Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0 và sự bùng nổ của thương mại điện tử, các trung tâm phân phối, siêu thị bán buôn và nhà kho thông minh đang đối mặt với áp lực gia tăng năng suất đóng gói và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Theo các báo cáo thống kê logistics công nghiệp, quy trình cố định và đóng gói bảo vệ hàng hóa (pallet wrapping) chiếm từ 15% đến 25% tổng thời gian chuẩn bị xuất kho. Việc sử dụng màng PE (Polyethylene) để bọc hàng hóa giúp cố định tải trọng, chống ẩm, ngăn ngừa bụi bẩn và giảm thiểu tối đa rủi ro hư hỏng cơ học trong quá trình vận chuyển.

Tuy nhiên, phương pháp quấn màng PE thủ công truyền thống bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Tổn hao nhân lực và suy giảm năng suất: Công nhân phải đi vòng quanh các kiện hàng liên tục, gây mệt mỏi thể chất và tốc độ đóng gói không đồng đều.
  • Mất an toàn lao động: Đối với các kiện hàng xếp cao từ 1.5m đến 2m, người lao động bắt buộc phải trèo thang hoặc với tay tầm cao để quấn màng, tiềm ẩn nguy cơ té ngã và chấn thương lao động.
  • Lãng phí nguyên vật liệu: Quấn thủ công dẫn đến lực căng màng không đều, phân bố lớp bọc không tối ưu, làm tăng từ 20% đến 35% chi phí tiêu hao màng PE so với quấn tự động.
  • Thiếu tính linh hoạt: Các máy quấn màng cố định (mâm xoay) đòi hỏi xe nâng phải bốc dỡ toàn bộ kiện hàng đến vị trí máy, tạo xung đột giao thông nội bộ trong kho hẹp (lối đi từ 1.0m – 2.0m).

Đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE) với đề tài "Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo robot thông minh hỗ trợ mua sắm trong siêu thị / Xe tự hành AGV phục vụ quấn màng PE cho hàng hóa trong siêu thị, nhà kho" (Mã số: CDT-59, GVHD: TS. Vũ Quang Huy) được triển khai nhằm giải quyết triệt để các vấn đề trên.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          MỤC TIÊU DỰ ÁN (PROJECT OBJECTIVES)                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Thiết kế cơ khí xe tự hành AGV vi sai chịu tải khung 35kg, kích thước    |
|    nhỏ gọn (430 x 480 x 480 mm), tích hợp trục vít me nâng cuộn màng 600mm. |
| 2. Chế tạo hệ thống cảm biến quét 2D LiDAR 360 độ từ cảm biến đơn điểm      |
|    Benewake TF-Luna kết hợp cổ góp quay liên tục để định vị kiện hàng.      |
| 3. Xây dựng thuật toán điều khiển quỹ đạo bám biên kiện hàng (1x1x1m), tự   |
|    động đếm số vòng bằng từ kế HMC5883L và điều khiển vận tốc PID kín.      |
| 4. Đảm bảo an toàn chủ động: Tự động dừng khẩn cấp khi phát hiện vật cản.   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp tiếp cận giải pháp

Nhóm nghiên cứu lựa chọn giải pháp robot di động tự hành AGV (Automated Guided Vehicle) dạng di động linh hoạt (Mobile Wrapping Robot). Thay vì đưa kiện hàng đến máy quấn, robot sẽ tự động tiếp cận kiện hàng, di chuyển quỹ đạo vòng quanh và thực hiện thao tác nâng hạ cuộn màng song song với chuyển động tịnh tiến.

Chỉ số kỳ vọng và giới hạn phạm vi

  • Chỉ số đo lường (Measurable Metrics): Tốc độ di chuyển tối đa $v_{\max} = 0.5\text{ m/s}$; vận tốc nâng hạ màng đạt $20\text{ mm/s}$; thời lượng pin hoạt động liên tục $\ge 60\text{ phút}$; độ chính xác quét khoảng cách $\pm 6\text{ cm}$; khoảng cách an toàn phát hiện vật cản $20\text{ cm}$.
  • Phạm vi và giới hạn: Robot thử nghiệm tối ưu trên nền phẳng (hệ số ma sát lăn $\mu \approx 0.015$), áp dụng cho kiện hàng tiêu chuẩn $1000 \times 1000 \times 1000\text{ mm}$. Phiên bản hiện tại chưa tích hợp trạm sạc tự động (Auto-docking station) và SLAM bản đồ quy mô lớn.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí so sánh Quấn thủ công bằng tay Máy quấn màng mâm xoay cố định Robot AGV quấn màng di động (Đề tài)
Tính linh hoạt Rất cao, không yêu cầu thiết bị Kém, cố định một vị trí Rất cao, tự di chuyển đến kiện hàng
Độ đồng đều lớp màng Kém, phụ thuộc sức người Rất cao, căng màng cơ khí Tốt, tự động hóa theo hành trình
An toàn kiện hàng cao Nguy hiểm (phải leo trèo) An toàn (kiện hàng tự xoay) An toàn (cơ cấu nâng hạ tự động)
Chi phí đầu tư Thấp (chỉ tốn nhân công) Rất cao ($3,000 - $8,000) Tối ưu, phù hợp nhà kho vừa & nhỏ
Yêu cầu không gian Nhỏ hẹp Chiếm diện tích đặt mâm xoay Di chuyển linh hoạt trong lối đi >1m

Ma trận ưu tiên yêu cầu kỹ thuật (MoSCoW)

  • Must-have (Bắt buộc): Di chuyển bám vòng tròn quanh kiện hàng; cơ cấu vít me nâng cuộn màng đồng bộ; dừng khẩn cấp khi gặp vật cản $<20\text{ cm}$; thời lượng pin $>1\text{ giờ}$.
  • Should-have (Nên có): Tự động nhận biết hoàn thành 1 chu kỳ $360^\circ$ qua la bàn số; lọc nhiễu tín hiệu khoảng cách ToF; điều khiển PID vi sai vận tốc 2 bánh.
  • Could-have (Có thể mở rộng): Tự động điều chỉnh lực căng màng PE bằng cảm biến lực; giao diện tương tác HMI qua màn hình cảm ứng.
  • Won't-have (Chưa thực hiện ở pha này): Tự động quay về trạm sạc không dây; lập bản đồ toàn kho bằng 3D LiDAR công nghiệp đắt tiền.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc phần cứng của hệ thống robot được chia thành 5 khối chức năng chính:

                  +---------------------------------------------------+
                  |                 KHỐI NGUỒN CHÍNH                  |
                  |  Pin Li-ion 3S 12V 6000mAh -> LM2596S (5V/5A Buck)|
                  +-------------------------+-------------------------+
                                            |
         +----------------------------------+----------------------------------+
         |                                  |                                  |
         v                                  v                                  v
+------------------+             +----------------------+            +-------------------+
|  KHỐI CẢM BIẾN   |             |  KHỐI ĐIỀU KHIỂN     |            | CƠ CẤU CHẤP HÀNH  |
| - TF-Luna LiDAR  | --UART1---> | Vi điều khiển        | --TIM3_PWM>| - 2x DC Planet 30W|
|   (Quét 360 ToF) |             | STM32F401CCU6        |            |   (Driver BTS7960)|
| - HMC5883L I2C   | <--I2C1---> | (ARM Cortex-M4 84MHz)| --STEP/DIR>| - Step NEMA 17    |
| - 2x Wheel Encod.| --TIM_IC--> |                      |            |   (Driver A4988)  |
| - 2x LiDAR Encod.| --TIM_IC--> | FreeRTOS / HAL C++   | --TIM3_PWM>| - DC GA370 Rotary |
+------------------+             +----------------------+            |   (Driver L298N)  |
                                                                     +-------------------+

Ngăn xếp công nghệ và thông số phần cứng

  • Bộ vi xử lý trung tâm: Vi điều khiển STMicroelectronics STM32F401CCU6 (32-bit ARM Cortex-M4 @ 84MHz, 256KB Flash, 64KB SRAM, phần cứng DSP & FPU).
  • Module cảm biến khoảng cách: Benewake TF-Luna Solid-State ToF LiDAR (Bước sóng 850nm, dải đo $0.2\text{ m} - 8\text{ m}$, tần số lấy mẫu $250\text{ Hz}$, giao tiếp UART baudrate 115200 bps).
  • Module cảm biến hướng: Magnetometer 3 trục Honeywell HMC5883L ($\pm 4800\ \mu\text{T}$, I2C 400kHz).
  • Hệ thống dẫn động di chuyển: 2x Động cơ DC Planetary 12-24V 30W, hộp số hành tinh tỷ số truyền $i = 1:19.2$, tích hợp encoder quang học 2 kênh A/B 12 xung/vòng (tương đương $230.4\text{ xung/vòng}$ trên trục ra).
  • Mạch công suất: Dual BTS7960 43A High-Power H-Bridge; Dual H-Bridge L298N cho động cơ quay LiDAR; Driver A4988 cho động cơ bước.
  • Hệ thống nâng cuộn màng: Trục vít me bi T12 bước vít $p = 4\text{ mm}$, động cơ bước NEMA 17 ($1.8^\circ/\text{step}$, dòng danh định 1.5A).

Tính toán động lực học và lựa chọn linh kiện

1. Tính toán lực kéo và công suất động cơ dẫn động

Khối lượng toàn tải của robot $m = 35\text{ kg}$, gia tốc cực đại $a = 0.5\text{ m/s}^2$, vận tốc thiết kế $v = 0.5\text{ m/s}$, đường kính bánh xe $d = 0.145\text{ m}$ ($R = 0.0725\text{ m}$), hệ số ma sát lăn $\mu = 0.015$.

$$F_k = m \cdot a + m \cdot g \cdot \mu = 35 \cdot 0.5 + 35 \cdot 9.81 \cdot 0.015 = 17.5 + 5.15 = 22.65\text{ N}$$

Công suất kéo tổng thể trên 2 bánh:

$$P_{\text{keo}} = F_k \cdot v = 22.65 \cdot 0.5 = 11.325\text{ W} \implies P_{\text{banh}} = \frac{11.325}{2} = 5.66\text{ W/động cơ}$$

Hiệu suất hệ thống truyền động đai răng ($\eta_d = 0.95$) và cặp ổ lăn ($\eta_{ol} = 0.99$):

$$\eta_{ch} = \eta_d \cdot \eta_{ol}^2 = 0.95 \cdot 0.99^2 \approx 0.931$$

$$P_{\text{dongco}} = \frac{P_{\text{banh}}}{\eta_{ch}} = \frac{5.66}{0.931} \approx 6.08\text{ W}$$

Tốc độ quay trên trục bánh xe:

$$n_{\text{truc}} = \frac{v \cdot 60}{\pi \cdot d} = \frac{0.5 \cdot 60}{\pi \cdot 0.145} \approx 65.85\text{ rpm}$$

Với tỷ số truyền bộ truyền đai răng $u = 2$ ($z_1 = 20, z_2 = 40$), tốc độ trục ra động cơ $n_{dc} = 131.7\text{ rpm}$. Mô-men xoắn yêu cầu cực đại:

$$T = \frac{P_{\text{dongco}} \cdot 9550}{n_{dc}} = \frac{0.00608 \cdot 9550}{131.7} \approx 0.441\text{ N}\cdot\text{m}$$

Nhóm chọn động cơ DC Planet 30W, mô-men định mức $1.2\text{ N}\cdot\text{m}$, tốc độ sau giảm tốc $600\text{ rpm}$, đáp ứng hệ số an toàn $S \approx 2.7$.

2. Cân bằng năng lượng và dung lượng pin

Thiết bị Điện áp hoạt động Công suất tiêu thụ trung bình Thời gian hoạt động / chu kỳ Năng lượng tiêu hao (Wh)
2x Động cơ DC Planet 30W 12V 20.0 W (tải 35%) 1.0 h 20.00 Wh
Động cơ bước NEMA 17 (Nâng màng) 12V 10.0 W 1.0 h 10.00 Wh
Động cơ xoay LiDAR GA370 12V 5.0 W 1.0 h 5.00 Wh
STM32F401CCU6 + Sensor + Driver 5V 2.5 W 1.0 h 2.50 Wh
Tổn hao chuyển đổi Buck LM2596S - $\eta = 88%$ 1.0 h 4.45 Wh
Tổng công suất tiêu thụ tối đa - - - 41.95 Wh

Dung lượng danh định tối thiểu của khối pin 12V:

$$C_{\text{pin}} = \frac{41.95\text{ Wh}}{12\text{ V}} \times 1000 \approx 3495.8\text{ mAh}$$

Nhóm lựa chọn khối pin Li-ion 3S 12V dung lượng $6000\text{ mAh}$ (ghép từ các cell 18650), đảm bảo robot hoạt động liên tục $>1.4\text{ giờ}$ ở tải định mức.

Implementation và kết quả

Quy trình phát triển phần mềm và thuật toán

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                     QUY TRÌNH XỬ LÝ DỮ LIỆU & ĐIỀU KHIỂN KÍN                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Quét LiDAR 360 độ: GA370 quay đầu quét @ 120 rpm. TF-Luna đọc 250 mẫu/s.       |
| 2. Phân tách góc quét: Xác định khoảng cách tại 7 góc chùm tia:                   |
|    alpha = {45, 60, 75, 90, 105, 120, 135} độ so với phương di chuyển.           |
| 3. Tính khoảng cách vuông góc thực tế tới cạnh kiện hàng:                         |
|    d_perp = R * sin(alpha) - d_offset                                             |
| 4. Khối điều khiển bám biên:                                                      |
|    - Nếu d_perp < 20cm -> Robot bẻ lái ra ngoài (tăng tốc bánh trong).            |
|    - Nếu d_perp < 10cm -> Kích hoạt chế độ tránh va chạm khẩn cấp.                |
| 5. Cảm biến từ kế HMC5883L tích phân góc Yaw: Khi Delta_Yaw = 360 độ ->           |
|    Kích hoạt động cơ bước nâng trục vít me lên 50mm, tiếp tục vòng quấn mới.      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Code triển khai bộ điều khiển PID vận tốc động cơ trên STM32 (C/C++ HAL)

#include "stm32f4xx_hal.h"

typedef struct {
    float Kp;
    float Ki;
    float Kd;
    float prev_error;
    float integral;
    float max_pwm;
    float min_pwm;
} PID_Controller_t;

PID_Controller_t pid_left  = {1.85f, 0.25f, 0.08f, 0.0f, 0.0f, 1000.0f, -1000.0f};
PID_Controller_t pid_right = {1.85f, 0.25f, 0.08f, 0.0f, 0.0f, 1000.0f, -1000.0f};

float Compute_PID(PID_Controller_t *pid, float setpoint, float measured, float dt) {
    float error = setpoint - measured;
    pid->integral += error * dt;
    
    // Anti-windup clamping
    if (pid->integral > 300.0f) pid->integral = 300.0f;
    else if (pid->integral < -300.0f) pid->integral = -300.0f;
    
    float derivative = (error - pid->prev_error) / dt;
    pid->prev_error = error;
    
    float output = (pid->Kp * error) + (pid->Ki * pid->integral) + (pid->Kd * derivative);
    
    // Output saturation limit
    if (output > pid->max_pwm) output = pid->max_pwm;
    if (output < pid->min_pwm) output = pid->min_pwm;
    
    return output;
}

// Hàm tính góc hướng từ la bàn số HMC5883L
float HMC5883L_GetHeading(int16_t raw_x, int16_t raw_y, float offset_x, float offset_y, float scale_x, float scale_y) {
    float cal_x = (raw_x - offset_x) * scale_x;
    float cal_y = (raw_y - offset_y) * scale_y;
    
    float heading_rad = atan2f(cal_y, cal_x);
    if (heading_rad < 0) heading_rad += 2.0f * M_PI;
    
    return heading_rad * (180.0f / M_PI); // Chuyển đổi sang độ
}

Thử nghiệm và đánh giá thực nghiệm

Hệ thống được đưa vào vận hành thực nghiệm trong môi trường giả lập nhà kho với kiện hàng kích thước $1000 \times 1000 \times 1000\text{ mm}$ đặt trên sàn phẳng.

Kết quả đo kiểm hiệu năng thực tế

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                     KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM ĐIỀU KHIỂN & ĐỊNH VỊ                |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Đáp ứng vận tốc động cơ:                                                 |
|    - Thời gian xác lập (Settling Time): t_s = 0.38s                         |
|    - Độ vọt lố (Overshoot): M_p = 4.2% (Đạt tiêu chuẩn < 5%)                |
|    - Sai số xác lập vận tốc (Steady-state error): e_ss < 1.5%               |
|                                                                             |
| 2. Cảm biến la bàn số HMC5883L (Sau hiệu chuẩn Hard-iron & Soft-iron):      |
|    - Độ trôi góc sau 3 vòng quay liên tục (1080 độ): Sai số < 3.8 độ        |
|    - Tỷ lệ phát hiện hoàn thành 1 chu kỳ quấn màng: 100% (20/20 lần thử)    |
|                                                                             |
| 3. Module quét 2D LiDAR tự chế:                                             |
|    - Tốc độ quét: 2.0 vòng/giây (120 rpm)                                   |
|    - Độ chính xác đo khoảng cách cạnh kiện hàng: +/- 2.8 cm trong dải 1.5m  |
|    - Tỷ lệ phát hiện vật cản và dừng an toàn: 100% (ở khoảng cách 19.5cm)   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Đổi mới và đóng góp

  1. Sáng tạo giải pháp LiDAR 2D chi phí siêu thấp từ cảm biến ToF đơn điểm: Thay vì phải đầu tư các dòng cảm biến 2D LiDAR công nghiệp đắt đỏ ($300 - $1,500), nhóm đã thiết kế cơ cấu quay $360^\circ$ dẫn động bằng động cơ GA370 kết hợp cổ góp trượt (slip ring) liên tục và 2 encoder đồng bộ pha (11 PPR và 1 PPR index). Giải pháp này giảm 85% chi phí cảm biến mà vẫn đảm bảo tần số quét $250\text{ Hz}$ và độ chính xác $\pm 3\text{ cm}$.
  2. Kiến trúc điều khiển kết hợp Odometry - Magnetometer - ToF: Hệ thống không phụ thuộc vào đường line từ tính dán sàn cố định. Thuật toán tự điều chỉnh hướng di chuyển dựa trên khoảng cách tức thời từ LiDAR và đếm chu kỳ quay thông qua tích phân vector từ trường của HMC5883L, cho phép robot thích ứng với mọi kích thước pallet hình vuông hoặc chữ nhật.
  3. Cơ cấu nâng hạ dạng mô-đun hóa tích hợp: Hệ thống trục vít me bi T12 kết hợp động cơ bước NEMA 17 điều khiển microstepping thông qua driver A4988 cho phép điều chỉnh bước nâng chính xác từng $0.1\text{ mm}$, tối ưu hóa độ chồng mí của màng PE từ 30% đến 50%, giảm 25% lượng màng tiêu hao so với quấn tay.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai tại nhà kho và siêu thị

  • Quy trình vận hành:
    1. Xe nâng đặt pallet hàng hóa vào khu vực chờ đóng gói ($25\text{ m}^2$).
    2. Nhân viên đưa AGV đến cạnh kiện hàng và bấm nút khởi động.
    3. Robot tự động quét LiDAR, xác định khoảng cách mép, khởi động động cơ di chuyển vòng quanh kiện hàng theo chiều kim đồng hồ.
    4. Sau mỗi chu kỳ $360^\circ$ (nhận diện qua HMC5883L), cơ cấu vít me nâng cuộn màng lên một cao độ định trước ($50\text{ mm}$).
    5. Khi hoàn thành đủ chiều cao kiện hàng ($1000\text{ mm}$), robot dừng lại, phát tín hiệu còi và đèn báo hoàn tất.

Phân tích tài chính và thời gian hoàn vốn (ROI)

  • Chi phí chế tạo phần cứng nguyên mẫu: $\approx 8,500,000\text{ VNĐ}$ (~ $340\text{ USD}$).
  • So sánh chi phí nhân công: Một công nhân đóng gói chuyên trách có mức lương trung bình $8,000,000\text{ VNĐ/tháng}$. Một robot có thể thay thế 60% khối lượng công việc quấn màng nặng nhọc của 2 nhân viên tại kho.
  • Thời gian thu hồi vốn ước tính: $< 2.5\text{ tháng}$ vận hành thực tế.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế phần cứng: Cơ cấu nhả màng hiện tại sử dụng trục ma sát bị động, chưa có cảm biến lực căng (Loadcell) vòng kín để tự động bù lực căng khi màng sắp hết.
  • Hạn chế thuật toán: Việc sử dụng từ kế HMC5883L có thể bị ảnh hưởng nếu làm việc gần các khối kim loại lớn hoặc động cơ công suất lớn chưa được bọc chống nhiễu từ tính (Hard-iron distortion).
  • Hướng phát triển:
    1. Tích hợp máy tính nhúng Raspberry Pi 4 chạy ROS2 (Robot Operating System) để áp dụng thuật toán Cartographer SLAM, hỗ trợ tự động tìm đường đến pallet.
    2. Trang bị cụm cảm biến dòng và đế sạc tự động (Auto-docking station) với tiếp điểm đồng.
    3. Bổ sung cảm biến đo lực căng màng PE bằng Loadcell và phanh bột từ (Magnetic powder brake).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Cơ điện tử / Tự động hóa: Tài liệu tham khảo thực tế về quy trình thiết kế hoàn chỉnh một hệ thống AGV: từ tính toán động lực học, chọn động cơ, thiết kế mạch công suất đến lập trình điều khiển nhúng STM32.
  • Kỹ sư phát triển Robot: Nắm bắt kỹ thuật chế tạo module 2D LiDAR giá rẻ từ cảm biến khoảng cách ToF 1D và giải pháp lọc nhiễu la bàn số.
  • Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs): Giải pháp tự động hóa đóng gói chi phí thấp, triển khai nhanh chóng mà không cần cải tạo hạ tầng sàn kho.
  • Nhà nghiên cứu học thuật: Dữ liệu thực nghiệm về thuật toán điều khiển bám biên phi tuyến tính kết hợp cảm biến tiệm cận và từ trường.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yêu cầu bề mặt sàn để robot vận hành ổn định là gì?
    Robot hoạt động tối ưu trên bề mặt sàn phẳng công nghiệp (bê tông mài bóng, sàn epoxy, gạch men) với hệ số ma sát lăn $\mu \le 0.02$, độ dốc $< 3^\circ$ và không có rãnh khoét sâu quá $10\text{ mm}$.

  2. Robot xử lý như thế nào khi gặp chướng ngại vật bất ngờ?
    Khi LiDAR quét thấy vật thể ở khoảng cách $< 20\text{ cm}$, vi điều khiển lập tức giảm tốc độ. Nếu khoảng cách giảm xuống $< 10\text{ cm}$, tín hiệu ngắt ngoài sẽ kích hoạt ngắt cầu H BTS7960 (PWM = 0), hãm động năng dừng robot trong thời gian $< 0.15\text{ s}$ và kích hoạt còi cảnh báo.

  3. Cảm biến la bàn HMC5883L có bị sai lệch bởi môi trường kim loại trong kho không?
    Có thể bị ảnh hưởng. Để khắc phục, hệ thống triển khai thuật toán bù sai số từ tĩnh (Hard-iron) và từ động (Soft-iron) bằng phương pháp chuẩn hóa elip thành đường tròn trước khi đưa vào vận hành.

  4. Robot có thể quấn kiện hàng có kích thước bất kỳ không?
    Có. Do sử dụng thuật toán bám biên khoảng cách động bằng LiDAR ToF thay vì lập trình cố định theo bán kính, robot có thể tự động bám quanh các kiện hàng có tiết diện từ $0.6 \times 0.6\text{ m}$ đến $2.0 \times 2.0\text{ m}$.

  5. Chi phí bảo trì hệ thống định kỳ bao gồm những gì?
    Bảo trì định kỳ bao gồm: Vệ sinh mắt phát quang học ToF LiDAR, tra mỡ bôi trơn trục vít me bi T12 (mỗi 6 tháng), kiểm tra độ mòn chổi than cổ góp quay và kiểm tra dung lượng các cell pin Li-ion sau mỗi 500 chu kỳ sạc-xả.

Kết luận

Đề tài "Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo xe tự hành AGV phục vụ quấn màng PE cho hàng hóa trong siêu thị, nhà kho" đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu kỹ thuật đặt ra. Nghiên cứu mang lại giải pháp cơ điện tử toàn diện: từ bộ khung cơ khí cứng vững thép SS400, cơ cấu quay LiDAR 2D sáng tạo, đến thuật toán điều khiển PID vi sai bám biên ổn định trên nền tảng vi điều khiển 32-bit STM32F401. Kết quả thực nghiệm chứng minh robot vận hành tin cậy, đảm bảo an toàn lao động và tiết kiệm đáng kể chi phí đóng gói pallet, mở ra tiềm năng thương mại hóa rộng rãi cho các hệ thống logistics và kho bãi thông minh.