(a) Hình ảnh bản đồ khi đang quét; (b) Hình ảnh bản đồ thu được
Sau khi thiết kế và chạy thử nghiệm, kết quả thực nghiệm được trình bày rõ ở Chương 4 cho thấy tính hiệu quả của phương pháp đề xuất. Mơi trường đã bản đồ hóa sẽ được sử dụng để phục vụ cho thuật toán lập kế hoạch chuyển động, điều hướng và điều khiển bám quỹ đạo cho FWOMR ở Chương 3.
Trong Chương 2, luận án xây dựng hệ thống nhận thức mơi trường cho FWOMR dựa trên thuật tốn SLAM và EKF-SLAM nhằm bản đồ hóa mơi trường thu nhận từ cảm biến nhằm cung cấp cho hệ thông điều hướng.
Hệ thống nhận thức của robot được xây dựng dựa trên dữ liệu thu được từ Astra Camera và Rplidar A2 trong quá trình chuyển động của robot. Sau đó, mơi trường sẽ được bản đồ hố và robot có thể đồng thời tự định vị được trong mơi trường đó.
Hệ thống nhận thức cịn cung cấp thơng tin về vật cản xuất hiện trong quá trình robot di chuyển. Các kết quả mơ phỏng và thực tế cho thấy tính hiệu quả của hệ thống nhận thức đã xây dựng thể hiện trong các công bố [CT1]1, [CT2].
Trên cơ sở các nghiên cứu tại Chương 2, có thể nhận thấy rõ bài toán điều hướng cho FWOMR trong mơi trường bất định địi hỏi rất nhiều yếu tố như kết cấu cơ khí robot, thuật tốn điều khiển thích hợp nhằm hạn chế các sai lệch trong q trình di chuyển của robot. Việc phân tích và lựa chọn thuật tốn điều khiển phù hợp nhằm giải quyết được khả năng di chuyển và tránh chướng ngại vật cho FWOMR trong mơi trường bất định có vật cản sẽ được trình bày trong Chương 3 của luận án.
Chương 3
THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU HƯỚNG, ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO FWOMR
Trong Chương 2, dựa trên thuật toán EKF-SLAM, luận án đã xây dựng được hệ thống nhận thức môi trường với việc bản đồ hóa và xác định vị trí đồng thời cho robot trên cơ sở hệ điều hành ROS cho trường hợp vật cản tĩnh mà thiết bị có khả năng phát hiện. Trong chương 3, bài toán điều hướng cho robot được thực hiện trong trường hợp gặp vật cản tĩnh đột ngột xuất hiện và vật cản động. Song song với việc điều hướng là phải lựa chọn được thuật toán điều khiển bám phù hợp. Khi robot đã có thơng tin về mơi trường và vị trí của nó từ hệ thống nhận thức, các vị trí đích có thể được đặt nhưng chỉ trong vùng mơi trường đã xác định. Hệ thống điều hướng cho robot phải đảm bảo được nó có thể di chuyển tự động và an tồn trong mơi trường thực tế, tránh các vật cản động cũng như vật cản tĩnh của môi trường trong suốt quá trình di chuyển đồng thời phải bám sát quỹ đạo từ vị trí gốc đến vị trí đích trong mơi trường. Vị trí đích chỉ có thể được đặt trong vùng mơi trường đã xác định. Do đó, để có thể linh hoạt trong việc thiết lập các vị trí đích, thơng thường robot sẽ cần dịch chuyển dần đến một vài vị trí xung quanh để có một lượng thơng tin nhất định về mơi trường cũng như tăng độ chính xác của thuật tốn SLAM [96].
Để thực hiện nhiệm vụ điều hướng cho robot cần thiết xây dựng các thuật tốn nhằm đánh giá chất lượng của hệ thống từ đó tiến hành mơ phỏng và chạy thực nghiệm cho robot trong môi trường thực tế. Trong Chương 3, luận án sẽ trình bày các thuật tốn điều hướng và điều khiển bám quỹ đạo nhằm đáp ứng yêu cầu trên.
Trong thực tế, việc điều hướng và điều khiển quỹ đạo của robot di động là một nhiệm vụ cơ bản trong các ứng dụng như dịch vụ và hệ thống giao thông tự động. Lập kế hoạch trực tuyến được quan tâm hơn các giải pháp ngoại tuyến vì quy hoạch tích hợp trước đây với vịng phản hồi trạng thái và phản hồi với môi trường động bị ảnh hưởng bởi các nhiễu loạn trong thời gian hoạt động.
Lập bản đồ địa hóa và lập kế hoạch chuyển động là những nhiệm vụ quan trọng cho robot tự hành. Gói điều hướng (Navigation stack) cung cấp các nút và các chủ đề
có đầy đủ dữ liệu thích hợp cho việc robot di chuyển từ vị trí này sang vị trí khác. Gói điều hướng tạo ra một đường chỉ dẫn tối ưu cho robot di chuyển, bằng cách sử dụng dữ liệu thu được từ phép đo độ dời vị trí (odometry), bản đồ mơi trường và tín hiệu thu được từ cảm biến laser [21], [68].