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.
