Giới thiệu dự án
Trong bối cảnh tự động hóa công nghiệp và cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0, xe tự hành dẫn đường tự động (Automated Guided Vehicle - AGV) đóng vai trò then chốt trong chuỗi cung ứng, kho vận thông minh và dây chuyền sản xuất tự động. Một trong những bài toán cốt lõi của AGV là khả năng bám quỹ đạo (line tracking) với độ chính xác cao, duy trì tính ổn định động học ở tốc độ cao và tự động xử lý chướng ngại vật tại các nút giao phức tạp.
Đồ án "Thiết Kế Hệ Thống Cơ Điện Tử Robot Dò Line Tại Trường Đại Học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM" được thực hiện bởi nhóm sinh viên Khoa Cơ khí (Trịnh Quang Đạt, Hà Như Thuần, Huỳnh Nguyễn Phong, Dương Lê Tuấn Anh) dưới sự hướng dẫn của GVHD ThS. Dương Văn Tú. Đồ án giải quyết bài toán thiết kế hoàn chỉnh một hệ thống robot tự hành tích hợp cơ khí chính xác, mạch điện tử xử lý tín hiệu, giải thuật điều khiển vòng kín và kiến trúc nhúng phân cấp.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| SA BÀN THỬ NGHIỆM |
| |
| [Khu vực vật cản 1] (R800) [Vị trí kết thúc 1] |
| +-----------------------+ .-------. |
| | Trụ Ø50mm ngẫu nhiên | / \ |
| +-----------------------+ / \ |
| (R500) / '---> [ĐÍCH 1] |
| [XUẤT PHÁT] ------------> (Ngã 3) ----< |
| (Bề rộng line 26mm) \ .---> [ĐÍCH 2] |
| (R500) \ / |
| +-----------------------+ \ / |
| | Trụ Ø50mm ngẫu nhiên | \ / |
| +-----------------------+ '------' |
| [Khu vực vật cản 2] (R800) [Vị trí kết thúc 2] |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
Mục tiêu kỹ thuật cụ thể của dự án:
- Thiết kế cơ khí tối ưu hóa động học: Xây dựng kết cấu vi sai 3 bánh (2 bánh chủ động dẫn động độc lập, 1 bánh tự lựa dẫn hướng), chống lật và chống trượt tại các khúc cua bán kính $R = 500\text{ mm}$ và $R = 800\text{ mm}$.
- Cụm cảm biến dò line độ phân giải cao: Phát triển thanh cảm biến 5 kênh quang điện (phototransistor kết hợp LED hồng ngoại) ứng dụng thuật toán xấp xỉ trọng số liên tục nhằm triệt tiêu hiện tượng dao động bậc thang của phương pháp so sánh ngưỡng nhị phân.
- Phát hiện và phân loại quỹ đạo có vật cản: Tích hợp cảm biến siêu âm HC-SR04 nhận diện vật cản hình trụ đường kính $\varnothing 50\text{ mm}$ tại khoảng cách $700\text{ mm}$ trước nút giao ngã ba.
- Kiến trúc điều khiển phân cấp Master - Slave: Sử dụng 02 vi điều khiển ARM Cortex-M3 (STM32F103C8T6) giao tiếp UART, phân tách hoàn toàn tác vụ tính toán quỹ đạo cấp cao và điều khiển động cơ vòng kín cấp thấp.
- Chỉ tiêu vận hành định lượng: Tốc độ danh định $v = 0.4\text{ m/s}$ ($400\text{ mm/s}$), sai số bám tâm đường dẫn $e \le \pm 3\text{ mm}$ (ngưỡng giới hạn cho phép $\le \pm 10\text{ mm}$ trên line rộng $26\text{ mm}$), sai số dừng vị trí cuối $\le \pm 5\text{ mm}$.
Phân tích và thiết kế giải pháp
Phân tích hiện trạng
Nghiên cứu tiến hành đánh giá ba hệ thống robot di động phổ biến làm cơ sở đối chuẩn (benchmarking):
| Thông số / Nền tảng | Fire Bird V Robot | Micro Maqueen | PiCar-S | Hệ thống đề xuất trong đồ án |
|---|---|---|---|---|
| Cấu trúc dẫn động | 2 bánh chủ động + 1 bánh tự lựa | 2 bánh vi sai mini | 4 bánh (cơ cấu lái Ackermann) | 2 bánh chủ động vi sai + 1 bánh tự lựa |
| Cảm biến dò line | Cảm biến IR rời rạc (White Line) | 2x Quang trở LDR rời rạc | 3x Cảm biến hồng ngoại IR | 5x Cặp Phototransistor bố trí ngang |
| Cảm biến vật cản | Sharp IR Range + Analog IR | Siêu âm HC-SR04 | Siêu âm HC-SR04 | Siêu âm HC-SR04 (quét góc $30^\circ$) |
| Tốc độ tối đa | $0.24\text{ m/s}$ | $0.28\text{ m/s}$ | $0.75\text{ m/s}$ | $0.40\text{ m/s}$ (vận hành ổn định) |
| Khối lượng toàn tải | $1100\text{ g}$ | $75.5\text{ g}$ | $500\text{ g}$ | $\approx 650\text{ g}$ |
| Độ chính xác bám line | Trung bình (dao động bước) | Thấp (chỉ 2 điểm đọc) | Khá (trượt góc khi cua) | Cao (xấp xỉ trọng số liên tục) |
So sánh cơ cấu lái:
(a) Vi sai 2 bánh + Bánh tự lựa --> Không trượt bên, tâm quay tức thời linh hoạt (ĐƯỢC CHỌN)
(b) 4 bánh góc quay trước bằng nhau --> Trượt ngang lốp khi vào cua, dễ lật ở tốc độ cao
(c) 4 bánh cơ cấu Ackermann --> Khử trượt tốt nhưng cơ khí phức tạp, cồng kềnh
Thiết kế hệ thống
1. Động lực học và Tính toán cơ khí
Kết cấu xe được tính toán dựa trên các ràng buộc chống lật và chống trượt:
-
Điều kiện chống lật: Momen do lực ly tâm không được vượt quá momen phục hồi do trọng lực: $$\frac{B}{H} \ge \frac{2 \cdot v_{max}^2}{R \cdot g} = \frac{2 \cdot 0.4^2}{0.5 \cdot 9.81} \approx 0.065$$ Chọn thông số thiết kế thực tế: Chiều rộng cơ sở $B = 160\text{ mm}$, chiều cao trọng tâm $H = 25\text{ mm} \rightarrow B/H = 6.4 \gg 0.065$ (đảm bảo chống lật an toàn tuyệt đối).
-
Điều kiện chống trượt bánh khi vào cua: $$v_{max} \le \sqrt{\mu \cdot g \cdot R}$$ Với hệ số ma sát lốp cao su trên sa bàn gỗ $\mu \approx 0.6$ và bán kính cong nhỏ nhất $R = 0.5\text{ m}$, vận tốc trượt giới hạn $v_{trượt} = \sqrt{0.6 \cdot 9.81 \cdot 0.5} \approx 1.71\text{ m/s} > 0.4\text{ m/s}$.
-
Tính chọn động cơ: Sử dụng động cơ DC giảm tốc GM25-370 tích hợp đĩa từ Encoder (12V, công suất $11\text{ W}$, tốc độ định mức $140\text{ rpm}$, momen xoắn cực đại $0.52\text{ Nm}$). Bánh xe dẫn động cao su đường kính $D = 85\text{ mm}$ ($r = 0.0425\text{ m}$). $$\omega_{bánh} = \frac{v}{r} = \frac{0.4}{0.0425} \approx 9.41\text{ rad/s} \implies n = \frac{60 \cdot 9.41}{2\pi} \approx 90\text{ rpm} < 140\text{ rpm}$$
-
Tính toán chuỗi kích thước và dung sai lắp ghép: Ứng dụng tiêu chuẩn TCVN 2245-99 với cấp chính xác IT8/IT9 cho khoảng cách hai tấm gá trục $125\text{ mm}$, dung sai độ đồng trục $\le 80\ \mu\text{m}$.
SƠ ĐỒ KHỐI HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ ĐIỀU KHIỂN:
+----------------------------------------------------------------------------+
| PIN LIPO 3S (11.1V - 12.6V) |
+-------------------------------------+--------------------------------------+
|
+----------------------------+----------------------------+
| |
v (12V) v (12V -> 5V LM7805 -> 3.3V AMS1117)
+------------------+ +------------------+
| DRIVER ĐỘNG CƠ | | MẠCH NGUỒN HẠ ÁP|
+--------+---------+ +--------+---------+
| | (5V / 3.3V)
| PWM / DIR |
+--------v---------+ UART (115200 bps) +--------v---------+
| SLAVE |<====================================>| MASTER |
| (STM32F103C8T6) | | (STM32F103C8T6) |
+---+----------+---+ +---+----------+---+
| | | |
| | Đọc xung | ADC | Trigger/Echo
+---v----+ +---v----+ +---v----+ +---v----+
|ĐỘNG CƠ | |ĐỘNG CƠ | | CỤM 5 | |CẢM BIẾN|
| TRÁI + | | PHẢI + | | CẢM | |SIÊU ÂM |
|ENCODER | |ENCODER | |BIẾN IR | |HC-SR04 |
+--------+ +--------+ +--------+ +--------+
2. Thiết kế Mạch Cảm Biến Dò Line
- Sử dụng cảm biến quang phản xạ TCRT5000 gồm LED phát hồng ngoại bước sóng $950\text{ nm}$ và Phototransistor NPN.
- Bố trí dãy 5 cảm biến nằm ngang với khoảng cách giữa hai cảm biến liền kề $d = 12\text{ mm}$, tối ưu hóa vùng chuyển trạng thái ($X_d$).
- Mạch ổn định dòng LED phát: Điện trở hạn dòng $R_1 = 330\ \Omega$ cho dòng thuận $I_F \approx 10\text{ mA}$; tải collector $R_2 = 10\text{ k}\Omega$ tạo dải điện áp ngõ ra Analog $0.2\text{ V} - 4.8\text{ V}$ đưa vào bộ chuyển đổi ADC 12-bit của STM32.
Methodology
Quy trình phát triển tuân thủ phương pháp kỹ thuật hệ thống Cơ điện tử (Mechatronics V-Model):
Yêu cầu đề bài ------> Phân tích động lực học ------> Mô hình hóa MATLAB
|
Kiểm nghiệm thực tế <-- Tích hợp Master-Slave <--- Thiết kế PCB & Cơ khí
- Đánh giá rủi ro: Hiện tượng trượt bánh khi gia tốc lớn được xử lý bằng giải thuật tăng giảm tốc hình thang; nhiễu quang học từ ánh sáng môi trường được xử lý thông qua thuật toán hiệu chuẩn động giá trị Max/Min trước khi chạy.
Implementation và kết quả
Development process
1. Thuật toán Hiệu chuẩn và Xấp xỉ Trọng số (Master)
Để triệt tiêu sai số phi tuyến giữa các kênh cảm biến, giá trị Analog thô $x_{j,i}$ được chuẩn hóa về thang đo $y_{j,i} \in [0, 1000]$: $$y_{j,i} = \frac{x_{j,i} - x_{min,i}}{x_{max,i} - x_{min,i}} \times 1000$$
Vị trí sai lệch thực tế của tâm robot so với tâm vạch kẻ ($e$) được tính toán bằng phương pháp trọng tâm (Weighted Centroid Algorithm): $$e = \frac{\sum_{i=0}^{4} W_i \cdot y_i}{\sum_{i=0}^{4} y_i}$$ Trong đó trọng số gán tương ứng cho 5 cảm biến là $W = {-2d, -d, 0, d, 2d}$ với bước khoảng cách $d = 12\text{ mm}$.
// Thuật toán tính toán sai số vị trí bám line trên STM32 (Master)
#define NUM_SENSORS 5
const float sensor_weights[NUM_SENSORS] = {-24.0f, -12.0f, 0.0f, 12.0f, 24.0f}; // mm
float Calculate_Line_Error(uint16_t adc_raw[NUM_SENSORS], uint16_t calib_min[NUM_SENSORS], uint16_t calib_max[NUM_SENSORS]) {
float weighted_sum = 0.0f;
float total_intensity = 0.0f;
for (int i = 0; i < NUM_SENSORS; i++) {
// Chuẩn hóa dải giá trị ADC [0, 1000]
float normalized = (float)(adc_raw[i] - calib_min[i]) / (float)(calib_max[i] - calib_min[i]) * 1000.0f;
if (normalized < 0.0f) normalized = 0.0f;
if (normalized > 1000.0f) normalized = 1000.0f;
weighted_sum += sensor_weights[i] * normalized;
total_intensity += normalized;
}
if (total_intensity < 50.0f) {
// Trạng thái mất line hoàn toàn
return 999.0f;
}
return (weighted_sum / total_intensity); // Trả về sai số e (mm)
}
2. Bộ điều khiển bám quỹ đạo PID và Động học vi sai
Từ sai số vị trí $e(t)$, bộ điều khiển PID bám line tính toán vận tốc góc mong muốn $\omega(t)$: $$\omega(t) = K_P \cdot e(t) + K_I \int_0^t e(\tau)d\tau + K_D \frac{de(t)}{dt}$$
Vận tốc dài đặt $v = 400\text{ mm/s}$, vận tốc đặt cho bánh trái ($v_{Le}$) và bánh phải ($v_{Ri}$) được giải mã qua mô hình vi sai: $$\begin{cases} v_{Le} = v - \dfrac{\omega \cdot B}{2} \ v_{Ri} = v + \dfrac{\omega \cdot B}{2} \end{cases}$$
+-------------+
Sai số e(t) ---->| PID LINE |----> Vận tốc góc w
+-------------+ |
v
Vận tốc dài v ----------------------->+-------------+---> v_Left ---> [PID Động cơ Trái]
| ĐỘNG HỌC |
| VI SAI |---> v_Right ---> [PID Động cơ Phải]
+-------------+
3. Nhận dạng hệ thống và Điều khiển vận tốc Động cơ (Slave)
Thực nghiệm nhận dạng đáp ứng quá độ vòng hở bằng phương pháp hàm truyền đạt mô hình động học động cơ: $$G(s) = \frac{K}{\tau s + 1} e^{-\theta s}$$ Kết quả nhận dạng thực nghiệm khớp với mô hình lý thuyết đạt độ tương đồng $Fit = 94.11%$. Dựa trên mô hình này, bộ điều khiển PID vận tốc vòng kín được thiết kế với chu kỳ lấy mẫu $T_s = 10\text{ ms}$, đọc hồi tiếp Encoder 330 xung/vòng (sau hộp số).
Testing và validation
ĐÁP ỨNG QUÁ ĐỘ BÁM LINE TẠI KHÚC CUA R500 (Vận tốc v = 400 mm/s)
Sai số e (mm)
+10 | Ngưỡng dung sai tối đa (+10mm)
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
+3 | - - - - - - - - .------. - - - - - - Ngưỡng thiết kế (+3mm)
| / \
0 |---------------+----------\---------------------> Thời gian t (s)
| \ /
-3 | - - - - - - - - - - - - - -'------' - Ngưỡng thiết kế (-3mm)
| - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
-10 | Ngưỡng dung sai tối đa (-10mm)
- Thử nghiệm phát hiện vật cản tại ngã ba: Cảm biến siêu âm quét cự ly $700\text{ mm}$ ở tần số lấy mẫu $20\text{ Hz}$ (chu kỳ $50\text{ ms}$). Nếu khoảng cách phát hiện $d_{obs} \le 750\text{ mm}$, Master kích hoạt thuật toán rẽ nhánh còn lại.
- Đo lường sai số thực nghiệm:
- Khúc cua bán kính $R = 800\text{ mm}$: Sai số lệch tâm $e_{avg} = \pm 1.2\text{ mm}$, cực đại $e_{peak} = \pm 2.1\text{ mm}$.
- Khúc cua gắt bán kính $R = 500\text{ mm}$: Sai số lệch tâm $e_{avg} = \pm 2.4\text{ mm}$, cực đại $e_{peak} = \pm 2.9\text{ mm}$ (thỏa mãn chỉ tiêu $\le \pm 3\text{ mm}$).
- Sai số vị trí dừng đích: $e_{stop} = \pm 3.2\text{ mm}$ (đạt chỉ tiêu $\le \pm 5\text{ mm}$).
Đổi mới và đóng góp
- Phương pháp xấp xỉ trọng số liên tục trên dãy cảm biến quang: Thay thế việc đọc mức logic 0/1 bằng xử lý tín hiệu tương tự (Analog), nâng độ phân giải đo vị trí từ mức rời rạc ($12\text{ mm}$) xuống mức dưới milimet ($< 0.5\text{ mm}$), loại bỏ hoàn toàn hiện tượng rung giật khi bám vạch.
- Kiến trúc tính toán phân tán Master - Slave: Tách biệt luồng xử lý nhận thức/quỹ đạo và luồng điều khiển chấp hành thời gian thực, giảm $65%$ độ trễ vòng lặp điều khiển (Latency giảm từ $45\text{ ms}$ xuống còn $10\text{ ms}$).
- Mô hình hóa dung sai cơ khí tích hợp: Ứng dụng chuỗi kích thước công nghiệp đảm bảo độ đồng tâm trục bánh xe $\le 80\ \mu\text{m}$, giúp xe không bị lệch hướng cơ học nội tại khi chạy thẳng.
+-----------------------------------------------------------------------------+
| BẢNG ĐỐI CHUẨN ĐỔI MỚI KỸ THUẬT |
+------------------------------------+-------------------+--------------------+
| Tiêu chí so sánh | Giải pháp cơ bản | Đề tài đồ án |
+------------------------------------+-------------------+--------------------+
| 1. Xử lý tín hiệu cảm biến | Nhị phân (ON-OFF) | Trọng số Analog |
| 2. Kiến trúc vi điều khiển | Đơn chip | Master - Slave kép |
| 3. Độ khớp mô hình động cơ (Fit) | Ước lượng mò | 94.11% thực nghiệm |
| 4. Khả năng chống trượt/chống lật | Không tính toán | Giải tích động học |
+------------------------------------+-------------------+--------------------+
Ứng dụng thực tế và triển khai
Kịch bản ứng dụng công nghiệp
- Hệ thống AGV kéo hàng trong xưởng may/điện tử: Vận chuyển khay linh kiện giữa các công đoạn theo vạch dẫn hướng từ tính hoặc quang học.
- Robot vận chuyển mẫu xét nghiệm bệnh viện: Di chuyển ổn định, êm ái, tránh rung lắc ảnh hưởng đến mẫu bệnh phẩm nhờ giải thuật PID mượt mà.
- Robot phân loại bưu kiện tại trung tâm Logistics: Điều hướng chính xác tại các ngã ba/ngã tư phân luồng hàng hóa tự động.
LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI VÀ THƯƠNG MẠI HÓA:
Giai đoạn 1 (Tháng 1-3) : Chuẩn hóa thiết kế phần cứng, đúc khung nhựa ABS nguyên khối
Giai đoạn 2 (Tháng 4-6) : Tích hợp module truyền thông không dây ESP32 (quản lý qua WiFi/Server)
Giai đoạn 3 (Tháng 7-12) : Thử nghiệm tải trọng 10kg trong môi trường nhà máy đối tác
Hạn chế và hướng phát triển
- Hạn chế hiện tại:
- Cảm biến quang TCRT5000 phụ thuộc vào chất lượng bề mặt nền và độ phản xạ ánh sáng (cần che chắn quang học kín).
- Cảm biến siêu âm HC-SR04 có góc quét cố định, chưa phát hiện được vật cản có biên dạng dẹt hoặc nằm ngoài góc quét $30^\circ$.
- Hướng nâng cấp mở rộng:
- Thay thế cụm cảm biến quang bằng Camera nhận diện hình ảnh AI (sử dụng OpenMV hoặc Raspberry Pi) để bám line phức tạp và nhận diện biển báo giao lộ.
- Áp dụng giải thuật điều khiển bám bền vững theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov hoặc LQR thay cho PID cổ điển.
- Tích hợp cảm biến quán tính IMU 6 trục (MPU6050) và bộ lọc Kalman để bù trượt bánh trong môi trường sàn trơn.
Đối tượng hưởng lợi
- Sinh viên khối ngành Kỹ thuật: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp luận thiết kế Cơ điện tử, từ tính toán giải tích cơ khí, vẽ mạch PCB đến lập trình vi điều khiển ARM.
- Kỹ sư R&D Robot di động: Bộ khung mã nguồn và phương pháp nhận dạng động cơ DC thực tế đạt độ tin cậy $94.11%$, rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm AGV.
- Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME): Cơ sở kỹ thuật giá thành thấp để chế tạo hệ thống xe tự hành nội bộ với chi phí phần cứng tối ưu ($< 2.000.000\text{ VNĐ/robot}$).
Câu hỏi thường gặp
1. Yêu cầu cấu hình phần cứng tối thiểu để tái lập dự án là gì?
Hệ thống yêu cầu 02 kit vi điều khiển STM32F103C8T6 (hoặc tương đương Cortex-M3/M4), mạch cầu H công suất L298N/TB6612, 02 động cơ DC GM25-370 có gắn Encoder kênh AB, 05 cảm biến hồng ngoại TCRT5000, 01 cảm biến siêu âm HC-SR04 và bộ nguồn pin LiPo 3S 11.1V dòng xả tối thiểu 20C.
2. Tại sao phương pháp xấp xỉ trọng số lại vượt trội hơn phương pháp so sánh ngưỡng nhị phân?
Phương pháp so sánh ngưỡng chỉ xuất tín hiệu $0$ hoặc $1$, làm bộ điều khiển chỉ nhận biết xe đang "lệch trái", "lệch phải" hoặc "trên vạch", dẫn đến tín hiệu điều khiển góc quay bị giật cục. Phương pháp xấp xỉ trọng số nội suy giá trị Analog liên tục của 5 mắt đọc, cho phép xác định độ lệch tâm chính xác đến $\pm 0.5\text{ mm}$, giúp tín hiệu điều khiển PID đầu ra trơn tru.
3. Việc chia cấu trúc 2 vi điều khiển Master - Slave có làm tăng độ trễ hệ thống không?
Giao tiếp UART giữa hai chip STM32 được cấu hình ở tốc độ cao $115200\text{ bps}$, kích thước gói dữ liệu điều khiển chỉ gồm $4\text{ bytes}$ (vận tốc đặt trái/phải), thời gian truyền mất $< 0.35\text{ ms}$. Đổi lại, việc giải phóng vi điều khiển Slave để chạy vòng lặp PID động cơ tần số $100\text{ Hz}$ và Master xử lý cảm biến tần số $50\text{ Hz}$ giúp tổng thời gian đáp ứng của hệ thống nhanh hơn $65%$ so với cấu trúc đơn chip.
4. Quy trình hiệu chuẩn dãy cảm biến quang diễn ra như thế nào trước khi xe vận hành?
Khi khởi động, robot kích hoạt chế độ Calibration: người vận hành quét dãy cảm biến qua nền trắng và đường line đen. Master lưu giá trị điện áp cực đại ($x_{max}$) và cực tiểu ($x_{min}$) của từng mắt đọc vào mảng dữ liệu. Trong quá trình chạy, mọi giá trị ADC đọc về đều được co giãn tuyến tính tự động theo dải đã học.
5. Robot xử lý như thế nào khi phát hiện vật cản ở cả hai nhánh rẽ?
Trong trường hợp phát hiện vật cản ở nhánh đầu tiên, robot tự động chuyển hướng sang nhánh thứ hai. Nếu tại nhánh thứ hai cảm biến siêu âm tiếp tục phát hiện vật thể $d \le 750\text{ mm}$, Master sẽ gửi lệnh dừng khẩn cấp ($v = 0$), kích hoạt còi báo và giữ nguyên trạng thái chờ can thiệp thủ công.
Kết luận
Đồ án "Thiết Kế Hệ Thống Cơ Điện Tử Robot Dò Line Tại Trường Đại Học Bách Khoa" đã hoàn thành xuất sắc toàn bộ mục tiêu thiết kế và vận hành đề ra. Thông qua sự kết hợp chặt chẽ giữa tính toán động lực học cơ khí chính xác, mạch xử lý tín hiệu analog độ nhạy cao và kiến trúc điều khiển phân cấp Master - Slave, hệ thống đạt tốc độ di chuyển ổn định $0.4\text{ m/s}$ với sai số bám quỹ đạo ấn tượng $\le \pm 2.9\text{ mm}$ tại các cung cua gắt bán kính $500\text{ mm}$.
Kết quả nghiên cứu của đồ án không chỉ khẳng định tính đúng đắn của phương pháp mô hình hóa và nhận dạng hệ thống thực nghiệm mà còn cung cấp một giải pháp thiết kế robot tự hành hoàn chỉnh, tin cậy, sẵn sàng chuyển giao và ứng dụng cho các mô hình xe tự hành AGV trong công nghiệp hiện đại.