Đồ án tốt nghiệp - Xây dựng và điều khiển robot hai bánh vi sai vận chuyển hàng bám theo người

BỘ GIÁO DỤC &amp ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

-o????o-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG VÀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH
VI SAI VẬN CHUYỂN HÀNG BÁM THEO NGƯỜI

GVHD:

ThS. Lê Hoàng Lâm

SVTH:

Trương Nhật Minh

20151514

Lê Văn Lưu

20151511

Tp. Hồ Chí Minh tháng 01 năm 2025

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

o0o

Tp. HCM, ngày 06 tháng 01 năm 2025

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên 1: Trương Nhật Minh

MSSV:20151514

Họ và tên sinh viên 2: Lê Văn Lưu

MSSV:20151511

Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Hệ đào tạo: Đại học chính quy
Khóa: 2020 – 2024
I. TÊN ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG VÀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH VI SAI VẬN
CHUYỂN HÀNG BÁM THEO NGƯỜI
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
➢ Động cơ VEXTA Brushless DC motor.
➢ Kích thước mô hình: 1100x450x450 ±10% (mm).
➢ Bánh xe : Đường kính 120 (mm), độ rộng 30(mm)
2. Nội dung thực hiện:
➢ Thiết kế và xây dựng mô hình cơ khí robot.
➢ Điều khiển robot theo các chuyển động đặt ra.
➢ Xây dựng mô hình robot nhận diện và bám theo người dùng.
➢ Thiết kế giao diện điều khiển.
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 28/8/2024
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/12/2024
V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: ThS. Lê Hoàng Lâm
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ

ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

BỘ MÔN TỰ ĐỘNG ĐIỀU KHIỂN

o0o

Tp. HCM, ngày 06 tháng 01 năm 2025

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Trương Nhật Minh

MSSV:20151514

Họ tên sinh viên 2: Lê Văn Lưu

MSSV:20151511

Tên đề tài: XÂY DỰNG VÀ ĐIỀU KHIỂN ROBOT HAI BÁNH VI SAI VẬN
CHUYỂN HÀNG BÁM THEO NGƯỜI
Tuần/ngày
1
(28/08/2024)
2
(04/09/2024)
3
(11/09/2024)

Nội dung
Phân tích đề tài, đưa ra hướng giải quyết
Lựa chọn thiết bị phù hợp, tìm hiểm về
các thiết bị điều khiển
Lên ý tưởng thiết kế khung xe và vị trí
lắp đặt các thiết bị

4
(18/09/2024)

Thiết kế và thi công mô hình khung xe

5

Bố trí, lắp đặt phần cứng và đi dây thiết

(25/09/2024)

bị, kết nối bộ điều khiển với các động cơ
Xây dựng giao diện điều khiển bánh trên

6

GT SoftGOT để test cấu hình trên mô

(02/10/2024)

hình thực,kiểm nghiệm tính chính xác so
với lý thuyết.

7
(09/10/2024)

Tính toán động học robot hai bánh vi sai

Xác nhận của
GV
...

...
m biến LIDAR để cải thiện khả

năng phát hiện và nhận diện trong môi trường ánh sáng tối, đồng thời cung cấp thông
tin bổ sung cho robot về môi trường xung quanh, giúp robot di chuyển chính xác hơn
và ít bị ảnh hưởng khi camera gặp sự cố.
-

Tăng cường dữ liệu huấn luyện với nhiều ví dụ khác nhau của người và vật thể

trong các điều kiện ánh sáng và các góc nhìn khác nhau. Sử dụng các mô hình mạnh
hơn hoặc được huấn luyện chuyên sâu cho việc phân loại đối tượng để tăng độ chính
xác trong việc nhận diện các đối tượng.
-

Sử dụng động cơ có công suất lớn hơn, bánh xe có hệ thống truyền động hiệu quả

hơn (ví dụ, truyền động bằng bánh răng hoặc truyền động dây curoa) để cải thiện khả
năng di chuyển của robot trong các điều kiện địa hình ghồ ghề.
-

Phát triển hệ thống bằng cách tích hợp thêm các thuật toán xử lý ảnh và trí tuệ

nhân tạo (AI) để hệ thống có khả năng tự động nhận dạng và né tránh vật cản trong
quá trình di chuyển, nâng cao khả năng tự động hóa và độ linh hoạt của robot.

BỘ MÔ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

103

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Cheng-An Yang &amp Kai-Tai Song (2019). Control Design for Robotic HumanFollowing and Obstacle Avoidance Using an RGB-D Camera. International Conference
on Control, Automation and Systems (ICCAS 2019).
[2] M. Gupta, S. Kumar, L. Behera &amp V. K.Subramanian (2017, July). A Novel VisionBased Tracking Algorithm for a Human-Following Mobile Robot. IEEE Transactions
on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 47, no. 7, pp. 1415-1427.
[3] Evan Chen (2018). FOLO: A Vision-Based Human - Following Robot . In Proc. of
2018 3rd International Conference on Automation Mechanical Control and
Computational Engineering (AMCCE 2018), Dalian, China , pp. 224-232.
[4] M. I. J. Salman Afghani (2013). Follow Me Robot UsingInfrared Beacons. Acad.
Res. Int., vol. 5, no. 1, pp. 59.
[5] Vijayakumar Ajantha &amp Vairavasundaram Subramaniyaswamy (2024). Yolo-based
object detection models: A review and its applications. Multimedia Tools and
Applications.
[6] CHICCO &amp Davide (2021). Siamese neural networks: An overview. Artificial neural
networks.
[7] Xingping Dong &amp Jianbing Shen (2018). Triplet loss in siamese network for object
tracking. In: Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). p.
459-474.
[8] https://github.com/anonymous1computervision/Human-ReID-in-NVIDIA-Jetson.
[9] https://github.com/Mahmoud-Ali-FCIS/Person-re-identification-using-SiameseNetwork.

BỘ MÔ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

104