Hiện nay, khi các nước đang bắt đầu bước vào cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0 thì hệ thống xe tự hành (AGV) ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ngành sản xuất, y tế và kho bãi. Với chức năng vận chuyển hàng tự động và linh hoạt, nó có khả năng thay thế con người để thực hiện các công việc một cách hiệu quả và năng suất hơn. Đặc biệt, hệ thống xe tự hành có ý nghĩa rất quan trọng trong các môi trường nguy hiểm hoặc trong các khu vực cách li.

Có một số công trình đã nghiên cứu về AGV như: công trình [5] đã mô tả cơ khí của xe tự hành và sử dụng phương pháp nhận dạng để dự đoán quỹ đạo chuyển động của một chủng loại xe tự hành. Công trình [2] nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển trượt, thích nghi cho đối tượng phi tuyến, và cụ thể là xe tự hành. Ngoài ra, còn có một số công trình đã nghiên cứu và công bố về xe tự hành, tuy nhiên mới chỉ dừng lại sử dụng các phương pháp điều khiển khác nhau để điều khiển AVG [6-11].

Khi công nghệ ngày càng phát triển thì nhiều giải pháp dẫn đường đã được nghiên cứu và phát triển. Có thể chia hệ thống dẫn đường AGV thành hai loại: đường dẫn cố định và đường dẫn tự do.

Đường dẫn cố định là các đường dẫn vật lý như dây dẫn, vạch sơn, dải băng từ tính, ... được đặt cố định trên mặt đất ở mọi nơi mà AGV sẽ đi qua. Ưu điểm của giải pháp này là chi phí thấp, dễ thực hiện và độ tin cậy cao. Tuy nhiên nhược điểm của phương pháp này là kém linh hoạt, khả năng thích ứng với môi trường kém, đặc biệt là với môi trường ngoài trời hoặc nơi có nhiều bụi bẩn làm tăng chi phí bảo trì đường dẫn.

Đường dẫn tự do là đường dẫn ảo được tính toán xác định trên máy tính dựa vào dữ liệu của các cảm biến định vị hiện đại như cảm biến laser LiDAR, camera 3D, cảm biến quán tính, cảm biến siêu âm, ...Giải pháp này có ưu điểm là hệ thống hoạt động linh hoạt, hiệu quả cao. Tuy nhiên nhược điểm của các hệ thống này là có giá thành cao, việc cải thiệt độ chính xác cũng rất khó khăn.

Gần đây, các giải pháp dùng các cảm biến laser LiDAR hay camera được sử dụng phổ biến do có độ chính xác cao và linh hoạt, tuy nhiên ở một số môi trường đặc thù như ngoài trời hoặc có nhiều bụi bẩn thì độ chính xác của hệ thống sẽ bị giảm đi nhanh chóng. Lúc này, cảm biến quán tính là một giải pháp khả thi do nó phù hợp với hầu hết các loại môi trường. Tuy nhiên, do bản chất của cảm biến quán tính là sai số tích lũy trong quá trình hoạt động, độ chính xác của hệ thống sẽ giảm sau một thời gian hoạt động.

Trong bài báo này chúng tôi sẽ trình bày một giải pháp dẫn đương AGV sử dụng cảm biến quán tính trong đó góc hướng và vị trí của xe được ước tính nhờ dữ liệu của cảm biến quán tính, encoder và được tính toán thông qua thuật toán lọc Kalman. Trên cơ sở này, cảm biến từ được thêm vào để khắc phục các sai số tích lũy, các sai số đo góc hướng và vị trí của AGV được hiệu chỉnh khi đi qua các điểm tham chiếu bằng nam châm được nhúng dưới sàn nhà trên các đường dẫn ảo.

Nguồn: TS. Trần Thuận Hoàng, Th.S.Trần Lê Thăng Đồng, KS. Võ Chí Thành , KS. Nguyễn Ngô Anh Quân