Phương pháp điều hướng xe tự hành AGV dùng cảm biến quán tính và đường dẫn ảo, phục vụ vận chuyển hàng trong các môi trường đặc thù

Trong nghiên cứu này, góc hướng và vị trí của xe được ước tính nhờ dữ liệu của cảm biến quán tính, encoder và được tính toán thông qua thuật toán lọc Kalman. Ngoài ra, các sai số đo góc hướng và vị trí được hiệu chỉnh khi xe đi qua các điểm tham chiếu bằng nam châm được đặt dưới sàn nhà trên các đường dẫn ảo.

Nghiên cứu khoa học công nghệ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU HƯỚNG XE TỰ HÀNH AGV DÙNG CẢM BIẾN QUÁN TÍNH VÀ ĐƯỜNG DẪN ẢO, PHỤC VỤ VẬN CHUYỂN HÀNG TRONG CÁC MÔI TRƯỜNG ĐẶC THÙ Lê Bá Yến*, Chu Văn Hoạt, Lê Văn Tuấn, Vũ Xuân Vượng Tóm tắt: Xe tự hành AGV sử dụng để vận chuyển hàng hóa nhà máy, kho hàng công nghiệp quân Phương pháp điều hướng yếu tố quan trọng định đến linh hoạt xác xe tự hành môi trường hoạt động khác Với phương pháp điều hướng có phương pháp xác định vị trí góc hướng xe khác Trong nghiên cứu này, góc hướng vị trí xe ước tính nhờ liệu cảm biến quán tính, encoder tính tốn thơng qua thuật tốn lọc Kalman Ngồi ra, sai số đo góc hướng vị trí hiệu chỉnh xe qua điểm tham chiếu nam châm đặt sàn nhà đường dẫn ảo Từ khóa: Dẫn đường qn tính; Cảm biến quán tính; Điểm tham chiếu từ tính; Xe tự hành; AGV MỞ ĐẦU Hiện nay, nước bắt đầu bước vào cách mạng công nghiệp 4.0 hệ thống xe tự hành AGV ngày sử dụng rộng rãi ngành sản xuất kho bãi Với chức vận chuyển hàng tự động linh hoạt, có khả thay người để thực công việc cách hiệu suất Đặc biệt, hệ thống xe tự hành có ý nghĩa quan trọng môi trường nguy hiểm khu vực cách li Phần quan trọng AGV hệ thống dẫn đường Ngày nay, công nghệ ngày phát triển nhiều giải pháp điều hướng nghiên cứu phát triển Hiện tại, chia hệ thống dẫn đường AGV thành hai loại: Dẫn đường đường dẫn cố định dẫn đường đường dẫn tự Đường dẫn cố định đường dẫn vật lý dây dẫn, vạch sơn, dải băng từ tính, đặt cố định mặt đất nơi mà AGV qua Ưu điểm giải pháp chi phí thấp, dễ thực độ tin cậy cao Tuy nhiên, nhược điểm phương pháp linh hoạt, khả thích ứng với mơi trường kém, đặc biệt với mơi trường ngồi trời nơi có nhiều bụi bẩn làm tăng chi phí bảo trì đường dẫn Đường dẫn tự đường dẫn ảo tính tốn xác định máy tính dựa vào liệu cảm biến định vị đại cảm biến laser LiDAR, camera 3D, cảm biến quán tính, cảm biến siêu âm, Giải pháp có ưu điểm hệ thống hoạt động linh hoạt, hiệu cao Tuy nhiên, nhược điểm hệ thống có giá thành cao, việc cải thiện độ xác khó khăn Hiện nay, giải pháp dùng cảm biến laser LiDAR hay camera sử dụng phổ biến có độ xác cao linh hoạt, nhiên, số mơi trường đặc thù ngồi trời có nhiều bụi bẩn độ xác hệ thống bị giảm nhanh chóng Lúc này, cảm biến quán tính giải pháp khả thi phù hợp với hầu hết loại mơi trường Tuy nhiên, chất cảm biến quán tính sai số tích lũy q trình hoạt động, độ xác hệ thống giảm sau thời gian hoạt động Với giải pháp dẫn đường dùng cảm biến qn tính có nhiều cơng trình nghiên cứu cơng bố ngồi nước Tuy nhiên, nay, cơng trình nước chủ yếu nghiên cứu hệ INS/GPS để dẫn đường cho phương tiện chuyển động mặt đất [1-3] Với giải pháp áp dụng nơi có tín hiệu GPS với Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 57 Kỹ thuật Điều khiển – Tự động hóa phương tiện giao thơng dân dụng có u cầu độ xác khơng cao (thường có độ xác vị trí khoảng vài mét) Trong công nghiệp, thiết bị tự hành thường hoạt động kho xưởng nên khơng có tín hiệu GPS Ngồi ra, u cầu độ xác dẫn đường AGV cao (thường cỡ vài cm) nên giải pháp INS/GPS áp dụng Hiện nay, giới có nhiều giải pháp đề xuất để hiệu chỉnh sai lệch dẫn đường cảm biến quán tính [8-10] Các giải pháp đạt thành tựu định, nhiên, giải pháp tồn số hạn chế Trong [8], camera sử dụng để quét mã QR in sàn nhà vị trí cố định để lấy thơng tin tính tốn vị trí xác AGV Đây giải pháp mang lại độ xác cao, nhiên, có nhược điểm thường xuyên phải in lại mã QR sàn nhà bị mờ bẩn trình hoạt động Trong [9], cảm biến hall sử dụng để đo cường độ từ trường điểm tham chiếu nam châm từ tính tốn lại vị trí AGV Nhược điểm giải pháp điểm tham chiếu nam châm có cường độ từ trường khơng đồng dẫn đến sai số q trình tính tốn, hiệu chỉnh Trong [10], sử dụng tổ hợp cảm biến quán tính thuật tốn SLAM để phân tích xây dựng đồ khu vực hoạt động dẫn đường cho AGV Đây giải pháp phức tạp, cần có nghiên cứu chuyên sâu để giải vấn đề tồn báo nêu Trong báo này, chúng tơi trình bày giải pháp điều hướng AGV sử dụng cảm biến qn tính, đó, góc hướng vị trí xe ước tính nhờ liệu cảm biến quán tính, encoder tính tốn thơng qua thuật tốn lọc Kalman Trên sở này, cảm biến từ thêm vào để khắc phục sai số tích lũy, sai số đo góc hướng vị trí AGV hiệu chỉnh qua điểm tham chiếu nam châm đặt sàn nhà đường dẫn ảo Phương pháp phù hợp với nhiều môi trường, đặc biệt mơi trường có nhiều bụi bẩn trời nơi mà giải pháp khác (dùng camera, laser LiDAR, ) gặp nhiều hạn chế PHÂN TÍCH MƠ HÌNH ĐỘNG HỌC CỦA XE TỰ HÀNH AGV VÀ THIẾT KẾ BỘ LỌC KALMAN 2.1 Phân tích mơ hình động học xe tự hành AGV Xe tự hành nghiên cứu loại xe có cấu trúc hai bánh xe động lực vi sai Việc điều khiển xe di chuyển định hướng thực việc điều khiển tốc độ hai động gắn với hai bánh vi sai Có nhiều yếu tố tác động đến động học xe như: hệ thống truyền động, cấu trúc thân xe, tải trọng, mạch điều khiển, Trong báo này, bỏ qua số yếu tố tương đối nhỏ, đưa mơ hình chuyển động AGV tương đối đơn giản Cấu trúc AGV minh họa hình 1 - Thân xe - Bánh xe động lực - Cụm động cơ, hộp số encoder - Bánh xe tự lựa - Cảm biến qn tính Hình Mơ hình cấu trúc AGV Chọn hệ trục tọa độ OXY gắn với mặt phẳng khu vực hoạt động AGV với gốc O vị trí xuất phát AGV Tâm C AGV trung điểm hai bánh xe động lực vi sai 58 L B Yến, …, V X Vượng, “Phương pháp điều hướng xe … môi trường đặc thù.” Nghiên cứu khoa học công nghệ AGV có vị trí xác định tọa độ tâm C hệ tọa độ OXY góc hướng góc trục dọc thân xe với trục OX Mơ hình động học AGV biểu diễn hình Gọi khoảng cách hai bánh xe L vl , vr tốc độ tịnh tiến hai bánh xe trái phải AGV Có thể thấy rằng, vl  vr AGV di chuyển tịnh tiến theo trục dọc thân xe, vl  vr , AGV di chuyển cung trịn có tâm OC bán kính R Khi vl  vr tâm quay OC trùng với tâm C AGV Gọi v,  vận tốc tịnh tiến vận tốc góc AGV Từ mơ hình động học AGV hình ta có: v vr  vl (1) v v L(vr  vl ) v R   r l  R  vr R  L / 2vr 2(vr  vl )  (2) v vr  vl  R L (3) Gọi x, y tọa độ AGV,  góc trục dọc AGV với trục OX Y OC vl R y  L O  v vr C x X Hình Mơ hình động học AGV Trạng thái AGV biểu diễn véc tơ X   x y   Tại thời điểm k thời T điểm k-1 ta có trạng thái AGV X k   xk yk k  X k 1   xk 1 yk 1 k 1  Khi T T đó, X k tính theo X k 1 phương trình sau:  xk   xk 1  cos k 1 0 v T  X k   yk    yk 1    sin  k 1 0  k 1   T  k   k 1     k 1  (4) Trong đó, T chu kỳ lấy mẫu tín hiệu đo 2.2 Xác định vị trí góc hướng AGV điểm tham chiếu Để điều khiển AGV phải theo dõi quỹ đạo AGV Trong mơ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN qn sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 59 Kỹ thuật Điều khiển – Tự động hóa hình này, báo sử dụng encoder cảm biến qn tính để xác định toạ độ góc hướng AGV Do quỹ đạo tính tốn từ giá trị đầu vào ban đầu kết hợp với giá trị phản hồi từ cảm biến, sai số tích lũy tăng dần trình di chuyển AGV Vì vậy, cảm biến từ thêm vào để xác định điểm tham chiếu có tọa độ biết trước để hiệu chỉnh lại quỹ đạo AGV qua điểm tham chiếu Cảm biến từ sử dụng bao gồm 16 cảm biến hall đặt thẳng hàng cách khoảng l=10mm Như vậy, bề rộng cảm biến từ 160mm Thanh cảm biến đặt vng góc với trục dọc thân xe điểm Khi AGV qua điểm tham chiếu nam châm đặt mặt sàn, cảm biến hall qua phía điểm tham chiếu kích hoạt Từ vị trí cảm biến hall kích hoạt tính độ lệch d trục dọc thân xe so với điểm tham chiếu hình Điểm tham chiếu Nam châm d Cảm biến từ tính 10 11 12 13 14 15 16 Hình Mơ hình cảm biến từ điểm tham chiếu nam châm Giả sử hai điểm tham chiếu A( xA , y A ) B( xB , yB ) có khoảng cách L tọa độ biết trước, góc đoạn AB so với trục OX  AB AGV từ A đến B Khi xe qua điểm A cảm biến từ xác định độ lệch d A , xe qua điểm B cảm biến từ xác định độ lệch d B Từ hình tính vị trí góc hướng thực tế xe điểm B Hình Tính tốn vị trí góc hướng AGV điểm tham chiếu Gọi  góc lệch trục dọc thân xe đoạn thẳng quỹ đạo AB ta có:   arcsin((d B  d A ) / L) (5) Khi đó, góc hướng thực tế AGV điểm B là: 60 L B Yến, …, V X Vượng, “Phương pháp điều hướng xe … môi trường đặc thù.” Nghiên cứu khoa học công nghệ rB   AB   (6) Từ đó, ta tính tọa độ vị trí thực tế AGV điểm B:  xrB  xB  d B sin( rB )   yrB  yB  d B cos( rB ) (7) Như vậy, điểm B, trạng thái AGV hiệu chỉnh theo trạng thái thực tế sau: X rB xB  d B sin( rB )  xrB          yrB    yB  d B cos( rB )   rB   AB  arcsin((d B  d A ) / L)  (8) 2.3 Thiết kế lọc Kalman Trong q trình hoạt động tín hiệu AGV thường bị ảnh hưởng nhiễu đo lường nhiễu hệ thống Để xác định giá trị xác trạng thái AGV báo áp dụng lọc Kalman, lọc sử dụng nhiều lĩnh vực điều khiển xử lý tín hiệu [4-5] Từ (4) ta xây dựng hệ mơ hình trạng thái hệ thống đo lường sau: X k  AX k 1  Buk 1  wk 1 Z k 1  HX k 1  vk 1 (9) Trong đó, X k trạng thái AGV thời điểm k, Z k 1 trạng thái đo lường thời điểm k-1, uk 1 tín hiệu điều khiển đầu vào, w v nhiễu hệ thống nhiễu đo lường, A ma trận chuyển trạng thái, B ma trận điều khiển đầu vào, H ma trận chuyển quan sát, ma trận xác định cụ thể sau: 1 0  cos k 1  1 0   vk 1T        A  0  , B   sin  k 1  , uk 1    , H  0   T  k 1  0   0   Bộ lọc Kalman bao gồm giai đoạn: Dự đoán hiệu chỉnh Giai đoạn 1: Dự đoán trạng thái dựa vào trạng thái giá trị tín hiệu điều khiển đầu vào Xˆ k  AXˆ k 1  Buk 1 Pk  APk 1 AT  Q (10) Giai đoạn 2: Hiệu chỉnh lại giá trị ước lượng theo giá trị dự đoán giá trị tín hiệu đo lường K k  Pk H T ( HPk H T  R)1 Xˆ k  Xˆ k  K k ( Z k  HXˆ k ) (11)  k Pk  ( I n  K k H ) P Với Q, R ma trận tương quan nhiễu hệ thống nhiễu đo lường thường xác định cách lấy phương sai nhiễu Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 61 Kỹ thuật Điều khiển – Tự động hóa Đối với hệ điều khiển AGV báo này, giá trị đo lường Z k tổng hợp giá trị đo từ Encoder IMU theo thời gian trình hoạt động 2.4 Thiết kế điều khiển Khi điều khiển AGV di chuyển bám theo quỹ đạo mẫu xuất sai số biểu diễn theo công thức [6-7]:  e1   cos e  e2     sin   e3   sin  cos 0   xr  x    yr  y    r    (12)  xr  Trong đó, X r   yr  quỹ đạo mẫu thiết lập cho chương trình hoạt động AGV  r  Dựa mơ hình động học AGV (4) đạo hàm (12) ta nhận được:  e1  cos e3 0  1 e2  e    sin e 0  ur1    e   u1  với u   ur1    vr  , u   u1    v      r 1  u     2   u   u   2   ur2  r   e3     r2   1    Bộ điều khiển cho AGV xây dựng sau:  u   v  ur1 cos e3   v1  u   1        u2     ur2  v2  Trong đó, v1 , v2 tín hiệu điều khiển đề xuất sau [6-7]: e  1 e    sign(ur1 ) ur1 k2 k3     e3  Theo [7], sai số bám theo quỹ đạo e tiến thời gian t   theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov  v1   k1 v       MƠ PHỎNG, TÍNH TỐN, THẢO LUẬN 3.1 Số liệu đầu vào Trong khuôn khổ viết này, điều khiển AGV thiết kế dựa mơ hình động học AGV Giả thiết động - driver, hệ truyền động cấu chấp hành AGV thỏa mãn yêu cầu tải, gia tốc vận tốc xe Như vậy, yếu tố động lực học coi có ảnh hưởng khơng đáng kể đến chất lượng điều khiển Ta xét số ảnh hưởng nhiễu đến việc đo lường giá trị trả vận tốc bánh xe góc hướng đo encoder cảm biến qn tính Thơng số AGV chọn sau: Khoảng cách bánh xe L = 0.6m, vận tốc tịnh tiến tối đa vmax  0.5 m/s AGV di chuyển theo quỹ đạo mẫu hình từ điểm O(0,0) đến điểm A(3,1), sau tiến điểm đích B(3,2) Mục tiêu quỹ đạo mẫu AGVR di chuyển sau: AGVR bắt đầu tăng tốc với gia tốc 0.15 m/s2, sau đó, đạt tốc độ 0.3 m/s AGV di chuyển ổn định thẳng đến điểm A, cách điểm A 0.3m AGV giảm tốc với gia tốc -0.15m/s2 đến điểm A AGV quay 62 L B Yến, …, V X Vượng, “Phương pháp điều hướng xe … môi trường đặc thù.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ góc 90°, sau đó, lặp lại q trình tăng tốc - ổn định - giảm tốc trước để tiến điểm B Khi di chuyển đến điểm đích B AGV dừng lại Trong nghiên cứu này, ta đặt khoảng cách điểm tham chiếu từ 1m Giả sử AGV di chuyển từ O B qua điểm tham chiếu từ O , M , M , A, M nhận giá trị trả dO  m, d M  0.05 m, d M  0.06 m, d A  0.01 m, d M  0.08 m Khi AGV di chuyển, giá trị đo lường vận tốc tịnh tiến bánh trái bánh phải từ Encoder thể hình 5a Trong q trình đó, nhiễu đo lường đọc giá trị Encoder thêm vào Còn giá trị đo góc hướng cảm biến qn tính bị nhiễu trôi theo thời gian với độ trôi 0.1°/phút hình 5b Độ trơi (rad) Vận tốc (m/s) vr vl Time (s) Time (s) (a) (b) Hình Vận tốc tịnh tiến bánh xe từ Encoder (a) độ trơi góc hướng theo thời gian cảm biến qn tính (b) Các tham số lọc Kalman điểu khiển lựa chọn sau: 0  0.011 12 0    Q 0.011  , R   12  , k1  , k2  20 , k3    0 12  0.011 3.2 Phương pháp, công cụ mô Bài báo sử dụng công cụ mô Matlab/Simulink 2015a 3.3 Kết mơ bình luận B Quỹ đạo mẫu (m) Quỹ đạo AGV M3 O M1 M2 A (m) Hình Quỹ đạo di chuyển AGV bám theo quỹ đạo mẫu Kết mô hình cho thấy, quỹ đạo di chuyển AGV bám tốt theo quỹ đạo mẫu: xuất phát từ điểm O, qua điểm tham chiếu từ điểm A để tiến điểm Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 63 Kỹ thuật Điều khiển – Tự động hóa đích B Mặc dù nhiễu đo lường xuất liên tục Encoder IMU hình sử dụng lọc Kalman nên ta nhận giá trị ước lượng trạng thái trơn xác AGV giúp cho điều khiển AGV hoạt động tốt Kết sai số vị trí góc hướng AGV bám theo quỹ đạo mẫu thể hình hình Có thể nhận thấy, sai lệch dần tiến thời gian hoạt động đủ lớn m Thời điểm hiệu chỉnh từ Time (s) rad Hình Sai số vị trí e1 , e2 AGV bám theo quỹ đạo mẫu Time (s) Hình Sai số góc hướng e3 AGV bám theo quỹ đạo mẫu Hình 7, cho thấy, sau qua điểm hiệu chỉnh từ (tương ứng sai số vị trí xuất xung), AGV cập nhật lại giá trị trạng thái thông số (bao gồm thông số vị trí từ encoder góc hướng từ cảm biến qn tính) điều khiển dựa thơng số để điều khiển AGV dần tiến quỹ đạo mẫu Rõ ràng với việc tích hợp thêm điểm hiệu chỉnh từ giúp AGV tính tốn trạng thái quỹ đạo cách sát thực nhất, giúp điểu khiển điều tiết sai số để đưa AGV di chuyển bám tốt theo quỹ đạo mẫu KẾT LUẬN Bài báo đề xuất phương pháp điều khiển xe tự hành AGV dùng cảm biến quán tính dẫn đường ảo Kết mô cho thấy, AGV di chuyển theo quỹ đạo mẫu bám tốt dù có xuất nhiễu đo lường cảm biến encoder, cảm biến quán tính Tuy nhiên, báo chưa xét yếu tố ảnh hưởng đến động lực học hệ thống momen tải, quán tính xe độ trễ đáp ứng hệ thống Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu tiếp tục xây dựng mơ hình động lực học AGV để đánh giá chất lượng điều khiển tốt TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] L H Lân, N Q Hùng, P H An, “Tích hợp liệu đa cảm biến đánh giá hướng chuyển động phương tiện giao thơng mặt đất dựa cảm biến qn tính sử dụng hệ chuyên gia mờ”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ quân sự, (2008), tr 87-93 64 L B Yến, …, V X Vượng, “Phương pháp điều hướng xe … môi trường đặc thù.” Nghiên cứu khoa học công nghệ [2] T V Phương “Tự hiệu chuẩn cảm biến nâng cao độ xác hệ thống dẫn đường cho đối tượng chuyển động mặt đất”, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2017 [3] N V Thắng, “Thiết kế xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS sở linh kiện vi điện tử dùng cho phương tiện giao thông đường bộ”, Luận án tiến sĩ; Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, 2017 [4] L B Yến, V.H Mừng, P T Dũng, “Thiết kế lọc Kalman vi điều khiển DSPIC30F ứng dụng đo lường quán tính,”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ quân sự, số (2010), tr 147-152 [5] Mohinder S Greval, Angus P Andrews, “Kalman Filtering – Theory and Practice Using MATLAB,” John Wiley & Sons, 2001 [6] T A Sơn, N H Q Thịnh, “Research and manufacture of automated guided vehicle for the service of storehouse,”Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ - Chuyên san kỹ thuật & công nghệ, tập 1, số (2018), tr 5-12 [7] Gregor Klancar, Drago Matko, Saso Blazic, “Mobile Robot Control on a Reference Path,” Proceedings of the 13th Mediterranean Conference on Control and Automation, Limassol, Cyprus, June 27-29, 2005, pp 1343-1348 [8] Wanting Song, Zai Luo, and Yingqi Tang "Research on correction method in AGV motion using inertial guidance and QR code", Proc SPIE 11343, Ninth International Symposium on Precision Mechanical Measurements, 113431F (13 November 2019) [9] S Y Lee, H W Yang “Navigation of automated guided vehicles using magnet spot guidance method”, Robotics and Computer - Integrated Manufacturing 28 (2012) tr 425 - 436 [10] Martijn Cramer, Jeroen Cramer, David De Schepper, Peter Aerts, Karel Kellens, Eric Demeester, “Benchmarking low-cost inertial measurement units for indoor localisation and navigation of AGVs”, ScienceDirect, Procedia CIRP Volume 86 (2019), tr 204 – 209 ABSTRACT THE NAVIGATION METHOD FOR AUTOMATED GUIDED VEHICLE AGV USING THE INERTIAL SENSOR AND THE VIRTUAL PATH FOR THE SERVICE OF TRANSPORT GOODS IN SPECIAL ENVIRONMENT The automated guided vehicle (AGV) are used to transport goods in facrories, industrial and military warehouses The navigation method is a very important factor that decides the flexibility and accurcy of the AGV in different operating enviroments Each navigation method has an own method of determining the position and angle of the vehicle In this research the position and angle of the AGV are estimated by data of the inertial sensor, the encoder and caculated by the Kalman filter algorithm In addition, the measurement errors of angle and position are corrected when the AGV passes through the magnet reference points that is embedded under the floor on the virtual paths Keywords: Inertial navigation; Inertial sensor; Magnetic reference point; Automated guided vehicle; AGV Nhận ngày 03 tháng năm 2020 Hoàn thiện ngày 05 tháng 10 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 05 tháng 10 năm 2020 Địa chỉ: Viện Tự động hóa KTQS, Viện KH-CN quân * Email: yenlb.tdh@gmail.com Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Hội thảo Quốc gia FEE, 10 - 2020 65 ... khiển điều tiết sai số để đưa AGV di chuyển bám tốt theo quỹ đạo mẫu KẾT LUẬN Bài báo đề xuất phương pháp điều khiển xe tự hành AGV dùng cảm biến quán tính dẫn đường ảo Kết mô cho thấy, AGV di chuyển. .. vấn đề tồn báo nêu Trong báo này, chúng tơi trình bày giải pháp điều hướng AGV sử dụng cảm biến quán tính, đó, góc hướng vị trí xe ước tính nhờ liệu cảm biến quán tính, encoder tính tốn thơng qua... xác dẫn đường AGV cao (thường cỡ vài cm) nên giải pháp INS/GPS áp dụng Hiện nay, giới có nhiều giải pháp đề xuất để hiệu chỉnh sai lệch dẫn đường cảm biến quán tính [8-10] Các giải pháp đạt thành