1 Chương 1. Giới thiệu Ni dung chnh 1.1 Xu hướng phát triển của robot hiện đại 1.2 Những vấn đề của robot di động 1.3 Mục tiêu đề tài và phương pháp thực hiện 1.4 Sơ lược về nội dung đề tài 2 Xu hướng phát triển của robot hiện đại 1.1. Theo dự đoán trong vòng 20 năm nữa mỗi người sẽ có nhu cầu sử dụng mt robot cá nhân như nhu cầu mt máy tính PC hiện nay và robot sẽ là tâm điểm của mt cuc cách mạng lớn sau Internet. Với xu hướng này, cùng các ứng dụng truyền thống khác của robot trong công nghiệp, y tế, giáo dục đào tạo, giải tr và đặc biệt là trong an ninh quốc phòng thì thị trường robot sẽ vô cùng to lớn. Robot đã có những bước tiến đáng kể trong hơn nửa thế kỷ qua. Robot đầu tiên được ứng dụng trong công nghiệp vào những năm 60 để thay thế con người làm những công việc nặng nhọc, nguy hiểm trong môi trường đc hại. Do nhu cầu sử dụng ngày càng nhiều trong quá trình sản xuất phức tạp nên robot công nghiệp cần có những khả năng thch ứng linh hoạt và thông minh hơn. Ngày nay, ngoài ứng dụng sơ khai ban đầu của robot trong chế tạo máy thì các ứng dụng khác như trong y tế, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, đóng tàu, xây dựng, an ninh quốc phòng đang là đng lực cho sự phát triển của ngành công nghiệp robot. Có thể kể đến những loại robot được quan tâm nhiều trong thời gian qua là: tay máy robot (Robot Manipulators), robot di đng (Mobile Robots), robot phỏng sinh học (Bio Inspired Robots) và robot cá nhân (Personal Robots). Robot di đng được nghiên cứu nhiều như xe tự hành trên mặt đất AGV (Autonomous Guided Vehicles), robot tự hành dưới nước AUV (Autonomous Underwater Vehicles), robot tự hành trên không UAV (Unmanned Arial Vehicles) và robot vũ trụ (Space robots). Với robot phỏng sinh học, các nghiên cứu trong thời gian qua tập trung vào hai loại chnh là robot đi b (Walking robot) và robot dáng người (Humanoid robot). Bên cạnh đó các loại robot phỏng sinh học như cá dưới nước, các cấu trúc chuyển đng phỏng theo sinh vật biển cũng được nhiều nhóm nghiên cứu, phát triển. Những vấn đề của robot di động 1.2. Robot di đng được định nghĩa là mt loại xe robot có khả năng tự di chuyển, tự vận đng, dưới sự điều khiển tự đng để thực hiện tốt những công việc được 3 giao. Môi trường hoạt đng của robot có thể là đất, nước, không kh, không gian vũ trụ hay là sự tổ hợp của các môi trường trên. Bề mặt địa hình robot di chuyển có thể là bằng phẳng hoặc thay đổi lồi lõm. Những ứng dụng thực tế đòi hỏi những robot di đng có tính tự đng cao và những kỹ thuật hiện đại, bao gồm sự đa dạng của những cảm biến rẻ mà đáng tin cậy và tnh toán điện tử công suất làm tăng tnh tự đng hóa của robot di đng. Tính tự đng hóa có nghĩa là robot phải dựa vào chính khả năng của nó để xuất ra những dữ liệu vận hành có ích từ b phận cảm biến và tự nó đưa ra quyết định thích hợp. Mt trong các yêu cầu cơ bản của robot tự đng thực thụ là khả năng định hướng tốt trong phạm vi môi trường chưa xác định và hình dung ra mt bản đồ định hướng. Bằng cách sử dụng những quan sát thích hợp từ môi trường, kết hợp với bản đồ cùng lúc để định hướng cho robot đang là mt yêu cầu cần nghiên cứu cho robot di đng. Việc đồng thời định vị và vẽ bản đồ cùng lúc là mt phương pháp chung có liên quan đến việc triển khai mt hệ thống di đng trong môi trường chưa xác định. Đối với mt robot di đng tự đng, định hướng là mt công việc để di chuyển mt cách an toàn từ nơi này đến nơi khác. Việc định hướng gặp nhiều khó khăn do nhiều vấn đề khá phức tạp. Vấn đề gây trở ngại chính là những hạn chế của việc ước tnh năng lượng, những khó khăn trong việc phát hiện và nhận biết đối tượng, những khó khăn trong việc tránh xung đt với các đối tượng khác nhau, và những khó khăn liên quan tới việc sử dụng thông tin cung cấp từ môi trường. Mục tiêu đề tài và phương pháp thực hiện 1.3.  Mục tiêu đề tài: Xây dựng mô hình mobile robot có khả năng tự đng dò tìm và di chuyển đến điểm đch. Ngoài khả năng định hướng, robot phải tránh được các vật cản có trên quãng đường di chuyển. Mục đch sâu xa của đề tài là phát triển mt robot tự đng thông minh, có thể được sử dụng trong lĩnh vực phục vụ con người, giúp việc như 4 robot hướng dẫn du khách hoặc làm mt số công việc đơn giản trong văn phòng hoặc tại gia như mang café, hút bụi, lau nhà, …  Phương pháp thực hiện: Thiết kế mô hình mt robot di đng tự đng, trong đó bao gồm phần gia công cơ kh, mạch công suất, mạch vi điều khiển, đồng thời kết hợp kỹ thuật xử lý ảnh thông qua máy tính (hay thị giác máy tính). Khối thị giác được chọn là thiết bị chơi game Kinect, thông qua xử lý từ máy tính nó sẽ kết hợp với mạch vi điều khiển giúp robot có khả năng định hướng về đch và tránh vật cản hoàn toàn tự đng. Sơ lược về nội dung đề tài 1.4. Ni dung đề tài bao gồm 5 chương:  Chương 1: Giới thiệu: Sơ lược về ni dung đề tài.  Chương 2: Phát hiện vật cản tính góc lái và xác định điểm đích: giới thiệu đánh giá mt số phương pháp tránh vật cản và tìm ra phương pháp tối ưu nhất. Cuối cùng tìm hiểu thuật toán tìm điểm đch bằng màu sắc.  Chương 3: Chương trình điều khiển: Bao gồm ni dung chương trình điều khiển và lưu đồ thuật giải.  Chương 4: Kết quả thực nghiệm: Ni dung chương 4 tập trung vào các thuật toán để điều khiển robot.  Chương 5: Kết luận và hướng phát triển: Ni dung chương 5 trình bày tóm tắt các kết quả mà đề tài đã đạt được và hướng phát triển để khắc phục những giới hạn nhằm hoàn thiện đề tài tốt hơn. 5 Chương 2. Phát hiện vật cản tính góc lái và xác định điểm đích Ni dung chnh 2.1 Phương pháp tránh vật cản 2.2 Thuật toán tránh vật cản 2.3 Xác định vật thể đích 6 Phương pháp tránh vật cản 2.1. Tránh vật cản luôn là bài toán thờng gặp trong robot di đng, đối với những ứng dụng trong nhà thì môi trờng mà robot di chuyển trong đó luôn là môi trờng đng và phức tạp, trong đó có nhiều vật cản và vị trí của những vật cản có thể ở bất kỳ đâu trên đờng di chuyển của robot. Rất nhiều phơng pháp tránh vật cản cho robot di đng đã đợc nghiên cứu và phát triển, trong phần dới đây sẽ đề cập mt số phơng pháp tránh vật cản tiêu biểu. 2.1.1. Phương pháp Bug Phơng pháp Bug là phơng pháp tránh vật cản cơ bản nhất, đây là phơng pháp mô phỏng theo sự di chuyển của loài kiến. Theo đó, khi robot di chuyển và gặp chớng ngại vật trên đờng đi thì robot sẽ di chuyển vòng quanh vật cản. Sau khi di chuyển hết mt vòng chu vi vật cản robot sẽ xác định vị tr điểm nằm trên đờng chu vi gần nhất với điểm đch, tại điểm này robot sẽ di chuyển thoát ra và đi về điểm đch nh trong hình 2.1a. Tuy nhiên phơng pháp này lại không hiệu quả nh mong muốn nên đã có mt số cải thiện và tạo ra phơng pháp Bug2. Trong phơng pháp Bug2 thì điểm thoát của robot là giao điểm giữa đờng di chuyển quanh vật cản và điểm nối giữa điểm xuất phát và điểm đch nhtrong hình 4.1b. Hình 2.1: Phương pháp tránh vật cản Bug  Ưu điểm: + Đơn giản, dễ thực hiện. 7 + Xác định được đường biên của vật cản.  Nhược điểm: + Robot phải dừng lại trước vật cản để thu thập thông tin. + Do phương pháp này robot sẽ di chuyển quanh chu vi vật cản nên tốc đ xử lý chậm. + Phụ thuc vào khoảng cách từ robot tới vật cản. + Phụ thuc vào bề mặt, hình dáng của vật cản. 2.1.2. Phương pháp Potential Field Trong phơng pháp Potential Field đợc đề xuất bởi Khatib, thì robot đợc xem là mt chất điểm di chuyển trong môi trờng mà trong đó chất điểm này chịu tác đng của trờng lực ảo đợc tạo ra bởi đch và các vật cản. Trong đó, trờng lực tạo ra bởi đch gọi là trờng lực hút và trờng lực đẩy đợc tạo ra từ các vật cản. Trờng lực đợc biểu diễn bằng những vecto lực và tùy vào vị trí của robot so với đch và vật cản mà vecto lực có đ lớn và hớng khác nhau. a) Trường lực hút Trờng lực hút được hút thể hiện tơng quan về vị trí giữa đch và các điểm vị trí robot trong môi trờng nh trong hình 2.2. Vị tr robot càng xa đch thì đ lớn của vecto lực hút càng lớn và ngợc lại. Hàm thế năng của trờng lực hút đợc định nghĩa dới dạng hàm parabol: U att (q) =   k att d 2 goal (q) (2.1) Trong đó, k att là hê số tỷ lệ dơng và d goal là khoảng cách từ điểm đch tới robot. Hàm thế năng là không âm và có giá trị cực tiểu khi robot ở vị tr đch khi đó U att (q)=0. 8 Hình 2.2: Trường lực hút biểu diễn dưới dạng biểu đồ điểm và vecto lực. b) Trường lực đẩy Trờng lực đẩy thể hiện mối tơng quan về vị trí giữa robot và vật cản nh trong hình 2.3. Vecto lực đẩy có đ lớn càng lớn khi robot di chuyển gần đến vật cản và nhỏ dần khi robot di chuyển ra xa vật cản. Tuy nhiên, vecto lực đẩy không ảnh hởng đến sự di chuyển của robot khi robot có khoảng cách đủ xa so với vật cản. Do đó hàm thế năng của trờng lực đẩy đợc định nghĩa: U rep (q)=                          (2.2) Trong đó là k rep hệ số tỷ lệ dơng, d(q) là khoảng cách từ robot đến vật cản. d 0 là hằng số dơng đợc gọi là khoảng cách ảnh hởng của vật cản đối với robot. Hàm thế năng của trờng lực đẩy U rep mang giá trị dơng trong khoảng cách gần với vật cản và tiến đến vô cùng khi nằm trong vùng vật cản. Khi robot tiến ra xa vật cản với khoảng cách lớn hơn d 0 thì trờng thế đẩy tiến về giá trị 0. 9 Hình 2.3: Trường lực đẩy biểu diễn dưới dạng biểu đồ điểm. c) Tổng hợp lực ảo Robot di chuyển trong môi trờng và chịu ảnh hởng của trờng lực tổng hợp, bao gồm trờng lực hút và trờng lực đẩy. U(q) = U att (q) +      (2.3) Trong U att (q) là thế năng hút liên quan đến đch và    là thế năng đẩy liên quan đến vùng vật cản. Sự ảnh hởng của thế năng hút sẽ kéo robot về hớng mục tiêu, trong khi thế năng đẩy sẽ đẩy robot ra khỏi vật cản. Vecto của lực ảo (p) đợc cho bởi gradient của vecto U: (p) = −U(q)= -   (2.4) Vecto  đợc định nghĩa là tổng của hai vector F att (q) = −U att của thế năng hút và F rep (q) = −U re p của thế năng đẩy.  (q) =  rep (q) +  att (q) (2.5) Lực  là lực dẫn của robot, hớng của lực  là hớng di chuyển của robot và cờng đ lực thể hiện tốc đ của robot nh hình 2.4. 10 Hình 2.4: Tổng hợp lực ảo tác đng lên robot  Ưu điểm: + Phù hợp môi trường đơn giản không có nhiều vật cản. + Phương pháp này phù hợp với tránh vật cản bằng cảm biến siêu âm.  Nhược điểm: + Sập bẫy khi di chuyển đến ngõ cụt tạo bởi nhiều vật cản phức tạp. + Không qua được khe giữa hai vật cản. + Dao đng khi gặp vật cản: hạn chế này sảy ra ở việc tính toán thuật toán. + Dao đng khi đi trong ngõ hẹp: nguyên nhân do robot nhận được lực đẩy từ cả hai bức tường. 2.1.3. Phơng pháp Vecto Field Histogram (VFH) Vecto Field Histogram (VFH) đợc giới thiệu bởi Borenstein và Korem là phơng pháp tránh vật cản mà sử dụng biểu đồ lới hệ tọa đ Đề Các hai chiều (histogram grid) để mô tả môi trờng. Biểu đồ đợc cập nhật liên tục nhờ những dữ liệu khoảng cách đo đợc bởi cảm biến. Trong phơng pháp VFH có ba bớc thực hiện chính:  Bước 1: Xây dựng biểu đồ lưới hệ tọa đ Đề Các hai chiều về môi trường [...]... thì robot coi đó là vùng vật cản còn những sector còn lại là vùng không có vật cản Ví dụ trên trả lời được câu hỏi phía trước mặt của robot có vật cản hay không có vật cản, nếu có thì vật cản nằm ở đâu, khoảng cách so với robot là bao nhiêu và kích thước của vật cản là như thế nào? Do chia nhỏ khung hình độ sâu ra thành các sector nên trong đề tài robot khả năng nhận dạng chính xác được những vật cản. .. của vật thể phải đuợc chụp ở nhiều góc nhìn Hình 4.4: Hình ảnh vật thể đích 4.2 Kết quả thực nghệm của robot Robot có khả năng di chuyển tới điểm đích nếu trên đường về đích xuất hiện vật cản thì robot kết hợp tránh vật cản Hình 4.5, 4.6 là kết quả đường di chuyển của robot đến điểm đích mà trên đường đi không xuất hiện vật cản Hình 4.7, 4.8 là kết quả đường đi tới điểm đích mà xuất hiện 1 vật cản. .. động phù hợp để robot không đến quá gần vật cản nhưng không quá lớn sẽ gây trạng thái dao động cho robot khi đi qua không vùng hẹp Tốc độ di chuyển khi vào vùng vật cản phải nhỏ để tránh cho robot rơi vào trạng thái mù Hình 4.1: Ảnh camera tránh vật cản 31 Hình 4.2: Ảnh độ sâu Hình 4.3: Biểu đồ histogram vật cản 32 4.1.2 Thuật toán nhận dạng vật thể đích Kết quả thuật toán nhận dạng vật thể đích... Thuật toán tránh vật cản Trong quá trình di chuyển đến điểm đích vật cản sẽ xuất hiện trên đường đi Thuật toán đặt ra đó là robot sẽ xác định chính xác đó là vật cản và tính toán góc lái để di chuyển qua vùng vật cản một cách an toàn Để giải quyết vấn đề này nhóm thống nhất rằng phương pháp tránh vật cản của VFH là tối ưu nhất vì VFH có khả năng điều khiển robot vượt qua được những vật cản đặt rất... Phát hiện vật cản Yes No Yes & không đủ không gian cho robot đi qua Phát hiện điểm đích Yes Xác định tâm điểm đích Yes & đủ không gian cho robot đi qua Di chuyển đến điểm đích END Tránh vật cản No 29 Chương 4 Kết quả thực nghiệm Nội dung chính 4.1 Kết quả thực nghiệm các thuật toán 4.2 Kết quả thực nghiệm của robot 30 4.1 Kết quả thực nghiệm các thuật toán 4.1.1 Thuật toán tránh vật cản Kết quả... của robot có vật cản hay không có vật cản, nếu có thì vật cản nằm ở đâu, khoảng cách so với robot là bao nhiêu và kích thước của vật cản là như thế nào Nhóm đã thực hiện quét tất cả 3072 sector và tìm ra những sector có khoảng cách nhỏ nhất so với camera Đây là bước tiền đề cho xây dựng biểu đồ histogram độ sâu và việc tính góc lái chính xác cho robot di chuyển qua vùng có vật cản Hình 2.12 là kết... 1 vật cản Hình 4.9, 4.10, 4.11 là kết quả đường đi tới điểm đích mà xuất hiện lớn hơn 1 vật cản 33 Hình 4.5: Môi trường thực nghiệm với trường hợp không có vật cản 34 Hình 4.6: Kết quả snapshot đường di chuyển robot không có vật cản 35 Hình 4.7: Môi trường thực nghiệm với trường hợp khi có 1 vật cản 36 Hình 4.8: Kết quả snapshot đường di chuyển robot khi có 1 vật cản ... khi gặp vật cản và di chuyển ổn định khi qua các lối hẹp Thuật toán tránh vật cản của robot được xây dựng dựa trên hai bước cơ bản là xây dựng biểu đồ histogram về môi trường và tính góc lái di chuyển robot 2.2.1 Xây dựng biểu đồ histogram độ sâu Xây dựng biểu đồ histogram độ sâu về môi trường là một bước quan trọng làm nền tảng cho việc xác định vật cản, tính toán góc lái di chuyển qua vật cản Biểu... tin về kích thước, vị trí vật cản nếu xuất hiện trước robot Luồng giao tiếp với vi điều khiển (số 3) theo chuẩn RS232 làm nhiệm vụ truyền lệnh xuống và nhận thông tin vị trí lên từ vi điều khiển Luồng xử lý kế hoạch di chuyển của robot sử dụng thông tin từ luồng số 1 và luồng số 3, điều khiển robot di chuyển hợp lý về đích 28  Giải thuật điều khiển robot ứng xử với vật cản trên đường đi đến đích:... cách giữa vật thể cần nhận dạng và camera phải nhỏ, khoảng cách tốt để nhận dạng qua thực nghiệm là nhỏ hơn 6m Việc nhận dạng vật thể bằng đặc điểm cục bộ kết hợp với nhận dạng màu vật thể giúp robot linh hoạt hơn trong việc đi tới điểm đích Tuy nhiên để đạt được điều này thì vật thể đích phải có màu chủ đạo đủ lớn để có thể sử dụng thuật toán nhận dạng màu Để nhận dạng hiệu quả thì ảnh vật thể mẫu, . thì robot coi đó là vùng vật cản còn những sector còn lại là vùng không có vật cản. Ví dụ trên trả lời được câu hỏi pha trước mặt của robot có vật cản hay không có vật cản, nếu có thì vật cản. trong đó có nhiều vật cản và vị trí của những vật cản có thể ở bất kỳ đâu trên đờng di chuyển của robot. Rất nhiều phơng pháp tránh vật cản cho robot di đng đã đợc nghiên cứu và phát triển,. Vehicles), robot tự hành trên không UAV (Unmanned Arial Vehicles) và robot vũ trụ (Space robots). Với robot phỏng sinh học, các nghiên cứu trong thời gian qua tập trung vào hai loại chnh là robot