Nghiên Cứu, Thiết Kế và Chế Tạo Mobile Robot Tự Hành Tích Hợp Công Nghệ Xử Lý Ảnh

Nghiên cứu thiết kế chế tạo robot tự hành tích hợp công nghệ xử lý ảnh và thuật toán hiện đại, nâng cao hiệu suất và ứng dụng trong thực tiễn.

• Tác giả: Trịnh Tuấn Dương
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Mạnh Thắng
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật cơ điện tử
• Đề tài: Nghiên Cứu, Thiết Kế, Chế Tạo Mobile Robot Tự Hành Tích Hợp Một Số Công Nghệ Xử Lý Ảnh Và Thuật Toán Hiện Đại
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Robot Tự Hành Tích Hợp Xử Lý Ảnh Giới Thiệu 55 ký tự

Robot tự hành, hay còn gọi là AMR (Autonomous Mobile Robot) hoặc AGV (Autonomous Guided Vehicle), có khả năng di chuyển tự động. Khác biệt với robot công nghiệp ít di động hơn, mobile robot có thể tự hành trong môi trường không kiểm soát (AMR) hoặc sử dụng cảm biến robot để di chuyển theo đường định trước (AGV). Mobile robot ngày càng phổ biến trong công nghiệp và đời sống, từ y tế, quân sự, giáo dục đến sản xuất và sinh hoạt. Ví dụ, bệnh viện và nhà máy sử dụng robot di động để vận chuyển dụng cụ và nguyên vật liệu. Robot hút bụi tự động trong gia đình ngày càng phổ biến, hiệu quả và rẻ hơn. Ứng dụng robot còn mở rộng sang thám hiểm và các nhiệm vụ nguy hiểm. Bài toán xác định vị trí và tìm đường vẫn là trọng tâm nghiên cứu, hướng đến các giải pháp hiệu quả, chính xác.

1.1. Bài Toán Định Vị và Tìm Đường Cho Robot Tự Hành

Trong lĩnh vực nghiên cứu robot, bài toán xác định vị trí và tìm đường là then chốt. Bài toán tìm đường tập trung vào việc xác định đường đi tối ưu cho robot tự hành, đáp ứng hai tiêu chí: dẫn đến đích và ngắn nhất. Có thể giải quyết thủ công hoặc cho robot dò đường, nhưng hạn chế là đường đi có thể không tối ưu hoặc không khả thi trong bản đồ phức tạp. Giải pháp khác là sử dụng thuật toán điều khiển tự động, cho phép tìm đường đi tối ưu dựa trên thông tin bản đồ. Thuật toán điều khiển hiện đại giúp robot di chuyển một cách thông minh hơn. Để áp dụng, cần có thông tin chi tiết về bản đồ môi trường.

1.2. Các Phương Pháp Định Vị Mobile Robot Trong Nhà

Bài toán định vị (localization) là yếu tố quan trọng để mobile robot có thể di chuyển đến đích. Định vị được chia thành hai loại: định vị ngoài trời và định vị trong nhà. Định vị ngoài trời có thể sử dụng cảm biến GPS. Tuy nhiên, định vị trong nhà phức tạp hơn do tín hiệu GPS yếu. Nhiều phương pháp đang được nghiên cứu, như sử dụng Bluetooth, xử lý ảnh, hệ thống định vị bằng sóng radio, NFC, RFID hoặc Wi-Fi. Các phương pháp như BLE Beacons và AprilTags được sử dụng rộng rãi. Hướng đi chung là tích hợp nhiều cảm biến robot và kỹ thuật khác nhau để tăng độ chính xác và tin cậy.

II. Thiết Kế Mobile Robot Tự Hành Tổng Quan Các Bộ Phận 59 ký tự

Mobile robot được thiết kế bao gồm các bộ phận chính: khung vỏ, bộ phận công suất, bộ phận truyền động, hệ thống cảm biến và giao tiếp, và bộ phận mạch điều khiển. Khung vỏ liên kết và bảo vệ các bộ phận khác, tăng độ cứng vững. Bộ phận công suất, thường là pin Li-Ion, cung cấp năng lượng. Bộ phận truyền động gồm hai bánh chủ động và một bánh dẫn hướng, điều khiển bởi động cơ DC giảm tốc. Hệ thống cảm biến robot thu thập thông tin môi trường, như cảm biến robot dò line QTR-5RC để bám vạch, và module NRF24L01+ để giao tiếp với chương trình xử lý ảnh trên máy tính. Board điều khiển Arduino Uno điều khiển hoạt động dựa trên tín hiệu từ cảm biến robot và máy tính.

2.1. Ứng Dụng Công Nghệ In 3D FDM Chế Tạo Khung Vỏ Robot

Công nghệ in 3D đang thay đổi cách chúng ta thiết kế và sản xuất. Thiết kế robot bằng công nghệ in 3D, đặc biệt là FDM (Fused Deposition Modeling), có ưu điểm lớn trong việc tạo ra các bộ phận phức tạp với chi phí hợp lý. Quá trình này tạo ra vật thể 3D bằng cách đắp các lớp vật liệu liên tục. Máy in 3D hiện đại có độ chính xác cao, phù hợp để tạo khung vỏ cho mobile robot. Ưu điểm là tính linh hoạt trong thiết kế, dễ dàng tùy chỉnh và thử nghiệm các hình dạng khác nhau. Ngoài ra, công nghệ in 3D giúp giảm thời gian sản xuất và chi phí so với các phương pháp truyền thống.

2.2. Mạch Điều Khiển và Giao Tiếp Cho Mobile Robot

Mạch điều khiển là trung tâm xử lý của mobile robot. Board Arduino Uno được sử dụng để điều khiển hoạt động, xử lý tín hiệu từ cảm biến robot, điều khiển động cơ và giao tiếp với máy tính. Cảm biến dò line QTR-5RC giúp robot di động bám vạch một cách chính xác. Module NRF24L01+ cho phép giao tiếp không dây với chương trình xử lý ảnh, truyền dữ liệu và nhận lệnh điều khiển. Việc thiết lập giao tiếp ổn định và nhanh chóng là rất quan trọng để đảm bảo robot tự hành hoạt động hiệu quả. Phần mềm được viết để tích hợp các thành phần này và thực hiện các chức năng điều khiển.

III. Xây Dựng Chương Trình Xử Lý Ảnh và Định Hướng Cách Làm 58 ký tự

Chương trình xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng mobile robot. Mục đích chính là tạo bản đồ, truy bắt, định vị và dẫn hướng robot di động. Công nghệ computer vision được sử dụng để phân tích hình ảnh và trích xuất thông tin cần thiết. Thư viện OpenCV hỗ trợ quá trình xử lý ảnh bằng cách cung cấp các hàm và thuật toán đã được tối ưu hóa. Chương trình hoạt động bằng cách thu thập hình ảnh từ camera, xử lý ảnh để xác định đường đi, và gửi dữ liệu đến robot tự hành thông qua giao tiếp không dây. AI cho robot đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các thuật toán xử lý hình ảnh hiệu quả.

3.1. Ứng Dụng Thư Viện OpenCV Hỗ Trợ Xử Lý Ảnh Robot

OpenCV là một thư viện computer vision mạnh mẽ, cung cấp nhiều công cụ để xử lý ảnh và video. Trong nghiên cứu robot, OpenCV được sử dụng để nhận diện hình ảnh, theo dõi đối tượng và phân tích môi trường. Các module chính trong OpenCV bao gồm xử lý ảnh cơ bản, phát hiện đối tượng, và nhận dạng khuôn mặt. Thư viện này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, như C++, Python và Java, giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp vào dự án của mình. Việc sử dụng OpenCV giúp giảm thời gian phát triển và tăng hiệu suất xử lý ảnh cho robot tự hành.

3.2. Nguyên Lý Hoạt Động Chương Trình Xử Lý Ảnh Cho Robot

Chương trình xử lý ảnh hoạt động theo một quy trình cụ thể. Đầu tiên, hình ảnh từ camera được thu thập và tiền xử lý để giảm nhiễu và tăng độ tương phản. Sau đó, thuật toán xử lý được áp dụng để xác định đường đi, nhận diện vật thể, và định vị robot di động. Các kỹ thuật như phân ngưỡng, lọc ảnh, và nhận dạng hình ảnh được sử dụng. ROI (Region of Interest) được sử dụng để tập trung vào vùng quan trọng của hình ảnh. Cuối cùng, dữ liệu được trích xuất và gửi đến robot tự hành để thực hiện các hành động điều khiển.

IV. Ứng Dụng Thuật Toán A Tìm Đường Cho Mobile Robot 60 ký tự

Thuật toán A* là một thuật toán điều khiển tìm đường hiệu quả được ứng dụng rộng rãi trong robotics. A* tìm đường đi ngắn nhất từ điểm bắt đầu đến điểm kết thúc dựa trên một hàm heuristic đánh giá chi phí ước tính. Trong thiết kế robot, A* được sử dụng để lập kế hoạch đường đi cho mobile robot trong môi trường phức tạp. Ưu điểm của A* là tìm đường nhanh chóng và đảm bảo tìm được đường đi tối ưu nếu tồn tại. Tuy nhiên, hiệu suất của A* phụ thuộc vào độ chính xác của hàm heuristic. Path planning hiệu quả giúp robot di chuyển một cách an toàn và hiệu quả.

4.1. Giới Thiệu Thuật Toán A và Ưu Điểm Trong Robotics

Thuật toán A* là một cải tiến của thuật toán Dijkstra, sử dụng hàm heuristic để ưu tiên các nút tiềm năng trên đường đi. Hàm heuristic ước tính khoảng cách từ một nút đến điểm đích, giúp A* tập trung vào các hướng đi có khả năng dẫn đến giải pháp. Trong ứng dụng robot, A* giúp mobile robot tránh chướng ngại vật và tìm đường đi ngắn nhất. A* được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như robot công nghiệp, robot dịch vụ và robot nông nghiệp. SLAM robot cũng sử dụng A* để lập bản đồ và tìm đường đồng thời.

4.2. Ứng Dụng A Tìm Đường và Dẫn Hướng Robot Theo Thời Gian Thực

Để ứng dụng A* trong thực tế, cần có thông tin về bản đồ môi trường và vị trí của mobile robot. Chương trình xử lý ảnh cung cấp thông tin này cho A*. Sau khi tìm được đường đi, A* gửi lệnh điều khiển đến robot tự hành để di chuyển theo đường đã lập kế hoạch. Quá trình này được thực hiện theo thời gian thực, cho phép robot di chuyển linh hoạt và thích ứng với môi trường thay đổi. Navigation chính xác là yếu tố quan trọng để đảm bảo robot đến đích an toàn.

V. Kết Quả Thử Nghiệm và Đánh Giá Hiệu Năng Robot Tự Hành 56 ký tự

Các thử nghiệm được tiến hành để đánh giá hiệu năng của mobile robot. Kết quả cho thấy robot tự hành có khả năng định vị, tìm đường và dẫn hướng một cách chính xác trong môi trường thử nghiệm. Độ chính xác của định vị phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh và độ chính xác của thuật toán xử lý ảnh. Thời gian tìm đường phụ thuộc vào độ phức tạp của bản đồ và hiệu suất của thuật toán A*. Kết quả cho thấy robot tự hành có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như vận chuyển hàng hóa, giám sát an ninh và hỗ trợ người khuyết tật. Ứng dụng robot ngày càng được mở rộng và phát triển.

5.1. Phân Tích Kết Quả Thử Nghiệm Định Vị và Dẫn Hướng Robot

Kết quả thử nghiệm định vị cho thấy robot di động có thể xác định vị trí của mình với độ chính xác cao. Thuật toán CamShift được sử dụng để theo dõi robot tự hành và ước tính vị trí. Kết quả thử nghiệm dẫn hướng cho thấy robot di động có thể di chuyển theo đường đã lập kế hoạch với độ chính xác chấp nhận được. Sai số có thể phát sinh do nhiễu từ môi trường và độ trễ trong quá trình xử lý ảnh. Cần tiếp tục cải thiện thuật toán và phần cứng để tăng độ chính xác và ổn định.

5.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Năng Robot Tự Hành

Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng của robot tự hành. Chất lượng hình ảnh, ánh sáng môi trường, độ chính xác của cảm biến robot, và hiệu suất của thuật toán là những yếu tố quan trọng. Ngoài ra, cấu hình phần cứng, tốc độ xử lý, và dung lượng bộ nhớ cũng ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của mobile robot. Việc tối ưu hóa các yếu tố này sẽ giúp tăng hiệu năng và độ tin cậy của robot tự hành.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Robot Tự Hành Tương Lai 56 ký tự

Luận văn đã trình bày quá trình nghiên cứu robot, thiết kế và chế tạo mobile robot tự hành tích hợp công nghệ xử lý ảnh và thuật toán A*. Kết quả cho thấy robot tự hành có khả năng định vị, tìm đường và dẫn hướng một cách hiệu quả. Hướng phát triển tiếp theo là cải thiện độ chính xác và ổn định của hệ thống, tích hợp thêm các cảm biến robot và thuật toán điều khiển tiên tiến, và mở rộng ứng dụng robot trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Deep Learning cho robot sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống robotics thông minh hơn.

6.1. Tích Hợp AI và Machine Learning Nâng Cao Khả Năng Robot

Tích hợp AI cho robot và Machine Learning cho robot là hướng phát triển quan trọng. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh, theo dõi đối tượng, và lập kế hoạch đường đi. Deep Learning cho robot có thể giúp robot tự hành học hỏi từ dữ liệu và thích ứng với môi trường thay đổi. AI cho robot sẽ giúp mobile robot trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn và có khả năng hoạt động trong các môi trường phức tạp hơn.

6.2. Ứng Dụng Robotics Trong Công Nghiệp và Cuộc Sống

Ứng dụng robot trong công nghiệp và cuộc sống ngày càng được mở rộng. Robot công nghiệp được sử dụng để tự động hóa các quy trình sản xuất, tăng năng suất và giảm chi phí. Robot dịch vụ được sử dụng trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục và giải trí. Robot nông nghiệp được sử dụng để tự động hóa các công việc như trồng trọt, thu hoạch và phun thuốc. Robot y tế có thể hỗ trợ phẫu thuật, chăm sóc bệnh nhân và vận chuyển thuốc. Robot di chuyển và robot tự hành có tiềm năng lớn trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống và tăng hiệu quả sản xuất.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LUẬN VĂN 1.1 Giới thiệu chung 1.1 Giới thiệu về robot tự hành Robot tự hành, hay còn gọi là AMR (autonomous mobile robot) hoặc AGV (autonomous guided vehicle) là những robot có khả năng di chuyển một cách tự động. Khác với robot công nghiệp (industrial robots) là những robot ít có tính di động hơn, mobile robot thường có khả năng tự hành trong một môi trường không kiểm soát (các robot dạng AMR) hoặc có khả năng sử dụng các cảm biến định hướng để di chuyển theo các đường đã được định trước (các robot dạng AGV).1 Một mobile robots đơn giản [27]. Mobile robots đang ngày càng trở nên phổ biến cả trong công nghiệp và cuộc sống. Tất cả các lĩnh vực từ y tế, quân sự, giáo dục, sản xuất hay sinh hoạt thường nhật đều có sự xuất hiện của mobile robots.

Ví dụ, các bệnh viện cũng như các nhà máy đã sử dụng mobile robots suốt nhiều năm trong việc vận chuyển các dụng cụ, nguyên vật liệu. Trong gia đình, các robot hút bụi tự động ngày một phổ biến, hoạt động hiệu quả hơn và giá thành rẻ hơn. Ngoài ra, mobile robots cũng được sử dụng trong các nhiệm vụ như thám hiểm, hay các nhiệm vụ liên quan đến môi trường độc hại hoặc nguy hiểm cho con người [27].2 Bài toán xác định vị trí và tìm đường Trong các vấn đề nghiên cứu liên quan đến mobile robots thì bài toán xác định vị trí và tìm đường là những bài toán rất quan trọng và vẫn đang được nghiên cứu, phát triển các giải pháp hiệu quả. Đối với bài toán tìm đường, mục tiêu của bài toán này là tìm ra đường đi phù hợp cho robots.

Đường đi phù hợp ở đây là các đường đi thỏa mãn hai tiêu chí: Có khả năng dẫn tới đích, và là đường ngắn nhất. Bài toán này có thể được giải quyết một cách thủ công nhờ người lập trình hoặc cũng có thể giải quyết bằng việc cho robot dò đường. Tuy nhiên, nhược điểm của các cách trên là đường đi có thể không đúng hoặc có thể đúng nhưng không phải là đường đi ngắn nhất, và bản đồ càng phức tạp thì độ khó trong việc tìm đường càng tăng lên. Phương hướng giải quyết thứ hai là áp dụng các thuật toán tự động.

Theo đó, đường đi đến đích phù hợp sẽ được tìm một cách tự động, tốc độ của việc tìm đường sẽ phụ thuộc vào loại thuật toán được áp dụng. Ưu điểm của phương pháp này là đường được tìm một cách tự động, và một số thuật toán tìm đường tự động đã được chứng minh là có thể tìm được đường đi ngắn nhất. Tuy nhiên, để có thể áp dụng được thuật toán tìm đường tự động thì cần phải có thông tin về bản đồ. Ngoài bài toán tìm đường thì một bài toán khác cũng cần được giải quyết để mobile robots có thể đi đến đích, đó là bài toán định vị (localization).

Bài toán này có thể phân thành hai loại, dựa theo môi trường hoạt động của robot như sau: Định vị ngoài trời (outdoor localization) và định vị trong nhà (indoor localization).2 Nhiều công nghệ có thể được áp dụng cùng lúc để định vị và định hướng cho mobile robots [16]. Trong khi bài toán định vị ngoài trời có thể được giải quyết đơn giản bằng cách 4 sử dụng các cảm biến GPS thì bài toán định vị trong nhà lại khó giải quyết hơn rất nhiều do tín hiệu GPS bị yếu, thường không ổn định ở môi trường trong nhà. Do đó, bài toán định vị trong nhà vẫn đang được nghiên cứu, tìm phương pháp giải quyết thích hợp, ví dụ như áp dụng cùng lúc nhiều công nghệ để định vị và định hướng cho robot (hình 1. Hiện tại có một số phương pháp giải quyết bài toán này như sử dụng bluetooth, xử lý ảnh, hệ thống định vị bằng sóng radio, NFC, RFID, hay wifi [4, 11]: - BLE Beacons: Đây là các thiết bị kích thước nhỏ có thể gắn trên tường hoặc các bề mặt được thiết kế chuyên dụng trong việc định vị trong nhà.

Theo đó, mobile robots sẽ phát hiện tín hiệu từ BLE Beacons, và tính toán vị trí của nó thông qua việc tính toán khoảng cách của nó so với các BLE Beacons.3 Thiết bị BLE Beacons sử dụng công nghệ bluetooth [11]. - AprilTags: Đây là một phương pháp giá rẻ sử dụng công nghệ xử lý ảnh để định vị. Theo đó, các điểm đánh dấu (markers) được làm theo mẫu AprilTags sẽ được dán ở các vị trí cần thiết. Mobile robots được trang bị camera sẽ nhận diện các ký hiệu này và tính toán được vị trí của mình.4 Hệ thống đánh dấu AprilTags [11].

- Ngoài các phương pháp đã trình bày thì còn một số phương pháp khác như sử dụng hệ thống định vị bằng sóng radio (hình 1.5), hoặc sử dụng 5 các hệ thống NFC tags (hình 1.6) hay hệ thống RFID tags (hình. Một số nhược điểm có thể còn tồn tại của các phương pháp trên như sau: o Giá thành cao o Một số phương pháp có độ linh động không cao, tại mỗi vị trí cần xác định lại phải gắn một module. o Nhiều phương pháp chỉ giải quyết được bài toán định vị hoặc định hướng, không giải quyết được bài toán chỉ đường.5 Hệ thống định vị bằng sóng radio [17].6 Hệ thống NFC tags [11].7 Hệ thống RFID passive tags [11].2 Mục đích, đối tượng, nội dung nghiên cứu, và giới hạn của luận văn 1.1 Mục đích, và đối tượng nghiên cứu của luận văn Hình 1.8 Một mobile robot bám vạch có nhiệm vụ vận chuyển nguyên vật liệu [23]. 7 Đối tượng nghiên cứu của luận văn là mobile robot dạng bám vạch.

Có thể phân loại mobile robots thành hai loại là bám vạch và không bám vạch. Mỗi loại mobile robots này có ưu và nhược điểm riêng như trên bảng 1-1. Bảng 1-1 So sánh ưu, nhược điểm của mobile robots bám vạch và không bám vạch. Mobile robots không bám Mobile robots bám vạch vạch Ưu điểm Độ linh động cao vì phạm vi Hoạt động ổn định.

hoạt động không bị giới hạn Chi phí thường thấp hơn so với bởi vạch. mobile robots không bám vạch. Nhược điểm Cần kết hợp nhiều loại cảm Độ linh động kém hơn so với biến cũng như các phương mobile robots bám vạch. pháp định hướng để có thể hoạt động ổn định, do đó chi phí thường đắt hơn.

Hiện tại, mobile robots bám vạch khi di chuyển thường được định vị bằng cách đánh dấu (tạo các markers) như sau: Tại các vị trí cần định vị (thường là ngã rẽ) sẽ sử dụng thêm mã hóa IR [7] hoặc LED [1] để làm dấu. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là chỉ áp dụng trong môi trường làm việc không yêu cầu độ linh hoạt cao vì tại mỗi vị trí cần đến của phương tiện lại phải đặt các dấu (markers) và khi muốn thay đổi lại vị trí sẽ phải can thiệp vào việc sắp xếp các dấu.9 Hệ thống đánh dấu cho một mobile robots bám vạch từ [18]. 8 Ngoài ra, đối với mobile robots dạng này, nếu không muốn tìm đường thủ công cho robots thì có thể cho robots tiến hành dò đường. Tuy nhiên, việc cho robots dò đường cũng rất tốn công sức và thời gian trong các trường hợp bản đồ phức tạp và việc dò đường còn không thể thực hiện được trong trường hợp bản đồ có chứa các vòng lặp.10 Bản đồ chứa các vòng lặp khiến cho một số thuật toán dò đường như bám biên không thể giải đúng.

Vì vậy, mục đích và đối tượng nghiên của luận văn là tìm ứng dụng công nghệ xử lý ảnh cũng như thuật toán tìm đường vào mobile robots bám vạch để giải quyết đồng thời bài toán định vị, tìm đường, dẫn hướng và khắc phục một số nhược điểm còn tồn tại trong việc di chuyển của mobile robots dạng bám vạch như đã nêu trên.2 Nội dung nghiên cứu của luận văn Để đạt được mục đích các mục đích trên, luận văn sẽ tập trung vào các nội dung sau: - Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong việc tạo bản đồ, truy bắt và định vị robots. - Ứng dụng thuật toán tìm đường tự động trong việc tìm đường cho robots. - Ứng dụng công nghệ in 3D trong việc thiết kế, chế tạo khung vỏ cho robots. - Thiết kế, chế tạo robots có khả năng bám vạch và có khả năng được dẫn hướng thông qua công nghệ giao tiếp không dây.

9 Hệ thống được xây dựng gồm một chương trình xử lý ảnh và một mobile robot có khả năng liên kết với nhau và hoạt động theo nguyên lý như trên hình 1.11 Nguyên lý hoạt động của hệ thống Ảnh được gửi về từ một camera gắn ngoài sẽ được thu thập bởi chương trình xử lý ảnh trên laptop. Sau đó, chương trình xử lý ảnh sẽ xử lý, phân tích và gửi những dữ liệu về đường đi tới robot theo thời gian thực. Mobile robots sẽ liên tục cập nhật dữ liệu từ cảm biến và dữ liệu được gửi về từ chương trình xử lý ảnh để có thể di chuyển đến đích.3 Giới hạn của luận văn Từ lý thuyết đến thực tế là một chặng đường dài, và với tốc độ phát triển hiện nay thì công nghệ và kiến thức thay đổi không ngừng. Với tầm hiểu biết hạn hẹp của tác giả thì khó lòng giải quyết được nhiều yêu cầu trên thực tế vì nhiều khi chỉ cần thêm một yêu cầu cũng khiến khối lượng kiến thức liên quan cũng như độ khó tăng lên nhiều lần.

Do đó, luận văn chỉ tập trung vào xây dựng một hệ thống chứng minh được tính khả thi của luận văn và giới hạn như sau: - Mobile robots ngoài việc đáp ứng được các yêu cầu của luận văn thì không còn nhiệm vụ nào khác, ví dụ như tải nặng. - Hệ thống được thiết kế lấy ảnh đầu vào từ một camera, thỏa mãn các yêu cầu cơ bản của luận văn nhưng chưa được thiết kế để xử lý hết các tình huống đặc biệt, đột xuất có thể xảy ra. 10 CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ MOBILE ROBOT 2.1 Cấu tạo tổng quát của mobile robot Mobile robot được thiết kế trong luận văn gồm có các bộ phận chính như sau: - Bộ phận khung, vỏ: Phần khung, vỏ có tác dụng liên kết các bộ phận khác của robot. Đồng thời, nó cũng có tác dụng trong việc tăng độ cứng vững, bảo vệ robot khỏi các tác động từ bên ngoài.

- Bộ phận công suất: Bộ phận công suất có tác dụng cung cấp năng lượng cho robot hoạt động. Bộ phận này phải cung cấp công suất đủ lớn nhưng khối lượng cũng không được quá nặng. Do đó, mobile robot sử dụng hệ pin Li-Ion làm nguồn cung cấp năng lượng. - Bộ phận truyền động: Mobile robot được dẫn động bằng hai bánh chủ động và một bánh dẫn hướng.