính xác độ trễ tuyệt đối (latency) của toàn bộ hệ thống truyền thông qua mạng Internet.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình toán học

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết kỹ thuật chuyên ngành:

  1. Mô hình toán học Robot di động giống ô tô (Car-like Mobile Robot): Robot có cấu hình 4 bánh: 2 bánh trước dẫn hướng song song đảm nhiệm việc quay góc lái $\phi$, 2 bánh sau cố định song song với thân xe đảm nhiệm chức năng dẫn động với vận tốc tuyến tính $v$. Mô hình chịu ràng buộc phi vi phân (Nonholonomic constraints), robot chỉ di chuyển trên mặt phẳng theo hướng tiến/lùi và quay góc, không thể tịnh tiến tức thời sang ngang. Vị trí và trạng thái của robot được xác định qua tọa độ trung điểm trục bánh trước $(x_P, y_P)$, tọa độ trung điểm trục bánh sau $(x_Q, y_Q)$, khoảng cách trục $D$ và góc định hướng thân xe $\theta$.

  2. Lý thuyết mạng truyền thông và Giao thức MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): Hệ thống ứng dụng chuẩn giao tiếp mạng diện rộng (WAN) dựa trên bộ giao thức TCP/IP. Kênh truyền thông cấp cao sử dụng chuẩn MQTT 3.1 theo mô hình Publish-Subscribe thông qua một máy chủ trung gian (MQTT Broker) lưu trữ trên nền tảng đám mây Amazon AWS EC2. Cấu trúc gói tin MQTT bao gồm 3 trường: Fixed Header (chứa trường Control 8-bit và Remaining Length từ 1-4 bytes), Variable Header và Payload. Giao thức hỗ trợ 3 cấp độ đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS 0: At most once, QoS 1: At least once, QoS 2: Exactly once) cùng các cơ chế bản tin giữ lại (Retained Message) và cờ kiểm tra (DUP flag).

Tên công nghệ Tần số hoạt động Tốc độ truyền Phạm vi hoạt động
Bluetooth 2,4 GHz Lên tới 1 Mbps ~10 m
Zigbee 2,4 GHz 250 kbps 10 – 100 m
Wifi 2,4 GHz / 5 GHz 11 Mbps – vài trăm Mbps ~100 m
Cellular (4G/5G) 700 / 850 / 1800 / 2100 / 2600 MHz 10 Mbps – vài Gbps Rộng lớn (phụ thuộc hạ tầng viễn thông)
LoRa 430 MHz – 915 MHz 5,5 kbps 3 – 15 km

  1. Chuẩn giao tiếp mạng nội bộ CAN (Controller Area Network) 2.0B: Chuẩn mạng cục bộ tốc độ cao (High-Speed CAN lên tới 1 Mbps) kết nối các vi điều khiển trên xe thông qua đường truyền vi sai 2 dây (CAN_H và CAN_L) với 2 điện trở đầu cuối $120,\Omega$. Cấu trúc gói tin Data Frame chuẩn gồm 7 trường: Bắt đầu khung (SOF - 1 bit), Phân xử quyền ưu tiên (Arbitration Field - 11 bit ID và 1 bit RTR), Điều khiển (Control Field - 6 bit IDE, r0, DLC), Dữ liệu (Data Field - 0 đến 8 bytes), Kiểm tra vòng lặp dư (CRC Field - 16 bit gồm 15 bit CRC và 1 bit phân cách), Báo nhận (ACK Field - 2 bit), và Kết thúc khung (EOF - 7 bit).

  2. Lý thuyết giải thuật Trường thế năng ảo (Artificial Potential Field - APF): Để điều hướng và phản hồi xúc giác, tác giả ứng dụng thành phần Trường thế năng đẩy (Repulsive Potential Field - RPF) xuất phát từ các vật cản nhằm đẩy robot ra xa vùng nguy hiểm: $$U_{rep}(q) = \begin{cases} \frac{1}{2}\eta \left(\frac{1}{D(q)} - \frac{1}{Q^}\right)^2, & \text{khi } D(q) \le Q^ \ 0, & \text{khi } D(q) > Q^* \end{cases}$$ Trong đó: $\eta$ là hệ số thế năng đẩy, $D(q)$ là khoảng cách đo từ robot đến vật cản, $Q^$ là bán kính ngưỡng tác động của vật cản. Lực đẩy tác động lên robot được xác định bằng gradient âm của thế năng: $$\nabla U_{rep}(q) = \begin{cases} \eta \left(\frac{1}{Q^} - \frac{1}{D(q)}\right)\frac{1}{D^2(q)}\nabla D(q), & \text{khi } D(q) \le Q^* \ 0, & \text{khi } D(q) > Q^* \end{cases}$$

  3. Bộ điều khiển hồi tiếp vòng kín PID: Ứng dụng thuật toán tỷ lệ - tích phân - vi phân (PID) với 3 hệ số độ lợi $K_p$, $K_i$, $K_d$ để điều khiển ổn định góc quay trục vô lăng phản hồi lực và điều khiển PI vận tốc động cơ DC truyền động.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp mô hình hóa và thiết kế kỹ thuật: Sử dụng phần mềm SolidWorks (2019/2021) và Shapr3D để thiết kế 3D toàn bộ kết cấu cơ khí buồng lái và khung vỏ robot; phần mềm EasyEDA để thiết kế sơ đồ nguyên lý và mạch in PCB.
  • Phương pháp thực nghiệm chế tạo: Gia công cơ khí khung thép, in 3D vật liệu PLA, hàn lắp linh kiện điện tử, tích hợp phần cứng và hiệu chỉnh tín hiệu cảm biến qua bộ lọc thông thấp (Low-pass filter).
  • Phương pháp khảo sát thực nghiệm định lượng: Thiết lập bản đồ thực nghiệm cố định, thu thập số liệu về thời gian hoàn thành lộ trình, số lần va chạm vật cản, đáp ứng góc lái và lực phản hồi trong các kịch bản có/không có hệ thống hỗ trợ.

Thiết kế và triển khai hệ thống

1. Phân hệ buồng lái điều khiển (Cockpit)

  • Cơ cấu vô lăng phản hồi lực: Sử dụng vô lăng thể thao Momo (OPM) đường kính 14 inch, gắn trên trục dẫn động chính đường kính $20\text{ mm}$, dài $300\text{ mm}$, định vị bởi 2 gối đỡ vòng bi. Trục chính liên kết với động cơ DC-RS 365PW có gắn encoder quang học (độ phân giải 334 xung/vòng) thông qua cặp bánh răng kim loại tỉ số truyền 2,46 (bánh răng lớn 64 răng, bánh răng nhỏ 24 răng). Một vòng quay vô lăng tạo ra dải xung biến thiên từ $-1211$ (hết lái trái) đến $0$ (thẳng lái) và $+1211$ (hết lái phải).
  • Cơ cấu bàn đạp ga: Bàn đạp tích hợp cảm biến vị trí tuyến tính, ngõ ra 3 dây, điện áp hoạt động 5V. Tín hiệu điện áp analog biến thiên liên tục từ $0\text{V}$ (nhả ga) đến $5\text{V}$ (đạp hết ga), được vi điều khiển chuyển đổi sang thang giá trị 10-bit từ $0$ đến $1023$.
  • Cần chọn chế độ vận hành: Cần gạt 3 vị trí với các mức điện áp ngõ ra tương ứng:
Chế độ vận hành Dây tín hiệu 1 Dây tín hiệu 2
Tiến (Forward - Phía trước) 5 V 0 V
Dừng (Neutral/Stop - Ở giữa) 0 V 0 V
Lùi (Reverse - Phía sau) 0 V 5 V
  • Hệ thống hiển thị: Màn hình giám sát nhận tín hiệu video trực tiếp từ camera truyền hình ảnh môi trường, đồng thời hiển thị giao diện đồ họa GUI giám sát góc lái, vận tốc và thông tin cảnh báo cảm biến.

2. Phân hệ Robot di động giống ô tô

  • Cơ cấu truyền động và dẫn hướng: Khung gầm nâng cấp từ xe RC, cơ cấu đánh lái sử dụng động cơ RC Servo công suất cao, cơ cấu dẫn động cầu sau sử dụng động cơ DC có gắn encoder đo tốc độ.
  • Hệ thống điện và xử lý tín hiệu: Khối pin nguồn chuyên dụng cung cấp năng lượng; mạch điều khiển PCB tích hợp vi điều khiển, mạch nguồn hạ áp và các cổng giao tiếp; hệ thống cảm biến siêu âm/khoảng cách bố trí phía trước và phía sau để quét vật cản; module camera truyền video trực tiếp.
  • Kết nối truyền thông: Module phát sóng Wifi thông qua SIM 4G LTE gắn trên xe, đảm bảo kết nối liên tục với mạng diện rộng. Thân vỏ được thiết kế khí động học 3D, in 3D nhựa PLA, xử lý bả matit, sơn lót và sơn phủ màu.

3. Kiến trúc mạng và điều khiển đa tầng

  • Tầng mạng diện rộng (WAN - MQTT): Sử dụng dịch vụ điện toán đám mây Amazon AWS EC2 thiết lập Broker. Buồng lái đóng vai trò Publisher/Subscriber gửi gói tin điều khiển (góc lái, mức ga, chế độ tiến/dừng/lùi) và nhận gói tin trạng thái (vận tốc, khoảng cách vật cản, phản hồi lực).
  • Tầng mạng nội bộ trên xe (CAN Bus): Thiết lập mạng 3 nút giao tiếp với nhau:
    • Node 1 (Master - ESP32): Kết nối Wifi/4G để nhận gói tin từ MQTT Broker, giải mã dữ liệu, đóng gói tin CAN và phân phối xuống bus; đồng thời thu thập dữ liệu từ các Node con để gửi ngược lên Broker.
    • Node 2 (Slave 1 - Arduino Mega): Tiếp nhận lệnh CAN để điều khiển bộ điều khiển PID cho RC Servo góc lái và động cơ DC truyền động.
    • Node 3 (Slave 2 - Arduino Mega): Xử lý tín hiệu thô từ các cảm biến khoảng cách, thực hiện lọc nhiễu qua bộ lọc thông thấp, tính toán trường thế năng đẩy RPF và gửi dữ liệu cảnh báo lên Master.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày tính cấp thiết của việc nghiên cứu hệ thống điều khiển từ xa cho phương tiện dạng ô tô trong các môi trường đặc thù, độc hại. Phân tích chi tiết 6 cấp độ tự hành và chỉ ra giới hạn của xe tự lái hoàn toàn khi ứng dụng thực tế. Tổng thuật có hệ thống các công trình nghiên cứu ngoài nước (Cobots, WITS, Voysys, Đại học Tartu) và trong nước (ĐH Công nghệ ĐHQGHN, ĐH Thái Nguyên, ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM). Xác định rõ mục tiêu, nội dung nghiên cứu, phương pháp tiếp cận và 3 giới hạn kỹ thuật của đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp toàn bộ nền tảng toán học và kỹ thuật phục vụ việc thiết kế hệ thống. Phân tích mô hình động học xe ô tô với ràng buộc phi vi phân Nonholonomic. So sánh chi tiết các công nghệ mạng không dây (Bluetooth, Zigbee, Wifi, 4G, LoRa). Trình bày cấu tạo giao thức MQTT (Broker, Client, Topic, 3 mức QoS, cấu trúc 16 kiểu gói tin và định dạng Fixed/Variable Header/Payload). Trình bày nguyên lý bộ điều khiển PID tuyến tính. Thiết lập công thức giải thuật trường thế năng ảo APF (tập trung vào trường thế năng đẩy RPF và vector gradient lực đẩy). Phân tích chi tiết chuẩn giao tiếp CAN 2.0B tốc độ cao, cấu tạo 4 loại khung truyền (Data, Remote, Error, Overload Frame) và cơ chế phân xử đường truyền vi sai.

Chương 3: Thiết kế mô hình buồng lái điều khiển từ xa và robot di động giống ô tô

Mô tả quy trình thiết kế 3D toàn bộ hệ thống trên phần mềm SolidWorks. Thiết kế chi tiết cơ cấu vô lăng phản hồi lực (trục $20\text{ mm}$, khớp bích, gối bi, cặp bánh răng 64T/24T tỉ số truyền 2,46, động cơ DC-RS 365PW encoder tạo dải xung $[-1211; 1211]$). Thiết kế mạch chuyển đổi tín hiệu analog bàn đạp ga ($0-5\text{V} \rightarrow 0-1023$) và cần số 3 vị trí. Tính toán nguồn pin, thiết kế hệ thống điện buồng lái, thiết kế sơ đồ nguyên lý và layout mạch in PCB cho robot trên phần mềm EasyEDA, thiết kế 3D kiểu dáng thân vỏ xe.

Chương 4: Thi công phần cứng mô hình

Trình bày các bước gia công cơ khí, cắt hàn khung thép buồng lái và cơ cấu giá đỡ. Lắp ráp cụm vô lăng, cơ cấu hãm hành trình vô lăng, bàn đạp ga và cần số. Gia công hàn mạch in điện tử PCB, tích hợp linh kiện dán và module điều khiển. Lắp ráp phần cứng robot gồm khung gầm RC, động cơ DC encoder, servo lái, cụm cảm biến và module phát 4G Wifi. In 3D các chi tiết thân vỏ bằng nhựa PLA, tiến hành xử lý bề mặt bằng bả matit, chà nhám, sơn lót và sơn phủ màu hoàn thiện.

Chương 5: Thiết kế và xây dựng kênh giao tiếp không dây và mạng cục bộ cho hệ thống điều khiển từ xa cho robot di động giống ô tô

Xây dựng sơ đồ khối và lưu đồ thuật toán truyền nhận dữ liệu qua mạng diện rộng. Cấu hình dịch vụ máy chủ ảo Amazon AWS EC2 để thiết lập MQTT Broker. Định dạng cấu trúc gói tin điều khiển và gói tin phản hồi trên Broker. Xây dựng mạng cục bộ CAN Bus 3 nút trên robot; thiết lập lưu đồ chương trình điều khiển chính và chương trình ngắt xử lý gói tin cho Master Node (ESP32), Slave 1 Node (Arduino Mega điều khiển chấp hành) và Slave 2 Node (Arduino Mega thu thập cảm biến).

Chương 6: Thiết kế và xây dựng bộ điều khiển tuyến tính và giải thuật tránh vật cản cho hệ thống điều khiển từ xa robot di động giống ô tô

Thiết kế và cài đặt thông số cho bộ điều khiển PID góc quay trục vô lăng nhằm tạo cảm giác trả lái tự nhiên và phản hồi lực. Thiết kế bộ điều khiển PI điều chỉnh vận tốc động cơ DC truyền động dựa trên tín hiệu encoder phản hồi. Cài đặt giải thuật trường thế năng ảo RPF lên vi điều khiển trên xe, chuyển đổi khoảng cách vật cản thành lực đẩy ảo để tự động can thiệp góc lái khi người điều khiển đưa xe vào vùng nguy hiểm và truyền lực đẩy về buồng lái để cảnh báo xúc giác.

Chương 7: Thực nghiệm, đánh giá

Thực nghiệm hiệu chỉnh tín hiệu cảm biến thông qua bộ lọc thông thấp nhằm loại bỏ nhiễu rung động cơ. Đo đạc đáp ứng vòng hở và vòng kín của bộ điều khiển PID góc lái và PI vận tốc động cơ. Bố trí sa bàn thực nghiệm tại 2 địa điểm thực tế (Khu C - HCMUTE và KCN Mỹ Phước 4). Khảo sát người tham gia điều khiển trong 3 kịch bản: điều khiển không có phản hồi xúc giác; điều khiển có cảnh báo và hỗ trợ tránh vật cản; thử nghiệm robot tự động đánh lái né vật cản độc lập. Đánh giá định lượng qua biểu đồ thời gian hoàn thành lộ trình, số lần va chạm và khoảng cách điều khiển.

Chương 8: Kết luận và hướng phát triển

Tổng kết các kết quả đạt được về phần cứng, phần mềm và giải thuật. Nêu rõ các hạn chế còn tồn tại và đề xuất hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật chính

  • Chế tạo hoàn chỉnh phần cứng buồng lái và robot: Chế tạo thành công buồng lái 1 chỗ ngồi với hệ thống vô lăng có cơ cấu phản hồi lực thực tế (độ phân giải 334 xung/vòng, tỉ số truyền 2,46, chia 2 khoảng giá trị $[-1211; 0]$ và $[0; 1211]$), bàn đạp ga analog tuyến tính 10-bit và cần số 3 trạng thái. Robot di động hoàn thiện với mạch PCB chuyên dụng, khung thân vỏ in 3D thẩm mỹ cao.
  • Kênh truyền thông băng thông rộng ổn định: Thiết lập thành công kết nối thời gian thực qua giao thức MQTT trên nền tảng đám mây Amazon AWS EC2 kết hợp module phát 4G/Wifi di động, cho phép điều khiển từ xa không bị giới hạn bởi khoảng cách địa lý thông thường.
  • Mạng CAN Bus 3 nút hoạt động chính xác: Xây dựng thành công mạng CAN 2.0B trên xe tốc độ cao kết nối 1 ESP32 và 2 Arduino Mega, phân xử chính xác quyền ưu tiên khung truyền, không xảy ra xung đột dữ liệu giữa khối truyền thông, khối chấp hành và khối cảm biến.
  • Điều khiển ổn định và thuật toán né vật cản hiệu quả: Bộ điều khiển PID giúp vô lăng tự động trả lái về tâm và phản hồi lực cản chính xác; bộ điều khiển PI giữ ổn định vận tốc xe; giải thuật RPF kết hợp bộ lọc thông thấp giúp robot nhận diện vật cản ổn định, tự động can thiệp đánh lái né chướng ngại vật sang trái/phải khi người lái không kịp phản ứng.

2. Dữ liệu thực nghiệm thu được

Các kết quả đo đạc thực nghiệm tại hiện trường (Khu C - HCMUTE và KCN Mỹ Phước 4) được ghi nhận trong văn bản qua các bảng số liệu và biểu đồ:

  • Tín hiệu cảm biến sau khi qua bộ lọc thông thấp triệt tiêu hoàn toàn các gai nhiễu điện áp do rung động cơ học.
  • Biểu đồ đáp ứng PID góc lái cho thấy thời gian xác lập nhanh, bám sát góc quay đặt từ vô lăng buồng lái.
  • Kết quả khảo sát so sánh giữa các chế độ vận hành (Bảng 7.2, 7.3, 7.4 trong văn bản) chứng minh: khi kích hoạt đầy đủ tính năng phản hồi xúc giác và hỗ trợ tự động né vật cản bằng trường thế năng ảo RPF, số lần va chạm của robot với chướng ngại vật giảm rõ rệt và thời gian hoàn thành lộ trình của người lái được tối ưu hóa so với chế độ điều khiển vòng hở không có tín hiệu phản hồi.

3. Đóng góp của đề tài

  • Tự thiết kế và chế tạo trọn vẹn một hệ thống Teleoperation hoàn chỉnh từ cơ khí, mạch điện tử, giao thức truyền thông đến thuật toán điều khiển với chi phí thấp.
  • Ứng dụng thành công mô hình mạng lai: kết hợp mạng diện rộng không dây MQTT (qua Cloud AWS EC2) cho tầng điều khiển từ xa và mạng dây vi sai CAN 2.0B cho tầng nhúng nội bộ trên xe.
  • Kết hợp phản hồi đa giác quan (thị giác thời gian thực + xúc giác phản hồi lực trên vô lăng) cùng thuật toán tự hành cục bộ APF, tạo ra cơ chế chia sẻ quyền điều khiển (Shared Control) an toàn giữa người lái và robot.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  1. Hạn chế về tính năng điều khiển: Hệ thống mới chỉ đáp ứng các trạng thái vận hành cơ bản (tiến, lùi, dừng, rẽ trái, rẽ phải); chưa tích hợp hệ thống phanh chủ động (Active Braking) và cơ cấu phanh đỗ xe độc lập.
  2. Độ bền cơ học kết cấu: Khung gầm robot sử dụng nền tảng nâng cấp từ xe mô hình RC, chưa được thử nghiệm đánh giá độ bền mỏi và tính ổn định lâu dài trong môi trường công nghiệp khắc nghiệt hoặc dưới tải trọng lớn.
  3. Đánh giá định lượng về độ trễ: Đề tài chưa tiến hành đo đạc và phân tích định lượng chi tiết độ trễ đường truyền (end-to-end latency) của hệ thống truyền nhận video và gói tin qua mạng 4G/Internet trong từng điều kiện băng thông cụ thể.

Hướng nghiên cứu tiếp

  1. Hoàn thiện cơ cấu chấp hành: Thiết kế bổ sung hệ thống phanh đĩa/phanh điện từ chủ động và cơ cấu khóa đỗ xe an toàn trên robot.
  2. Nâng cấp phần cứng công nghiệp: Nghiên cứu và chế tạo hệ thống khung gầm cơ khí chuyên dụng bằng kim loại chịu tải trọng cao, tăng cường độ bền bỉ và khả năng hoạt động trên địa hình phức tạp.
  3. Nâng cấp cảm biến và thuật toán: Tích hợp thêm cảm biến quét laser 2D/3D (LiDAR) hoặc camera độ sâu để xây dựng bản đồ môi trường thời gian thực (SLAM); nâng cấp giải thuật tránh vật cản động phức tạp hơn.
  4. Tối ưu hóa đường truyền: Ứng dụng mạng 5G hoặc giao thức truyền hình ảnh độ trễ siêu thấp (như WebRTC) để giảm thiểu tối đa độ trễ điều khiển và nâng cao chất lượng hình ảnh truyền về buồng lái.

Giá trị tham khảo

Đối tượng sử dụng tài liệu

  • Sinh viên và học viên cao học: Thuộc các ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Kỹ thuật Ô tô và Kỹ thuật Máy tính/IoT.
  • Kỹ sư và nhóm nghiên cứu: Những người đang thực hiện các dự án về phương tiện không người lái, trạm điều khiển từ xa cho xe vận tải chuyên dụng trong mỏ khoáng sản, cảng biển hoặc khu vực độc hại.

Các nội dung có giá trị tham khảo cao

  • Tài liệu tham khảo thiết kế phần cứng buồng lái: Bản vẽ thiết kế 3D, phương án tính toán tỉ số truyền bánh răng (2,46) và giải pháp tích hợp động cơ DC encoder làm cảm biến góc lái vô lăng hai chiều có phản hồi lực.
  • Quy trình triển khai mạng CAN Bus trên vi điều khiển: Phương pháp thiết kế mạng CAN 2.0B 3 nút kết hợp giữa ESP32 (Master) và Arduino Mega (Slaves), bao gồm cấu trúc khung truyền và giải thuật xử lý ngắt gói tin.
  • Kiến trúc truyền thông IoT qua AWS EC2: Hướng dẫn cấu hình MQTT Broker trên nền tảng đám mây để truyền nhận dữ liệu điều khiển từ xa qua mạng di động 4G LTE.
  • Ứng dụng giải thuật RPF: Phương pháp tính toán và ánh xạ lực đẩy từ trường thế năng ảo thành góc đánh lái hỗ trợ và phản hồi xúc giác cảnh báo lên vô lăng.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng cơ cấu nào để đo góc đánh lái vô lăng và dải giá trị góc lái được quy đổi ra sao?

Cơ cấu vô lăng sử dụng động cơ DC-RS 365PW có tích hợp sẵn encoder quang học độ phân giải 334 xung/vòng. Trục vô lăng liên kết với trục động cơ encoder qua cặp bánh răng giảm tốc có tỉ số truyền là 2,46 (bánh răng 64 răng trên trục chính và bánh răng 24 răng trên trục encoder). Hệ thống quy ước vị trí thẳng lái có giá trị góc quay bằng 0; khi đánh lái hết sang trái, giá trị xung giảm về $-1211$; khi đánh lái hết sang phải, giá trị xung tăng lên đến $+1211$. Dải giá trị chia thành 2 khoảng $[-1211; 0]$ và $[0; 1211]$.

2. Mạng truyền thông nội bộ trên robot được thiết kế theo chuẩn nào và gồm những vi điều khiển nào?

Mạng truyền thông nội bộ trên robot sử dụng chuẩn CAN 2.0B tốc độ cao (High-Speed CAN lên tới 1 Mbps) với cấu trúc mạng vi sai 2 dây (CAN_H, CAN_L) và 2 điện trở đầu cuối $120,\Omega$. Mạng gồm 3 nút (3 nodes):

  • 01 vi điều khiển ESP32 đóng vai trò Master Node (kết nối Wifi/4G, giao tiếp MQTT Broker và chuyển tiếp dữ liệu vào bus CAN).
  • 02 vi điều khiển Arduino Mega đóng vai trò Slave Nodes (Slave 1 điều khiển động cơ chấp hành qua thuật toán PID/PI; Slave 2 đọc, lọc nhiễu cảm biến khoảng cách và tính toán giải thuật trường thế năng đẩy RPF).

3. Kênh truyền thông không dây diện rộng của hệ thống hoạt động dựa trên nền tảng và giao thức nào?

Hệ thống sử dụng mạng diện rộng (WAN) thông qua kết nối mạng di động 4G LTE và Wifi. Giao thức truyền thông cấp cao được áp dụng là chuẩn MQTT 3.1 theo mô hình Publish-Subscribe. Máy chủ trung gian (MQTT Broker) được thiết lập trên nền tảng điện toán đám mây Amazon AWS EC2 để quản lý việc truyền nhận gói tin điều khiển từ buồng lái và gói tin phản hồi trạng thái từ robot.

4. Giải thuật nào được ứng dụng để robot tự động né vật cản và hỗ trợ phản hồi lực lên vô lăng?

Đề tài ứng dụng thành phần trường thế năng đẩy (Repulsive Potential Field - RPF) thuộc giải thuật Trường thế năng ảo (Artificial Potential Field - APF). Khi khoảng cách $D(q)$ từ cảm biến trên robot đến vật cản nhỏ hơn ngưỡng tác động $Q^*$, giải thuật sẽ tính toán gradient lực đẩy $\nabla U_{rep}(q)$. Lực đẩy này vừa được sử dụng để điều khiển góc quay của RC Servo giúp xe tự động chuyển hướng tránh va chạm, vừa được đóng gói truyền về buồng điều khiển để kích hoạt động cơ vô lăng tạo lực cản/rung xúc giác cảnh báo người lái.

5. Khóa luận tự xác định những điểm hạn chế kỹ thuật nào chưa giải quyết được?

Văn bản khóa luận nêu rõ 3 điểm hạn chế:

  • Chưa tích hợp cơ cấu phanh (brake) chủ động và hệ thống phanh đỗ xe an toàn, mới dừng lại ở các tính năng tiến, lùi, dừng và rẽ hướng.
  • Khung gầm cải tiến từ xe đồ chơi RC nên chưa có dữ liệu kiểm chứng về độ bền vững cơ học và tính ổn định khi vận hành liên tục dài ngày.
  • Chưa đo đạc và đưa ra số liệu định lượng cụ thể về độ trễ truyền dữ liệu (latency) của toàn bộ hệ thống qua môi trường mạng Internet.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Trung Kiên và Võ Hoàng Quân (Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã thiết kế và thi công thành công mô hình hệ thống điều khiển từ xa hoàn chỉnh cho robot di động dạng ô tô. Công trình tích hợp đồng bộ giữa trạm buồng lái mô phỏng có phản hồi lực vô lăng thực tế, kênh truyền thông diện rộng MQTT qua máy chủ Amazon AWS EC2 và mạng nội bộ CAN Bus 2.0B tốc độ cao trên xe. Việc áp dụng giải thuật trường thế năng đẩy RPF kết hợp các bộ điều khiển PID/PI tuyến tính đã mang lại khả năng vận hành an toàn, hỗ trợ người lái nhận biết môi trường qua thị giác và xúc giác, đồng thời tự động can thiệp né tránh chướng ngại vật hiệu quả trong các kịch bản thực nghiệm.