Thiết kế quỹ đạo cho xe tự hành và ứng dụng trên mô hình robot 3 bánh

Tổng quan về bài toán thiết kế robot tự hành; mô hình thuật toán cho bài toán lập bản đồ và xác định vị trí, thuật toán Bayes, thuật toán FastSLAM, bộ điều khiển chuyển động, bộ điều khiển bám quỹ đạo Pure pursuit; ứng dụng.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Thiết kế quỹ đạo cho xe tự hành ứng dụng mơ hình robot bánh CAO VĂN HỒNG Hoang.CVCB170286@sis.hust.edu.vn Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Thu Hà Chữ ký GVHD Bộ môn: Viện: Điều khiển tự động Điện HÀ NỘI, 6/2020 i ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Thiết kế quỹ đạo cho xe tự hành ứng dụng mơ hình robot bánh Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên ii Lời cảm ơn Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Thu Hà tận tình hướng dẫn, chia sẻ kinh nghiệm giúp đỡ để tơi hồn thiện luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn bạn Nguyễn Ngọc Huy Nguyễn Ngọc Tú nhiệt tình hỗ trợ trình nghiên cứu triển khai ứng dụng Tôi xin trân trọng cảm ơn thầy, cô giáo Viện Điện giúp đỡ, tạo điều kiện trình học tập trường Tơi xin chân thành cảm ơn gia đình, đồng nghiệp người ln bên cạnh, hỗ trợ mặt tinh thần, chia sẻ phần khó khăn q trình học tập nghiên cứu Một lần xin chân thành cảm ơn! iii Tóm tắt nội dung luận văn Lý chọn đề tài Sự phát triển kỹ thuật tự động với robot áp dụng nhiều lĩnh vực quân sự, y tế, công nghiệp, dân dụng Với nhu cầu phong phú robot tự hành phần thiếu Với mong muốn giải toán robot tự hành lập đồ, xây dựng đồ bám quỹ đạo từ ứng dụng lên mơ hình thực tế, robot bánh Tôi chọn đề tài “Thiết kế quỹ đạo cho xe tự hành ứng dụng mơ hình robot bánh” Các vấn đề nghiên cứu - Xây dựng đồ với mơ hình xác suất động học, xác suất cảm biến khoảng cách - Xác định vị trí robot vật cản cố định sử dụng thuật toán Bayes, Particle Filter, FlastFLAM - Lập đồ với phương pháp A* - Xây dựng mơ hình động lực học mơ hình động học robot Và thiết kế điều khiển chuyển động - Xây dựng điều khiển bám quỹ đạo theo phương pháp “Path Following with the Pure Pursuit Algorithm” - Ứng dụng thuật toán, thực thi thuật tốn máy tính với ROS-robot Operating System - Thiết kế xây dựng mơ hình robot tự hành sử dụng cảm biến LIDAR máy tính nhúng Raspberry Kết Đồ án giải hoàn chỉnh toán robot tự hành Xây dựng đồ sử dụng cảm biến laser LIDAR, lập quỹ đạo cho robot dùng giải thuật A*, điều khiển bám quỹ đạo điều khiển cho robot tự tránh vật cản Kết thực tế tốt, robot bám sát quỹ đạo thực thi lệnh hiệu Tuy nhiên có số hạn chế tốn nhiều thời gian để lập đồ, hạn chế cảm biến khiến robot tránh vật cản tầm quét sensor Đây tiền đề cho nghiên cứu sau để áp dụng điều khiển robot Sinh viên thực Ký ghi rõ họ tên iv MỤC LỤC CHƯƠNG LỜI MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tổng quan toán thiết kế robot tự hành 1.3 Đối tượng nghiên cứu 1.4 Cấu trúc đồ án CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Mơ hình thuật tốn cho tốn lập đồ xác định vị trí Mơ hình động học xác suất Mơ hình xác suất cảm biến khoảng cách 2.2 Thuật toán lọc Bayes Giới thiệu thuật toán 2.3 Particle Filter 10 2.4 Thuật toán FastSLAM 11 2.5 Lập quỹ đạo robot 11 Phương pháp A star 11 Mơ thuật tốn đánh giá 12 2.6 Bộ điều khiển chuyển động (motion control) 13 Mơ hình tốn học 13 Xây dựng hệ trục tọa độ 13 Mô hình động học 15 Thiết kế điều khiển chuyển động 15 2.7 Bộ điều khiển bám quỹ đạo Pure pursuit 16 Giới thiệu phương pháp 16 Cơ sở lý thuyết 17 Phân tích tính ổn định 22 Thực điều khiển 25 Mô điều khiển path following pure pursuit 27 CHƯƠNG ỨNG DỤNG 29 3.1 Giới thiệu Robot Operating System 29 Ưu điểm ROS 29 Mơ hình ROS 29 3.2 Cấu trúc phần mềm 32 v 3.3 Cấu trúc phần cứng 33 3.4 Thiết kế chi tiết phần cứng 34 3.5 Kết thực nghiệm 38 Mơ hình robot tự hành 39 Bài toán lập đồ 39 Bài toán điều khiển lập quỹ đạo bám quỹ đạo 40 Bài toán lập quỹ đạo 40 Bài toán robot tránh vật cản 40 Bài toán tự xác định vị trí đồ 41 KẾT LUẬN VÀ THẢO LUẬN HƯỚNG PHÁT TRIỂN 42 Tài liệu tham khảo 43 vi DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Mơ hình thiết kế robot tự hành Hình 2.1 Mơ hình xác suất động học robot chuyển động Hình 2.2 Mơ hình odometry Hình 2.3 Thành phần mơ hình cảm biến khoảng cách Hình 2.4 Mơ hình khoảng cách kết hợp Hình 2.5 Mơ hình robot bánh 14 Hình 2.6 Sơ đồ điều khiển điều khiển chuyển động 16 Hình 2.7 Mơ hình động học robot 17 Hình 2.8 Mơ tả bám quỹ đạo cho robot 18 Hình 2.9 Bám quỹ đạo với đường thẳng 19 Hình 2.10 Bám quỹ đạo dàng đường tròn 20 Hình 2.11 Mơ tả hình học phương pháp PP 21 Hình 2.12 đồ thị biểu diễn giá trị L phụ thuộc vào γp 25 Hình 2.13 Sơ đồ điều khiển bám quỹ đạo PP 25 Hình 2.14 Mơ tả hình học điều khiển PP 26 Hình 2.15 Kết mô bám quỹ đạo theo giá trị lookahead distance 28 Hình 3.1 Sơ đồ ROS Filesystem 30 Hình 3.2 Tương tác Node ROS 31 Hình 3.3 Lưu đồ thuật tốn dẫn đường cho robot 32 Hình 3.4 Cấu trúc phần mềm thực nghiệm 33 Hình 3.5 Sơ đồ khối cấu trúc phần cứng 33 Hình 3.6 Sơ đồ nguồn LDO 3V3 cho MCU 34 Hình 3.7 Sơ đồ nguồn BOOST 5V-2A cho máy tính nhung RASPI 34 Hình 3.8 Sơ đồ nguồn BOOST 8.3V cho động 35 Hình 3.9 hình ảnh thực tế GY-521 35 Hình 3.10 Sơ đồ nguyên lý mạch cầu L298 36 Hình 3.11 hình ảnh mơ phần cứng 36 Hình 3.12 Cơ chế làm việc RPLIDAR A1 37 Hình 3.13 Hình ảnh thực tế Raspberry PI 3B 37 Hình 3.14 Mơ hình sản phẩm robot tự hành 39 Hình 3.15 Kết toán lập đồ 39 Hình 3.16 Kết bám quỹ đạo PP 40 Hình 3.17 Kết tốn lập quỹ đạo 40 Hình 3.18 Quá trình tránh vật cản robot 41 Hình 3.19 Kết tốn tự xác định vị trí 41 vii DANH MỤC HÌNH VẼ Bảng Bảng Bảng Bảng 2.1 Kết phương pháp A* 12 2.2 Mô tả khối sơ đồ điều khiển chuyển động 16 2.3 Các khối sơ đồ điều khiển bám quỹ đạo 27 2.4 Tham số điều khiểm PP 27 Bảng 2.5 Tham số động học robot 27 Bảng 3.1 Cấu trúc khối nguồn 34 CHƯƠNG LỜI MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài Sự phát triển mạnh mẽ kỹ thuật tự động hóa ngày khơng áp dụng cơng nghiệp, mà phát triển nhiều ứng dụng khác sống ngày, ứng dụng y tế, qn Những robot tự động khơng cịn đảm nhận việc thay người tham gia nhiệm vụ khó khăn nguy hiểm như hoạt động môi trường khắc nghiệt, vận chuyển vật liệu môi trường độc hại, trinh sát… Chúng ứng dụng nhiều vào hoạt động sống ngày giải trí, chăm sóc sức khỏe, logistics,… Với mức chi phí rẻ nhiều so với người có độ xác, ổn định cao Với yêu cầu phong phú có nhiều loại robot tự hành khác tương ứng robot di động kiểu chân sinh học, robot di động kiểu bánh xích, robot di động kiểu bánh xe… Tùy hình thái khác robot tự hành phải có chức phát tránh vật cản trình chuyển động, đồng thời thực nhiệm vụ di chuyển, bám mục tiêu Trước vật cản mà robot phát được, cần đưa định vòng tránh đảm bảo nhiệm vụ di chuyển theo quỹ đạo, bám mục tiêu Bài tốn tránh vật cản cho rơ bốt tự hành nhiều nhà khoa học giới quan tâm giải thập niên vừa qua Với mục đích xây dựng kế thừa ứng dụng sở khoa học vào thực tế Tôi chọn đề tài “Thiết kế quỹ đạo cho xe tự hành ứng dụng mơ hình robot bánh” 1.2 Tổng quan toán thiết kế robot tự hành Để di chuyển tự động cách thông minh không cần tác động từ người robot tự hành kiểu bánh xe trang bị phần tử chấp hành, cảm biến, xử lý… Nghiên cứu robot tự hành chia làm tốn chính: lập đồ xác định vị trí, thiết kế quỹ đạo, điều khiển bám quỹ đạo, điều khiển chuyển động Vấn đề lập đồ định vị toán phối kết hợp cảm biến để ước lượng vị trí, hướng, vận tốc, gia tốc robot vật thể môi trường thời gian thực Thiết kế quỹ đạo toán quan trọng lĩnh vực robot tự hành, đặc biệt môi trường có nhiều vật cản Bộ điều khiển cần xây dựng quỹ đạo tối ưu để robot từ điểm A tới B mà không vướng vật cản với quãng đường ngắn Việc xây dựng đồ hiệu tiết kiệm lượng thời gian, từ mang lại hiệu kinh tế cho người sử dụng Vậy nên thiết kế quỹ đạo xem dạng toán tối ưu điều kiện có ràng buộc định Hình 1.1 Mơ hình thiết kế robot tự hành Bài tốn thiết kế quỹ đạo chia làm hai lớp: thiết kế quỹ đạo toàn cục thiết kế quỹ đạo cục Trong thiết kế quỹ đạo tồn cục, tồn thơng tin mơi trường hoạt động robot di động biết, quỹ đạo thiết kế tĩnh từ trước mơi trường khơng có thay đổi theo thời gian Trong đó, thiết kế quỹ đạo cục bộ, phần thông tin môi trường biết khơng có chút thơng tin mơi trường Trong phương pháp thiết kế quỹ đạo cục bộ, quỹ đạo thiết kế tự động dựa theo thông tin cảm biến vật cản thu thập online Bởi vậy, phương pháp thiết kế quỹ đạo cục phù hợp có ý nghĩa thực tiễn phương pháp tồn cục, mơi trường thường thay đổi theo thời gian khó để mơ tả xác từ trước Sau quỹ đạo thiết kế, vấn đề điều khiển robot bám quỹ đạo thiết kế Bài toán điều khiển bám quỹ đạo điều khiển chuyển động quan trọng lĩnh vực robot tự hành, hiệu luật điều khiển ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu ứng dụng robot di động sản xuất đời sống 1.3 Đối tượng nghiên cứu Nhằm thực thi luật điều khiển đề xuất, robot di động bánh xe lựa chọn làm đối tượng nghiên cứu Với kiểu bánh xe bao gồm bánh chủ động điều khiển vi phân, 01 bánh thụ động sử dụng để làm điểm tựa tạo cân trọng lực 1.4 Cấu trúc đồ án Cấu trúc đồ án thể với nội dung sau:  Phần 1: Lời mở đầu  Phần 2: Cơ sở lý thuyết o Bài toán lập đồ xác định vị trí CHƯƠNG ỨNG DỤNG 3.1 Giới thiệu Robot Operating System ROS hệ điều hành mã nguồn mở, dùng cho ứng dụng robot Về bản, ROS có đặc tính thiết yếu hệ điều hành khả thực tác vụ (task) song song, giao tiếp, trao đổi liệu với tác vụ, quản lý liệu,… Hơn nữa, để ROS ứng dụng lĩnh vực robotics, ROS cịn phát triển riêng biệt thư viện, công cụ dành cho việc thu thập, xử lý, hiển thị, điều khiển,… ROS kết hợp, tương tác với nhiều robot framework khác Player, YARP, Orocos, CARMEN, Orca, Moos, Microsoft Robotics Studio[12] Ưu điểm ROS Xây dựng ứng dụng robotics ROS giảm lượng đáng kể cơng việc lập trình, thiết lập hệ thống Những phần tận dụng nguồn tài nguyên mã nguồn mở vô phong phú cộng đồng Một số đặc điểm làm cho ROS hệ điều hành nên sử dụng, là:  ROS hệ điều hành mã nguồn mở  Các tài liệu kỹ thuật, tài liệu hướng dẫn kênh hỗ trợ đầy đủ  Một đề cốt lõi khiến ROS trở nên mạnh mẽ tính cộng đồng lớn Nguồn tài nguyên cộng đồng đóng góp xây dựng, phát triển từ viện nghiên cứu trường đại học hàng đầu Những tài nguyên cung cấp từ ROS thể sức mạnh lĩnh vực robotics là:      visualization object recognition navigation manipulation/grasping plugging in Mơ hình ROS Mơ hình ROS gồm có ba tầng: Filesystem, Computation Graph, Community Tầng ROS Filesystem Về ROS files bố trí hoạt động sau, từ xuống theo thứ tự sau, metapackages, packages, packages manifest, Misc, messages, Services, codes sơ đồ hình (3.1) 29 Hình 3.1 Sơ đồ ROS Filesystem Trong gói tổng (Metapackages) nhóm gói(packages) có liên quan tới Lấy ví dụ như, ROS có gói tổng tên Navigation, gói có chứa tất gói liên quan tới việc di chuyển robot, bao gồm di chuyển thân, bánh, thuật toán liên quan Kalman, Particle filter… Gói (Packages), gói liệu đơn vị tổ chức phần mềm hệ điều hành ROS Một package chứa lệnh thực thi ROS (các nodes), thư viện phụ thuộc ROS, tập liệu, file cấu hình, liệu cần thiết khác hệ thống Manifests: bảng kê khai thông tin liệu package (manifest.xml), cung cấp sở liệu package đó, bao gồm điều kiện cho phép (license) yếu tố phụ thuộc gói liệu Manifest cịn chứa thơng tin đặc trưng ngơn ngữ lập trình ví dụ cờ báo (flags) trình biên dịch ROS computation graph tranh toàn cảnh tương tác nodes, topics với Message (msg) Types: Thông tin mô tả message định nghĩa cấu trúc liệu cho messages gửi ROS Service (srv) Types: thông tin mô tả services định nghĩa cấu trúc liệu cho lệnh truy cập (request) phản hồi (response) services ROS Tầng ROS Computation Graph “Computation Graph”, tạm gọi lược đồ tính tốn, mạng peer-topeer ROS liệu xử lý với Computation Graph gồm thành phần: nút (nodes), Master, Parameter Server, messages, services, topics, bags, tất thành phần cung cấp liệu cho Graph phương thức khác 30 Hình 3.2 Tương tác Node ROS Nodes: đơn vị thực lệnh tính tốn, xử lý liệu Hệ điều hành ROS thiết kế mơ-đun hố, mơ-đun xây dựng chi tiết chuyên biệt, hệ thống điều khiển robot thường bao gồm nhiều nodes Ví dụ, node điều khiển hệ thống cảm biến, node điều khiển động bánh xe, nút thực việc tác vụ định vị, node hoạch định đường đi, node vẽ quỹ đạo hệ thống… Mỗi node ROS xây dựng nhờ sử dụng ROS client library, chẳng hạn roscpp rospy Master: ROS master đóng vai trị node trung gian kết nối node khác Master bao quát thông tin tất nút chạy môi trường ROS Nó trao đổi chi tiết nút với khác để thiết lập kết nối chúng Sau trao đổi thông tin, giao tiếp bắt đầu hai nút ROS Khi bạn chạy chương trình ROS, lúc ros_master phải chạy trước Message: Các nút ROS giao tiếp với cách gửi nhận liệu dạng ROS mesage ROS message cấu trúc liệu sử dụng nút ROS để trao đổi liệu Nó giống protocol, định dạng thông tin gửi node, ví dụ string, float, int… Topic: Messages định tuyến thông qua hệ thống trao đổi (transport system), phân loại thơng điệp thành dạng: publish (đưa tin) subcribe (đăng ký nhận thông tin) Một node gửi message việc đưa thông tin tới topic (chủ đề) Tên topic dùng để quy định nội dung message Một node liên quan đến loại liệu đăng ký nhận tin từ topic tương ứng Một topic có nhiều đối tượng đưa tin (publishers) nhiều đối tượng đăng ký nhận tin (subcribers); node truyền tin nhiều topic khác nhau, nhận tin từ nhiều topic Các nguồn truyền tin đối tượng nhận tin nhìn chung khơng cần phải biết tồn Ý tưởng xây dựng ROS tách biệt nguồn tạo thơng tin với phận sử dụng thơng tin Topic xem kênh truyền thông điệp định kiểu Mỗi kênh truyền có tên riêng, node kết nối với kênh để gửi/nhận thông điệp, miễn thông điệp kiểu với topic 31 Service: Mơ hình truyền thơng theo mẫu publish/subcribe trình bày mơ hình linh hoạt, vậy, đặc điểm thơng tin truyền đa đối tượng, chiều (many-to-many, one-way) lại không phù hợp với trường hợp cần tương tác theo kiểu request/reply (yêu cầu/đáp ứng), kiểu tương tác thường gặp hệ thống phân phối Do vậy, cần có thêm thành phần ROS Graph, “services”, nhằm thực yêu cầu tương tác theo kiểu request/reply Services cặp cấu trúc thông điệp: thông điệp để gửi yêu cầu thông điệp dành cho đáp ứng Một node cung ứng service với thuộc tính “name”, client sử dụng service cách gửi thơng điệp yêu cầu (request message) đợi phản hồi Trong thư viện client ROS, phương thức tương tác thường cung cấp hàm gọi từ xa Bags: định dạng để lưu phát lại liệu từ ROS messages Bags chế quan trọng để lưu trữ liệu, chẳng hạn liệu cảm biến, liệu cần thiết để phát triển thử nghiệm thuật tốn 3.2 Cấu trúc phần mềm Hình 3.3 Lưu đồ thuật tốn dẫn đường cho robot 32 Hình 3.4 Cấu trúc phần mềm thực nghiệm 3.3 Cấu trúc phần cứng Phần cứng Robot gồm phần sau:  Khung xe Robot  Mạch điều khiển Robot  Cảm biến LIDAR + máy tính nhúng Raspberry PI Hình 3.5 Sơ đồ khối cấu trúc phần cứng 33 3.4 Thiết kế chi tiết phần cứng Mạch điều khiển Robot chia làm phần sau:  Khối nguồn Bảng 3.1 Cấu trúc khối nguồn Đầu vào Pin Lithium, 3.7-4.2 V Ổn áp 3.3v cho vi điều kiển hình Đầu Ổn áp 5v, 2Amax cho Rasberry PI hình Ổn áp 8.3v, 1Amax cho động hình Hình 3.6 Sơ đồ nguồn LDO 3V3 cho MCU Hình 3.7 Sơ đồ nguồn BOOST 5V-2A cho máy tính nhung RASPI 34 Hình 3.8 Sơ đồ nguồn BOOST 8.3V cho động  Khối MCU + IOs Mạch điều khiển sử dụng vi điều khiển STM32F303CB, lõi ARM 72MHz Các IO bao gồm led báo trạng thái, còi báo trạng thái, IO đọc xung từ encoder tốc độ động cơ, IO điều khiển khối Driver động DC phụ lục  Khối cảm biến Gyroscope: Chức khối Gyro lấy liệu vận tốc góc, gia tốc góc từ cảm biến, quy đổi góc tuyệt đối để xác định phương hướng ROBOT Ở đây, ta sử dụng module sẵn GY-521, chip cảm biến MPU6050 Một số thông tin module o o o o Sử dụng chip MPU-6050 Sử dụng với điện áp 3-5v Giao thức truyền thông theo tiêu chuẩn IIC Cảm biến gia tốc góc trục với độ nhậy 131 LSBs/dps Hình 3.9 Hình ảnh thực tế GY-521  Khối Driver động DC Ta thực điều khiển động DC điều khiển điện áp, theo nguyên lý điều chỉnh độ rộng xung PWM Phần mạch cầu đóng cắt đảo chiều điện áp động cơ, ta sử dụng mạch cầu L298 35 Sơ đồ nguyên lý mạch cầu L298 Hình 3.10 Sơ đồ nguyên lý mạch cầu L298  Một số hình ảnh thiết kế phần cứng robot Hình 3.11 Hình ảnh mô phần cứng  Sensor LIDAR Lidar phương pháp khảo sát đo khoảng cách tới mục tiêu cách chiếu sáng mục tiêu tia laze xung quanh đo xung phản xạ cảm biến Sự khác biệt thời gian bước sóng laser sau sử dụng để tạo đại diện 2D cho mục tiêu Tên gọi lidar, coi từ viết tắt Light Detection And Ranging RPLIDAR A1 giải pháp quét laser 360 độ 2D (LIDAR) phát triển SLAMTEC Hệ thống thực quét 360 độ phạm vi 12 mét Tần số quét đạt 5,5hz lấy mẫu 1450 điểm lần quay tròn PLIDAR A1 hệ thống đo lường tam giác laser hình(3.12) Nó làm việc môi trường nhà môi trường ngồi trời điều kiện thời tiết 36 Hình 3.12 Cơ chế làm việc RPLIDAR A1 Một số thông tin cảm biến RPLIDAR A1 o Điện áp sử dụng: 5VDC o Chuẩn giao tiếp: UART o Phương pháp phát vật cản: Laser o Khoảng cách phát vật cản tối đa: 12m o Góc quay: 360 độ o Tốc độ lấy mẫu tối đa: 8000 Samples per time o Tần số quét tối đa: 10Hz o Kích thước: 71 x 97mm  Máy tính nhúng Raspberry PI Hình 3.13 Hình ảnh thực tế Raspberry PI 3B Raspberry Pi từ để máy tính có board mạch (hay cịn gọi máy tính nhúng) kích thước bẳng thẻ tín dụng, phát triển Anh Raspberry Pi Foundation 37 Nhiệm vụ ban đầu dự án Raspberry Pi tạo máy tính rẻ tiền có khả lập trình cho sinh viên, Pi quan tầm từ nhiều đối tượng khác Đặc tính Raspberry Pi xây dựng xoay quanh xử lí SoC Broadcom BCM2835 ( chip xử lí mobile mạnh mẽ có kích thước nhỏ hay dùng điện thoại di động) bao gồm CPU , GPU , xử lí âm /video , tính khác … tất tích hợp bên chip có điện thấp Raspberry Pi khơng thay hồn tồn hệ thống để bàn máy xách tay Nó khơng thể chạy Windows BCM2835 dựa cấu trúc ARM nên không hỗ trợ mã x86/x64, chạy Linux với tiện ích lướt web, mơi trường Desktop nhiệm vụ khác Tuy nhiên Raspberry Pi thiết bị đa đáng ngạc nhiên với nhiều phần cứng có giá thành rẻ hồn hảo cho hệ thống điện tử, dự án DIY, thiết lập hệ thống tính tốn rẻ tiền cho học trải nghiệm lập trình … Về Raspberry Pi có nhiều OS linux chạy có thiếu vắng Ubuntu (do CPU ARMv6 Một số thông tin Raspberry PI 3B: o Vi xử lý: Broadcom BCM2837B0, quad-core A53 (ARMv8) 64bit SoC @1.4GHz o RAM: 1GB LPDDR2 SDRAM o Kết nối: 2.4GHz and 5GHz IEEE 802.11 b/g/n/ac wireless LAN, Bluetooth 4.2, BLE, Gigabit Ethernet over USB 2.0 (Tối đa 300Mbps) o Cổng USB: x 2.0 o Mở rộng: 40-pin GPIO o Video âm thanh: cổng full-sized HDMI, Cổng MIPI DSI Display, cổng MIPI CSI Camera, cổng stereo output composite video chân o Multimedia: H.264, MPEG-4 decode (1080p30), H.264 encode (1080p30); OpenGL ES 1.1, 2.0 graphics o Lưu trữ: MicroSD o Nguồn điện sử dụng: 5V/2.5A DC cổng microUSB, 3.5 Kết thực nghiệm Sau trình tìm hiểu lý thuyết, thiết kế phần cứng phần mềm chúng tơi có mơ hình hồn chỉnh xe tự hành đáp ứng toán sau: - Vẽ đồ địa hình xung quanh - Xác định vị trí xe đồ - Thiết kế quỹ đạo điều khiển xe bám quỹ đạo theo thuật toán A* PP với đồ tĩnh đồ động tránh vật cản 38 Mô hình robot tự hành Thiết kế robot theo sơ đồ cấu trúc phần cứng Hình 3.5, ta có robot tự hành Hình 3.14 Robot gồm phần chính: máy tính nhúng PI, mạch điều khiển chính, pin lithium 5V, cảm biến laser LIDAR, khung xe động Hình 3.14 Mơ hình sản phẩm robot tự hành Bài tốn lập đồ Hình (3.15) mơ tả kết toán lập đồ với cảm biến Lidar với ROS máy tính nhúng Raspberry PI a) b) c) d) Hình 3.15 Kết tốn lập đồ 39 Bài toán điều khiển lập quỹ đạo bám quỹ đạo Hình 3.16 mơ tả kết bám quỹ đạo robot dùng phương pháp PP Quỹ đạo thực tế robot bám sát quỹ đạo kết robot bám sát mục tiêu điểm mục tiêu khoảng cách định theo giá trị đặt ban đầu Hình 3.16 Kết bám quỹ đạo PP Bài tốn lập quỹ đạo Hình 3.17 mơ tả kết toán lập quỹ đạo sử dụng phương pháp A* Với điểm đích đặt hình 3.17(a) robot tự tạo quỹ đạo thích hợp để tránh vật cản hình 3.17(b) a) b) Hình 3.17 Kết toán lập quỹ đạo Bài toán robot tránh vật cản Hình 3.18 thể kết toán tránh vật cản Khi quỹ đạo robot xuất vật cản, robot liên tục tạo đồ online để tránh vật cản Ở vật cản động di chuyển liên tục 40 a) b) c) d) Hình 3.18 Quá trình tránh vật cản robot Bài tốn tự xác định vị trí đồ Hình 3.19 mơ tả kết tự xác định vị trí robot địa hình biết trước Sau trình di truyền ngẫu nhiên, robot xác định vị trí thơng qua việc xác định khoảng cách vật cản xung quanh Thông qua lock bayer, partical, fastlam Có thể xác định vị trị robot vật cản xung quanh, từ sở để lập đồ xây dựng quỹ đạo Hình 3.19 Kết tốn tự xác định vị trí 41 KẾT LUẬN VÀ THẢO LUẬN HƯỚNG PHÁT TRIỂN Robot di động tự hành đối tượng nên năm gần quan tâm nhiều nhà nghiên cứu giới Ở Việt Nam, công công nghiệp hóa đại hóa, đối tượng nhận ý nhà khoa học thuộc lĩnh vực điện tử - điều khiển tự động Trong số vấn đề liên quan trình dẫn đường cho robot di động quan trọng Luận văn sâu nghiên cứu ứng dụng để làm chủ cơng nghệ có kiểm chứng độ tin cậy thực tế nhằm tạo giải pháp hoàn chỉnh cho robot tự hành Đề tài giải hồn chỉnh tốn robot tự hành Cụ thể vẽ đồ sử dụng cảm biến laser LIDAR đảm bảo đủ tin cậy, lập quỹ đạo cho robot dùng giải thuật A*, điều khiển bám quỹ đạo điều khiển cho robot tự tránh vật cản Chất lượng thực nghiệm đánh giá tốt Luận văn tạo tiền đề cho nghiên cứu áp dụng thuật toán vào robot sau Tuy nhiên, hạn hẹp thời gian điều kiện kỹ thuật, đề tài nhiều vấn đề chưa giải như:  Quá trình lập đồ môi trường cho robot phải thực tự động, thực điều khiển tay  Robot di chuyển lùi hạn chế kĩ thuật encoder  Giới hạn phương pháp khiến robot phát vật cản thấp cảm biến hố sâu Do lập đồ 2D Robot hồn tốn phụ thuộc vào cảm biến Để tăng độ tin cậy nên xây dựng thêm với các biến khác Kết hợp xây dựng đồ 3D để tăng tính xác Đồng thời luận văn kiểm chứng môi trường nhà, chưa thực nghiệm địa hình ngồi trời Đây định hướng phát triển tương lai đề tài 42 Tài liệu tham khảo [1] Jean-Claude Latombe ‘’ Robot Motion Planning”, robot motion, Chap [2] http://wiki.ros.org/ [3] Wikipedia “Recursive Bayesian estimation” [4] Wikipedia “Particle filter” [5] Michael Montemerlo “FastSLAM: A Factored Solution to the Simultaneous Localization and Mapping Problem With Unknown Data Association” 18th June 2003 [6] Wikipedia “Giải thuật tìm kiếm A*” [7] Rached Dhaouadi, Ahmad Abu Hatab “Dynamic Modelling of DifferentialDrive Mobile robots using Lagrange and Newton-Euler Methodologies: A Unified Framework”, Advances in robotics and Automation · January 2013 [8] Pascal Morin, Claude Samson, “Motion Control of Wheeled Mobile robots”, Springer Handbook of robotics pp 799-826 [9] Guillermo Heredia, Anibal Ollero ,” Stability of autonomous vehicle path tracking with pure delays in the control loop” ,Advanced robotics ,Volume 21, [10] Maram Alajlan, Anis Koubaa, Imen Chaari, Hachemi Bennaceur, Adel Ammar “Global Path Planning for Mobile robots in Large-Scale Grid Environments using Genetic Algorithms” International Conference on Individual and Collective Behaviors in robotics [11] https://github.com/coins-lab/ipath [12] https://www.ros.org/about-ros/ 43 ... 37 Hình 3. 14 Mơ hình sản phẩm robot tự hành 39 Hình 3. 15 Kết tốn lập đồ 39 Hình 3. 16 Kết bám quỹ đạo PP 40 Hình 3. 17 Kết toán lập quỹ đạo 40 Hình 3. 18 Quá... xây dựng kế thừa ứng dụng sở khoa học vào thực tế Tôi chọn đề tài ? ?Thiết kế quỹ đạo cho xe tự hành ứng dụng mơ hình robot bánh? ?? 1.2 Tổng quan tốn thiết kế robot tự hành Để di chuyển tự động cách... thiết kế quỹ đạo xem dạng toán tối ưu điều kiện có ràng buộc định Hình 1.1 Mơ hình thiết kế robot tự hành Bài tốn thiết kế quỹ đạo chia làm hai lớp: thiết kế quỹ đạo toàn cục thiết kế quỹ đạo cục