Ba sinh viên ĐH Công nghiệp HN nghiên cứu thành công phương pháp tổng hợp dữ liệu đa cảm biến cho robot di động

Cùng với sự tiến bộ của công nghệ thông tin, robot ngày càng đóng vai trò quan trọng trong sản xuất thông minh, hệ thống vận chuyển thông minh, internet vạn vật, dịch vụ thông minh và sức khỏe y tế.

Trong những năm gần đây robot di động được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực của đời sống xã hội, phục vụ hoạt động vận chuyển trong các phân xưởng, nhà ga, bệnh viện, bến cảng và các trung tâm vận chuyển hàng hóa, với nhiều ưu việt: Nâng cao hiệu quả trong môi trường làm việc và giảm chi phí nhân công; Tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí bảo trì hệ thống; giảm thiểu hư hỏng cho sản phẩm vì robot được lập trình chuyển động có thể đạt độ chính xác vị trí cao; Tăng mức độ an toàn vì quá trình chuyên chở, đóng gói vật liệu không có sự can thiệp của con người, giảm thiểu tai nạn lao động và có thể điều chỉnh linh hoạt.

Robot trong quá trình lắp ráp và thử nghiệm

Để đảm bảo độ chính xác và ổn định trong quá trình di chuyển, thực hiện các nhiệm vụ công nghệ thì bài toán định vị robot đóng vai trò quan trọng, là cơ sở để thực hiện các nhiệm vụ tiếp theo. Tuy nhiên, việc định vị sử dụng các giải pháp độc lập như: bản đồ số, các hoa tiêu hay sử dụng các băng từ thường chỉ hoạt động hiệu quả trong từng điều kiện làm việc và môi trường cụ thể, đồng thời tính ổn định và tính linh hoạt không cao.

Trên cơ sở đó, nhóm sinh viên nghiên cứu đến từ HaIbot Lab, khoa Cơ khí đã thực hiện đề tài "Nghiên cứu phương pháp tổng hợp dữ liệu đa cảm biến cho robot di động sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng" nhằm nâng cao độ chính xác, tăng tính linh hoạt và ổn định trong các môi trường khác nhau.

Robot di động sau khi hoàn thiện

Robot được tính toán và thiết kế theo dạng mô-đun hóa, phù hợp với việc tháo lắp và tích hợp nhiều công nghệ khác nhau, đảm bảo tính ứng dụng trong thực tế. Đặc biệt, robot được trang bị các hệ thống cảm biến như cảm biến Lidar, camera 3D, encoder và la bàn số. Nhóm đã xây dựng thành công giải pháp tổng hợp dữ liệu dựa trên việc xử lý lượng thông tin lớn từ nhiều cảm biến, thiết lập được các luật dự đoán và lựa chọn thông tin phù hợp khi môi trường làm việc thay đổi.

Ngoài ra, các thành viên cũng đã tích hợp và thử nghiệm thành công các tính năng nổi bật cho robot như: khả năng lập bản đồ làm việc dựa trên các thông tin của môi trường xung quanh; nhận dạng các đối tượng trong không gian; theo dõi chuyển động của đối tượng; tự động phân tích và thiết kế quỹ đạo di chuyển; khả năng tránh vật cản và thay đổi quỹ đạo cho phù hợp với môi trường.

Nhóm sinh viên nghiên cứu khoa Cơ khí, Đại học Công nghiệp Hà Nội

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, khắc phục được các yếu tố nhiễu do môi trường tác động, giảm thời tính toán đảm bảo các thông tin định vị theo thời gian thực.

Các kết quả nghiên cứu trên bắt nguồn từ sự đam mê yêu khoa học và công nghệ, cùng với sự nghiêm túc trong quá trình nghiên cứu, làm việc tại HaIbot Lab và sự tạo điều kiện thuận lợi về trang thiết bị thí nghiệm của khoa Cơ khí và nhà trường. Trên cơ sở thành công bước đầu, nhóm nghiên cứu tiếp tục tích hợp các hệ thống thông minh như các giải thuật về học máy (Machine Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning) nhằm nâng cao tính tự trị cho robot tiến tới việc ứng dụng vào nhiều ngành nghề, lĩnh vực trong đời sống.

PV