Thiết kế chế tạo xe robot vận tải hàng nặng

Nội dung text: Thiết kế chế tạo xe robot vận tải hàng nặng

1. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 15 THIẾT KẾ CHẾ TẠO XE ROBOT VẬN TẢI HÀNG NẶNG DESIGN OF MOBILE ROBOTIC PLATFORM FOR HIGH LOAD TRANSPORTATION Cái Việt Anh Dũng, Lê Ngọc Huẩn, Nguyễn Việt Thắng, Nguyễn Đức Cảnh, Nguyễn Thành Sơn, Trịnh Trung Dũng, Lê Minh Khiêm, Phan Trần Thành Lợi, Thái Nhật An, Huỳnh Tấn Hưng, Nguyễn Hùng Tịnh Vũ, Nguyễn Huy Thiện Trường Đại học Quốc Tế Miền Đông, Bình Dương, Việt Nam Ngày toà soạn nhận bài 30/12/2020, ngày phản biện đánh giá 09/02/2021, ngày chấp nhận đăng 11/03/2021. TÓM TẮT Bài báo mô tả phương pháp thiết kế và điều khiển thiết bị xe robot chuyên dùng để vận tải các hàng hóa có khối lượng lớn. Cấu trúc được sử dụng ở đây gồm 2 bánh lái độc lập có gắn động cơ nằm chính giữa thân xe và 2 bánh tự lựa ở đầu thân, qua đó cho phép xe được lái bởi phương pháp vi sai vận tốc, với ưu điểm là có thể xoay vòng chuyển hướng xe tại chỗ mà không cần phải bẻ cua. Hệ thống treo được thiết kế tại mỗi bánh xe cho phép các bánh xe này luôn tiếp xúc với mặt đất, qua đó giảm thiểu rung lắc khi di chuyển. Thiết kế cơ khí theo dạng đa tầng với cấu trúc đơn giản nhưng cho phép chịu được tải trọng lớn. Hệ thống đã được lắp đặt và chạy thử nghiệm thực tế. Thuật toán định vị cũng đã được cài đặt trên robot cho phép thiết bị có thể hoạt động tự hành. Từ khóa: Xe robot chở tải nặng; Hệ thống treo cho xe robot; Phương pháp lái vi sai; Thiết kế đa tầng; Thuật toán điều khiển di chuyển bám theo người. ABSTRACT This paper describes the design method of a mobile robotic platform for high-load transportation as well as its control. The structure of the robot includes 2 independent motorized driven wheels that are located right at the middle of the platform and 2 other caster wheels that are located at the front and the back of the platform. This architecture allows the robot to realize a rapid change of direction simply by turning around itself. The suspension systems assembled at each wheel allow the wheels to keep contact with the ground permanently, thus minimizing vibrations of the platform during its motion. The platform design takes the form of a multi-level architecture which is simple but effective for high-load support. The system was tested in real scenario with success. A localization algorithm was also implemented onto the robot allowing it to operate autonomously. Keywords: Robotic platform for high-load transportation; Suspension system for mobile robot; Differential driving method; Multi-level structure design; Man tracking algorithm. lợi thế về nguồn nhân lực giá rẻ. Tuy nhiên, 1. GIỚI THIỆU trong bối cảnh thế giới đang hướng đến cuộc Việc sử dụng robot trong các nhà máy, xí cách mạng công nghiệp lần thứ 4, điều này sẽ nghiệp sản xuất trong nước hiện nay đang nhanh chóng thay đổi. Kỹ thuật Robot, cùng được xem là một nhu cầu rất cấp thiết khi với IOT, là một trong những công nghệ sẽ ngành sản xuất công nghiệp Việt Nam đang từng bước được đưa vào sử dụng hàng loạt nhanh chóng hiện đại hóa và tự động hóa các trong cuộc cách mạng này. Trong xu hướng quy trình sản xuất của mình nhằm tăng năng này, nhu cầu sử dụng xe robot để vận chuyển suất, nâng cao chất lượng để cạnh tranh trên sản phẩm và hàng hóa trong các nhà máy, xí quy mô toàn cầu. Việt Nam hiện vẫn đang có nghiệp tại Việt Nam là một nhu cầu có thật,
2. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 16 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh và khá bức thiết. Nhiều doanh nghiệp đã và vị trí mới của robot so với bản đồ đã được đang tiếp tục đề cập đến khả năng ứng dụng xác lập [7], [8]. Hiện nay, với sự xuất hiện công nghệ này tại các cơ sở sản xuất của họ. của công nghệ camera phát hiện độ sâu Hiện nay trong công nghiệp, ngoài sản phẩm (Kinect) [9] và công nghệ quét laser cánh tay máy công nghiệp truyền thống, thì (LIDAR, Light Imaging, Detection and sản phẩm xe robot (mobile robotic platform) Ranging) [10] với giá thành ngày càng thấp, ứng dụng chuyên chở hàng hóa (logistics) nhóm robot thứ ba này hứa hẹn sẽ xuất hiện cũng là một sản phẩm được đặt hàng ngày ngày càng nhiều trong các ứng dụng công càng nhiều. Các loại xe robot này có thể nghiệp cũng như dân dụng. được phân loại thành 3 nhóm có chức năng Trong bài báo này, nhóm tác giả mô tả hoạt động khác nhau như sau: thiết kế phần cứng cũng như thuật toán điều Nhóm thứ nhất là các robot chạy theo khiển cấp thấp của một xe robot chở hàng. đường dẫn (line following), tích hợp với các Xe robot được trang bị nhiều cảm biến hồng loại cảm biến phát hiện vật cản (ví dụ: hệ ngoại và siêu âm cho phép phát hiện vật cản thống Kiva Robots hoạt động trong kho của ở cự ly gần. Camera kinect được sử dụng cho Amazon) [1]. Công nghệ này đã được phát phép lập trình ứng dụng đi theo người. Ngoài triển từ lâu [2]. Hiện nay nhiều công ty đã ra, thiết bị sử dụng ắc quy có thể sạc hoặc có hoàn thiện công nghệ này và bán rộng rãi ra thể thay thế được, cho phép hoạt động liên thị trường (Kiva System [3]). Ngay cả ở tục lên đến 4, 5 tiếng đồng hồ. Phần 2 của bài trong nước cũng đã có nhiều nhóm nghiên báo mô tả chi tiết thiết kế cơ khí của xe cứu có đủ năng lực chế tạo và tích hợp hệ robot. Thiết kế là một cấu trúc đa tầng, đơn thống này vào các nhà xưởng, nhà máy. Tuy giản, dễ chế tạo, đồng thời cho phép chịu nhiên, công nghệ này chỉ phù hợp với các được tải trọng lớn. Phần 3 mô tả về hệ thống nhà xưởng, nhà máy có diện tích lớn do nó điều khiển. Các thuật toán đi theo người cũng đòi hỏi phải lắp đặt một hệ thống dây dẫn như hệ thống định vị robot cũng sẽ được giới trên mặt đất (dây màu hoặc dây bức xạ từ) và thiệu. không gian làm việc phải được sắp xếp trước, 2. THIẾT KẾ CƠ KHÍ với càng ít chướng ngại vật càng tốt. Xe robot chở hàng được thiết kế theo Nhóm thứ hai sử dụng cột mốc định vị dạng đa tầng xếp lớp với các trục chống bằng (beacons) cho phép định vị robot theo từng inox cho phép chịu tải trọng lớn. Việc sử vùng được phủ bởi các cột mốc này [4]. Hệ dụng các trục inox làm tác nhân chính chịu thống có thể được tích hợp với các cảm biến tải trọng cho xe cho phép dễ dàng thay đổi gắn trên robot cho phép định vị robot một thiết kế nhằm tăng hoặc giảm tải trọng tối đa, cách tức thời (odometry). Trong thập niên bằng cách thay đổi kích thước các trục inox. 90s, cảm biến IMU thường được sử dụng cho Ngoài ra, thiết kế này cho phép tháo lắp thiết chức năng này. Bộ lọc Kalman có thể được bị dễ dàng, đồng thời có thể linh hoạt bố trí sử dụng cho phép hiệu chỉnh sai số cộng dồn các linh kiện khác nhau (pin, bo mạch điều của cảm biến, đảm bảo hệ thống hoạt động khiển, máy tính, cảm biến, ) phía bên trong ổn định [5]. Hiện nay, công nghệ định vị xe robot. bằng cột mốc phát tín hiệu wifi [6] đã được nghiên cứu và đưa vào sử dụng rộng rãi trong 2.1. Thiết kế thân xe các ứng dụng robot dân dụng (robot hút bụi, Hình 1 thể hiện góc nhìn 3D của xe lau nhà) với độ chính xác cao. robot (đã tách chi tiết). Thân xe bao gồm 4 Nhóm thứ ba sử dụng camera, camera tấm kim loại nhôm xếp lớp chồng lên nhau hồng ngoại hoặc cảm biến quét laser, cho thành các tầng. Giữa mỗi 2 tấm sẽ có các trụ phép xây dựng bản đồ của môi trường xung đỡ bằng inox. Kích thước các trụ đỡ này quanh (SLAM – Simultaneous Localization được thiết kế theo tải tối đa mà xe robot có and Mapping) và cho phép liên tục cập nhật thể chở được. Hai bánh lái được kết nối với
3. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 17 thân xe thông qua 1 cặp phuộc nhún, tiếp xúc thứ hai có gắn các lò xo nén giảm chấn. Công tại các trục chịu lực bằng inox. dụng của các lò xo này là giữ cho các bánh tự lựa luôn tiếp xúc với mặt đất. Hai động cơ DC không chổi than với hộp số hành tinh được gắn trực tiếp vào 2 bánh xe lớn. Chuyển động quay của động cơ được đo bởi 1 cảm biến quang (encoder) 1000 xung được thiết kế nằm ngay bên trên động cơ. Tất cả chi tiết này hợp nhau thành 1 khối và được bố trí lắp chặt vào các tấm đế. Tấm đế bánh xe có kết nối với chi tiết tấm đế 1 thông qua một trục quay bằng inox (chi tiết Hình 1. Thiết kế chi tiết khung xe robot (góc trục quay đế bánh xe) và có thể chuyển động nhìn 3D đã tách chi tiết). quay xung quanh trục này. Tấm đế này đồng thời cũng kết nối với một đầu phuộc nhún thông qua trục quay bằng inox (chi tiết trục phuộc nhún). Đầu còn lại của phuộc nhún được kết nối với chi tiết tấm đế 3. Đây là phương án lắp phuộc nhúng gồm 3 khớp quay quen thuộc trên các loại xe gắn máy thông thường. 2.2. Thiết kế vỏ xe Hình 2. Thiết kế tầng thứ 1 của xe robot Hình 2 thể hiện thiết kế chi tiết của tầng thứ nhất. Xe có 2 bánh lái độc lập, có gắn động cơ DC không chổi than ở mỗi bánh, và 2 bánh tự lựa ở mỗi đầu xe. Cấu trúc này là cấu trúc lái vi sai, cho phép xe có thể tự xoay chuyển hướng tại chỗ mà không cần phải bẻ cua. Hai bánh tự lựa được gắn chặt với 2 tấm đế di động. Hai tấm đế di động này có thể trượt lên xuống giữa tấm đế thứ nhất và tấm đế thứ hai. Giữa 2 tấm đế di động và tấm đế Hình 3. Bản vẽ tách robot và phần vỏ
4. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 18 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh Bốn miếng vỏ xe bằng nhựa được thiết 3.2 Mô hình động học của xe robot kế để che kín toàn bộ thân xe robot, và có thể tháo lắp dễ dàng theo chiều từ ngoài vào trong dọc theo thân xe (xem hình 3). Trên 4 miếng vỏ xe có thiết kế các lỗ hở để đặt các cảm biến siêu âm và hồng ngoại, cũng như camera và bảng điều khiển. 3. HỆ THỐNG ĐIỆN ĐIỀU KHIỂN 3.1 Sơ đồ mạch điện Hình 5. Mô hình động học xe robot Sơ đồ hệ thống điện của robot được mô ● Oi (xi, yi) – Vị trí tâm của robot trong hệ tả như trên hình 4. trục tọa độ R0(O0, x0, y0) của bản đồ. Cụ thể, robot được dẫn động bởi 2 bánh ● xr, yr – Các véc tơ đơn vị của hệ trục tọa gắn với 2 động cơ không chổi than (sau đây độ Rr(Oi, xr, yr) gắn với xe robot. gọi là BLDC), hoạt động bằng nguồn điện một chiều 24V và được cấp xung bởi 2 ● α – Góc quay giữa véc tơ xr và véc tơ x0 driver. của bản đồ Mạch điều khiển chính được sử dụng là ● ωL – Vận tốc quay của bánh xe trái 2 bo Arduino Mega 2560. Bo thứ nhất có ● ωR – Vận tốc quay của bánh xe phải nhiệm vụ điều khiển tốc độ của 2 động cơ BLDC sử dụng thuật toán PID, đồng thời ● l – Khoảng cách giữa 2 bánh xe robot nhận giá trị của một hệ thống các cảm biến khoảng cách được gắn xung quanh robot. Hệ Vận tốc thẳng của xe robot trong bản đồ, đo thống cảm biến này bao gồm 12 cảm biến ở vị trí tâm robot, được tính bởi công thức: hồng ngoại và 6 cảm biến siêu âm, cho phép phát hiện tất cả các vật cản trong phạm vi 50 vvLR r vOLR   centimet. Bo thứ hai có nhiệm vụ nhận giá trị i 22 (1) từ cảm biến vị trí (sau đây gọi là GPS) và phân tích dữ liệu, đồng thời giao tiếp với Với r là bán kính của 2 bánh xe và vL và vR là người dùng thông qua 2 bộ phát sóng không vận tốc tịnh tiến tại 2 bánh xe. Vận tốc quay dây là bluetooth và PS2. ω (theo phương z0) của xe robot có thể được tính như sau: 2 vvRL 2r  RL  PS 2 Bluetooth Bộ định vị ll (2) S2 Từ [1] và [2], ta có thể suy ra công thức tính DC Mạch điều vị trí tức thời Oi (xi, yi) và góc quay tức thời α Đèn báo 1 12V khiển của robot như sau: Hệ cảm biến khoảng cách  0 S1 Driver x x v cos M i i0 Oi 1 DC 24V Đèn báo 2 Motor 1 y y v sin Driver i i0 Oi (3) M 2 Motor 2 3.3 Thuật toán điều khiển xe robot Hình 4. Sơ đồ tổng quát hệ thống điện cho Robot được điều khiển theo 2 chế độ là robot bằng tay và tự động (xem hình 6). Ở chế độ
5. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 19 điều khiển bằng tay, người dùng có thể dùng máy tính để điều khiển và giám sát vị trí của robot trên màn hình. Việc này đòi hỏi robot phải được kết nối với máy tính thông qua bộ thu phát sóng bluetooth. Trường hợp người dùng không muốn dùng máy tính, có thể sử dụng bộ tay cầm không dây PS2 để thực hiện việc điều khiển từ xa. Trong chế độ này, hệ thống cảm biến phát hiện vật cản có thể được bật hay tắt là tùy ý người dùng. Ở chế độ điều khiển thứ 2, chế độ vận hành tự động, người dùng sẽ gửi một mã lệnh yêu cầu robot đến các vị trí đã đánh dấu sẵn trước đó. Trong chế độ này, robot sẽ cần thu Hình 7. Giao diện người dùng trên thập dữ liệu từ hệ thống định vị GPS của máy tính hãng Marvelmind để nhận biết vị trí hiện tại Đối với chế độ tự động, trước khi cho của nó. Dựa trên vị trí hiện tại và vị trí cần robot tự vận hành, người dùng cần mở phần đến, robot sẽ tính toán và xoay một góc phù mềm giao diện trên máy tính để chỉ định các hợp, sau đó di chuyển theo đường thẳng tới vị trí cần đến cho robot (xem hình 7). Khi vị trí đích mong muốn. người dùng nhấp vào các điểm trên bản đồ và lưu vị trí đó lại, các điểm này được hiển thị bằng màu vàng trên bản đồ và được lưu vào file để có thể tự động mở lại ở lần hoạt động tiếp theo. Sau khi đã có vị trí hiện tại và các vị trí cần đi đến, robot sẽ thực hiện chế độ chạy tự động. Việc di chuyển từ điểm này đến điểm kia, ví dụ, từ điểm A đến điểm B, được thực hiện theo 2 bước: Bước 1, robot sẽ tính toán và quay một góc sao cho hướng đi tới của robot trùng với hướng của véc tơ AB. Bước 2, robot sẽ căn cứ vào khoảng cách từ vị trí hiện tại đến B để thực hiện việc tăng giảm tốc độ. Theo đó, nếu khoảng cách từ vị trí hiện tại đến B lớn, robot sẽ di chuyển nhanh. Ngược lại, nếu khoảng cách này ngắn, robot sẽ di chuyển chậm lại. Đồng thời, trên đường đi, robot cũng sẽ điều chỉnh vận tốc của 2 bánh sao cho mũi của robot luôn hướng về điểm B. 4. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Hình 8 thể hiện hình ảnh xe robot đã được lắp hoàn thiện. Robot được tiến hành chạy thử nghiệm khi không tải và khi có tải nặng 70 Kg. Việc thực nghiệm được thực hiện cả trên chế độ điều khiển bằng tay và Hình 6. Lưu đồ điều khiển tổng quát cho chế độ chạy tự động. robot
6. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 20 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh Ở chế độ điều khiển bằng tay, robot trên bản đồ, ở đây nhóm tác giả đánh dấu 3 được thử nghiệm cho di chuyển thẳng với điểm A, B và C. vận tốc 2 bánh xe lần lượt là 25 vòng/phút và - Bước 2, điều khiển bằng tay để robot di 50 vòng/phút, khi không tải và khi có tải. chuyển thẳng từ điểm này đến điểm kia trong Việc lấy mẫu dữ liệu vận tốc được tiến hành 3 điểm đó. mỗi 50 miligiây. Dữ liệu đáp ứng vận tốc của 2 bánh xe được mô tả trên hình 9_1 và hình Hình 10 hiển thị kết quả thực nghiệm mà 9_2, với đường xanh lá và xanh dương là vận hệ thống GPS trả về trên bản đồ máy tính. Ta tốc của mỗi bánh xe, trong khi đường đỏ là có thể thấy, khoảng cách từ A đến B là 9 mét vận tốc thiết lập (setpoint). Với các hệ số PID trên thực tế (đường đỏ). Tuy nhiên, dựa trên đã được thiết lập cố định, cả 2 bánh xe đều các giá trị mà hệ thống GPS trả về (điểm màu cho đáp ứng vận tốc khá giống nhau và đều xanh lá), khoảng cách AB đo được dựa là khá ổn định quanh vận tốc thiết lập. So sánh khoảng 7,9 mét. Tương tự, khoảng cách BC 2 trường hợp khi không tải và khi có tải nặng trên thực tế là 4,8 mét, nhưng giá trị mà GPS 70kg, đáp ứng của cả 2 bánh xe không có sự trả về là khoảng 5,5 mét. Điều này chứng khác biệt nào đáng kể. Nếu so sánh giữa 2 minh sai số giá trị giữa hệ thống GPS với giá vận tốc thiết lập khác nhau, có thể thấy với trị thực tế là phi tuyến. Ngoài ra, giá trị vị trí vận tốc 50 vòng/phút, đáp ứng của các động mà GPS trả về có sai số thay đổi tùy theo khu cơ chậm hơn, tuy nhiên thời gian xác lập vực. Đoạn từ A đến B, tín hiệu mà GPS trả về cũng chỉ khoảng 4 giây trước khi đạt đến có những đoạn nhiễu rất mạnh. Tuy nhiên, mức ổn định, so với khoảng khoảng 3 giây ở giá trị trả về trên đoạn BC và AC là tương vận tốc 25 vòng/phút. đối ổn định. Hình 8. Sản phẩm xe robot đã được lắp hoàn thiện. Hình 9_1. Kết quả thực nghiệm vận tốc của Độ chính xác của hệ thống GPS cũng 2 bánh xe. Hình a: Vận tốc thiết lập 25 được đo trong chế độ điều khiển bằng tay vòng/phút khi không tải. Hình b: Vận tốc qua 2 bước: thiết lập 50 vòng/phút khi không tải. - Bước 1, đánh dấu các vị trí trên mặt Ở chế độ vận hành tự động, nhóm chỉ sàn, và lưu vị trí của robot mà GPS trả về định 4 điểm A, B, C, D trên bản đồ. 4 điểm
7. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 21 này được lấy bằng cách di chuyển robot đến Hình 12 thể hiện kết quả thực nghiệm từng điểm và lưu lại tọa độ điểm đó theo giá khi cho robot chạy liên tục 3 vòng. Quỹ đạo trị mà GPS trả về. Sau đó, robot bắt đầu từ A của 3 vòng chạy gần như tương đồng nhau. làm vị trí đầu tiên, và di chuyển đến vị trí B. Tại mỗi điểm, robot cần xoay một góc Trong quá trình di chuyển đến B, robot cập tương ứng để hướng về điểm tiếp theo. Giá nhật vị trí của nó theo số vòng quay của 2 trị góc quay của robot, vì thế, sẽ thay đổi mỗi bánh xe. Khi đến B, robot sẽ cập nhật lại vị khi robot đến một trong các điểm A, B, C, D. trí của nó theo tín hiệu GPS trả về. Sau đó lại Hình 13 minh họa hướng của robot trong thời tiếp tục đi đến C và cập nhật vị trí tại đó, gian chạy 3 vòng ở trên. Có thể thấy, khi di tương tự với hành trình còn lại. chuyển từ A đến B, hướng của robot là Kết quả thực nghiệm được mô tả ở hình khoảng 90 độ, sau đó robot quay một góc từ 11. Đường màu đỏ là đường thẳng nối 4 điểm 90 độ sang 28 độ để hướng đến điểm C, và A, B, C, D. Các điểm tròn màu xanh dương thay đổi sang -83 độ để đến D trước khi là các điểm cập nhật vị trí của robot dựa trên chuyển thành -130 độ để trở về A. quãng đường đã đi, được đo bằng số vòng quay của 2 bánh xe. Các điểm màu xanh lá là tọa độ mà GPS liên tục trả về. Có thể thấy rằng mặc dù robot di chuyển trên đường thẳng, nhưng do bản đồ mà GPS trả về không tuyến tính với bản đồ thực tế, và tín hiệu GPS bị nhiễu nên giá trị trả về không chính xác. Do đó, nhóm đã sử dụng phương trình động học để tính toán vị trí hiện tại của robot, sau đó cập nhật lại giá trị mỗi khi đến một vị trí đích, là các điểm A, B, C, D. Hình 10. Kết quả thực nghiệm độ chính xác của GPS Hình 9_2. Hình c: Vận tốc thiết lập 25 vòng/phút khi có tải. Hình d: Vận tốc thiết Hình 11. Kết quả thực nghiệm việc di chuyển lập 50 vòng/phút khi có tải. tự động của robot qua 4 điểm
8. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 22 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh Hình 12. Kết quả chạy thực nghiệm 3 lần Hình 13. Hướng của robot trong quá trình di chuyển 5. KẾT LUẬN Ở bài báo này, nhóm đã thực hiện việc Robot có thể được điều khiển từ xa bằng thiết kế chế tạo một xe robot tự hành có khả máy tính hoặc tay cầm điều khiển thông qua năng vận chuyển tải trọng lớn. Xe robot được kết nối Bluetooth. Ở chế độ tự hành, nhóm thiết kế theo cấu trúc đa tầng xếp lớp với các nghiên cứu sử dụng hệ thống GPS indoor cho phép định vị robot bằng các cột mốc siêu âm. trục chống cho phép vừa chịu được tải trọng lớn, vừa có thể dễ dàng hiệu chỉnh thiết kế Kết quả thực nghiệm cho thấy robot có thể nhằm tăng hoặc giảm khả năng tải của robot. chạy tự hành theo các điểm trên bản đồ với Xe được điều khiển theo vi sai vận tốc, gồm 2 độ chính xác lặp lại cao. Hiện tại hệ thống có bánh chính có gắn động cơ và 2 bánh tự hành. khả năng vận hành ổn định với độ chính xác Ở mỗi bánh đều có hệ thống treo, đảm bảo sự lặp lại cao, phù hợp để sử dụng trong các ứng tiếp xúc của bánh xe so với mặt đường. dụng công nghiệp. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] E. Guizzo, Three Engineers, Hundreds of Robots, One Warehouse, IEEE Spectrum, Vol. 45, Issue 7, pp. 26-34, 2008. [2] R. A. Brooks, A Robust Layered Control System for a Mobile Robot, IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. RA-2, No. 1, pp. 14-23, 1986. [3] P. R. Wurman and al., Kiva Transporting Inventory Items, Patent n° US20140100690A1. [4] J. J. Leonard and H. F. Durrant-Whyte, Mobile Robot Localization by Tracking Geometric Beacons, IEEE Transaction of Robotics and Automation, Vol. 1, No. 3, pp. 376-382, 1991. [5] F. Chevalier and J. L. Crowley, Position Estimation for a Mobile Robot Using Vision and Odometry, Proceeding of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 2588-2593, 1992. [6] J. Biswas and M. M. Veloso, Wifi Localization and Navigation for Autonomous Indoor Mobile Robots, Proceeding of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 4379-4384, 2010. [7] T. Bailey and H. Durrant-Whyte, Simultaneous Localization and Mapping: Part II, IEEE Robotics and Automation Magazine, pp. 108-117, 2006.
9. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 23 [8] H. Durrant-Whyte and T. Bailey, Simultaneous Localization and Mapping: Part I, IEEE Robotics and Automation Magazine, pp. 99-108, 2006. [9] P. Fankhauser, M. Bloesch, D. Rodriguez, R. Kaestner, M. Hutter and R. Siegwart, Kinect V2 for Mobile Robot Navigation: Evaluation and Modeling, International Conference on Advanced Robotics, 2015. [10] U. Weiss and P. Biber, Plant Detection and Mapping for Agricultural Robots Using a 3D LIDAR Sensor, Robotics and Autonomous Systems, Vol. 59-5, pp. 265-273, 2011. Tác giả chịu trách nhiệm bài viết: Cái Việt Anh Dũng Trường Đại Học Quốc Tế Miền Đông Email: dung.cai@eiu.edu.vn Nguyễn Việt Thắng Trường Đại Học Quốc Tế Miền Đông Email: thang.nguyen@eiu.edu.vn