Bài học 9 của 10: Tránh chướng ngại vật sử dụng xe thông minh 4WD Raspberry Pi Pico

Bài học 9 của 10: Tránh chướng ngại vật sử dụng xe thông minh 4WD Raspberry Pi Pico

Giới thiệu

Hướng dẫn này, dựa trên Bài học 9 trong tổng số 10 khóa học từ Robojax, trình bày cách chế tạo robot tránh vật cản bằng bộ kit xe thông minh 4WD SunFounder Raspberry Pi Pico. Dự án kết hợp cảm biến siêu âm điều khiển bằng servo với điều khiển động cơ để tạo ra một robot có thể tự động di chuyển trong môi trường của nó. Bằng cách quét cảm biến như radar, chiếc xe phát hiện vật cản và thông minh lựa chọn đường đi an toàn để tiến về phía trước, khiến dự án này trở thành lời giới thiệu hoàn hảo về robot, tích hợp cảm biến và điều hướng tự động.

Dự án này không chỉ là một món đồ chơi; nó là nền tảng cho nhiều ứng dụng thực tế. Dưới đây là một vài ý tưởng để truyền cảm hứng cho bạn:

• Robot thám hiểm tự động: Chế tạo một robot có thể lập bản đồ và khám phá một căn phòng hoặc khu vực ngoài trời mà không cần sự can thiệp của con người.
• Máy hút bụi thông minh: Sử dụng các nguyên tắc tương tự để tạo ra một robot di chuyển trong phòng, tránh đồ đạc và tường trong khi dọn dẹp.
• Robot tuần tra an ninh: Lập trình cho xe tuần tra một khu vực và sử dụng cảm biến siêu âm để phát hiện và báo cáo các vật cản hoặc sự xâm nhập bất ngờ.
• Nền tảng giáo dục cho AI: Sử dụng dự án này làm bước đệm để tìm hiểu về các thuật toán phức tạp hơn như tìm đường và định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM).

Bài học này tập trung vào logic cốt lõi và mã lệnh giúp xe đưa ra quyết định. Xe sử dụng động cơ servo để xoay cảm biến siêu âm, hoạt động như radar để đo khoảng cách từ 0 đến 180 độ. Mã lệnh phân tích dữ liệu này để tìm đường đi trống rộng nhất và điều khiển xe tiến về phía trước, rẽ trái hoặc rẽ phải tương ứng. Video trình bày toàn bộ quá trình, từ kiểm tra từng thành phần riêng lẻ đến chạy thuật toán tránh vật cản cuối cùng trong một mê cung thực tế.

Phần cứng/Linh kiện

Dự án này dựa trên bộ kit xe thông minh 4WD SunFounder Raspberry Pi Pico. Các linh kiện thiết yếu được sử dụng trong bài học này là:

• Bo mạch vi điều khiển Raspberry Pi Pico
• Khung xe thông minh 4WD SunFounder với bốn động cơ
• Bo điều khiển động cơ
• Cảm biến khoảng cách siêu âm (loại HC-SR04)
• Động cơ servo (để xoay cảm biến siêu âm)
• Nguồn điện (pin cho xe)

Hướng dẫn đấu dây

Bộ kit SunFounder được thiết kế để lắp ráp dễ dàng và hệ thống dây điện thường được kết nối sẵn thông qua một bo mở rộng chuyên dụng. Cảm biến siêu âm được gắn trên động cơ servo, sau đó được kết nối với bo điều khiển chính. Thiết lập này cho phép cảm biến được xoay để quét môi trường. Để có sơ đồ đấu dây chi tiết cụ thể cho bộ kit của bạn, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức của SunFounder.

Các kết nối cốt lõi liên quan đến chân trigger và echo của cảm biến siêu âm, và chân tín hiệu của động cơ servo, tất cả được kết nối với các chân GPIO cụ thể trên Raspberry Pi Pico. Bộ điều khiển động cơ cũng được kết nối với Pico để điều khiển bốn động cơ truyền động. Video đề cập rằng tài liệu đầy đủ, bao gồm cả sơ đồ đấu dây, có sẵn để tải xuống cùng với bộ kit.

Giải thích mã lệnh

Bài học này tập trung vào logic trong ví dụ `obstacle_avoid`. Mã lệnh được viết bằng MicroPython. Mặc dù chương trình đầy đủ có sẵn để tải xuống, chúng ta sẽ tập trung vào các tham số chính có thể cấu hình bởi người dùng để điều khiển hành vi của xe. Các tham số này thường được tìm thấy ở đầu tập lệnh.

Dưới đây là các biến chính bạn có thể điều chỉnh để tinh chỉnh hiệu suất của robot:

# Tham số radar và chuyển động
radar_reference = 20  # Khoảng cách tối thiểu tính bằng cm được coi là an toàn
step_angle = 10       # Góc tăng cho mỗi bước quét radar
forward_speed = 30    # Tốc độ động cơ khi tiến về phía trước (0-100)
turn_speed = 50       # Tốc độ động cơ khi quay (0-100)
forward_scan_angle = 50  # Góc servo quét khi không phát hiện vật cản

• radar_reference: Đây là khoảng cách an toàn quan trọng tính bằng centimet. Nếu một vật cản được phát hiện gần hơn giá trị này, xe sẽ coi đó là "nguy hiểm" và bắt đầu thao tác tránh. Trong video, giá trị này được đặt là 20 cm.
• step_angle: Điều này xác định độ phân giải của quét radar. Giá trị nhỏ hơn (ví dụ: 10 độ) có nghĩa là quét chi tiết hơn nhưng mất nhiều thời gian hơn. Giá trị lớn hơn sẽ nhanh hơn nhưng có thể bỏ sót các vật cản hẹp.
• forward_speed & turn_speed: Các giá trị này điều khiển công suất cấp cho động cơ. Bạn có thể điều chỉnh chúng để thay đổi tốc độ tổng thể và sự linh hoạt của xe. Tốc độ quay thường được đặt cao hơn để đảm bảo xe có thể xoay chuyển hiệu quả.
• forward_scan_angle: Khi không có nguy hiểm ngay phía trước, xe thu hẹp phạm vi quét xuống góc này (tập trung về phía trước) để kiểm tra vật cản thường xuyên hơn trên đường đi trực tiếp, cho phép chuyển động tiến về phía trước mượt mà hơn.

Video cũng giải thích logic ra quyết định chính. Một hàm `get_direction()` phân tích danh sách các số đo khoảng cách (được chuyển đổi thành 1 và 0 cho an toàn/không an toàn) để tìm đường đi liên tục rộng nhất của các số "1". Dựa trên vị trí của đường đi rộng nhất này, hàm trả về một hướng: "forward", "left" hoặc "right". Vòng lặp chính sau đó thực hiện hành động tương ứng, quay xe và quét lại cho đến khi đường phía trước thông thoáng.

Dự án/Demo trực tiếp

Video này cung cấp một bài trình diễn chi tiết về dự án. Nó bắt đầu bằng việc kiểm tra riêng cảm biến siêu âm để cho thấy cách nó đo khoảng cách và in các giá trị ra màn hình shell. Giảng viên sau đó giải thích thuật toán tránh vật cản bằng lưu đồ, trình bày chi tiết quá trình ra quyết định để rẽ trái và rẽ phải. Cuối cùng, chiếc xe được đặt trong một mê cung nhỏ tạo từ các thùng carton để trình diễn hành vi tránh vật cản hoàn chỉnh trong thực tế. Chiếc xe di chuyển thành công qua mê cung, rẽ trái và rẽ phải để tìm đường đi rõ ràng phía trước.

Các Chương của Video

• [00:00] Giới thiệu về Tránh Vật Cản
• [01:31] Tổng quan về Bộ Kit Xe Thông Minh SunFounder và các Tính Năng
• [02:47] Cách Tính Năng Tránh Vật Cản Hoạt Động
• [03:34] Kiểm Tra Cảm Biến Siêu Âm
• [07:45] Giải Thích Thuật Toán và Lưu Đồ Tránh Vật Cản
• [12:49] Phân Tích Mã Tránh Vật Cản Chính
• [15:43] Trình Diễn Trực Tiếp Logic Tránh Vật Cản
• [22:53] Trình Diễn Cuối Cùng với Mê Cung Vật Cản
• [24:35] Kết Luận và Các Bước Tiếp Theo