Chương 1: Tổng quan đề tài Chương này sẽ giới thiệu chung về đề tài như là: lý do, tính cấp thiết, phạm vi và đối tượng nghiên cứu của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Ở chương này sẽ nói về tổng quan tình hình chung và phân loại của các mobile robot được sử dụng trong các nhà kho để vận chuyển. Tìm hiểu tổng quan về các công trình nghiên cứu về 2 các thuật toán tối ưu đã có ở trong nước và ngoài nước từ đó có cơ sở để chọn ra được thuật toán tối ưu cho nhóm. Chương 3: Thiết kế phần cứng hệ thống Ở chương này sẽ tập trung vào thiết kế phần cứng cho robot bao gồm thiết kế cơ khí: tính toán lựa chọn động cơ, cơ cấu phù hợp và tính toán và lựa chọn linh kiện cho hệ thống điện của robot.
Chương 4: Động học và điều khiển Ở chương này sẽ tập trung vào tính toán động học cho robot, tính toán và thiết kế bộ điều khiển cho robot có thể chuyển động ổn định và hiệu quả. Chương 5: Thiết kế và triển khai thuật toán Ở chương này sẽ giới thiệu tổng quan về những ứng dụng của xử lý ảnh trong mobile robot. Tổng quan về cách hoạt động và triển khai của thuật toán trong xử lý ảnh để nhận diện làn đường và phát hiện mã QR. Đồng thời, giải thích nguyên lý hoạt động của thuật toán tìm đường dựa trên sự xung đột, đưa ra sự so sánh với những thuật toán tối ưu khác và cách triển khai thuật toán tối ưu đó vào đồ án.
Chương 6: Kết luận – hướng phát triển Ở Chương này trình bày về kết quả chế tạo phần cơ khí, phần điện – điều khiển và phần mềm qua hình ảnh thực tế, sau đó nhận xét và đánh giá chung về sản phẩm từ đó đưa ra những hướng phát triển trong tương lai. 3 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Tổng quan về mobile robot Trong thời đại công nghiệp 4.0, việc tự động hóa và ứng dụng công nghệ robot ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực vận chuyển và logistics. Robot đã trở thành một phần không thể thiếu trong các hoạt động của các nhà kho và vận chuyển trong những năm gần đây.
Việc ứng dụng công nghệ robot đem lại nhiều lợi ích quan trọng, bao gồm tăng năng suất, hiệu quả và an toàn trong các hoạt động logistics. Trong lĩnh vực vận chuyển nhà kho, các robot đóng vai trò then chốt trong nhiều quy trình, như picking, packing, palletizing và làm việc trong các khu vực nguy hiểm hoặc khó tiếp cận. Các robot kho hàng hiện nay có khả năng tự động di chuyển, định vị và lấy đúng sản phẩm theo yêu cầu, giúp tăng tốc độ xử lý đơn hàng và giảm chi phí nhân công. Trong nước Tại Việt Nam, việc ứng dụng robot trong lĩnh vực vận chuyển và logistics đang dần được triển khai, đặc biệt là trong các khu công nghiệp, kho bãi hiện đại.
Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm: Robot di chuyển tự động (Automated Guided Vehicles - AGV): Các loại xe tự hành này được sử dụng để vận chuyển hàng hóa trong các nhà máy, kho bãi, cảng biển. Chúng có thể tự động di chuyển theo các đường dẫn sẵn có hoặc sử dụng các cảm biến để tránh chướng ngại vật.1 Robot AGV Robot phục vụ kho (Warehouse Robots): Các robot được sử dụng trong các kho hàng hiện đại để thực hiện các tác vụ như lưu trữ, lấy và sắp xếp hàng hóa một cách nhanh chóng và chính xác.2 Robot phục vụ trong nhà kho Robot phục vụ giao hàng (Delivery Robots): Những robot giao hàng tự động này đang dần được triển khai, đặc biệt là trong dịch vụ giao hàng tại các thành phố lớn, giúp rút ngắn thời gian giao hàng và tăng tính linh hoạt.3 Robot giao hàng Tuy nhiên, quy mô ứng dụng robot trong lĩnh vực logistics tại Việt Nam vẫn còn khiêm tốn so với các nước phát triển. Nhiều công ty logistics và nhà máy sản xuất vẫn chủ yếu sử dụng lao động thủ công hoặc các phương tiện vận chuyển truyền thống. Trên thế giới Trên thế giới, các nền kinh tế phát triển như Mỹ, Châu Âu, Nhật Bản đang đẩy mạnh ứng dụng robot trong logistics với quy mô và mức độ tự động hóa ngày càng cao.
Một số ví dụ tiêu biểu: Amazon Robotics (Mỹ): Hãng thương mại điện tử lớn nhất thế giới đã triển khai hàng nghìn robot trong các kho hàng để hỗ trợ các hoạt động lưu trữ, sắp xếp và lấy hàng.4 Amazon Robotics 5 Ocado (Anh): Hãng bán lẻ thực phẩm này đã phát triển hệ thống robot kho hiện đại với hàng nghìn robot di chuyển tự động để gom hàng và xếp lên các thùng chuyển phát.5 Robot Ocado Magazino (Đức): Công ty này chuyên sản xuất robot di chuyển tự động dùng cho logistics, với khả năng tự định vị và di chuyển linh hoạt trong các kho hàng.6 Robot Magazino Mujin (Nhật Bản): Là nhà cung cấp robot phục vụ kho hàng tự động hóa cao, với khả năng điều khiển chính xác và an toàn.7 Robot Mujin Như vậy, ta có thể thấy ứng dụng robot trong lĩnh vực logistics đang trở thành xu hướng toàn cầu, mang lại nhiều lợi ích như tăng năng suất, rút ngắn thời gian giao hàng, cải thiện an toàn và giảm chi phí nhân công. Tổng quan về bài toán tìm đường đi cho các đối tượng (MAPF): 2. Định nghĩa Bài toán tìm đường đi tối ưu cho một đối tượng (single-agent pathfinding) là một vấn đề cơ bản và quan trọng được nghiên cứu rộng rãi do sự xuất hiện của nó trong nhiều lĩnh vực như dẫn đường GPS, lập trình robot, lập kế hoạch cho robot và các bài toán kết hợp lại với nhau. Việc tìm đường đi tối ưu thường được giải quyết bằng các thuật toán tìm kiếm dựa trên thuật toán A*, thực hiện tìm kiếm theo hướng tốt nhất dựa trên hàm chi phí f(n) = g(n) + h(n), trong đó g(n) là chi phí của đường đi ngắn nhất từ trạng thái bắt đầu đến trạng thái n, và h(n) là hàm ước lượng chi phí từ n đến trạng thái mục tiêu gần nhất.
Nếu hàm ước lượng h là có thể chấp nhận được (không bao giờ ước lượng quá cao so với đường đi ngắn nhất), thì A* và các thuật toán tương tự sẽ tìm được đường đi tối ưu từ trạng thái bắt đầu đến trạng thái mục tiêu, nếu tồn tại. Bài toán tìm đường đi tối ưu cho nhiều đối tượng (multi-agent pathfinding - MAPF) là sự tổng quát hóa của bài toán tìm đường đi tối ưu cho một đối tượng với số lượng đối tượng là k (với k > 1). Bài toán này bao gồm một đồ thị và nhiều đối tượng, trong đó mỗi đối tượng có một trạng thái bắt đầu và một trạng thái mục tiêu riêng biệt. Nhiệm vụ là tìm đường đi cho tất cả các đối tượng từ trạng thái bắt đầu đến trạng thái mục tiêu, với ràng buộc là các đối tượng không được va chạm trong quá trình di chuyển.
Trong nhiều trường hợp, yêu cầu của mục tiêu bổ sung là tối thiểu hóa một hàm chi phí tích lũy như tổng số bước thời gian cần thiết cho mỗi đối tượng để đạt đến mục tiêu của mình. MAPF có nhiều ứng dụng thực tế trong trò chơi điện tử, điều khiển giao thông, robotics và hàng không.8 Bản đồ nhà kho 2. Các loại xung đột Mục tiêu chung của các trình giải MAPF (Multi-Agent Path Finding) là tìm ra một giải pháp, tức là một kế hoạch hành động cho từng đối tượng, có thể được thực hiện mà không xảy ra va chạm. Để đạt được điều này, các trình giải MAPF sử dụng khái niệm xung đột trong quá trình lập kế hoạch, trong đó một giải pháp MAPF được gọi là hợp lệ khi không có xung đột giữa bất kỳ hai kế hoạch hành động của các đối tượng đơn lẻ.
Định nghĩa về các xung đột 7 phụ thuộc vào môi trường, và tương ứng với đó, MAPF bao gồm nhiều định nghĩa khác nhau về các xung đột giữa các kế hoạch. Một số xung đột phổ biến được liệt kê như sau: Xung đột đỉnh (vertex conflict): Xung đột đỉnh giữa hai đối tượng xảy ra khi đường đi của các đối tượng được lên kế hoạch bị chiếm cùng một đỉnh tại cùng một thời điểm Xung đột cạnh (edge conflict): Xung đột cạnh giữa hai đối tượng hay xảy ra khi đường đi của các đối tượng được lên kế hoạch đi qua cùng một cạnh tại cùng một thời điểm theo cùng hướng. Xung đột theo sau (following conflict): Xung đột theo sau giữa hai đối tượng xảy ra khi đường đi của các đối tượng được lên kế hoạch chiếm một đỉnh mà đã được một đối tượng khác chiếm trong thời điểm trước đó Xung đột chu kỳ (cycle conflict): Xung đột chu kỳ giữa một tập các kế hoạch hành động đơn lẻ của từng đối tượng xảy ra khi trong cùng một thời điểm, mỗi đối tượng di chuyển đến một đỉnh đã được đối tượng khác chiếm trước đó, tạo thành một mẫu "chu kỳ luân chuyển" Xung đột hoán vị (swapping conflict/edge conflict). Một xung đột hoán vị giữa hai đối tượng xảy ra khi các đối tượng được lên kế hoạch để hoán vị vị trí trong một cùng một thời điểm Hình 2.9 Các loại xung đột Trong đó: a.xung đột cạnh; b.
xung đột đỉnh, c. xung đột theo sau; d. xung đột chu kỳ; e. xung đột hoán vị [10] 2.
Các hành vi tại điểm đến Liên quan đến hành vi của đối tượng tại vị trí mục tiêu của nó, cụ thể là trong các thời điểm sau khi nó đã đạt được mục tiêu và trước khi đối tượng cuối cùng đạt được mục tiêu của mình, chúng tôi sẽ xem xét tất cả các giả định có thể xảy ra: Ở lại tại mục tiêu: Trong giả định này, khi một đối tượng đã đạt được mục tiêu (target), nó sẽ chờ đợi và chiếm giữ vị trí này cho đến khi các đối tượng khác vẫn đang di chuyển. Rời khỏi mục tiêu: Trong giả định này, khi một đối tượng đã đạt được mục tiêu, nó sẽ biến mất. Chúng ta cũng có thể chỉ định thời gian mà các đối tượng cần phải ở trong mục tiêu trước khi biến mất. Có thể gọi đây là thời gian chiếm giữ mục tiêu, và có thể từ 1 (có nghĩa là đối tượng chỉ chiếm giữ vị trí mục tiêu của mình trong bước thời gian mà nó đến) đến bất kỳ 8 số nguyên dương nào (ví dụ: nếu thời gian chiếm giữ mục tiêu = 3, có nghĩa là đối tượng sẽ phải ở tại mục tiêu trong 3 bước thời gian trước khi biến mất và giải phóng vị trí đó).
Trong cả hai trường hợp, hành động chờ đợi tại mục tiêu đều có chi phí bằng 0.