CẢI TIẾN MÔ HÌNH ROBOT DI ĐỘNG TRÊN NỀN TẢNG P2DX LỖI THỜI

Lưu Trọng Hiếu; Dương Quốc Khánh; Ngô Minh Khôi; Nguyễn Dương Linh; Nguyễn Khắc Nguyên

doi:10.34238/tnu-jst.8082

CẢI TIẾN MÔ HÌNH ROBOT DI ĐỘNG TRÊN NỀN TẢNG P2DX LỖI THỜI

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 06/06/23 Ngày hoàn thiện: 23/06/23 Ngày đăng: 23/06/23

Các tác giả

1. Lưu Trọng Hiếu , Trường Bách Khoa - Trường Đại học Cần Thơ
2. Dương Quốc Khánh, Trường Bách Khoa - Trường Đại học Cần Thơ
3. Ngô Minh Khôi, Trường Bách Khoa - Trường Đại học Cần Thơ
4. Nguyễn Dương Linh, Trường Bách Khoa - Trường Đại học Cần Thơ
5. Nguyễn Khắc Nguyên, Trường Bách Khoa - Trường Đại học Cần Thơ

Tóm tắt

Nghiên cứu này trình bày kỹ thuật nâng cấp robot di động P2DX cũ đã lỗi thời mất khả năng điều khiển thành thiết bị có thể hoạt động trong phòng thí nghiệm. Toàn bộ phần mạch điều khiển và cảm biến cũ đã được thay thế bằng bộ điều khiển và cảm biến mới, chỉ giữ lại các động cơ cũ. Vi điều khiển ESP32 được sử dụng như bộ điều khiển chính. Năm cảm biến siêu âm dùng để cảm nhận môi trường xung quanh giúp robot tránh va chạm vào các chướng ngại vật. Để thiết lập các bộ điều khiển, Robot được mô hình hóa lại, từ đó một bộ điều khiển PID được xây dựng để robot có thể di chuyển một cách ổn định. Để đánh giá khả năng vận hành tự động của robot, bài toán thoát khỏi mê cung bằng phương pháp bám tường được áp dụng. Theo đó, một bộ điều khiển mờ được xây dựng làm bộ điều khiển bám tường giúp cho robot có thể thoát khỏi mê cung. Thêm vào đó, một máy ảnh trần được bố trí để thu thập quỷ đạo của robot di chuyển trong mê cung. Hai mê cung với các góc quẹo khác nhau đã được xây dựng để đánh giá phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy robot di động và camera trần hoạt động tốt. Nghiên cứu này là tiền đề để ứng dụng robot vào các nghiên cứu xa hơn như ứng dụng ROS hoặc SLAM tại môi trường bên ngoài.

Từ khóa

Robot di động; Vi điều khiển ESP32; Bộ điều khiển PID; Bộ điều khiển mờ; Phương pháp bám tường

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] T. V. Nguyen, C. T. Pham, and T. M. Pham, “Modelling and Controlling a Non-holonomic Wheeled Mobile Robot with Lateral Slip,” (in Vietnamese), Viet Nam Science Journal, vol. 4, no.1, pp. 1-6, 2015.

[2] N. C. Tran and T. T. V. Nguyen, “Control stability multi-directional mobile robot,” (in Vietnamese), The 22st National Conference on Electronics, Communications and Information Technology (REV-ECIT 2019), Hanoi, 2019, pp. 144-149.

[3] N. C. Tran, T. P. D. Chu, and T. T. V. Nguyen, “Mobile robot stability control system using fuzzy logic control,” (in Vietnamese), The National Conference on Electronics, Communications and Information Technology (REC-ECIT), Hanoi, Vietnam, 2018, pp. 1-6.

[4] M. N. Nong, N. T. Do, V. Q. Vu, and N. V. Ngo, “ A method of obstacle avoidance for arm robot in warehouse automation,” (in Vietnamese), TNU Journal of Science and Technology, vol. 228, no. 02, pp. 62-69, 2022.

[5] V. H. Roan, K. L. Lai, and T. T. H. Le, “Research of trajectory tracking control for mobile robot based on reinforcement learning technique,” (in Vietnames), TNU Journal of Science and Technology, vol. 227, no. 08, pp. 482-491, 2022.

[6] T. H. Luu, L. H. Le, and H. H. Nguyen, "Design and simulation of fuzzy control for mobile robot," (in Vietnamese), Journal of Science and Technology – The University of Da Nang, vol. 1, no. 86, pp. 48-51. 2015.

[7] M. B. Dinh, V. A. Dang, T. C. Nguyen, and V. X. Hoang, “Evaluation and Optimization of Hector SLAM Algorithm Mapping and Positioning Application on Pimouse Robot,” (in Vietnamese), The National Conference on Electronics, Communications and Information Technology (REV - ECIT), 2021, Hanoi, Vietnam.

[8] T. H. Luu, C. T. Vo, N. M. N. Trinh, and K. N. Nguyen, “Design ROS-based SLAM Robot for wheels drive,” (in Vietnamese), TNU Journal of Science and Technology, vol. 227, no. 11, pp. 42-49, 2022.

[9] Jia. S. Zang, R. Li, X. Zhang, and X. Li, “Monocular Robot Tracking Scheme Based on Fully-Convolutional Siamese Networks,” in Proceedings of the Chinese Automation Congress, Xi’an, China, 30 November–2 December 2018, pp. 2616–2620.

[10] C. Wang, X. Sun, X. Chen, and W. Zeng, “Real-Time Object Tracking with Motion Information,” in Proceedings of the IEEE Visual Communications and Image Processing, Taichung, Taiwan, December 9–12, 2018, pp. 1–4.

[11] L. Bertinetto, J. Valmadre, J. F. Henriques, A. Vedaldi, and P. H. S. Torr, “Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking,” Lecture Notes in Computer Science, Springer: Cham, Switzerland, vol. 9914, pp. 850–865, 2016.

[12] H. Fan and H. Ling, “Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Long Beach, CA, USA, June 15–20, 2019, pp. 7944–7953.

[13] F. Grasser, A. D'Arrigo, S. Colombi, and A. C. Rufer, "JOE: a mobile, inverted pendulum," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 49, no. 1, pp. 107-114, Feb. 2002, doi: 10.1109/41.982254.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.8082

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ