I. Giới thiệu bài toán lập bản đồ
Bài toán lập bản đồ là một trong những vấn đề cốt lõi trong lĩnh vực robot tự động. Robot được trang bị các cảm biến và thiết bị vật lý để thu thập thông tin về môi trường xung quanh. Nhiệm vụ chính của robot là di chuyển và lập bản đồ những khu vực mà con người không thể tiếp cận. Kỹ thuật SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) cho phép robot tự xác định vị trí của mình trong khi lập bản đồ. Việc giải quyết bài toán này không chỉ giúp con người nắm bắt thông tin về địa hình phức tạp mà còn mở ra khả năng cho robot hoạt động trong những môi trường nguy hiểm như dưới lòng biển hay trong các khu vực thiên tai. Luận văn này sẽ nghiên cứu các kỹ thuật hiện tại và đề xuất cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả của bài toán SLAM tự động, đặc biệt là thông qua việc sử dụng bộ lọc Kalman, một thành phần quan trọng trong các thuật toán SLAM hiện nay.
II. Lịch sử của SLAM
SLAM là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ robot nhưng vẫn còn tương đối mới. Sự phát triển của SLAM bắt đầu từ giữa những năm 1980 với những nghiên cứu của Smith và Durrant-Whyte, những người đã đưa ra mô hình cho sự không chắc chắn trong định vị. Bài báo của họ đã tạo nền tảng cho việc tìm kiếm giải pháp thực tế cho bài toán định vị robot. Sau đó, Cheesman, Chatila và Crowley đã chứng minh mối tương quan giữa các lỗi trong định vị và vị trí của các feature. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các thuật toán SLAM hiện đại mà chúng ta biết đến ngày nay. Sự phát triển này không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường không chắc chắn.
III. Cơ sở lý thuyết
Chương này sẽ trình bày các khái niệm lý thuyết cơ bản liên quan đến SLAM, bao gồm bộ lọc Kalman và các thuật toán liên quan. Bộ lọc Kalman là một công cụ mạnh mẽ cho việc ước lượng trạng thái của robot và các feature trong môi trường. Nó cho phép kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để cải thiện độ chính xác của việc định vị và lập bản đồ. Các khái niệm như nhiễu trắng, phân bố Gaussian và quá trình tuyến tính sẽ được thảo luận chi tiết. Việc hiểu rõ các khái niệm này là rất quan trọng để áp dụng vào thực tiễn và phát triển các thuật toán SLAM hiệu quả hơn. Ngoài ra, chương này cũng sẽ đề cập đến các hạn chế của kỹ thuật lọc Kalman và cách tiếp cận SLAM bằng Bayes, từ đó mở ra hướng nghiên cứu mới cho các thuật toán SLAM hiện đại.
IV. Thực nghiệm
Chương này sẽ trình bày mô hình thực nghiệm sử dụng robot Lego NXT để kiểm tra các thuật toán SLAM đã được phát triển. Các chương trình điều khiển robot sẽ được triển khai trên smartphone và máy tính cá nhân, cho phép theo dõi và giám sát quá trình lập bản đồ. Thực nghiệm sẽ giúp đánh giá hiệu quả của các thuật toán SLAM trong môi trường thực tế, từ đó rút ra những bài học kinh nghiệm và đề xuất cải tiến cho các nghiên cứu tiếp theo. Kết quả thực nghiệm sẽ được phân tích để xác định độ chính xác và tính khả thi của các phương pháp đã được nghiên cứu, đồng thời mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng robot khảo sát trong các lĩnh vực khác nhau.
