Đề Tài đang thực hiện:
Nhà tài trợ: Đại học Công nghiệp Hà Nội
Đề Tài đã thực hiện:
Robot di động dần xuất hiện trong các nhà xưởng đảm nhiệm những công việc tiêu tốn sức người, cải thiện hiệu suất làm việc… Trong nước, đã có nhiều tác giả nghiên cứu bài toán định vị cho robot có thể kể đến như: “Nghiên cứu phương pháp Tổng hợp dữ liệu cảm biến dùng cho kỹ thuật dẫn đường các Robot di động”, với giải thuật định vị sử dụng tổng hợp cảm biến với phương pháp suy luận xác suất Bayesian - thuật toán tổng hợp dữ liệu thống kê dựa trên định lý Bayes, đồng thời kết hợp bộ lọc Kalman - một thuật toán thời gian cho phép loại bỏ nhiễu từ tín hiệu 4 của các cảm biến để tạo ra được dữ liệu tổng hợp có chất lượng tốt hơn; “Hệ thống Robot Tuần tra dựa trên Logic-mờ ứng dụng hệ thống tự động hoá toà nhà”, robot di động được tích hợp trang bị đầy đủ camera, điều khiển bằng tín hiệu wifi, với thuật toán được sử dụng ở đây là thuật toán điều khiển Logic-mở -giải quyết vấn đề tránh vật cản, kết hợp với thuật toán Wall-following sử dụng cảm biến siêu âm mang chức năng điều hướng và định vị cho robot... Còn rất nhiều công bố chưa được nhắc tới, tuy nhiên các nghiên cứu của các tác giả trong nước hiện nay còn một số hạn chế có thể kể đến là việc robot cần hoạt động trong môi trường được xác lập trước với vật cản cố định, độ đáp ứng chưa cao đòi hỏi các nhà nghiên cứu tiếp tục tìm những giải pháp tối ưu hoá giúp robot di động hoạt động linh hoạt trong môi trường chưa biết trước, hạn chế tối thiểu thao tác của con người. Để thực hiện mục tiêu đó, cùng với việc nhận thức rõ tầm quan trọng của AI và ứng dụng của các giải thuật khoa học, nghiên cứu này sẽ áp dụng học tăng cường để giải quyết các bài toán của phương pháp truyền thông chưa thực hiện được.
Nhà tài trợ: Đại học Công nghiệp Hà Nội
Việc sử dụng độc lập giải pháp định vị tương đối, tuyệt đối hay bản đồ số thường chỉ hoạt động hiệu quả trong từng điều kiện làm việc, môi trường cụ thể. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày phương pháp tổng hợp dữ liệu từ các phương pháp định vị tương đối và tuyệt đối, cụ thể là odometry và bản đồ số sử dụng các cảm biến encoder, la bàn số và cảm biến quét laser, xây dựng phương pháp định vị cho robot di động sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng.
Nhà tài trợ: Đại học Công nghiệp Hà Nội.
Trong nghiên cứu này, mô hình robot di động được thiết kế dưới dạng robot vận chuyển trong nhà máy (AGV) đảm nhiệm các nhiệm vụ hoạt động trong nhà máy với hệ thống định vị sử dụng cảm biến quét laser. Phương pháp tam giác lượng được nghiên cứu và ứng dụng kết hợp các giải pháp nhận dạng các gương phản xạ (landmark) để tính toán ra vị trí và hướng của robot trong môi trường. Bộ điều khiển logic mờ được đề xuất bám theo quỹ đạo đặt trước cho thấy độ ổn định khi di chuyển.
Nhà tài trợ: Bộ Công Thương