Định hướng và điều khiển Robot di động dựa trên công nghệ định vị GPS và cảm biến la bàn
Abstract
This study presents a solution to integrate a system of multiple positioning sensors into a mobile robot to control the robot to the desired position in the external environment. The heart of the system is an esp8266 microcontroller that can calculate equations in real time control. The microcontroller receives signals from the compass sensor to determine the rotation angle of the head of the robot to the desired location; updates the global positioning system (GPS) sensor value used for navigation and continuously updating data during movement in the outdoor environment. The experiment was conducted in an open yard at College of Engineering, Can Tho University under relatively favorable weather conditions. The results show that the robot can move to the desired positions. This research is a premise for the following groups to apply more advanced algorithms and technology to mobile robots.
Tóm tắt
Nghiên cứu này trình bày một giải pháp tích hợp hệ nhiều cảm biến định vị vào robot di động để điều khiển robot đến vị trí mong muốn trong môi trường bên ngoài. Trái tim của hệ là một vi điều khiển esp8266 có thể tính toán được nhiều phương trình theo thời gian thực. Vi điều khiển nhận tín hiệu từ cảm biến la bàn đề xác định góc quay đến vị trí mong muốn và cập nhật giá trị cảm biến GPS được dùng để định vị và cập nhật dữ liệu liên tục trong suốt quá trình di chuyển trong môi trường bên ngoài. Thí nghiệm đươc tiến hành một sân trống tại trường Bách Khoa, Trường Đại học Cần Thơ trong điều kiện thời tiết tương đối thuận lợi. Kết quả cho thấy robot có thể di chuyển đến các vị trí mong muốn. Nghiên cứu này là tiền đề cho các nhóm sau áp dụng thêm các giải thuật và công nghệ cao cấp vào robot di động trong điều kiện bên ngoài.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Bertinetto, L., Valmadre J., Henriques, J. F., Vedaldi A., & Torr, P. H. S. (2016). Fully Convolutional Siamese Networks for Object Tracking. In Lecture Notes in Computer Science; Springer: Cham, Switzerland.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48881-3_56
Fan, H., & Ling, H. (2019). Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Long Beach, CA, USA, pp. 7944–7953.
https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00814
Luu, T.H., Duong, Q. K., Ngo, M. K., Nguyen, D. L., & Nguyen, K. N. (2023). Upgrade a mobile robot based on the outdated P2DX platform (in Vietnamese). TNU journal of science and technology, 228(10), 318-325. https://doi.org/10.34238/tnu-jst.8082
Nguyen, A. T., Vu. C. T., Nguyen, T. H., Nguyen, T. D., Ho, V. H., & Mai, D. K. (2021). A study and design of localization system for mobile robot based on ROS (in Vietnamese). Journal of science and technology. 57(4), 69-74. https://vjol.info.vn/index.php/dhcnhn/article/view/62220
Nguyen, V. T., Pham, T. C., & Pham, M. T. (2016). Modelling and controlling a non-holonomic wheeled mobile robot with lateral slip (in Vietnamese). Vietnam journal of science, technology and engineering, 4(1), 1-6. https://b.vjst.vn/index.php/ban_b/article/view/156
Nong, M. N., Do, N. T., Vu, V. Q., & Ngo, N. V. (2022) A method of obstacle avoidance for arm robot in warehouse automation (in Vietnamese). TNU journal of science and technology,228(2), 62-69.
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.7049
Pham, T. L. H., & Nguyen T. D. (2023). Constructing local orbit for self-operating robot in agricultural greenhouse based on ROS (in Vietnamese). VietNam journal of agriculture science, 21(10), 1282-1293.
Roãn, V. H., Lại, K. L., & Lê, T. T. H. (2022). Research of trajectory tracking control for mobile robot based on reinforcement learning technique (in Vietnamese). TNU journal of science and technology, 227(8), 482-498. https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5759
Tran, N. C., & Nguyen, T. T. V. (2019). Control omnidirectional mobile robot stability (in Vietnamese). The 22st National Conference on Electronics, Communications and Information Technology, 144-149.
Tran, N. C., Chu, T. P. D., & Nguyen, T. T. V. (2018). Mobile robot stability control system using fuzzy control (in Vietnamese). The 22st National Conference on Electronics, Communications and Information Technology, 1-6, Hà Nội.
Wang, C., Sun, X., Chen, X., & Zeng, W. (2018). Real-Time Object Tracking with Motion Information. In Proceedings of the IEEE Visual Communications and Image Processing, Taichung, Taiwan (pp. 1–4). https://doi.org/10.1109/VCIP.2018.8698705
Zhang, J. S., Li, R., Zhang, X., & Li, X. (2018). Monocular Robot Tracking Scheme Based on Fully-Convolutional Siamese Networks. In Proceedings of the Chinese Automation Congress, Xi’an, China, pp. 2616–2620. https://doi.org/10.1109/CAC.2018.8623030
Zhang, L. Jia, J. Gui, G. Hao, X. Gao, W. and Wang M. (2018). Deep Learning Based Improved Classification System for Designing Tomato Harvesting Robot, IEEE Access, vol. 6, pp. 67940-67950, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2879324.