PHÁT HIỆN VA CHẠM NHANH CHO ROBOT TỰ HÀNH DỰA TRÊN KĨ THUẬT ELASTIC STRIPS GỐC CẢI TIẾN VÀ KĨ THUẬT PHÁT HIỆN VA CHẠM HỘP BAO THEO HƯỚNG

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>PHẦN MỞ ĐẦU 1. Lí do chọn đề tài </b>

Công nghệ robot (Robotics) đang là tâm điểm của cuộc cách mạng lớn sau Internet và là sản phẩm cơng nghệ có độ phức tạp cao, chứa hàm lượng tri thức vô cùng phong phú về tất cả các lĩnh vực của khoa học và công nghệ như công nghiệp, y tế, giáo dục đào tạo, giải trí, an ninh quốc phịng, thám hiểm không gian.

Những năm gần đây, sự phát triển như vũ bão của khoa học kĩ thuật đã tác động sâu sắc đến các ngành nghề nói chung và ngành cơng nghiệp nói riêng. Đã có khơng ít các doanh nghiệp thực hiện việc triển

<i><b>khai và ứng dụng kho hàng thông minh nhằm mục tiêu tiết kiệm chi </b></i>

phí, giảm thiểu lao động thủ cơng, tăng cường tự động hóa, tối đa hóa lợi nhuận.

Sự ra đời của hàng loạt hệ thống tự động với mục đích thay thế

<i><b>sức lao động của con người, tăng năng suất lao động và tự động hóa trong kho hàng thơng minh cũng là một sản phẩm khơng nằm ngồi </b></i>

mục đích đó. Tự động hóa kho hàng tạo nên mơ hình quản lí kho tự

<i><b>động có sự tham gia của hệ thống các robot tự hành, robot thông minh. Các robot này có khả năng hoạt động theo chương trình được </b></i>

lập trình sẵn với tốc độ và độ chính xác cao, có khả năng tiếp nhận tri thức và tư duy giống như con người để phán đoán và ra quyết định mà không cần đến sự can thiệp của con người.

<b>2. Mục đích nghiên cứu </b>

1. Nghiên cứu và đề xuất phương pháp phát hiện, tính tốn va chạm nhanh cho robot tự hành nhằm nâng cao hiệu quả phát hiện, tránh va chạm cho robot dựa trên kĩ thuật Elastic strips gốc;

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

2. Nghiên cứu và đề xuất mơ hình tính tốn xác suất va chạm dựa trên mơ hình tốn học thể tích; Thuật tốn phân vùng đồng mức va chạm, mơ hình xác suất va chạm (P) và phần bù xác suất va chạm (1-P) của các đối tượng; Thuật toán tránh va chạm cho robot dựa trên phân vùng xác suất va chạm cho robot tự hành.

<b>3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu </b>

<i>Đối tượng nghiên cứu: phương pháp phát hiện, tránh va chạm cho robot. </i>

Phạm vi nghiên cứu: Phương pháp phát hiện, tính tốn va chạm nhanh cho robot tự hành dựa trên kĩ thuật Elastic strips gốc và kĩ thuật phát hiện, tính tốn va chạm hộp bao theo hướng; Phương pháp tốn tính tốn va chạm dựa trên xác suất va chạm và phân vùng đồng mức xác suất va chạm.

<b>4. Nội dung nghiên cứu </b>

1. Hệ thống kho hàng thông minh, hệ thống tự động hóa kho hàng, vai trị của robot tự hành trong các hệ thống, các phương pháp tránh va chạm cho robot tự hành.

2. Nghiên cứu, đề xuất thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH, nâng cao tính hiệu quả trong việc phát hiện nhanh va chạm, tính tốn nhanh điểm va chạm.

3. Nghiên cứu, đề xuất mơ hình tính tốn va chạm dựa trên xác suất trên cơ sở toán học thể tích, thuật tốn phân vùng đồng mức xác suất va chạm, mơ hình xác suất va chạm (P) và (1-P). Thuật toán tránh va chạm cho dựa trên xác suất va chạm.

<b>5. Phương pháp nghiên cứu </b>

- Phương pháp thống kê tổng hợp: thu thập, tổng hợp các tài liệu kĩ thuật, các công bố khoa học các tài liệu liên quan đến kho hàng

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

thơng minh, tự động hóa kho hàng, robot tự hành và các kĩ thuật phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành. Phân tích và lựa chọn hướng tiếp cận khoa học phù hợp.

- Nghiên cứu lí thuyết: tìm hiểu về các tài liệu kĩ thuật, các cơng trình nghiên cứu, các bài báo khoa học về phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành, các kĩ thuật tính tốn va chạm dựa trên xác suất va chạm. Từ đó, luận án tiến hành phân tích, tổng hợp và đưa ra các vấn đề cần nghiên cứu.

- Phương pháp chuyên gia: sử dụng phương pháp nghiên cứu chuyên gia bằng cách tham gia các hội thảo khoa học nhằm trao đổi các kinh nghiệm, thu thập các ý kiến đóng góp của các chuyên gia và tích cực trao đổi với các chun gia nước ngồi.

- Phương pháp mơ hình hóa, mô phỏng: nghiên cứu và sử dụng các mô hình tốn học cho robot, mơ phỏng và kiểm chứng các thuật tốn xử lí số liệu, thuật tốn mơ phỏng trên Matlab, lập trình trên các ngơn ngữ C, C++.

- Phương pháp kiểm chứng: kết hợp phân tích đánh giá thơng qua các kết quả tính tốn, kết quả mơ phỏng.

<b>6. Đóng góp của luận án </b>

1. Đề xuất thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH, kết hợp với thuật toán Elastic strips nhằm nâng cao hiệu quả của việc phát hiện và tránh va chạm cho robot.

2. Đề xuất thuật toán phát hiện, tránh va chạm dựa trên phân vùng đồng mức va chạm, các mơ hình xác suất va chạm P và (1-P).

<b>7. Bố cục luận án </b>

Cấu trúc luận án gồm 114 trang gồm: Phần mở đầu, 3 Chương nội dung và Phần kết luận.

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<b>CHƯƠNG 1 </b>

<b>TỔNG QUAN VỀ KHO HÀNG THƠNG MINH VÀ BÀI TỐN TRÁNH VA CHẠM CHO ROBOT TỰ HÀNH 1.1. Tổng quan về kho hàng thông minh và các thành phần liên quan </b>

Theo tổng kết của McFarlane và cộng sự [4], thuật ngữ kho hàng thông minh đề cập đến các hoạt động quản lí kho hàng bao gồm việc lên kế hoạch, quản lí hoặc kiểm sốt kho hàng theo cách thông minh hơn, hiện đại hơn so với các giải pháp thơng thường.

<b>Hình 1.1. Khung kiến trúc kho hàng thông minh [3] </b>

<i><b>1.1.1. Kho hàng thông minh </b></i>

Khi công nghệ không ngừng phát triển và ngày càng có ảnh hưởng đến mọi mặt của cuộc sống con người, cùng với đó là nền cơng nghiệp ngày càng hiện đại thì nhu cầu thiết kế kho hàng thông minh là tất yếu. Không những kho hàng được xây dựng chuyên nghiệp mà còn tối ưu đến 80% diện tích kho và giảm sức lao động của nhân cơng đến 50%. Theo đó, các đơn vị sẽ cắt giảm được khoản chi phí lớn, mang lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp [1,7].

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<i>1.1.1.1. Khái niệm </i>

<b>Kho hàng thông minh là một tịa nhà lớn trong đó lưu trữ </b>

nguyên vật liệu và hàng hóa sản xuất, sử dụng máy móc và máy tính để hoàn thành toàn bộ hoặc một phần các hoạt động kho thông thường do con người thực hiện trước đây.

<i>1.1.1.2. Đặc điểm và lợi ích của kho hàng thơng minh </i>

Với việc tích hợp các công nghệ hiện đại, đặc biệt là các hệ thống tự động hố và trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa các quy trình và hoạt động của kho. Kho hàng thơng minh có những đặc điểm, lợi ích [71,72]:

a) Đặc điểm: Tiết kiệm không gian; Vận hành hồn tồn tự động và chính xác; Giảm thiểu tối đa nhân công và rủi ro; Chất lượng của kho tự động cao hơn; Kết nối thời gian thực; Hệ thống phần mềm linh hoạt, dễ dàng tùy biến; Tăng tính linh hoạt và độ chính xác; Cải thiện kinh doanh.

b) Lợi ích: Kho hàng thông minh mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp như: tăng năng suất, hiệu quả, tính linh hoạt, độ chính xác và đáng tin cậy trong q trình quản lí kho hàng.

<i>1.1.1.3. Thành phần của kho hàng thông minh </i>

Kho hàng thông minh bao gồm các thành phần chủ yếu [74,75]: a) Công cụ chọn tự động; b) Xe tự hành, robot tự hành; c) Nền tảng kiểm soát hàng tồn kho tự động; d) Hệ thống quản lí kho; e) Triển khai IoT; f) Robot cộng tác; g) Hệ thống lưu trữ và truy xuất tự động.

<i><b>1.1.2. Tự động hóa kho hàng </b></i>

<i>1.1.2.1. Khái niệm </i>

<i><b>Tự động hóa kho hàng: là việc sử dụng một hoặc nhiều hệ </b></i>

thống công nghệ (điều khiển thơng minh, máy móc, thiết bị cơng nghệ cao và robot) để tự động quản lí các hoạt động liên quan đến kho hàng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<i>1.1.2.2. Đặc điểm và lợi ích của tự động hóa kho hàng </i>

Tự động hóa kho hàng là q trình sử dụng các công nghệ và thiết bị tự động hóa để quản lí, vận hành và tối ưu hóa hoạt động của kho hàng.

<i>1.1.2.3. Thành phần của tự động hóa kho hàng </i>

- Tự động hóa kĩ thuật số (Digital Process Automation) sử dụng dữ liệu và phần mềm để giảm thiểu các quy trình làm việc thủ cơng. Ví dụ: cơng nghệ nhận dạng và thu thập dữ liệu tự động (AIDC), mã vạch di động,…

- Tự động hóa vật lí (Physical Process Automation) là cách sử dụng công nghệ để giảm thiểu sự di chuyển của nhân viên và xây dựng quy trình làm việc hiệu quả hơn. Bao gồm: sử dụng hệ thống robot AGV, AMR, băng tải thông minh,…

<i><b>1.1.3. Robot tự hành </b></i>

<i>1.1.3.1. Khái niệm </i>

Robot tự hành là một loại robot có khả năng di chuyển và thực hiện các nhiệm vụ một cách độc lập, mà không cần sự can thiệp của con người.

<i>1.1.3.2. Phân loại robot tự hành </i>

Robot tự hành được chia làm 2 loại chính đó là: robot tự hành chuyển động bằng chân và robot tự hành chuyển động bằng bánh xe [11].

<i>1.1.3.3. Cấu tạo và mơ hình động học </i>

<b>1.2. Bài toán phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành </b>

<b>Vấn đề phát hiện, tránh va chạm hay cảnh báo va chạm của </b>

robot đã và đang là một trong những vấn đề quan trọng được nghiên cứu và áp dụng thành cơng cho các robot nói chung và robot tự hành nói riêng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<i><b>1.2.1. Tổng hợp nghiên cứu tránh va chạm dựa trên kế hoạch </b></i>

Tránh va chạm dựa trên việc lập kế hoạch đường đi cho robot nhằm mục tiêu giúp robot điều hướng cách an toàn và hiệu quả trong môi trường không xác định hoặc biết một phần. Có nhiều phương pháp đã và đang được nghiên cứu: thuật toán Dijkstra [13,43] ; thuật toán A* [14,42]; thuật toán Rapidly-exploring Random Tree [15,43]; Phương pháp Simultaneous Localization and Mapping (SLAM); Phương pháp Model Predictive Control (MPC) [18,19]…

<i><b>1.2.2. Tổng quan tránh va chạm dựa trên phản ứng </b></i>

Trong bài tốn tránh va chạm dựa trên phản ứng, có nhiều cơng trình nghiên cứu đã được thực hiện: Certainty Grid [36], Artificial Potential Field (APF) [38], Virtual Force Field (VFF)-Borenstein và cộng sự [37,39], phương pháp Elastic strips do Khatib đề xuất [66,67].

<i><b>1.2.3. Kĩ thuật phát hiện va chạm dựa vào hộp bao đối tượng </b></i>

Phương pháp phát hiện va chạm dựa trên hộp bao [23,24] là một phương pháp phổ biến để xác định hai đối tượng có va chạm hay khơng trong thông qua kiểm tra nhanh khả năng va chạm của hai hộp bao được tạo ra bởi hai đối tượng đó.

<i>1.2.3.1. Kĩ thuật phát hiện, tính toán va chạm dựa vào hộp bao dạng trục AABB 1.2.3.2. Kĩ thuật phát hiện, tính tốn va chạm dựa hộp bao theo hướng OBB </i>

<b>1.3. Kết luận và vấn đề nghiên cứu </b>

Phát hiện va chạm là một vấn đề quan trọng trong các ứng dụng robot và hệ thống tự động nhằm xác minh các đối tượng có xuất hiện trong khoảng cách gần nhau và có xảy ra va chạm hay khơng dựa trên dữ liệu về vận tốc, gia tốc và vị trí của các đối tượng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

Việc nghiên cứu tổng quát về kho hàng thông minh đã cho thấy vai trò và hiệu quả thực sự của robot tự hành. Để nâng cao hiệu quả, duy trì sự ổn định trong quá trình vận hành kho hàng thơng minh thì việc giải quyết vấn đề phát hiện, tránh va chạm cho các robot tự hành là hết sức cần thiết, đòi hỏi sự chính xác theo thời gian thực.

<b>Vấn đề nghiên cứu </b>

1- Nghiên cứu tổng quát các thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot tự dựa trên phản ứng, kế hoạch.

2- Nghiên cứu và đề xuất thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH, nhằm phát hiện nhanh va chạm, tính tốn nhanh điểm va trong thuật toán phát hiện, tránh va chạm Elastic strips;

3- Nghiên cứu và đề xuất mơ hình tính tốn xác suất va chạm dựa trên mơ hình tốn học thể tích; Thuật tốn phân vùng đồng mức va chạm, mơ hình xác suất va chạm (P) và phần bù xác suất va chạm (1-P) của các đối tượng; Thuật toán tránh va chạm cho robot dựa trên phân vùng xác suất va chạm cho robot tự hành.

<b>CHƯƠNG 2 </b>

<b> KĨ THUẬT TRÁNH VA CHẠM DỰA TRÊN CẤU TRÚC CÂY PHÂN LỚP HỆ BAO BVH, KẾT HỢP VỚI THUẬT TOÁN ELASTIC STRIPS 2.1. Giới thiệu </b>

Phương pháp Elastic strips là một phương pháp thực sự hiệu quả và đã được kiểm thử bởi nhiều nghiên cứu và các công bố đã cho thấy rằng thuật toán áp dụng đã giúp cho hệ robot tự hành cũng như hệ thống tay máy hồn tồn có thể tránh được các va chạm cũng như vượt qua các vật cản trong môi trường cố định cũng như môi trường

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

động. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, phương pháp này vẫn đang gặp phải một số tồn tại trong quá trình cài đặt và kiểm thử đối với robot. Cụ thể:

<b>Một là, quỹ đạo chuyển động của robot sẽ khơng thực sự trơn </b>

hoặc thậm chí robot sẽ bị tình trạng quay trái và phải liên tục tạo thành

<b>Ba là, khi tính tốn theo phương pháp gốc, robot sẽ có trạng thái </b>

dịch chuyển về phía ngược lại do ngoại lực tác động dẫn đến việc tại bước dịch chuyển tiếp theo robot sẽ va chạm với vật cản ở phía cịn lại.

<b> Hình 2.2. Mô tả tổng hợp lực Elastic strips gốc khi hướng di chuyển hiện tại trùng với hướng điểm va chạm </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

<b>2.2. Kĩ thuật tránh va chạm dựa trên phương pháp Elastic strips </b>

<i><b>2.2.1. Nội lực (Internal force) 2.2.2. Ngoại lực (External force) </b></i>

<i><b>2.2.3. Tổng hợp lực theo phương pháp Elastic strips 2.2.4. Tính tốn và cập nhật tọa độ di chuyển cho robot </b></i>

<i><b>2.2.5. Thuật toán phát hiện, tránh va chạm bằng phương pháp Elastic strips </b></i>

<b>Hình 2.13. Thuật tốn tránh va chạm dựa trên Elastic strips </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<b>2.3. Kĩ thuật phát hiện tránh va chạm dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH, kết hợp với thuật toán Elastic strips </b>

<i><b>2.3.1. Thuật tốn phát hiện, tính tốn nhanh va chạm dựa trên cây phân lớp </b></i>

<i>2.3.1.1. Định nghĩa hệ bao BVH </i>

Hệ bao BVH là một cấu trúc cây đối với một nhóm các đối tượng hình học. Thuật tốn xây dựng cây phân lớp được mơ tả:

<b>Thuật tốn Media Cut </b>

<i>1. Tạo hộp giới hạn cho nút gốc: xác định vùng hình chữ nhật bao đối tượng. </i>

<i>2. Chọn trục sắp xếp các đối tượng trong nút. </i>

<i>3. Lặp lại tất cả các đối tượng trong nút hiện tại, cập nhật các giá trị tối thiểu và tối đa của hộp giới hạn theo trục đã chọn. 4. Tính giá trị trung vị </i>

<i>chứa các đối tượng nhỏ hơn giá trị trung vị và một có giá trị lớn hơn trung vị </i>

<i>2.3.1.2. Thuật tốn phát hiện, tính tốn nhanh va chạm dựa trên cây phân lớp </i>

Khởi tạo dữ liệu

<i>Mảng A: dữ liệu đọc vào từ cảm biến là khoảng cách đến các vật cản </i>

<i>d_safe: Bán kính vùng an tồn của robot min_L: min_R: Khoảng cách ngắn nhất đến vật cản bên trái, phải </i>

<i>For i=1 to size of (A) do if A [i]< d_safe then </i>

<i> If i<=size of(A) div 2 and A [i]<min_L then </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

<i>Xác định hộp bao theo hướng cho vật cản dựa trên giá trị tìm được của min_L, min_R Xác định hộp bao theo hướng cho robot dựa trên định nghĩa hoặc kích thước của robot </i>

Thuật tốn đề xuất phát hiện va chạm giữa hai hệ bao:

<b>Khởi tạo </b> <i>^{B1 ← root (OBB1)}_{B2 ← root (OBB2)}</i>

<i> if B1 is bigger than B2 then </i>

<i> SWAP B1 and B2 {Ensure B2 is bigger than B1} </i>

<i> end if </i>

<i>hierarchy B2} </i>

<i> for all child C of B2 do </i>

<i> if Detect collision between C and B1 then </i>

<i><b>2.3.2. Thuật toán cải tiến Elastic strips </b></i>

<i>2.3.2.1. Ý tưởng thuật toán </i>

Phương pháp đề xuất: thành phần nội lực vẫn được xác định và tính tốn như phương pháp gốc, sử dụng cơng thức (2.1). Đối với thành phần ngoại lực, thay vì chỉ dựa vào duy nhất một điểm gần nhất của vật

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

cản với robot, thì sẽ được xác định dựa vào 02 thành phần ngoại lực: một

<i>bên trái (dựa vào điểm gần nhất bên trái), một bên phải (dựa vào điểm </i>

<i>gần nhất bên phải) theo hướng di chuyển hiện tại của robot (Hình 2.19). </i>

<b>Hình 2.19. Xác định thành phần ngoại lực của phương pháp cải tiến </b>

<b>Hình 2.20. Thuật tốn cải tiến Elastic strips </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<i>2.3.2.2. Kết quả tính tốn và mơ phỏng thuật tốn </i>

<b>Hình 2.21. Kết quả mô phỏng trong trường hợp 1 </b>

Trong trường hợp này, ở phương pháp gốc robot không thể di chuyển đến được điểm đích và va chạm với vật cản khi hướng vector ngoại lực trùng với vector nội lực hướng đích của robot (Hình 2.21a). Tuy nhiên, khi cài đặt với thuật toán cải tiến, mặc dù quỹ đạo di chuyển không được mịn, nhưng robot tránh được va chạm và hướng đến đích (Hình 2.21b).

Trong các trường hợp (2),(3),(4) kết quả mơ phịng tại Hình 2.22, 2.23 cho thấy, cả hai phương pháp (gốc, cải tiến) đều đưa ra cho robot một quỹ đạo chuyển động và tránh được vật cản, hướng đến đích. Tuy nhiên, với phương pháp cải tiến quỹ đạo của robot mịn hơn, trơn hơn so với quỹ đạo của phương pháp gốc.

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

<b>Hình 2.22. Kết quả mơ phỏng trong trường hợp 2,3,4 với 02 vật cản </b>

<b>Hình 2.23. Kết quả mô phỏng trong trường hợp 2,3,4 với 3 vật cản </b>

<i><b>2.3.3. Nhận xét </b></i>

Việc xây dựng các cấu trúc phân cấp giới hạn (BVH), việc thực hiện tìm kiếm, phát hiện va chạm giữa các đối tượng nhanh hơn, chính xác hơn, tốc độ tính tốn, độ phức tạp tính tốn giảm đi đáng kể.

Kĩ thuật cải tiến phương pháp Elastic strips đã khắc phục được một số tồn tại cụ thể được chỉ ra với phương pháp gốc.

<b>2.4. Kết luận và vấn đề nghiên cứu </b>

Chương 2 đã nghiên cứu, đề xuất một kĩ thuật phát hiện, tính tốn va chạm ứng dụng hộp bao (BVH) cho phép kiểm tra nhanh va chạm và xây dựng bộ dữ liệu tính tốn sẵn điểm và chạm. Từ đó, việc phát hiện, tính tốn va chạm nhanh hơn, chính xác hơn, đáp ứng hoàn toàn yêu cầu về thời gian thực. Đồng thời, một đề xuất cải tiến phương pháp Elastic strips gốc giúp cho quỹ đạo di chuyển cho robot trơn, mịn hơn mà vẫn đảm bảo tính hiệu quả của phát hiện, tránh va chạm của robot theo thời gian thực.

</div>