Đồ Án Tốt Nghiệp: Nghiên Cứu Thiết Kế Và Chế Tạo Xe AGV Ứng Dụng Xử Lý Ảnh

• Tác giả: Bùi Chí Kiên
• Người hướng dẫn: ThS. Lê Thanh Tùng
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Cơ điện tử
• Đề tài: Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo xe AGV ứng dụng xử lý ảnh
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT ĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO XE AGV ỨNG DỤNG XỬ LÍ ẢNH
• ABSTRACT RESEARCH, DESIGN AND FABRICATION OF AGV WITH IMAGE PROCESSING APPLICATION
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Kết cấu của ĐATN
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
• 2.1. Xu thế phát triển robot hiện nay
• 2.2. Giới thiệu về robot dịch vụ
• 2.3. Xe đẩy siêu thị thông minh
• 2.4. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài
• 2.5. Các nghiên cứu ngoài nước
• 2.6. Các nghiên cứu trong nước
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Các cơ cấu hoạt động phổ biến trong robot AGV
• 3.2. Xử lí dữ liệu – Xử lí ảnh (2D, 3D)
• 3.3. Giới thiệu về thị giác máy, ảnh 2D
• 3.4. Thuật toán nhận diện đối tượng – bài toán Object detection
• 3.5. Model SSD (Single Shot Detector) trong Object Detection
• 3.6. Bộ điều khiển PID
• 3.7. Lợi ích của ros cho robot
• 3.8. Các khái niệm cơ bản trong ROS
• 4. CHƯƠNG 4: CÁC GIẢI PHÁP THỰC HIỆN ĐỀ TÀI VÀ TÍNH TOÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ
• 4.1. Thông số thiết kế
• 4.2. Phương hướng và giải pháp thực hiện
• 4.3. Lựa chọn phương án
• 4.4. Trình tự công việc tiến hành
• 4.5. Tính toán lựa chọn động cơ
• 4.6. Tính toán thiết kế bộ truyền đai
• 4.7. Thiết kế hình dạng robot
• 4.8. Thiết kế mặt đế, nắp đế, đế kê giỏ hàng và tấm đặt thiết bị cho robot
• 4.9. Thiết kế khung robot
• 4.10. Lựa chọn bánh xe cho robot
• 4.11. Lựa chọn vật liệu cho trục bánh xe
• 4.12. Thiết kế 3D hệ thống cơ khí
• 4.13. Tính toán ứng suất, đường kính và dung sai cho trục bánh xe
• 4.14. Tính toán ứng suất
• 4.15. Tính toán dung sai cho trục bánh xe và ổ lăn
• 4.16. Tính toán động học
• 5. CHƯƠNG 5: TÍNH TOÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ THIẾT KẾ BỘ PI CHO ĐỘNG CƠ
• 5.1. Xây dựng hệ thống điện điều khiển
• 5.2. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển
• 5.3. Khối cảm biến (camera Kinect v2). Khối điều khiển
• 5.4. Cơ cấu chấp hành (Động cơ DC Servo)
• 5.5. Khối xử lý dữ liệu chính
• 5.6. Thiết lập bộ điều khiển PI cho động cơ
• 6. CHƯƠNG 6: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH
• 6.1. Nhiệm vụ thuật toán
• 6.2. Thuật toán phát hiện người
• 6.3. Thiết lập node xử lý nhận diện người
• 6.4. Xử lý dữ liệu từ camera và tìm distance giữa người và robot
• 6.5. Xử lý dữ liệu để nhận dạng người và phân loại
• 6.6. Dùng dữ liệu đã được xác định để tìm alpha giữa robot và người
• 6.7. Thiết lập node “data_processing”. Giải thuật dẫn hướng cho robot
• 7. CHƯƠNG 7: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 7.1. Kết quả gia công cơ khí
• 7.2. Kết quả thực nghiệm bộ điều khiển PI điều khiển tốc độ động cơ
• 7.3. Kết quả việc thực nghiệm xử lý ảnh
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Thiết kế và chế tạo xe AGV

Thiết kế và chế tạo xe AGV là trọng tâm của đồ án tốt nghiệp này. Nhóm nghiên cứu đã tập trung vào việc phát triển một hệ thống cơ khí vững chắc, sử dụng vật liệu chất lượng cao như thép SS400 và thanh nhôm định hình. Động cơ hành tinh với công suất tối đa 30W được lựa chọn để đảm bảo sự ổn định và mạnh mẽ trong quá trình di chuyển. Xe AGV được trang bị camera Kinect v2 để nhận dạng và đo khoảng cách giữa người và robot, sử dụng công nghệ xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI) để theo dõi người một cách chính xác.

1.1. Hệ thống cơ khí

Hệ thống cơ khí của xe AGV bao gồm đế và khung xe được thiết kế để chịu tải trọng lớn. Vật liệu sử dụng là thép SS400 và thanh nhôm định hình, đảm bảo độ bền và ổn định. Động cơ hành tinh với công suất 30W được tích hợp để đảm bảo khả năng di chuyển linh hoạt trong môi trường siêu thị.

1.2. Hệ thống điều khiển

Hệ thống điều khiển của xe AGV được xây dựng trên vi xử lý STM32 và Jetson Nano, cho phép xử lý dữ liệu hình ảnh và cảm biến hiệu quả. ROS (Robot Operating System) được sử dụng để quản lý các luồng dữ liệu phức tạp, giúp robot hoạt động ổn định và chính xác.

II. Ứng dụng xử lý ảnh trong xe AGV

Xử lý ảnh là công nghệ cốt lõi giúp xe AGV nhận diện và theo dõi người mua hàng trong siêu thị. Camera Kinect v2 được sử dụng để thu thập dữ liệu hình ảnh, kết hợp với các thuật toán xử lý ảnh như SSD (Single Shot Detector) để phát hiện và phân loại đối tượng. Hệ thống này cho phép robot bám theo người một cách chính xác, đặc biệt hữu ích cho người lớn tuổi hoặc người khuyết tật.

2.1. Thuật toán nhận diện đối tượng

Thuật toán SSD được áp dụng để nhận diện đối tượng trong thời gian thực. Đây là một trong những thuật toán xử lý ảnh hiệu quả, giúp robot phát hiện người và vật cản một cách nhanh chóng và chính xác.

2.2. Xử lý dữ liệu hình ảnh

Dữ liệu hình ảnh từ camera được xử lý thông qua vi xử lý Jetson Nano, kết hợp với AI để phân tích và đưa ra quyết định di chuyển. Hệ thống này đảm bảo robot có thể theo dõi người mua hàng một cách liên tục và ổn định.

III. Nghiên cứu và thực nghiệm

Nhóm nghiên cứu đã tiến hành nhiều thử nghiệm để đánh giá hiệu quả của xe AGV. Các thử nghiệm bao gồm kiểm tra khả năng di chuyển, nhận diện đối tượng và xử lý tình huống đặc biệt như mất dấu người. Kết quả cho thấy robot có thể hoạt động ổn định trong môi trường siêu thị, tuy nhiên vẫn cần cải thiện để xử lý các tình huống phức tạp hơn.

3.1. Thử nghiệm di chuyển

Robot được thử nghiệm trong môi trường giả lập siêu thị, với các điều kiện ánh sáng và địa hình khác nhau. Kết quả cho thấy robot có thể di chuyển linh hoạt và ổn định trên nền gạch phẳng.

3.2. Thử nghiệm nhận diện

Khả năng nhận diện người của robot được đánh giá thông qua các tình huống thực tế. Robot có thể phát hiện và theo dõi người mua hàng một cách chính xác, tuy nhiên vẫn gặp khó khăn khi người dùng di chuyển nhanh hoặc thay đổi hướng đột ngột.

IV. Đánh giá và hướng phát triển

Đồ án đã thành công trong việc thiết kế và chế tạo một xe AGV ứng dụng xử lý ảnh để hỗ trợ mua sắm trong siêu thị. Tuy nhiên, để nâng cao hiệu quả, nhóm đề xuất tích hợp thêm cảm biến Lidar để cải thiện khả năng nhận diện và tự động tránh vật cản. Ngoài ra, việc nâng cấp phần cứng và phần mềm sẽ giúp robot hoạt động ổn định hơn trong các tình huống phức tạp.

4.1. Cải thiện phần cứng

Nhóm đề xuất tích hợp cảm biến Lidar để tăng cường khả năng nhận diện và tránh vật cản. Điều này sẽ giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường đông đúc và phức tạp.

4.2. Nâng cấp phần mềm

Việc cải thiện các thuật toán xử lý ảnh và tích hợp thêm tính năng tự động sạc pin sẽ giúp robot hoạt động liên tục và ổn định hơn trong thời gian dài.