Thông tin LATS của NCS Nông Minh Ngọc - Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội

Trang chủ / Tin hoạt động / Thông tin LATS của NCS Nông Minh Ngọc Thông tin luận án tiến sĩ của NCS Nông Minh Ngọc Tên đề tài luận án: Nghiên cứu phát triển kĩ thuật tránh va chạm cho robot tự hành.
Họ và tên nghiên cứu sinh: Nông Minh Ngọc Giới tính: Nam Ngày sinh: 16-08- 1981 Nơi sinh: Thái Nguyên Quyết định công nhận nghiên cứu sinh: Quyết định số 51/ CNTT-SĐH, ngày 16 tháng 02 năm 2017 của Viện CNTT, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Các thay đổi trong quá trình đào tạo (nếu có) Quyết định số 66/QĐ-CNTT, ngày 10/07/2023 của Viện CNTT, Đại học Quốc gia Hà Nội về việc Điều chỉnh tên đề tài luận án Tiến sĩ cho nghiên cứu sinh Nông Minh Ngọc.
Tên đề tài luận án: Nghiên cứu phát triển kĩ thuật tránh va chạm cho robot tự hành.
Chuyên ngành: Quản lý hệ thống thông tin Mã số: 9480205.01QTD Cán bộ hướng dẫn khoa học: Hướng dẫn 1: PGS.TS Đỗ Năng Toàn Hướng dẫn 2: PGS.TS Vũ Việt Vũ Tóm tắt các kết quả mới của luận án: Luận án tập trung nghiên cứu phát triển các kĩ thuật tránh va chạm cho robot tự hành bao gồm: Nghiên cứu và phát triển thuật toán tránh va chạm cho robot dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH kết hợp với kĩ thuật Elastic strips;
Nghiên cứu và đề xuất thuật toán tránh va chạm cho robot dựa trên tính toán xác suất và phân vùng đồng mức xác suất va chạm cho robot tự hành.
Sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu (lí thuyết, thống kê tổng hợp, chuyên gia, mô hình hóa và mô phỏng, kiểm chứng) nhằm thu thập, tổng hợp các tài liệu kĩ thuật, các công bố khoa học các tài liệu liên quan đến kho hàng thông minh, tự động hóa kho hàng, robot tự hành và các kĩ thuật phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành.
Từ đó, luận án tiến hành phân tích, tổng hợp và đưa ra các vấn đề cần nghiên cứu.
Các kết quả nghiên cứu được kiểm chứng, đánh giá, đối sánh giữa mô hình toán học với kết quả mô phỏng, thuật toán đề xuất thông qua các công cụ lập trình có tính ứng dụng và độ tin cậy cao.
Đồng thời, tham khảo ý kiến các chuyên gia trong cùng lĩnh vực thông qua việc trao đổi học thuật, seminar, hội thảo, hội nghị trong và ngoài nước.
Các kết quả chính của luận án là: Đã đề xuất thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành dựa trên cấu trúc cây phân lớp hệ bao BVH, kết hợp với thuật toán Elastic strips nhằm nâng cao hiệu quả của việc phát hiện và tránh va chạm;
Đã đề xuất mô hình tính toán xác suất va chạm dựa trên mô hình toán học thể tích;
thuật toán phân vùng đồng mức va chạm, mô hình xác suất va chạm (P) và phần bù xác suất va chạm (1-P) của các đối tượng và thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành dựa trên phân vùng đồng mức va chạm.
Khả năng ứng dụng thực tiễn: Với các kết quả nghiên cứu được công bố, các đề xuất về phát triển kĩ thuật tránh va chạm cho robot tự hành của luận án có thể ứng dụng cài đặt cho các robot tự hành trong thực tế nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động và ứng dụng của loại robot này trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, đặc biệt là trong các ứng dụng của kho hàng thông minh hiện nay.
Các hướng nghiên cứu tiếp theo: Thứ nhất, tiếp tục mở rộng nghiên cứu mô hình xác suất va chạm P và (1-P) và thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot tự hành trong môi trường kết hợp nhiều robot làm việc song song.
Thứ hai, việc phát triển hướng nghiên cứu sẽ được tính toán và cài đặt kiểm thử thuật toán phát hiện, tránh va chạm cho robot trong thực tế.
Thứ ba, tiếp tục nghiên cứu và phát triển, cải tiến kĩ thuật đánh giá vùng đồng mức xác suất va chạm trên lý thuyết nội suy nhằm tối ưu hóa tính toán.
Các công trình công bố liên quan đến luận án (liệt kê theo trình tự thời gian): [1]. Nông Minh Ngọc, Phạm Đình Lâm, Đỗ Năng Toàn (2016), "Thuật toán tránh va chạm cho robot dựa trên cải tiến kĩ thuật Elastic strips, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC 07, pp.92-102. [2]. Nong Minh Ngoc, Do Nang Toan (2017), "A Collision Avoidance Algorithm based on Elastic strips using bounding volume (BV),19th International Conference on Robot Software and Robot Programming, 2280-2284. [3]. Khanh Duong-Quoc, Thuy Le-Thi-Thu, Long Pham-Thanh, Ngoc Nong-Minh (2022), "Controlling Hybrid Machine Tools concerning Error Compensation of Chain Elements, Journal of Robotics, Volume 2022, Article ID 4366888, 9 pages.
[4]. Nong Minh Ngoc, Do Nang Toan, Vu Vinh Quang, Ngo Ngoc Vu (2022), "A method of obstacle avoidance for amr robot in warehouse automation, TNU Journal of Science and Technology, Volume 228(02), pp.62 – 69. [5]. Nong Minh Ngoc, Do Nang Toan, Vu Vinh Quang,Vu Ngo Ngoc (2023), "Obstacle avoidance algorithm based on the probability of collision, International Journal of Engineering Trends and Technology, Volume 71(3), pp.328-336. Kính mời quý thầy cô và các bạn xem tại đây.
Bài viết cùng chủ đề: Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 ĐHQGHN và Ban Quản lý Khu Công nghệ cao TP Hồ Chí Minh: Hợp tác trong lĩnh vực điện tử và vi mạch bán dẫn Toàn văn LATS của NCS Nông Minh Ngọc Sự kiện mới nhất Seminar "Distributed Information fusion for multitarget tracking Call-for-Paper: ICTA 2025 Seminar "The Road to Gate-All-Around and Its Impact on Analog Design" Tin tức mới nhất Thông báo tuyển sinh đào tạo tiến sĩ đợt 1 năm 2025 21/03/2025 Từng bước hiện thực hóa thỏa thuận hợp tác với trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ĐH Thái Nguyên) 21/03/2025 Vi mạch Mạng nơ-ron xung (SNN) – Xu hướng tất yếu trong phát triển chip AI hiện đại 14/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin góp phần đưa hai lĩnh vực của ĐHQGHN vào Top 500 thế giới theo bảng xếp hạng QS 2025 13/03/2025 Seminar về công nghệ Gate-All-Around tại ĐHQGHN thu hút đông đảo chuyên gia và sinh viên 13/03/2025 Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Chuyên 06/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin tuyển sinh chương trình đào tạo tiến sĩ Công nghệ Thông tin 03/03/2025 Viện Công nghệ Thông tin và Học viện Tài chính thúc đẩy hợp tác đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp bán dẫn và Khoa học dữ liệu 27/02/2025