Đề xuất hệ thống định vị và dẫn đường dành cho robot hoạt động trong môi trường trong nhà, áp dụng hệ thống đề xuất trên nền tảng phần cứng robot tự xây dựng. Luận văn có trình bày các kết quả khảo sát của hệ thống robot thử nghiệm tại phòng trưng bày của Đại học Quốc gia Hà Nội. Bên cạnh đó, luận văn đã tích hợp thành công bộ lọc Kalman Filter vào hệ định vị cho robot, dữ liệu thử nghiệm thực tế cho thấy kết quả sau bộ lọc chính xác hơn dữ liệu trả về từ thiết bị định vị.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHAN HOÀNG ANH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG CHO ROBOT HOẠT ĐỘNG Ở MÔI TRƯỜNG TRONG NHÀ LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG Hà Nội, 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHAN HOÀNG ANH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG CHO ROBOT HOẠT ĐỘNG Ở MÔI TRƯỜNG TRONG NHÀ Ngành : Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông Chuyên ngành : Kỹ thuật điện tử Mã ngành : 8510302.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG Giảng viên hướng dẫn: GS.TS Chử Đức Trình Hà Nội, 2020 LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin gửi lời cảm ơn đến thầy, cô giáo Trường Đại học Công nghệ ĐHQGHN, Khoa Điện tử - Viễn thơng tận tình giảng dạy truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm quý giá suốt trình học tập nghiên cứu q trình thực đề tài Tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến GS.TS Chử Đức Trình tận tình hướng dẫn, cung cấp tài liệu, thiết bị suốt trình thực đề tài Hà Nội, tháng 11 năm 2020 Phan Hoàng Anh LỜI CAM ĐOAN Luận văn đánh dấu cho thành quả, kiến thức thu nhận trình rèn luyện, học tập trường Tơi xin cam đoan luận văn hồn thành q trình học tập nghiên cứu tơi Trong luận văn tơi có tham khảo số tài liệu số báo đưa phần tài liệu tham khảo Tôi xin cam đoan lời thật chịu trách nhiệm trước thầy cô hội đồng bảo vệ luận văn Hà Nội, tháng 11 năm 2020 Phan Hoàng Anh MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan hệ thống dẫn đường cho robot di động .7 1.2 Định vị xây dựng đồ 1.3 Lập kế hoạch đường 11 1.4 Đề xuất nội dung nghiên cứu 12 CHƯƠNG ĐỀ XUẤT HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG CHO ROBOT 14 2.1 Xây dựng đồ môi trường .14 2.2 Hệ thống định vị nhà cho robot 17 2.3 Lập kế hoạch đường cho robot .24 2.4 Hệ thống định vị dẫn đường cho robot tự hành môi trường nhà 26 CHƯƠNG CHẾ TẠO ROBOT VÀ THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG TRONG NHÀ 28 3.1 Thiết kế chế tạo phần cứng 28 3.1.1 Thiết kế khung khí 28 3.1.2 Thiết kế hệ di chuyển bánh đa hướng 29 3.1.3 Thiết kế khối phần cứng tổng thể 30 3.2 Thiết kế phần mềm 32 3.2.1 Hệ điều hành robot (ROS) 32 3.2.2 Giải thuật điều khiển hệ di chuyển bánh xe đa hướng 33 CHƯƠNG KẾT QUẢ, ĐÁNH GIÁ KHẢO SÁT VÀ ỨNG DỤNG ROBOT 36 4.1 Tạo lập đồ phòng 36 4.2 Khảo sát độ xác hệ thống định vị 37 4.3 Khảo sát hệ lập kế hoạch đường cho robot 39 4.4 Ứng dụng Robot hướng dẫn viên phòng trưng bày sản phẩm 41 KẾT LUẬN 45 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống dẫn đường cho robot di động Hình 1.2 Minh họa cấu trúc đơn giản hệ thống GNSS .9 Hình 1.3 Thuật tốn dựa lưới 12 Hình 1.4 Ví dụ thuật tốn tìm đường dựa lấy mẫu .12 Hình 2.1 Hình ảnh robot TurtleBot thực tế 14 Hình 2.2 Bản đồ phịng xây dựng robot TurtleBot 15 Hình 2.3 Lưu đồ thuật tốn SLAM robot sử dụng Particle Filter 15 Hình 2.4 Robot trình tạo đồ sử dụng lọc hạt 16 Hình 2.5 Bản đồ tích hợp gói phần mềm Costmap2D 16 Hình 2.6 Hệ thống định vị nhà để xác định tọa độ robot .17 Hình 2.7 Hệ thống định vị nhà IPS 18 Hình 2.8 Phần mềm Dashboard cài đặt cấu hình thiết bị beacon 19 Hình 2.9 Sơ đồ truyền sóng siêu âm beacon 20 Hình 2.10 Mơ tả thuật tốn trilateration khơng gian chiều .21 Hình 2.11 Sơ đồ hệ thống tổng quát 26 Hình 2.12 Đo khoảng cách đến vật thể máy ảnh Realsense .27 Hình 3.1 Khung thân robot đế di chuyển 28 Hình 3.2 Nhơm định hình đai ốc để tạo khung 29 Hình 3.3 Thiết bị phần cứng khối di chuyển 29 Hình 3.4 Sơ đồ kết nối thiết bị phần cứng khối di chuyển .30 Hình 3.5 Mơ hành vi di chuyển với hệ bánh xe đa hướng 30 Hình 3.6 Mô tả hệ thống phần cứng robot 32 Hình 3.7 Kiến trúc Ros 33 Hình 3.8 Các thơng số hệ đế di chuyển 33 Hình 3.9 Đường robot quy trình .34 Hình 3.10 Thuật tốn điều khiển robot bám đường 35 Hình 4.1 Bản đồ xây dựng 36 Hình 4.2 Bản đồ qua gói phân tích Costmap2D 37 Hình 4.3 Dữ liệu tọa độ robot theo trục X .37 Hình 4.4 Dữ liệu tọa độ theo trục Y 38 Hình 4.5 Kết tọa độ robot qua lọc Kalman Filter 38 Hình 4.6 Kết phóng to tọa độ robot qua lọc Kalman Filter 39 Hình 4.7 Đường tạo đồ 2D 40 Hình 4.8 Robot tránh vật cản chuyển động 41 Hình 4.9 Mơ tả hệ thống tổng thể robot hướng dẫn viên 42 Hình 4.10 Sơ đồ phịng truyền thống 43 Hình 4.11 Robot thuyết minh khu vực đặc trưng .43 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT STT Ký hiệu chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ IPS Indoor Positioning System ROS Robot Operating System LIDAR Light Detection And Ranging SLAM Simultaneous localization and mapping EKF Extended Kalman Filter IMU Inertial measurement unit DoF Degree of Fredom MỞ ĐẦU Robot dịch vụ xu hướng nghiên cứu phát triển nhiều nước giới Rất nhiều loại robot tân tiến đời robot chăm sóc người nhà, robot nội chợ, robot bệnh viện, robot hướng dẫn sân bay Một đặc điểm chung robot môi trường hoạt động chủ yếu nhà Một robot di chuyển thông minh robot có khả tự động di chuyển linh hoạt mơi trường có nhiều chướng ngại vật mà khơng xảy tượng, cụ thể vật dụng nhiều hình dạng bàn, ghế, tủ Trên giới có nhiều nghiên cứu giới với thuật giải phương pháp khác cho dẫn đường rô bốt môi trường nhà Những nghiên cứu đa dạng, sử dụng nhiều loại cảm biến khác phục vụ nhiều mục đích khác Tuy nhiên, hệ thống phổ biến thường có tính đặc thù cho loại robot có hình dạng, kiểu dáng định đặc tính cảm biến sử dụng Vì vậy, tính mở rộng hệ thống toán quan tâm Gần dây, có nhiều sản phầm cảm biến cơng nghệ cao đời nhằm nâng cao tính mở rộng hệ thống, đổi lại giá thành cao Mục tiêu đề tài nghiên cứu, phát triển hệ thống định vị dẫn đường sử dụng kết hợp hệ thống định vị nhà IPS robot tạo lập đồ Turtlebot Hệ thống định vị nhà IPS trả liệu tọa độ có độ xác cao bị ảnh hưởng yếu tố môi trường Robot tạo lập đồ TurtleBot robot phổ biến chuyên dụng việc thiết lập đồ môi trường nhà, kết cho đồ dạng ảnh phân tích Hệ thống định vị dẫn đường phát triển mô-đun hóa, mở rộng cho nhiều tốn, nhiều loại robot khác Một robot chế tạo để thử nghiệm hệ thống định vị dẫn đường Bên cạnh ứng dụng robot hướng dẫn viên cho nhà trưng bày Đại học Quốc gia phát triển để tích hợp hệ thống CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan hệ thống dẫn đường cho robot di động Những tiến cơng nghệ lĩnh vực robot có đóng góp to lớn nhiều lĩnh vực cơng nghiệp xã hội thời gian gần Ngày nay, nhiều ứng dụng hệ thống robot tìm thấy tự động hóa nhà máy, hệ thống giám sát, hệ thống kiểm soát chất lượng, AGV (phương tiện tự động dẫn đường), chống thảm họa, hỗ trợ y tế, v.v Ngày có nhiều ứng dụng rơ bốt nhằm mục đích cải thiện sống hàng ngày rô bốt bị bắt gặp thường xuyên hết trước thực nhiệm vụ khác [1] Đối với nhiều ứng dụng vậy, khả di chuyển tự động robot vấn đề quan trọng bắt buộc Robot di động tự động robot thực nhiệm vụ mơi trường có cấu trúc khơng có cấu trúc mà khơng có hướng dẫn liên tục người Robot di động hoàn toàn tự động có khả năng: - Thu thập thơng tin môi trường Làm việc thời gian dài mà khơng có can thiệp người Di chuyển tồn phần mơi trường hoạt động mà khơng cần hỗ trợ người Tránh tình có hại cho người, tài sản thân, trừ phần thông số kỹ thuật thiết kế Robot di động tự động học đạt khả điều chỉnh chiến lược để hồn thành (các) nhiệm vụ thích ứng với thay đổi môi trường xung quanh [2] Cho cỗ máy di chuyển tự hành nào, khả định hướng môi trường hoạt động chúng quan trọng Khả tránh tình nguy hiểm va chạm điều kiện khơng an tồn đặt lên hàng đầu(nhiệt độ, xạ, tiếp xúc với thời tiết, v.v)[3] Dẫn đường cho robot có nghĩa robot có khả xác định vị trí hệ quy chiếu sau lập kế hoạch đường tới số vị trí mục tiêu Để dẫn đường mơi trường nó, robot thiết bị di động khác yêu cầu đồ mơi trường khả phân tích đồ Dẫn đường định nghĩa kết hợp chức bản: - Tự định vị Xây dựng phân tích đồ Lập kế hoạch đường Một số hệ thống định vị dẫn đường robot sử dụng kỹ thuật tạo lập đồ định vị đồng thời để tạo 3D môi trường xung quanh chúng Định vị cho robot biểu thị khả robot thiết lập vị trí định hướng hệ quy chiếu Lập kế hoạch đường thực phần mở rộng định vị, u cầu xác định vị trí robot vị trí mục tiêu, hai cần nằm hệ quy chiếu hệ tọa độ Xây dựng đồ dạng đồ hệ mét ký hiệu mơ tả vị trí hệ quy chiếu robot Sơ đồ khối hệ thống dẫn đường cho robot di động thể Hình 1.1 Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống dẫn đường cho robot di động 1.2 Định vị xây dựng đồ Để hoạt động môi trường thực tế, robot ln phải biết đâu cần đến đâu, cuối đưa định tự đến Quá trình cần hỗ trợ cảm biến chương trình kết nối cảm biến lại với kết vị trí Robot Kết hợp tất phần lại với cho hệ thống định vị Hệ thống giúp cho Robot xác định vị trí mình, trả liệu tọa độ Robot liệu đầu vào quan trọng cho thuật tốn dẫn đường cho Robot khơng gian cuối Robot xác định đường cần phải đến đích Trên giới có nhiều hệ thống định vị sử dụng rộng rãi xã hội Tuy nhiên, hệ thống định vị phân làm ba loại theo không gian hoạt động: Hệ thống định vị khơng gian ngồi trái đất, chuỗi hệ thống điều hướng toàn cầu vệ tinh (viết tắt GNSS) hệ thống định vị nhà (viết tắt IPS) Hệ thống định vị khơng gian ngồi trái đất sử dụng sóng vơ tuyến để xác định vị trí tàu khơng gian ngồi vũ trụ Các tàu vũ trụ lắp đặt phát sóng thu sóng để thu phát dải sóng vơ tuyến, dải sóng qua q trình xử lý, từ phi hành gia biết rõ vị trí cụ thể tàu Dữ liệu góc góc quay thu cách sử dụng làm điểm mốc để tính tốn Chuỗi hệ thống điều hướng tồn cầu vệ tinh hợp tác quốc gia sở hữu vệ tinh định vị cung cấp liệu vị trí cho mục đích dân Đây phương pháp sử dụng rộng rãi Nó xác định vị trí khơng gian ba chiều (Kinh độ, vĩ 34 tính toán đầu vận tốc tịnh tiến theo chiều x, y vận tốc góc 𝜔 robot Từ đó, tùy vào hành vi di chuyển robot tiến, lùi hay xoay ta tính ngược lại vận tốc bánh xe với công thức sau: 𝜔 𝑣 𝟏 𝜔 =𝑴 𝑣 (3.2) 𝜔 𝜔 Khi có yêu cầu dẫn đường từ người dùng, khối thiết lập đường cho robot dựa thuật toán Dijkstra tạo mảng tọa độ điểm nằm đường từ vị trí robot tới điểm đích Hình 3.9 mơ tả đường robot gồm tập hợp điểm có tọa độ sát Để robot tới đích thành công, robot cần theo bám sát tất điểm tọa độ nằm mảng tọa độ đường dành cho robot Dựa liệu mảng tọa độ điểm liệu tọa độ robot, ta thiết lập phương trình chuyển động khiến robot bám theo điểm tọa độ gần với robot Ví dụ điểm thể hình, điểm vị trí robot điểm vị trí trước mặt robot, nằm đường robot Đường thẳng nối điểm tạo với hướng robot góc 𝜃, dựa vào góc 𝜃 khoảng cách hai điểm, ta tính tốn vận tốc tịnh tiến 𝑉 vận tốc góc 𝜔 tương ứng, từ suy vận tốc bánh xe dựa vào cơng thức (3.2) Hình 3.9 Đường robot quy trình Hình 3.10 mơ tả thuật tốn điều khiển hệ đế di chuyển có yêu cầu dẫn đường từ người dùng Vận tốc tịnh tiến vận tốc góc lớn robot số đặt trước người dùng Dữ liệu đầu vào khối tọa độ robot (𝑥 , 𝑦 ) mảng tọa độ đường (𝑥 , , , 𝑦 , , ), điều có nghĩa tọa độ robot tọa độ (𝑥 , 𝑦 ) Robot liên tục di chuyển tới điểm đích quãng được tính từ tọa độ cập nhật robot tọa độ điểm đích nhỏ 0.1 mét Vận tốc tịnh tiến robot đặt cố định không đổi theo thời gian, vận tốc góc xoay robot tính thơng qua góc 𝜃 trình bày trước đó, robot có xu hướng quay vị trí góc 𝜃 = Cơng thức tính qng đường góc 𝜃 trình bày qua hai công 35 thức 3.3 3.4 𝑣 = 0.8; 𝜔 (𝑥 , 𝑦 ), (𝑥 = 0.1; ,𝑦 , , , , ) 𝑀 = 10; 𝑖 = 10; 𝑠= (𝑥 − 𝑥 ) + (𝑦 − 𝑦 ) 𝐹 𝑖!=𝑁 𝐷𝑜𝑛𝑒 𝑇 𝐹 𝑠 > 0.1 𝑇 𝑠= (𝑥 − 𝑥 ) + (𝑦 − 𝑦 ) 𝜃 = 𝑎𝑡𝑎𝑛2(𝑦 − 𝑦 , 𝑥 − 𝑥 ) 𝑉 =𝑣 𝜔 = −𝜔 𝜔 𝜔 𝜔 =𝑴 𝜃 𝟏 𝑉 𝜔 𝑖+= 𝑀 Hình 3.10 Thuật tốn điều khiển robot bám đường (3.3) (3.4) 36 CHƯƠNG KẾT QUẢ, ĐÁNH GIÁ KHẢO SÁT VÀ ỨNG DỤNG ROBOT 4.1 Tạo lập đồ phòng Robot thử nghiệm đánh giá phòng trưng bày ĐHQGHN Phịng trưng bày có diện tích tương đối nhỏ cỡ ~50 m2 phù hợp với hệ thống định vị sóng siêu âm với độ xác cao Sàn phòng trưng bày thảm với độ ma sát cao, phù hợp với hệ thống di chuyển robot làm giảm thiểu tương đối độ trơn trượt rung lắc trình di chuyển Các vật cản phịng trưng bày đủ cao để có tầm nhìn robot tránh điểm mù dẫn đến va chạm q trình hoạt động Phịng trưng bày địa điểm mục tiêu robot địa điểm lý tưởng để thử nghiệm hệ thống định vị dẫn đường Hình 4.1 Bản đồ xây dựng Kết thu hình 4.1 đồ phòng truyền thống sử dụng phương pháp định vị nhà với vị trí beacons gắn đồ Bản đồ sau xây dựng tích hợp thêm Costmap 2D Costmap 2D dạng đồ 2D 3D phần không gian bị ngăn trở vật cản tường ngồi mơi trường lan rộng đồ dựa đồ dạng lưới độ rộng vùng lan Những phần lan phần di chuyển vào để đảm bảo robot không xảy cố đến gần vật cản hay tường Vùng tô màu đen đậm tượng trưng cho vật cản hay tường đồ costmap, phần xám đậm bao quanh vùng đen tượng trưng cho lan vật cản hay tường, độ rộng phụ thuộc vào bán kính robot, cịn đường đa giác màu xanh thể cho đường bao quanh robot hay dấu chân robot Để robot tránh va chạm, dấu chân robot không để tiếp xúc với vùng màu đen, tâm robot không tiếp xúc với vùng màu xám 37 Hình 4.2 Bản đồ qua gói phân tích Costmap2D 4.2 Khảo sát độ xác hệ thống định vị Hệ thống định vị cho robot sử dụng beacon cố định màu xanh treo trần nhà phòng truyền trưng bày giúp truyền nhận sóng siêu âm thiết bị không bị cản trở Thiết bị di động màu xanh dương đặt thân robot cung cấp thơng tin vị trí robot phịng trưng bày Bản đồ thu giống với sơ đồ thực tế phòng truyền thống Biều đồ biểu diễn liệu hệ thống định vị theo trục X,Y theo thời gian cho robot đứng n vị trí Hình 4.3 Dữ liệu tọa độ robot theo trục X 38 Hình 4.4 Dữ liệu tọa độ theo trục Y Kết cho thấy số thời điểm, tín hiệu tọa độ trả bị dao động thiết bị không di chuyển khoảng 20 cm Tuy dao động theo thời gian so với tổng số lượng mẫu liệu không nhiều, nhiên trường hợp di chuyển, dao động bất thường dẫn tới tượng robot di chuyển khơng ổn định, đơi có q nhiều vật cản xung quanh dẫn tới va chạm nguy hiểm Đó cần thiết lọc Kalman Tọa độ gốc từ thiết bị IPS sau đưa qua lọc Kalman mở rộng, kết hợp với cảm biến cho ta kết qua tốt Hình 4.5 hình 4.6 biểu diễn kết giá trị tọa độ sau sử dụng lọc EKF Hình 4.5 Kết tọa độ robot qua lọc Kalman Filter 39 Hình 4.6 Kết phóng to tọa độ robot qua lọc Kalman Filter Dữ liệu định vị, sau qua lọc Kalman mở rộng cho kết tốt Đường màu đỏ biểu đồ liệu tọa độ gốc trả từ IPS, đường màu xanh liệu sau lọc Kalman Trong trình di chuyển, hệ định vị xuất gai nhọn, nhiễu dẫn tới tượng di chuyển không ổn định Bộ lọc Kalman làm phẳng gai này, khiến robot chuyển động mượt mà mà khơng ảnh hưởng tới độ xác hệ định vị 4.3 Khảo sát hệ lập kế hoạch đường cho robot Sau có đầy đủ liệu đồ định vị, khối lập kế hoạch đường cho robot sẵn sàng tạo đường có yêu cầu di chuyển tới đích từ phía người dùng Hình 4.7 thể đường màu đỏ đường tạo cho robot, việc cung cấp tọa độ robot, tọa độ điểm đích liệu cảm biến, thuật toán tạo đường tổ hợp n điểm tọa độ sát tạo thành đường gần nối liền Người dùng dễ dàng truy cập đến phần tử mảng tọa độ đường đi, từ điều khiển robot bám theo đường tạo đến đích Tốc độ tạo đường thuật toán cỡ 10 Hz đáp ứng đủ nhu cầu di chuyển robot môi trường có nhiều vật cản di động Việc di chuyển theo đường tạo phụ thuộc vào liệu đầu nhiều thiết bị tích hợp robot, thiết bị ngừng hoạt động dẫn đến đường tạo cho robot bị sai khiến va chạm vật cản điều tránh khỏi Vì cần có hệ thống dừng khẩn cấp nằm chức hệ thống điều hướng kể Robot tự động di chuyển theo đường màu đỏ xác định khối lập kế hoạch đường Bên cạnh đó, robot cịn thử nghiệm nhiều trường hợp khác Kết thu robot hoạt động ổn định, di chuyển theo yêu cầu đặt 40 Hình 4.7 Đường tạo đồ 2D Hình 4.8 thể robot di chuyển tránh vật cản chuyển động đường Các vật cản camera chiều sâu phát qua chùm tia laser, sau nút phân tích đồ thêm lớp vật cản màu xám (thể hình) vào đồ Ngay lập tức, nút lập kế hoạch đường coi lớp máu xám đồ vật cản tạo đường giúp robot tránh va chạm 41 Hình 4.8 Robot tránh vật cản chuyển động Như vậy, kết khảo sát cho thấy độ ổn định hệ thống qua việc kết hợp linh hoạt khối định vị, khối tạo lập đồ khối lập kế hoạch đường cho robot Hệ thống thiết kế dạng mơ-đun, tích hợp với nhiều hệ thống robot phục vụ nhiều mục tiêu khác 4.4 Ứng dụng Robot hướng dẫn viên phòng trưng bày sản phẩm Trên sở bám sát mục tiêu luận văn: Nghiên cứu thiết kế hệ thống định vị dẫn đường sử dụng cho robot nhà Chế tạo vào thử nghiệm thành công Robot hướng dẫn viên thông minh bảo tàng, khu trưng bày sản phẩm hình dung hệ thống Robot thơng minh có nhiều khả xử lý tương tác người Trong đó, chức tối quan trọng Robot phải có khả thích nghi với mơi trường hoạt động dựa chức phát hiện, tránh vật cản, tự định vị định tuyến tới vị trí yêu cầu sử dụng hệ thống đa cảm biến chấp hành thông minh Các bảo tàng, khu trưng bày mơi trường có khơng gian giới hạn, phạm vi hẹp, kèm theo tương tác nhiều yếu tố, tương tác người với người, tương tác người với vật Với phân tích kể trên, hệ thống định vị nhà lựa chọn tối ưu Mục tiêu thiết kế chế tạo robot hướng dẫn viên thuyết minh hoạt động mơi trường phịng truyền thống của Đại học Quốc gia Hà Nội, diện tích rộng 50m2 Đây nơi trưng bày tranh ảnh, vật minh chứng lịch sử trình phát triển Đại học Quốc gia Hà Nội Robot phải có khả di chuyển thơng minh số địa hình thơng dụng bao gồm sàn phẳng, dẫn khách tham quan tới khu vực trưng bày, tương ứng với nội dung thuyết minh lưu trữ robot Quá trình hoạt động robot người dùng giám sát điều khiển thông qua kết nối mạng LAN Internet với trung tâm điều khiển không dây Thông qua việc giám sát từ xa, người dùng giám sát q trình hoạt động, 42 đánh giá hiệu hướng dẫn thuyết minh thông qua liệu thực robot Bên cạnh đó, người dùng can thiệp kịp thời robot gặp lỗi không mong muốn Hình 4.9 đưa mơ tả hệ thống tổng thể robot hướng dẫn viên thuyết minh môi trường phòng truyền thống Đại học Quốc gia Hà Nội Robot thay người hướng dẫn viên, thực nhiệm vụ dẫn đoàn khách tham quan khu vực trưng bày sản phẩm thuyết minh sản phẩm Hình 4.9 Mơ tả hệ thống tổng thể robot hướng dẫn viên Việc kiểm soát vị trí robot khơng gian việc vơ quan trọng Robot cần biết vị trí phịng để thuyết trình nơi tương ứng, bên cạnh đó, tọa độ robot liệu đầu vào quan cho thuật tốn dẫn đường cho robot khơng gian Hệ thống định vị nhà IPS hệ thống giúp robot định vị vị trí hướng trường hợp Khu vực hoạt động robot chia làm 14 phần liền kề, phần sản phẩm trưng bày khác Hình 4.10 mơ tả khơng gian làm việc robot hướng dẫn Robot cần di chuyển linh hoạt khu vực, yêu cầu dẫn đường trực tiếp thực từ khách tham quan 43 Hình 4.10 Sơ đồ phịng truyền thống Tại phịng trưng bày, khách tham quan tương tác trực tiếp với robot thông qua giao diện hình LCD robot giao tiếp với robot qua hệ thống Chatbot tích hợp Từ đó, khách tham quan đưa yêu cầu thuyết minh dẫn đường tới khu vực trưng bày cụ thể, robot sử dụng hệ thống định vị dẫn đường để di chuyển tiếp cận khu vực yêu cầu cách xác sau thuyết minh sản phẩm đặt Nếu có yêu cầu thuyết minh tổng thể, robot dẫn người dùng qua 14 khu vực nêu thuyết minh khu vực Hình 4.11 thể robot thuyết minh khu vực “Những đặc trưng bản” phòng trưng bày Thiết bị IPS đặt đỉnh đầu robot để có điều kiện thuận lợi với thiết bị cộ định trần nhà Robto di chuyển dẫn đường thuyết minh khu vực trưng bày sản phẩm mà không xảy va chạm Hình 4.11 Robot thuyết minh khu vực đặc trưng 44 Hệ thống định vị dẫn đường sử dụng hiệu robot hướng dẫn viên Đặc biệt nhiều trường hợp khách tham quan lên tới 10 người, hệ thống định vị hoạt động hiệu quả, robot di chuyển mượt không bị giật cục Robot cảm nhận vật cản chuyển động tránh vật cản linh hoạt 45 KẾT LUẬN Hệ thống định dẫn đường sử dụng hệ thống định vị nhà IPS đề xuất, phát triển khảo sát Để khảo sát hệ thống, robot xây dựng có đầy đủ chức hệ thống định vị dãn đường đề xuất Robot thử nghiệm phòng trưng bày Đại học Quốc Gia Hà Nội Kết cho thấy hệ thống vận hành ổn định mơi trường nhà có diện tích khoảng 30 m2 Hệ thống cho thấy ưu điểm tốc độ xử lý làm tăng linh hoạt di chuyển robot đồng thời khắc phục nhược điểm hệ thống phổ biến giới SLAM sử dụng cảm biến Lidar Hệ thống định vị dẫn đường cho robot sử dụng môi trường nhà mơ-đun mở, mở rộng tích hợp phục vụ nhiều ứng dụng khác đặc biệt dành cho robot hướng dẫn viên nhà 46 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN Huu Quoc Dong Tran, Hoang Anh Phan, Dinh Tuan Nguyen, Duy Nam Bui, Duc Trinh Chu, Thanh Tung Bui, Thi Thanh Van Nguyen, “Employing Extended Kalman Filter with Indoor Positioning System for Robot Localization Application”, in The th International Conference on Engineering Mechanics and Automation (ICEMA 5), 2019, pp 301 -307 Phan Hoàng Anh, Bùi Duy Nam, Trần Hữu Quốc Đông, Vũ Tiến Đạt, Nguyễn Thị Thanh Vân, “Nghiên cứu phát triển robot xây dựng đồ định vị đồng thời tảng ROS”, Hội nghị Quốc gia lần thứ XXIII Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin REV-EVIT 2020 Bùi Thanh Tùng, Phan Hồng Anh, Nguyễn Đình Tuân, Trần Quốc Long, Nguyễn Việt Hà, Chử Đức Trình, “Hệ thống dẫn đường cho rô-bốt hoạt động di chuyển tránh vật cản môi trường nhà quy trình cài đặt sử dụng hệ thống dẫn đường cho rơ-bốt này”, Cục sở hữu trí tuệ 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Chen, Z., Birchfield, S.T.: Qualitative Vision-Based Mobile Robot Navigation In: Proc IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Orlando, Florida (May 2006) [2]Chatterjee, A., Rakshit, A., & Singh, N N (2013) Mobile Robot Navigation Studies in Computational Intelligence, 1–20 [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Robot_navigation [4] K Curran, E Furey, T Lunney, J Santos, D Woods, and A McCaughey, “An evaluation of indoor location determination technologies,” Journal of Location Based Services, vol 5, no pp 61–78, Jun 2011, doi: 10.1080/17489725.2011.562927 [5] Campion, G,B Andrea Novel, G.Bastin, “Controllability and state feedback stabilization of nonholonomic wheeled mechanical systems”, Advanced Robotic Control, Spinger, pp 106-124, 1991 [6] Borenstein and L.Feng, Measurement and correction of systematic odometry error in mobile robots, IEEE Trans Robotics and Automation 12(5), October 1996, pp 869-880 [7] J Borenstein and L.Feng Correction of systemetic odometry errors in mobile robots In Proceedings of the 1995 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1995, 569-574 [8] V.Fox, J.Hightower, L.Liao, D.Schulz, Bayesian Filtering for Localization Estimation, Vol2, Issue 3, Pervasive Computing IEEE, 2003, (24-33) [9] Dieter Fox, Wolfram Burgard, and Sebastian Thrun (1999), Markov Localization for Mobile Robots in Dynamic Environments, Journal of Artificial Intelligence Research 11, pp 391-427 [10] D Simon (2006), Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches, John Wiley and Sons, Inc, ISBN 9780471708582 [11] E A Wan and R v d Merwe (2000), The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation, Proceedings of Symposium 2000 on Adaptive Systems for Signal Processing, Communication and Control (AS-SPCC), Lake Louise, Alberta, Canada [12] Grey Welch, Gary Bishop (2001), Introduction to the Kalman Filter, Siggraph, Course [13] https://www.gislounge.com/robotic-mapping-simultaneous-localization-andmapping-slam/ [14] “A Tutorial on Graph-Based SLAM”, Giorgio Grisetti, Rainer Kummerle, Cyrill Stachniss, Wolfram Burgard [15] Liping Sun, Yonglong Luo, Xintao Ding and Longlong Wu (2014), Path Planning and Obstacle Avoidance for Mobile Robots in a Dynamic Environment , 48 The Open 77-83 Automation and Control Systems Journal, 2014, V.6, pp [16] Qi Zhang, Jiachen Ma, Wei Xie, Qiang Liu (2012), Path Planning for IMR in Unknown Environment: A Review, International Conference on Computer Science and Information Technology (ICCSIT) Vol.51 [17] Ting-Kai Wang Quan Dang Pei-Yuan Pan (2010), Path Planning Approach in Unknown Environment, International Journal of Automation and Computing, 7(3), pp 310-316 [18] N D Richards, M Sharma, D G Ward A hybrid (2004), A*/automaton approach to on-line path planning with obstacle avoidance, In Proceedings of AIAA 1st Intelli- gent Systems Technical Conference, Chicago, Illinois, USA, pp 20-22 [19] “Dijkstra's Algorithm”, Gass, Saul; Fu, Michael (2013) Gass, Saul I; Fu, Michael C [20] “Position Paper: Dijkstra's Algorithm versus Uniform Cost Search or a Case Against Dijkstra's Algorithm”, Felner, Ariel (2011) [21]https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/overview/ [22]Indoor Robot Positioning Using an Enhanced Trilateration Algorithm Pablo Cotera, Miguel Velazquez, David Cruz, Luis Medina, Manuel Bandala* [23] Casanova, O L., Alfissima, F., Machaca, F Y (2008), Robot Position Tracking Using Kalman Filter, Proceedings of the World Congress on Engineering, London, UK, pp 1604-1608 ... dụng hệ thống định vị nhà để xác định tọa độ robot Hình 2.6 Hệ thống định vị nhà để xác định tọa độ robot 18 Hệ thống định vị dẫn đường xác nhà Marvelmind hệ thống định vị nhà (IPS) hệ thống định. .. rộng hệ thống, đổi lại giá thành cao Mục tiêu đề tài nghiên cứu, phát triển hệ thống định vị dẫn đường sử dụng kết hợp hệ thống định vị nhà IPS robot tạo lập đồ Turtlebot Hệ thống định vị nhà. .. HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHAN HOÀNG ANH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ DẪN ĐƯỜNG CHO ROBOT HOẠT ĐỘNG Ở MƠI TRƯỜNG TRONG NHÀ Ngành : Cơng nghệ kỹ thuật điện tử,