Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật ngày nay, ngành robotics đóng vai trò rất quan trọng, tiên phong và làm nền tảng cho các lĩnh vực khoa học công nghệ và tự động hoá khác.
Nhiều ứng dụng của các ngành nghề, lĩnh vực khác nhau đòi hỏi cần phải trang bị thiết bị hoàn toàn tự động làm việc theo chương trình hay do con người điều khiển như robot.
Robot công nghiệp, thường là các tay máy (arm-robot) trong các hệ thống sản xuất tự động. Robot trong các ứng dụng này được đặt tại một vị trí cố định, làm việc trong môi trường nhất định biết trước.
Thời gian gần đây, bắt đầu bằng các xe tự hành trong vũ trụ, xuất hiện một loại robot khác là robot thông minh. Một loại trong số đó là các robot di động hoạt động tự trị (autonomous). Các robot di dộng với khả năng giám sát môi trường xung quanh để đưa ra các quyết định cần thiết trong quá trình hoạt động thực hiện công việc được giao, cụ thể là tự động đi tới đích chính xác và an toàn. Trong hệ thống này, robot thu nhận thông tin qua các cảm biến, xử lý dữ liệu thu được và tự đưa ra các quyết định.
Quá trình dẫn đường của các robot di động thông minh thường được phân tích thành 4 giai đoạn: cảm nhận, định vị, vạch đường đi và điều khiển chuyển động .
Giai đoạn định vị là rất quan trọng, nó cho phép trả lời câu hỏi: robot đang ở đâu? để từ đó có thể vạch ra các quyết định dẫn đường. Để có được câu trả lời này, bộ phận điều khiển robot cần phải có được các dữ liệu môi trường (qua các cảm biến ngoại) hay dữ liệu về bản thân robot (qua các cảm biến nội) trong giai đoạn cảm nhận.
Vì hệ thống robot chứa đựng nhiều yếu tố ngẫu nhiên có thể gây nên các sai số cũng như không thể có loại cảm biến nào đủ hoàn hảo để có thể chỉ dùng nó là đủ để thực hiện định vị và lập bản đồ một cách chính xác. Lý do đó tạo nên một số phương pháp tăng độ chính xác cho quá trình định vị. Một trong số đó là phương pháp tổng hợp dữ liệu cảm biến (sensor data fusion) để nâng cao độ chính xác định vị robot.
Vì lĩnh vực tổng hợp cảm biến rất rộng, bản luận văn này chỉ hạn chế nghiên cứu phương pháp tổng hợp dữ liệu cảm biến với bộ lọc Kalman mở rộng để nâng cao độ chính xác định vị cho robot di động.
Ngoài phần mở đầu và kết luận, bản luận văn có nội dung chính như sau:
– Chương 1: Trình bày các nét cơ bản về robot di động
– Chương 2: Tổng quan về phương pháp tổng hợp cảm biến và bộ lọc Kalman
– Chương 3: Một số cảm biến hiện đại và phương pháp định vị robot di động
– Chương 4: Nâng cao độ chính xác ước lượng vị trí robot bằng tổng hợp cảm
biến với bộ lọc Kalman mở rộng
– Chương 5: Kết quả thực nghiệm và thảo luận
Link tải tài liệu: https://tii.la/y9R0mUk
Lưu ý: Link tải có chứa quảng cáo được rút gọn bằng Shrinkearn.com
Mật khẩu mở tệp PDF: sharetailieu.net
