Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế tự động hóa và phát triển của khoa học kỹ thuật, robot di động (mobile robot) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong đời sống và công nghiệp nhằm tiết kiệm nhân công, tăng tính linh hoạt và nâng cao tiện nghi sinh hoạt. Trên thế giới, các dạng robot phục vụ như robot hút bụi, robot lau sàn đã được nghiên cứu và thương mại hóa với nhiều công nghệ dẫn đường khác nhau. Tại Việt Nam, việc nghiên cứu, chế tạo và ứng dụng robot dịch vụ vào không gian thực tế tại các văn phòng, công sở vẫn còn gặp nhiều khó khăn do mức độ đầu tư và mức độ tiếp cận công nghệ mới còn hạn chế.

Đặc biệt, việc ứng dụng thị giác máy tính và công nghệ xử lý ảnh kết hợp điều khiển tự động để định vị và dẫn đường cho robot di động là một hướng tiếp cận hiện đại. Đề tài "Thiết kế chế tạo Mobile Robot lau sàn tránh vật bằng công nghệ xử lý ảnh" của tác giả Tô Tiến Kiệt, do Th.S Lê Thanh Tùng hướng dẫn tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (2016), được thực hiện nhằm xây dựng một mô hình robot lau sàn tự hành có khả năng nhận dạng môi trường, tránh chướng ngại vật và di chuyển theo quỹ đạo định trước.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể trong văn bản:

  1. Mục tiêu nghiên cứu:

    • Thiết kế hoàn thiện phần cơ khí là mô hình Mobile Robot và phần mạch điện để điều khiển robot, giao tiếp giữa robot và máy tính.
    • Thiết kế hoàn thiện cơ cấu lau sàn và hệ thống cấp nước.
    • Tìm hiểu lý thuyết và ứng dụng cơ bản công nghệ xử lý ảnh trong thị giác máy tính.
    • Thu nhận hình ảnh động từ camera (webcam) gắn phía trên khu vực làm việc và truyền về máy tính xử lý.
    • Nhận dạng màu sắc, xác định vị trí từng điểm đến, phát hiện các vật cản và tính toán lựa chọn đường đi tối ưu tới đích.
    • Ứng dụng cảm biến siêu âm gắn trên thân xe để tránh vật cản và tìm đường trong trường hợp camera không nhận diện được vật thể hoặc có đối tượng mới xuất hiện bất ngờ trong vùng hoạt động.

  2. Nhiệm vụ nghiên cứu:

    • Nghiên cứu phương pháp điều khiển Mobile Robot tìm đường dựa trên màu nền và nhận diện vật cản.
    • Xây dựng chương trình thu nhận chuỗi hình ảnh liên tục từ camera, truyền về máy tính máy chủ (Host Computer) để xử lý tách màu, xác định tọa độ vị trí vật cản và vị trí robot.
    • Tính toán tọa độ các điểm điều khiển và truyền dữ liệu điều khiển không dây xuống robot để bám theo quỹ đạo dẫn đến đích.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là chương trình tìm đường cho robot di động bằng xử lý ảnh, cùng thuật toán điều khiển robot di chuyển bám quỹ đạo kết hợp phản hồi từ cảm biến. Phạm vi không gian nghiên cứu là mặt sàn phẳng trong nhà (văn phòng, phòng làm việc) được bao quát bởi một camera quan sát toàn cảnh từ trên cao, kết hợp môi trường thực nghiệm với các vật cản nhân tạo có màu sắc phân biệt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa lý thuyết phần cứng vi điều khiển, kỹ thuật truyền thông không dây, cơ cấu truyền động cơ điện tử và lý thuyết thị giác máy tính/xử lý ảnh số.

Cơ sở lý thuyết và mô hình áp dụng

  1. Vi điều khiển PIC 16F887:

    • Sử dụng dòng vi điều khiển 8-bit kiến trúc Harvard, tập lệnh RISC của hãng Microchip.
    • Đặc tính kỹ thuật: tần số dao động thạch anh ngoài tối đa 20 MHz; điện áp hoạt động từ 2,0V đến 5,5V; 5 cổng I/O với 35 chân xuất/nhập; tích hợp 3 bộ Timer (Timer0, Timer1, Timer2), 14 kênh biến đổi ADC 10-bit; hỗ trợ các chuẩn giao tiếp nối tiếp USART, SPI, I2C và module tạo xung điều chế độ rộng PWM (Pulse Width Modulation).

  2. Thị giác máy tính và Xử lý ảnh số:

    • Biểu diễn ảnh số dưới dạng ma trận hai chiều $Z(X, Y)$ của các phần tử ảnh (pixel), với các mức xám $L = 2^B$ (với $B$ là số bit mã hóa cho mỗi điểm ảnh).
    • Không gian màu: Không gian RGB (hệ tọa độ Descartes với 3 kênh Đỏ, Lục, Lam), không gian màu HSV (gồm góc màu Hue $0^\circ - 360^\circ$, độ bão hòa Saturation $0 - 100%$, độ sáng Value/Brightness $0 - 100%$), không gian ảnh mức xám (Gray-scale) và ảnh nhị phân (Binary) thông qua giải thuật phân ngưỡng toàn cục.
    • Công thức chuyển đổi ảnh màu sang mức xám: $Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B$.
    • Kỹ thuật lọc số làm trơn nhiễu: Sử dụng bộ lọc trung vị (Median Filter) với cửa sổ lọc ma trận $3 \times 3$ trượt trên ảnh để loại bỏ nhiễu đốm (speckle noise) và nhiễu muối tiêu (salt-pepper noise) mà không làm suy giảm hoặc mờ đường biên sắc nét của vật thể.
    • Giải thuật theo dõi đối tượng CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean Shift): Phát triển từ giải thuật Mean Shift, sử dụng phân bố xác suất màu và cửa sổ dò tìm thích nghi liên tục. Kích thước cửa sổ tìm kiếm (chiều rộng $w$, chiều cao $h$) được điều chỉnh theo moment không gian bậc không $M_{00}$ thông qua công thức: $$w = 2\sqrt{\frac{M_{00}}{256}}, \quad h = 1.2w$$ Vị trí tâm đối tượng $(x_c, y_c)$ được xác định dựa trên các moment không gian bậc nhất $M_{10}, M_{01}$ và moment bậc không $M_{00}$: $$x_c = \frac{M_{10}}{M_{00}}, \quad y_c = \frac{M_{01}}{M_{00}}$$
    • Thư viện xử lý ảnh: OpenCV của Intel lập trình bằng ngôn ngữ C++, sử dụng các hàm chính gồm cv::cvtColor (chuyển đổi không gian màu), cv::inRange (tách ngưỡng màu trong đoạn giới hạn trên/dưới), và cv::findContours (trích xuất đường bao và biên dạng đối tượng).

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả kết hợp các phương pháp nghiên cứu sau:

  • Phương pháp nghiên cứu tài liệu: Khảo sát các tài liệu về robot di động, datasheet linh kiện điện tử (PIC16F887, L298, HC-05, SRF05, RC Servo MG996R), và tài liệu kỹ thuật thị giác máy tính OpenCV.
  • Phương pháp thực nghiệm, thử và sửa sai: Tiến hành lắp ráp, kiểm tra mạch điều khiển trên test board, đo đạc thông số giải tích mạch, sau đó thi công mạch in hoàn chỉnh. Thực nghiệm thuật toán xử lý ảnh trực tiếp với camera để hiệu chỉnh ngưỡng màu và độ nhạy ánh sáng trong thực tế.
  • Phương pháp tìm đường và tránh vật cản: Nghiên cứu và áp dụng phương pháp di chuyển theo dạng đường offset và phương pháp di chuyển theo đường xoắn ốc (spiral) bao phủ diện tích lau sàn kết hợp giải thuật tránh vật cản theo góc lệch tọa độ.
Thành phần nghiên cứu Công nghệ / Thiết bị / Phương pháp Chức năng chính
Xử lý trung tâm trên xe Vi điều khiển PIC 16F887 Nhận lệnh UART, xuất xung PWM điều khiển động cơ và đọc tín hiệu cảm biến
Xử lý thị giác trên PC Ngôn ngữ C++ kết hợp OpenCV Thu thập hình ảnh, lọc nhiễu median $3 \times 3$, tách màu HSV, thuật toán CAMSHIFT
Giao tiếp không dây Module Bluetooth HC-05 Truyền nhận dữ liệu không dây giữa máy tính và robot qua giao thức UART
Cảm biến cục bộ Cảm biến siêu âm SRF05 Đo khoảng cách phát hiện vật cản phía trước robot khi ngoài tầm quan sát của camera
Động cơ chấp hành Động cơ DC + RC Servo MG996R 2 động cơ DC dẫn động 2 bánh sau; 1 động cơ Servo MG996R bẻ lái bánh trước
Mạch công suất IC Cầu H L298 Khuếch đại công suất và đảo chiều điều khiển tốc độ động cơ DC

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống Mobile Robot lau sàn được triển khai theo mô hình điều khiển phân tán gồm 3 khối chính: Trạm xử lý máy tính (Host Computer với Camera quan sát), Kênh truyền thông không dây Bluetooth, và Khối phần cứng robot di động.

[ Camera quan sát trên cao (Jeway JW-5330) ]
                     | (Cáp USB)
                     v
[ Máy tính xử lý trung tâm (C++ / OpenCV) ]
  - Xử lý ảnh (RGB -> HSV, Lọc Median, Tách ngưỡng)
  - Định vị Robot & Vật cản (CAMSHIFT / Contours)
  - Tính toán quỹ đạo & Góc lệch điều khiển
                     |
                     v (Giao tiếp Bluetooth HC-05 / UART)
[ Khối điều khiển trên Mobile Robot ]
  - Vi điều khiển PIC 16F887
  - Mạch công suất L298 -> 2 Động cơ DC bánh sau
  - Điều khiển góc lái -> RC Servo MG996R bánh trước
  - Cảm biến khoảng cách siêu âm SRF05 (Tránh va chạm cục bộ)
  - Cơ cấu lau sàn & Khối cấp nước

1. Thiết kế phần cứng

  • Khung vỏ và cơ cấu chuyển động: Khung thân robot được chế tạo từ vật liệu nhựa mica với cấu trúc 3 bánh xe. Hai bánh sau là hai bánh chủ động được gắn độc lập với hai động cơ DC. Một bánh trước là bánh dẫn hướng được liên kết với trục của động cơ RC Servo MG996R, cho phép điều chỉnh góc lệch lái chính xác theo tín hiệu góc từ bộ xử lý.
  • Khối thu nhận hình ảnh: Sử dụng webcam Jeway JW-5330 (chuẩn HD) được lắp đặt cố định trên giá đỡ đặt trên cao hướng vuông góc xuống mặt sàn làm việc, đảm bảo bao quát toàn bộ vùng hoạt động của robot.
  • Mạch điện tử điều khiển: Bao gồm khối nguồn nuôi sử dụng Pin LiPo (Lithium Polymer), khối vi điều khiển PIC16F887 với mạch dao động thạch anh, module thu phát Bluetooth HC-05 cấu hình chân giao tiếp UART, mạch cầu H L298 điều khiển chiều quay và tốc độ động cơ DC qua hai kênh PWM, và cảm biến siêu âm SRF05 gắn ở mặt trước để phát hiện vật thể tầm gần.
  • Cơ cấu lau sàn và cấp nước: Tích hợp bộ phận giẻ lau tiếp xúc bề mặt sàn đi kèm hệ thống cấp nước dạng ẩm phân tích lực tì đè nhằm đảm bảo khả năng làm sạch các bề mặt sàn cứng văn phòng.

2. Thiết kế phần mềm và giải thuật điều khiển

Chương trình phần mềm điều khiển trên máy tính được xây dựng bằng C++ kết hợp OpenCV, thực hiện quy trình xử lý theo các bước:

  1. Thu nhận và tiền xử lý ảnh: Nhận luồng video từ webcam, chuyển đổi khung ảnh từ không gian màu RGB sang không gian màu HSV nhằm giảm thiểu sự phụ thuộc vào cường độ ánh sáng môi trường. Áp dụng bộ lọc trung vị $3 \times 3$ để khử nhiễu ngẫu nhiên.
  2. Nhận dạng và định vị đối tượng: Mặt trên của robot được dán hai điểm màu đánh dấu có màu sắc tương phản (Red và Green) để xác định tọa độ trọng tâm và hướng đầu xe (tính toán góc định hướng của robot). Vật cản trên sàn được nhận diện bằng phương pháp trích xuất biên findContours và phân ngưỡng màu thông qua hàm inRange.
  3. Tính toán quỹ đạo và tránh vật cản: Chương trình cung cấp hai chế độ đường đi: chế độ offset phủ bề mặt và chế độ đường xoắn ốc. Khi phát hiện vật cản nằm trên đường đi dự kiến, thuật toán tính toán góc lệch giữa vị trí hiện tại của robot và điểm đích trung gian để tạo đường vòng tránh vật cản.
  4. Truyền nhận dữ liệu: Tọa độ và lệnh điều khiển (tiến, lùi, quay trái, quay phải, góc bẻ servo) được đóng gói thành chuỗi ký tự và gửi qua cổng COM ảo tới module Bluetooth HC-05 để nạp vào thanh ghi UART của PIC 16F887.
  5. Xử lý tín hiệu cảm biến trên xe: Nếu trong quá trình di chuyển, cảm biến siêu âm SRF05 phát hiện chướng ngại vật nằm trong khoảng cách nguy hiểm (do điểm mù của camera hoặc vật thể di động mới xuất hiện), vi điều khiển PIC 16F887 sẽ tự động ngắt lệnh di chuyển hiện tại, dừng robot và thực hiện chuyển hướng an toàn.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày lý do chọn đề tài, khảo sát tổng quan tình hình nghiên cứu robot di động phục vụ trong nước và quốc tế (các công trình robot hút bụi, robot lau sàn mini, robot lau hồ bơi, robot tránh vật cản dùng Kinect, robot dùng camera toàn cảnh). Xác định mục tiêu thiết kế mô hình mobile robot 3 bánh lau sàn tích hợp hệ thống thị giác máy tính với camera gắn ngoài và các cảm biến trên xe. Thiết lập các yêu cầu kỹ thuật, đối tượng, phạm vi nghiên cứu và phương pháp tiếp cận thiết kế phần cứng kết hợp lập trình xử lý ảnh trên máy tính.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp hệ thống lý thuyết nền tảng phục vụ cho đề tài. Giới thiệu cấu trúc phần cứng của vi điều khiển PIC 16F887, cấu trúc các thanh ghi, chức năng các cổng vào/ra, các bộ định thời Timer 0, Timer 1, Timer 2 và cơ chế điều chế độ rộng xung PWM. Phân tích chi tiết lĩnh vực thị giác máy tính và các bước cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh số: thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân vùng ảnh, trích chọn đặc trưng, nhận dạng. Trình bày lý thuyết ảnh số, các không gian màu RGB, HSV, Gray-scale, Binary; cách tính biểu đồ Histogram phân bố cường độ sáng; giải thuật Mean Shift và CAMSHIFT với hệ thống công thức tính moment không gian; các hàm xử lý ảnh cơ bản trong thư viện OpenCV (cvtColor, inRange, findContours) và thuật toán lọc số trung vị (Median Filter) ma trận $3 \times 3$.

Chương 3: Thiết kế phần cứng và phần mềm

Trình bày toàn bộ quá trình tính toán, thiết kế và thi công hệ thống.

  • Phần cứng: Bản vẽ hình chiếu đứng, hình chiếu bằng của mô hình mobile robot 3 bánh khung mica; lựa chọn webcam Jeway JW-5330, module Bluetooth HC-05, cảm biến siêu âm SRF05, mạch cầu H L298, động cơ DC, động cơ servo RC Servo MG996R, nguồn pin LiPo và cơ cấu lau sàn kết hợp cấp nước có phân tích lực.
  • Phần mềm: Sơ đồ khối và lưu đồ giải thuật tổng thể của chương trình trên máy tính; các phương pháp quét quỹ đạo (phương pháp offset 5 trường hợp và phương pháp xoắn ốc 5 trường hợp); lưu đồ giải thuật xác định vị trí robot (dựa vào 2 điểm màu Red và Green), giải thuật xác định vị trí vật cản, giải thuật tính góc lệch và tránh vật; lưu đồ thuật toán điều khiển PIC 16F887 kết hợp xử lý tín hiệu cảm biến siêu âm.

Chương 4: Kết quả thi công phần cứng và phần mềm

Trình bày kết quả chế tạo thực tế của mô hình Mobile Robot hoàn chỉnh, mạch điện tử và cơ cấu lau sàn. Giao diện phần mềm điều khiển trên máy tính hiển thị luồng ảnh RGB, các cửa sổ theo dõi màu (Track Red, Track Green, Track Car, Track Offset). Công bố số liệu thử nghiệm thực nghiệm khả năng di chuyển bám tọa độ điểm và tránh vật cản của robot trên mặt sàn trong hai trường hợp chính: trường hợp sàn không có vật cản và trường hợp sàn có vật cản (vật cản nằm ở trung tâm mặt sàn và vật cản nằm ở rìa sàn).

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá tổng kết các mục tiêu đã hoàn thành của đồ án bao gồm thi công hoàn chỉnh phần cứng robot, xây dựng thành công chương trình xử lý ảnh trên máy tính có khả năng nhận dạng màu sắc, định vị robot và vật cản để truyền lệnh điều khiển qua Bluetooth. Đồng thời, chương này liệt kê các tài liệu tham khảo và cung cấp phần phụ lục chi tiết về cấu trúc bộ nhớ, thanh ghi của vi điều khiển PIC 16F887 (Port A, Tris A, các chế độ Timer, PWM) cùng toàn bộ mã nguồn chương trình viết cho PIC bằng ngôn ngữ C và mã nguồn chương trình xử lý ảnh trên máy tính bằng C++/OpenCV.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

Đồ án đã chế tạo thành công mô hình phần cứng Mobile Robot lau sàn và xây dựng hoàn chỉnh phần mềm điều khiển bằng xử lý ảnh, thu được các kết quả thực nghiệm sau:

  1. Về phần cứng và cơ khí:

    • Chế tạo hoàn chỉnh khung xe 3 bánh bằng mica với kích thước nhỏ gọn, cơ cấu truyền động 2 bánh sau dùng động cơ DC và bánh trước chuyển hướng dùng RC Servo MG996R hoạt động ổn định.
    • Mạch điều khiển tích hợp PIC 16F887, mạch công suất cầu H L298, module Bluetooth HC-05 và cảm biến siêu âm SRF05 vận hành đồng bộ, nhận lệnh chính xác từ máy tính.
    • Cơ cấu lau sàn tiếp xúc mặt sàn tốt, hỗ trợ làm sạch sàn trong quá trình di chuyển.

  2. Về phần mềm và xử lý ảnh:

    • Giao diện người dùng trên máy tính hiển thị trực quan dữ liệu hình ảnh thời gian thực, tách và bám chính xác 2 điểm màu đánh dấu trên lưng xe (Track Red và Track Green) để tính góc quay đầu xe, đồng thời khoanh vùng chính xác các chướng ngại vật màu sắc trên sàn.
    • Thực thi thành công thuật toán tính toán tọa độ đường đi và gửi dữ liệu điều khiển qua Bluetooth theo thời gian thực.

  3. Số liệu thực nghiệm di chuyển theo các kịch bản:

    • Đồ án đã tiến hành thực nghiệm đo đạc quãng đường và khả năng bám quỹ đạo tọa độ điểm của robot trong các điều kiện làm việc:
Kịch bản thực nghiệm Trạng thái vật cản Kết quả hoạt động của Robot Đánh giá khả năng đáp ứng
Kịch bản 1 Không có vật cản trên sàn Robot di chuyển tuần tự bám chính xác theo các tọa độ điểm đặt trước theo quỹ đạo offset. Di chuyển ổn định, sai số bám điểm thấp.
Kịch bản 2 Có vật cản nằm ở trung tâm mặt sàn Camera nhận diện chướng ngại vật, phần mềm tính toán lại đường đi, robot bẻ lái bánh trước tránh vật và tiếp tục hành trình đến đích. Tránh vật cản thành công, không xảy ra va chạm.
Kịch bản 3 Có vật cản nằm ở rìa mặt sàn Robot nhận dạng biên và vật cản ở rìa, tự động điều chỉnh bán kính quay vòng và hoàn thành đường quét lau sàn. Quỹ đạo điều chỉnh linh hoạt, bao phủ được diện tích sàn.

Đóng góp của đề tài

  • Xây dựng thành công một mô hình thực nghiệm hoàn chỉnh kết hợp giữa công nghệ xử lý ảnh từ camera bên ngoài (top-down view) với hệ thống điều khiển robot di động vi điều khiển cục bộ tại Việt Nam.
  • Kết hợp đa cảm biến: sử dụng thị giác máy tính làm kênh định hướng toàn cục (global path planning) và cảm biến siêu âm SRF05 làm kênh phát hiện va chạm cục bộ (local collision avoidance), tăng độ an toàn khi vận hành.
  • Đóng góp tài liệu kỹ thuật chi tiết về quy trình lập trình xử lý ảnh với C++/OpenCV kết hợp điều khiển PIC 16F887 qua giao tiếp không dây Bluetooth.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận trong văn bản

  • Hệ thống xử lý ảnh dựa vào màu sắc nên còn phụ thuộc nhiều vào điều kiện chiếu sáng của môi trường xung quanh; khi cường độ ánh sáng thay đổi mạnh có thể ảnh hưởng đến chất lượng phân ngưỡng màu.
  • Phạm vi hoạt động của robot bị giới hạn trong tầm quan sát của một webcam cố định gắn trên cao.
  • Cơ cấu lau sàn và cấp nước mới ở mức độ mô hình thử nghiệm cơ bản, chưa có hệ thống tự động giặt/vắt giẻ lau hoặc hút nước bẩn tự động.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp thuật toán xử lý ảnh để tăng tính thích nghi với sự biến thiên phức tạp của ánh sáng môi trường (ứng dụng các giải thuật nhận dạng nâng cao).
  • Tích hợp thêm các cảm biến phụ trợ và phát triển thuật toán tự lập bản đồ, dẫn đường tự hành không phụ thuộc hoàn toàn vào camera ngoài (như tích hợp camera trực tiếp trên xe hoặc cảm biến chiều sâu/Kinect).
  • Hoàn thiện cơ cấu cơ khí lau sàn: cải tiến bình chứa nước tự động, tích hợp thêm cơ cấu hút bụi và hệ thống vắt giẻ tự động nhằm nâng cao hiệu quả làm sạch thực tế.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành:

  • Ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Tự động hóa: Tham khảo thiết kế hệ thống điều khiển robot di động 3 bánh, cách phối ghép vi điều khiển PIC16F887 với mạch cầu H L298, động cơ DC, động cơ servo RC và cảm biến siêu âm SRF05.
  • Ngành Kỹ thuật Máy tính, Công nghệ Thông tin: Tham khảo phương pháp xây dựng ứng dụng xử lý ảnh thời gian thực bằng C++ và thư viện OpenCV, kỹ thuật chuyển đổi không gian màu HSV, giải thuật CAMSHIFT, và kỹ thuật lọc nhiễu trung vị.
  • Người làm đề tài về Robot dịch vụ: Tham khảo cấu trúc giao tiếp không dây giữa máy tính máy chủ và robot qua Bluetooth UART, cùng giải thuật tìm đường quét phủ diện tích sàn và tránh vật cản.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng phương pháp nào để xác định vị trí và hướng di chuyển của Robot trên mặt sàn?
Hệ thống sử dụng một webcam gắn trên cao nhìn vuông góc xuống sàn. Trên lưng robot được dán 2 điểm màu đánh dấu có màu sắc khác nhau (màu Đỏ - Red và màu Xanh lục - Green). Chương trình xử lý ảnh OpenCV trên máy tính sẽ nhận diện tọa độ của hai điểm màu này, từ đó tính toán ra tọa độ trung tâm và góc định hướng của robot so với hệ trục tọa độ của sàn.

2. Giải thuật xử lý ảnh nào được dùng để theo dõi đối tượng và lọc nhiễu trong đồ án?
Đồ án sử dụng giải thuật CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean Shift) dựa trên moment không gian để theo dõi đối tượng với kích thước cửa sổ thích nghi, kết hợp bộ lọc trung vị (Median Filter) kích thước ma trận $3 \times 3$ để khử nhiễu đốm và nhiễu muối tiêu mà không làm mờ biên ảnh.

3. Phần cứng của Mobile Robot sử dụng những linh kiện chính nào?
Robot được cấu tạo từ khung nhựa mica với 3 bánh xe (2 bánh sau chủ động gắn động cơ DC, 1 bánh trước gắn động cơ servo RC Servo MG996R để bẻ lái). Khối điều khiển trên xe gồm vi điều khiển PIC 16F887, mạch công suất cầu H L298, module Bluetooth HC-05, cảm biến khoảng cách siêu âm SRF05, và nguồn nuôi từ pin LiPo.

4. Robot xử lý như thế nào khi gặp vật cản ngoài tầm quan sát của camera hoặc vật cản xuất hiện bất ngờ?
Trong trường hợp camera không nhận diện được vật thể hoặc có đối tượng mới xuất hiện bất ngờ trong vùng hoạt động, cảm biến siêu âm SRF05 gắn ở mặt trước xe sẽ đo khoảng cách và gửi tín hiệu trực tiếp về vi điều khiển PIC 16F887 để dừng xe hoặc điều khiển rẽ hướng an toàn, ngăn ngừa va chạm.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế chế tạo Mobile Robot lau sàn tránh vật bằng công nghệ xử lý ảnh" của tác giả Tô Tiến Kiệt đã giải quyết thành công bài toán tích hợp giữa cơ khí, điện tử và thị giác máy tính trong mô hình robot phục vụ tự hành. Hệ thống đã hiện thực hóa việc định vị robot và nhận dạng chướng ngại vật từ luồng video webcam thời gian thực, tính toán quỹ đạo điều khiển và truyền lệnh không dây xuống vi điều khiển PIC16F887 trên xe một cách chính xác. Kết quả thực nghiệm trong cả hai trường hợp có và không có vật cản đã chứng minh tính khả thi của mô hình, tạo tiền đề kỹ thuật quan trọng cho các nghiên cứu phát triển robot dịch vụ văn phòng tại Việt Nam.