robot tự hành sử dụng cảm biến laser 2d

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
CHÂU QUANG HẢI

ROBOT TỰ HÀNH SỬ DỤNG CẢM BIẾN LASER 2D

NGÀNH: CÔNG NGHỆ CHẾ TẠO MÁY - 605204

S KC 0 0 4 1 8 0

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
CHÂU QUANG HẢI

ROBOT TỰ HÀNH SỬ DỤNG CẢM BIẾN
LASER 2D

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ
MÃ NGÀNH: 60 52 70
Hướng dẫn khoa học: TS. NGÔ VĂN THUYÊN

TP. Hồ Chí Minh, 04/2014

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC
Họ & tên: CHÂU QUANG HẢI

Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 23/04/1986

Nơi sinh: Quảng Ngãi

Quê quán: Thị xã Quảng Ngãi-Quãng Ngãi

Dân tộc: Kinh

Chức vụ, đơn vị công tác trƣớc khi học tập, nghiên cứu: Kỹ sƣ quy trình sản xuất tại
công ty trách nhiệm hữu hạn Jabil VietNam.
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: Thôn 1, xã Nghĩa Dũng, Thành Phố Quãng Ngãi,
Tỉnh Quãng Ngãi.
Điện thoại cơ quan: 0837332030

Điện thoại riêng: 0976404628

Fax:

E-mail:

II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO

1. Đại học:
Hệ đào tạo: chính quy

Thời gian đào tạo từ 09/2005 đến 03/2010

Nơi học (trƣờng, thành phố): Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP, HCM.
Ngành học: Điện Tử.
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: ĐIỀU KHIỂN & GIÁM SÁT CÁC
LOẠI PLC DÙNG CHUẨN OPC
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: Tháng 12 năm 2009 tại
trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP.HCM.
Ngƣời hƣớng dẫn: Ths. Tạ Văn Phƣơng.
2. Thạc sĩ:
Hệ đào tạo: chính quy

Thời gian đào tạo từ 08/2011 đến 04/2014

Nơi học (trƣờng, thành phố): Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh.
Ngành học: Kỹ Thuật Điện Tử.
Tên luận văn: Robot Tự Hành Sử Dụng Cảm Biến Laser 2D.

i


Ngày & nơi bảo vệ luận văn: Tháng 04 năm 2014, Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp.
Hồ Chí Minh.
Ngƣời hƣớng dẫn: Ts. Ngô Văn Thuyên.
3. Trình độ ngoại ngữ: tiếng Anh - Trình độ: B
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC

Nơi công tác

Thời gian

03/2010 đến nay Công ty trách nhiệm hữu hạn Jabil
VietNam.

ii

Công việc đảm nhận
Kỹ sƣ quy trình sản xuất


LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn phản ánh trung thực nội dung và quá trình
nghiên cứu của luận văn.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 28 tháng 02 năm 2014
(Ký tên và ghi rõ họ tên)

Châu Quang Hải

iii


LỜI CẢM TẠ

Trong suốt quá trình thực hiện đề tài, ngƣời thực hiện đã đƣợc sự hƣớng dẫn tận
tình của TS. Ngô Văn Thuyên – Phó Hiệu Trƣởng Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ

Thuật TP HCM, giảng viên trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật tp. Hồ Chí Minh.
Dƣới sự hƣớng dẫn của Thầy, đề tài đã đƣợc nghiên cứu và hoàn thành đúng thời
hạn cũng nhƣ mục tiêu đề ra ban đầu. Ngƣời thực hiện xin gửi lòng tri ân sâu sắc
đến TS. Ngô Văn Thuyên vì những kiến thức quý báu và các phƣơng pháp nghiên
cứu mà thầy đã truyền dạy.
Ngƣời thực hiện gửi lòng tri ân đến quý thầy cô trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật
tp. Hồ Chí Minh, quý thầy cô trƣờng Đại Học Bách Khoa tp. Hồ Chí Minh đã tận
tình hƣớng dẫn và truyền đạt những kiến thức, phƣơng pháp nghiên cứu và các kinh
nghiệm trong suốt hai năm học. Những kiến thức và kinh nghiệm này chính là nền
tảng giúp ngƣời thực hiện hoàn thành tốt luận văn này.
Ngƣời thực hiện chân thành cảm ơn quý anh chị, chân thành cảm ơn bạn bè và
ngƣời thân đã tận tình giúp đỡ trong suốt khóa học cũng nhƣ trong quá trình thực
hiện luận văn.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 28 tháng 02 năm 2014
Ngƣời thực hiện

Châu Quang Hải

iv


NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN

...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................

...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
Tp. HCM, ngày

tháng

năm 2014

TS. NGÔ VĂN THUYÊN

v


NHẬN XÉT CỦA CHỦ NHIỆM NGÀNH
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................

...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
Tp. HCM, ngày

tháng

TRẦN THU HÀ

vi

năm 2014

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
TP HCM, ngày

vii

tháng

năm 2014

NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG BẢO VỆ LUẬN VĂN
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................

TP HCM, ngày

viii

tháng

năm 2014


TÓM TẮT
Robot tự hành là một trong những bài toán quan trọng về việc robot tìm ra một
đƣờng đi từ điểm bắt đầu đến điểm kết thúc mà không va chạm với vật cản thông
qua dữ liệu từ cảm biến. Có rất nhiều phƣơng pháp hoạch định đƣờng đi cho robot
tự hành đã đƣợc triển khai nhƣ: phƣơng pháp trƣờng thế năng (Potential Field),
phƣơng pháp bản đồ đƣờng (Road Map), phƣơng pháp thuật toán di truyền (Genetic
Algorithms),…nhƣng có khuyết điểm các phƣơng pháp trên là bị bẫy cực tiểu cục
bộ (phƣơng pháp trƣờng thế năng), do đó đề tài sử dụng phƣơng pháp hoạch trƣờng
thế năng kết hợp giữa thuật toán tìm đƣờng đi D* cho kết quả tránh đƣợc bẫy cực
tiểu cục bộ. Trong các phƣơng pháp trên thì robot cần biết truớc vị trí ban đầu, vậy
vấn đề đặt ra là rôbot chƣa biết vị trí thì làm thế nào ?
Với đề tài của Ths Lâm Văn Vũ đã nghiên cứu đƣợc robot tự hành sử dụng cảm
biến sonar [1], nhƣng robot tự hành thì chúng ta phải khai báo tọa độ ban đầu, vậy
làm thế nào robot đến đích nếu không biết tọa độ ban đầu ? Do đó vấn đề định vị
đựơc đƣa ra, trong quá trình hoạt động, các cảm biến của robot sẽ bị ảnh hƣởng bởi
nhiễu từ môi trƣờng bên ngoài lẫn bên trong cơ cấu chấp hành của nó. Điều này có
nghĩa là thông tin nhận đƣợc từ cảm biến không còn chính xác và có thể làm cho
robot không đến đƣợc mục tiêu đã đề ra. Do đó, robot phải thực hiện việc định vị
liên tục trong quá trình di chuyển để xác định đúng vị trí của nó trong môi trƣờng và
đƣa ra sự điều chỉnh hợp lý nhằm đạt kết quả mong muốn. Đề tài chọn phƣơng pháp
định vị Monte Carlo (MCL – Monte Carlo Localization) bởi tính đơn giản và hiệu

quả của nó khi thực hiện. MCL có khả năng định vị tốt ngay cả khi robot không
đƣợc cho biết trƣớc vị trí ban đầu. Khi thực hiện, robot cần đƣợc trang bị một hệ
thống cảm biến (thƣờng là cảm biến đo khoảng cách và hành trình). Các thuật toán
trong đề tài đƣợc viết bằng ngôn ngữ C++ và mô phỏng trên phần mềm
Player/Stage. Kết quả mô phỏng cho thấy các thuật toán hoạt động rất tốt. Robot có
thể đến đƣợc điểm mục tiêu cho trƣớc ngay cả khi không đƣợc cho biết trƣớc vị trí
ban đầu.

ix


ABSTRACT
Autonomous robot is one of the important problems of the robot to find a path from
start point to end point without colliding with obstacles through data from the
sensor. There are many methods of path planning for autonomous robot has been
implemented , such as the potential method ( Potential Field ), the road map method
( Road Map), genetic algorithm methods ( Genetic Algorithms ), cons ... but there
are methods that are trapped in local minima ( potential field method ), so that this
thesis was planning to use the potential method to combine D* search path
algorithm for results to avoid local minima traps . In the above methods, the robot
need to know the initial coordinate, so the question is how is the robotic location
unknown?
With the thesis of Van Vu Lam MA has studied the autonomous robot using sonar
sensors [ 1 ], but autonomous robot, we must declare the original coordinates, so
how robots going to the goal without knowing the initial coordinate? Therefore the
localization problem is made, in the course of operation; the sensor of the robot will
be affected by noise from the outside and inside environment of actuator. This
means that the information received from the sensor is no longer accurate and can
make the robot does not reach the set goals. Therefore, the localization of robot
must perform continuous in the process of moving to define its place in the

environment and make reasonable adjustments to achieve the desired results. This
thesis chosen for the Monte Carlo method (MCL - Monte Carlo Localization) for its
simplicity and its effectiveness when implemented. MCL has a good ability to
localize even when the robot is not known in advance to its initial position. When
performing, the robot should be equipped with a sensor system (usually sensors
measure the distance and journey). The algorithm in this thesis is written in C++
and Player/Stage simulation software. The simulation results show that the
algorithm works very well. Robots can reach a given target point even it didn’t
know the initial coordinate.

x


MỤC LỤC
LÝ LỊCH KHOA HỌC ................................................................................................ i
LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................... iii
LỜI CẢM TẠ ............................................................................................................. iv
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƢỚNG DẪN ........................................................ v
NHẬN XÉT CỦA CHỦ NHIỆM NGÀNH ............................................................... vi
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN .........................................................vii
NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG BẢO VỆ LUẬN VĂN ......................................... viii
TÓM TẮT .................................................................................................................. ix
DANH SÁCH CÁC HÌNH ..................................................................................... xiii
DANH SÁCH CÁC BẢNG ...................................................................................... xv
Chƣơng 1 Giới Thiệu ................................................................................................ 1
1.1

Tổng quan ...................................................................................................... 1

1.2

Mục tiêu và giới hạn đề tài ............................................................................ 4

1.3

Nội dung đề tài .............................................................................................. 4

Chƣơng 2 Cơ Sở Lý Thuyết ..................................................................................... 6
2.1

Cảm biến laser đo khoảng cách ..................................................................... 6

2.2

Mô tả mô hình toán học của một số robot di động ........................................ 9

2.3

Vấn đề định vị cho robot tự hành ............................................................ 12

2.3.1 Bài toán định vị ......................................................................................... 12
2.3.2 Phân bố Gauss và Bộ lọc Bayes ............................................................... 14
2.3.3 Các mô hình của bộ lọc Bayes .................................................................. 18
2.3.4 Các phƣơng pháp đinh vị xác suất ............................................................ 23
Chƣơng 3 Lặp kế hoạch đƣờng đi và Ứng dụng của MCL trong robot tự hành33

xi


3.1

Lập kế hoạch đƣờng đi .............................................................................. 33

3.1.1

Giải thuật A* ......................................................................................... 33

3.1.2

Giải thuật D* ......................................................................................... 36

3.1.3 Phƣơng Pháp Tránh vật cản bằng Trƣờng Thế Năng (Potential Field) .... 40
3.2

Ứng dụng của MCL trong robot tự hành................................................ 43

3.2.1

Thuật toán MCL.................................................................................... 43

3.2.2

Mô hình vận động của robot ................................................................. 45

3.2.3

Mô hình cảm biến của robot ................................................................. 48

3.2.4

Ứng dụng phƣơng pháp MCL trong điều khiển robot tự hành ............. 50

Chƣơng 4 Xây dựng mô hình và phân tích mô phỏng thiết kế ........................... 53
4.1

Phần mềm mô phỏng robot Player/Stage ................................................ 53

4.1.1. Giới thiệu .............................................................................................. 53
4.1.2. Đặc điểm của Player ............................................................................. 54
4.1.3. Đặc điểm của Stage............................................................................... 55
4.2

Kết quả mô phỏng trên phần mềm Player/Stage .................................... 56

4.2.1. Mô phỏng đƣờng đi của robot dùng phƣơng pháp PF (Potential field) .. 57
4.2.2. Mô phỏng đƣờng đi của robot dùng phƣơng pháp PF kết hợp với D*.... 59
4.2.3. Mô phỏng đƣờng đi của robot dùng phƣơng pháp MCL kết hợp PF & D*60
Chƣơng 5 .................................................................................................................. 64
5.1

Kết quả đã nghiên cứu ................................................................................. 64

5.2

Kết luận và hƣớng phát triển của đề tài ....................................................... 64

5.2.1

Kết luận ................................................................................................. 64

5.2.2

Hƣớng phát triển của đề tài ................................................................... 65

Tài Liệu Tham Khảo ............................................................................................... 66

xii


DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 1.1 Một số loại robot tự hành............................................................................. 3
Hình 2. 1 Tạo mặt phẳng cắt ngang tại laser bằng gương quay trong cảm biến đo
laser 2D. ......................................................................................................................7
Hình 2. 2 Mặt phẳng tia laser với góc quét β .............................................................7
Hình 2. 3 Dữ liệu được thu thập của laser..................................................................9
Hình 2. 4 Cấu trúc robot 2 bánh ..............................................................................10
Hình 2. 5 Cấu trúc robot với điều kiện ràng buộc nonholonomic trong hệ tọa độ
toàn cục .....................................................................................................................11
Hình 2. 6 Định vị dùng các cột mốc và một bộ quét laser onboard. ........................14
Hình 2. 7. Phân bố Gauss. ........................................................................................15
Hình 2. 8. Các phân bố mật độ trong mô hình cảm biến. .........................................21
Hình 2. 9. Mô hình mật độ đặc trưng của phân bố p  ztk | xt , m  ...............................23
Hình 2. 10. Sơ đồ phương pháp định vị lọc Kalman. ................................................26
Hình 2. 11. Minh họa kết quả thuật toán định vị lọc Particle. ................................. 30
Hình 3. 1. Mô tả bản đồ và đường đi của thuật toánt A* ......................................... 33
Hình 3. 2. Khoảng cách giữa các ô lưới .................................................................. 34
Hình 3. 3. Mô tả bản đồ và đường đi của thuật toán D* .......................................... 36
Hình 3. 4 Phương pháp tránh vật cản trường thế năng ........................................... 43
Hình 3. 5 Mô hình một bước di chuyển của robot. ................................................... 45
Hình 3. 6. Lấy mẫu từ mô hình vận động. ................................................................. 49

Hình 3. 7. Lưu đồ thuật toán điều khiển robot với vị trí ban đầu không biết trước. 52
Hình 4. 1. Mô hình Client/Sever của Player. ............................................................ 54
Hình 4. 2. Kết nối giữa Player/Stage và Robot. ........................................................ 56
Hình 4. 3. Mô hình robot và vật cản trên phần mềm Player/Stage .......................... 57
Hình 4. 4 Đường đi của robot sử dụng phương pháp PF đến được mục tiêu .......... 58
Hình 4. 5 Robot tiếp cận mục tiêu với môi trường phức tạp hơn ............................. 58
Hình 4. 6 Robot không thể đến đích vì vật cản phức tạp .......................................... 59

xiii


Hình 4. 7 Robot đã đến đích với vật cản phức tạp .................................................... 60
Hình 4. 8 Robot di chuyển ngẫu nhiên trong môi trường. ........................................ 62
Hình 4. 9 Robot di chuyển bằng phương pháp D* & trường thế năng. ................... 62
Hình 4. 10 Robot đã đến đúng điểm mục tiêu đặt ra ban đầu. ................................. 63

xiv


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 3. 1 Thuật toán MCL. ...................................................................................... 44
Bảng 3. 2 Thuật toán mô hình vận động của robot tự hành. ..................................... 47
Bảng 3. 3 Thuật toán cho hàm sample(b) ................................................................. 48
Bảng 3. 4 Thuật toán cho mô hình cảm biến. ........................................................... 50

xv


Chƣơng 1

Giới Thiệu
1.1 Tổng quan
Trong những năm sắp tới đây mỗi ngƣời sẽ có nhu cầu sử dụng một robot cá nhân
nhƣ cần một máy tính PC hiện nay và robot sẽ là tâm điểm của một cuộc cách mạng
công nghệ lớn sau Internet.
Cùng với sự phát triển của ngành cơ điện tử robot tự hành ngày càng đƣợc hoàn
thiện hơn, đƣợc ứng dụng nhiều trong các ngành công nghiệp, thƣơng mại, y tế,
khoa học, …và mang lại nhiều lợi ích cho đời sống xã hội, thay thế dần sức lao
động của con ngƣời trong những điều kiện môi trƣờng độc hại nguy hiểm, tăng
nhanh năng suất lao động…đặc biệt nó góp phần tích cực vào quá trình công
nghiệp hóa hiện đại hóa nƣớc ta nói riêng và thế giới nói chung.
Khi nghiên cứu robot tự hành có ba vấn đề cơ bản cần phải đƣợc quan tâm xem
xét. Trƣớc hết, robot phải trả lời đƣợc câu hỏi “Tôi đang ở đâu?”, tức là phải xác
định đƣợc vị trí của robot trong hệ tọa độ tham chiếu; thƣờng đƣợc gọi là định vị.
Thứ hai, một câu hỏi khác đƣợc đặt ra cho robot là “Tôi phải đi đến mục tiêu nhƣ
thế nào?”, vấn đề này liên quan đến việc lập một kế hoạch tìm đƣờng đi và tránh
vật cản cho robot, đƣợc gọi chung là lập kế hoạch đƣờng đi. Cuối cùng, trong quá
trình thực hiện hai nhiệm vụ trên thì robot phải nhận biết đƣợc môi trƣờng xung
quanh nó thông qua các cảm biến, gọi là quá trình nhận thức [1]. Trong đó, định vị
đƣợc xem là vấn đề phức tạp nhất khi nghiên cứu về robot tự hành và hiện đang
nhận đƣợc nhiều sự quan tâm nhất của các nhà nghiên cứu. Đây đƣợc xem là vấn đề
trọng tâm trong nghiên cứu robot tự hành, là nền tảng để đạt đƣợc khả năng vận
động của robot.
Định vị là xác định vị trí của robot trong môi trƣờng làm việc thông qua sự cảm

1


nhận từ các cảm biến và một giải thuật tính toán hợp lý. Trong quá trình di chuyển,
robot tự hành có thể không đến đƣợc điểm đích hoặc không thực hiện đƣợc các

nhiệm vụ nhƣ đã đƣợc lập trình. Điều này là do thông tin nhận đƣợc từ hệ thống
cảm biến không đầy đủ hoặc bị nhiễu, cũng có thể là do sai số của cơ cấu chấp hành
trong quá trình điều khiển. Để khắc phục vấn đề này, robot phải thực hiện công việc
định vị liên tục để biết đƣợc vị trí hiện tại của nó trong môi trƣờng và đƣa ra sự điều
chỉnh hợp lý để đạt đƣợc kết quả mong muốn. Trong một hệ thống điều khiển robot
thành công không thể thiếu sự thành công của vấn đề định vị.
Trên thế giới, vấn đề định vị đã đƣợc tiến hành nghiên cứu từ lâu và đóng vai trò
quan trọng trong sự thành công của các hệ thống robot tự hành. Với sự tham gia của
rất nhiều nhà nghiên cứu với nhiều phƣơng pháp định vị khác nhau [2 3]. Theo đó,
có thể chia vấn đề định vị ra thành ba cấp độ khó khác nhau. Cấp độ đầu tiên và
cũng đơn giản nhất là dò tìm vị trí (Position tracking). Ở đây, vị trí ban đầu của
robot đã đƣợc biết và nhiệm vụ của bài toán là điều chỉnh các sai số tích lũy trong
encorder. Thuật toán dò tìm vị trí thƣờng dựa trên sự giả định giới hạn độ lớn của
sai số và sự không chắc chắn về vị trí của robot. Cấp độ phức tạp hơn là bài toán
định vị toàn cục (Global Localization) [4]. Trong bài toán này robot không biết vị
trí ban đầu của nó nên sai số trong việc đánh giá vị trí của robot không thể cho là
nhỏ. Do đó, robot phải có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp. Cấp độ cuối cùng và
phức tạp nhất trong nghiên cứu bài toán định vị là vấn đề bắt cóc robot (Kidnapped
robot problem). Khi đó, robot phải đƣợc định vị thật tốt để có thể di chuyển tức thời
đến một số vị trí chƣa biết trong môi trƣờng. Bài toán bắt cóc thƣờng đƣợc sử dụng
để kiểm tra khả năng của robot trong việc sửa lại các sự cố định vị nghiêm trọng.
Để giải quyết các bài toán định vị nêu trên thì nhiều phƣơng pháp khác nhau đã
đƣợc đƣa ra nhƣ định vị dùng cột mốc, bộ lọc Kalman và cải tiến của nó là định vị
Markov. Hiện nay, một phƣơng pháp định vị hiệu quả và dễ thực hiện hơn đang
nhận đƣợc nhiều sự chú ý là phƣơng pháp định vị Monte Carlo (MCL–Monte Carlo
Localization). Phƣơng pháp MCL đƣợc phát triển dựa trên thuật toán định vị khá
nổi tiếng là lọc Particle [3 4 5].

2

Tuy nhiên, robot tự hành vẫn là một đề tài nghiên cứu còn khá mới ở Việt Nam hiện
nay và hiện vẫn chƣa có nhiều công trình nghiên cứu trong lĩnh vực này đƣợc ứng
dụng trong thực tế. Gần đây, tuy đã có một số công trình về robot tự hành đƣợc thực
hiện nhƣng chủ yếu là trong lĩnh vực nghiên cứu phục vụ công tác giáo dục và chỉ
đƣợc thực hiện hạn chế tại một số trƣờng đại học lớn.

a. Robot-nurse dùng trong lĩnh vực y tế.

b. Robot phục vụ Twendy-One.

(Nguồn: www.thedailybeast.com)

(Nguồn: www.vitinfo.vn)

c. Robot lau nhà irobot-dirtdog.

d. Robot thám hiểm sao hỏa.

(Nguồn: www.vacbots.com)

(Nguồn: rover.nssdc.gsfc.nasa.gov)

Hình 1.1 Một số loại robot tự hành.
Từ thực trạng trên cho thấy, lĩnh vực nghiên cứu robot tự hành ở Việt Nam hiện nay
còn nhiều hạn chế. Nhƣng, đây lại là xu thuế phát triển chung của các nƣớc có nền
khoa học kỹ thuật tiên tiến trên thế giới với nguồn lợi kinh tế thu đƣợc rất cao và dự
báo còn rất nhiều tiềm năng phát triển. Chắc chắn trong thời gian tới Việt Nam cũng
không nằm ngoài xu hƣớng này. Ngoài ra, để không bị các nƣớc khác bỏ quá xa về
trình độ thì công tác nghiên cứu robot tự hành phải đƣợc tiến hành ngay từ bây giờ.

3


Do đó, đề tài này chọn vấn đề cơ bản và quan trọng bậc nhất trong lĩnh vực robot tự
hành là giải quyết bài toán định vị cho robot để làm mục tiêu nghiên cứu.
1.2 Mục tiêu và giới hạn đề tài
Mục tiêu của đề tài là tập trung giải quyết mô phỏng robot tự hành sử dụng cảm
biến laser 2D với môi trƣờng trong nhà bằng phần mềm Player/Stage. Lĩnh vực
nghiên cứu robot tự hành tƣơng đối rộng rãi, cho nên phạm vi đề tài giới hạn trong
các vấn đề sau:
-

Phƣơng pháp trƣờng thế năng để tránh vật cản trong quá trình di chuyển đến
đích.

-

Kết hợp phƣơng pháp PF và thuật toán D* để robot tìm đƣờng đến đích.

-

Robot phải tự xác định vị trí của mình trong khi di chuyển bằng thuật toán
MCL dựa trên hệ thống cảm biến và một bản đồ tĩnh cho trƣớc của môi
trƣờng.

-

Kết quả nghiên cứu đƣợc mô phỏng trên phần mềm Player/Stage chạy trên
hệ điều hành Linux.

Đề tài giới hạn nghiên cứu mô phỏng robot tự hành trong môi trƣờng 2D.
1.3 Nội dung đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chƣơng này chủ yếu nghiên cứu về các bài toán định vị cho robot tự hành. Phân
tích các thuật toán định vị phổ biến nhƣ: định vị Markov, Lọc Kalman, lọc Particle,
MCL, .v.v... Đầu tiên, chƣơng này trình bày vấn đề khó khăn trong định vị là do
nhiễu từ hệ thống cảm biến, sai số lấy mẫu cảm biến cũng nhƣ nhiễu từ cơ cấu chấp
hành. Mô hình sai số khi robot di chuyển dựa trên cảm biến hành trình (Odometry)
cũng đƣợc trình bày trong chƣơng này.
Chương 3: Lập kế hoạch đường đi và ứng dụng MCL trong robot tự hành
Chƣơng này trình bày những đặc trƣng của thuật toán MCL và phƣơng pháp thực
hiện thuật toán. Các mô hình vận động và cảm biến đƣợc xây dựng để mô phỏng

4


những ảnh hƣởng của nhiễu lên hệ thống cảm biến và vận động của robot trong quá
trình di chuyển. Phƣơng pháp MCL kết hợp các mô hình này với một thuật toán tái
lấy mẫu nhằm tính toán và tìm ra vị trí phù hợp nhất của robot trong môi trƣờng.
Bằng cách kết hợp phƣơng pháp định vị MCL với thuật toán tìm đƣờng đi tối ƣu D *
và phƣơng pháp tránh vật cản trƣờng thế năng thì robot có khả năng tự lập kế hoạch
đƣờng đi và di chuyển đến mục tiêu cho trƣớc mà không cần phải khai báo trƣớc vị
trí ban đầu cho nó. Tức là robot có khả năng giải quyết bài toán định vị và lập kế
hoạch đƣờng đi toàn cục. Phƣơng pháp giải quyết bài toán đƣợc trình bày trong
phần cuối của chƣơng.
Chương 4: Xây dựng mô hình và phân tích mô phỏng thiết kế
Chƣơng 4 giới thiệu phần mềm mô phỏng robot Player/Stage và trình bày kết quả
nghiên cứu đƣợc mô phỏng trên phần mềm này. Trong nghiên cứu, robot sẽ di
chuyển trong một môi trƣờng đƣợc biết trƣớc một phần. Việc định vị cho robot

đƣợc thực hiện thƣờng xuyên trong suốt quá trình di chuyển. Hiệu quả của việc định
vị dựa trên thuật toán MCL đƣợc thể hiện rõ qua từng bƣớc lặp. Việc phân tích kết
quả mô phỏng và so sánh với các phƣơng pháp khác cũng đƣợc thực hiện trong
chƣơng này.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển
Chƣơng 5 tóm tắt các nội dung nghiên cứu và kết quả đạt đƣợc về lý thuyết cũng
nhƣ kết quả mô phỏng trên bộ phần mềm Player/Stage. Các điểm hạn chế và hƣớng
phát triển của đề tài đƣợc trình bày ở cuối chƣơng.

5


Chƣơng 2

Cơ Sở Lý Thuyết
2.1 Cảm biến laser đo khoảng cách
Để ƣớc lƣợng vị trí chính xác nhƣ là trái tim của hệ thống điều hƣớng nhƣ định vị,
lập kế hoạch đƣờng đi, tránh vật cản. Vấn đề đƣợc đƣa ra để giải quyết sự thay đổi
trong việc sử dụng các cảm biến khác nhau (siêu âm, hồng ngoại, laser, thị lực…).
Một trong những sự lựa chọn có thể là sử dụng cảm biến laser 2D bởi vì nó trở nên
phổ biến trong robot tự hành. Cảm biến laser có rất nhiều thuận lợi so sánh với cảm
biến khác: nó cung cấp phạm vi đo lƣờng chính xác và dày đặc, tỉ lệ lấy mẫu cao,
độ phân giải góc lớn, tầm đo và độ phân giải tốt [7].
Cảm biến laser đo khoảng cách gọi tắt là LRF (laser range finder) là thiết bị sử dụng
chùm laser để xác định khoảng cách đến đối tƣợng, hoạt động trong dải sóng hồng
ngoại với công suất thấp không ảnh hƣởng đến mắt ngƣời. Hình thức thông thƣờng
nhất của cảm biến laser đo trên nguyên lý đo thời gian từ thời điểm một xung
sáng laser hồng ngoại đƣợc phát ra đến thời điểm thu đƣợc xung này khi nó
đƣợc phản xạ từ vật cản trong môi trƣờng. Một hệ thống đo thời gian cực kỳ chính
xác trong thiết bị cho các số đo đƣợc dùng để tính khoảng cách đến vật khi biết vận

tốc của ánh sáng trong môi trƣờng quanh robot. Bằng việc gắn một gƣơng phản xạ
quay trên đƣờng đi của tia sáng nhƣ hình 2.1 [17], các xung laser này đƣợc làm
chệch hƣớng khi gƣơng quay. Gƣơng phản xạ quay với tốc độ 75 vòng/giây tạo nên
một dải quét tia laser hình rẻ quạt ở phía trƣớc cảm biến với một trƣờng nhìn 2D.
Trong mỗi lần quét nhƣ vậy, các xung laser đƣợc phát đi chệch hƣớng với trục x
một góc β với độ phân giải 0,250; 0,50 hoặc 10 nhƣ mô tả trên hình 2.2 [18,20].

6


Hình 2. 1 Tạo mặt phẳng cắt ngang tại laser bằng gương quay trong cảm biến đo
laser 2D.
Kết quả này cho phép nhận đƣợc một số trƣờng dữ liệu 2 chiều từ phía trƣớc cảm
biến và vì vậy thiết bị này có tên là máy quét laser 2D.

Hình 2. 2 Mặt phẳng tia laser với góc quét β
Phƣơng trình tính toán, ví dụ khoảng cách giữa 2 điểm A và B đƣợc cho:
D=

𝑐𝑡
2

Với c là tốc độ ánh sáng, t là thời gian đi vòng từ A->B.
t=

𝜑
𝜔

φ là trễ pha bởi di chuyển ánh sáng, ω là tần số góc.
Thay thế các giá trị trong phƣơng trình ta đƣợc

( ):

7


1

𝑐𝜑

2

2𝜔

D= 𝑐𝑡 =

=

𝑐
4𝜋𝑓

𝜆

𝑁𝜋 + ∆𝜑 = (𝑁 + ∆𝑁)
4

(2.1)

λ là bƣớc sóng c/f, ∆φ là phần trễ pha không hoàn toàn là π (=φ mod π), N là số nữa
chu kỳ sóng của một vòng, ∆N là phần phân đoạn còn lại.
Dữ liệu đo lƣờng đọc từ cảm biến:

Cảm biến laser đƣợc môi trƣờng của nó bằng cách sử dụng đo lƣờng khoảng cách
rời rạc. Nó chia khoảng cách góc tối đa thành các bƣớc số cố định và tiến hành trên
mỗi bƣớc đo lƣờng khoảng cách bởi chùm laser. Phạm vi lớn nhất của nó đƣợc chỉ
định chính xác là 180o. Trong trƣờng hợp chúng ta thì bộ chia của laser là 0.50 vì
thế laser của chúng ta bắt đầu chính xác tại góc 900 qua bên phải của đƣờng thẳng
và cung cấp đo lƣờng lần là 0.50 qua bên trái. Vì thế nó cung cấp 361 giá trị khoảng
cách liên tục. Nếu chúng ta định nghĩa hệ thống tọa độ với điểm gốc chính xác trên
laser và hƣớng thẳng của nó nhƣ trục x dƣơng chúng ta sẽ có góc đến đƣờng thẳng
laser [18].
𝜋

𝜋

2

360

θ= -900 + (n.0.50)= − + (𝑛.

)

với n= {0,1,2,….,360}

(2.2)

Vì thế một quá trình quét sẽ có 361 chỉ số tọa độ cực đƣợc thu thập liên quan đến vị
trí laser. Hình 2.3 mô tả 361 điểm quét thu thập bởi laser và đại diện trong hệ thống
tọa độ đề các 2 chiều với cảm biến laser nhƣ gốc tọa độ (x=y=0).

8