Đề tài thiết kế mô hình xe tự hành sử dụng cảm biến lidar

Cùng với sự phát triển của ngành cơ điện tử, xe tự hành ngày càng được hoàn thiện hơn, được ứng dụng nhiều trong các ngành công nghiệp, thương mại, y tế, khoa học,.... Ứng dụng trong côn

yx NN

KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÀNG HẢI VIỆT

Nguyễn Tuấn Thành 89100 ĐTĐ6IĐH

BAO CAO

ĐỒ ÁN 2

Mã: 13322 Học kỳ: 1 - Năm học: 2023 - 2024

DE TAI: THIET KE MO HINH XE TU HANH SU DUNG CAM

NHIEM VU

Nhóm trưởng

Thành viên Thành viên

Ngành Kỹ thuật điều khiến và tự động hóa Chuyên ngành Điện tự động công nghiệp

Giảng viên hướng dẫn: ThS Phạm Thị Hồng Anh

DE TAI DO AN 2

THIET KE MO HINH XE TU HANH SU DUNG CAM BIEN LIDAR

Giáo viên hướng dẫn

Ký và ghi rõ họ tên

LOI CAM ON

Đề hoàn thành đề tài nghiên cứu nảy, lời đầu tiên cho phép nhóm sinh

viên được gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thế quý thầy cô Trường Dai Hoc

Hàng Hải Việt Nam nói chung và các thầy cô trong Khoa Điện - Điện Tử nói

riêng, những người đã tận tình hướng dẫn, trang bị cho nhóm sinh viên những

kiến thức nền tảng và kiến thức chuyên ngành quan trọng, giúp nhóm nhóm sinh

viên có được cơ sở lý thuyết vững vàng và đã luôn tạo điều kiện giúp đỡ tốt nhất

cho nhóm sinh viên trong quá trình học tập và nghiên cứu Đặc biệt, nhóm sinh

viên xin chân thành cảm ơn cô Phạm Thị Hồng Anh đã tận tình giúp đỡ, đưa ra

những định hướng nghiên cứu cũng như hướng giải quyết một số vấn đề để nhóm

sinh viên có thê thực hiện tốt đề tài Trong thời gian làm việc với cô, nhóm sinh

viên đã không ngừng tiếp thu thêm nhiều kiến thức được chỉ dạy từ cô, luôn thể

hiện một thái độ nghiên cứu nghiêm túc, hiệu quả và đây cũng là điều rất cần

thiết trong quá trinh học tập và làm việc sau nay đối với nhóm sinh viên dù đã cố

găng hết sức, xong do điều kiện thời gian và kinh nghiệm thực tế của nhóm

nghiên cứu còn ít, cho nên đề tài không thể tránh khỏi thiếu sót Vì vậy, nhóm

sinh viên rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý thây, cô giáo Chúng

em xin chan thành cảm ơn

Sinh viên thực hiện (7á cả các SW)

Ky và ehi rõ họ tên

MUC LUC

1.1 Giới thiệu tông quan về xe tự hảnh - 52-52 2 1 1182111811111 me 9

1.2 Kết câu của 1 hệ thống xe tự hành 5 5 S2 E1 111211 1111112121122 te 9

1.3 Các phương pháp xây dựng xe tự hành 2 222122221122 11212zxce2 11

R59 5 ẮÃẮÁÁÁÁ 13

2.1 Sơ đồ tổng quát hệ thông -2- + 1 1S E111112112111111211112121 1101 2c 16

2.2_ Lựa chọn thiết bị - Sa TH g2 1111111315111 51 212111121 rsa 16

2.2.1 Thiết kế khung xe 52-51 1 1 2112111121121 111 re 17

2.2.2 Lựa chọn động cơ DC - L1 222111211111 121 1221281118111 811Erkg 18 2.2.3 Lựa chọn cầu H - 1 S111 11121211111 1111151 5E E te 20 2.2.4 Arduino Nano 5 2111192111119 1 119g 111922111111 k nen x4 23 2.2.5 Raspberry P1 4 - Q1 n1 2121121111 11111 11511 1118110111111 1 1kg 24 2.2.6 Màn hình cảm ứng điện dung, 7” - -c S22 222211211312 xcsez 28

2.2.7 Cam biến RP Lidar 5 51 2E 121871211112111111211111 21121 29 2.2.8 Nguồn cấp ác n2 2112112212121 22 1 cg re 31 2.2.9 Sơ đỗ đấu ni - 52 2212212211 111211211211211212211 22c eraeg 33 CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH DIEU KHIEN CHO ROBOT

3.1 Điều khiển động cơ DC sử dụng thuật toán PID - S22 cs2zcxe2 34

3.2 Tính toán tốc độ cho động CƠ 0Q 11212 12 1110110111111 1111111 1g 35

3.3 Phương trình định hướng và vỊ trí robot - ¿2 2222222211222 2zxxcses 35

3.4 Thuật toán vẽ bản đồ Hector SLAM 5 522211 21111221112122122e Hee 35

S5" ` nhe - 39

3.6 Thuật toán tìm đường ngắn nhất 52 9t 12821 11271711112111 122cc 40

3.7 KẾt qUẢ Ặ 2 ST H20 1111121212121 11g 1 11g ng ưyu 44

3.7.1 Kết quả về mô hình s52 9195215 12112127111 221211122 e2 45

3.7.2 Kết quả về quét mạp 5 5+ St 21121211212111.112 111 1n e 3.7.3 Kết quả điều hướng xe đến vị trí bất kì - 5s sec re

DANH MUC HiNH VE

Hinh 1.1 Cac thanh phan co ban cla ROS cccccccccccsccssesseseesesssesesesessessesesseseees 14

Hình 2.1 Sơ đồ tổng quát hé thong cece esceeesesssescssesseseesssstssesecsteeeseess 16

Hình 2.2 Thiết ké khung x@ 0000.cccccccccccccsccccssessessessessessesessesseseesscseesesensseseressnseees 17

Hinh 2.3 déng co DC gidm téc JGB37-520 cc cecceccccesesstestessessesetssteseeseteessees 18

Hinh 2.4 Sơ đồ chân động cơ DC giảm tốc JBG-520 2222222221 22xe2 20

Hình 2.5 Sơ đồ nguyên lý cầu H 522 1211 1211112121111212122 1e 20

Hình 2.6 Module điều khiển động cơ L298N 5-52 n2 2211122122122 x2 21

Hình 2.7 Sơ đồ bố trí chân trên module L298N - ¿5222221222212 26 22

Hình 2.13 Cảm biến RPLidar A I - 5-5221 S2112E121111 1121111111212 11t 30

Hình 2 14 Sơ đồ chân cảm biến Lidar - 5 S11 E21 211211 1121121112112 e2 30

Hình 2.15 Ảnh minh họa cảm biến Liđar tính toán khoảng cách đến vật 31

Hình 2.16 Pin Shang Yi 12V 52 222221222122112712221 1211221122222 ra 31

Hinh 2.17 module hạ áp 5A XL 4015 DC-DC c2 2.122 122118112 32

Hình 2.18 Nguồn cấp điều khiên động cơ 2252221 222E22122221221221222Xe2 33

Hinh 2.19 Sơ đỗ đấu nối 2-2252 S12212212211211271112211111211211211222 re 33

Hinh 3.1 Sơ đồ PID - 2-2 2SS112212212712711221211211211121211211211212122 11a 34

Hình 3.2 Mô tả xe đổi hướng 5 1T 1212112111112121111 1111210212 xu 35

Hinh 3.3 Sơ đồ tín hiệu từ liđar -2- 2 2S 2E92215522212712121127127121 22121 xe 36

Hình 3.4 Vẽ bản đồ bằng Hector Slam 5 5c 1211211211 11111 112111222 x2 36

Hình 3.5 Bản đồ quét được từ ÍIdaF c2: 22 12111211211 121 1111121111 1121 11118211 cdry 37

Hình 3.6 Mô tả một điểm ở trên bản đồ -2- 2: s2 S2123251252252212 2221221222 2xe 38

Hình 3.7 Bản đồ chưa Scan Matching -s 5 s9 1211 21821112711121121 122 c6 39

Hình 3.8 Bản đồ sau khi Scan Matching 2-5 Set E1 1111212111112, te 39

Hinh 3.9 Sử dụng thật toán DIJkstra 2 0 2212221221121 11211121 21111118112 xe 40

Hình 3.10 Tìm đường ngắn nhất -2 5 ST 2112111121111711121121 212 1011 xe 44

Hình 3.11 Mô hình xe hoàn chỉnh - - - 1101111525511 1111155211111 1E nn nha 44

Hinh 3.12 Phòng thực hiện thử nghiệm 5 2 2222222221 221122322E22EEezx+2 45

Hình 3.13 Bản đồ quét được s 5+ s2 121121211111211112112121111 212112211 xe 45

Hình 3.14 Điều hướng xe tới một vị trí khác khi gặp vật cản - 46

Hình 3.15 Kết quả xe thực tế khi phải tránh vật cản -2- 2 2s22+2zzz£zzzxzz 46

Hinh 3.16 Két qua xe theo ban đề được vẽ khi sặp vật cản c cò 47

Hình 3.17 Điều hướng xe tới một vị trí khác theo quỹ đạo thang ¬ 47

Hình 3.18 Kết quả xe thực tế khi chạy theo quỹ đạo thang ¬ 48

Hinh 3.19 Két qua xe theo ban dé duoc vé khi di chuyén theo quy dao thắng 48

DANH MUC BANG

Bang 2.1 Các thiết bị cho xe tự hành 5 1 2 112122111111 12111121 11 x2 16

Bảng 2.2 Thông số động cơ DC giảm tốc JGB-520 5S S212 re 19

Bảng 2.3 Chức năng các chân của động cơ DC giảm tốc JBG-520 20

Bảng 2.4 Thông số kĩ thuật của module điều khiển động cơ L298N 22

Bảng 2.5 Chức năng các chân của module L298N 0 2c 2122222 23

Bảng 2.6 Thông số kĩ thuật của Arduino Nano 55 2 E211 112 xe 24

Bảng 2.7 Thông số kĩ thuật Raspberry Pi 4 - 55 s2 2122112221111 1xe 26

Bảng 2.8 Thông số kĩ thuật màn hình cảm ứng - 2-52 52221 2E£222122zE2xe 29

Bảng 2.9 Thông số kĩ thuật module hạ áp 5A XL 4015 DC-DC 32

MO DAU

Tính cấp thiết của đề tài

Với thời đại công nghệ, khoa học, kỹ thuật phát triển không ngừng và có nhiều đột phá như hiện nay, trong tương lai gần, mỗi người sẽ cần cho mình một

robot cá nhân như cần một máy tính PC hay điện thoại di động Vì thế robot đã

và đang đóng vai trò hết sức quan trọng và là một phần không thể thiếu trong

cuộc sông Trong đó, robot hay xe tự hành là một trong những cánh tay đắc lực

giúp sức cho con người trong nhiều lĩnh vực

Cùng với sự phát triển của ngành cơ điện tử, xe tự hành ngày càng được hoàn thiện hơn, được ứng dụng nhiều trong các ngành công nghiệp, thương mại,

y tế, khoa học, và mang lại nhiều lợi ích cho đời sống xã hội, thay thế dần sức

lao động của con người trong những điều kiện môi trường độc hại nguy hiểm,

tăng nhanh năng suất lao động đặc biệt nó góp phần tích cực vảo quá trình công

nghiệp hóa hiện đại hóa nước ta nói riêng và thế giới nói chung

Chính vì lợi ích vô cùng to lớn mà xe tự hành có thé mang lai cho con người, ngày nay việc sử dụng xe tự hành cảng trở nên phổ biến Xe tự hành ngày

cảng đa dạng về kích thước, thiết kế và được vận hành theo nhiều cách khác nhau

nhưng củng một mục đích chung là siúp đỡ cho con người Xe tự hành sử dụng

nhiều hình thức điều hướng khác nhau, chẳng hạn như nhận diện mã vạch trên

sản nhà, chụp ảnh môi trường xung quanh hoặc sử dụng cảm biến quét laser

Song, tất cả đều có ba vấn đề cơ bản cần phải được quan tâm xem xét Trước hết,

xe phải xác định được vị trí của bản thân trong hệ tọa độ tham chiếu Thứ hai, xe

phải lập cho mình một kế hoạch tìm đường đi và tránh vật cản tự động Cuối

củng, trone quá trình thực hiện hai nhiệm vụ trên thì xe phải nhận biết được môi

trường xung quanh nó thông qua các cảm biến, gọi là quá trình nhận thức Đề tìm

hiểu và làm rõ những vấn đề này cần có rất nhiều thời gian và công sức để học

tập và nghiên cứu vì lĩnh vực nảy đòi hỏi người nghiên cứu cần phải có trình độ

chuyên môn cao và kiến thức sâu rộng

Ở Việt Nam chúng ta hiện nay, việc sử dụng xe tự hành vẫn còn chưa phổ biến vi còn nhiều khó khăn trong việc tiếp cận công nghệ Nhưng để đáp ứng nhu

cầu của cuộc sông, việc phát triên và ứng dụng xe tự hành vào đời sông cân được

day mạnh hơn nữa Chính vi thế mà nhóm nghiên cứu quyết định chọn đề tài “Xe

tự hành trong nhà đùng cảm biến Lidar” để nghiên cứu và học tập nhằm hoc hoi thêm nhiều kiến thức cũng như tích lũy thêm kinh nghiệm để hy vọng có thể phat triển lĩnh vực xe tự hành trong tương lai

Nội dung nghiên cứu Mục đích thực hiện đề tài luận văn này là xây dựng một hệ thống xe tự hành trong nhà có khả năng di chuyển và tránh vật cản để đi đến đích mong muốn Đề có thê giúp đỡ con người trong các công việc cụ thê sau đây

Các xe tự hành này sẽ rất hữu ích trong việc vận chuyên hàng hóa trong các kho hàng vì sự linh động khi tránh vật cản so với một số loại robot đi theo đường ổi vạch sẵn Bên cạnh đó, đối với sinh hoạt của con HĐØƯỜI, Xe có thé di chuyền tự động trone nhà để mang nước, mang đồ đạc hay thậm chí là có thế quét dọn nhà cửa

Mục đích nghiền cứu Mục tiêu chính của đồ án là xây dựng xe di động có khả năng đi chuyển đến đích và không bị va chạm với vật cản Xe di động này có ứng dụng và tiềm năng rất đa đạng song đồ án 2 chỉ tập chung vào một số tính năng cơ bản được xây dựng trên nền tảng ROS:

©_ Xe có khả năng lập bản đồ trong môi trường chưa xác định Sau đó xe sẽ

tự di chuyên đến đích và tránh vật cản

® Xe sử dụng cảm biến Lidar để xác định đối tượng và khoảng cách đến đối

tượng

Phạm vi nghiên cứu Dựa vào môi trường hoạt động của xe là ở trong nhà nên nhóm tự thiết kế

và lắp ráp khung robot với động cơ, nguồn, vi điều khién, sao cho khung robot phải chịu được tải trọng của xe và có hình dạng giúp xe đễ dàng di chuyền trong nhà Quá trình thiết kế khung xe, hệ thống nhúng, giao tiếp ngoại vi với vi điều khiển và động cơ được trình bảy trong chương 2 và 3 Xe được điều khiến bằng

laptop hoạt động trên hệ điều hành Linux Laptop thực hiện xử lí dữ liệu nhận

được từ vi điều khiển để tính toán vị trí của xe Chương trình xử lí của máy tính hoạt động trên nền tảng ROS Laptop thực hiện vẽ bản đồ môi trường từ dữ liệu

nhận được qua Lidar Sau khi có bản đồ, xe có thể tự đi chuyên đến đích và tránh vat can tự động

Ý nghĩa đề tài

Đề tài mang lại nhiều ý nghĩa quan trọng trong lĩnh vực công nghệ và phát triển tự động hóa:

Tăng cường an toàn giao thông: Xe tự hành có thể giúp giảm tai nạn giao

thông do lỗi lái xe, mệt mỏi hoặc phân tâm Cảm biến Lidar có khả năng chính

xác cao trong việc phát hiện và đo khoảng cách đối tượng xung quanh, øiúp xe tự hành tránh va chạm

Ứng dụng trong công nghiệp: Xe tự hành có thể được áp dụng trong các khu công nghiệp để vận chuyển hàng hóa một cách tự động, giảm chỉ phí lao động và tăng hiệu suất

Nghiên cứu và phát triển công nghệ: Đề tài này làm cầu nối giữa nghiên cứu và thực tế, cung cấp nền tang dé phat triển và kiểm thử các công nghệ mới liên quan đến xe tự hảnh

Tích hợp công nghệ cảm biến lidar: Sử dụng cảm biến Lidar giúp xe xây

dựng mô hình chính xác của môi trường xung quanh với độ phân giải cao, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình ra quyết định tự động của xe

Phát triển mô hình học máy: Sử dụng máy tính nhúng Raspberry cho xử lý

đữ liệu và quyết định thực hiện grup cải thiện khả năng học máy của xe

Tương tác thông minh: Công nghệ này có thế mở ra cơ hội để phát triển tương tác thông minh ø1ữa người lái và xe tự hành, ví dụ như trạng thải tự động chuyền giao giữa chế độ lái tự và lái thủ công

Tiện ích xã hội và môi trường: Giảm tắc nghẽn giao thông và cải thiện lưu thông có thể đóng góp vào giảm ô nhiễm và tiết kiệm năng lượng

Phát triển cộng đồng công nghiệp: Cung cấp cơ hội cho các doanh nghiệp

và cộng đồng nghiên cứu phát triển và hợp tác trong lĩnh vực ô tô tự hành và tự động hóa

10

CHUONG 1 TONG QUAN VE XE TU HANH

1.1 Giới thiệu tổng quan về xe tự hành

Xe tự hành sử dụng cảm biến Lidar là một loại xe có khả năng tự định hình và tự điều hướng trong môi trường xung quanh bằng cách sử dụng cảm biến Lidar Lidar là viét tat cua "Light Detection and Ranging" (phát hiện va do khoảng cách bằng ánh sáng), và nó là một công nghệ sử dụng tia laser để đo khoảng cách và tạo bản đồ chỉ tiết của môi trường xung quanh

Khi được tích hợp vào xe tự hành, cảm biến Lidar giúp xe thu thập thông tin về các vật thé, cau trúc và địa hình xung quanh nó Thông tin này sau đó được

sử dụng để xây dựng một bản đồ 3D của môi trường và để định vị robot trong

không gian

Các ứng dụng của xe tự hành tự hành sử dụng cảm biến Lidar rất đa dạng, bao gồm xe tự hành giao hàng tự động, xe tự lái, xe tự hành dọn nhà tự động, xe

tự hành kiểm tra môi trường, và nhiều ứng dụng khác trong các lĩnh vực công

nghiệp, nông nghiệp, y tế và dịch vụ Cảm biến Lidar giúp xe tự hành tránh vật

can, di chuyến an toàn và hiệu quả trong môi trường đa dạng và thay đôi

1.2 Kết cấu của I hệ thống xe tự hành

Một hệ thống xe tự hành bao gồm nhiều thành phần quan trọng để có thé thực hiện chức năng tự hành Dưới đây là một mô tả tông quan về các thành phần chính trong một hệ xe tự hành:

© Cam Bién Lidar:

Lidar 2D hoặc 3D: cam bién Lidar duoc dat trén xe tu hanh dé thu thap thông tin về môi trường xung quanh Liđar 2D tạo ra các đám mây điểm trong mặt phẳng, trong khi Lidar 3D tạo ra các đám mây điểm trong không gian 3 chiều, giúp xe tự hành hiểu rõ hơn về cấu trúc của đối tượng xung quanh

e Hệ thống cảm biến bồ sung:

Camera: có thể được sử dụng để nhận diện và phân loại đối tượng, đọc

biến báo và xử lý hình ảnh

Radar vả cảm biến siêu âm: các cảm biến này bồ sung thông tin về khoảng

cách và tôc độ của các đôi tượng sân xe tự hành

se - Hệ thống giao tiếp va liên kết mạng:

Liên kết mạng: cung cấp kết nói để truyền và nhận dữ liệu từ hệ thống điều khiến từ xa hoặc các nguồn thông tin bên ngoài

Giao tiếp với hệ thống điều khiến trung tâm: cho phép xe tự hành tương tác với hệ thống điều khiển tập trung hoặc với các xe tự hành khác

1.3 Các phương pháp xây dựng xe tự hành

Xây dựng mô hình xe tự hành tự hành sử đụng cảm biến Lidar là một quá

trình phức tạp, liên quan đến nhiều khía cạnh như xử lý ảnh, xử lý đữ liệu, lập

bản đồ, và điều khiển xe tự hành Dưới đây là một số phương pháp chung mà người ta thường sử dụng:

Thu thập đữ liệu: Sử dụng cảm biến Lidar để thu thập dữ liệu về môi

trường xung quanh xe tự hành Các thông số như khoảng cách đến các vật thể và

hình dạng của chúng sẽ được đo và phi lại

Xử lý dữ liệu Lidar: Tiền xử lý dữ liệu Lidar để loại bỏ nhiễu và thông tin

không mong muốn Chia đữ liệu thành các phần nhỏ để giảm độ phức tạp tính toán

Xây dựng bản đỗ: Sử dụng đữ liệu từ cảm biến Lidar để xây dựng bản đồ 2D hoặc 3D của môi trường xung quanh xe tự hành Phương pháp như SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) thường được sử dụng đề đồng thời xây dựng bản đồ và định vị xe tự hành trong khéng gian

Định vi xe tự hành: Sử dụng dữ liệu từ cảm biến Liđar để định vị xe tự hành trong bản dé duoc xây dung Cac thuat toan nhu Particle Filter hoac Kalman Filter thường được sử dụng để cải thiện độ chính xác của việc định vị Lập kế hoạch di chuyên: Dựa trên thông tin từ bản đồ và vị trí hiện tại, xây dựng kế hoạch đi chuyền cho xe tự hành Các thuật toán như A* hoặc RRT (Rapidly Exploring Random Trees) thường được sử dụng

Kiểm soát xe tự hành: Sử dụng thông tin từ cảm biến Lidar để kiểm soát chuyền động của xe tự hành đề tránh vật cản và duy trì con đường an toàn

Lặp lại và tối ưu hóa: Tối ưu hóa và điều chỉnh các tham số của mô hình dựa trên hiệu suất thực tế và điều kiện môi trường

Ưu nhược điểm của xe tự hành:

© Uu diém:

- Chính xác và chỉ tiết: Cảm biến Lidar cung cấp đữ liệu khoảng cách rất chính xác, giúp xe tự hành xây dựng bản đồ chỉ tiết của môi trường xung quanh

11

Kha nang lam viéc trong diéu kién anh sang thap: Lidar hoat déng déc lap với ánh sáng môi trường, do đó, xe tự hành có thê hoạt động hiệu quả ở cả

điều kiện ánh sáng yếu

Độ tin cậy cao: Cảm biến Lidar ít bị ảnh hướng bởi các điều kiện thời tiết như mưa, tuyết, hoặc sương mù, nó g1ữ được độ tin cậy cao

Tính ổn định và liên tục: Liđar có khả năng cung cấp dữ liệu liên tục, giúp

xe tự hành duy trì tính ôn định trong quá trình đi chuyền và tránh vật cản Hiệu quả chỉ phí so với một số ứng dụng: Trong một số trường hợp, cảm biến Lidar có thể được coi là hiệu quả về chỉ phí so với một số giải pháp khác, đặc biệt là khi yêu cầu độ chính xác cao

Hạn chế trong Môi trường phức tạp: Trong môi trường phức tạp với nhiều

vật thê di động hoặc có nhiều cấu trúc khác nhau, Lidar có thê gặp khó

khăn trong việc đồng bộ hóa và phân loại đối tượng

Khả năng nhận diện một số đối tượng đặc biệt: Lidar có thé gap kho khan trong việc nhận điện một số đối tượng như bề mặt phẳng, kính không

trong suốt, hoặc chất lỏng trong không khí

1.4 Ứng dụng

Xe tự hành sử dụng cảm biến Lidar có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh

vực Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến:

Xe tự lái và giao thông thông minh:

Xe tự lái: Cảm biến Lidar đóng vai trò quan trọng trong hệ thống định

hình và định vị của xe tự lái Nó piúp xe tự hành nhận biết và theo dõi vật

thể xung quanh đê tránh va chạm và duy trì an toàn

12

- _ Giao thông thông minh: Cảm biến Lidar được sử dụng trong các hệ thông giao thông thông minh để giám sát và quản lý luồng giao thông, theo dõi

phương tiện di chuyền và giảm thiểu tai nạn

® - Xe tự hành dịch vụ và don dep:

- _ Xe tự hành giao hàng tự động và dịch vụ khác sử dụng cảm biến Lidar để

tự định vị trong môi trường và tránh các vật thê

- Xe ty hanh hút bụi tự động và xe tự hành dọn nhà cũng sử dụng Lidar để quét và tạo bản đồ không gian, giúp chúng di chuyền hiệu quả trong nhà

® - Nông nghiệp thông minh: Trong lĩnh vực nông nghiệp, xe tự hành su dụng

cảm biến Lidar để quét và theo dõi đất đai, cây trồng, và vật thê khác Điều này giúp tôi ưu hóa quá trình canh tác và giảm mức sử dụng hóa chất

® - Kiểm tra môi trường và thăm dò khám phá: Cảm biến Lidar được tích hợp vào các xe tự hành thăm dò khám phá môi trường cứng như dưới nước hoặc trên bề mặt sao Hỏa dé tao ban dé va thu thập dữ liệu môi trường Cảm biến Lidar cũng được sử dụng trong các ứng dụng liên quan đến piám sát môi trường, nhự theo dối độ cao của mặt nước, theo dối lượng

tuyết trên núi, và đánh giá rừng

* Quan ly kho va Logistics: Trong mdi truong kho va logistics, xe ty hành str dung Lidar dé di chuyén hang hoa trong kho, tim kiém vat pham và tránh vật cản Cảm biến Liđar cũng giúp xe tự hành trong nganh logistics tối ưu hóa tuyến đường và giảm thời gian giao hang

¢ Dich vy kham phá dưới nước: Cảm biến Lidar cũng được tích hợp vào các thiết bị dịch vụ khám phá dưới nước để tạo bản đồ day bién, theo déi hai dương sinh và nghiên cứu địa chất dưới nước

¢ Quản lý thông tin thành phố: Trong các thành phố thông minh, cảm biến Lidar co thé được triển khai để giám sát và quản lý các khu vực đô thị, đặc biệt là trong việc đo lường độ cao của các tòa nhà và xây dựng bản dé đô

thị 3D

1.5 Nền tảng ROS

Robot Operating System - ROS là một nền tảng mã nguồn mớ (open-

sourced) cung cấp những thư viện và công cụ để xây dựng các ứng dụng liên

13

quan toi robot ROS bao gom các thư viện, công cụ hỗ trợ lập trình, công cụ dé họa, các công cụ hỗ trợ giao tiếp điều khiến trực tiếp với phần cứng cũng như các thư viện hỗ trợ việc lay dữ liệu từ các cảm biến và các thuật toán phổ biến trong

lập trình điều khiến robot Sau hơn 10 năm phát hành, ROS đã và đang được sử

dụng rộng rãi trên toàn thế giới cả trong nghiên cứu lẫn trong công nghiệp.Phần mềm cho ROS chủ yếu được thử nghiệm trên Ubuntu và Mac OS X Cho đến nay cộng đồng ROS cũng đã bắt đầu xây dựng cho Fedora, Gentoo, Arch Linux và các nền tảng Linux khác

ROS giúp đơn giản và tiết kiệm thời gian việc lập trình các hành vi phức tạp của robot ROS như là một mạng lưới điểm (node) được kết nối bởi nhiều node mà mỗi node có nhiệm vụ riêng tương ứng với các thành phần cấu tạo nên robot Mỗi node riêng có thê được tùy chỉnh phát triển và lập trình theo ý tưởng của người phát triển mà không cần quan tâm đến việc phải thống nhất sử dụng cùng một ngôn ngữ lập trình, điều đó có nghĩa là node này được phát triển trên

ngôn ngữ C++ nhưng node khác có thể phát triển trên ngôn ngữ Python ROS

chạy trên nền Ubuntu, do đó ta phải cài ROS trên nền Ubuntu

Các thành phần cơ bản của ROS

Parameter Server

Computation Graph Level

Topics Services Bags

Hinh 1.1 Cac thanh phan co ban ctia ROS

“Computation Graph”, goi là lược đồ tính toán, là một mạng peer-to-peer cua ROS trong đó các dữ liệu được xử lý với nhau Computation Graph cơ bản gồm các thành phần: Nodes, Master, Parameter Server, Messages, Services , Topics, va Bags, tat cả các thành phần này đều cung cấp dữ liệu cho Graph bằng

những phương thức khác nhau

14

Master: đóng vai trò kết nối các node với nhau Do đó, master luôn được

khởi động đầu tiên bằng cầu lệnh roscore sau đó thì bạn có thể gọi bất kỳ các node nao trong hé théng Sau khi gọi xong, các node có thể kết nối và tương tác với nhau

Parameter Server: Là một cấu trúc nhiều tham số có thê truy cập trong lúc chạy ROS Các node sử dụng cầu trúc này nhằm lưu trữ và truy xuất các thông số trong thời gian chạy Do nó không có hiệu suất cao nên thường dùng với kiểu đữ liệu tĩnh, chẳng hạn như các thông số cấu hình, thời gian hệ thống

Message: Day là cấu trúc dữ liệu được các node sử dụng để trao đổi với nhau tương tự như các kiêu đữ liệu double, int trong các ngôn ngữ lập trình Các node tuong tac voi nhau bang cach send va receive ROS message

Topics: là phương pháp giao tiếp trao đổi dữ liệu giữa hai node, nó bao gồm nhiều cấp bậc thông tin mà chúng có thế giao tiếp thông qua ROS message Hai phương thức trong topic bao gồm publish và subscribe

Services: Là một giao tiếp trao đối dữ liệu/ thông tin giữa hai node thông qua phương thức request và response Thường được áp dụng trong trường hợp việc thực hiện một lệnh cần nhiều thời gian xu ly nén đữ liệu tính toán được lưu

ở server và sẽ dùng khi cần xử lý

Bags: la mét dinh dang tép trong ROS dùng để lưu trữ dữ liệu messape với phần mở rộng là bag có vai trò quan trọng và có thể được xử lý, phân tích bởi các công cụ mô phỏng trong ROS như Rv1z

15

CHUONG 2 THIET KE PHAN CUNG

2.1 Sơ đồ tông quát hệ thống

Xe tự hành trong nhà là một hệ thống được thiết kế gồm có khung cơ khí, các ngoại vi và mạch điêu khiên đáp ứng các yêu câu xử lí cảm biên, tự hành tránh vật cản và điêu khiến từ xa

Mạch câu H đê điều khiến động cơ (L298N) 1

Nguồn điện 5V 1

16

May tinh nhung Raspberry Pi 4 Model B 1

Hinh 2.2 Thiét ké khung xe

Khung xe có hình chữ nhật, được khoét sâu vào khoảng 4em ở 2 mép để lắp 2 bánh xe phía sau (là 2 bánh xe chính giúp xe có thế chuyên động theo tín hiệu điều khiển ) Việc khoét vào để gắn bánh xe sẽ giúp khoảng cách giữa 2 bánh ngắn hơn, giảm sai số trong quá trình tính toán

Hai tầng được kết nối với nhau một cách chắc chắn bởi các bộ ốc vít thông qua các lỗ được đục sẵn

Tầng dưới là vị trí đặt động cơ , các cơ cấu điều khiển cho động cơ là Arduino , mạch cầu H và nguồn cấp cho động cơ và nguồn cấp cho máy tính nhúng

17

Tầng trên là vị trí đặt máy tính nhúng Raspberry, màn hình cảm ứng, cảm biến Lidar Liđar yêu cầu các linh kiện khác không được cản trở ảnh hưởng đến chất lượng quét của cảm biến nên nó sẽ được gắn ở phía trước của tầng trên và được đưa lên cao hơn các thiết bị khác

2.2.2 Lựa chọn động cơ DC Với tốc độ không yêu cầu di chuyên nhanh, động cơ DC được yêu cầu có hộp số giảm tốc để tăng momen xoắn giúp việc kéo tải của động cơ được dễ dàng Ngoài ra để điều khiển vận tốc cũng như vị trí xe tự hành cần có bộ phan phản hồi thông tin về số vòng quay mà bánh xe quay được, bộ phận đảm nhận chức năng đó được goi la encoder

Có hai loại encoder chính là encoder tương đối và encoder tuyệt đối Trong đó encoder tuyệt đối cho tín hiệu ngõ ra là chuỗi n bít cho biết động cơ đã quay được 1/⁄2n vòng quay Encoder tương đối thì ngõ ra là hai kênh tín hiệu A

và B lệch pha nhau Số xung trên mỗi vòng quay được chỉ định bởi nhà sản xuất, pha A sớm hay trễ hơn pha B cho ta biết chiều quay của động cơ

Tưyêu cầu đó nhóm em chọn động cơ DC giảm tốc JGB37-520

Hinh 2.3 động cơ DC giảm tốc JGB37-520

Động Cơ DC JGB-520 được tích hợp thêm Encoder hai kênh AB giúp đọc và điều kiên chính xác vị trí, chiều quay của động cơ trong các ứng dụng cần

độ có chính xác cao: điều khiến PID, Robot tự hành

Động Cơ DC JGB-520 DC có cầu tạo bằng kim loại cho độ bền và độ ổn định cao, được sử dụng trong các mô hình robot, xe, thuyén , hộp giảm tốc của động cơ có nhiều tỉ số truyền giup ban dé đàng lựa chọn giữa lực kéo va tốc độ (lực kéo càng lớn thì tốc độ càng chậm và ngược lại), động cơ sử dụng nguyên liệu chất lượng cao (lõi dây đồng nguyên chất, lá thép 407, nam châm từ tính

18

manh, ) cho strc manh va d6 bền vượt trội hơn các loại giá rẻ trên thị trường

hiện nay (sử dụng lõi đây nhôm, nam châm từ tính yếu)

© Thông số kỹ thuật:

Bảng 2.2 Thông số động cơ DC giảm tốc JGB-520

Cảm biến từ trường Hall, có 2 kênh

AB lệch nhau giúp xác định chiều quay và vận tốc của động cơ, đĩa

Encoder trả ra II xung/1 kênh/ ]

vòng (nếu đo tín hiệu đồng thời của cả hai kênh sẽ thu được tong

22 xung / 1 vong quay cua Encoder

Encoder)

Dién ap cap cho Encoder

3.3~5VDC

hoạt động , ` 1:30 (động cơ quay 30 vòng trục

chính hộp giảm tôc quay 1 vong)

trén 1 vong quay truc chính

20

Hinh 2.5 So d6 nguyén ly cau H

Thông qua việc điều khiến các khoá điện S1, S2, S3, S4 ta có thể thay đổi

chiều dòng điện qua động cơ Trên thực tế các khoá điện trên được thay thế bởi các linh kiện điện tử có khả năng đóng ngắt dòng điện như BỊT hoặc MOSFET BJT có khả năng hoạt động với điện áp kích cao nhưng dòng điện ngõ ra thấp do trở kháng giữa hai cực C-E lớn, đồng thời tần số đóng ngắt thấp MOSFET có ưu

điểm là trở kháng ngõ vào rất lớn (hàng M©), có khả năng chịu dòng tốt nhờ trở kháng Rds nhỏ, độ ôn định về nhiệt cao

Lựa chọn cầu H thích hợp là một trong những yếu tố quyết định đến chất lượng điều khiển động cơ Do đó nhóm lựa chọn module L298N

Module L298N là một mạch điều khiển động cơ một chiều DC cùng lúc L298N là IC điều khiến cầu kép toàn kỳ có dải điện áp hoạt động rộng, xử lý

dòng tải có mức tối đa 3A Bao gồm điện áp bão hòa thấp và bảo vệ quá nhiệt

Có cấu tạo từ hai mạch cầu H transistor

Module điều khiến động cơ L298N được tích hợp 2 mạch cầu H, có khả năng điều khiến 2 động cơ DC và 1 động cơ bước Dòng ra tối đa 2A và nguồn cấp có thê từ 5 đến 35V Động cơ A được điều khiến bằng cách cấp các mức điện

áp 1 và 0 vào 2 chân INI IN2 Tương tự động cơ B được điều khiển bằng cách cấp mức 1, 0 vào IN3 IN4 Đảo các mức 1, 0 này sẽ làm động cơ đảo chiều và

có thê điều khiến tốc độ động cơ bằng cách cấp xung trực tiếp vào các chân IN Chân Enable còn có tác dụng “phanh” gấp động cơ Khi đưa chân Enable tương ứng với động cơ xuông mức 0

21

Nhiệt độ hoạt động -20 tới +135

Bang 2.5 Chic nang cde chan cua module L298N

OUT1 & OUT2 Chân đầu ra cho động cơ A

OUT3 & OUT4 Chân đầu ra cho Động cơ B

5V Cấp nguồn cho mạch logic bên trong IC L298N

2.2.4 Arduino Nano Arduino Nano là một bảng mạch điện tử có kích thước nhỏ chỉ bằng 1 nửa đồng xu gấp lại, được phát triển dựa trên dựa trên ATmega328P phát hành vào

năm 2008 và khá thân thiện với breadboard Arduino Nano cung cấp các kết nối

và thông số kỹ thuật tương tự như bảng điện tử Arduino Uno nhưng với kích thước nhỏ gọn hơn rất nhiều

Arduino Nano có ưu điểm là chọn được công suất lớn nhất với hiệu điện thế của nó, có thể lập trình trực tiếp từ máy tính một cách tiện dụng va don giản Dac biét, Arduino Nano pinout có kích thước nhỏ gọn, chỉ 185 mm x 430 mm với trọng lượng khoảng 7g Nhờ điều này mà Arduino Nano được ứng dụng cực

kỳ đa dạng trong cuộc sống hiện đại ngày nay

Hinh 2.8 Arduino Nano

23

e Thông số kỹ thuật:

Bảng 2.6 Thông số kĩ thuật của Arduino Nano

Sé chan Analog § (Độ phân giải 10 bit) Dòng tối đa trên méi chan I/O 40 mA

24

kê đê cung câp hiệu suât và tính năng cao hơn so với các phiên bản trước đó

Dưới đây là một số điểm chính về Raspberry Pi 4:

Bộ Xử Lý: Raspberry PI 4 được trang bị bộ xử lý Broadcom BCM2711, một CPU lõi tứ ARM Cortex-A72 64-bit, với hiệu năng cao hơn so với các phiên bản trước đó

B6 Nhé RAM: Raspberry Pi 4 có tùy chọn RAM từ 2GB, 4GB và 8GB

LPDDR4-3200, giúp nâng cao hiệu suất và khả năng xử lý của nó

Kết Nối: Raspberry Pi 4 có nhiều công kết nối, bao gồm 2 céng HDMI,

công Ethemet Gigabit, 2 céng USB 3.0 và 2 cổng USB 2.0, céng 4m thanh 3.5mm, công cấp nguồn USB-C, và công GPIO (General Purpose Input/Output) để kết nối với các thiết bị ngoại vi

Hién Thi 4K: Raspberry Pi 4 có khả năng hiến thị độ phân giải 4K qua các công HDMI, cho phép bạn sử đụng nó đề phát video và hình ảnh 4K Kha Nang Mạng: Raspberry Pi 4 được trang bị công Ethernet Gipabit, cho

phép kết nối mạng nhanh hơn Nó cũng hỗ trợ Wi-Fi 802.1lac va

Bluetooth 5.0, cung cấp khả năng kết nỗi không đây

Hệ Điều Hành: Raspberry Pi 4 có thé chay nhiéu hé diéu hanh, bao gom Raspbian (hệ điều hành chính thông của Raspberry Pi), Ubuntu, va cac phiên bản khác của Linux Nó cũng có khả năng chạy Windows 10 loT Core và nhiều hệ điều hành nhúng khác

Sử Dụng Đa Dạng: Raspberry Pi 4 có nhiều ứng dụng, từ máy tính nhỏ gon cho việc học tập và thử nghiệm đến việc xây dựng các dự án IoT, may

tính điều khiển, máy chủ nhỏ, hệ thống giám sát, và nhiều ứng dụng khác

e Thong sé ky thuat:

Bảng 2.7 Thông số kĩ thuật Raspberry Pi 4

Bộ xử lý (CPU) Broadcom BCM2711, CPU ARM

Cortex-A72 lõi tứ 64-bit

Bluetooth 5.0

2 céng HDMI 2.0 cho hién thi 4K

Céng HDMI USB Ports 2 công USB 3.0, 2 công USB 2.0

Khe cắm thẻ nhớ Khe cắm thẻ nhớ microSD

Âm thanh Cổng âm thanh 3.5mm, Hỗ trợ âm

thanh qua HDMI

40 chân GPIO, Hỗ trợ I2C, SPI,

UART, PWM, và các giao tiếp

khác

Raspberry Pi 4 có thể sử dụng trone hệ thống nhúng bên ngoài để giao

tiếp tín hiệu Có tổng cộng 40 chân , trong đó 28 chân là chân GPIO vả các chân

còn lại là chân nguồn

® Các chân của Raspberry pi4

Các chân GPIO không chỉ thực hiện các chức năng I / O đơn giản mà còn hỗ trợ giao thức UART, SPI và L2 €,

+ Chân cấp nguồn

Power In: Trong Raspberry pi, có hai cách cấp nguồn, một là từ công nguồn USB-C và thứ hai là từ các chân 5V Chân 5V được kết nối trực tiếp VỚI công adapter USB-C

Đầu vào ở chân 5V phải ổn định và theo đúng thông số kỹ thuật Trong trường hợp có điện áp cao hơn, thiết bị có thế bị cháy

Các chân đầu vào 5V sẽ không có cầu chì và bộ điều chỉnh điện áp khi

được sử dụng làm đầu vào cấp nguồn, do đó nguồn điện 5V phải theo đúng thông

số kỹ thuật đề tránh hư hại Từ chân 2 va 4 -> + 5V Chan 6 —> GND

Power Out: Có hai loại chân nguồn ra trong Raspberry pi 4 là 3V3 và 5V 5V được kết nối trực tiếp với công USB nhưng 3V3 được kết nối thông qua bộ điều chỉnh điện áp cho ra đầu ra 3V ổn định

- 3V3 - Chân 1, chan 17

- 5V - Chân 2, chân 4

- GND - Chan 6, 9, 14,20,25,30,34,39

+ Chan I/O Hầu hết mọi thiết bị đều cần các chân đầu vào va dau ra dé giao tiếp Trong thiết bị này có 28 chân GPIO được sử dụng làm đầu vào và đầu ra Các chân GPIO trong bộ điều khiển có một số gia tri mac định

Cac chan GPIO ttr 0-9 sé 6 trang thai logic cao va tir 10 tro 1én cac chân sẽ

ở trạng thái logic thap Tat ca cac chan do trong Raspberry Pi 4 déu duoc cung cap bên dưới:

27

‘a GND GPIO7 (SPI_CE1_N)

ID_SD (I2C EEPROM) ID_SC (I2C EEPROM)

GPIOS GND GPIO6 GPIO12 GPIO13 GND

thức Raspberry PI Với độ phân giải 500x480 pixel, cảm ứng điện dung

Màn hình 800x480 được kết nối thông qua một bo mạch điều khiễn, nơi việc chuyền đổi điện áp và tín hiệu diễn ra Chúng ta chỉ cần hai kết nối tới Raspberry Pi: nguồn điện từ cổng GPIO của Pi và cáp ruy-băng vào công DSI

Trình điều khiển màn hình cảm ứng hỗ trợ chạm 10 ngón và bản phím ảo đã

được tích hợp vào Raspberry Pi OS mới nhất đề có thể sử dụng đầy đủ chức năng

mà không cần bàn phím vật lý hoặc chuột

e Tính năng

- Truly Interactive - driver moi nhat sé hé tro ban phim ao, vi vay khong cần phải cắm bản phím và chuột

28

- Tao thiét bi Internet of Things của riêng bạn với màn hình trực quan Chỉ cần kết néi Raspberry Pi cua ban, chuan bj script voi Python dé tuong tac với màn hình và bạn đã sẵn sảng tạo các thiết bị tự động hóa gia đình của

riéng minh với mản hình cảm ứng

- _ Rất nhiều chương trình và phần mềm học tap trén Raspberry Pi đã hỗ trợ cảm ứng, giúp việc học và lập trình dễ dàng hơn

2.2.7 Cảm biến RP Lidar

Liđar (cũng viết là LIDAR, LIDAR, và LADAR) là một phương pháp

khảo sát đo khoảng cách tới mục tiêu bằng cách chiếu sáng mục tiêu đó bằng một tia laze xung quanh và đo các xung phản xạ bằng một cảm biến Sự khác biệt về thời pian và bước sóng laser sau đó có thể được sử dụng để tạo mô hình số 3 chiều (3D) của đối tượng Tên gọi liđar, nay được coi là một từ viết tắt của Lipht Detection And Ranging (d6i khi Light Imaging, Detection, And Ranging), ban dau là từ ghép của hai tir anh sang (tiéng Anh" light) va radar

Liđar thường được sử dụng để tạo bản đồ có độ phân giải cao, với các ứng dụng trong trac dia, địa tin học, khảo cô học, địa lý, địa chat, dia mao, dia chan học, lâm nghiệp, vật ly khi quyén, dan duong bang laser, ban d6 laze khéng anh (ALTM), và đo cao độ bằng laser Công nghệ này cũng được sử dụng để kiểm soát và điều hướng cho một sô xe tự động."

29

Liđar dùng đề đo khoảng cách đến các đối tượng bằng cách sử dụng chùm xung lazer (pulsed laser) phát ra và sau đó đo các xung phản xạ ánh sáng của các đối tượng bằng cảm biến Sự khác biệt về thời gian truyén về và bước sóng được

dùng để tính toán và xây dựng mô hình vật thể

Liđar được sử dụng rất nhiều trong thực tế, một số ứng dụng như: xây dựng bản đồ số trong ngành địa chất, khảo cổ học, hệ thống dẫn đường bằng laser, Một trong những ứng dụng nỗi bật của Lidar hiện giờ là được dùng trong xe tự hành và robot tự hành

Hình 2.13 Cảm biến RPLidar Al

e Thông số kỹ thuật :

+ Nguôn nuôi: 5V (từ công micro-USB)

+ Tốc độ lấy mẫu lên đến 8000 lần một giây

+ Góc quét 360*, d6 phan dai 1*

+ Khoảng cách đo: 12m, độ phân dai 0.2cm

+ Giao tiếp USB

Hình 2 14 Sơ đồ chân cảm biến Lidar

30

T là thời gian ánh sáng đi từ lúc cảm biến phát đi laser đến lúc cảm

biến thu được ảnh sáng phản xạ so vật gây ra

2.2.8 Nguon cap

Trong đề tài này nhóm thực hiện sử dụng hai nguồn riêng biệt đề câp nguồn cho các cơ câu

©_ Nguồn cấp điện cho raspberry và cảm biến:

Vì raspberry pi 4 sử dụng nguồn 5V nên để cấp nguồn cho raspberry ta dùng pin 12V shang yi cấp nguồn cho raspberry thông qua một module hạ áp 5A

XL 4015 DC-DC xuống 5V

Hinh 2.16 Pin Shang Yi 12V

31

Thông số kĩ thuật Hang: Shang Yi

PIN 3S 2200mAh

Dong xa: 45C Kich thudc : 110mm*34mm*26mm Nang: 190gram

Hình 2.18 Nguon cap diéu khién dong co

Pin voi dung long cao, c6 thé sạc nhiều lần mà không làm giảm tuôi thọ của

CHUONG 3 XAY DUNG CHUONG TRINH DIEU KHIEN CHO

PID 1a thuật toán diéu khién tỉ lệ - tich phan — vi phan duge str dung dé

điều khiến những đối tượng như nhiệt độ lò nhiệt, tốc độ và vị trí động cơ, áp

suất PID là thuật toán điều khiển được sử dụng phổ biến trong các hệ thống

điều khiến phản hồi công nghiệp hiện nay Để có thể điều khiên được đối tượng,

PID phải lay được giá trị đầu ra y của hệ thống như hình 3.1 Sau đó so sảnh với giá trị dat yO dé tìm ra được sai số e PID xử lý sai số e dé tìm ra tác động u tác động vảo đối tượng giúp ngõ ra bám theo giá trị đặt

Bộ điều khiển PID gồm 3 khâu điều khiến là tỉ lệ (P), tích phân (1) và vi

phân (D)

Ngõ ra của bộ điều khiến PID chính là tông của ngõ ra ba khâu nảy:

PID „=P out „+ Ly +D,, ut Khau ti 1é là tích giữa sai số hiện tại với hằng số độ lợi Kp: