Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong những năm gần đây, lĩnh vực tự động hóa và kỹ thuật robot (Robotics) đã ghi nhận những bước phát triển mạnh mẽ. Robot tự hành đã và đang được ứng dụng sâu rộng trong nhiều lĩnh vực đời sống, từ các nhiệm vụ thám hiểm không gian quy mô lớn cho đến các hoạt động vận hành thường nhật tại nhà xưởng, kho hàng và hộ gia đình. Trong số các phân hệ chức năng, khả năng tự động hoạch định đường đi (Navigation) đóng vai trò then chốt đối với mọi hệ thống robot di động.

Mặc dù các công trình nghiên cứu về robot tự hành điều hướng trên thế giới đã đạt được nhiều bước tiến đáng kể, việc nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn trong nước vẫn còn nhiều mặt hạn chế. Đặc biệt, trong bối cảnh đại dịch COVID-19 diễn biến phức tạp, nhu cầu ứng dụng robot phục vụ tại các địa điểm công cộng nhằm giảm thiểu sự tiếp xúc trực tiếp giữa người với người trở nên cấp thiết. Tuy nhiên, các giải pháp thời điểm đó phần lớn chưa đạt độ ổn định cao. Xuất phát từ thực tế này, đề tài "Robot tránh vật cản sử dụng công nghệ LIDAR" được thực hiện bởi hai sinh viên Trần Hoàng Phương và Võ Anh Tuấn thuộc Khoa Kỹ thuật Máy tính, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM, dưới sự hướng dẫn của ThS. Phan Đình Duy và PGS. TS. Vũ Đức Lung. Đề tài tập trung xây dựng mô hình robot có khả năng tự động tìm đường trên bản đồ nhằm tối ưu hóa việc khử khuẩn văn phòng bằng đèn UV và vận chuyển đồ dùng cơ bản.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

  1. Xây dựng một robot di động hoàn chỉnh theo định hướng Navigation, có khả năng tự động hoạch định quỹ đạo đường đi dựa trên bản đồ 2D đã được quét và thiết lập trước thông qua cảm biến LiDAR.
  2. Hiện thực hóa quy trình lập bản đồ môi trường bằng thuật toán SLAM thông qua việc điều khiển robot từ máy tính cá nhân, sau đó lưu trữ dữ liệu bản đồ bằng map_server phục vụ cho hệ thống điều hướng.
  3. Cho phép người dùng thực hiện thao tác chỉ định mục tiêu (Navigation Goal) trực tiếp trên giao diện bản đồ để robot tự hành di chuyển đến đích một cách an toàn, tránh va chạm với các vật cản trên đường đi.
  4. Tích hợp tùy chọn các khối chức năng phụ trợ như hệ thống đèn cực tím UVC công suất 3W phục vụ diệt khuẩn và khung chứa đồ phục vụ vận chuyển vật dụng trong môi trường yêu cầu giãn cách.
  5. Thử nghiệm thực tế, thu thập và đánh giá các thông số về thời gian thực thi, độ chính xác của quỹ đạo di chuyển trong các điều kiện môi trường có và không có vật cản.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là hệ thống robot di động dẫn động vi sai 2 bánh (Differential Drive Robot), tích hợp cảm biến đo khoảng cách laser 2D (LiDAR), cảm biến quán tính (IMU), cảm biến đo góc quay bánh xe (Encoder) và hệ điều hành robot ROS. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong không gian mặt sàn phẳng trong nhà (indoor), cụ thể là môi trường phòng thí nghiệm với bản đồ dạng lưới 2 chiều (2D Occupancy Grid Map).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết điều khiển robot tự hành và hệ sinh thái phần mềm mã nguồn mở ROS (Robot Operating System).

Khung lý thuyết và mô hình công nghệ

  • Hệ điều hành robot (ROS): ROS đóng vai trò là khung trung gian (middleware) cung cấp kiến trúc phân tán theo mô hình đồ thị tính toán (Computation Graph) bao gồm: Master, Nodes, Topics (theo cơ chế Publish/Subscribe), Services (Request/Response), Messages, Parameter Server và ROS Bags. Cấu trúc tổ chức phần mềm được phân cấp thành Packages, Metapackages và Stacks.
  • Công nghệ quét khoảng cách bằng tia Laser (LiDAR): Thiết bị sử dụng nguyên lý phát và thu nhận xung laser phản xạ để đo khoảng cách (Time-of-Flight), tạo ra tập hợp đám mây điểm (point cloud) 2D mô tả không gian xung quanh với tần số quét 5.5 Hz và 360 mẫu/lượt quét.
  • Phương pháp định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM): Thuật toán giải bài toán ước lượng trạng thái robot và xây dựng bản đồ môi trường chưa biết trước. Khóa luận nghiên cứu các phương pháp như GMapping (dựa trên bộ lọc hạt Rao-Blackwellized Particle Filter) và Hector SLAM (tối ưu hóa quét đối khớp laser mà không nhất thiết phụ thuộc odometry).
  • Nguyên lý không gian cấu hình Costmap 2D: Biểu diễn mức độ nguy hiểm của môi trường xung quanh thành các lớp chi phí (Cost Value) từ 0 đến 254:
    • Cost Lethal (254): Tọa độ có vật cản thực tế, robot đi vào chắc chắn xảy ra va chạm.
    • Cost Inscribed (253): Khoảng cách từ vật cản đến bán kính nội tiếp của khung robot, robot chắc chắn va chạm.
    • Cost Possibly Circumscribed (128): Vùng nằm giữa bán kính nội tiếp và bán kính ngoại tiếp, nguy cơ va chạm phụ thuộc góc xoay/hướng robot.
    • Cost Freespace (0): Không gian trống hoàn toàn an toàn để di chuyển.
    • Cost Unknown: Vùng chưa có thông tin cảm biến quét tới.
  • Thuật toán tìm đường toàn cục (Global Planner): Sử dụng thuật toán Dijkstra để tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị lưới dựa trên trọng số chi phí giữa các nút.
  • Thuật toán tìm đường cục bộ (Local Planner): Sử dụng phương pháp Dynamic Window Approach (DWA) và base_local_planner để lấy mẫu vận tốc dài và vận tốc góc trong không gian vận tốc cho phép, mô phỏng quỹ đạo ngắn hạn và lựa chọn vector vận tốc tối ưu nhằm tránh chướng ngại vật động.
  • Động học robot vi sai và tính toán Odometry: Mô hình hóa chuyển động của robot qua hai bánh dẫn động độc lập. Vận tốc và góc quay được ước lượng thông qua tích phân tín hiệu Encoder kết hợp góc nghiêng từ cảm biến GY-521 (MPU6050) qua bộ lọc dữ liệu.
Công nghệ / Thiết bị Thông số kỹ thuật & Đặc tính theo văn bản Vai trò trong hệ thống
Nvidia Jetson Nano CPU Quad-core ARM 64-bit, GPU 128-core Maxwell, 4GB LPDDR4, 472 GFLOPS, công suất < 5W Xử lý trung tâm trên robot, chuyển tiếp dữ liệu ROS giữa PC và Arduino, xử lý node cảm biến
RPLidar A1M8 Quét 360°, tầm đo 0.15m – 6m, độ phân giải góc < 1°, tần số quét 5.5 Hz, lấy mẫu > 2000 Hz Thu thập dữ liệu khoảng cách phục vụ SLAM, AMCL và Costmap
Arduino Mega 2560 Chip ATmega2560 (16 MHz), 54 chân I/O (14 PWM), 4 cổng UART phần cứng, giao tiếp I2C Lớp điều khiển thứ cấp: đọc Encoder, đọc MPU6050, xuất xung PWM điều khiển động cơ
Mạch cầu H XY-160D Driver MOSFET công nghiệp, công suất tối đa 160W/động cơ, cách ly quang (Opto), chống nhiễu TVS/ESD Điều khiển chiều quay và tốc độ 2 động cơ DC
Động cơ JGB37 Động cơ DC có hộp giảm tốc kim loại, tích hợp Encoder 2 kênh A-B Dẫn động 2 bánh xe chủ động, phản hồi số vòng quay tính Odometry
Cảm biến MPU6050 Module GY-521 6-DOF (3 trục con quay hồi chuyển Gyro + 3 trục gia tốc kế Accelerometer) Đo góc xoay và hỗ trợ tính toán vector trạng thái (TF, Odometry)
Nguồn cấp Pin LiPo 3S (12V), Mạch giảm áp DC-DC Step-Down Buck Converter 20A, VOM mini Cấp nguồn động lực 12V cho cầu H và nguồn hạ áp 5V ổn định cho Jetson Nano, LiDAR, vi điều khiển

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả áp dụng phương pháp thiết kế hệ thống kỹ thuật kết hợp thực nghiệm:

  • Thiết kế phần cứng: Vẽ mô hình 3D trên phần mềm SolidWorks, thiết kế bản vẽ cắt khung mica trên AutoCAD và thiết kế các bo mạch nguồn, mạch thứ cấp trên phần mềm Altium Designer.
  • Thiết kế phần mềm: Xây dựng các gói ROS chuyên biệt (my_robot_bringup, my_robot_description, my_robot_slam, my_robot_navigation), sử dụng thư viện rosserial để tạo cầu nối giao tiếp UART giữa Linux và Arduino.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu quét laser trực tiếp (/scan), dữ liệu xung phản hồi từ Encoder, góc quay từ MPU6050 và dữ liệu bản đồ dạng ma trận chiếm chỗ Occupancy Grid từ map_server.

Thiết kế và triển khai hệ thống

1. Kiến trúc phần cứng và cơ khí

Trong quá trình phát triển, khung xe ban đầu dạng hộp chữ nhật chạy bánh xích đã được thay đổi sang dạng khung hình trụ tròn làm bằng chất liệu mica (kích thước 30 x 25 x 12 cm). Khung tròn giúp tối ưu hóa khả năng xoay trở tại chỗ trong các góc cua hẹp và giảm đáng kể trọng lượng cũng như hiện tượng nhiễu điện từ so với khung kim loại. Trọng tâm của robot được bố trí nằm ngay chính giữa trục nối hai bánh xe chủ động (tương tự như thiết kế của robot mẫu Turtlebot Waffle Pi), phía trước và sau trang bị bánh mắt trâu (bánh đa hướng) để cân bằng.

Hệ thống mạch điện được tách biệt thành hai tuyến:

  • Tuyến động lực 12V: Nối trực tiếp từ khối pin LiPo 3S qua công tắc nguồn đến mạch cầu H XY-160D để kéo 2 động cơ JGB37.
  • Tuyến hạ áp 5V: Sử dụng module Buck DC-DC Converter chịu dòng cực đại 20A để hạ áp từ 12V xuống 5V, cấp nguồn song song cho máy tính Jetson Nano, cảm biến RPLidar A1M8 và bo mạch Arduino Mega 2560. Mạch nguồn cũng tích hợp đồng hồ VOM mini hiển thị trực quan điện áp pin.

2. Kiến trúc phần mềm và cấu hình tham số ROS

Hệ thống phần mềm được tổ chức theo kiến trúc phân tầng 3 lớp:

  1. Lớp cấp cao (Máy tính cá nhân - ROS Master): Chạy giao diện người dùng Rviz, đóng vai trò hiển thị bản đồ, nhận vị trí mục tiêu (/move_base_simple/goal), thực thi node amcl để định vị và chạy move_base để hoạch định đường đi toàn cục/cục bộ.
  2. Lớp trung gian (Nvidia Jetson Nano): Kết nối mạng WiFi với ROS Master, chạy rplidarNode để đọc dữ liệu laser qua cổng USB-UART và chạy node giao tiếp rosserial để nhận gói tin vận tốc /cmd_vel từ máy tính chuyển tiếp xuống Arduino.
  3. Lớp điều khiển cơ sở (Arduino Mega 2560): Định kỳ tính toán giá trị dịch chuyển Odometry từ xung Encoder và cảm biến GY-521, sau đó publish các topic /odom, /tf, /joint_states lên ROS, đồng thời nhận lệnh /cmd_vel để tính toán điều chế độ rộng xung (PWM) xuất ra mạch cầu H XY-160D.

Các thông số cấu hình cốt lõi của hệ thống Navigation Stack được thiết lập trong các tệp YAML như sau:

Tệp cấu hình Tham số cấu hình Giá trị thiết lập Diễn giải chức năng
costmap_common_params.yaml obstacle_range 2.3 Khoảng cách tối đa (mét) cảm biến LiDAR nhận diện và đưa vật cản vào bản đồ chi phí.
observation_sources laser_scan_sensor Khai báo nguồn dữ liệu cảm biến chính là quét laser 2D.
laser_scan_sensor topic: /base_scan/scan Tên topic dữ liệu nhận luồng thông tin LaserScan.
global_costmap_params.yaml global_frame /map Khung tọa độ toàn cục cố định theo bản đồ.
robot_base_frame /base_footprint Khung tọa độ gắn liền với gốc tọa độ thân xe robot.
update_frequency 1.0 Tần số cập nhật bản đồ chi phí toàn cục (1 Hz).
static_map true Sử dụng bản đồ tĩnh đã quét từ trước làm dữ liệu nền.
local_costmap_params.yaml width 10.1 Chiều rộng vùng bản đồ chi phí cục bộ quanh robot (mét).
rolling_window false Giữ costmap cố định hoặc trượt theo robot.
base_local_planner_params.yaml max_vel_x 1.0 Vận tốc tịnh tiến tối đa theo trục x ($m/s$).
min_vel_x 0.5 Vận tốc tịnh tiến tối thiểu theo trục x ($m/s$).
max_rotational_vel 1.0 Vận tốc góc xoay tối đa ($rad/s$).
min_in_place_rotational_vel 0.4 Vận tốc góc xoay tại chỗ tối thiểu ($rad/s$).
acc_lim_th 3.5 Giới hạn gia tốc góc xoay ($rad/s^2$).
holonomic_robot false Khai báo robot thuộc dạng không đa hướng (Non-holonomic / vi sai).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan đề tài

Chương này phân tích bối cảnh phát triển tự động hóa, sự cần thiết của robot tự hành trong kho bãi, dịch vụ và bối cảnh y tế phòng chống dịch bệnh. Tác giả xác định rõ mục tiêu chế tạo robot điều hướng có khả năng mang đèn khử khuẩn UVC 3W, phân tích luồng dữ liệu đầu vào (LiDAR, Encoder, IMU), quá trình xử lý trung gian tại Jetson Nano và máy tính cá nhân, cùng dữ liệu đầu ra điều khiển động cơ qua Arduino Mega.

Chương 2. Tổng quan về ROS và các công nghệ liên quan

Chương 2 trình bày chi tiết về cấu trúc hệ điều hành ROS (3 tầng: Filesystem, Computation Graph, Community). Tiếp đó, tác giả phân tích nguyên lý hoạt động của LiDAR, so sánh ưu nhược điểm với cảm biến độ sâu Kinect RGB-D và cảm biến siêu âm HC-SR04 (vốn bị hạn chế góc quét 360 độ nếu không có cơ cấu quay). Chương này cũng đi sâu vào cấu trúc của 2D Navigation Stack, cơ chế phân lớp bản đồ chi phí Costmap 2D (các mức chi phí từ Lethal đến Freespace), chi tiết cấu hình các file tham số YAML và thông số kỹ thuật của các linh kiện: Jetson Nano, RPLidar A1M8, mạch cầu H XY-160D, động cơ JGB37 và IMU MPU6050.

Chương 3. Phân tích và thiết kế hệ thống

Chương 3 tập trung vào thiết kế cơ khí và điện tử. Tác giả giải trình việc chuyển đổi khung từ dạng hộp chữ nhật sang dạng trụ tròn mica nhằm tối ưu hóa trọng tâm xe (tương đồng với robot Waffle Pi). Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn và mạch thứ cấp được thiết kế chi tiết trên Altium. Về phần mềm, chương này phân tích mô hình truyền thông giữa các package (my_robot_bringup, my_robot_description, my_robot_slam, my_robot_navigation), công thức toán học tính toán Odometry dựa trên động học hai bánh vi sai, thuật toán đồ thị Dijkstra và giải thuật tìm kiếm vận tốc trong cửa sổ động DWA.

Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá

Nội dung chương 4 mô tả quy trình thiết lập môi trường mạng giữa PC và Jetson Nano, trình tự thực thi các lệnh ROS để khởi chạy hệ thống, quá trình quét vẽ bản đồ 2D phòng thí nghiệm (sử dụng gói Hector SLAM/GMapping) và hiển thị trên Rviz. Tiếp đó, tác giả tiến hành các kịch bản thực nghiệm điều hướng: điều hướng trên đường không có vật cản, điều hướng né tránh vật cản tĩnh/động xuất hiện bất ngờ và kiểm tra hành vi khôi phục trạng thái (Recovery Behavior) khi robot bị kẹt.

Chương 5. Kết luận và kiến nghị

Tổng kết toàn bộ các kết quả đạt được về phần cứng, phần mềm và khả năng tự hành của robot; chỉ ra các ưu điểm và hạn chế tồn đọng; đồng thời đề xuất phương hướng phát triển hệ thống trong giai đoạn tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính

  • Xây dựng hoàn chỉnh phần cứng robot: Chế tạo thành công mô hình robot dẫn động vi sai 2 bánh với khung mica tròn, tích hợp đầy đủ hệ thống nguồn Buck 20A, vi điều khiển Arduino Mega 2560, mạch cầu H XY-160D, máy tính nhúng Nvidia Jetson Nano và cảm biến laser RPLidar A1M8.
  • Khả năng thiết lập bản đồ (SLAM): Sử dụng thành công công cụ Hector SLAM / GMapping để quét và tạo dựng bản đồ 2D độ chính xác cao của phòng thí nghiệm, lưu trữ thành công các tệp dữ liệu bản đồ .yaml và .pgm thông qua map_server.
  • Hiệu quả điều hướng và tránh vật cản: Hệ thống Navigation Stack kết hợp thuật toán AMCL, Dijkstra (Global Planner) và DWA (Local Planner) cho phép robot nhận điểm đích trên giao diện Rviz, tự động tính toán quỹ đạo chuyển động tối ưu, né tránh vật cản phát sinh trên đường đi với vận tốc tịnh tiến tối đa đạt $1.0\ m/s$. Khi gặp góc kẹt phức tạp, robot kích hoạt thành công chế độ xoay tại chỗ tìm đường (Recovery Behavior).

Đóng góp của đề tài

  • Làm chủ quy trình tích hợp hệ thống đa xử lý (Heterogeneous Computing System) trong robotics: phân định rõ ràng tác vụ tính toán thuật toán nặng trên máy tính/Jetson Nano và tác vụ điều khiển thời gian thực trên vi điều khiển Arduino thông qua giao thức rosserial.
  • Đưa ra tài liệu cấu hình chi tiết, tối ưu hóa các bộ tham số Costmap 2D và Base Local Planner phù hợp với phần cứng robot tự chế tại Việt Nam.
  • Thiết kế mô hình robot có tính module hóa cao, sẵn sàng cho việc tích hợp thêm module đèn UVC 3W diệt khuẩn phòng hoặc khay vận chuyển phục vụ đời sống.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận trong văn bản

  • Hệ thống cấp nguồn ban đầu: Ban đầu hệ thống sử dụng module hạ áp XL4016 8A, tuy nhiên thực tế dòng cấp chỉ vừa đủ và không duy trì được độ ổn định lâu dài, buộc nhóm tác giả phải thay thế nâng cấp bằng module hạ áp công suất lớn 20A.
  • Giới hạn không gian quét của cảm biến 2D: Cảm biến RPLidar A1 chỉ quét trên một mặt phẳng cắt 2 chiều, do đó hệ thống không thể nhận diện được các chướng ngại vật nằm quá thấp dưới sàn hoặc treo lơ lửng phía trên tầm quét của tia laser.
  • Hành vi xử lý trong môi trường quá dày đặc vật cản: Trong môi trường có mật độ chướng ngại vật quá dày hoặc lối đi quá hẹp, robot vẫn gặp tình trạng mất nhiều thời gian ở trạng thái Recovery (xoay tại chỗ tìm đường) trước khi tìm được quỹ đạo thoát.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Nâng cấp phần cứng mạch nguồn với các module điều khiển nguồn chuyên dụng, tích hợp tính năng tự động theo dõi dung lượng pin chính xác.
  • Tích hợp thêm cảm biến 3D (như Camera RGB-D hoặc cảm biến siêu âm đa điểm) để bù đắp điểm mù cho LiDAR 2D.
  • Thử nghiệm lắp đặt thực tế cụm đèn UVC 3W và hoàn thiện thuật toán tự động bao phủ toàn bộ diện tích sàn (Coverage Path Planning) phục vụ công tác khử trùng văn phòng hoàn toàn tự động.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu kỹ thuật có giá trị thực tiễn cao đối với:

  • Sinh viên và kỹ sư ngành Kỹ thuật Máy tính, Cơ điện tử, Điều khiển & Tự động hóa, Khoa học Robot: Cung cấp hướng dẫn toàn diện từ khâu thiết kế mạch điện, gia công cơ khí đến lập trình hệ thống ROS trên nền tảng Linux.
  • Người nghiên cứu về ROS Navigation Stack: Bản thiết kế hệ thống và bảng cấu hình chi tiết các tệp YAML (costmap_common_params, global_costmap_params, local_costmap_params, base_local_planner_params) là tài liệu tham khảo trực tiếp giúp rút ngắn thời gian tinh chỉnh tham số khi triển khai robot thực tế.
  • Các đề tài xây dựng xe tự hành dẫn động vi sai (Differential Drive): Cung cấp mô hình toán học giải thuật Odometry kết hợp giữa cảm biến xung Encoder và cảm biến quán tính IMU qua cầu nối rosserial.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận phân chia nhiệm vụ xử lý giữa máy tính cá nhân, Nvidia Jetson Nano và Arduino Mega 2560 như thế nào?
Hệ thống phân chia theo 3 lớp: Máy tính cá nhân (ROS Master) thực hiện các tác vụ tính toán nặng gồm chạy thuật toán định vị AMCL, thuật toán tìm đường toàn cục (Dijkstra) và giao diện Rviz; Nvidia Jetson Nano đóng vai trò trung gian nhận dữ liệu quét từ RPLidar A1 qua USB, giao tiếp WiFi với máy tính và chuyển tiếp dữ liệu điều khiển; Arduino Mega 2560 là tầng cơ sở thực hiện đọc Encoder, đọc IMU MPU6050 qua I2C để tính toán Odometry và trực tiếp xuất xung PWM điều khiển động cơ qua mạch cầu H.

2. Tại sao nhóm tác giả thay đổi thiết kế khung xe từ hình hộp chạy bánh xích sang hình trụ tròn 2 bánh xe?
Qua thực nghiệm ban đầu, khung xe hình hộp chạy bánh xích quá cồng kềnh, kém linh hoạt khi di chuyển qua các góc cua hẹp trong phòng. Việc đổi sang khung mica tròn 2 bánh chủ động (kèm 2 bánh mắt trâu) giúp giảm trọng lượng, hạn chế nhiễu điện từ, đồng thời đưa trọng tâm robot về chính giữa hai bánh xe (tương tự mẫu Waffle Pi), cho phép robot xoay tại chỗ dễ dàng mà không bị vướng khung.

3. Module RPLidar A1M8 sử dụng trong đề tài có những thông số kỹ thuật cốt lõi nào?
RPLidar A1M8 là cảm biến quét laser 2D 360 độ với phạm vi đo từ 0.15 mét đến 6 mét, độ phân giải khoảng cách dưới 0.5 mét (hoặc < 1% khoảng cách đo), độ phân giải góc quét nhỏ hơn hoặc bằng 1 độ, tần số quét điển hình 5.5 Hz và tốc độ lấy mẫu đạt trên 2000 Hz (360 mẫu trên mỗi vòng quét).

4. Ý nghĩa của các mức giá trị chi phí trong bản đồ Costmap 2D là gì?
Costmap 2D phân loại mức độ an toàn của không gian: giá trị 254 (Cost Lethal) là vị trí có vật cản thực tế; 253 (Cost Inscribed) là vùng từ vật cản đến bán kính nội tiếp của robot (robot chắc chắn va chạm); 128 (Cost Possibly Circumscribed) là vùng nguy hiểm tiềm tàng nằm giữa bán kính nội tiếp và ngoại tiếp; giá trị 0 (Cost Freespace) là vùng trống an toàn robot được phép di chuyển tự do.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Robot tránh vật cản sử dụng công nghệ LIDAR" của sinh viên Trần Hoàng Phương và Võ Anh Tuấn đã thiết kế và chế tạo thành công một mô hình robot tự hành di động hoàn chỉnh ứng dụng hệ điều hành ROS. Hệ thống đã tích hợp hiệu quả giữa máy tính nhúng Nvidia Jetson Nano, vi điều khiển Arduino Mega 2560 và cảm biến RPLidar A1M8 để thực hiện trơn tru các tác vụ lập bản đồ 2D (SLAM) và điều hướng tự động (Navigation Stack). Kết quả thực nghiệm khẳng định tính khả thi của giải pháp trong việc ứng dụng robot tự hành phục vụ khử khuẩn bằng tia UV và hỗ trợ vận chuyển trong nhà, đóng góp một nền tảng kỹ thuật chi tiết cho các nghiên cứu tiếp theo về robotics tại Việt Nam.