TỔNG QUAN
Giới thiệu chung
Hiện nay, robot ngày càng được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp và đời sống, nhằm thay thế con người trong những công việc nặng nhọc, nguy hiểm và độc hại, đồng thời nâng cao năng suất lao động Một trong những ứng dụng nổi bật là Robot AGV, và trong đồ án này, nhóm sẽ thiết kế một mô hình robot di động đơn giản có khả năng bám line Mô hình này có nhiều ứng dụng thực tiễn, chẳng hạn như robot phục vụ trong nhà hàng và robot vận chuyển nguyên vật liệu, hàng hóa trong các nhà xưởng.
Cấu trúc cơ bản của các xe dò line thông dụng
- Thunderstorm đã tham gia cuộc thi Astor Robot Challenge 2012, Sosnowiec, Poland
Hình 1.1 : Thunderstorm (a) Xe đua Thunderstorm (b) Sơ đồ nguyên lý
Bảng 1.1 : Thông số của Thunderstorm
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Quạt hút tạo chân không bám nền giảm thiểu ảnh hưởng của lực ly tâm khi chạy ở đường cong
+ Thanh phía trước hoạt động như một thanh lò xo, đảm bảo cho 2 bánh bi cầu và 2 bánh xe luôn tiếp xúc mặt đất
+ Hao phí năng lượng cho quạt
Usain Volt 2.0 Robot tham gia cuộc thi LVBots Line Following Competition 2015, Las Vegas, USA
(a) Usain Volt 2.0 Robot (b) Sơ đồ nguyên lý Bảng 1.2 : Thông số của Usain Volt 2.0 Robot
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Xe sử dụng 2 bánh bi cầu giúp ổn định khi vào đường cong
+ Thiết kế đơn giản, dễ chế tạo
+ Khó đồng phẳng với 4 bánh
+ Khó điều khiển đồng bộ 2 động cơ
Suckbot robot tham gia cuộc thi LVBots Line Following Competition 2015, Las Vegas, USA
(a) Suckbot Robot (b) Sơ đồ nguyên lý
Bảng 1.3 : Thông số của Suckbot
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Xe sử dụng 2 bánh bi cầu giúp ổn định khi vào đường cong
+ Quạt hút tạo chân không bám nền giảm thiểu ảnh hưởng của lực ly tâm khi chạy ở đường cong
Hệ thống mạch điện, pin và động cơ được bố trí phía sau, giữa hai bánh xe chủ động, giúp di chuyển trọng tâm về trục bánh xe, từ đó giảm momen xoay khi thực hiện các thao tác lái.
Quạt tạo áp suất hút giúp tăng cường độ bám đường cho xe, đồng thời tạo ra áp lực giữa xe và mặt đường Lực này khiến trọng tâm của xe bị đẩy ra xa trung điểm giữa hai bánh xe chủ động, từ đó gia tăng mô-men xoắn khi xe thực hiện các thao tác bẻ lái.
+ Robot sử dụng 4 bánh dẫn đến khó đồng phẳng
Chariot Robot tham gia cuộc thi LVBots Line Following Competition 2015, Las Vegas, USA
(a) Chariot Robot (b) Sơ đồ nguyên lý
Bảng 1.4 : Thông số của Chariot
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Robot sử dụng 3 bánh dễ đồng phẳng
+ Chỉ có một bánh bi cầu gây mất ổn định khi xe vào đường cong
Pinto robot tham gia cuộc thi LVBots Line Following Competition 2015, Las Vegas, USA
(a) Pinto robot (b) Sơ đồ nguyên lý
Bảng 1.5 : Thông số của Pinto
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Hai bánh chủ động nằm phía trước, 1 bánh bị động phía sau → ổn định động học cao
Động cơ đặt lệch tâm kết hợp với đai truyền động cho hai bánh chủ động giúp giảm bề ngang của Robot, làm cho Robot nhẹ hơn và cải thiện khả năng chịu lực ly tâm khi di chuyển vào các đoạn đường cong.
+ Đai dẫn động làm cho thiết kế phức tạp hơn
Newbie robot tham gia cuộc thi LVBots Line Following Competition 2015, Las Vegas, USA
Hình 1.6 : Newbie Robot (a) Newbie Robot (b) Sơ đồ nguyên lý Bảng 1.6 : Thông số của Newbie
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Robot sử dụng 4 bánh giúp ổn định khi vào đường cong
+ Xe có 3 btd truyền động, do đó dư 1 btd → việc đk đồng bộ khó, xảy ra hiện tượng trượt
+ Trên thực tế, xe vẫn chạy bám theo đường đua đủ 3 vòng, tuy nhiên tốc độ đua rất hạn chế
+ Xe sử dụng 4 bánh gây khó đồng phẳng
Fireball tham gia cuộc thi Bot Brawl Contest(Peoria, Illinois) and then Chibots Summer
(a) Fireball robot (b) Sơ đồ nguyên lý
Bảng 1.7 : Thông số của Fireball
Thông số Giá trị Đơn vị
Bánh xe được thiết kế đơn giản, mỗi bánh được điều khiển bởi một động cơ riêng biệt, giúp tăng cường sự ổn định khi di chuyển qua các khúc cua Bốn động cơ hoạt động đồng thời cho phép robot dễ dàng thay đổi hướng di chuyển.
+ Cần phải điều khiển 4 động cơ cùng lúc nên động lực học và bộ điều khiển phức tạp
CartisX04 tham gia cuộc thi Japan Robottrace contest 2014
Hình 1.8 : Cartis X04 (a) Catris X04 (b) Sơ đồ nguyên lý
Bảng 1.8 : Thông số của Cartis
Thông số Giá trị Đơn vị
+ Cấu trúc đơn giản Robot có 2 động cơ và mỗi động cơ điều khiển 2 bánh Do đó, xe ổn định khi vào đường cong
1.2.2 Cấu trúc cơ bản của xe dò line
Từ tổng quan, chúng ta có rất nhiều lựa chọn cho thiết kế cơ khí
Hình 1.9 : Một vài sơ đồ nguyên lý thiết kế cơ khí
Mạch cảm biến đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi đường line và gửi thông tin về vị trí hiện tại của cảm biến đến bộ điều khiển, giúp xe theo dõi đường một cách chính xác Lựa chọn loại cảm biến phù hợp sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác trong quá trình theo dõi đường line Có nhiều loại cảm biến với các mức độ chính xác khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu của người dùng.
- Để đạt được yêu cầu theo dõi các đoạn gãy đột ngột của quỹ đạo đường line, lựa chọn cảm biến phải có độ nhạy thích hợp
Camera được sử dụng để chụp ảnh đường line và nhận dạng những đoạn đường phức tạp, kể cả khi bị gãy Qua việc xử lý hình ảnh, camera có khả năng xác định vị trí bánh xe và độ lệch của nó.
Hình 1.10 : Raspberr Pi Camera 1/4-Inch 5-Megapixel
Hình 1.11 : CMUcam3 (left) CMUcam5 (right)
Ưu điểm : độ chính xác cao 30 frames/sec
Nhược điểm của việc sử dụng camera trong hệ thống điều khiển là khối lượng công việc xử lý lớn Nếu vi điều khiển có tốc độ xử lý chậm, sự kết hợp giữa camera và bộ điều khiển sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của xe.
+ Quang trở : Điện trở của LDR thay đổi theo cường độ ánh sáng đi vào LDR (LUX)
Khi sử dụng LDF, màu sắc của đèn LED không phải là yếu tố quan trọng, mà điều quyết định là cường độ ánh sáng Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đường cong đặc trưng của photon lại có tính không tuyến tính.
Hình 1.13 : Mối quan hệ giữa cường độ ánh sáng và điện trở suất của LDR
Ưu điểm : đơn giản, dễ sử dụng và rẻ
Nhược điểm của hệ thống cảm biến hồng ngoại là thời gian đáp ứng chậm, khoảng 30 m/s, dẫn đến sự thay đổi giá trị điện trở khi đèn sáng và mất khoảng 40 m/s để trở về giá trị ban đầu khi đèn tắt Cảm biến hồng ngoại hiện nay thường được sử dụng với tia hồng ngoại phát ra từ đèn LED Khi có bộ phản xạ hồng ngoại, cảm biến hoạt động và tạo ra điện áp giữa hai đèn LED Để đảm bảo hiệu suất, đèn phát và thu cần được đặt cách nhau với bề mặt đường sao cho vùng hoạt động của chúng không cản trở lẫn nhau và không trùng với bộ tiếp giáp.
Ưu điểm : tốc độ phản hồi nhanh tầm ns, đơn giản dễ sử dụng
Nhược điểm : dễ bị ánh sáng ảnh hưởng đến kết quả
Hình 1.14 : Cảm biến hồng ngoại TCRT5000
Hình 1.15 : Vũng nhiễu của led thu và led phát
1.2.3.1 Cách bố trí cảm biến :
- Có 3 cách bố trí cảm biến :
Hình 1.16 : Các phương pháp bố trí cảm biến a Theo hàng b Ma trận c.Profile
1.2.3.2 Thuật toán xử lý tín hiệu :
Tín hiệu từ cảm biến sẽ được xử lý bằng thuật toán xấp xỉ hoặc so sánh nhằm xác định vị trí tương đối của robot dò line so với tâm đường line.
Hình 1.17 : Tín hiệu đọc từ cảm biến
- Tín hiệu được xử lý bằng cách sử dụng phương pháp xấp xỉ:
Hình 1.18 : Xử lý tín hiệu cảm biến bằng phương pháp xấp xỉ
Độ lớn tín hiệu từ các cảm biến (y1, y2,…, yn) được sử dụng để xác định vị trí của đường line thông qua các phương pháp như xấp xỉ bậc hai, xấp xỉ trọng số hoặc tuyến tính Thời gian xử lý liên quan đến thời gian đọc giá trị tương tự từ tất cả các cảm biến, dẫn đến việc xử lý có thể mất thời gian Tuy nhiên, phương pháp này mang lại kết quả chính xác cao.
- Tín hiệu được xử lý bằng phương pháp so sánh:
Hình 1.19 : Xử lý tín hiệu cảm biến bằng phương pháp so sánh
Sau khi xác định trạng thái chuyển mạch của cảm biến, chúng ta có thể xác định vị trí xe dựa trên giá trị đã đặt Phương pháp này có đặc điểm là dung sai phụ thuộc vào khả năng phân biệt trạng thái của hệ thống, tức là khoảng cách giữa các cảm biến Tuy nhiên, nó có ưu điểm là tốc độ xử lý cao hơn, vì chỉ cần xử lý trạng thái bật/tắt của dữ liệu đã thu thập.
Robot dò line bao gồm ba module chính: module cảm biến, module điều khiển và module điều khiển động cơ Hai phương pháp kết nối các module này là điều khiển tập trung và điều khiển phân cấp.
Trong phương pháp điều khiển tập trung, một MCU nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và truyền tín hiệu điều khiển cho cơ cấu tác động Cấu trúc này thường được áp dụng trong các xe đua dò line như CartisX04, Le’Mua (Robot Challenge 2015) và Pika Mặc dù có phần cứng đơn giản, nhưng MCU cần xử lý toàn bộ thông tin trước khi cập nhật dữ liệu mới.
Hình 1.21 : Cấu trúc điều khiển tập trung
Trong phương pháp điều khiển phân cấp, nhiều MCU được sử dụng trong hệ thống, bao gồm một MCU master chịu trách nhiệm tính toán tổng thể và một hoặc nhiều MCU slave chuyên xử lý tín hiệu từ encoder hoặc sensor Cụ thể, các robot dò line sử dụng camera thường có một MCU slave để quản lý tín hiệu hình ảnh.
Đặt đầu bài
Mục tiêu của thiết kế là chế tạo robot có khả năng bám sa bàn với tốc độ cao Để đạt được điều này, bài toán thiết kế cần xác định vận tốc tối đa của robot trên sa bàn, khả năng đổi hướng của robot, và sai số tối đa trong quá trình bám theo đường line.
Nghiên cứu các robot dò line tại các cuộc thi quốc tế cho thấy, vận tốc tối đa của chúng thường đạt khoảng 2 - 3 m/s Những robot này được thiết kế gọn nhẹ, giúp chúng di chuyển nhanh chóng Trong khi đó, một số robot có kích thước lớn hơn chỉ đạt tốc độ di chuyển tối đa khoảng 1,5 m/s.
2 m/s Với yêu cầu thiết kế của đề bài, robot mang vật nặng 2 kgtrong quá trình di chuyển nên tốc độ tối đa của robot sẽ không thể quá cao
Sai số của robot trong quá trình bám line thẳng hoặc cong phụ thuộc vào hệ thống cảm biến dò line và thuật toán điều khiển Bên cạnh đó, robot cần phải duy trì khả năng bám line tại các vị trí giao nhau và khi đổi hướng đột ngột 90 độ.
- Dựa trên đặc điểm của những chiếc xe trong hiên có , nhóm chọn các thông số sau:
PHƯƠNG ÁN THIẾT KẾ
Sơ đồ nguyên lý
Robot cần bám theo đường cong bán kính lớn (R = 500mm) và có khả năng đổi hướng đột ngột tại các vị trí gãy khúc Do đó, cấu trúc xe cần phải đơn giản và giá thành chế tạo phải hợp lý Vì lý do này, sơ đồ nguyên lý loại 2 bánh sử dụng bánh đa hướng được đề xuất.
Hình 2.1 : Phương án sơ đồ nguyên lý
Cảm biến
Dựa trên yêu cầu về sai số bám line tối đa của robot là ±20 mm và khả năng điều khiển xe bám line qua các đoạn đường gấp khúc, chúng tôi sẽ xem xét các phương án cảm biến và thuật toán xử lý phù hợp.
Để đáp ứng yêu cầu về sai số bám line tối đa của robot là ±10 mm và khả năng bám line ở những đoạn đường gấp khúc đột ngột, chúng tôi đã chọn loại cảm biến LED hồng ngoại TCR5000.
Giải thuật xử lý tín hiệu đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì tốc độ cao của xe trong khi vẫn đảm bảo bám theo đường đi với sai số cho phép Để đạt được điều này, phương pháp xấp xỉ theo trọng số được áp dụng nhằm tối ưu hóa hiệu suất di chuyển.
Cấu trúc điều khiển
Để tránh tình trạng bị nhiễu hoặc rớt dữ liệu trong quá trình truyền dữ liệu phương án cấu trúc điều khiển tập trung (Hình 2.3)
Hình 2.3 : Cấu trúc điều khiển tập trung
Phương án này sử dụng một MCU để điều khiển các hoạt động của robot, yêu cầu MCU thực hiện nhiều tác vụ đồng thời Do đó, việc tính toán thời gian để đảm bảo các tác vụ diễn ra một cách thống nhất và không bị trùng lặp là rất quan trọng và cần được xem xét kỹ lưỡng.
Bộ điều khiển
Bộ điều khiển bám line theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov
Phương án thiết kế
Từ các đề xuất trên, ta tiến hành lựa chọn phương án phù hợp:
- Sơ đồ nguyên lý: robot 2 bánh chủ động vi sai có bánh đa hướng bị động (Hình 2.1)
- Cảm biến: bộ LED hồng ngoại và sử dụng giải thuật xấp xỉ trọng số để tìm ra vị trí của robot so với đường line
- Động cơ: động cơ DC servo
- Cấu trúc điều khiển: bộ điều khiển tập trung (Hình 2.3)
- Bộ điều khiển : bám line theo tiêu chuẩn ổn đình Lyapunov
THIẾT KẾ CƠ KHÍ
Lựa chọn bánh xe
3.1.1 Lựa chọn bánh chủ động :
Yêu cầu đưa ra là lựa chọn loại bánh xe nhẹ, khả năng bám đường tốt nên nhóm quyết định chọn bánh xe V3
Bảng 3.1 : Thông số bánh chủ động
Vật liệu Đường kính (mm) Độ dày (mm) Khối lượng (g)
3.1.2 Lựa chọn bánh bị động :
Robot được yêu cầu sử dụng bánh bị động với thiết kế đơn giản và phổ biến Do đó, loại bánh bị động được lựa chọn là bánh bi cầu.
- Bánh bi cầu có thể di chuyển đa hướng, khi đổi hướng không bị trượt không thay đổi trọng tâm xe lúc di chuyển
- Bánh bị động phải nhẹ để Robot có thể di chuyển nhanh trên đường đua
Bảng 3.2 : Thông số bánh bị động
Vật liệu Độ cao (mm) Độ dài (mm) Khối lượng (g)
Tính toán chọn động cơ
Số vòng quay của động cơ:
65𝜋 = 293,82 (𝑟𝑝𝑚) Phân tích các lực tác dụng lên bánh, giả sử tải trọng phân bố đều cho 2 bánh chủ động
Hình 3.3 :Phân tích lực trên một bánh xe
Ta có mối liên hệ giữa gia tốc cực đại a max và gia tốc góc cực đại γ max
𝑑𝑡 = 𝑟 𝛾 𝑚𝑎𝑥 Phương trình động lực học của bánh xe
𝐼𝛾 = 𝑇 − 𝐹 𝑚𝑠 𝑟 Với I : moment quán tính của bánh xe
Fms : lực ma sát nghỉ với hệ số ma sát nghỉ 𝑓 𝑚𝑠𝑛 = 0.6
Do đó: 𝑇 = 𝐼𝛾 + 𝐹 𝑚𝑠 𝑟 (1) Để tránh hiện tượng trượt khi Robot rẽ hướng:
+ I (kg.m 2 ): Moment quán tính bánh chủ động
+ m (kg): Khối lượng mỗi bánh xe
+ T (Nm): Torque của động cơ
Vậy yêu cầu lựa chọn động cơ 𝑇 ≥ 0.075 Nm và n max ≥ 293.82 vòng/phút
Từ các tính toán ở trên, nhóm chọn động cơ DC servo GA25V1
Bảng 3.4 : Thông số động cơ
Tính toán ổn định cho xe di chuyển trên bán kính cong
Hình 3.4 : Mô hình tính toán khi xe rẽ hướng
Với mô hình trên, điều kiện để khi vào cua, xe không lật quanh điểm O là :
Tính toán dung sai độ đồng trục hai động cơ và các dung sai khác
Hình 3.5 : Sai lệch tâm trục 2 động cơ
3.4.1 Dung sai theo phương ngang:
Hình 3.6 : Chuỗi kích thước tại mặt cắt ngang lỗ định tâm động cơ
- Kích thước danh nghĩa các khâu thành phần:
- Dựa vào sơ đồ chuỗi ta xác định :
- Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín 𝐴 ∑ = 0 +0.112 (𝑚𝑚) , và sai lệch trung bình của khâu khép kín là : 𝐸 𝑚∑ = 0.056 (𝑚𝑚)
- Dựa vào công thức 9.13 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn) ta tính hệ số cấp chính xác chung cho các khâu thành phần:
Kết quả tính toán cho thấy 0.90 + 2.1,31 = 31.81 ≈ 32, do đó 𝑎 𝑚 ≈ 32 Khi so sánh với hệ số cấp chính xác 𝑎 trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), chúng ta nhận thấy giá trị này gần với 𝑎 = 25 nhất Vì vậy, chúng ta chọn cấp chính xác 8 làm cấp chính xác chung cho các khâu.
- Với cấp chính xác 8 đã chọn, ta tra sai lệch giới hạn và dung sai cho 𝑛 − 1 khâu:
- Khâu 𝐴 𝑘 để lại chính là khâu giảm 𝐴 3 , nên sai lệch giới hạn của 𝐴 𝑘 được tính theo công thức 9.14 - 9.20 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), ta có:
Hình 3.7 : Chuỗi kích thước tính dung sai theo phương dọc
- Kích thước danh nghĩa các khâu thành phần:
- 𝐴 1 là khâu giảm và 𝐴 2 là khâu tăng
- Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín 𝐴 ∑ = 0 +0.112 (𝑚𝑚), 𝐸 𝑚∑ = 0.056 (𝑚𝑚)
- Dựa vào công thức 9.13 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn) ta tính hệ số cấp chính xác chung cho các khâu thành phần :
Tổng của 1.08 và 1.08 là 51.85, gần bằng 52, do đó 𝑎 𝑚 ≈ 52 So sánh với hệ số cấp chính xác 𝑎 trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), chúng ta nhận thấy giá trị này gần với 𝑎 = 40 nhất Vì vậy, cấp chính xác 9 được chọn làm cấp chính xác chung cho các khâu.
- Với cấp chính xác 9 đã chọn, ta tra sai lệch và dung sai cho 𝑛 − 1 khâu:
- Khâu 𝐴 𝑘 để lại chính là khâu tăng 𝐴 2 , nên sai lệch giới hạn của 𝐴 𝑘 được tính theo công thức 9.14 - 9.20 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), ta có:
3.4.3 Lỗ định vị đồ gá:
Hình 3.8 : Chuỗi kích thước dung sai lỗ định vị đồ gá
- Kích thước danh nghĩa các khâu thành phần:
- 𝐴 1 là khâu tăng và 𝐴 2 là khâu giảm
- Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín và dung sai được chọn vừa phải ở cấp chính xác 8 𝐴 ∑ = 44 +0.039 (𝑚𝑚), 𝐸 𝑚∑ = 0.0195 (𝑚𝑚)
- Dựa vào công thức 9.13 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn) ta tính hệ số cấp chính xác chung cho các khâu thành phần :
Kết quả của phép tính 0.9 + 1.86 = 14.13 ≈ 14 cho thấy 𝑎 𝑚 ≈ 14 So sánh với hệ số cấp chính xác 𝑎 trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), chúng ta nhận thấy giá trị này gần với 𝑎 = 16 nhất Do đó, cấp chính xác 7 được chọn làm cấp chính xác chung cho các khâu.
- Với cấp chính xác 7 đã chọn, ta tra sai lệch và dung sai cho 𝑛 − 1 khâu:
- Khâu 𝐴 𝑘 để lại chính là khâu giảm 𝐴 2 , nên sai lệch giới hạn của 𝐴 𝑘 được tính theo công thức 9.14 - 9.20 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), ta có:
3.4.4 Đảm bảo đồng trục khi lắp đặt:
Hình 3.9 : Chuỗi kích thước lỗ định vị trên thân xe
- Kích thước danh nghĩa các khâu thành phần:
- 𝐴 1 là khâu giảm và 𝐴 2 là khâu tăng
- Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín và dung sai được chọn theo sai lệch phương ngang của trục động cơ: 𝐴 ∑ = 0 +0.112 (𝑚𝑚), 𝐸 𝑚∑ = 0.056 (𝑚𝑚)
- Dựa vào công thức 9.13 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn) ta tính hệ số cấp chính xác chung cho các khâu thành phần :
Tổng của 1.31 và 1.31 là khoảng 43, tức là 𝑎 𝑚 ≈ 43 So sánh với hệ số cấp chính xác 𝑎 trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), chúng ta nhận thấy giá trị này gần nhất với 𝑎 = 40 Do đó, chúng ta chọn cấp chính xác 9 làm cấp chính xác chung cho các khâu.
- Với cấp chính xác 9 đã chọn, ta tra sai lệch và dung sai cho 𝑛 − 1 khâu:
- Khâu 𝐴 𝑘 để lại chính là khâu tăng 𝐴 2 , nên sai lệch giới hạn của 𝐴 𝑘 được tính theo công thức 9.14 - 9.20 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), ta có:
Thiết kế các bộ phận cơ khí
Với cơ cấu xe đã chọn, nhóm chọn thiết kế và chế tạo các chi tiết :
- Đồ gá động cơ dẫn động
- Một số chi tiết phụ
Các chi tiết khác nhóm sử dụng các chi tiết có sẵn trên thị trường
Để đảm bảo xe hoạt động ổn định và không bị rung lắc, cần thiết kế sao cho trục của hai động cơ dẫn động phía sau phải trùng nhau Điều này đòi hỏi phải tuân thủ các dung sai đã được tính toán kỹ lưỡng.
Hình ảnh mô hình 3D xe dò line
Hình 3.10 : Mô hình 3D xe dò line
THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN
Sơ đồ khồi hệ thống điện
Hình 4.1 : Sơ đồ khối hệ thống điện
Lựa chọn vi điều khiển
Yêu cầu đặt ra cho việc lựa chọn vi điều khiển để đảm bảo robot hoạt động tốt cần thỏa mãn các yêu cầu đặt ra như sau:
Cần có ít nhất 7 kênh chuyển đổi ADC tương tứng với 7 cặp led hồng ngoại thu – phát
Cần có ít nhất 2 bộ timer để thực việc tính toán tính toán thời gian lấy mẫu động cơ và thời gian lấy mẫu hệ thống
Cần có ít nhất 2 chân ngắt ngoài để đọc Encoder
Cần có ít nhất 2 khối tạo xung PWM
Cần có thời gian đáp ứng thỏa mãn yêu cầu của đã bài toán đặt ra
Sau quá trình tìm hiểu các vi điều khiển, người thực hiện đã chọn kit STM32f411VETx
Hình 4.2 : Kit STM32F411VET Discovery Bảng 4.1 : Thông số kỹ thuật STM32F411VET Discovery.
Thông số Giá trị Điện áp hoạt động 5VDC
16 line (tất cả các chân đều có thể làm chân nhận tín hiệu ngắt)
Số kênh PWM 28 (có 14 timer mỗi timer có 2 kênh PWM độc lập) Tần số lấy mẫu (ADC) tối đa 7.2 Msps, có hỗ trợ DMA
Thiết kế cảm biến
Dựa vào thiết kế, đường line sử dụng hai màu trắng và đen Nhóm đề xuất chọn cảm biến hồng ngoại đóng gói sẵn để đảm bảo kích thước giữa các cặp cảm biến và duy trì các đặc tính kỹ thuật cần thiết.
IR phát và thu Nhóm lựa chọn loại cảm biến: TCRT5000
Bảng 4.2 : Thông số kỹ thuật cảm biến TCRT 5000
Bước sóng IR phát 950nm
Phạm vi hoạt động 0.2-15mm
Dòng hoạt động IC/IF tối đa 100mA/20mA Điện áp hoạt động 5V
Công suất tiêu thụ 200mW
Hình 4.3 : Sơ đồ nguyên lý cảm biến TCRT5000
4.3.2 Tính toán giá trị điện trở
- Với sơ đồ nguyên lý trên, ta kết hợp với các giá trị được cho trong datasheet của
- Điện trở R1 được tính theo công thức
Từ Hình 4.2 a) , ta tìm được 𝐼 𝐶 = 1.2𝑚𝐴, và từ đồ thị Hình 4.2 b) ta được 𝑉 𝐶𝐸 = 0.6𝑉
Hình 4.4 : Đồ thị thể hiện giữa dòng và áp qua LED a) Mối quan hệ giữa 𝐼 𝐹 và 𝐼 𝐶 b) Mối quan hệ giữa điện áp vào và dòng 𝐼 𝐶 qua LED thu
4.3.3 Cách bố trí cảm biến :
- Có 2 cách đặt cảm biến trên mảng các cảm biến : đặt dọc (position 2 Hình 4.3 ) và đặt ngang (position 1 Hình 4.3 )
Khi cảm biến chuyển từ nền trắng sang nền đen, cần di chuyển một khoảng Xd để giá trị analog được xác định chính xác Do đó, việc bố trí cảm biến sao cho Xd nhỏ là rất quan trọng, giúp đảm bảo sự ổn định của cảm biến và nâng cao độ chính xác của kết quả.
- Dựa vào đồ thị Hình 4.3 ta sẽ chọn cảm biến bố trí nằm ngang (position 1)
Hình 4.5 : Ảnh hưởng của cách đặt cảm biến đến switching distance 𝑿 𝒅
4.3.4 Chọn khoảng cách giữa cảm biến và sàn :
Hình 4.6 : Vùng hoạt động của mỗi cảm biến TCRT5000
- Để đảm bảo rằng phototransistor có thể nhận được tín hiệu từ led phát khi robot bám theo line,khoảng cách từ sensor đến line được tính như sau :
- Dựa trên datasheet của TCRT5000, ta biết được rằng 𝑎 = 0.7𝑚𝑚 và 𝑑 = 3.5 𝑚𝑚, nên ta có :
Nhóm quyết định thực hiện thí nghiệm để xác định khoảng cách tối ưu Chúng tôi tiến hành đo bằng cách di chuyển cảm biến tịnh tiến vuông góc từ vị trí thấp lên cao, ghi lại giá trị ADC đọc được từ vi điều khiển tại từng vị trí Kết quả thu được là đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC.
Hình 4.7 : Sự thay đổi giá trị ADC trong khoảng 0-15mm
Từ đồ thị Hình 4.5, có thể nhận thấy rằng tại các vị trí h=4-6 mm, giá trị ADC ghi nhận là thấp nhất, cho thấy ánh sáng phản xạ nhiều nhất Do đó, h=6 mm được xác định là chiều cao tối ưu cho cảm biến.
4.3.5 Chọn khoảng cách giữa 2 led :
- Phạm vi hoạt động của 2 led không chồng lên nhau
Để đảm bảo hoạt động hiệu quả của cảm biến, các LED cần được tách biệt và không giao thoa với nhau, nhằm giảm thiểu sai số Nếu hai cảm biến được đặt gần nhau đến mức vùng hoạt động của chúng chạm vào nhau, điều này có thể gây ra sai lệch trong quá trình hoạt động.
Hình 4.8 : Phạm vi quét của led thu và led phát ở 2 cảm biến đặt liền kề nhau
- Khoảng cách giữa 2 led phát và thu liền kề phải đảm bảo:
- Khoảng cách giữa 2 led trong 1 cảm biến là 3.5 mm Do đó khoảng cách tối thiểu giữa
Khi cảm biến hoạt động, có thể xảy ra tình huống mà cảm biến nằm trong vùng bất định, dẫn đến giá trị analog thu được từ cảm biến trở nên giống nhau Điều này gây khó khăn trong việc xác định chính xác vị trí của cảm biến so với tâm đường line Vùng bất định của cảm biến được mô tả như sau:
Hình 4.9 : Vùng bất định của cảm biến
Khi cảm biến dịch chuyển sang phải một đoạn 26-d, luôn có 2 LED nằm trong đường line, dẫn đến tín hiệu analog đo được giống nhau Ngược lại, khi cảm biến di chuyển sang trái đoạn 2d-26, chỉ có 1 LED nằm trong đường line Do đó, cần chọn giá trị d sao cho các khoảng cách này là nhỏ nhất và đảm bảo điều kiện 𝑑 ≥ 8.68𝑚𝑚.
- Xác định sự ảnh hưởng của đường line đến khoảng cách giữa 2 cảm biến
- Cách tiến hành thực nghiệm :
Để thực hiện thí nghiệm, khoảng cách cố định giữa cảm biến và mặt sàn được thiết lập là 6mm Khoảng cách giữa tâm cảm biến và tâm line sẽ được điều chỉnh từ tâm line ra vị trí cách tâm 20mm qua hai bước Đầu tiên, sử dụng một cảm biến đơn di chuyển từ tâm đến vị trí cách tâm 20mm, sau đó tiến hành vẽ lại đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC.
Để thực hiện thí nghiệm, đầu tiên, cố định một cảm biến ở tâm line, sau đó đặt một cảm biến khác gần cảm biến cố định Tiếp theo, di chuyển cảm biến thứ hai ra xa cho đến khi đạt khoảng cách 20mm từ tâm line Cuối cùng, vẽ lại đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC của cảm biến thứ hai, từ đó chúng ta sẽ có được đồ thị cần thiết.
Hình 4.10 : Đồ thị quan hệ ảnh hưởng line đến khoàng cách hai cảm biến
Dựa vào đồ thị, trong khoảng 14-18mm, hai đường gần như trùng nhau, cho thấy giá trị ADC không thay đổi dù có hay không có cảm biến bên cạnh, chứng tỏ các cảm biến không ảnh hưởng lẫn nhau Do đó, khoảng cách giữa hai cảm biến liên tiếp được chọn là 15 mm.
- Do sử dụng giải thuật xấp xỉ trọng số nên chọn ta đặt dãy cảm biến cách đều nhau
4.3.6 Tuyến tính hóa cảm biến :
- Từ kết quả mô hình hóa nhóm lựa chọn chiều dài thanh cảm biến 120mm, từ đó sử dụng
7 cảm biến Sử dụng phương pháp xấp xỉ để tính ra vị trí tâm cảm biến so với đường line Thông số test:
Chiều cao cảm biến : 7mm Khoảng cách giữa hai cảm biến : 15mm
Việc thu nhận tín hiệu analog từ cảm biến giúp nhận biết sự thay đổi giá trị khi cảm biến di chuyển gần hoặc xa đường line Tuy nhiên, các cảm biến khác nhau, dù làm việc trong cùng điều kiện, vẫn cho ra giá trị khác nhau, ngay cả khi cấu trúc cảm biến tương tự Chính vì lý do này, hiệu chuẩn (calibration) là cần thiết khi lắp đặt các cảm biến trên robot dò line, do đó, việc tiến hành hiệu chuẩn cảm biến là rất quan trọng.
- Công thức calib cảm biến :
𝑥 𝑚𝑖𝑛,𝑖 và 𝑥 𝑚𝑎𝑥,𝑖 là giá trị nhỏ nhất và lớn nhất đọc được từ cảm biến thứ 𝑖
𝑦 𝑚𝑎𝑥 và 𝑦 𝑚𝑖𝑛 là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất mà ta mong muốn cho tất cả cảm biến
𝑥 𝑗,𝑖 là giá trị đọc được lần thứ j của cảm biến thứ 𝑖
𝑦 𝑗0 giá trị sau khi điều chỉnh 𝑥 𝑗,𝑖
Công thức calib cho 7 cảm biến :
- Xác định vị trí tâm đường line
Các cảm biến 𝑥 0 , 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , 𝑥 4 , 𝑥 5 , 𝑥 6 tương ứng với các tọa độ -3,-2,-1,0,1,2,3 và giá trị trả về các cảm biến tương ứng là 𝑦 0 , 𝑦 1 , 𝑦 2 , 𝑦 3 , 𝑦 4 , 𝑦 5 , 𝑦 6
Hình 4.11 : Phương pháp xấp xỉ theo trọng số
- Từ giá trị khi thực hiện calib cảm biến, áp dụng công thức tính giá trị trung bình theo phương pháp xấp xỉ theo trọng số :
+ 𝑥 𝑖 : trọng số của cảm biến so với line
+ 𝑦 𝑖 : giá trị ADC đọc về của cảm biến thứ 𝑥 𝑖
+ 𝑥: tọa độ của tâm thanh cảm biến so với tâm line
+ 𝐿: Khoảng cách giữa hai cảm biến
- Tọa độ tâm đường line được xác định như sau :
Hình 4.12 : Đồ thị quan hệ giá trị tính toán và giá trị thực tâm đường line
Sử dụng phương pháp nội suy hàm bậc nhất để xác định phương trình mô tả mối quan hệ giữa tọa độ thực và tọa độ đọc được từ cảm biến Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác trong việc chuyển đổi dữ liệu tọa độ, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống cảm biến.
Công thức nội suy được biểu diễn như sau: y = 0,7835x – 0,0941, trong đó x đại diện cho giá trị tọa độ thực tế của tâm cảm biến so với tâm line, còn y là giá trị tọa độ tính toán của tâm cảm biến so với tâm line Sai số trong quá trình tính toán được xác định là ∆ = 4,8647.
4.3.7 Thiết kế mạch cảm biến :
Dựa vào kết quả tính toán và thực nghiệm ở trên thì nhóm tiến hành thiết kế mạch cảm biến
Hình 4.13 : Sơ đồ nguyên lý mạch cảm biến
Hình 4.14 : Sơ đồ PCB của mạch cảm biến
Hình 4.15 : Mạch cảm biến sau khi thi công
Nguồn điện
Bảng 4.3 : Công suất điện cần cung cấp cho các thiết bị
Thiết bị Số lượng Dòng Điện áp Tổng áp Động cơ 2 600mA 12V 1200mA-12V
Vậy nguồn điện cần cung cấp có công suất tối thiểu:
Công suất của mạch được tính bằng công thức \( P = 0,6 \cdot 12 + 0,14 \cdot 22.5 = 15,11W \) Để cung cấp nguồn điện cho hệ thống, chúng ta chọn 4 pin sạc 18650 Panasonic với điện áp 3,7V (sạc đầy đạt 4,2V) và dung lượng 1100 mAh, với dòng tối đa \( I_{max} = 2A \) Sử dụng khay lắp nối tiếp 4 pin sẽ cho điện áp đầu ra là 16,8V, từ đó công suất nguồn tối đa đạt 33,6W, đủ đáp ứng nhu cầu của hệ thống.
Mạch nguồn
Mạch nguồn đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nguồn điện ổn định cho driver động cơ và vi điều khiển, với điện áp 12V, đảm bảo đủ dòng theo yêu cầu Mạch ổn áp giúp duy trì điện áp đầu ra ổn định, ngay cả khi điện áp đầu vào thay đổi, với điện áp đầu ra luôn nhỏ hơn điện áp đầu vào.
Nhóm sử dụng hai mạch giảm áp DC LM2596 có sẵn trên thị trường để biến đổi điện áp từ nguồn cấp về 12V và 5V ổn định
- Điện áp đầu vào: 3-40V DC
- Điện áp đầu ra: điều chinhr trong khoảng từ 1,5-30V
- Dòng đáp ứng tối đa là: 3A
Mạch driver động cơ
Nhóm lựa chọn driver module TB6612 cho DC servo, với các yêu cầu kỹ thuật đảm bảo cho hệ thống:
- Điện áp nuôi và cấp mức logic: 2,7-5,5 V DC
- Điện áp cấp cho động cơ 𝑉 𝑖𝑛 tối đa: 15V DC
- Hai mạch cầu H cho hai động cơ
- Dòng ngõ ra liên tục: 1,2 A cho mỗi cầu
- Bảo vệ quá nhiệt, quá áp và chống dòng ngược
Bảng 4.4 : Các ngõ ra/vào module TB6612
VCC,GND Cấp nguồn nuôi
VM Điện áp cấp cho động cơ
PWMA,PWMB Cấp xung PWM điều khiển động cơ
Tiến hành khảo sát không tải TB6612 và động cơ GA25 V1, điều khiển và đo vận tốc bằng vi điều khiển STM32F411
Hình 4.18 : Đồ thị quan hệ giữa PWM và tốc độ động cơ ( không tải)
Từ hình trên ta thấy khối driver+động cơ tuyến tính với PWM cấp vào
Sử dụng phương pháp Least square line để tìm liên hệ giữa vận tốc động cơ và PWM Động cơ 1:
Hình 4.19 : Liên hệ giữa vận tốc động cơ 1 và PWM
Hình 4.20 : Liên hệ giữa vận tốc động cơ 1 và PWM
𝑦 = 0.2767𝑥 + 1.7062 Với 𝑦 là %PWM, 𝑥(𝑟𝑝𝑚) là vận tốc động cơ
Giải thuật PID cho động cơ
Khi động cơ hoạt động dưới tải, thời gian đáp ứng của nó lâu hơn so với khi không tải, điều này không đảm bảo hệ thống có thời gian đáp ứng 𝑡 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚 = 0,1𝑠 Do đó, việc thiết kế bộ điều khiển cho động cơ là cần thiết Nhóm nghiên cứu đã sử dụng bộ điều khiển PID để điều khiển tốc độ động cơ, với vận tốc điều khiển nằm trong khoảng 2/3 vận tốc tối đa.
Ta xét cụ thể cho từng động cơ:
- Thiết kế bộ điều khiển PID với: độ vọt lố 𝑃𝑂𝑇 = 10%, thời gian xác lập 𝑡 𝑠 = 0,1𝑠
Bảng 4.5 : Bảng hàm truyền động cơ và PWM tương ứng
PWM (đầu vào là các giá trị điện áp thay đổi từ -u đến u)
Để tối ưu hóa việc điều khiển động cơ, nên sử dụng ở mức khoảng 2/3 tốc độ tối đa Nhóm đã quyết định điều khiển động cơ ở tốc độ 85% PWM dựa trên các đặc tính của nó Đồ thị điện áp cấp vào được sử dụng để ước lượng và xác thực hiệu suất.
Hình 4.25 : Độ chính xác của giá trị hàm truyền tìm được và giá trị dùng để Validate với PWM
Thiết kế bộ điều khiển PID cho động cơ
Với các hàm truyền tìm được, nhóm sử dụng hàm truyền
(1+0,036767𝑠)(1+0,0063069𝑠) để thiết kế bộ điều khiển PID
Các chỉ tiêu cho bộ điều khiển như sau:
Mô hình của hệ gồm bộ điều khiển PID và động cơ như sau:
Hình 4.26 : Mô hình của hệ điều khiển
Hàm truyền của bộ điều khiển PID:
Hàm truyền của động cơ có dạng:
Phương trình đặc trưng của hệ kín:
Vì 𝜏 1 𝜏 2 rất nhỏ nên ta có thể bỏ qua; khi đó phương trình đặc trưng có dạng
Phương trình đặc trưng của hệ là dạng bậc hai, vì vậy đáp ứng của hệ sẽ có dạng giống với đáp ứng của hệ dao động bậc hai
Từ chỉ tiêu độ vọt lố [11] ta có:
Từ chỉ tiêu thời gian xác lập, tính theo tiêu chuẩn 2% [11] ta có:
Với 𝜉 = 0,59, 𝜔 𝑛 = 135,59 thì dạng của phương trình đặc trưng của hệ là [11]:
𝑠 2 + 2𝜉𝜔 𝑛 𝑠 + 𝜔 𝑛 2 = 0 Đồng nhất hệ số với (4.3) ta được hệ phương trình sau:
Hệ phương trình (4.7) là một hệ 3 ẩn với 2 phương trình, do đó cần chọn một nghiệm trước để giải Sau khi khảo sát thực tế với động cơ, nhóm đã xác định rằng giá trị 𝐾 𝑝 = 0,45 là phù hợp, vì vậy quyết định chọn 𝐾 𝑝 = 0,45 để tiếp tục giải quyết bài toán.
Với 𝐾 𝑝 = 0,45; giải hệ (4.7) ta được: 𝐾 𝑖 = 55,67, 𝐾 𝑑 = 0,0015
Vậy, bộ điều khiển PID có hàm truyền là:
Phương pháp thực nghiệm thứ 2 của Zeigler:
Nichols: Tăng hệ số khuyếch đại 𝐾 đến 𝐾 𝑔ℎ , hệ ở trạng thái dao động ổn định với chu kì
Hình 4.27 : Vận tốc động cơ bắt đầu dao động điều hòa (time (ms),van toc (rpm))
Với Setpoint = 300, ta có 𝑇 𝑔ℎ = 0,1𝑠, 𝐾 𝑔ℎ = 0.45 Ta có:3
Sử dụng PID Tune Toolbox của matlab:
Hình 4.28 : Hệ số kp, ki, kd khi sử dụng PID Tune Toolbox
Hình 4.29 : Đáp ứng động cơ với setpoint 100rpm
Hình 4.30 : Đáp ứng động cơ với setpoint 200rpm
Hình 4.31 : Đáp ứng động cơ với setpoint 250rpm
Hình 4.32 : Đáp ứng động cơ với setpoint 300rpm
Tương tự như động cơ trái, ta có:
Bảng 4.7 : Bảng hàm truyền động cơ và PWM tương ứng
PWM (đầu vào là các giá trị điện áp thay đổi từ -u đến u)
200, 100, 50, 0}; với 𝐾 = 30; 𝜏 1 = 0,039536; 𝜏 2 = 0,0058532 Dạng đồ thị điện áp cấp vào để Estimate và Validate:
Hình 4.37 : Độ chính xác của giá trị hàm truyền tìm được và giá trị dùng để Validate với PWM
Thiết kế bộ điều khiển PID cho động cơ
Với các hàm truyền tìm được, nhóm sử dụng hàm truyền
(1+0,037253𝑠)(1+0,0066754𝑠) để thiết kế bộ điều khiển PID
Với Setpoint = 300, ta có 𝑇 𝑔ℎ = 0,1𝑠, 𝐾 𝑔ℎ = 0.4 Ta có :
Sử dụng PID Tune Toolbox của matlab:
Hình 4.38 : Hệ số kp, ki, kd khi sử dụng PID Tune Toolbox
Hình 4.39 : Đáp ứng động cơ với setpoint 100rpm
Hình 4.40 : Đáp ứng động cơ với setpoint 200rpm
Hình 4.41 :Đáp ứng động cơ với setpoint 250rpm
Hình 4.42 :Đáp ứng động cơ với setpoint 300rpm
Thiết kế board mạch tổng kết nối các thiết bị
Việc thiết kế bo mạch này nhằm lắp ráp kit vi điều khiển với bo driver motor, đồng thời bố trí các ngõ ra vào phù hợp với cấu trúc của xe.
4.8.1 Thiết kế board mạch nguồn
Hình 4.43 : PCB mạch nguồn ( mặt trên và dưới )
Hình 4.44 : Mạch nguồn sau khi thi công 4.8.2 Thiết kế board mạch ra chân cho STM32F4
Hình 4.45 : PCB mạch nguồn ( mặt trên và dưới )
Hình 4.46 : Mạch ra chân cho STM32F4 sau khi thi công
MÔ HÌNH HÓA
Mô hình động học
Hình 5.1 : Mô hình động học của robot trong hệ tọa độ Oxy
Gọi R là điểm tham chiếu của robot, M là trung điểm hai động cơ, C là trung điểm của cảm biến và cũng là điểm tracking của robot
Phương trình động học tại R:
𝑥̇ 𝑅 = 𝑣 𝑅 𝑐𝑜𝑠𝜑 𝑅 𝑦̇ 𝑅 = 𝑣 𝑅 𝑠𝑖𝑛𝜑 𝑅 𝜑̇ 𝑅 = 𝜔 𝑅 Trong đó: 𝑣 𝑅 là vận tốc mong muốn của robot
Phương trình động học robot tại M:
Trong đó 𝑣 và 𝜔 là vận tốc dài và vận tốc góc của xe
Phương trình động học của robot tại C:
𝜑̇ 𝐸 = 𝜔Trong đó: 𝑑 là khoảng cách từ M đến C
Thiết kế luật điều khiển
Trong bài toán tracking của robot bám line, việc áp dụng luật điều khiển là rất quan trọng để robot có thể theo dõi quỹ đạo đã định Nhiều phương pháp điều khiển như back stepping dựa trên tiêu chuẩn ổn định Lyapunov và bộ điều khiển fuzzy đã được sử dụng Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu quyết định sử dụng bộ điều khiển tracking để đạt được hiệu quả tốt nhất trong việc điều khiển robot.
Hình 5.2 : Mô hình sai số xe dò line
Bộ điều khiển được thiết kế cho điểm C bám theo điểm R trên quỹ đạo với vận tốc 𝑣 𝑟 Sai số của C so với điểm tham chiếu:
] Sai số động học có thể được viết:
Hệ thống phototransitor chỉ xác định sai số theo phương pháp tuyến với phương chuyển động của xe, do đó điểm tracking được chọn là C, trung điểm sensor Khi xe chạy với vận tốc bằng vận tốc tham chiếu, ta có 𝑒 1 = 0 Tuy nhiên, chỉ xác định được một sai số 𝑒 2, vì vậy cần chọn lại hàm Lyapunov cho bộ điều khiển.
𝑘 2 𝑠𝑖𝑛𝑒 3 (𝜔 𝑅 − 𝜔 + 𝑘 2 𝑒 2 𝑣 𝑅 ) − 𝑑𝑒 2 𝜔 Để hệ ổn định thì 𝑉̇ < 0
Mà ta không thể xác định được 𝑒 1 và 𝑒 3 nên cho 𝑒 1 = 0, 𝑒 3 ≈ 0 Từ đó ta có:
Từ đó: 𝑉̇ = −𝑘 2 𝑒 2 2 < 0 thỏa điều kiện Để xe chạy với vận tốc lớn nhất ta chọn 𝑣= 𝑣 𝑅 và 𝜔 = 𝑘 2 𝑒 2 /𝑑
Tiến hành mô phỏng quá trình bám sa bàn của robot, sử dụng các thông số đầu vào:
Bảng 5.1 : Các thông số đầu vào cần thiết cho robot khi mô phỏng : Đại lượng Giá trị Đơn vị
Khoảng cách từ tâm xe đến bánh xe chủ động 𝑏
Bán kính bánh xe 𝑟 40 mm
Thời gian lấy mẫu động cơ 𝑑𝑡 0.01 s Thời gian lấy mẫu hệ thống 𝑡 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚 0.05 s
62 Đồ thị khảo sát khoảng cách 𝑑 và sai số dò line 𝑒 2 lớn nhất
Hình 5.3 : Quan hệ giữa khoảng cách 𝒅 và sai số lớn nhất
Từ đồ thị trên ta chọn 𝑑 = 100𝑚𝑚
Thiết kế giải thuật điều khiển cho robot
Vị trí ban đầu Đo sai số e2
Tính vận tốc góc lí thuyết của robot Bắt đầu
Tính vận tốc hai bánh lí thuyết
Bộ điều khiển PID cho hai động cơ
Tính vận tốc góc của robot
Tính toán vị trí xe
Tính toán vị trí điểm tracking
Hình 5.4 : Giải thuật điều khiển robot trong mô phỏng
Mô phỏng robot dò line
Bài viết này trình bày kết quả mô phỏng robot dò line dựa trên luật điều khiển, với khoảng cách từ điểm tracking đến tâm xe 𝑑 = 100𝑚𝑚 và hệ số 𝑘 2 = 8 Phần mềm được sử dụng để thực hiện mô phỏng là MATLAB.
Hình 5.5 : Kết quả bám line của robot
Hình 5.6 : Sai số bám line 𝒆 𝟐
Hình 5.7 : Góc định hướng của robot
Hình 5.8 : Vận tốc góc của robot
Hình 5.9 : Vận tốc góc hai động cơ
Đồ thị sai số bám line thể hiện dạng bậc thang sau một khoảng thời gian 𝑡 𝑠𝑦𝑠𝑡𝑒𝑚, tại thời điểm này, hệ thống bắt đầu tính toán giá trị sai số Giá trị sai số này sau đó được sử dụng để xác định vận tốc góc của xe.
- Sai số lớn nhất trong quá trình bám line ±32𝑚𝑚
- Trong quá trình chạy đường thẳng sai số lớn nhất là 6𝑚𝑚 sau đó giảm về 0, trên đường cong 24𝑚𝑚 và có giá trị xác lập khi ổn định là 14𝑚𝑚
THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
Hình 6.1 : Mô hình thực tế xe dò line
Hình 6.2 : Vận tốc 2 động cơ thu được trong quá trình xe chạy bám line
Hình 6.3 : Sai số e2 thực tế thuc được trong quá trình xe bám line
Kết quả thực tế cho thấy xe di chuyển với tốc độ 0.55 m/s, đạt 69% yêu cầu đề bài 0.8 m/s, và thời gian hoàn thành một vòng chạy là 20 giây Cả xe mô phỏng và xe thực tế đều thể hiện khả năng bám đường tương tự: trên các đoạn thẳng (B→D, F→G), xe dao động hai bên đường line, trong khi trên các đoạn cong (A→B, D→F, G→A), xe chỉ nằm ở một bên so với đường line Tuy nhiên, sai số thực tế của xe không đáp ứng được yêu cầu về sai số trên cả đoạn thẳng và cong, với các nguyên nhân dẫn đến việc gia tăng sai số này cần được phân tích.
- Sai số lắp đặt ảnh hưởng đến độ đồng trục của hai động cơ
- Sai số tốc độ của hai động cơ
- Ảnh hướng của hệ số ma sát của bánh mắt trâu
- Quán tính của xe trong quá trình quẹo cua
- Sai số của hệ thống cảm biến cảm biến do sự khác biệt giữa môi trường thí nghiệm và thực nghiệm
Sai số của hệ thống cảm biến có thể phát sinh do chiều cao lắp đặt và độ song song với mặt phẳng xe Để khắc phục những sai số này, cần áp dụng các giải pháp hiệu quả nhằm cải thiện độ chính xác của hệ thống.
Khung xe và đồ gá được chế tạo từ nhôm thay vì mica trong mô hình thực nghiệm, giúp kiểm soát chính xác các sai số trong quá trình gia công và lắp đặt.
- Thực hiện thí nghiệm nhằm đánh giá sai số vận tốc của động cơ để có thể đưa vào mô phỏng
Thực nghiệm thí nghiệm được tiến hành nhằm đánh giá tác động của môi trường thực nghiệm đối với giá trị đọc của hệ thống cảm biến, từ đó xác định các biện pháp xử lý phù hợp để cải thiện hiệu suất hoạt động.