TỔNG QUAN
Mô hình xe đua dò line trong nước
a Robot Không Độ của đội Không Độ vô địch BCR 2013
H (a) Robot Không Độ; (b) Sơ đồ kết cấu Robot Không Độ
Xe được trang bị 4 bánh, bao gồm 2 bánh cao su lớn ở phía sau với đường kính 50 cm để dẫn động, và 2 bánh cao su nhỏ hơn ở phía trước để thực hiện chức năng rẽ hướng Bộ phận cảm biến tiếp xúc trực tiếp với đường line mà không có bi lăn hoặc bánh mắt trâu ở giữa.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 0.6 ( / ), vận tốc trung bình = 0.4 ( / ). b Robot TDC1 của đội TDC1 vô địch MCR 2014
H (a) Robot TDC1; (b) Sơ đồ kết cấu Robot TDC1
Xe có 4 bánh, trong đó 2 bánh cao su lớn (đường kính 40) dẫn động ở phía sau và 2 bánh cao su nhỏ hơn (đường kính 20) ở phía trước giúp rẽ hướng Bộ phận cảm biến tiếp xúc trực tiếp với đường line mà không cần bi lăn hoặc bánh mắt trâu ở giữa.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 0.7 ( / ), vận tốc trung bình = 0.4 ( / ). c Robot BKC ] của đội BKC vô địch BCR 2015
H (a) Robot BKC; (b) Sơ đồ kết cấu Robot BKC
Xe được trang bị 4 bánh, bao gồm 2 bánh cao su dẫn động phía sau với kích thước 40 và 2 bánh cao su tự lựa phía trước có đường kính lớn hơn 50, thực hiện chức năng tương tự như bánh castor Bộ phận cảm biến của xe tiếp xúc trực tiếp với đường line mà không sử dụng bi lăn hay bánh mắt trâu ở giữa.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 0.7 ( / ), vận tốc trung bình = 0.5 ( / ).
Mô hình xe đua dò line ngoài nước
a Robot Pika của đội Mechatron vô địch Cyberbot 2015, Poznan
H (a) Robot Pika; (b) Sơ đồ kết cấu Robot Pika
Số bánh xe: Xe ó 4 bánh, trong đó 2 bánh cao su dẫn động ( = 34 ( )) đặt ở khung chính, 2 bánh mắt trâu đặt ở dãy cảm biến thực hiện chức năng như 2 bánh castor.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 2.7 ( / ), vận tốc trung bình = 1.9 ( / ). b Robot Green Gaint V4.1 tại cuộc thi Micromouse 2013-2014
H (a) Robot Green Gaint V4.1; (b) Sơ đồ kết cấu Green Gaint V4.1
Số bánh xe: Xe có 4 bánh, trong đó 2 bánh cao su phía trước dẫn động ( = 40 ( )), 2 bánh cao su phía sau là 2 bánh castor.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 3.5 ( / ), vận tốc trung bình =
2 ( / ). c Robot RR của Khoa Điện - Điện tử của trường Đại học Manchester
H (a) Robot RR; (b) Sơ đồ kết cấu Robot RR
Số bánh xe: Xe có 3 bánh, trong đó 2 bánh cao su phía sau dẫn động ( = 54( )), bánh cao su phía trước có chức năng rẽ hướng.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 1 ( / ), vận tốc trung bình = 0.5 ( / ). d Robot Dave của đội đua Bruce tại cuộc thi LVBots Line Following, 4/2015
Xe có 4 bánh, bao gồm 2 bánh cao su phía sau được truyền động từ bộ vi sai và 2 bánh mắt trâu phía trước giúp rẽ hướng.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 1.2 ( / ), vận tốc trung bình = 0.7 ( / ). e Robot Pinto của đội đua Grant tại cuộc thi LVBots Line Following, 4/2015
H (a) Robot Pinto; (b) Sơ đồ kết cấu Robot Pinto Kích thước: × × = 210 × 130 × 120 ( ).
Số bánh xe: Xe có 3 bánh, trong đó 2 bánh cao su phía trước ( = 60 ( )) vừa dẫn động vừa rẽ hướng, bánh cao su phía sau là bánh castor.
Vận tốc xe: Vận tốc cực đại = 0.8 ( / ), vận tốc trung bình = 0.5 ( / ).
Để chọn mô hình kết cấu xe phù hợp, cần thực hiện phân tích và so sánh các ưu, nhược điểm của các thành phần quan trọng trong kết cấu.
So sánh ưu, nhược điểm
1.Bám đường Tốt: Có kết cấu khớp bản lề Không tốt Không tốt
2.Vào cua Khó: Do hiện tượng trượt Khó Dễ: Kết cấu bánh tự lựa
3.Điều khiển Không phức tạp: Lái và Không phức Phức tạp: Lái và chuyển chuyển động tách biệt tạp động kết hợp
4.Kết cấu Phức tạp Đơn giản Đơn giản
1.Bám đường Không tốt Không tốt Tốt: Có kết cấu khớp cầu
2.Vào cua Dễ Trung bình Khó
3.Điều khiển Phức tạp Phức tạp Không phức tạp
4.Kết cấu Đơn giản Đơn giản Phức tạp
3 Điều khiển Không phức tạp Phức tạp
4 Kết cấu Đơn giản Đơn giản b Về số lượng bánh xe
1.Đồng phẳng Khó đảm bảo đồng phẳng Luôn đồng phẳng
2.Độ ổn định khi có vật cản Vẫn giữ được độ ổn định Khó giữ được độ ổn định
3.Lật khi vào cua Khó Dễ
Về cảm biến
Hiện nay, hầu hết các robot dò line sử dụng cảm biến quang để xác định vị trí của đường line so với xe Từ thông tin thu được, robot sẽ xử lý và đưa ra tín hiệu điều khiển phù hợp Hai phương pháp phổ biến cho robot dò line bao gồm việc sử dụng camera và các loại cảm biến quang dẫn.
Camera được sử dụng để phát hiện vị trí của đường line bằng cách thu thập hình ảnh từ thực tế Sau đó, các hình ảnh này được xử lý bằng các thuật toán xử lý ảnh nhằm xác định vị trí và góc lệch của xe so với đường line Các ví dụ điển hình bao gồm Smart Car trong cuộc thi The Freescale 2012 và Raspberry Pi Line Following Robot trong cuộc thi Robocup Junior Competition Flanders 2014.
Cảm biến quang dẫn, như quang điện trở và phototransistor kết hợp với LED, đang trở thành công cụ phổ biến trong các cuộc thi robot dò line hiện nay Nguyên tắc hoạt động của hai loại cảm biến này tương tự nhau: bộ thu nhận tín hiệu ánh sáng phản xạ từ bộ phát xuống mặt đất và xử lý để xác định vị trí đường line Một ví dụ tiêu biểu là xe Usain Volt 2.0, sử dụng phototransistor cho bộ phận dò line.
Bảng so sánh giữa các loại cảm biến
Cảm biến Camera Quang điện trở Phototransistor
1 Thời gian xử lý 6 − 10 (frame/ ) 20 − 30 ( ) 15 ( )
2 Giá thành Cao Thấp Thấp
3 Lắp đặt Phức tạp Đơn giản Đơn giản
Có 2 cách đọc giá trị áp của bộ phận thu cảm biến trả về:
Cách đầu tiên để xác định vị trí xe trên đường là đọc tín hiệu analog từ cảm biến, sử dụng sơ đồ điện như hình H Tín hiệu này được xử lý qua các phép xấp xỉ nhằm xác định vị trí của xe so với tâm đường Các thuật toán xấp xỉ bậc 2 và xấp xỉ theo trọng số (như trong hình H) sẽ cho ra các sai số dò line khác nhau.
H Sơ đồ điện đọc giá trí analog của cảm biến hồng ngoại
H (a) Xấp xỉ bậc 2; (b) Xấp xỉ theo trọng số
Cách thứ hai để xử lý tín hiệu từ cảm biến là thông qua phương pháp đọc digital Mặc dù tín hiệu đầu ra của cảm biến vẫn ở dạng analog, nhưng nó sẽ được chuyển đổi thành hai giá trị logic nhờ vào mạch lấy ngưỡng hoặc thông qua lập trình.
0 hoặc 1 ứng với vị trí của cảm biến trên đường line hoặc ngoài đường line Sơ đồ mạch đọc giá trị cảm biến của phương pháp này như hình H .
H Sơ đồ điện của 1 cảm biến để đọc giá trị digital Để điều khiển robot theo quỹ đạo, người thiết kế lập trình xác định độ lệch tương đối giữa quỹ đạo của robot và quỹ đạo mong muốn, sau đó so sánh độ lệch đó thành các mức và điều khiển lái robot quay về quỹ đạo như hình H [7]
Lệch trái mức 1 Lệch trái mức 2
H Quy định mức lệnh giữa quy đạo của robot và quỹ đạo mong muốn
Bảng so sánh giữa các phương pháp đọc cảm biến Đọc tín hiệu analog Đọc tín hiệu digital
1 Độ chính xác Cao Thấp
2 Thời gian đọc tín hiệu Tốn nhiều thời gian Tốn ít thời gian
3 Giải thuật xử lý Phức tạp Đơn giản
Về động cơ
Hầu hết các xe dò line hiện nay sử dụng động cơ DC có gắn encoder, giúp đảm bảo độ ổn định và chính xác cho hệ thống nhờ vào bộ Encoder hồi tiếp Đối với các xe không sử dụng bánh đa hướng, có thể áp dụng động cơ Rc Servo để điều khiển hướng di chuyển Ví dụ, xe Usain Volt 2.0 trang bị động cơ 50:1 HP gearmotors, trong khi xe Silvestre-line sử dụng động cơ Maxon DC motor.
Bảng so sánh động cơ servo và DC
DC có gắn encoder DC
1.Điều khiển Có hồi tiếp nên độ chính Không hồi tiếp nên độ xác cao chính xác thấp
Về Cấu Trúc Điều Khiển
Mạch xe dò line bao gồm ba thành phần chính: mạch cảm biến, mạch điều khiển và mạch lái động cơ Có hai phương pháp chính để kết nối các phần cứng này, đó là điều khiển tập trung và điều khiển phân cấp.
Trong hệ thống điều khiển tập trung, một MCU duy nhất có khả năng nhận và xử lý tín hiệu từ cảm biến cũng như từ hai encoder, đồng thời thực hiện chương trình chính, tính toán giá trị điều khiển và truyền tín hiệu đến hai động cơ Cấu trúc này được áp dụng phổ biến trong nhiều mô hình xe thực tế như HBFS và Pika.
H Sơ đồ cấu trúc tập trung
Trong hệ thống điều khiển phân cấp, nhiều MCU được sử dụng, trong đó một MCU làm master để tính toán chương trình điều khiển chính, trong khi các MCU khác hoạt động như slave, thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt Các nhiệm vụ này bao gồm thu nhận và xử lý tín hiệu từ cảm biến, tính toán vị trí tương đối của xe so với đường đi, và truyền thông tin về cho master; cũng như thu nhận tín hiệu từ encoder để tính toán luật điều khiển cho động cơ.
H Sơ đồ cấu trúc tập trung
Bảng so sánh cấu trúc điều khiển
1.Phần cứng Đơn giản Phức tạp
Tốn ít Tốn nhiều lượng, không gian)
3.Tốc độ xử lí Chậm hơn Nhanh hơn
4.Quản lý chương trình Khó hơn Dễ hơn
Robot bán line có thể được điều khiển bằng bộ điều khiển on-off, sử dụng 2 cảm biến đặt cách nhau lớn hơn chiều rộng của đường line Khi một cảm biến phát hiện line, động cơ tương ứng sẽ dừng lại, trong khi động cơ còn lại tiếp tục hoạt động Nếu không có cảm biến nào trên đường line, cả hai động cơ sẽ cùng quay Tuy nhiên, phương pháp điều khiển này không thích hợp cho robot thực hiện các tác vụ đua đồng thời và không đảm bảo độ chính xác cao trong việc bám line.
Bộ điều khiển PID là giải pháp đa năng cho các ứng dụng điều khiển tương tự và số, với hơn 90% bộ điều khiển trong công nghiệp sử dụng công nghệ này Khi được thiết kế hiệu quả, bộ điều khiển PID có khả năng đáp ứng nhanh, thời gian quá độ ngắn, độ quá điều chỉnh thấp và triệt tiêu sai lệch tĩnh Tuy nhiên, nhược điểm của bộ điều khiển PID là hiệu quả chỉ cao trong hệ tuyến tính, và có thể gặp phải nhiễu ở khâu vi phân, dẫn đến sai lệch lớn ở đầu ra.
Bộ điều khiển fuzzy hoạt động qua ba bước chính: mờ hóa, thực hiện luật hợp thành và giải mờ Sai số đầu ra của bộ điều khiển hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng của các luật mờ Việc xây dựng các luật mờ hiệu quả sẽ dẫn đến sai số đầu ra thấp hơn.
Bộ điều khiển self-tuning fuzzy PI là sự kết hợp giữa bộ điều khiển PI và fuzzy, với hai thông số được điều chỉnh bởi bộ điều khiển fuzzy Bộ điều khiển này được ứng dụng hiệu quả trong các hệ phi tuyến MIMO, điều khiển robot theo quỹ đạo phức tạp và duy trì sự ổn định trước các tác động của nhiễu Tuy nhiên, thiết kế bộ điều khiển này phức tạp hơn so với bộ điều khiển PID hoặc fuzzy truyền thống.
Bộ điều khiển Following tracking xem xét ba sai số của robot: sai số theo phương tiếp tuyến 1, sai số theo phương tiếp tuyến 2 và sai số góc lệch giữa robot với đường 3 Qua đó, nó điều khiển robot thông qua các biến điều khiển là vận tốc góc và vận tốc dài, mang lại kết quả bám đường tốt với sai số nhỏ Tuy nhiên, để xác định ba sai số này, cần sử dụng camera thay vì cảm biến.
Bộ điều khiển kết hợp với giải thuật tự học đường Q-learning có thể cải thiện khả năng ghi nhớ đường đi, từ đó điều chỉnh các thông số phù hợp cho từng đoạn đường Điều này giúp nâng cao khả năng đáp ứng của xe sau mỗi lần chạy, tương tự như các mẫu xe Silvestre và CartisX04.
Dựa vào kết quả tim hiểu và phân tích các loại xe đua dò line trong và ngoài nước ta được các kết quả
Vận tốc xe thường không vượt quá 3.1( / )
Theo sa bàn thì bán kính cong nhỏ nhất = 500 ( )
Sai số xe lớn nhất || ≤ 10 ( ).
Từ đó, nhóm đưa ra các thông số dự kiến cho quá trình thiết kế như:
Bán kính cong nhỏ nhất= 500 ( )
LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN
Phương án khả thi
Cuộc thi xe đua yêu cầu lựa chọn các mô hình có khả năng bám đường tốt, dễ vào cua và có kết cấu tối giản để giảm trọng lượng và sai số không mong muốn Những tiêu chí này giúp tăng tính khả thi trong quá trình chế tạo xe.
Lựa chọn phương án
Xe 3 bánh Pinto mặc dù có nhiều ưu điểm, nhưng trong cuộc đua trên sa bàn được cấu tạo từ nhiều mảnh ghép, yếu tố ổn định sau khi vượt qua chướng ngại vật là điều cần lưu ý Xe 3 bánh không thể đáp ứng tốt yếu tố ổn định này như xe 4 bánh Hơn nữa, khi xem xét từ góc độ robot dò line, điều này càng trở nên quan trọng.
Yếu tố "dò line" là điểm mạnh vượt trội của xe Pika so với xe Green Gaint, nhờ vào hai bánh xe trước giúp xe bám đường tốt hơn Điều này cho phép cảm biến duy trì khoảng cách mong muốn với mặt sa bàn trong suốt quá trình đua, đảm bảo xe có thể đáp ứng chính xác với sai số của hệ thống khi di chuyển ở tốc độ cao.
Xe Pika có nhược điểm về khả năng bám đường kém do thiết kế không có khớp bản lề hoặc khớp cầu, dẫn đến 4 bánh xe không đồng phẳng Tuy nhiên, điều này giúp giảm thiểu sai số cơ khí lớn Nếu 4 bánh không đồng phẳng, chỉ có một trong hai bánh mắt trâu phía trước không tiếp xúc với mặt đường do đường kính nhỏ hơn bánh cao su, nhưng điều này không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất mong muốn.
Dựa trên các phân tích, mô hình Robot xe Pika được xác định là lựa chọn tối ưu Vì vậy, nhóm đã quyết định áp dụng phương án với sơ đồ nguyên lý như dưới đây.
H Phương án khả thi thiết kế Cơ Khí
Lựa chọn động cơ
Yêu cầu: Động cơ phải đáp ứng được vận tốc 1 ( / ) đã đề ra.
Kết luận: Sử dụng động cơ DC có gắn encoder.
Lựa chọn cảm biến
Yêu cầu: Cảm biến được sử dụng phải có thời gian đáp ứng nhanh để có thể bám được những đoạn gấp khúc.
Kết luận: Sử dụng cảm biến TCRT5000 gồm phototransistor kết hợp led hồng ngoại.
Về Cấu Trúc Điều Khiển
Yêu cầu: Dễ kiểm tra lỗi và phân chia module.
Kết luận: Nhóm quyết định lựa chọn phương án điều khiển phân cấp.
Nhóm đã chọn bộ điều khiển Following tracking do tính phổ biến của nó trong các nghiên cứu về khả năng bám theo quỹ đạo đã định cho robot di động, đồng thời đáp ứng tốt các yêu cầu về sai số và vận tốc của nhóm.
THIẾT KẾ
Tính toán kích thước xe
Xe 4 bánh được thiết kế với 2 bánh sau dẫn động và 2 bánh trước dạng bánh mắt trâu, vì vậy các mô hình động lực học của xe được mô tả một cách chi tiết để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng vận hành.
Mô hình động lực học khi xe chuyển động thẳng như hình H.6.
H Mô hình động lực học chung khi xe chuyển động thẳng
Các thông số từ hình
là vị trí đặt trọng tâm của xe
2 1 là lực ma sát ở 2 bánh trước
2 2 là lực ma sát ở 2 bánh sau
2 1 là phản lực tại 2 bánh trước
2 2 là phản lực tại 2 bánh sau
Do mô hình xe lựa chọn là 2 bánh sau dẫn động nên
Ta có phương trình động lực học tổng quát cho xe
Giả sử gia tốc lớn nhất mà xe đạt được là
Lấy (1) thay vào (2), ta được:
Gia tốc lớn nhất của xe tăng lên khi trọng tâm dịch chuyển về phía sau và hạ thấp Tuy nhiên, nếu gia tốc càng lớn, sẽ dẫn đến việc trọng tâm tiến gần đến 0.
Lúc đó sẽ xảy ra hiện tượng 2 bánh trước không còn bám được trên mặt đường
Khi đó, từ (1) và (4) ta suy ra
H Mô hình động lực học khi xe vào cua
Từ đó, ta được mô hình động lực học khi nhìn trực diện như hình H.
H Mô hình động lực học khi xe vào cua nhìn từ mặt trước
Phương trình động lực học cho xe
Từ phương trình (6), để xe không trượt khi vào cua thì
Mô hình động lực học của xe khi xuất hiện lực quán tính như H.
H Mô hình lực sinh moment tại
2 Để xe không bị lật khi vào cua thì
Tóm lại, các kích thước chiều dài, rộng, cao và khoảng cách trục của xe cần đáp ứng các điều kiện cụ thể để đảm bảo hiệu suất và an toàn Đồng thời, việc áp dụng phương trình liên quan sẽ giúp tối ưu hóa thiết kế và chức năng của xe.
(3) cùng cách bố trí các linh kiện, gá đặt các thiết bị để tìm ra kích thước phù hợp.
Dựa vào mô hình thiết kế phác thảo trên phần mềm SolidWork cho ta các thông số như sau ≈ 156; 1 ≈ 96; 2 ≈ 60; ℎ ≈ 36; ≈ 152
Kiểm tra các điều kiện
Tính toán công suất động cơ
Công suất cần cung cấp cho xe di chuyển ổn định với tốc độ
Mà = + tổng lực của lực ma sát lăn và lực cản của không khí
Công suất cần cung cấp cho xe tăng tốc từ 0 đến trong thời gian Động năng của xe
Công suất cần cung cấp để đạt được gia tốc = /
Công suất có ích toàn bộ
Tóm lại, công suất động cơ được tính như sau
Tính toán moment xoắn động cơ
Tổng lực kéo của xe
Vì vậy, để xe không bị trượt bánh thì momen cung cấp phải thỏa mãn điều kiện
Từ kết quả tính toán được về , và ta chọn được động cơ DC GA25 V1, có các thông số kỹ thuật như sau
Dung sai
a Chọn dung sai lắp ghép
Mối lắp giữa gờ định vị của động cơ và đồ gá là mối lắp cố định, nhưng cần cho phép tháo lắp động cơ dễ dàng, đồng thời đảm bảo định tâm tốt cho trục quay Do động cơ là chi tiết chế tạo sẵn, nên mối lắp phải được thực hiện theo hệ thống trục để đảm bảo hiệu quả hoạt động Việc lựa chọn mối lắp phù hợp là rất quan trọng.
Mối lắp trung gian ưu tiên 7 7/ℎ6 có độ dôi nhỏ, giúp định tâm chi tiết hiệu quả và ngăn ngừa các chấn động khi chi tiết quay, đảm bảo hoạt động ổn định (Hình H.).
H Dung sai lắp ghép giữa động cơ và đồ gá
Mối lắp giữa phần thân trụ của vis shoulder bolt và đồ gá là mối ghép cố định, đảm bảo định tâm chính xác cao cho các lỗ dưới mặt đáy của đồ gá với các lỗ trên khung xe Phần trục của vis cần có khả năng dịch chuyển tịnh tiến để kết nối phần ren của vis với phần ren của lỗ, nhằm cố định giữa đồ gá và khung xe Mối lắp này được thực hiện theo hệ thống trục, do vis shoulder bolt là chi tiết chế tạo sẵn, vì vậy lựa chọn mối lắp 6 7/ℎ6 là hợp lý.
Mối lắp giữa phần thân trụ của vis shoulder bolt và khung xe cần tuân thủ các yêu cầu tương tự như mối lắp giữa vis và đồ gá Do đó, nên lựa chọn mối lắp 6 7/ℎ6 để đảm bảo tính chính xác và độ bền trong quá trình sử dụng.
H Dung sai lắp ghép giữa vis với đồ gá và khung xe
Từ dung sai lắp ghép ở trên, tra bảng P4.1 [1] ta có được các dung sai kích thước như sau: lỗ 7 +0 −0
Bảng 4.1 Miền dung sai sai lệch kích thước giới hạn lỗ (trích từ bảng P4.1).
Dung sai vị trí lỗ lắp động cơ: để đảm bảo sai số của toàn bộ hệ thống thì dung sai độ đồng tâm giữa 2 bánh xe ≤ 0.1 (Hình H ).
H Khoảng cách sai lệch tâm giữa 2 bánh xe
Xét trên mặt phẳng chứa ∆ và song song với mặt cắt dọc trục động cơ, ta có các khâu hình thành chuỗi kích thước như hình vẽ (Hình 1.4).
H Các khâu hình thành chuỗi kích thước
Từ hình trên ta được chuỗi kích thước như sau
2 : là khâu thành phần tăng
1 : là khâu thành phần giảm
Vì ∆ ≤ 0.07 và hai chi tiết đồ gá có thể thay thế cho nhau, dung sai khâu khép kín được xác định trong khoảng từ -0.035 đến +0.035 Do đó, cần thực hiện tính toán lại dung sai cho các khâu thành phần 1 và 2.
Phương trình cơ bản của chuỗi kích thước là:
Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín:
Tính cấp chính xác chung của các khâu thành phần
Dựa vào bảng 4.1, ta thấygần với 40 nên ta chọn cấp chính xác 9 làm cấp chính xác chung cho các khâu thành phần.
Với cấp chính xác IT9 ta tra sai lệch giới hạn và dung sai cho khâu 2
Chọn khâu 1 là khâu để lại tính, vì nó là khâu giảm nên:
Miền dung sai của khâu 2 chỉ khác biệt rất ít so với miền dung sai của khâu 1, cho phép các chi tiết đồ gá có thể thay thế cho nhau Do đó, chúng ta quyết định chọn miền dung sai cho cả hai khâu 1 và 2 là 15 +0.04.
Trên mặt phẳng chứa ∆ và song song với mặt cắt dọc trục động cơ, các khâu hình thành chuỗi kích thước được thể hiện rõ ràng như trong hình vẽ (Hình H.).
H Các khâu hình thành chuỗi kích thước
Từ hình trên ta được chuỗi kích thước như sau
2 : là khâu thành phần tăng
1 : là khâu thành phần giảm
Vì ∆ ≤ 0.07 và hai chi tiết đồ gá có thể thay thế cho nhau, nên dung sai khâu khép kín được xác định trong khoảng từ -0.035 đến +0.035 Do đó, cần tiến hành tính toán lại dung sai cho các khâu thành phần 1 và 2.
Phương trình cơ bản của chuỗi kích thước là:
Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín:
Tính cấp chính xác chung của các khâu thành phần
Dựa vào bảng 4.1, ta thấy gần với 40 nên ta chọn cấp chính xác 9 làm cấp chính xác chung cho các khâu thành phần.
Với cấp chính xác IT9 ta tra sai lệch giới hạn và dung sai cho khâu 2
Chọn khâu 1 là khâu để lại tính, vì nó là khâu giảm nên:
Dung sai vị trí của lỗ cho mối lắp vis
Sai lệch cho phép ∆ từ chuẩn đến tâm lỗ cho loại mối ghép vis được xác định theo công thức
Đối với lỗ lắp vis M5 ta lần lượt có = 5.5, 0 = 5
Phần thân trụ M6 của vít shoulder bolt được căn chỉnh đồng tâm với phần ren M5, do đó, bất kỳ sai lệch vị trí nào của lỗ M6 sẽ phụ thuộc vào sai lệch vị trí của lỗ M5 Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của dung sai hình học trong quá trình lắp ráp và đảm bảo tính chính xác của các bộ phận.
Cấp chính xác chung của chi tiết được xác định là cấp 9, do đó, mối quan hệ giữa dung sai kích thước và dung sai hình dáng, vị trí sẽ được lựa chọn theo mức A.
Dựa vào mức chính xác ta tính được các dung sai hình học như sau:
Dung sai độ thẳng, độ phẳng của mặt chuẩn B bằng 60% dung sai kích là 0.03
Dung sai độ vuông góc của mặt trước C so với mặt B là 0.03 vì cấp chính xác 9 và kích thước là 28
Dung sai độ song song so với mặt C là 0.015 vì cấp chính xác 9 và kích thước là
Đối với các lỗ thì dung sai độ trụ và độ đối xứng là 30% dung sai kích thước
Dung sai độ trụ và độ đối xứng đối với lỗ M5, M6 và M7 là 0.004.
Thiết kế cảm biến
Dòng hoạt động I C tối đa là 100 ( ), I F à 60 ( ).
Kích thước: ×× = 10.2 × 5.8 × 7 ( ). b Tính toán điện trở
H Sơ đô mạch cảm biến
Theo [8], ta có: là điện áp giữa A và K bằng 1.25 ( ).
Giá trị 1 được tính theo công thức:
Theo như hình H bên dưới, ta có = 0.4.10 −3 ( ).
H Mối liên hệ giữa khoảng cách và dòng ở cực thu
Chọn 2 = 10 ( Ω)) c Xác định khoảng cách phù hợp giửa cảm biến và mặt đường
Khoảng cách phát hiện của cảm biến TCRT5000 nằm trong khoảng từ 0.2 đến 15 cm Để xác định giá trị hợp lý cho từng khoảng cách, chúng tôi tiến hành thực nghiệm đọc giá trị Analog.
H Mối quan hệ giữa giá trị cảm biến và khoảng cách sàn
Dựa vào kết quả đo được, ở khoảng cách khoảng từ 6 đến 10 ( ) thì ánh sáng bị phản xạ lại nhiều nhất.
Chúng tôi sẽ tiến hành thí nghiệm để đo giá trị của cảm biến tại các vị trí khác nhau so với đường tâm line, ở độ cao từ 6 đến 10, nhằm xác định chiều cao tối ưu nhất cho việc sử dụng cảm biến.
Vị trí đường tâm line (mm)
H Quan hệ giữa vị trí tâm line và giá trị Analog trả về của cảm biến
Tại vị trí 10, giá trị Analog đo được tại tâm line trắng và line đen cho thấy sự chênh lệch lớn nhất Khi chuyển từ nền line trắng sang nền line đen, giá trị này thay đổi nhanh chóng.
Chiều cao của cảm biến so với mặt đường được thiết lập là 10 cm Đối với cảm biến TCRT5000, góc phát của đèn LED là 16 độ, trong khi góc thu của đèn LED là 30 độ.
H Vùng hoạt động của mỗi cảm biến TCRT5000
Từ đó, ta tính được bán kính của đường tròn trên mặt sàn của:
Từ hình bên dưới ta sẽ suy ra được khoảng cách tối thiểu giữa 2 cảm biến để không bị nhiễu
H Phạm vi quét của led thu và led phát ở 2 cảm biến đặt liền kề nhau Để chọn khoảng cách giữa 2 cảm biến tốt nhất, ta bố trí cảm biến tiếp theo sao cho khi cảm biến trước đó di chuyển hết quãng đường thì cảm biến tiếp theo sẽ bắt đầu vào vùng mà giá trị analog của nó thay đổi, tức là: = Tiến hành thực nghiệm ta được = 13 ( ). e Calip cảm biến và tính sai số
Chiều cao test của cảm biến là 10 ( ).
Khoảng cách 2 cảm biến là 13.
H Mô hình test cảm biến
Giá trị analog trả về của các cảm biến là khác nhau dù với cùng một điều kiện, vì vậy ta phải calib cảm biến theo công thức sau: −
, , , là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của cảm biến thứ ứng với khi cảm biến nằm hoàn toàn trên nền đen và trên nền trắng
, là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất mà ta mong muốn giá trị cảm biến trả về nằm trong khoảng đó
là giá trị thứ j của cảm biến thứ i
là giá trị thứ j của cảm biến thứ i sau khi đã calib.
Bảng giá trị các cảm biến sau khi calib:
7 779 85 1103 20 f Xác định vị trí so với tâm đường line
Vị trí so với tâm đường line xác định như sau:
Ta tiến hành thực nghiệm và có kết quả sau:
H.33: Đồ thị quan hệ giữa vị trí cảm biến và vị trí thực
Phương trình hàm xấp xỉ bậc nhất giữa vị trí thực của cảm biến và giá trị analog thu được được mô tả bằng công thức: = 0.9629 − 1.4789, trong đó, : là giá trị đọc được của cảm biến.
: là vị trí của tâm cảm biến so với tâm line.
Lựa chọn nguồn
Bảng công suất tiêu thụ của các thiết bị điện trên xe:
Tên thiết bị Dòng tiêu thụ ( ) Số lượng Tổng cộng
Tổng dòng tiêu thụ của xe: 3.4 ( ).
Để đảm bảo cung cấp đủ điện cho động cơ, yêu cầu đặt ra là hệ thống phải có khả năng cấp áp và dòng cho các thiết bị, với tổng dòng khoảng 3.4 A và tổng điện áp cần đạt trên 12 V Điều này giúp mạch giảm áp hoạt động hiệu quả, duy trì điện áp ổn định ở mức 12 V, đủ để cấp điện cho động cơ.
=> Từ yêu cầu kĩ thuật và nguồn điện cần cung cấp, mắc nối tiếp 4 cục pin Lion 4.2 ( ), 4200 ( ℎ).
Từ các thiết kế, lựa chọn các phần tử điện, ta có sơ đồ khối chung cho toàn hệ thống:
CB CB CB CB CB CB
H Sơ đồ khôi chung cho toàn hệ thống
Khối động cơ-driver
Driver phải thỏa các yêu cầu sau:
Áp và dòng ra của driver phải lớn hơn so với áp và dòng cực đại của động cơ DC GA25 V1 gắn encoder 12 ( ), dòng tối đa khi có tải 800 ( ).
Có thể điều khiển tốc độ, đảo chiều.
Khối động cơ-driver phải tuyến tính trong khoảng giá trị sử dụng.
Từ các yêu cầu trên ta chọn driver TB6612 có các thông số kĩ thuật sau:
Hỗ trợ 2 cầu H có thể điều khiển cùng lúc 2 động cơ.
Điện áp cấp cho động cơ tối đa 15 ( ).
Tần số tối đa 100 ( ). b Kiểm tra quan hệ tuyến tính động cơ-driver
Tiến hành khào sát bằng cách cấp xung PWM và đo tốc độ của động cơ ứng với từng giá trị PWM.
Sử dụng board Arduino để phát xung PWM với tần số 490, điều chỉnh chu kỳ nhiệm vụ từ 10% đến 100% Đếm số xung trong 1 giây để tính toán tốc độ động cơ theo công thức đã định.
Với 374 là độ phân giải của encoder.
Bảng số liệu thực nghiệm:
PWM(%) Động cơ 1 ( ò / ℎú ) Động cơ 2 ( ò / ℎú )
H Mối quan hệ giữa PWM và tốc độ động cơ
Mối quan hệ giữa động cơ và driver là tuyến tính c Thiết kế bộ điều khiển cho động cơ
H Đồ thị đáp ứng động cơ 1
H Đồ thị đáp ứng động cơ 2
Dùng toolbox system identification của matlab đưa 2 bộ dữ liệu với đầu vào là xung
PWM cố định đầu ra là tốc độ động cơ với dạng đáp ứng:
Hàm truyền hệ động cơ 1 – driver:
Hàm truyền hệ động cơ 2 – driver:
Để đảm bảo sai số cho phép của bám line và thời gian lấy mẫu của hệ thống là 0.06, cần lựa chọn các yêu cầu phù hợp cho động cơ.
Sử dụng PID tuner ta tìm được bộ hệ số
H Đáp ứng thực tế động cơ 2
H Đáp ứng thực tế động cơ 2
Nhận xét: Do encoder chỉ có 11 xung nên tốc độ động cơ đo được trong thời gian lấy mẫu 0.01 ( ) là khá nhiễu.
Thiết Kế Phần Lập Trình
Sơ đồ khối hệ thống điều khiển
Nhóm quyết định sử dụng 2 vi điều khiển với mô hình phân cấp:
H Sơ dồ điều khiển phân cấp
- Master có nhiệm vụ: Đọc tín hiệu từ cảm biến và tính toán vận tốc cần thiết cho hai động cơ sau đó truyền tín hiệu cho slave.
- Slave có nhiệm vụ: Đọc xung encoder từ 2 motor để tính ra giá trị vận tốc hiện tại.
Dùng giải thuật PID để tính toán PWM nhằm điều khiển 2 động cơ.
Chọn vi điều khiển
Master:sử dụng arduino nano
Hỗ trợ chuẩn truyền SPI, I2C
Slaver: sử dụng arduino uno
Hỗ trợ chuẩn truyền SPI, I2C
Lưu đồ giải thuật
Dữ liệu từ cảm biến
Tính toán sai số và tốc độ cho 2 động cơ Đúng
Vận tốc 2 động cơ Đường thẳng bằng nhau
Sai Đúng Vận tốc bánh trái =0
Cua 90 độ Vận tốc bánh phải
H Lưu đồ giải thuật Master
Tại nút giao số 8, cảm biến dễ bị nhiễu, dẫn đến việc xe bám sai đường Để khắc phục, nhóm đã điều chỉnh tốc độ của hai bánh xe bằng nhau khi xe vào đường thẳng trong thời gian ngắn, giúp xe vượt qua nút giao một cách chính xác trước khi tiếp tục bám đường bình thường.
Cua 90 độ: Nhóm đã xác định trước vận tốc và sa bàn, sau đó sử dụng đồng hồ bấm giờ để đo thời gian xe di chuyển đến vị trí này, với vận tốc bánh trái là 0 và vận tốc bánh phải là 200.
Dữ liệu từ master Đúng
Tính toán các giá trị cần thiết
H Lưu đồ giải thuật Slaver
Mô hình hóa động học
H Mô tả biểu diễn động học của xe
Vận tốc khi xe chạy tại vị trí tâm bánh xe dẫn động ̇=× ̇=× ̇= ̇ 0 ̇
Quan hệ động học giữa 2 bánh xe
2 với : vận tốc bánh trái
: vận tốc bánh phải : khoảng cách giữa 2 bánh xe.
Phương trình động học tại điểm bám line C trên xe ̇= × − × ̇= × + × ̇= ̇ với là khoảng cách từ tâm 2 bánh xe đến vị trí bám line.
Xét vị trí trên đường line tại điểm R ̇ =
{ ̇ = ̇ = với là vận tốc yêu cầu trên đường line.
Ta có sai số động học:
3 = − Đạo hàm sai số động học, ta được: ̇ 3 −1
Trong trường hợp xe chuyển động ngược, công thức được thay bằng − , vì vậy dương hay âm phụ thuộc bởi hướng chuyển động của xe.
Thiết kế bộ điều khiển
Định lí : Hệ thống (12) được ổn định với bộ độ điều khiển bám line sau:
Với các hệ số k1, k2, k3 là những giá trị dương Ta đạo hàm được:
Để đạt được giá trị âm cho hệ thống, chúng ta cần điều khiển sai số sao cho nó tiến gần về 0 khi thời gian tiến tới vô hạn.
Mô hình hóa cảm biến
Số lượng cảm biến được chọn là 7, dựa trên mô phỏng và khoảng cách tối thiểu giữa hai cảm biến ngoài cùng, đảm bảo xe có thể dò line hiệu quả trên toàn bộ đường đua mà không bị nhiễu.
Khoảng cách giữa các cảm biến được thiết lập đồng đều và bằng 13 ( ) Khoảng cách này giúp hạn chế nhiễu tín hiệu và đảm bảo giá trị đọc được chính xác nhất, theo kết quả thực nghiệm.
Tọa độ cảm biến 3 trùng với tâm sensor
Gọi , là tọa độ chung, e là khoảng cách giữa các cảm biến 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 Độ lớn e chính là khoảng cách nhỏ nhất mà các cảm biến không bị nhiễu.
Theo kết quả từ phần mô phỏng, để đảm bảo bám line hiệu quả, khoảng cách giữa hai cảm biến ngoài cùng cần đạt ít nhất khoảng cách d.
Ta giả sử, vị trí tâm hai bánh xe là : C( , ) Tâm các sensor là S( , ).
Phương trình đi qua các sensor
Từ đó ta dễ dàng xác định được vị trí cũng như tọa độ của các sensor khi có tọa độ sensor trung tâm.
Cách tìm sai số
Để xe bám theo được line, công việc đầu tiên là xác định vị trí của xe so với line.
Ta đặt hệ toạ độ như H.43, trong đó M là trung điểm giữa 2 bánh xe, C là trung điểm của dãy sensor.
Mục tiêu của thuật toán điều khiển là để điểm C theo sát điểm tham chiếu R Để đạt được điều này, cần xác định các sai số 2 và 3 Tuy nhiên, do việc sử dụng cảm biến, công thức tính sai số 3 dựa trên sai số 2 có thể dẫn đến giá trị sai số 3 rất lớn Do đó, trong trường hợp này, sai số 3 được đặt bằng 0.
Sai số 2 được xác định từ dãy cảm biến, dựa trên phương trình hàm xấp xỉ bậc nhất giữa vị trí thực của cảm biến và giá trị analog thu được.
= 0.9629 − 1.4789 với y: là giá trị đọc được của cảm biến x: là vị trí của tâm cảm biến so với tâm line và sai số lớn nhất = 2.78 ( ).
Ta có cách tính sai số 2 từ phương trình cảm biến cho mô hình hóa:
Mô hình hóa động cơ
Từ hàm truyền hai động cơ
Và 3 hệ số = 0.05, của hai động cơ sau khi sử dụng = 2.88, = 0.001, ta tìm được hàm truyền vòng kín bộ điều khiển PID
Biến đổi Laplace ngược, ta được hàm truyền vòng kín của hai động cơ trên miền thời gian
Kết quả mô phỏng
Bảng thông số xe và thông số bộ điều khiển:
Khoảng cách từ tâm tracking đến tâm sensor 60 ( )
Khoảng cách giữa hai bánh xe 150 ( )
Vận tốc tham chiếu của xe 0.8 ( / )
H Vận tốc 2 bánh trên đoạn 1
H Sai số 2 trong trên đoạn 1 Đoạn 2 (E-F-C-G-A-C-E)
H.48 Vận tốc 2 bánh trên đoạn 2
H.49 Sai số 2 trong trên đoạn 2
Nhận xét
Sai số lớn nhất 13.5 ( ), vận tốc bánh xe tối đa 270.6 ( ) trên đoạn 1.
Sai số lớn nhất 21 ( ), vận tốc bánh xe tối đa 300 ( ) trên đoạn 2.
Như vậy, sai số vẫn nằm trong khoảng cho phép ( 39 ( )), động cơ vẫn đáp ứng được vận tốc bánh xe yêu cầu (lớn nhất 320 ( ))
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
Nhóm đã hoàn thành mô hình và tiến hành kiểm nghiệm giải thuật thực tế Robot đã bám theo sa bàn trong thời gian 34 giây một cách ổn định, tuy nhiên, vận tốc của xe chỉ đạt 0.4 m/s và sai số bám line vẫn còn lớn, đặc biệt tại các vị trí vào cua.
H.53 Xe chạy qua điểm F trên sa bàn thực nghiệm
(a) Xe bắt đầu bẻ cua
(b) Xe bẻ cua, vào trạng thái ổn định.
H.54 Xe chạy qua điểm G trên sa bàn thực nghiệm
(a) Xe bắt đầu bẻ cua
(b) Xe bẻ cua, vào trạng thái ổn định.
H.55 Xe vào cua ở điểm A trên sa bàn thực nghiệm
(a) Xe bắt đầu bẻ cua
(b) Xe bẻ cua, chưa ổn định
(d) Xe vào trạng thái ổn định.
Khi robot chuyển hướng, sai số bám line do cảm biến đọc lớn, yêu cầu xe cần thời gian để đáp ứng và ổn định Độ ổn định của xe ở đoạn sau phụ thuộc vào độ ổn định ở đoạn trước, cũng như vận tốc và bộ số 1, 2, 3.
Kết luận: Mặc dù xe đã duy trì được đường đi ổn định theo thuật toán, nhưng vẫn chưa đạt được yêu cầu về sai số và tốc độ Sai số hiện tại vượt quá mức sai số mô phỏng, trong khi tốc độ lại thấp hơn so với tốc độ mô phỏng đã đề ra.
Trong mô phỏng, đã bỏ qua các yếu tố ảnh hưởng:
Khối lượng và lực quán tính của các thành phần trong xe
Các lực ma sát giữa bánh xe và sa bàn
Sai số đồng trục giữa hai bánh xe
Thời gian đáp ứng của động cơ
Các tác động nhiễu của môi trường như độ đồng đều về ánh sáng, màu sắc cũng như độ phẳng của sa bàn.
Do đó, kết quả thực nghiệm đã không khớp với mô phỏng.
Khi thiết kế và kiểm tra cảm biến, sự khác biệt giữa sa bàn mô phỏng và sa bàn thực nghiệm có thể dẫn đến sai lệch trong việc hiệu chỉnh cảm biến Ngoài ra, việc chưa che chắn cảm biến đầy đủ và thiếu các cảm biến để nhận diện các điểm giao nhau và đoạn chuyển tiếp cũng là những vấn đề cần khắc phục Đề xuất hiệu chỉnh thiết kế là cần thiết để nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống cảm biến.
Gia công thân xe và gá trục động cơ lại bằng vật liệu nhôm để đảm bảo độ đồng tâm giữa 2 bánh xe tốt hơn.
Động cơ là yếu tố quan trọng cần được chú trọng lựa chọn và tính toán chính xác Không chỉ cần đảm bảo đủ moment, mà thời gian phản hồi và vận tốc của động cơ cũng cần phải vượt qua mức yêu cầu để đạt hiệu quả tối ưu.
Thiết kế bộ phận che chắc cảm biến tốt hơn; thêm cảm biến để nhận biết các chỗ giao nhau và đoạn chuyển tiếp.
BIỂU ĐỒ GANLT
I TỔNG QUAN Tìm hiểu các vấn đề liên quan và viết tổng quan Đề xuất và lựa chọn phương án phù hợp
Hiệu chỉnh phần tổng quan
1 Cơ khí Tính toán lựa chọn động cơ
Vẽ phác thảo, vẽ 3D và hiệu chỉnh
Vẽ bản vẽ 2D Hiệu chỉnh thông số
2 Điện Xây dựng sơ đồ khối nguyên lý hệ thống điện Lựa chọn thành phần hệ thống điện Xây dựng mạch điều khiển và mạch công suất
Hiệu chỉnh Điều khiển động cơ
Xây dựng sơ đồ khối cho hệ thống điều khiển
Lựa chọn vi điều khiển và xây dựng lưu đồ giải thuật
Lập trình cho vi điều khiển Hiệu chỉnh thông số
4 Bộ điều khiển Mô hình hóa xe đua bám line Hiệu chỉnh
III Hoàn thành tài liệu kỹ thuật về xe đua bám line
H.50 Biểu đồ ganlt tiến độ công việc dự kiến
I TỔNG QUAN Tìm hiểu các vấn đề liên quan và viết tổng quan Đề xuất và lựa chọn phương án phù hợp
Hiệu chỉnh phần tổng quan
1 Cơ khí Tính toán lựa chọn động cơ
Vẽ phác thảo, vẽ 3D và hiệu chỉnh
Vẽ bản vẽ 2D Hiệu chỉnh thông số
2 Điện Xây dựng sơ đồ khối nguyên lý hệ thống điện Lựa chọn thành phần hệ thống điện Xây dựng mạch điều khiển và mạch công suất
Hiệu chỉnh Điều khiển động cơ
Xây dựng sơ đồ khối cho hệ thống điều khiển
Lựa chọn vi điều khiển và xây dựng lưu đồ giải thuật
Lập trình cho vi điều khiển Hiệu chỉnh thông số
4 Bộ điều khiển Mô hình hóa xe đua bám line Hiệu chỉnh
III Hoàn thành tài liệu kỹ thuật về xe đua bám line
H.51 Biểu đồ ganlt tiến độ công việc thực tế
I TỔNG QUAN Tìm hiểu các vấn đề liên quan và viết tổng quan Đề xuất và lựa chọn phương án phù hợp
Hiệu chỉnh phần tổng quan
1 Cơ khí Tính toán lựa chọn động cơ
Vẽ phác thảo, vẽ 3D và hiệu chỉnh
Vẽ bản vẽ 2D Hiệu chỉnh thông số
2 Điện Xây dựng sơ đồ khối nguyên lý hệ thống điện
Lựa chọn thành phần hệ thống điện Xây dựng mạch điều khiển và mạch công suất
Hiệu chỉnh Điều khiển động cơ
3 Hardware - sofware Xây dựng sơ đồ khối cho hệ thống điều khiển
Lựa chọn vi điều khiển và xây dựng lưu đồ giải thuật
Lập trình cho vi điều khiển Hiệu chỉnh thông số
Mô hình hóa xe đua bám line
Hiệu chỉnh III Hoàn thành tài liệu kỹ thuật về xe đua bám line
H.52 Biểu đồ ganlt tiến độ công việc tốt nhất thực hiện đồ án
