TỔNG QUAN
Về sơ đồ nguyên lý
Có nhiều sơ đồ nguyên lý có thể áp dụng trong việc chế tạo robot dò line, đặc biệt là sơ đồ của xe đua điều khiển từ xa (RC racing cars) để tối ưu tốc độ và khả năng bám đường Hai loại sơ đồ nguyên lý phổ biến cho các xe đua chuyên chạy trên mặt đường phẳng là những lựa chọn hiệu quả cho việc này.
Loại 1(Hình 1.1) sử dụng trục truyền động cho trục trước và sau xe (Khung xe của hãng Awesomatrix, TAMIYA TT01, Overdose Divall…)
Loại 2 (Hình 1.2) sử dụng đai răng truyền động cho trục trước và sau của xe, với khung xe từ các hãng như Sakura D3 CS, Serpent VETEQ 02, và TA04 EPRO Hình 1.1 trình bày sơ đồ nguyên lý của xe RC sử dụng trục truyền động, trong khi Hình 1.2 mô tả nguyên lý của xe đua RC với trục truyền động Những sơ đồ này có đặc điểm nổi bật là hạn chế hiện tượng trượt giữa các bánh xe khi thực hiện các thao tác đổi hướng.
Nhược điểm: thiết kế cơ khí phức tạp và bán kính cong nhỏ nhất của xe sẽ bị giới hạn bởi kết cấu của xe Giá thành cao
Mặt khác, một sơ đồ nguyên lý của rất nhiều xe đua dò line như HBFS-2 ( Robot Challenge 2015) và Sylvestre (COSMOBOT 2012, CRJET International Robotics
Competition 2010), Johnny-5 (IGVC), Thunderbolt (Robot Challenge 2014)… sử dụng hai bánh chủ động được điều khiển độc lập kết hợp với bánh đa hướng (Hình 1.3)
Sơ đồ nguyên lý này nổi bật với kết cấu và mô hình động học đơn giản, giúp dễ dàng hiệu chỉnh sai số hệ thống Nó còn cho phép xe di chuyển trong bán kính rất nhỏ, bao gồm cả khả năng quay tại chỗ.
Xe có nhược điểm là dễ bị trượt theo phương pháp tuyến khi di chuyển trên các đoạn đường có bán kính nhỏ ở tốc độ cao Mẫu xe đội Sylvestre và sơ đồ nguyên lý loại 2 bánh là những ví dụ điển hình Hình 1.3 minh họa sơ đồ nguyên lý hai cặp chủ động vi sai loại 2 bánh Ngoài ra, sơ đồ nguyên lý này cũng được áp dụng trong các loại xe đua.
CartisX04 (All Japan Micromouse 2015), Mouse (RobotChallenge 2014)… sử dụng (Hình 1.4) Ở sơ đồ này, mỗi bánh xe vi sai chủ động được thay bằng một cặp bánh
Sơ đồ nguyên lý này có đặc điểm : Ưu điểm : giúp xe dễ cân bằng hơn
Nhược điểm của mẫu xe đội CartisX04 là kết cấu cơ khí phức tạp hơn, dẫn đến hiện tượng trượt bánh khi xe đổi hướng Sơ đồ nguyên lý của loại xe 4 bánh cũng cho thấy những thách thức trong việc kiểm soát hướng di chuyển.
Hình 1.4 Sơ đồ nguyên lý hai cặp chủ động vi sai loại 4 bánh
Về cảm biến
Có hai phương pháp thường được sử dụng cho robot dò line là:
+ Sử dụng các loại cảm biến quang dẫn
Hiện nay, hầu hết các robot dò line sử dụng cảm biến quang để xác định vị trí của đường line so với xe Những thông tin này sau đó được xử lý để tạo ra tín hiệu điều khiển chính xác.
Phương pháp camera trong việc thu hình ảnh từ đường line thực tế, như robot Johny-5 trong cuộc thi IGVC, cho phép xử lý và phát tín hiệu điều khiển Ưu điểm của phương pháp này là khả năng đạt được độ chính xác rất cao Tuy nhiên, nhược điểm lớn là khối lượng xử lý dữ liệu nhiều, điều này dẫn đến việc hạn chế tốc độ tối đa của xe.
Phương pháp thứ hai được áp dụng rộng rãi trong các cuộc thi robot dò line hiện nay, với nhiều loại cảm biến có thể sử dụng, trong đó có quang điện trở.
Robot ALF tham gia cuộc thi ROBOCON Malaysia 2006 sử dụng cảm biến phototransistor kết hợp với LED để xác định vị trí đường line Hai loại cảm biến này hoạt động dựa trên nguyên tắc thu tín hiệu ánh sáng phản xạ từ bộ phát xuống mặt đất Trong số đó, phototransistor được ưa chuộng hơn vì có thời gian đáp ứng nhanh hơn so với quang điện trở.
Hình 1.6 Nguyên lý hoạt động cảm biến quang
Về phương pháp xử lý tín hiệu cảm biến
Cảm biến quang sử dụng tín hiệu tương tự, được hiệu chuẩn và xử lý thông qua các thuật toán so sánh hoặc xấp xỉ, nhằm xác định vị trí tương đối của robot với trung tâm đường line.
Phương pháp đầu tiên áp dụng giải thuật so sánh để xác định trạng thái đóng hoặc ngắt của các cảm biến, từ đó suy ra vị trí của xe dựa trên một bảng trạng thái đã được xác định trước.
Phương pháp này cho thấy rằng sai số dò line phụ thuộc vào khả năng phân biệt các trạng thái của hệ thống và khoảng cách giữa các cảm biến Đặc điểm nổi bật của phương pháp là sự phụ thuộc vào mức ngưỡng so sánh của các cảm biến, dẫn đến tốc độ xử lý nhanh chóng.
Phương pháp xấp xỉ vị trí xe so với tâm đường line sử dụng tín hiệu từ cảm biến và bao gồm ba giải thuật chính: xấp xỉ bậc 2, xấp xỉ tuyến tính và xấp xỉ theo trọng số Mặc dù thời gian xử lý của phương pháp này lâu hơn so với phương pháp đầu tiên do phụ thuộc vào thời gian đọc ADC của các cảm biến, nhưng nó mang lại độ phân giải cao hơn đáng kể.
Về động cơ
Các xe đua dò line như Pika, HFBS-2, CartisX04, Thunderstorm và Impact sử dụng động cơ DC gắn encoder làm cơ cấu chấp hành Động cơ DC nổi bật với sự đa dạng về kích thước và moment, cùng với nhiều loại driver khác nhau Việc lắp đặt và điều khiển động cơ DC trở nên dễ dàng và chính xác nhờ khả năng kết hợp với encoder và ứng dụng bộ điều khiển PID, cho phép điều chỉnh tốc độ hoặc vị trí theo yêu cầu.
Về cấu trúc điều khiển
với nhau là phương pháp điều khiển tập trung và phân cấp
Trong phương pháp điều khiển tập trung, một MCU tiếp nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và gửi tín hiệu điều khiển đến cơ cấu tác động Mặc dù cấu trúc điều khiển tập trung có phần cứng đơn giản, nhưng MCU phải xử lý toàn bộ thông tin trước khi cập nhật dữ liệu mới.
Trong phương pháp điều khiển phân cấp, hệ thống sử dụng nhiều MCU, bao gồm một MCU master để tính toán tổng thể và các MCU slave chuyên xử lý tín hiệu encoder hoặc tín hiệu từ sensor Đặc biệt, các robot dò line sử dụng camera thường có một MCU slave để hỗ trợ tính toán cho master, cho phép thực hiện nhiều tác vụ đồng thời Mặc dù cấu trúc điều khiển phân cấp có phần cứng phức tạp và yêu cầu chú ý đến giao tiếp giữa các MCU, nhưng nó mang lại khả năng xử lý nhiều tác vụ song song, giúp tăng tốc độ lấy mẫu của hệ thống so với cấu trúc tập trung.
Về giải thuật điều khiển
Giải thuật điều khiển được dùng phổ biến cho các xe đua dò line là bộ điều khiển
PD, PID, FIC [15] cho hệ thống lái của xe kết hợp với PID cho từng động cơ như xe
Các bộ điều khiển phổ biến cho robot di động bao gồm Bolt, Pika, Major (Robocomp 2014) và Thunderstorm, trong đó bộ điều khiển tracking cũng được ứng dụng rộng rãi Một số xe như Silvestre và CartisX04 còn được trang bị khả năng ghi nhớ đường đi, cho phép điều chỉnh các thông số điều khiển phù hợp với từng cung đường, từ đó nâng cao khả năng đáp ứng sau mỗi lần chạy Để áp dụng các thuật toán này, robot cần sử dụng cảm biến gyro nhằm theo dõi trạng thái gia tốc trong suốt quá trình di chuyển.
Đặt đầu bài
Mục tiêu của bài toán thiết kế là tạo ra robot có khả năng di chuyển ổn định trên sa bàn, với các yêu cầu cụ thể như vận tốc tối đa, khả năng thay đổi hướng và sai số tối đa khi bám theo đường line.
Vận tốc cực đại trung bình của các robot như Pika, HBFS-2, Sylvestre, Thunderbolt, Thunderstorm, và Impact tại các cuộc thi thường đạt từ 1-3m/s Tuy nhiên, do yêu cầu về việc mang thêm tải, vận tốc tối đa mà các robot cần đạt được là 0.9 m/s.
Robot cần có khả năng đổi hướng linh hoạt, bao gồm việc bám theo bán kính cong 500mm trên sa bàn (đoạn G →B, D→F Hình 0.1) Ngoài ra, robot cũng phải có khả năng theo dõi đường line tại các vị trí bị cắt đột ngột (điểm B, D, F, G Hình 0.1) và xử lý các góc 90° (điểm A).
Sai số tối đa của robot trong quá trình di chuyển phụ thuộc vào hai yếu tố chính: sai số xác định vị trí từ hệ thống cảm biến và sai số do bộ điều khiển Khi xe di chuyển trên đường thẳng hoặc cong, sai số sẽ thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố này Đặc biệt, khi xe phải bám theo các vị trí đổi hướng đột ngột, sai số chủ yếu phụ thuộc vào thuật toán điều khiển được sử dụng.
Hình 1.9 Vị trí giao điểm sa bàn
Xét đoạn đường từ O đến D với sai số bám line tại O là e=0, thời gian lấy mẫu t=0,01 giây và vận tốc lớn nhất vmax=0,95 m/s Quảng đường mà robot sẽ lấy mẫu lần thứ hai tối đa là 0,009 m.
Từ thông số sa bàn, ta có:
DB mm OD DB mm
AC OC OD DC mm
Nếu sai số khi robot rời khỏi vị trí giao O lớn hơn 11mm, robot sẽ không đi đúng quỹ đạo đã quy định Nhóm đã chọn sai số bám line lớn nhất là 11mm cho cả đoạn đường thẳng và cong.
Tóm lại, các thông số đầu vào cho bài toán thiết kế:
- Tốc độ tối đa: vmax = 0,9 m/s
- Bán kính cong tối thiểu: Rmin = 500mm
- Sai số dò line tại các vị trí line đổi hướng đột ngột: emax = 250mm
- Sai số dò line trên đoạn đường thẳng và cong: emax = ±11mm
ĐỀ XUẤT VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN
Đề xuất sơ đồ nguyên lý
Nhóm nghiên cứu đã chọn sơ đồ nguyên lý hai bánh chủ động kết hợp với bánh bị động đa hướng để đáp ứng yêu cầu cho robot, nhằm bám theo đường cong bán kính lớn (R = 500mm) và có khả năng đổi hướng tại các vị trí gãy khúc Sự lựa chọn này cũng đảm bảo tính đơn giản trong kết cấu và mô hình động học của robot.
Hình 2.1 Sơ đồ nguyên lý hai bánh chủ động kết hợp bánh bị động đa hướng
Đề xuất động cơ dẫn động
Có các đề xuất như động cơ step, động cơ DC có gắn encoder
Bảng 2.1 Ưu nhược điểm của các loại động cơ Động cơ step Động cơ DC có encoder Ưu điểm
Kiểm soát, xác định chính xác vị trí và hướng khi quay
Dễ điểu khiển, hoạt động ở tốc độ cao,moment xoắn cao
Nhược điểm Dễ bị hiện tượng trượt bước khi tải lớn
Dòng khởi động lớn, độ vọt lố cao Với yêu cầu bám line với tôc độ cao và mang tải 2kg, nhóm quyết định chọn động cơ
DC có gắn encoder Hiện tượng dòng khởi động lớn có thể khắc phục thông qua driver điều khiển động cơ.
Đề xuất cảm biến
Cảm biến quang được sử dụng để nhận biết đường line có thể là camera hoặc cảm biến quang dẫn, nhưng cảm biến quang dẫn được ưu tiên do khối lượng xử lý thấp, giúp tăng tốc độ cho robot di động Để đáp ứng yêu cầu về khả năng xử lý các đường gãy khúc đột ngột, cảm biến cần có độ nhạy phù hợp Với độ nhạy cao của phototransistor so với các loại cảm biến quang khác, hai phương án sử dụng loại sensor này được đề xuất.
- Phototransistor kết hợp với LED thường
- Phototransistor kết hợp với LED hồng ngoại
Phototransistor hoạt động dựa vào tín hiệu ánh sáng phản xạ từ nguồn phát để tạo ra tín hiệu điện áp Trong trường hợp đường đua có độ tương phản cao giữa màu line và màu nền (như line đen trên nền trắng), LED hồng ngoại cung cấp độ nhạy cao, nhưng dễ bị nhiễu do ánh sáng môi trường, vì vậy cần phải che chắn khi sử dụng Ngược lại, với đường đua có độ tương phản thấp, LED thường sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn Do đó, nhóm đã quyết định lựa chọn cảm biến hồng ngoại TRCT5000.
Hình 2.2 Cảm biến hồng ngoại TRCT5000
Đề xuất giải thuật xử lý tín hiệu
Theo phần tổng quan được trình bày ở trên,có hai giải thuật xử lý tín hiệu được đề xuất là :
Phương pháp xấp xỉ trong điều khiển robot dựa vào việc so sánh vị trí của robot với đường line thông qua các trường hợp đã được quy định trước Số lượng trường hợp này phụ thuộc vào số cảm biến được sử dụng và sai số do khoảng cách tối thiểu giữa các cảm biến gây ra Khoảng cách giữa các cảm biến chịu ảnh hưởng lớn từ góc chiếu của LED, góc thu của cảm biến và độ cao của cảm biến so với mặt đất.
Phương pháp xấp xỉ cho thấy rằng sai số phụ thuộc vào số lượng cảm biến và độ cao của chúng so với mặt đất Mặc dù vậy, độ phân giải của phương pháp này vượt trội hơn so với phương pháp so sánh, cho phép hệ thống cảm biến đạt được sai số tốt hơn.
Thời gian đáp ứng của phương pháp này chậm hơn so với phương án trước, vì vi điều khiển phải thực hiện chuyển đổi ADC cho tất cả các cảm biến.
Nhằm đơn giản hóa quy trình lập trình và rút ngắn thời gian xử lý tín hiệu, nhóm đã quyết định lựa chọn thuật toán so sánh để thực hiện việc xử lý tín hiệu hiệu quả.
Đề xuất cấu trúc điều khiển
Cấu trúc điều khiển trong hệ thống có hai loại chính: tập trung và phân cấp Trong phương pháp điều khiển tập trung, một MCU nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và truyền tín hiệu điều khiển đến cơ cấu tác động Mặc dù cấu trúc này có phần cứng đơn giản, nhưng MCU cần phải xử lý toàn bộ thông tin trước khi cập nhật dữ liệu mới.
Hình 2.3 Hệ điều khiển tập trung
Hình 2.4 Cấu trúc hệ điều khiển phân cấp
Trong phương pháp điều khiển phân cấp, một MCU (Master) xử lý thông tin từ một MCU (Slave) đọc tín hiệu cảm biến, trong khi hai MCU (Slave) khác điều khiển động cơ Cấu trúc này có ưu điểm là chương trình điều khiển xử lý tín hiệu riêng biệt, thuận lợi cho thiết kế nhóm, dễ sửa lỗi và cập nhật mã khi phát triển sản phẩm Hơn nữa, nó có khả năng xử lý nhiều tác vụ đồng thời, giúp giảm thời gian lấy mẫu Tuy nhiên, nhược điểm chính là tiêu tốn nhiều tài nguyên và cần chú ý đến giao tiếp giữa các MCU.
Qua đó nhóm quyết định lựa chọn thiết kế theo hệ điều khiển tập trung.
Đề xuất giải thuật điều khiển
Hai phương án cho bộ điều khiển được đề xuất:
- Bộ điều khiển PD kết hợp ghi nhớ đường đi
Bộ điều khiển tracking giúp robot cải thiện khả năng bám đường sau mỗi lần chạy Để đạt hiệu quả tối ưu, giải thuật tự học phức tạp cần kết hợp với cảm biến gyro, cho phép bộ điều khiển ghi nhớ trạng thái gia tốc của robot trong suốt đường đua.
Phương án 2 là một bộ điều khiển phổ biến trong nghiên cứu khả năng bám theo quỹ đạo của robot di động Lý thuyết và thực nghiệm đã chứng minh rằng bộ điều khiển này có thể đưa robot đến các tọa độ cụ thể với vận tốc mong muốn Hơn nữa, các tham số Kx, Ky, Kθ có thể được điều chỉnh để cải thiện khả năng bám đường của robot trên các đoạn đường khác nhau.
Tổng hợp phương án thiết kế
Tóm lại, phương án thiết kế được nhóm lựa chọn:
- Sơ đồ nguyên lý: 2 bánh chủ động vi sai và một bánh đa hướng bị động
- Cảm biến: bộ LED hông ngoại-Phototransistor
- Giải thuật xử lý tín hiệu cảm biến : sử dụng giải thuật so sánh
- Động cơ: động cơ DC có gắn encoder
- Cấu trúc điều khiển: bộ điều khiển tập trung
- Giải thuật điều khiển: bộ điều khiển tracking.
THIẾT KẾ CƠ KHÍ
Lựa chọn bánh xe
+ Đường kính các bánh xe: d ≤ 200mm
+ Di chuyển trên địa hình bằng phẳng không trơn trượt, bám đường tốt.
Sau khi xem xét các thiết kế của các đội thi trong mục tổng quan, nhóm đã quyết định lựa chọn bánh xe V2 Bánh xe này được làm từ chất liệu nhựa với vỏ cao su, có đường kính 65 mm và bề rộng 27 mm.
Hai loại bánh bị động phổ biến cho robot di động là bánh mắt trâu và bánh caster Bánh caster có đặc điểm khoảng cách giữa trục quay và trục bánh, gây ra hiện tượng shopping-cart, ảnh hưởng đến phương trình động học của xe Để khắc phục vấn đề này, nhóm đã quyết định chọn bánh mắt trâu với các thông số: chiều cao 20 mm, chiều dài 50 mm và khoảng cách giữa hai lỗ bắt vít là 40 mm.
Tính toán lựa chọn động cơ
Động cơ xe cung cấp moment cho bánh, giúp xe chuyển động Quá trình này bị ảnh hưởng bởi khối lượng của xe và ma sát giữa bánh xe với mặt đường.
Bảng 3.1 Các thông số đầu vào tính toán lựa chọn động cơ Đường kính bánh xe 65 mm
Vận tốc lớn nhất mong muốn 0.9 m/s
Thời gian tăng tốc mong muốn 2s
Khối lượng tải ước lượng 3 kg
Khối lượng bánh xe 0.06 kg
Hệ số ma sát giữa bánh cao su và nhựa 0.9
* Các lực tác dụng lên bánh xe chủ động:
Hình 3.3 Mô hình các lực tác dụng lên bánh xe
Moment quán tính của bánh xe tính gần đúng theo công thức : I = 1
2mR 2 Phương trình cân bằng moment quanh tâm bánh xe: τ − F ms R = Iγ = > τ = F ms R + Iγ
Tổng lực ma sát tác dụng lên 2 bánh:
=> Lực ma sát tác dụng lên 1 bánh = 13,24 N
=> Moment tác dụng lên mỗi bánh τ = F ms R + Iγ = 0,43 N m
Số vòng quay: n = 60000.0,9 π.65 = 264,44 vòng/phút
= > Vận tốc góc ω = v R = 0,0325 0,9 = 27,69 rad/s Công suất yêu cầu của động cơ: 𝑃=τ.𝜔= 11,91 W
+ 𝐼(kg.m 2 ): moment quán tính của bánh xe + 𝜏(N.m): moment
+ 𝑚(kg): khối lượng của bánh xe + 𝑎(m/s 2 ): gia tốc dài mong muốn
+ 𝑀(kg): khối lượng thân xe và tải + 𝑔(m/s 2 ): gia tốc trọng trường
+ 𝑅(m): bán kính bánh xe + 𝑃(W): công suất mỗi động cơ
+ 𝐹𝑚𝑠(N): lực ma sát + 𝜔(rad/s): vận tốc góc
Dựa theo công suất và số vòng quay tính toán được, ta chọn động cơ GA25V1 ( 𝑤 284 vòng/phút, P= 13,2 W)
Thông số chi tiết của động cơ GA25 V1:
- Điện áp cấp cho động cơ hoạt động: 3-12V
- Điện áp cấp cho Encoder hoạt động: 3.3VDC
- Tỷ số truyền qua hộp giảm tốc: 1:34
- Số xung khi qua hộp giảm tốc: 374 xung
- Đường kính động cơ: 25mm
- Tốc độ không tải: 320rpm
- Tốc độ có tải: 284rpm
- Dòng khi có tải: 600mA
- Dòng khi động cơ bị giữ: 2.29A
- Momen khi bị giữ: 7.96kgf.cm
Kích thước khung xe
Kích thước mặt đế được xác định bởi cách bố trí linh kiện điện tử và khoảng cách giữa bánh chủ động và cảm biến Các thiết bị được lắp đặt trên khung xe bao gồm:
Bảng 3.2 Các linh kiện đặt trên khung xe và kích thước của chúng
STT Thiết bị Số lượng Kích thước(mm)
Sau khi ước lượng trên mô hình, nhóm quyết định thiết kế kích thước mặt đế : dài x rộng = 180x160 mm
Khoảng cách từ cảm biến đến động cơ : 51 mm (số liệu từ mô phỏng)
3.3.2 Chiều cao trọng tâm: Để đảm bảo xe không bị lật khi chuyển hướng do tác dụng của lực ly tâm, ta cần đảm bảo chiều cao của trọng tâm không vượt quá một giá trị nhất định, giá trị đó được tính như sau:
Hình 3.4 Mô hình toán khi xe chuyển hướng
Để xe duy trì sự cân bằng khi chuyển hướng, moment do lực ly tâm phải nhỏ hơn moment do trọng lực tác động lên xe Tính toán này được thực hiện tại vị trí xe chuyển hướng với bán kính cong lớn nhất, nhằm đảm bảo xe không bị lật.
Với các thông số : + Gia tốc trọng trường g= 9.81 (m/s 2 ) + Bề rộng xe b= 195 (mm)
+ Bán kính cong lớn nhất của đường line R=0.5 (m) + Vận tốc dài tối đa v = 0.9 (m/s)
Yêu cầu đồ gá cho động cơ
Kích thước chi tiết gá được xác định dựa trên kích thước mặt bích của động cơ, trong khi nhôm được chọn làm vật liệu cho đồ gá nhằm đảm bảo độ cứng vững cần thiết.
Mối ghép giữa đồ gá và mặt bích động cơ là một mối ghép cố định, yêu cầu độ định tâm cao Do chi tiết ghép có khối lượng nhỏ, kiểu lắp giữa mặt bích động cơ và đồ gá được chọn là kiểu lắp trung gian Kiểu lắp trung gian này phù hợp cho các mối ghép cố định nhưng vẫn cần tháo lắp dễ dàng và đảm bảo độ định tâm tốt cho các chi tiết lắp ghép.
Mối ghép giữa trục động cơ và nối trục yêu cầu độ chính xác đồng tâm cao và thường có chi tiết kẹp phụ Do đó, kiểu lắp lỏng được lựa chọn để đảm bảo hiệu suất hoạt động tối ưu.
Hình 3.5 Ảnh 3D xe dò line nhìn từ mặt dưới
Hình 3.6 Ảnh 3D xe nhìn từ mặt bên.
THIẾT KẾ ĐIỆN
Sơ đồ khối
Hình 4.1 Sơ đồ khối của hệ thống điện
Hệ thống điện bao gồm bộ phận nguồn, mạch cảm biến, mạch ra chân vi điều khiển, mạch điều khiển và đọc tín hiệu từ động cơ.
Thiết kế cảm biến
Sai số bám line emax = ± 30 mm Thời gian đáp ứng nhanh,nhỏ hơn 0.1s
Cảm biến sử dụng là phototransistor TCRT5000 Với các thông số như sau:
Bảng 4.1 Thông số cảm biến TCRT5000
Phạm vi hoạt động 0-20 mm
Dòng IF 20 mA Điện áp hoạt động 5V
Bước sóng IR phát 950 nm
Hình 4.2 Sơ đồ nguyên lý cảm biến TCRT5000
4.2.3 Phương án sắp xếp cảm biến: Để đạt được điều hướng thành công, số lượng cảm biến được sử dụng và vị trí của chúng đóng vai trò khá quan trọng Không đủ số lượng cảm biến có thể làm giảm độ phân giải của sai số đọc về, không nhận dạng đầy đủ các trạng thái đường đi ở các vị trí đặc biệt
Một số cách sắp xếp cảm biến sau được xem xét: a) Loại ma trận b) Loại 1 hàng đơn c) Loại 2 cảm biến
Hình 4.3 Các cách sắp xếp cảm biến
Sắp xếp theo dạng ma trận (Hình 4.2.3 a) là giải pháp để phát hiện đường giao nhau
Việc sử dụng quá nhiều cảm biến có thể làm tăng độ phức tạp của thuật toán nhận diện, điều này không cần thiết cho mục đích điều hướng Để đảm bảo hoạt động bám line hiệu quả, tối thiểu cần có 2 cảm biến Tuy nhiên, chỉ với 2 cảm biến thì không đủ để phân biệt đường đi tại các vị trí giao nhau.
Nhóm quyết định chọn phương án sắp xếp cảm biến theo hàng đơn(Hình 4.2.3 c)
4.2.4 Vị trí của dãy cảm biến:
Theo mô phỏng , khoảng cách cảm biến so với động cơ 51 mm
4.2.5 Lựa chọn điện trở mạch cảm biến:
Theo tài liệu , dòng qua led nằm trong khoảng 20-40 mA Do đó với hiệu điện thế 5V, giá trị điện trở R1 xácđịnh như sau:
Ta lựa chọn dòng qua IC = 0.6 mA thỏa mãn khi đó điện trở R2 là:
4.2.6 Khoảng cách giữa cảm biến và mặt đất:
Yêu cầu : + Khoảng cách cảm biến so với mặt đường cần đảm bảo thu được tín hiệu tại các vị trí nền trắng là như nhau
+ Xuất hiện vùng giao thao giữa 2 cực phát và cực thu
Hình 4.4 Vùng hoạt động của cảm biến
Hình 4.5 Tính toán giá trị h Dựa vào các tính toán hình học cơ bản, để xuất hiện vùng giao thoa thì h > 8,57mm
Cảm biến có độ phân giải tốt nhất trong khoảng 0,2-15mm
Qua phân tích và tham khảo thí nghiệm của các nhóm trước, chọn h = 10mm
• Thí nghiệm test chiều cao h :
Mục tiêu của bài kiểm tra là xác định khoảng cách giữa cảm biến và mặt đất Thí nghiệm được thực hiện trên nền giấy A4 với hiệu điện thế cung cấp là 5V Kết quả của quá trình kiểm tra sẽ được đọc và hiển thị trên màn hình LCD.
Hình 4.6 Sự thay đổi giá trị ADC khi đọc trên nền trắng với h từ 0-20 mm
Hình 4.7 Sự thay đổi giá trị ADC khi đọc trên nền đen với h từ 0-20 mm
Kết quả đo cho thấy, trên nền trắng, ánh sáng bị phản xạ mạnh nhất ở khoảng cách từ 3 đến 12 mm, dẫn đến điện áp ra (Vout) nhỏ nhất Trong khi đó, trên nền line đen, ánh sáng đạt ngưỡng so sánh tại khoảng cách 10 mm.
G iá tr ị A DC Độ cao
G iá tr ị A DC Độ cao
4.2.7 Khoảng cách giữa 2 cảm biến:
Về khoảng cách giữa 2 cảm biến, không đặt các cảm biến quá xa hoặc quá gần nhau
Việc lắp đặt cảm biến đường giao nhau cần được cân nhắc kỹ lưỡng, vì nếu đặt quá xa, có thể dẫn đến sai số trong việc nhận diện giao lộ khi xe vào ở góc không thuận lợi Ngược lại, nếu cảm biến được đặt quá gần, chúng có thể nhầm lẫn giữa đường line và đường giao nhau, gây ra sự cố trong quá trình điều khiển.
Hình 4.8 Lỗi bố trí cảm biến
Tính toán sơ bộ khoảng cách giữa 2 cảm biến để vùng hoạt động của chúng không trùng lên nhau
Để đảm bảo hiệu quả hoạt động, cần có ít nhất 2 cảm biến nằm trong cùng một đường và tối đa là 3 cảm biến Quan trọng là khoảng cách giữa các cảm biến không được chồng lấp nhau trong khu vực hoạt động của chúng.
Theo tài liệu [38] ,góc chiếu của led phát hồng ngoại là 16 0 và góc thu của led thu hồng ngoại là 30 0
Để đảm bảo rằng vùng hoạt động của hai cảm biến không chồng lấp lên nhau, điều kiện cần thiết là khoảng cách giữa chúng phải lớn hơn hoặc bằng 2 lần chiều cao nhân với tang của 30 độ Cụ thể, công thức tính khoảng cách được xác định là l ≥ 2.h.tan(30°), tương đương với 54 mm.
Để đảm bảo có ít nhất 2 sensor và tối đa 3 sensor nằm trong line, chiều dài phải nằm trong khoảng 10mm < l < 13mm Nhóm đã chọn L = 12,5mm để đảm bảo các sensor hoàn toàn nằm trong line và đủ khoảng cách để không ảnh hưởng lẫn nhau.
Phương án kiểm tra lại để xác định cảm biến có bị nhiễu hay không:
Dùng một con cảm biến, ta di chuyển con cảm biến này dần đến đường line Ghi lại các giá trị trả về ở các khoảng cách tương ứng
Sau khi đặt hai cảm biến cách nhau 12.5 mm, chúng ta sẽ di chuyển chúng gần đến đường line và ghi lại giá trị trả về tại các khoảng cách tương ứng.
Hình 4.10 Phương pháp kiểm tra nhiễu giữa hai cảm biến
Giá trị đọc của bộ 1 cảm biến và bộ 2 cảm biến tương tự nhau, cho thấy rằng ở khoảng cách 12.5 mm giữa hai cảm biến, giá trị đọc không bị nhiễu.
Giá trị analog từ các cảm biến có sự khác biệt ngay cả khi điều kiện giống nhau, do đó cần tiến hành hiệu chuẩn cảm biến bằng công thức: max min j0 min ij min,i max,i min,i y y y y (x x ) x x.
Trong bài viết này, xmax và xmin đại diện cho giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của cảm biến thứ i khi cảm biến được đặt hoàn toàn trên nền đen và nền trắng ymax và ymin là các giá trị tối ưu mà chúng ta mong muốn cảm biến trả về xij là giá trị thứ j của cảm biến thứ i, trong khi yjo là giá trị thứ j của cảm biến thứ i sau khi đã được hiệu chuẩn (calib).
Sử dụng bộ chuyển đổi ADC độ phân giải 1023/5V,xuất kết quả ra màn hình LCD và ghi nhận lại, ta có kết quả như sau:
Cảm biến x min x max Phương trình calib x 0 52 726 y 0 = 550+0.5935(x 0 -52) x 1 309 636 y 1 = 550+1.22(x 1 -309) x 2 64 812 y 2 = 550+0.53476(x 2 -64) x 3 56 620 y 3 = 550+0.70922.(x 3 -56) x 4 57 450 y 4 = 550+1,01781(x 4 -57) x 5 57 576 y 5 = 550+0,77071.(x 5 -57) x 6 59 713 y 6 = 550+0,61162(x 6 -59)
Tìm vị trí của tâm đường line dựa vào giải thuật xắp xỉ:
Để thực hiện phương pháp này, chúng ta sử dụng 7 cảm biến được bố trí theo hàng ngang Các giá trị đọc được từ các cảm biến sẽ được ghi lại, sau đó áp dụng phương pháp trung bình từ tài liệu để xác định vị trí của tâm các cảm biến so với đường line Từ đó, chúng ta có thể tính toán sai số một cách chính xác.
- Chiều cao test của cảm biến là 10 mm
Theo tài liệu [ ], khoảng cách giữa các cảm biến được chọn sao cho khi di chuyển cảm biến ra khỏi tâm đường line, giá trị đọc của cảm biến còn lại 50% Qua thực nghiệm, khoảng cách tối ưu giữa hai cảm biến là 12.5 mm.
Hình 4.11 Sơ đồ bố trí cảm biến
Theo [ ], các cảm biến x 0 , x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 tương ứng với các tọa độ -3, -2, -1, 0,
1, 2, 3, giá trị trả về của các cảm biến tương ứng là y 0 , y 1 , y 2 , y 3 , y 4 , y 5 , y 6 như hình vẽ sau:
Hình 4.12 Tọa độ tâm đường line
Công thức tính giá trị trung bình:
Bài viết này đề cập đến một thiết bị với 7 cảm biến được sắp xếp theo kiểu một hàng đơn, nằm ngang Chiều cao của các cảm biến so với mặt nền là 10 mm, trong khi khoảng cách giữa hai cảm biến là 12.5 mm.
Lựa chọn driver
Driver kết hợp với động cơ phải có đặc tính tuyến tính giữa áp đầu vào driver và vận tốc đầu ra của động cơ
Người lái xe cần cung cấp nguồn 12V DC với dòng điện 600mA cho động cơ đã được tính toán trong phần cơ khí, đồng thời phải đáp ứng tần số xung PWM từ vi điều khiển.
Kích thước nhỏ gọn, phù hợp lắp trên xe
Ta chọn driver điều khiển động cơ L298N có thông số cơ bản:
+Driver: L298N tích hợp hai mạch cầu H
+Điện áp điều khiển: +5 V ~ +12 V +Dòng tối đa cho mỗi cầu H là: 2A +Điện áp của tín hiệu điều khiển: +5 V ~ +7 V +Dòng của tín hiệu điều khiển: 0 ~ 36mA
4.3.1 Mô hình hóa hệ driver-động cơ Để đơn giản cho việc điều khiển, động cơ và driver đƣợc xem như là một khối Tiến hành kiểm tra mối quan hệ giữa tín hiệu vào và ra của khối này bằng việc cấp xung PWM và ghi lại giá trị vận tốc động cơ
Phương pháp thực hiện bao gồm việc sử dụng Arduino Uno với chế độ hiển thị monitor, kết hợp với mạch driver L298 để điều khiển động cơ GA25 V1 có gắn encoder với độ phân giải 374 xung/vòng thông qua PWM Động cơ được cấp nguồn 12V và điều chỉnh giá trị duty cycle từ 20% đến 100%, sau đó quan sát trên màn hình và ghi lại giá trị vận tốc tương ứng của động cơ.
Kết quả thể hiện trong hình bên dưới:
Bàng 4.3 Số liệu thử nghiệm L298 với động cơ 1:
Hình 4.4 Đồ thị giữa PWM(%) và RPM vận tốc quay của động cơ 1
Bảng 4.4 Số liệu thử nghiệm L298 với động cơ 2:
Đồ thị giữa tỷ lệ PWM (%) và tốc độ quay RPM của động cơ 2 cho thấy mối quan hệ giữa áp đầu vào Driver và vận tốc đầu ra của hai động cơ Để phân tích rõ hơn, ta sẽ tuyến tính hóa mối quan hệ này, với các phương trình thể hiện cụ thể cho động cơ bên trái và bên phải dựa trên giá trị duty cycle của tần số PWM.
+ Y 1 , Y 2 lần lượt là vận tốc đầu ra (vòng/phút) của động cơ trái, phải
+ X 1 , X 2 : lần lượt là giá trị duty cycle của PWM cấp vào 2 động cơ trái, phải
Ta thấy quan hệ giữa tốc độ và xung PWM gần như tuyến tính đối vs cả hai động cơ
4.3.2 Tìm hàm truyền động cơ:
Để xác định gần đúng hàm truyền của động cơ, bước đầu tiên là phân tích thời gian đáp ứng Quá trình này được thực hiện thông qua các bước cụ thể nhằm đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc xác định hàm truyền.
- Cấp cho động cơ một mức điện áp cố định, ở thí nghiệm này chọn mức điện áp là
- Ghi lại giá trị vận tốc của động cơ theo thời gian Thời gian lấy mẫu được chọn ở thí nghiệm này chọn là 0,05s
Kết quả của thí nghiệm được thể hiện qua hình dưới đây:
Hình 4.15 Đáp ứng của động cơ 1 theo thời gian
Hình 4.16 Đáp ứng của động cơ 2 theo thời gian
Dựa vào đồ thị ta thấy hệ thống có dạng bậc nhất W(s) Km
với Km (rpm/pwm) là hằng số độ lợi của động cơ và T(sec) là hằng số thời gian đáp ứng thể hiện qua:
Hình 4.17 Đồ thị đường cong đáp của hệ bậc nhất
Từ đó ta có được hàm truyền của hai động cơ:
Thiết kế bộ điều khiển PID cho khối driver và động cơ:
Hình 4.18 Sơ đồ khối hệ thống driver và động cơ Tiêu chí bộ điều khiển:
+ Settling time: Ts < 0.1s + Steady state error: ess = 5%
Sử dụng PID tuner trong matlab ta tìm đc các hệ số của bộ điều khiển PID như sau:
Mô phỏng matlab với các hệ số PID thỏa tiểu chí đề ra là:
Hình 4.19 Đáp ứng của động cơ 1 sau khi sử dụng bộ điều khiển pid Đáp ứng mô phỏng là:
Settling time: Ts =0.0908 Steady state error: ess =0 Overshoot =8.8%
Hình 4.20 Đáp ứng của động cơ 2 sau khi sử dụng bộ điều khiển pid Đáp ứng mô phỏng là:
+Settling time: Ts =0.0843 +Steady state error: ess =0 +Overshoot =6.58%
Nguồn cấp
Yêu cầu: Áp của pin phải lớn hơn hoặc bằng áp lớn nhất của thiết bị trong hệ thống (động cơ GA25 V1 -12V)
- Tính toán cường độ dòng điện cần cung cấp:
Bảng 4.5 Dòng điện tiêu thụ các linh kiện trong mạch Thiết bị Số lượng Dòng/1 đơn vị Tổng cộng Động cơ 2 2,29 A 4,58 A
Từ yêu cầu kĩ thuật và nguồn điện cần cung cấp, mắc nối tiếp 4 pin sạc 18650 Pananasonic 3,7V,3,7A
- Về điện áp tiêu thụ, dùng 2 mạch giảm áp DC LM2596 để tạo ra áp 12V cấp vào driver L298 để điều khiển động cơ
Nguồn 5V được sử dụng lấy từ Driver L298
Nguồn 3.3 V cấp cho encoder được sử dụng từ kit pic.
MÔ HÌNH HÓA
Mô hình động học robot
Để cải thiện khả năng bám line của xe, cần thiết lập mô hình động học của hệ thống Mô hình này bao gồm các điểm quan trọng như: Điểm P là điểm tham chiếu cho robot, Điểm A là trung điểm giữa hai bánh chủ động, và Điểm C là điểm tracking của robot Mô hình này được thể hiện rõ ràng trong tài liệu.
Hình 5.1 Mô hình động học của mobile robot
Chọn hệ trục tọa độ tuyệt đối là 𝑂𝑋0𝑌0 và hệ trục tương đối 𝑂𝑋𝐴𝑌𝐴 gắn với tọa độ tâm vận tốc tức thời I trên hệ trục 𝑋0𝑌0 : sin cos
Với D là khoảng cách từ tâm vận tốc tức thời đến tâm hai bánh xe
VL,R lần lượt là vận tốc của bánh trái và bánh phải của Mobile Platform
Ta có vận tốc của mobile robot:
Ta có phương trình động học của Mobile robot :
Với v là vận tốc dài, 𝜔 là vận tốc góc
Ta biểu diễn phương trình trên theo vận tốc của hai bánh xe
Với L là khoảng cách giữa hai bánh xe
Tại điểm C(𝑥𝐶, 𝑦𝐶) tọa độ trackingpoint, ta có: cos sin
Phương trình động học tại C:
Với a là khoảng cách từ tâm đường nối 2 bánh xe đến điểm tracking Tại điểm P(𝑥𝑃, 𝑦𝑃) – điểm mong muốn của điểm C trên đường line, ta có :
Ta tìm được phương trình động học cho sự sai lệch giữa vị trí tâm xe và vị trí của điểm mong muốn trên đường line:
Với 𝑒1, 𝑒2 và 𝑒3 là các sai số về vị trí tương ứng theo tọa độ x, y và góc di chuyển, chúng được xác định trên hệ trục tọa độ tương đối gắn với nền tảng di động của trọng tâm C, nhằm đạt được điểm mong muốn trên đường line.
Tiếp theo ta xác định các sai số để đưa vào bộ điều khiển:
Để xe bám theo đường line một cách chính xác, bước đầu tiên là xác định vị trí của xe so với line Mô hình xác định sai số trong việc mô phỏng sẽ giúp tối ưu hóa quá trình này.
Trong hệ tọa độ như hình 5.2.2, M là trung điểm giữa hai bánh xe và C là trung điểm của dãy sensor Sai số 𝑒1 được triệt tiêu, do đó không cần xem xét Mục tiêu của thuật toán điều khiển là làm cho điểm C bám sát điểm tham chiếu P Để đạt được điều này, cần xác định các sai số 𝑒2 và 𝑒3 Sai số 𝑒2 được đo từ dãy sensor, vì vậy chỉ cần tính toán sai số 𝑒3 Để tính sai số này, xe được di chuyển theo phương đã xác định một đoạn 𝑑𝑠 nhỏ, sao cho khi nối hai điểm R và R', ta có được phương tiếp tuyến với đường cong.
Khi đó ta có công thức xác định 𝑒3:
Tại vị trí đường line, chúng ta xác định giá trị góc giữa đường tâm xe và trục ngang Ox Dựa vào mối quan hệ giữa tọa độ tâm hai bánh xe, tọa độ tâm cảm biến và góc này, ta có thể thiết lập phương trình đường thẳng đi qua các cảm biến Phương trình này được sử dụng trong mô phỏng để xác định sai số 𝑒2.
Dựa theo phần trình bày trên, ta sẽ tìm được các giá trị sai số đưa vào bộ điều khiển vị trí
Hình 5.3 Sơ đồ khối hệ thống
Mô phỏng tìm khoảng cách d
Bảng 5.1 Thông số đầu vào mô phỏng tìm khoảng cách d Đại lượng Giá trị Đơn vị
Vận tốc lớn nhất 900 mm/s
Khoảng cách hai bánh xe 195 mm Đường kính bánh xe 65 mm
Thời gian di chuyển đoạn nhỏ tìm e2’ 0.002 s
Chiều dài cụm sensor 75 mm
Dựa trên các thông số đã cung cấp, khi khoảng cách d thay đổi, cần chọn bộ hệ số k tương ứng với từng giá trị của d để đảm bảo sai số tối đa là nhỏ nhất Kết quả mô phỏng được thể hiện trong hình ảnh.
Hình 5.4 Kết quả mô phỏng sai số max ứng với các giá trị khoảng cách
Kết quả mô phỏng cho thấy sai số tối đa nhỏ nhất xảy ra khi d nằm trong khoảng 50 đến 80 mm Sai số bắt đầu tăng khi giá trị d vượt qua khoảng này Vì vậy, nhóm đã quyết định chọn d = 51 mm để đảm bảo xe có thể di chuyển hết chiều dài đường line.
Hình 5.5 Kết quả bám line khoảng cách dược chọn là 51 mm
Mô phỏng sa bàn
Quy ước : đường vẽ màu xanh lá thể hiện vận tốc gốc bánh xe phải, đường màu đỏ thể hiện vận tốc gốc bánh xe trái
Khoảng cách từ tâm cảm biến C đến tâm hai bánh chủ động M được xác định là 51 mm Giá trị e2 phụ thuộc vào bộ số [k1 k2 k3] đã chọn Mô phỏng được thực hiện trên đoạn đường đua với các hệ số [k1 k2 k3] lần lượt là [1 600 0].
5.3.1 Kết quả bám line ở đoạn A-B-C-D:
Hình 5.6 Sa bàn di chuyển đoạn A-B-C-D
Hình 5.7 Đồ thị sai số trong quá trình di chuyển
Hình 5.8 Vận tốc quay hai bánh trên đoạn A-B-C-D
Hình 5.9 Vận tốc dài robot trên đoạn A-B-C-D
Trong đoạn A-B-C-D, sai số lớn nhất e2 xuất hiện tại khúc giao B do có sự chuyển hướng đột ngột, với sai số tại đây là 20 mm, nhỏ hơn sai số yêu cầu của đề bài Trong khi đó, sai số trên đoạn A-B và B-D tương đối ổn định (Hình 5.7) Quá trình chạy cho thấy tốc độ góc của 2 bánh xe không vượt quá giới hạn cho phép của động cơ.
5.3.2 Đoạn D-E-F-C a.Sa bàn di chuyển đoạn D-E-F-C b Sai số e2, e3
Hình 5.10 Mô phỏng bám line đoạn D-E-F-C và sai số e2 ,e3
Hình 5.11 Vận tốc 2 bánh xe trên đoạn D-E-F-C
Hình 5.12 Vận tốc dài robot trên đoạn D-E-F-C
Trong đoạn D-E-F-C, sai số lớn nhất e2 xuất hiện tại điểm G với giá trị 13 mm, nơi có sự chuyển hướng đột ngột từ đường cong sang đường thẳng, gây ra sai số lớn Trong khi đó, trên đoạn D-E-F và F-C, sai số tương đối ổn định.
5.3.3 Đoạn C-G-A a.Sa bàn di chuyển đoạn C-G-A b Sai số e2 e3
Hình 5.13 Mô phỏng bám line đoạn C-G-A và sai số e2 ,e3
Hình 5.14 Vận tốc hai bánh trên đoạn C-G-A
Hình 5.15 Vận tốc xe trên đoạn C-G-A
Các thông số mô phỏng liên quan đến chuyển động của cảm biến, bao gồm sai số e2, e3, vận tốc xe và số vòng quay của bánh xe trong quá trình di chuyển đoạn C-G-A, được trình bày chi tiết trong hình 5.13 đến 5.15.
Trong đoạn C-G-A, sai số lớn nhất e2 xảy ra tại điểm G với giá trị -17 mm, nơi có sự chuyển hướng đột ngột gây ra sai số lớn Trong khi đó, trên đoạn C-G và G-A, sai số tương đối ổn định.
5.3.3 Đoạn G-A-C-E a.Sa bàn di chuyển đoạn G-A-C-E b Sai số e2, e3
Hình 5.16 Mô phỏng bám line đoạn G-A-C-E và sai số e2 ,e3
Hình 5.17 Vận tốc hai bánh trên đoạn G-A-C-E
Hình 5.18 Vận tốc xe trên đoạn G-A-C-E
Các thông số mô phỏng liên quan đến chuyển động của cảm biến, bao gồm sai số e2, e3, vận tốc xe và số vòng quay của bánh xe trong đoạn G-A-C-E, được trình bày rõ ràng trong Hình 5.4.4.
Trong đoạn G-A-C-E, khúc cua 90 độ gây ra sai số e2 lớn tại vị trí này, với giá trị -23 mm Mặc dù vậy, sai số này vẫn nằm trong mức chấp nhận được trong quá trình vận hành.
Trong quá trình di chuyển, tốc độ của xe thường thay đổi, đặc biệt tại vị trí bẻ cua 90 độ, nơi mà tốc độ xe giảm đáng kể Điều này cần được lưu ý khi áp dụng thuật toán cho mô hình xe thực tế.
BỘ ĐIỀU KHIỂN
Lựa chọn vi điều khiển
Giải thuật điều khiển tập trung sử dụng một vi điều khiển để thực hiện tất cả các chức năng, bao gồm việc đọc và xử lý tín hiệu từ cảm biến, điều khiển hai động cơ thông qua driver và đọc giá trị từ encoder Vi điều khiển cần đáp ứng các yêu cầu cụ thể để phục vụ hiệu quả cho robot.
Có 7 kênh đọc giá trị analog, có 2 kênh điều khiển độ rộng xung PWM và có thể đọc tín hiệu từ encoder tới tần số cao
Nhóm quyết định chọn vi điều khiển Pic 18F4550, thỏa mãn tất cả các yêu cầu trên
Giải thuật điều khiển
6.2.1 Chương trình điều khiển chính:
Hình 6.2 Chương trình điều khiển chính
Hình 6.3 Chương trình con điều khiển
THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
Hình ảnh xe thực tế
Hình 7.1 Ảnh xe thực tế 1
Hình 7.2 Ảnh xe thực tế 2.
Kết quả thực nghiệm bám line
Hình 7.3 Ảnh xe bám line 1-ôm cua tại vị trí G
Hình 7.4 Ảnh xe bám line 2- tới vị trí B.
Nhận xét
Kết quả mô phỏng và thực tế của xe với vR = 0,9 m/s trên đường line được thể hiện qua các hình ảnh 7.3, 7.4 và 7.5 Cả ba hình đều cho thấy xe bám line tương tự: trên các đoạn thẳng (B→D, F→G, A→E), xe dao động hai bên đường line; trong khi đó, trên các đoạn cong (A→B, D→F, G→A), xe chỉ nằm một bên so với đường line Mặc dù sai số mô phỏng đáp ứng yêu cầu đề bài (trên đường thẳng và cong: emax = ±11mm; trên đoạn đổi hướng: emax = 250mm), nhưng sai số thực tế của xe lại không đạt yêu cầu về sai số trên các đoạn thẳng và cong Nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng sai số này bao gồm nhiều yếu tố khác nhau.
- Sai số lắp đặt ảnh hưởng độ đồng trục của hai động cơ
- Sai số tốc độ của hai động cơ.
Hình 7.5 Kết quả chạy mô phỏng.
- Sai số của hệ thống cảm biến cảm biến do sự khác biệt giữa môi trường thí nghiệm và thực nghiệm
Sai số trong hệ thống cảm biến có thể phát sinh do chiều cao lắp đặt và độ song song với trục động cơ Để khắc phục những sai số này, cần áp dụng các giải pháp thích hợp nhằm nâng cao độ chính xác của hệ thống.
- 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 nhằm đánh giá tác động của môi trường thực nghiệm đến giá trị đọc của hệ thống cảm biến, từ đó có thể áp dụng các biện pháp xử lý phù hợp.
