Đang tải... (xem toàn văn)
Trong xã hội hiện đại ngày nay, các thảm họa tự nhiên ngày càng diễn ra với tần suất dày và quy mô lớn hơn nhiều lần trước đây. Những thảm họa xảy ra trên diện rộng như vậy luôn yêu cầu một lượng lớn nhân viên phục tìm kiếm, cứu hộ, gây ra thêm nhiều áp lực cho các quốc gia, vùng lãnh thổ chịu ảnh hưởng. Việc ứng dụng robot giúp đỡ các đội cứu hộ đã được áp dụng vài lần ở các quốc ra phát triển, tuy nhiên chưa thực sự rộng rãi. Nhóm ba robot của đề tài có khả năng hoạt động, tìm kiếm hoàn toàn độc lập, xây dựng bản đồ 3D và hoạt động theo từng nhóm nhỏ. Khi được đưa vào hoạt động, nhóm robot bao gồm hai robot follower sẽ theo sau một robot leader, robot leader sẽ có nhiệm vụ: xây dựng đường đi, tạo bản đồ, chia sẻ chúng cho các robot follower và gửi bản đồ 3D về cho máy chủ. Bằng cách sử dụng kết nối wifi cho mạng giao tiếp nội bộ giữa các robot và mạng LORA sẽ được thêm trong thời gian tới nhằm giải quyết bài toán giao tiếp tầm xa, các robot đã có thể trao đổi thông tin với nhau một cách hiệu quả. Với việc áp dụng các thuật toán như SLAM, PSO, PID Controller… nhóm robot đang cho các kết quả tương đối tốt và đáp ứng được các yêu cầu trong quá trình nghiên cứu.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ ROBOT BẦY ĐÀN PHẠM NGUYỄN TRUNG HIẾU – MSSV 20166113, CN Cơ điện tử 03 – K61 NGUYỄN TIẾN LINH ĐAN – MSSV 20165939, CN Cơ điện tử 01 – K61 VŨ THÀNH VƯƠNG – MSSV 20167028, CN Cơ điện tử 03 – K61 TỐNG QUANG ANH – MSSV 20165762, CN Cơ điện tử 01 – K61 PHAN HỒNG SƠN – MSSV 20153229, KSTN Cơ điện tử – K60 Chuyên ngành Cơ Điện Tử Giảng viên hướng dẫn: TS Mạc Thị Thoa Chữ kí GVHD TS Trương Cơng Tuấn Chữ kí GVHD TS Nguyễn Trọng Doanh Chữ kí GVHD Bộ mơn: Cơ Điện Tử Viện: Cơ Khí HÀ NỘI, 7/2020 Bộ mơn Cơ Điện Tử BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ THIẾT KẾ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP THÔNG TIN SINH VIÊN Họ tên: Phạm Nguyễn Trung Hiếu SĐT: 036 260 8387 Lớp: CN-CĐT 03 K61 MSSV: 20166113 Email: hieu.pnt166113@sis.hust.edu.vn Bộ môn: Cơ Điện Tử - Viện: Cơ khí Họ tên: Vũ Thành Vương SĐT: 037 799 5818 Lớp: CN-CĐT 03 K61 MSSV: 20167028 Email: vuong.vt167028@hust.edu.vn Bộ mơn: Cơ Điện Tử - Viện: Cơ khí Họ tên: Nguyễn Tiến Linh Đan SĐT: 093 632 8491 Lớp: CN-CĐT 01 K61 MSSV: 20165939 Email: dan.ntl165939@sis.hust.edu.vn Bộ môn: Cơ Điện Tử - Viện: Cơ khí Họ tên: Tống Quang Anh SĐT: 0836921011 Lớp: CN – CĐT 01 K61 MSSV: 20165762 Email: quanganh.tong.11@gmail.com Bộ môn: Cơ Điện Tử - Viện: Cơ khí Họ tên: Phan Hồng Sơn SĐT: 08 6868 8904 Lớp: KSTN – CĐT K60 MSSV: 20153229 Email: son.ph153229@sis.hust.edu.vn Bộ môn: Cơ Điện Tử - Viện: Cơ khí I/ ĐỀ TÀI THIẾT KẾ “Nghiên cứu thiết kế robot bầy đàn” II/ YÊU CẦU - Nghiên cứu thiết kế robot bầy đàn - Sử dụng camera 3D để xây dựng đồ - Tìm tính đường khả dĩ, tối ưu đường robot bầy đàn - Phát tránh vật cản - Phát người III/ NỘI DUNG THUYẾT MINH VÀ TÍNH TỐN - Tổng quan - Thiết kế gia cơng robot - Trình bày thuật tốn tích hợp robot IV/ CÁC BẢN VẼ VÀ ĐỒ THỊ - Bản vẽ kĩ thuật robot leader (A0) Bộ môn Cơ Điện Tử - Bản vẽ kĩ thuật robot follower (A0) V/ CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: - Tiến sĩ Mạc Thị Thoa - Tiến sĩ Trương Công Tuấn - Tiến sĩ Nguyễn Trọng Doanh V/ NGÀY GIAO NHIỆM VỤ THIẾT KẾ: VI/ NGÀY HOÀN THÀNH ĐỒ ÁN: Hà Nội, ngày… tháng năm 2020 Giáo viên hướng dẫn Bộ môn Cơ Điện Tử Đánh giá giảng viên hướng dẫn …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Kết đánh giá Họ tên Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Điểm Giảng viên hướng dẫn Phạm Nguyễn Trung Hiếu Vũ Thành Vương Nguyễn Tiến Linh Đan Tống Quang Anh Phan Hồng Sơn Bộ môn Cơ Điện Tử Đánh giá giảng viên phản biện …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………… Kết đánh giá Họ tên Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Điểm Giảng viên phản biện Phạm Nguyễn Trung Hiếu Vũ Thành Vương Nguyễn Tiến Linh Đan Tống Quang Anh Phan Hồng Sơn Bộ môn Cơ Điện Tử LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, nhóm xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè hỗ trợ họ Nhóm xin cảm ơn sâu sắc đến cô Mạc Thị Thoa, thầy Trương Công Tuấn thầy Nguyễn Trọng Doanh Những lời gợi ý, bảo cô dẫn đường cho đề tài khơng mà cịn đầy chơng gai TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỒ ÁN Trong xã hội đại ngày nay, thảm họa tự nhiên ngày diễn với tần suất dày quy mô lớn nhiều lần trước Những thảm họa xảy diện rộng yêu cầu lượng lớn nhân viên phục tìm kiếm, cứu hộ, gây thêm nhiều áp lực cho quốc gia, vùng lãnh thổ chịu ảnh hưởng Việc ứng dụng robot giúp đỡ đội cứu hộ áp dụng vài lần quốc phát triển, nhiên chưa thực rộng rãi Nhóm ba robot đề tài có khả hoạt động, tìm kiếm hồn tồn độc lập, xây dựng đồ 3D hoạt động theo nhóm nhỏ Khi đưa vào hoạt động, nhóm robot bao gồm hai robot follower theo sau robot leader, robot leader có nhiệm vụ: xây dựng đường đi, tạo đồ, chia sẻ chúng cho robot follower gửi đồ 3D cho máy chủ Bằng cách sử dụng kết nối wifi cho mạng giao tiếp nội robot mạng LORA thêm thời gian tới nhằm giải toán giao tiếp tầm xa, robot trao đổi thơng tin với cách hiệu Với việc áp dụng thuật toán SLAM, PSO, PID Controller… nhóm robot cho kết tương đối tốt đáp ứng yêu cầu trình nghiên cứu Sinh viên thực Ký ghi rõ họ tên Bộ môn Cơ Điện Tử MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH ẢNH 10 LỜI NÓI ĐẦU 10 DANH MỤC VIẾT TẮT 15 CHƯƠNG GIỚI THIỆU 16 1.1 Lịch sử phát triển robot cứu hộ 16 1.2 Nhiệm vụ đồ án 16 1.2.1 Mục tiêu 17 1.2.2.2 Hardware 20 CHƯƠNG THIẾT KẾ CƠ KHÍ VÀ TÍNH TOÁN 30 2.1 Yêu cầu thiết kế hai loại robot 30 2.1.1 Robot Leader 30 2.1.1.1 Cấu tạo robot Leader 30 2.1.1.2 Thông số kỹ thuật robot Leader 30 2.1.2 Robot Follower 30 2.1.2.1 Cấu tạo robot Follower 30 2.1.2.2 Thông số kỹ thuật robot follower 31 2.2 Thiết kế khí 31 2.2.1 Phân tích lựa chọn cấu trúc Tính tốn thiết kế 31 2.2.1.1 Các phương án thiết kế 31 2.2.1.2 Tính tốn chọn vật liệu 33 2.2.1.3 Tính tốn chọn động 39 2.2.2 Thiết kế khí robot leader 44 2.2.2.1 Khung gầm 44 2.2.1.2 Bánh xe robot leader 44 2.2.1.3 Vỏ robot leader 45 2.2.1.4 Vỏ robot leader 47 2.2.2 Thiết kế robot follower 48 2.2.2.1 Khung gầm robot follower 48 2.2.2.2 Bánh xích robot follower 49 2.2.2.3 Vỏ robot follower 49 2.2.2.4 Vỏ robot follower 51 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN 53 3.1 Tổng quan hệ thống điều khiển 53 Bộ môn Cơ Điện Tử 3.2 Sơ đồ khối thuật toán vi điều khiển 54 3.3 Mạng giao tiếp nội robot 56 3.4 Đặt vấn đề 56 3.5 Hệ thống điều khiển vịng kín 58 3.6 Bộ điều khiển PID 58 3.7 Mơ hình robot 62 3.8 Bài toán xác định thay đổi trạng thái robot 62 3.9 Bài tốn tìm đường đến đích 64 3.10 Áp dụng điều khiển PID vào mô hình 64 3.11 Một số kết điều khiển 67 3.11.1 Robot Leader 69 3.11.2 Robot Follower 70 3.11.3 Robot Follower 71 CHƯƠNG BÀI TOÁN ĐỘI HÌNH 72 4.1 Giới thiệu tốn đội hình 72 4.2 Thuật tốn đội hình 72 4.2.1 Mơ hình hóa giải thích 72 4.2.2 Xây dựng thuật tốn tạo đội hình 73 4.2.3 Thuật toán PI Controller cho toán xây dựng đội hình 75 4.2.4 Thuật toán FOPI Controller cho toán xây dựng đội hình 77 4.3 Các kết kiểm chứng thuật toán 79 CHƯƠNG PATH PLANNING 82 5.1 Giới thiệu thuật toán PSO 82 5.2 Sơ đồ thuật toán PSO 83 5.3 Thuật toán PSO áp dụng toán Path Planning 85 5.4 Kết mô Matlab 86 CHƯƠNG SLAM 89 6.1 Giới thiệu SLAM 89 6.2 Bài toán localization sử dụng thuật toán Extend Kalman Filter 89 6.2.1 Lí lựa chọn Extend Kalman Filter 89 6.2.2 Nội dung thuật toán Extend Kalman Filter 90 6.2.3 Mô hình tốn thực 91 6.2.4 Kết mô 93 6.3 Các thuật toán SLAM 93 6.3.1 Fast SLAM 94 6.3.2 Graph SLAM 94 6.4 Giới thiệu RTAB-Map 96 6.5 Kết đạt 101 Bộ môn Cơ Điện Tử CHƯƠNG HUMAN DETECTION 104 7.1 Giới thiệu chung 104 7.2 Bài toán nhận diện đối tương (Object Detection) 105 7.3 Mạng Convolutional Neural Network Yolo 106 7.4 Cấu hình đề xuất giải pháp cho Robot 108 7.5 Quá trình train model 108 7.6 Một số hình ảnh trình train 108 7.7 Kết thử nghiệm cho việc phát người 109 7.8 Đề xuất cải thiện hiệu xuất Realtime 110 KẾT LUẬN 111 PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN 111 TÀI LIỆU THAM KHẢO 112 PHỤ LỤC 115 Ubuntu 115 ROS 118 YOLO-v3 121 Bộ môn Cơ Điện Tử DANH MỤC BẢNG Bảng Các linh kiện điện tử bên robot…………….………… …… ………18 Bảng Một số thơng số kỹ thuật robot………… ….….…….……20 Bảng Thông số Jetson Nano………………………………… ……….…………….21 Bảng Thông số Raspberry Pi 3………………………………………….….……….22 Bảng Thông số STM32F103C8T6……… ………….………………….…………23 Bảng Thông số Intel Realsense D435…….………… …………….………….….24 Bảng Cấu tạo robot leader ……………………………………………….….……25 Bảng Thông số robot leader……………….…………………………….….………25 Bảng Cấu tạo robot follower …………….…………………………….….………26 Bảng 10 Thông số robot follower……….… …………………….……… …………26 Bảng 11 Khối lượng riêng số kim loại phổ biến ……………… ……….29 Bảng 12 Khả tải robot……….…….………………………………….31 Bảng 13 Hệ số ma sát……………………….……… ……….…………………….39 Bảng 14 Hàm truyền động robot leader……… ……… …….73 Bảng 15 Hệ số PID cho động robot leader… ……… ……….….….73 Bảng 16 Hàm truyền động robot follower 1.……… ….…….74 Bảng 17 Hệ số PID cho động robot follower 1… … ….….……….74 Bảng 18 Hàm truyền động robot follower 2.… …….……….75 Bảng 19 Hệ số PID cho động robot follower 2… ………………….75 Bảng 20 Thông số môi trường thử nghiệm …………………………………………89 Bộ mơn Cơ Điện Tử Đầu vào mơ hình ảnh, mơ hình nhận dạng ảnh có đối tượng hay khơng, sau xác định tọa độ đối tượng ảnh Ảnh đầu vào chia thành thành S×S thường 3×3, 7×7, 9×9 việc chia có ảnh hưởng tới việc mơ hình phát đối tượng Hình 7.5 Cách chia hình ảnh thành phần đưa vào mạng Với Input ảnh, đầu mơ hình ma trận chiều có kích thước SxSx(5xN+M) với số lượng tham số ô (5×N+M) với N M số lượng Box Class mà cần dự đốn Ví dụ với hình ảnh chia thành 7×7 cần dự đóan bounding box object : chó, tơ, xe đạp output 7×7×13, có 13 tham số, kết trả (7×7×2=98) bounding box Chúng ta giải thích số (5×N+M) tính Dự đốn bounding box gồm thành phần : (x, y, w, h, prediction) với (x, y ) tọa độ tâm bounding box, (w, h) chiều rộng chiều cao bounding box, prediction định nghĩa Pr(Object)*IOU(pred,truth) Với hình ảnh ta tính có 13 tham số, ta hiểu đơn giản sau tham số thứ có chứa đối tượng hay không P(Object), tham số 2, 3, 4, trả x, y ,w, h Box1 Tham số 6, 7, 8, 9, 10 tương tự Box2, tham số 11, 12, 13 xác suất có chứa object1( P(chó|object), object2(P(ơ tơ|object)), object3(P( xe đạp|object)) Lưu ý tâm bounding box nằm ô chứa đối tượng, cho dù đối tượng khác 107 Bộ môn Cơ Điện Tử trả Vì việc mà chứa hay nhiều tâm bouding box hay đối tượng khơng thể detect được, hạn chế mơ hình YOLO1, ta cần phải tăng số lượng chia ảnh lên 7.4 Cấu hình đề xuất giải pháp cho Robot Hiện theo cấu trình bày mục trên, đội hình Robot đề tài chúng em dung gồm Robot Leader trang bị xử lý Jetson Nano, Robot Folower trang bị xử lý Raspberry Do dựa vào cấu hình em đề xuất giải pháp áp dụng thuật tooán Deep Learning cụ thể sau: - Robot Leader dùng mạng YOLO V3 - Robot Follower dùng mạng Mobile Net SDD 7.5 Quá trình train model Tải source code Darknet – Yolo máy tính, chỉnh tham số tiến hành biên dịch (make) source code file thực Chuẩn bị liệu train: Hình ảnh người gồm 1500 ảnh chia tỷ lệ 80:20 với 80% ảnh cho trình train, 20% cho trình xác minh Gán nhãn cho liệu: Cụ thể với ảnh liệu, gán nhãn cho máy đối tượng cần nhận dạng cách vẽ hình chữ nhật xung quanh đối tượng Sử dụng tool Labeling Tạo file cần thiết để phục vụ trình train, chỉnh sửa tham số train file cấu hình Yolo Gồm file: yolo.data, yolo.names, train.txt, val.txt, yolov3.cfg, darknet53.conv.74 Chạy lệnh train ./darknet detector train yolo.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74 7.6 Một số hình ảnh q trình train 108 Bộ mơn Cơ Điện Tử Hình 7.6 Terminal training mạng YOLO Hình 7.7 Terminal training mạng YOLO 7.7 Kết thử nghiệm cho việc phát người Hình 7.8 Kết phát người 109 Bộ môn Cơ Điện Tử 7.8 Đề xuất cải thiện hiệu xuất Realtime Khi cài YOLOV3 xử lí Jetson Nano cho hiệu xuất real time là: FPS Đề xuất sử dụng TINY YOLOV3 cho tốc độ gấp tức: FPS Khi sử dụng Mobile Net SSD Raspberry pi cho tốc độ real-time là: 0.59 FPS giật lag Đề xuất sử dụng OpenVino Tool Movidius NCS cho tốc độ: FPS 110 Bộ môn Cơ Điện Tử KẾT LUẬN Trong nghiên cứu này, nhóm trình bày giải pháp việc ứng dụng thuật toán liên quan đến robot bầy đàn xây dựng nhóm robot tìm kiếm cứu hộ Trong q trình nghiên cứu, nhóm phát triển số kết định xây dựng đồ 2D 3D không gian xung quanh, xây dựng thuật tốn điều khiển thơng, tạo mạng wifi kết nối robot, ứng dụng thuật toán PSO phục vụ q trình path planning… Tuy nhiên sản phẩm nhóm nhiều nhược điểm cần khắc phục vận tốc di chuyển chậm, số thiết kế chưa phù hợp hồn tồn với mơi trường cứu hộ khắc nghiệt địa hình phức tạp, chưa hồn thiện giao diện người dùng… Trong tương lai, nhóm xây dựng, phát triển hồn thiện tính giao diện người dùng, ghép nối đồ thu thập robot, kết hợp thêm Fractional PID vào điều khiển… Sau hoàn thành nghiên cứu này, nhóm thu nhiều kết tích cực liên quan đến việc sử dụng phần mềm, công cụ hỗ trợ, kỹ xử lý tình kỹ mềm khác có liên quan PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN - Tăng thời gian phạm vi hoạt động nhóm robot - Nâng cấp pin giao tiếp robot wifi LORA - Thay đổi thiết kế bánh xích để di chuyển qua cầu thang, địa hình phức tạp - Cải thiện thuật toán path planning - Xây dựng ứng dụng quản ký hệ thống server mạnh để sử dụng số lượng lớn robot - Thử nghiệm môi trường khác - Tự động quay trạm sạc mức lượng thấp 111 Bộ môn Cơ Điện Tử TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] N T Hiệp, Chi tiết máy tập 1,2, NXB Giáo dục [2] N D Trường, Sức bền vật liệu, NXB Đại học Bách Khoa Hà Nội [3] "https://www.coursera.org/learn/mobile-robot" [4] "www.wikipedia.com" [5] H V Vương, Vật liệu học [6] D T L Carol Fairchild, "ROS Robotics By Example" [7] U P M Iđaki Navarro and Fernando Matía ETSI Industriales, "An introduction to Swarm Robotics" [8] N S Kurt Seifert and Oscar Camacho, "Implementing Position Algorithms Using Accelerometers" [9] Z I M U M Nor Azlina Ab Aziz, "Asynchronous Particle Swarm Optimization for Swarm Robotics" [10] C P R G , A L C F M M B M D Rehan O’Grady, "Swarm-bot to the rescue" [11] H M Sơn, Cơ sở điều khiển trình, NXB Đại học Bách Khoa Hà Nội [12] H B Youngjoo Kim, "Introduction to Kalman Filter and Its Applications," November 5th 2018 [13] S D R G A F Joseph Redmon, "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" [14] A F Joseph Redmon, "YOLOv3: An incremental Improvement" [15] L Z S W X M Lia, "Unmanned aerial vehicle scheduling problem for traffic monitoring," Computers & Industrial Engineering, vol 122, p 15–23, 2018 [16] C C R D K C I T.T Mac, "The Development of an Autonomous Navigation System with Optimal Control of an UAV in Partly Unknown Indoor Environment," Mechatronics, vol 89, pp 187-196, 2018 [17] C C D T R D K T.T Mac, "Ar.Drone UAV control parameters tuning based on particle swarm optimization algorithm," IEEE International Conference on Automation, quality and Testing, Robotics, Cluj-Napoca, Romania,, pp 475-480, 2016 112 Bộ môn Cơ Điện Tử [18] C C A H R D K T.T Mac, "Improved potential field method for unknown obstacle avoidance using UAV in indoor environment," IEEE Intentional Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, Herlany, Slovakia, pp 345-350, 2016 [19] S N S R A Mukherjee, "A survey of unmanned aerial sensing solutions in precision agriculture," Journal of Network and Computer Applications, vol 148, 2019 [20] A B D R A P L.Comba, "Unsupervised detection of vineyards by 3D point-cloud UAV photogrammetry for precision agriculture," Computers and Electronics in Agriculture, vol 155, pp 84-95, 2018 [21] A J A S P C P K Srivastava, "UAVs technology for the development of GUI based application for precision agriculture and environmental research," Remote Sensing Applications: Society and Environment, vol 16, 2019 [22] "Automatic delivery and recovery system of Wireless Sensor Networks (WSN) nodes based on UAV for agricultural applications," Computers and Electronics in Agriculture, vol 162, 2019 [23] R R V L.de O Silva, "Proposal to planning facility location using UAV and geographic information systems in a post-disaster scenario," International Journal of Disaster Risk Reduction, vol 36, 2019 [24] S J O.Tziavoua, "Unmanned Aerial Vehicle (UAV) based mapping in engineering geological surveys: Considerations for optimum results," Engineering Geology, vol 232, 2018 [25] F J X P J.C.Padró, "Comparison of four UAV georeferencing methods for environmental monitoring purposes focusing on the combined use with airborne and satellite remote sensing platforms," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol 75, 2019 [26] T M C C D A R D K a C I R Cajo, "Multiple UAVs formation for emergency equipment and medicines delivery based on optimal fractional order controllers," IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), pp 328-333 [27] C I R De Keyser, "FRtool: a frequency response tool for CACSD in Matlab," FRtool: a frequency response tool for CACSD in Matlab, vol [28] C C R K T , A Hernandez, "A Hernandez, C Copot, R.De Keyser, T.Vlas ; I.Nascu," 17th International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), 2013 113 Bộ môn Cơ Điện Tử [29] "https://bnews.vn/nhat-ban-phat-trien-robot-cuu-ho-moi/45591.htm" [30] "http://www.clearpathrobotics.com/assets/guides/kinetic/ros/Intro%20to%20the %20Robot%20Operating%20System.html" [31] "https://vi.wikipedia.org/wiki/M%E1%BA%A1ch_%C4%91i%E1%BB%87n_t %E1%BB%AD" [32] "https://www.slideshare.net/JinwonLee9/pr207-yolov3-an-incremental-improvemen" [33] "mauin3D.com" [34] "https://github.com/jaskarannagi19/yolov3]" [35] "https://computersciencewiki.org/index.php/File:File1.jpeg" [36] "mauin3D.com" [37] "https://banlinhkiendientu.net/san-pham/banh-dan-dong-v3-db1522/" [38] Podlunby, "Fractional Differential Equations An Introduction to Fractional Derivatives, Fractional Differential Equations, to Methods of Their Solution and Some of Their Applications," Mathematics in Science and Engineering, vol 198, 1999 [39] C.Monje, Y Chen, B Vinagre, D Xue and V Feliu, "Fractional-Order Systems and ControlL Fundamental and Applications," Springers, 2010 [40] Đ C n H C M Minh, Kĩ thuật Robot, NXB ĐH Công nghệ HCM 114 Bộ môn Cơ Điện Tử PHỤ LỤC Ubuntu a Download Ubuntu cho vào USB Tải Ubuntu phiên desktop đường link sau: https://ubuntu.com/download/desktop/thankyou?version=20.04&architecture=amd64 b Yêu cầu Kết nối máy tính với nguồn điện Đảm bảo máy tính có 25Gb lưu trữ trống 5Gb cho cài đặt tối thiểu Có khả truy cập đĩa DVD ổ USB chứa phiên Ubuntu muốn cài Đảm bảo có backup đề phịng cài khơng thành cơng, lỗi, c Định dạng bàn phím Đầu tiên, Ubuntu yêu cầu chọn định dạng bàn phím Nếu cài khơng đốn đúng, click nút “Detect Keyboard Layout” để chạy chu trình thay d Chuẩn bị cài đặt Sau chọn Continue, cài hỏi “What apps would you like to install to start with?” Có hai lựa chọn “Normal installation” and “Minimal installation” Lựa chọn cung cấp tiện ích, ứng dụng bản, trị chơi, trình đa phương tiện,… Trong lựa chọn thứ hai chiếm dung lượng cho phép người dùng cài đặt cần Bên cách cài đặt có hai ô, cho phép nâng cấp cài ô lại cho phép ứng dụng bên thứ ba 115 Bộ môn Cơ Điện Tử e Phân bổ ổ đĩa Sử dụng checkbox để chọn cài đặt Ubuntu với hệ điều hành khác, xóa hệ điều hành thay Ubuntu Ô cuối lựa chọn cài đặt khác cho người dùng chuyên nghiệp f Bắt đầu cài đặt Sau thiết lập ổ, click ‘Install Now’ Một bảng nhỏ với tổng quan tùy chọn ổ chọn Có thể quay lại thông tin chưa Click ‘Continue’ để cố định thay đổi bắt đầu trình cài đặt g Chọn địa điểm Nếu bạn kết nối với internet, vị trí phát tự động Kiểm tra vị trí, đúng, click ‘Forward’ để tiếp tục Nếu không múi giờ, gõ tên thành phố thị trấn sử dụng đồ để chọn địa điểm 116 Bộ môn Cơ Điện Tử h Chi tiết đăng nhập Nhập tên cài tự động gợi ý tên máy tính tên người dùng Những tên thay đổi dễ dàng Tên máy tính hiển thị mạng, tên người dùng đơng thời tên đăng nhập tên tài khoản Tiếp theo nhập mật đủ mạnh Bộ cài thông báo yếu i Cài đặt chạy Bộ cài chạy cửa sổ cài đặt giới thiệu Ubuntu Phụ thuộc vào tốc độ máy kết nối mạng, trình cài đặt vài phút 117 Bộ mơn Cơ Điện Tử k Hồn thành Sau q trình cài đặt hồn thành, cửa sổ nhỏ đề nghị khởi động lại máy Click ‘restart now’ rút USB ROS 2.1 Tải cài đặt a Download ROS Tải ROS link sau: https://www.ros.org/install/ Vì nhóm sử dụng Ubuntu nên chọn 118 Bộ môn Cơ Điện Tử b Thiết lập kho chứa Ubuntu Thiết lập kho Ubuntu, cho phép “restricted”, “universe” “multiverse” Cài đặt sources.list c Cài đặt máy tính cho chấp thuận phần mềm từ gói ros.org • sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list Cài đặt mấu chốt d • sudo apt-key adv keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 Nếu kết nối tới keyserver, thử vào dịng lệnh trước hkp://pgp.mit.edu:80 or hkp://keyserver.ubuntu.com:80 Có thể dùng ClientURL (curl) thay lệnh apt-key • curl -sSL 'http://keyserver.ubuntu.com/pks/lookup?op=get&search=0xC1 CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654' | sudo apt-key add Cài đặt Đảm bảo gói Debian gói e • sudo apt update Có nhiều thư viện công cụ khác ROS Nhà phát triển cung cấp cấu hình để lựa chọn, Ngồi cài gói ROS độc lập Trong trường hợp gặp vấn đề với bước tiếp theo, dùng kho sau thay cho kho nhắc tới ros-shadow-fixed • Desktop-Full Install: (Recommended) : ROS, rqt, rviz, robot-generic libraries, 2D/3D simulators and 2D/3D perception o • Desktop Install: ROS, rqt, rviz, and robot-generic libraries o • sudo apt install ros-melodic-desktop-full sudo apt install ros-melodic-desktop ROS-Base: (Bare Bones) ROS package, build, and communication libraries No GUI tools o sudo apt install ros-melodic-ros-base 119 Bộ môn Cơ Điện Tử • Individual Package: Cài gói ROS cụ thể Thay dấu gạch chấm chấm tên gói): o sudo apt install ros-melodic-PACKAGE ví dụ sudo apt install ros-melodic-slam-gmapping Để tìm gói phù hợp, sử dụng o apt search ros-melodic f Thiết lập môi trường Tự động thêm môi trường biến ROS vào bash session lần shell thực thi: echo "source /opt/ros/melodic/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc Thay đổi môi trường shell tại: source /opt/ros/melodic/setup.bash Nếu sử dụng zsh thay bash chạy lệnh sau để cài đặt shell: echo "source /opt/ros/melodic/setup.zsh" >> ~/.zshrc source ~/.zshrc g Sự phụ thuộc cài gói Các bước cài đặt thứ cần để chạy lõi gói ROS Để tạo quản lý không gian làm việc, có nhiều cơng cụ u cầu riêng biệt Ví dụ rosinstall dịng lệnh thường dùng để tải nhiều source tree gói ROS với dịng lệnh Để cài đặt cơng cụ công cụ phụ thuộc khác để xây dựng gói cho ROS, chạy lệnh: sudo apt install python-rosdep python-rosinstall python-rosinstall-generator pyth on-wstool build-essential Khởi tạo rosdep Trước sử dụng cơng cụ ROS, cần phải khởi tạo rosdep, rosdep cho phép người dùng dễ dàng cài đặt hệ thống lệnh phụ thuộc cho source cần biên dịch Ngoài rosdep cần để chạy số thành phần lõi ROS Cài đặt rosdep sau: sudo apt install python-rosdep Như khởi tạo rosdep 120 Bộ mơn Cơ Điện Tử sudo rosdep init rosdep update YOLO-v3 3.1 Hướng dẫn tải thư viện Yolo v3 Bước 1: Mở terminnal ubuntu Ctrl+Alt +T Bước 2: gõ dong lện sau terminal để download thư viện git clone https://github.com/prjreddie/darknet 3.2 Hướng dẫn sử dụng Đây thư viện YOLO-v3 chứa model training Cocodataset dùng để nhận diện 80 đối tượng khác Để nhận diện loại đối tượng đặc trưng, đồ án người Chúng ta cần train lại model với tập liệu ta tự xây dựng Phần đề cập chi tiết phần train model Yolo chương Human Detection 121 ... khí I/ ĐỀ TÀI THIẾT KẾ “Nghiên cứu thiết kế robot bầy đàn? ?? II/ YÊU CẦU - Nghiên cứu thiết kế robot bầy đàn - Sử dụng camera 3D để xây dựng đồ - Tìm tính đường khả dĩ, tối ưu đường robot bầy đàn. .. giác cân 84 85 Hình 4.5 Đồ thị vị trí robot theo trục x 85 Hình 4.6 Đồ thị vị trí robot theo trục y 86 Hình 4.7 Đồ thị vị trí robot theo trục x 86 Hình 4.8 Đồ thị vị trí robot theo trục y 86 Hình... System Hệ điều hành robot SW(R) Swarm (Robotics) Robot bầy đàn IMU Inertia Measurement Unit Đơn vị đo quán tính SLAM Simultaneous Localization and Mapping Xác định vị trí xây dựng đồ đồng thời CNN