RoboticsSmart FactoryFeaturedViện Nghiên cứu Cơ khí (NARIME)

Robot, AGV & Hệ thống Tự động hóa Nhà máy

Giải pháp AGV tự hành, robot KUKA xếp dỡ Palletizing và tích hợp Camera 3D Vision phục vụ nhận dạng, xác định vị trí và gắp sản phẩm tự động.

Công nghệ:C, C#, Python, KUKA Robotics, ROS, 3D Computer Vision, Depth Camera, NVIDIA Jetson, STM32, Arduino
CC#PythonKUKA RoboticsROS3D VisionDepth CameraNVIDIA JetsonSTM32Robotics

Thông tin Tổng quan Dự án

Vai trò đảm nhiệmKỹ sư Cơ điện tử - Viện Nghiên cứu Cơ khí (NARIME)
Thời gian triển khai08/2020 – 02/2022
Trạng thái vận hànhĐã triển khai vận hành
Lĩnh vực công nghệ
RoboticsSmart Factory

Tổng quan bài toán & Bối cảnh

Hệ thống tự động hóa nhà máy toàn diện kết hợp giữa xe tự hành AGV vận chuyển pallet và cánh tay robot công nghiệp KUKA 6 bậc tự do. Tích hợp Camera 3D và thuật toán thị giác không gian để nhận biết vị trí và góc quay của sản phẩm trên băng tải.

Yêu cầu Kỹ thuật Hệ thống

Tiêu chuẩn đặc tả nghiệp vụ và các chỉ số ràng buộc kỹ thuật nghiêm ngặt
Yêu cầu Chức năng (Functional Requirements)
Xe tự hành AGV vận chuyển pallet tự động theo đường vạch từ tính và dừng đỗ chính xác tại trạm.
Tích hợp cánh tay robot công nghiệp KUKA 6 bậc tự do xếp dỡ pallet (Palletizing) và gắp đặt (Pick & Place).
Hệ thống Camera 3D chụp đám mây điểm (Point Cloud) nhận dạng vị trí và góc xoay 6 bậc tự do của sản phẩm.
Tự động chuyển đổi ma trận tọa độ Camera – Robot (Hand-Eye Calibration) phục vụ gắp sản phẩm chính xác.
Yêu cầu Phi chức năng & SLA (Non-Functional Requirements)
Độ sai lệch lặp lại vị trí gắp đặt của Robot: Nhỏ hơn ±1.5 mm.
Hệ thống an toàn kép: Cảm biến LiDAR quét 270 độ cho AGV và rào an toàn quang điện cho vùng làm việc của Robot.
Năng suất bốc dỡ tự động tăng gấp 3 lần so với công nhân thủ công, vận hành liên tục bền bỉ.
Khả năng chịu tải của AGV đạt 150kg với thuật toán lái vi sai PID bám vạch từ ổn định.

Sơ đồ Kiến trúc & Luồng Dữ liệu Chi tiết

Mô hình phối hợp các tầng dịch vụ, giao thức truyền thông và lưu trữ dữ liệu thời gian thực
1
3D Depth Sensing

Chụp đám mây điểm 3D vật thể ngẫu nhiên trên băng tải

Intel RealSense / Photoneo Sensor
2
NVIDIA Jetson ROS

Lọc nhiễu PCL & ước lượng tư thế 6 bậc tự do (6D Pose)

ROS / Point Cloud Library / Jetson
3
KUKA KRC4 (KRL)

Tính quỹ đạo gắp thả Palletizing & điều khiển kẹp khí nén

KUKA KRL / Hand-Eye Calibration
4
AGV Fleet (STM32)

Xe tự hành bám vạch từ tính PID & an toàn LiDAR

STM32 MCU / PID Differential / LiDAR
→ Tự động hóa sản xuất: Camera 3D chụp vật thể → Jetson tính toán tọa độ 6D → KUKA Robot gắp thùng xếp lớp Palletizing → Xe AGV nhận hàng vận chuyển tự động.
Mô tả Kiến trúc Kỹ thuật:Hệ sinh thái nhúng & ROS: Depth Camera gắn trên robot gửi dữ liệu đến NVIDIA Jetson -> Thuật toán tính toán vector tọa độ 6D -> Gửi qua Ethernet TCP/IP đến KUKA Controller -> Robot thực hiện chu trình gắp thả đồng bộ với trạm AGV.

Các Phân hệ & Module Kỹ thuật Cốt lõi

Phân rã kiến trúc thành các khối module độc lập, chuyên biệt và dễ mở rộng

Hệ thống Thị giác 3D & Ước lượng Tư thế 6D

MOD-01

Thu nhận đám mây điểm, khử nhiễu không gian và tính toán góc xoay vật thể phục vụ gắp tự động.

Stack:Intel RealSense / Photoneo, PCL, ROS

Khối Lập trình Quỹ đạo Robot KUKA (KRL)

MOD-02

Lập trình quỹ đạo chuyển động tránh điểm suy biến, xếp lớp palletizing tối ưu và điều khiển tay kẹp.

Stack:KUKA KRL, KRC4 Controller

Khối Điều khiển Nhúng Xe Tự hành AGV

MOD-03

Mạch nhúng STM32 xử lý 16 cảm biến từ, giải thuật lái vi sai PID và liên lạc không dây RF.

Stack:ARM Cortex-M4 STM32, C Embedded, RF

Phần mềm SCADA Điều hành Xưởng Sản xuất

MOD-04

Giám sát tọa độ AGV trên sơ đồ xưởng, đồng bộ hóa tín hiệu bắt tay liên động giữa Robot và Băng tải.

Stack:C# WinForms, Modbus TCP/IP

Quy chuẩn Kỹ thuật & Bảng Thông số Tích hợp

Bảng thông số kỹ thuật, giao thức truyền thông và tiêu chuẩn bảo mật hệ thống
Thông Số / Quy ChuẩnGiá Trị Kỹ Thuật Áp Dụng
Robot công nghiệpKUKA KR120 Industrial Robot / KRC4 Controller (Ngôn ngữ KRL)
Cảm biến thị giác3D Depth Sensor / Point Cloud Library (PCL) trên NVIDIA Jetson
Vi điều khiển AGVSTM32 ARM Cortex-M4, Cảm biến từ 16 bit, Động cơ Servo DC
Độ chính xác vị tríSai số gắp < 1.5mm, Độ lệch bám vạch từ AGV < 3mm
Môi trường triển khaiXưởng chế tạo cơ khí và dây chuyền tự động hóa công nghiệp Viện Nghiên cứu Cơ khí (NARIME)

Tính năng & Năng lực Hệ thống

Lập trình quỹ đạo robot KUKA bằng ngôn ngữ KRL và tối ưu điểm gắp chống va chạm
Xử lý đám mây điểm 3D (Point Cloud Processing) bằng thư viện PCL và OpenCV trên NVIDIA Jetson
Thiết kế mạch điều khiển nhúng vi điều khiển STM32 và cảm biến an toàn LiDAR cho AGV
Giao diện giám sát SCADA bằng C# WinForms hiển thị lộ trình và trạng thái hệ thống theo thời gian thực

Hiệu quả Thực tế & KPI Nghiệm thu

Các chỉ số đo lường hiệu quả vận hành và giá trị thực tế mang lại cho doanh nghiệp
1

Tự động hóa hoàn toàn khâu bốc dỡ và phân loại hàng hóa nặng thay thế sức lao động thủ công

2

Độ sai lệch định vị gắp sản phẩm đạt độ chính xác dưới 1.5mm

3

Hệ thống vận hành liên tục ổn định với năng suất tăng gấp 3 lần

Đinh Sỹ Chung

IT MANAGEMENT & DIGITAL TRANSFORMATION | SMART FACTORY & AI | SOFTWARE & AUTOMATION © 2026. All Rights Reserved.