Prompt: Viết mã điều khiển vận tốc cho bánh xe robot – Robot – Robotics & IoT

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, được trình bày dưới dạng HTML và tiếng Việt theo yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này được thiết kế để tạo ra một đoạn mã Python nhằm điều khiển một robot hai bánh. Nó tuân theo một cấu trúc rõ ràng, bao gồm:

• Yêu cầu chính: “Viết một đoạn mã Python để điều khiển robot hai bánh.” Đây là directive mấu chốt, định hướng mô hình ngôn ngữ tạo ra mã nguồn.
• Đầu vào cụ thể: “Mã cần nhận các giá trị vận tốc mục tiêu cho bánh xe trái [VẬN_TỐC_TRÁI] và bánh xe phải [VẬN_TỐC_PHẢI].” Các biến dạng placeholder ([PHẦN_TỬ_PLACEHOLDER]) này chỉ ra rõ ràng các thông số mà đoạn mã cần chấp nhận làm đầu vào. Chúng biểu thị cho tốc độ mong muốn của từng bánh xe, có thể là giá trị số (ví dụ: rpm, m/s) hoặc một dạng biểu thị khác tùy thuộc vào kiến trúc điều khiển động cơ.
• Logic xử lý dự kiến: “Dựa trên các giá trị này, tính toán và gửi tín hiệu điều khiển đến các động cơ tương ứng…” Phần này mô tả hành vi xử lý mà đoạn mã cần thực hiện. Nó ngụ ý rằng mô hình cần phải có một logic (có thể là tuyến tính đơn giản hoặc phức tạp hơn) để chuyển đổi vận tốc mục tiêu thành các tín hiệu điều khiển động cơ.
• Kết quả/Mục tiêu: “…để robot thực hiện các hành vi di chuyển mong muốn [HÀNH_VI_DI_CHUYỂN_BÁNH_XE].” Placeholder này là điểm thú vị nhất. Nó không chỉ định rõ một giá trị duy nhất mà ngụ ý một “hành vi” tổng thể, có thể là việc di chuyển thẳng, quay trái, quay phải, dừng lại, lùi lại, v.v. Điều này cho phép sự linh hoạt trong việc diễn giải. Mô hình cần hiểu rằng tốc độ khác nhau giữa hai bánh xe sẽ dẫn đến các hành vi di chuyển khác nhau.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc của việc sử dụng các yếu tố đại diện (placeholders hoặc variables) để cá nhân hóa hoặc định cấu hình đầu ra. Về mặt kỹ thuật:

• Mô hình ngôn ngữ (LLM): LLM sẽ phân tích yêu cầu, nhận dạng các từ khóa quan trọng (“Python”, “điều khiển robot”, “hai bánh”, “vận tốc”, “tín hiệu điều khiển”, “động cơ”).
• Các Placeholder: LLM sẽ hiểu rằng các phần văn bản trong ngoặc vuông ([VẬN_TỐC_TRÁI], [VẬN_TỐC_PHẢI], [HÀNH_VI_DI_CHUYỂN_BÁNH_XE]) là các biến số hoặc các tham số cần được ghi nhớ hoặc sử dụng trong ngữ cảnh của mã được tạo ra. Tuy nhiên, trong prompt này, các placeholder này được dùng để mô tả *loại thông tin* cần xử lý và *kết quả mong muốn*, chứ không phải là các giá trị cụ thể để thay thế ngay lập tức. Mô hình sẽ hiểu rằng VẬN_TỐC_TRÁI và VẬN_TỐC_PHẢI là các biến đầu vào cần được xử lý, và HÀNH_VI_DI_CHUYỂN_BÁNH_XE là mô tả về kết quả của quá trình này.
• Logic suy luận của LLM: Dựa trên kinh nghiệm được huấn luyện, LLM sẽ biết rằng để điều khiển robot hai bánh, cần phải có các hàm hoặc phương thức để giao tiếp với phần cứng điều khiển động cơ. Nó sẽ suy luận rằng các giá trị vận tốc cần được chuyển đổi thành các lệnh gửi đến động cơ (ví dụ: PWM signal, command). Khái niệm “tín hiệu điều khiển” ở đây có thể được LLM diễn giải thành các lệnh gọi hàm giả định hoặc các khai báo biến tương ứng với giao diện điều khiển động cơ.
• Hành vi di chuyển: LLM có khả năng hiểu mối quan hệ giữa vận tốc của hai bánh xe với hành vi di chuyển của robot. Ví dụ:
  • Nếu VẬN_TỐC_TRÁI = VẬN_TỐC_PHẢI (lớn hơn 0), robot sẽ đi thẳng tới.
  • Nếu VẬN_TỐC_TRÁI > VẬN_TỐC_PHẢI, robot sẽ quay trái.
  • Nếu VẬN_TỐC_TRÁI < VẬN_TỐC_PHẢI, robot sẽ quay phải.
  • Nếu cả hai bằng 0, robot dừng lại.

  Placeholder [HÀNH_VI_DI_CHUYỂN_BÁNH_XE] có thể được LLM diễn giải là một comment giải thích hoặc một phần logic điều khiển động cơ dựa trên sự khác biệt của hai vận tốc.

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là 2 ví dụ về đoạn mã Python có thể được tạo ra dựa trên prompt template này. Lưu ý rằng các chi tiết về giao tiếp phần cứng (ví dụ: thư viện `RPi.GPIO`, `smbus`, hoặc các giao diện điều khiển motor cụ thể) sẽ được LLM tự điền vào dựa trên kiến thức chung của nó về lập trình robot và Python. Các placeholder ban đầu sẽ được thay thế bằng tên biến hoặc tham số trong mã.

Ví dụ 1: Sử dụng các hàm giả định cho giao tiếp động cơ

Trong ví dụ này, chúng ta giả định có sẵn các hàm `set_left_motor_speed(speed)` và `set_right_motor_speed(speed)`.

# -*- coding: utf-8 -*-

def control_two_wheeled_robot(van_toc_trai, van_toc_phai):

    """

    Điều khiển robot hai bánh dựa trên vận tốc mục tiêu cho từng bánh xe.
    Args:

        van_toc_trai (float): Vận tốc mục tiêu cho bánh xe trái.

                              Giá trị dương thường biểu thị di chuyển tiến,

                              âm biểu thị lùi. Khoảng giá trị phụ thuộc vào

                              hệ thống điều khiển động cơ.

        van_toc_phai (float): Vận tốc mục tiêu cho bánh xe phải.

                              Giá trị tương tự như van_toc_trai.

    """
    print(f"Nhận tín hiệu: Vận tốc trái = {van_toc_trai}, Vận tốc phải = {van_toc_phai}")
    # --- Logic điều khiển động cơ ---

    # 1. Kiểm tra và giới hạn vận tốc (ví dụ đơn giản)

    MAX_SPEED = 100 # Giả định tốc độ tối đa là 100

    MIN_SPEED = -100 # Giả định tốc độ tối thiểu là -100
    van_toc_trai = max(MIN_SPEED, min(MAX_SPEED, van_toc_trai))

    van_toc_phai = max(MIN_SPEED, min(MAX_SPEED, van_toc_phai))
    # 2. Gửi tín hiệu điều khiển đến các động cơ tương ứng

    # Giả định có các hàm điều khiển động cơ

    # Ví dụ:

    # set_left_motor_speed(van_toc_trai)

    # set_right_motor_speed(van_toc_phai)
    # Phần này mô phỏng việc gửi tín hiệu và 'hành vi di chuyển'

    if van_toc_trai == van_toc_phai and van_toc_trai != 0:

        print(">>> Hành vi: Di chuyển thẳng.")

    elif van_toc_trai > van_toc_phai:

        print(">>> Hành vi: Quay trái.")

    elif van_toc_trai < van_toc_phai:
        print(">>> Hành vi: Quay phải.")

    elif van_toc_trai == 0 and van_toc_phai == 0:

        print(">>> Hành vi: Dừng lại.")

    else:

        print(">>> Hành vi: Di chuyển phức tạp (ví dụ: lùi, hoặc kết hợp).")
    print("Đã gửi tín hiệu điều khiển đến động