Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong lĩnh vực tự động hóa và robot di động, các hệ thống robot bám đường (line follower robot) đóng vai trò nền tảng trong các dây chuyền sản xuất tự động và hệ thống vận chuyển hàng hóa nội bộ (AGV). Phương pháp dò đường truyền thống chủ yếu dựa trên các cụm cảm biến phản xạ quang học hoặc cảm biến thu phát hồng ngoại. Mặc dù có cấu tạo đơn giản và chi phí thấp, giải pháp này bộc lộ hạn chế lớn khi chỉ cho phép robot phản ứng cục bộ theo vạch kẻ có sẵn trên mặt sàn mà không thể bao quát môi trường, không có khả năng quan sát, nhận diện hình dạng hay theo dõi các đối tượng phức tạp. Sự phát triển của công nghệ thị giác máy tính đã đặt ra yêu cầu tích hợp cảm biến hình ảnh lên robot nhằm nâng cao tính linh hoạt và khả năng định vị.

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu chế tạo robot bám line dùng xử lý ảnh" do sinh viên Đỗ Đình Cẩm thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Tấn Cường tại Khoa Cơ khí Chế tạo máy, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (tháng 07/2016), tập trung giải quyết bài toán ứng dụng camera thị giác máy tính chuyên dụng giá thành thấp kết hợp với hệ thống nhúng mã nguồn mở để điều khiển robot bám quỹ đạo.

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Nghiên cứu và chế tạo robot có khả năng xử lý hình ảnh, xác định và trả về vị trí các đối tượng cần quan sát trong không gian hoạt động.
  2. Tìm hiểu mối tương quan giữa tín hiệu thị giác thu nhận được từ camera và tín hiệu số truyền về bộ xử lý trung tâm.
  3. Điều khiển robot chuyển động bám theo đường dẫn (line) được thiết kế sẵn một cách ổn định.

Nhiệm vụ nghiên cứu:

  1. Điều khiển robot di chuyển chính xác theo quỹ đạo đường dẫn định sẵn.
  2. Nghiên cứu nguyên lý hoạt động, cấu hình của cảm biến thị giác Pixy CMUcam5 và phần mềm giao tiếp PixyMon.
  3. Xây dựng thuật toán nhận diện vị trí đường line từ camera và truyền dữ liệu điều khiển về vi điều khiển.
  4. Lập trình điều khiển ổn định hệ thống truyền động sử dụng động cơ bước (stepper motor).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Cảm biến hình ảnh Pixy CMUcam5 (kết hợp chip xử lý ảnh chuyên dụng), vi điều khiển nền tảng Arduino UNO R3, mạch điều khiển công suất Dual Bipolar Stepper Motor Shield (A4988), động cơ bước và các thuật toán lọc màu, thuật toán điều khiển bám đường.
  • Phạm vi và giới hạn đề tài: Đề tài tập trung vào việc thiết kế mô hình robot vật lý cơ bản có khả năng nhận diện vạch dẫn dựa trên màu sắc bằng Pixy Camera và điều khiển hệ thống truyền động động cơ bước qua Arduino; chưa mở rộng sang các bài toán nhận dạng vật thể 3D phức tạp hay điều khiển đa trục.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình kỹ thuật

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết và công nghệ chuyên ngành Cơ điện tử:

  • Lý thuyết robot di động bám đường: Nguyên tắc chuyển động vi sai sử dụng hai bánh dẫn động độc lập để điều chỉnh hướng di chuyển dựa trên độ lệch vị trí so với vạch dẫn.
  • Lý thuyết xử lý ảnh số dựa trên không gian màu: Thuật toán lọc màu theo sắc độ và độ bão hòa (Hue & Saturation) trích xuất từ dữ liệu RGB của cảm biến ảnh OV9715, kết hợp thuật toán phát triển không gian (connected component algorithm) để xác định ranh giới và tọa độ trọng tâm của đối tượng.
  • Lý thuyết điều khiển tự động: Giải thuật điều khiển tỷ lệ - tích phân - vi phân (PID) được áp dụng để tính toán lượng bù góc lái và vận tốc cấp cho động cơ bước, đảm bảo robot duy trì tâm camera trùng với tâm đường line.
  • Kiến trúc vi xử lý và hệ thống nhúng: Mô hình giao tiếp truyền dữ liệu nối tiếp tốc độ cao giữa hệ thống xử lý thị giác phân tán (LPC4330 trên Pixy) và vi điều khiển điều phối chấp hành (ATmega328 trên Arduino).

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả áp dụng quy trình nghiên cứu thực nghiệm kết hợp thiết kế hệ thống cơ điện tử qua 4 giai đoạn:

  • Giai đoạn 1: Thiết kế kết cấu cơ khí khung xe và lắp ráp mô hình vật lý.
  • Giai đoạn 2: Nghiên cứu chuyên sâu về phần cứng, firmware của Pixy Camera và giao thức truyền thông dữ liệu.
  • Giai đoạn 3: Tích hợp hệ thống phần cứng (cơ khí, mạch điều khiển, cảm biến, nguồn động lực) và nạp phần mềm thử nghiệm bám line.
  • Giai đoạn 4: Thử nghiệm thực địa, hiệu chỉnh tham số lọc màu, tinh chỉnh giải thuật PID và đánh giá kết quả hoạt động.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm tài liệu kỹ thuật phần cứng và firmware mã nguồn mở GNU của Pixy CMUcam5, tài liệu cấu trúc vi điều khiển ATmega328/Arduino, thông số IC điều khiển động cơ A4988 và tập dữ liệu tọa độ đối tượng thu được theo thời gian thực từ phần mềm PixyMon.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống robot được cấu trúc thành các khối chức năng độc lập nhưng liên kết chặt chẽ, tối ưu hóa việc phân chia tải tính toán giữa bộ xử lý thị giác chuyên dụng và bộ điều khiển trung tâm.

       +---------------------------------------------+
       |           CẢM BIẾN THỊ GIÁC                 |
       |  Pixy CMUcam5 (NXP LPC4330 + OV9715)        |
       |  - Xử lý lọc màu sắc & độ bão hòa (50 Hz)   |
       +----------------------+----------------------+
                              |
                              | Chuẩn SPI (1 Mbps)
                              v
       +---------------------------------------------+
       |          BỘ XỬ LÝ TRUNG TÂM                 |
       |  Arduino UNO R3 (ATmega328)                 |
       |  - Giải mã khung dữ liệu nhị phân           |
       |  - Thuật toán điều khiển hồi tiếp PID       |
       +----------------------+----------------------+
                              |
                              | Tín hiệu Step / Dir
                              v
       +---------------------------------------------+
       |          KHỐI CÔNG SUẤT & TRUYỀN ĐỘNG       |
       |  - Dual Shield A4988                        |
       |  - 2 x Động cơ bước (Stepper Motor)         |
       +---------------------------------------------+

Bảng thông số kỹ thuật cảm biến hình ảnh Pixy CMUcam5

Thông số Giá trị chi tiết theo công bố
Bộ vi xử lý tích hợp NXP LPC4330, xung nhịp 204 MHz, lõi kép (dual-core)
Cảm biến hình ảnh Omnivision OV9715, kích thước 1/4", độ phân giải 1280x800
Tốc độ xử lý khung hình 50 khung hình/giây (50 Hz, chu kỳ 20 ms cho ảnh 640x400)
Ống kính quang học Chuẩn ren M12; Góc nhìn (FoV): Ngang 75°, Dọc 47°
Bộ nhớ tích hợp RAM 264 KB, Flash 1 MB
Công suất tiêu thụ 140 mA (điển hình)
Điện áp cấp nguồn Cổng USB (5V) hoặc nguồn ngoài không ổn áp (6V đến 10V)
Giao diện đầu ra SPI (ICSP), I2C, UART (lên tới 230 kbaud), USB, Analog/Digital (DAC 0-3.3V)
Khả năng lưu trữ màu 7 chữ ký màu độc lập (signatures) và hệ thống mã màu (Color Codes)
Kích thước & Trọng lượng 2.4 inch; trọng lượng 27 gram

Bảng so sánh các giao thức truyền thông giữa Pixy và bộ điều khiển

Giao thức Tốc độ truyền / Đặc tính Cấu hình chân nối trên cổng I/O Pixy Ứng dụng trong hệ thống
SPI (Mặc định) 1 Mbits/giây (xung nhịp 1 MHz qua cổng ICSP) Chân 1 (MISO), Chân 3 (SCK), Chân 4 (MOSI), Chân 10 (GND) Kết nối trực tiếp với Arduino UNO R3, truyền tối đa 135 khối đối tượng/khung hình
UART 19.2 kbaud đến 115 kbaud (hỗ trợ tối đa 230 kbaud) Chân 1 (RX - 5V in), Chân 4 (TX - 3.3V out), Chân 10 (GND) Giao tiếp nối tiếp tiêu chuẩn (8 bit data, 1 stop bit, no parity)
I2C 2 dây đa điểm (hỗ trợ tối đa 127 thiết bị slave) Chân 5 (SCL), Chân 9 (SDA) kèm trở kéo 4.7 kΩ lên nguồn 5V Giao tiếp mạng nhiều cảm biến
Analog / Digital Tín hiệu điện áp tuyến tính (DAC 0 - 3.3V, trở kháng 200 Ω) Chân 1 (GPIO0 phát hiện vật), Chân 3 (DAC out vị trí X hoặc Y) Kết nối trực tiếp ngõ vào ADC vi điều khiển mà không cần giao thức
USB Tốc độ cao qua giao thức USB chuẩn Cổng Mini USB kết nối máy tính Dùng cho phần mềm PixyMon xem video và nạp tham số cấu hình

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Dẫn nhập

Chương dẫn nhập trình bày tổng quan về sự phát triển của vi điều khiển mã nguồn mở Arduino từ năm 2005 tại Ý và xu hướng tự động hóa trong công nghiệp. Tác giả phân tích tính cấp thiết của việc tích hợp thị giác máy tính vào robot thay cho cảm biến quang truyền thống. Chương này phân tích các phương án lựa chọn bộ điều khiển trung tâm giữa PIC, Raspberry Pi và Arduino UNO R3, trong đó Arduino được chọn nhờ chi phí hợp lý, kích thước nhỏ gọn và khả năng giao tiếp thuận tiện với Pixy Camera. Đồng thời, chương 1 công bố 3 mục tiêu, 4 nhiệm vụ, phạm vi giới hạn kỹ thuật và bố cục tổng thể của đồ án.

Chương II: Cơ sở lý luận

Chương 2 xác định rõ hai đối tượng nghiên cứu cốt lõi: vi mạch điện tử điều khiển trung tâm (Arduino) và hệ thống cảm biến xử lý ảnh (Pixy Camera). Tác giả thiết lập kế hoạch thi công toàn diện chia làm hai phần: phần viết thuyết minh báo cáo (sơ đồ khối, lý thuyết thiết kế, thiết kế phần cứng, phần mềm) và phần chế tạo mô hình thực tế (thi công khung xe, kiểm thử nhận diện hình ảnh). Quy trình thực hiện được cụ thể hóa thành 4 giai đoạn từ thiết kế kết cấu, khảo sát cảm biến đến lắp ráp hoàn thiện và hiệu chỉnh lỗi.

Chương III: Tổng quan về robot

Tác giả hệ thống hóa lịch sử phát triển của robot từ khái niệm ban đầu trong tác phẩm văn học của Karel Čapek (1921), sự phát triển của kỹ thuật điều khiển số NC trong thập niên 1950, mẫu robot đầu tiên của George Devol (1960), robot công nghiệp đầu tiên (1961) đến robot phản hồi lực Unimat (1990) của Viện Công nghệ MIT. Chương này đi sâu vào nguyên lý vận hành của robot bám đường tự động: cơ cấu dẫn động vi sai bằng hai động cơ điện kết hợp bộ phận cảm biến phân biệt độ tương phản màu sắc giữa vạch dẫn và mặt nền để phản hồi về bộ điều khiển. Tác giả cũng nêu bật các ứng dụng của AGV trong vận chuyển hàng hóa tự động và vai trò của camera trong việc mở rộng tính năng theo dõi, định vị vật thể.

Chương IV: Tổng quan về xử lý ảnh

Đây là chương nội dung kỹ thuật trọng tâm, trình bày toàn diện về module Pixy CMUcam5 và phần mềm quản trị PixyMon:

  • Cảm biến và giải pháp phần cứng: Phân tích cấu trúc phần cứng gồm vi xử lý NXP LPC4330 204 MHz lõi kép và cảm biến Omnivision OV9715, giải quyết triệt để vấn đề quá tải dữ liệu (hàng chục MB/s) bằng cách xử lý ảnh trực tiếp trên module ở tốc độ 50 khung hình/giây và chỉ xuất thông tin tọa độ đối tượng.
  • Thuật toán lọc màu và cấu hình chữ ký: Trình bày thuật toán lọc màu dựa trên sắc độ và độ bão hòa, có độ bền vững cao trước sự biến thiên của điều kiện chiếu sáng. Cảm biến hỗ trợ nhận diện tối đa 7 chữ ký màu độc lập và hệ thống mã màu (Color Code - ghép từ 2 đến 5 khối màu, cho phép mã hóa hàng trăm đến hàng nghìn đối tượng).
  • Phần mềm PixyMon và xử lý lỗi nhận dạng: Hướng dẫn quy trình dạy mẫu đối tượng qua nút bấm phần cứng hoặc qua giao diện đồ họa PixyMon (chế độ video thô và cooked video); phương pháp sử dụng thanh trượt cấu hình tham số để loại trừ dương tính giả (nhận nhầm đối tượng ngoài mong muốn) và âm tính giả (không nhận diện được đối tượng hoặc ngắt quãng).
  • Giao thức truyền thông nhị phân: Mô tả cấu trúc gói dữ liệu nhị phân 16-bit truyền qua chuẩn SPI/UART/I2C. Dữ liệu đối tượng được đóng gói trong cấu trúc Block bao gồm các trường: mã nhận diện (signature), tọa độ tâm (x, y), kích thước (width, height), góc xoay (angle) và mã kiểm tra (checksum). Quá trình đồng bộ khung hình dựa trên việc phân tích các từ đồng bộ PIXY_START_WORD (0xAA55), PIXY_START_WORD_CC (0xAA56) và xử lý xung đột chiều byte 0x55AA.

Chương V: Thiết bị điều khiển

Khảo sát chi tiết nền tảng phần cứng điều khiển và chấp hành:

  • Board mạch Arduino UNO R3: Vi điều khiển ATmega328, xung nhịp 16 MHz, bộ nhớ Flash 32 KB, SRAM 2 KB, EEPROM 1 KB, 14 chân I/O số (6 chân PWM) và 6 chân đầu vào tương tự; nguyên lý lập trình trên môi trường Arduino IDE.
  • Mạch công suất điều khiển động cơ: Dual Bipolar Stepper Motor Shield tích hợp IC điều khiển A4988, hỗ trợ điều khiển hai động cơ bước lưỡng cực, tích hợp các chế độ vi bước (microstepping) và cơ chế bảo vệ quá dòng, quá nhiệt.

Chương VI: Thiết kế robot bám line tự động

Trình bày thiết kế kỹ thuật hoàn chỉnh của mô hình robot:

  • Thiết kế cơ khí: Khung xe hai bánh chủ động dẫn động độc lập bằng động cơ bước, kết hợp một bánh xe dẫn hướng (bánh tự do), giá đỡ điều chỉnh góc nghiêng và độ cao cho Pixy Camera nhằm tối ưu hóa trường quan sát vạch dẫn.
  • Phần điều khiển và sơ đồ khối: Hệ thống hóa 3 khối chức năng chính gồm: Khối cảm biến dò đường (Pixy Camera thu nhận hình ảnh vạch dẫn), Khối xử lý trung tâm (Arduino UNO R3 tiếp nhận dữ liệu tọa độ qua SPI và tính toán giải thuật), Khối động lực (Shield A4988 cấp dòng điều khiển cho hai động cơ bước).

Chương VII: Xây dựng thuật toán và giải thuật cho robot

Trình bày việc xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển tự động:

  • Thuật toán điều khiển PID: Sử dụng sai lệch vị trí giữa tọa độ tâm đường line ($x$) do camera trả về so với tọa độ điểm đặt trung tâm ($x_{setpoint}$) của khung hình ($640 \times 400$) để tính toán tín hiệu điều khiển góc lái và hiệu chỉnh tốc độ cấp xung cho từng động cơ bước.
  • Giải thuật theo dõi và tìm kiếm đối tượng: Thiết lập quy trình bám vạch liên tục; trong trường hợp mất dấu đường dẫn (không nhận được khối dữ liệu từ Pixy), hệ thống kích hoạt chương trình quét tìm kiếm đường line dựa trên hướng chuyển động gần nhất.
  • Chương này cũng cung cấp hình ảnh thực tế ghi lại quá trình chế tạo, lắp ráp và thử nghiệm mô hình robot trên sa bàn thử nghiệm.

Chương VIII: Kết luận và hướng phát triển

Tổng kết toàn bộ quá trình nghiên cứu, đánh giá mức độ hoàn thành nhiệm vụ theo mục tiêu ban đầu và đề xuất các giải pháp kỹ thuật nhằm cải tiến mô hình trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Chế tạo thành công mô hình vật lý robot bám line tự động có tích hợp hệ thống thị giác máy tính Pixy CMUcam5 và vi điều khiển Arduino UNO R3.
  • Thiết lập kênh truyền thông dữ liệu nhị phân tốc độ cao qua giao tiếp SPI ở tần số clock 1 MHz, cho phép trích xuất tọa độ đường line ở tốc độ 50 khung hình/giây (chu kỳ quét 20 ms), không gây hiện tượng nghẽn vi điều khiển.
  • Cấu hình và hiệu chỉnh thành công tham số nhận diện vạch dẫn thông qua phần mềm PixyMon, loại bỏ hiệu quả các lỗi dương tính giả và âm tính giả dưới điều kiện chiếu sáng thực nghiệm.
  • Xây dựng thành công giải thuật điều khiển bám đường kết hợp thuật toán PID, điều khiển ổn định hệ thống truyền động động cơ bước qua shield A4988.

Đóng góp của đề tài

  • Khẳng định tính khả thi của giải pháp ứng dụng camera thị giác chuyên dụng (tích hợp vi xử lý chuyên biệt) trên các hệ thống robot di động cỡ nhỏ sử dụng vi điều khiển 8-bit giá thành thấp, giải quyết bài toán xử lý ảnh thời gian thực mà không cần trang bị máy tính nhúng đắt tiền.
  • Cung cấp tài liệu thiết kế hệ thống, sơ đồ kết nối và mã nguồn C/C++ hoàn chỉnh phục vụ việc giao tiếp, phân tích gói tin nhị phân và điều khiển thiết bị ngoại vi qua chuẩn SPI.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Hệ thống truyền động sử dụng động cơ bước hoạt động theo vòng điều khiển hở (open-loop), không có cảm biến encoder hồi tiếp tốc độ và vị trí thực tế của bánh xe, dẫn đến nguy cơ trượt bước khi robot chuyển hướng đột ngột hoặc vận hành ở tốc độ cao.
  • Mức độ khai thác tính năng của Pixy Camera dừng lại ở việc nhận diện vạch dẫn đơn sắc; chưa ứng dụng tính năng nhận diện mã màu đa lớp (Color Codes) hay nhận dạng nhiều biển báo cùng lúc.
  • Hệ thống xử lý ảnh vẫn phụ thuộc vào việc cấu hình ngưỡng màu thủ công trên phần mềm PixyMon trước khi vận hành, chưa có khả năng tự động thích ứng hoàn toàn khi cường độ ánh sáng môi trường thay đổi đột ngột.

Hướng nghiên cứu tiếp

  1. Nghiên cứu thay thế động cơ bước bằng động cơ DC có gắn encoder phản hồi, thiết lập vòng điều khiển kín (closed-loop) nhằm nâng cao độ chính xác chuyển động và vận tốc di chuyển của robot (theo gợi ý của Hội đồng chấm tốt nghiệp).
  2. Phát triển phần mềm khai thác tối đa tính năng mã màu (Color Codes) của Pixy Camera để nhận diện biển báo chỉ dẫn, phân làn và chướng ngại vật trên sa bàn.
  3. Nghiên cứu tích hợp hệ thống xử lý trên các board mạch nhúng cấu hình cao hơn như Raspberry Pi hoặc BeagleBone Black qua thư viện libpixyusb hoặc Python API để thực hiện các thuật toán điều hướng phức tạp.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, và Kỹ thuật Robot:

  • Giá trị thực hành phần cứng: Cung cấp phương pháp tích hợp cảm biến thị giác thông minh với vi điều khiển phổ thông, kỹ thuật thiết kế mạch công suất cho động cơ bước.
  • Giá trị phát triển phần mềm nhúng: Cung cấp cấu trúc mã nguồn C/C++ mẫu về việc đọc, giải mã khung dữ liệu nhị phân, tính toán checksum và xử lý đồng bộ hóa truyền thông SPI thời gian thực.
  • Giá trị ứng dụng: Làm nền tảng phát triển các mô hình xe tự hành AGV phục vụ trong phòng thí nghiệm hoặc ứng dụng trong các cuộc thi sáng tạo robot (Robocon).

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đề tài lựa chọn vi điều khiển Arduino UNO R3 thay vì máy tính nhúng Raspberry Pi hay vi điều khiển PIC?
Tác giả lựa chọn Arduino UNO R3 vì thiết bị này có giá thành thấp hơn đáng kể so với Raspberry Pi, kích thước nhỏ gọn dễ bố trí trên khung xe, phần cứng mã nguồn mở với thư viện hỗ trợ phong phú và có khả năng kết nối trực tiếp với Pixy Camera thông qua cáp ICSP đi kèm mà vẫn đáp ứng tốt yêu cầu xử lý dữ liệu số từ camera.

2. Cảm biến Pixy CMUcam5 giải quyết bài toán quá tải tính toán khi xử lý ảnh như thế nào?
Pixy tích hợp sẵn bộ vi xử lý lõi kép NXP LPC4330 (204 MHz) trực tiếp trên bo mạch camera. Toàn bộ quá trình xử lý ảnh thô từ cảm biến Omnivision OV9715 (độ phân giải $1280 \times 800$) được thực hiện tại chỗ ở tốc độ 50 khung hình/giây. Camera chỉ xuất ra dữ liệu số đã xử lý (tọa độ tâm, kích thước khối, mã màu) với dung lượng rất nhỏ qua các cổng truyền thông, giúp vi điều khiển trung tâm (Arduino) không bị nghẽn CPU.

3. Thuật toán lọc màu của Pixy hoạt động trên nguyên lý nào và làm thế nào để khắc phục hiện tượng nhận dạng sai?
Pixy tính toán sắc độ và độ bão hòa của từng điểm ảnh trích xuất từ dữ liệu RGB, giúp màu sắc của vật thể ít bị biến đổi khi môi trường thay đổi ánh sáng hoặc độ phơi sáng. Để khắc phục lỗi dương tính giả (nhận nhầm vật khác) hoặc âm tính giả (mất dấu đối tượng), người dùng sử dụng giao diện phần mềm PixyMon, điều chỉnh thanh trượt cấu hình chữ ký màu sang trái (thu hẹp dải nhận dạng) hoặc sang phải (mở rộng dải nhận dạng) cho đến khi khung lưới nhận diện bao phủ chính xác vật thể.

4. Dữ liệu truyền từ Pixy về Arduino qua giao thức SPI có cấu trúc như thế nào?
Dữ liệu truyền theo dạng nhị phân 16-bit (big-endian qua SPI) ở tốc độ 1 Mbits/giây. Mỗi khung hình bắt đầu bằng từ đồng bộ 0xAA55 (đối tượng thường) hoặc 0xAA56 (đối tượng mã màu), tiếp theo là mã kiểm tra checksum, sau đó là các từ dữ liệu chứa thông tin: signature (mã màu), x (tọa độ ngang), y (tọa độ dọc), width (chiều rộng) và height (chiều cao).

5. Giáo viên hướng dẫn và giáo viên phản biện đã nêu ra câu hỏi chuyên môn then chốt nào đối với đồ án?
Cả giáo viên hướng dẫn (TS. Lê Tấn Cường) và giáo viên phản biện (Nguyễn Việt Thắng) đều đặt câu hỏi phản biện yêu cầu tác giả làm rõ: "Có nên sử dụng động cơ có encoder (thay cho động cơ bước) hay không? So sánh ưu và nhược điểm khi sử dụng từng loại?" và yêu cầu "Trình bày rõ hơn về kết quả thực nghiệm của việc dò line bằng xử lý ảnh".

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu chế tạo robot bám line dùng xử lý ảnh" của sinh viên Đỗ Đình Cẩm đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu thiết kế và chế tạo một mô hình robot di động bám quỹ đạo dựa trên công nghệ thị giác máy tính. Bằng việc kết hợp module xử lý ảnh chuyên dụng Pixy CMUcam5 với vi điều khiển Arduino UNO R3 và hệ thống truyền động động cơ bước qua driver A4988, tác giả đã chứng minh tính hiệu quả của phương pháp định vị vạch dẫn theo thời gian thực ở tốc độ 50 Hz. Kết quả của đồ án cung cấp một tài liệu kỹ thuật có giá trị thực tiễn cao cho việc nghiên cứu, giảng dạy và phát triển các hệ thống xe tự hành AGV trong chuyên ngành Cơ điện tử và Tự động hóa.