Thiết kế chế tạo mô hình phương tiện tự hành trong các nhà máy lắp ráp ô tô

Thiết kế chế tạo mô hình phương tiện tự hành trong các nhà máy lắp ráp ô tô Thiết kế chế tạo mô hình phương tiện tự hành trong các nhà máy lắp ráp ô tô Thiết kế chế tạo mô hình phương tiện tự hành trong các nhà máy lắp ráp ô tô Thiết kế chế tạo mô hình phương tiện tự hành trong các nhà máy lắp ráp ô tô

TÓM TẮT Ngày nay, đất nước ta bước vào giai đoạn cơng nghiệp hóa đại hóa Ứng dụng tự động hóa vào sản xuất góp phần tăng suất, giảm rủi ro tai nạn lao động Từ có nhiều nước cho đời xe tự hành giải vấn đề Tình hình nghiên cứu nước có nhiều nghiên cứu ngun lý hoạt động, chế tạo thử mơ hình Với lí người nghiên cứu thực đề tài “Thiết kế chế tạo mơ hình phương tiện tự hành nhà máy l ắp ráp ô tô” Nội dung đề tài tóm lược sau:  Giới thiệu lịch sử hình thành xe tự hành, phân loại hình dạng dịng xe nhà sản xuất đưa thị trường Qua giúp tác giả tìm mơ hình phù hợp áp dụng vào vận hành nhà máy chế tạo tơ  Trình bày nguyên lý hoạt động xe, lựa chọn hình dạng, kích thước phù hợp, xe sử dụng loại cảm biến để hỗ trợ tự vận hành, lập trình cho xe so sánh phương pháp để chế tạo để tìm phương pháp phù hợp  Lắp ráp, bố trí hệ thống mạch điện xe cho phù hợp để vận hành thực nghiệm Qua sửa chữa khuyết điểm chưa phù hợp, tìm giải pháp xử lý tốt  Sử dụng MATLAB công cụ hỗ trợ tính tốn, biểu diễn đồ thị đánh giá sai số v ABSTRACT Today, our country has tranformed to industrialization and modernization stage The performance of production is increased Otherwise, the production accidents will be decreased on working thanks to efficient automation processes Afterward, most countries in the world apply this development to change traditional vehicles to autonomous vehicles or machines is capable of solving problem Research situation in the Viet Nam is learning about operation principble and product module For this reason we have made the project “Designing an automated guidance vehicle in an assembly factory” The content topic can be summarized as follows:  Introduction history of the formation of automatic guided vehicle, classify the shape of the car that was launched in the market Thereby, it is possible to have the author to find the most suitable model for use in the automobile manufacturing plant  Description the principle of operation of the car, choosing the appropriate shape, size, the vehicle will use the type of sensor to support self-operation, programming for the car and compare the methods to manufacture, from which to find the appropriate method  Assembling, arranging the mechanical and electrical systems in the vehicle to suit the operation of the experiment After completing all of things, we can repair the defects which are not suitable, to find better suitable methods  Use MATLAB as a tool for calculating, graphing and evaluating errors vi NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … …… … …… …… … …… … … GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TS NGUYỄN BÁ HẢI vii MỤC LỤC Trang tựa Trang Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân i Lời cam đoan iii Cảm tạ iv Tóm tắt v Mục lục viii Danh sách chữ viết tắt xi Danh sách bảng xii Danh sách hình xiii Chương TỔNG QUAN 1.1 Tình hình nghiên cứu nước ngồi nước 1.1.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.1.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.2 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 1.3 Mục đích đối tượng nghiên cứu 1.3.1 Mục đích nghiên cứu 1.3.2 Đối tượng nghiên cứu 1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu giới hạn đề tài 1.4.1 Nhiệm vụ nghiên cứu viii 1.4.2 Giới hạn đề tài 1.5 Phương pháp nghiên cứu Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Điều khiển PID vị trí, tốc độ động DC 2.2 Ngơn ngữ lập trình 14 2.2.1 Ngơn ngữ lập trình C++ 14 2.2.2 Phần mềm Arduino IDE 17 2.3 Các loại phương tiện AGV 17 2.4 Các vi mạch sử dụng đề tài 19 Chương THIẾT KẾ, CHẾ TẠO VÀ ĐIỀU KHIỂN MƠ HÌNH 30 3.1 Giới thiệu phần mềm thiết kế khung 33 3.2 Thiết kế, tính tốn mơ hình 33 3.3 Lưu đồ giải thuật AGV 33 3.4 Phương pháp xác định khoảng cách 38 3.4.1 Sử dụng phần mềm MATLAB để đánh giá GPS Neo 6M 39 3.4.2 Mô đun la bàn số HMC5883L 41 3.5 Cách chuyển hướng AGV 42 3.6 Lắp ráp khung, động mạch điều khiển 46 Chương THÍ NGHIỆM ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 51 4.1 Đánh giá sai số tĩnh GPS Neo 6M 54 4.2 Thử nghiệm xe tự hành theo quĩ đạo hình vng 55 4.2.1 Mục tiêu thử nghiệm 59 ix TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC x DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT Kí hiệu Nội dung viết tắt AGV Automatic guided vehicle AC BCPL Alternating current Basic combined programming language DC Direct current GPS Global positioning system UGV Unmanned ground vehicle V Volt A Ampere m mét mm milimét xi DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng Trang Bảng 2.1: Tác động điều khiển Kp, Ki, Kd 11 Bảng 2.2: Bảng lựa chọn giá trị Kp, Ki, Kd 12 Bảng 2.3: Kí hiệu ngõ mạch DC L298 17 Bảng 2.4: Kí hiệu ngõ la bàn số HMC5883L 19 Bảng 2.5: Kí hiệu chân động DC 20 Bảng 4.1: Tọa độ điểm A, B, C, D 45 Bảng 4.2: Tọa độ điểm mà xe tự hành qua 46 xii DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình Trang Hình 1.1: Unmanned ground vehicle phục vụ quân đội Nga Hình 1.2: AGV cơng ty Nichiden cung cấp thị trường Hình 2.1: Cấu trúc chung hệ thống điều khiển vịng kín .8 Hình 2.2: Sơ đồ khối phần cứng .11 Hình 2.3: AGV tải sản phẩm .13 Hình 2.4: Sơ đồ chân arduino nano 15 Hình 2.5: Sơ đồ chân mạch DC L298 .15 Hình 2.6: Module La bàn số HMC5883L 18 Hình 2.7: Động DC 19 Hình 2.8: Giao tiếp I2C 22 Hình 2.9: Kết nối cảm biến qua giao tiếp I2C 23 Hình 3.1: Giao diện phần mềm AutoDesk Inventor 24 Hình 3.2: Kích thước lốp xe 27 Hình 3.4: Mơ hình xe tọa độ x, y .35 Hình 3.5: Hướng nhìn từ phía đầu xe 36 Hình 3.6: Sơ đồ kết nối Arduino với HM5883L GPS 39 Hình 4.1: Bản đồ thử nghiệm với khoảng cách 10 (m) .39 Hình 4.2: Bản đồ thử nghiệm với khoảng cách 20 (m) .39 Hình 4.3: Bản đồ thử nghiệm với khoảng cách 40 (m) .40 xiii Hình 4.4: Bản đồ cài đặt sẵn cho AGV di chuyển 41 xiv Hình 4.4: Bản đồ thử nghiệm với khoảng cách 40 (m) 4.2 Thử nghiệm xe tự hành theo quỹ đạo hình vng 4.2.1 Mục tiêu thử nghiệm Kiểm tra khả di chuyển tự động xe tự hành theo quỹ đạo hình vng sử dụng mơ đun GPS, đánh giá sai số quỹ đạo Vị trí thí nghiệm cần phải rộng rãi, không bị giới hạn lề đường có sai số dẫn tới tai nạn Tiến hành thử nghiệm 42 Hình 4.5: Bản đồ cài đặt sẵn cho AGV di chuyển Cài đặt chương trình để xe tự hành di chuyển tự động qua điểm A, B, C, D với khoảng cách hình bên Bốn điểm đặt để tạo vị trí hình vuong giống khu vực lắp ráp Bảng 4.1: Tọa độ điểm A, B, C, D Kinh độ Vĩ độ A 106,657310E 10,770215N B 106,657493E 10,770215N C 106,657530E 10,770135N D 106,657349E 10,770089N Đây tọa độ diễn tả lộ trình thử nghiệm cho AGV di chuyển, AGV sử dụng GPS để nhận dạng tọa độ Kết thử nghiệm 43 Sơ đồ hành trình xe tự hành theo thứ tự A, B1, B2, B3, C1, C2, D1, D2, A1, A2, A3 Bảng 4.2: Tọa độ điểm mà xe tự hành qua Kinh độ Vĩ độ Sai số (m) B1 106,657460 E 10,770293 N 4,28 B2 106,657513 E 10,770265 N 2,59 B3 106,657489 E 10,770278 N 0,96 C1 106,657513 E 10,770150 N 2,16 C2 106,657523 E 10,770141 N 0,65 D1 106,657323 E 10,770095 N 2,54 D2 106,657346 E 10,770086 N 0,84 A1 106,657272 E 10,770199 N 4,69 A2 106,657324 E 10,770232 N 2,03 A3 106,657310 E 10,770210 N 0,77 Đây vị trí mà xe qua ghi lại, so với tọa độ đặt xe có sai lệch đáng kể so với lí thuyết Sai số khoảng cách trung bình xe: a =∑𝑛𝑖=1 𝑎1+𝑎2+𝑎3+⋯+𝑎𝑛 [4.1] 𝑛 44 = 2.151 (m) Sai số tương đối khoảng cách: 𝜕a = |𝐴−𝑎| |𝐴| = 69% [4.2] Trong thực tế, AGV di chuyển xung quanh tọa độ đặt, vị trí A1, A2, A3, B1, B2, B3… Sai số 69 % cho tổng quãng đường thực Đây sai số lớn Nguyên nhân xảy bao gồm nhiều yếu tố khách quan chủ quan lập trình chưa tối ưu, tín hiệu bị nhiễu…Chính cần phải hiệu chỉnh lại code lâp trình để yêu cầu đạt kết sai số Sau hiệu chỉnh lại phần lập trình, AGV thực nghiệm lại Tiếp tục lại lần thí nghiệm trước, xe di chuyển qua điểm A, B, C, D cho Dưới kết quả: Bảng 4.3: Tọa độ điểm mà xe di chuyển qua Kinh độ Vĩ độ Sai số (m) B1 106,657499 E 10,770218 N 0,33 B2 106,657494 E 10,770220 N 0,1 C1 106,657513 E 10,770138 N 0,21 C2 106,657528 E 10,770140 N 0,15 C3 106,657531 E 10,770136 N 0,1 D1 106,657323 E 10,770092 N 0,22 D2 106,657350 E 10,770100 N 0,1 D3 106,657348 E 10,770090 N 0,12 A 106,657312 E 10,770222 N 0,11 45 Sau thí nghiệm lần thứ 2, xe vận hành chưa xác Trước vào vị trí đặt xe phải điều chỉnh thay đồi vị trí kết khả quan so với kết ban đầu Lúc sai số trung bình là: a =∑𝑛𝑖=1 𝑎1+𝑎2+𝑎3+⋯+𝑎𝑛 𝑛 = 0.16 (m) Sai số tương đối khoảng cách: 𝜕 a = |𝐴−𝑎| |𝐴| ≈ 9,7 % 46 Chương KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 5.1 Kết luận Với mong muốn tạo xe tự hành góp phần cải thiện hiệu suất vận chuyển, lưu trữ, nâng cao độ an toàn, giảm rủi ro bị hư hỏng hàng hóa, nguyên vật liệu nhà máy chế tạo sản xuất, người nghiên cứu bước đầu trình bày ý tưởng, phân loại mơ hình xe tự hành sử dụng thị trường ngồi nước Theo mục trình bày, tác giả nêu lên công cụ hỗ trợ thiết kế, lý thuyết tính tốn, sơ đồ mạch điện, cảm biến dùng để điều khiển mô hình xe tự hành Sau xe lắp ráp hoàn thiện, tác giả cho vận hành thực nghiệm thu số kết Ở lần thực nghiệm đầu tiên, sai số tương đối xấp xỉ 67 % Kết sai số lớn so với u cầu đặt Chính người nghiên cứu cần phải tìm hiểu nguyên nhân đâu để điều chỉnh lại Sau xe hiệu chỉnh lại phần điều khiển cách giảm thời gian lấy mẫu lại có kết khả quan Sai số lúc 9,7 % 5.2 Đề xuất Xe tự vận hành gần với kế hoạch đặt thời gian thực ngắn kiến thức thực tế có giới hạn dẫn đến độ xác, khả tải hàng hóa chưa tối ưu để đưa vào thực tế sử dụng Nguyên nhân dẫn tới sai số lớn phương pháp khắc phục tác giả tiếp tục nghiên cứu Trong trình thiết kế thử nghiệm có ngun nhân quan trọng ảnh hưởng tới xác tọa độ vị trí xe Do đó, độ xác độ tin cậy cho xe muốn cải thiện cần bố trí thêm cảm biến camera, range finder, siêu âm…Kết hợp cảm biến khác với sử dụng lọc KalMan [8] góp phần 47 giảm nhiễu tín hiệu mội trường xung quanh ảnh hưởng cho phép xe xác định vật cản dừng lại khoảng cách an toàn để tránh va chạm Khi hoạt động khu vực chế tạo, hệ thống xe hoạt động thời điểm gây xung đột, va chạm điều tránh khỏi Giảm thời gian nghỉ, chờ tăng thời gian khai thác tối đa vấn đề cần tìm hiểu để tăng hiệu sử dụng xe Kiểm soát, thực phân bổ tất công việc việc khơng dễ dàng Chính hệ thống cần có hỗ trợ phần mềm, tích hợp phương pháp giao tiếp xe với Ngày nay, vấn đề quan tâm, nghiên cứu khắc phục phương pháp phổ biến phát triển xử lí ảnh hay sử dụng trí tuệ nhân tạo AI (Artificial intelligence) vào hệ thống tự điều khiển Ngoài vấn đề hệ thống điều khiển, phương pháp dẫn hướng, tránh vật cản mẫu thiết kế cịn nhiều hạn chế hình dạng thơ, khơng linh hoạt khơng gian nhỏ, vị trí bố trí tải hàng chưa nghiên cứu để có khả tận dụng hết không gian xe Để giải nhược điểm này, đọc giả xem biện pháp sử dụng xe cân hai bánh tác giả Nor Maniha cộng [8] để giảm kích thước, khối lượng cho xe Bên cạnh nguồn lượng cho phép xe hoạt động liên tục nhà máy nguồn nhiên liệu thay vấn đề đáng quan tâm Hy vọng đề tài tiếp theo, người nghiên cứu tiếp tục sâu tìm hiểu vấn đề có liên quan tới đề tài phát triển xe tự hành tối đa phương pháp dò line áp dụng điều khiển hệ thống từ xa internet 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]Automated guided vehicle, https://en.wikipedia.org/wiki/Automated_guided_vehicle [2] Ngô Mạnh Tiến, Phan Xuân Minh (2012) Nghiên cứu phát triển hệ Robot tự hành có gắn camera tự động tìm kiếm bám mục tiêu di động, 2011, pp 506 [3] Nguyễn Văn Tính, Phạm Thượng Cát, Phạm Minh Tuấn, Trần Thuận Hoàng Một phương pháp tránh vật cản VFH cải tiến cho robot di động, viện Công nghệ thông tin, viện Khoa học, at automation.net.vn, 2013 [4] Nguyễn Thị Phương Hà-Huỳnh Thái Hoàng, LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG, Nhà xuất Đại học quốc gia TP Hồ Chí Minh, 2005, tr 214 [5] Sơ đồ chân Aruino nano, https://www.botshop.co.za/product/arduino-nano [6] Ts Lâm Mai Long CƠ HỌC CHUYỂN ĐỘNG CỦA Ơ TƠ, thành phố Hồ Chí Minh, 2001, tr 71 [7] Vũ Viết Việt, luận văn tốt nghiệp Ứng dụng thiết bị định vị GPS vào xe tự hành, trường đại học Bách Khoa Hồ Chí Minh, tr 30 [8] G W a G Bishop, An Introduction to the Kalman Filter, Chapel Hill, 2006, pp – [9] Nor Maniha, Abdul Ghani, Faradila Naim, Tan Piow yon, Two wheels Balancing Robot with LineFollowing Capability, World Academy of Science, Engineering and Technology, 2016, pp 634 - 638 [10] Q Li, A C Adriaansen, J T Udding, A Y Pogromsky, Design and Control of Automated Guided Vehicle Systems: A Case Study, Department of Mechanical Engineering, Eindhoven University of Technology, the Netherlands, 2011 49 [11] Malhotra Rajiv, Sarkar Atri, Development of a Fuzzy Logic Based Mobile Robot for Dynamic Obstacle Avoidance and Goal Acquisition in an Unstructured Environment, Proceedings of IEEE/ASME, International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2003, pp 235-247 [12] Kelly, A Unnikrishnan, Efficient Construction of Optimal and Consistent LADAR Maps using Pose Network Topology and Nonlinear Programming, International Symposium of Robotics Research, 2003 [13] Lothar schulze, Sebasitian Behiling, Automated Guided Vehicle System: a Driver for Increased Business Performance, 2008, pp 19 – 21 [14] M.A.Rahaman, Design And Fabrication of Line Follower Robot, Asian journal of applied science and engineering, 2013, Vol [15] Udhayakumar, Kumanan, Task Scheduling of Agv in FMS Using Nontraditional Optimization Techniques, Intsimuljmodel, 2010, pp 1726-4529 [16] Bajestani cộng sự, Technical Report of Building a Line Follower Robot, International Conference on Electronics and Information Engineering, 2010, Vol 1, pp – [17] Saadettin Erhan Kesen, Omer Faruk Baykoc, Simulation of Automated Guided Vehicle (AGV) Systems Based on just-in-time (JIT), at www.Sciencedirect.com Simulation Modelling Practice and Theory, pp 272 - 284 [18] Kelly, A., Kim, W., Helmick, D, Model-Based Object Pose Refinement for Terrestrial and Space Autonomy, in Proceeedings of 6th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, 2001 [19] Forger, G, Non-wire Guidance Systems Take Control of AGVs, Modern Material Handling, 1998, pp 58 - 59 50 PHỤ LỤC Phục lục 1: Chương trình chạy thực nghiệm #define ledbrd 13 #define rxpin #define txpin #include “PinChangeInt.h” #include #define encodPinA1 #define encodPinA2 #define encodPinB1 #define encodPinB2 #define M1 #define m2 10 double kp = , ki = , kd = 0.01 , input = , output = , setpoint = 0; performance long temp; volatile long encoderPos = 0; PID myPID(&input, &output, &setpoint, kp, ki, kd, DIRECT); 51 void setup() { pinMode(ledbrd, OUTPUT); Serial.end(); pinMode(rxpin, INPUT); pinMode(txpin, INPUT); pinMode(encodPinA1, INPUT_PULLUP); pinMode(encodPinB1, INPUT_PULLUP); attachInterrupt(0, encoder, FALLING); TCCR1B = TCCR1B & 0b11111000 | 1; myPID.SetMode(AUTOMATIC); myPID.SetSampleTime(1); myPID.SetOutputLimits(-255, 255); void loop() { digitalWrite(ledbrd, HIGH); delay(1); digitalWrite(ledbrd, LOW); delay(4000); 52 temp += analogRead(0); if (temp < 0) { encoderPos = 0; temp = 0; } setpoint = temp / 500 input = encoderPos ; myPID.Compute(); pwmOut(output); } void pwmOut(int out) { if (out > 0) { analogWrite(M1, out); analogWrite(M2, 0); } else { analogWrite(M1, 0); analogWrite(M2, abs(out)); } } void encoder() { if (PINB & 0b00000001) else encoderPos++; encoderPos ; } 53 Phụ lục 2: Số liệu thực nghiệm Kinh độ Vĩ độ Sai số (m) B1 106,657460 E 10,770293 N 4,28 B2 106,657513 E 10,770265 N 2,59 B3 106,657489 E 10,770278 N 0,96 C1 106,657513 E 10,770150 N 2,16 C2 106,657523 E 10,770141 N 0,65 D1 106,657323 E 10,770095 N 2,54 D2 106,657346 E 10,770086 N 0,84 A1 106,657272 E 10,770199 N 4,69 A2 106,657324 E 10,770232 N 2,03 A3 106,657310 E 10,770210 N 0,77 B1 106,657499 E 10,770218 N 0,33 B2 106,657494 E 10,770220 N 0,1 C1 106,657513 E 10,770138 N 0,21 C2 106,657528 E 10,770140 N 0,15 C3 106,657531E 10,770136 N 0,1 D1 106,657323 E 10,770092 N 0,22 D2 106,657350 E 10,770100 N 0,1 D3 106,657348 E 10,770090 N 0,12 A 106,657312 E 10,770222 N 0,11 54 55 ... tính năng, khảo sát loại phương tiện tự hành sản xuất nước  Sau tham khảo, tác giả tính tốn, thiết kế mơ hình phương tiện tự vận hành phù hợp với nhà máy sản xuất lắp ráp ô tơ có nước ta 1.3.2... cầu trên, người nghiên cứu chọn đề tài: ‘? ?Thiết kế chế tạo mơ hình phương tiện tự hành nhà máy lắp ráp tơ’’ 1.1 Tình hình nghiên nước ngồi nước 1.1.1 Tình hình nghiên cứu nước Chiếc AVG phát triển... thống phương tiện tự hành, mạch giao tiếp máy tính với mơ hình thơng qua phần mềm lập trình IDE Arduino, thiết kế giao diện mơ máy tính thiết kế bố trí mơ hình 1.5 Phương pháp nghiên cứu Đối với phương