Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh đô thị hóa và gia tăng dân số nhanh chóng tại Việt Nam, vấn đề thu gom và xử lý rác thải sinh hoạt đang đối mặt với nhiều áp lực lớn. Theo số liệu thống kê được trình bày trong đề tài:

  • Lượng rác thải sinh hoạt phát sinh hàng ngày tại Việt Nam tập trung phần lớn ở khu vực đô thị với khoảng 35.000 tấn/ngày (chiếm 70% tổng lượng rác thải cả nước), phần còn lại phát sinh tại các vùng nông thôn.
  • Các đô thị đặc biệt và đô thị loại I như Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh thải ra môi trường từ 7.000 đến 8.000 tấn rác mỗi ngày.
  • Tốc độ đô thị hóa tại Việt Nam đạt trên 30% với khoảng 858 đô thị trên toàn quốc; tổng lượng chất thải rắn sinh hoạt hàng năm ước tính trên 15 triệu tấn (trong đó rác thải sinh hoạt đô thị chiếm 11,8 triệu tấn/năm) và gia tăng với tốc độ hơn 10% mỗi năm.

Khối lượng rác thải lớn khiến công tác thu gom thủ công phụ thuộc nhiều vào nhân lực, dễ dẫn đến tình trạng tồn đọng rác thải tại các khu vực công cộng, đặc biệt trong các dịp lễ, tết. Đồng thời, trong các môi trường đặc thù như bệnh viện, khu vực cách ly phòng chống dịch bệnh (điển hình như giai đoạn dịch COVID-19), việc vận chuyển rác và vật tư đòi hỏi giải pháp tự động hóa nhằm giảm thiểu tiếp xúc trực tiếp giữa người với người, hạn chế lây nhiễm chéo.

Xuất phát từ thực tiễn trên, đề tài "Thiết Kế Chế Tạo Mô Hình Robot Dọn Rác Ứng Dụng Bánh Đa Hướng Swerve Wheel" được thực hiện nhằm xây dựng một mô hình robot di động tự hành có tính cơ động cao, hỗ trợ công tác vệ sinh môi trường tại các khu vực sàn phẳng công cộng.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể của đồ án bao gồm 3 nội dung chính:

  1. Thiết kế và chế tạo cơ cấu di chuyển linh hoạt đa hướng ứng dụng hệ thống bánh đa hướng Swerve Wheel (cụm 3 bánh xe).
  2. Xây dựng giải thuật và chương trình xử lý ảnh trên máy tính nhúng nhằm nhận biết khu vực làm việc và vị trí rác thải thông qua mã QR.
  3. Thiết lập hệ thống quản lý, giám sát và điều khiển hoạt động của robot thông qua giao diện Web Server trên nền tảng mạng truyền thông.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mô hình robot tự hành dạng đế 3 bánh xoay độc lập (Swerve Drive), hệ thống điều khiển vị trí - vận tốc động cơ và giải thuật xử lý ảnh nhận dạng vị trí làm việc.
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế kỹ thuật cơ khí, thi công mạch điện tử điều khiển, lập trình điều khiển nhúng trên vi điều khiển ARM và máy tính nhúng Raspberry Pi, thử nghiệm hoạt động thu gom rác trên mặt phẳng trong điều kiện phòng thí nghiệm tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (tháng 06/2021).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án tổng hợp và áp dụng hệ thống cơ sở lý thuyết thuộc ba phân ngành chính của Cơ điện tử: Cơ khí, Điện - Điện tử điều khiển và Công nghệ thông tin/Thị giác máy tính.

Cơ sở lý thuyết cơ khí và cơ cấu truyền động

Tác giả đã phân tích và so sánh các dạng cơ cấu lái phổ biến trong robot di động để xác định giải pháp tối ưu cho khả năng xoay trở trong không gian hẹp:

  • Cơ cấu lái vi sai (Differential Drive): Kết cấu đơn giản, bán kính quay bằng không nhưng khó điều khiển chuyển động thẳng tuyệt đối và dễ mất ổn định trên bề mặt gồ ghề.
  • Cơ cấu lái ba bánh (Tricycle Drive): Bẻ lái và dẫn động độc lập nhưng yêu cầu bộ vi sai phức tạp ở trục sau để tránh trượt khi vào cua.
  • Cơ cấu bánh đa hướng (Omni / Mecanum Drive): Di chuyển holonomic linh hoạt nhưng các con lăn phụ gây ra hiện tượng trượt ma sát với mặt đường, làm suy hao lực kéo và giảm hiệu suất truyền động.
  • Cơ cấu lái Swerve Wheel (Swerve Drive): Mỗi cụm bánh xe gồm 2 động cơ độc lập (1 động cơ dẫn động quay bánh và 1 động cơ xoay góc bẻ lái). Cơ cấu này duy trì tiếp xúc trực tiếp giữa bề mặt bánh xe cao su với mặt sàn, truyền toàn bộ lực kéo mà không bị tổn hao qua con lăn phụ, cho phép robot di chuyển theo mọi phương với bán kính quay bằng không.

Bên cạnh đó, đồ án phân tích các bộ truyền động cơ khí để lựa chọn hệ thống truyền lực từ động cơ tới bánh xe:

Loại bộ truyền Ưu điểm chính Nhược điểm chính
Bộ truyền đai Vận hành êm, không gây ồn, có khả năng trượt an toàn khi quá tải. Tỷ số truyền không cố định do trượt, kích thước bộ căng đai cồng kềnh, tuổi thọ thấp.
Bộ truyền đai răng Ăn khớp chính xác không trượt, hiệu suất truyền động cao, bánh đai nhỏ gọn. Kích thước cụm lắp ráp tương đối lớn, yêu cầu căn chỉnh độ căng chính xác.
Bộ truyền xích Không có hiện tượng trượt, tải trọng tác dụng lên trục nhỏ hơn bộ truyền đai. Gây tiếng ồn khi chạy tốc độ cao, xích bị dão và mài mòn theo thời gian.
Bộ truyền bánh răng Kích thước nhỏ gọn, khả năng chịu tải lớn, tỷ số truyền chính xác tuyệt đối, độ bền cao. Yêu cầu gia công chế tạo chính xác cao, phát sinh tiếng ồn ở vận tốc lớn.

Cơ sở lý thuyết điều khiển tự động và Điện - Điện tử

  • Hệ thống điều khiển tự động được xây dựng dựa trên nguyên lý điều khiển theo sai lệch trong hệ thống điều chỉnh kín (HTK).
  • Tín hiệu phản hồi từ thiết bị đo (Encoder) được đưa về bộ so sánh với tín hiệu đặt trước nhằm tạo ra tín hiệu điều khiển tác động lên cơ cấu chấp hành thông qua giải thuật điều khiển vi tích phân tỷ lệ (PID) để ổn định vận tốc và góc quay từng cụm bánh xe.

Cơ sở lý thuyết tin học, thị giác máy tính và mạng truyền thông

  • Xử lý ảnh số: Áp dụng quy trình chuẩn gồm thu nhận ảnh số qua Camera $\rightarrow$ Tiền xử lý (khử nhiễu, chỉnh mức xám, cân bằng độ tương phản) $\rightarrow$ Phân đoạn ảnh $\rightarrow$ Trích xuất đặc trưng và nhận dạng mã QR để xác định tọa độ vùng hoạt động.
  • Thư viện OpenCV: Sử dụng thư viện mã nguồn mở OpenCV viết trên nền tảng C++/Python tích hợp trên hệ điều hành Linux của Raspberry Pi.
  • Mạng truyền thông và Web Server: Mô hình Client - Server hoạt động qua giao thức HTTP (cổng 80) sử dụng ngôn ngữ HTML, CSS để xây dựng giao diện tương tác và quản trị cơ sở dữ liệu tọa độ điều khiển.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc phần cứng và thiết kế cơ khí

Mô hình robot được thiết kế trên phần mềm mô phỏng 3D với cấu trúc khung đế tròn/tam giác liên kết 3 cụm bánh xe đa hướng Swerve Wheel cách đều nhau một góc $120^\circ$. Hệ thống bao gồm các cụm cơ khí chính:

  • Khung thân và khoang chứa rác: Khung đế chịu lực bằng kim loại gia công cơ khí chính xác, tích hợp thùng chứa rác có nắp mở phía trên thân robot.
  • Cụm bánh xe Swerve Wheel: Mỗi cụm gồm 1 bánh xe cao su chịu tải (mã 3370DRR080P62) hoặc bánh Omni kim loại 58mm, liên kết với hệ thống trục xoay bẻ lái thông qua cặp bánh răng truyền động.
[Máy tính / Web Client] <---(HTTP / Wi-Fi)---> [Raspberry Pi 3 Model B+]
                                                     |
                                            (UART / Giao tiếp nối tiếp)
                                                     |
                                                     v
                                            [Board STM32F407VET6]
                                                     |
                 +-----------------------------------+-----------------------------------+
                 |                                   |                                   |
                 v                                   v                                   v
       [Cụm Bánh Swerve 1]                 [Cụm Bánh Swerve 2]                 [Cụm Bánh Swerve 3]
       - Động cơ xoay bẻ lái               - Động cơ xoay bẻ lái               - Động cơ xoay bẻ lái
       - Động cơ dẫn động                  - Động cơ dẫn động                  - Động cơ dẫn động
       - Encoder hồi tiếp                  - Encoder hồi tiếp                  - Encoder hồi tiếp

Danh mục thiết bị và linh kiện điện tử

Hệ thống điện - điện tử của robot sử dụng các linh kiện kỹ thuật tiêu chuẩn được liệt kê trong đồ án:

  • Khối xử lý trung tâm và thị giác: Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B+ kết hợp Camera Raspberry Pi V2 IMX219 độ phân giải 8MP để xử lý ảnh và chạy ứng dụng máy chủ Web.
  • Khối vi điều khiển chấp hành: Board mạch STM32F407VET6 (lõi ARM Cortex-M4) đảm nhận tính toán phân giải động học 3 bánh Swerve, thực thi thuật toán PID và phát xung điều khiển động cơ.
  • Hệ thống động cơ dẫn động và bẻ lái: Sử dụng động cơ DC giảm tốc Maxon DC Motor (các dòng mã 144650 và 145167).
  • Khối cảm biến hồi tiếp: Cảm biến mã hóa vòng quay hai pha Rotary Encoder 600 xung/vòng (loại NPN) gắn tại trục động cơ; Cảm biến la bàn điện tử hỗ trợ xác định hướng thân xe.
  • Khối nguồn và phụ trợ: Bộ nguồn Pin LiPo TCB 6S 24V dung lượng 8000mAh (dòng xả 45C); Mạch hạ áp DC-DC LM2596 cấp nguồn 5V cho vi điều khiển; Module 1 Relay 5V kích mức cao/thấp phục vụ đóng cắt tải ngoại vi.

Kiến trúc phần mềm và thuật toán điều khiển

Phần mềm điều khiển robot được phân bổ theo mô hình phân tầng:

  1. Tầng ứng dụng và quản trị (Web Server & PC): Cung cấp giao diện bảng điều khiển gồm trang chính, trang thông tin thành viên (Teammate) và trang điều khiển thủ công (Manual) cho phép nhập tọa độ làm việc (khu vực B, khu vực C) lưu vào cơ sở dữ liệu.
  2. Tầng xử lý ảnh (Raspberry Pi 3): Ứng dụng OpenCV quét luồng video từ Camera IMX219, nhận diện mã QR đặt tại các vị trí mốc, giải mã dữ liệu tọa độ và truyền thông tin lệnh về board mạch điều khiển qua giao tiếp nối tiếp.
  3. Tầng điều khiển thời gian thực (STM32F407VET6): Nhận lệnh vận tốc tổng thể ($v_x, v_y, \omega$), giải phương trình động học để tính toán vận tốc và góc quay tức thời của từng bánh xe, đọc xung Encoder để đóng vòng điều khiển PID tốc độ động cơ.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày tổng quan về thực trạng rác thải sinh hoạt đô thị tại Việt Nam, nêu bật tính cấp thiết của việc áp dụng tự động hóa trong dọn dẹp vệ sinh môi trường. Tác giả khảo sát các nghiên cứu và ứng dụng robot tự hành trong nước và quốc tế:

  • Mô hình robot thu gom rác bãi biển BC-Robop tại Nhật Bản (dài 1,4 m, nặng 200 kg, tải trọng giỏ chứa 15 kg, vận chuyển 180 kg rác trong 90 phút hoạt động).
  • Ứng dụng của xe tự hành AGV trong công nghiệp của hãng Axter Automation (vận chuyển pallet, nguyên liệu thô, thành phẩm).
  • Ứng dụng AGV trong bệnh viện phục vụ vận chuyển suất ăn, đồ vải y tế, thuốc men và khử trùng bằng tia cực tím trong mùa dịch COVID-19. Chương này cũng xác định rõ giới hạn phạm vi đề tài tập trung vào việc thiết kế, chế tạo cơ khí, mạch điều khiển và lập trình hệ thống robot 3 bánh Swerve.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 tập trung trình bày toàn diện lý thuyết nền tảng phục vụ tính toán và thiết kế:

  • Cơ sở công nghệ phát triển robot tự hành từ các giai đoạn thập niên 1960, 1980 đến thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0.
  • Cơ sở lý thuyết cơ khí: Đánh giá chi tiết ưu, nhược điểm của các cơ cấu lái (Differential, Tricycle, Omni 3 bánh/4 bánh, Mecanum, Swerve Drive) và các bộ truyền động (đai trơn, đai răng, xích, bánh răng côn).
  • Cơ sở lý thuyết điều khiển tự động: Phân loại hệ thống điều khiển tuyến tính liên tục, cấu trúc hệ thống kín, hệ bù nhiễu, hệ điều chỉnh cực trị và giải thuật điều khiển PID.
  • Cơ sở lý thuyết tin học: Quy trình xử lý ảnh số (thu nhận, lọc nhiễu Fourier, phân đoạn, biểu diễn mã chạy/mã xích/mã tứ phân, nhận dạng ký tự/mã vạch), thư viện OpenCV, kiến trúc máy chủ Web và giao thức truyền tải HTTP.

Chương 3: Thiết kế

Chương 3 trình bày các bước tính toán và thiết kế kỹ thuật của hệ thống robot:

  • Khảo sát nhu cầu thị trường thực tế đối với thiết bị dọn rác tự động.
  • Thiết kế kỹ thuật cơ khí, lập phương trình động học và động lực học cho mô hình 3 bánh Swerve Wheel để chuyển đổi vector vận tốc thân xe sang vận tốc dài và góc quay của từng bánh.
  • Tính toán lựa chọn công suất động cơ dẫn động và động cơ bẻ lái dựa trên tải trọng xe và lực cản chuyển động.
  • Thiết kế sơ đồ khối toàn hệ thống điện, sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển; lựa chọn các thiết bị phần cứng (vi điều khiển STM32F407VET6, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B+, động cơ Maxon DC, cảm biến la bàn, Encoder 600 xung, mạch LM2596, Relay 5V, Pin LiPo 6S 24V).
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển phân tầng trên máy tính, Raspberry Pi và vi điều khiển ARM; thiết lập giải thuật điều khiển tốc độ động cơ theo vòng kín PID.

Chương 4: Thi công, thực nghiệm, thu thập kết quả

Chương 4 mô tả chi tiết quá trình thi công thực tế và các bài kiểm tra thực nghiệm:

  • Thi công cơ khí khung đế 3D, gia công cụm truyền động bánh xe Swerve Wheel, lắp ráp thùng chứa rác và hoàn thiện tủ điện điều khiển.
  • Bố trí môi trường thực nghiệm và kiểm tra chức năng quét nhận dạng mã QR thông qua phần mềm hỗ trợ điều khiển VNC.
  • Kiểm tra việc lưu trữ dữ liệu tọa độ vùng làm việc (Khu vực B, Khu vực C) vào hệ thống cơ sở dữ liệu từ giao diện Web.
  • Thử nghiệm chuyển động thực tế của robot: Khởi động hệ thống $\rightarrow$ Xoay thân xe theo góc đặt trước $\rightarrow$ Di chuyển bám quỹ đạo tọa độ điểm $\rightarrow$ Tự động quay trở về vị trí xuất phát ban đầu.
  • Thu thập biểu đồ dữ liệu phản hồi thể hiện sự thay đổi tọa độ các điểm mốc trong quá trình robot di chuyển thực nghiệm.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

Chương 5 tổng kết toàn bộ kết quả chế tạo mô hình robot dọn rác 3 bánh Swerve Wheel, đánh giá mức độ hoàn thành nhiệm vụ theo mục tiêu ban đầu, đồng thời chỉ rõ các tồn tại về mặt cơ khí, thị giác máy tính và đề xuất giải pháp kỹ thuật nâng cấp trong các giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm đạt được

  1. Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng: Lắp ráp hoàn thiện mô hình robot dọn rác 3 bánh Swerve Wheel tích hợp đầy đủ hệ thống động cơ DC Maxon, bộ truyền bánh răng, thùng chứa rác và khối nguồn Pin LiPo 24V.
  2. Khả năng chuyển động đa hướng: Mô hình robot thực hiện thành công các chuyển động tiến, lùi, tịnh tiến ngang và xoay quanh tâm với bán kính quay bằng không nhờ cơ cấu 3 cụm Swerve điều khiển độc lập.
  3. Thực nghiệm nhận dạng và điều hướng: Hệ thống camera Raspberry Pi V2 kết hợp OpenCV xử lý thành công mã QR trong môi trường thử nghiệm, trích xuất chính xác thông số tọa độ của khu vực làm việc (khu vực B và C) và ghi nhận vào cơ sở dữ liệu.
  4. Vận hành hệ thống giám sát qua Web Server: Xây dựng thành công giao diện Web điều khiển, hỗ trợ người vận hành chuyển đổi linh hoạt giữa các chế độ tự động và thủ công (Manual Options), đồng thời hiển thị trạng thái của robot theo thời gian thực.
  5. Độ chính xác chuyển động: Dữ liệu thực nghiệm qua các biểu đồ tọa độ cho thấy robot bám sát quỹ đạo thiết lập sẵn và trở về vị trí ban đầu với sai số trong giới hạn cho phép.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Đã ứng dụng thành công cơ cấu truyền động bánh đa hướng Swerve Wheel vào mô hình robot dọn rác, giúp loại bỏ hiện tượng trượt tổn hao ma sát thường gặp ở bánh xe Omni và Mecanum, nâng cao hiệu suất truyền lực đẩy trực tiếp xuống mặt đường.
  • Hiện thực hóa giải pháp điều khiển phân tầng: Kết hợp máy tính nhúng Raspberry Pi xử lý tác vụ thị giác/mạng cấp cao với vi điều khiển ARM STM32F407 xử lý thời gian thực các giải thuật động học và vòng lặp kín PID động cơ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế kỹ thuật

  • Độ phức tạp cơ khí: Cơ cấu cụm lái Swerve Wheel đòi hỏi số lượng động cơ lớn (2 động cơ cho mỗi bánh, tổng cộng 6 động cơ cho cả hệ thống 3 bánh), khiến kết cấu cơ khí phức tạp, trọng lượng bản thân robot tăng và chi phí gia công chế tạo cao.
  • Tính thích nghi môi trường của hệ thống thị giác: Việc điều hướng và xác định vùng dọn rác phụ thuộc vào mã QR định sẵn, chưa tích hợp thuật toán phân loại và phát hiện rác thải tự do trong môi trường không xác định trước.
  • Phạm vi hoạt động: Thử nghiệm chỉ mới dừng lại ở quy mô phòng thí nghiệm trên bề mặt sàn phẳng lý tưởng, chưa kiểm thử trên địa hình gồ ghề ngoài trời.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo

  • Tối ưu hóa thiết kế cơ khí của cụm bánh xe Swerve nhằm giảm kích thước, giảm trọng lượng và nâng cao độ bền của các chi tiết bánh răng ăn khớp.
  • Nâng cấp giải thuật thị giác máy tính: Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) trên Raspberry Pi để trực tiếp nhận dạng và phân loại các loại rác thải sinh hoạt (vỏ lon, chai nhựa, giấy vụn) thay vì quét mã QR.
  • Tích hợp thêm các cảm biến khoảng cách (như cảm biến siêu âm hoặc cảm biến LiDAR) để xây dựng bản đồ môi trường (SLAM) và tự động tránh vật cản chuyển động trong không gian công cộng.

Giá trị tham khảo

Bản thuyết minh đồ án tốt nghiệp cung cấp nguồn tư liệu kỹ thuật hữu ích cho:

  • Sinh viên và giảng viên ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Robot và Kỹ thuật Điều khiển - Tự động hóa: Tham khảo phương pháp xây dựng phương trình động lực học, động học ngược cho hệ robot di động sử dụng cụm bánh đa hướng Swerve Drive 3 bánh.
  • Các đề tài nghiên cứu về xe tự hành AGV/AMR: Cung cấp giải pháp mẫu về cấu trúc điều khiển phân tầng giữa máy tính nhúng Linux (Raspberry Pi) và vi điều khiển ARM Cortex-M4 (STM32F407).
  • Kỹ sư phát triển hệ thống IoT công nghiệp: Tham khảo kiến trúc kết nối Web Server điều khiển và giám sát thiết bị phần cứng từ xa qua giao thức HTTP và phần mềm VNC.

Câu hỏi thường gặp

1. Cơ cấu lái Swerve Wheel có ưu điểm gì vượt trội so với bánh xe Omni và Mecanum trong đề tài này?
Bánh xe Omni và Mecanum sử dụng các con lăn nhỏ quanh chu vi bánh, dẫn đến hiện tượng trượt cố hữu giữa bánh và mặt sàn, làm thất thoát công suất đẩy và gây sai số tích lũy lớn khi ước lượng vị trí. Cơ cấu Swerve Wheel sử dụng bánh cao su tiêu chuẩn tiếp xúc trực tiếp hoàn toàn với mặt đường và sử dụng động cơ riêng để bẻ hướng bánh xe, giúp truyền trọn vẹn lực kéo, chuyển động linh hoạt mọi hướng mà không bị trượt tổn hao.

2. Khối điều khiển của robot phân chia nhiệm vụ giữa Raspberry Pi 3 và STM32F407VET6 như thế nào?
Raspberry Pi 3 Model B+ đảm nhận các tác vụ tính toán cấp cao: chạy máy chủ Web Server quản lý giao diện, nhận diện mã QR bằng thư viện OpenCV thông qua Camera IMX219 và quản lý cơ sở dữ liệu tọa độ. Board STM32F407VET6 đóng vai trò vi điều khiển chấp hành thời gian thực: nhận lệnh tọa độ/vận tốc từ Raspberry Pi, tính toán phân giải động học cho 3 cụm bánh xe Swerve, đọc tín hiệu từ 6 bộ Encoder và thực thi giải thuật PID điều khiển vận tốc/vị trí từng động cơ.

3. Hệ thống phần cứng của robot sử dụng nguồn điện và động cơ loại nào?
Robot sử dụng nguồn điện từ khối Pin LiPo TCB 6S điện áp 24V dung lượng 8000mAh (dòng xả 45C), kết hợp mạch hạ áp DC LM2596 để cấp nguồn 5V cho các mạch điều khiển. Hệ thống dẫn động và bẻ lái sử dụng các động cơ DC giảm tốc Maxon DC Motor (mã hiệu 144650 và 145167), có gắn cảm biến Rotary Encoder 600 xung/vòng loại NPN để hồi tiếp vị trí.

4. Robot nhận biết khu vực cần dọn rác bằng phương pháp nào trong thực nghiệm?
Robot sử dụng Camera Raspberry Pi V2 (cảm biến IMX219 8MP) thu thập hình ảnh và xử lý qua thư viện OpenCV trên Raspberry Pi để quét và giải mã mã QR. Dữ liệu từ mã QR chứa thông tin tọa độ các điểm mốc của khu vực làm việc (như khu vực B, khu vực C) được hệ thống tự động trích xuất và cập nhật vào cơ sở dữ liệu để robot lập quỹ đạo chuyển động.

5. Giao diện Web Server của hệ thống hỗ trợ những tính năng quản lý nào?
Giao diện Web Server của robot bao gồm trang chính (Main Dashboard), trang thông tin nhóm thực hiện (Teammate) và trang điều khiển thủ công (Manual). Người vận hành có thể giám sát trạng thái kết nối, cấu hình các tùy chọn hoạt động (Manual Options), nhập các tham số tọa độ điểm mốc làm việc và đồng bộ hóa dữ liệu này với cơ sở dữ liệu của robot qua giao thức HTTP.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết Kế Chế Tạo Mô Hình Robot Dọn Rác Ứng Dụng Bánh Đa Hướng Swerve Wheel" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công mô hình robot tự hành đa hướng ứng dụng cơ cấu 3 cụm bánh Swerve Drive. Đề tài đã giải quyết trọn vẹn bài toán tích hợp liên ngành Cơ điện tử từ tính toán cơ khí, thiết kế mạch điện tử, lập trình nhúng điều khiển PID động cơ trên vi điều khiển STM32 đến xử lý ảnh nhận dạng mã QR bằng OpenCV và quản lý qua Web Server trên Raspberry Pi. Kết quả thực nghiệm khẳng định tính khả thi của mô hình trong việc di chuyển linh hoạt, bám quỹ đạo chính xác và đáp ứng định hướng ứng dụng robot tự hành phục vụ vệ sinh môi trường công cộng.