TỔNG QUAN
Giới thiệu
Với sự phát triển nhanh chóng của khoa học và công nghệ, việc ứng dụng robot thay thế con người trong công việc ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt trong ngành công nghiệp với các cánh tay robot được lập trình cho nhiều thao tác như lắp ráp và vận chuyển Ngoài ra, robot di động (mobile robot) cũng đang được nghiên cứu và phát triển, cho phép di chuyển trong môi trường nhất định với mức độ tự hành Khái niệm robot di động đã xuất hiện từ những năm 1950, với các ví dụ như Elsie của Grey Walter và Shakey của đại học Stanford Hiện nay, robot di động ngày càng khẳng định tầm quan trọng trong nhiều lĩnh vực như y tế, nông nghiệp, công nghiệp, quân sự và vũ trụ, trong đó robot dò line (Line Following Robot) được sử dụng rộng rãi.
Hình 1.1 Ví dụ mô hình robot dò line [6]
Robot dò line là một loại robot di động có khả năng phát hiện và di chuyển theo đường line đã được xác định trước Đường line này có thể là vạch đen trên nền trắng hoặc một đường từ trường không nhìn thấy Nguyên lý hoạt động của robot dựa vào hệ cảm biến quang được gắn ở phía trước, giúp phát hiện sự sai lệch khỏi vạch đường Khi phát hiện sai lệch, tín hiệu sẽ được gửi để điều chỉnh hướng di chuyển của robot.
Chương 1: Tổng quan về vi điều khiển, từ đó hai bánh xe dẫn động của robot được điều khiển và chuyển động thông qua chương trình định sẵn nhằm đưa xe trở lại đúng vạch kẻ đường.
Robot dò line đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như vận chuyển, y tế và phục vụ, từ việc di chuyển tự động hàng hóa, hỗ trợ người khiếm thị đến cung cấp thuốc cho bệnh nhân Sự phát triển của robot dò line không chỉ đóng vai trò quan trọng trong thiết kế và chế tạo robot mà còn giúp sinh viên dễ dàng tiếp cận hệ thống điều khiển tự động với chi phí thấp từ linh kiện đến gia công.
Hình 1.2 Ứng dụng robot dò line trong phòng bệnh nhân [7]
Tình hình nghiên cứu
Robot dò line đang thu hút sự chú ý trong ngành công nghiệp nhờ vào tính hữu ích và tiềm năng ứng dụng đa dạng Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để cải thiện năng suất và hiệu quả của loại robot này Nhóm nghiên cứu đã chọn tham khảo và phân tích một số bài báo để làm rõ hơn về các tiến bộ trong lĩnh vực robot dò line.
1.2.1 An intelligent line-following robot [1]
Một quy trình hiệu chuẩn tự động cho cảm biến quang phản xạ đã được đề xuất và xác minh, sử dụng các kỹ thuật điều chế độ rộng xung Bài báo mô tả và thử nghiệm các phương pháp phát hiện dòng khác nhau, bao gồm bình quân gia quyền và nội suy bậc hai, trong bối cảnh quy trình hiệu chuẩn Kết quả cho thấy rằng thuật toán tìm đường dẫn bằng bình quân gia quyền là hiệu quả nhất.
Để tối ưu hóa hiệu suất của cảm biến quang dò line, việc áp dụng kỹ thuật calibration là rất quan trọng Calibration giúp tinh chỉnh khoảng cách giữa cảm biến quang và mặt đường, đồng thời điều chỉnh khoảng trống giữa hai cảm biến quang, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả hoạt động của hệ thống.
- Vận tốc trung bình của robot khá nhanh: 1.3 m/s.
Hình 1.3 Giá trị trả về của cảm biến trước (trái) và sau (phải) sau khi calibration[1]
1.2.1 Path planning of line follower robot [2]
Vi điều khiển LM3S811 được sử dụng làm bộ điều khiển, giúp phản ứng nhanh chóng với dữ liệu từ cảm biến đường hồng ngoại, mang lại chuyển động mượt mà và hiệu quả.
Chương 1: Tổng quan chính xác và an toàn trong môi trường có cấu trúc một phần Một thuật toán điều khiển PID động đã được đề xuất để cải thiện độ tin cậy điều hướng của rô-bốt di động có bánh xe sử dụng hệ thống điều khiển ổ đĩa vi sai. Ưu điểm:
Kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất đạt được thành công trong nhiều kịch bản khác nhau, bao gồm cả đường thẳng, chuyển động tròn, rẽ ngoặt và theo dõi đường chữ S.
- Chạy theo đường chậm, mức tiêu thụ năng lượng nhiều.
1.2.2 Điều khiển robot dò đường sử dụng bộ điều khiển PID kết hợp phương pháp PWM [3]
Bài viết này trình bày một phương pháp điều khiển robot dò đường, kết hợp giữa giải thuật điều khiển vi tích phân tỉ lệ và phương pháp điều chế độ rộng xung, sử dụng vi điều khiển P89V51RD2 Phương pháp này cho phép thay đổi tốc độ động cơ bằng cách giữ nguyên điện áp và điều chỉnh thời gian đặt điện áp vào động cơ, kết hợp với giải thuật điều khiển PID.
Hình 1.4 Sơ đồ khối ứng dụng giải thuật PID vào robot dò đường [3] Ưu điểm:
Robot di chuyển bám vạch tốt hơn và vận tốc nhanh hơn các phương pháp điều khiển điều khiển ON-OFF và PWM.
Việc tìm các hệ số của bộ điều khiển PID bằng thực nghiệm mất nhiều thời gian và khó đạt đến trị số tối ưu.
1.2.3 Line Follower Robot Using A Sophisticated Sensor Approach [4]. Đa số các mô hình robot dò line trong các nghiên cứu trước đây đều gặp phải vấn đề về tốc độ trong khâu dò tìm vạch đường và thực hiện lệnh Trong bài báo này, tác giả đã đề xuất một mô hình mới của robot dò line Mô hình này tốt hơn tất cả mô hình khác ở điểm đưa vào sử dụng cảm biến màu phức tạp đồng thời với cảm biến quang, đem lại khả năng dò tìm vạch đường trong khoảng thời gian tối ưu nhất, đạt đến vài nano giây. e
Hình 1.5 Sơ đồ khối của mô hình robot dò line đề xuất
[4] 1.2.4 Design and implementation of RGB color line following robot [5]
Mục đích của ứng dụng là theo dõi các loại màu sắc trong kho hàng bằng cảm biến Light Dependent Resistor (LDR) kết hợp với ba đèn LED đỏ, xanh dương và xanh lá Cảm biến LDR có khả năng nhận diện màu sắc phản chiếu trên nền, giúp di chuyển Tuy nhiên, mô hình này gặp hạn chế trong việc xử lý ánh sáng và có tốc độ di chuyển thấp, chỉ đạt 0.082 m/s.
Xe sử dụng 2 bánh truyền động đồng trục và một bánh tự lựa phía trước Xe dò line bằng 9 cảm biến hồng ngoại được sắp xếp như hình.
Hình 1.6 Mặt dưới của xe dò line [8] Ưu điểm:
Sử dụng nhiều cảm biến, hiệu quả dò theo đường dẫn cao
Sử dụng chỉ 2 bánh xe truyền động, giúp làm việc điều khiển động cơ đơn giản hơn
Số lượng cảm biến nhiều khiến thuật toán nhận diện tìn hiệu trở nên phức tạp
Zumo là xe dò line được thiết kế dạng xe tăng Nó được trang bị 2 động cơ DC và 2 cảm biến dò line 2 bên. Ưu điểm:
Di chuyển ổn định trên địa hình gồ ghề Tốc độ tương đối.
Khó nhận dạng vạch đường dẫn đến rẽ sai Dẫn động phức tạp.
Expressway là chiếc xe dò line đạt giải 3 trong cuộc thi NEIRG năm 2005, với cấu trúc đơn giản bao gồm 2 bánh dẫn động và 1 bánh bị động, cùng với 6 cảm biến được bố trí như hình 1.8 Những đặc điểm này giúp xe hoạt động hiệu quả trong việc dò line.
Nó có khả năng hoàn thành cuộc thi với các góc quẹo 45 0 , 90 0 , 135 0 hoặc hơn nữa Xe chạy ổn định với các cua quẹo.
Tốc độ trung bình chỉ khoảng 0.5 m/s a) b)
Hình 1.8 Xe dò line Expressway [10]
3pi được biết đến khi thắng giải đấu Tech Fest 2009 Xe được điều khiển bởi 2 động cơ giảm tốc và 1 bánh tự lựa. Ưu điểm:
Tích hợp khả năng nhớ đường và kết cấu xe nhỏ gọn như hình 1.9 giúp xe dễ quay đầu trong các cuộc thi dò đường mê cung.
Dò đường chính xác và tốc độ xe tương đối cao có thể đạt được 0.9 m/s.
Fireball từng thắng giải Bot Bowl 2010 ở Pioria và ChiBot’s Fall 2010 Xe gồm
4 bánh dẫn động được điều khiển bởi 4 động cơ Maxon Ưu điểm:
Tốc độ cải thiện đáng kể khoảng 1.4 m/s và có thuật toán giảm tốc tại cua quẹo giúp dò đường chính xác.
Bộ điều khiển khá phức tạp để có thể điều khiển 4 động cơ cùng lúc tránh hiện tượng trượt.
Khả năng cân bằng phẳng
1.2.10 Cuộc thi IT Car Racing 2017
Xe được trang bị bộ cảm biến ở phía trước, cùng với 2 bánh dẫn động và 2 bánh bẻ hướng được điều khiển bằng động cơ servo ở phía trước, tạo ra khả năng vận hành linh hoạt Những tính năng này mang lại nhiều ưu điểm cho xe trong việc điều khiển và di chuyển.
Bộ cảm biến đặt xa giúp dò line quẹo chính xác, tốc độ cao.
Khó khăn trong việc cân bằng phẳng, thuật toán điều khiển servo chính xác,
Sau khi tìm hiểu về tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước như trên, nhóm có một số nhận xét sau:
Sử dụng 2 bánh chủ động và 1 bánh bị động dễ điều khiển.
Dãy cảm biến đặt không quá gần xe để có thời gian tính toán xử lý.
Cảm biến có thể dùng cảm biến hồng ngoại hoặc quang.
Dùng thuật toán PID xuất tín hiệu PWM để điều khiển.
Vật liệu làm khung xe là mica đảm bảo độ chắc và nhẹ.
Giới hạn đề tài
Dựa trên yêu cầu kỹ thuật của đồ án và kết quả phân tích đã được thực hiện, nhóm xin xác định phạm vi đề tài với những giới hạn nhất định do kiến thức hiện tại còn hạn chế.
Chạy trên sa bàn cho trước như hình 1.13 và không có khả năng nhớ đường.
Hình 1.12 Sa bàn thi đấu Chiều di chuyển:
Nền trắng và đường line đen.
Địa hình chạy: bằng phẳng (mặt sàn nhà, mặt đất, )
Đường kính bánh xe: d ≤ 200 mm
Kích thước tối đa của Robot (dài x rộng x cao): 300mm x 220mm x 300mm
Tải trọng: tối thiểu 2kg, có kích thước tối đa 200mm x 100mm x 300mm.
Sai số: Dãy cảm biển và xe không lệch hoàn toàn ra khỏi line.
Thời gian hoàn thành tối đa: 20s
LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN
Lựa chọn phương án cơ khí
2.1.1 Lựa chọn kết cấu xe
Bảng 2.1 Phương án kết cấu xe
Phương án Ưu điểm Nhược điểm
Phương án 1 sử dụng 2 bánh chủ, đảm bảo luôn đồng phẳng và bánh tự lựa dễ bị lệch động phía sau có động cơ Kết cấu đơn giản giúp loại bỏ đường dẫn khi chịu tải riêng, với 1 bánh tự lựa phía sau Phương án này cho phép rẽ hướng đơn giản hơn nhờ vào 4 lực tác động trước bánh, tuy nhiên, dễ lật khi cua với tải nặng.
- Không đảm bảo khoảng cách từ cảm biến tới bề mặt
Chương 2: Lựa chọn phương án
Phương án 2 sử dụng 2 bánh chủ để đảm bảo khoảng cách tối ưu với bề mặt đường Kết cấu phức tạp hơn với 3 động cơ phía sau và bánh riêng, cùng với 2 bánh tự lựa, mang lại hiệu suất tốt hơn so với chỉ 1 bánh tự lựa Tuy nhiên, việc đồng phẳng 4 bánh trước gặp khó khăn, nhưng phương án này giúp khắc phục hiện tượng xe trượt hiệu quả.
Phương án 3 sử dụng 4 bánh chủ động, đảm bảo khoảng cách an toàn với bộ điều khiển phức tạp và động cơ riêng biệt Hệ thống này được trang bị 2 cảm biến để phát hiện bề mặt đường, tuy nhiên, việc đồng phẳng giữa 4 bánh có thể gặp khó khăn Dù vậy, nó cho phép điều khiển chính xác và có thể hoạt động hiệu quả ở những góc cua nhỏ.
Phương án 4 với 4 bánh và 2 bánh chủ động giúp xe giữ cân bằng tốt hơn nhờ vào kết cấu cơ khí phức tạp Hệ thống này yêu cầu bộ vi sai phía sau và cấu vi sai để 2 bánh tự lựa, đồng thời cho phép bẻ lái dễ dàng, giảm tải cho cơ cấu bẻ lái phía trước Các bánh xe được nối bằng cơ cấu trượt, đảm bảo truyền động hiệu quả.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Dựa vào các phân tích ưu nhược điểm trên và yêu cầu đề bài, nhóm chọn kết cấu xe
2 bánh dẫn động sau và một bánh bị động trước Hệ thống đơn giản dễ điều khiển, chế tạo nhưng vẫn đáp ứng tốt tiêu chí đề ra.
2.1.2 Lựa chọn bánh bị động
Có 2 loại bánh tự do thông dụng hiện nay là: bánh tự lựa và bánh cầu
Bánh tự lựa được chia làm 2 loại là: Standard Wheels và Castor Wheels.
Bánh xe Standard Wheels có trục xoay đi qua trục quay của bánh, giúp duy trì vị trí khi chuyển hướng mà không bị lệch Tuy nhiên, trong một số trường hợp với góc xoay nhất định, chuyển động của hai bánh sau có thể không đủ tạo moment cần thiết để thực hiện việc chuyển hướng.
Bánh xe Castor có trục xoay cách một khoảng nhất định so với trục bánh xe, cho phép chuyển hướng linh hoạt Khi di chuyển, điểm tiếp xúc của bánh xe với mặt đất trở thành tâm xoay tức thời, giúp khung xe xoay quanh trục đi qua tâm xoay, dẫn đến sự thay đổi hướng một cách hiệu quả.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Việc khắc phục hạn chế về số bậc tự do của bánh tự lưa thông qua việc sử dụng cầu giúp tăng cường tính linh hoạt của xe khi chuyển hướng mà không ảnh hưởng đến chất lượng điều khiển Mặc dù bánh cầu có nhược điểm dễ bị kẹt bởi bụi cát, nhưng trong điều kiện địa hình sạch và phẳng, yếu tố này có thể được bỏ qua.
Hình 2.2 Hình minh họa bánh mắt trâuKết luận: Dựa vào phân tích trên nhóm chọn bánh cầu.
Lựa chọn phương án điện
Các yêu cầu lựa chọn cảm biến:
- Khả năng đáp ứng nhanh sự thay đổi màu sắc giữa trắng và đen.
- Có khả năng nhận biết những đoạn line gấp khúc đột ngột.
- Ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu.
Chương 2: Lựa chọn phương án
- Dễ tìm trên thị trường, giá cả hợp lí. Đối với cảm biến dò line, thường dùng 2 loại cảm biến để dò line là:
- Phototransitor kết hợp led thường.
- Phototransitor kết hợp led hồng ngoại.
Bảng 2.2 So sánh cảm biến
Cảm biến Ưu điểm Nhược điểm
Camera - Đạt độ chính xác cao, xử nhiều lí đường line phức tạp - Hạn chế tốc độ xe
Phototransitor kết hợp - Không cần che chắn, thích hợp line có độ tương - Độ nhạy thấp
- Độ nhạy cao - Cần che chắn để
Phototransitor kết hợp - Phù hợp với line có độ chống nhiễu
LED hồng ngoại tương phản cao - Dễ bị ảnh hưởng bởi
- Giá thành rẻ ánh sáng ngoài trời a) b) c)
Hình 2.3 Các loại cảm biến dò line: a) camera; b) Cảm biến hồng ngoại; c) Cảm biến
Chương 2: Lựa chọn phương án Đối với đường line chạy trong đồ án này có độ tương phản cao (line màu đen, nền trắng) nên chọn Phototransitor kết hợp LED hồng ngoại.
Robot dò line thường sử dụng 2 loại động cơ là DC servo và Động cơ bước.
Động cơ DC Servo Ưu điểm:
- Điều khiển vị trí khá chính xác
Động cơ bước: Ưu điểm:
- Dễ điều khiển vì không cần hồi tiếp để phản hồi vị trí.
- Độ chính xác rất cao.
- Có khả năng tự hãm.
- Tốc độ thường chậm, nếu hoạt động với tốc độ cao dễ xảy ra trượt bước.
- Không phù hợp với các ứng dụng có tải thay đổi và các ứng dụng cần tốc độ cao.
Dựa vào các đặc điểm, ưu điểm và nhược điểm của từng loại động cơ, chúng tôi quyết định sử dụng hai động cơ DC Servo cho dự án Hai động cơ này sẽ được lắp đặt cho hai bánh xe chủ động ở phía sau, nhằm đảm bảo hiệu suất và tính linh hoạt trong vận hành.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Lựa chọn phương án điều khiển
Có 2 loại điều khiển thông dụng hiện nay là điều khiển tập trung và điều khiển phân tán.
Hình 2.4 Sơ đồ điều khiển tập trung Ưu điểm:
- Chỉ cần dùng 1 VĐK sử dụng cho toàn bộ hệ thống.
- Mạch điện nhỏ gọn và tiết kiệm chi phí.
- Lập trình không cần giao tiếp với vi điều khiển khác.
- Yêu cầu tốc độ xử lí vi điều khiển cao.
- Khó lập trình và sửa lỗi đối với hệ thống lớn.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Hình 2.5 Sơ đồ điều khiển phân tán Ưu điểm:
- VĐK chỉ cần có module làm nhiệm vụ chuyên môn.
- Dễ dàng sửa lỗi, lập trình với các hệ thống phức tạp.
- Phải giao tiếp giữa các VĐK.
- Hệ thống gồm nhiều VĐK, cần tránh xảy ra nhiễu khi giao tiếp.
Hệ thống điều khiển xe dò line có cấu trúc đơn giản, không yêu cầu xử lý phức tạp và lập trình dễ dàng Với mục tiêu giảm chi phí, nhóm đã quyết định sử dụng phương án điều khiển tập trung.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Lựa chọn vi điều khiển
2.4.1 Xác định yêu cầu lựa chọn vi điều khiển
Dựa trên thiết kế đã chọn cho Robot, vi điều khiển sẽ thu thập tín hiệu từ các cảm biến, thực hiện tính toán và điều chỉnh, sau đó truyền tín hiệu đến các động cơ.
Hiện nay, thị trường có nhiều loại vi điều khiển với các đặc tính và khả năng khác nhau Việc lựa chọn vi điều khiển phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo đáp ứng đầy đủ các yêu cầu cho Robot.
Số lượng cảm biến tối thiểu đã lựa chọn là 7 nên đọc cảm biến cần có ít nhất 7 ngõ vào Analog.
Có hỗ trợ điều chế xung PWM để điều khiển tốc độ động cơ.
Có bộ ngắt để đọc tín hiệu Encoder.
Bộ điều khiển phân cấp nên phải có hỗ trợ các giao tiếp SPI, I2C hoặc RS232…
2.4.2 Lựa chọn vi điều khiển
Từ những yêu cầu trên, chọn vi điều khiển Arduino Nano CH340 (vi xử lý ATmega368) với đặc điểm:
14 chân Digital, trong đó có 6 chân có PWM.
Hỗ trợ giao tiếp I2C, UART, RS232.
Tần số xung clock 16MHz cho phép thời gian chu kỳ lệnh nhanh hơn (62,5ns), giúp việc đọc xung encoder qua ngắt ngoài trở nên hiệu quả hơn mà không gặp hiện tượng trượt xung.
Chương 2: Lựa chọn phương án
TÍNH TOÁN THIẾT KẾ
Lựa chọn bánh xe
Chọn bánh xe chủ động bằng nhựa lốp cao su, bánh bị động là bánh đa hướng.
Hình 3.2 Bánh xe chủ động Thông số bánh chủ động:
- Chất liệu: Nhựa, cao su
Chương 2: Lựa chọn phương án
Hình 3.3 Bánh cầu Thông số bánh bị động:
- Đường kính bánh xe: 12 mm
- Tổng chiều cao chân đế: 15 mm
Tính toán công suất động cơ
Vận tốc max mong muốn: v = 1m/s
Bán kính bánh xe: R = 4 cm 1
=> Vận tốc góc bánh xe: ω = = 0.04 = 25 rad/s
=> Gia tốc góc bánh xe: ε = = 0.04 = 12.5 rad/s 2
Hình 3.4 Mô hình toán bánh xe
Chương 2: Lựa chọn phương án
Momen quán tính của bánh xe đối với tâm bánh xe: I = 1 2
Phương trình Định luật II Newton:
Phương trình cân bằng momen đối với tâm bánh xe: τ - F ms R 1
2 Điều kiện để bỏnh xe lăn khụng trượt khi quay: F ms ≤ àN (3.5)
Với hệ số ma sỏt à = 0.7 => a ≤ 0,7.9,81 = 6.867 m/s 2
Vậy chọn a = 0.5 m/s 2 thỏa mãn điều kiện xe lăn không trượt.
Khi xe lăn bánh, ngoài lực ma sát, nó còn chịu tác động của lực ma sát lăn Tuy nhiên, lực ma sát lăn thường nhỏ hơn nhiều so với lực ma sát trượt, vì vậy có thể bỏ qua ảnh hưởng của nó trong nhiều trường hợp.
Bảng 3.1 Thông số của xe
Kí hiệu Đại lượng Giá trị
F Lực ma sát nghỉ m Khối lượng bánh xe chủ động 50g
Chương 2: Lựa chọn phương án à Hệ số ma sỏt nghỉ 0.7 à Hệ số ma sỏt lăn 0.07
R Bán kính bánh xe 4 cm ω Vận tốc góc 25 rad/s ε Gia tốc gốc 12.5 rad/s 2 g Gia tốc trọng trường 9.81 m/s 2
Từ đó, momen để bánh xe lăn không trượt là: τ = [(1,5+0,06).0,5.0,04 + 0,5.0,06.0,04.0.5].9,81 = 0, 3042 Nm Vậy, momen của động cơ thỏa: τ = 0.312 Nm
Công suất mỗi động cơ là: P = ω
Chọn hệ số an toàn là 1.3 => P = 1,3.7,8 = 10,14 W
Tốc độ quay động cơ: n = =
Dựa vào tính toán động cơ phía trên, cần chọn động cơ có τ = 0.312 Nm, torque 10.14W và tốc độ là 238 rpm.
Nhóm đã quyết định chọn động cơ DC servo cho dự án của mình Sau khi khảo sát các loại động cơ DC servo có sẵn trên thị trường, nhóm đã lựa chọn động cơ DC Servo GA25 V1.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Hình 3.5 Động cơ DC servo GA25 V1 Bảng 3.2 Thông số động cơ Điện áp hoạt động 3-12V
Dòng điện không tải 80mA
Mô men khi bị giữ 0.78 Nm
Tốc độ động cơ không tải 320 rpm
Tốc độ động cơ có tải 284 rpm
Tỉ số truyền 1:34 Đường kính trục 4 mm Điện áp encoder 3.3 V
Số xung sau khi giảm tốc 374 xung/vòng
Chương 2: Lựa chọn phương án
Tính toán lại vận tốc xe: v t = 284 2 0.04 = 1.19 (m/s)
Vậy động cơ đã chọn thỏa mãn vận tốc đặt ra.
Tính toán pin
Để động cơ hoạt động không ảnh hưởng đến nguồn cấp mạch điều khiển, ta sử dụng
Sa bàn cuộc thi có tổng chiều dài 10.613 mm, bao gồm 3000 mm đường thẳng, 2 đoạn cong bán kính 500 mm và 4 đoạn giao nhau dài 1118 mm Với vận tốc trung bình 0.7 m/s, thời gian để robot hoàn thành đoạn đường là 15.16 giây Để đảm bảo robot hoạt động ổn định trong quá trình thử nghiệm, pin cần có dung lượng lớn để thực hiện nhiều lần thử nghiệm.
Áp của pin phải lớn hơn hoặc bằng áp lớn nhất của động cơ DC Servo GA25 (12V).
Khả năng cung cấp dòng cho hệ thống hoạt động khoảng 2 giờ.
Tính toán cường độ dòng điện cần cung cấp:
Dòng khi có tải của động cơ: 600 mA
Dòng tiêu thụ tổng cộng: 600x2x1.3 = 1560 mA
Từ yêu cầu kỹ thuật như trên, lựa chọn nguồn cấp cho động cơ gồm 3 pin Lition (3.7 V,
3400 mAh) mắc nối tiếp kết hợp mạch ổn áp XL6009.
Chương 2: Lựa chọn phương án
3.3.2 Nguồn cấp mạch điều khiển
Thiết bị Số lượng Dòng/đơn vị Dòng tổng cộng Điện áp
Cảm biến 7 8mA 56mA 5VDC
Vi điều khiển 1 30mA 30mA 9VDC
Ta chọn nguồn cấp cho mạch điều khiển gồm 2 pin Lition (3.7V - 3400V) kết hợp mạch ổn áp LM2596.
Kích thước khung xe
Chiều dài khối động cơ từ gá động cơ tới encoder (không tính trục động cơ) là: 65 mm
Với 2 động cơ lắp đồng trục nên chiều rộng thên xe phải > 65x2 = 130 mm
Chiều rộng khung xe phù hợp với đường đua vừa phải, bề rộng vạch kẻ 26 mm. Chọn chiều ngang xe 140 mm
Chiều dài khung xe kết hợp với chiều rộng đã chọn tạo ra không gian đủ lớn để lắp đặt các linh kiện như mạch điện, mạch điều khiển, nguồn và có khả năng tải trọng lên đến 2kg.
Cần chú ý đến dung sai hình học độ đồng trục của hai bánh xe, điều này đòi hỏi phải có phần định vị trong thiết kế khung xe để đảm bảo hiệu suất hoạt động tối ưu.
Chương 2: Lựa chọn phương án
Tại các đoạn đường chuyển hướng, xe có nguy cơ lật nếu trọng tâm của xe vượt quá giới hạn nhất định do cách bố trí thiết bị Giới hạn này có thể được xác định thông qua mô hình toán học như trong Hình 3.2.
Hình 3.6 Mô hình toán khi xe chuyển hướng Với :
T: trọng tâm xe Flt: lực li tâm
Fms: lực ma sát P: trọng lực
C: tâm quay khi xe lật h: chiều cao trọng tâm xe Để tránh lật, moment sinh ra do trọng lực quanh tâm quay C phải lớn hơn moment của lực li tâm:
Chương 2: Lựa chọn phương án
Bán kính cong của đường đua R = 0,5 m
Vận tốc dài tối đa v = 1 m/s
Kích thước bao của xe được xác định bởi kích thước và cách sắp xếp các linh kiện điện, điện tử, cũng như khoảng cách giữa cảm biến và các bánh chủ động Để giảm thiểu tác động của các yếu tố động lực học lên xe, tỷ lệ kích thước dài-rộng nên được lựa chọn theo tỷ số √5.
Bố trí linh kiện
Bảng 3.3 Tổng hợp linh kiện
Tên linh kiện Hình ảnh minh họa Số lượng
Bánh xe đường kính 85mm trục lục giác 2
Bánh cầu 1 Động cơ DC servo giảm tốc GA25_V1 2
MÔ HÌNH TOÁN HỌC
Mô hình toán học của xe
Xe chỉ hoạt động trên địa hình bằng phẳng với tải trọng không thay đổi và không có lực ngoại tác trong quá trình di chuyển, do đó chỉ cần thực hiện phân tích động học để hiểu rõ hơn về chuyển động của xe.
Vị trí và hướng của xe trong mặt phẳng được đặt trưng bởi ba thông số x , y, Với
Tọa độ tuyệt đối của xe trong hệ tọa độ quán tính được biểu diễn bởi (x, y), trong đó là góc giữa vector gắn liền với xe và một vector cố định trong hệ tọa độ Đặc biệt, trong trường hợp robot dò line, việc xác định các thông số này là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động chính xác của robot.
Mô hình động học của xe được thể hiện qua vận tốc dài và vận tốc góc tại điểm trọng tâm C Các phương trình động học của hệ thống xe được xác định bằng các đại lượng vận tốc này.
Vận tốc góc của các bánh xe:
: tốc độ góc bánh phải
: tốc độ góc bánh trái
: ẵ khoảng cỏch giữa 2 tõm bỏnh xe
Khoảng cách từ tâm xe đến điểm tracking T là yếu tố quan trọng trong việc điều khiển xe bám theo đường line R (x r, y r, φ r) Để xe di chuyển đúng quỹ đạo mong muốn, cần đảm bảo rằng trọng tâm xe di chuyển dọc theo đường line và hướng xe phải tiếp tuyến với đường line.
Xe di chuyển trên đường tham chiếu thỏa mãn
Để đạt được mục tiêu điều khiển xe bám theo đường, cần xác định ba sai số đặc trưng cho độ lệch của trọng tâm C so với R, được biểu diễn dưới dạng e = [e1 e2 e3]T.
Bằng các quan hệ hình học ta xác định được:
3 Đạo hàm phương trình (4.3) ta đươc:
Hàm truyền của động cơ – Driver
Hàm truyền của hệ thống được định nghĩa là tỉ số giữa biến đổi Laplace của tín hiệu ra và tín hiệu vào khi điều kiện đầu bằng 0 Đối với động cơ, tín hiệu ra được chọn là tốc độ quay (vòng/phút), trong khi tín hiệu vào là %PWM.
Để xác định hàm truyền động cơ, trước tiên cần cấp điện áp với tín hiệu đã biết và đo tốc độ quay của động cơ Quan trọng là xác định mối quan hệ giữa tín hiệu ra và tín hiệu vào có phải là tuyến tính hay phi tuyến Bằng cách cung cấp nhiều giá trị PWM và ghi nhận đáp ứng tốc độ động cơ, ta có thể vẽ đồ thị thể hiện mối quan hệ này Thời gian lấy mẫu cần đủ để tốc độ động cơ ổn định, và thực nghiệm cho thấy thời gian 1 giây là đủ Để tìm mối quan hệ vào-ra, ta chọn 22 mẫu để phân tích mối quan hệ giữa tốc độ động cơ và % PWM cho cả động cơ trái và phải.
Tìm quan hệ vào- ra
Tiến hành lấy mẫu ta được bảng số liệu sau:
Bảng 4.1 Tốc độ động cơ theo % PWM
STT PWM (%) Tốc độ động cơ (vòng/phút)
Hình 4.3 Đồ thị %PWM - tốc độ
Từ Hình 4.3 ta thấy tốc độ quay của động cơ là hàm tuyến tính theo giá trị PWM.
Tốc độ lớn nhất của động cơ khi không tải: v max = 328 vòng/phút.
Số xung Encoder: n = 374 xung/vòng.
=> Tần số lớn nhất để đọc encoder: = 2 60 = 4090 Hz (nhân 2 khi đọc bằng 2 kênh)
=> Chu kì lấy mẫu nhỏ nhất: T min = 1/f max = 244,5 us
Chọn tín hiệu vào là giá trị PWM theo hàm số sau:
Hình 4.4 Đồ thị tín hiệu PWM cấp cho động cơ
Lấy mẫu trong 1 chu kì của tín hiệu vào là 2 s => f = 1 = 0.5
Phân tích tín hiệu vào thành chuỗi Fourier có tần số các họa tần là f k = kf =0,5k Phân tích Fourier tín hiệu vào tới họa tần thứ k = 50.
Tần số cắt cao nhất của tín hiệu vào là f c = 25 Hz Để khôi phục được tín hiệu thì tần số lấy mẫu f s ≥ 2f c = 50 Hz Chọn f s = 50 Hz => T s = 0.02 s
Số mẫu cần lấy là: n = => = 0 2
Hình 4.5 Đáp ứng của tốc độ động cơ trái
Hàm truyền động cơ trái- driver có dạng: H ( s) s K
Sử dụng công cụ System Identification của Matlab để tìm hàm truyền
=> Hàm truyền tìm được là: H ( s) 76.47 s 23.6
Tìm quan hệ vào- ra
Tiến hành lấy mẫu ta được bảng số liệu sau:
Bảng 4.2 Tốc độ động cơ theo % PWM
STT % PWM Tốc độ động cơ (vòng/phút)
Hình 4.6 Đồ thị %PWM - tốc độ
Từ đồ thị ta thấy quan hệ giữa tốc độ góc và PWM là tuyến tính.
Tương tự như động cơ trái, có các kết quả sau:
Hình 4.7 Đáp ứng của động cơ phải
Hàm truyền động cơ phải- driver có dạng: H ( s) s K
Hàm truyền tìm được là: H ( s) 74.58 s 22.57
Hàm truyền cảm biến IR
Sử dụng cảm biển TCRT5000 để phát hiện line:
Hình 4.10 Vùng hoạt động của cảm biến
Theo datasheet của cảm biến TCRT5000, góc phát của emitter là 16 độ và góc thu là 30 độ Khoảng cách giữa hai cảm biến là 3,5 cm, từ đó chúng ta có thể xác định được giá trị của các thông số liên quan.
Khi sử dụng module dò line tích hợp sẵn cảm biến TCRT5000, vùng hoạt động của cảm biến nằm trong khoảng 1 – 25 mm.
Chọn h = 15mm ta tính được:
2 Để cảm biến không bị nhiễu bởi các cảm biến khác, khoảng cách giữa 2 cảm biến phải lớn hơn hoặc bằng một khoảng K = d + (d 1 + d 2 )/2 =3,5 + (8,60 + 17,32)/2 16.46 mm
Để đảm bảo cảm biến không bị nhiễu bởi cảm biến khác, khoảng cách giữa hai cảm biến cần được chọn là 18mm Việc hiệu chuẩn cảm biến là rất quan trọng để nhận diện giao lộ giữa ba đường bằng cách sử dụng bảy module dò line đơn, mỗi module sẽ cung cấp tín hiệu analog khác nhau Để sử dụng hiệu quả các tín hiệu này, quy trình hiệu chuẩn cảm biến cần được thực hiện đúng cách.
x max,i và x min,i là giá trị lớn nhất và nhỏ 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 các cảm biến
x j,i = là giá trị đọc được thứ j của cảm biến thứ i
y jo = là giá trị sau khi điều chỉnh x j,i
Trước khi hiệu chuẩn x max,i x min,i
Từ 2 giá trị trung bình cộng Ta chọn y max = 637, y min = 57
Sau khi hiệu chuẩn số liệu thu thập phía trên, ta được y jo max y jo min
Cảm biến 7 637 57 b Xác định khoảng cách tới tâm đường line
Bằng cách sử dụng các giá trị analog đã được hiệu chuẩn từ cảm biến, chúng ta áp dụng phương pháp trung bình trọng số để xác định vị trí của xe so với đường line.
Hình 4.12 Vị trí cảm biến ứng với trọng số của cảm biến
Theo phương pháp trung bình trọng số, tọa độ tâm đường line dọc theo các cảm biến được xác định bằng công thức:
Để xác định hàm truyền cảm biến, cần khảo sát và so sánh số liệu x với khoảng cách thực từ tâm đường line, trong đó n là số cảm biến sử dụng và L là hệ số khuếch đại Bước tiếp theo là tính toán số mấu cần lấy để đảm bảo độ chính xác trong quá trình khảo sát.
Khoảng cách dịch chuyển 1 lần: 6mm/lần
Thời gian giữa 2 lần di chuyển cảm biến = 1s
Tổng khoảng cách dịch chuyển = 18*6 = 108 mm
Tần số lấy mẫu f s >= 2*f = 2/18= 1/9 Hz
Vậy số mẫu cần lấy là 18 mẫu ứng với f s = 1 Hz
Lấy 23 mẫu ta xấp xỉ được mối quan hệ và giữa trung bình trọng số và sai số thực là y = 1.5135x + 5.5558 với y là sai số thực, x là trung bình trọng số
Mối quan hệ trung bình trọng số và độ lệch thực thựclệch
Hình 4.13 Hàm xấp xỉ trung bình trọng số và sai số thực Bảng số liệu ứng với đồ thị:
Bảng 4.3 Dữ liệu calib cảm biến
Trung bình Khoảng cách thực tới tâm line Khoảng cách xấp xỉ Sai lệch trọng số (mm) (mm) (mm)
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
Yêu cầu điều khiển
Thiết kế bộ điều khiển thỏa mãn các yêu cầu sau:
Bám line tốt, trọng tâm xe lệch tâm đường line < 10 mm
Thời gian hoàn thành đường line < 15 s
Vận tốc xe đoạn chạy thẳng đạt tốc độ tối đa v max = 1 m/s
Tín hiệu input dùng để điều khiển
Cảm biến hồng ngoại cung cấp giá trị analog với 1024 mức khác nhau Để xác định mối quan hệ giữa giá trị analog và khoảng cách giữa tâm cảm biến và tâm đường line, chúng ta cần tìm hàm truyền của cảm biến Kết quả hàm truyền được xác định là y = 1.5135x + 5.5558, trong đó y đại diện cho khoảng cách giữa tâm cảm biến và tâm đường line, còn x là giá trị trung bình trọng số của 7 cảm biến.
Giải thuật điều khiển
Giải thuật điều khiển của robot dò line gồm ba nội dung chính ứng với ba chương trình con:
Hiệu chuẩn giá trị cảm biến
Chương trình con hiệu chuẩn giá trị cảm biến:
Hình 5.2 Chương trình con hiệu chuẩn giá trị cảm biến
Chương trình con đọc giao lộ:
Hình 5.3 Chương trình con đọc giao lộ Chương trình con bám line:
Hình 5.4 Chương trình con bám line
Bộ điều khiển
Sau khi mô hình hóa hệ thống xe robot dò line, nhóm đã quyết định lựa chọn và thiết kế bộ điều khiển PD do tính đơn giản và hiệu quả mà nó mang lại.
Tín hiệu PWM cấp cho động cơ là PWM base 0/255 = 75.5 % u = K p error + K i ∫ + K d (error – last error)
Trong đó error là sai lệch khoảng cách giữa tâm cảm biến và tâm đường line.
Nếu u < 0 thì xe rẽ trái PWM trái = PWM base - |u| PWM phải = PWM base + |u|
Nếu u >0 thì xe rẽ phải PWM trái = PWM base + |u| PWM phải = PWM base - |u|
Nếu u =0 thì xe đi thẳng PWM trái = PWM base
Kết quả mô phỏng
Sau khi hoàn thành thiết kế bộ điều khiển PD, bước tiếp theo là lập trình trong phần mềm Matlab và thực hiện mô phỏng Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu suất của xe dò line, được minh họa qua các hình ảnh dưới đây.
Hình 5.5 Quỹ đạo xe mô phỏng
Dựa vào đồ thị quỹ đạo, xe dò line đã hoàn thành đường đua với thời gian ngắn hơn quy định Quỹ đạo được vẽ dựa trên tọa độ của điểm nằm giữa hai bánh xe, dẫn đến việc khi xe dừng ở đích đến (cảm biến dò line nhận giao lộ thứ 6), sẽ có một khoảng cách giữa đích và điểm dừng đó.
Hình 5.6 Vận tốc góc hai bánh xe trái (xanh) – phải (đỏ)
Dựa vào đồ thị, có thể thấy sự phản ứng nhanh nhạy của hai bánh xe khi xe vào các khúc cua gấp, đặc biệt là tại điểm A khi xe phải quay một góc 90 độ Đồ thị vận tốc góc thể hiện những dao động lớn và nhỏ do thuật toán bám line gây ra.
Hình 5.7 Đồ thị vận tốc dài của xe
Vận tốc tối đa của xe đạt trên 1.2 m/s, đáp ứng yêu cầu ban đầu Trong đoạn đường thẳng (A-C-E), vận tốc được tối ưu hóa, giúp xe nhanh chóng hoàn thành đường đua và rút ngắn thời gian thi đấu.
THỰC NGHIỆM VÀ PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Thực nghiệm
Quỹ đạo di chuyển của robot trong thí nghiệm cho thấy sự tương đồng với mô hình sa bàn, chứng minh rằng thuật toán ban đầu là hợp lý Tuy nhiên, một số đoạn đường, robot không bám sát đường kẻ do bề mặt sàn có những chỗ nhấp nhô, dẫn đến sai lệch trong giá trị đọc của cảm biến.
Trong thực nghiệm về quỹ đạo robot dò line, đồ thị vận tốc dài của robot cho thấy những nhấp nhô do ảnh hưởng của nhiễu, bao gồm sự thay đổi đột ngột của ánh sáng, bề mặt phản xạ khác nhau và ma sát giữa bánh xe và bề mặt Dù vậy, robot vẫn có thể đạt được vận tốc dài tối đa là 1.2 m/s, đáp ứng yêu cầu đã đề ra.
Hình 6.2 Vận tốc dài của robot thực nghiệm Vận tốc góc hai bánh trên thực nghiệm so với mô phỏng:
Hình 6.3 Tốc độ 2 bánh của xe thực nghiệm
Vận tốc góc của hai bánh xe và vận tốc dài của xe có mối liên hệ chặt chẽ, do xe thường xuyên lắc để bám vào đường đi và chịu ảnh hưởng của nhiễu từ môi trường, chẳng hạn như bề mặt sa bàn không bằng phẳng Ngoài ra, tín hiệu từ encoder cũng có thể bị nhiễu, ảnh hưởng đến độ chính xác của các thông số này.
Phương hướng phát triển
- Phát triển thuật toán tự hiểu chỉnh cảm biến khi thay đổi điều kiện hoạt động (bề mặt/ chất liệu sa bàn, ánh sáng ngoài trời,…).
Thiết kế mạch đo dung lượng pin còn lại giúp báo hiệu khi pin sắp hết, từ đó tránh tình trạng sử dụng cạn pin Đồng thời, việc áp dụng thuật toán điều chỉnh đáp ứng của robot sẽ giúp ổn định hoạt động dựa trên dung lượng pin hiện có.
- Điều khiển vận tốc trên từng đoạn đường khác nhau để tối ưu thời gian hoàn thành.
- Tích hợp chức năng tránh vật cản nhằm tránh va chạm gây hư hại phần cứng robot.