TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN ĐỊNH HƢỚNG TRÊN ROS CHO ROBOT tự HÀNH TRONG NHÀ

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (16.68 MB, 103 trang )

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN ĐỊNH HƢỚNG
TRÊN ROS CHO ROBOT TỰ HÀNH TRONG
NHÀ

GVHD

:

ThS. Huỳnh Văn Kiểm

STUDENT

:

Nguyễn Phạm Nhất Thiên Minh 40901569

Hồng Việt Hà

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12, 2013

40900700

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

Thành phố Hồ Chí Minh

----o0o----

KHOA: ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT

NGHIỆP
BỘ MÔN: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
HỌ VÀ TÊN: NGUYỄN PHẠM NHẤT THIÊN MINH

MSSV: 40901569

HOÀNG VIỆT HÀ

MSSV: 40900700

NGÀNH: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

LỚP: DD09KSTD

Đầu đề luận văn:

Triển khai thuật toán định hƣớng trên ROS cho robot tự hành trong nhà
1- Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu)
..........................................................................................................................................................
......
..........................................................................................................................................................
......
..........................................................................................................................................................
......
2- Ngày giao nhiệm vụ luận án: ...........................................................................................................
3- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: .............................................................................................................
4- Họ tên ngƣời hƣớng dẫn
Phần hƣớng dẫn
.......................................................................
.....

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

Nội dung và yêu cầu LVTN đã đƣợc thông qua bộ môn
Ngày ……tháng 12 năm 2013
Chủ nhiệm bộ mơn

Ngƣời hƣớng dẫn chính

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Ký và ghi rõ họ tên)

PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN
Ngƣời duyệt (Chấm sơ bộ):..................................................................

Đơn vị: .................................................................................................
Ngày bảo vệ: ........................................................................................
Điểm tổng kết: ......................................................................................
Nơi lƣu trữ luận văn: ............................................................................
CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH

NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

KHOA BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN

----o0o----

TỰ ĐỘNG
Ngày…… tháng …… năm……….

PHIẾU CHẤM ĐIỂM BẢO VỆ LVTN
(Dành cho ngƣời hƣớng dẫn)
1 Họ và tên sinh
- viên:

NGUYỄN PHẠM NHẤT THIÊN MINH

MSSV: 40901569

HOÀNG VIỆT HÀ

MSSV: 40900700

Điều khiển tự động
Chuyên ngành:
2- Đề tài luận văn:
Triển khai thuật toán định hƣớng trên ROS cho robot tự hành trong nhà
3- Họ tên ngƣời hƣớng dẫn:
4- Tổng quát về bản thuyết minh:

Th.S. HUỲNH VĂN KIỂM

Số trang: ..................................................
chƣơng: ..................................

Số

Số bảng số liệu: .......................................
vẽ: ..................................

Số hình

Số tài liệu tham khảo: ..............................
tốn: ...................

Phần mềm tính

Sản phẩm: ................................................
5- Tổng quát về các bản vẽ:
Số bản vẽ: .................. bản A1 ................. bản A2
khác: ....................................

Khổ

Số bản vẽ tay: ...................................................... Số bản vẽ máy
tính: .............................................

6- Những ƣu điểm chính của luận văn tốt nghiệp:
..........................................................................................................................................................
.......

..........................................................................................................................................................
.......
7- Những khuyết điểm chính của luận văn tốt nghiệp:
..........................................................................................................................................................
.......
..........................................................................................................................................................
.......
8- Đề nghị: Đƣợc bảo vệ : □
9- Ba câu hỏi sinh viên phải trả lời trƣớc hội đồng:
a. ...............................................................................................................................................
......
b. ...............................................................................................................................................
......
c. ...............................................................................................................................................
......
10- Đánh giá chung (bằng chữ: giỏi, khá, trung bình): ................................. Điểm: ............... /10
Ký tên (ghi rõ họ tên)
CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH

NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

KHOA BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN

----o0o----

TỰ ĐỘNG
Ngày…… tháng …… năm……….

PHIẾU CHẤM ĐIỂM BẢO VỆ LVTN
(Dành cho ngƣời phản biện)
11- Họ và tên sinh
viên:

NGUYỄN PHẠM NHẤT THIÊN MINH

MSSV: 40901569

HOÀNG VIỆT HÀ

MSSV: 40900700

Điều khiển tự động
Chuyên ngành:
12- Đề tài luận văn:
Triển khai thuật toán định hƣớng trên ROS cho robot tự hành trong nhà
13- Họ tên ngƣời phản biện: ................................................................................

14- Tổng quát về bản thuyết minh:
Số trang: ..................................................
chƣơng: ..................................

Số

Số bảng số liệu: .......................................
vẽ: ..................................

Số hình

Số tài liệu tham khảo: ..............................
tốn: ...................

Phần mềm tính

Sản phẩm: ................................................
15- Tổng qt về các bản vẽ:
Số bản vẽ: .................. bản A1 ................. bản A2
khác: ....................................

Khổ

Số bản vẽ tay: ...................................................... Số bản vẽ máy
tính: .............................................

16- Những ƣu điểm chính của luận văn tốt nghiệp:
..........................................................................................................................................................
.......

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

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................
.................................................................................................................................................................

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

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên chúng tôi xin gửi tới thầy Thạc sĩ Huỳnh Văn Kiểm lời biết ơn sâu sắc nhất vì
những chỉ dẫn, đánh giá, định hƣớng và những chia sẻ kinh nghiệm bổ ích của thầy từ đồ án tới
luận văn, tạo điều kiện để chúng tôi có thể hồn thành tốt luận văn này.
Bên cạnh đó, phải kể đến sự chỉ dạy tận tình, tâm huyết của các thầy cô đang giảng dạy tại
bộ môn điều khiển tự động, tại khoa Điện-Điện tử, trƣờng đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí
Minh. Nhờ các thầy cơ, chúng tôi mới đƣợc tiếp cận với những kiến thức mới hết sức bổ ích và
những ứng dụng thực tiễn thú vị. Ngồi ra, cịn có bạn bè ln sẵn sàng đồng hành giúp đỡ chúng
tơi khi khó khăn về học tập và cuộc sống, đặc biệt là các thành viên và ban chủ nhiệm câu lạc bộ
nghiên cứu khoa học Pay It Forward. Nhân đây, xin gửi đến thầy cô và các bạn lời cảm ơn chân
thành nhất.
Cuối cùng, chúng tơi xin cảm ơn Cha Mẹ cùng gia đình đã ln đứng về phía chúng tơi,
truyền dạy, động viên và tạo điều kiện cho chúng tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu
vừa qua.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 12 năm 2013

Nguyễn Phạm Nhất Thiên Minh
Hoàng Việt Hà

i

TÓM TẮT LUẬN VĂN
Hệ điều hành robot – Robot Operation System là một nền tảng mã nguồn mở dành cho việc
thiết kế phần mềm robot. Tiền thân của ROS đƣợc phát triển đầu tiên bởi Phịng thí nghiệm Trí
tuệ Nhân tạo của Đại học Stanford vào năm 2007. Kể từ năm 2008, ROS đƣợc phát triển và mở
rộng tại phòng nghiên cứu Willow Garage cùng một mạng lƣới liên kết nhiều viện nghiên cứu lớn
trên thế giới. Willow Garage hiện là đơn vị duy trì các thƣ viện mã nguồn mở rất phổ biến là
OpenCV và Point Cloud Library, chính vì vậy, ROS đƣợc tích hợp đầy đủ các thƣ viện trên cùng
với vô số các công cụ và chƣơng trình ứng dụng robot đƣợc đóng góp xây dựng bởi cộng đồng
đông đảo các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới, giúp cho việc thử nghiệm, chia sẻ các thuật
toán trở nên dễ dàng hơn. Trong thời gian ngắn kể từ khi xuất hiện, ROS đã phát triển nhanh
chóng và trở thành một cơng cụ phổ biến, chuẩn mực đƣợc sử dụng rộng rãi bởi các đơn vị
nghiên cứu và chế tạo robot.
Định hướng cho robot di động là một vấn đề có nhiều ứng dụng to lớn và liên quan tới
nhiều lĩnh vực. Đây cũng là một hƣớng ứng dụng trọng tâm của ROS. Trong phạm vi luận văn,
bài toán định hƣớng đƣợc nghiên cứu trên một robot tự hành trong nhà ứng dụng các lý thuyết và
công cụ tiên tiến đƣợc phát triển trên nền tảng ROS. Bằng việc ứng dụng thành cơng ROS, robot
đã có khả năng tự định vị trong một môi trƣờng gồm các đặc điểm biết trƣớc đồng thời phản ứng
thích hợp với các vật cản chƣa biết để tìm đƣờng đi đến một vị trí đích đã chọn. Từ tính năng cơ
bản này, trong tƣơng lai, ta có thể khai thác sâu hơn các tính năng của ROS, tích hợp các kỹ thuật
định vị tiên tiến giúp cho robot có thể di chuyển chính xác hơn, phạm vi hoạt động rộng nhằm
phục vụ cho các ứng dụng trong đời sống.

ii

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................................................
TÓM TẮT LUẬN VĂN ..................................................................................................................
MỤC LỤC

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

DANH MỤC HÌNH ẢNH ...............................................................................................................
DANH MỤC BẢNG ......................................................................................................................
CHƢƠNG I – TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƢỚNG CHO ROBOT DI ĐỘNG ...........................

1.1. Định hƣớng cho robot tự hành. .........................

1.2. Mục tiêu luận văn và phƣơng pháp thực hiện .

1.3. Sơ lƣợc về nội dung luận văn .............................
CHƢƠNG II – CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƢỚNG ROBOT ................................................

2.1. Ƣớc lƣợng tọa độ từ encoder .............................

2.2. Chuyển động học xác suất và phƣơng pháp địn
CHƢƠNG III – CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA ROBOT TỰ HÀNH TRONG NHÀ ...

3.1. Hệ điều hành robot – ROS ................................
3.1.1. Tổng quan về hệ điều hành robot- Robot Operating System .............................
3.1.2.

Cấu Trúc ROS ..................

3.1.3.

ROS Navigation Stack .....

3.2. Camera khoảng cách Kinect ............................
3.2.1.

Cơng nghệ và đặc tính ............................................................................................

3.2.2.

Package driver và điều khiển cho Kinect ..............................................................

3.3. Mobile base và Điều khiển .................................
3.3.1. Thiết kế mơ hình di động ........................................................................................
3.3.2. Thiết kế chƣơng trình nhúng .................................................................................

CHƢƠNG IV – LẬP TRÌNH TÍCH HỢP NAVIGATION STACK TRÊN MƠ HÌNH
ROBOT
...................................................................................

4.1. Serial Server cho Mobile Base ..........................

4.2. Transform Broadcaster. ....................................

4.3. Dựng Static Map ................................................
CHƢƠNG V – THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ....................................................................
iii

5.1.

Bố trí và quan sát:..............................................................................................................67

5.2.

Đánh giá khả năng định hƣớng di động.........................................................................76

5.3.

Kết luận................................................................................................................................76

5.4.

Hƣớng phát triển...............................................................................................................77

Tài liệu tham khảo............................................................................................................................78
Phụ lục 1 – HƢỚNG DẪN LẬP TRÌNH ROS TRÊN IDE ECLIPSE.....................................79
Phụ lục 2 – TẠO LAUNCH FILE CHO NODE DEPTHIMAGE_TO_LASERSCAN..........84

iv

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1: Mơ hình robot lái bằng hiệu vận tốc.................................................................................5
Hình 2.2: Minh họa về quá trình định vị theo phƣơng pháp xác suất............................................10
Hình 2.3: Minh họa mơ hình xác suất của phƣơng trình động học................................................11
Hình 2.4: Mơ hình odometry mơ tả chuyển động của robot trong khoảng thời gian (t-1,t]...........12
Hình 2.5: Mơ hình theo odometry với các thiết lập thơng số nhiễu khác nhau..............................13
Hình 2.6: Phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên a, phƣơng sai b, kì vọng bằng 0........................ 14

Hình 2.7: Ví dụ lấy mẫu ngẫu nhiên theo mơ hình odometry.........................................................16
Hình 2.8: Mơ hình xác suất của phép đo từ cảm biến khoảng cách chùm tia.................................16
Hình 2.9: Minh họa trƣờng hợp kidnapping...................................................................................18
Hình 3.1: Các robot ứng dụng thành cơng ROS PR2, Kobuki, Jaguar, Turtlebot.......................... 21
Hình 3.2: Cộng đồng các trung tâm tham gia đóng góp phát triển cho ROS trên thế giới.............21
Hình 3.3: So sánh khối lƣợng công việc phải làm khi dùng và không dùng ROS.........................22
Hình 3.4: Mối quan hệ giữa Stack và các package.........................................................................24
Hình 3.5: Ví dụ về quan hệ giữa Stack, Package và các file mơ tả theo dạng thƣ mục.................24
Hình 3.6: Mơ tả cơ chế quản lý parameter trên Master...................................................................26
Hình 3.7: Mơ tả hoạt động của service...........................................................................................27
Hình 3.8: Mơ hình giao tiếp cơ bản trong ROS..............................................................................28
Hình 3.9: ROS Repository vaa repository trong tồn tài ngun ROS.......................................... 28
Hình 3.10: Các hệ tọa độ gắn với các phần tử chuyển động trên robot..........................................29
Hình 3.11: Các hệ tọa độ của robot và chuyển động trong khơng gian..........................................30
Hình 3.12: Giao tiếp giữa action client và server........................................................................... 30
Hình 3.13: Mơ hình robot đƣợc mơ tả bằng URDF.......................................................................32
Hình 3.14: Remapping topic...........................................................................................................34
Hình 3.15: Computation Graph của Navigation Stack................................................................... 36
Hình 3.16: Costmap function..........................................................................................................39
Hình 3.17: Recovery Behavior của move_base..............................................................................42
Hình 3.18: Kinect............................................................................................................................42
Hình 3.19: Những thành phần chính của Kinect.............................................................................43
Hình 3.20: Vùng nhìn thấy của camera khoảng cách trên Kinect...................................................44
Hình 3.21: Hình ảnh thực tế từ Kinect trên mobile base................................................................ 45
Hình 3.22: Khoảng cách từ tâm mobile base tới vật cản................................................................ 45
Hình 3.23: Kinect adaptor, connector và supply cable................................................................... 46
Hình 3.24: Ứng dụng của openni_launch trong ccny_rgbd............................................................47
Hình 3.25: Logo của point cloud.................................................................................................... 48
Hình 3.26: Sơ đồ chi tiết mạch điều khiển mobile base................................................................. 49
v

Hình 3.27: Thiết khung robot..........................................................................................................50
Hình 3.28: Động cơ có hộp số planet..............................................................................................50
Hình 3.29: Picture robot..................................................................................................................51
Hình 3.30: Giải thuật điều khiển trên vi điều khiển........................................................................51
Hình 3.31: Sơ đồ chức năng các ngoại vi trên MCU......................................................................52
Hình 3.32: Sơ đồ khối của Timer điều khiển nâng cao của STM32F4...........................................54
Hình 3.33: Giản đồ xung giải mã quadrature encoder của Encoder Interface trên STM32F4.......55
Hình 3.34: Khối XOR ngõ vào giúp tăng đôi tần số encoder và các ngõ ra PWM giúp điều khiển
đảo chiều động cơ........................................................................................................................... 55
Hình 4.1: Ví dụ về hai hệ tọa độ trên robot.................................................................................... 60
Hình 4.2: Giá trị của điểm trong hệ tọa độ cảm biến, cây tọa độ đơn giản và giá trị chuyển đổi
trong hệ tọa độ của mobile base......................................................................................................61
Hình 4.3: Sơ đồ cây các hệ tọa độ chính của robot tự hành............................................................61
Hình 4.4: Laser scan 2D trích từ point cloud 3D............................................................................63
Hình 4.5: Một số bản đồ 2D đƣợc dựng bằng slam_gmapping 2D............................................... 64
Hình 4.6: Static map đƣợc đo vẽ....................................................................................................64
Hình 4.7: 3D map và hình chiếu 2D...............................................................................................66
Hình 5.1: Khu vực thử nghiệm....................................................................................................... 67
Hình 5.2: Khu vực khảo sát khả năng lập lộ trình và tránh vật cản của robot................................68
Hình 5.3: Chọn tọa độ đích cho robot.............................................................................................69
Hình 5.4: robot di chuyển tránh vật cản..........................................................................................69
Hình 5.5: Quá trình mapping và path-planning của robot..............................................................71
Hình 5.6: Robot ở tọa độ đích.........................................................................................................72
Hình 5.7: Q trình di chuyển của robot.........................................................................................74
Hình 5.8: Lộ trình ƣớc lƣợng của robot khi đi đến một điểm và trở về........................................ 75

vi

DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1: Giải thuật motion_model_odommetry........................................................................... 13
Bảng 2.2: Giải thuật prob_normal_distribution và giải thuật prob_triangular_distribution...........14
Bảng 2.3: Giải thuật sample_motion_model_odometry................................................................. 15
Bảng 2.4: Giải thuật sample_normal_distribution và giải thuật sample_triangular_distribution...15
Bảng 2.5: Giải thuật beam_range_finder_model............................................................................17
Bảng 2.6: Giải thuật Augm ented_MCL.........................................................................................18

vii

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƯỚNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

CHƢƠNG I – TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƢỚNG CHO ROBOT DI ĐỘNG
1.1.

Định hƣớng cho robot tự hành.

Robot tự hành là một robot có khả năng tự di chuyển, tự vận động (có thể lập trình lại) dƣới
sự điều khiển tự động để thực hiện tốt những công việc đƣợc giao. Mơi trƣờng hoạt động của
robot có thể là mặt đất, nƣớc, khơng khí, khơng gian hay là sự tổ hợp của các mơi trƣờng đó. Các
mơ hình Robot di động khác nhau đƣợc nghiên cứu với theo môi trƣờng trong đó robot chuyển
động, ví dụ nhƣ xe tự hành trên mặt đất AGV (Autonomous Guided Vehicles), robot tự hành dƣới
nƣớc AUV (Autonomous Underwater Vehicles), robot tự hành trên không UAV (Unmanned Arial
Vehicles) và robot vũ trụ (Space Robot). Những khả năng cần có của một robot tự hành là dự trữ
năng lƣợng đảm bảo cho robot tự hành trong thời gian yêu cầu, khả năng phát hiện và nhận biết
vật cản, tránh va chạm với các vật thể và khả năng xử lý, tính tốn các chƣơng trình giải thuật
phức tạp trong thời gian thực để đáp ứng kịp thời với những tác động của mơi trƣờng .v.v. Trong
đó khả năng định hƣớng của robot tự hành là vấn đề quan trọng nhất. Khả năng định hƣớng đƣợc

định nghĩa là kết hợp của ba khả năng:
1. Định vị bản thân – Self-localization
2. Lập lộ trình – Path-planning
3. Dựng và diễn dịch bản đồ – Map building and interpretation
Self-localization là khả năng robot nhận biết tọa độ và định hƣớng không gian (orientation)
của mình trong một hệ tọa độ. Path-planning là việc xác định các tọa độ hiện thời và các tọa độ
tiếp theo mà robot cần đạt đƣợc để đi đến tọa độ mục tiêu. Map building là công việc nhận diện
môi trƣờng qua từng phép đo đạc từ cảm biến và kết hợp các phép đo này thành một mơ hình
trong hệ tọa độ của robot từ đó làm cơ sở cho việc định vị và lập lộ trình.
Bài toán định vị và lập bản đồ đồng thời (Simultaneous Localization and Mapping –
SLAM) là một bài toán đặc biệt ln đi kèm với bài tốn định hƣớng. SLAM đƣợc định nghĩa là
việc xây dựng hoặc cập nhật liên tục một bản đồ, đồng thời định vị vị trí của robot trong bản đồ
đó. Trong SLAM, hai tác vụ này khơng thể tách rời, khi biết chính xác vị trí của mình thì robot
mới có thể đƣa các cập nhật mới vào bản đồ một cách hợp lý. Đồng thời, khi bản đồ đƣợc cập
nhật chính xác, robot mới có thể đánh giá đƣợc sự dịch chuyển của mình so với môi trƣờng.

1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƯỚNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

Trong bài tốn định hƣớng, robot sẽ phải có khả năng thực hiện SLAM ở nhiều mức độ. Nếu ta
cung cấp cho robot một bản đồ đƣợc đo đạc chính xác, robot vẫn phải sử dụng SLAM tại những
vị trí có vật cản chƣa biết trƣớc hoặc những vị trí mà giá trị cảm biến trả về không đủ xác định vị
trí của robot, ví dụ nhƣ tại một hành lang dài có bối cảnh khơng thay đổi. Các vấn đề lý thuyết
định hƣớng và SLAM sẽ đƣợc đề cập sâu hơn trong chƣơng sau.
1.2.

Mục tiêu luận văn và phƣơng pháp thực hiện

Mục tiêu luận văn:
Thiết kế một robot di động, sử dụng cảm biến khoảng cách Kinect và các cảm biến khác
cùng với thuật toán định hƣớng trên ROS để xây dựng bản đồ có đặc tính bằng phẳng và tự di
chuyển trong bản đồ đó tới một vị trí đặt trƣớc, đồng thời xử lý tránh vật cản chƣa biết. Với mục
đích phát triển sâu xa là trở thành một robot cá nhân có thể thực hiện nhiều tác vụ nhằm giảm tải
công việc cho con ngƣời nhƣ quét dọn, hút bụi, chuyển đồ,… trong phạm vi nhà ở hoặc trong các
văn phòng, bệnh viện...
Phƣơng pháp thực hiện
Triển khai thuật toán định hƣớng trên ROS và các ứng dụng ROS hỗ trợ việc định hƣớng
cho robot tự hành trong nhà với sự hỗ trợ thu thập dữ liệu từ Kinect (thu thập dữ liệu và vẽ bản đồ
cho robot định hƣớng cho) và các cảm biến khác nhƣ encoder, cảm biến gia tốc góc (IMU)… để
robot tự thực hiện đƣợc các chức năng nhƣ mong đợi.
1.3.

Sơ lƣợc về nội dung luận văn

Nội dung luận văn bao gồm 5 chƣơng và 1 phụ lục


Chƣơng 1: Tổng quan về định hướng cho robot di động: Giới thiệu sơ lƣợc

về bài toán định hƣớng cho robot di động, mục tiêu luận văn và phƣơng pháp thực
hiện.


Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết định hướng robot: Lý thuyết về ƣớc lƣợng tọa độ

cho robot, giải bài tốn ƣớc lƣợng từ tín hiệu encoder thu về. Sơ lƣợc về mơ hình
chuyển động xác suất học của robot và phƣơng pháp định vị Monte Carlo thích nghi.


Chƣơng 3: Các thành phần chính của robot tự hành trong nhà: Tổng quan
về hệ
điều hành robot ROS, camera khoảng cách Kinect. Cấu tạo robot trong luận văn, và
chƣơng trình nhúng điều khiển động cơ trên Kit STM32F4 Discovery.

2

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƯỚNG CHO ROBOT DI ĐỘNG



Chƣơng 4: Lập trình tích hợp Navigation Stack trên mơ hình robot: Thiết kế,

thao tác các node đặc thù hỗ trợ cho Navigation Stack cho mơ hình robot trong đề
tài.


Chƣơng 5: Thực nghiệm và đánh giá: Trình bày các kết quả đạt đƣợc trong

quá trình thực nghiệm, đánh giá sai số và đề ra phƣơng hƣớng cải thiện phát triển.

Phụ lục 1: Cách tạo 1 package mới trong ROS và sử dụng Mơi trƣờng Phát
triển
Tích hợp (Intergrated Development Environment – IDE) để lập trình cho ROS.


Phụ lục 2: Cách tạo file .launch cho depthimage_to_laserscan.

3

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƯỚNG ROBOT

CHƢƠNG II – CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƢỚNG ROBOT
2.1.

Ƣớc lƣợng tọa độ từ encoder

Có nhiều phƣơng pháp để ƣớc lƣợng tọa độ của robot. Trong đó, phƣơng pháp đơn giản
nhất là ƣớc lƣợng tọa độ từ giá trị hồi tiếp của encoder và có thể kết hợp thêm cảm biến quán tính
(inertial measurement unit). Ngồi ra ROS cịn hỗ trợ việc ước lượng tọa độ bằng thị giác - visual
odometry. Đây là phƣơng pháp xử lý ảnh màu point cloud RGBXYZ để tìm các điểm đặc trƣng
tƣơng ứng trong các khung ảnh và ƣớc lƣợng độ dịch chuyển của robot dựa vào thơng số khơng
gian của các điểm đó. Phƣơng pháp này có độ chính xác phụ thuộc vào mơi trƣờng, ví dụ nhƣ
một căn phịng có nhiều vật dụng sẽ tìm đƣợc nhiều điểm đặc trƣng hơn một hành lang, ngồi ra,
khối lƣợng tính tốn từ phƣơng pháp này rất lớn.
Trở về với bài toán định hƣớng, để thực hiện việc định vị cho robot, Navigation Stack sử dụng
phương pháp định vị Monte Carlo thích nghi trong package amcl (adaptive Monte Carlo
localization), phƣơng pháp này sử dụng giá trị đo đạc khoảng cách từ cảm biến để xác định môi
trƣờng xung quanh robot trên một mặt phẳng, so sánh giá trị này với một bản đồ 2D cho trƣớc và
ƣớc lƣợng tọa độ thích hợp có lân cận trên bản đồ phù hợp với giá trị đo này. Trong một số trƣờng
hợp khi việc ƣớc lƣợng cho ra giá trị không hội tụ, nhƣ khi robot di chuyển trong một khu vực rộng
hơn tầm đo của cảm biến khoảng cách, navigation stack sẽ sử dụng tọa độ ƣớc lƣợng từ các phƣơng
pháp khác để định hƣớng cho robot tiếp tục di chuyển cho đến khi gặp đƣợc một lân cận quen thuộc.
Phần dƣới đây trình bày phƣơng pháp ƣớc lƣợng tọa độ từ encoder đƣợc sử dụng trong luận văn và
lý thuyết cùa phương pháp định vị Monte Carlo thích nghi.

Ƣớc lƣợng tọa độ của robot từ giá trị hồi tiếp từ encoder.
Robot tự hành trong luận văn đƣợc thiết kế theo mơ hình robot lái bằng hiệu tốc độ
(differential steered drive). Giả sử robot chuyển động không trƣợt, ta sẽ ƣớc lƣợng tọa độ của
robot dựa vào giá trị hồi tiếp từ encoder. Trong hệ tọa độ

, robot chuyển động với vận tốc tịnh

tiến là và vận tốc xoay ω. Trong khoảng thời gian rất bé , và ω khơng đổi, chuyển động của robot là chuyển động trịn quanh tâm quay tức thời với bán kính r.

4

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƯỚNG ROBOT

Tại đầu khoảng thời gian
tại điểm này ta có tọa độ của tâm

ω

Hình 2.1: Mơ hình robot lái bằng hiệu vận tốc
Sau khoảng thời giangóc
[ ], sử dụng lại phƣơng trình

giữa tọa độ mới và tọa độ cũ:
[]

[]

[

]

5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƯỚNG ROBOT

Ta sẽ tìm quan hệ giữa các đại lƣợng , , với giá trị thu đƣợc từ encoder và thay vào
phƣơng trình trên. Sử dụng quan hệ giữa vận tốc dài và vận tốc góc của một vật thể trong
chuyển động trịn, ta có các phƣơng trình sau:
(

(

Trong đó:
vận tốc dài quanh trục bánh phải.
vận tốc dài quanh trục bánh trái.
khoảng cách giữa 2 bánh xe.
bán kính quay tức thời.
ω

vận tốc quay của robot.

Lấy phƣơng trình

trừ phƣơng trình

vế theo vế ta đƣợc quan hệ giữa vận tốc của

hai bánh và vận tốc góc:

Lấy phƣơng trình

Thay

từ

cộng phƣơng trình

vế theo vế, ta có:

vào phƣơng trình trên ta có quan hệ giữa vận tốc tịnh tiến và vận tốc

hai bánh:

Ta suy ra đƣợc bán kính quay tức thời của robot từ các phƣơng trình

6

và

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƯỚNG ROBOT

bánh dịch chuyển đƣợc trong thời gian . Thay lại
trình

Phƣơng trình trên cho ta quan hệ chính xác của giữa chuyển động của hai bánh với tọa độ
của robot. Ta có thể xây dựng giải thuật xấp xỉ phƣơng trình trên để cập nhật tọa độ của robot với

đầu vào ở mỗi thời điểm cập nhật là
tọa độ , , cuối chu kỳ trƣớc. Khi đó ta gán giá trị
trong phƣơng trình
Ngồi ra ta cịn có thể xấp xỉ phƣơng trình
việc cập nhật tọa độ đƣợc thực hiện trên hệ nhúng.
Ta có:

[ ]

[

]

Nếu nhƣ chuyển động xoay của robot rất nhỏ, ta có thể xấp xỉ các phƣơng trình trên
trở thành dạng đơn giản.
[]

[]

[

]

7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƯỚNG ROBOT

Phƣơng trình xấp xỉ trên cũng là

của phƣơng trình gốc khi

, ứng với việc

robot chỉ di chuyển tịnh tiến theo phƣơng có hệ số góc .
Để điều khiển robot, ta có có quan hệ giữa

2.2.

,

với

và

nhƣ sau:

Chuyển động học xác suất và phƣơng pháp định vị Monte Carlo thích nghi

Trong phần 2.1, mặc dù ta có đƣợc mơ tả tốn học chính xác chuyển động của robot nhƣng
biểu thức chứa các đại lƣơng vi phân chỉ có thể xấp xỉ bằng các phƣơng pháp tính. Đồng thời giá
trị trả về từ encoder lại cho ta giá trị rời rạc, cho nên tọa độ ƣớc lƣợng vẫn hàm chứa một số sai
số qua mỗi bƣớc lặp và sai số sẽ tích lũy dần dần và càng ngày tọa độ ƣớc lƣợng đƣợc càng có
độ tin cậy thấp hơn.
Trong mọi trƣờng hợp, đối với một một robot cụ thể đƣợc thiết kế theo một mô hình tốn
học cho trƣớc nào đó, ta có thể suy ra đƣợc quỹ đạo, vị trí của robot từ mơ hình của nó. Tuy
nhiên, một vấn đế tất yếu đó là ta khơng bao giờ tìm đƣợc mơ hình chính xác của robot, mà chỉ có
thể tìm đƣợc một họ các mơ hình có các hệ số trong phạm vi chính xác nhất định. Ngồi ra, khi
hoạt động, tác động của mơi trƣờng, đo lƣờng, hao mịn lại làm xuất hiện sai số và kết quả điều

khiển không đúng nhƣ mơ hình. Do đó cần phải quan tâm đến các yếu tố khơng chắn chắn này.
Trong mơ hình động học xác suất, một trong những định lý quan trọng nhất của xác suất
học đó là định lý Bayes. Định lý Bayes cho phép tính xác suất của một biến ngẫu nhiên
sự kiện liên quan
của robot và ,

trong một hành lang có ba cửa phịng và robot đang ở một vị trí bất kì trong hành lang. Robot có
trang bị một cảm biến và có thể cho ta một biến ngẫu nhiên z cho biết robot đang ở cạnh một cánh
cửa với xác suất của z phân bố theo hàm Gauss. Tại thời điểm đầu tiên, robot khơng biết đƣợc nó
đang ở đâu trong đoạn hành lang. Hàm cảm tính

của robot có dạng phân bố đều trên tồn

bộ chiều dài của hành lang nhƣ đồ thị đầu tiên trong hình 2.2. Khi khởi động hành trình, cảm biến
trên robot cho tín hiệu robot đang ở cạnh một cánh cừa. Phân bố xác suất

, là xác suất để

robot nhận đƣợc một tín hiệu cảm biến nhƣ vậy trên toàn hành lang theo định lý Bayes, phân bố
8

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ĐỊNH HƯỚNG ROBOT

tập trung quanh vị trí các cánh cửa. Tại thời điểm đó,

của robot sẽ có dạng tƣơng tự nhƣ

. Nói cách khác gần đúng, robot biết rằng nó đang ở gần một trong ba cánh cửa trong hành
lang. Đồ thị thứ hai và thứ ba trong hình minh họa hai phân bố xác suất

và

tại thời

điểm này. Khi robot di chuyển một đoạn so với vị trí mà nó vừa cảm nhận đƣợc cánh cửa, dựa
vào odometry của mình, robot sẽ dự đốn vị trí hiện thời, do đó

cũng dịch chuyển theo

hƣớng di chuyển. Tuy nhiên do odometry có sự khơng chắc chắn nên đỉnh tại các vùng xác suất
cao cũng thấp dần nhƣ đồ thị thứ tƣ trong hình 2.2. Tiếp theo khi cảm biến cho ta một phép đo
mới của z. Cảm tính của robot sẽ có phân bố lớn xung quanh vị trí cánh cửa thứ hai và phân bố ở
các khu vực khác đều giảm mạnh nhƣ trong đồ thị thứ sáu. Từ sự chắc chắn cao tại cánh cửa hiện
tại, trong khoảng từ đó đến cánh cửa kế tiếp, cảm tính của robot dựa vào odometry vẫn cho vị trí
thực tế có giá trị cao mặc dù có giảm và sẽ đƣợc bổ sung lại khi robot đến đƣợc cánh cửa thứ 3.

9

TRIỂN KHAI THUẬT TOÁN ĐỊNH HƢỚNG TRÊN ROS CHO ROBOT tự HÀNH TRONG NHÀ

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về