I. Học sâu và mạng nơ ron trong điều khiển Quadcopter
Đề tài tập trung vào việc ứng dụng học sâu (Deep Learning) trong điều khiển quadcopter né tránh vật cản. Việc này đòi hỏi nghiên cứu kỹ lưỡng về các kiến trúc mạng nơ-ron (mạng nơ-ron), đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN). CNN được chọn vì khả năng xử lý hình ảnh hiệu quả, phù hợp với nhiệm vụ nhận diện và phân loại vật thể. Đề tài cũng đề cập đến việc xây dựng mạng nơ-ron để nhận biết và né tránh vật cản, một bước tiến quan trọng trong việc tự động hóa hệ thống quadcopter. Kết quả nghiên cứu bao gồm mô hình quadcopter và chương trình nhận dạng vật cản, thể hiện sự ứng dụng thành công của học sâu trong lĩnh vực điều khiển robot.
1.1 Kiến trúc mạng nơ ron tích chập CNN
Phần này đi sâu vào chi tiết kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng trong đề tài. Mô tả cụ thể về các lớp tích chập, lớp pooling, và các hàm kích hoạt. Quá trình xây dựng mạng CNN được trình bày một cách rõ ràng, bao gồm việc lựa chọn các siêu tham số (hyperparameters) và quá trình huấn luyện mô hình. Đề tài cũng đề cập đến việc sử dụng YOLO, một thuật toán nổi tiếng trong phát hiện đối tượng thời gian thực, để tăng cường hiệu quả nhận diện vật cản. IOU (Intersection over Union) được sử dụng để đánh giá độ chính xác của hộp giới hạn (bounding box) trong quá trình phát hiện vật thể. Việc chọn YOLO và các bước tối ưu hóa được giải thích cặn kẽ, cho thấy sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán xử lý hình ảnh. Việc lựa chọn CNN và YOLO dựa trên tính hiệu quả và khả năng xử lý thời gian thực, đảm bảo cho hệ thống quadcopter phản hồi nhanh chóng và chính xác.
1.2 Thuật toán điều khiển
Mô hình quadcopter sử dụng thuật toán điều khiển PID để ổn định và điều khiển chuyển động. Phần này trình bày chi tiết về cấu trúc và nguyên lý hoạt động của PID. Quá trình chỉnh định PID để đạt được hiệu suất tối ưu được mô tả rõ ràng. Việc lựa chọn thuật toán PID là dựa trên tính đơn giản, hiệu quả và khả năng áp dụng rộng rãi trong điều khiển hệ thống. Khả năng điều khiển thời gian thực được đảm bảo thông qua việc tối ưu hóa thuật toán và phần cứng. Đề tài cần nhấn mạnh vào việc lựa chọn tham số PID và cách thức tối ưu hóa để đảm bảo sự ổn định và chính xác của hệ thống. Thuật toán điều khiển đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo quadcopter di chuyển chính xác và an toàn, tránh va chạm với vật cản.
II. Hệ thống và phần cứng
Đề tài mô tả chi tiết hệ thống phần cứng được sử dụng, bao gồm quadcopter (khung QAV 250, động cơ không chổi than MT 2204 - 2300KV, mạch điều khiển tốc độ động cơ sử dụng BLHeli –S 20A,...), Raspberry Pi 4 Model B làm máy tính nhúng, ROS (Robot Operating System), và các cảm biến cần thiết. Việc lựa chọn ROS như hệ điều hành robot là một điểm mạnh của đề tài, vì nó cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt cho việc phát triển các ứng dụng robot. Sơ đồ kết nối phần cứng và giao tiếp dữ liệu giữa các thành phần được minh họa rõ ràng. Sự lựa chọn cụ thể của mỗi thành phần phần cứng cần được giải thích để chứng minh tính phù hợp và hiệu quả của hệ thống.
2.1 ROS và giao tiếp
Đề tài giải thích vai trò quan trọng của ROS (Robot Operating System) trong việc quản lý và điều khiển hệ thống. Cấu trúc của ROS, bao gồm ROS Filesystem Level, ROS Computation Graph, và ROS Community level, được trình bày một cách ngắn gọn nhưng đầy đủ. Việc sử dụng MAVLINK cho truyền nhận dữ liệu được đề cập, đây là một giao thức phổ biến trong lĩnh vực UAV. Sự lựa chọn ROS và MAVLINK cần được lý giải để chứng minh sự phù hợp và hiệu quả của chúng trong việc xây dựng hệ thống điều khiển quadcopter. Đặc biệt, ROS giúp đơn giản hóa việc phát triển phần mềm, tăng tính mở rộng và khả năng tái sử dụng mã nguồn. MAVLINK đảm bảo khả năng truyền nhận dữ liệu ổn định và hiệu quả giữa các thành phần của hệ thống.
2.2 Mô hình Quadcopter và các thành phần
Thông số kỹ thuật của các thành phần quadcopter được cung cấp đầy đủ, cho phép tái tạo hệ thống. Việc lựa chọn các thành phần này cần được giải thích rõ ràng, bao gồm lý do chọn khung máy bay QAV 250, động cơ không chổi than MT 2204 - 2300KV, mạch điều khiển tốc độ động cơ, và các thành phần khác. Thông số kỹ thuật của các linh kiện như ESC, pin LiPo, và Raspberry Pi 4 Model B cần được nêu rõ. Sơ đồ nguyên lý kết nối phần cứng cần được cung cấp để cho thấy sự hiểu biết toàn diện về hệ thống. Việc lựa chọn Raspberry Pi 4 Model B như máy tính nhúng cần được giải thích, nhấn mạnh vào tính hiệu quả về chi phí và khả năng xử lý của nó. Mô tả chi tiết về cách lắp ráp quadcopter sẽ giúp người đọc có thể tái tạo hệ thống dễ dàng hơn.
III. Kết quả và đánh giá
Phần này trình bày kết quả thực nghiệm của hệ thống. Các thí nghiệm được thiết kế để đánh giá hiệu quả của hệ thống quadcopter trong việc né tránh vật cản. Dữ liệu thu được cần được phân tích và trình bày một cách rõ ràng, bao gồm hiệu năng, tính chính xác, và thời gian phản hồi. Đánh giá về độ chính xác của nhận dạng vật thể và hiệu quả của thuật toán né tránh vật cản là rất quan trọng. Các chỉ số đánh giá cụ thể như độ chính xác (độ chính xác), độ nhạy, độ đặc hiệu, và tỷ lệ phát hiện sai cần được đề cập. Thời gian phản hồi của hệ thống cũng cần được đo lường và phân tích.
3.1 Thực nghiệm và phân tích dữ liệu
Phần này trình bày chi tiết các thí nghiệm được thực hiện. Mô tả môi trường thí nghiệm, các điều kiện thí nghiệm, và phương pháp thu thập dữ liệu. Dữ liệu thu thập được cần được phân tích và trình bày dưới dạng biểu đồ, bảng số liệu, hoặc video. Phân tích dữ liệu cần được thực hiện để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Các chỉ số đánh giá như hiệu quả né tránh vật cản, tỷ lệ thành công, và thời gian bay cần được tính toán và trình bày rõ ràng. Phân tích thống kê có thể được sử dụng để xác định ý nghĩa thống kê của kết quả. Thu thập dữ liệu cần được thực hiện một cách hệ thống và chính xác để đảm bảo tính tin cậy của kết quả nghiên cứu.
3.2 Đánh giá và kết luận
Kết quả thí nghiệm cần được phân tích và thảo luận để rút ra kết luận. So sánh kết quả với các nghiên cứu khác để đánh giá tính đóng góp của đề tài. Những hạn chế của hệ thống cần được nêu rõ. Khả năng ứng dụng của hệ thống trong thực tế cần được đề cập. An toàn của hệ thống cần được xem xét và đề xuất các biện pháp nâng cao. Tầm nhìn và hướng nghiên cứu trong tương lai cần được đề xuất. Kết luận cần tóm tắt các kết quả chính của đề tài và đóng góp của nó vào lĩnh vực điều khiển quadcopter. Ứng dụng thực tế của đề tài, ví dụ như trong giám sát, khảo sát, hoặc giao hàng, cần được nhấn mạnh.
