NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ, LẬP QUỸ ĐẠO VÀ ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO CHO ROBOT TỰ HÀNH BỐN BÁNH ĐA HƯỚNG
Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa
Luận án tập trung nghiên cứu hệ thống xây dựng bản đồ, lập quỹ đạo và điều khiển bám quỹ đạo cho robot tự hành bốn bánh đa hướng (FWOMR), một lĩnh vực quan trọng trong sự phát triển của các hệ thống robot thông minh. Mục tiêu chính của nghiên cứu là đề xuất các thuật toán bản đồ hóa môi trường và định vị đồng thời, kết hợp các giải thuật điều hướng cục bộ, nhằm xây dựng hệ thống nhận thức cho robot hoạt động hiệu quả trong địa hình chưa biết trước, có sự hiện diện của vật cản tĩnh và động.
Đồng thời, luận án đề xuất các thuật toán ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và điều khiển thích nghi phi tuyến trên nền tảng hệ điều hành ROS (Robot Operating System). Mục đích là để thực hiện bài toán điều hướng chuyển động và bám quỹ đạo cho FWOMR, từ đó thông minh hóa và linh hoạt hóa quá trình di chuyển, tiếp cận mục tiêu của robot. Đối tượng nghiên cứu cụ thể là FWOMR hoạt động trong địa hình chưa biết có vật cản tĩnh và động. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu các thuật toán bản đồ hóa và định vị đồng thời làm cơ sở dẫn đường cho FWOMR, cũng như các thuật toán điều hướng, thích nghi chuyển động và bám quỹ đạo trên nền tảng ROS. Các kết quả nghiên cứu, bao gồm cả mô phỏng và thực nghiệm, được giới hạn trong môi trường địa hình phẳng của tòa nhà, với giả thiết các bánh xe không trượt và kết cấu vật lý robot là lý tưởng.
Nội dung nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu các thuật toán SLAM và EKF-SLAM cho việc bản đồ hóa và định vị môi trường hoạt động của robot. Luận án cũng nghiên cứu các thuật toán điều hướng cho robot tự hành, thực hiện lập trình trên nền hệ điều hành ROS, cài đặt nhúng thuật toán trên mạch xử lý hiệu năng cao Jetson TX2 và thử nghiệm trong môi trường thực tế. Đặc biệt, luận án nghiên cứu và đề xuất thuật toán bám quỹ đạo (dựa trên định hướng thuật toán điều khiển dự báo MPC) và kết hợp với thuật toán điều hướng TEB để đảm bảo chất lượng bám, tốc độ, khả năng tránh các vật cản tĩnh và động, đáp ứng yêu cầu thời gian thực của hệ thống.
Những đóng góp mới của luận án bao gồm việc phát triển thuật toán EKF-SLAM để tạo dữ liệu cho hệ thống điều hướng và điều khiển FWOMR, và đề xuất thuật toán điều khiển MPC cho FWOMR để tránh vật cản tĩnh. Chất lượng của bộ điều khiển đề xuất đã được kiểm chứng thông qua thực nghiệm robot trong môi trường thực tế với các kịch bản vật cản tĩnh và động, mang lại ý nghĩa khoa học và thực tiễn.