NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN XE AGVs

Tóm tắt

Hiện nay, trong xu hướng tự động hóa các quy trình trong sản xuất công nghiệp đang ngày càng trở nên phổ biến và quan trọng do nhu cầu tăng cường hiệu suất, độ chính xác và giảm thiểu tai nạn cho công nhân tại những môi trường chật hẹp, nguy hiểm, có nguy cơ ảnh hưởng đến sức khỏe. Trong bối cảnh này, xe tự hành AGVs (Automated Guided Vehicles) đóng vai trò quan trọng và hiệu quả, góp phần to lớn vào quá trình tự động hóa toàn diện trong các nhà máy và kho hàng, thậm chí tại các bệnh viện, trung tâm thương mại hoặc sân bay. Công nghệ quan trọng nhất của xe AGVs nằm ở bộ điều khiển có chức năng định vị được vị trí và điều hướng AGVs di chuyển trong môi trường. Trên thế giới, hiện nay công nghệ điều hướng có đường dẫn hoặc không có đường dẫn đã được phát triển và thậm chí ứng dụng rộng rãi vào các hệ thống thực tế. Có thể thấy được các giải pháp xe AGVs tại thị trường trong nước còn khá hạn chế, chủ yếu các công nghệ được nhập từ nước ngoài với chi phí cao và đắt đỏ, đặc biệt với các loại xe tự hành không sử dụng đường dẫn có sẵn, tức là điều hướng tự nhiên bằng các cảm biến như LiDAR. Để giải quyết những thách thức này, việc phát triển và cải tiến các thuật toán điều khiển cho AGVs là rất cần thiết. Một trong những phương pháp nổi bật trong lĩnh vực này là thuật toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), cho phép robot vừa định vị chính xác vị trí của mình, vừa tạo ra bản đồ môi trường xung quanh.

Title

RESEARCH ON CONTROL ALGORITHMS FOR AGV VEHICLES

Abstract

Currently, the trend of automating processes in industrial production is becoming increasingly popular and important due to the demand for enhanced efficiency, accuracy, and the reduction of accidents for workers in narrow and hazardous environments that may affect their health. In this context, Automated Guided Vehicles (AGVs) play a crucial and effective role, significantly contributing to the comprehensive automation process in factories and warehouses, as well as in hospitals, shopping centers, and airports. The most important technology for AGVs lies in the control system, which is responsible for accurately locating and directing the movement of AGVs within the environment. Currently, guidance technology with or without navigation has been developed and even widely applied in real-world systems. It is evident that AGV solutions in the domestic market are still quite limited, primarily relying on imported technologies that come with high costs, especially for self-driving vehicles that do not use existing guiding paths, meaning they navigate naturally using sensors like LiDAR. To address these challenges, it is essential to develop and improve control algorithms for AGVs. One of the prominent methods in this field is the SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) algorithm, which allows robots to accurately determine their position while simultaneously creating a map of their surrounding environment.