Luận Văn Tốt Nghiệp: Robot Tự Hành Trong Nhà Sử Dụng Cảm Biến Lidar

Công nghệ robot lidar đang nhanh chóng được tích hợp vào các giải pháp tự động hóa trong nhà. Từ robot hút bụi thông minh đến hệ thống giao hàng trong nhà, lidar cung cấp khả năng lập bản đồ chính xác và tránh chướng ngại vật hiệu quả. Điều này không chỉ tăng cường sự tiện lợi mà còn cải thiện đáng kể sự an toàn cho người sử dụng, đặc biệt là người già và trẻ em. Việc sử dụng cảm biến lidar trong các robot dịch vụ giúp chúng hoạt động một cách thông minh và linh hoạt, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của cuộc sống hiện đại. Xem xét các tính năng ưu việt của lidar 3D, các ứng dụng robot trong nhà sẽ ngày càng trở nên phổ biến.

Robot tự hành sử dụng cảm biến lidar không chỉ giới hạn ở các công việc nhà thông thường. Chúng còn có tiềm năng lớn trong việc đảm bảo an ninh và hỗ trợ người già. Robot tuần tra an ninh có thể tự động giám sát khu vực, phát hiện và báo động các tình huống bất thường. Đối với người già, robot hỗ trợ có thể giúp họ di chuyển trong nhà, nhắc nhở uống thuốc và liên lạc với người thân khi cần thiết. Việc tích hợp AI cho robot và điện toán đám mây càng mở ra nhiều khả năng ứng dụng mới, giúp robot trở nên thông minh và hữu ích hơn.

Một trong những vấn đề quan trọng khi sử dụng cảm biến lidar là độ chính xác. Lidar có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng, vật liệu và khoảng cách. Để giải quyết vấn đề này, cần sử dụng các thuật toán lọc nhiễu và hiệu chỉnh dữ liệu. Ngoài ra, việc kết hợp Lidar với các cảm biến khác như IMU (Inertial Measurement Unit) có thể cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống định vị robot.

SLAM là một thuật toán mạnh mẽ cho phép robot đồng thời lập bản đồ môi trường và định vị chính nó. Tuy nhiên, SLAM có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là trong môi trường phức tạp. Để đảm bảo tính toán thời gian thực, cần sử dụng các thuật toán SLAM hiệu quả và tối ưu hóa phần cứng. Một số phương pháp bao gồm sử dụng điện toán đám mây cho robot và deep learning cho robot để giảm tải tính toán cho robot.

Gmapping là một gói phần mềm phổ biến trong ROS được sử dụng để lập bản đồ SLAM. Nó sử dụng dữ liệu từ cảm biến Lidar và odometry để tạo ra một bản đồ 2D của môi trường. Gmapping hiệu quả trong việc tạo ra bản đồ chính xác trong môi trường có nhiều đặc điểm. Quá trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu Lidar, xử lý và tích hợp chúng để tạo ra một bản đồ hoàn chỉnh. Bản đồ này sau đó được sử dụng cho điều hướng robot.

Dynamic Window Approach (DWA) là một thuật toán tránh chướng ngại vật thời gian thực cho robot di động. Nó hoạt động bằng cách lấy mẫu các vận tốc khả thi của robot và chọn vận tốc tốt nhất dựa trên một số tiêu chí, bao gồm khoảng cách đến chướng ngại vật, mục tiêu và vận tốc hiện tại. DWA đặc biệt phù hợp cho môi trường động, nơi chướng ngại vật có thể di chuyển bất ngờ.

Việc lựa chọn phần cứng phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của robot. Raspberry Pi 3B+ được chọn làm bộ não của robot vì khả năng tính toán mạnh mẽ và hỗ trợ ROS. Cảm biến RPLidar A1 được chọn vì kích thước nhỏ gọn, phạm vi hoạt động phù hợp và chi phí hợp lý. Các thành phần khác như động cơ, mạch điều khiển động cơ và cảm biến IMU được chọn dựa trên yêu cầu về hiệu suất và độ chính xác.

Phần mềm ROS được xây dựng theo cấu trúc mô-đun, cho phép dễ dàng thêm và sửa đổi các chức năng. Các gói ROS được sử dụng bao gồm gmapping để lập bản đồ, amcl để định vị và move_base để điều hướng. Các gói này được cấu hình và tích hợp để tạo ra một hệ thống robot hoàn chỉnh có khả năng tự hành trong môi trường trong nhà.

Độ chính xác của bản đồ được tạo ra bởi robot là một yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu suất điều hướng. So sánh bản đồ thu được với bản đồ thực tế cho thấy sự tương đồng cao, chứng tỏ khả năng lập bản đồ chính xác của robot. Tuy nhiên, vẫn có một số sai số nhỏ do các yếu tố như nhiễu cảm biến và lỗi odometry. Những sai số này có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng các thuật toán lọc và hiệu chỉnh dữ liệu tiên tiến hơn.

Thuật toán tránh chướng ngại vật được đánh giá dựa trên khả năng của robot trong việc tránh các vật cản tĩnh và động. Kết quả thử nghiệm cho thấy robot có khả năng tránh chướng ngại vật một cách an toàn và hiệu quả. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, robot có thể bị mắc kẹt trong môi trường phức tạp. Điều này có thể được cải thiện bằng cách sử dụng các thuật toán lập kế hoạch đường đi và tránh chướng ngại vật tiên tiến hơn.

Việc tích hợp machine learning và deep learning có thể cải thiện đáng kể khả năng của robot trong việc nhận dạng đối tượng, dự đoán hành vi và thích ứng với môi trường thay đổi. Các thuật toán deep learning có thể được sử dụng để huấn luyện robot nhận dạng các vật thể trong nhà, chẳng hạn như đồ đạc, người và vật nuôi. Điều này cho phép robot điều hướng một cách thông minh hơn và tránh các vật cản một cách hiệu quả hơn.

Hướng phát triển quan trọng khác là phát triển các ứng dụng thực tế cho robot dịch vụ trong gia đình. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm robot hút bụi, robot giao hàng trong nhà, robot hỗ trợ người già và robot tuần tra an ninh. Để phát triển các ứng dụng này, cần tập trung vào việc cải thiện tính dễ sử dụng, độ tin cậy và chi phí của robot.