3.1. Môi trường hoạt động của Robot
a Đường line
im Kệ hang
Kho số 3 L] Mã qr
Kho số 1
Hình 3.1 Sơ đô môi trường hoạt động.
Robot có khả năng giao hàng từ kho hàng này đến bất kỳ kho hàng nào theo yêu cau. Ví dụ, nếu kho hàng số 1 cần giao hàng đến kho hàng số 2, kho hàng số 2 cần giao hàng đến kho hàng số 3, và kho hàng số 3 cần giao hàng đến kho hàng số 1, robot sẽ tự động di chuyên và vận chuyên hàng theo đúng yêu cầu. Khi robot đến nơi đích và kho hang đã day, robot sẽ tự động di chuyên đến kho hàng trống tiếp theo dé giao hàng. Quá trình vận chuyên kệ hàng sẽ được thực hiện theo thứ tự cho đến khi hết số lượng kệ hàng cần giao. Sau khi hoàn tất vận chuyền, nếu không có lệnh mới, robot sẽ quay trở lại vị trí ban đầu và đợi lệnh tiếp theo [3].
Giao diện điều khiển robot sẽ nhận các thông tin đầu vào như số thứ tự kho hàng cần lấy hàng, số thứ tự kho hàng cần giao đến. Điều này cho phép người dùng chỉ định đúng các yêu cầu vận chuyền.
Dé phân loại kệ hàng và định vị vị trí kho hang, mã QR sẽ được sử dụng và đặt
ở các điểm trên đường di chuyên của robot, đặc biệt là trước ngã rẽ vào mỗi kho
hàng tương ứng. Có hai loại mã QR được sử dụng trong quá trình này:
29
— Loại 1: Mã QR này được sử dụng dé phan loai va dinh vi kho hang ma
người dùng đã chọn. Điều này giúp robot xác định đúng kho hang ma hàng hóa cần được giao đến.
— Loại 2: Mã QR này được đặt tại vi tri nơi lay/tra hang, nhằm chi định cho
robot nơi dừng và thực hiện các hoạt động nâng/thả hàng. Robot sẽ dừng
tai vị trí này dé tiền hành nâng hoặc thả hàng vào kệ hàng tương ứng.
Việc sử dụng mã QR trong quá trình vận chuyên hàng giúp định vị chính xác
các kho hàng và đảm bảo quy trình giao nhận hàng diễn ra một cách hiệu quả và
chính xác.
3.2. Tổng quan các thành phần của hệ thống
Hệ thống điều khiển của xe sử dung Raspberry Pi 4 dé thực hiện các chức năng
và kết nối với các thành phần khác. Raspberry Pi 4 được cấp nguồn 5V để hoạt động và có các chân GPIO được kết nối với hai Module L298N dé cung cấp tín hiệu điều khiển.
Raspberry Pi được thiết lập dé kết nối không dây với bộ điều khiển như PC, laptop hoặc các thiết bị khác. Điều này cho phép điều khiển và giám sát xe từ xa
thông qua mạng.
30
Trong hệ thống điều khiển, một Module L298N được kết nối với bốn động cơ
DC. Động cơ này được cấp nguồn 8.4V và sử dụng dé điều khiển chuyên động va di
chuyên của xe.
Ngoài ra, một Module L298N khác được kết nối với động cơ nâng. Động cơ nâng này sử dụng nguồn 12V để thực hiện các chức năng liên quan đến việc nâng
và thả kệ hàng.
Cuối cùng, camera được tích hợp sẵn trên Raspberry Pi, giúp thu thập hình ảnh
và dữ liệu quan trọng từ môi trường xung quanh xe. Điều này cho phép xe nhận dạng các yếu tô như line, mã QR và các đối tượng khác trong quá trình di chuyền và
thực hiện các hành động phù hợp.
E Input - Xử lý điều khién = Chấp hành
Input từ người dùn Xe chạy theo line
P 9 9 GUI module l
Motor bánh xe >————
ẤN”. VY :—
QR code dò được từ Xe lay hàng và trả
Camera QR code module hàng
Mortor nâng ~—————
_
as ` ( `
Line dò được i ; Xe dừng và đợi lệnh
Camera Line following module
®vw ———
Hình 3.3. Sơ đô các thành phan hệ thong
Xe hoạt động dựa trên thông tin nhận được từ ba nguồn dữ liệu khác nhau. Đầu tiên, thông tin về kệ hàng được chọn được nhập từ người dùng thông qua giao diện điều khiển. Thứ hai, thông tin về đường line được xe thu thập thông qua camera được gắn trên robot. Và cuối cùng, xe cũng sử dụng camera dé quét mã QR trên
đường đi.
Sau khi nhận được tín hiệu đầu vào từ người dùng trên giao diện điều khiến, hệ thống xử lý của robot sẽ bắt đầu quá trình dò line từ hình ảnh được nhận từ camera. Bang cách xử lý thông tin đầu vào, robot có thé phân tích và xác định đường line dé điều khiển động cơ bánh xe và bắt đầu di chuyền.
31
Trong quá trình di chuyên, robot sẽ tiếp tục sử dung camera dé quét mã QR trên
đường di. Khi robot phát hiện một mã QR, nó sẽ gửi tín hiệu tới chương trình xử lý
dé thực hiện các hành động phù hợp. Các hành động này có thé bao gồm dừng xe, xoay xe dé thay đổi hướng di chuyên hoặc điều khiển động cơ nâng dé nâng hoặc
thả kệ hàng.
Tổng quát lại, quá trình vận hành của xe dựa trên thông tin được nhận từ ba nguồn: thông tin chọn kệ hàng từ người dùng, dữ liệu về đường line từ camera và
mã QR được quét từ đường đi. Việc xử lý thông tin và gửi tín hiệu điều khiển đến các thành phần cơ khí của xe giúp nó di chuyển, tương tác và thực hiện các hành động như lấy và đặt hàng một cách tự động và chính xác.
3.3. Phân tích Image processing
Input
Image Acquistion Preprocessin: Segmentation\g! q Pp! g eg!
|
Representation
& Description
Output Recognization
Hình 3.4. Sơ đô Image processing
Quá trình phân tích ảnh bao gồm các bước quan trọng như xây dựng nguồn dữ
liệu hình ảnh, tiên xử lý, phân đoạn, biêu diễn và mô tả, và cuôi cùng là nhận dạng.
Bước đâu tiên là xây dựng nguôn dữ liệu hình ảnh băng cách thu thập và tạo ra
các ảnh mô hình của các đôi tượng cân được đưa vào quá trình huân luyện. Điêu
này đảm bảo rang quá trình có đủ dữ liệu dé huấn luyện mô hình và xử lý ảnh.
Tiếp theo, quá trình tiền xử lý được thực hiện dé chuẩn bị anh cho các bước xử
lý sau đó. Các bước tiền xử lý có thể bao gồm chuyên đổi ảnh đầu vào thành ảnh grayscale để giảm chiều dữ liệu và đơn giản hóa xử lý, loại bỏ nhiễu như nhiễu
muôi tiêu hoặc nhiễu Gaussian đê cải thiện chat lượng ảnh.
32
Sau đó, bước phân đoạn được thực hiện để chia nhỏ ảnh thành các nhóm đối tượng nhỏ hon, tạo điều kiện cho việc xử lý dé dang hơn so với ảnh tổng thé. Phân đoạn có thể được thực hiện bang cách sử dung các thuật toán như phân đoạn ngưỡng, phân đoạn dựa trên màu sắc hoặc đặc trưng hình học.
Sau khi phân đoạn và chia nhỏ ảnh, quá trình biểu diễn và mô tả sẽ được thực
hiện dé chọn ra các thuộc tinh và đặc điểm quan trọng của đối tượng dé phuc vu cho
việc xu lý dữ liệu. Các thuộc tinh va đặc điểm này bao gồm kích thước, hình dạng,
màu sắc, biên cạnh hoặc các đặc trưng nâng cao khác.
Cuối cùng, bước nhận dạng là quá trình gắn nhãn và nhận dạng các đối tượng dựa vào các mô tả thuộc tính đã được trích xuất. Quá trình này thường sử dụng các thuật toán và mô hình như học máy, mạng nơ-ron để xác định và phân loại các đối
tượng trong ảnh.
Tổng quan, quá trình phân tích ảnh bao gồm các bước quan trọng như xây dựng nguồn dtr liệu hình anh, tiền xử lý, phân đoạn, biểu diễn và mô tả, và cuối cùng là nhận dạng. Các bước này tạo ra cơ sở cho việc xử lý thông tin và trích xuất đữ liệu
hữu ích từ hình ảnh.
3.4. Phân tích thiêt kế thuật toán line following
33
Đầu tiên, ảnh được chụp hoặc nhận từ camera gắn trên robot. Đề xác định đường line, ta sử dụng các chỉ số high HSV và low HSV để định rõ chỉ số màu của
đường line.
Tiếp theo, ảnh được tiền xử lý dé chuẩn bị cho quá trình phân tích. Các bước tiền xử lý bao gồm chuyển đổi ảnh sang đen trăng (grayscale), làm mờ (blur) để giảm nhiễu và điều chỉnh độ tương phan dé làm rõ đường line.
Sau đó, áp dụng thuật toán contour detection dé xác định các đường line trong ảnh. Thuật toán này tìm kiếm các contour (đường viền) dựa trên sự khác biệt về độ
sáng giữa các vùng trên ảnh. Đường line chính thường có độ tương phản cao hơn so với các đôi tượng xung quanh.
Trong quá trình contour detection, có thê xác định nhiêu contour khác nhau trên ảnh.
Tuy nhiên, chỉ có một sô contour được chọn làm đường line dựa trên các tiêu chí như chiêu dài, chiêu rộng hoặc vi trí.
Tiếp theo, tính toán trung tâm của các contour đường line. Trung tâm được tính bang cách lấy trung bình của tat cả các điểm trong contour. Trung tâm này được sử dụng dé theo dõi vị trí của đường line và đưa ra quyết định di chuyên cho robot.
Dựa trên vi trí của trung tâm, robot hoặc hệ thông điều khiển có thé xác định hướng di chuyển dé theo dõi đường line. Ví dụ, nếu trung tâm nằm bên trái, robot
có thê di chuyền sang trái để tiếp tục theo dõi đường line.
Quá trình này được lặp lại liên tục dé theo dõi và điều chỉnh vị trí của robot trên đường line, đảm bảo robot di chuyển theo đúng hướng và duy trì đúng vị trí trên
đường line.
Tổng hop lại, quá trình xử lý anh với OpenCV cho phép phân tích và theo dõi đường line bang camera. Bằng cách áp dụng các thuật toán như contour detection và tính toán trung tâm của contour, có thể xác định vị trí và hướng di chuyên của đường line và điều chỉnh robot tương ứng.
34
Quá trình này đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển robot di chuyên
theo đường line một cách chính xác và tin cậy.
3.5. Phân tích thiêt kế thuật toán mã QR
Đầu tiên, anh từ camera được chuyền đổi thành ảnh đen trắng hoặc anh
grayscale. Việc này giúp đơn giản hóa quá trình nhận dạng và giảm nhiễu trong ảnh.
Bằng cách chuyên đôi thành ảnh đơn sắc, các đặc điểm và thông tin trên mã QR trở
nên rõ ràng hơn va dé dàng phân tích. [4][6]
Tiếp theo, một thuật toán tìm kiếm vùng chứa mã QR trong ảnh được áp dụng. Đây là giai đoạn quan trọng dé xác định vị trí và giới han các vùng có kha năng chứa mã QR. Sử dụng các thuật toán phát hiện đường viền để xác định các vùng có
sự khác biệt với xung quanh. Sau đó, sử dụng thư viện như pyzbar, mã QR được
phân tích từ hình ảnh. Quá trình này bao gồm việc tìm các điểm đặc trưng trên mã
QR, tính toán và xác định thông tin chứa trong mã QR.
Khi tìm thấy một mã QR, một hình chữ nhật được vẽ xung quanh mã QR trên màn hình dé đánh dấu vị trí của nó. Thông tin từ mã QR được hiển thị trên màn hình và cũng được lưu trữ để sử dụng cho các mục đích khác. Điều này cho phép việc truy xuất và sử dụng thông tin từ mã QR sau này.
Thông tin từ mã QR được coi là tín hiệu dé thông báo cho robot thực hiện hành động tiếp theo. Tùy thuộc vào nội dung của mã QR, robot có thể được chỉ định để
35
thực hiện các hành động cụ thé, như di chuyén đến một vị trí kệ hàng, thực hiện một
tác vụ nào đó, hoặc thay đôi trạng thái của quá trình.
3.6. Phân tích thiết kế thuật toán vận chuyển hàng
r5
Sai >ứ
a
Rễ vào kho hang và nang hang ra khỏi
kho hàng sai
Đặt hang vào kệ hang|
và ra khỏi kho hàng
Quá trình bắt đầu bằng việc người dùng chọn kệ hàng cần vận chuyên trên giao diện phần mềm. Xe nhận tín hiệu va bat đầu di chuyền theo đường dẫn dò line. Điều nay dam bảo xe đi chuyên theo con đường chính xác và không mat phương hướng trong quá trình vận chuyền.
Khi xe gặp mã QR tương ứng với kệ hàng đã chọn, nó sẽ rẽ vào kho hàng và đi
đến nơi đặt hàng. Tại đây, xe sẽ sử dụng mã QR trên kệ hàng dé nhận dạng và dừng
36
xe tại vị trí nâng hàng. Quá trình nâng hàng được thực hiện một cách chính xác và
an toàn, đảm bảo hàng hóa được đặt đúng vi tri.
Sau khi hoàn thành việc nâng hàng, xe sẽ di chuyên ra khỏi kho hàng và tiếp tục theo dõi line dé tìm đường đến kho hàng tiếp theo. Quá trình này được lặp lại cho
đên khi tât cả các kệ hàng đã được vận chuyên.
Việc sử dụng mã QR đặt trên đường di và trên kệ hàng giúp xe xác định vi trí
và định hướng di chuyên một cách chính xác và nhanh chóng. Nó tạo ra một quy trình vận chuyền tự động và hiệu quả, giảm thiểu sai sót và thời gian cần thiết trong quá trình vận chuyền hàng hóa.
Việc kết hợp mã QR và dò line trong quá trình vận chuyền hàng tự động bằng
xe đã đạt được các kết quả đáng chú ý. Quá trình vận chuyên diễn ra chính xác, hiệu quả và an toàn, đảm bảo hàng hóa được vận chuyên đúng vị trí và đúng thứ tự.
3.7. Phan tích thiết kế giao diện người dùng
CHON KE HANG
Ke hang so 1
Ke hang s0 2
Ke hang so 3
Hình 3.8. Giao điện người ding
Giao diện: Giao diện được thiết kế với ba nút, mỗi nút đại diện cho một kệ hàng. Người dùng có thê tương tác với các nút này bằng cách nhấp chuột.
Nút Kệ hang 1: Khi người dùng nhấp vào nút này, chương trình có thé thực hiện các hoạt động liên quan đến kệ hàng 1. Robot sẽ nhận được tín hiệu là lay kho hàng hoặc giao hàng đến kho hàng tùy vào thứ tự ấn nút 1 là đầu tiên hay sau.
37
Nút Kệ hàng 2: Tương tự như nút Kệ hang 1, nút này đại diện cho các hoạt
động liên quan đến kệ hàng 2. Chương trình sẽ tùy vào thứ tự mà chọn là lấy hàng
hay giao hàng.
Nút Kệ hàng 3: Nút này đại diện cho các hoạt động liên quan đến kệ hàng 3.
Tương tự với kệ nút 1 và 2. Tại nút này chương trình cũng sẽ sẽ tùy vào thứ tự mà
chon là lay hang hay giao hàng.
Giao diện này giúp người dùng tương tác với hệ thống một cách dễ dàng và
thuận tiện, cho phép quản lý các kệ hàng và thực hiện các tác vụ quản lý dữ liệu một cách linh hoạt.
38