Система управління роботизованої рухомої платформи

Abstract

Бакалаврська робота присвячена розробці системи управління для мобільної роботизованої платформи з використанням сучасних апаратних і програмних рішень. Завдяки доступності мікроконтролерів, вбудованих комп’ютерів та модульних апаратних рішень, з’явилася можливість створення малогабаритних систем, що здатні автономно або дистанційно пересуватись та взаємодіяти з навколишнім середовищем [1, 2]. У першому розділі розглянуто класифікацію роботизованих платформ та аналіз сучасних систем управління, зокрема з використанням CAN-шин, ROS, телеметричних модулів. Акцент зроблено на використанні відкритих апаратно-програмних платформ, таких як STM32, Raspberry Pi, Jetson тощо [3]. Обґрунтовано доцільність використання Ackerman-типу шасі для реалізації задач навігації в умовах обмеженого простору [4]. У другому розділі детально описано апаратну реалізацію системи управління. Низькорівневе управління реалізоване на STM32F407 з власним CAN-протоколом, розробленим з урахуванням специфіки вузькосмугового обміну між модулями. Наведено електричні схеми зовнішніх підключень ROS Robot Controller, Raspberry Pi 5 та периферійних пристроїв (сенсори, дисплеї, модулі зв’язку). У третьому розділі описано програмну реалізацію. Центральним елементом системи є Raspberry Pi 5 з Ubuntu 25.04, що виконує обробку даних із сенсорів, взаємодіє з мікроконтролером через CAN, передає відео з камери IMX219 через RTSP/WebRTC та з’єднується з хмарним сервером

через SSH-тунелі. Для побудови інтерфейсу оператора використано ReactJS [5], а для серверної частини — Flask та MySQL [6]. У четвертому розділі проведено тестування основних функціональних модулів: перевірено стабільність передачі відеопотоку, роботу CAN-шини, стійкість з’єднання через тунелі, а також продуктивність системи в умовах реального навантаження. Виявлено, що час реагування сервісів не перевищує 100 мс, а передача відео в браузер через MediaMTX/WebRTC забезпечує затримку <500 мс, що придатне для керування в реальному часі [7]. У п’ятому розділі оцінено економічну ефективність побудованої системи, доведено конкурентоспроможність за ціною та функціональністю в порівнянні з комерційними рішеннями. Висновки відображають досягнення цілей роботи та підкреслюють можливість подальшого розширення функціональності системи — включно з автономною навігацією, машинним зором та підключенням додаткових сенсорних модулів.This bachelor's thesis is devoted to the development of a control system for a mobile robotic platform using modern hardware and software solutions. The availability of microcontrollers, embedded computers, and modular hardware components enables the creation of compact systems capable of autonomous or remote operation and interaction with their environment [1, 2]. The first section presents a classification of robotic platforms and an analysis of modern control systems, particularly those using CAN buses, ROS, and telemetry modules. Emphasis is placed on open hardware-software platforms such as STM32, Raspberry Pi, and Jetson [3]. The choice of an Ackerman-type chassis is justified for navigation tasks in constrained environments [4]. The second section provides a detailed description of the hardware implementation of the control system. Low-level control is handled by an

STM32F407 microcontroller using a custom CAN protocol, designed for narrow- band communication between modules. External connection diagrams are

presented for the ROS Robot Controller, Raspberry Pi 5, and peripheral devices (sensors, displays, communication modules). The third section describes the software implementation. The central element of the system is a Raspberry Pi 5 running Ubuntu 25.04, which processes sensor data, communicates with the microcontroller over CAN, streams video from the IMX219 camera via RTSP/WebRTC, and connects to a cloud server

through SSH tunnels. The user interface is implemented using ReactJS [5], while the server side uses Flask and MySQL [6]. The fourth section describes testing of the main functional modules. The system’s stability under real conditions was verified, including video stream transmission, CAN bus performance, tunnel stability, and overall responsiveness. The service response time does not exceed 100 ms, and video transmission to the browser using MediaMTX/WebRTC has a latency of less than 500 ms, which is sufficient for real-time control [7]. The fifth section evaluates the economic feasibility of the proposed system. It has been demonstrated that the developed solution is competitive in terms of both cost and functionality when compared to commercial alternatives. The conclusions confirm the achievement of the project's goals and emphasize the potential for further extension of the system’s functionality — including autonomous navigation, computer vision, and support for additional sensor modules.