Xe nhận diện và bám theo màu sắc:
Hình 4.10: Xe nhận diện màu xanh vàng là màu bám theo
Trong trường hợp này, xe nhận diện màu xanh vàng là mục tiêu và bám theo, các thông số gửi từ camera về là khoảng cách và độ lệch góc và máy tính sẽ xử lí để điều khiển tốc độ động cơ.
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 122
Hình 4.11: Thông tin giao diện gửi về hệ thống
Sau đó nếu khách quét đúng mã QR gửi về máy thì hệ thống thông báo mật khẩu chính xác và mở cửa
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 123
Hình 4.12: Quét mã chính xác
4.7. Giao diện điều khiển hệ thống
Hình 4.13: Giao diện điều khiển hệ thống
Nút:
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 124
+ Current Position: vị trí hiện tại + Status: Trạng thái
4.8. Vận chuyển hành lí đa tầng
Nhóm đề tài xin được mô phỏng với nhiệm vụ vận chuyển hàng lí từ sảnh lên các tầng cao thông qua hệ thống thang máy.
Hình 4.14: Tòa nhà mô phỏng
Xe và thang máy sẽ được kết nối thông qua giao tiếp Roserial. Dưới đây là khi xe hàng đến thì tháng máy sẽ tự động mở cửa.
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 125
Hình 4.15: Thang máy mở cửa khi xe hàng đến
Hình 4.16: Xe di chuyển vào thang máy trong Rviz
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 126
Hình 4.17: Thang máy vận chuyển xe lên tầng kế tiếp
Khi lên đến tầng chỉ định, thang máy sẽ mở cửa và xe bắt đầu di chuyển ra:
Hình 4.18: Thang máy mở cửa để xe di chuyên ra ngoài
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 127
Hình 4.19: Xe di chuyển đến phòng đặt tọa độ sẵn
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 128
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 129
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
Với đề tài “Xe tự hành vận chuyển hành lí đa tầng”, chúng em đã đạt được những kết quả nhất định:
Tính toán, thiết kế được mô hình robot, đảm bảo độ vững chắc, hình dáng phù hợp trong không gian hoạt động.
Ghép nối, kết hợp điều khiển các module, linh kiện điện tử hoạt động ổn định. Thiết kế bộ điều khiển PID, hiệu chỉnh thông số phù hợp với mỗi động cơ. Xe có
thể lập bản đồ cho môi trường chưa xác định trước, tự lập kế hoạch đường đi, tránh vật cản.
Thiết lập giao diện Python trực quan tương tác trực tiếp với người quản lí. Tuy nhiên do kiến thức còn nhiều thiếu sót nên còn tồn tại một số nhược điểm:
Hình dáng của xe còn khá thô, chưa có tính thẩm mĩ cao. Thời gian sử dụng xe còn ngắn.
Vẫn còn sai lệch về hướng và vị trí của xe.
PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Cải thiện mô hình robot, nâng cao tính thẩm mỹ, hạ giá thành sản phẩm. Tăng tốc độ di chuyển của robot, nâng cao số lượng đồ ăn phục vụ. Thiết kế thêm bộ sạc tự động sau mỗi phiên làm việc.
Xây dựng hệ thống hoàn toàn tự động gồm nhiều xe phục vụ để giảm thiểu tối đa nhân lực.
GVHD: TS. Trương Công Tuấn 130
[4] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "Robot Motion," in Probabilistic Robotics, The MIT Press, 2005, pp. 91-119.
[5] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "Measurements," in Probabilistic Robotics, The MIT Press, 2005, pp. 121-157
[6] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "The Particle Filter," in Probabilistic Robotics, The MIT Press, 2005, pp. 77-89.
[7] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, "Monte Carlo Localization," in Probablilistic Robotics, The MIT Press, 2005, pp. 200-209.
[8] Aleksandar Tomović, “Path Planning Algorithms For The Robot Operating System”, Computer Science Saint Cloud State University Saint Cloud, 2014
[9] Dieter Fox, Wolfram Burgard, Sebastian Thruny, “The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance”, 1997.
[10] Nguyễn Cao Quí, “Ứng dụng mô hình markov ẩn để nhận dạng tiếng nói trên FPGA”, 2011.
[11] Jaspirt S Gill – Setup and Configuration of the Navigation Stack on a Robot. http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup