Tối Ưu Đường Đi Cho Robot Và Di Chuyển Đa Robot Theo Đội Hình

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước

1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước

1.3. Mục tiêu đề tài

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Nội dung nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Mô hình toán hệ robot di động hai bánh vi sai

2.1.1. Động học thuận hệ robot di động hai bánh vi sai

2.1.2. Động học nghịch hệ robot di động hai bánh vi sai

2.2. Giới thiệu về hệ điều hành robot (ROS)

2.2.1. ROS filesystem level

2.2.2. ROS Computation graph level

2.2.3. ROS community level

2.3. Cài đặt ROS trên Jetson Nano

2.3.1. Cài đặt mạng và cấu hình

2.3.2. Cài đặt ROS Melodic

2.3.3. Thêm các biến môi trường và cài đặt ROS Dependencies

2.3.4. Cài đặt không gian làm việc

2.3.5. Cài đặt thư viện cần thiết và các gói chức năng của Lidar

2.4. Triển khai mô hình trong ROS

2.5. Bài toán travelling salesman problem (TSP)

2.6. Thuật toán tìm đường tối ưu

2.6.1. Thuật toán Dijkstra’s

2.6.2. Thuật toán Greedy Best First Search

2.7. Thuật toán giải bài toán TSP

2.7.1. Thuật toán Brute Force Search

2.7.2. Thuật toán tối ưu đàn kiến (ACO)

2.8. Gói Navigation stack trên ROS

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG

3.1. Yêu cầu thiết kế

3.2. Sơ đồ mô tả hệ thống

3.3. Thiết kế khung xe robot

3.4. Tính toán lựa chọn thiết bị

3.4.1. Máy tính nhúng Jetson Nano

3.4.2. Động cơ DC JGY-370

3.4.4. Driver điều khiển động cơ

3.4.5. Nguồn cấp cho board Jetson Nano và Driver L298N

3.4.6. Cảm biến gia tốc IMU-9250

3.4.7. Vi điều khiển Arduino Mega 2560

3.4.8. Cảm biến khoảng cách laser scan RPLidar A1-M8

3.5. Sơ đồ nguyên lý hệ thống

3.6. Mô hình robot thực tế

3.7. Điều khiển động cơ dc sử dụng bộ điều khiển PID

4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ PHẦN MỀM

4.1. Tổng quan hệ thống

4.2. Vẽ bản đồ môi trường (mapping)

4.2.1. Thuật toán Gmapping

4.3. Định vị robot (localization)

4.3.1. Mô hình chuyển động (motion model)

4.3.2. Mô hình quan sát (observation model)

4.3.3. Thuật toán định vị Monte Carlo

4.3.4. Bộ lọc hạt thích nghi cho định vị (AMCL)

4.4. Bài toán TSP và các bài toán mở rộng

4.4.1. Xử lý occupancy grid map

4.4.2. Áp dụng thuật toán A* vào occupancy grid map đã xử lý

4.4.3. Áp dụng thuật toán ACO giải bài toán ITSP

4.4.4. Áp dụng thuật toán ACO giải bài toán IMTSP

4.4.5. Triển khai thuật toán A* và ACO trên ROS

4.5. Bài toán đội hình

4.5.1. Thuật toán Dynamic Window Approach (DWA)

4.5.2. Thuật toán di chuyển theo đội hình

5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM

5.1. Kết quả mô phỏng

5.1.1. Vẽ bản đồ với Gmapping

5.1.2. Bài toán ITSP

5.1.3. Bài toán đội hình

5.2. Kết quả thực nghiệm

5.2.1. Điều khiển PID vận tốc bánh xe

5.2.2. Vẽ bản đồ với Gmapping

5.2.3. Bài toán ITSP

5.2.4. Bài toán IMTSP

5.2.5. Bài toán đội hình

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

6.1. Kết luận

6.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Tối Ưu Đường Đi Cho Robot

Trong bối cảnh công nghệ hiện đại, việc tối ưu hóa đường đi cho robot trở thành một trong những thách thức lớn nhất trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa. Các nghiên cứu hiện nay tập trung vào việc phát triển các thuật toán tối ưu nhằm cải thiện hiệu suất di chuyển của robot. Đặc biệt, việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa như thuật toán ACO (Ant Colony Optimization) đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc giải quyết bài toán TSP (Traveling Salesman Problem) cho robot.

1.1. Khái Niệm Về Tối Ưu Hóa Đường Đi

Tối ưu hóa đường đi cho robot liên quan đến việc tìm kiếm lộ trình ngắn nhất và hiệu quả nhất để robot di chuyển từ điểm xuất phát đến điểm đích. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu năng lượng tiêu thụ.

1.2. Vai Trò Của Robot Trong Tối Ưu Hóa

Robot ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như logistics, sản xuất và dịch vụ. Việc tối ưu hóa đường đi cho robot giúp nâng cao hiệu suất làm việc và giảm thiểu rủi ro trong quá trình hoạt động.

II. Thách Thức Trong Di Chuyển Đa Robot Theo Đội Hình

Di chuyển đa robot theo đội hình là một thách thức lớn trong lĩnh vực robot bầy đàn. Các robot cần phải phối hợp với nhau để duy trì đội hình trong khi vẫn tối ưu hóa đường đi. Điều này đòi hỏi các thuật toán phức tạp và khả năng giao tiếp hiệu quả giữa các robot.

2.1. Vấn Đề Giao Tiếp Giữa Các Robot

Giao tiếp giữa các robot là yếu tố quan trọng để duy trì đội hình. Các robot cần phải chia sẻ thông tin về vị trí và trạng thái của nhau để điều chỉnh hành vi di chuyển.

2.2. Thách Thức Về Tính Toán Đường Đi

Việc tính toán đường đi cho nhiều robot cùng lúc là một bài toán phức tạp. Các thuật toán cần phải đảm bảo rằng tất cả các robot đều di chuyển một cách đồng bộ và hiệu quả.

III. Phương Pháp Tối Ưu Đường Đi Cho Robot

Có nhiều phương pháp được áp dụng để tối ưu hóa đường đi cho robot, bao gồm các thuật toán như Dijkstra, A*, và ACO. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng loại bài toán cụ thể.

3.1. Thuật Toán Dijkstra

Thuật toán Dijkstra là một trong những thuật toán phổ biến nhất để tìm đường đi ngắn nhất. Nó hoạt động hiệu quả trong các mạng lưới có trọng số và đảm bảo tìm ra lộ trình tối ưu.

3.2. Thuật Toán A

Thuật toán A* kết hợp giữa Dijkstra và heuristic để tìm đường đi nhanh hơn. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng robot do khả năng tìm kiếm hiệu quả trong không gian lớn.

3.3. Thuật Toán ACO

Thuật toán ACO mô phỏng hành vi của đàn kiến trong việc tìm kiếm thức ăn. Nó đã được áp dụng thành công trong việc giải quyết bài toán TSP cho robot, giúp tối ưu hóa lộ trình di chuyển.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Tối Ưu Đường Đi

Tối ưu hóa đường đi cho robot không chỉ là lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các robot được tối ưu hóa có thể hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp như nhà kho, nhà máy sản xuất và trong các nhiệm vụ cứu hộ.

4.1. Ứng Dụng Trong Logistics

Trong ngành logistics, việc tối ưu hóa đường đi cho robot giúp giảm thời gian giao hàng và tiết kiệm chi phí vận chuyển. Robot có thể tự động hóa quy trình vận chuyển hàng hóa một cách hiệu quả.

4.2. Ứng Dụng Trong Sản Xuất

Trong sản xuất, robot được tối ưu hóa có thể di chuyển linh hoạt giữa các dây chuyền sản xuất, giúp tăng năng suất và giảm thiểu thời gian chết.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Tối Ưu Đường Đi Cho Robot

Tương lai của tối ưu hóa đường đi cho robot hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ với sự phát triển của công nghệ AI và machine learning. Các thuật toán sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn, giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ AI sẽ tiếp tục phát triển, giúp cải thiện khả năng ra quyết định của robot trong việc tối ưu hóa đường đi.

5.2. Tích Hợp Với Các Hệ Thống Khác

Tương lai sẽ chứng kiến sự tích hợp giữa robot và các hệ thống khác như IoT, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả.