THIẾT KẾ MÔ HÌNH MOBILE ROBOT GỒM  LIDAR, IMU và CAMERA  ĐỂ PHỤC VỤ HỌC TẬP VÀ GIẢNG DẠY VỀ MOBILE ROBOT, SLAM, AI

1. Phần cứng (Hardware)

• Khung gầm (Chassis): Sử dụng khung nhôm hoặc nhựa mica cắt laser. Kiểu truyền động vi sai (2 bánh chính + 1 bánh phụ) hoặc 4 bánh Mecanum để robot di chuyển linh hoạt.

• Động cơ: Động cơ DC giảm tốc có tích hợp encoder để đo quãng đường và tốc độ bánh xe.

• Vi điều khiển thấp cấp: Sử dụng Arduino hoặc ESP32 để đọc encoder và điều khiển động cơ qua PWM.

• Máy tính trung tâm (Edge AI): Sử dụng Raspberry Pi 5 hoặc NVIDIA Jetson Nano/Orin Nano để chạy hệ điều hành Linux và xử lý thuật toán SLAM, AI.

• Cảm biến:

  • LiDAR 2D: (Ví dụ: RPLIDAR A1/A2) dùng để quét khoảng cách và tạo bản đồ 2D.

  • Camera: Camera RGB hoặc Camera chiều sâu (Intel RealSense) phục vụ cho thị giác máy tính và nhận diện vật cản.

• Nguồn điện: Pin LiPo (11.1V hoặc 14.8V) kết hợp các mạch hạ áp (Buck converter) cấp nguồn riêng cho động cơ và máy tính.

2. Phần mềm (Software)

• Hệ điều hành: Ubuntu (chạy trên máy tính trung tâm).

• Framework: ROS2 (Robot Operating System 2) là chuẩn công nghiệp hiện nay để kết nối các node cảm biến và điều khiển.

• Thuật toán SLAM & Navigation: Sử dụng các gói có sẵn trong ROS2 như Cartographer, SLAM Toolbox để lập bản đồ, và Nav2 để điều hướng tự hành.

• Trí tuệ nhân tạo (AI): Sử dụng thư viện OpenCV và mô hình YOLO (như YOLOv8-nano) để nhận diện vật thể, biển báo hoặc người qua camera.

3. Nội dung phục vụ giảng dạy

• Mức cơ bản: Học cách lập trình vi điều khiển, điều khiển động cơ PID, đọc dữ liệu từ encoder và cảm biến.

• Mức nâng cao: Cấu hình hệ thống ROS2, đồng bộ dữ liệu thời gian thực giữa LiDAR, Camera và Odometry (động học).

• Mức chuyên sâu: Chạy thuật toán SLAM để robot tự vẽ bản đồ căn phòng, tích hợp AI để robot tự động né tránh vật cản thông minh.

Mẫu bài báo:

Autonomous Mobile Vehicle Using ROS2 and 2DLidar and SLAM Navigation 

https://assets-eu.researchsquare.com/files/rs-4323431/v1_covered_82bd3b7d-4f4c-4916-b061-bba5a6d57501.pdf

DATN 20252 :

https://github.com/tammechantronics/Custom_lidar_driver

https://github.com/lekimtoan14-cyber/jetbot_ros2_hust

Tham khảo: 

Sự phát triển nhanh chóng của robot tự hành và trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm gia tăng nhu cầu về các nền tảng thực hành hiệu quả trong đào tạo kỹ thuật. Bài báo này trình bày việc thiết kế và phát triển một robot di động kích thước nhỏ, tích hợp cảm biến LiDAR và camera, nhằm phục vụ giảng dạy các nội dung cốt lõi như điều khiển robot, SLAM và AI. Hệ thống phần cứng được xây dựng trên nền tảng tính toán nhúng Raspberry Pi để xử lý dữ liệu cảm biến thời gian thực, trong đó LiDAR được dùng để xây dựng bản đồ 2D và camera hỗ trợ các tác vụ nhận dạng, xử lý ảnh. Về phần mềm, robot được phát triển trên nền tảng ROS2 nhằm đảm bảo tính module và khả năng mở rộng, đồng thời triển khai các thuật toán như SLAM Toolbox và Cartographer để đánh giá khả năng định vị trong môi trường trong nhà. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ SLAM với độ ổn định cao và sai số chấp nhận được. Với ưu điểm chi phí thấp và dễ triển khai, nền tảng này rất phù hợp cho mục đích đào tạo, giúp sinh viên tiếp cận trực quan với các khái niệm phức tạp trong lĩnh vực robot và AI.

Mẫu robot tham khảo: 

https://www.hiwonder.com/products/rosorin?variant=41983145476183

Khác biệt của đồ án hiện tại:
Thiết kế mẫu robot kích thước nhỏ gọn, để dễ dàng vận chuyển, mang lên lớp làm giáo cụ trực quan.  Có tích hợp đầy đủ Camera, Microphone, Lidar 

Bài 1:  Cài đặt UBUNTU 26.04 LTS  https://releases.ubuntu.com/  và ROS 2  Lyrical Luth  https://www.ros.org/   

Các bạn chụp ảnh màn hình máy tính đã chạy ubuntu  và ROS Version nộp lên Team

1. Cài đặt hệ điều hành Ubuntu bản Stable mới nhất:

https://releases.ubuntu.com/

1. • CÁCH 1: (Khuyến khích) Cài trực tiếp trên máy chạy song song 2 hệ điều hành Window và Ubuntu. Tạo một Partion khoảng 30G ~

https://ubuntuhandbook.org/index.php/2022/04/install-ubuntu-2204-step-by-step/

Chọn Step 5: Manually create system partition để tạo partition cài Ubuntu song song với window, hay ubuntu bản cũ hơn

Tạo USB để boot cài Ubuntu : 

https://linux.how2shout.com/how-to-create-ubuntu-22-04-bootable-usb-drive-on-windows/

 2. Cài đặt hệ điều hành ROS2:

https://docs.ros.org/en/lyrical/

Tạo thư mục cho các dự án ROS

http://wiki.ros.org/catkin/Tutorials/create_a_workspace

Kiểm tra phiên bản Ubuntu 

~$lsb_release -a 

ROS:   ~$ rosversion -d

Chụp ảnh màn hình hiện thị rosversion gửi vào team 

Bài 2:  Tự học các bài cơ bản Beginer level trong ROS2 https://docs.ros.org/en/jazzy/Tutorials.html

Học bài Beginner: CLI tools , Beginner: Client libraries

https://docs.ros.org/en/jazzy/Tutorials.html

Các bạn chụp ảnh màn hình máy tính đã chạy thành công ít nhất 3 bài  và nộp lên Team

Bài 3:  Cài đặt và chạy Turtle bot simulation   https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/simulation/#gazebo-simulation

Các bạn chụp ảnh màn hình máy tính đã chạy được chương trình vào nộp lên microsoft team.:

Tham khảo hướng dẫn gốc: https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/simulation/#gazebo-simulation

Bài 4: Tìm hiểu cách thiết kế mạch 

https://sites.google.com/view/bblab/tutorial/10_pcbdesignandorder?authuser=0