Đồ án thiết kế robot lau sàn thông minh với công nghệ xử lý ảnh tại HCMUTE

Thiết kế cơ khí robot chú trọng đến tính gọn nhẹ, linh hoạt và khả năng di chuyển dễ dàng trong không gian hẹp. Hình dạng robot được thiết kế tối ưu hóa cho việc lau sàn, bao gồm phần thân chính, hệ thống bánh xe, và cơ cấu lau sàn. Cơ cấu lau sàn được thiết kế để đảm bảo hiệu quả làm sạch và tránh làm hỏng bề mặt sàn. Các bản vẽ kỹ thuật, bản vẽ kỹ thuật 3D, và các thông số kỹ thuật chi tiết của robot được trình bày đầy đủ. Vật liệu được lựa chọn phù hợp với môi trường hoạt động, đảm bảo độ bền và khả năng chịu lực. Mô hình 3D robot được sử dụng để mô phỏng và kiểm tra thiết kế trước khi chế tạo thực tế. Việc chế tạo robot tuân thủ các tiêu chuẩn kỹ thuật và an toàn. Giải pháp thiết kế hướng đến tính bền vững và khả năng bảo trì dễ dàng.

Thiết kế mạch điện tử của robot bao gồm mạch điều khiển động cơ, mạch xử lý tín hiệu cảm biến, và mạch giao tiếp không dây. Vi điều khiển PIC 16F887 đóng vai trò trung tâm trong việc điều khiển các thành phần khác của robot. Cảm biến siêu âm SRF05 được sử dụng để phát hiện vật cản. Mạch điện được thiết kế để đảm bảo sự ổn định và độ tin cậy cao. Sơ đồ mạch điện và các thông số kỹ thuật của các linh kiện được trình bày chi tiết. Quá trình hàn mạch được thực hiện cẩn thận để tránh lỗi. Việc lựa chọn các linh kiện điện tử phải đảm bảo chất lượng, độ bền và tương thích với hệ thống. Mạch điện được thiết kế để dễ dàng bảo trì và sửa chữa. Sơ đồ khối hệ thống điện mô tả rõ ràng các thành phần và mối liên hệ giữa chúng. Hệ thống điều khiển robot được thiết kế linh hoạt, cho phép mở rộng chức năng trong tương lai.

Thuật toán xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc xác định vị trí robot, phát hiện vật cản, và lập kế hoạch đường đi. OpenCV cung cấp các hàm sẵn có để thực hiện các thao tác xử lý ảnh cơ bản như làm trơn nhiễu, tách ngưỡng, phát hiện cạnh. Thuật toán cần được tối ưu để đảm bảo tốc độ xử lý nhanh và độ chính xác cao. Quá trình xử lý ảnh được chia thành các bước nhỏ, dễ hiểu và dễ dàng bảo trì. Kết quả xử lý ảnh được hiển thị trực quan trên giao diện người dùng, giúp người dùng theo dõi hoạt động của robot. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào các yếu tố như độ phức tạp của môi trường, yêu cầu về tốc độ xử lý, và độ chính xác mong muốn. Phát hiện cạnh và nhận dạng màu sắc là hai kỹ thuật quan trọng trong xử lý ảnh. Việc tích hợp phần mềm xử lý ảnh với phần cứng điều khiển robot cần được thực hiện một cách cẩn thận.

Sau khi xử lý ảnh, robot cần có khả năng nhận diện vật cản và lập kế hoạch đường đi hiệu quả. Nhận diện vật cản được thực hiện dựa trên việc phân tích hình ảnh, xác định vùng có vật cản và tính toán khoảng cách. Lập kế hoạch đường đi có thể sử dụng các thuật toán tìm đường như A*, Dijkstra, hoặc các thuật toán khác phù hợp với môi trường hoạt động. Tránh vật cản được thực hiện bằng cách điều chỉnh hướng di chuyển của robot dựa trên vị trí và hình dạng của vật cản. Robot cần có khả năng điều hướng linh hoạt để tránh va chạm với vật cản. Hệ thống điều khiển cần đảm bảo sự an toàn và hiệu quả trong quá trình robot di chuyển. Thuật toán lập kế hoạch đường đi cần được tối ưu để đảm bảo robot đến đích một cách nhanh chóng và hiệu quả. Mô phỏng quá trình nhận diện vật cản và lập kế hoạch đường đi là một bước quan trọng trong quá trình phát triển robot.

Hiệu quả làm sạch của robot được đánh giá thông qua các chỉ số như diện tích làm sạch, thời gian làm sạch, và độ sạch của bề mặt sàn. Kết quả thực nghiệm cho thấy robot có khả năng làm sạch hiệu quả trên các loại bề mặt sàn khác nhau. Khả năng tránh vật cản được đánh giá qua việc kiểm tra số lần va chạm với vật cản trong quá trình hoạt động. Thời gian hoạt động của robot phụ thuộc vào dung lượng pin và cường độ hoạt động. Tiêu thụ năng lượng của robot được đánh giá dựa trên công suất tiêu thụ của các linh kiện. Độ chính xác của hệ thống định vị được đánh giá thông qua việc so sánh vị trí thực tế của robot với vị trí mong muốn. Kết quả đánh giá được trình bày một cách rõ ràng và chi tiết.

Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc cải thiện hiệu quả làm sạch, tăng khả năng tránh vật cản, và mở rộng chức năng của robot. Việc tích hợp các cảm biến khác như cảm biến độ ẩm, cảm biến bụi, có thể giúp robot hoạt động thông minh hơn. Thuật toán xử lý ảnh có thể được cải tiến để tăng độ chính xác và tốc độ xử lý. Hệ thống điều khiển có thể được nâng cấp để cho phép robot hoạt động trong môi trường phức tạp hơn. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể giúp robot tự học hỏi và thích nghi với môi trường. Ứng dụng thực tế của robot lau sàn thông minh có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác như nhà máy, bệnh viện, và các khu vực công cộng.