I. Giới thiệu đề tài
Luận văn này nghiên cứu về robot di động trên nền tảng ROS2. Mục tiêu chính là tìm hiểu cấu trúc của ROS2 và hiện thực hóa một ứng dụng tìm đường bao phủ đơn giản. Robot tự hành là một ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực tự động hóa, giúp nâng cao hiệu suất trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp và dịch vụ. Việc sử dụng hệ thống nhúng và cảm biến robot là cần thiết để đảm bảo robot có thể hoạt động hiệu quả. Đặc biệt, luận văn cũng đề cập đến những ưu điểm của ROS2 so với ROS1, nhằm cải thiện khả năng phát triển và triển khai ứng dụng robot. "ROS2 cung cấp một nền tảng phần mềm tiêu chuẩn cho các nhà phát triển, từ nghiên cứu đến sản xuất."
1.1 Lý do thực hiện đề tài
Sự phát triển của ROS2 là cần thiết để khắc phục những hạn chế của ROS1. Các vấn đề như không hỗ trợ đa nền tảng và khả năng điều khiển nhiều robot trên cùng một node đã được cải thiện trong ROS2. Việc chọn đề tài này nhằm cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc và hoạt động của ROS2, từ đó giúp sinh viên có thể xây dựng các ứng dụng robot trong tương lai. "ROS2 đã được giới thiệu với kiến trúc được cải tiến và các tính năng mới với mục tiêu tận dụng những ưu điểm, đồng thời cải thiện những hạn chế của ROS1."
1.2 Mục tiêu của đề tài
Luận văn đặt ra hai mục tiêu chính: Tìm hiểu về ROS2 và hiện thực hóa một ứng dụng robot di động đơn giản. Nghiên cứu sẽ trình bày các thành phần cần thiết như Topic, đa luồng, và launch file, đồng thời so sánh giữa ROS2 và ROS1. "Mục tiêu chính là xây dựng một ứng dụng tìm đường bao phủ đơn giản trên ROS2 và Turtlebot3."
II. Tổng quan ROS2 và Turtlebot3
ROS2 là một bộ công cụ phát triển phần mềm mã nguồn mở cho các ứng dụng robot, được cải tiến từ ROS1. Việc sử dụng Turtlebot3 giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận và thực hành với các khái niệm trong ROS2. Turtlebot3 là một robot di động nhỏ gọn, có khả năng lập trình và sử dụng cho giáo dục và nghiên cứu. "Turtlebot3 được thiết kế để sử dụng cho giáo dục, nghiên cứu, sở thích và tạo mẫu sản phẩm." Việc nghiên cứu về ROS2 và Turtlebot3 sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho việc phát triển các ứng dụng phức tạp hơn trong tương lai.
2.1 Giới thiệu TurtleBot3 Burger
Turtlebot3 Burger là một trong những phiên bản của Turtlebot3, với thiết kế nhỏ gọn và chi phí thấp. Robot này sử dụng cảm biến Laser Distance Sensor (LDS) để thu thập dữ liệu cho SLAM và Navigation. "360 Laser Distance Sensor LDS-01 có khả năng cảm biến 360 độ, thu thập một tập hợp dữ liệu xung quanh robot để sử dụng cho SLAM." Việc sử dụng Turtlebot3 trong nghiên cứu giúp sinh viên thực hành các kỹ thuật lập trình và điều khiển robot trong môi trường thực tế.
2.2 Giới thiệu về ROS2
ROS2 được thiết kế để khắc phục những hạn chế của ROS1, cung cấp hỗ trợ đa nền tảng và khả năng tương tác tốt hơn. Nó sử dụng các tiêu chuẩn mở và có khả năng hỗ trợ nhiều ứng dụng robot khác nhau. "Mục đích của ROS2 là cung cấp một nền tảng phần mềm tiêu chuẩn cho các nhà phát triển trong các ngành sẽ đưa họ từ nghiên cứu và tạo mẫu cho đến triển khai và sản xuất." Việc tìm hiểu ROS2 là cần thiết để sinh viên có thể xây dựng các ứng dụng robot hiệu quả trong tương lai.
III. Hiện thực ứng dụng tìm đường bao phủ đơn giản trên ROS2
Luận văn này trình bày cách hiện thực hóa một ứng dụng tìm đường bao phủ đơn giản trên nền tảng ROS2. Ứng dụng cho phép robot tự động di chuyển zigzag để bao phủ không gian trong một số điều kiện nhất định. Các phương pháp giải quyết bài toán bao phủ như phân chia vùng làm việc cổ điển và dựa trên lưới ô vuông được đề cập. "Ứng dụng được trình bày trong luận văn này còn đơn giản, nhưng có thể tham khảo để phát triển những ứng dụng phức tạp hơn trên nền tảng ROS2 và Turtlebot3." Việc hiện thực hóa ứng dụng này giúp sinh viên nắm vững các khái niệm và kỹ thuật cần thiết trong lập trình robot.
3.1 Tìm đường bao phủ là gì
Tìm đường bao phủ là một thuật toán quan trọng trong lĩnh vực robot tự hành. Nó cho phép robot di chuyển trong một không gian nhất định để đảm bảo không bỏ sót khu vực nào. Các phương pháp như phân chia vùng làm việc cổ điển và lưới ô vuông đều có thể được áp dụng để giải quyết bài toán này. "Phương pháp bao phủ giúp tối đa hóa không gian mà robot có thể di chuyển và thực hiện nhiệm vụ." Việc áp dụng các thuật toán này trong thực tế giúp cải thiện hiệu suất hoạt động của robot.
3.2 Các thành phần của ứng dụng đường bao phủ
Ứng dụng tìm đường bao phủ được xây dựng từ nhiều thành phần khác nhau như chương trình quay robot, máy trạng thái, và các điều kiện chuyển trạng thái. Mỗi thành phần đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển robot và đảm bảo nó hoạt động hiệu quả. "Giải thích các trạng thái trong máy trạng thái là cần thiết để hiểu rõ cách thức hoạt động của robot trong quá trình tìm đường bao phủ." Việc phân tích và tối ưu hóa từng thành phần sẽ giúp nâng cao hiệu suất của ứng dụng.
IV. Kết quả thực nghiệm
Các kịch bản thực nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu suất của ứng dụng tìm đường bao phủ. Robot được thử nghiệm trong không gian trống và không gian có vật cản để kiểm tra khả năng di chuyển và bao phủ không gian. "Những kết quả đạt được và hạn chế sẽ được phân tích để đưa ra hướng phát triển trong tương lai." Việc thực hiện các thử nghiệm này không chỉ giúp xác minh tính khả thi của ứng dụng mà còn cung cấp thông tin quý giá cho việc cải tiến và phát triển ứng dụng trong tương lai.
4.1 Các kịch bản thực nghiệm và kết quả
Các kịch bản thực nghiệm bao gồm thử nghiệm robot trong không gian trống và trong không gian có vật cản. Kết quả cho thấy robot có khả năng di chuyển hiệu quả và bao phủ không gian trong các điều kiện khác nhau. "Thử nghiệm trong không gian trống cho thấy robot có thể di chuyển một cách tự động mà không gặp trở ngại." Việc ghi lại kết quả thực nghiệm giúp đánh giá chính xác hiệu suất của ứng dụng.
4.2 Hướng phát triển trong tương lai
Dựa trên kết quả thực nghiệm, một số hướng phát triển trong tương lai được đề xuất. Cần cải thiện thuật toán di chuyển và thiết kế máy trạng thái để robot hoạt động hiệu quả hơn. "Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa chiến thuật di chuyển của robot để tối đa không gian bao phủ." Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp mới sẽ giúp nâng cao hiệu suất và khả năng ứng dụng của robot trong thực tế.
