Đang tải... (xem toàn văn)
robot có khả năng di chuyển từ nơi này đến nơi khác trên một bề mặt nhất định để thực hiện một nhiệm vụ nhất định, chúng có thể nhận biết được môi trường xung quanh thông qua các cảm biến mà không cần sự tác động trực tiếp của con người. Khả năng di chuyển được của mobile robot làm cho phạm vi ứng dụng được mở rộng một cách đáng kể. Các mobile robot có thể làm việc chung trong không gian của con người và hợp tác với con người bằng việc chia sẻ không gian làm việc với nhau.
Chương 1: Tổng quan Chương Tổng quan 1.1 Giới thiệu Robot biết đến thiết bị khí thực cơng việc tự động hay theo giám sát người thông qua chương trình định trước tập luật chung sử dụng kỹ thuật điều khiển thông minh [1] Ban đầu, robot dùng để thay người làm công việc đơn điệu, nặng nhọc hay công đoạn nguy hiểm, độc hại Ngày nay, công nghiệp robot sử dụng nhiều ứng dụng khác Robot cơng nghiệp thường làm việc vị trí cố định hay phạm vi hoạt động chúng bị giới hạn, môi trường xung quanh robot thường thiết kế theo chức nhiệm vụ riêng robot Trên thực tế, nhiều ứng dụng đòi hỏi robot phải hoạt động với độ di động cao, thay thực hành động vị trí, để thực nhiệm vụ chúng phải di chuyển từ nơi đến nơi khác Do đó, chúng phải có khả nhận biết môi trường xung quanh để thực hành vi di chuyển Điều thúc đẩy dự án nghiên cứu mobile robot đời Mobile robot (còn gọi robot tự hành, robot di động) robot có khả di chuyển từ nơi đến nơi khác bề mặt định để thực nhiệm vụ định, chúng nhận biết môi trường xung quanh thông qua cảm biến mà không cần tác động trực tiếp người Khả di chuyển mobile robot làm cho phạm vi ứng dụng mở rộng cách đáng kể Các mobile robot làm việc chung không gian người hợp tác với người việc chia sẻ không gian làm việc với Chương 1: Tổng quan Để thực khả di chuyển, mobile robot cần có cấu cho lại mơi trường làm việc Hầu hết cấu di chuyển lấy cảm hứng từ đối tượng thích nghi với môi trường tự nhiên đối tượng sinh học với mục đích khác Vì nên ngồi cách phân loại mobile robot theo mơi trường làm việc hay phân loại dựa công việc mà chúng thực hiện, người ta dựa vào phương thức di chuyển để phân loại mobile robot, theo cách mobile robot chia thành ba loại: mobile robot di chuyển bánh xe (hình 1.1), mobile robot di chuyển bánh xích (hình 1.2) mobile robot di chuyển chân (hình 1.3) Mobile robot di chuyển bánh xe loại gồm bánh xe gắn cố định với phần thân chúng, cấu truyền động quay bánh xe làm cho robot di chuyển Do phần thân gắn bánh xe nên dễ điều khiển, vấn đề cân dễ dàng hơn, lượng tiêu tốn di chuyển với tốc độ đáng kể [2] Hiện có hai loại bánh xe thường sử dụng bánh xe dạng đĩa bánh xe đa hướng Bánh xe dạng đĩa có khả quay quanh trục khơng thể trượt ngang Bánh xe đa hướng loại gồm nhiều bánh nhỏ dạng đĩa gắn xung quanh có khả quay quanh trục chúng Robot sử dụng loại bánh xe đa hướng di chuyển tức thời theo hướng Mobile robot di chuyển bánh xích có ưu điểm bật độ bám chặt cao bánh xe lên bề mặt địa hình, nhờ chúng thường dùng để di chuyển địa hình phức tạp như: đồi cát, đầm lầy, rừng núi… Mobile robot di chuyển chân robot di chuyển khớp chân khí mơ giống chân động vật chân người, chúng di chuyển số địa hình lồi lõm, vấn đề điều khiển chuyển động khớp chân khả giữ thăng phức tạp Chương 1: Tổng quan Hình 1.1: Mobile robot di chuyển bánh xe a) Mobile robot sử dụng bánh xe dạng đĩa Nguồn: http://prt.fernuni-hagen.de/pro/pioneer/en/index.html b) Mobile robot sử dụng bánh xe đa hướng Nguồn: http://deviceguru.com/mobile-robot-packs-wireless-web-cam/ Hình 1.2: Mobile robot di chuyển bánh xích Nguồn: http://www.geeky-gadgets.com/srv-1-blackfin-mobile-surveillance-robot/ Chương 1: Tổng quan Hình 1.3: Mobile robot di chuyển chân a) Mobile robot di chuyển chân kiểu động vật Nguồn: http://www.mobilewhack.com/reviews/sony_aibo_ers-7m3_robot_dog.html b) Robot giống người ASIMO Nguồn: http://www.diseno-art.com/encyclopedia/archive/ASIMO.html Mobile robot sử số ngành công nghiệp, dịch vụ, quân sự, an ninh, chúng xuất sản phẩm tiêu dùng, giải trí thực nhiệm vụ không gian… Ngày nay, với phát triển vượt bậc khoa học công nghệ, đời sống người không ngừng nâng cao, tiềm ứng dụng mobile robot vào sống vô to lớn, robot làm công việc phục vụ người hút bụi, lau nhà, nấu ăn chí robot chăm sóc người… Lĩnh vực chưa phổ biến, dự kiến có nhu cầu lớn tương lai Muốn thực chức di chuyển mobile robot, tốn cần giải “tránh vật cản” nhằm đảm bảo cho chúng không va chạm vào chướng ngại vật đường đến mục tiêu Để giải vấn đề nhiều công trình nghiên cứu cơng bố, tiêu biểu như: thuật toán Bug [3], phương pháp Chương 1: Tổng quan trường [4], phương pháp trường lực ảo [5, 6], phương pháp biểu đồ trường vector [7, 8]… Thuật toán Bug Tư tưởng chủ đạo thuật toán gặp vật cản robot theo đường bao vật cản [9] Đường thuật toán Bug cải thiện theo phiên từ Bug1, Bug2 DistBug Phương pháp trường Phương pháp trường xem robot điểm di chuyển trường mục tiêu vật cản môi trường tạo Mục tiêu tạo hút vật cản tạo đẩy Robot trường đối tượng chịu tác động lực hút từ gradient hút để đưa robot đến mục tiêu, đồng thời chịu tác động lực đẩy từ gradient đẩy để giữ cho robot tránh va chạm với vật cản Vector lực tổng hợp – tổng vector lực hút vector lực đẩy – đóng vai trò lực gia tốc làm cho robot di chuyển tới vị trí giải thuật lặp lại đến robot đến mục tiêu Phương pháp trường lực ảo Phương pháp trường lực ảo sử dụng biểu đồ lưới để mô tả vật cản Mỗi ô biểu đồ lưới chứa giá trị chắn thể độ tin cậy giải thuật tồn vật cản vị trí xác định Khi robot di chuyển, cửa sổ có kích thước ( ws × ws ) di chuyển với robot gọi cửa sổ hoạt động ô hoạt động nằm cửa sổ vector lực đẩy hướng phía robot Độ lớn lực tỷ lệ thuận với giá trị chắc tỷ lệ nghịch với bình phương khoảng cách tâm robot Lực đẩy tác dụng lên robot tổng lực đẩy tất ô hoạt động Đồng thời, lực hút ảo có độ lớn khơng đổi đặt lên robot để kéo mục tiêu Tổng vector lực hút lực đẩy tạo thành vector lực tổng hợp Độ lớn chiều lực tổng hợp hình thành vận tốc góc lái để điều khiển robot Chương 1: Tổng quan Phương pháp biểu đồ trường vector Phương pháp biểu đồ trường vector dùng biểu đồ lưới để mô tả vật cản phương pháp trường lực ảo biểu đồ trường vector sử dụng kỹ thuật nén liệu hai giai đoạn thay trường lực ảo Trong giai đoạn đầu tiên, biểu đồ lưới chuyển thành biểu đồ cực xung quanh vị trí hành robot Mỗi sector biểu đồ cực chứa giá trị mô tả mật độ vật cản cực theo hướng Ở giai đoạn thứ hai, giải thuật chọn sector phù hợp từ sector biểu đồ cực có mật độ vật cản cực thấp điều khiển robot di chuyển theo hướng 1.2 Mục tiêu giới hạn đề tài Đề tài nghiên cứu xây dựng giải thuật tìm đường tránh vật cản cho mobile robot môi trường toàn cục sở kết hợp giải thuật biểu đồ trường vector thuật tốn tìm đường ngắn A* để điều khiển mobile robot vừa tránh vật cản vừa không bị bẫy cực tiểu cục Đề tài tập trung nghiên cứu tiến hành mô phần mềm Player/Stage phương pháp tránh vật cản cho mobile robot, cụ thể là: Phương pháp trường Phương pháp trường lực ảo Phương pháp biểu đồ trường vector Giải pháp kết hợp giải thuật biểu đồ trường vector thuật toán A* 1.3 Nội dung đề tài Chương 1: Tổng quan Chương giới thiệu cách khái quát mobile robot, phân loại mobile robot, tiềm ứng dụng mobile robot số phương pháp tránh vật cản tiêu biểu công bố giới Ngoài ra, mục tiêu nghiên cứu giới hạn đề tài nội dung luận văn thể chương Chương 1: Tổng quan Chương 2: Cơ sở lý thuyết Có hai phần đề cập chương Phần thứ trình bày mơ hình tốn dùng điều khiển mobile robot Các phương pháp tránh vật cản cho mobile robot như: thuật toán Bug, phương pháp trường năng, phương pháp trường lực ảo, phương pháp biểu đồ trường vector trình bày phần thứ hai Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản Đây trọng tâm nghiên cứu đề tài Kết chương giải thuật “ Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản” sử dụng phương pháp biểu đồ trường vector kết hợp với thuật tốn tìm kiếm A* để điều khiển mobile robot vừa tránh vật cản vừa không bị bẫy hình dạng vật cản Chương 4: Kết mơ Phần đầu chương trình bày đặc điểm công cụ mô mobile robot, phần mềm Player/Stage Phần kết mô ba phương pháp tránh vật cản cho mobile robot trường năng, trường lực ảo biểu đồ trường vector phần mềm Player/Stage với sơ đồ vật cản đặc trưng để so sánh ưu điểm hạn chế phương pháp Phần cuối chương kết mô cách thức “Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản” sử dụng phương pháp biểu đồ trường vector kết hợp với thuật tốn A*, chương trình viết ngơn ngữ lập trình C++ Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài Những kết đạt đề tài trình bày phần kết luận Những vấn đề tồn luận văn hướng phát triển đề tài nêu cách cụ thể chương Chương 1: Tổng quan Chương Cơ sở lý thuyết Với mục đích làm tảng cho việc nghiên cứu phương pháp điều khiển mobile robot tránh vật cản, chương đề cập đến mơ hình tốn thường dùng để thay đổi hướng lái phương pháp tránh vật cản cho mobile robot Các mơ hình tốn trình bày mục 2.1 gồm mơ hình lưỡi dao, mơ hình lăn bánh mơ hình lái vi sai Trong mục 2.2 tiến hành phân tích, so sánh phương pháp tránh vật cản cho mobile robot thuật toán Bug, phương pháp trường năng, phương pháp trường lực ảo phương pháp biểu đồ trường vector 2.1 Một số mơ hình tốn thường gặp Moobile robot di chuyển bánh xe dạng đĩa đối tượng nghiên cứu phổ biến dự án nghiên cứu mobile robot Nhìn chung, chúng có phần thân gắn cố định bánh xe Các bánh xe quay quanh trục để tạo chuyển động tương đối robot mặt đất Đặc điểm mobile robot di chuyển bánh xe tiến phía trước lùi phía sau khơng có vận tốc song song với trục bánh xe Để điều khiển hướng robot người ta thường dùng kỹ thuật lái vi sai [2] Khảo sát robot chuyển động bánh xe với hai bánh lái vi sai gắn chung trục hoạt động mặt phẳng hình 2.1 Chương 1: Tổng quan Hình 2.1: Mơ hình lái vi sai mobile robot di chuyển bánh xe ( x, y ) : tọa độ trung tâm trục bánh xe; θ : góc định hướng robot; r : bán kính bánh xe; b : khoảng cách từ tâm trục đến bánh xe; v : vận tốc chuyển động robot mặt phẳng; ω1 ω2 : vận tốc quay bánh trái bánh phải Khi mô tả chuyển động cách lái vi sai phương trình tốn học, người ta thường sử dụng ba mơ hình sau: mơ hình lưỡi dao, mơ hình lăn bánh mơ hình lái vi sai [2, 10] 2.1.1 Mơ hình lưỡi dao (Knife Edge Model) Mơ hình lưỡi dao thể tối giản cấu hình mobile robot di chuyển bánh xe mô tả vector q = [ x, y,θ ] Trạng thái mobile robot có T thể coi lưỡi dao mỏng, hình 2.2 Lưỡi dao giả thiết có khả Chương 1: Tổng quan 10 trượt với vận tốc Vx theo hướng Ox quay với vận tốc góc ω khơng có vận tốc Vy theo phương Oy , hay nói cách khác khơng thể trượt ngang Hình 2.2: Mơ hình lưỡi dao mobile robot di chuyển bánh xe Thành phần vận tốc theo phương Ox Oy là: x&= Vx cos θ − Vy sin θ y&= Vx sin θ + Vy cosθ (2 0) Do Vy = , nên (2.1) viết lại: x&= Vx cos θ y&= Vx sin θ (2 0) Khử Vx (2.2), ta được: x&sin θ − y&cos θ = (2 0) Robot giả thiết thỏa điều kiện quay, nên: &osθ + y&sin θ = v xc Mơ hình lưỡi dao mô tả biểu thức (2.5): (2 0) Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản Hình 4.13: Điều khiển robot qua lối hẹp phương pháp PF Hình 4.14: Biểu đồ vận tốc điều khiển robot qua lối hẹp PF 67 Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản Hình 4.15: Điều khiển robot qua lối hẹp phương pháp VFF Hình 4.16: Biểu đồ vận tốc điều khiển robot qua lối hẹp VFF 68 Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản Hình 4.17: Điều khiển robot qua lối hẹp phương pháp VFH Hình 4.18: Biểu đồ vận tốc điều khiển robot qua lối hẹp VFH 69 Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản 70 Hình 4.19: Biểu đồ tốc độ trung bình PF, VFF VFH qua lối hẹp Hình 4.20: Vận tốc góc trung bình PF, VFF VFH qua lối hẹp Cũng giống trường hợp điều khiển mobile robot tránh vật cản sơ đồ hình 4.4, tiến hành phân tích liệu q trình mơ robot di chuyển qua lối hẹp phương pháp VFH phương pháp có tốc độ trung bình lớn với 0,915 m/s, theo sau phương pháp VFF với 0,612 m/s cuối phương pháp PF với tốc độ di chuyển trung bình 0,5 m/s – hình 4.19 Xét độ thay đổi vận tốc góc trật tự khơng thay đổi, phương pháp có thay đổi vận tốc góc Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản 71 lớn PF với 0,602 rad/s, 0,446 rad/s vận tốc góc trung bình phương pháp VFF, VFH phương pháp có thay đổi nhỏ 0,047 m/s – hình 4.20 So sánh kết mơ thu kết luận phương pháp VFH điều khiển mobile robot di chuyển với tốc độ cao phương pháp VFF PF, nghĩa thời gian thực nhiệm vụ rút ngắn Trị trung bình thay đổi vận tốc góc phương pháp VFH nhỏ có nghĩa VFH điều khiển mobile robot bị dao động phương pháp VFF PF Kết mô cho thấy phương pháp VFH có khả phát tránh vật cản có kích thước nhỏ, khoảng 5−10cm hình 4.21 Ngồi ra, mức ngưỡng điều chỉnh hợp lý, phương pháp VFH có khả điều khiển robot vượt qua vật cản mà khoảng cách chúng vào khoảng 1,0 m – hình 4.22 Hình 4.21: Khả phát vật cản có kích thước nhỏ VFH Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản 72 Hình 4.22: VFH điều khiển robot qua vật cản có khoảng cách 1,0m Nhưng giống số phương pháp tránh vật cản dựa sở trường năng, điều khiển mobile robot phương pháp VFH khơng khỏi vật cản có dạng hình chữ U, gọi bẫy cực tiểu địa phương Khảo sát sơ đồ vật cản hình 4.23, điểm bắt đầu S có tọa độ (−5, 0) điểm mục tiêu G có tọa độ (5, 0) bị ngăn cách vật cản có dạng hình chữ U Kết mơ hình 4.24 cho thấy robot đối diện với mục tiêu, sector chọn nằm phía robot di chuyển lên Khi lên sector trống gần mục tiêu lại nằm phía nên robot lại di chuyển xuống Quá trình lặp lặp lại làm cho robot di chuyển lòng vòng mà khơng đến mục tiêu Vấn đề giải sử dụng kết hợp phương pháp VFH với thuật tốn tìm kiếm A* Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản Hình 4.23: Vật cản hình chữ U ngăn cách robot với mục tiêu Hình 4.24: Phương pháp VFH điều khiển robot bị bẫy cực tiểu địa phương 73 Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản 74 4.2.4 Mô phương pháp VFH kết hợp với thuật toán A* Khi điều khiển mobile robot tránh vật cản phương pháp VFH, trường hợp robot bị rơi vào bẫy cực tiểu địa phương vị trí robot mục tiêu đối xứng qua vật cản Nếu vật cản khơng giữ vai trò “trục đối xứng” robot khơng bị bẫy Nói cách khác muốn tránh bẫy cực tiểu địa phương cần phải tạo mục tiêu ảo để dẫn robot mục tiêu ban đầu Vấn đề thực thuật tốn tìm kiếm A* Thuật tốn tìm kiếm A* sử dụng đồ nhị phân để làm liệu ngõ vào Thuật toán sử dụng “đánh giá heuristic” để xếp loại ô đồ nhị phân theo ước lượng tuyến đường tốt qua A* duyệt qua theo thứ tự đánh giá heuristic Điều làm cho A* đầy đủ tối ưu hơn, nghĩa A* ln ln tìm thấy đường ngắn tồn đường Cuối cùng, liệu ngõ A* chuỗi địa ô từ ô hành robot đến ô chứa tọa độ mục tiêu Tọa độ chuỗi đường thuật tốn A* tìm thấy sử dụng để làm mục tiêu ảo Như vậy, mục đích kết hợp tạo mục tiêu ảo để đưa robot đến mục tiêu ban đầu giúp khơng rơi vào bẫy cực tiểu địa phương vật cản tạo Nhiệm vụ tạo mục tiêu ảo thuật tốn A* thực giải thuật VFH giữ vai trò điều khiển q trình di chuyển mobile robot Hình 4.25 đường robot từ vị trí ban đầu S có tọa độ (−5, 0) đến mục tiêu G có tọa độ (5, 0) robot điều khiển giải thuật kết hợp phương pháp VFH thuật toán A* Mặc dù phần đầu đường không giống đường mong muốn hình 4.23, hay nói cách khác chưa phải đường tối ưu, kết hợp khắc phục tượng robot lòng vòng đối diện với vật cản có dạng hình chữ U mà ngăn khơng cho robot rơi vào bẫy cực tiểu địa phương Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản Hình 4.25: Điều khiển robot tránh bẫy cực tiểu địa phương Hình 4.26: Điều khiển robot khỏi bẫy cực tiểu địa phương 75 Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản 76 Hình 4.27: Điều khiển robot khỏi vật cản có hình dạng phức tạp Kết mơ hình 4.26 cho thấy vật cản hình chữ U có kích thước lớn phạm vi phát vật cản cảm biến hữu hạn nên robot phải vào bên vật cản hình chữ U, đến phát vật cản, giải thuật cho robot đổi hướng thoát khỏi bẫy cực tiểu địa phương Ngồi vật cản có dạng hình chữ U, kết mơ cho thấy giải pháp kết hợp có khả điều khiển robot khỏi vật cản có hình dạng phức tạp hình 4.27 Khi phân tích kết mô bên trên, người thực đề tài nhận thấy sử dụng phương pháp VFH kết hợp với thuật tốn A* điều khiển mobile robot lại mặt có nhiều loại vật cản khác Hình 4.28 kết mơ cho thấy phương pháp điều khiển mobile robot lại ổn định phòng làm việc với Chương 3: Tìm đường cho mobile robot tránh vật cản 77 Hình 4.28: Điều khiển robot lại phòng làm việc 4.3 Kết luận Khi sử dụng phần mềm Player/Stage để mô phương pháp tránh vật cản cho mobile robot rút số vấn đề sau đây: Phương pháp VFH có nhiều ưu điểm so với phương pháp VFF PF, cụ thể VFH điều khiển mobile robot di chuyển với tốc độ nhanh dao động trình di chuyển Đặc biệt phương pháp VFH có khả vượt qua vật cản có khoảng cách nhỏ mà PF VFF không làm Khi phương pháp VFH kết hợp với thuật toán A* khơng điều khiển mobile robot tránh vật cản, khỏi vật cản có hình dạng phức tạp mà có khả tránh rơi vào bẫy cực tiểu địa phương, nghĩa đường robot tối ưu hơn, thời gian thực nhiệm vụ rút ngắn Đáng quan tâm giải pháp có khả điều khiển robot lại phòng làm việc để giúp người thực số cơng việc đó, vấn đề có tính thực tế cao Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài 78 Chương Kết luận hướng phát triển đề tài 5.1 Kết luận Đề tài “Tránh vật cản cho mobile robot phương pháp biểu đồ trường vector” thực luận văn kết hợp phương pháp tránh vật cản giải thuật biểu đồ trường vector (VFH) thuật tốn tìm kiếm A* Sự kết hợp nghiên cứu mô thành công phần mềm Player/Stage Quá trình mơ cho thấy giải thuật cho phép điều khiển mobile robot di chuyển nhanh, liên tục với quỹ đạo trơn tru Mobile robot điều khiển phương pháp có vận tốc trung bình cao, có khả vượt qua lối hẹp mà không bị dao động Đặc biệt, kết hợp phương pháp VFH thuật toán A* giúp cho robot tránh bẫy cực tiểu địa phương cách dễ dàng Trong giải thuật thuật toán A* dùng để thay đổi mục tiêu ban đầu robot nhằm tránh bẫy hình dạng vật cản gây phương pháp VFH ln ln đóng vai trò giải thuật điều khiển robot tránh vật cản Nguyên lý hoạt động giải thuật VFH tóm tắt sau: Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài 79 Biểu đồ lưới 2D liên tục cập nhật thông tin vật cản theo thời gian thực nhờ cảm biến gắn robot Biểu đồ lưới giảm thành biểu đồ cực xung quanh vị trí hành robot Biểu đồ cực cho phép thể môi trường tức thời robot dạng mật độ vật cản cực Những sector liên tiếp có mật độ vật cản cực mức ngưỡng gần hướng mục tiêu chọn để xác định hướng cho robot đồng thời dùng để tính tốn thành phần vận tốc điều khiển robot Vận tốc robot giảm phía trước robot có nhiều vật cản robot gần với vật cản 5.1.1 Những kết đạt đề tài Đề tài xây dựng giải thuật tìm đường tránh vật cản cho mobile robot Giải thuật có khả đường khiển mobile robot mơi trường tồn cục vừa tránh vật cản vừa không bị bẫy cực tiểu cục Khi sử dụng robot mơ hình có thơng số trình bày mục 4.3, giải thuật tránh vật cản cho mobile robot kết hợp VFH A* mô phần mềm Player/Stage mang lại kết sau: Giải thuật điều khiển mobile robot di chuyển ổn định vượt qua vật cản có khảng cách nhỏ đến 1,0m với vận tốc lớn lên đến 0,8m/s Khi di chuyển mobile robot có khả phát tránh vật cản có kích thước nhỏ, khoảng – 10 cm Robot khơng bẫy hình dạng phức tạp vật cản gây mà có khả tránh bẫy Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài 80 Robot lại phòng làm việc khoảng cách phát vật cản cảm biến phù hợp kích thước phòng 5.1.2 Hạn chế Mặt dù giải thuật VFH có nhiều ưu điểm trình bày phần trên, phương pháp gặp khó khăn việc điều chỉnh mức ngưỡng cho phù hợp với đối tượng vật cản Với phiên mức ngưỡng chủ yếu cài đặt kinh nghiệm Một hạn chế khác đề tài dừng lại việc mô máy tính mà chưa có kiểm tra đánh giá mobile robot thực tế 5.2 Hướng phát triển đề tài Đề tài “Tránh vật cản cho mobile robot phương pháp biểu đồ trường vector” tiếp tục phát triển theo hướng sau đây: Tiếp tục nghiên cứu quỹ đạo di chuyển mobile robot có xét đến ảnh hưởng động lực học Tìm đường tránh vật cản cho mobile robot mơi trường tồn cục với vật cản động Khi có kết mơ cần tiến hành thực nghiệm mobile robot thật để có nhận xét, đánh giá mang tính thuyết phục cao Tài liệu tham khảo 81 ... lực hút (giữa robot mục tiêu) lực đẩy (giữa robot vật cản) đưa robot đến mục tiêu đồng thời tránh vật cản Phương pháp trường xem robot điểm di chuyển mặt phẳng, góc định hướng θ robot bỏ qua nên... đẩy lớn robot gần vật cản ngược lại chúng giảm robot cách xa vật cản Kết đẩy tác dụng lên robot tổng đẩy thành phần tất vật cản U rep ( q) = ∑U repi ( q) i (2.20) Một vật cản xa robot đẩy robot, ... điểm lực Robot trường đối tượng chịu tác động lực hút từ gradient hút mục tiêu tạo để đưa robot đến mục tiêu, đồng thời robot chịu tác động lực đẩy từ gradient đẩy vật cản tạo để giữ cho robot tránh