Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập Đề cương ôn tập
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Đặt vấn đề
Ngày nay, với sự gia tăng dân số toàn cầu, ngành vận tải cần nhanh chóng phát triển về thông tin hóa và di động hóa Sự xuất hiện của công nghệ AI trong những năm gần đây đã thúc đẩy sự phát triển thông minh của ngành công nghiệp này, đặc biệt là khả năng của các ứng dụng quản lý đội xe và vận tải sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh.
AI và các ứng dụng lái xe tự động không người lái đang trở thành hiện thực, đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới trong ngành logistics.
Tốc độ và an toàn là yếu tố quan trọng trong nâng cấp hiệu suất vận chuyển, vì vậy nhiều nhà khai thác vận tải lớn đã bắt đầu áp dụng hệ thống điện tử và di động hơn 10 năm trước Gần đây, họ tiếp tục ứng dụng công nghệ đám mây, AI và 5G để phát triển các ứng dụng thông minh, quản lý đội xe một cách chính xác và giám sát hành vi lái xe, từ đó nâng cao hiệu quả giao hàng và an toàn khi lái xe.
Trong lĩnh vực nghiên cứu xe tự hành, việc tạo ra quỹ đạo chuyển động tối ưu là một thách thức quan trọng mà các nhà nghiên cứu đang tập trung giải quyết Quỹ đạo này cần đáp ứng các tiêu chí như di chuyển trơn mịn, mang lại sự thoải mái và hiệu suất năng lượng tốt, đồng thời phải đối phó với các yếu tố môi trường và tình huống phức tạp trong giao thông Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về vấn đề này, nhưng đây vẫn là lĩnh vực nghiên cứu mở và thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng khoa học Tại Việt Nam, công nghệ tự hành được xem là công nghệ cao và được Chính phủ khuyến khích phát triển.
Hình 1 1: Hệ thống xe tự hành trong nhà kho
Xe tự hành áp dụng nhiều công nghệ và thiết bị để nhận diện môi trường xung quanh Hệ thống điều khiển sẽ phân tích thông tin thu thập được, từ đó điều chỉnh hướng di chuyển một cách phù hợp, giúp lập kế hoạch hiệu quả cho hành trình đến đích mong muốn.
Xe tự hành cần được thiết kế để di chuyển hiệu quả trong môi trường phức tạp, bao gồm việc xử lý các chướng ngại vật và tuân thủ quy định phân loại hàng hóa Đồng thời, hệ thống cũng phải có khả năng phản ứng linh hoạt trước các tình huống phát sinh trong quá trình bốc và phân loại hàng, nhằm giảm thiểu lỗi bốc nhầm hàng.
Tình hình về đề tài
Tính đến nay, Việt Nam đã trải qua bốn cuộc cách mạng công nghiệp, với cuộc cách mạng 4.0 đang phát triển mạnh mẽ Theo Tạp chí Thương mại quốc tế, xu hướng logistics hiện nay chú trọng vào việc tối ưu hóa quy trình và ứng dụng công nghệ tiên tiến.
5 yếu tố chính bao gồm: Số hóa dữ liệu và khả năng hiển thị, Reshoring và Nearshoring,
Giá dầu diesel đang tăng cao, điều này thúc đẩy nhu cầu về vận chuyển bền vững Trong bối cảnh này, tự động hóa trở thành yếu tố then chốt trong hoạt động của các nhà kho, đặc biệt là trong việc xử lý, phân loại và vận chuyển hàng hóa tại các kho thương mại điện tử.
Thương mại điện tử tại Việt Nam dự báo sẽ tăng trưởng 300%, từ 13 tỷ USD năm 2021 lên 39 tỷ USD vào năm 2025, với logistics là yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển này Quy trình giao nhận hàng hóa được tối ưu hóa về chất lượng và thời gian chính là động lực tăng trưởng Các kho thương mại điện tử thường xuyên phải xử lý số lượng đơn hàng lớn trong thời gian ngắn, do đó, nâng cao tỷ lệ tự động hóa trong quy trình vận hành kho là rất quan trọng Hiện nay, một số kho tại Việt Nam đã áp dụng công nghệ tự động trong việc chia chọn hàng hóa, nhưng vẫn còn nhiều hoạt động phụ thuộc vào nhân công Do đó, việc ứng dụng tự động hóa trong các nhà kho thương mại điện tử là yếu tố hàng đầu để nâng cao năng suất và tiết kiệm thời gian xử lý đơn hàng.
Các công ty trong nước đang nghiên cứu và ứng dụng robot tự hành nhằm giảm giá thành và nắm bắt công nghệ mới Tuy nhiên, hạn chế về công nghệ sản xuất ảnh hưởng đến quy mô và chất lượng sản phẩm robot Năm 2013, công ty Changsing Việt Nam đã triển khai AGV để vận chuyển hàng tự động trong quy trình sản xuất giày, dự án này được thực hiện bởi nhóm AZauto từ trường Đại học Lạc Hồng Hệ thống dẫn đường của AGV sử dụng line từ trường và RFID để nhận diện khúc cua cũng như vị trí sạc bình AGV có trọng lượng 150 kg và có khả năng kéo hàng lên đến 400 kg, với tốc độ di chuyển khoảng 0,5 m/s.
Hình 1 2: Smart AGV trong công ty Changsing Việt Nam 1.2.2.Tình hình nước ngoài
Robot tự hành trong nhà xưởng đã được nghiên cứu và phát triển từ lâu, với nhiều ứng dụng đa dạng nhờ vào việc tích hợp các công nghệ mới nhất, điển hình là Kiva Robot Kiva Robot, được sản xuất bởi Amazon Robotics (Mỹ), có khả năng nhận và thực hiện đơn hàng, hoàn thành nhiệm vụ và tự động nhận nhiệm vụ mới sau khi sạc pin Với khối lượng khoảng 150 kg, robot này có thể nâng kệ hàng lên đến 320 kg và di chuyển trong kho với vận tốc tối đa 1 m/s.
Hình 1 3: Kiva Robot nâng kệ hàng
Nhật Bản đang đối mặt với tình trạng dân số già hóa, dẫn đến thiếu hụt nhân công trong các kho hàng và nhà máy Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học đã phát triển robot AMR (Autonomous Mobile Robot), một loại robot có khả năng di chuyển tự động trong môi trường mà không cần sự giám sát của con người hoặc một lộ trình cố định.
AMR robot là một loại robot rất tinh vi, có khả năng hiểu được môi trường xung quanh nó nhờ các cảm biến được cài đặt, cho phép nó:
Thực hiện nhiệm vụ của mình một cách hiệu quả nhất và đi con đường ngắn nhất có thể
Tránh va chạm với các chướng ngại vật cố định (chẳng hạn như các cấu trúc cố định, các kệ, máy trạm, v.v.)
Tránh va chạm với các chướng ngại vật đang di chuyển (chẳng hạn như người điều khiển, xe nâng, v.v.).
Hình 1 4: Robot AMR đang phân loại và xếp hàng trong kho
Các công nghệ quản lý kho hiện nay, như AGV, thực hiện các chức năng tương tự, nhưng chỉ có AMR mới sở hữu sự linh hoạt cần thiết để lựa chọn con đường tối ưu và an toàn nhất trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
Khi kết hợp với hệ thống kiểm soát kho hàng, robot AMR sử dụng công nghệ thị giác máy để tự động tính toán các tuyến đường tối ưu, nâng cao hiệu quả và năng suất làm việc Bằng cách phân tích hình ảnh từ camera, hệ thống này có khả năng phân loại hàng hoá một cách chính xác.
AMR có khả năng thực hiện đa dạng nhiệm vụ trong kho như vận chuyển, lấy hàng, giao hàng và sắp xếp hàng hóa, đồng thời hoạt động hiệu quả trong các môi trường nguy hiểm hoặc độc hại.
Khái quát về AI
1.3.1 Khái niệm và lịch sử ra đời của AI
Trí tuệ nhân tạo là gì ?
Trí tuệ nhân tạo (AI) hay còn gọi là công nghệ AI, là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính, nhằm mục tiêu tự động hóa các hành vi thông minh của máy tính giống như con người Hiện nay, thuật ngữ này thường được sử dụng để chỉ các máy tính có mục đích cụ thể và ngành khoa học nghiên cứu lý thuyết cũng như ứng dụng của AI Các loại trí tuệ nhân tạo hiện tại chủ yếu được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như điều khiển ngôi nhà, nhận diện hình ảnh, xử lý dữ liệu y tế để xây dựng phác đồ điều trị, tự học hỏi, và trả lời các câu hỏi liên quan đến chẩn đoán bệnh hoặc sản phẩm của công ty.
Công nghệ A là lập trình máy tính để mô phỏng hoạt động của con người, giúp cho các thiết bị vô tri như máy tính và robot có khả năng hoạt động nhờ vào trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được xem là một hình thức lập trình máy tính, nhưng khác biệt ở chỗ nó ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ con người trong các quá trình xử lý.
Trí tuệ nhân tạo (AI) khác biệt với lập trình logic truyền thống nhờ vào việc sử dụng các hệ thống học máy (machine learning), cho phép mô phỏng trí tuệ con người trong những tác vụ mà máy tính thường gặp khó khăn hơn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trang bị cho máy tính khả năng tương tự như con người, bao gồm khả năng suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, giao tiếp thông qua việc hiểu ngôn ngữ và tiếng nói, cùng với khả năng học hỏi và tự thích nghi với môi trường.
Trí thông minh nhân tạo, mặc dù mang nghĩa rộng như trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng, là một trong những lĩnh vực quan trọng của tin học Nó liên quan đến khả năng học hỏi, hành vi và sự thích ứng thông minh của máy móc.
Lịch sử ra đời của AI
Trí tuệ nhân tạo (AI) lần đầu tiên được giới thiệu vào mùa hè năm 1956 bởi nhà khoa học máy tính John McCarthy tại Hội nghị Dartmouth, nhằm mô tả lĩnh vực nghiên cứu về việc phát triển các máy móc thông minh có khả năng bắt chước hành vi của con người.
Kể từ khi ra đời, trí tuệ nhân tạo đã phát triển mạnh mẽ và trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống hiện đại, xuất hiện trong nhiều lĩnh vực như học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và robot.
Từ năm 1950 đến 1965, các nhà khoa học như John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell và Herbert Simon, cùng với sinh viên, đã phát triển các chương trình máy tính có khả năng giải quyết bài toán đại số, chứng minh định lý và giao tiếp bằng tiếng Anh.
Trong giai đoạn này, có một số thành tựu đáng chú ý như chương trình chơi cờ của Samuel, chương trình lý luận Logic của Newell & Simon, và chương trình chứng minh các định lý hình học của Gelernter.
Bước sang thập niên 60, nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo chủ yếu tập trung vào biểu diễn tri thức và giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên giữa người và máy tính, nhưng đều thất bại do hạn chế của công nghệ thời đó Tuy nhiên, niềm hy vọng về AI được hồi sinh vào năm 1997 sau trận đấu lịch sử giữa kiện tướng cờ vua Garry Kasparov và máy tính DeepBlue của IBM.
Năm 2015, sự phát triển của nền tảng điện toán đám mây với chi phí hợp lý, cùng với nguồn dữ liệu phong phú và các công cụ phát triển phần mềm giá rẻ đã tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà nghiên cứu Nhờ vào những yếu tố này, nghiên cứu về công nghệ học hỏi cho máy tính, hay còn gọi là mạng thần kinh, đã trở nên dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn rất nhiều.
Mảnh đất AI đã thu hút sự quan tâm của nhiều ông lớn như Facebook, Google và Microsoft, cùng nhau nghiên cứu và phát triển sản phẩm, mở ra kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng để nâng cao an toàn và hiệu quả trong lĩnh vực vận tải bằng cách tối ưu hóa lộ trình, giảm thiểu thời gian giao hàng và đề xuất các chiến lược vận tải hợp lý AI cũng có vai trò quan trọng trong việc điều khiển và giám sát các phương tiện tự lái như ô tô và máy bay không người lái Hơn nữa, khả năng phân tích và dự báo tình hình giao thông của AI giúp đưa ra các lộ trình và phương án vận chuyển tối ưu, góp phần cải thiện hiệu suất vận tải.
Vào năm 2016, Otto, công ty phát triển xe tự lái của Uber, đã thành công trong việc vận chuyển 50.000 lon bia Budweiser bằng xe tự lái trên quãng đường 193 km Theo dự đoán của Gartner, trong tương lai, các xe sẽ có khả năng kết nối với nhau qua Wifi, giúp tối ưu hóa lộ trình vận tải.
Hình 1 5:AI trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để nâng cao an toàn và hiệu quả của việc vận tải
Xe tự hành AGV
Xe tự hành AGV, hay còn gọi là Robot AGV (Automation Guided Vehicle), là loại xe sử dụng công nghệ dẫn đường để tự động vận chuyển hàng hóa và nguyên vật liệu đến các địa điểm đã được chỉ định mà không cần sự can thiệp của con người Chúng còn được biết đến với tên gọi Robot kéo hàng hoặc Robot vận chuyển hàng tự động.
Xe tự hành AGV đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển nhà máy thông minh và tự động hóa trong công nghiệp Hiện nay, AGV được ứng dụng rộng rãi trong việc vận chuyển nguyên vật liệu cho nhiều ngành nghề, bao gồm công nghiệp ô tô, điện tử, logistics, dược phẩm, y tế và hàng tiêu dùng.
Hình 1 11 Xe tự hành AGV
1.4.2 Cấu trúc cơ bản của xe tự hành
Cấu trúc robot AGV gồm có ba phần chính: phần cơ khí, phần điện tử và phần phần mềm:
- Phần cơ khí bao gồm khung xe, bánh xe, động cơ và các thiết bị nâng hạ hoặc kéo đẩy hàng hóa.
- Phần điện tử bao gồm pin, bộ điều khiển, cảm biến và các thiết bị giao tiếp.
- Phần phần mềm bao gồm các chương trình điều khiển robot AGV theo các tuyến đường được xác định trước hoặc theo các yêu cầu của người dùng.
Các loại cảm biến của robot AGV
- Sử dụng các dải nam châm được gắn dưới sàn nhà để tạo ra một tuyến đường cho robot AGV.
Robot AGV sử dụng tín hiệu vô tuyến từ các thiết bị gắn trên trần nhà hoặc xe để xác định khoảng cách và góc giữa chúng với thiết bị Đồng thời, robot cũng áp dụng cảm biến quang học để nhận diện các vạch sơn hoặc mã vạch dán trên sàn nhà, giúp tăng cường khả năng định vị và điều hướng chính xác.
- Sử dụng các cảm biến laser để quét môi trường xung quanh và so sánh với một bản đồ số đã lưu trước.
- Cảm biến tiệm cận chống va đập
- Cảm biến siêu âm giúp tránh vật cản
Các bộ phận quan trọng khác
- Thiết bị vận chuyển sử dụng Động cơ chạy bằng Pin hoặc Acquy có thể tự động sạc
- Bộ điều khiển: Bộ xử lý điều khiển trung tâm
- Màn hình HDMI hiển thị giao diện người dùng
AGV (Automated Guided Vehicle) là phương tiện tự hành sử dụng phần mềm và cảm biến để điều hướng Hiện nay, AGV đang được phát triển mạnh mẽ với ba phương thức hoạt động chính: điều hướng, chỉ đạo và kiểm soát Việc điều hướng AGV có thể được thực hiện thông qua một hoặc nhiều cơ chế khác nhau.
- Băng dẫn hướng từ tính: một số AGV có cảm biến từ tính và đi theo đường bằng băng từ tính.
Điều hướng mục tiêu bằng laser là phương pháp sử dụng băng phản xạ gắn trên các vật thể như tường, máy cố định và cột điện Các xe tự hành (AGV) được trang bị bộ phát và thu laser, cho phép chúng định vị và di chuyển chính xác nhờ vào việc phản xạ tia laser từ băng.
Điều hướng quán tính, hay còn gọi là con quay hồi chuyển, là công nghệ cho phép xe tự hành (AGV) hoạt động hiệu quả Hệ thống máy tính điều khiển AGV với sự hỗ trợ từ bộ phát được nhúng vào tầng cơ sở, giúp xác định lộ trình di chuyển cho AGV một cách chính xác.
Hình 1 12 Xe tự hành đạng chuyển động bằng phần mềm và cảm biến b Điều khiển hệ thống lái
Hệ thống lái AGV sử dụng hai phương pháp chính: điều khiển vi sai tốc độ và điều khiển bánh lái Điều khiển vi sai tốc độ cho phép kiểm soát hai bánh dẫn động độc lập, với mỗi bánh quay ở tốc độ khác nhau để thực hiện các chuyển động tiến hoặc lùi Trong khi đó, điều khiển bánh lái giúp AGV chuyển hướng một cách chính xác và mượt mà, thích hợp cho các ứng dụng kéo và có thể được điều khiển bởi người vận hành.
Hệ thống lái kết hợp là sự kết hợp giữa kiểm soát tốc độ vi sai và kiểm soát bánh lái, cho phép AGV hoạt động hiệu quả hơn Mỗi AGV được trang bị hai động cơ lái và truyền động độc lập, giúp tận dụng tối đa ưu điểm của cả hai phương thức lái này.
1.4.4 Phân loại a Xe tự hành AGV dạng chở
Xe tự hành AGV dạng chở (Unit Load) được trang bị thiết bị vận chuyển hàng hóa, cho phép nhận và trả hàng một cách thuận tiện Các Robot AGV sẽ tự động di chuyển đến các điểm đã được lập trình sẵn, giúp tối ưu hóa quy trình logistics và nâng cao hiệu quả vận chuyển.
Một số đặc điểm của AGV dạng chở:
- Vận chuyển hàng nhanh chóng, linh hoạt không cần phải thiết bị chuyển hàng
- Phù hợp với việc vận chuyển các hàng hóa nhỏ gọn, trọng lượng nhẹ như: Đồ chơi, linh kiện điện tử, chi tiết ô tô…
Robot AGV là một giải pháp vận chuyển điều phối hàng hóa nhanh chóng và chính xác.
Xe tự hàng có tải trọng lớn nhất lên đến 3000 kg.
Robot tự hành AGV giúp giảm chi phí nhân công trực tiếp nhờ khả năng hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của công nhân Đây là giải pháp vận chuyển tự động hàng hóa hiệu quả, đáp ứng tốt khối lượng hàng hóa lớn với tải trọng cao.
Xe tự hành AGV hoạt động với hệ thống lập trình chính xác và an toàn, sử dụng máy ảnh và cảm biến để phát hiện vật cản trong quá trình vận chuyển nguyên vật liệu AGV hỗ trợ con người làm việc trong các môi trường độc hại, nóng hoặc lạnh, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho người lao động.
Robot tự hành AGV giúp tăng cao năng suất lao động nhờ vào việc được lập trình với độ chính xác cao, đảm bảo quá trình vận chuyển diễn ra mà không gặp lỗi hay sai sót Hơn nữa, AGV có khả năng hoạt động liên tục 24/7 mà không gặp vấn đề gì.
Các xe AGV cho phép người dùng dễ dàng thay đổi và mở rộng modul, đáp ứng linh hoạt các yêu cầu như nâng cấp, giảm tải trọng và điều chỉnh quãng đường di chuyển.
Dễ dàng tích hợp với hệ thống quản lý sản xuất như ERP, MES,… tạo nên chu trình quản lý xuyên suốt cho mỗi nhà máy
Xe tự hành AGV đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực sản xuất, bao gồm nhà máy, dây chuyền lắp ráp, kho thông minh, kho thương mại điện tử, logistics, bệnh viện, trung tâm thương mại và siêu thị.
- Sản xuất – cung ứng vật tư: Phân phối bán thành phẩm, sản phẩm giữa các khâu của dây chuyền sản xuất, lắp ráp.
Xe tự hành AGV được sử dụng để vận chuyển và loại bỏ chất thải, bao gồm các thùng, sọt và giỏ chất thải rắn cùng thùng chất thải lỏng Chúng hoạt động từ các khu vực gia công, chế biến đến khu vực tập kết rác thải theo lộ trình đã được lập sẵn, giúp tối ưu hóa quy trình tái chế và quản lý chất thải.
- Thực hiện công tác lưu kho: được sử dụng để vận chuyển các sản phẩm từ cuối dây chuyền sản xuất về kho tập kết một cách tự động.
NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH VÀ PHẦN MỀM PHỤ TRỢ
Ngôn ngữ lập trình
Ngôn ngữ lập trình Python, do Guido van Rossum phát triển vào cuối năm 1990, tương tự như Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk và Tcl Python được phát triển trong khuôn khổ một dự án mã nguồn mở dưới sự quản lý của tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundation Ban đầu, Python được thiết kế để chạy trên nền tảng Unix, nhưng đã mở rộng ra nhiều hệ điều hành khác như MS-DOS, MAC OS, OS/2, Windows, Linux và các hệ điều hành Unix khác Python có khả năng thực hiện nhiều tác vụ đa dạng.
- Lập trình ứng dụng web.
- Khoa học và tính toán.
- Tạo nguyên mẫu phần mềm.
- Ngôn ngữ tốt để dạy lập trình.
- Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch (interpreted).
- Cộng đồng lớn, hỗ trợ tốt
- Python là ngôn ngữ ưa thích trong ngành khoa học về dữ liệu (data science), trí tuệ nhân tạo, machine learning.
- Python là ngôn ngữ dễ học, dễ hiểu.
- Python có tương thích cao (highly portable).
- Python là một ngôn ngữ có cấu trúc rõ ràng, cú pháp ngắn gọn.
- Đặc biệt, ngôn ngữ lập trình Python với tốc độ xử lý cực nhanh.
Một ứng dụng Python có thể bao gồm nhiều tập tin khác nhau, trong đó các tập tin chứa mã lệnh Python có đuôi mở rộng là py.
Mã lệnh Python được xây dựng dựa trên các quy tắc cụ thể của ngôn ngữ Python Chúng ta sẽ khám phá những quy tắc này trong các bài học sắp tới.
Bên cạnh những ứng dụng thực tế nổi bật trên, ngôn ngữ lập trình Python còn được sử dụng để:
- Làm web: Django framework Udacity, youtube, dropbox được xây dựng (một phần lớn) sử dụng python.
Pygame là một thư viện phổ biến để phát triển game bằng Python Gần đây, một trò chơi nổi bật do người Việt phát triển mang tên Millia 44 đã thu hút sự chú ý, đặc biệt trong cộng đồng yêu thích anime, manga và văn hóa Việt Nam Mặc dù Python không phải là ngôn ngữ lập trình tối ưu nhất cho việc phát triển game, nhưng nó vẫn được sử dụng để tạo ra những sản phẩm thú vị.
- Máy học: Theano, tensorflow, scikit-learn
- Khoa học máy tính: Python Opencv, numpys, panda, scipy
- Lập trình cho bo mạch: Ardruino, raspberry pi.
Ngôn ngữ C, được phát triển bởi Dennis M Ritchie vào năm 1972 tại Bell Telephone lab, là một ngôn ngữ lập trình máy tính theo câu lệnh và thủ tục, chủ yếu phục vụ cho mục đích chung Ngôn ngữ này đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển Hệ điều hành UNIX và hiện nay là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, cùng với Java, được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng lập trình viên hiện đại.
Trong ngôn ngữ lập trình C, có nhiều loại token khác nhau, bao gồm từ khóa, định danh, hằng số, chuỗi và ký tự Chẳng hạn, dòng lệnh C sau đây chứa 5 token: printf("Hello, World! \n");.
Các token riêng rẽ như sau: printf
#include int main() { printf("Hello!, \n"); printf("dừng lại!"); return 0;
Ngôn ngữ C là một ngôn ngữ bậc trung, được sử dụng để:
- Kết hợp với Assembly để viết các trình điều khiển.
- Viết ra các ngôn ngữ khác.
- Sử dụng để viết các hệ thống core.
Phần mềm hỗ trợ
Raspbian là một hệ điều hành miễn phí dựa trên Debian, được tối ưu hóa cho phần cứng của Raspberry Pi Hệ điều hành này cung cấp đầy đủ các chương trình và tiện ích cơ bản cho người dùng, đồng thời được hỗ trợ chính thức bởi nền tảng Raspberry Raspbian nổi bật với hiệu năng nhanh chóng và có hơn 35.000 gói phần mềm sẵn có.
Hình 2 2:Hệ điều hành Raspbian
Cài đặt hệ điều hành Raspbian:
Để bắt đầu, bạn cần chuẩn bị một đầu đọc thẻ nhớ và thẻ nhớ MicroSD có dung lượng tối thiểu 8GB Nên lựa chọn thẻ MicroSDHC chất lượng cao với tốc độ đọc ghi nhanh và độ bền tốt, vì nó sẽ hoạt động tương tự như ổ cứng trên máy tính.
Bước 2: Tải phần mềm Raspberry Pi Imager tương thích với hệ điều hành tại: Raspberry Pi OS – Raspberry Pi và cài đặt.
Bước 3: Kết nối thẻ nhớ với máy tính qua đồ đọc ghi thẻ, mở phần mềm Raspberry PiImager.
Step 4: In the Raspberry Pi Imager software, select the Raspbian operating system For testing purposes, it's recommended to choose the Raspberry Pi OS (32-bit) as the suggested operating system Next, select the drive containing the memory card for the operating system installation (Storage) and click "Write."
Bước 5: Chờ thông báo hoàn tất, lấy thẻ nhớ cắm vào khe thẻ nhớ của Raspberry
Pi là đã có thể sử dụng.
XAMPP là bộ công cụ phát triển ứng dụng web, giúp thiết lập môi trường phát triển cục bộ một cách dễ dàng Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng, thử nghiệm và kiểm tra ứng dụng web trên máy tính cá nhân mà không cần kết nối Internet, mang lại sự tiện lợi và hiệu quả trong quá trình phát triển.
XAMPP là một giải pháp tích hợp cung cấp các thành phần thiết yếu như máy chủ web Apache, hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL, và ngôn ngữ lập trình PHP cùng Perl Với XAMPP, người dùng có thể dễ dàng tạo và quản lý cơ sở dữ liệu, phát triển ứng dụng web động và tĩnh, thực hiện các kịch bản phía máy chủ, cũng như thiết lập các máy chủ ứng dụng Java thông qua Tomcat.
XAMPP là công cụ lý tưởng cho học tập, phát triển và kiểm thử ứng dụng web trước khi triển khai Với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, XAMPP hỗ trợ cả lập trình viên mới và những chuyên gia trong lĩnh vực phát triển web.
Hình 2 3:Xampp Các thành phần chính của XAMPP
Apache là một máy chủ web mã nguồn mở nổi tiếng, đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phục vụ các trang web, ứng dụng cũng như tệp tĩnh cho các yêu cầu từ các máy tính khác nhau trong mạng.
MySQL là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu (RDBMS) mạnh mẽ và phổ biến, được sử dụng rộng rãi để lưu trữ và quản lý dữ liệu cho các ứng dụng web Hệ thống này cho phép người dùng dễ dàng tạo, sửa đổi và truy vấn cơ sở dữ liệu.
PHP là ngôn ngữ lập trình phía máy chủ phổ biến, thường được sử dụng để phát triển các ứng dụng web động Nó cho phép xử lý biểu mẫu, tạo trang web động và tương tác hiệu quả với cơ sở dữ liệu.
Perl là một ngôn ngữ lập trình kịch bản mạnh mẽ, tích hợp trong XAMPP, hỗ trợ phát triển và thử nghiệm ứng dụng phía máy chủ phpMyAdmin là công cụ quản lý cơ sở dữ liệu web với giao diện đồ họa, giúp người dùng dễ dàng quản lý cơ sở dữ liệu MySQL qua trình duyệt.
FileZilla FTP Server :Đây là một dịch vụ máy chủ FTP (File Transfer Protocol) cho phép bạn truyền tải tệp và dữ liệu qua mạng một cách an toàn.
Mercury Mail Server is an email server that utilizes the SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) and POP3 (Post Office Protocol) to facilitate testing of sending and receiving emails from development applications.
Tomcat là một máy chủ ứng dụng web và dịch vụ Java Servlet, cho phép phát triển và triển khai ứng dụng Java trong môi trường phát triển cục bộ Một trong những ưu điểm của XAMPP là sự dễ dàng trong việc cài đặt và cấu hình, giúp lập trình viên nhanh chóng bắt đầu với các dự án phát triển web.
XAMPP cung cấp một môi trường phát triển hoàn chỉnh với sự tích hợp của máy chủ web Apache, hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL, ngôn ngữ lập trình PHP và Perl, cùng các công cụ quản lý như phpMyAdmin, giúp người dùng dễ dàng xây dựng và kiểm thử ứng dụng web.
XAMPP cho phép cài đặt và quản lý dễ dàng với quy trình cài đặt đơn giản cùng giao diện quản lý thân thiện Người dùng có thể nhanh chóng thiết lập môi trường phát triển cục bộ mà không cần cấu hình từng thành phần riêng lẻ.
XAMPP hỗ trợ đa nền tảng, có sẵn cho các hệ điều hành như Windows, macOS và Linux, giúp bạn dễ dàng phát triển ứng dụng trong nhiều môi trường khác nhau.
THỰC THI THIẾT KẾ
Thiết kế phần cứng
3.1.3 Linh kiện sử dụng a ESP32
WiFi: 2.4 GHz hỗ trợ chuẩn 802.11 b/g/n Điện áp hoạt động: 3.3V Điện áp vào: 5V thông qua cổng USB
Số chân I/O: 11 (tất cả các chân I/O đều có Interrupt/PWM/I2C/One-wire, trừ chân D0)
Số chân Analog Input: 1 (điện áp vào tối đa 3.3V)
Giao tiếp: Cable Micro USB
Hỗ trợ bảo mật: WPA/WPA2
Tích hợp giao thức TCP/IP
Lập trình trên các ngôn ngữ: C/C++, Micropython, NodeMCU – Lua
Bảng phát triển NodeMCU ESP8266 tích hợp modul ESP-12E, được trang bị chip ESP8266 với bộ vi xử lý Tensilica Xtensa 32-bit LX106 RISC Bộ vi xử lý này không chỉ hỗ trợ RTOS mà còn hoạt động với tần số xung nhịp có thể điều chỉnh từ 80MHz đến 160MHz.
NodeMCU trang bị 128 KB RAM và 4 MB bộ nhớ Flash, cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu và chương trình hiệu quả Với sức mạnh xử lý cao, tích hợp Wi-Fi và Bluetooth cùng với tính năng Điều hành Ngủ sâu, NodeMCU là lựa chọn lý tưởng cho các dự án IoT.
NodeMCU có thể được cấp nguồn bằng giắc cắm Micro USB và chân VIN (Chân nguồn cung cấp bên ngoài) Nó hỗ trợ giao diện UART, SPI và I2C.
Module Wifi Node MCU ESP8266 (CH340) là phiên bản NodeMCU sử dụng IC nạp CH340 giá rẻ từ Lolin, với bộ xử lý trung tâm là module Wifi SoC ESP8266 Kit này có thiết kế thân thiện, dễ sử dụng và cho phép lập trình trực tiếp thông qua trình biên dịch của Arduino, giúp đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng trên ESP8266.
Mô-đun Wifi Node MCU ESP8266 (CH340) là giải pháp lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu kết nối, thu thập dữ liệu và điều khiển qua sóng Wifi, đặc biệt trong lĩnh vực Internet of Things (IoT).
Sơ đồ các chân điều khiển
:Sơ đồ khối các chân modul ESP8266
- Micro-USB: NodeMCU có thể được cấp nguồn qua cổng USB
- 3.3V: 3.3V quy định có thể được cung cấp cho chân này để cấp nguồn cho bo mạch
- Vin: Nguồn điện bên ngoài
A0 Được sử dụng để đo điện áp tương tự trong khoảng 0-3,3V
EN, RST Chốt và nút đặt lại bộ vi điều khiển
NodeMCU có sẵn bốn chân để giao tiếp SPI.
NodeMCU có 16 chân đầu vào-đầu ra mục đích chung trên bo mạch của nó
NodeMCU có hai giao diện UART, UART0 (RXD0 & TXD0) và UART1 (RXD1 & TXD1) UART1 được sử dụng để tải lên phần sụn / chương trình.
NodeMCU có hỗ trợ chức năng I2C nhưng do chức năng bên trong của các chân này, bạn phải tìm chân nào là I2C. b Máy tính nhúng Raspberry Pi 4
Raspberry Pi 4B, ra mắt vào cuối tháng 6/2019, là sản phẩm mới nhất trong dòng máy tính nhúng Raspberry Pi Với vi mạch Broadcom BCM2711, Cortex-A72 (ARM v8) 4 nhân 64 bit, tốc độ xử lý đạt 1,5GHz, đây là vi mạch nhanh nhất trong dòng sản phẩm này Raspberry Pi 4B hỗ trợ hai cổng micro-HDMI, hai cổng USB 2.0, hai cổng USB 3.0, Wifi chuẩn IEEE 802.11ac với Dual-Band 2,4GHz và 5GHz, Bluetooth 5.0, cổng Ethernet Gigabit và PoE (Power over Ethernet).
:Raspberry Pi 4 Model B Thông số kỹ thuật của Raspberry Pi 4 Model B:
- Broadcom BCM2711, Quad core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC @ 1.5GHz.
- Có 3 lựa chọn RAM: 2GB, 4GB hoặc 8GB LPDDR4-2400 SDRAM.
- Wifi chuẩn 2.4 GHz và 5.0 GHz IEEE 802.11ac Bluetooth 5.0, BLE.
- 2 cổng USB 3.0 và 2 cổng USB 2.0.
- Chuẩn 40 chân GPIO, tương thích với các phiên bản trước.
- Hỗ trợ 2 cổng ra màn hình chuẩn Micro HDMI với độ phân giải lên tới 4K.
- Khe cắm Micro-SD cho hệ điều hành và lưu trữ.
- Nguồn điện DC 5V – 3A DC chuẩn USB-C.
- 5V DC via GPIO header (minimum 3A*).
- Hỗ trợ Power over Ethernet (PoE) (yêu cầu có PoE HAT).
:Tổng quan về Raspberry Pi 4 Model BMột số điểm nâng cấp của Raspberry Pi 4 Model B
- RAM DDR4 thay vì DDR2 như cũ.
- Có 2 cổng ra màn hình với độ phân giải 4K.
- Nguồn điện yêu cầu 5V – 3A thay vì 5V 2.5A như cũ.
- Bluetooth nâng cấp từ phiên bản 4.0 lên 5.0.
Raspberry Pi 4B được tích hợp sẵn một đầu nối có 40 chân chức năng, bao gồm:
Bảng điều khiển có 26 chân xuất/nhập đa chức năng (GPIO), trong đó một số chân được tích hợp các tính năng đặc biệt như PWM, UART, SPI và I2C Nó cũng bao gồm 2 chân ID cho I2C EEPROM, 2 chân nguồn 5V, 2 chân nguồn 3,3V và 8 chân GND.
:Vị trí của các chân chức năng của Raspberry Pi 4B
:Chức năng từng chân của Raspberry Pi 4B c Pi Camera
Camera Module V2 của Raspberry Pi cho phép quay video chất lượng cao và chụp ảnh tĩnh, rất dễ sử dụng cho người mới bắt đầu Nó cũng cung cấp nhiều giải pháp mở rộng cho những người dùng có yêu cầu cao Nhiều người đã chia sẻ các demo về các ứng dụng của Camera Module, bao gồm chụp Time-Lapse, Slow-Motion và nhiều ứng dụng thú vị khác.
Thông số kĩ thuật Ống kính tiêu cự cố định
Cảm biến độ phân giải 8 megapixel cho khả năng chụp ảnh kích thước 3280 x 2464
Kích thước 25mm x 23mm x 9mm
Kết nối với Raspberry Pi thông qua cáp ribbon đi kèm dài 15 cm
Camera Module được hỗ trợ bởi phiên bản mới nhất của Raspbian d Động cơ RC Servo MG996 có lực kéo mạnh mẽ, với các khớp và bánh răng hoàn toàn bằng kim loại, đảm bảo độ bền cao Động cơ này tích hợp driver điều khiển bên trong, hoạt động theo cơ chế phát xung và quay góc, giúp dễ dàng sử dụng.
Chủng loại: Analog RC Servo. Điện áp hoạt động: 4.8~6.6VDC
Kích thước: 40mm x 20mm x 43mm
Trọng lượng: 55g Đây là bản nâng cấp từ servo MG995 về tốc độ, lực kéo và độ chính xác
Phù hợp với máy bay cánh quạt loại 50 -90 methanol và máy bay cánh cố định xăng 26cc-50cc
So với MG946R, MG996R nhanh hơn, nhưng hơi nhỏ hơn.
Vật liệu bánh răng: Kim loại
Các mô hình thích hợp: Máy bay cánh cố định 50 – 90 methanol và máy bay cánh động cơ xăng 26cc-50cc
Vật liệu bánh răng: Kim loại e Module L298
Mạch điều khiển động cơ L298 DC Motor Driver có khả năng điều khiển 2 động cơ DC với dòng tối đa 2A cho mỗi động cơ Mạch này được tích hợp diod bảo vệ và IC nguồn 7805, cung cấp nguồn 5VDC cho các module khác, nhưng chỉ nên sử dụng nguồn 5V này khi nguồn cấp VCC nhỏ hơn 12VDC.
- Điện áp hoạt động: 5~30VDC
- Công suất tối đa: 25W 1 cầu (lưu ý công suất = dòng điện x điện áp nên áp cấp vào càng cao, dòng càng nhỏ, công suất có định 25W).
- Dòng tối đa cho mỗi cầu H là: 2A
- Mức điện áp logic: Low -0.3V~1.5V, High: 2.3V~Vss
Động cơ DC (Động cơ một chiều) có kích thước 43x43x27mm, được sử dụng để chuyển đổi năng lượng điện một chiều thành năng lượng cơ học Khi nhận điện năng từ dòng điện trực tiếp, động cơ DC tạo ra từ trường trong Stator, từ trường này sẽ tác động lên nam châm trên Roto, tạo ra chuyển động quay.
Thông số kĩ thuật Điện áp: 3-12VDC, khuyến nghị ở giải điện áp (6-8VDC)
125 rpm 3VDC (bánh 66mm: 26rpm)
208 rpm 5VDC(bánh 66mm: 44rpm)
Trọng lượng: 27g g Cảm biến IR
Cảm biến vật cản hồng ngoại IR Infrared Obstacle Avoidance nhận biết vật cản qua ánh sáng hồng ngoại và có thiết kế dễ sử dụng với biến trở điều chỉnh khoảng cách nhận diện Ngõ ra dạng Digital giúp giao tiếp và lập trình dễ dàng với Vi điều khiển, phù hợp cho các ứng dụng như robot tránh vật cản, hệ thống báo trộm và mô hình cửa tự động.
:Cảm Biến Vật Cản Hồng Ngoại IR Infrared Obstacle Avoidance
- Điện áp sử dụng: 3.3~5vDC
- Nhận biết vật cản bằng ánh sáng hồng ngoại.
- Tích hợp biến trở chỉnh khoảng cách nhận biết vật cản.
Thiết kế phần mềm
Kết quả
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Bài báo cáo trình bày phương pháp điều khiển xe tự hành kết hợp với thuật toán nhận dạng màu sắc và dự đoán quỹ đạo di chuyển Việc sử dụng camera kỹ thuật số để xây dựng cơ sở dữ liệu trong dẫn đường và điều khiển xe tự hành đang ngày càng phát triển Kết quả thực nghiệm phụ thuộc vào khả năng xử lý của máy tính nhúng Raspberry, cũng như hiệu quả của thuật toán và khả năng lọc dữ liệu nhiễu Kết quả thu được cho thấy việc áp dụng camera 3D và các hệ thống cảm biến quanh xe hoàn toàn khả thi trong các mô hình hệ thống xe tự hành thực tế khi tham gia giao thông hiện nay.
