Mô hình hóa xe tự hành AGV vận chuyển hàng trong nhà xưởng

Nhiệm vụ của đề tài

Mục tiêu của đề tài là tạo ra mô hình xe tự hành vận chuyển hàng trong nhà xưởng có khả năng:

• Tự vận hành theo tọa độ các điểm dừng đã cài đặt từ trước

• Sử dụng PID để điều khiển chính xác vận tốc động cơ

• Nhận biết được vật cản thông qua các cảm biến qua đó có thể tự tránh vật cản cũng như tìm đường đi đến đích

• Tọa độ vị trí điểm dừng và tốc độ được cài đặt từ bàn phím.

Xe tự hành trong công nghiệp

Lịch sử phát triển của AGV(Automotive Giude Vehicle)

Hệ thống xe dẫn hướng tự động (AGVS) đã được phát triển từ năm 1953 bởi Barrett Electronics, hiện là Savant Automation Ý tưởng ban đầu là tạo ra một phương pháp tự động hóa cho xe tải kéo, được sử dụng trong các nhà máy Ban đầu, AGV chỉ là một chiếc xe kéo nhỏ di chuyển theo đường dẫn cố định Tuy nhiên, vào những năm 70, công nghệ đã tiến bộ với sự ra đời của cảm biến từ trường, giúp mở rộng khả năng và tính linh hoạt của hệ thống Ngày nay, xe AGV không chỉ kéo rơ móc trong kho mà còn được ứng dụng trong sản xuất và lắp ráp ô tô.

Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, các xe tự hành AGV hiện nay chủ yếu được định vị bằng hệ thống Laser LGV (Laser Guided Vehicle) LGV được lập trình để làm việc cùng các robot khác, đảm bảo sản phẩm được vận chuyển đến các trạm và kho một cách hiệu quả Ngày nay, LGV đóng vai trò quan trọng trong thiết kế nhà máy và kho bãi, giúp đưa hàng hóa đến đúng địa điểm một cách an toàn.

Phân loại AGV

1.3.2.1 Phân loại theo chức năng

Xe kéo, từ khi ra đời cho đến nay, vẫn giữ vị trí phổ biến trong ngành vận tải Loại xe này có khả năng kéo nhiều toa hàng khác nhau, với trọng tải từ 8000 đến 60000 pounds Những ưu điểm nổi bật của hệ thống xe kéo bao gồm tính linh hoạt và khả năng vận chuyển hàng hóa lớn.

- Khả năng chuyên chở lớn

- Có khả năng dự đoán lên kế hoạch về tính hiệu quả của việc chuyên chở cũng như đảm bảo an toàn

Mô hình xe kéo (Unit Load Vehicle)

Xe chở được trang bị các tầng khay chứa có thể là các nâng hạ chuyển động bằng băng tải, đai hoặc xích Ưu điểm:

- Tải trọng được phân phối và di chuyển theo yêu cầu

- Thời gian đáp ứng nhanh gọn

- Giảm thiểu các tắc nghẽn giao thông chuyên chở

- Lập kế hoạch hiệu quả

Là xe có tính linh hoạt cao và rẻ tiền Được sử dụng để chuyên chở vật liệu và các hệ thống lắp ráp

Có khả năng nâng các tải trọng đặt trên sàn hoặc trên các bục cao hay các khối hàng đặt trên giá

1.3.2.2 Phân loại theo dạng đường đi

Loại không chạy theo đường dẫn (Free path navigation)

Xe AGV có khả năng di chuyển linh hoạt đến bất kỳ vị trí nào trong không gian hoạt động Được trang bị cảm biến con quay hồi chuyển (Gyroscope sensor) để xác định hướng di chuyển, cảm biến laser giúp nhận diện các vật thể xung quanh, và hệ thống định vị cục bộ (Local Navigation Location) để xác định tọa độ tức thời, xe AGV mang lại hiệu suất cao trong việc di chuyển tự động.

Chạy theo đường dẫn (Fixed path navigation) là hệ thống di chuyển sử dụng dây từ chôn ngầm dưới nền sàn, cho phép xe di chuyển nhờ cảm biến cảm ứng từ Tuy nhiên, loại đường dẫn này tiêu tốn năng lượng để tạo từ tính và không thể thay đổi Đường ray dẫn là một dạng khác, cho phép xe chạy trên các đường ray cố định trên mặt sàn, thường được sử dụng cho các hệ thống chuyên dụng Hệ thống này có thiết kế đơn giản và tốc độ cao, nhưng lại thiếu tính linh hoạt.

AGV di chuyển theo các đường băng kẻ sẵn trên sàn nhờ cảm biến nhận dạng vạch kẻ, mang lại tính linh hoạt cao trong quá trình sử dụng Người dùng có thể dễ dàng thay đổi lộ trình bằng cách kẻ lại các vạch dẫn Tuy nhiên, việc các vạch dẫn bị bẩn hoặc hư hại có thể gây khó khăn trong việc điều khiển chính xác xe.

Lý thuyết về xe tự hành

Xe tự hành, hay còn gọi là robot di động (mobots), là loại robot có khả năng tự di chuyển và vận hành một cách tự động Chúng có thể được lập trình lại để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả trong nhiều lĩnh vực.

Robot tự hành, nhờ vào các cảm biến, có khả năng nhận biết môi trường xung quanh, ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp, thương mại, y tế, cũng như các ứng dụng khoa học, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống con người.

Robot tự hành có thể hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau như đất, nước, không khí, không gian vũ trụ hoặc sự kết hợp giữa các môi trường này Địa hình mà robot di chuyển có thể là bằng phẳng hoặc có sự biến đổi, lồi lõm.

Robot tự hành phải giải quyết vấn đề hoạt động, nhận biết môi trường và thực thi nhiệm vụ Di chuyển là yếu tố quan trọng, và việc lựa chọn cơ cấu di chuyển tối ưu là cần thiết Điều hướng đóng vai trò then chốt trong nghiên cứu và chế tạo robot tự hành, với hai hướng nghiên cứu chính trong hiệp hội nghiên cứu robot tự hành.

Robot tự hành hiện đại có khả năng điều hướng ở tốc độ cao nhờ vào thông tin từ cảm biến Chúng có thể hoạt động hiệu quả trong cả môi trường trong nhà và ngoài trời Để đạt được điều này, robot cần một khả năng tính toán mạnh mẽ và được trang bị các cảm biến nhạy bén với dải đo rộng, giúp điều khiển di chuyển linh hoạt trong những địa hình phức tạp.

Hướng thứ hai tập trung vào việc giải quyết các vấn đề liên quan đến robot tự hành hoạt động trong môi trường trong phòng Những loại robot này có cấu trúc đơn giản hơn và thường thực hiện các nhiệm vụ cơ bản.

Bài toán dẫn hướng cho robot tự hành được phân thành hai loại chính: bài toán toàn cục và bài toán cục bộ Trong bài toán toàn cục, môi trường làm việc của robot được xác định rõ ràng, với đường đi và vật cản đã biết trước Ngược lại, bài toán cục bộ đối mặt với môi trường chưa được biết hoặc chỉ có thông tin hạn chế Các cảm biến và thiết bị định vị giúp robot nhận diện vật cản và xác định vị trí của nó, từ đó hướng tới mục tiêu Việc điều hướng cho robot tự hành gặp nhiều thách thức khác biệt so với các loại robot khác, đòi hỏi những quyết định chính xác và linh hoạt.

Robot tự hành cần dựa vào thông tin liên tục từ cảm biến để điều hướng trong cả môi trường trong nhà và ngoài trời, khác biệt với kỹ thuật lập kế hoạch ngoại tuyến Chúng phải tự quyết định cách di chuyển để hoàn thành nhiệm vụ, yêu cầu nhiều khả năng như: di chuyển đến vị trí cụ thể, phản ứng kịp thời với vật cản bất ngờ, xây dựng và duy trì bản đồ môi trường, xác định vị trí trên bản đồ, lập kế hoạch di chuyển đến đích hoặc tránh tình huống không mong muốn, và thích ứng với thay đổi trong môi trường hoạt động.

Phân loại robot tự hành

Robot tự hành được phân thành hai loại chính: robot di chuyển bằng chân và robot di chuyển bằng bánh Bên cạnh đó, một số robot hoạt động trong môi trường đặc biệt như dưới nước hoặc trên không cũng được trang bị các cơ cấu di chuyển đặc trưng để phù hợp với điều kiện hoạt động của chúng.

Robot tự hành di chuyển bằng chân (Legged Robot) có khả năng thích nghi và di chuyển trên các địa hình gồ ghề, mang lại nhiều lợi ích trong việc vượt qua những vật cản như hố và vết nứt sâu.

Một trong những nhược điểm chính của loại robot này là quá trình chế tạo phức tạp, dẫn đến việc chân robot có nhiều bậc tự do Điều này không chỉ làm tăng trọng lượng của robot mà còn giảm tốc độ di chuyển Ngoài ra, các kỹ năng như cầm, nắm và nâng tải cũng góp phần làm giảm độ cứng vững của robot.

Robot tự hành linh hoạt có chi phí chế tạo cao, với thiết kế mô phỏng theo động vật Chúng có thể được trang bị từ một đến nhiều chân, với các loại phổ biến như robot 1 chân, 2 chân, 4 chân, 6 chân và nhiều hơn nữa Dưới đây là một số loại robot điển hình sử dụng chuyển động bằng chân.

• Robot tự hành di chuyển bằng bánh

Bánh xe là cơ cấu chuyển động phổ biến nhất trong công nghệ robot tự hành, nhưng vấn đề cân bằng thường bị bỏ qua Trong số các cấu trúc, robot ba bánh có khả năng duy trì cân bằng tốt nhất, mặc dù vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết.

Robot tự hành với cấu trúc 2 bánh có khả năng cân bằng, như thể hiện trong Bảng 2.1 Đối với robot có hơn 3 bánh, việc thiết kế hệ thống treo là cần thiết để đảm bảo tất cả các bánh xe luôn tiếp xúc với mặt đất Các thách thức chính của loại robot này bao gồm lực kéo, độ ổn định và khả năng điều khiển chuyển động.

Sơ đồ bánh xe của robot tự hành 2 bánh, 3 bánh, 4 bánh và 6 bánh được liệt kê trong bảng dưới đây:

Một bánh lái phía trước, một bánh phía sau

Hai bánh truyền động với trọng tâm ở bên dưới trục bánh xe

Hai bánh truyền động ở giữa và có điểm thứ 3 tiếp xúc

Hai bánh truyền động độc lập ở phía sau và một bánh lái ở phía trước

Hai bánh truyền động được nối với trục ở phía sau, một bánh lái ở phía trước

Hai bánh quay tự do ở phía sau, bánh trước vừa là bánh truyền động vừa là bánh lái

3 bánh Swedisk được đặt ở các đỉnh của một tam giác đều, kết cấu này cho phép robot di chuyển theo đa hướng

2 bánh chủ động ở phía sau, hai bánh lái ở phía trước

Hai bánh phía trước vừa là bánh lái vừa là bánh chủ động

Cả 4 bánh đều là bánh truyền động và lái

Hai bánh truyền động độc lập ở phía trước/sau, 2 bánh lái đa hướng ở phía sau/trước

Hai bánh chuyển động vi sai và thêm 2 điểm tiếp xúc

4 bánh vừa là truyền động vừa là bánh lái

Hai bánh truyền động ở giữa, thêm 4 bánh đa hướng ở xung quanh

Hai bánh truyền động vi sai ở giữa, bốn bánh đa hướng ở 4 góc

Kí hiệu của các bánh xe được thể hiện dưới bảng sau

Bảng 2.2: Kí hiệu các loại bánh xe

Kí hiệu các loại bánh xe

Bánh đa hướng không truyền động

Bánh truyền động Swedish (đa hướng)

Bánh quay tự do tiêu chuẩn

Bánh truyền động tiêu chuẩn

Bánh vừa truyền động vừa là bánh lái

Các bánh xe được nối với nhau.

Lý thuyết điều khiển

Hệ thống điều khiển là sự kết hợp của nhiều thành phần, hình thành một cấu trúc hệ thống nhằm tạo ra phản ứng theo mong muốn Hệ thống điều khiển tự động có thể được mô tả một cách tổng quát thông qua sơ đồ khối.

Hình 2.1: Sơ đồ về điều khiển tự động

TBĐK là thiết bị điều khiển có chức năng tác động lên đối tượng điều khiển theo quy luật nhất định để đáp ứng yêu cầu công nghệ ĐTĐK, hay đối tượng cần điều khiển, bao gồm các phương tiện kỹ thuật như máy móc và thiết bị, chịu tác động để đạt được mục tiêu điều khiển Trong hệ thống, u(t) đại diện cho tín hiệu vào, y(t) là tín hiệu ra, x(t) là tín hiệu điều khiển tác động lên đối tượng, và f(t) là tín hiệu nhiễu loạn ảnh hưởng đến hệ thống.

Những nguyên tắc điều khiển cơ bản

Nguyên tắc thông tin phản hồi

Để đạt được chất lượng cao trong quá trình điều khiển, hệ thống cần có hai dòng thông tin: một từ bộ điều khiển đến đối tượng và một từ đối tượng trở lại bộ điều khiển, được gọi là hồi tiếp Điều khiển không hồi tiếp, hay còn gọi là điều khiển vòng hở, sẽ không đảm bảo chất lượng cao, đặc biệt trong điều kiện có nhiễu.

Nguyên tắc điều khiển theo sai lệch

Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên sự sai lệch của lượng ra thực tế so với yêu cầu (đặt ở đầu vào) x(t) = f[y(t) - u(t)] = f[e(t)]

Sơ đồ cấu trúc như sau:

Sơ đồ cấu trúc nguyên tắc điều khiển dựa vào sai lệch cho thấy tín hiệu đầu ra y(t) được so sánh với tín hiệu đầu vào u(t) để tạo ra tín hiệu tác động lên thiết bị điều khiển (TBĐK), từ đó sinh ra tín hiệu tác động lên đối tượng điều khiển (ĐTĐK).

18 Điều khiển theo nguyên tắc bù nhiễu

Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên đo tín hiệu nhiễu và tạo hàm điều khiển để khử nhiễu ở đầu ra x(t) = f[f(t)]

Những hệ thống được xây dựng theo nguyên tắc này là những hệ thống hở (không có phản hồi) Sơ đồ cấu trúc như sau:

Hình 2.3: Sơ đồ điều khiển theo nguyên tắc bù nhiễu Trong đó:

TB 1 là thiết bị để đo nhiễu

TB 2 là thiết bị để tạo ra tín hiệu điều khiển x(t) Điều khiển hỗn hợp theo sai lệch và bù nhiễu

Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa vào sự tổng hợp của hai phương pháp trên x(t) = f[e(t),f(t)]

Sơ đồ cấu trúc tổng quát như sau:

Hình 2.4: Sơ đồ điều khiển hỗn hợp

TB đo lường và chuyển đổi tín hiệu

Nguyên tắc đa dạng tương xứng

Để đảm bảo chất lượng trong quá trình điều khiển, bộ điều khiển cần có sự đa dạng tương xứng với tính đa dạng của đối tượng Tính đa dạng này bao gồm khả năng thu thập, lưu trữ, truyền tải thông tin, phân tích và xử lý dữ liệu, cũng như khả năng đưa ra quyết định Vì vậy, việc thiết kế bộ điều khiển phù hợp với đặc điểm của đối tượng là điều cần thiết.

Nguyên tắc bổ sung ngoài

Một hệ thống hoạt động trong một môi trường cụ thể và có sự tương tác chặt chẽ với môi trường đó Nguyên tắc bổ sung nhấn mạnh rằng cần phải xem xét một yếu tố chưa biết (hộp đen) ảnh hưởng đến hệ thống, và việc điều khiển cả hệ thống lẫn yếu tố này là cần thiết Điều này cho thấy rằng khi thiết kế hệ thống tự động, để đảm bảo chất lượng cao, không thể bỏ qua yếu tố nhiễu.

Theo nguyên tắc 3, cần phải thận trọng với thông tin chưa đầy đủ để phòng tránh rủi ro và không sử dụng toàn bộ lực lượng trong điều kiện bình thường Vốn dự trữ nên được giữ lại, mặc dù không sử dụng, nhằm đảm bảo hệ thống vận hành một cách an toàn.

Nguyên tắc phân cấp là yếu tố quan trọng trong hệ thống điều khiển phức tạp, yêu cầu xây dựng nhiều lớp điều khiển bổ sung cho trung tâm Cấu trúc phân cấp thường được áp dụng theo hình cây, giúp tổ chức và quản lý các thành phần điều khiển một cách hiệu quả.

Hình 2.5: Sơ đồ cấu trúc phân cấp hình cây

Nguyên tắc nội cân bằng

Mỗi hệ thống cần xây dựng cơ chế cân bằng nội để có khả năng tự giải quyết những biến động xảy ra

Bộ điều khiển PID (Proportional – Integral – Derivative)

Thuật toán PID, viết tắt của Proportional (tỉ lệ), Integral (tích phân) và Derivative (đạo hàm), là một trong những phương pháp điều khiển phổ biến nhất trong lĩnh vực điện và điện tử PID được sử dụng để điều khiển động cơ tự động, giúp đạt được giá trị chuẩn mong muốn với độ lỗi tối thiểu Thuật toán này đặc biệt hiệu quả trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao, phản hồi nhanh và ổn định với mức độ vượt quá nhỏ.

Sử dụng bộ điều khiển PID giúp điều chỉnh sai lệch giữa giá trị đo được của hệ thống (process variable) và giá trị đặt (setpoint) bằng cách tính toán và điều chỉnh giá trị điều khiển ở ngõ ra.

Hình 2.6: Sơ đồ bộ điều khiển PID Ảnh hưởng của việc tăng từng thông số của bộ điều khiển KP, KD, KI được tóm tắt theo bảng sau:

Bảng 2.3: Ảnh hưởng của việc tăng từng thông số bô PID

Tác động Rise Time Overshoot Settling Time S-S Error

K P Giảm Tăng Không xác định Giảm

K D Giảm Tăng Tăng Loại bỏ

K I Không xác định Giảm Giảm Không xác định

Rise Time: Thời gian để đầu ra vượt qua 90% mức mong muốn lần đầu tiên

Overshoot: Độ vọt lố qua giá trị ổn định mong muốn

Settling Time: Thời gian để hệ thống đạt được trạng thái ổn định

S-S Error: Sự khác biệt giữa thông số đầu ra mong muốn và thông số đầu ra ổn định

Các khâu của một hệ thống PID

Khâu P tạo tín hiệu điều khiển tỷ lệ với giá trị sai lệch, thông qua việc nhân sai lệch e với hằng số KP, được gọi là hằng số tỷ lệ.

Khâu P được tính dựa trên công thức:

Với: Pout: giá trị ngõ ra

KP: hằng số tỉ lệ e: sai lệch: e = SP – PV

Khi chỉ có khâu P trong hệ thống, sai số tĩnh sẽ luôn tồn tại trừ khi giá trị đầu vào bằng 0 hoặc đạt được giá trị mong muốn.

Trong hình sau thể hiện sai số tĩnh xuất hiện khi thay đổi giá trị đặt

Hình 2.7: Đáp ứng của khâu P

Khâu D bổ sung tốc độ thay đổi sai số vào giá trị điều khiển ở ngõ ra Khi sai số thay đổi nhanh, nó tạo ra thành phần cộng thêm vào giá trị điều khiển, từ đó cải thiện khả năng đáp ứng của hệ thống Điều này giúp hệ thống nhanh chóng thay đổi trạng thái và đạt được giá trị mong muốn.

Khâu D được tính theo công thức:

Với: DOUT: ngõ ra khâu D

KD: hệ số vi phân e: sai số: e = SP – PV Khâu D thường đi kèm với khâu P thành bộ PD, hoặc với PI để thành bộ PID

Bộ PD trong hình 2.8 cho thấy đáp ứng có thời gian tăng trưởng ngắn hơn so với bộ P Tuy nhiên, nếu giá trị D quá cao, điều này có thể dẫn đến sự không ổn định trong hệ thống.

Khâu I cộng dồn tổng các sai số trước đó vào giá trị điều khiển, thực hiện liên tục cho đến khi giá trị đạt được bằng giá trị đặt Kết quả là khi hệ thống cân bằng, sai số sẽ bằng 0.

Khâu I được tính theo công thức:

Với: IOUT: giá trị ngõ ra khâu I

Hệ số tích phân Ki và sai số e, được tính bằng công thức e = SP – PV, là những yếu tố quan trọng trong bộ điều khiển PI, bao gồm khâu I và khâu P Việc chỉ sử dụng khâu I sẽ dẫn đến phản ứng chậm của hệ thống và thường gây ra dao động không mong muốn.

Hình sau chỉ ra sự khác biệt giữa khâu I và PI:

Hình 2.9: Sự khác biệt giữa khâu I và PI

Ta có thể nhận thấy là khâu I làm cho đáp ứng của hệ thống bị chậm đi rất nhiều, còn khâu PI giúp triệt tiêu sai số xác lập

Bộ điều khiển PID là cấu trúc ghép song song giữa 3 khâu P, I và D

Phương trình vi phân của bộ PID lý tưởng:

Hình bên dưới thể hiện sự đáp ứng của bộ PID:

Hình 2.10: Sự đáp ứng của bộ PID

CÁC LINH KIỆN SỬ DỤNG

Ardunio Mega 2560

Arduino Mega2560 là một vi điều khiển bằng cách sử dụng ATmega2560

Một Ardunio Mega 2560 bao gồm:

- 54 chân digital trong đó có 15 chân có thể được sử dụng như những chân PWM là từ chân số 2 đến 13 và chân 44 45 46

- 16 đầu vào analog (từ A0 đến A15)

- 6 ngắt ngoài: chân 2 (interrupt 0), chân 3 (interrupt 1), chân 18 (interrupt 5), chân 19 (interrupt 4), chân 20 (interrupt 3) và chân 21 (interrupt 2)

- 4 UARTs (cổng nối tiếp phần cứng)

Bảng 3.1: Các cổng Serial Ardunio Mega 2560

CỔNG SERIAL CHÂN RX CHÂN TX

Arduino Mega2560 nổi bật so với các vi xử lý trước đây nhờ việc không sử dụng chip FTDI để chuyển tín hiệu từ USB Thay vào đó, nó tích hợp ATmega16U2, được lập trình để thực hiện chức năng chuyển đổi tín hiệu USB.

- Điện áp đầu vào (được đề nghị): 7-12V

- Điện áp đầu vào (giới hạn): 6-20V

- Số lượng chân I / O: 54 (trong đó có 15 chân PWM)

- Số lượng chân Input Analog: 16

- Dòng điện DC mỗi I / O: 20 mA

- Dòng điện DC với chân 3.3V: 50 mA

- Bộ nhớ flash: 256 KB trong đó có 8 KB sử dụng bởi bộ nạp khởi động

- Tốc độ đồng hồ: 16 MHz

Cầu H

Xét một cách tổng quát, mạch cầu H là một mạch gồm 4 "công tắc" được mắc theo hình chữ H

Bằng cách điều khiển 4 "công tắc" này đóng mở, ta có thể điều khiển được dòng điện qua động cơ cũng như các thiết bị điện khác tương tự

Hình 3.2: Mạch cầu H tổng quát

Mạch cầu H sử dụng transistor BJT là lựa chọn phổ biến cho việc điều khiển động cơ công suất thấp, nhờ vào đặc điểm công suất thấp, giá thành rẻ và dễ dàng tìm mua Sơ đồ tổng quát của mạch cầu H này cho thấy cách thức hoạt động đơn giản của nó.

Hình 3.3: Sơ đồ tổng quát của một mạch cầu H sử dụng transistor BJT

Trong sơ đồ, A và B đóng vai trò là hai cực điều khiển, trong khi bốn diode có chức năng triệt tiêu dòng điện cảm ứng phát sinh trong quá trình hoạt động của động cơ Nếu không có diode bảo vệ, dòng điện cảm ứng trong mạch có khả năng gây hư hại cho các transistor.

Transistor BJT nên được chọn là loại có công suất lớn và hệ số khuếch đại cao Như sơ đồ đã trình bày, hai cực A và B được kết nối nối tiếp với hai điện trở hạn dòng để đảm bảo hoạt động ổn định.

Tùy thuộc vào loại transistor, giá trị điện trở sẽ khác nhau Cần đảm bảo dòng điện qua cực Base của transistor không vượt quá mức cho phép để tránh hư hỏng Thông thường, điện trở 1k Ohm là lựa chọn phổ biến.

Hình 3.4a: Nguyên lí hoạt động của cầu H

Với 2 cực điều khiển và 2 mức tín hiệu HIGH/LOW tương ứng 12V/0V cho mỗi cực, có 4 trường hợp xảy ra như sau:

A ở mức LOW và B ở mức HIGH Ở phía A, transistor Q1 mở, Q3 đóng Ở phía B, transistor Q2 đóng, Q

4 mở Dó đó, dòng điện trong mạch có thể chạy từ nguồn 12V đến Q1, qua động cơ đến Q4 để về GND Lúc này, động cơ quay theo chiều thuận

A ở mức HIGH và B ở mức LOW Ở phía A, transistor Q1 đóng, Q3 mở Ở phía

B, transistor Q2 mở, Q4 đóng Do đó, dòng điện trong mạch có thể chạy từ nguồn 12V đến Q2, qua động cơ đến Q3 để về GND Lúc này, động cơ quay theo chiều ngược

Khi transistor Q1 và Q2 mở, trong khi Q3 và Q4 đóng, dòng điện không thể trở về GND, dẫn đến việc không có dòng điện đi qua động cơ, khiến động cơ không hoạt động.

Trong trạng thái này, transistor Q1 và Q2 ở trạng thái đóng, trong khi Q3 và Q4 mở Do đó, dòng điện không thể chảy từ nguồn 12V, dẫn đến việc không có dòng điện cung cấp cho động cơ, khiến động cơ không hoạt động.

Hình 3.4b: Nguyên lí hoạt động của cầu H

Driver L298N là một mạch tích hợp hai cầu H, hoạt động với điện áp điều khiển từ +5 V đến +12 V Mỗi cầu H có thể cung cấp dòng tối đa 2A cho mỗi motor, với điện áp tín hiệu điều khiển từ +5 V đến +7 V và dòng tín hiệu điều khiển từ 0 đến 36mA Công suất hao phí của mạch là 20W khi nhiệt độ đạt 75 ℃, trong khi nhiệt độ bảo quản an toàn nằm trong khoảng từ -25 ℃ đến +130 ℃.

Cầu H L298N có các chân chức năng quan trọng như sau: chân 12V và 5V cung cấp nguồn trực tiếp cho động cơ, chân Power GND là GND cho nguồn cấp động cơ Ngoài ra, có 2 chân Jump A enable và B enable, cùng với 4 chân Input (IN1, IN2, IN3, IN4) để điều khiển Cuối cùng, Output A được kết nối với động cơ A và Output B kết nối với động cơ B.

Hình 3.5: Cầu H L298N và sơ đồ chân

Động cơ DC Servo giảm tốc GA25V1

Động cơ DC Servo giảm tốc GA25 V1 được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống yêu cầu kiểm soát tốc độ, vị trí và chiều quay, như robot mê cung và robot xe hai bánh tự cân bằng Động cơ này thực chất là động cơ DC thông thường, nhưng được trang bị thêm Encoder, cho phép gửi tín hiệu về vi điều khiển để xác định chính xác vị trí và vận tốc.

Động cơ DC Servo điều khiển công suất, tốc độ và đảo chiều thông qua Driver như L298, L293, nhưng khác biệt ở chỗ có thêm encoder để hồi tiếp xung về vi điều khiển Vi điều khiển sau đó tác động lại động cơ qua mạch công suất, sử dụng các thuật toán điều khiển như PID để điều chỉnh tốc độ và vị trí.

Hình 3.6: Động cơ DC Servo giảm tốc GA25V1 thực tế Thông số kỹ thuật:

- Điện áp cấp cho động cơ hoạt động: 3 - 12VDC

- Điện áp cấp cho Encoder hoạt động: 3.3VDC

- Đĩa Encoder 11 xung, hai kênh A-B

- Tỷ số truyền khi qua hộp giảm tốc: 1:34

- Số xung khi qua hộp giảm tốc: 374 xung

- Đường kính động cơ: 25mm

- Tốc độ không tải: 320 rpm

- Tốc độ có tải: 284 rpm

- Dòng khi có tải: 600mA

- Dòng khi động cơ bị giữ: 2.29A

- Mô men khi bị giữ: 7.96 kgf.cm

Hình 3.7: Sơ đồ nối dây động cơ GA25V1

Cảm biến hồng ngoại

3.4.1 Tổng quát về cảm biến hồng ngoại

Cảm biến hồng ngoại bao gồm phần “cảm biến” và phần “hồng ngoại” (Passive Infrared), viết tắt là PIR

Cảm biến hồng ngoại là thiết bị chuyên dụng để phát hiện và phân tích tia hồng ngoại, giúp xác định nguồn phát ra loại tia này.

Cảm biến hồng ngoại có nhiều ứng dụng đa dạng, bao gồm việc tìm kiếm mục tiêu tên lửa, phát hiện vật thể, quan sát trong chiến đấu, hỗ trợ trong môi trường rừng rậm, cũng như trong lĩnh vực an ninh và chống trộm.

Hình 3.8 Sơ đồ mạch điện cảm biến hồng ngoại.

Cách hoạt động của cảm biến:

Tia hồng ngoại phát ra một tần số nhất định và khi gặp vật cản, nó sẽ phản xạ trở lại đèn thu hồng ngoại Sau khi so sánh tín hiệu phản xạ, đèn màu xanh sẽ sáng lên và gửi tín hiệu số đầu ra ở mức thấp.

3.4.2 Cảm biến hồng ngoại E18-DK80N

Hình 3.9: Cảm biến hồng ngoại E18- D80NK Thông số kỹ thuật: Điện áp 5V Dòng 20mA Khoảng cách 3-80 Kết nối: Dây nâu 5V DC

Dây màu xanh dương GND

Dây màu đen: tính hiệu NPN thường mở

Cảm biến Hall

Hiệu ứng Hall, được phát hiện bởi Edwin Herbert Hall vào năm 1879, là một trong những hiện tượng cơ bản trong vật lý Hiệu ứng này xảy ra khi một vật dẫn có dòng điện chạy qua được đặt trong một từ trường, tạo ra sự phân tách điện tích bên trong vật dẫn.

Hiệu ứng Hall xảy ra khi một từ trường vuông góc được áp dụng lên một vật liệu như kim loại, chất bán dẫn hoặc chất dẫn điện, trong khi có dòng điện chạy qua Hiện tượng này tạo ra một hiệu điện thế được gọi là hiệu thế Hall.

Điện trở Hall, một đặc trưng quan trọng của vật liệu bán dẫn, được xác định bằng tỷ số giữa hiệu thế Hall và dòng điện chạy qua thanh Hall.

Hiệu ứng Hall là một hiện tượng quan trọng trong nhiều ứng dụng cảm biến, cho phép đo lường vị trí, tốc độ và cường độ từ trường thông qua mối quan hệ giữa dòng điện, từ trường và điện áp Các thiết bị dựa trên hiệu ứng này mang lại giải pháp hiệu quả cho việc phát hiện và đo lường trong các lĩnh vực khác nhau.

Mô hình sử dụng cảm biến Hall được gắn trên động cơ như hình sau:

Hình 3.10: Cảm biến Hall được gắn trên động cơ DC Servo GA25V1 Ứng dụng:

• Đo tốc độ động cơ

• Phát hiện vị trí đối tượng

• Ứng dụng trong ô tô thông minh

• Xây dựng các khối điện tử,vv…

• Cảm biến sử dụng: 49E Hall sensor

Cảm biến 49E Hall là một thiết bị tuyến tính nhỏ gọn, với điện áp đầu ra tỷ lệ thuận với cường độ từ trường tác động lên đầu nhạy cảm của nó Khi từ trường bằng 0, điện áp đầu ra của cảm biến này sẽ bằng một nửa điện áp cung cấp.

Cảm biến hoạt động bằng cách bật khi ở gần nam châm và tắt khi xa, đồng thời cho phép quan sát sự thay đổi đầu ra tương ứng với khoảng cách từ nam châm.

LCD TFT 2.4inchs

- Độ phân giải 240X320 với 262K màu

- Chuẩn giao tiếp song song với 2 chế độ giao tiếp: 8bit hoặc 16 bit

- Hỗ trợ Touchscreen và khe cắm thẻ SD

- IC Driver LCD: ILI9325D, IC Driver

3.6.2 Sơ đồ chân LCD TFT

Bảng 3.2: Chức năng các chân LCD TFT

4 RS RS = 0 Ghi lệnh vào LCD

RS = 1 Ghi dữ liệu vào LCD

5 WR WR = 0 →1 Ghi vào LCD

6 RD RD = 0→ 1 Đọc dữ liệu từ LCD

7-14 DB8-DB15 8 bit cao của bus dữ liệu

Hình 3.11: LCD TFT 2.4 inchs thực tế

16 F_CS F_CS = 0: Enable bộ nhớ Flash (bộ nhớ ngoài)

19 LED_A Chân cấp nguồn cho đèn nền LCD (3.3V)

21-28 DB0-DB7 8 bit thấp của bus dữ liệu

Các chân giao tiếp IC Driver Touchscreen theo chuẩn SPI

Các chân giao tiếp với thẻ nhớ SD

Hình 3.12: Sơ đồ chân LCD TFT

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH

Thiết kế cơ khí

4.1.1 Lựa chọn phương án thiết kế Để thực hiện mô hình có hai phương án lựa chọn dựa vào số lượng bánh xe Omni được sử dụng

- Phương án thứ nhất: thiết kế mô hình có ba bánh xe

- Phương án thứ hai: thiết kế mô hình có bốn bánh xe

So sánh việc lắp ba bánh hay bốn bánh xe Omni

3 bánh đồng phẳng mà không cần cơ cấu đặc biệt nào, dễ tương thích với các địa hình gồ ghề

Hiệu suất cao do có 2 bánh có thể chạy ở 100% hiệu suất

Hiệu suất không cao do không thể có nhiều hơn một bánh nằm cùng phương với chuyển động

Cần cơ cấu tự lựa để giữ 4 bánh đồng phẳng, làm cấu trúc robot thêm phức tạp Đắt tiền hơn 3 bánh

Sau khi đánh giá, phương án thứ hai cho thấy ưu điểm vượt trội hơn phương án thứ nhất với hiệu suất cao hơn Do đó, quyết định chọn phương án thứ hai để thiết kế và thi công mô hình là hợp lý.

Phần thiết kế cơ khí được thể hiện trong bản vẽ ở phụ lục B Mô hình được thiết kế trên phần mềm SolidWorks 2016.

Thiết kế mạch ra chân

Mạch ra chân được thiết kế dưới dạng Shilde dành cho Ardunio Mega 2560

Hình bên dưới thể hiện bản vẽ mạch điện

Hình ảnh thực tế bảng mạch ra chân sau khi được gia công

Hình 4.1: Bản vẽ mạch điện ra chân

Hình 4.2: Mạch ra chân thực tế

Xây dựng chương trình điều khiển

Hình 4.3: Lưu đồ giải thuật

4.3.2 Xây dựng bộ điều khiển PID điều khiển tốc độ cho bốn động cơ

Khi không thể xây dựng phương pháp mô hình cho đối tượng, phương pháp thiết kế thích hợp là thực nghiệm Thực nghiệm chỉ khả thi khi hệ thống đáp ứng điều kiện: khi đưa trạng thái làm việc đến biên giới ổn định, tất cả giá trị tín hiệu trong hệ thống phải nằm trong giới hạn cho phép.

Để chỉnh định bằng tay, hãy đặt Ki và Kd bằng 0 Tăng giá trị Kp cho đến khi hệ thống bắt đầu dao động tuần hoàn Thiết lập thời gian tích phân tương ứng với chu kỳ dao động và điều chỉnh lại Kp cho phù hợp Nếu hệ thống vẫn dao động, tiến hành điều chỉnh giá trị Kd.

Ta thiết kế bộ điều khiển PID cho một động cơ (các động cơ khác tương tự), gồm các thông số sau:

- T: thời gian lấy mẫu 10ms (chu kì đọc Encoder)

- xung: số xung thực tế đọc được từ encoder gắn ở động cơ

- tocdo: tốc độ thực tế của động cơ

- tocdodat: tốc độ mong muốn

- E, E1, E2 là các giá trị sai số tương ứng: sai số ban đầu, sai số trước đó và sai số trước đó hai lần

- α, β, γ, Kp, Kd, Ki: các hệ số của bộ điều khiển PID cho động cơ

- Output, Lastoutput là các giá trị đầu ra của động cơ

Chương trình bộ điều khiển PID được thể hiện qua giải thuật:

The code initializes a series of variables and pin modes for an Arduino project It defines a constant `interA` with a value of 18 and sets up various data types, including integers, floats, and doubles, for controlling parameters such as speed (`tocdo_MA`) and output values (`Output_MA`, `Lastoutput_MA`) In the `setup()` function, it configures pin modes for input and output, specifically setting `interA` and two other pins as inputs with pull-up resistors, while designating two additional pins for output functionality.

Kp_MA=5.6; Kd_MA=0.01; Ki_MA=0.04;

Serial.begin(9600); attachInterrupt(digitalPinToInterrupt(18), docxung_MA, FALLING);

} void docxung_MA() { if (digitalRead(5)) xung_MA++; else

} double PID_MA() { if(xung_MA255) Output_MA%5; if(Output_MA0) { analogWrite(6, Output_MA); digitalWrite(7, LOW);

} else { digitalWrite(6, LOW); digitalWrite(7, LOW);

Serial.print(tocdodat);Serial.print('\t');

Giá trị Output sẽ được sử dụng để điều chỉnh tốc độ của động cơ, nhằm đảm bảo động cơ hoạt động với tốc độ gần với giá trị đã được thiết lập trước đó.

4.3.3 Thiết lập lộ trình Để thực nghiệm giải thuật và điều khiển giám sát robot di động tự hành được đề cập ở các mục trên, mỗi bánh xe của robot được nối với một motor DC thông qua bộ giảm tốc và bộ encoder đặt trên trục của motor Mỗi motor được điều khiển bởi bộ vi điều khiển trung tâm Arduino Mega thông qua mạch cầu H kép, có khả năng đọc xung từ bộ encoder tương đối Mỗi bộ điều khiển cho phép motor chạy ON hoặc tắt OFF theo phương pháp PWM (Pulse Width Modulation) với tần số đóng ngắt 20kHz Để điều khiển robot di chuyển theo toạ độ (trên hệ trục Oxy) có thể sử dụng cách điều khiển robot theo đường thẳng Trong đồ án này dùng quỹ đạo thẳng để điều khiển robot Tức là robot chỉ chạy theo trục x hoặc trục y Nhiệm vụ là đưa robot ở vị trí có toạ độ ban đầu (xo, yo) đến vị trí có toạ độ (x1, y1), (x2, y2),… (xn, yn)

Sau đây là giải thuật theo quỹ đạo thẳng:

Bước 1: Đọc vị trí hiện tại và vị trí đích của robot

Vị trí hiện tại (xo, yo)

Vị trí đích (xn, yn) Bước 2: Tính toán độ dài quãng đường đi của robot

Quãng đường 𝑆 = | 𝑥 𝑛 − 𝑥 𝑛−1 | ℎ𝑜ặ𝑐 𝑆 = | 𝑦 𝑛 − 𝑦 𝑛−1 | Bước 3: Sau khi đến vị trí có tọa độ (x1, y1)

Góc quay của robot là góc 90 0 Bước 4: Cập nhật vị trí mới của robot

Tọa độ (x1, y1) Bước 5: Quay lại Bước 1

Phương pháp bản đồ Nơ-ron cực (Polar Neurol Map) của Michail G Lagoudakis (1998) là một cách hiệu quả để tìm đường cục bộ, sử dụng từ 16 đến 32 cảm biến gắn trên robot để tạo ra một trường cảm biến bao phủ khu vực xung quanh Thuật toán được áp dụng trong phương pháp này là thuật toán ánh xạ nơ-ron, mặc dù nó có độ phức tạp tương đối cao Tuy nhiên, do giới hạn của đề tài, phương pháp này sẽ không được đề cập trong bài viết.

Phương pháp này sử dụng ba cảm biến dò đường để xác định khoảng cách từ đầu cảm biến đến vật cản Dựa vào khoảng cách đo được từ từng cảm biến, chúng ta có thể xác định phương hướng di chuyển phù hợp.

42 robot Tuy nhiên luật dẫn hướng robot trong bài này khá đơn giản, yêu cầu vật cản phải có các cạnh để robot di chuyển tránh vật cản

Khi robot di chuyển về đích và phát hiện vật cản, nó sẽ tự động chuyển hướng, mặc định quay phải để đi vòng qua vật cản và trở lại lộ trình ban đầu Để đảm bảo quá trình này diễn ra suôn sẻ, cần cập nhật tín hiệu từ cảm biến mỗi khi robot quay Nếu cả ba cảm biến đều phát hiện vật cản, robot sẽ báo lỗi và dừng lại, đây là một nhược điểm của sản phẩm nhóm em.

Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là robot không thể xác định chính xác biên của vật cản, do chỉ được trang bị 3 cảm biến Điều này dẫn đến khả năng robot có thể va chạm với vật cản hoặc không thể đến được đích.

Xây dựng code chương trình

Chương trình điều khiển được viết bằng ngôn ngữ lập trình C trên nền phần mềm Ardunio IDE

Code chương trình điều khiển được đính kèm ở phụ lục C

Để tải chương trình lên Arduino, người dùng cần chọn loại board Arduino phù hợp và kết nối với cổng COM tương ứng Hình ảnh dưới đây minh họa cách thực hiện việc chọn board và cổng kết nối.

Hình 4.5: Chọn board và cổng com tương ứng

Hình 4.4: Phần mềm Ardunio IDE

Upload chương trình lên board ardunio

Kết nối máy tính với Arduino thông qua cáp kết nối, sau đó nhấn nút Upload Khi quá trình Upload hoàn tất, bạn sẽ thấy thông báo "Done uploading" trên board Arduino.

Serial Monitor sẽ hiện thị các thông số được gọi để in ra màn hình

Hình 4.7: Cửa sổ Serial Monitor Hình 4.6: Upload chương trình

MÔ HÌNH THỰC TẾ

Giới thiệu mô hình

Một vài hình ảnh thực tế của mô hình

Mặt trên của mô hình

Hình 5.1: Mặt trên của mô hình Mặt bên của mô hình

Hình 5.2: Mặt bên của mô hình

Cảm biến hồng ngoại bên trái

Mặt trước của mô hình

Các nút nhấn START VÀ

Cảm biến hồng ngoại trước

Hình 5.3: Mặt trước của mô hình

Mặt bên dưới của mô hình

Vận hành mô hình

Sau khi công tắc nguồn được nhấn ta tiến hành cài các thông số đầu vào

Hình 5.5: Màn hình khởi động

Hình 5.4: Mặt dưới của mô hình

Chọn thẻ Setup để cài các thông số đầu vào gồm có tọa độ các điểm dừng và tốc độ mong muốn từ màn hình

Ta tiến hành nhập thông số tọa độ điểm dừng và tốc độ

Hình 5.7: Bước 2 Màn hình được lập trình sẵn bàn phím để nhập thông số

Hình 5.8: Bàn phím cảm ứng

Sau khi nhập đầy đủ thông số, hãy chọn thẻ Start Màn hình sẽ hiển thị thông tin về vị trí của xe ngay sau khi bạn nhấn nút Start màu xanh.

Kiểm nghiệm mô hình

5.3.1 Kiểm nghiệm đáp ứng của bộ PID

Biểu đồ sau thể hiện sự đáp ứng của bộ điều khiển PID trong việc điều khiển tốc độ cho bốn động cơ DC Servo giảm tốc

Hình 5.10: Kiểm nghiệm bộ PID Hình 5.9: Hiển thị thông tin sau khi nút Start được nhấn

Biểu đồ thể hện các thông số:

- Tốc độ mong muốn động cơ hoạt động(v/ph) là đường thẳng nằm ngang

- Các giá trị tốc độ thực tế đo được của bốn động cơ được thể hiện dưới dạng xung

Biểu đồ cho thấy bộ điều khiển PID giúp điều chỉnh liên tục tốc độ thực tế, đưa nó gần đến giá trị mong muốn.

5.3.2 Kiểm nghiệm hoạt động của mô hình

Mô hình được thử ở hai chế độ là chạy không vật cản và chạy có vật cản cố định

Với chế độ chạy không vật cản mô hình sẽ chạy tự động đến các vị trí được đánh dấu như hình sau

Hình 5.11: Kiểm nghiệm chạy không vật cản

Mô hình di chuyển theo lộ trình từ điểm xuất phát A đến các điểm B, C, D và sau đó quay trở lại điểm A Các điểm A, B, C, D được thể hiện bằng các ô màu đen như trong hình.

Chế độ chạy có vật cản giữ nguyên lộ trình, với các hộp carton được thiết kế làm vật cản Khi cảm biến phía trước phát hiện vật cản, mô hình sẽ xử lý tình huống một cách hiệu quả.

Khi gặp vật cản, mô hình sẽ quay sang phải và tiến hành đọc dữ liệu từ cảm biến hồng ngoại bên phải Đồng thời, nó sẽ tiếp tục di chuyển và lưu lại độ dài quãng đường đã di chuyển.

Hình 5.12a: Kiểm nghiệm chạy có vật cản

Khi cảm biến bên phải không phát hiện vật cản, mô hình sẽ quay trái và tiếp tục di chuyển thẳng cho đến khi cảm biến bên trái cũng không còn phát hiện vật cản.

Hình 5.12b: Kiểm nghiệm chạy có vật cản

- Khi cảm biến trái không còn phát hiện vật cản, mô hình sẽ quay trái để trở lại lộ

51 trình ban đầu dựa vào giá trị quãng đường đi được đã được đo từ trước

Hình 5.12c: Kiểm nghiệm chạy có vật cản

- Sau khi tránh được vật cản, mô hình quay trở lại lộ trình và đi đến đích

Hình 5.12d: Kiểm nghiệm chạy có vật cản

- Khi tất cả các hướng đều có vật cản, hoặc vật cản quá gần mô hình sẽ không di chuyển.

Nhược điểm

Không chọn được hệ số chính xác cho bộ điều khiển PID cho bốn bánh xe nên mô hình không thể chạy thẳng 100% như mong muốn

Góc quay của mô hình được điều chỉnh thông qua hàm delay theo thời gian, dẫn đến việc mô hình không quay chính xác Sự quay không chính xác nhiều lần sẽ làm cho phương di chuyển của mô hình bị lệch.

Nguồn pin sử dụng có dung lượng thấp, thời gian sạc pin lại lâu làm ảnh hưởng đến thời gian sử dụng mô hình

Màn hình LCD cảm ứng cho chất lượng cảm ứng không cao đôi khi bị lỗi nhập sai