Luận văn thạc sĩ về kỹ thuật điều khiển và tự động hóa robot định vị trong môi trường ngoài trời

• Tác giả: Phan Gia Trí
• Người hướng dẫn: PGS. Huỳnh Thái Hoàng
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động Hóa
• Đề tài: Định vị robot cho môi trường ngoài trời sử dụng GNSS-RTK, IMU và Lidar
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Mục tiêu luận văn
• 1.2. Tình hình nghiên cứu
• 1.3. Nội dung của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Bộ lọc complementary
• 2.2. Quaternion
• 2.3. Bộ lọc Kalman mở rộng (EKF)
• 2.4. Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu - Global Navigation Satellite System GNSS
• 2.5. Phương pháp định vị đo động thời gian thực Real-Time Kinematic (RTK)
• 2.6. Mô hình toán của robot
• 2.7. Mô hình xác suất của robot
• 2.8. Định vị là lập bản đồ đồng thời - Simultaneous localization and mapping (SLAM)
• 2.9. Bài toán SLAM
• 2.10. Bộ lọc Particle
• 2.11. Mapping với bộ lọc Rao-Blackweilized
• 2.12. Robot localization với AMCL
• 2.13. Monte Carlo Localization
• 3. CHƯƠNG 3: QUÁ TRÌNH THỰC HIỆN
• 3.1. Các thành phần của hệ thống
• 3.2. Robot Operating System Framework (ROS)
• 3.3. Localization với thuật toán AMCL
• 3.4. Localization với bộ lọc Kalman mở rộng
• 3.5. Đánh giá sai số từng thành phần
• 3.6. Đánh giá IMU
• 3.7. Đánh giá bài toán Localization sử dụng bộ lọc EKF
• 3.8. Đánh giá kết quả bài toán Localization sử dụng AMCL
• 3.9. Xây dựng map
• 3.10. Đánh giá kết quả bài toán Localization sử dụng kết hợp AMCL và EKF
• 3.11. Ứng dụng kết quả Localization vào Navigation robot tại sân trước thư viện Đại học Bách khoa
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Những kết quả đạt được
• 5.2. Khi sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng
• 5.3. Khi sử dụng thuật toán AMCL
• 5.4. Hướng phát triển
• Tài liệu tham khảo

I. Tổng quan về nghiên cứu robot tự động định vị ngoài trời

Nghiên cứu robot tự động định vị ngoài trời bằng GNSS RTK, IMU và Lidar đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ tự động hóa. Các robot này có khả năng thực hiện nhiệm vụ trong môi trường ngoài trời, nơi mà việc xác định vị trí chính xác là rất cần thiết. Việc sử dụng các công nghệ như GNSS RTK giúp cải thiện độ chính xác trong việc định vị, trong khi IMU và Lidar cung cấp thông tin bổ sung để nâng cao hiệu suất của hệ thống.

1.1. Định nghĩa và vai trò của robot tự động

Robot tự động là những thiết bị có khả năng thực hiện nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người. Chúng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như giao hàng, thăm dò và cứu hộ. Việc định vị chính xác là yếu tố quyết định cho sự thành công của các robot này.

1.2. Công nghệ GNSS RTK trong định vị robot

GNSS RTK (Real-Time Kinematic) là một công nghệ định vị chính xác, cho phép robot xác định vị trí của mình với độ chính xác cao. Công nghệ này sử dụng tín hiệu từ vệ tinh để cung cấp thông tin vị trí trong thời gian thực, giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường ngoài trời.

II. Thách thức trong việc định vị robot ngoài trời

Mặc dù công nghệ định vị đã phát triển, nhưng vẫn còn nhiều thách thức trong việc định vị robot ngoài trời. Các yếu tố như điều kiện thời tiết, nhiễu tín hiệu và môi trường xung quanh có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống định vị. Việc giải quyết những vấn đề này là rất quan trọng để đảm bảo robot hoạt động hiệu quả.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện thời tiết đến định vị

Điều kiện thời tiết như mưa, sương mù có thể làm giảm độ chính xác của tín hiệu GNSS. Điều này dẫn đến việc robot không thể xác định vị trí chính xác, ảnh hưởng đến khả năng di chuyển và thực hiện nhiệm vụ.

2.2. Nhiễu tín hiệu và ảnh hưởng của môi trường

Nhiễu tín hiệu từ các tòa nhà cao tầng hoặc cây cối có thể gây ra sai số trong quá trình định vị. Hiện tượng Multipath, nơi tín hiệu bị phản xạ từ các bề mặt khác nhau, cũng là một thách thức lớn trong việc duy trì độ chính xác của hệ thống.

III. Phương pháp giải quyết vấn đề định vị robot

Để giải quyết các vấn đề trong việc định vị robot, nhiều phương pháp đã được phát triển. Việc kết hợp các cảm biến như GNSS, IMU và Lidar thông qua các thuật toán như bộ lọc Kalman mở rộng giúp cải thiện độ chính xác của quá trình định vị. Các phương pháp này cho phép robot tự động điều chỉnh vị trí của mình trong thời gian thực.

3.1. Sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng

Bộ lọc Kalman mở rộng là một trong những phương pháp phổ biến nhất để cải thiện độ chính xác của định vị robot. Phương pháp này kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau để tạo ra một ước lượng chính xác hơn về vị trí của robot.

3.2. Kết hợp dữ liệu từ IMU và Lidar

Việc kết hợp dữ liệu từ IMU và Lidar giúp cung cấp thông tin bổ sung về vị trí và hướng của robot. Điều này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường phức tạp.

IV. Ứng dụng thực tiễn của robot tự động định vị

Robot tự động định vị ngoài trời có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như giao hàng, thăm dò địa hình và cứu hộ. Những ứng dụng này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu rủi ro cho con người trong các tình huống nguy hiểm.

4.1. Giao hàng tự động

Robot giao hàng tự động sử dụng công nghệ định vị để di chuyển đến địa điểm giao hàng một cách chính xác. Điều này giúp giảm thiểu thời gian giao hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

4.2. Thăm dò địa hình

Robot thăm dò sử dụng công nghệ định vị để khảo sát các khu vực khó tiếp cận. Chúng có thể thu thập dữ liệu địa hình và môi trường một cách chính xác, hỗ trợ cho các nghiên cứu và quy hoạch.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu robot định vị

Nghiên cứu robot tự động định vị ngoài trời bằng GNSS RTK, IMU và Lidar đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực tự động hóa. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của robot định vị hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng hữu ích hơn nữa trong cuộc sống hàng ngày.

5.1. Đánh giá kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc kết hợp các công nghệ định vị khác nhau có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của robot. Điều này mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.

5.2. Hướng phát triển trong tương lai

Tương lai của nghiên cứu robot định vị sẽ tập trung vào việc phát triển các công nghệ mới, cải thiện độ chính xác và khả năng hoạt động của robot trong các môi trường phức tạp hơn.