Luận văn thạc sĩ công nghệ kỹ thuật điện tử truyền thông nghiên cứu phát triển hệ thống định vị và dẫn đường cho robot hoạt động ở môi trường trong nhà

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phát triển hệ thống định vị và dẫn đường cho robot trong môi trường nội thất, ứng dụng công nghệ điện tử truyền thông.

• Tác giả: Phan Hoàng Anh
• Người hướng dẫn: GS.TS Chử Đức Trình
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông
• Đề tài: Nghiên Cứu Phát Triển Hệ Thống Định Vị Và Dẫn Đường Cho Robot Trong Môi Trường Trong Nhà
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan hệ thống dẫn đường cho robot di động
• 1.2. Định vị và xây dựng bản đồ
• 1.3. Lập kế hoạch đường đi
• 1.3.1. Thuật toán dựa trên lưới
• 1.3.2. Ví dụ thuật toán tìm đường dựa trên lấy mẫu
• 1.4. Đề xuất nội dung nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỀ XUẤT HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG CHO ROBOT
• 2.1. Xây dựng bản đồ của môi trường
• 2.2. Hệ thống định vị trong nhà cho robot
• 2.3. Lập kế hoạch đường đi cho robot
• 2.4. Hệ thống định vị và dẫn đường cho robot tự hành tại môi trường trong nhà
• 3. CHƯƠNG 3: CHẾ TẠO ROBOT VÀ THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG TRONG NHÀ
• 3.1. Thiết kế và chế tạo phần cứng
• 3.1.1. Thiết kế khung cơ khí
• 3.1.2. Thiết kế hệ di chuyển bằng bánh đa hướng
• 3.1.3. Thiết kế khối phần cứng tổng thể
• 3.2. Thiết kế phần mềm
• 3.2.1. Hệ điều hành robot (ROS)
• 3.2.2. Giải thuật điều khiển hệ di chuyển bánh xe đa hướng
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ, ĐÁNH GIÁ KHẢO SÁT VÀ ỨNG DỤNG ROBOT
• 4.1. Tạo lập bản đồ phòng
• 4.2. Khảo sát độ chính xác hệ thống định vị
• 4.3. Khảo sát hệ lập kế hoạch đường đi cho robot
• 4.4. Ứng dụng Robot hướng dẫn viên trong phòng trưng bày sản phẩm
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan hệ thống định vị và dẫn đường cho robot trong nhà

Hệ thống định vị và dẫn đường cho robot trong nhà là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ robot hiện đại. Các hệ thống này cho phép robot tự hành xác định vị trí của mình và lập kế hoạch đường đi trong môi trường có nhiều chướng ngại vật. Để đạt được điều này, các công nghệ định vị như IPS (Indoor Positioning System) và các cảm biến như LIDAR hay cảm biến siêu âm được sử dụng. Hệ thống định vị trong nhà giúp robot có thể hoạt động hiệu quả trong các không gian kín, nơi mà các hệ thống định vị toàn cầu như GPS không thể hoạt động. Việc phát triển các thuật toán dẫn đường cho robot cũng rất quan trọng, vì chúng cho phép robot tự động điều chỉnh hành trình của mình khi gặp phải các vật cản. Những nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện khả năng hoạt động của robot mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống hàng ngày.

1.1. Định vị và xây dựng bản đồ

Quá trình định vị và xây dựng bản đồ là bước đầu tiên trong việc phát triển hệ thống dẫn đường cho robot. Robot cần phải biết vị trí hiện tại của mình và môi trường xung quanh để có thể di chuyển một cách an toàn. Hệ thống định vị trong nhà sử dụng các cảm biến để thu thập dữ liệu về môi trường, từ đó tạo ra bản đồ 2D hoặc 3D. Các thuật toán như SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) cho phép robot vừa xác định vị trí của mình vừa xây dựng bản đồ môi trường. Điều này rất quan trọng trong việc giúp robot tránh va chạm và tìm đường đi hiệu quả. Hệ thống này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, bảo trì công nghiệp và nhiều ứng dụng khác trong môi trường trong nhà.

1.2. Lập kế hoạch đường đi

Lập kế hoạch đường đi cho robot là một phần quan trọng trong hệ thống dẫn đường. Quá trình này bao gồm việc xác định đường đi từ vị trí hiện tại đến vị trí đích, đồng thời tránh các chướng ngại vật. Có hai loại lập kế hoạch đường đi: trong môi trường tĩnh và môi trường động. Trong môi trường tĩnh, robot có thể di chuyển theo đường đi đã xác định mà không gặp phải thay đổi nào. Ngược lại, trong môi trường động, robot cần phải điều chỉnh đường đi của mình khi có vật cản xuất hiện. Các thuật toán như A* hay Dijkstra thường được sử dụng để tìm đường đi tối ưu. Việc lập kế hoạch đường đi không chỉ giúp robot di chuyển hiệu quả mà còn đảm bảo an toàn cho người sử dụng và các vật thể xung quanh.

II. Chế tạo robot và thử nghiệm hệ thống trong nhà

Việc chế tạo robot và thử nghiệm hệ thống là bước quan trọng để đánh giá hiệu quả của hệ thống định vị và dẫn đường. Robot được thiết kế với các cảm biến và phần cứng phù hợp để thu thập dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường trong nhà. Quá trình thử nghiệm bao gồm việc kiểm tra độ chính xác của hệ thống định vị và khả năng lập kế hoạch đường đi. Các thử nghiệm này giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn và cải thiện hiệu suất của robot. Hệ thống cần được tối ưu hóa để đảm bảo rằng robot có thể hoạt động một cách hiệu quả trong các tình huống thực tế. Việc phát triển robot hướng dẫn viên cho các không gian như bảo tàng hay trung tâm thương mại là một trong những ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này.

2.1. Thiết kế và chế tạo phần cứng

Thiết kế và chế tạo phần cứng cho robot là một trong những bước quan trọng trong quá trình phát triển hệ thống. Phần cứng bao gồm khung cơ khí, hệ thống di chuyển và các cảm biến cần thiết để thu thập dữ liệu. Việc lựa chọn vật liệu và cấu trúc phù hợp giúp robot có thể hoạt động linh hoạt và bền bỉ trong môi trường trong nhà. Hệ thống di chuyển bằng bánh đa hướng cho phép robot di chuyển một cách linh hoạt, giúp nó dễ dàng tránh các chướng ngại vật. Thiết kế phần cứng cũng cần phải đảm bảo rằng các cảm biến được lắp đặt đúng vị trí để thu thập dữ liệu chính xác nhất. Quá trình này không chỉ đòi hỏi kiến thức kỹ thuật mà còn cần sự sáng tạo trong việc giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình chế tạo.

2.2. Thiết kế phần mềm

Thiết kế phần mềm cho robot là một phần không thể thiếu trong quá trình phát triển hệ thống. Phần mềm điều khiển robot cần phải tích hợp các thuật toán định vị, lập bản đồ và lập kế hoạch đường đi. Hệ điều hành robot (ROS) thường được sử dụng để phát triển phần mềm, giúp dễ dàng tích hợp các cảm biến và thiết bị khác nhau. Các thuật toán điều khiển cần được tối ưu hóa để đảm bảo rằng robot có thể di chuyển một cách mượt mà và chính xác. Việc thử nghiệm phần mềm trong các tình huống thực tế giúp phát hiện và khắc phục các lỗi, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống. Phần mềm cũng cần phải có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng để đảm bảo rằng robot có thể phản ứng kịp thời với các thay đổi trong môi trường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ robot dịch vụ, việc nghiên cứu hệ thống định vị và dẫn đường cho robot hoạt động trong môi trường trong nhà trở nên cấp thiết. Theo ước tính, diện tích các không gian trong nhà như văn phòng, bảo tàng, phòng trưng bày ngày càng được ứng dụng robot tự hành để hỗ trợ con người. Tuy nhiên, các hệ thống định vị ngoài trời như GNSS không thể hoạt động hiệu quả trong môi trường trong nhà do sóng vô tuyến bị cản trở. Do đó, hệ thống định vị trong nhà (IPS) với độ chính xác cao, sai số chỉ khoảng ±2cm, trở thành giải pháp tối ưu cho robot di động trong không gian hạn chế.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển một hệ thống định vị và dẫn đường mô-đun, kết hợp IPS sử dụng sóng siêu âm tần số cao và robot tạo lập bản đồ TurtleBot, nhằm nâng cao độ chính xác định vị và khả năng lập kế hoạch đường đi trong môi trường trong nhà. Nghiên cứu tập trung vào môi trường phòng trưng bày của Đại học Quốc gia Hà Nội với diện tích khoảng 50 m², nơi có nhiều vật cản tĩnh và động, đòi hỏi robot phải di chuyển linh hoạt, tránh va chạm và dẫn đường chính xác.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác định vị, tăng tính ổn định khi di chuyển, đồng thời giảm chi phí so với các hệ thống cảm biến cao cấp khác. Hệ thống được phát triển có thể mở rộng cho nhiều loại robot và ứng dụng khác nhau, đặc biệt trong lĩnh vực robot hướng dẫn viên trong nhà, góp phần thúc đẩy ứng dụng robot dịch vụ trong đời sống và công nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu sau:

• Lý thuyết định vị và xây dựng bản đồ đồng thời (SLAM): SLAM là kỹ thuật cho phép robot vừa định vị chính xác vị trí của mình trong môi trường vừa xây dựng bản đồ môi trường đó. Thuật toán Particle Filter (bộ lọc hạt) được sử dụng để xử lý dữ liệu cảm biến Lidar, giúp robot xác định tọa độ và cập nhật bản đồ 2D liên tục.

• Hệ thống định vị trong nhà (IPS): Sử dụng sóng siêu âm tần số cao kết hợp giao tiếp vô tuyến băng tần ISM để xác định vị trí robot dựa trên độ trễ tín hiệu (Time of Flight - ToF) và thuật toán trilateration trong không gian 2D. IPS cung cấp dữ liệu tọa độ với độ chính xác ±2cm, phù hợp với môi trường trong nhà.

• Bộ lọc Kalman mở rộng (EKF): Thuật toán EKF được áp dụng để kết hợp dữ liệu từ IPS, cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển và bộ mã hóa bánh xe nhằm lọc nhiễu, tăng độ ổn định và chính xác của dữ liệu định vị.

• Thuật toán lập kế hoạch đường đi Dijkstra: Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất trên bản đồ 2D được sử dụng để tạo đường đi cho robot từ vị trí hiện tại đến điểm đích, đảm bảo tránh vật cản tĩnh và động.

Các khái niệm chính bao gồm: SLAM, IPS, EKF, trilateration, lập kế hoạch đường đi, bánh xe đa hướng (Omni wheel).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm:

• Dữ liệu cảm biến Lidar 360° trên robot TurtleBot để xây dựng bản đồ 2D.
• Dữ liệu tọa độ từ hệ thống IPS Marvelmind với 6 beacon cố định và beacon di động trên robot.
• Dữ liệu từ cảm biến IMU (MPU6050) gồm gia tốc kế và con quay hồi chuyển.
• Dữ liệu vận tốc từ bộ mã hóa bánh xe Maxon.

Phương pháp phân tích:

• Thu thập dữ liệu định vị thô từ IPS và cảm biến nội vi.
• Áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng để xử lý và hợp nhất dữ liệu, giảm nhiễu và sai số.
• Sử dụng thuật toán Particle Filter trong SLAM để xây dựng và cập nhật bản đồ môi trường.
• Áp dụng thuật toán Dijkstra để lập kế hoạch đường đi trên bản đồ đã xây dựng.
• Thiết kế và điều khiển hệ thống di chuyển bánh xe đa hướng dựa trên mô hình động học và thuật toán điều khiển vận tốc từng bánh.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2020, với các giai đoạn: thiết kế hệ thống, chế tạo robot, phát triển phần mềm ROS, thử nghiệm và đánh giá tại phòng trưng bày Đại học Quốc gia Hà Nội.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác định vị IPS: Hệ thống IPS với 6 beacon cố định cung cấp dữ liệu tọa độ robot với sai số dao động khoảng ±20 cm khi robot đứng yên. Sau khi áp dụng bộ lọc Kalman mở rộng, sai số giảm đáng kể, dữ liệu trở nên mượt mà và ổn định hơn, giúp robot di chuyển chính xác và tránh va chạm hiệu quả.

2. Hiệu quả xây dựng bản đồ bằng TurtleBot: Robot TurtleBot sử dụng cảm biến Lidar 360° và thuật toán Gmapping tạo ra bản đồ 2D chi tiết với độ phân giải cao, phân biệt rõ vùng di chuyển tự do, vật cản tĩnh và khu vực chưa khám phá. Bản đồ tích hợp thêm Costmap2D giúp mở rộng vùng vật cản để đảm bảo an toàn khi di chuyển.

3. Lập kế hoạch đường đi và tránh vật cản động: Thuật toán Dijkstra tạo đường đi ngắn nhất với tốc độ xử lý khoảng 10 Hz, đáp ứng tốt yêu cầu di chuyển trong môi trường có nhiều vật cản động. Robot sử dụng camera Realsense để phát hiện vật cản di động, cập nhật bản đồ và tái lập kế hoạch đường đi kịp thời, tránh va chạm hiệu quả.

4. Ứng dụng thực tế robot hướng dẫn viên: Robot được thử nghiệm tại phòng trưng bày 50 m² của Đại học Quốc gia Hà Nội, hoạt động ổn định khi có hơn 10 khách tham quan. Robot di chuyển mượt mà, dẫn đường chính xác và thuyết minh tại từng khu vực trưng bày, thể hiện tính ứng dụng cao của hệ thống.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp hệ thống đạt hiệu quả là sự kết hợp giữa IPS với độ chính xác cao và bộ lọc Kalman mở rộng, giúp giảm nhiễu và sai số dữ liệu định vị. Việc sử dụng TurtleBot với thuật toán SLAM cho phép xây dựng bản đồ chi tiết, hỗ trợ lập kế hoạch đường đi chính xác. So với các nghiên cứu chỉ sử dụng cảm biến Lidar hoặc camera, hệ thống này khắc phục được hạn chế về vật cản động và môi trường đông người.

Kết quả so sánh cho thấy dữ liệu định vị sau lọc Kalman ổn định hơn khoảng 30-40% so với dữ liệu thô, giúp robot tránh va chạm hiệu quả hơn. Tốc độ lập kế hoạch đường đi 10 Hz đảm bảo robot có thể phản ứng nhanh với thay đổi môi trường. Hệ thống mô-đun hóa cho phép mở rộng và tích hợp với nhiều loại robot khác nhau, tăng tính linh hoạt và ứng dụng thực tiễn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ tọa độ X, Y theo thời gian trước và sau lọc Kalman, bản đồ 2D với vùng vật cản và đường đi, cũng như hình ảnh robot tránh vật cản động trong quá trình di chuyển.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường tích hợp cảm biến đa dạng: Kết hợp thêm cảm biến siêu âm, camera RGB-D và cảm biến tiệm cận để nâng cao khả năng nhận diện vật cản động và môi trường phức tạp, cải thiện độ tin cậy của hệ thống định vị và dẫn đường.

2. Phát triển thuật toán lọc dữ liệu nâng cao: Nghiên cứu và áp dụng các bộ lọc phi tuyến khác như Unscented Kalman Filter (UKF) hoặc Particle Filter để xử lý dữ liệu định vị trong môi trường nhiều nhiễu, tăng độ chính xác và ổn định.

3. Mở rộng phạm vi ứng dụng: Triển khai hệ thống cho các loại robot có kích thước và hình dạng khác nhau, đồng thời thử nghiệm trong các môi trường trong nhà đa dạng như bệnh viện, sân bay, nhà máy để đánh giá tính thích nghi và hiệu quả.

4. Tối ưu hóa phần mềm điều khiển: Cải tiến thuật toán lập kế hoạch đường đi để giảm thời gian tính toán, đồng thời phát triển hệ thống phản hồi người dùng trực quan qua giao diện điều khiển từ xa, nâng cao trải nghiệm vận hành.

Các giải pháp trên nên được thực hiện trong vòng 1-2 năm tới, với sự phối hợp giữa nhóm nghiên cứu, nhà sản xuất robot và các đơn vị ứng dụng thực tế nhằm đảm bảo tính khả thi và hiệu quả.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành robot và tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về hệ thống định vị trong nhà, SLAM, bộ lọc Kalman và lập kế hoạch đường đi, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

2. Kỹ sư phát triển robot dịch vụ: Tham khảo để thiết kế và tích hợp hệ thống định vị và dẫn đường cho robot hoạt động trong môi trường trong nhà, đặc biệt là robot hướng dẫn viên, robot vận chuyển.

3. Doanh nghiệp sản xuất và ứng dụng robot: Áp dụng mô hình mô-đun và giải pháp kỹ thuật trong luận văn để phát triển sản phẩm robot có khả năng di chuyển tự động, tăng tính cạnh tranh và hiệu quả sử dụng.

4. Quản lý và vận hành các không gian công cộng trong nhà: Hiểu rõ về công nghệ robot tự hành và hệ thống định vị để triển khai robot hỗ trợ trong bảo tàng, phòng trưng bày, sân bay, bệnh viện, nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống định vị trong nhà IPS hoạt động như thế nào?
   IPS sử dụng mạng lưới beacon siêu âm cố định và beacon di động trên robot. Vị trí được xác định dựa trên độ trễ tín hiệu siêu âm (ToF) giữa các beacon, áp dụng thuật toán trilateration để tính tọa độ chính xác trong không gian 2D.

2. Tại sao cần sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF)?
   Dữ liệu định vị thô từ IPS và cảm biến thường bị nhiễu và dao động. EKF kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến, lọc nhiễu và ước lượng trạng thái chính xác hơn, giúp robot di chuyển ổn định và tránh va chạm hiệu quả.

3. Robot sử dụng thuật toán gì để lập kế hoạch đường đi?
   Thuật toán Dijkstra được sử dụng để tìm đường đi ngắn nhất trên bản đồ 2D đã xây dựng, đảm bảo robot di chuyển từ vị trí hiện tại đến điểm đích một cách tối ưu và tránh vật cản.

4. Làm thế nào robot tránh được vật cản động trong quá trình di chuyển?
   Robot trang bị camera Realsense thu thập dữ liệu chiều sâu, phát hiện vật cản động như người. Dữ liệu này được cập nhật vào bản đồ, thuật toán lập kế hoạch đường đi sẽ tái tính toán để tránh vật cản kịp thời.

5. Hệ thống có thể áp dụng cho các loại robot khác không?
   Hệ thống được thiết kế mô-đun, dễ dàng mở rộng và tích hợp với nhiều loại robot có hình dạng và kích thước khác nhau, phù hợp với nhiều ứng dụng trong môi trường trong nhà.

Kết luận

• Hệ thống định vị và dẫn đường kết hợp IPS và robot TurtleBot đã được phát triển thành công, cung cấp độ chính xác định vị ±2cm và khả năng lập kế hoạch đường đi hiệu quả trong môi trường trong nhà.
• Bộ lọc Kalman mở rộng giúp giảm nhiễu dữ liệu định vị, nâng cao độ ổn định và an toàn khi robot di chuyển.
• Robot hướng dẫn viên thử nghiệm tại phòng trưng bày Đại học Quốc gia Hà Nội hoạt động ổn định, đáp ứng tốt yêu cầu di chuyển và tương tác với khách tham quan.
• Hệ thống được thiết kế mô-đun, có thể mở rộng và tích hợp cho nhiều loại robot và ứng dụng khác nhau trong tương lai.
• Đề xuất tiếp tục phát triển cảm biến đa dạng, thuật toán lọc nâng cao và tối ưu hóa phần mềm để nâng cao hiệu quả và phạm vi ứng dụng.

Triển khai thử nghiệm mở rộng trong các môi trường phức tạp hơn, đồng thời phát triển giao diện điều khiển và giám sát từ xa để nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu quả vận hành robot.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Robot dịch vụ đang là một xu hướng nghiên cứu và phát triển của nhiều nước trên thế giới hiện nay. Rất nhiều loại robot tân tiến đã được ra đời như robot chăm sóc người nhà, robot nội chợ, robot bệnh viện, robot hướng dẫn sân bay. Một đặc điểm chung giữa những robot này là môi trường hoạt động chủ yếu ở trong nhà. Một robot di chuyển thông minh là robot có khả năng tự động di chuyển linh hoạt trong môi trường có nhiều chướng ngại vật mà không xảy ra hiện tượng, cụ thể là các vật dụng nhiều hình dạng như bàn, ghế, tủ.

Trên thế giới hiện nay đã có rất nhiều nghiên cứu giới với các thuật giải và phương pháp khác nhau cho dẫn đường rô bốt trong các môi trường trong nhà. Những nghiên cứu rất đa dạng, sử dụng nhiều loại cảm biến khác nhau và phục vụ nhiều mục đích khác nhau. Tuy nhiên, các hệ thống phổ biến thường có tính đặc thù cho từng loại robot có hình dạng, kiểu dáng nhất định do đặc tính của cảm biến sử dụng. Vì vậy, tính mở rộng của hệ thống đang là bài toán rất được quan tâm.

Gần dây, có nhiều sản phầm cảm biến công nghệ cao đã được ra đời nhằm nâng cao tính mở rộng của hệ thống, nhưng đổi lại giá thành rất cao. Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu, phát triển một hệ thống định vị và dẫn đường sử dụng kết hợp hệ thống định vị trong nhà IPS và robot tạo lập bản đồ Turtlebot. Hệ thống định vị trong nhà IPS trả về dữ liệu tọa độ có độ chính xác cao và ít bị ảnh hưởng bởi yếu tố môi trường. Robot tạo lập bản đồ TurtleBot là robot phổ biến chuyên dụng trong việc thiết lập bản đồ tại môi trường trong nhà, kết quả cho ra một bản đồ dạng ảnh có thể phân tích.

Hệ thống định vị và dẫn đường được phát triển mô-đun hóa, có thể mở rộng cho nhiều bài toán, nhiều loại robot khác nhau. Một robot đã được chế tạo để thử nghiệm hệ thống định vị và dẫn đường. Bên cạnh đó ứng dụng robot hướng dẫn viên cho nhà trưng bày của Đại học Quốc gia cũng đã được phát triển để tích hợp hệ thống. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.

Tổng quan hệ thống dẫn đường cho robot di động Những tiến bộ trong công nghệ trong lĩnh vực robot đã có những đóng góp to lớn trong nhiều lĩnh vực công nghiệp và xã hội trong thời gian gần đây. Ngày nay, nhiều ứng dụng của hệ thống robot có thể được tìm thấy trong tự động hóa nhà máy, hệ thống giám sát, hệ thống kiểm soát chất lượng, AGV (phương tiện tự động dẫn đường), chống thảm họa, hỗ trợ y tế, v. Ngày càng có nhiều ứng dụng rô bốt nhằm mục đích cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta và rô bốt hiện bị bắt gặp thường xuyên hơn bao giờ hết trước khi thực hiện các nhiệm vụ khác nhau [1]. Đối với nhiều ứng dụng như vậy, khả năng di chuyển tự động của robot là một vấn đề quan trọng bắt buộc.

Robot di động tự động là những robot có thể thực hiện nhiệm vụ trong môi trường có cấu trúc hoặc không có cấu trúc mà không có sự hướng dẫn liên tục của con người. Robot di động hoàn toàn tự động có khả năng: - Thu thập thông tin về môi trường. - Làm việc trong thời gian dài mà không có sự can thiệp của con người. - Di chuyển toàn bộ hoặc một phần trong môi trường hoạt động của nó mà không cần sự hỗ trợ của con người.

- Tránh các tình huống có hại cho con người, tài sản hoặc bản thân, trừ khi đó là một phần của thông số kỹ thuật thiết kế. Robot di động tự động cũng có thể học hoặc đạt được các khả năng mới như điều chỉnh các chiến lược để hoàn thành (các) nhiệm vụ của nó hoặc thích ứng với sự thay đổi của môi trường xung quanh [2]. Cho bất kỳ cỗ máy di chuyển tự hành nào, khả năng định hướng trong môi trường hoạt động của chúng là rất quan trọng. Khả năng tránh các tình huống nguy hiểm như va chạm và ở các điều kiện không an toàn được đặt lên hàng đầu(nhiệt độ, bức xạ, tiếp xúc với thời tiết,.

Dẫn đường cho robot có nghĩa là robot có khả năng xác định được vị trí của chính nó trong hệ quy chiếu của nó và sau đó lập kế hoạch đường đi tới một số vị trí mục tiêu. Để dẫn đường trong môi trường của nó, robot hoặc bất kỳ thiết bị di động nào khác yêu cầu một bản đồ của môi trường và khả năng phân tích bản đồ đó. Dẫn đường có thể được định nghĩa là sự kết hợp của 3 chức năng cơ bản: - Tự định vị - Xây dựng và phân tích bản đồ - Lập kế hoạch đường đi Một số hệ thống định vị và dẫn đường của robot sử dụng kỹ thuật tạo lập bản đồ và định vị đồng thời để tạo ra các bản 3D của môi trường xung quanh chúng. Định vị cho robot biểu thị khả năng robot thiết lập vị trí và định hướng của chính nó trong hệ quy chiếu.

Lập kế hoạch đường đi thực sự là một phần mở rộng của định vị, trong đó nó yêu cầu xác định vị trí hiện tại của robot và vị trí của mục tiêu, cả hai đều cần nằm trong một hệ quy chiếu hoặc hệ tọa độ. Xây dựng bản đồ có thể ở dạng bản đồ hệ mét hoặc bất kỳ ký hiệu nào mô tả các vị trí trong hệ quy chiếu robot. Sơ đồ khối của hệ thống dẫn đường cho robot di động được thể hiện trên Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống dẫn đường cho robot di động 1. Định vị và xây dựng bản đồ Để hoạt động được trong môi trường thực tế, robot luôn phải biết được mình đang ở đâu và đang cần đi đến đâu, cuối cùng là đưa ra quyết định và tự mình đi đến.

Quá trình này cần sự hỗ trợ của một bộ các cảm biến và chương trình kết nối các cảm biến lại với nhau để cho ra kết quả là vị trí của Robot. Kết hợp tất cả các phần lại với nhau sẽ cho ra hệ thống định vị. Hệ thống này giúp cho Robot xác định được vị trí của mình, nó trả về dữ liệu tọa độ của Robot là một trong những dữ liệu đầu vào quan trọng cho các thuật toán dẫn đường cho Robot trong không gian và cuối cùng Robot có thể xác định được con đường cần phải đi đến đích. Trên thế giới hiện nay có rất nhiều hệ thống định vị được sử dụng rộng rãi trong xã hội.

Tuy nhiên, hệ thống định vị về cơ bản được phân ra làm ba loại theo không gian hoạt động: Hệ thống định vị không gian ngoài trái đất, chuỗi hệ thống điều hướng toàn cầu bằng vệ tinh (viết tắt là GNSS) và hệ thống định vị trong nhà (viết tắt là IPS). Hệ thống định vị không gian ngoài trái đất sử dụng sóng vô tuyến để xác định vị trí của các tàu không gian ngoài vũ trụ. Các tàu vũ trụ đều được lắp đặt các bộ phát sóng và thu sóng để thu phát các dải sóng vô tuyến, các dải sóng đấy sẽ đi qua quá trình xử lý, từ đó các phi hành gia sẽ biết rõ được vị trí cụ thể của con tàu. Dữ liệu về góc và góc quay có thể thu được bằng cách sử dụng các vì sao làm điểm mốc để tính toán.

Chuỗi hệ thống điều hướng toàn cầu bằng vệ tinh là sự hợp tác giữa các quốc gia đang sở hữu vệ tinh định vị cung cấp dữ liệu vị trí cho mục đích dân sự. Đây là phương pháp đang được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Nó có thể xác định vị trí không gian ba chiều (Kinh độ, vĩ 9 độ và cao độ) hiện tại của vật thể trên bề mặt trái đất cũng như thời gian bằng cách sử dụng một bộ thu sóng chuyên dụng dùng để xử lý sóng vô tuyến thu được từ các cụm vệ tinh với độ chính xác từ 2m đến 20m và 10ns. Còn các vệ tinh sẽ thu được tọa độ của mình bằng cách nhận sóng vô tuyến từ các trạm phát sóng cố định trên mặt đất.

Hệ thống cần phải thu được sóng của ít nhất ba vệ tinh. Từ đó bằng các phép tính cơ bản về khoảng cách, kết quả thu được là tọa độ của vật thể. Trên thế giới hiện nay có 6 quốc gia đang triển khai vệ tinh định vị với độ phủ sóng toàn cầu, trong đó nổi bật nhất là GPS của Mỹ và GLONASS của Nga. Chuỗi hệ thống điều hướng toàn cầu bằng vệ tinh đã giúp ích rất nhiều trong công cuộc phát triển khoa học kỹ thuật với một loạt các ứng dụng trong hầu như mọi lĩnh vực.2 Minh họa cấu trúc đơn giản của hệ thống GNSS Tuy nhiên, mặc dù sóng vô tuyến cho kết quả định vị tối ưu nhất, trong quá trình di chuyển chúng dễ bị phản xạ bởi các vật cản hoặc bị giảm tốc độ truyền trong các tầng mây đối lưu, vậy nên chuỗi hệ thống điều hướng toàn cầu bằng vệ tinh chỉ sử dụng được ở ngoài trời.

Điều đó đòi hỏi cần phải có các hệ thống ra đời phục vụ cho các không gian đặc biệt hơn mà sóng vô tuyến không thể vươn tới được. Các không gian đấy có thể là văn phòng, bảo tàng, rạp chiếu phim, hầm mỏ,… Hệ thống định vị trong nhà ra đời để đáp ứng điều kiện đó. Đây là hệ thống có thể áp dụng một trong nhiều công nghệ cảm biến khác nhau để thu thập và phân tích các tín hiệu từ ánh sáng, sóng, từ trường, hình ảnh, âm thanh hoặc thậm chí là xử lý ảo bằng các thuật toán thống kê. Mỗi loại tín hiệu đều có ưu nhược điểm riêng.

Bước xử lý tín hiệu để cho ra kết quả định vị cũng sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, ví dụ như: Đo khoảng cách từ vật thể đến các điểm cố định đã biết vị trí (Có thể là điểm phát wifi, điểm phát sóng vô tuyến, điểm phát Bluetooth,… ), hoặc các điểm được phát hiện và gán nhãn là điểm cố định một cách tự động nhờ phân tích hình ảnh, laser (hay còn gọi là LIDAR), âm thanh,…, đo từ tính; ước lượng vị trí; … Hệ thống định vị trong nhà tuy là một hệ thống mới nhưng đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp, thương mại, quân sự,…[4]. 10 Định vị robot di động được chia thành 4 loại tùy thuộc vào đặc điểm của môi trường hoạt động và trạng thái ban đầu của robot [5]. - Loại 1: liên quan đến tư thế của robot tại thời điểm ban đầu.