Lựa chọn bánh xe Tính tốn lựa chọn động Thiết kế thân xe, đồ gá Thiết kế mơ hình 3D Vẽ vẽ lắp, vẽ chi tiết Tính tốn dung sai chế tạo Hiệu chỉnh vẽ - kết cấu THIẾT KẾ ĐIỆN... viên tự chế tạo tải để đạt cố định thân robot Số lượng bánh xe robot (bao gồm bánh dẫn động bánh bị động) chọn tùy thuộc vào thết kế nhóm Trên robot trang bị hệ thống cảm biến để giúp robot
TỔNG QUAN
Kết cấu cơ khí
Kết cấu cơ khí của robot dò line bao gồm sơ đồ nguyên lý, loại bánh chủ động, bánh tự lựa và số lượng bánh xe được sử dụng.
- Loại 3 bánh với 2 bánh chủ động đặt sau:
Hình 1.1: Sơ đồ nguyên lý của loại 3 bánh với 2 bánh chủ động đặt sau
Pika Robot ở cuộc thi Roboxy 2015 [5
Bảng 1.1: Các thông số của Pika Robot
Dài × rộng × cao Vận tốc lớn nhất v max 2.7m/s Vận tốc lớn nhất 𝑣 𝑡𝑏 1.9 𝑚/𝑠 Khối lượng m bánh chủ động Kích thước bánh tự lựa
Cenkk, giải nhất tại The 3rd National Robot Contest (6/3/2009) [6]
Bảng 1.2: Các thông số của Cenkk
Dài × rộng × cao Vận tốc lớn nhất v max Vận tốc lớn nhất 𝑣 𝑡𝑏 1.6 𝑚/𝑠 Khối lượng m
Kích thước bánh chủ động 42 × 19𝑚𝑚 Kích thước bánh tự lựa 3/8′′
Kết cấu truyền động đơn giản
Cơ cấu lái vi sai cho phép xe di chuyển ở những bán kính cong rất nhỏ, thâm chí có thể quay tại chỗ
Xe dễ bị lật khi vào khúc cua hay khi tăng tốc với gia tốc lớn
Loại 3 bánh với 2 bánh chủ động đặt trước
Hình 1.4: Sơ đồ nguyên lý của loại 3 bánh với 2 bánh chủ động đặt sau
Bảng 1.3: Các thông số của Pinto
Vận tốc lớn nhất v max Vận t tốc trung bình 𝑣 𝑡𝑏 0.8 𝑚/𝑠 Khối lượng m
Kích thước bánh chủ động 60𝑚𝑚 Kích thước bánh tự lựa
Xe 3 bánh với bánh chủ động đặt sau mang lại nhiều ưu điểm, đặc biệt là khả năng ổn định vượt trội khi di chuyển qua các khúc cua.
Chiều dài xe thường lớn hơn so với loại có bánh chủ động đặt sau Không có lợi về mặt khí động học
Loại 3 bánh chủ động sử dụng bánh omni
Hình 1.6: Loại 3 bánh chủ động sử dụng bánh omni
Hình 1.7: Xe robot 3 bánh omni
Bảng 1.4: Các thông số của xe robot 3 bánh omni
Vận tốc lớn nhất v max Vận tốc trung bình 𝑣 𝑡𝑏 0.6 m/s
Kích thước bánh chủ động 100 𝑚𝑚 Kích thước bánh tự lựa
Kết cấu truyền động đơn giản
Có thể xoay tại chỗ
Có khả năng chuyển hướng nhanh mà không làm thay đổi hướng của xe
Nhược diểm: cần điều khiển đồng bộ 3 động cơ để tạo ra vận tốc và hướng phù hợp
Loại 4 bánh với 2 bánh chủ động đặt sau
Hình 1.8: Sơ đồ nguyên lý của loại 4 bánh với 2 bánh chủ động đặt sau
Bảng 1.5: Các thông số của Suckbot
Vận tốc lớn nhất v max 2.7m/s
Kích thước bánh chủ động 70𝑚𝑚 Kích thước bánh tự lựa
Ưu điểm: Có độ cứng vững cao hơn và khắc phục được sự mất cân bằng khi vào đoạn có bán kính cong so với mô hình ở hình 1.1
Nhược diểm: cần đảm bảo xe được đồng phẳng
Hình 1.10: Sơ đồ nguyên lý của loại 4 bánh chủ động
Fireball tại cuộc thi Bot Brawl
Bảng 1.6: Các thông số của Fireball
Vận tốc lớn nhất v max Vận tốc trung bình 𝑣 𝑡𝑏 1.5 m/s
Kích thước bánh chủ động Kích thước bánh tự lựa
Kết cấu truyền động đơn giản
Có độ cứng vững cao hơn
Nhược diểm: điều khiển đồng bộ 4 động cơ phức tạp, khó đảm bảo tồn tại duy nhất 1 tậm vận tốc tức thời nên gây ra hiện tượng trượt
Loại 4 bánh sử dụng cơ cấu lái skid drive
Hình 1.12: Sơ đồ nguyên lý của loại 4 bánh sử dụng cơ cấu lái skid drive
CartixX04 tại cuộc thi All Japan Micromouse
Bảng 1.7: Các thông số của CratixX04
Vận tốc lớn nhất v max 4 𝑚/𝑠
Kích thước bánh chủ động Kích thước bánh tự lựa
Ưu điểm: Ngoài các ưu điểm của mô hình 1.1 còn tăng được khả năng bám đường giúp việc dò line được chính xác hơn
Nhược diểm: cơ cấu truyền động phức tạp
Các loại bánh xe thường được sử dụng làm bánh xe chủ động cho xe dò line bao gồm
Bánh lốp cao su trơn: ma sát với mặt đường nhỏ, do đó có khả năng bị trượt trên đường
Bánh lốp cao su có rãnh: tăng ma sát so với bánh lốp cao su trơn, cho khả năng bám đường tốt hơn
Bánh có gai được thiết kế đặc biệt cho xe hoạt động trên các bề mặt không bằng phẳng, như sỏi và đá Nhờ vào cấu trúc này, bánh có gai giúp cải thiện độ bám và ổn định cho xe, ngay cả khi các điểm tiếp xúc liên tục thay đổi.
Bánh xích được thiết kế để di chuyển trên các địa hình không bằng phẳng và gồ ghề, yêu cầu moment lớn hơn so với các loại bánh khác do khối lượng xích lớn Với khả năng bám đường tốt nhờ vào ma sát lớn, bánh xích mang lại hiệu suất vượt trội trong các điều kiện khắc nghiệt.
Bánh omni, với cấu trúc 3 chủ động, cho phép xe chuyển hướng nhanh mà không làm thay đổi hướng di chuyển Mặc dù có giá thành cao hơn so với bánh lốp cùng đường kính, nhưng bánh omni mang lại hiệu suất vượt trội trong việc điều khiển.
Hình 1.14: Bánh lốp trơn Hình 1.15: Bánh lốp có rãnh
Hình 1.16: Bánh xe có gai
Hình 1.17: Bánh xích Hình 1.18: Bánh omni
Hầu hết các xe dò line được đề cập trong mục 1.1.1 sử dụng bánh bi cầu (bánh mắt trâu) làm bánh tự lựa chọn Thiết kế nhỏ gọn của bánh bi cầu rất phù hợp với mô hình xe dò line trong các cuộc đua.
Ngoài ra bánh caster cũng được sử dụng
Hình 1.19: Bánh bi cầu Hình 1.20: Bánh caster
Cảm biến
1 - Phương pháp sử dụng camera Hình ảnh đường đua được lấy từ camera, thông qua xử lí và đưa ra tín hiệu điều khiển
Hình 1.23: RPI cam Ưu điểm: Độ chính xác cao, ít bị nhiễu
Nhược điểm: Yêu cầu xử lí nhiều, do đó đòi hỏi tốc độ xử lí phải nhanh, nếu không sẽ làm giảm tốc độ của xe
Cảm biến quang là phương pháp phổ biến trong hầu hết các loại xe đua hiện nay, với các loại cảm biến như quang điện trở và photo-transistor kết hợp với LED Hai loại cảm biến này hoạt động dựa trên nguyên lý tương tự nhau Để đảm bảo hiệu quả, hai LED phát và thu cần được bố trí sao cho khoảng cách với mặt đường cho phép vùng hoạt động của chúng giao thoa mà không trùng lặp với vùng giao thoa của các bộ cảm biến lân cận.
Hình 1.24 Nguyên lý của cảm biến quang
Vùng giao thoa giữa cực phát và cực thu là nơi quan trọng trong các loại cảm biến quang Tín hiệu tương tự từ cảm biến 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 dò line so với tâm đường line.
Phương pháp đầu tiên để xác định trạng thái đóng/ngắt của các cảm biến là sử dụng bộ so sánh, từ đó suy ra vị trí xe dựa trên bảng trạng thái đã được định sẵn Sai số trong việc dò line phụ thuộc vào thông số và khoảng cách giữa các cảm biến Đặc điểm nổi bật của phương pháp này là tốc độ xử lý nhanh, chủ yếu phụ thuộc vào mức ngưỡng so sánh của các cảm biến.
Phương pháp thứ hai để xác định vị trí của xe so với tâm đường line sử dụng tín hiệu từ các cảm biến với ba giải thuật xấp xỉ: xấp xỉ theo bậc 2, tuyến tính và theo trọng số Mặc dù phương pháp này có thời gian xử lý lâu hơn do phụ thuộc vào thời gian đọc ADC của tất cả các cảm biến vi điều khiển, nhưng nó mang lại độ phân giải cao hơn đáng kể so với phương pháp đầu tiên.
Hình 1.26: Giải thuật xử lí tín hiệu bằng phương pháp so sánh a) Xấp xỉ bậc 2; (b) Xấp xỉ theo trọng số
Hình 1.27: Giải thuật xử lý tín hiệu cảm biến bằng phương pháp xấp xỉ
Bộ điều khiển
1 Về cấu trúc điều khiển thì có bộ điều khiển tập trung và bộ điều khiển phân cấp
Hình 1.21 Cấu trúc điều khiển tập trung
Line nằm lệch bên phải
Line nằm lệch bên trái
Tín hiệu mức thấp tại vị trí không có line Tín hiệu mức cao tại vị trí có line
3 Đối với dạng tập trung, một MCU điều khiển cả hệ xe dò line Ưu điểm là dễ viết coce và thiết kế điện, Tuy nhiên một MCU phải đảm nhiệm nhiều nhiệm vụ, nếu tốc độ MCU không đủ nhanh sẽ làm giảm thời gian lấy mẫu hệ thống
Hình 1.22 Cấu trúc điều khiển phân cấp
5 Đối với dạng phân cấp, cần dùng 02-03 vi điều khiển Với dạng này, ưu điểm là thực thi song song các tác vụ và có thể giảm thời gian lấy mẫu của hệ thống Tuy nhiên cần cần động bộ và giao tiếp tốt giữa các MCU
6 Giải thuật điều khiển có hai phương án:
7 - Phương án 1: Bộ điều khiển PD kết hợp ghi nhớ đường đi
8 - Phương án 2: Bộ điều khiển tracking
9 Phương án 1 giúp robot cải thiện được khả năng bám đường Nhưng giải thuật tự học phức tạp và cần dùng thêm cảm biến accelometer và gyrometer để bộ điều khiển nhớ được trạng thái, thông số gia tốc và góc của robot trong toàn bộ quãng đường
10 Phương án 2 là sử dụng một bộ điều khiển thông dụng trong các nghiên cứu dùng dể mobile robot có khả năng theo quỹ đạo cho trước Lý thuyết và thực nghiệm đã chứng minh bộ điều khiển có năng di chuyển robot tới các tọa độ cho trước với vận tốc mong muốn
PHƯƠNG ÁN THIẾT KẾ
Kết cấu cơ khí
- Loại xe 3 bánh với 2 bánh chủ động đặt sau (hình 1.1) được chọn vì có cơ cấu truyền động đơn giản, dễ đồng phẳng
Bánh xe chủ động được lựa chọn cho xe dò line hoạt động trên bề mặt phẳng, không có sỏi đá, với thiết kế bánh lốp cao su có rãnh (hình 1.11) nhằm đảm bảo hiệu suất di chuyển tốt nhất.
Bánh tự lựa là một loại bánh xe linh hoạt, thường được sử dụng với hai loại chính: bánh mắt trâu và bánh caster Trong đó, bánh mắt trâu được ưa chuộng hơn nhờ kích thước nhỏ gọn, phù hợp với yêu cầu kích thước tối đa cho xe là 300 × 220 × 300 mm.
Xe sẽ có thiết kế 2 tầng để tối ưu hóa không gian cho các bộ phận như hộp pin và mạch điện Bằng cách tập trung tải trọng vào giữa 2 bánh xe và hạ thấp trọng tâm, xe sẽ đạt được sự ổn định tốt hơn.
Cảm biến
Dựa trên yêu cầu về sai số bám line tối đa của robot (±15 mm) và khả năng xử lý các đoạn đường gấp khúc, chúng tôi sẽ xem xét các phương án phù hợp về loại cảm biến và thuật toán xử lý.
2.2.1 Về loại cảm biến: Để thỏa mãn yêu cầu về việc đáp ứng được với các đường gãy khúc đột ngột của sa bàn, phương án cảm biến phải có độ nhạy thích hợp Dựa trên đặc tính 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 mang lại độ nhạy cao hơn cho đường line có độ tương phản cao, tuy nhiên cần phải che chắn để giảm thiểu nhiễu Trong trường hợp đường đua có độ tương phản thấp giữa màu line và màu nền, việc sử dụng LED thường sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn.
2.2.2 Về giải thuật xử lí tín hiệu:
Với sai số yêu cầu ±15mm như đầu bài, các phương pháp có độ phân cao nên được lựa chọn
Có hai giải thuật xử lý được đề xuất:
Phương pháp so sánh xác định vị trí của robot so với đường line thông qua các trường hợp đã được quy định trước Số lượng trường hợp này phụ thuộc vào số lượng cảm biến 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 sensor và độ cao 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 độ phân giải của phương pháp này cao hơn so với phương pháp so sánh, giúp cải thiện sai số của hệ thống cảm biến, nhưng thời gian đáp ứng lại lâu hơn Điều này là do vi điều khiển cần thực hiện chuyển đổi ADC cho tất cả các cảm biến.
Tóm lại, để xác định vị trí của robot so với đường line, cần chọn bộ LED hồng ngoại và phototransistor, đồng thời áp dụng giải thuật xấp xỉ trọng số.
Bộ điều khiển
Nhóm đã chọn cấu trúc bộ điều khiển tập trung để tiết kiệm chi phí, nhưng cần chú ý đến việc tính toán chính xác thời gian đáp ứng và các hệ số liên quan khi viết mã và mô phỏng.
Nhóm đã quyết định sử dụng bộ điều khiển tracking cho giải thuật điều khiển, vì đây là phương án đã chứng minh tính hiệu quả trong thực tế và có phần cứng đơn giản hơn so với bộ điều khiển PD kết hợp ghi nhớ đường đi.
THIẾT KẾ CƠ KHÍ
Chọn bánh xe
Bánh xe lốp cao su có rãnh, sử dụng nối trục lục giác được lựa chọn
Chất liệu: Khung nhựa, lốp cao su
Hình 3.1 Bánh xe chủ động Hình 3.2: Nối trục lục giác
Với yêu câu đặt ra là phải hạ thấp trọng tâm xe để tăng sự ổn định, bánh bi cầu CY-16B được lựa chọn
Đường kính bi cầu: 15.875 mm
Tính toán chọn động cơ
Định luật II Newton: F ms = ( M
Hình 3.4: Các lực tác dụng lên bánh xe
Điều kiện để bánh không trượt: τ ≤ mR 2
Nguồn mỗi động cơ cần cung cấp: P = τω
Các thông số ban đầu:
Bảng 3.1 Các thông số ban đầu v max
Khối lượng xe ước tính
Hệ số ma sát trượt 𝜇
Chọn hệ số an toàn: 1.5
Thông số cần thiết của mỗi động cơ tính toán được:
Bảng 3.2: Thông số cần thiết của mỗi động cơ ω max Moment cần thiết Moment tối đa để xe không trượt Công suất mỗi motor
Theo các thông số như trong bảng 3.2, chọn motor GA25 V1
Bảng 3.3: Thông số của động cơ GA25 V1 Điện áp
Tốc độ khi có tải Moment Công suất Đường kính trục động cơ
60 0,04 = 1.19 m/s (Thỏa mãn vận tốc đã chọn)
Tính toán sơ bộ kích thước xe
3.3.1 Khoảng cách giữa 2 bánh chủ động
Khoảng cách giữa hai bánh chủ động 𝑏 được xác định dựa trên kết cấu xe, bao gồm chiều dài động cơ 𝐿 61𝑚𝑚, bề dày bánh xe 𝑏 = 35𝑚𝑚 và các yếu tố khác trong quá trình thiết kế.
3.3.2 Chiều cao trọng tâm xe
Khi xe chuyển hướng, lực ly tâm tạo ra một moment tại trọng tâm xe Nếu moment này lớn hơn moment do trọng lực tác động lên xe, thì có khả năng xe sẽ bị lật.
Hình 3.6: Mô hình toán khi xe chuyển hướng
𝐶: tâm quay khi xe lật
ℎ: chiều cao trọng tâm xe Để tránh lật, moment sinh ra do trọng tâm quanh tâm C phải lớn hơn moennt của lực li tâm:
Bán kính cong của đường đua 𝑅 = 0.5 𝑚
Vận tốc dài tối đa 𝑣 = 1 𝑚/𝑠
3.3.3 Khoảng cách giữa trọng tâm xe và tâm 2 bánh chủ động
Khi xe thay đổi tốc độ với gia tốc lớn, lực quán tính có thể gây ra hiện tượng lật xe Cụ thể, khi xe giảm tốc, xe có thể lật về phía trước, trong khi khi tăng tốc, xe có thể lật về phía sau.
Hình 3.7 Mô hình toán khi xe tăng tốc
𝐹 𝑞𝑡 : Lực quán tính của xe
ℎ: chiều cao trọng tâm xe ở mục 3.3.2 Để tránh lật, momen do trọng lượng sinh ra ở tâm quay X phải lớn hơn momen do lực quán tính sinh ra
Để ngăn chặn hiện tượng lật xe khi giảm tốc, momen do trọng lượng tác động tại tâm quay Y cần phải lớn hơn momen do lực quán tính sinh ra.
Nhân them hệ số an toàn 𝛼 = 2 vào chỉ số 0.1 để bù trừ cho các sai số trong quá trình chế tạo và lắp đặt
Từ đó, điều kiện để xe không lật khi thay đổi tốc độ là {
Thiết kế đồ gá động cơ
3.4.1 Thiết kế đồ gá động cơ
(Bản vẽ đồ gá động cơ đính kèm)
Theo bảng 20-1[2], chọn cấp chính xác gia công cho lỗ lắp mặt bích động cơ là IT12
Mối ghép giữa đồ gá và mặt bích động cơ là một mối ghép cố định, với khối lượng động cơ nhỏ và được cố định bằng vít Do đó, kiểu lắp trung gian 𝜙7𝐽 𝑆 12 được lựa chọn để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả trong quá trình lắp đặt.
3.4.2 Tính toán dung sai đồng trục của 2 động cơ
Chọn dung sai độ đồng trục 2 động cơ là 𝑒 𝑥 ≤ 0.1𝑚𝑚 𝑒 𝑦 < 0.1𝑚𝑚
Chọn giải chuỗi kích thước theo phương pháp xác suất
3.4.2.1 Dung sai theo phương ngang
Hình 3.9: Dung sai theo phương ngang
Khâu 𝐴 1 𝐴 2 là khâu giảm 𝐴 3 là khâu tăng
Dựa vào bảng 3.2[1] 𝑎 𝑚 = 40.74 ≈ 40 ta chọn cấp chính xác IT9 cho 𝐴 1 , 𝐴 2
Khâu để tính lại 𝐴 𝑘 = 𝐴 3 = 15 là khâu tăng:
3.4.2.2 Dung sai theo phương dọc
Hình 3.10: Dung sai theo phương dọc
Khâu 𝐴 1 là khâu giảm 𝐴 2 là khâu tăng
Kích thước danh nghĩa các khâu: 𝐴 1 = 25𝑚𝑚, 𝐴 2 = 25𝑚𝑚, 𝐴 ∑ = 0 +0.1
Dựa vào bảng 3.2[1] 𝑎 𝑚 = 42.16 ≈ 40 chọn cấp chính xác IT9 cho khâu 𝐴 1
Khâu để tính lại 𝐴 𝑘 = 𝐴 2 = 25 là khâu tăng:
3.4.2.3 Dung sai lỗ định vị đồ gá
Hình 3.11: Dung sai lỗ định vị đồ gá
Khâu 𝐴 1 là khâu giảm 𝐴 2 là khâu tăng
Kích thước danh ngĩa các khâu: 𝐴 1 = 7.5𝑚𝑚, 𝐴 2 = 52.5𝑚𝑚, 𝐴 ∑ = 45 +0.036
Dựa vào bảng 3.2[1] 𝑎 𝑚 = 14.62 ≈ 16 ta chọn cấp chính xác IT7 cho 𝐴 1
Khâu để tính lại 𝐴 𝑘 = 𝐴 2 = 22 là khâu tăng:
Kết cấu xe - Mô phỏng kiểm bền các chi tiết nguy hiểm
Xe có kết cấu 2 tầng
Tầng 1: đặt hộp pin, tải, đồ gá động cơ, hộp đựng cảm biến
Tầng 2: đặt mạch điện chính
2 tầng được lắp với nhau bởi các trụ đồng và mối ghép vít
Mạch điện Tải chính Đồ gá động cơ
Hộp cảm biến Bánh mắt trâu
2 chi tiết nguy hiểm được chọn để kiểm bền:
TC1 – Đế xe: chi tiết đặt tất cả các tải trọng của xe
TC4 – Đồ gá động cơ
3.5.1 Kiểm nghiệm chi tiết TC1 – Đế xe
Khối lượng của các chi tiết đặt trên TC1 (đo bằng solidworks) được cho trong bảng 1.3
(mainboard và cảm biến được gán cho vật liệu là đồng (copper), động cơ được gán cho vật liệu là gang (gray cast iron))
Bảng 3.4 Khối lượng các chi tiết tác dụng lực lên TC1
Các chi tiết tác dụng lực lên TC1 Khối lượng (g)
Trụ đồng (lắp giữa tầng 1 và 2) 5.7
Lực do mái, trụ đồng và mainboard Lực do cảm biến và hộp cảm biến
Lực do pin và hộp pin
Lực do tải và đế tải Momen do cảm biến và hộp cảm biến
Hình 3.13: Đặt lực và momen vào chi tiết TC1 để kiểm nghiệm ứng suất và biến dạng
Hình 3.14: Kết quả mô phỏng ứng suất của TC1
Hình 3.15: Kết quả mô phỏng biến dạng của TC1
Từ kết quả mô phỏng cho thấy:
Phân bố ứng suất rất tốt
Ứng suất lớn nhất trên TC1 là 2.331 × 10 6 chỉ bằng 5.18% giới hạn chảy của vật liệu
Giá trị biến dạng lớn nhất là 0.13𝑚𝑚, ở vị trí đặt hộp pin
Ở vị trí đặt đồ gá động cơ, biến dạng có giá trị khoảng 0.001𝑚𝑚 nên vẫn thỏa độ lệch trục động cơ đặt ra (0.1𝑚𝑚)
Tại vị trí lắp đặt cảm biến, có biến dạng khoảng 0.001 mm, dẫn đến chuyển vị của tâm cảm biến là 0.003 mm Khoảng cách giữa cảm biến và mặt đất được tính là 3.997 mm, với sai số 0.075% so với giá trị ban đầu là 4 mm.
Tâm 2 bánh chủ động Cảm biến
Hình 3.16: Chuyển vị của tâm cảm biến
3.5.2 Kiểm nghiệm chi tiết TC4 – Gá động cơ
T Động cơ Đồ gá động cơ Bánh xe
Hình 3.17: Các lực tác dụng lên TC4
Các lực tác dụng lên TC4 bao gồm:
Trọng lượng của động cơ 𝑚
Momen xoắn của trục động cơ 𝑇
Phản lưc tác dụng lên bánh xe 𝑀, xem khối lượng xe chia đều trên 2 bánh xe
Hình 3.18: Kết quả mô phỏng trên Soidworks
Từ kết quả mô phỏng cho thấy:
Phân bố ứng suất rất tôt2
Ứng suất lớn nhất là 5.993 × 10 6 , bằng 16.69% giới hạn chảy của vật liệu
Ở vị trí lắp trục động cơ, biến dạng có giá trị lớn nhất là 0.009𝑚𝑚 thỏa mãn độ lệch trục đặt ra(0.1𝑚𝑚)
3.5.3 So sánh trọng tâm xe khi đặt và không đặt tải
Hình 3.19: Trọng tâm xe khi đặt và không đặt tải
Hình 3.19 minh họa kết quả đo trọng tâm xe khi có và không có tải bằng phần mềm SolidWorks Kết quả cho thấy sự sai biệt không đáng kể, với trọng tâm luôn nằm giữa bánh chủ động và bánh bị động.
36.51= 1.67 > 0.2 nên xe không bị lật khi thay đổi tốc độ dù có đặt hay không đặt tải
3.5.4 Nhận xét kết quả mô phỏng
Độ bền và biến dạng của các chi tiết nguy hiểm trong kết cấu dều đạt yêu cầu đặt ra
Kết cấu đơn giản, gọn, dẽ dàng chế tạo va lắp ráp
Các kích thước phù hợp với giới hạn đặt ra ở mục 3.3 nên xe sẽ ổn định khi chạy
→ Từ đó, nhóm chọn sử dụng kết cấu này
CẢM BIẾN
Cảm biến
Mắt phát phát ra ánh sáng hồng ngoại, trong khi mắt thu bình thường có nội trở lớn, khoảng vài trăm kΩ, lớn hơn R1 nhiều, dẫn đến 𝑉𝑜𝑢𝑡 xấp xỉ 𝑉𝑐𝑐 Khi tia sáng được phản xạ từ nền trắng, nội trở của mắt thu sẽ thay đổi theo một công thức nhất định.
𝑅 2 +𝑅 𝑐 × 𝑉 𝐶𝐶 , trong đó 𝑅 𝐶 là nội trở mắt thu
- 𝑉 𝐹 là điện áp giữa A và K, 𝑉 𝐹 = 1.25𝑉
- Điệm trở R1 được tính theo công thức
Hình 4.1 Sơ đồ nguyên lý cảm biến đơn
Hỡnh 4.2 Đồ thị quan hệ IF và IơC
Dựa vào đồ thị hình 4.7 suy ra 𝐼 𝐶 = 0.7𝑚𝐴
Từ 𝐼 𝐶 = 1.1𝑚𝐴, 𝐼 𝐹 = 11.4𝑚𝐴 và đồ thị hình 4.8 suy ra 𝑉 𝐶𝐸 = 1𝑉
4.1.4 Chọn khoảng cách giữa cảm biến và sàn β h α
Góc chiếu của led phát 𝛼 = 16 0
Góc chiếu của led thu 𝛽 = 30 0
Hình 4.3 Đồ thị quan hệ V CE và I C
Khoảng cách giữa mắt phát và mắt thu 𝑑 𝑒𝑐 = 3,8𝑚𝑚
Do đó khoảng cách tối thiểu tử cảm biến tới mặt đường để xuất hiện giao thoa là:
Chúng tôi tiến hành đo thực nghiệm bằng cách đặt cảm biến tịnh tiến vuông góc từ vị trí thấp đến cao, ghi lại giá trị ADC mà vi điều khiển nhận được tại mỗi vị trí Kết quả thu được là đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC.
Hình 4.4 Sự thay đổi giá trị ADC trong khoảng 0-15mm
Theo đồ thị hình 1.6, tại vị trí ℎ = 4𝑚𝑚, giá trị ADC đạt mức thấp nhất, cho thấy ánh sáng phản xạ nhiều nhất Do đó, ℎ = 4𝑚𝑚 được xác định là chiều cao tối ưu cho cảm biến.
4.1.5 Xác định khoảng cách phù hợp giữa hai cảm biến
Sau khi lựa chọn chiều cao tối ưu cho cảm biến, việc xác định khoảng cách giữa các cảm biến gần nhau trên mạch là rất quan trọng để đảm bảo chúng hoạt động độc lập và hiệu quả Phạm vi hoạt động của các cảm biến không được giao thoa hay chồng chéo, vì điều này có thể dẫn đến sai số trong quá trình hoạt động.
Với chiều cao ℎ = 4𝑚𝑚, ta tính được bán kính hoạt động của led phát và led thu
𝑅 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 = (ℎ + 0.7) × 𝑡𝑎𝑛30 0 = 4.7 × 𝑡𝑎𝑛30 0 = 2.7135 (𝑚) Giả sử ta đặt hai cảm biến sát nhau sao cho vùng hoạt động của chúng vừa chạm nhau như hình
Suy ra khoảng cách giữa 2 cảm biến 𝑑 = 𝑙 1 + 𝑎
Do đó để hai cảm biến liên tiếp không bị ảnh hưởng lên nhau thì khoảng cách d phải thỏa mãn điều kiện
4.1.6 Xác định sự ảnh hưởng của đường line đến khoảng cách giữa hai cảm biến
Cách tiến hành thực nghiệm:
Khoảng cách cố định giữa cảm biến và mặt sàn được đặt là ℎ = 4mm Để thay đổi vị trí, cần điều chỉnh khoảng cách giữa hình chiếu tâm cảm biến xuống mặt sàn và tâm line, di chuyển từ tâm line ra vị trí cách tâm line 20mm theo hai bước.
Bước đầu tiên là sử dụng một cảm biến đơn để di chuyển từ vị trí trung tâm ra xa 20mm, sau đó tiến hành vẽ lại đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC.
Bước 2: Đầu tiên, cố định một cảm biến tại tâm của line, sau đó đặt một cảm biến khác gần cảm biến cố định Tiếp theo, di chuyển cảm biến thứ hai ra xa cho đến khi cách tâm line 20mm Cuối cùng, vẽ lại đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa khoảng cách và giá trị ADC của cảm biến thứ hai.
Ta được đồ thị như hình vẽ
Hình 4.5 Đồ thị quan ảnh hưởng line đến khoảng cách hai cảm biến
Theo đồ thị, trong khoảng 14 ÷ 18mm, hai đường gần như trùng nhau, cho thấy rằng sự hiện diện hay vắng mặt của cảm biến bên cạnh không ảnh hưởng đến kết quả trong khoảng này.
NHÓM 2 35 thì giá trị ADC vẫn không đổi, chứng tỏ cảm biến không bị ảnh hưởng đến nhau Ta chọn khoảng cách giữa hai cảm biến liên tiếp là 𝑑 = 16 𝑚𝑚
- Do sử dụng giải thuật xấp xỉ trọng số nên chọn ta đặt dãy cảm biến cách đều nhau
Giá trị analog từ mỗi cảm biến gửi đến vi điều khiển có sự khác biệt do điều kiện làm việc không hoàn toàn giống nhau và sai số trong quá trình lắp đặt cảm biến Vì vậy, việc hiệu chuẩn (calib) là cần thiết để đảm bảo độ chính xác của dữ liệu thu thập được.
Phương trình calib có dạng
Công thức điều chỉnh giá trị cảm biến được thể hiện qua biểu thức: \( y_{j0} = \frac{x_{max,i} - x_{min,i}}{(x_{j,i} - x_{min,i})} \) Trong đó, \( x_{max,i} \) và \( x_{min,i} \) đại diện cho giá trị lớn nhất và nhỏ nhất đọc được từ cảm biến thứ i, còn \( y_{max} \) và \( y_{min} \) là các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất mong muốn cho tất cả cảm biến Giá trị \( x_{j,i} \) là giá trị đọc được lần thứ j của cảm biến thứ i, và \( y_{j0} \) là giá trị sau khi điều chỉnh.
Từ giá trị thực nghiệm ta thu được công thức calib cho từng cảm biến
𝑥 6 284 3570 𝑦 𝑗0 = 100 + 1.03469(𝑥 𝑗,6 − 284) Kiểm tra công thức calib
- Cố định cảm biến cách mặt sàn 4mm, sau đó đọc giá trị cảm biến ở 3 vị trí: nền trắng, nền đen
- Ta được kết quả như hình
Hình 4.6 Giá trị cảm biến trước khi calib
Hình 4.7 Giá trị cảm biến sau khi calib
4.1.8 Xác định vị trí tâm đường line và sai số
Gán vị trí các cảm biến x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7 ứng với các tọa độ -3,-2,-1,0,1,2,3 Giá trị trả về của các cảm biến tương ứng là y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7 như hình
Tọa độ tâm đường line được xấp xỉ theo phương pháp xấp xỉ trọng số, được tính theo công thức:
∑ 𝑛 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝑑(𝑚𝑚) Tiến hành đo thực nghiệm ta được kết quả sau
Hình 4.8 Đồ thị quan hệ giữa giá trị thực và giá trị đo từ cảm biến
Nội suy hàm bậc nhất ta được phương trình: y=1.2871x-1.8938
Hình 4.9 Đồ thị quan hệ giữa sai số và vị trí thực tâm line
Sai số giữa vị trí thực và vị trí đo được từ cảm biến lớn nhất là 11.2mm
Chúng tôi nhận thấy rằng sai số vẫn còn khá lớn Để cải thiện độ chính xác, chúng tôi sẽ thực hiện việc hiệu chuẩn thêm một lần nữa bằng cách thêm hàm truyền vào giá trị đo được Cụ thể, trong phần mã code của cảm biến, nếu giá trị đọc được là 𝑒 2, chúng tôi sẽ điều chỉnh lại giá trị này.
Tiến hành đo thực tế sau khi sửa code ta được kết quả sau
Hình 4.10 Đồ thị quan hệ giữa giá trị thực và giá trị đo từ cảm biến sau khi calib lại
Hàm truyền cảm biến sau khi calib lại là 𝑦 = 1.0622𝑥 − 3.6419
Hình 4.11 Đồ thị quan hệ giữa sai số và giá trị thực tâm line sau khi calib lại
Sai số lớn nhất sau khi calib lại là 6.5mm có thể chấp nhận được
THIẾT KẾ ĐIỆN
Sơ đồ điện
Công suất nguồn
Bảng 5.1 Tính toán năng lượng cho các thiết bị
Thiết bị Số lượng Dòng Điện áp Tổng cộng Động cơ 2 600mA 12V 1200mA – 12V
Vậy nguồn điện cần cung cấp có công suất tối thiểu là: 𝑃 = 1.2 × 12 + 0.172 × 5 + 0.0511 × 3.3 = 15.4𝑊
Chọn 4 pin sạc 18650 3.7V 2500mAh 5A ( sạc đầy là 4.2V), sử dụng khay nối tiếp 4 pin ta được điện áp 14.8V Khi đó công suất nguồn tối đa 74W, đủ cung cấp cho hệ thống
Mạch nguồn
Mạch nguồn đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nguồn điện ổn định 12V và 5V cho hệ thống, đảm bảo dòng điện đủ theo yêu cầu Mạch ổn áp có chức năng tạo ra điện áp thấp hơn so với điện áp đầu vào và duy trì mức điện áp này ngay cả khi điện áp đầu vào có sự biến động.
Nhóm đã sử dụng hai module mạch giảm áp DC LM2596 có sẵn trên thị trường để chuyển đổi điện áp từ nguồn cấp thành 12V và 5V ổn định Điện áp được điều chỉnh dễ dàng thông qua biến trở.
Hình 5.2 Module LM2596 Thông số kỹ thuật:
- Điện áp đầu vào: 3 – 40V DC
- Điện áp đầu ra: điềuu chỉnh được trong khoảng 1,5 – 35V DC
- Dòng đáp ứng tối đa: 3A
Bảng 5.2 Thông số về mức ổn áp của LM2596
Mức ổn áp Điên áp ngõ vào Điện áp ngõ ra Hiệu suất
- Đối với nguồn 3.3V, dùng IC ổn áp LM1117 để hạ áp từ 5V xuống 3.3V để cấp nguồn cho cảm biến và encoder
Thiết kế mạch cảm biến
Hình 5.4 Sơ đồ nguyên lý mạch cảm biến
Hình 5.5 Bảng vẽ mạch in của mạch cảm biến
Hình 5.6 Mô hình 3D mạch cảm biến
Thiết kế mạch tổng
Hình 5.7 Sơ đồ nguyên lý mạch tổng
Hình 5.8 Bảng vẽ mạch in của mạch tổng
Hình 5.9 Mô hình 3D của mạch tổng
BỘ ĐIỀU KHIỂN
Bộ điều khiển PID cho động cơ
6.1.1 Khảo sát sự tuyến tính giữa thông số duty cycle của xung PWM với vận tốc động cơ khi dùng driver TB6612
Hai đồ thị dưới đây thể hiện mối quan hệ giữa tỷ lệ chu kỳ làm việc (duty cycle %) của xung PWM và vận tốc động cơ (vòng/phút) khi chạy không tải cho hai loại động cơ Để xác định độ tuyến tính giữa hai thông số này, chúng tôi đã sử dụng công cụ Curve Fitting Tool trong Matlab.
Hình 6.1 Mối quan hệ giữa dutycycle và xung pwm của động cơ 1
Hình 6.2 Mối quan hệ giữa dutycycle và xung pwm của động cơ 2
Dựa vào các thông số kết quả và đồ thị, mối quan hệ giữa Duty Cycle (%) của xung PWM và vận tốc động cơ (vòng/phút) cho thấy tính chất tương đối tuyến tính.
6.1.2 Khảo sát đáp ứng động cơ khi không dùng bộ điều khiển PID và không tải
Đồ thị dưới đây minh họa sự đáp ứng của hai động cơ trong trạng thái không tải Động cơ B hoạt động với xung PWM Duty Cycle 70%, trong khi động cơ A chạy với xung PWM Duty Cycle 90%.
Hình 6.3 Đáp ứng động cơ khi chạy không bộ điều khiển PID, không tải
Theo đồ thị, khi đạt trạng thái ổn định, vận tốc của hai động cơ có sự sai lệch khoảng ± 10 vòng/phút Thời gian cần thiết để vận tốc ổn định từ lúc khởi đầu là khoảng 0.3 giây, mà không xảy ra hiện tượng vọt lố.
6.1.3 Xác định hàm truyền của cả hệ bao gồm vi điều khiển, driver, động cơ
Cấp tín hiệu điều khiển xung PWM với Dutycycle từ 0 đến 100% tương ứng với vận tốc (vòng/phút), trong đó thời gian lấy mẫu là 0.01 giây Đồ thị dưới đây thể hiện sự biến đổi của Dutycycle của xung PWM theo thời gian.
Hình 6.4 Dutycyle của xung PWM theo thời gian khi lấy mẫu tìm hàm truyền động cơ
Dutycycle của xung PWM sẽ tăng 5% mỗi giây cho đến khi đạt 100%, sau đó sẽ giảm dần về 0% để hoàn thành một chu kỳ Quá trình này sẽ được lặp lại bốn lần và áp dụng cho cả hai động cơ.
Sử dụng công cụ System Identification của Matlab để xác định hàm truyền
Với motor A, thu được hàm truyền như sau:
1 + 0.076257𝑠 Thông số Fit to estimation data: 91.97%
Sau đó Export kết quả và lưu lại Kết quả này sẽ được sử dụng lại khi tune PID trên Matlab
Với động cơ B, ta được kết quả như sau
1 + 0.064707𝑠 Thông số Fit to estimation data: 91.56%
6.1.4 Thiết kế bộ điều khiển PID
Mô hình của hệ gồm bộ điều khiển PID và động cơ như sau:
Hình 6.5 Mô hình bộ điều khiển PID và động cơ
Với hàm truyền của bộ điều khiển PID có dạng :
Với hàm truyền của động cơ có dạng:
Tín hiệu điều khiển từ bộ PID có dạng liên tục như sau:
Nhưng vi điều khiển là bộ điều khiển số nên cần rời rạc hóa phương trình này.Ta đạo hàm hai vế
𝑡 𝑘 : thời điểm chạy lần k của hệ thống
Thay vào phương trình 6.5, ta có:
Công thức 𝑢 𝑛𝑜𝑤 = 𝑢 𝑝𝑎𝑠𝑠 + 𝐴 𝑒 0 + 𝐵 𝑒 1 + 𝐶 𝑒 2 (6.19) cho phép các thông số 𝐴, 𝐵, 𝐶 chỉ cần được tính một lần ban đầu Sau đó, vi điều khiển chỉ cần thực hiện tính toán theo phương trình 6.19 trong hàm ngắt timer, đồng thời cập nhật giá trị 𝑒 1 = 𝑒 0 và 𝑒 2 = 𝑒 1 Điều này giúp giảm thời gian tính toán cho vi điều khiển và tăng cường thời gian lấy mẫu cho toàn bộ hệ thống.
Các chỉ tiêu cho bộ điều khiển như sau:
Thời gian xác lập ts=0,15s
Sử dụng PID Tuner trên Matlab Import plant của động cơ A
Hình 6.6 Import plant động cơ A
Nhóm thu được thông số của bộ điều khiển như sau
Hệ số PID từ công cụ PID Tuner của động cơ A
Nhóm đã phát triển phần mềm giao tiếp USB với vi điều khiển để nhanh chóng đánh giá kết quả hoạt động của động cơ A, đặc biệt khi thay đổi hệ số PID nhiều lần Phần mềm này cho phép vẽ đồ thị mối quan hệ giữa thời gian (ms) và vận tốc (vòng/phút).
Hình 6.8 Phần mềm nhận dữ liệu từ Serial Device
Hình 6.9 minh họa kết quả chạy thực tế trên động cơ A, cho thấy rằng hệ số PID được xuất ra từ PID Tuner dẫn đến việc động cơ có sai số xác lập lớn.
Hình 6.9 Đáp ứng động cơ A với bộ hệ số PID do PID Tuner
Hình 6.10 cho thấy kết quả sau khi tinh chỉnh với:
Hình 6.10 Đáp ứng động cơ A với bộ hệ số PID sau tinh chỉnh
Nhận xét đáp ứng của động cơ A:
Bộ điều khiển PID cho động cơ A đã đáp ứng đầy đủ các yêu cầu đề ra Tương tự, nhóm cũng đã đạt được kết quả khả quan cho động cơ B.
Hệ số PID từ công cụ PID Tuner của động cơ B
Hình 6.11 PID tuner cho động cơ B
Kết quả chạy thực khi áp dụng bộ thông số PID từ PID Tuner của Matlab, như thể hiện trong Hình 6.12, cho thấy rằng đáp ứng hoàn toàn nằm trong giới hạn cho phép, mặc dù sai số vẫn còn lớn.
Hình 6.12 Đáp ứng động cơ A với bộ hệ số PID do PID Tuner
Hình 6.13 cho thấy kết quả sau khi tinh chỉnh
Hình 6.13 Đáp ứng động cơ B với bộ hệ số PID sau tinh chỉnh
Nhận xét đáp ứng của động cơ B:
Như vậy bộ điều khiển PID dành cho động cơ B đạt yêu cầu đã thỏa mãn yêu cầu đề ra
6.1.5 Thiết lập State space modeling cho hàm truyền động cơ dùng cho mô phỏng
Với hàm truyền của động cơ có dạng:
Trong đó: W: vận tốc động cơ
6.1.6 So sánh đáp ứng động cơ khi mô phỏng và chạy thực
Nhóm tiến hành so sánh kết quả mô phỏng đáp ứng động cơ dựa trên mô hình không gian trạng thái và PID đã rời rạc hóa, thực hiện trên MATLAB với kết quả chạy thực tế Đồ thị sau đây thể hiện sự đáp ứng của động cơ trong quá trình mô phỏng và thực hiện điều khiển mà không sử dụng bộ điều khiển PID, đồng thời chạy ở trạng thái không tải.
Hình 6.14 Đồ thị so sánh đáp ứng động cơ khi mô phỏng và chạy thực (không PID và không tải)
Trong khoảng thời gian từ 50ms đến 300ms, có sự khác biệt giữa vận tốc mô phỏng và thực tế của cả hai động cơ Đối với động cơ A, chênh lệch lớn nhất đạt 50 vòng/phút tại 100ms, trong khi động cơ B ghi nhận chênh lệch 30 vòng/phút cũng tại thời điểm 100ms Ở các khoảng thời gian còn lại, vận tốc của hai động cơ tương đồng.
Với hai hàm truyền này, sự khác biệt khi chạy thực tế là chấp nhận được, đặc biệt là giá trị vận tốc động cơ trong quá trình đáp ứng hoàn toàn giống nhau.
Dưới đây là hai đồ thị đáp ứng động cơ khi chạy không tải, có dùng bộ điều khiển PID
Kết quả từ hai động cơ cho thấy sự tương đồng, đặc biệt tại thời điểm 0.1 giây, với chỉ số chênh lệch 10 vòng/phút giữa mô phỏng và thực tế Điều này chứng tỏ rằng mô phỏng này là đáng tin cậy, cho phép áp dụng vào mô hình hệ thống xe dò line.
Hình 6.15 So sánh đáp ứng giữa thông số mô phỏng và chạy thực trên động cơ B có dùng PID
Hình 6.16 So sánh đáp ứng giữa thông số mô phỏng và chạy thực trên động cơ A có dùng PID
Mô hình hóa xe dò line
6.2.1 Mô hình động học hệ thống
Mục đích của mô hình động học hệ thống là phát triển các phương trình động học để thiết kế bộ điều khiển, đảm bảo xe di chuyển theo đường thẳng Mô hình này tập trung vào các điểm quan trọng trong quá trình điều khiển chuyển động.
Điểm R: điểm tham chiếu cho robot;
Điểm M: trung điểm của hai bánh chủ động;
Điểm C: Điểm tracking của robot x y t' t φ R φ e 3
O y R yC xR xC xM yM
Hình 6.17 Mô hình hóa xe dò line
Phương trình động học tại điểm C Trong đó 𝑣 𝑅 là vận tốc tham chiếu của xe
Phương trình động học tại điểm M
Phương trình động học tại điểm C
Sai số của xe so với điểm tham chiếu được xác định như sau:
Lấy đạo hàm hai vế theo thời gian:
𝑘 2 sin 𝑒 3 (𝜔 𝑅 − 𝜔 + 𝑘 2 𝑒 2 𝑣 𝑅 ) − 𝑑𝑒 2 𝜔 (6.38) Để hệ cân bằng thì
Cảm biến phototransistor chỉ có khả năng xác định sai lệch theo phương pháp tuyến của chuyển động xe, nghĩa là chỉ có thể xác định giá trị 𝑒2, trong khi 𝑒1 và 𝑒3 đều bằng 0 Do đó, phương trình 6.38 được điều chỉnh tương ứng.
Vì vậy, bộ điều khiển xe dò line xác định 𝑣, 𝜔 như sau:
6.2.2 Thiết kế bộ điều khiển xe dò line
Thông số cơ bản cố định của xe như sau
Bảng 6 1: Bảng so thông số cơ bản của xe dò line
Thông số Giá trị Đơn vị
Khoảng cách 2 bánh xe 2𝑏 = 180 mm
Bán kính bánh xe 𝑟 𝑊 = 80 mm
Tốc độ tối đa của động cơ khi có tải 𝜔 𝑊 𝑚𝑎𝑥 = 284 vòng/phút
Thông số Giá trị Đơn vị
Vận tốc xe cần đạt 𝑣 𝑅 = 0,5 m/s
Khảo sát mối quan hệ giữa khoảng cách tâm hai bánh xe và cảm biến d, cùng với sai số 𝑒2 lớn nhất trên phần lớn quãng đường Đối với đoạn cua 90 độ, nhóm sẽ áp dụng một giải thuật riêng, do đó sai số 𝑒2 tại đoạn này sẽ không được tính đến.
NHÓM 2 60 Đồ thị sau biểu diễn quan hệ giữa khoảng cách d và sai số 𝑒 2 lớn nhất Qua đồ thị này, nhóm chọn dmm
Hình 6.18 Đồ thị liên hệ giữa d và e2
Sau đây là kết quả sau khi mô phỏng bằng malab với 𝑣 = 0,5 𝑚
𝑠 ; 𝑘 2 = 7,46 áp dụng trên toàn hành trình
Nhận xét kết quả bám line và sai số thông qua hai đồ thị sau
Hình 6.19 Kết quả bám line mô phỏng
Hình 6.20 Đồ thị thể hiện sai số bám line e2 mô phỏng
Sai số lớn nhất xuất hiện tại khúc cua 90 0 Sai số lớn nhất ngoài đoạn cua này là 50mm
Nhận xét vận tóc góc hai động cơ sau mô phỏng
Hình 6.21 Vận tóc góc hai động cơ sau mô phỏng
Xét tại tại khúc cua 90 0 (time = 16s) có thể thấy bánh phải và bánh trái quay ngược chiều nhau nhằm nhanh chóng đạt được góc cua xe lớn
Tương tự khi xe vào đoạn line cong (0-3s; 6-10s), vận tốc hai bánh lệch nhau nhiều
Cả quảng đường còn lại, vận tốc hai bánh đều dương
6.2.3 So sánh giữa thực nghiệm và mô phỏng
Dựa trên kết quả mô phỏng, nhóm đã tiến hành cho xe chạy trên đường thực tế Để tối ưu hóa hệ số 𝑘2, nhóm đã thực hiện việc tinh chỉnh nhằm đạt được hiệu quả tốt nhất Trong đoạn đường thẳng, vận tốc tham chiếu được thiết lập là 𝑣𝑅𝑒𝑓 = 0,5 m/s.
𝑠 , 𝑘 2 = 7,9 Trên đoạn đường cong, vận tốc tham chiếu 𝑣 𝑅𝑒𝑓 = 0,35 𝑚
𝑠 , 𝑘 2 = 9,8 Trên đoạn cua 90, vận tốc tham chiếu 𝑣 𝑅𝑒𝑓 = 0,3 𝑚
𝑠 , 𝑘 2 = 7 Sau đây là sự so sánh giữa kết quả chạy thực và mô phỏng
Hình 6.22 Đồ thị thể hiện sai số e2 khi mô phỏng và chạy thực
Trong khoảng thời gian từ 0s đến 10s, kết quả mô phỏng và thực nghiệm tương đối giống nhau Tuy nhiên, từ 10s trở đi, sự khác biệt trở nên rõ rệt, đặc biệt là trong các khoảng thời gian 10-15s và 15-20s Nguyên nhân là do trong đoạn cong EF và đoạn thẳng FG, nhóm thực nghiệm đã giảm vận tốc xe để bám đường tốt hơn; trong khi đó, tại đoạn cua 90 độ, nhóm sử dụng một thuật toán riêng Do đó, sai số khi thực hiện thực nghiệm ở các đoạn này thấp hơn so với kết quả mô phỏng.
Hình 6.23 Đồ thị thể hiện tốc độ góc bánh phải khi mô phỏng và chạy thực
Hình 6.24 Đồ thị thể hiện tốc độ góc bánh trái khi mô phỏng và chạy thực
Trước khoảng thời gian 10 giây, tốc độ động cơ khi mô phỏng và thực tế có xu hướng tăng và giảm tương tự nhau, dẫn đến hình dạng của hai đường đồ thị khá giống nhau Tuy nhiên, sau 10 giây, phản ứng của động cơ hoàn toàn khác biệt.
Hình 6.25 Vận tốc góc bánh trái và phải khi chạy thực
Có thể thấy, tại những đoạn bám line cong như 0-3s; 6-11s; 16-18s, vận tốc hai bánh dường như đối xứng nhằm đưa góc nghiêng xe nhanh chồng tiếp tuyến với line
