ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài HỆ THỐNG XE TỰ HÀNH

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - - ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: HỆ THỐNG XE TỰ HÀNH Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Quý Sỹ Sinh viên thực hiện: Vũ Văn Minh Mã sinh viên: B18DCDT159 Lớp: D18DTMT2 Hà Nội, 2022 BM.HV-KT.01/06 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc ĐỀ CƯƠNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Họ tên sinh viên: Vũ Văn Minh Lớp: D18DTMT2 Khoá: 2018 – 2023 Ngành đào tạo: Kỹ thuật Điện – Điện tử Hệ đào tạo: Đại học quy Tên đồ án/khố luận tốt nghiệp: “Hệ thống xe tự hành” Lý chọn đề tài: Đất nước ta giai đoạn công nghiệp hoá đại hoá Để tiến kịp nước khu vực giới, công nghiệp nước nhà cần tiếp cận công nghệ thiết bị đại Kĩ thuật robot ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực nhiều nước, đem lại hiệu to lớn sản xuất cơng nghiệp, quốc phịng y tế, xã hội AVG loại robot sử dụng nước ngồi ngành cơng nghiệp dùng để giúp người vận chuyển hàng hoá cách tự động theo học lệnh yêu cầu người sử dụng Tuy nhiên, Việt Nam cơng nghệ chưa áp dụng nhiều thực tế Vì thế, đề tài hay mà em lựa chọn để nghiên cứu phát triển Nội dung đồ án: Chương 1: Tổng quan hệ thống xe tự hành Chương 2: Các sở lý thuyết Chương 3: Thiết kế hệ thống Cơ sở liệu ban đầu: Môn học: Hệ thống nhúng, Kỹ thuật vi xử lý, CAD/CAM, Các nghiên cứu tính chất MIMO (Multi – Input Multi - Output), Bộ lọc Kalman, Thuật toán điều khiển PID,… Ngày giao đề tài: ./ ./20… Ngày nộp quyển: / /20 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN SINH VIÊN THỰC HIỆN (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) TRƯỞNG KHOA (Ký, ghi rõ họ tên) NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN - NỘI DUNG ĐỒ ÁN: - HÌNH THỨC TRÌNH BÀY: Thuyết minh: Bản vẽ: - NHẬN XÉT KHÁC: - Ý KIẾN ĐÁNH GIÁ: Ngày tháng năm 2022 Giáo viên hướng dẫn (ký tên) LỜI MỞ ĐẦU MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Danh mục hình ảnh CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XE CÂN BẰNG HAI BÁNH THÔNG MINH Thế xe hai bánh tự cân (two wheel self balancing) Ưu nhược điểm xe hai bánh tự cân 2.1 Ưu điểm xe tự cân hai bánh 2.2 Nhược điểm xe Một số dạng xe hai bánh tự cân dung robot 3.1 nBot 3.2 Balance bot .10 CHƯƠNG CÁC CƠ SỞ LÝ THUYẾT 11 Đặc tính động lực học 11 1.1 Mơ hình hóa robot bánh tự cân địa hình phẳng 11 Bộ lọc Kalman 16 2.1 Giới thiệu lọc Kalman 16 2.2 Quá trình ước lượng 16 2.3 Bản chất xác suất lọc 18 2.4 Thuật toán Kalman rời rạc 18 Giải thuật điều khiển 21 3.1 Bộ điều khiển PID 21 3.2 Cấu trúc điều khiển PID cho robot hai bánh tự cân 22 Các thành phần mơ hình .24 4.1 Mạch Điều Khiển Động Cơ Bước A4988 24 4.2 Vi điều khiển STM32F103C8T6 26 4.3 Kit ESP32 DOIT DevKit V1 28 4.4 Bánh xe 29 4.5 Mạch Giảm Áp DC XL4015 (5A) .29 4.6 Mạch Giảm Áp DC LM2596 3A 30 4.7 Pin cell 18650 2000mAh .30 4.8 Trụ đồng đực 20mm .30 4.9 Hộp đế pin 18650 cell .31 4.10 Cảm biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 .31 4.10 Cảm biến siêu âm (HC – SRF04) .33 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG .34 Thiết kế phần cứng 34 Thiết kế khí 34 Kết nối phần cứng 34 Bộ lọc Kalman 34 Lưu đồ giải thuật điều khiển 34 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 35 Kết đạt 35 Những hạn chế hướng phát triển 35 2.1 Hạn chế 35 2.2 Hướng phát triển .35 TÀI LIỆU THAM KHẢO 35 Danh mục hình ảnh Hình 1: Hình ảnh xe tự hành thực tế Hình 2: Xe tự hành thực tế nghiên cứu sản xuất 10 Hình 3: Mơ hình cấu trúc xe AGV 11 Hình 4:Hệ trục toạ độ cho phương trình chuyển động hệ thống 11 Hình 5: Xe di chuyển đoạn ds tròn thời gian lấy mẫu 14 Hình 6: Quy trình thực lọc Kalman 17 Hình 7: Tổng quan chu trình thực lọc Kalman hồn chỉnh .18 Hình 8: Sơ đồ hệ thống điều khiển sử dụng PID 19 Hình 9: Ảnh hưởng thông số điều khiển PID đến hệ thống 20 Hình 10: Cấu trúc điều khiển PID cho hệ robot hai bánh tự cân 20 Hình 11: Mạch điều khiển động bước A4988 22 Hình 12: Bảng cấu hình chân tạo độ phân giải bước module A4988 .22 Hình 13: Sơ đồ chân trình điều khiển A4988 23 Hình 14: Kit phát triển STM32F103C8T6 Blue Pill ARM Cortex-M3 24 Hình 15: Board kit phats triển ESP32 DOIT DevKit V1 .26 Hình 16: Bánh xe 65mm khớp lục giác 27 Hình 17: Mạch giảm áp DC XL4015 (5A) 27 Hình 18: Mạch giảm áp DC LM2596 3A 28 Hình 19: Pin cell 18650 2000mAh 28 Hình 20: Trụ đồng đực 20mm 28 Hình 21: Hộp để pin 18650 cell .29 Hình 22: Cảm biến siêu âm (HC-SR04) 29 Hình 23: Sơ đồ xung SR05 .30 Hình 24: Động step size 42 ngắn(NEMA17HS3401S) .30 Hình 25: Cánh tay robot bậc 31 CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG XE TỰ HÀNH Xe tự hành Hình 1: Hình ảnh xe tự hành thực tế Xe tự hành hay gọi AGV (Tên tiếng anh Automated Guided Vehicle), dạng phương tiện di chuyển tự động từ địa điểm đến địa điểm khác để chở trọng tải, thường trình sản xuất Chúng khơng điều hành người vận hành hoạt động điều kiện bình thường Phương pháp di chuyển liên quan đến dây dẫn hướng, cảm biến tín hiệu điện, cảm biến đọc ánh sáng Mỗi loại hệ thống hướng dẫn có chi phí lợi ích cần phân tích cẩn thận trước thiết kế hệ thống cụ thể để giữ cho AGV hướng Chúng sử dụng nhiều ngành công nghiệp khác từ hệ thống phân phối thuốc bệnh viện đến xử lý vật liệu nặng kho Xe tự hành hoạt động nào? Xe tự hành hoạt động cách sử dụng số phương pháp khác tuân theo nguyên tắc để xe hoạt động, xe theo đường cảm biến đưa phản hồi cho hệ thống điều khiển 2.1 Định tuyến dựa dây Một hệ thống để giữ cho xe tự hành hướng đặt sợi dây bê tơng để phát tín hiệu vơ tuyến cho xe chạy theo Một rãnh nông cắt dọc theo đường dự định nhà kho nơi xe dự định hoạt động Một dây có khả tạo tín hiệu cho AGV theo nhúng vào sàn Sau xác định đường đi, cảm biến xe sử dụng để phát tín hiệu truyền từ dây Đây hệ thống đơn giản không dễ thay đổi đường dẫn đã thiết lập bởi dây gắn cố định sàn 2.2 Định tuyến dựa băng từ Khái niệm định tuyến dựa trên băng từ rất giống với định tuyến dựa dây Robot có cảm biến theo đường dẫn làm băng từ Băng từ có màu từ tính Mỗi biến thể có loại hệ thống cảm biến riêng chúng thay cho Định tuyến băng từ có ưu điểm dễ dàng sửa đổi để tạo đường dẫn mới, định tuyến có dây tốn khó thay đổi dựa vị trí cố định Một bất lợi việc sử dụng băng từ có xu hướng bị hỏng khu vực có lưu lượng truy cập cao, nơi băng bị mịn theo thời gian khiến xe tự hành khơng thể đọc Một băng từ buộc phải thay thế, dẫn đến tăng chi phí bảo trì khả sản xuất thời gian AGV cảm biến băng từ sử dụng cảm biến phát biến thể màu sắc sàn nhà Vì băng từ có màu khác với phần cịn lại sàn nên cảm nhận khác biệt điều chỉnh đường cho phù hợp Băng dính màu nói chung phương pháp tạo đường dẫn tốn phương pháp khác mang lại lợi dễ dàng điều chỉnh để tạo đường dẫn khác Băng từ sử dụng giống băng màu sử dụng dải từ hóa để tạo đường dẫn Một cảm biến sử dụng để theo dõi băng cách đọc từ tính có băng 2.3 Hướng dẫn thị giác Hệ thống hướng dẫn thị giác sử dụng thị giác máy tính để giải thích mơi trường xung quanh xe tự hành Điều mang lại nhiều lợi so với hệ thống dựa đường dẫn Nó tạo khả không giới hạn số lượng đường dẫn, tăng hiệu tiết kiệm thời gian tác vụ Hệ thống định hướng thị giác không cần thay đổi sở hạ tầng nhà máy Nó ghi lại đặc điểm mơi trường sử dụng thơng tin để giải thích mơi trường xung quanh Mặc dù hệ thống thị giác phức tạp giúp tiết kiệm số chi phí khơng cần thay đổi thêm để thực nhiệm vụ dự định 2.4 Hướng dẫn laser Hệ thống dẫn đường laser dựa tia laser quay để cung cấp thông tin cần thiết cho phận điều khiển xe Bộ phận laser phát xung laser bán kính 360 độ Nó nhận lại chùm tia vào hệ thống sử dụng để vạch mơi trường xung quanh Laser phức tạp cho độ xác cao thích ứng với mơi trường thay đổi Khả thích ứng với mơi trường xung quanh làm cho AGV dẫn đường laser trở nên linh hoạt Chi phí tăng thêm hợp lý mơi trường liên tục thay đổi tăng thêm an tồn cho người lao động xung quanh phát người lao động đường 10 Bộ điều khiển PID với thông số K p , K I , K Dcố định trên, hệ thống làm việc tốt điều kiện hệ số K p , K I , K Dđã chỉnh định tối ưu trình làm việc, thơng số mơ hình khơng đổi Hình 8: Sơ đồ hệ thống điều khiển sử dụng PID Giải thuật tính tốn điều khiển PID cho công thức: u ( t )=K p e ( t )+ K I ∫ e ( t ) + K D de (t ) dt [2.63] Trong hệ số K p , K I , K Dlần lượt thông số đặc trưng khâu tỷ lệ, tích phân, vi phân điều khiển PID Giá trị K p tác động lên sai số tại, giá trị K I tác động lên sai số khứ, giá trị K D ảnh hưởng lên tốc độ thay đổi sai số Ảnh hưởng ba thông số K p , K I , K Dđến chất lượng hệ thống tổng hợp Hình 9: Ảnh hưởng thông số điều khiển PID đến hệ thống Thông số Thời gian lên ts Thời gian độ tqd Độ vọt lố Sai số xác lập K P Giảm Thay đổi nhẹ Tăng Giảm K I Giảm Tăng Tăng Khử K D Thay đổi nhẹ Giảm Giảm Khơng thay đổi Mặc dù điều khiển PID áp dụng rộng rãi cho nhiều vấn đề điều khiển không nắm mô hình tốn mơ tả hệ thống Tuy nhiên, khó khăn điều khiển PID hệ thống điều khiển phản hồi với thông số khơng đổi nhạy cảm với nhiễu thường khơng đáp ứng tốn tối ưu Để hệ thống hoạt động ổn định mức chấp nhận được, việc xác định hệ số K p , K I , K Dcủa điều khiển PID cần thiết tốn dễ dàng Thơng số Thời gian lên t s Thời gian độ t qd Độ vọt lố Sai số xác lập Kp Giảm Thay đổi nhẹ Tăng Giảm 20 KI Giảm Tăng Tăng Khử KD Thay đổi nhẹ Giảm Giảm Khơng thay đổi Hình 9: Ảnh hưởng thông số điều khiển PID đến hệ thống Mặc dù điều khiển PID áp dụng rộng rãi cho nhiều vấn đề điều khiển khơng nắm mơ hình tốn mơ tả hệ thống Tuy nhiên, khó khăn điều khiển PID hệ thống điều khiển phản hồi với thông số không đổi nhạy cảm với nhiễu thường khơng đáp ứng tốn tối ưu Để hệ thống hoạt động ổn định mức chấp nhận được, việc xác định hệ số K p , K I , K Dcủa điều khiển PID cần thiết khơng phải tốn dễ dàng Phần giới thiệu thuật tốn tối ưu hóa ngẫu nhiên Jaya việc áp dụng tốn xác định thơng số cho điều khiển PID để điều khiển hệ lắc ngược đơn xe 3.2 Cấu trúc điều khiển PID cho robot hai bánh tự cân Ba PID sử dụng để điều khiển robot hai bánh tự cân bằng, bao gồm: - Bộ PID điều khiển góc nghiêng (ψ ¿ - Bộ PID điều khiển vị trí ( θ ) - Bộ PID điều khiển góc xoay ( ϕ ) Hình 10: Cấu trúc điều khiển PID cho hệ robot hai bánh tự cân Hàm truyền đạt điều khiển PID liên tục: G PID ( S )= ( KI U ( S) s =K P + + K D s 1+ τS E ( S) ) [2.51] Rời rạc hóa đạo hàm theo thời gian: y (k )≈ f ( k )−f (k−1) Ts [2.52] Rời rạc hóa tích phân theo thời gian: 21 k T s ∫ y ( t ) dt= y ( k ) ≈ y ( k −1 )+ f ( k )−f ( k−1 ) T s [2.53] Phép biến đổi rời rạc (z-Tranform) ∞ X [ z ] =Z { x [ k ] }=∑ x [k ] z−k [2.54] k=0 z= A e = A (cos θ+ J sin θ) [2.55] Ta có Z { x [ k−n ] }=z−n X [ z ] Z { x [ k ] }=X [z ] [2.56] jθ Do đó: y ( k )= −1 f ( k )−f (k −1) F [ z ] −z F [ z ] y [ z ] z −1 → y [ z ]= ⟹ = Ts Ts F [z] zTs [2.57] Và y ( k )= y ( k −1 ) + T f ( k ) −f ( k−1) y [ z ] T s z+1 T s → Y [ z ] ( 1−z−1 )= s F [ z ] ( 1+ z −1 ) ⇒ = 2 F [ z ] z −1 T z+ U [ z] z−1 =K p+ K i s +Kd E[ z] z−1 z Ts ⇔ ⇔ U [z ] = E[z] U [z ] = E[z] U [z ] ⇔ = E[z] K p ( z2 −z ) + K i [2.58] [2.59] Ts K ( z + z ) + d (z 2−2 z +1) Ts z −z ( K p+ K i ( K p+ K i ) ( ) T s Kd T s Kd Kd + z + −K p+ K i + Z+ Ts Ts Ts z2 −z )( ) T s Kd T K k + + −K p + K i s + d z−1 + d z −2 Ts Ts Ts −1 1−z ⇔ U [ z ] =z U [ z ] + aE [ z ] +b z E [ z ] +c z E [z ] [2.60] ⇔ u [ k ] =u [ k−1 ] +ae [ k ] + be [ k−1 ] +ce [k −2] [2.61] −1 Trong đó: a=K p + K i −1 −2 Ts Kd Ts Kd Kd + ; b=−K p + K i + ; c= Ts Ts Ts 22 [2.62] Các thành phần mơ hình 4.1 Mạch Điều Khiển Động Cơ Bước A4988 A4988 trình điều khiển vi bước để điều khiển động bước lưỡng cực có phiên dịch tích hợp để vận hành dễ dàng. Điều có nghĩa chúng tơi điều khiển động Hình 11: Mạch điều khiển động bước A4988 bước với chân từ điều khiển chân để điều khiển hướng quay chân để điều khiển bước THÔNG SỐ KỸ THUẬT  Cơng suất ngõ lên tới 35V, dịng đỉnh 2A Cú ch : Full bc, ẵ bc, ẳ bước, 1/8 bước, 1/16 bước  Điểu chỉnh dòng triết áp, nằm bên trên Current Limit = VREF × 2.5  Tự động ngắt điện nhiệt Trình điều khiển cung cấp năm độ phân giải bước khác nhau: bước đầy đủ, bước cao hơn, bước phần tư, bước tám bước thứ mười sáu. Ngồi ra, có chiết áp để điều chỉnh đầu tại, ngắt nhiệt nhiệt bảo vệ dòng điện chéo 23 Hình 12: Bảng cấu hình chân tạo độ phân giải bước module A4988 Điện áp logic từ đến 5,5 V dòng điện tối đa pha 2A cung cấp làm mát bổ sung tốt dòng điện liên tục 1A pha mà không cần tản nhiệt làm mát CÁCH SỬ DỤNG Lựa chọn chế độ full hay ẵ hay ẳ s c thụng qua pin MS1 MS2 MS3 Mình thường nối thẳng pin với công tắc bit 3p để dễ thiết lập từ phần cứng Lưu ý thả pin tức mode full step Bật tắt động thơng qua pin ENABLE, mức LOW bật module, mức HIGH tắt module Điều khiển chiều quay động thông qua pin DIR Điều khiển bước động thông qua pin STEP, xung tương ứng với bước (hoặc vi bước) Hai chân Sleep với Reset ln nối với nhau.  Hình 13: Sơ đồ chân trình điều khiển A4988 Bây quan sát sơ đồ chân trình điều khiển kết nối với động bước điều khiển. Vì vậy, chúng tơi bắt đầu với chân phía bên phải nút để cấp nguồn cho trình điều khiển, chân VDD Ground mà chúng tơi cần kết nối chúng với nguồn điện từ đến 5,5 V trường hợp chúng tơi, điều khiển chúng tôi, Arduino Bo mạch cung cấp V chân sau dùng để 24 kết nối động cơ. Các chân 1A 1B kết nối với cuộn dây động chân 2A 2B với cuộn dây khác động cơ. Để cấp nguồn cho động cơ, sử dụng chân tiếp theo, Ground VMOT, cần kết nối chúng với Nguồn điện từ đến 35 V cần sử dụng tụ tách có 47 µF để bảo vệ bo mạch điều khiển khỏi tăng điện áp Hai chân tiếp theo, Step Direction chân mà thực sử dụng để điều khiển chuyển động động cơ. Chân Direction điều khiển hướng quay động chúng tơi cần kết nối với chân kỹ thuật số vi điều khiển chúng tôi, trường hợp chúng tôi, tơi kết nối với chân số Bảng Arduino Với chân Step, điều khiển bước động với xung gửi đến chân này, động di chuyển bước. Vì vậy, điều có nghĩa khơng cần lập trình phức tạp nào, bảng thứ tự pha, đường điều khiển tần số, v.v., trình biên dịch tích hợp Trình điều khiển A4988 đảm nhiệm thứ. Ở cần đề cập chân không kéo đến điện áp bên trong, không nên để chúng trôi chương trình Tiếp theo Pin SLEEP mức logic thấp đặt bo mạch chế độ nghỉ để giảm thiểu tiêu thụ điện động không sử dụng Tiếp theo, chân ĐẶT LẠI đặt dịch sang trạng thái Trang chủ xác định trước. Trạng thái nhà Vị trí microstep nhà nhìn thấy từ Hình từ Biểu liệu A4988. Vì vậy, vị trí ban đầu từ nơi động khởi động chúng khác tùy thuộc vào độ phân giải microstep. Nếu trạng thái đầu vào cho chân mức logic thấp tất đầu vào STEP bị bỏ qua. Chân Reset chân nên ý định điều khiển chương trình mình, cần kết nối với chân SLEEP để đưa lên cao kích hoạt bo mạch 4.2 Vi điều khiển STM32F103C8T6 25 Hình 14: Kit phát triển STM32F103C8T6 Blue Pill ARM Cortex-M3 - STM32F103C8T6 vi điều khiển 32bit, thuộc họ F1 dòng chip STM32 hãng ST - Lõi ARM COTEX M3 - Tốc độ tối đa 72Mhz - Bộ nhớ : 64 kbytes nhớ Flash 20 kbytes SRAM      - Clock, reset quản lý nguồn Điện áp hoạt động từ 2.0 → 3.6V Sử dụng thạch anh từ 4Mhz → 20Mhz.      Thạch anh nội dùng dao động RC mode 8Mhz 40Khz   - Chế độ điện áp thấp:        Có mode: ngủ, ngừng hoạt động hoạt động chế độ chờ     Cấp nguồn chân Vbat pin để dùng RTC sử dụng liệu lưu trữ nguồn cấp chính.  - ADC 12 bit với kênh cho bộ              Khoảng giá trị chuyển đổi từ – 3.6 V      Có chế độ lấy mẫu kênh nhiều kênh.     - DMA:               7 kênh DMA       Có hỗ trợ DMA cho ADC, UART, I2C, SPI - Timer:  3 Timer 16 bit hỗ trợ mode Input Capture/ Output Compare/ PWM 26 Timer 16 bit hỗ trợ để điều khiển động với mode bảo vệ ngắt Input, deadtime Watchdog Timer để bảo vệ kiểm tra lỗi Systick Timer 24 bit đếm xuống cho hàm Delay,… - Có hỗ trợ kênh giao tiếp:   I2C    USART   SPI   CAN   USB 2.0 full-speed interface  - Kiểm tra lỗi CRC 96-bit ID Các thông số kĩ thuật:  Điện áp cấp 5VDC qua cổng Micro USB chuyển đổi thành 3.3VDC qua IC nguồn cấp cho Vi điều khiển  Tích hợp sẵn thạch anh 8Mhz  Tích hợp sẵn thạnh anh 32Khz cho ứng dụng RTC   Ra chân đầy đủ tất GPIO giao tiếp: CAN, I2C, SPI, UART, USB,   Tích hợp Led trạng thái nguồn, Led PC13, Nút Reset   Kích thước: 53.34 x 15.24mm 4.3 Kit ESP32 DOIT DevKit V1 Hình 15: Board kit phats triển ESP32 DOIT DevKit V1 27 Thông số kỹ thuật:  ESP32 lõi kép, điều có nghĩa có vi xử lý  Nó tích hợp Wi-Fi bluetooth  Nó chạy chương trình 32 bit  Xung nhịp (clock frequency) lên đến 240MHz có RAM 512 kB  Loại board có 30 36 chân, hàng có 15 chân  Nó có sẵn nhiều loại ngoại vi (peripheral), như: cảm ứng điện dung (capacitive touch), ADC, DAC, UART, SPI, I2C nhiều  Nó tích hợp với cảm biến hiệu ứng Hall (Hall effect sensor) cảm biến nhiệt độ Môi trường lập trình ESP32 lập trình nhiều mơi trường lập trình khác Bạn sử dụng:  Arduino IDE  Espressif IDF (IoT Development Framework)  MicroPython  JavaScript  LUA  v.v Trong dự án này, lập trình ESP32 chủ yếu Arduino IDE MicroPython 4.4 Bánh xe Thông số kỹ thuật: - Chất liệu: Nhựa cứng, lớp đệm mút, cao su tốt 28 - Đường kính: 65mm - Độ rộng bánh: 27mm Hình 16: Bánh xe 65mm khớp lục giác 4.5 Mạch Giảm Áp DC XL4015 (5A) Hình 17: Mạch giảm áp DC XL4015 (5A) (5A): IC chính: XL4015 - Tích hợp led báo điện áp đầu - Dòng đầu tối đa: 5A - Hiệu suất : 96% - Tần số xung: 180KHz - Tích hợp Mosfet đóng ngắt tần - Maximum Duty Cycle: 100% - Minimum Drop Out: 0.3VDC - Nhiệt độ làm việc : -40 ~ 125 độ C Kích thước: 54 x 23 x 18mm nhôm tản nhiệt cho IC - Điện áp đầu ra: 1.25 ~ 32VDC số cao Thông số mạch giảm áp DC XL4015 - - Điện áp đầu vào: 8~36VDC 4.6 Mạch Giảm Áp DC LM2596 3A 29 Thông số kỹ thuật: - Điện áp đầu vào: Từ 3V đến 30V - Điện áp đầu ra: Điều chỉnh khoảng 1.5V đến 30V Hình 18: Mạch giảm áp DC LM2596 3A - Dòng đáp ứng tối đa 3A - Hiệu suất: 92% - Cơng suất: 15W - Kích thước: 45 (dài) * 20 (rộng) * 14 (cao) mm 4.7 Pin cell 18650 2000mAh Thông số kỹ thuật: - Điện áp: 3.7v - Dung lượng: 2000mah - Điện áp sạc đầy: 4.2v Hình 19: Pin cell 18650 2000mAh 4.8 Trụ đồng đực 20mm Hình 20: Trụ đồng đực 20mm 30 4.9 Hộp đế pin 18650 cell Thông số kỹ thuật: - Các Cell pin nối tiếp với với điện áp tối đa: 4.2 x - Dây màu đỏ + - Dây màu đen – Hình 21: Hộp để pin 18650 cell 4.10 Cảm biến siêu âm (HC – SRF04) Hình 22: Cảm biến siêu âm (HC-SR04) Nguyên lý hoạt động: Để đo khoảng cách, ta phát xung ngắn (5 microSeconds) từ chân Trig. Sau đó, cảm biến siêu âm sẽ tạo xung HIGH chân Echo cho đến nhận lại sóng phản xạ pin Chiều rộng xung với thời gian sóng siêu âm phát từ cảm biển quay trở lại.  Tốc độ âm không khí 340 m/s (hằng số vật lý), tương đương với 29,412 microSeconds/cm (106 / (340*100)) Khi tính thời gian, ta chia cho 29,412 để nhận khoảng cách 31 Hình 23: Sơ đồ xung SR05 4.11 Động bước Thơng số kỹ thuật: - Góc bước: 1.8° - Kích thước: 42x42x34mm - Truyền động bước pha - Độ xác điện trở: ± 10 % - Điện cảm xác: ± 20 % - Lực đẩy: 500VAC phút - Điện áp: Vdc ± 36 Vdc Hình 24: Động step size 42 ngắn(NEMA17HS3401S) 4.12 Cánh tay robot bậc 32 Hình 25: Cánh tay robot bậc CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG Thiết kế phần cứng Thiết kế khí Kết nối phần cứng Thiết kế phần mềm Bộ lọc Kalman Giải thuật điều khiển PID Lưu đồ giải thuật điều khiển Dựa tảng thuật toán điều khiển PID, giải thuật cân điều khiển bám theo vị trí ban đầu mơ hình robot xây dựng theo lưu đồ sau: 33 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết đạt Những hạn chế hướng phát triển 2.1 2.2 Hạn chế Hướng phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO 34