Luận văn: Xây dựng chương trình điều khiển Robot hút bụi iRobot trên môi trường ROS

Luận văn: Xây dựng chương trình điều khiển robot hút bụi iRobot trên ROS. Tìm hiểu về ROS và ứng dụng điều khiển robot iRobot hiệu quả. Tải luận văn ngay!

Chuyên ngành

Hệ thống thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2020

75
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1

1.1. Đặt vấn đề

1.1.1. Robot dịch vụ là gì?

1.1.2. Các ứng dụng của robot dịch vụ

1.1. Một số robot hút bụi thương mại hiện có trên thị trường

1.2. Giới thiệu một số khái niệm

1.2. Giới thiệu về kobuki

1.3. Giới thiệu về hokuyo

1.3. Nội dung đề tài

1.4. Các kết quả đạt được

2. CHƯƠNG 2. QUÉT BẢN ĐỒ VÀ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ LƯỚI

2.1. Quét bản đồ trên môi trường giả lập

2.2. Quét bản đồ trên môi trường thực tế

2.3. Tìm hiểu file ảnh pgm và file -yaml (kết quả của quá trình quét bản đồ)

2.4. Xây dựng bản đồ lưới

2.5. Khái niệm về cell trong bản đồ lưới

2.6. Chuyển đổi bản đồ quét được sang bản đồ lưới

3. CHƯƠNG 3. ĐIỀU HƯỚNG VÀ ĐỊNH VỊ ROBOT

3.1. Điều hướng robot

3.1.1. Twist

3.2. Định vị robot sử dụng AMCL

3.3. Kết luận

4. CHƯƠNG 4. THUẬT TOÁN BAO PHỦ

4.1. Thuật toán D*

4.2. Thuật toán Path Transform(PT)

4.1. Lý thuyết về thuật toán CCD*

4.2. Phân tích thuật toán CCD*

4.3. Áp dụng thuật toán CCD* vào bài toán iRobot

4.4. Kết luận

5. CHƯƠNG 5. CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN IROBOT

5.1. Chương trình điều khiển robot hút bụi iRobot

5.1.1. Mô hình chung

5.2. Hàm xử lý phát hiện vật cản

5.2. Các trường hợp ngoại lệ

5.3. Robot di chuyển không chính xác

5.4. AMCL trả dữ liệu chậm

5.5. Laser bị sai số

5.6. Kết luận

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Điều Khiển Robot Hút Bụi iRobot ROS

Luận văn này tập trung vào việc xây dựng hệ thống robot hút bụi iRobot có khả năng tự động quét bản đồ và làm sạch không gian sống. Mục tiêu chính là giúp giảm bớt gánh nặng công việc nhà cho con người, tiết kiệm thời gian và công sức. Hệ thống được phát triển dựa trên nền tảng phần cứng robot Kobuki, cảm biến laser Hokuyo UTM-30LX, và hệ điều hành robot ROS (Robot Operating System). Môi trường giả lập Gazebo được sử dụng để thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của các thuật toán. Luận văn này nghiên cứu các phương pháp và thuật toán khác nhau để đạt được khả năng tự động hóa hoàn toàn cho robot hút bụi. Đầu tiên, robot cần quét và xây dựng bản đồ môi trường. Tiếp theo, một thuật toán bao phủ sẽ được áp dụng trên bản đồ đã quét để đảm bảo robot di chuyển đến mọi khu vực cần làm sạch. Hướng tiếp cận dựa trên lưới được sử dụng, trong đó bản đồ được chia thành nhiều ô nhỏ, mỗi ô đại diện cho một khu vực nhỏ trong thực tế. Giá trị của mỗi ô thể hiện trạng thái có vật cản hay không. Controller sẽ triển khai thuật toán bao phủ, kết hợp với các công cụ khác của ROS, để điều khiển robot di chuyển và làm sạch toàn bộ khu vực. Luận văn cũng trình bày chi tiết kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của hệ thống iRobot đã xây dựng.

1.1. Ứng Dụng Robot Hút Bụi iRobot ROS trong Đời Sống

Robot dịch vụ ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hiện đại, đặc biệt là robot hút bụi. Các thiết bị này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và công sức mà còn có thể hoạt động hiệu quả trong nhiều môi trường khác nhau. Theo [1], robot dịch vụ có thể hỗ trợ con người trong các công việc lặp đi lặp lại, nguy hiểm hoặc nhàm chán. Trong đó, robot hút bụi là một ứng dụng điển hình, giúp duy trì không gian sống sạch sẽ và thoải mái. Việc tích hợp ROS vào robot hút bụi iRobot mở ra khả năng tùy biến và mở rộng chức năng, chẳng hạn như điều khiển từ xa, lập lịch làm việc, hoặc tích hợp với các thiết bị nhà thông minh khác. Các thuật toán SLAMnavigation trong ROS cho phép robot tự động lập bản đồ và di chuyển trong môi trường, tránh vật cản và tối ưu hóa đường đi. Điều này giúp robot hút bụi iRobot hoạt động hiệu quả hơn so với các sản phẩm truyền thống.

1.2. Tổng Quan Về Hệ Điều Hành ROS và iRobot Kobuki

ROS (Robot Operating System) là một framework phần mềm mã nguồn mở, cung cấp các công cụ và thư viện để phát triển các ứng dụng robot. ROS cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các thành phần phần cứng và phần mềm khác nhau, chẳng hạn như cảm biến, bộ điều khiển, và thuật toán. Theo [2], ROS cung cấp một kiến trúc phân tán, cho phép các thành phần giao tiếp với nhau thông qua các message, service và action. iRobot Kobuki là một nền tảng robot di động phổ biến, thường được sử dụng trong nghiên cứu và phát triển robot. Kobuki cung cấp các tính năng cơ bản như di chuyển, cảm biến va chạm, và giao tiếp với ROS. Việc kết hợp KobukiROS tạo ra một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt để phát triển các ứng dụng robot hút bụi tự động.

II. Vấn Đề Khó Khăn Khi Điều Khiển iRobot Hút Bụi trên ROS

Việc điều khiển robot hút bụi iRobot trên môi trường ROS đặt ra một số thách thức đáng kể. Thứ nhất, việc tích hợp phần cứng của iRobot với ROS đòi hỏi kiến thức về cả hai nền tảng. Cần phải thiết lập giao tiếp giữa ROSiRobot, đảm bảo dữ liệu cảm biến được truyền tải chính xác và kịp thời. Thứ hai, việc xây dựng các thuật toán điều khiển hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về lý thuyết robot và các thuật toán SLAM, navigation, và bao phủ. Cần phải lựa chọn và điều chỉnh các thuật toán phù hợp với đặc điểm của iRobot và môi trường hoạt động. Thứ ba, việc xử lý các trường hợp ngoại lệ, chẳng hạn như vật cản không mong muốn, địa hình phức tạp, hoặc lỗi cảm biến, đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng phục hồi của hệ thống. Hệ thống cần có khả năng phát hiện và phản ứng với các tình huống bất thường để đảm bảo hoạt động ổn định và an toàn. Cuối cùng, việc đánh giá hiệu quả của hệ thống đòi hỏi các phương pháp đo lường và đánh giá khách quan, chẳng hạn như độ bao phủ, thời gian làm sạch, và mức tiêu thụ năng lượng.

2.1. Các Hạn Chế Về Phần Cứng Của iRobot trong Môi Trường ROS

Một trong những thách thức lớn nhất khi điều khiển iRobot trên ROS là sự hạn chế về phần cứng. iRobot, mặc dù là một sản phẩm thương mại phổ biến, không được thiết kế để tích hợp trực tiếp với ROS. Việc giao tiếp với iRobot thường đòi hỏi sử dụng các giao thức và driver đặc biệt, có thể không được hỗ trợ đầy đủ trong ROS. Ngoài ra, iRobot có thể không cung cấp đầy đủ dữ liệu cảm biến cần thiết cho các thuật toán SLAMnavigation phức tạp. Điều này đòi hỏi phải bổ sung thêm cảm biến hoặc sử dụng các phương pháp ước lượng để bù đắp cho sự thiếu hụt thông tin. Thêm vào đó, khả năng tính toán của iRobot có thể hạn chế, đặc biệt khi phải xử lý các thuật toán phức tạp trong thời gian thực. Cần phải tối ưu hóa các thuật toán và lựa chọn các tham số phù hợp để đảm bảo hiệu suất hoạt động của hệ thống.

2.2. Yêu Cầu Về Thuật Toán Điều Khiển và Định Vị Robot iRobot

Để robot hút bụi iRobot hoạt động hiệu quả trong môi trường ROS, cần phải xây dựng các thuật toán điều khiểnđịnh vị chính xác. Các thuật toán này phải có khả năng xử lý dữ liệu cảm biến từ iRobot, xây dựng bản đồ môi trường, và lập kế hoạch đường đi tối ưu. Các thuật toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) thường được sử dụng để đồng thời xây dựng bản đồ và định vị robot. Tuy nhiên, các thuật toán SLAM có thể phức tạp và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Các thuật toán navigation phải có khả năng tránh vật cản, điều hướng trong không gian hẹp, và thích ứng với các thay đổi trong môi trường. Ngoài ra, cần phải phát triển các thuật toán bao phủ để đảm bảo robot làm sạch toàn bộ khu vực cần thiết. Các thuật toán này phải có khả năng tối ưu hóa đường đi, tránh lặp lại, và thích ứng với hình dạng và kích thước của không gian làm việc.

III. Giải Pháp 1 Xây Dựng Chương Trình Điều Khiển iRobot Bằng ROS Navigation

Một trong những giải pháp hiệu quả để điều khiển robot hút bụi iRobot trên ROS là sử dụng ROS Navigation Stack. ROS Navigation Stack cung cấp một bộ công cụ và thư viện để xây dựng các hệ thống điều hướng tự động. Nó bao gồm các thành phần như global planner, local planner, và map server, cho phép robot lập kế hoạch đường đi, tránh vật cản, và duy trì bản đồ môi trường. Để sử dụng ROS Navigation Stack cho iRobot, cần phải tích hợp dữ liệu cảm biến từ iRobot vào hệ thống, cấu hình các tham số phù hợp, và xây dựng các node ROS để điều khiển động cơ của iRobot. Giải pháp này cho phép tận dụng các thuật toán và công cụ đã được phát triển trong cộng đồng ROS, giảm bớt công sức phát triển từ đầu.

3.1. Tích Hợp Cảm Biến iRobot Với ROS Navigation Stack

Việc tích hợp cảm biến từ iRobot vào ROS Navigation Stack là bước quan trọng để xây dựng hệ thống điều khiển tự động. Cần phải xác định loại cảm biến nào được sử dụng trên iRobot (ví dụ: cảm biến laser, cảm biến va chạm, cảm biến hồng ngoại) và cách truyền dữ liệu từ cảm biến vào ROS. Thông thường, cần phải viết các node ROS để đọc dữ liệu từ cảm biến và publish các message ROS chứa thông tin cảm biến. Các message này sau đó có thể được sử dụng bởi các thành phần khác trong ROS Navigation Stack, chẳng hạn như map serverlocal planner. Việc hiệu chỉnh và xử lý dữ liệu cảm biến cũng rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Cần phải loại bỏ nhiễu, bù đắp sai số, và chuyển đổi dữ liệu về các hệ tọa độ phù hợp.

3.2. Cấu Hình Tham Số Cho ROS Navigation để Điều Khiển iRobot

ROS Navigation Stack có nhiều tham số cấu hình, cho phép điều chỉnh hành vi của robot. Cần phải cấu hình các tham số này phù hợp với đặc điểm của iRobot và môi trường hoạt động. Các tham số quan trọng bao gồm kích thước của robot, tốc độ di chuyển, khoảng cách an toàn, và độ phân giải của bản đồ. Việc điều chỉnh các tham số này có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và độ ổn định của hệ thống. Cần phải thử nghiệm và đánh giá các cấu hình khác nhau để tìm ra các tham số tối ưu. Các công cụ như RVIZ có thể được sử dụng để trực quan hóa bản đồ, đường đi, và các thông tin khác, giúp quá trình cấu hình và gỡ lỗi trở nên dễ dàng hơn.

IV. Giải Pháp 2 Thuật Toán D và CCD Cho iRobot Hút Bụi ROS

Luận văn cũng nghiên cứu việc sử dụng các thuật toán D* và CCD* để giải quyết bài toán bao phủ cho robot hút bụi iRobot. Thuật toán D* là một thuật toán tìm đường động, cho phép robot điều chỉnh đường đi khi môi trường thay đổi. Thuật toán CCD* (Complete Coverage D*) là một biến thể của D*, được thiết kế đặc biệt để giải quyết bài toán bao phủ. CCD* đảm bảo robot di chuyển qua mọi khu vực cần làm sạch, đồng thời tránh lặp lại và tối ưu hóa đường đi. Để áp dụng CCD* cho iRobot, cần phải biểu diễn bản đồ môi trường dưới dạng lưới, xác định các ô cần làm sạch, và sử dụng CCD* để tìm đường đi tối ưu. Thuật toán này có thể được tích hợp với ROS Navigation Stack để tạo ra một hệ thống điều khiển hoàn chỉnh.

4.1. Phân Tích và Cải Tiến Thuật Toán D Cho Robot iRobot ROS

Thuật toán D* là một thuật toán tìm đường mạnh mẽ, nhưng có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Để áp dụng D* cho robot hút bụi iRobot trên ROS, cần phải phân tích và cải tiến thuật toán để giảm bớt độ phức tạp và tăng tốc độ tính toán. Các phương pháp như sử dụng heuristic, giới hạn không gian tìm kiếm, và tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của D*. Ngoài ra, cần phải tích hợp D* với các cảm biến của iRobot để cập nhật bản đồ và điều chỉnh đường đi khi môi trường thay đổi. Việc so sánh hiệu suất của D* với các thuật toán tìm đường khác cũng rất quan trọng để đánh giá hiệu quả của giải pháp.

4.2. Ứng Dụng Thuật Toán CCD Để Đảm Bảo Độ Bao Phủ Toàn Diện

Thuật toán CCD* được thiết kế đặc biệt để giải quyết bài toán bao phủ, đảm bảo robot di chuyển qua mọi khu vực cần làm sạch. Để ứng dụng CCD* cho robot hút bụi iRobot, cần phải xác định các ô cần làm sạch trên bản đồ lưới và sử dụng CCD* để tìm đường đi tối ưu. Các yếu tố như kích thước của robot, hình dạng của không gian làm việc, và vị trí của các vật cản cần được xem xét khi áp dụng CCD*. Ngoài ra, cần phải xây dựng các cơ chế để xử lý các trường hợp ngoại lệ, chẳng hạn như khi robot bị mắc kẹt hoặc khi có vật cản mới xuất hiện. Việc đánh giá độ bao phủ và thời gian làm sạch là những tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả của CCD*.

V. Kết Quả Chương Trình Điều Khiển iRobot Hút Bụi ROS Hoạt Động Thực Tế

Luận văn trình bày chi tiết kết quả thực nghiệm của chương trình điều khiển iRobot hút bụi trên môi trường ROS. Các thử nghiệm được thực hiện trong môi trường giả lập Gazebo và trên robot thực tế. Kết quả cho thấy hệ thống có khả năng tự động quét bản đồ, định vị robot, và điều khiển robot di chuyển và làm sạch một cách hiệu quả. Độ bao phủ và thời gian làm sạch được đo lường và so sánh với các phương pháp điều khiển khác. Các vấn đề và hạn chế của hệ thống cũng được thảo luận, cùng với các gợi ý để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy.

5.1. Đánh Giá Hiệu Suất Quét Bản Đồ và Định Vị Robot Trên ROS

Hiệu suất quét bản đồ và định vị robot là yếu tố then chốt để đảm bảo hoạt động chính xác của robot hút bụi iRobot. Các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá độ chính xác của bản đồ, thời gian cần thiết để xây dựng bản đồ, và khả năng định vị lại robot sau khi bị di chuyển hoặc mất dấu. Các thuật toán SLAM khác nhau được so sánh để tìm ra thuật toán phù hợp nhất với đặc điểm của iRobot và môi trường hoạt động. Các yếu tố như độ phân giải của cảm biến, tốc độ di chuyển, và độ phức tạp của môi trường có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.

5.2. Đo Lường Độ Bao Phủ và Thời Gian Làm Sạch của iRobot

Độ bao phủ và thời gian làm sạch là những tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả của hệ thống điều khiển robot hút bụi iRobot. Các thử nghiệm được thực hiện để đo lường tỷ lệ diện tích được làm sạch trên tổng diện tích, cũng như thời gian cần thiết để làm sạch toàn bộ khu vực. Các thuật toán bao phủ khác nhau được so sánh để tìm ra thuật toán tối ưu. Các yếu tố như kích thước của robot, hình dạng của không gian làm việc, và vị trí của các vật cản có thể ảnh hưởng đến độ bao phủ và thời gian làm sạch. Việc tối ưu hóa đường đi và tránh lặp lại là những yếu tố quan trọng để giảm thời gian làm sạch và tiết kiệm năng lượng.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Chương Trình iRobot Hút Bụi Trên ROS

Luận văn đã trình bày một phương pháp tiếp cận để xây dựng chương trình điều khiển robot hút bụi iRobot trên môi trường ROS. Các thuật toán SLAM, navigation, và bao phủ đã được nghiên cứu và tích hợp để tạo ra một hệ thống tự động. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường giả lập và trên robot thực tế. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống, tích hợp các tính năng thông minh hơn, và phát triển các ứng dụng mới cho robot hút bụi iRobot.

6.1. Tối Ưu Hóa Thuật Toán SLAM và Điều Khiển Robot iRobot ROS

Để cải thiện hiệu suất của hệ thống, cần tiếp tục tối ưu hóa các thuật toán SLAM và điều khiển robot. Các phương pháp như sử dụng học máy, tích hợp nhiều cảm biến, và áp dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến có thể được sử dụng để tăng độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Ngoài ra, cần phải phát triển các cơ chế để xử lý các trường hợp ngoại lệ, chẳng hạn như khi robot bị mắc kẹt hoặc khi có sự cố phần cứng. Việc tăng cường khả năng thích ứng và phục hồi của hệ thống là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động ổn định trong môi trường thực tế.

6.2. Phát Triển Các Ứng Dụng Mới Cho Robot Hút Bụi iRobot và ROS

Robot hút bụi iRobotROS có tiềm năng lớn để phát triển các ứng dụng mới. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm tích hợp với các thiết bị nhà thông minh, điều khiển từ xa qua internet, và sử dụng robot để giám sát an ninh. Ngoài ra, có thể phát triển các thuật toán mới để robot có thể tự động nhận diện và tránh các vật cản đặc biệt, chẳng hạn như dây điện hoặc đồ chơi. Việc mở rộng khả năng của robot có thể làm cho nó trở nên hữu ích hơn trong cuộc sống hàng ngày.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1.1 Dat van dé - Xã hội hiện đại, đời sống con người nâng cao. Việc robot tham gia vào đời sống con người không phải điểu mới lạ. Robot phục vụ cơn người trong nhiều Tinh vue tir hd trợ con người sẵn xuất dến các công việc 1uang Lính: dịch vụ như tưng bê trong nhà hàng, đón tiếp khách hàng. Một trong những công việc có tính lặp đi lập lại hàng ngày chính là việc đọu đẹp nhà cửa, cụ thể là việc hút bụi Nếu có robot làm giúp công việc nảy, con người sẽ tiết kiệm dược rất nhiều thời gian và công sử.

Với tính cấp thiết như vậy, tôi quyết định lựa chọn đề tải “Xây đựng chương trình robot. hút bại Robot trên môi trường ROS” 1.41 Rehot dịch vụ là gi? Robot dich vụ là loại robot hỗ trợ, thực hiện thay con người trong các công, việc; vi dụ nh công việc có tính chất lặp đi lặp lại, các công việc trong nhà, công, việc phải thực hiện ở những chỗ do ban, nguy hiểm [1Ị,. Những reboL nảy thường được diễu khiển tự động bởi một hệ thống diễu khiển tích hợp dược cải đặt thủ công bên trong, Thuat ngtt “Robot dich vu" không có một định nghĩa chỉnh xác. Tiên đoán Robot Quốc Tế (The International Federation of Robaties — 1ER) [2| đã đề xuất một định nghữa: Một robot dịch vụ lả một robot mả hoại động, toán hoặc hoàn toàn tự đông đề thục hiện œ ¢ dich vụ hữu ích cho của cơn người và thiết bị, không bao gồm các hoạt động sản xuất.

Các ứng dụng của robot dịch vụ TỨng đụng có thể cá của robot chủ yếu là để hỗ trợ trong công việc của cơn người. Hiện nay có các ứng đụng trong một số lĩnh vực như sat: - Ứng đụng trong công nghiệp: RoboL dich vụ công nghiệp có thế được sử dụng đẻ thực hiện các nhiệm vụ don giản, chẳng hạn như kiểm tra bản. Nó cũng, có các nhiệm vụ phức tạp hơn, thực hiện trong các mỗi trường khắc nghiệt, chẳng Than nh giúp dé trong việc tiáo đỡ cáo nha may điện hạt nhân. Robot cũng có thể dược dùng dễ thực hiện những hành động lặp di lặp lại như lắp ráp, thực hiện các công việc tự động hóa khác.

Nhưng robot được sử dụng trong công nghiệp được gọi là "Rehor công nghiệp" 4. Ap đựng thuậttoắn CCD* vào bài toán ¡Robot 45 45 Kế luận - - 45 CHƯƠNG 5. CHUONG TRINH DIEU KHIEN IROBCT .1 Chương trình điều khiển robot hat bụi iRobet. #11 Mô hình chmg.2 Hàm xửlý pháthiện vật cân.2 Các trường hợp ngoại lệ 3.1 Rebot di chuyến không chỉnh xá: 50 522 AMCL tã đữliệu chậm.3 Laser of sai số 52 $3 Kétluin - - 52 MỤC LỤC CHƯƠNG1.

co wretasienatianaianici keo Ll Đặtvánđề. +1 111 Robot dich vu a gi? - - - 1 112 Các ứng dụng củarobotdichvu 1 1. Một sôrobol hút bại thương mại hiện có trên thị tưởng 2 1.2 Giới thiệu một số khái niệm.42 Giới thiêu về kobubi - - - 12 1.3 Giới thiện về hokuyo - - 13 1⁄3 — Nội dung dé tai 1.4 Cae kết quá đạt được CHUONG 2. QUỨT BẢN ĐỒ VẢ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ LƯỚI.

Quát bản đồ trên mỗi hường giả lập.2 — Quát bản đồ tiên môi hưởng thực tế 2.3 Tìm hiểu ñle ảnh pgm va file -yaml (két quả của quá trình quét bản đầi,.2 Xây dụng bản đồ lưới. Kháiniệm về cell trong bản đồ lười - - 21 2. Chuyên dỗi bản đỗ quét dược sang bản đỗ lưới. DIEU HUGNG VA DINH VI ROBOT.1 Biéuhudng robot - - - - 23 311 Twist 24 3.

oi seeneiiereieeoeeoseooe TỔ 3.2 Địnhvirobot sử dựng AMCL - - - 28 33 0 Kélluan - - - 31 CHƯƠNG 4. THUẬT TOÁN BAO PHỦ.1 Thuậttoán D* - 32 42 — 'Thuậttoán Path1ransform(PI).1 Lý thuyÊ về thuật toàn CCD* - 36 4.2 Phântíchthuậttoán CCD*,. cà cece Al MỤC LỤC CHƯƠNG1. co wretasienatianaianici keo Ll Đặtvánđề.

+1 111 Robot dich vu a gi? - - - 1 112 Các ứng dụng củarobotdichvu 1 1. Một sôrobol hút bại thương mại hiện có trên thị tưởng 2 1.2 Giới thiệu một số khái niệm.42 Giới thiêu về kobubi - - - 12 1.3 Giới thiện về hokuyo - - 13 1⁄3 — Nội dung dé tai 1.4 Cae kết quá đạt được CHUONG 2. QUỨT BẢN ĐỒ VẢ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ LƯỚI. Quát bản đồ trên mỗi hường giả lập.2 — Quát bản đồ tiên môi hưởng thực tế 2.3 Tìm hiểu ñle ảnh pgm va file -yaml (két quả của quá trình quét bản đầi,.2 Xây dụng bản đồ lưới.

Kháiniệm về cell trong bản đồ lười - - 21 2. Chuyên dỗi bản đỗ quét dược sang bản đỗ lưới. DIEU HUGNG VA DINH VI ROBOT.1 Biéuhudng robot - - - - 23 311 Twist 24 3. oi seeneiiereieeoeeoseooe TỔ 3.2 Địnhvirobot sử dựng AMCL - - - 28 33 0 Kélluan - - - 31 CHƯƠNG 4.

THUẬT TOÁN BAO PHỦ.1 Thuậttoán D* - 32 42 — 'Thuậttoán Path1ransform(PI).1 Lý thuyÊ về thuật toàn CCD* - 36 4.2 Phântíchthuậttoán CCD*,. cà cece Al MỤC LỤC CHƯƠNG1. co wretasienatianaianici keo Ll Đặtvánđề. +1 111 Robot dich vu a gi? - - - 1 112 Các ứng dụng củarobotdichvu 1 1.

Một sôrobol hút bại thương mại hiện có trên thị tưởng 2 1.2 Giới thiệu một số khái niệm.42 Giới thiêu về kobubi - - - 12 1.3 Giới thiện về hokuyo - - 13 1⁄3 — Nội dung dé tai 1.4 Cae kết quá đạt được CHUONG 2. QUỨT BẢN ĐỒ VẢ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ LƯỚI. Quát bản đồ trên mỗi hường giả lập.2 — Quát bản đồ tiên môi hưởng thực tế 2.3 Tìm hiểu ñle ảnh pgm va file -yaml (két quả của quá trình quét bản đầi,.2 Xây dụng bản đồ lưới. Kháiniệm về cell trong bản đồ lười - - 21 2.

Chuyên dỗi bản đỗ quét dược sang bản đỗ lưới. DIEU HUGNG VA DINH VI ROBOT.1 Biéuhudng robot - - - - 23 311 Twist 24 3. oi seeneiiereieeoeeoseooe TỔ 3.2 Địnhvirobot sử dựng AMCL - - - 28 33 0 Kélluan - - - 31 CHƯƠNG 4. THUẬT TOÁN BAO PHỦ.1 Thuậttoán D* - 32 42 — 'Thuậttoán Path1ransform(PI).1 Lý thuyÊ về thuật toàn CCD* - 36 4.2 Phântíchthuậttoán CCD*,.

cà cece Al CHƯƠNG 1.1 Dat van dé - Xã hội hiện đại, đời sống con người nâng cao. Việc robot tham gia vào đời sống con người không phải điểu mới lạ. Robot phục vụ cơn người trong nhiều Tinh vue tir hd trợ con người sẵn xuất dến các công việc 1uang Lính: dịch vụ như tưng bê trong nhà hàng, đón tiếp khách hàng. Một trong những công việc có tính lặp đi lập lại hàng ngày chính là việc đọu đẹp nhà cửa, cụ thể là việc hút bụi Nếu có robot làm giúp công việc nảy, con người sẽ tiết kiệm dược rất nhiều thời gian và công sử.

Với tính cấp thiết như vậy, tôi quyết định lựa chọn đề tải “Xây đựng chương trình robot. hút bại Robot trên môi trường ROS” 1.41 Rehot dịch vụ là gi? Robot dich vụ là loại robot hỗ trợ, thực hiện thay con người trong các công, việc; vi dụ nh công việc có tính chất lặp đi lặp lại, các công việc trong nhà, công, việc phải thực hiện ở những chỗ do ban, nguy hiểm [1Ị,. Những reboL nảy thường được diễu khiển tự động bởi một hệ thống diễu khiển tích hợp dược cải đặt thủ công bên trong, Thuat ngtt “Robot dich vu" không có một định nghĩa chỉnh xác. Tiên đoán Robot Quốc Tế (The International Federation of Robaties — 1ER) [2| đã đề xuất một định nghữa: Một robot dịch vụ lả một robot mả hoại động, toán hoặc hoàn toàn tự đông đề thục hiện œ ¢ dich vụ hữu ích cho của cơn người và thiết bị, không bao gồm các hoạt động sản xuất.

Các ứng dụng của robot dịch vụ TỨng đụng có thể cá của robot chủ yếu là để hỗ trợ trong công việc của cơn người. Hiện nay có các ứng đụng trong một số lĩnh vực như sat: - Ứng đụng trong công nghiệp: RoboL dich vụ công nghiệp có thế được sử dụng đẻ thực hiện các nhiệm vụ don giản, chẳng hạn như kiểm tra bản. Nó cũng, có các nhiệm vụ phức tạp hơn, thực hiện trong các mỗi trường khắc nghiệt, chẳng Than nh giúp dé trong việc tiáo đỡ cáo nha may điện hạt nhân. Robot cũng có thể dược dùng dễ thực hiện những hành động lặp di lặp lại như lắp ráp, thực hiện các công việc tự động hóa khác.

Nhưng robot được sử dụng trong công nghiệp được gọi là "Rehor công nghiệp" ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Mã để tài: 2018BKHDL-KH05 Theo QP số 138 do Hiệu rưởng Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội ký ngày 13 tháng 03 năm 2019 Ho va tên học viên: Trần Minh Hài SHHV: CBI80153 bởm Chuyên ngành: Hệ thông thông tin Lép: Kl hoa học đữ liệu Người hướng dẫn: T8. Ngô Tam Trung Dơn vị: bộ mãn Kỹ thuật máy tính, viện Công nghệ thông tin và truyền thông, „ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Tên dễ tải: Xây dựng chương trình diễu khiển robot hút bụi iRobot trên môi trường ROS Giáo viên hướng dẫn KY va ghi rõ họ tên CHƯƠNG 1.1 Dat van dé - Xã hội hiện đại, đời sống con người nâng cao. Việc robot tham gia vào đời sống con người không phải điểu mới lạ. Robot phục vụ cơn người trong nhiều Tinh vue tir hd trợ con người sẵn xuất dến các công việc 1uang Lính: dịch vụ như tưng bê trong nhà hàng, đón tiếp khách hàng.

Một trong những công việc có tính lặp đi lập lại hàng ngày chính là việc đọu đẹp nhà cửa, cụ thể là việc hút bụi Nếu có robot làm giúp công việc nảy, con người sẽ tiết kiệm dược rất nhiều thời gian và công sử. Với tính cấp thiết như vậy, tôi quyết định lựa chọn đề tải “Xây đựng chương trình robot. hút bại Robot trên môi trường ROS” 1.41 Rehot dịch vụ là gi? Robot dich vụ là loại robot hỗ trợ, thực hiện thay con người trong các công, việc; vi dụ nh công việc có tính chất lặp đi lặp lại, các công việc trong nhà, công, việc phải thực hiện ở những chỗ do ban, nguy hiểm [1Ị,. Những reboL nảy thường được diễu khiển tự động bởi một hệ thống diễu khiển tích hợp dược cải đặt thủ công bên trong, Thuat ngtt “Robot dich vu" không có một định nghĩa chỉnh xác.

Tiên đoán Robot Quốc Tế (The International Federation of Robaties — 1ER) [2| đã đề xuất một định nghữa: Một robot dịch vụ lả một robot mả hoại động, toán hoặc hoàn toàn tự đông đề thục hiện œ ¢ dich vụ hữu ích cho của cơn người và thiết bị, không bao gồm các hoạt động sản xuất. Các ứng dụng của robot dịch vụ TỨng đụng có thể cá của robot chủ yếu là để hỗ trợ trong công việc của cơn người.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ