Thiết kế mô hình điều khiển từ xa có phản hồi thị giác và xúc giác cho robot tự hành
MỤC LỤC
KHIỂN TỪ XA CHO ROBOT DI ĐỘNG GIỐNG Ô TÔ
Kênh giao tiếp được xây dựng dưới dạng mô hình mạng diện rộng WAN (Wide Area Network), lúc này buồng điều khiển và robot di động giống ô tô đóng vai trò lần lượt là mạng cục bộ LAN 1, LAN2 (Local Area Network). Để có thể truy cập đến mạng toàn cầu Internet, buồng điều khiển sử dụng công nghệ truy cập Internet không dây Wifi nhờ vào sóng vô tuyến trên nền tảng bộ giao thức TCP/IP [14]. Tương tự, tại hệ thống robot di động giống ô tô sử dụng công nghệ truyền thông không dây Cellular (4G) nhờ vào sóng điện từ trên nền tảng bộ giao thức TCP/IP. Tuy nhiên, quá trình trao đổi dữ liệu bảo mật trên hệ thống Internet cần kết hợp với một giao thức truyền thông bậc cao MQTT có nhiệm vụ lưu trữ và điều phối. Publish Subscribe MQTT Broker. điều khiển) ô tô).
Vì là một giao thức truyền thông bậc cao, MQTT yêu cầu các thiết bị cần trao đổi dữ liệu phải thiết lập đúng trình tự nhằm đảm bảo độ bảo mật dữ liệu cá nhân cũng như tốc độ truyền nhận. • Luồng truyền/nhận thứ nhất, gói tin điều khiển được gửi đi từ buồng điều khiển (Client 1) đóng vai trò là Publisher đến máy chủ trung gian (Broker) và được lưu trữ vào chủ đề TOPIC_01, sau đó được phân phối đến hệ thống Robot (Client 2) tương ứng là Subscriber. • Luồng truyền/nhận thứ hai, gói tin phản hồi được gửi đi từ hệ thống Robot (Client 2) đóng vai trò là Publisher đến máy chủ trung gian và được lưu trữ vào chủ để TOPIC_02, sau đó được phân phối đến buồng điều khiển (Client 1) tương tự là Subscriber.
Chương trình thiết lập quá trình kết nối, tham gia đến máy chủ trung gian MQTT của hệ thống buồng điều khiển và hệ thống Robot được lập trình theo lưu đồ thể hiện ở Hình 5.5 và Hình 5.6 sau. Để có thể sử dụng giao thức MQTT trong truyền nhận dữ liệu không dây qua Internet, ngoài các thiết bị đầu cuối đã truy cập Internet, kênh giao tiếp cần sử dụng một máy chủ trung gian được MQTT gọi là “Broker”. Để có thể truyền nhận gói tin điều khiển và dữ liệu hình ảnh trực tiếp, kênh giao tiếp ứng dụng dịch vụ của Amazone Web Service (AWS). Hình 5.7 Dịch vụ cung cấp nền tảng đám mây EC2 của Amazon. AWS là một dịch vụ mạng có thu phí, cung cấp nhiều công nghệ, giải pháp khác nhau, giao thức MQTT là một trong những giao thức lớn được AWS cung cấp. Để có thể tạo và sử dụng được một broker hay EC2 Instance theo cách gọi của AWS, cần thực hiện theo các bước sau:. Bước 1: Tạo và xác minh tài khoản trên AWS, cần có thông tin thẻ Visa hoặc MasterCard để thanh toán. Bước 2: Chọn vùng, khu vực được sử dụng, chọn vùng gần mình nhất để giảm thiểu chi phí. Bước 3: Nhấp vào biểu tượng “Launch Instance” để tiến hành thiết lập một broker mới. Bước 4: Thiết lập các thông số theo hướng dẫn và tải về và lưu trữ một cặp khoá dùng để truy cập vào broker này. Bước 5: Trên thiết bị của mình, nhóm sẽ tiến hành thiết lập một kết nối đến broker vừa tạo bằng các sử dụng Terminal trên MacOS. Bước 6: Thực hiện từng lệnh sau:. 1) Cập nhật các phiên bản mới nhất của mosquitto:. ppa:mosquitto-dev/mosquitto-ppa sudo apt-get update. 2) Cài đặt broker mosquitto, cơ chế gửi tin nhắn lên broker (mosquitto-clients) và công cụ lập trình awscli. sudo apt-get install mosquitto. sudo apt-get install mosquitto-clients sudo apt install awscli. 3) Tạo một quyền hạn truy cập (IAM policy) để kiểm soát số lượng thiết bị truy cập vào broker. 4) Chuyển hướng đến thư viện mosquitto, cập nhật chứng. 5) Cài đặt chứng chỉ đính kèm vào mã khoá và đưa broker vào trạng thái hoạt động.
Khi hoàn thành việc gửi lệnh điều khiển xong, Master module sẽ trong trạng thái chờ gói tin phản hồi trong chương trình con để đóng gói và gửi lên máy chủ trung gian phục vụ mục đích hồi tiếp.
THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỪ XA ROBOT DI ĐỘNG GIỐNG Ô TÔ
Thiết kế và xây dựng bộ điều khiển PID tuyến tính
Trong đó, qd là giá trị đặt có giá trị bằng 0 (tương ứng với giá trị góc quay mà. robot di động giống ô thẳng lái bằng 0), còn q là giá trị ngỏ ra có giá tị trong đoạn. (tương ứng với giá trị góc quay hiện tại của hệ thống vô lăng có giá trị trong đoạn. Độ lớn góc quay được giới hạn ở mức 540 ứng với phải thực hiện 1,5 vòng mỗi bên để đánh hết lái cho robot di động giống Ô tô).
Thiết kế giải thuật tránh vật cản cho hệ thống robot và phản hồi xúc giác cho hệ thống vô lăng
Để chứng minh trực quan về trường thế năng đẩy của thuật toán, nhóm đã thực hiện mô phỏng trong phần mềm MATLAB phiên bản 2019a. Áp dụng giải thuật trường thế năng ảo để tạo trường lực đẩy xung quanh các chướng ngại vật trong bản đồ 100x100 được thể hiện 2D và 3D lần lượt qua. Quỹ đạo được thiết lập dưới dạng đường nét đứt màu trắng để robot va vào chướng ngại vật ở giữa bản đồ như Hình 6.8 sau.
Tại những vị trí tọa độ rơi vào vùng ảnh hưởng của lực đẩy sẽ làm thay đổi quỹ đạo từ đó giúp robot có thể tránh va chạm. Nhờ có lực đẩy tạo ra bởi trường thế năng xung quanh chướng ngại vật đã ảnh hưởng trực tiếp đến quỹ đạo đường đi của robot. Trong mô hình thực tế, lực đẩy của trường thế năng sẽ tác động lên 2 giá trị quan trọng của mô hình robot di động giống ôtô là tốc độ động cơ DC và góc đánh lái của động cơ RC Servo.
Sự tác động trực tiếp của giải thuật tránh vật cản sẽ được trình bày trong chương 6 thực nghiệm và đánh thông qua biểu đồ đáp ứng. Bên cạnh, hệ thống robot di động giống Ô tô đã được áp dụng giải thuật tránh vật cản để tăng tính an toàn tuy nhiên cần có một sự cảnh báo cho người lái. Tại thời điểm sắp diễn ra va chạm giải thuật tránh vật cản đã can thiệp tức thời, sau đó dữ liệu môi trường robot được gửi về buồng lái và áp dụng giải thuật phản hồi xúc giác cho hệ thống vô lăng dựa vào độ lớn của lực đẩy của trường thế năng theo công thức sau.
Đây cũng là một cảnh báo cần thiết giúp người vận hành nhận thức được quá trình va chạm với chướng ngại vật sẽ xảy ra.
THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ
Ở thực nghiệm 7.2.1 và 7.2.2 nhóm sinh viên tiến hành cùng một bài thử nghiệm: Từng người dùng sẽ điều khiển robot bắt đầu tại cửa phòng C205A, đi theo hướng mũi tên đỏ một vòng hành lang và về đích tại phòng C205A. Mỗi người điều khiển sẽ được hướng dẫn cách điều khiển, vận hành các tính năng trong 10 phút, sau đó vận hành robot ở điều kiện không tải trong 5 phút để cảm nhận về mức độ đáp ứng của hệ thống. Đặt trường hợp vật cản rơi vào điểm mù hoặc khi tài xế không ýthức được về môi trường xung quanh robot, robot sẽ tự động đánh lái tránh vật cản này đồng thời phản hồi xúc giác trên vô lăng thông báo đến người điều khiển.
Khi vật cản xuất hiện bên trái, robot đánh lái sang phải và hãm động cơ về tốc độ đặt như Hình 7.6, vật cản xuất hiện bên phải, robot đánh lái sang trái và hãm động cơ về tốc độ đặt. Ở cả ba thí nghiệm, nhóm sinh viên thực hiện cùng một bài thử nghiệm gồm kết nối robot và ghế lái điều khiển, truyền nhận hình ảnh phản hồi lên giao diện người dùng, điều khiển robot tiến, lùi, quẹo trái, quẹo phải và phản hồi xúc giác. Các thí nghiệm chỉ khác nhau về khoảng cách điều khiển, ghế lái sẽ được đặt cố định tại phòng thí nghiệm robot và điều khiển thông minh RIC lab, địa chỉ phòng C205, khu C, Đại học Sư phạm kĩ thuật thành phố Hồ Chí Minh.
Ở các trường hợp, người điều khiển đều cho nhận xét khi có các hệ thống hỗ trợ, phản hồi lực giúp tăng khả năng điều khiển và tăng độ nhận thức về môi trường làm việc của robot. Đối với tính năng hiển thị vật cản và khoảng cách đến vật cản giúp người điều khiển cảm nhận tốt hơn về môi trường làm việc của robot, phát hiện các vật cản nằm trong điểm mù camera. Biểu đồ trên thể hiện số lần va chạm mà người lái mắc phải trong quá trình thực hiện thử nghiệm, phần lớn các va chạm gặp phải khi người lái không kiểm soát tốt vô lăng, mất phương hướng và không nhìn thấy vật cản.
Qua hai thử nghiệm trên, nhóm sinh viên đã chứng minh độ hiệu quả các phương pháp của mình bao gồm phản hồi thị giác về giao diện người dùng (camera, tín hiệu cảm biến, khoảng cách đến vật cản, tín hiệu đáp ứng của cơ cấu chấp hành) và phản hồi xúc giác (tạo độ nặng vô lăng, vô lăng tự động trả lái, phản hồi vô lăng khi có robot can thiệp lái).
