Thiết kế, chế tạo và lập trình robot tham gia ABU Robocon 2027
Chủ đề và luật thi: https://aburobocon2027.id/theme/
Nghiên cứu luật chơi và phân tích chiến thuật
Phân tích sa bàn và nhiệm vụ: Tìm hiểu kích thước, các mức độ của sân đấu, vị trí các khu vực (vùng xuất phát, khu vực khối, cột trụ trung tâm). [1]
Phân chia nhiệm vụ cho hệ thống robot: Xây dựng phương án phối hợp giữa Robot Vận chuyển (TR - Transport Robot) và Robot Xây dựng (BR - Building Robot) để tối ưu hóa thời gian và điểm số trong trận đấu 3 phút. [1, 2]
2. Thiết kế và chế tạo cơ khí (Mechanical Design)
Thiết kế khung gầm (Chassis): Nghiên cứu ứng dụng các hệ thống bánh chuyển động linh hoạt như bánh Mecanum hoặc Swerve Drive để robot di chuyển đa hướng với tốc độ cao và chính xác.
Cơ cấu chấp hành (Actuators): Thiết kế cơ cấu kẹp, nâng hạ, tay gắp hoặc hệ thống băng tải để nhận, vận chuyển các khối vật liệu và đặt, dựng cấu trúc lên trụ trung tâm. [1, 2]
Tính toán độ bền vật liệu: Lựa chọn vật liệu (nhôm hợp kim, composite, nhựa kỹ thuật) để đảm bảo trọng lượng nhẹ, độ cứng vững cao và an toàn theo quy định. [1]
3. Thiết kế hệ thống điện và điện tử (Electrical & Electronics)
Hệ thống nguồn: Lựa chọn pin, mạch quản lý nguồn (BMS), bộ chuyển đổi điện áp ổn định cho động cơ công suất lớn và vi điều khiển.
Mạch điều khiển trung tâm: Thiết kế hoặc lựa chọn bo mạch sử dụng chip vi điều khiển mạnh mẽ (như dòng ARM STM32, ESP32).
Hệ thống cảm biến: Lích hợp các loại cảm biến hành trình, encoder đo khoảng cách bánh xe, cảm biến quang, cảm biến khoảng cách (LiDAR/ToF) hoặc camera thị giác máy tính để xác định vị trí tương đối trên sa bàn. [1]
4. Lập trình và giải thuật điều khiển (Control & Programming)
Lập trình nhúng thấp cấp: Viết mã điều khiển tốc độ động cơ (PID cho DC/Servo/Stepper), đọc tín hiệu encoder và xử lý phản hồi từ cảm biến. [1]
Thuật toán định vị và dẫn đường: Lập trình cho robot tự hành di chuyển theo quỹ đạo tối ưu, né vật cản (nếu có) và căn chỉnh tọa độ chính xác tại các trạm trung chuyển.
Lập trình chiến thuật và giao tiếp: Xây dựng giao thức truyền thông không dây giữa các robot hoặc giữa robot với trạm điều khiển thủ công, đảm bảo sự đồng bộ mượt mà trong suốt thời gian thi đấu.
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
📝 Yêu cầu kỹ thuật: Báo cáo cần được chuẩn hóa theo mẫu của Tạp chí KH&CN.
🔗 Hướng dẫn chi tiết & Mẫu trình bày:
https://jst.vn/index.php/index/guide-for-author
Báo cáo tiến độ nộp vào folder, thiết kế solidwork, thông tin về dự án, file báo cáo cũng theo folder này:
03 Nhóm Steam Robot
Tài liệu tham khảo robot thực tế:
https://www.youtube.com/watch?v=lvtpENjkn0w
