Nghiên cứu phát triển kỹ thuật tránh va chạm cho robot tự hành

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Phần mở đầu. PHẦN MỞ ĐẦU

Phần mở đầu.1. TỔNG QUAN VỀ TRÁNH VA CHẠM CHO ROBOT TỰ HÀNH

Phần mở đầu.1.1. Robot tự hành và những thách thức

Phần mở đầu.1.2. Khái niệm về robot tự hành

Phần mở đầu.1.3. Cấu tạo và nguyên lí hoạt động

Phần mở đầu.1.4. Phân loại robot tự hành

Phần mở đầu.1.4.1. Robot di chuyển bằng chân

Phần mở đầu.1.4.2. Robot di chuyển bằng bánh xe

Phần mở đầu.1.4.3. Một số loại robot khác

Phần mở đầu.1.5. Các ứng dụng và thách thức của robot tự hành

Phần mở đầu.1.5.1. Ứng dụng của robot tự hành

Phần mở đầu.1.5.2. Thách thức đặt ra với robot tự hành

Phần mở đầu.1.6. Một số tiếp cận về tránh va chạm

Phần mở đầu.1.6.1. Tránh va chạm dựa trên lập kế hoạch

Phần mở đầu.1.6.2. Tránh va chạm dựa trên phản ứng

Phần mở đầu.1.7. Kết luận và vấn đề nghiên cứu

Phần mở đầu.2. KĨ THUẬT TRÁNH VA CHẠM DỰA TRÊN CẤU TRÚC CÂY PHÂN LỚP HỆ BAO BVH KẾT HỢP CẢI TIẾN THUẬT TOÁN ELASTIC STRIPS

Phần mở đầu.2.1. Phương pháp phát hiện va chạm sử dụng hộp bao và cấu trúc hệ bao

Phần mở đầu.2.2. Phát hiện, tính toán va chạm sử dụng hộp bao dạng trục

Phần mở đầu.2.3. Phát hiện, tính toán va chạm sử dụng hộp bao theo hướng

Phần mở đầu.2.4. Kiểm tra va chạm

Phần mở đầu.2.5. Tìm điểm va chạm

Phần mở đầu.2.6. Phát hiện, tính toán va chạm sử dụng hệ bao

Phần mở đầu.2.7. Phương pháp tránh va chạm Elastic strips

Phần mở đầu.2.7.1. Tổng hợp lực theo phương pháp Elastic strips

Phần mở đầu.2.7.2. Tính toán và cập nhật tọa độ cho robot tự hành

Phần mở đầu.2.8. Thuật toán tránh va chạm bằng phương pháp Elastic strips

Phần mở đầu.2.9. Vấn đề tồn tại, hạn chế

Phần mở đầu.2.10. Kĩ thuật phát hiện tránh va chạm dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH, kết hợp với thuật toán Elastic strips

Phần mở đầu.2.10.1. Đề xuất của phương pháp

Phần mở đầu.2.10.2. Kĩ thuật tính toán điểm va chạm sử dụng hệ bao

Phần mở đầu.2.10.3. Cải tiến thuật toán tránh va chạm Elastic strips

Phần mở đầu.2.10.4. Kết quả tính toán và mô phỏng

Phần mở đầu.2.11. Kết luận và vấn đề nghiên cứu

Phần mở đầu.3. KĨ THUẬT TRÁNH VA CHẠM DỰA TRÊN TÍNH TOÁN VÀ PHÂN VÙNG ĐỒNG MỨC XÁC SUẤT VA CHẠM

Phần mở đầu.3.1. Xác suất va chạm và ứng dụng

Phần mở đầu.3.2. Phân tích độ nhạy của xác suất va chạm

Phần mở đầu.3.3. Xác suất va chạm tối đa

Phần mở đầu.3.4. Phân tích thiếu và báo động sai

Phần mở đầu.3.5. Đánh giá toàn diện rủi ro va chạm

Phần mở đầu.3.6. Kĩ thuật phát hiện, tránh va chạm cho robot dựa trên tính toán xác suất

Phần mở đầu.3.6.1. Cơ sở tính toán xác suất va chạm

Phần mở đầu.3.6.2. Thuật toán phân vùng đồng mức xác suất va chạm

Phần mở đầu.3.6.3. Thuật toán tránh va chạm cho robot dựa trên xác suất

Phần mở đầu.3.7. Kết quả tính toán và mô phỏng

Phần mở đầu.3.7.1. Kết quả xác suất tránh va chạm P

Phần mở đầu.3.7.1.1. Trường hợp 1

Phần mở đầu.3.7.1.2. Trường hợp 2

Phần mở đầu.3.7.1.3. Trường hợp 3

Phần mở đầu.3.7.1.4. Trường hợp 4

Phần mở đầu.3.7.2. Kết quả xác suất tránh va chạm (1-P)

Phần mở đầu.3.7.2.1. Trường hợp 1

Phần mở đầu.3.7.2.2. Trường hợp 2

Phần mở đầu.3.7.2.3. Mô hình (1-P) với nhiều vật cản

Phần mở đầu.3.8. Kết luận và vấn đề nghiên cứu

PHẦN KẾT LUẬN

DANH MỤC CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về robot tự hành và thách thức

Robot tự hành đang trở thành một phần quan trọng trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Robot tự hành có khả năng hoạt động độc lập, thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, việc phát triển kỹ thuật tránh va chạm cho robot tự hành gặp nhiều thách thức. Các thách thức này bao gồm việc phát hiện và xử lý các vật cản trong môi trường động, đảm bảo an toàn cho robot và con người. Theo báo cáo của Liên đoàn Robot Quốc tế, thị trường công nghệ robot dự kiến sẽ đạt 225,6 tỷ USD vào năm 2030, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ này. Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp an toàn cho robot tự hành là cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu rủi ro trong quá trình hoạt động.

1.1 Khái niệm về robot tự hành

Robot tự hành là những thiết bị có khả năng di chuyển và thực hiện nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Chúng được trang bị các công nghệ như cảm biến, trí tuệ nhân tạo và hệ thống điều khiển tự động. Cảm biến va chạm là một trong những công nghệ quan trọng giúp robot nhận diện môi trường xung quanh và đưa ra quyết định kịp thời để tránh va chạm. Việc phát triển công nghệ robot không chỉ giúp tăng cường hiệu suất làm việc mà còn mở ra nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như sản xuất, logistics và dịch vụ. Sự phát triển của robot tự hành cũng đặt ra yêu cầu cao về an toàn và hiệu quả trong quá trình hoạt động.

1.2 Các ứng dụng và thách thức của robot tự hành

Các ứng dụng của robot tự hành rất đa dạng, từ việc vận chuyển hàng hóa trong kho đến việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường nguy hiểm. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất mà các nhà nghiên cứu phải đối mặt là phát triển các kỹ thuật tránh va chạm hiệu quả. Việc phát hiện và xử lý các vật cản trong không gian làm việc là rất quan trọng để đảm bảo an toàn cho robot và con người. Các phương pháp như lập kế hoạch đường đi và phản ứng nhanh chóng với các tình huống bất ngờ đang được nghiên cứu và phát triển để cải thiện khả năng hoạt động của robot tự hành.

II. Kỹ thuật tránh va chạm dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH

Kỹ thuật tránh va chạm cho robot tự hành dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH là một trong những phương pháp tiên tiến hiện nay. Phương pháp này sử dụng các hộp bao để xác định và phát hiện va chạm giữa robot và các vật cản trong môi trường. Việc áp dụng kỹ thuật tránh va chạm này giúp nâng cao hiệu quả phát hiện và giảm thiểu rủi ro trong quá trình hoạt động của robot. Các thuật toán như Elastic strips được cải tiến để tối ưu hóa quá trình tính toán và cập nhật tọa độ cho robot. Kết quả từ các mô phỏng cho thấy rằng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể khả năng tránh va chạm của robot tự hành.

2.1 Phương pháp phát hiện va chạm sử dụng hộp bao

Phương pháp phát hiện va chạm sử dụng hộp bao là một kỹ thuật quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho robot tự hành. Hệ thống này cho phép robot xác định vị trí của các vật cản và tính toán khả năng va chạm. Việc sử dụng cấu trúc cây phân lớp giúp giảm thiểu khối lượng tính toán và tăng tốc độ xử lý. Kỹ thuật này không chỉ giúp robot hoạt động hiệu quả hơn mà còn đảm bảo an toàn cho con người trong môi trường làm việc. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc cải tiến thuật toán phát hiện va chạm có thể nâng cao đáng kể khả năng hoạt động của robot tự hành.

2.2 Kết quả tính toán và mô phỏng

Kết quả từ các mô phỏng cho thấy rằng việc áp dụng kỹ thuật tránh va chạm dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và tránh va chạm của robot tự hành. Các mô phỏng cho thấy robot có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường động, giảm thiểu rủi ro va chạm với các vật cản. Việc cải tiến thuật toán Elastic strips cũng đã cho thấy sự gia tăng trong khả năng xử lý và tính toán tọa độ cho robot. Những kết quả này chứng minh rằng việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật tránh va chạm là rất cần thiết để nâng cao hiệu quả hoạt động của robot tự hành.

III. Kỹ thuật tránh va chạm dựa trên tính toán và phân vùng đồng mức xác suất va chạm

Kỹ thuật tránh va chạm dựa trên tính toán xác suất va chạm là một phương pháp mới, giúp robot tự hành có thể đưa ra quyết định thông minh hơn trong việc tránh va chạm. Phương pháp này sử dụng các mô hình toán học để tính toán xác suất va chạm và phân vùng đồng mức xác suất. Việc áp dụng kỹ thuật này không chỉ giúp robot hoạt động an toàn hơn mà còn tối ưu hóa hiệu suất làm việc. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và các mô hình xác suất có thể mang lại hiệu quả cao trong việc phát hiện và tránh va chạm.

3.1 Cơ sở tính toán xác suất va chạm

Cơ sở tính toán xác suất va chạm cho robot tự hành dựa trên các mô hình toán học thể tích. Phương pháp này cho phép robot tính toán khả năng va chạm với các vật cản trong môi trường. Việc áp dụng các thuật toán phân vùng đồng mức xác suất va chạm giúp robot có thể đưa ra quyết định kịp thời và chính xác hơn trong việc tránh va chạm. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng xác suất va chạm có thể cải thiện đáng kể khả năng hoạt động của robot tự hành trong môi trường động.

3.2 Kết quả xác suất tránh va chạm

Kết quả từ các mô phỏng cho thấy rằng việc áp dụng kỹ thuật tính toán xác suất va chạm có thể nâng cao khả năng tránh va chạm của robot tự hành. Các mô phỏng đã chỉ ra rằng robot có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường có nhiều vật cản, giảm thiểu rủi ro va chạm. Việc kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và các mô hình xác suất đã cho thấy sự gia tăng trong khả năng phát hiện và tránh va chạm. Những kết quả này chứng minh rằng việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật tránh va chạm là rất cần thiết để nâng cao hiệu quả hoạt động của robot tự hành.

Luận án tiến sĩ về phát triển kỹ thuật tránh va chạm cho robot tự hành