ROBOT tự HÀNH vận CHUYỂN NHU yếu PHẨM CHO BỆNH NHÂN CÁCH LY y tế

- Lập trình và điều khiển Robot trên nền tảng Hệ điều hành ROS, sử dụng các thuật toán định vị, xây dựng bản đồ, điều hướng và dẫn đường để điều khiển robot đi được đến điểm đã chọn.. *

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

Giảng viên hướng dẫn: ThS Phan Ngọc Kỳ Sinh viên thực hiện: Hồ Thành Đạt Mã SV: 1811505120104

Nguyễn Văn Dét Mã SV: 1811505120105

1 Tên đề tài: “ Robot tự hành vận chuyển nhu yếu phẩm cho bệnh nhân cách ly”

2 Các số liệu, tài liệu ban đầu:

- Raspberry Pi 4 : Có nhiệm vụ nhận dữ liệu vận tốc và điều hướng từ bộ điều

khiển trung tâm chuyển thành các tín hiệu điều khiển xuống driver để điều khiển động cơ (thông qua giao tiếp TCP/ROS), bên cạnh đó nó thu nhận các dữ liệu

cảm biến (RPLidar, IMU, encoder, )

- Cảm biến RPLIDAR – A1 : Được sử dụng cho các ứng dụng phát hiện vật cản,

lập bản đồ bằng tia Laser trong xe, robot tự hành, hệ thống chống trộm, , cảm biến có độ ổn định và độ chính xác cao

- Lập trình và điều khiển Robot trên nền tảng Hệ điều hành ROS, sử dụng các

thuật toán định vị, xây dựng bản đồ, điều hướng và dẫn đường để điều khiển robot đi được đến điểm đã chọn

* Tài liệu ban đầu : - Xây dựng hệ thống nhận thức môi trường cho robot tự hành

Omni bốn bánh dựa trên thuật toán EKF-SLAM và hệ điều hành ROS

- Nghiên cứu phát triển hệ thống định vị và dẫn đường cho Robot tự hành hoạt động ở môi trường trong nhà…

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HÒA XÃ HÔI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

3 Nội dung chính của đồ án:

Chương 1: Giới thiệu Tổng quan đề tài

- Giới thiệu và nêu một số ứng dụng của Robot công nghiệp nói chung và Robot

tự hành nói riêng ở trong đời sống

- Tổng quan đề tài

- Nội dung cũng như nhiệm vụ đề tài nêu ra

Chương 2: Cơ sơ lý thuyết:

- Tổng quan, cơ sở lý thuyết về Nền tảng Hệ điều hành ROS

- Tổng quan nghiên cứu về Hệ thống dẫn đường cho Robot tự hành

- Nghiên cứu thuật toán định vị và xây dựng bản đồ trong công nghệ SLAM

- Nghiên cứu thuật toán điều hướng dẫn đường cho Robot - Navigation 2

Chương 3: Lựa chọn phương án & Thiết kế hệ thống phần cứng

- Lựa chọn Mạch điều khiển

- Lựa chọn cảm biến Liser quét địa hóa

- Lựa chọn công cụ hỗ trợ hiện thị bản đồ

- Lựa chọn phươn pháp xây dựng bản đồ

- Thiết kế Khung xe Robot

Chương 4: Thiết kế hệ thống phần mềm

- Sử dụng Hệ điều hành ROS để lập trình, điều khiển và vận hành robot

- Xây dựng thuật toán định vị và xây dựng bản đồ

- Xây dựng thuật toán điều hướng và dẫn đường

- Xây dựng chương trình điều khiển động cơ

mà nhiều thành tựu khoa học kỹ thuật đã và đang được ứng dụng vào thực tiễn

và đem lại những lợi ích to lớn, tạo ra những bước ngoặt cho sự phát triển của

xã hội

Từ những nhu cầu thực tiễn đó trong đời sống, đề tài “Robot tự hành

vận chuyển nhu yếu phẩm cho bệnh nhân cách ly y tế ” là bước đầu để nhóm

có thể tiếp cận, tìm hiểu về công nghệ robot nói chung và đặc biệt là lĩnh vực robot tự hành nói riêng còn tương đối mới mẻ

Robot có khả năng quét map, lập bản đồ và định vị bản thân robot đang

ở đâu trong bản đồ đó, qua đó điều hướng và dẫn đường để có thể di chuyển đến những nơi mà người vận hành chỉ định, robot có thể tránh được những vật cản tĩnh và động, nhằm mục đính có thể đi được đến nhưng địa hình khó khăn phức tạp

Chức năng vận chuyển nhu yếu phẩm cho bệnh nhân cách ly nằm trong

1 phần mục đích và chức năng của robot, nhằm đảm bảo an toàn cho các nhân viên y tế khi chăm sóc bệnh nhân điều trị covid

Trước tiên, Em xin gửi lời cảm ơn đến các thầy, cô giáo Trường Đại học

Sư Phạm Kỹ Thuật, Khoa Điện - Điện tử đã tận tình giảng dạy và truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm quý giá trong suốt quá trình học tập nghiên cứu cũng như trong quá trình thực hiện đề tài

Em cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy giáo hướng dẫn Th.S Phan Ngọc Kỳ đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ chúng em trong suốt quá trình thực

hiện đề tài này Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn

Những sinh viên thực hiện

(Ký tên)

LỜI CAM ĐOAN

Đề tài tốt nghiệp đánh dấu cho những thành quả, kiến thức tôi đã thu nhận được trong quá trình rèn luyện, học tập tại trường Tôi xin cam đoan đề tài được hoàn thành bằng quá trình học tập và nghiên cứu của tôi Trong đề tài này tôi có tham khảo một số tài liệu và một số bài báo đều được đưa ra ở phần tài liệu tham khảo Tôi xin cam đoan những lời trên là sự thật và chịu mọi trách nhiệm trước thầy cô và hội đồng bảo vệ đồ án

"Đã bổ sung, cập nhật theo yêu cầu của Giảng viên phản biện và Hội đồng chấm Đồ án tốt nghiệp họp ngày ngày 17, 18/6/2022"

Những sinh viên thực hiện

(Ký tên)

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 2

1.3 Mục tiêu của đề tài 4

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 7

2.1 Tổng Quan về Hệ điều hành Robot – ROS 7

2.2 Tổng quan về hệ thống dẫn đường cho robot di động 8

2.3 Định vị và xây dựng bản đồ 9

2.4 Lập kế hoạch đường đi 11

2.5 Các nghiên cứu liên quan 13

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦN CỨNG 15

3.1 Xác định yêu cầu kỹ thuật 15

3.1.1 Yêu cầu về chức năng 16

3.1.2 Yêu cầu về kết cấu 16

3.1.3 Yêu cầu về thông số kỹ thuật 16

3.2 Thiết kế cấu trúc hệ thống phần cứng 16

3.3 Thiết kế, tính chọn các module phần cứng 18

3.3.1 Lựa chọn mô hình cơ khí 18

3.3.2 Lựa chọn bánh xe 18

3.3.3 Lựa chọn động cơ 20

3.3.4 Module điều khiển động cơ 24

3.3.5 Cảm biến RPLIDAR - A1 25

3.3.6 Raspberry Pi 4 26

3.3.7 Ác quy kín khí Long WP1236 12V-9Ah 28

3.4 Lắp đặt chế tạo phần cứng robot 29

CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN DẪN ĐƯỜNG TRÊN HỆ ĐIỀU HÀNH ROBOT 30

4.1 Xây dựng gói mô phỏng động học robot trên RVIZ 30

4.2 Xây dựng gói chương trình đọc các loại cảm biến 31

4.2.1 Chương trình trình tính toán Odometry 31

4.2.2 Xây dựng chương trình đọc cảm biến RpLidar 33

4.3 Xây dựng gói chương trình dẫn đường, tránh vật cản 34

4.3.1 Tổng quan về gói Navigation 2 34

4.3.2 Action Server 36

4.3.3 Lifecycle Node và Bound 36

4.3.4 Behavior Trees 37

4.3.5 Navigation Server 40

4.3.6 Nhận thức môi trường 43

4.3.7 Xây dựng chương trình dẫn đường, tránh vật cản 44

CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ 57

5.1 Điều khiển robot di động bằng tay 57

5.2 Quá trình mapping và kết quả bản đồ 57

5.3 Tự động dẫn đường 58

5.4 Đánh giá kết quả 60

KẾT LUẬN 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO 62

DANH MỤC TÊN VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2-1 Sơ đồ khối hệ thống dẫn đường cho robot 9

Hình 2-2 Thuật toán dựa trên dạng lưới 11

Hình 2-3 Ví dụ thuật toán tìm đường dựa trên lấy mẫu 12

Hình 3-1 Các tính năng của robot 15

Hình 3-2 Sơ đồ kết nối phần cứng 17

Hình 3-3 Mô hình robot dạng hai bánh chủ động 18

Hình 3-4 Mô hình bánh xe thực tế 19

Hình 3-5 Mô hình tính toán động cơ cho robot 21

Hình 3-6 Động cơ GB37-545 23

Hình 3-7 Driver điều khiển động cơ L298N 25

Hình 3-8 Cảm biếnRPLidar A1 26

Hình 3-9 Raspberry Pi 4 27

Hình 3-10 Ác quy kín khí Long WP1236 12V-9Ah 28

Hình 3-11 Mô hình 3D khung xe cơ sở 29

Hình 3-12 Mô hình 3D bánh xe 29

Hình 3-13 Mô hình 3D cảm biến Lidar 29

Hình 3-14 Mô hình 3D bánh tự lựa 29

Hình 3-15 Mô hình 3D robot hoàn chỉnh 29

Hình 4-1 Hình ảnh một khâu trong URDF 30

Hình 4-2 Hình ảnh của một khớp trong URDF 31

Hình 4-3 Mô hình Odometry 32

Hình 4-4 Thử nghiệm độ chính xác odometry 33

Hình 4-5 Hình ảnh các điểm lidar quét được hiện thị trên Rviz 34

Hình 4-6 Cấu trúc gói Navigation 2 36

Hình 4-7 Ví dụ về Behavior Tree 38

Hình 4-8 Mối quan hệ của Navigation 2 với Behavior Tree 40

Hình 4-9 Bản đồ được sử dụng trong đề tài 44

Hình 4-11 Behavior Tree được sử dụng trong đề tài 46

Hình 4-12 Mô hình Recovery 48

Hình 4-13 Thay đổi giữa thuật toán dwa và dwb 51

Hình 4-14 Cấu trúc thuật toán dwb 52

Hình 4-15 Costmap function 56

Hình 5-1 Bản đồ sau khi được vẽ bằng Cartographer 58

Hình 5-2 Hình ảnh hiển thị robot và đường đi trên rviz2 59

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3-1 Thông số kỹ thuật bánh xe 19

Bảng 3-2 Thông số kỹ thuật của động cơ 24

Bảng 3-3 Thông số kỹ thuật driver điều khiển động cơ L298N: 25

Bảng 3-4 Thông số kỹ thuật cảm biến RPLidar A1: 26

Bảng 3-5 Thông số kỹ thuật Raspberry Pi 4: 27

Bảng 3-6 Thông số kỹ thuật ác quy Long WP1236 28

CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 Đặt vấn đề

Ngày nay, Robot nói chung và robot thông minh phục vụ trong đời sống

con người nói riêng đang được nghiên cứu và phát triển ngày càng mạnh mẽ,

nhằm thay thế, hỗ trợ con người trong các công việc hàng ngày Chính vì thế

mà nhiều thành tựu khoa học kỹ thuật đã và đang được ứng dụng vào thực tiễn

và đem lại những lợi ích to lớn, tạo ra những bước ngoặt cho sự phát triển của

xã hội

Tại Việt Nam, với việc đẩy mạnh cuộc cách mạng công nghệ 4.0, cụ

thể là trong việc phát triển các robot có tính ứng dụng cao trong đời sống cũng

như sản xuất Đã có nhiều công trình nghiên cứu khoa học mang tính đột phá

cao trong tự động hóa để áp dụng vào thực tiễn dây chuyền sản xuất và đặc

biệt là ứng dụng các khoa học công nghệ cao vào y tế nhằm giảm gánh nặng

về nhân lực, tăng độ chính xác, ổn định, đồng thời giảm thiểu các tai nạn về

an toàn lao động trong bệnh viện

Xuất phát từ những điểm nêu trên, cùng với sự phát triển của nhiều loại

robot phục vụ cho nhu cầu khác nhau của con người, robot phục vụ trong bệnh

viện được nghiên cứu và ứng dụng tại rất nhiều quốc gia trên thế giới Với sự

phát triển vượt bậc của nền kinh tế, khoa học kỹ thuật, việc thay thế con người

bởi các robot hỗ trợ là điều cần thiết Trong thực tế, ngành y tế đã và đang

chịu sức ép lớn khi thiếu nguồn nhân lực và cả những bất cẩn, sai sót mang

đến hậu quả nghiêm trọng do phải làm việc quá sức của đội ngũ nhân viên

bệnh viện Nên cần chú trọng đầu tư công nghệ tự động, nâng cấp các bệnh

viện thành bệnh viện thông minh, mang đến những dịch vụ tốt nhất cho người

dân và giảm áp lực công việc cho đội ngũ nhân viên y tế

Đề tài “Robot tự hành vận chuyển nhu yếu phẩm cho bệnh nhân cách

ly y tế” hướng đến vấn đề xây dựng bệnh viện thông minh trong cuộc cách

mạng 4.0 Hiện tại, ở một số nước phát triển như Mỹ, Hàn, Nhật, Trung

Quốc v.v…đang trong quá trình thử nghiệm robot vận chuyển trong bệnh

viện, với hi vọng về sự hoạt động hiệu quả mà nó mang lại sẽ làm thay đổi

phương thức hoạt động của bệnh viện ngày càng hiện đại hơn Nhưng vấn đề

về giá thành và sự phù hợp với cơ sở hạ tầng, cơ sở vật chất ở các bệnh viện

trong nước cản trở sự tiếp cận của các công nghệ robot thế giới

Từ những yêu cầu đặt ra, nhóm chúng tôi quyết định chọn đề tài

“Robot tự hành vận chuyển nhu yếu phẩm cho bệnh nhân cách ly y tế” với hy

vọng góp phần giảm bớt gánh nặng công việc cho đội ngũ nhân viên bệnh

viện, giảm thiểu tính trạng di chuyển liên tục, và cúng góp phần giải quyết

tình trạng thiếu nguồn nhân lực, từ đó người dân sẽ được phục vụ tốt hơn

Ngoài ra, đề tài cũng mở ra hướng tiếp cận mới trong vấn đề xây dựng bệnh

viện thông minh, giám sát an ninh di động, robot hoạt động tự hành với độ

chính xác cao sẽ giúp giảm thiểu tình trạng bất cẩn, sai sót của con người trong

quá trình làm việc

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Công nghiệp robot thông minh là một tiêu chuẩn quan trọng để đánh

giá mức độ tân tiến về công nghệ và cấp độ sản xuất cao nhất của một quốc

gia Để nắm bắt cơ hội phát triển và chiếm vị thế cạnh tranh mũi nhọn trong

lĩnh vực này, những nền kinh tế chủ lực trên thế giới đã liên tục đề ra các chiến

lược phát triển công nghiệp robot Một số quốc gia đầu tư sớm đã thu được

nhiều thành quả xứng đáng như: Hoa Kỳ, một số quốc gia châu Âu, Nhật Bản,

Hàn Quốc

Hoa Kỳ: là quốc gia đầu tiên phát triển và xúc tiến đẩy mạnh ứng dụng

robot, nước này hiện đang giữ vai trò dẫn đầu trong công nghệ robot thông

minh Năm 2011, Hoa Kỳ đã bắt đầu thực hiện kế hoạch Chung tay cùng sản

xuất tiên tiến (Advanced Manufacturing Partnership – AMP), trong đó tuyên

bố tiếp sức cho công nghiệp sản xuất bằng robot, phát triển một thế hệ robot

thông minh mới dựa trên việc khai thác thế mạnh của công nghệ thông tin,

đồng thời đầu tư 70 triệu USD cho nghiên cứu những robot thế hệ tiếp theo

Châu Âu: tại đây, đổi mới công nghệ robot đã và đang là một lĩnh vực

chủ đạo được ưu tiên, được đưa vào các chương trình nghị sự cũng như kế

hoạch nghiên cứu phát triển của khu vực Năm 2013 “Kế hoạch công nghiệp

4.0” của Đức cũng dự định duy trì vai trò tiên phong của họ trong công nghiệp

chế tạo, đồng thời coi công nghệ sản xuất thông minh và công nghệ robot như

là sự khởi đầu của cách mạng công nghiệp mới

Hàn Quốc: quốc gia này hiện đang xem robot thông minh là 1 trong 10

phương tiện để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia trong thế kỷ XXI Kế

hoạch phát triển robot thông minh được xây dựng vào năm 2009 Chính phủ

mong sẽ nâng cao được tính cạnh tranh của công nghiệp robot nội địa, từng

bước chuyển đổi từ robot sản xuất truyền thống sang robot dịch vụ thông

minh,thông qua các chính sách trong nghiên cứu phát triển công nghệ

Nhật Bản: là một cường quốc robot, Nhật Bản đã đề ra chiến lược phát

triển dài hạn cho ngành công nghệ này Chính phủ Nhật Bản dự tính đổ nhiều

tiền cho phát triển công nghiệp robot, đưa lĩnh vực này trở thành một trụ cột

quan trọng hỗ trợ tăng trưởng kinh tế quốc gia Tháng 6/2014, Chiến lược

phục hồi Nhật Bản đã được đề xuất với mục tiêu phát động một cuộc cách

mạng công nghiệp mới được vận hành bởi robot

Tại Việt Nam, nghiên cứu phát triển robot đã và đang được triển khai ở

hầu hết các trường đại học, viện nghiên cứu trong cả nước Trong đó, nổi bật

ở Hà Nội là Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện Công nghệ thông tin,,

Học viện Kỹ thuật Quân sự, Ở Đà Nẵng có Trường Đai học Bách Khoa Đà

Nẵng, Đại học Sư phạm kỹ thuật Đà Nẵng, Đại học FPT, v.v.… Đội ngũ nhà

khoa học đã quan tâm và tập trung giải quyết một số vấn đề liên quan tới hệ

thống robot như thiết kế tối ưu, động học, động lực học, điều khiển, thiết kế

phần cứng, lập trình phần mềm song những nghiên cứu này phần lớn liên

quan tới vấn đề học thuật, tạo cơ sở khoa học làm nền tảng ban đầu cho giai

đoạn phát triển robot tiếp theo Nhìn chung, nghiên cứu và ứng dụng robot ở

Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế, nổi bật là những vấn đề sau:

• Đào tạo nguồn nhân lực và nghiên cứu chuyên sâu về robot còn yếu và

thiếu, như thiếu mô hình robot vật lý, thiết bị cho thí nghiệm, thử nghiệm

Kết quả thi Robocon của sinh viên Việt Nam so với sinh viên nước bạn là đáng

ghi nhận, nhưng điều này chỉ phản ánh được phần nào về mặt ý tưởng

cũ của thế giới, chưa có đủ khả năng làm chủ công nghệ cũng như phát triển

công nghệ phù hợp

Robot công nghiệp đã được quan tâm nghiên cứu nhưng mới chỉ dừng ở việc

đưa ra mô hình và đi tìm thuật toán giải bài toán động lực học cho robot phục

vụ điều khiển chuyển động, chưa chủ động được quá trình thiết kế và chế

tạo robot đáp ứng yêu cầu cụ thể Nhiều vấn đề mới đang được quan tâm trên

thế giới nhằm nâng cao kỹ năng động lực học và khả năng ứng xử thông

minh giống con người cho robot chưa có điều kiện để nghiên cứu sâu ở Việt

Nam như: vấn đề tránh vật cản, tránh điểm kỳ dị… và đặc biệt là vấn đề tương

tác lực của robot với môi trường trong quá trình thực hiện nhiệm vụ chuyển

động

dụng tại Việt Nam phần lớn được nhập khẩu Có rất ít công ty sản xuất và

phân phối sản phẩm trong nước Nếu có thì hầu hết sản phẩm thuộc phân loại

robot công nghiệp truyền thống, hạn chế về tính thông minh, bậc tự do, kỹ

năng động lực học nâng cao

1.3 Mục tiêu của đề tài

Mục đích chính của đề tài: “ROBOT tự hành vận chuyển nhu yếu

phẩm cho bệnh nhân cách ly y tế” là:

thức đã được trang bị vào thực tế

o Mặt khác việc nghiên cứu, thực hiện đề tài góp phần nâng cao kiến

thức, tiếp cận được với những vấn đề của thực tế

hình thí nghiệm học tập và nghiên cứu cho sinh viên, học viên

a Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Khảo sát các mẫu robot đã có từ đó lựa chọn cấu trúc hợp lý để có thể

triển khai chế tạo Từ mô hình được lựa chọn, tính toán để giải các bài toán

động học, động lực học, từ kết quả tính toán xây dựng chương trình mô phỏng

để kiểm tra điều chỉnh cấu trúc tối ưu và cuối cùng là thiết kế chế tạo được

mẫu robot tự hành

b Phương pháp nghiên cứu

Ngoài sự hướng dẫn của người hướng dẫn đồ án các phương pháp

nghiên cứu chủ yếu được sử dụng trong đề tài là:

Tham khảo tài liệu: Robot liên quan đến rất nhiều lĩnh vực như: Cơ khí, điện

tử, CNTT.– điện tử, điều khiển tự động hóa, công nghệ máy tính, cảm biến,

lập trình giao tiếp, học sâu, công nghệ trí thông minh nhân tạo …Vì vậy cần

phải tham khảo nhiều loại tài liệu để có một nền tảng kiến thức hoàn chỉnh, có

cái nhìn tổng quan chính xác về toàn bộ vấn đề thiết kế chế, chế tạo, điều khiển

robot tự hành

Truy cập mạng Internet: Internet là một nguồn tài liệu phong phú và hữu ích

cho con người Nó chứa đựng những nguồn thông tin mới nhất, những tiến bộ

nhất của khoa học kỹ thuật

Tự nghiên cứu: Sau khi đã tham khảo giảng viên hướng dẫn, tham khảo tài

liệu và tìm thông tin trên Internet, nhóm phải tự nghiên cứu để đưa ra và chọn

phương pháp thiết kế, chế tạo và cấu trúc hệ thống điều khiển một cách thích

hợp

Phương pháp thử sai: Một trong những phương pháp để nghiên cứu cho kết

quả đúng đắn hơn là phải thực nghiệm thực tế kiểm tra độ chính xác và đưa ra

thông số điều chỉnh

Hệ thống điều khiển: Là bộ phận đảm bảo sự hoạt động của robot theo các

thông tin đặt trước

Giao diện điều khiển trên máy tính: Robot được điều khiển theo chương

trình dựa trên phần mềm được lập trình và thực thi trên máy tính Phần mềm lập

trình bằng Python, C++… Trong đề tài này, phần mềm điều khiển được lập

trình bằng Python trên nền phiên bản Visual Studio Code

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

2.1 Tổng Quan về Hệ điều hành Robot – ROS

ROS (Hệ điều hành Robot) là một khung phần mềm mã nguồn mở để

phát triển người máy Công chúng biết đến ROS khi ROS 0.4 được phát hành

vào ngày 1/1/2009 Mục tiêu chính của ROS là tiêu chuẩn hóa và tái sử dụng

phần mềm robot trên toàn cầu và tạo ra một cộng đồng cho các nhà phát triển

robot Hiện tại, ROS chỉ chạy trên Linux Hệ điều hành và nó hỗ trợ các ngôn

ngữ C ++, Python và Lisp ROS cung cấp các dịch vụ hệ điều hành tiêu chuẩn

như trừu tượng hóa phần cứng, điều khiển thiết bị cấp thấp, triển khai chức

năng thường được sử dụng, truyền thông báo giữa các quy trình và quản lý

gói Nó dựa trên kiến trúc đồ thị trong đó quá trình xử lý diễn ra trong các nút

có thể nhận, gửi và ghép kênh cảm biến, điều khiển, trạng thái, lập kế hoạch,

bộ truyền động và các thông báo khác Nói cách khác, nó kết nối phần cứng

với phần mềm để tạo ra một môi trường lập trình nâng cao để điều khiển phần

cứng cấp thấp

Kiến trúc chính của ROS dựa trên các nút và mỗi nút là một quy trình

độc lập Việc sử dụng các nút mang lại một số lợi ích cho hệ thống tổng thể

Trước hết, vì mỗi nút độc lập với nhau, sự cố của một nút không có khả năng

dẫn đến sự cố toàn bộ hệ thống Thứ hai, kiến trúc của ROS cũng giúp cải

thiện khả năng tái sử dụng của mã Ví dụ, chúng tôi viết một chương trình A

(nút A) cho phép robot đi đến bất cứ đâu nó muốn mà không gặp vấn đề gì

Tuy nhiên, chúng ta cần một chương trình B khác (nút B) để xử lý dữ liệu

camera để robot có thể nhận biết được môi trường xung quanh Trong ROS,

giao tiếp được thực hiện bằng cách chuyển các thông điệp giữa các nút Nói

chung, các nút không biết chúng đang giao tiếp với ai Tất cả các tin nhắn đã

gửi được xuất bản cho một topic Nếu một nút muốn nhận tin nhắn, nó phải

đăng ký các topic cụ thể.Có thể có nhiều publishers và nhiều subscribers vào

một nút Nói cách khác, chúng ta có thể nói rằng một chủ đề giống như một

kênh quảng bá trong đó một nút có thể truy cập tất cả các thông điệp Trong

trường hợp có nhiều chủ đề, một nút sẽ bỏ qua tất cả các thông báo từ các chủ

đề mà họ không đăng ký

2.2 Tổng quan về hệ thống dẫn đường cho robot di động

Ngày càng có nhiều ứng dụng robot nhằm mục đích cải thiện cuộc sống

hàng ngày của chúng ta và robt hiện được bắt gặp thường xuyên hơn bao giờ

hết trước khi thực hiện các nhiệm vụ khác nhau Đối với nhiều ứng dụng như

vậy, khả năng di chuyển tự động của robot là một vấn đề quan trọng bắt buộc

Robot di động tự động là những robot có thể thực hiện nhiệm vụ trong môi

trường có cấu trúc hoặc không có cấu trúc mà không có sự hướng dẫn liên tục

của con người Robot di động hoàn toàn tự động có khả năng:

- Thu thập thông tin về môi trường, địa hình xung quanh

- Làm việc trong thời gian dài mà không có sự can thiệp của con người

- Di chuyển toàn bộ hoặc một phần trong môi trường hoạt động của nó mà

không cần sự hỗ trợ của con người

- Tránh các tình huống có hại cho con người, tài sản hoặc bản thân, trừ khi đó

là một phần của thông số kỹ thuật thiết kế

Robot di động tự động cũng có thể học hoặc đạt được các khả năng mới như

điều chỉnh các chiến lược để hoàn thành (các) nhiệm vụ của nó hoặc thích ứng

với sự thay đổi của môi trường xung quanh

Cho bất kỳ cỗ máy di chuyển tự hành nào, khả năng định hướng trong môi

trường hoạt động của chúng là rất quan trọng Khả năng tránh các tình huống

đầu(nhiệt độ, bức xạ, tiếp xúc với thời tiết, v.v Dẫn đường cho robot có

nghĩa là robot có khả năng xác định được vị trí của chính nó trong hệ quy

chiếu của nó và sau đó lập kế hoạch đường đi tới một số vị trí mục tiêu Để

dẫn đường trong môi trường của nó, robot hoặc bất kỳ thiết bị di động nào

khác yêu cầu một bản đồ của môi trường và khả năng phân tích bản đồ đó

Dẫn đường có thể được định nghĩa là sự kết hợp của 3 chức năng cơ bản:

- Tự định vị

- Xây dựng và phân tích bản đồ

- Lập kế hoạch đường đi

Một số hệ thống định vị và dẫn đường của robot sử dụng kỹ thuật tạo lập bản

đồ và định vị đồng thời để tạo ra các bản 3D của môi trường xung quanh

chúng Định vị cho robot biểu thị khả năng robot thiết lập vị trí và định hướng

của chính nó trong hệ quy chiếu Lập kế hoạch đường đi thực sự là một phần

mở rộng của định vị, trong đó nó yêu cầu xác định vị trí hiện tại của robot và

vị trí của mục tiêu, cả hai đều cần nằm trong một hệ quy chiếu hoặc hệ tọa độ

Xây dựng bản đồ có thể ở dạng bản đồ hệ mét hoặc bất kỳ ký hiệu nào mô tả

các vị trí trong hệ quy chiếu robot. [1]

Bản đồ toàn cục

Mô hình môi trường Đường đi

Trích xuất thông tin

Đối với AMR, robot cần xây dựng bản đồ của môi trường làm việc và

hiểu được nó Đồng thời robot phải xác định được vị trí của mình cũng như

các chướng ngại vật xuất hiện trong môi trường làm việc nêu trên Lập bản đồ

(Mapping) là quá trình AMR mô hình hóa môi trường làm việc của mình Dựa

vào bản đồ được tạo ra, các AMR có thể điều hướng tự động, từ đó ứng dụng

trong các lĩnh vực như tìm kiếm cứu hộ, vận chuyển thông minh Một phương

pháp cho phép các AMR có thể thực hiện đồng thời hai tác vụ lập bản đồ cũng

như định vị robot trong bản đồ cùng một lúc được biết với tên gọi SLAM

(Simultaneous Localization and Mapping) Nguyên tắc cơ bản của SLAM là

cung cấp thông tin về môi trường xung quanh dựa trên hệ thống cảm biến của

nó và xây dựng bản đồ của không gian làm việc trong khi ước tính vị trí và

định hướng của robot Ngày nay, có rất nhiều thuật toán SLAM đã được phát

triển như: GMapping , Karto, CartoGrapher, Hector SLAM, PTAM,

REMODE, ORB SLAM, DTAM, LSD-SLAM, Stereo LSD-SLAM, SVO,

RTAB map, CNN- SLAM, DPPTAM, DSO, S-PTAM

Với sự trợ giúp của ROS, các phương pháp SLAM nêu trên có thể dễ

dàng được thực hiện, nghiên cứu và phát triển Các nghiên cứu đã thực nghiệm

và so sánh chất lượng của nhiều thuật toán SLAM khác nhau trong một điều

kiện kiểm thử cụ thể Ngoài ra, các nghiên cứu còn thực hiện kết hợp cả việc

sử dụng LiDAR và Camera hoặc các cảm biến khác như IMU cho việc nâng

cao chất lượng quá trình bản địa hóa, tạo bản đồ hoặc định vị Để dễ dàng thực

hiện các nghiên cứu, việc hiểu rõ ưu, nhược điểm của từng thuật toán SLAM

là vô cùng cần thiết Bên cạnh đó, các nghiên cứu chỉ thực hiện các đánh giá

để so sánh độ chính xác trong việc xây dựng bản đồ của thuật toán hay mức

độ sử dụng CPU của phần cứng mà không chỉ rõ về việc cấu hình bộ tham số

cho từng thuật toán, yếu tố ảnh hưởng tới chất lượng của thuật toán trong các

môi trường khác nhau Do đó, việc nắm được sự ảnh hưởng của các tham số

khác nhau tới thuật toán là cần thiết Bài báo nghiên cứu và đánh giá hiệu năng

thay đổi các tham số chính Hai khía cạnh được đánh giá là chất lượng bản đồ

thu được và lượng CPU chiếm dụng [1]

2.4 Lập kế hoạch đường đi

Lập kế hoạch đường đi hay còn gọi là định tuyến cho robot là từ vị trí

hiện tại robot xác định được đường đi tới vị trí đích Có thể phân thành hai

loại lập kế hoạch đường đi trong môi trường tĩnh và môi trường động Trong

môi trường tĩnh với các vật cản cố định thì sau khi xác định được đường đi tới

đích robot sẽ di chuyển theo đúng đường đi đó Nhưng trong môi trường động

hay môi trường chưa xác định trước, quá trình lập kế hoạch đường đi gọi là

đường đi toàn cục, khi có bất kỳ sự thay đổi nào ví dụ như có vật cản bất kỳ

thì robot sẽ thực hiện tránh vật cản trước sau đó mới tiếp tục thực hiện đường

đi toàn cục Quá trình tránh vật cản được xem như là đường đi cục bộ Khi lập

kế hoạch đường đi cần phải quan tâm đến: không gian cấu hình C, không gian

trống Cfree , không gian đích và không gian chướng ngại vật Khi đó có thể

sử dụng các thuật toán dựa trên lưới phủ một lưới lên trên không gian cấu hình

hoặc các thuật toán hình học tính toán hình dạng và kết nối của Cfree

Hình 2-2 Thuật toán dựa trên dạng lưới

Phủ một lưới lên không gian cấu hình và giả sử mỗi cấu hình được xác

định bằng một điểm lưới Tại mỗi điểm lưới, robot được phép di chuyển đến

các điểm lưới liền kề miễn là đường giữa chúng nằm hoàn toàn trong Cfree

Điều này làm tùy ý tập hợp các hành động và các thuật toán tìm kiếm được sử

dụng để tìm đường dẫn từ đầu đến mục tiêu Phương pháp này yêu cầu thiết

lập độ phân giải lưới Tìm kiếm nhanh hơn với các lưới thô hơn, nhưng thuật

toán sẽ không tìm thấy đường dẫn qua các phần hẹp của Cfree Tuy nhiên số

lượng các điểm trên lưới tăng lên theo cấp số nhân trong kích thước không

gian cấu hình, khiến chúng không phù hợp với các bài toán chiều cao Bên

cạnh đó các phương pháp tiếp cận dựa trên lưới thường cần phải tìm kiếm

nhiều lần, ví dụ, khi kiến thức của robot về không gian cấu hình thay đổi hoặc

chính không gian cấu hình thay đổi trong quá trình theo dõi đường dẫn Các

thuật toán tìm kiếm theo kinh nghiệm gia tăng lập kế hoạch lại nhanh chóng

bằng cách sử dụng kinh nghiệm với các vấn đề lập kế hoạch đường dẫn tương

tự trước đó để tăng tốc độ tìm kiếm của họ cho vấn đề hiện tại

Hình 2-3 Ví dụ thuật toán tìm đường dựa trên lấy mẫu

Các thuật toán dựa trên lấy mẫu đại diện cho không gian cấu hình với

một lộ trình các cấu hình được lấy mẫu Một thuật toán cơ bản lấy mẫu N cấu

hình trong C và giữ lại những cấu hình đó trong Cfree để sử dụng làm cột

mốc Sau đó, một lộ trình được xây dựng kết nối hai mốc P và Q nếu đoạn

thẳng PQ hoàn toàn nằm trong Cfree Một lần nữa, phát hiện va chạm được

sử dụng để kiểm tra việc đưa vào Cfree Để tìm đường kết nối S và G, chúng

được thêm vào lộ trình Nếu một con đường trong lộ trình liên kết S và G,

hoạch đã không lấy mẫu đủ các mốc quan trọng Các thuật toán này hoạt động

tốt cho không gian cấu hình nhiều chiều, bởi vì không giống như các thuật

toán tổ hợp, thời gian chạy của chúng không phụ thuộc theo cấp số nhân vào

kích thước của C Về cơ bản chúng dễ thực hiện hơn Chúng hoàn thành theo

xác suất, có nghĩa là xác suất chúng tạo ra một giải pháp tiếp cận 1 khi dành

nhiều thời gian hơn Tuy nhiên, họ không thể xác định nếu không có giải pháp

nào tồn tại [1]

2.5 Các nghiên cứu liên quan [2]

Nghiên cứu của Sankalprajan và các cộng sự đã phân tích so sánh chất

lượng và độ chính xác của các thuật toán 2D SLAM dựa trên ROS trong môi

trường mô phỏng bãi đậu xe ngầm có các hệ số tỷ lệ giống như thực tế Nghiên

cứu kết luận rằng thuật toán Hector SLAM đưa ra các bản đồ cả trong thực tế

cũng như mô phỏng rất giống nhau Đồng thời chỉ ra rằng Hector SLAM cũng

phụ thuộc vào các yếu tố như ngưỡng góc, ngưỡng tuyến tính và các yếu tố

cập nhật Nghiên cứu đã so sánh quỹ đạo di chuyển của UGV Các phương

pháp SLAM được lựa chọn để so sánh sử dụng nhiều loại cảm biến khác nhau:

Monocular camera, ZED camera, Kinect RGB-D camera và LiDAR Hector

SLAM được sử dụng như một ground truth nhằm đánh giá các thuật toán

visual SLAM Một nghiên cứu khác cũng so sánh về quỹ đạo của robot di

động được tính toán bởi các hệ thống SLAM dựa trên ROS Kết quả đánh giá

cho thấy Hector SLAM và Cartographer mang lại hiệu quả rất tốt với độ chính

xác với sai số RMSE là 0,024 m.Thrilochan Sharma và các cộng sự đã mô tả

hiệu suất của bốn thuật toán GMapping, Hector SLAM, KartoSLAM và

RTAB Map trong cả mô phỏng và thực tế Kết quả trung bình cho thấy Hector

SLAM cho hiệu suất tốt, tiêu tốn ít tài nguyên hơn Nghiên cứu trình bày một

phương pháp tối ưu thuật toán Hector SLAM thông qua việc tinh chỉnh các

tham số của thuật toán Tuy nhiên nghiên cứu trực tiếp đưa ra bộ tham số được

cho là tối ưu chứ không thực hiện so sánh kết quả thu được từ bộ tham số đó

với kết quả thu được từ các bộ tham số khác có thể có Qua kết quả từ các

nghiên cứu , Hector SLAM cho thấy khả năng xây dựng bản đồ với độ chính

xác cao, trong khi mức CPU chiếm dụng là không đáng kể, điều này phù hợp

cho việc tích hợp thuật toán trên các nền tảng Robot di động sử dụng máy tính

nhúng Raspberry Pi 3 như Pimouse Robot Tuy nhiên, các nghiên cứu này chỉ

dừng ở việc so sánh Hector SLAM với các thuật toán SLAM khác mà chưa

nêu rõ các thiết đặt cụ thể cho từng tham số sử dụng cho thuật toán SLAM

Mặt khác, nghiên cứu chỉ ra rằng các tham số trong mỗi thuật toán SLAM đều

có thể ảnh hưởng tới chất lượng ánh xạ cũng như độ chính xác của bản đồ thu

được Do đó nghiên cứu của chúng tôi sẽ tập trung phân tích mức độ ảnh

hưởng của các tham số khác nhau tới kỹ thuật Hector SLAM được tích hợp

trong ROS thông qua thực nghiệm trên hệ thống Pimouse Robot Kết quả thực

nghiệm chỉ ra rằng việc thay đổi giá trị các tham số có thể nâng cao chất lượng

bản đồ thu được, giảm thiểu sai số định vị robot đồng thời ảnh hưởng tới mức

độ sử dụng của CPU [2]

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG PHẦN CỨNG

Thông qua tìm hiểu về hệ thống, cấu trúc robot tự hành trong nhà sử

dụng hệ điều hành robot nhóm đi tiến hành xác định các yêu cầu kỹ thuật của

robot và thiết kế hệ thống cơ khí , tính chọn các module phần cứng

3.1 Xác định yêu cầu kỹ thuật

Hình 3-1 Các tính năng của robot

Nhận biết môi trường: Xây dựng được bản đồ mà robot di chuyển trong

đó Định vị vị trí bản thân trong môi trường, và nhận biết các vật cản trong

môi trường

Tính tự hành của robot: Nhận biết được trạng thái của bản thân robot, tạo

và di chuyển theo quỹ đạo khả thi Có thể điều hướng đến các điểm mà người

dùng chỉ định

Thực hiện các di chuyển phức tạp: Có khả năng tránh được các vật cản

tĩnh, động đột ngột xuất hiện ở phía trước hoặc xung quanh robot

Tính năng di chuyển

và tránh vật cản của robot tự hành

Nhận biết

môi trường

Khả năng tự hành

Thực hiện các di chuyển phức tạp

Độ tin cậy

Lập bản đồ

môi trường

Robot tự nhận diện vị trí của bản thân

Có khả năng tránh vật cản xuất hiện trước mặt

Tránh các vật cản tĩnh

Có khả năng tránh vật cản từ các bên

Độ tin cậy: Tránh được các vật cản tĩnh mà vẫn giữ được tính ổn định nhất

định

3.1.1 Yêu cầu về chức năng

- Hoạt động theo chương trình được lập trình trước: Robot nhận và hoạt

động theo các chương trình do người dùng “lập trình” trước

- Có khả năng tự di chuyển an toàn vào/ra khu vực được chỉ định

- Có khả năng phát hiện và dừng tránh vật cản để đến được các vị trí đã

được xác định trước

- Có khả năng lập bản đồ, định vị, dẫn đường

3.1.2 Yêu cầu về kết cấu

- Kết cấu của robot ảnh hưởng tới chất lượng, khả năng chuyển động

trong không gian và khả năng làm việc cũng như né tránh vật cản,…

- Trong thiết kế và sử dụng robot tự hành người ta quan tâm đến các

thông số ảnh hưởng đến khả năng làm việc như sức nâng, độ cứng vững,

lực tác động lên xe

- Do đó kết cấu tạo ra phải đảm bảo về độ cứng vững, độ trơn tru khi thực

hiện quay động cơ,… Ngoài ra, kết cấu robot còn phải đạt độ thẩm mĩ

nhất định, ưa mắt người nhìn

3.1.3 Yêu cầu về thông số kỹ thuật

- Khối lượng robot không quá 15kg có trọng tâm thấp để đảm bảo robot

không bị lật trong quá trình hoạt động

- Robot hoạt động trong nhà nên vận tốc di chuyển không được quá

nhanh

3.2 Thiết kế cấu trúc hệ thống phần cứng

Trong thiết kế robot, các giải pháp thiết kế đều được phát triển dựa trên

kế đáp ứng các chỉ tiêu về chức năng, yêu cầu của các thông số kỹ thuật cho

trước là quá trình vừa trực quan vừa có tính hệ thống Quá trình này nhằm

từng bước tiếp cận đến giải pháp thiết kế tối ưu

Giải pháp thiết kế robot theo nguyên tắc chia tách hệ thống robot thành các

cụm, khối, module để phân tích, so sánh, đánh giá chung sau đó xây dựng

thành hệ thống tổng thể hoàn chỉnh Đa phần các hệ thống robot đều được cấu

trúc ở dạng module hóa Trên cơ sở đó nhóm đã xây dựng sơ đồ cấu trúc hệ

thống phần cứng robot như hình 3.2

Hình 3-2 Sơ đồ kết nối phần cứng

Lidar, IMU,… Tính toán vị trí, thiết lập quỹ đạo chuyển động từ đó gửi tín

hiệu xuống cho bộ base controller để điều khiển cho tầng dưới Xử lý ảnh đầu

vào thể thực hiện phát hiện

- Lidar: Cảm biến laser quét 360 độ trong không gian, cũng cấp dữ liệu về

không gian xung quanh cho bộ xử lý của robot

RASPBERRY PI 4 LIDAR

ĐỘNG CƠ TRÁI

ĐỘNG CƠ PHẢI

MODULE ĐIỀU KHIỂN ĐÔNG CƠ

- Module điều khiển động cơ: Có chức năng điều khiển tốc độ động cơ thông

qua phương pháp PWM và đảo chiều động cơ

- Động cơ: Cung cấp động lực giúp robot di chuyển

- Nguồn 12V: Cung cấp năng lượng chính cho robot hoạt động

- Nguồn 5V: Cung cấp năng lượng cho Raspberry Pi 4 hoạt động

3.3 Thiết kế, tính chọn các module phần cứng

3.3.1 Lựa chọn mô hình cơ khí

di chuyển tương đối bằng phẳng Để đơn giản trong thiết kế và điều khiển, ta

chọn mô hình robot di chuyển bằng bánh xe

Hình 3-3 Mô hình robot dạng hai bánh chủ động

Ta chọn mô hình cơ khí gồm 2 bánh chủ động hai bên và 2 bánh tự lựa

trước sau cho robot Trục nối giữa 2 bánh chủ động trùng với trọng tâm robot

để dễ dàng cho việc tính toán sau này

Ưu điểm: Cấu hình 4 bánh là ổn định nhất, dễ dàng di chuyển và thay đổi

hướng với tốc độ lớn, chịu tải trọng lớn và khả năng giữ thăng bằng tốt

Nhược điểm: 4 bánh xe sẽ khó cho việc các bánh cùng nằm trên một mặt

phẳng

3.3.2 Lựa chọn bánh xe

Từ lựa chọn mô hình cơ khi như trên, ta tiến hành lựa chọn bánh xe

Bánh xe là 1 bộ phận kết cấu chính của robot Bánh xe chịu toàn bộ trọng

tải của robot, nâng đỡ robot Bánh xe còn giúp cho toàn bộ kết cấu xe có thể

phận truyền động và chuyển động quay Nó bao gồm bánh chủ động được dẫn

động bởi hai động cơ độc lập Hai bánh tự lựa được lắp ở hai bên mục đích để

xe không bị thừa bậc tự do và trong tâm của xe luôn nằm ở chính giữa xe

Theo yêu cầu bài toán có được khối lượng lớn nhất của robot là:

Trong đó: - m0 là khối lượng của robot [kg];

- m1 là khối lượng của tải [kg];

Vậy để lựa chọn bánh xe thỏa mãn yêu cầu ta cần phải lựa chọn bánh xe có tải

Cỡ trục 8mm

3.3.3 Lựa chọn động cơ

Động cơ là bộ phận chính dẫn động toàn bộ robot di chuyển Với yêu

cầu đặt ra ở trên và mô hình với bánh xe đã chọn thì động cơ một chiều là lựa

chọn tối ưu nhất cho đồ án vì dễ điều khiển và hoạt động êm nhẹ

Cần tính toán và lựa chọn động cơ phù hợp với loại bánh xe đã chọn trong

mục 3.3.2 Để tính toán lựa chọn các thông số động cơ thích hợp, cần tính toán

được công suất tối thiểu mà động cơ cần Do đó, cần biết các yêu cầu:

- Kết cấu động học của cơ cấu truyền động: loại truyền động (truyền động

trực tiếp, đai truyền, truyền động bánh răng, xích…)

- Đặc điểm tải trọng: đặc điểm khối lượng, lực hoặc mô-men tải (không đổi,

quy luật thay đổi, tải trọng lớn nhất), vị trí phân bố tải trọng

- Yêu cầu động học: đặc điểm chuyển động theo thời gian (quỹ đạo, vận

tốc, gia tốc)

Từ những yêu cầu như trên, thực hiện phân tích và tính toán công suất

tối thiểu của động cơ Trên cơ sở đó, tiến hành lựa chọn động cơ có công suất,

kích thước và cách lắp đặt phù hợp Tính chọn động cơ điện cho bánh xe

Xem xét trường hợp điển hình khi robot di chuyển leo lên dốc Ở trạng

thái chuyển động đang xem xét, giả thiết bỏ qua gia tốc của robot và lực cản

của không khí, Robot chịu tác dụng của hệ lực: trọng lực của robot, lực ma sát

động cơ Biểu diễn trên hình 3.5

 Các bước thực hiện:

- Tính công suất động cơ

- Chọn động cơ

Thông số ban đầu của xe tự hành:

- R: bán kính bánh xe, R = 0,0475 m;

- v: vận tốc di chuyển lớn nhất của robot, v = 0,5 m/s;

- a: gia tốc lớn nhất của robot, a = 0,8m/s2 ;

- m: khối lượng robot, ước tính m = 15 kg;

- Fms : Lực ma sát giữa các bánh xe và mặt đường

𝐹𝑚𝑠 = μ N Với μ là hệ số mà sát lăn phụ thuộc chất nền và chất liệu bánh robot, bánh

robot bằng cao su và nền gạch, ta có 𝜇= 0,02 ;

- Độ dốc tối đa của đường: 10 độ

Phân tích lực:

- Chọn hệ quy chiếu Oxy như hình vẽ

- Coi toàn bộ khối lượng xe tập trung tại tâm xe Và do hai bánh tự lựa hai

bên không sinh công nên coi mỗi bánh xe có động cơ phải chịu một nửa trọng

lượng của toàn robot

- Các lực tác dụng lên robot: lực đẩy tạo bởi hai động cơ F , trọng lực P , tổng

lực ma sát Fms (bằng tổng lực ma sát lăn trên bốn bánh xe), phản lực từ mặt

đường N

Hình 3-5 Mô hình tính toán động cơ cho robot

[3.3]

Khi xe chuyển động lên dốc với gia tốc a , theo định luật 2 Newton, ta

Từ phương trình [3.6], suy ra mô men mà mỗi động cơ phải tạo ra trên trục

bánh xe, để sinh ra lực đẩy là: