TỔNG QUAN
Giới thiệu chung
Hiện nay, robot ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp và đời sống, nhằm thay thế con người và giảm bớt gánh nặng trong môi trường làm việc nguy hiểm, độc hại Một ứng dụng tiêu biểu là Robot AGV, với khả năng tự động hóa quy trình vận chuyển Trong đồ án này, nhóm sẽ thiết kế một mô hình robot di động đơn giản có khả năng bám line, ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như phục vụ trong nhà hàng và vận chuyển nguyên vật liệu, hàng hóa trong 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 Điều này làm giảm mô men xoắn khi thực hiện các thao tác bẻ lái.
Quạt tạo áp suất hút giúp xe bám đường hiệu quả hơn, nhưng đồng thời cũng tạo ra áp lực giữa xe và mặt đường Áp lực này làm cho trọng tâm của xe bị đẩy ra xa khỏi trung điểm giữa hai bánh xe chủ động, dẫn đến việc 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, từ đó làm cho Robot nhẹ hơn và tăng khả năng chịu lực ly tâm khi di chuyển vào 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.
(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 2010 Contest.
Hình 1.7 : Fireball robot (a) Fireball robot (b) Sơ đồ nguyên lý Bảng 1.7 : Thông số của Fireball
Thông số Giá trị Đơn vị
Bánh xe của robot có cấu trúc đơn giản, mỗi bánh được điều khiển bởi một động cơ riêng biệt, mang lại sự ổn định khi vào các khúc cua Việc bốn động cơ được điều khiển đồng thời giúp robot dễ dàng thực hiện các chuyển hướng linh hoạt.
+ 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.
(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 cung cấp thông tin về vị trí hiện tại của cảm biến so với đường line, giúp xe có khả năng di chuyển chính xác Lựa chọn loại cảm biến phù hợp sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác trong việc theo dõi đường line Có nhiều loại cảm biến với các mức độ chính xác khác nhau, phù hợp với các yêu cầu cụ thể 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 các đường phức tạp Qua xử lý hình ảnh, camera có khả năng phát hiện tình trạng đường bị gãy, từ đó trả lại vị trí bánh xe và độ lệch chính xác.
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
Khối lượng công việc xử lý của camera rất lớn, do đó nếu vi điều khiển có tốc độ xử lý chậm, sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của xe khi kết hợp với camera.
+ 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 quan trọng vì nó phụ thuộc vào cường độ ánh sáng Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đường cong đặc trưng của photon là 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
Thời gian đáp ứng chậm của thiết bị là một nhược điểm đáng lưu ý, với khoảng 30 m/s khi đèn sáng, dẫn đến sự thay đổi giá trị điện trở Khi đèn tắt, thiết bị mất khoảng 40 m/s để trở về giá trị điện trở ban đầu.
Cảm biến hồng ngoại hiện nay được sử dụng phổ biến, hoạt động khi tia hồng ngoại phát ra từ đèn LED gặp bộ phản xạ hồng ngoại Khi đó, cảm biến sẽ tạo ra điện áp giữa hai đèn LED Để đảm bảo hiệu quả, đèn phát và thu cần được đặt cách nhau một khoảng nhất định, 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 qua 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 Các phương pháp như xấp xỉ bậc hai, xấp xỉ trọng số và xấp xỉ tuyến tính có thể được áp dụng để tính toán này.
Thời gian xử lý phụ thuộc vào thời gian đọc từ các cảm biến tương tự, dẫn đến thời gian xử lý lâu hơn 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 các cảm biến, chúng ta có thể xác định vị trí của xe dựa trên một giá trị cố định Phương pháp này có đặc điểm là độ dung sai phụ thuộc vào khả năng phân biệt trạng thái của hệ thống, cụ thể là khoảng cách giữa các cảm biến Tuy nhiên, nó cho phép tốc độ xử lý cao hơn vì chỉ cần xử lý trạng thái bật/tắt của dữ liệu đã thu thập.
Robot dò line được cấu trúc từ 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.
Đặt đầu bài
Mục tiêu thiết kế robot là đảm bảo khả năng bám đường trên sa bàn với tốc độ cao Để đạt được điều này, cần xác định vận tốc tối đa của robot, khả năng đổi hướng linh hoạt và sai số tối đa trong quá trình theo dõi đường line.
Qua khảo sát các robot dò line trong các cuộc thi quốc tế, tốc độ tối đa của chúng thường đạt từ 2 đến 3 m/s Những robot này được thiết kế gọn nhẹ, giúp chúng di chuyển nhanh chóng Ngược lại, một số robot có kích thước lớn hơn chỉ có 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, dù là thẳng hay cong, phụ thuộc vào hiệu suất của hệ thống cảm biến dò line và thuật toán điều khiển Hơn nữa, robot cần phải duy trì khả năng bám line khi gặp các vị trí giao nhau và khi phải thay 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 chỉ cần tuân theo đường cong bán kính lớn (R = 500mm), cho phép thay đổi hướng đột ngột tại các vị trí gãy khúc Kết cấu xe cần đơn giản và có chi phí sản xuất hợp lý Do đó, sơ đồ nguyên lý loại 2 bánh với 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 (±20 mm) và khả năng duy trì bám line ở những đoạn đường gấp khúc đột ngột, chúng tôi sẽ xem xét các loại cảm biến và giải thuật xử lý phù hợp.
Dựa trên yêu cầu về sai số bám line tối đa của robot (e = ±10 mm) và khả năng bám line ở các đoạn đường gấp khúc đột ngột, chúng tôi đã quyết định chọn cảm biến LED hồng ngoại TCR5000.
Giải thuật xử lý tín hiệu đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo xe di chuyển ở tốc độ cao mà vẫn giữ được độ bám với đường đi trong giới hạn sai số cho phép Phương pháp xấp xỉ theo trọng số được áp dụng để đạt được hiệu quả này.
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 thực hiện một cách kỹ lưỡng.
Bộ điều khiển
Bộ điều khiển bám line theo tiêu chuẩn ổn định
Lyapunov 2.5 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
Phương án thiết kế
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 có thiết kế đơn giản và phổ biến, trong đó bánh bi cầu là lựa chọn thích hợp nhất.
- 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.
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 cần sử dụng bánh bị động với thiết kế đơn giản và phổ biến Để đáp ứng yêu cầu này, bánh bi cầu đã được lựa chọn làm bánh bị động cho robot.
- 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:
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
Phương trình động lực học của bánh xe
Với I : moment quán tính của bánh xe
F ms : lực ma sát nghỉ với hệ số ma sát nghỉ = 0.6
Do đó: = + (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 ≥ 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
Motor Voltage (V) Revolution per minute Torque (Nm) Current (mA)
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 ∑ = 0 +0.112 ( ) , và sai lệch trung bình của khâu khép kín là : ∑ = 0.056 ( ).
- 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:
Theo bảng 4.1 về dung sai và lắp ghép của Ninh Đức Tốn, hệ số cấp chính xác khoảng 32 gần với giá trị 25 nhất Do đó, cấp chính xác chung cho các khâu được chọn là 1 xác 8.
- Với cấp chính xác 8 đã chọn, ta tra sai lệch giới hạn và dung sai cho − 1 khâu:
- Khâu để lại chính là khâu giảm 3 , nên sai lệch giới hạn của được tính theo công thức 9.14 - 9.20 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), ta có:
= 0.0165 – (-0.0165) -0.056 = -0.023 mm es k e mk es k e mk
Hình 3.7 : Chuỗi kích thước tính dung sai theo phương dọc.
- Kích thước danh nghĩa các khâu thành phần:
- 1 là khâu giảm và 2 là khâu tăng.
- Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín ∑ = 0 +0.112 ( ), ∑ = 0.056 ( ).
- 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 :
Số liệu khoảng 52 được so sánh với hệ số cấp chính xác trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), cho thấy nó gần nhất với giá trị 40 Do đó, 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 − 1 khâu:
- Khâu để lại chính là khâu tăng 2 , nên sai lệch giới hạn của 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:
- 1 là khâu tăng và 2 là khâu giảm.
- Kích thước danh nghĩa của khâu khép kín và dung sai được chọn vừa phải ở cấp chính xác 8 ∑ = 44 +0.039 ( ), ∑ = 0.0195 ( ).
- 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 :
So sánh với hệ số cấp chính xác trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn), giá trị khoảng 14 gần với 16 nhất Do đó, ta chọn cấp chính = 1 xác 7 làm cấp chính xác chung cho các khâu.
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:
- 1 là khâu giảm và 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: ∑ = 0 +0.112 ( ), ∑ = 0.056 ( ).
- 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 :
Hệ số cấp chính xác được xác định là khoảng 43, gần với giá trị 40 trong bảng 4.1 (Dung sai và lắp ghép, Ninh Đức Tốn) Do đó, chúng ta chọn cấp chính = 1 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 − 1 khâu:
- Khâu để lại chính là khâu tăng 2 , nên sai lệch giới hạn của 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 xe hoạt động ổn định và không bị rung lắc, yêu cầu thiết kế là trục của hai động cơ dẫn động phía sau phải trùng nhau Do đó, cần đảm bảo các dung sai đã được tính toán chính xác.
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
Ngắt ngoài 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
7.2 Msps, có hỗ trợ DMA đa
Thiết kế cảm biến
Dựa trên phương án thiết kế, nhóm đã quyết định sử dụng cảm biến thu phát hồng ngoại TCRT5000 với hai màu trắng và đen cho đường line Lựa chọn này đảm bảo kích thước phù hợp giữa các cặp cảm biến và đáp ứng đầy đủ các đặc tính phát và thu của hồng ngoại.
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= 1.2 , và từ đồ thị Hình 4.2 b) ta được = 0.6 2 = − 220
Hình 4.4 : Đồ thị thể hiện giữa dòng và áp qua LED a) Mối quan hệ giữa và b) Mối quan hệ giữa điện áp vào và dòng 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 chuyển từ nền trắng sang nền đen, cảm biến cần di chuyển một khoảng Xd để giá trị analog được xác định chính xác Để đảm bảo cảm biến ổn định và mang lại kết quả chính xác hơn, chúng ta nên bố trí cảm biến sao cho giá trị Xd nhỏ.
- 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
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 = 0.7 và = 3.5, nên ta có :
Nhóm quyết định thực hiện thí nghiệm để xác định khoảng cách tối ưu Chúng tôi tiến hành đo thực nghiệm bằng cách di chuyển cảm biến theo chiều thẳng đứng từ thấp lên cao, ghi lại giá trị ADC đọc được từ vi điều khiển ở 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
Theo đồ thị Hình 4.5, tại các vị trí h=4-6 mm, giá trị ADC ghi nhận thấp nhất, cho thấy mức độ phản xạ ánh sáng cao 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 cảm biến hoạt động hiệu quả, các đèn LED cần được tách biệt và không giao thoa với nhau, tránh gây ra sai số trong quá trình hoạt động Nếu đặt hai cảm biến quá gần nhau, vùng hoạt động của chúng có thể chạm vào nhau, dẫn đến những sai lệch không mong muốn.
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 hoạt động, cảm biến có thể rơi vào vùng bất định, dẫn đến việc giá trị analog nhận được sẽ 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 cụ thể như sau:
Hình 4.9 : Vùng bất định của cảm biến
Khi cảm biến dịch chuyển sang phải một đoạn 26-d, hai đèn LED sẽ nằm trong đường line và tín hiệu analog đo được sẽ giống nhau Ngược lại, khi cảm biến di chuyển sang trái đoạn 2d-26, chỉ có một đèn LED nằm trong đường line Cần chọn giá trị của d sao cho các khoảng cách này là nhỏ nhất và đảm bảo điều kiện ≥ 8.68.
- Xác định sự ảnh hưởng của đường line đến khoảng cách giữa 2 cảm biến
- Cách tiến hành thực nghiệm :
Cố định khoảng cách giữa cảm biến và mặt sàn là 6mm Thay đổi khoảng cách từ tâm cảm biến đến tâm line, di chuyển ra vị trí cách tâm line 20mm theo 2 bước.
+ Dùng một cảm biến đơn di chuyển từ tâm ra vị trí cách tâm 20mm rồi vẽ lại đồ thị quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC
Cố định một cảm biến tại tâm line, sau đó đặt một cảm biến khác gần cảm biến cố định Di chuyển cảm biến thứ hai ra xa, cách tâm line 20mm Vẽ lại đồ thị mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC của cảm biến thứ hai để tạo ra đồ thị mới.
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 bất kể có hay không có cảm biến bên cạnh, chứng tỏ rằng các cảm biến không bị 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 :
Dựa trên kết quả mô hình hóa nhóm lựa chọn chiều dài thanh cảm biến 120mm, bài viết sử dụng tổng cộng 7 cảm biến Phương pháp xấp xỉ được áp dụng để tính toán vị trí tâm của cảm biến so với đường line.
Chiều cao cảm biến : 7mm Khoảng cách giữa hai cảm biến : 15mm
Việc thu nhận tín hiệu analog từ cảm biến cho phép phát hiện sự thay đổi giá trị khi cảm biến di chuyển gần hoặc xa đường line Tuy nhiên, tín hiệu analog từ các cảm biến khác nhau, mặc dù làm việc trong cùng điều kiện, vẫn cho ra giá trị khác nhau Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiệu chuẩn (calibration) các cảm biến khi lắp đặt trên robot dò line, vì vậy việc calib cảm biến là cần thiết.
- Công thức calib cảm biến : −
Giá trị nhỏ nhất và lớn nhất đọc được từ cảm biến thứ j là những thông số quan trọng, đồng thời cũng là giá trị mà chúng ta mong muốn đạt được cho tất cả các cảm biến.
0 giá trị sau khi điều chỉnh ,
Công thức calib cho 7 cảm biến :
- Xác định vị trí tâm đường line
Các cảm biến 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 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 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 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 :
+ : trọng số của cảm biến so với line.
+ : giá trị ADC ọc về của cảm biến thứ đọc về của cảm biến thứ
+ : tọa ộ của tâm thanh cảm biến so với tâm line đọc về của cảm biến thứ
+ : Khoảng cách giữa hai cảm biến.
Tọa độ tâm ường được xác định thông qua việc đọc dữ liệu từ các cảm biến Các cảm biến này cung cấp thông tin quan trọng để xác định vị trí chính xác của tâm ường Việc phân tích các giá trị từ cảm biến giúp tối ưu hóa quá trình đo đạc và nâng cao độ chính xác trong các ứng dụng liên quan.
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, chúng ta có thể xác định phương trình thể hiện mối quan hệ giữa tọa độ thực và tọa độ đọc được từ cảm biến Phương pháp này giúp tối ưu hóa độ chính xác trong việc chuyển đổi dữ liệu từ cảm biến thành các tọa độ thực tế, từ đó cải thiện hiệu suất của hệ thống đo lường.
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:
Để cung cấp điện cho mạch nguồn, cần chọn 4 pin sạc 18650 Panasonic 3,7V (sạc đầy 4,2V) với dung lượng 1100 mAh Sử dụng khay lắp nối tiếp 4 pin, điện thế cấp đạt 16,8 V, cho phép công suất nguồn tối đa là 33,6W, đủ đáp ứng yêu cầu của hệ thống.
Mạch nguồn
Mạch nguồn cung cấp 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 có nhiệm vụ duy trì điện áp đầu ra ổn định, ngay cả khi điện áp đầu vào thay đổi.
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 cơtối 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
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
Với là %PWM, ( ) là vận tốc động cơ
Giải thuật PID cho động cơ
Khi động cơ hoạt động dưới tải, thời gian ứng của đá động cơ kéo dài hơn so với khi không tải, dẫn đến thời gian đáp ứng của hệ thống không đạt yêu cầu 0,1 Do đó, việc thiết kế bộ điều khiển cho động cơ là cần thiết Nhóm nghiên cứu đã lựa chọn bộ điều khiển PID để điều chỉnh tốc độ động cơ, với vận tốc điều khiển nằm trong khoảng 2/3 tốc độ tối đa.
Ta xét cụ thể cho từng động cơ:
- Thiết kế bộ điều khiển PID với: độ vọt lố= 10%, thời gian xác lập = 0,1
Bảng 4.5 : Bảng hàm truyền động cơ và PWM tương ứng
PWM Hàm truyền động cơ
(đầu vào là các giá trị điện áp thay
Để tối ưu hóa việc điều khiển, nên sử dụng động cơ ở khoảng 2/3 tốc độ tối đa Nhóm nghiên cứu đã chọn điều khiển động cơ với tốc độ 85% PWM dựa trên các đặc tính của động cơ Đồ thị điện áp cấp vào được sử dụng để ước lượng và xác thực kết quả.
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+0,036767 )(1+0,0063069 ) để thiết kế bộ điều khiển PID.
Các chỉ tiêu cho bộ điều khiển như sau:
Độ vọt lố = 10% Thời gian xác lập = 0,05
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 1 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 = 0,59,= 135,59 thì dạng của phương trình đặc trưng của hệ là [11]:
2 + 2 + 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 khi giải Qua khảo sát thực tế với động cơ, nhóm nghiên cứu đã xác định rằng giá trị = 0,45 là phù hợp, vì vậy quyết định chọn = 0,45 để tiếp tục giải quyết bài toán.
Với = 0,45; giải hệ (4.7) ta được: = 55,67, = 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 đến ℎ , 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 ℎ = 0,1 , ℎ = 0.45 Ta có:3 = 0,27, = 0.5, = 0.0125
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 Hàm truyền động cơ
(đầu vào là các giá trị điện
G(s) = ; áp thay đổi từ -u đến u)
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+0,037253 )(1+0,0066754 ) để thiết kế bộ điều khiển PID.
Với Setpoint = 300, ta có ℎ = 0,1 , ℎ = 0.4 Ta có :
53 ĐỒ ÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ ĐIỆN TỬ GVHD : TS.LÊ ĐỨC HẠNH
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
Thiết kế board mạch tổng kết nối các thiết bị
300rpm 4.8 Thiết kế board mạch tổng kết nối các thiết bị
Việc thiết kế board này nhằm lắp ráp kit vi điều khiển với board driver motor, đồng thời tối ưu hóa các ngõ ra vào để 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: ̇ =
Trong đó:là vận tốc mong muốn của robot
Phương trình động học robot tại M: ̇
Trong đó và là vận tốc dài và vận tốc góc của xe.
Phương trình động học của robot tại C: ̇ = ̇ − ̇
Trong đó: là khoảng cách từ M đến C.
Thiết kế luật điều khiển
Để giải quyết bài toán tracking cho robot bám line, cần áp dụng các luật điều khiển nhằm giúp robot theo sát quỹ đạo đã định Nhiều phương pháp điều khiển được sử dụng, như back stepping dựa trên tiêu chuẩn ổn định Lyapunov và bộ điều khiển fuzzy Trong nghiên cứu này, nhóm đã chọn sử dụng bộ điều khiển tracking để đạt được hiệu quả tốt nhất trong việc bám theo đường đi.
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 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 của sensor Khi xe chạy với vận tốc bằng vận tốc tham chiếu, ta có 1 = 0 Tuy nhiên, chỉ có một sai số được xác định là 2, vì vậy cần điều chỉnh hàm Lyapunov cho bộ điều khiển.
Mà ta không thể xác định được ̇
Từ đó: ̇ = − 2 2 2 < 0 thỏa điều kiện. Để xe chạy với vận tốc lớn nhất ta chọn = và = 2 2/
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 89 mm xe chủ động
Bán kính bánh xe 40 mm
Thời gian lấy mẫu động cơ 0.01 s
Thời gian lấy mẫu hệ thống 0.05 s
Hình 5.3 : Quan hệ giữa khoảng cách và sai số lớn nhất Từ đồ thị trên ta chọn = 100
Thiết kế giải thuật điều khiển cho robot
Tính vận tốc góc lí thuyết của robot
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
S Tới điểm cuối Đ Kết thúc
Hình 5.4 : Giải thuật điều khiển robot trong mô phỏng
Mô phỏng robot dò line
Kết quả mô phỏng robot dò line được thực hiện theo luật điều khiển với khoảng cách từ điểm tracking đến tâm xe là 100 và hệ số chọn là 2 với giá trị 8 Phần mềm sử dụng để mô phỏng là MATLAB.
Hình 5.5 : Kết quả bám line của robot
Hình 5.6 : Sai số bám line
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, và sau một khoảng thời gian, hệ thống sẽ tính toán giá trị sai số Giá trị này sau đó được sử dụng để xác định vận tốc góc của xe.
- Sai số lớn nhất trong quá trình bám line ±32
- Trong quá trình chạy đường thẳng sai số lớn nhất là 6 sau đó giảm về 0, trên đường cong 24 và có giá trị xác lập khi ổn định là 14
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 e 2 thực tế thuc được trong quá trình xe bám line
Kết quả thực tế của xe trên đường đạt 0.55 m/s, chỉ đáp ứng 69% yêu cầu đề bài là 0.8 m/s, với thời gian hoàn thành một vòng chạy là 20 giây Cả xe mô phỏng và xe thực tế đều thể hiện dạng bám line tương tự: trên các đoạn đường thẳng (B→D, F→G), xe dao động hai bên đường line, trong khi trên các đoạn đường 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 đạt yêu cầu về sai số cho cả đoạn thẳng và đoạn cong, và các lý do dẫn đến việc tăng sai số này cần được xem xét.
- 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 xảy ra do chiều cao gá đặt và độ song song với mặt phẳng xe Để khắc phục những sai số này, cần áp dụng các giải pháp phù hợp 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, nhằm kiểm soát hiệu quả 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 đến giá trị đọc của hệ thống cảm biến Qua đó, có thể xác định và thực hiện các biện pháp xử lý phù hợp để cải thiện hiệu suất của hệ thống.
