Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang định hình lại toàn diện nền sản xuất toàn cầu thông qua mô hình "nhà máy thông minh" (Smart Factory). Tại đây, mạng lưới vạn vật kết nối (IoT) và hệ thống không gian mạng thực - ảo (CPS) phối hợp nhịp nhàng để giám sát và quản lý hoạt động sản xuất. Để hiện thực hóa mô hình này, hệ thống xe tự hành (AGV - Automated Guided Vehicle) chuyên trách dịch vụ hậu cần là một mắt xích không thể thiếu.

Nắm bắt xu thế tất yếu đó, TS. Trịnh Thị Khánh Ly cùng các cộng sự tại Trường Đại học Điện lực (Bộ Công Thương) đã thực hiện thành công đề tài: "Nghiên cứu thiết kế chế tạo Rôbốt AGV có kết nối IoT trong các nhà máy thông minh của thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0", mở ra hướng đi đầy triển vọng cho việc làm chủ công nghệ tự động hóa tại Việt Nam.

Trong môi trường công nghiệp hiện đại, cấu trúc của rôbốt tự hành (RBTH) được thiết kế rất phong phú, đa dạng để đáp ứng từng đối tượng công nghệ đặc thù. Quá trình nghiên cứu và khảo sát thực tiễn chỉ ra rằng có ba cấu trúc phổ biến nhất đang được ứng dụng làm AGV hậu cần: RBTH đa hướng sử dụng bánh xe mecanum, RBTH điều hướng kiểu ô tô (car-like robot) và RBTH điều hướng kiểu vi sai (differential drive robot).

Với tinh thần khoa học nghiêm túc, nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát và xây dựng các mô hình thử nghiệm cho cả ba cấu trúc nêu trên. Từ nền tảng đối chiếu và đánh giá dữ liệu thực nghiệm một cách khách quan, nhóm đã đi đến quyết định cuối cùng: Lựa chọn và đưa ra phương án chế tạo phiên bản công nghiệp dựa trên cấu trúc RBTH điều hướng kiểu vi sai. Thực tế công nghiệp thế giới cũng chứng minh, điều hướng kiểu vi sai là lựa chọn phổ biến và tối ưu nhất cho lĩnh vực dịch vụ hậu cần nhờ sự cân bằng giữa tính linh hoạt, khả năng xoay trở trong không gian hẹp và độ tin cậy khi vận hành tải trọng lớn. Đây cũng là đối tượng trọng tâm mà nhóm nghiên cứu tập trung giải quyết.

Việc nghiên cứu và tự phát triển AGV trong nước không chỉ nhằm tạo ra một cỗ máy vật lý, mà quan trọng hơn là làm chủ được "khối óc" của nó. Kết quả thực nghiệm cho thấy nhóm nghiên cứu đã chế tạo thành công phiên bản Rôbốt AGV điều hướng vi sai với các thông số kỹ thuật tiêu chuẩn:

- Kích thước tổng thể: 1077 mm x x 650 mm x320 mm)

- Khối lượng thiết bị: 90 kg

- Vận tốc vận hành: Linh hoạt từ 10m/ phút đến 60m/ phút

- Hệ thống năng lượng: Sử dụng ắc quy khô (Điện áp 48V, Dung lượng 14 Ah) cho thời gian hoạt động lên tới 16 giờ cho mỗi lần sạc.

- Năng lực vận tải: Tải trọng chuyên chở trên thân đạt 100kg và khả năng kéo từ 250kg đến 300kg

- Tính năng thông minh: Chuyển động tự động theo định tuyến, kết nối trung tâm qua Wifi/WLan, xây dựng bản đồ môi trường và tránh vật cản đa hướng (cùng chiều, ngược chiều, cắt ngang).

- Công nghệ điều khiển: Tích hợp phương pháp "dạy học" bằng mạng nơ-ron nhân tạo, cho phép cài đặt quỹ đạo qua điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng.

Đề tài tập trung giải quyết bài toán bám quỹ đạo và vận hành đơn giản trên nền tảng phần cứng phổ thông thông qua ba trụ cột chính:

- Xây dựng bộ điều khiển: Phát triển thành công bộ điều khiển PID tham số biến thiên và PID - Nơron. Các bộ điều khiển này cho phép robot bám quỹ đạo với sai số nhỏ mà không đòi hỏi máy tính điều khiển có cấu hình quá cao.

- Phương pháp "Dạy học" (Teach-and-playback): Ứng dụng mạng nơ-ron để robot có thể ghi nhớ và di chuyển theo quỹ đạo bất kỳ do người dùng thiết lập mà không cần lập trình lại mã nguồn hệ thống.

-  Quỹ đạo trơn: Sử dụng quỹ đạo nội suy $NURBS$ đảm bảo robot chuyển động cong mềm mại, tránh thay đổi tốc độ đột ngột gây mất ổn định.

Qua thực nghiệm tại phòng thí nghiệm và tại Công ty Camex Việt Nam, robot đã chứng minh được năng lực vận hành ổn định:

- Xây dựng bản đồ: Quét và lập bản đồ môi trường làm việc chính xác.

- Tránh vật cản: Nhận diện và xử lý linh hoạt các tình huống vật cản tĩnh và động tại giao lộ.

- Kết nối hệ thống: Tích hợp module Wifi để truyền thông và quản lý tập trung qua mạng LAN.

Bên cạnh những kết quả đạt được, nhóm nghiên cứu cũng thẳng thắn chỉ ra những hạn chế cần hoàn thiện:

- Về phần cứng: Cấu trúc hiện tại có cấu hình trung bình, bộ nhớ và tốc độ xử lý chưa cho phép triển khai các thuật toán AI cực kỳ phức tạp hoặc xử lý dữ liệu khối lượng lớn trong thời gian ngắn.

- Về tương tác môi trường: Các yếu tố nhiễu động vật lý như ma sát sàn không đồng nhất, độ mấp mô mặt đường hay biến thiên trọng tâm khi thay đổi tải trọng cần được ước lượng thích nghi tốt hơn. Ngoài ra, các vật cản bên trong hệ thống cũng cần được xem xét đầy đủ.

- Về vận hành và năng lượng: Bài toán tối ưu hóa tương tác cơ - điện để tiết kiệm năng lượng và nâng cao tuổi thọ linh kiện vẫn đang là hướng nghiên cứu tiếp theo.

Đề tài đã hoàn thành việc chế tạo một robot tự hành chạy được trong điều kiện thực tế của xưởng sản xuất, làm chủ được phần mềm điều khiển nội địa giúp giảm giá thành so với nhập ngoại. Những hạn chế hiện tại cho thấy sản phẩm là một phiên bản thực nghiệm thành công trong việc làm chủ công nghệ lõi, tạo tiền đề để hoàn thiện về tính thích nghi và độ bền bỉ hướng tới tiêu chuẩn thương mại hóa quốc tế.

Có thể tìm đọc toàn văn báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 22010/2023) tại Cục Thông tin, Thống kê.

P.T.T (NASTIS)