Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà

LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi có giúp đỡ lớn thầy hướng dẫn TS Ngô Lam Trung Các nội dung nghiên cứu, số liệu kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Trong luận văn, tơi có tham khảo đến số tài liệu liệt kê phần Tài liệu tham khảo cuối luận văn Các tài liệu tham khảo trích dẫn trung thực luận văn Hà Nội, ngày… tháng … năm 2016 Tác giả Đặng Thành Nam LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Ngơ Lam Trung, người tận tình dạy dỗ hướng dẫn tơi q trình hồn thành luận văn học tập Đồng thời, xin bày tỏ lịng biết ơn đến thầy giáo giảng viên Viện Công nghệ thông tin Truyền thông – trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, người giảng dạy, truyền đạt cho kiến thức bản, làm tảng cho việc thực luận văn q trình cơng tác sau Tôi xin gửi lời cảm ơn tới anh chị, bạn, em nhóm sinh viên nghiên cứu đặc biệt em Nguyễn Hữu Mạnh Trần Đức Sơn, người giúp đỡ, động viên q trình hồn thành luận văn Cuối cùng, với tất kính trọng, xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ anh chị em gia đình ln chỗ dựa tinh thần vững tạo điều kiện cho ăn học nên người Hà Nội, ngày tháng năm 2016 Đặng Thành Nam MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Giới thiệu số khái niệm liên quan 10 1.2.1 Robot dịch vụ gì? 10 1.2.2 Các ứng dụng robot dịch vụ 10 1.2.3 Tìm đường bao phủ gì? 11 1.3 Nội dung đề tài 13 1.4 Kết thực 14 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN BAO PHỦ 15 2.1 Các phương pháp giải toán bao phủ 15 2.1.1 Phương pháp phân chia vùng làm việc cổ điển 16 2.1.2 Phương pháp bao phủ dựa lưới ô vuông (grid-based methods) 19 2.1.3 Phương pháp sử dụng nhiều robot 24 2.1.4 Phương pháp sử dụng hướng tiếp cận xác suất 25 CHƢƠNG 3: LÝ THUYẾT VÀ CẢI TIẾN THUẬT TOÁN CCD* 26 3.2 Lý thuyết thuật toán CCD* 26 3.2.1 Bản đồ chiếm dụng biểu diễn robot 26 3.2.2 Giải thuật A* 28 3.2.3 Giải thuật D* 31 2.2.4 Giải thuật Path Transform (PT) 32 3.3 Thuật toán CCD* 32 3.3.1 Kế hoạch ban đầu đường bao phủ hoàn toàn 32 3.3.2 Lập lại kế hoạch đường bao phủ hoàn toàn 36 3.4 Trình bày cải tiến thuật tốn: 38 3.4.1 Trường hợp robot bao phủ hoàn toàn: 39 3.4.2 Vấn đề gặp phải sử dụng thuật toán CCD* 39 3.4.3 Cải tiến thuật toán: 40 CHƢƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆMTHUẬT TOÁN CCD* 43 4.1 Trong môi trường giả lập 43 4.1.1 Giới thiệu ROS 43 4.1.2 Giới thiệu Gazebo 48 4.1.3 Áp dụng 49 4.2 Môi trường thực tế 59 4.2.1 Giới thiệu robot Kobuki 59 4.2.2 Giới thiệu cảm biến laser Hokuyo 60 4.2.3 Áp dụng 62 4.3.4 Kết mô phỏng: 63 KẾT LUẬN 64 Thành đạt 64 Hạn chế 64 Khả ứng dụng 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ Viết đầy đủ Thuật ngữ/Chữ viết tắt STC Spanning Tree Coverage IFR The International Federation of Robotics CPP Coverage Path Planning ROS Robot Operating System BA* Boustrophedon online A* search PT Path Transform CCD* Complete Coverage D* DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1: Một ứng dụng thực tế robot dịch vụ 11 Hình 2: Bao phủ cell hình chữ nhật thao tác di chuyển díc-dắc 16 Hình 3: Ví dụ thuật tốn phân chia hình thang 17 Hình 4: Ví dụ thuật tốn phân chia boustrophedon 18 Hình 5: Ví dụ thuật tốn BA* 19 Hình 6: Ví dụ grid map với hai chướng ngại vật 20 Hình 7: Phân chia cell thuật toán bao trùm 21 Hình 8: Đường bao phủ robot áp dụng thuật toán Spiral – STC 22 Hình 9: Gán có cách lan truyền bước sóng với bắt đầu (S) đích (G) 23 Hình 10: Kế hoạch bao phủ sử dụng biến đổi khoảng cách 24 Hình 11: robot thực bao phủ cell theo giải thuật phân chia đường cày sử dụng đa robot 25 Hình 12: Mặt nạ chi phí an tồn đồ lưới chiếm dụng có trọng số 𝑀𝑐 = 27 Hình 13 : Mơ đồ thị giải thuật A* 29 Hình 14 : Cây tìm kiếm tương ứng với đồ thị 30 Hình 15 : Quá trình thực tìm kiếm D* 31 Hình 16: Đường bao phủ từ S đến G hồn thành thuật tốn PT 32 Hình 17: Bước ban đầu thuật toán CCD* 34 Hình 18: Thuật tốn bao phủ hồn tồn 39 Hình 19: Trường hợp thuật tốn khơng bao phủ hồn tồn 40 Hình 20: Cải tiến thuật tốn để khỏi đường cụt bao phủ hồn tồn 41 Hình 21: Cấu trúc chương trình 50 Hình 22: Áp dụng giải thuật CCD* Gazebo 57 Hình 23: Đường robot áp dụng giải thuật CCD* Gazebo 58 Hình 24: Robot Kobuki 59 Hình 25: Cảm biến laser Hokyuo 60 Hình 26: Áp dụng giải thuật CCD* cho robot Kobuki 63 LỜI MỞ ĐẦU Robot – cỗ máy thông minh từ lâu nắm giữ ý nghĩa đặc biệt với xã hội đại Trong năm qua hàng loạt robot đời để trợ giúp thay người nhiều khía cạnh đời sống Kể từ máy tính chế tạo khoảng thời gian dài thời đại robot đến gần hết Những robot tự động ngày ảnh hưởng nhiều đến sống có nhiều lý khiến robot ưa chuộng không sản xuất cơng nghiệp hay nghiên cứu mà cịn sinh hoạt hàng ngày Robot dần ổn định hơn, xác hơn, sở hữu suất lao động cao đặc biệt chế tạo số lượng lớn với chi phí thấp nhiều so với đào tạo chuyên môn cho người Sự xuất robot giúp giải phóng người khỏi công việc nhàm chán, nặng nhọc chí có phần nguy hiểm Một tương lai mà robot thay hoàn toàn khỏi lao động chân tay điều khả thi khơng cịn xa vời Robot không công cụ mà dần đóng vai trị quan trọng tới sống người Một robot lập trình tốt triển khai hàng loạt tác vụ từ đến phức tạp, với giá thành trở nên rẻ nhờ tiến công nghệ vượt bậc, ứng dụng robot đa dạng hóa cách nhanh chóng Việc thực nhiệm vụ giao điều khiển tơ, chăm sóc cối, bán hàng công việc phức tạp viết đoạn văn theo yêu cầu có sẵn cách mạch lạc hay tiến hành phẫu thuật trở thành thực đà hoàn thiện Sự phát triển khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo mạng lưới thơng tin, cảm biến hệ thống định vị đem đến cải tiến đổi lớn lao lĩnh vực tự động hóa, ảnh hưởng sâu rộng tới xã hội người Trong luận văn tốt nghiệp này, tác giả luận văn tập trung nghiên cứu, tìm hiểu thuật tốn bao phủ đường loại robot dịch vụ, mà ứng dụng cụ thể ứng dụng để quét phòng sử dụng robot lau nhà Thuật toán lựa chọn để thử nghiệm thuật tốn tìm đường bao phủ CCD* môi trường trước Cấu trúc luận văn tốt nghiệp gồm bốn chương với nội dung sau:  Chương 1: nói vấn đề o Lý chọn đề tài o Giới thiệu số khái niệm liên quan tới luận văn o Giới thiệu nội dung đề tài kết thực  Chương 2: sở lý thuyết o Trình bày phương pháp tiếp cận giải toán bao phủ  Chương 3: Lý thuyết cải tiến thuật tốn CCD* o Trình bày cụ thể lý thuyết thuật tốn CCD* o Trình bày phương pháp cải tiến thuật toán CCD*  Chương 4:thử nghiệm mô thực tế o Giới thiệu số công cụ, phần mềm sử dụng để phát triển luận văn o Trình bày vấn đề phát sinh lập trình thuật tốn CCD* o Trình bày kết đạt thử nghiệm mô thực tế CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Lý chọn đề tài Luận văn có nội dung nghiên cứu thử nghiệm thuật tốn tìm đường bao phủ CCD* mơi trường khơng biết trước Lý lựa chọn đề tài bao gồm lý sau: Về mặt yêu cầu, mục đích ứng dụng: - Cùng với phát triển công nghệ, ngày việc sử dụng robot để giúp đỡ người sống phổ biến Hàng ngày, người tốn khoảng thời gian định để quét dọn nhà cửa Đối với nhiều người, công việc không nhiều thời gian lại cơng việc có tính chất lặp lặp lại, nhàm chán, khơng thú vị Hơn nữa, với người bận rộn, họ chí cịn khơng có thời gian để qt nhà Do đó, luận văn hồn thành mức độ đó, việc ứng dụng để dọn dẹp phịng thực tế hồn tồn Nhờ đó, giúp đỡ người không nhiều thời gian cho việc quét nhà - Bài tốn bao phủ tốn có nhiều ứng dụng thực tiễn Hiện nay, việc sử dụng robot để giải toán bao phủ ngày phổ biến Có thể nêu vài ví dụ tiêu biểu sử dụng robot để làm sàn nhà, cắt cỏ, khai thác, thu hoạch, sơn, làm chất thải nguy hiểm v.v Về mặt cơng nghệ tác giả muốn: - Tìm hiểu sử dụng ros, gazebo tìm hiểu lập trình nhúng - Tìm hiểu thuật tốn tìm đường - Thực hành lập trình cho robot Ngồi ra, thực đề tài hội để luyện tập tư logic, quản lý dự án lập trình, giúp tác giả có kinh nghiệm tốt để thực dự án thực tế sau 1.2 Giới thiệu số khái niệm liên quan 1.2.1 Robot dịch vụ gì? Robot dịch vụ loại robot hỗ trợ, thực thay người công việc; ví dụ cơng việc có tính chất lặp lặp lại, công việc nhà, công việc phải thực chỗ dơ bẩn, nguy hiểm,… Những robot thường điều khiển tự động hệ thống điều khiển tích hợp cài đặt thủ cơng bên Thuật ngữ “Robot dịch vụ” khơng có định nghĩa xác Liên đồn Robot Quốc Tế (The International Federation of Robotics – IFR) đề xuất định nghĩa: Một robot dịch vụ robot mà hoạt động bán tự động hoàn toàn tự động để thực dịch vụ hữu ích cho người thiết bị, không bao gồm hoạt động sản xuất 1.2.2 Các ứng dụng robot dịch vụ Ứng dụng có robot chủ yếu để hỗ trợ công việc người Hiện có ứng dụng số lĩnh vực sau: - Ứng dụng công nghiệp: Robot dịch vụ cơng nghiệp đượcsửdụng để thực nhiệm vụ đơn giản, chẳng hạn kiểm tra hàn Nó có nhiệm vụ phức tạp hơn, thực môitrường khắc nghiệt, chẳng hạn giúp đỡ việc tháo dỡ nhàmáy điện hạt nhân Robot dùng để thực nhữnghành động lặp lặp lại lắp ráp, thực cơng việc tự độnghóa khác Nhưng robot sử dụng công nghiệp gọi là"Robot công nghiệp" - Ứng dụng nhà hàng, quán bar, khách sạn: Hiện nay, nhiều nhà hàng, quán bar, khách sạn sử dụng robot dịch vụ Các côngviệc mà robot thực ví dụ dọn dẹp, pha chế đồuống phức tạp, hay chí tiếp đón khách hàng - Ứng dụng gia đình: Robot gia đình thực nhiệm vụ mà người thường xuyên thực xung quanh nhà lau chùi sàn nhà, cắt cỏ, 10 Tính tốn giá trị xung quanh chưa tính cho D* D*' Tìm temp_cell ảo thiết lập bốn ô bốn hướng (trên, dưới, trái, phải) xung quanh vị trí robot đứng Đánh dấu ô mà robot đứng thăm if D* then 10 Xóa list_neighbors 11 Tìm kiếm cell bên lân cận vị trí đứng 12 if No_visit then thêm vào list_neighbors 13 if khơng có lân cận then Đánh dấu ô đứng cell_for_check_third_call để thưc 14 D*' 15 Gọi lênh tìm lân cận với D*' 16 else 17 Tìm kiếm quay lui backpoint list_neighbors giá trị bé 18 Cập nhật lại ô cha cho ô 19 Thêm cell backpoint vào list_path 20 Tiếp tục gọi hàm d_star( X, D, t) tìm kiếm backpoint, D* với SECOND_CALL 21 if D*' &&(THIRD_CALL||FOURTH_CALL) then 53 22 Thiết lập ô đứng thực D*' 23 Thực hiên tìm kiếm cell lân cận thăm hay chưa theo thứ tứ hướng trên, dưới, trái, phải 24 if neighbor thoả mãn chưa đc thăm then 25 Thêm neighbor up vào list_path_d_star_extra 26 Thêm tất list_path_d_star_extra vào list_path 27 xóa list_path_d_star_extra 28 Tiếp tục gọi hàm d_star( X, D, t) tìm kiếm neighbor, D* với SECOND_CALL 29 else if neighbor chưa thăm thực hiên D*' then thêm vào list neighbor để xét 30 if lân cạn then 31 Thốt 32 else 33 Tìm kiếm quay lui backpoint list_neighbors giá trị lớn 34 Thiết lập ô quay lui với D*' cho ô xét backpoint 35 Tiếp tục gọi hàm d_star( X, D, t) tìm kiếm backpoint, D* với FOURTH_CALL 36 else //các trường hợp D*' cịn l 37 Thực hiên tìm kiếm cell lân cận thăm hay chưa theo thứ tứ hướng trên, dưới, trái, phải 54 38 if neighbor thoả mãn chưa đc thăm then 39 thêm neighbor up vào list_path_d_star_extra 40 thêm tất list_path_d_star_extra vào list_path 41 xóa list_path_d_star_extra 42 Tiếp tục gọi hàm d_star( X, D, t) tìm kiếm neighbor, D* với SECOND_CALL 43 else if neighbor chưa thăm thực hiên D*' then thêm vào list neighbor để xét 44 if lân cận then 45 Gọi hàm d_star( X, D, t) tìm kiếm cell_for_check_third_call, D*' với THIRD_CALL 46 else 47 Tìm kiếm quay lui backpoint list_neighbors giá trị bé 48 Cập nhật lại ô cha cho ô 49 Thêm cell backpoint vào list_path 50 Tiếp tục gọi hàm d_star( X, D, t) tìm kiếm backpoint, D*' với SECOND_CALL 55 Mã giả thuật toán (Pha thực thi) Thuật toán 5: CCD_star Scan Đầu vào: cell robot đứng Tại cell gọi D* cho lần thực để có list_path Duyệt list path Xác định hướng ô so với ô Kiểm tra cell thăm hay chưa If visited_r = false then If nhìn thấy vật cản dưới, trái, phải so với hướng xác định then Giá trị cho next_cell D* D*'   If phía trước nhìn thấy vật cản then Giá trị cho next_cell D* D*'   10 Dừng robot lại thực replanning, ccd_scan vị trí 11 else 12 visited_r  true 13 overlapped_r  true 14 Di chuyển robot theo hướng phía trước tool_size 15 cập nhật giá trị cell sau di chuyển 56 Hình 22: Áp dụng giải thuật CCD* Gazebo 57 Hình 23: Đường robot áp dụng giải thuật CCD* Gazebo Đường qua ô lần 1: Đường lại qua ô lần 2: Đường lại qua ô lần 3: Replanning: 58 4.2 Robot môi trƣờng thực tế 4.2.1 Giới thiệu robot Kobuki Hình 24: Robot Kobuki a) Khái niệm Kobuki, tên gọi đầy đủ iClebo Kobuki thiết bị di động giá rẻ, thiết kế cho mục đích giáo dục nghiên cứu lĩnh vực robot Ngoài khả hoạt động liên tục, Kobuki cấp nguồn cho máy tính khác phận cảm biến phận vận động Kobuki sở hữu dụng cụ đo hành trình cải thiện quay hồi chuyển hiệu chỉnh, cho phép di chuyển với độ xác cao b) Đặc tả chức  Tốc độ di chuyển tịnh tiến tối đa: 70 cm/s  Tốc độ quay góc tối đa: 180 deg/s (với tốc độ 110 deg/s, quay hồi chuyển giảm hiệu năng)  Tải trọng: kg (sàn cứng), kg (thảm mềm)  Cảm biến vách: Không chạy khỏi vách có độ sâu lớn cm  Thời gian chạy: Từ đến tiếng tuỳ kích thước pin  Thời gian sạc: Từ 1.5 đến 2.6 tiếng tuỳ kích thước pin 59 c) Đặc tả phần cứng  Kết nối với máy vi tính qua cổng USB chân RX/TX  Phát tải động cơ: Tự động ngắt nguồn dòng lớn 3A  Con quay hồi chuyển: Đã hiệu chỉnh  Bộ giảm chấn: trái, giữa, phải  Cảm biến vách: trái, giữa, phải  Cảm biến bánh xe: trái, phải  Điện tiêu thụ: V/1 A, 12 V/1.5 A, 12 V/5 A  Tốc độ liệu cảm biến: 50 Hz  Đường kính: 351.5 mm, chiều cao: 124.8 mm, cân nặng: 2.35 kg (khi lắp pin loại nhỏ 4S1P) d) Đặc tả phần mềm  Bộ điều khiển viết C++ cho Linux Windows  Sử dụng ROS node  Phần mềm mô Gazebo 4.2.2 Giới thiệu cảm biến laser Hokuyo Hình 25: Cảm biến laser Hokyuo 60 a) Khái niệm Là cảm biến dạng máy dị tầm qt laser, tối ưu cho cơng việc nhận dạng mơi trường Hokuyo thích hợp với robot thông minh hệ với hệ thống tự động bảo mật riêng tư b) Tính  Độ xác phân giải cao, góc nhìn rộng cung cấp giải pháp tốt cho robot tự động di chuyển mơi trường khơng biết trước  Kích thước nhỏ gọn tạo nên nhiều không gian thiết kế thoải mái Nguồn lượng tiêu thụ ít, có khả hoạt động thời gian dài  Không chịu ảnh hưởng độ sáng môi trường, hiệu tốt bóng tối  Nhận diện kích thước vị trí vật thể mà khơng cần thăm dị q gần c) Ứng dụng  Hỗ trợ robot tự động nhận biết môi trường xung quanh  Phát kẻ xâm nhập  Dùng cửa tự động, phân tích hành vi đặc thù người  Phát vật cản d) Đặc tả  Nguồn điện: V DC, dịng tiêu thụ: 500 mA (800 mA khởi động)  Phạm vi đo lường: Trong tầm 60 đến 4095 mm, góc rộng 240 độ  Độ xác: Trong vùng 60 – 1000 mm sai số 10 mm, vùng 1000 – 4095 sai số 1%  Độ phân giải góc: Một bước xấp xỉ 0.36 độ (360 độ/1024 bước)  Thời gian quét: 100 ms cho lần  Cổng kết nối: USB RS-232C  Cân nặng: Khoảng 160 g 61 4.2.3 Áp dụng Khi tiến hành cài đặt chạy thử nghiệm giải thuật mơi trường thực tế, q trình diễn giống với lúc mơ phỏng, có điểm khác biệt, tầng thấp nhất, file launch khởi tạo môi trường trở nên đơn giản cần thiết lập giao tiếp với robot, khơng cần mô tả khởi tạo lúc mô Mặt khác chạy thực tế robot Kobuki xảy số sai sót nên phải đưa thêm vào tham số hiệu chỉnh, tuỳ robot khác mà sai số khác nên trình kết hiệu chỉnh khác nhau:Laser Hokuyo lúc quét xuất lỗi định, mặt khác robot di chuyển laser gắn bị xê dịch dẫn đến nhận định hướng tọa độ tương đối laser với robot không đồng xuất, làm cho tính tốn để tìm vị trí vật cản trước mặt trả giá trị khơng xác Các tham số hiệu chỉnh tỉ lệ ngưỡng lấy mẫu độ lớn miền lấy mẫu thêm vào giúp tăng khả chịu lỗi để sai số xuất chấp nhận Trong trình robot chuyển động, địa hình khơng phẳng làm cho robot bị trượt thêm quãng ngắn lúc phanh, robot chạy bề mặt có ma sát lớn lập mã bánh xe xử lý khơng thích hợp, làm cho tọa độ mà robot nhận trở nên khác biệt dần với tọa độ thực tế theo thời gian Ở vài tham số điều chỉnh hướng độ lớn vận tốc tịnh tiến vận tốc góc độ lệch tọa độ giới hạn hỗ trợ robot phần di chuyển xác tự điều chỉnh chệch hướng Trên thực tế, số robot có bên động yếu nên bị lệch, tham số sửa đổi để tăng tốc bên động yếu giúp robot lấy lại cân tốt 62 4.3.4 Kết mô phỏng: Robot bao phủ hoàn toàn map 3x3 khoảng thời gian phút, số lần replanning 12 lần Thuật toán chạy môi trường thực tế Phát huy ưu điểm thuật tốn chạy mơi trường chưa biết trước Hình 26: Áp dụng giải thuật CCD* cho robot Kobuki 63 KẾT LUẬN Em trình bày nội dung luận văn mà em thực hướng dẫn TS Ngô Lam Trung Sau em xin phép tự đánh giá kết em đạt trình triển khai, đồng thời đưa nhận định khả áp dụng tương lai luận văn Thành đạt đƣợc - Tìm hiểu khái niệm tổng quát nội dung số giải thuật tìm đường phổ biến - Hiểu rõ thuật toán CCD* Nắm rõ ưu nhược điểm thuật toán đưa phương án cải tiến phù hợp - Cài đặt ROS hệ điều hành Ubuntu 14.04 kiểm thử hiệu với công cụ mô Gazebo - Triển khai thành công giải CCD* với robot Kobuki bổ sung cảm biến laser Hokuyo để hoạt động môi trường trước Hạn chế - Kiến thức lập trình nhúng cịn thiếu sót, hiệu tốc độ xử lí robot chưa thỏa mãn yêu cầu điều kiện khắc nghiệt - Việc áp dụng với môi trường thực tế xuất nhiều đặc thù khó khăn so với q trình mơ Dù cố gắng em chưa khắc phục hết yếu tố gây sai sót thực triển khai giải thuật Khả ứng dụng - Robot dịch vụ, robot gia dụng ngày xuất phổ biến Việc đưa robot vào giúp đỡ công việc nhà quét sàn dần trở nên quen thuộc hỗ trợ đắc lực cho người sống hàng ngày - Trong trình triển khai giải thuật, phần mã nguồn chia thành nhiều tầng để tăng tính khả chuyển Lớp trừu tượng hóa cho phép sử dụng giải thuật tìm đường biên dịch tảng khác đem lại khả ứng dụng đa dạng không quét nhà mà nhiều lĩnh vực rộng lớn sau 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO [3] Enric Galceran, Marc Carreras, A survey on coverage path planning for robotics , Robotics and Autonomous Systems, Volume 61, Issue 12, December 2013, Pages 1258-1276 [4] Yasutomi, F., Yamada, M., and Tsukamoto, K (1988), Cleaning robot control In Proc Conf IEEE IntcRobotics and Automation, pages 1839–1841 [5] P Atkar, A.L Greenfield, D.C Conner, H Choset, A Rizzi, Uniform coverage of automotive surface patches, The International Journal of Robotics Research 24 (11) (2005) 883–898 [6] Yoav Gabriely, Elon Rimon; Competitive on-line coverage of grid environments by a mobile robot; Technion, Israel Institute of Technology, Department of Mechanical Engineering, Haifa 32000, Israel; 22 July 2002 [7] Complete Coverage D* Algorithm for Path Planning of a Floor-Cleaning Mobile Robot; Marija Dakulovic, Sanja Horvatic, Ivan Petrovic; Department of Control and Computer Engineering, Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of Zagreb, Croatia; Sep 2011 [8] [9] A* search algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm E.U Acar, H Choset, Y Zhang, M Schervish, Path planning for robotic demining: robust sensor-based coverage of unstructured environments and probabilistic methods, International Journal of Robotics Research 22 (7–8)(2003) 441–466 [8] Z.L Cao, Y Huang, E.L Hall, Region filling operations with random obstacle avoidance for mobile robotics, Journal of Robotic Systems (2) (1988) 87–102 65 [9] M Bosse, N Nourani-Vatani, J Roberts, Coverage algorithms for an underactuated car-like vehicle in an uncertain environment, in: Proc IEEE Int Robotics and Automation Conf., 2007, pp 698–703 [10] M Ollis, A Stentz, First results in vision-based crop line tracking, in: Proc.Conf IEEE Int Robotics and Automation, Vol 1, 1996, pp 951–956 [11] M Ollis, A Stentz, Vision-based perception for an automated harvester, in: Proc IEEE/RSJ Int Intelligent Robots and Systems IROS’97 Conf., Vol 3, 1997, pp 1838–1844 [12] M Farsi, K Ratcliff, J.P Johnson, C.R Allen, K.Z Karam, R Pawson, Robot control system for window cleaning, in: Proc American Control Conf., Vol 1, 1994, pp 994–995 [13] Tae-Kyeong Lee, Sang-Hoon Baek, Young-Ho Choi, Se-Young Oh, Smooth coverage path planning and control of mobile robots based on high-resolution grid map representation, Robotics and Autonomous Systems, Volume 59, Issue 10, October 2011, Pages 801-812 [14] Choset, H (2001) Coverage for robotics a survey of recent results Annals of Mathematics and Articial Intelligence, Vol 31, pp 113-126 [15] Choset, H., Acar, E., Rizzi, A A., and Luntz, J., Exact cellular decompositions in terms of critical points of Morse functions In Proc IEEE Int Conf Robotics and Automation ICRA ’00, volume 3, pages 2270–2277 [16] Yan Li, Hai Chen, Meng Joo Er, Xinmin Wang, Coverage path planning for UAVs based on enhanced exact cellular decomposition , Mechatronics, Volume 21, Issue 5, August 2011, Pages 876-885 [17] P Olivieri, L Birglen, X Maldague, I Mantegh, Coverage path planning for eddy current inspection on complex aeronautical parts, Robotics and ComputerIntegrated Manufacturing, Volume 30, Issue 3, June 2014, Pages 305-314 66 [18] Yang SX, Luo C (2004) A neural network approach to complete coverage path planning IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 34(1):718–724 [19] Luo C, Yang SX (2008) A bioinspired neural network for real-time concurrent map building and complete coverage robot navigation in unknown environments IEEE Trans Neural Netw 19(1):1279–1298 [20] Hoang Huu Viet, Viet-Hung Dang, Md Nasir Uddin Laskar, and TaeChoong Chung, "BA*: An Online Complete Coverage Algorithm for Cleaning Robots", Applied Intelligence, ISSN: 0924-669X (SCI), vol 39, no.2, pp 217-235, 2013 [21] Hoang Huu Viet, Sang Hyeok An, and TaeChoong Chung, “Dyna-Q based Vector Direction for Path Planning Problem of Autonomous Mobile Robots in Unknown Environments”, Advanced Robotics, ISSN: 0169-1864 (SCIE), vol 27, no 3, pp 159-173, Mar 2013 [22] Hoang Huu Viet, SeungYoon Choi, and TaeChoong Chung, “Dyna-QUF: Dyna-Q based Univector Field Navigation for Autonomous Mobile Robots in Unknown Environments,” Journal of Central South University, ISSN: 2095-2899 (SCIE), vol.20, no.5, pp 1178-1188, 2013 [23] Md Nasir Uddin Laskar, Hoang Huu Viet, and TaeChoong Chung, “EKF and K-means to Generate Optimized Paths of a Mobile Robot,” International Journal of Control and Automation, ISSN: 2005-4297, vol 6, no 2, pp 53-64, Apr 2013 67 ... vụ robot bao gồm việc tìm kiếm di chuyển dọc theo đường cho bao phủ hồn tồn Đơi gọi tìm kiếm hồn tồn vùng, qt Các thuật tốn bao phủ phân thành hai loại online offline Thuật toán offline hoạt động. .. THUYẾT VÀ CẢI TIẾN THUẬT TOÁN CCD* 3.2 Lý thuyết thuật toán CCD* CCD* thuật toán kết hợp thuật toán D* thuật toán PT D* thuật tốn tìm kiếm, phiên động thuật tốn A* Tuy nhiên thuật toán CCD* lấy ý... đó, thuật tốn online cho phép robot hoạt động linh hoạt với môi trường mà robot hồn tồn khơng biết trước 2.1 Các phƣơng pháp giải toán bao phủ Thuật toán bao phủ đơn giản điều khiển robot cách