ĐỒ ÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ ĐIỆN TỬ Đề tài: THIẾT KẾ MOBILE PLATFORM BÁM LINE CHO TRƯỚC

TỔNG QUAN

Mục tiêu thiết kế

Thiết kế robot di động chạy trên sa bàn theo đường line với độ ổn định cao, đảm bảo hoàn thành sa bàn theo đúng yêu cầu về hình dạng và kích thước đã được chỉ định Tốc độ tối đa của robot được điều chỉnh phù hợp với mục đích sử dụng.

Hình 1.1 Sa bàn line yêu cầu

Sơ lược về xe dò line

Xe dò line, hay còn gọi là xe dò đường, là một loại robot di động sử dụng chuyển động quay của bánh xe để di chuyển Robot này có khả năng thay đổi hướng dựa trên các nguyên lý đặc biệt và bám theo một đường line được vẽ trên sa bàn.

Xe dò line là một ứng dụng nhỏ trong hệ thống cơ điện tử, đóng vai trò quan trọng cho các sản phẩm lớn hơn như robot vận chuyển hàng hóa AGV và robot tránh vật cản Đối với sinh viên, đề tài này không chỉ hấp dẫn mà còn thiết thực, với chi phí thấp và cơ hội thực hành tốt, từ đó tạo nền tảng vững chắc cho nghiên cứu và chế tạo trong các dự án tiếp theo.

Nhóm chúng em đã xác định mục tiêu thiết kế ban đầu cho việc chế tạo xe dò line, và từ đó, chúng em quyết định phát triển xe đua dò line Dưới đây là một số mẫu xe đua dò line mà nhóm đã nghiên cứu và tìm hiểu.

Một số thiết kế điển hình

1.3.1 Tình hình nghiên cứu trong nước

Xe đua dò line: cuộc thi MCR (Micom Rally Car) Đại học Trà Vinh năm 2017

Hình 1.2 Xe đua dò line cuộc thi MCR Đại học Trà Vinh 2017 và sơ đồ nguyên lý

Thông số kỹ thuật chính:

- Motor trái và Motor phải: là hai động cơ DC dẫn động 2 bánh xe sau của xe

- Motor lái: Một động cơ RC Servo làm nhiệm vụ bẻ lái 2 bánh xe trước của xe.

- Modul H-Drive: Sử dụng IC chuyên dụng L298, nhận tín hiệu từ vi điều khiển và thực hiện chức năng điều khiển tốc độ 2 động cơ sau.

- Tốc độ tối đa có thể đạt được: 1,6m/s.

Sử vi điều khiển phổ biến PIC16F887 của Microchip được sử dụng để nhận tín hiệu từ cảm biến dò line, từ đó điều khiển hai động cơ phía sau, giúp xe di chuyển đúng hướng.

Modul cảm biến dò line hoạt động dựa trên nguyên lý phản xạ ánh sáng, giúp truyền tín hiệu vị trí của xe về vi điều khiển Giải thuật cảm biến sẽ thực hiện việc so sánh để xác định vị trí chính xác.

- Khối nguồn Pin: Sử dụng 2 nguồn điện DC là 5V (cung cấp cho vi điều khiển, cảm biến) và 12V (cung cấp cho động cơ).

Khung xe được chế tạo từ mica và nhựa dẻo, với kích thước tối đa cho bề rộng là 300 mm và bề cao là 150 mm Chiều dài, trọng lượng và chất liệu của xe có thể tùy ý, nhưng cần thiết kế khung xe đảm bảo quy định về kích thước Ngoài ra, xe không nên quá dài hoặc quá nặng, để không ảnh hưởng đến tốc độ và khả năng lái khi vào cua.

Xe có cấu trúc 4 bánh mang lại ưu điểm là dễ dàng lấy thăng bằng và khó bị lật, trong khi bánh lái phía trước giúp việc vào cua trở nên thuận tiện với bán kính cua nhỏ Tuy nhiên, nhược điểm của thiết kế này là 4 bánh sau có nguy cơ trượt khi vào cua, do 4 điểm tiếp xúc không nằm trên cùng một mặt phẳng.

1.3.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

1.3.2.1 CartisX04: Xe đua dò line về nhất cuộc thi Japanese Robotrace Contest 2014

Hình 1.3 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe đua đội CartisX04

Thông số kỹ thuật chính:

- Tốc độ tốt nhất để đảm bảo xe bám line tốt: v = 1.4 m/s, Tốc độ tối đa: = 4,2 m/s

- Vi điều khiển: sử dụng STM32F103RE và dùng giải thuật điều khiển học đường giúp tăng tốc độ ở những lần chạy sau.

Xe được trang bị hai cặp bánh dẫn động bởi hai động cơ Maxon DCX10L với tốc độ 6780 rpm, điện áp 12 V, dòng điện 0,682 A và mô men xoắn 2,05 mNm Bánh lái phía trước được điều khiển bởi động cơ Maxon RE10, đảm bảo khả năng điều khiển linh hoạt và chính xác.

- Đường kính bánh xe: 25 mm.

- Encoder: ENX 10 EASY loại 1024 count / rotation.

- Chiều dài 175 mm, Chiều rộng 153 mm, Khoảng cách 2 bánh 2 bên 130mm, Trọng tâm giữa 4 bánh cao 7 mm.

- Gyro sensor (cảm biến góc quay) Invensense ISZ-650 x2 cái.

Cảm biến dò line sử dụng cảm biến hồng ngoại SHARP GP2S700, được lắp đặt thành 3 cặp song song, với khoảng cách giữa cảm biến và sàn là 3mm Kích thước của cảm biến là 4x3x2 mm, và có lớp che chắn bằng nhựa đen phía dưới màu xanh lá, đảm bảo độ bền và hiệu suất hoạt động.

Kết cấu 4 bánh sau mang lại ưu điểm vượt trội trong việc giữ thăng bằng và giảm nguy cơ lật, trong khi bánh lái phía trước giúp vào cua dễ dàng với bán kính cua nhỏ Hệ thống cảm biến góc quay cũng tăng cường độ chính xác trong điều khiển Tuy nhiên, nhược điểm của thiết kế này là 4 bánh sau có thể dễ dàng trượt khi vào cua, cùng với đó là sự phức tạp trong cấu trúc cơ khí.

1.3.2.2 Chariot [2] : Về nhì cuộc thi LV Bots April line following

Hình 1.4 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe Chariot

Thông số kỹ thuật chính:

- Kết cấu xe: 2 bánh sau chủ động (Bánh răng kim loại 35 – 115 - 5Dx30L mm, D 30mm), 1 bánh trước tự lựa (D=9,5mm)

- Phần điện: Động cơ: DC Servo, cảm biến hồng ngoại gồm 6 sensor QTR-8RC. (không sử dụng 2 cảm biến ngoài cùng)

- Phần cứng điều khiển: vi điều khiển A- Start 32u4 Mini LV (MCU Atmega32u4),

- Vận tốc trung bình chạy trong cuộc đua là 1,17m/s.

Mạch cảm biến QTR-8RC, QTR-8A

Hình 1.5 Mạch cảm biến phản xạ QTR-8RC, QTR-8A

 Cung cấp hiện tại: 100 mA.

 Định dạng đầu ra: 8 tín hiệu tương thích I / O kỹ thuật số có thể được đọc dưới dạng xung cao được định thời.

 Khoảng cách phát hiện tối ưu: 0,125 "(3 mm).

 Khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp: 0,375 "(9,525 mm).

 Trọng lượng không có chân cắm: 0,11 oz (3,09 g).

 Kết cấu đơn giản, mô hình động học đơn giản, dễ điều khiển.

 Tiếp xúc 3 điểm nên khả năng bám đường tốt.

 Khi chế tạo chỉ quan tâm độ đồng trục của 2 bánh xe sau.

 Trọng tâm xe gần 2 bánh chủ động giúp moment quán tính giảm khi xe qua cua  hạn chế sự trượt. o Nhược điểm:

 Dễ lật khi vào cua, cần tính toán

 Chuyển động đảo hướng theo nguyên lý 2 bánh vi sai nên dễ bị trượt khi vào cua ở tốc độ cao.

1.3.2.3 Robot Pika của đội Mechatron vô địch Cyberbot 2015 tại Poznan

Hình 1.6 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe đua đội Robot Pika

Thông số kỹ thuật chính:

Xe được thiết kế với 4 bánh, trong đó 2 bánh cao su được dẫn động bởi 2 động cơ D4mm Hai bánh mắt trâu có đường kính nhỏ hơn nhiều và được đặt ở dãy cảm biến, giúp đảm bảo rằng 2 bánh sau luôn tiếp xúc với mặt đất, trong khi 1 trong 2 bánh trước có thể hở.

- Vận tốc tối đa: 2,7 (m/s), vận tốc trung bình: 1,7 (m/s).

 Nhận xét: o Ưu điểm: xe cân bằng tốt khó bị lật khi vào cua.

Hình 1.7 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe đua đội FireBall

Thông số kỹ thuật chính:

- Đường kính bánh xe: 60mm.

- Vận tốc trung bình: 1,5m/s Vận tốc tối đa 3m/s.

- Cảm biến: 8x cảm biến hồng ngoại QTR-8RC.

- Khoảng cách giữa 2 cảm biến 9,525mm.

Xe 3 bánh có ưu điểm là khó lật hơn khi vào cua, đồng thời cho phép chuyển động linh hoạt, giúp cua gấp dễ dàng Tuy nhiên, nhược điểm của xe 3 bánh là có thể xảy ra hiện tượng trượt bánh khi vào cua, làm giảm khả năng tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đường.

1.3.3 Tiêu chí chung của các nghiên cứu tham khảo

- Vận tốc các xe nằm trong khoảng: 1,5 đến 4,2 m/s

Đầu bài thiết kế

Thiết kế xe đua dò line chạy trên sa huỳnh có quỹ đạo cho trước, với các thông số:

Vận tốc tối đa (nằm trong khoảng vận tốc thường đạt được với mobile robot bám line ví dụ trong phần 1.2), chọn: vmax = 2 m/s.

Bán kính cong tối thiểu: Rmin = 500mm.

Sai số bám line trên đoạn thẳng và cong: emax = ± 18 mm.

Các tiêu chí phụ để phù hợp với đầu bài được nêu ở phần 1.3.3.

Trong quá trình thực nghiệm, do điều kiện hạn chế, động cơ nhóm mua không thể điều khiển ở tốc độ 2m/s, với thời gian xác lập lớn (settling time = 0,13s) Do đó, bài toán được điều chỉnh với tốc độ tối đa vmax = 0,7 m/s.

Tính toán sai số bám line: với giả thuyết ban đầu: Bề rộng đường line: 19 mm

(Cách xác định khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp theo bề rộng line: Theo tài liệu [3] )

Bề rộng line là 19mm, tương ứng với khoảng cách giữa hai cảm biến quang liên tiếp là 12,5 mm Qua nội suy tuyến tính, khoảng cách tối đa giữa hai cảm biến gần nhất để đảm bảo hoạt động hiệu quả là 13 mm.

Sử dụng 7 cảm biến với bề rộng dãy cảm biến lớn hơn 13x6, tức là 78 mm, dẫn đến sai số lớn nhất giữa tâm xe và tâm cảm biến theo thuật toán là 36 mm.

Khi áp dụng thuật toán xấp xỉ theo trọng số, sai số lớn nhất giữa tâm cảm biến và tâm line được xác định là e2 = 2,6 [3], dẫn đến sai số bám line tối đa là 38,6 mm Vì vậy, giá trị điều chỉnh cần được giữ dưới 38,6 mm.

 Sai số bám line phụ thuộc vào: bề rộng line, sai số cảm biến, bộ điều khiển và nhiều yếu tố khác, được tính toán ở các phần sau.

Chọn: e = ±18 mm (được hiệu chỉnh).

LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN

Kết cấu cơ khí

Xe đua bám line có nhiều loại kết cấu như 1 bánh, 2 bánh (tự cân bằng), 3 bánh và 4 bánh Tuy nhiên, để đáp ứng yêu cầu thiết kế chỉ bám line, xe 1 bánh và 2 bánh cần có thuật toán phức tạp để duy trì sự cân bằng Do đó, xe 3 hoặc 4 bánh là lựa chọn hợp lý nhất cho mục đích này.

Các kết cấu xe 3 bánh, 4 bánh:

Bảng 1 So sánh ưu nhược điểm xe 3 bánh và 4 bánh

Cấu hình xe Sơ đồ nguyên lý Ưu điểm Nhược điểm

3 bánh -Tiếp xúc mặt đường tốt (do 3 điểm tạo mặt phẳng) giúp dễ điều khiển.

-Ưu thế ở các đoạn đường di chuyển thẳng.

-Trọng lượng phân bố không tốt (trên hình tam giác).

-Xe dễ bị lật khi vào cua gấp với tốc độ cao.

4 bánh -Khi rẽ hướng, mang theo tải, khó lật hơn do có 2 điểm tựa ở bánh

-Xe cân bằng tốt do trọng lượng phân phối trên một tứ giác.

-Tiếp xúc mặt đường không tốt, bám đường không tốt.

-Khi cua dễ bị trượt bánh

Chọn xe đua loại 3 bánh vì yêu cầu về tốc độ nhanh, kết cấu nhỏ gọn và khả năng bám đường tốt Xe không cần tải trọng lớn và có bán kính cua tối thiểu là R = 500mm, vì vậy xe 3 bánh với những đặc điểm này là sự lựa chọn tối ưu.

Xe 3 bánh với kết cấu đồng phẳng mang lại khả năng tiếp xúc tốt với mặt đường, giúp giảm độ trượt bánh Bên cạnh đó, việc điều khiển và xoay xe trở nên dễ dàng hơn nhờ vào việc điều chỉnh tốc độ của hai bánh.

Hình 2.8 Sơ đồ nguyên lý xe 3 bánh, 2 bánh trước dẫn động

Nhược điểm của thiết kế này bao gồm trọng lượng phân bố không đồng đều, tạo hình tam giác, khiến nó không phù hợp cho các yêu cầu tải trọng cao Bên cạnh đó, cấu trúc 3 bánh không thể sử dụng để ôm cua gấp do dễ bị lật.

Có 2 loại kết cấu 3 bánh xe phổ biến có ưu nhược điểm là:

Loại xe Ưu điểm Nhược điểm

3 bánh (gồm 2 bánh sau dẫn động, 1 bánh tự lựa ở trước)

Khi trọng tải tác động lên hai bánh sau tăng, phản lực và lực ma sát trượt cũng tăng theo, giúp xe khó trượt hơn Điều này làm tăng giới hạn moment cấp cho động cơ, từ đó cải thiện khả năng tăng tốc nhanh hơn.

Xe 2 bánh sau dẫn động có sai số bám line lớn hơn xe 2 bánh trước dẫn động (do vị trí của cảm biến với

2 bánh chủ động), nếu gắn cảm biến gần thân xe [27]

3 bánh (gồm 2 bánh trước dẫn động, 1 bánh tự lựa ở sau)

- Khi ôm cua, xe mang tải khó bị lật hơn trường hợp 2 bánh sau dẫn động.

- Có thể dễ dàng đặt cảm biến gần với trục bánh chủ động làm tăng độ ổn định của xe khi điều khiển [27]

- Bánh tự lựa ở phía sau có ma sát nhỏ khiển xe có thể bị xoay khi cua ở tốc độ cao.

- Sức kéo thấp hơn, khả năng tăng tốc thấp hơn (giải thích cho xe đua thì động cơ hay nằm phía sau).

 Kết luận: Chọn xe 3 bánh với 2 bánh trước chủ động ổn định hơn.

Động cơ

Động cơ điện một chiều (DC motor) có dải công suất rộng, từ vài W đến vài MW, cho phép đáp ứng linh hoạt các yêu cầu về moment, tăng tốc và hãm cho tải trọng nặng Với khả năng dễ dàng tích hợp vào các bộ truyền động, động cơ DC cung cấp khoảng điều khiển tốc độ rộng và khả năng đảo chiều hiệu quả.

Động cơ bước (stepper motor) cần được điều khiển bởi bộ điều khiển bên ngoài, cho phép động cơ giữ vị trí cố định hoặc quay đến bất kỳ vị trí bước nào, tùy thuộc vào độ phân giải vi của động cơ Hầu hết động cơ bước có khả năng hoạt động ở tần số âm thanh, giúp chúng quay nhanh chóng và dễ dàng khởi động, dừng lại ở các vị trí mong muốn khi sử dụng bộ điều khiển phù hợp Đối với động cơ bước vi Step, cần sử dụng thêm driver để chia nhỏ bước.

Động cơ servo là loại động cơ DC hoặc động cơ Step được tích hợp với bộ điều khiển servo, giúp cung cấp lực chuyển động cần thiết Trong công nghiệp, động cơ servo đáp ứng yêu cầu về tốc độ nhanh, độ chính xác cao và khả năng sản sinh moment lớn trong suốt dải hoạt động.

Bảng 2 So sánh giữa các loại động cơ

Loại động cơ Độ chính xác Cấu trúc điều khiển Ưu điểm Nhược điểm

Step Phụ thuộc số bước trên 1

Vòng hở -Sử dụng nhiều trong -Điều khiển vòng hở, Bị trượt bước khi vận tốc vòng thường là

→1,8 0 /bước điều khiển vị trí

-Moment xoắn lớn ở vận tốc thấp và giảm khi vận tốc cao cao => Thời gian đáp ứng chậm, Khó điều khiển chính xác vận tốc động cơ

-Trục động cơ xoay không liên tục => Rung động cao hơn DC gắn encoder

Phụ thuộc vào độ phân giải encoder thường là

Chính xác hơn động cơ bước

Vòng kín -Điều khiển vòng kín, Áp dụng được các giải thuật điều khiển =>

Thời gian đáp ứng nhanh, Điều khiển chính xác vận tốc

-Trục động cơ xoay liên tục => Êm hơn

-Moment xoắn không đổi theo vận tốc

Để đạt được yêu cầu điều khiển chính xác về vận tốc và công suất, nhóm đã quyết định sử dụng động cơ DC có gắn Encoder, vì moment của động cơ DC thường thấp hơn so với động cơ Step.

 Kết luận: Dùng DC encoder vì: Điều khiển vòng kín giúp áp dụng được các giải

Cảm biến

Có 2 loại cảm biến thường dùng trong các robot dò line:

Camera là thiết bị thu hình ảnh đường line, cung cấp tín hiệu điều khiển với độ chính xác cao và ít bị nhiễu Tuy nhiên, việc xử lý hình ảnh đòi hỏi nhiều thời gian, điều này có thể hạn chế tốc độ di chuyển của xe.

Photoresistor là một thiết bị bao gồm hai đèn LED phát và thu, được bố trí cách mặt đường một khoảng hợp lý để vùng hoạt động của chúng giao thoa mà không trùng với vùng giao thoa của bộ liền kề Điện trở của photoresistor thay đổi theo mức độ ánh sáng: trong bóng tối, giá trị điện trở cao, trong khi khi có ánh sáng chiếu vào, giá trị điện trở giảm mạnh.

Hình 2.9 Nguyên lí cảm biến quang điện trở

Phototransistor hoạt động dựa trên nguyên tắc tương tự như cảm biến quang điện trở, với một nguồn phát ánh sáng phản xạ xuống đất và một nguồn thu ánh sáng phản xạ để xử lý tín hiệu, xác định vị trí của xe so với đường kẻ Tuy nhiên, phototransistor được ứng dụng rộng rãi hơn do thời gian đáp ứng nhanh hơn so với cảm biến quang điện trở.

When comparing three options for line detection sensors based on their signal principles, Digital Sensors, Analog Sensors, and Vision Sensors each have distinct characteristics Digital Sensors, such as IR Sensors, offer quick data reading and simple processing algorithms, but they have lower accuracy, resulting in higher line-following error On the other hand, Analog Sensors, including photoresistors and phototransistors, provide varying levels of sensitivity and can detect subtle changes in light, which can enhance accuracy in line tracking.

Bảng 3 So sánh Photoresistor và Phototransistor [28] Đặc trưng Photoresistor Phototransistor

Sơ đồ mẫu thể hiện độ nhạy với ánh sáng trắng và bóng tối, với độ nhạy ánh sáng trắng ít hơn và độ nhạy bóng tối cao hơn Bên cạnh đó, định hướng không nhạy cảm với ánh sáng từ bất kỳ hướng nào.

Có, nhạy cảm với ánh sáng từ một hướng cụ thể có thể ảnh hưởng đến nhiệt độ, và giá trị điện trở sẽ dễ dàng thay đổi theo nhiệt độ.

Giá trị trở kháng ít thay đổi theo nhiệt độ

Thay đổi điện áp ảnh hưởng đến giá trị điện trở

Giá trị điện trở không thay đổi

Giá trị điện trở thay đổi theo điện áp đặt vào

Thời gian phản hồi Chậm, thường từ 0.1s đến

Nhanh hơn, tùy thuộc vào loại c) Vision Sensor:

Hình ảnh đường line được lấy từ camera, thông qua xử lí và đưa ra tín hiệu điều khiển.

Cảm biến có độ chính xác cao và ít bị nhiễu, tuy nhiên yêu cầu xử lý phức tạp và thời gian xử lý ảnh lâu, điều này ảnh hưởng đến tốc độ di chuyển của xe.

 Lựa chọn phù hợp với yêu cầu đề bài:

 Sử dụng Phototransistor phù hợp cho sai số bám line e = ± 18mm.

 Sử dụng led hồng ngoại thay vì led thường vì:

LED hồng ngoại có độ nhạy cao hơn so với LED thông thường, nhưng lại dễ bị nhiễu hơn, vì vậy nó phù hợp với các dòng có độ tương phản cao với nền Trong trường hợp này, chúng ta xem xét dòng trắng đen.

Tia hồng ngoại có bước sóng dài hơn ánh sáng đỏ, điều này cho phép chế tạo phototransistor với khả năng điều chỉnh tốt hơn, giảm thiểu ảnh hưởng từ các nguồn sáng khác.

Giải thuật cảm biến sử dụng phương pháp xấp xỉ trọng số trung bình, đạt độ chính xác cao nhất với sai số giữa tâm line và tâm thuật toán chỉ là 2,6mm, đây là mức sai số nhỏ nhất được nêu ở phần dưới.

 Kết luận: Sử dụng cảm biến loại Phototransistor + led hồng ngoại, giải thuật cảm biến là Xấp xỉ trọng số trung bình.

Các cách xử lí tín hiệu cảm biến

Các 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 dò line so với tâm đường line.

Có 2 phương pháp xử lý tín hiệu cảm biến:

Sử dụng bộ so sánh để xác định trạng thái đóng/ngắt của các cảm biến, từ đó suy ra vị trí xe theo bảng trạng thái đã định sẵn Phương pháp này cho phép xác định sai số dò line phụ thuộc vào khả năng phân biệt trạng thái của hệ thống cảm biến và khoảng cách giữa chúng Sai số chủ yếu phụ thuộc vào mức ngưỡng so sánh của các cảm biến, giúp tăng tốc độ xử lý.

Hình 2.10 Mức so sánh của cảm biến ứng với các vị trí line khi xe di chuyển

- Xấp xỉ ra vị trí của xe so với tâm đường line từ các tín hiệu tương tự từ cảm biến.

Phương pháp này phụ thuộc vào thời gian đọc ADC của tất cả các cảm biến trên vi điều khiển, dẫn đến thời gian xử lý lâu hơn so với phương pháp đầu tiên Tuy nhiên, nó mang lại độ phân giải cao hơn đáng kể.

+ Sai số giữa đường line theo thuật toán và tâm xe: có 2 phương pháp

Xấp xỉ bậc 2 Xấp xỉ theo trọng số

Hình 2.11 Minh họa phương pháp Xấp xỉ bậc 2 và Xấp xỉ theo trọng số a) Phương pháp xấp xỉ bậc 2: chọn 3 sensor có giá trị đọc về cao nhất [3]

Với x1 là toạ độ điểm đầu tiên trong 3 điểm có tín hiệu cao nhất. y1, y2, y3 lần lượt là 3 giá trị analog cao nhất trong 8 tín hiệu.

Nếu hệ trục toạ độ đặt tại tâm dãy cảm biến thì error = x và error max = L/2 (đỉnh của hàm bậc 2 cao nhất là ở 2 biên)

*Nếu Δx ≠ 1 thì các hệ số a, b thay đổi thành: a= y 1 + y 3 − 2 y 2

Phương pháp trọng số trung bình là một kỹ thuật quan trọng trong việc xác định vị trí của đường line bằng cách sử dụng giá trị từ tất cả các cảm biến Để tìm vị trí tâm của đường line, ta áp dụng công thức tương tự như trong việc tính khối tâm, với n cảm biến, vị trí tâm đường line được xác định qua công thức x = ∑.

Kết luận cho thấy rằng phương pháp xấp xỉ trọng số trung bình mang lại độ chính xác cao hơn, trong khi phương pháp xấp xỉ bậc 2, mặc dù nhanh hơn, lại có độ chính xác thấp hơn.

- Tính sai số bám line:

The article "Optimization of PID" discusses a practical example of a line-following robot that employs a weighted error calculation algorithm using 10 infrared sensors This approach allows for precise error measurement, enhancing the robot's performance in navigating along a designated path.

Ta có chiều rộng sensor (khoảng cách 2 cảm biến ngoài cùng) là 90mm Giá trị lỗi bằng

Giá trị 0 biểu thị rằng rô bốt đang ở chính giữa đường thẳng, trong khi lỗi dương cho thấy rô bốt lệch sang trái và lỗi âm cho thấy lệch sang phải, với sai số tối đa là ± 4500 Phương pháp này có ưu điểm là thay thế mười số đọc cảm biến bằng một giá trị lỗi duy nhất, giúp tính toán tốc độ động cơ để đưa lỗi về 0 Đặc biệt, giá trị lỗi không phụ thuộc vào chiều rộng của đường, cho phép rô bốt xử lý các đường có độ dày khác nhau mà không cần thay đổi mã nguồn.

 Kết luận: sai số error nằm trong khoảng ± 45mm (khoảng cách 2 cảm biến ngoài cùng)

Thực nghiệm so sánh sự chính xác của 2 phương pháp ở trên, từ đó xác định sai số giữa đường line thực tế và đường line tính bằng thuật toán [16]

Bộ thiết bị đo đường line sử dụng hai thuật toán là xấp xỉ bậc hai và trọng số trung bình để tính toán vị trí đường line, thông qua việc đưa đường line qua các sensor từ vị trí 130mm đến 220mm.

Hình 2.12 Ví dụ về thiết bị đo cảm biến

Hình 2.13 Kết quả thực nghiệm đo vị trí theo các công thức và vị trí đường line thực tế

Sai số trung bình bình phương của phương pháp trọng số trung bình là 2.6 và phương pháp nội suy bậc hai là 5.4mm.

 Sai số bám line cần tính là:

Sai số giữa tâm xe và đường line thực tế được tính bằng tổng sai số giữa đường line theo thuật toán và tâm xe, cộng với sai số giữa đường line thực tế và đường line tính bằng thuật toán.

Do đó sai số bám line nằm trong khoảng:

 Phương pháp trọng số trung bình: 2.6 < e < L/2mm (L là khoảng cách 2 cảm biến ngoài cùng).

 Phương pháp xấp xỉ bậc 2: e > 5.4mm.

 Kết luận: Chọn phương pháp trung bình trọng số có sai số bé hơn.

- Cách bố trí cảm biến a Theo hàng b Ma trận

Hình 2.6 Các phương pháp bố trí cảm biến

Bố trí dạng ma trận là một phương pháp sử dụng nhiều cảm biến để thu thập thông tin về vị trí và hướng di chuyển của xe Tuy nhiên, việc sử dụng nhiều cảm biến đòi hỏi phải lựa chọn một cách hợp lý, dựa vào kích thước và tốc độ đáp ứng của xe.

Bố trí đường thẳng cung cấp thông tin đầy đủ về vị trí cần xử lý và yêu cầu ít cảm biến hơn, do đó, hình thức này vẫn phù hợp cho việc xác định lộ trình di chuyển.

 Kết luận: Chọn bố trí cảm biến dạng đường thẳng.

Để xác định độ cao tối ưu cho cảm biến, cần thực hiện các phép đo thực nghiệm nhằm đạt được tín hiệu ổn định nhất Kết quả cho thấy độ cao tối ưu là 11mm Ngoài ra, do sự không đồng nhất giữa các cảm biến, việc hiệu chỉnh giá trị tín hiệu analog ban đầu của từng cảm biến là cần thiết để nâng cao độ chính xác của thuật toán.

 Thực nghiệm trình bày ở phần dưới.

- Cách xác định khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp theo bề rộng line [16]

Bề rộng line được xác định là 19mm, phù hợp với khoảng cách giữa hai cảm biến quang liên tiếp là 12,5mm Vì vậy, có thể lựa chọn bề rộng line là 19mm và khoảng cách giữa hai cảm biến là 13mm.

Bộ điều khiển

Bộ điều khiển ON-OFF là một hệ thống điều khiển đơn giản, cho phép động cơ hoạt động khi được cấp nguồn ON và dừng lại khi ngắt nguồn OFF, theo thiết kế đã được xác định trước.

Dễ chế tạo nhưng không chính xác

Sử dụng hai cảm biến quang điện, trong đó cảm biến bên trái nằm trên bánh xe và cảm biến bên phải nằm dưới bánh xe, sẽ giúp phát hiện đường line đen Khi một trong hai cảm biến tiếp xúc với line đen, động cơ tương ứng sẽ ngay lập tức bị tắt.

Hình 2.7 Cấu tạo nguyên lý làm việc bộ điều khiển ON-OFF

Khi cảm biến chạm vào line đen, điện trở LDR trong mạch cảm biến tăng lên, dẫn đến điện áp tại chân âm (chân 2) của opamp tăng khoảng 2,7V Khi đạt ngưỡng điện áp tham chiều cài đặt tại chân dương (chân 3) của opamp, output của opamp sẽ bằng 0 Điều này làm cho điện áp tại chân Base của transistor BD135 giảm xuống còn 0, khiến transistor không dẫn điện và động cơ tương ứng với cảm biến dừng hoạt động.

Khi cả hai cảm biến không chạm vào line đen, điện trở LDR giảm, dẫn đến điện áp ở chân âm (chân 2) của opamp giảm xuống còn 1,1V do dòng điện được dẫn qua điện trở xuống đất, từ đó động cơ hoạt động bình thường.

+ Điện áp tham chiếu = (2,7+1,1)/2 = 1,9V là điện áp cài đặt cho đầu dương của opamp.

Hình 2.8 Sơ đồ mạch điện bộ điều khiển ON-OFF

- Bộ điều khiển Fuzzy [18] : bài toán điều khiển dựa trên tỉ lệ xác xuất xảy ra một mức độ nào đó của một sự việc.

Bộ điều khiển PD/PID tính toán sai số giữa giá trị mong muốn và giá trị cảm biến, giúp giảm sai số thông qua việc điều khiển giá trị đầu vào Ưu điểm của bộ điều khiển này là đạt được kết quả chính xác trong các hệ thống tuyến tính Tuy nhiên, nhược điểm là có thể xảy ra nhiễu ở giai đoạn vi phân, dẫn đến sai số ở giá trị đầu ra.

Nghiên cứu cho thấy ưu điểm vượt trội của bộ điều khiển PID về các thông số: Tốc độ, Sai số bám line [19]

Hình 2.9 So sánh bộ điều khiển PID và ON-OFF

Bộ điều khiển Following tracking điều chỉnh robot dựa trên ba thông số quan trọng: tiếp tuyến e1, pháp tuyến e2 và góc lệch e3 so với đường đi Qua đó, robot được điều khiển bằng cách thay đổi vận tốc góc và vận tốc dài, giúp cải thiện khả năng bám đường và giảm thiểu sai số.

Hình 2.10 Mô hình hóa động học robot áp dụng bộ điều khiển tracking

Sai số được đo theo các phương: x, y, wz (quay quanh trục Z) lần lượt là e1, e2, e3

Bộ điều khiển và giải thuật tự học Q-learning (DQN) cho phép xe tự động ghi nhớ hành trình sau khi chạy một vòng trên đường line, từ đó tính toán tốc độ và gia tốc phù hợp cho từng đoạn đường Việc này giúp tăng khả năng đáp ứng của xe với các điều kiện đường khác nhau Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối ưu, xe cần được trang bị cảm biến Gyro nhằm theo dõi trạng thái gia tốc.

Sơ đồ thể hiện độ ổn định của các thuật toán (góc lệch của robot tự cân bằng so với vị trí đầu theo thời gian) [24]

Hình 2.11 Đồ thị đáp ứng của tín hiệu đầu ra bộ điều khiển PID, fuzzy, LQR

=> DQN kém ổn định hơn PID

 Kết luận: Sử dụng 2 giải thuật điều khiển

Giải thuật điều khiển tracking được sử dụng để phân tích sai số động học của xe, từ đó giúp điều khiển ổn định tốc độ động cơ dựa trên tín hiệu từ cảm biến Phương pháp này áp dụng các kỹ thuật điều khiển nâng cao theo tiêu chuẩn Lyapunov, đảm bảo hiệu quả và độ chính xác trong quá trình điều khiển.

Điều khiển vòng kín tốc độ động cơ sử dụng PID giúp theo dõi và điều chỉnh giá trị vị trí vận tốc hiện tại của bánh xe thông qua tín hiệu encoder Nhờ đó, sai số giữa giá trị thực và giá trị mong muốn được điều chỉnh dần về 0, đảm bảo hiệu suất hoạt động tối ưu.

Hệ thống điều khiển hoạt động bằng cách xử lý tín hiệu số từ cảm biến qua vi điều khiển, sau đó truyền tín hiệu điều khiển dưới dạng xung PWM đến driver tương ứng Vi điều khiển nhận xung từ encoder và áp dụng thuật toán PID để đảm bảo vận tốc xe đạt được giá trị đã được tính toán.

Cấu trúc dạng các module bao gồm: module sensor, module điều khiển và module driver động cơ

Có 2 phương pháp chủ yếu để kết nối các module với nhau là: tập trung và phân cấp:

Phương pháp điều khiển tập trung sử dụng một MCU để nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và truyền tín hiệu điều khiển cho cơ cấu tác động Đặc điểm của phương pháp này là phần cứng đơn giản, nhưng MCU cần phải xử lý toàn bộ thông tin trước khi cập nhật thông tin mới Phương pháp này được áp dụng rộng rãi trong các xe đua dò line thực tế như CartisX04, Le’Mua (Robot Challenge 2015) và Pika.

Hình 2.12 Cấu trúc điều khiển tập trung

- Phương pháp điều khiển phân cấp nhiều hơn một MCU:

The master MCU is responsible for overall calculations, while several slave MCUs handle specific tasks such as processing encoder signals or sensor data (RobotALF) and managing image processing modules, which then relay the data back to the master MCU.

Cấu trúc phần cứng phức tạp hơn yêu cầu chú ý đến giao tiếp giữa các MCU, nhưng mang lại khả năng xử lý nhiều tác vụ đồng thời Điều này giúp giảm khối lượng tính toán và tăng tốc độ lấy mẫu của hệ thống khi áp dụng cấu trúc tập trung.

Hình 2.13 Cấu trúc điều khiển tầng

Kết luận: Cấu trúc điều khiển tầng là giải pháp tối ưu cho việc xử lý đồng thời nhiều tác vụ, giúp giảm tải khối lượng tính toán và rút ngắn thời gian lấy mẫu so với cấu trúc tập trung Hơn nữa, cấu trúc này còn mang lại lợi ích lớn trong việc điều khiển và bảo trì hệ thống.

SƠ ĐỒ GANTT CHO ĐỒ ÁN

Sơ đồ GANTT sơ bộ

Nội dung Người thực hiện 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Chương 1: TỔNG QUAN

Xác định mục tiêu đồ án

Hiệu chỉnh tổng quan và xác định đầu bài thiết kế

Chương 2: LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN Đề xuất phương án khả thi

Vẽ sơ đồ nguyên lý

Chọn phương án khả thi và hiệu chỉnh sơ đồ nguyên lý

Chương 3: XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ GANTT Cả nhóm

Thiết kế/chọn các chi thiết/cụm chi tiết cơ khí

Xây dựng sơ đồ khối chung hệ thống điện

Lựa chọn/thiết kế cảm biến

Lựa chọn/thiết kế driver động cơ

Lựa chọn/thiết kế nguồn

Xây dựng sơ đồ khối chung của hệ thống điều khiển

Xác định yêu cầu, lựa chọn bộ vi điều khiển, tìm hiểu vi điều khiển

Xây dựng giải thuật điều khiển và coding hệ thống

Mô hình hóa động học/động lực học hệ thống: mobile platform, cảm biến, mạch động lực, hệ thống

Thiết kế bộ điều khiển bám line

Mô phỏng xác định các thông số thích hợp cho bộ điều khiển bám line

Chương 5: MÔ PHỎNG THỰC NGHIỆM

Xác định yêu cầu mô phỏng

Xác định các thông số cụ thể cần đo để đánh giá

Mô phỏng/Thực nghiệm Đánh giá số liệu Đề xuất hiệu chỉnh thiết kế nếu có

Chương 6: HOÀN THÀNH BÁO CÁO Cả nhóm

Chương 7: BẢO VỆ Cả nhóm

THIẾT KẾ

Thiết kế cơ

- Vận tốc tối đa v max = 0,7 m / s

- Kết cấu xe nhỏ gọn, chắc chắn, không rung lắc.

- Xe có thể qua các đoạn cong (bán kính cong R= 500mm) với vận tốc tối ưu mà xe không bị lật.

Hình 4.14 Sơ đồ nguyên lý thiết kế xe 3 bánh, 2 bánh trước dẫn động

4.1.1 Lựa chọn bánh chủ động và bánh bị động

- Có 2 loại bánh bị động thường dùng cho xe dò line là: bánh castor, bánh mắt trâu.

Bảng 4 So sánh bánh castor và bánh mắt trâu

Bánh castor Bánh mắt trâu điểm bẩn

- Kết cấu đơn giản. thép nên rất bền, bên trong có ổ bi nên di chuyển rất trơn tru, di chuyển linh hoạt khi vào cua

Khi xe vào cua với tốc độ cao, kết cấu quay của bánh xe không kịp thích ứng, dẫn đến hiện tượng bánh xe bị trượt thay vì quay quanh trục Điều này không chỉ ảnh hưởng đến tốc độ di chuyển của xe mà còn có thể gây ra nguy cơ lật xe, tương tự như hiện tượng Shopping-cart.

- Chỉ có thể chạy trong những môi trường ít bụi, cát vì chúng có thể bám vào bánh làm bánh bị kẹt không chạy được.

- Kết cấu phức tạp, ổ bi cần chế tạo chính xác và bảo quản.

Theo đề bài và thực tế sa bàn: Xe đua chạy trên xa bàn hầu như không bụi, vận tốc nhanh, chuyển hướng nhanh, cần kết cấu gọn nhẹ.

Kết luận: Chọn bánh mắt trâu

- Một số mẫu bánh mắt trâu: o Chariot: Pololu Ball Caster with 3/8″ Plastic Ball [30]

Hình 4.15 Bánh mắt trâu xe đua Pololu

Thông số: Đường kính bánh: 0,375 inch ≈ 10mm.

Vật liệu bánh: nhựa o Small Ball Caster Wheel - 12mm Diameter Metal – Hshop [ 31]

Thông số Đường kính bánh xe: 12mm.

Chiều cao: 15mm Vật liệu bánh: thép

Hình 4.16 Bánh mắt trâu nhỏ Hshop

Kết luận: Chọn bánh mắt trâu nhỏ của Hshop – phổ biến, kích thước nhỏ, không yêu cầu tải trọng quá lớn là bánh dẫn hướng cho robot dò line.

- Yêu cầu: o Khả năng bám đường tốt o Không trơn trượt o Chịu tải ổn định o Dễ dàng tháo lắp và thay thế.

- Các loại bánh trên thị trường thường dùng cho xe dò line: o Dòng bánh thường: V1,2,3,4,5,6,7,8… các đặc điểm

V1 với kích thước d = 65mm và b = 15mm sở hữu thiết kế chắc chắn, gọn nhẹ và tính thẩm mỹ cao Sản phẩm tương thích hoàn hảo với động cơ DC giảm tốc V1, rất thích hợp cho các mô hình robot như xe tránh vật cản, xe tự hành và xe cân bằng Chất liệu lõi nhựa và vỏ cao su đảm bảo độ bền và hiệu suất sử dụng tốt.

Bánh xe V2 với kích thước d = 65mm và b = 27mm là lựa chọn phổ biến trong thiết kế robot, có khả năng gắn với nhiều loại động cơ Được làm từ chất liệu nhựa, mút và cao su, bánh xe này có lớp mút dày đàn hồi bên trong giúp duy trì hình dạng dưới tải trọng Lốp cao su mềm mang lại độ ma sát tối ưu, với thiết kế rãnh lốp giúp tăng cường khả năng bám đường.

+ V3, d = 80mm, b = 30mm, chất liệu nhựa, bên ngoài lốp có thiết kế dạng các gai giúp tăng ma sát với mặt đường.

+ V4, d = 130mm, b = 60mm, chất liệu nhựa, kích thước lớn ứng dụng cho xe mang tải cao hơn V1,V2,V3.

+ V5, d = 95mm, b = 14mm, chất liệu lõi: nhôm, lốp: cao su ma sát tốt, là sự lựa chọn tối ưu cho các thiết kế chịu tải nặng lên tới 100kg.

+ V6, d = 85mm, b = 30mm, chất liệu lõi nhựa, lốp cao su bền: chịu được tải trọng lớn.

+ V7, d = 96mm, b = 40mm, chất liệu nhựa chất lượng cao độ bền cao, thường ứng dụng trong robot leo địa hình.

+ V8, d = 115mm, b = 52mm, chất liệu: nhựa, lõi nhựa, mút, lốp cao su cho ma sát tốt, độ bền cao.

Bánh xe V2 là lựa chọn lý tưởng cho xe đua nhờ kích thước nhỏ gọn, tải trọng nhẹ và khả năng bám đường tốt, tránh trượt Trong khi đó, bánh đa hướng Mecanum được thiết kế với các con lăn nhỏ nghiêng 45 độ, cho phép thực hiện nhiều chuyển động phức tạp như tiến lùi, xoay tròn trong không gian hạn chế, và di chuyển ngang khi cần thiết, nhờ vào thuật toán điều khiển phức tạp.

Hình 4.17 Bánh đa hướng Mecanum D48

 Kết luận: Chọn bánh xe V2 đơn giản và gọn hơn, có các thông số:

Hình 4.18 Bánh xe V2 của HShop

 Chất liệu: nhựa, mút, cao su

 Kích thước khớp trục lục giác: 12 mm

4.1.2 Tính toán và lựa chọn động cơ

Do hạn chế về ngân sách cho động cơ thực nghiệm, nhóm không thể đầu tư vào động cơ chất lượng cao, dẫn đến việc vận tốc giảm xuống còn 0,7 m/s sau khi đã được hiệu chỉnh.

- Thông số đầu vào: o Kết cấu xe 3 bánh: 2 bánh dẫn động ở trước, 1 bánh mắt trâu ở sau

Vận tốc tối đa mong muốn: v max = 0,7 m/ s o Thời gian tăng tốc mong muốn: 1s (vận tốc tăng từ 0m/s đến 2m/s lúc xuất phát).

Suy ra gia tốc khởi động: a=0,7m / s 2

Thông số đầu vào cho bài toán bao gồm vận tốc tối đa là 0,7 m/s, gia tốc đạt 0,7 m/s², bán kính xe là 2,5 mm và khối lượng bánh xe là 0,02 kg Khối lượng tải giả định là 0,4 kg, trong khi hệ số ma sát giữa lốp cao su và sàn bê tông khô ráo là 0,8 Cuối cùng, hệ số an toàn được thiết lập là 1,2.

- Mô hình động học, xét trạng thái bánh xe lăn về phía trước với gia tốc dài a=2 m /s 2

Hình 4.19 Mô hình động học bánh xe

Tính toán: o Moment quán tính của bánh xe (xem bánh xe là đĩa trong đặc):

Giả sử tải trọng xe được phân bố đều lên 2 bánh xe dẫn động, trọng lực tác động lên mỗi bánh xe sẽ được tính bằng cách áp dụng định luật 2 Newton.

 Phương trình Moment quay quanh trục bánh xe:

 Phương trình cân bằng lực theo phương thẳng đứng và từ (4.2) suy ra:

 Phương trình lực theo phương ngang

2 ) a(4.5 ) o Từ (4.1), (4.4), (4.5) thế vào (4.3) ta được Moment kéo động cơ bánh xe là:

2 0,025.0,0325 0,7 =0,054 ( Nm) o Để bánh xe lăn không trượt khi chuyển động:

2 mRa o Moment động cơ lớn nhất để bánh xe lăn không trượt:

2 0,025 0,0325 0,7 =0,0577 (Nm) o Vận tốc góc động cơ là: ω 0 = v max

 Số vòng quay động cơ: n 0 = 60 ω

- Hệ số an toàn cho cả tốc độ và moment: s= 1,2 o Vận tốc tối đa của động cơ: ω%,85 rad / s

 Số vòng quay động cơ: n= 60 2 π ω $7 rpm o Moment tối đa gây trượt của động cơ: T tr =0,0692 Nm o Moment hoạt động của động cơ: T =0,055 Nm o Công suất của động cơ là:

- Chọn động cơ: DC giảm tốc GA25 280rpm [35]

Động cơ GA25 có công suất định mức 4 W và điện áp định mức 12 V Khi không tải, dòng điện tiêu thụ là 0,1 A, trong khi khi bị giữ, dòng điện tăng lên 0,45 A Tốc độ hoạt động của động cơ đạt 280 rpm khi không tải Thông số moment hoạt động và moment bị giữ cũng cần được xem xét để đánh giá hiệu suất của động cơ này.

Động cơ có mô men xoắn lần lượt là 0,056 Nm và 0,167 Nm, với kích thước D 25 x L 75 mm và khối lượng 104 g Hộp giảm tốc tích hợp bên trong động cơ có tỉ số truyền 21,3:1 Encoder 2 kênh A, B cho số xung qua hộp giảm tốc là 235 xung, với điện áp định mức 3,3V Trục động cơ có đường kính 4 mm.

(Dùng khớp nối lục giác chuyển từ 12mm (đường kính trục bánh xe) đến chốt gắn với động cơ có đường kính 4mm [36] ).

- Với tốc độ lớn nhất thì moment động cơ tác dụng lên bánh xe đạt cực đại

 Bánh xe đảm bảo lăn không trượt trên toàn quỹ đạo.

4.1.3 Xét điều kiện để xe vào cua không bị trượt

Hình 4.21 Phân tích lực gây trượt cho bánh xe khi vào cua

Xe đảm bảo không trượt khi vào cua.

4.1.4 Xét điều kiện để vào cua không lật

Hình 4.22 Phân tích lực gây lật khi vào cua

Gọi: o Trọng tâm xe cách sàn 1 khoảng h o Khoảng cách trọng tâm xe đến tâm bánh xe theo phương ngang với a là khoảng cách tâm 2 bánh xe là:

- Phương trình cân bằng moment chọn gốc quay tại vị trí bánh xe tiếp xúc với sàn,

4.1.5 Thiết kế thân xe và các bộ phận

Quá trình tính toán các kích thước của xe được kiểm tra và thay đổi liên tục để có kết quả tốt nhất

- Chiều dài mỗi động cơ là 75m, đặt thành hàng ngang nên khoảng cách giữa 2 bánh xe ≥ 150mm Chọn khoảng cách tâm 2 bánh xe tối thiểu: x0 mm

Để đảm bảo an toàn khi vào cua và tránh tình trạng lật xe, cần xem xét mối quan hệ giữa khoảng cách tâm hai bánh xe và chiều cao trọng tâm xe so với mặt đất Cụ thể, điều kiện này được thể hiện qua công thức: h ≤ x 1,63 m.

Trong thiết kế của CartisX04, trọng tâm xe được đặt cách sàn 7mm và sử dụng bánh xe có đường kính 25mm Đối với Chariot, bánh tự lựa có đường kính 9,5mm, do đó trọng tâm xe sẽ cách mặt sàn lớn hơn 9,5mm, trong khi bánh xe dẫn động có đường kính 30mm Từ cấu trúc của xe, có thể ước lượng rằng trọng tâm xe nằm trong khoảng 10 đến 15mm so với mặt sàn.

Bánh xe sử dụng: loại V2-65mm Bánh mắt trâu dùng loại như xe Chariot Bố trí linh kiện sao cho trọng tâm xe nằm ở càng thấp càng tốt.

Khoảng cách gầm dưới xe cách sàn: Bánh mắt trâu Hshop có chiều cao 15mm, suy ra chọn k mm

Suy ra trọng tâm xe nằm trong khoảng từ 15 đến 32,5mm.

Giả sử sau khi phân bố các linh liện, trọng tâm xe cách mặt sàn trong khoảng (đã tính toán lại sau khi hoàn thành sản phẩm) h mm

- Tấm thân xe: vật liệu nhôm 6061

Kiểm tra bền bằng Solidworks Simulation, suy ra độ dày tấm thân xe (nhỏ nhất thỏa bền) là: i=1,5 mm

Kích thước xe được xác định bởi việc bố trí linh kiện và thiết kế nhỏ gọn Chiều dài xe được chọn dựa trên cách bố trí các bộ phận nằm ở một tầng thân xe, với kích thước a0 mm Chiều rộng xe bằng khoảng cách giữa hai tâm bánh xe trừ đi hai khoảng nhô ra ở hai trục, với kích thước b 8 mm Chiều cao xe tương ứng với đường kính bánh xe, đạt mức cao nhất là c = 65 mm.

- Khoảng cách từ tâm dãy cảm biến đến tâm trục bánh dẫn động:

Khoảng cách giữa các bánh xe càng nhỏ thì xe sẽ càng ổn định Tuy nhiên, khoảng cách này cần phải lớn hơn khoảng cách mà xe có thể di chuyển sau một lần lấy mẫu, vì vậy chúng ta chọn d = 30 mm.

Bảng 5 Các kích thước cơ bản của khung thân xe Đối tượng Thông số

Khoảng cách từ tâm dãy cảm biến đến tâm trục bánh dẫn động d= 30 mm

Khoảng cách 2 bánh xe x0 mm

Chiều cao trọng tâm xe h mm Độ dày thân xe i=1,5 mm

Chiều cao gầm xe k mm

Các kích thước bánh xe dẫn động, bánh tự lựa: được nêu tại phần 4.1.1

Các kích thước động cơ: phần 4.1.2

Bộ cảm biến có chiều cao 11mm so với mặt đất, bao gồm 7 cảm biến với khoảng cách giữa mỗi cảm biến là 13mm Kích thước tổng thể của dãy cảm biến là 90mm chiều dài và 21mm chiều rộng.

4.1.6 Kiểm bền tấm thân xe

Sử dụng Solidworks Simulation để kiểm tra độ bền của tấm thân xe

- Vật liệu tấm xe: Nhôm tấm 6061

- Khối lượng hộp chứa pin: 2,7(g/cm 3 ).2,6(cm 3 ) = 7g

- Tấm gá cảm biến: nhôm tấm 6061

- Khối lượng mạch cảm biến: 50g

- Khối lượng mạch điều khiển cảm biến: 20g

- Khối lượng mạch điều khiển chính: 150g

Vị trí đặt lực phân bố được thể hiện ở phần tiếp theo.

Tổng trọng lượng của xe là: 800g.

4.1.6.2 Đặt lực và kết quả mô phỏng Đặt lực

Hình 4.24 Mô phỏng đặt lực trên tấm thân xe

Hình 4.25 Thông số vật liệu tấm thân xe Độ bền

Hình 4.26 Phân bố ứng suất trên tấm thân xe

Hình 4.27 Phân tích chuyển vị trên tấm thân xe

 Kết luận: Chuyển vị tương đối nhỏ (< 0,3mm), vị trí gắn với đồ gá: chuyển vị sấp sỉ:

4.1.7 Thiết kế đồ gá động cơ – Tính toán dung sai

Hình 4.28 Đồ gá động cơ

Kiểm tra: Dung sai độ đồng tâm

4.1.7.1Tính chọn các mối lắp theo các chi tiết tiêu chuẩn

- Dung sai chốt định vị

Hình 4.29 Datasheet chốt định vị trụ suốt [37]

Tra bảng 1.31 trang 63 tài liệu [38] suy ra sấp sỉ mối lắp

Do đó, dựa vào bảng 20.4 trang 122 tài liệu [39] , chọn mối lắp có độ đồng tâm cao là

Mối lắp trung gian H7/n6 là lựa chọn tối ưu cho các kết cấu, vì nếu sử dụng lắp lỏng, chốt định vị có thể dễ dàng bong ra trong quá trình vận hành Ngược lại, việc sử dụng lắp chặt có thể dẫn đến biến dạng của thành chi khi siết ốc.

∅ 30,010 0,000 Cấp chính xác gia công đồ gá là cấp 7.

- Dung sai hình dáng của tấm gá:

Hình 4.30 Chọn mặt chuẩn và dung sai các mặt phụ vuông góc

Mặt đáy là mặt chuẩn, tra bảng P4.4 trang 220 tài liệu [39]

+ Dung sai độ vuông góc của mặt bích: với kích thước 28,5mm, ccx 7: 0,012mm

+ Dung sai độ vuông góc của mặt trụ tấm gá với mặt bích: kích thước 5mm, ccx 7:0,006mm

- Dung sai mặt trụ định vị của động cơ [40] :

Hình 4.31 Thông số kích thước dung sai động cơ

Dung sai chiều dài ống lót định vị của động cơ là ±0,2mm.

Phân tích hình học, sử dụng mặt bích của động cơ là mặt chuẩn.

Hình 4.32 Phân tích hình học 1

1Suy ra dung sai đường kính của động cơ là x = 0,057mm (Độ đồng trục), kích thước danh

Dựa vào bảng 2.12 trang 92 tài liệu [38] , chọn độ chính xác hình học cao suy ra cấp chính kích thước xác chọn là 8.

Dựa vào bảng, với kích thước danh nghĩa của trục là 7, ccx 8, chọn lắp theo trục, gia công lỗ.

+ Theo tính chất hình học, với độ vuông góc mặt bích là 0,012, suy ra a = 0,006, suy ra c 7,006.

Hình 4.33 Phân tích hình học 2

Do đó kích thước lỗ nhỏ nhất là ¿ c sin (arctan ( 2,5 a ))=7,006.sin ( arctan( 2,5

Thiết kế điện

Sơ đồ khối mạch điện:

Hình 4.26 Sơ đồ khối hệ thống điện

Hình 4.7 Sơ đồ mạch điện cảm biến quang TCRT5000

Với sơ đồ nguyên lý trên, ta kết hợp với các giá trị được cho trong datasheet của TCRT5000, ta chọn VF=1.25 V, IF mA

Hình 4.39 Đồ thị thể hiện mối tương quan giữa dòng điện vào led phát với dòng điện transitor (bên trái) và với điện áp 2 dầu transistor (bên phải)

Dựa vào đồ thị thể hiện dòng và áp qua LED ta tìm được IC = 1mA và VCE = 0.6V

Chọn cách đặt cảm biến

Có hai cách đặt cảm biến: đặt theo chiều dọc (position 2) và đặt theo chiều ngang (positiion 1).

Hình 4.29 Cách đặt cảm biến

Hình 4.30 Ảnh hưởng của cách đặt cảm biến với Switching distance

Dựa theo đồ thị ta thấy rằng Switching distance Xd của position 1(đặt theo chiều ngang) luôn nhỏ hơn Switching distance Xd của position 2 (đặt theo chiều dọc).

Khi chuyển từ nền trắng sang nền đen, khả năng nhận biết của cảm biến phụ thuộc vào giá trị Xd; giá trị Xd càng nhỏ thì khả năng nhận diện đường line của cảm biến càng tốt Do đó, việc bố trí cảm biến theo chiều ngang là lựa chọn tối ưu.

Để đảm bảo phototransistor nhận tín hiệu từ LED phát khi robot theo dõi đường, cần chú ý đến chiều cao cảm biến so với mặt sàn, nhằm tạo ra vùng giao nhau hiệu quả giữa vùng phát và thu.

Hình 4.31 Sơ đồ đo chiều cao cảm biến so với mặt sàn

Trong trương hợp này, khoảng cách phù hợp là d>8.57mm.

Cảm biến TCRT5000 có phạm vi làm việc tối đa là 15mm, do đó thí nghiệm được tiến hành ở các khoảng cách từ 9mm đến 15mm.

Hình 4.32 Đồ thị kết quả thí nghiệm đo giá trị điện áp trả về từ cảm biến tại từng vị trí so với tâm đường line

 Kết quả: (được kiểm nghiệm đo đạt từ thực nghiệm)

Khi khoảng cách giữa lâm line và nền trắng lớn (từ 13 – 15mm), độ chênh lệch điện áp sẽ giảm so với khoảng cách nhỏ (9 – 12mm), dẫn đến sự không ổn định của điện áp đo được tại vùng nền trắng.

- Với khoảng cách thấp (từ 9 – 12mm), điện áp đo tại vùng nền trắng có sự ổn định hơn (các giá trị tương gần như nhau).

- Giá trị điện áp tại nền trắng ứng với khoảng cách 10mm ổn định hơn so với khoảng cách 9mm, 11mm và 12mm.

 Kết luận: Như vậy, chiều cao cảm biến so với mặt đường được lựa chọn là 11mm Xác định khoảng cách giữa các cảm biến

Để đảm bảo cảm biến hoạt động hiệu quả, các đèn LED cần phải được tách biệt hoàn toàn, tránh tình trạng giao thoa giữa chúng, vì điều này có thể dẫn đến sai số trong quá trình hoạt động.

Do sử dụng giải thuật xấp xỉ trọng số, ta bố trí các cảm biến đều nhau

- Giả sử ta đặt hai cảm biến sát nhau sao cho vùng hoạt động của chúng vừa chạm nhau như sau:

Trong trường hợp cảm biến nằm ngang

Hình 4.40 Sơ đồ tính toán khoảng cách giữa 2 cảm biến

Khoảng cách tối thiểu giữa hai đèn LED phát và thu liền kề cần đạt 4.08 mm, tính theo công thức l > 10*(tan(8°) + tan(15°)) Trong khi đó, khoảng cách giữa hai LED trong một cảm biến là 3.5 mm Do đó, khoảng cách tối thiểu giữa hai cảm biến sẽ là 7.58 mm (d = l + 3.5 = 4.08 + 3.5) Điều kiện yêu cầu là có ít nhất 2 cảm biến nằm trong cùng một hàng và nhiều nhất là 3 cảm biến, với tổng chiều dài không vượt quá 19 mm.

Hình 4.34 Điều kiện khoảng cách giữa các cảm biến

Theo datasheet chiều dài cụm sensor là 10.2mm

Khi sử dụng line dày 19mm, việc di chuyển cảm biến qua đoạn 19-d (mm) sẽ dẫn đến tình trạng có hai cảm biến phát hiện line với giá trị analog giống nhau (bên trái và chính giữa), gây khó khăn trong việc xác định Nếu tiếp tục di chuyển trong vùng 2d-19, chỉ có một cảm biến phát hiện line nằm hoàn toàn trong line và đủ xa để không bị chồng lấn vùng làm việc Do đó, khoảng cách cảm biến được chọn là 13 mm.

Khi áp dụng giải thuật xấp xỉ bậc 2, cần tối thiểu 3 cặp cảm biến để xác định tâm đường line Nếu tâm đường line trùng với tâm nội suy từ cảm biến, ta cần thêm 1 cặp cảm biến mỗi bên khi xe lệch trái hoặc phải, tổng cộng là 5 cảm biến để xác định phía lệch của xe Tuy nhiên, trong các khúc cua, việc sử dụng 5 cặp cảm biến có thể làm khó khăn cho việc ôm cua do thiếu tín hiệu cần thiết Do đó, để cải thiện khả năng nhận diện, ta quyết định tăng cường mỗi bên mạch cảm biến thêm một cặp LED, dẫn đến việc sử dụng tổng cộng 7 cặp LED trong mạch cảm biến.

Hình 4.42 Kích thước dãy cảm biến

Hình 4.43 Mạch proteus cảm biến

Hình 4.44 Mạch PCB cảm biến

+ Kích thước bao mạch cảm biến theo 2 phương là: 92mm x 21mm

4.2.2 Lựa chọn và thiết kế mạch driver

Nhóm sử dụng động cơ DC servo GA25 với điện áp hoạt động 12V, công suất 4W và dòng tối đa 0,9A, cho tốc độ 280rpm Do đó, motor driver L298N là sự lựa chọn phù hợp để tham khảo.

Driver L298N Điện áp cần cấp cho động cơ +5V -> +12V

Dòng tối đa mỗi cầu H 2A Điện áp logic +5 -> +7V

Dòng điện của tín hiệu điều khiển 0 -> 36mA

Nhóm thiết kế mạch driver đã chọn IC L298N, một mạch nguyên khối cầu H, tích hợp các transistor NPN và opamp Mạch này cho phép so sánh tín hiệu đảo chiều động cơ khi cần thiết.

Hình 4.40 Block diagram của IC L298N

Trong khối block diagram có hai mạch cầu H, bên trái có chân 2,3 kết nối với động cơ, chân +Vss cung cấp nguồn cho các opamp, và chân In1, In2 xác định chiều quay của động cơ Chân EnA kiểm soát hoạt động của cầu A; khi EnA ở mức '1', cầu A sẽ hoạt động Nếu chân In1 là '1' và In2 là '0', động cơ quay thuận, ngược lại, nếu In2 là '1' và In1 là '0', động cơ quay ngược Để điều chỉnh tốc độ động cơ, cần cấp xung PWM vào chân EnA.

Mỗi khối block so sánh là các con opamp sau:

Opamp so sánh, để chuyển trạng thái từ ‘Off’ lên ‘On’ thì chân ENA và INPUT phải có giá trị ‘HIGH’.

Ngược lại với opamp trên, để chuyển trạng thái từ ‘Off’ lên ‘On’ thì chân ENA phải

‘HIGH’ và chân INPUT phải ‘LOW’.

Thiết kế mạch driver yêu cầu sử dụng các linh kiện như IC L298N (hay IC multiWatt 15), tụ điện, diot chống ngược dòng và điện trở Tụ điện đóng vai trò quan trọng trong việc lọc nhiễu do dòng điện đi qua động cơ.

‘on’ ‘off’ liên tục khi sử dụng PWM, thứ 2 là chống dòng ngược.

Hình 4.41 Sơ đồ mạch driver proteus

4.2.3 Lựa chọn nguồn và mạch hạ áp

- Yêu cầu: Khối driver sử dụng nguồn 12V, micro controller và các cảm biến ta sử dụng nguồn 5V, encoder dùng nguồn 3,3V

- Cần cách ly mạch điều khiển và mạch động lực.

- Do đó dùng 2 pin 9V cấp nguồn cho mạch động lực và 1 pin 9V cấp nguồn cho mạch điều khiển.

Pin Mã hiệu Dòng điện max Dung tích Chức năng

5mA 600mAh Nguồn nuôi cho vi điều khiển

Hình 4.46 Datasheet Pin 9V Eveready Silver

Mạch hạ áp 18V xuống 12V có thể được thực hiện bằng cách sử dụng module LM7812, sử dụng chip IC7812 cùng với hai tụ điện 0,33uF và 0,1uF, cùng một diode để ngăn dòng ngược IC7812 có khả năng nhận điện áp đầu vào trong khoảng từ 14.2V đến 27V và cho dòng cực đại đạt 2.2A.

Hình 4.47 Block diagram module hạ áp LM7812

Sơ đồ mạch và kiểm tra

Hình 4.48 Sơ đồ mạch hạ áp 12V

+ Với điện áp đầu vào (D1(A)) là 18V mạch cho giá trị hiệu điện thế đầu ra là 12V.

+Với mạch hạ áp 9V thành 5V cấp nguồn nuôi cho vi điều khiển sử dụng IC 7805, 2 tụ điện tương tự cho mạch hạ áp IC 7805.

Sơ đồ mạch và kiểm tra

Hình 4.46 Sơ đồ mạch hạ áp 5V

Với điện áp đầu vào (C1(A)) là 9V mạch cho giá trị hiệu điện thế đầu ra là 5V.

+ Với mạch hạ áp 5V thành 3,3V cấp nguồn nuôi cho vi điều khiển sử dụng IC LM 1117DT-3,3, 2 tụ điện âm dương 10uF cho mạch hạ áp IC LM 1117.

Sơ đồ mạch và kiểm tra

Hình 4.47 Sơ đồ mạch hạ áp 3,3V

Với điện áp đầu vào (5V-vdk) là 9V mạch cho giá trị hiệu điện thế đầu ra là 3,3V.

4.2.4 Thiết kế bộ điều khiển trung tâm

4.2.4.1Yêu cầu vi điều khiển

Lựa chọn vi điều khiển

Hệ thống điều khiển yêu cầu sử dụng ba vi điều khiển: một vi điều khiển slave để điều khiển động cơ, một vi điều khiển slave khác nhận tín hiệu từ cảm biến và xử lý thông tin, cùng với một vi điều khiển master để quản lý toàn bộ hệ thống.

- Đọc giá trị analog của 7 cảm biến.

- Đọc tín hiệu trả về từ encoder của động cơ.

- Chân PWM để điều khiển động cơ

- Giao tiếp giữa master và slave.

- Ngắt timer và ngắt ngoài để đọc tín hiệu từ encoder

Từ những yêu cầu trên nhóm sử dụng vi điều khiển Atmega328 với các thông số:

- 6 kênh PWM trong đó có 2 kênh tần số cao (62500Hz)

- 2 kênh ngắt ngoài và 3 timer

Hình 4.48 Sơ đồ chân vi điều khiển Atmega 328

+ Giao tiếp Slaver 1: 7 chân đọc tín hiệu analog và giao tiếp

+ Giao tiếp Slaver 2: 4 chân logic và 2 chân PWM cho driver, giao tiếp và 2 chân ngắt ngoài encoder.

+ 1 Master giao tiếp với 2 Slaver

 Kết luận: Nhóm chọn slaver 1 là atmega328P dạng TQFQ, master và slaver 2 là atmega328P dạng PDIP.

- Giao tiếp master và slaver 1 là: RX, TX

- Giao tiếp master và slaver 2 là: I2C

Hình 4.50 PCB mạch điều khiển trung tâm

Hình 4.51 Model 3D mạch điều khiển trung tâm

 Kết luận: Mạch không quá phức tạp nên nhóm chọn phương pháp hàn tay

Mô hình hoá hệ thống

Xe có trọng lượng không đổi trong quá trình di chuyển, dẫn đến lực tác dụng theo phương thẳng đứng cũng không thay đổi Trong điều kiện di chuyển trên sa bàn phẳng và không gồ ghề, xe chỉ chịu tác động của lực ma sát, do đó ngoại lực tác động vào xe hầu như ổn định.

=> Chọn phân tích động học cho hệ thống.

4.3.1 Mô hình động học của robot Để thực hiện việc điều khiển xe bám được line tốt, ta tiến hành thực hiện mô hình động học của hệ thống Ta chọn mô hình động học vì: sa bàn bằng phẳng, ngoại lực tác dụng xấp xỉ bằng 0, trọng lượng xe không đổi.

Mô hình này bao gồm các điểm quan trọng: Điểm tham chiếu R cung cấp thông tin về vị trí và hướng tiếp tuyến của đường đi mà robot cần theo, điểm M là trung điểm của đoạn thẳng nối tâm hai bánh xe, và điểm C là điểm tracking chứa thông tin về vị trí và hướng hiện tại của robot.

Hình 4.52 Mô hình động học của mobile flatform

Phương trình động học tại điểm M:

Trong đó v và w là vận tốc dài và vận tốc góc của xe

Phương trình động học tại điểm C

Với d là khoảng cách từ M đến điểm tracking C.

Phương trình động học tại điểm R (điểm mong muốn của C trên line)

{ x ˙ y ˙ R R = = φ ˙ R v v =ω R R cos sin R φ φ R R v R vận tốc mong muốn của mobile platform tại điểm tham chiếu.

Ta có sai số động học:

{ e e 2 =− 1 = ( x ( x R R − x − x C C e ) cos 3 ) sin =φ φ+ φ+ R − φ ( ( y y R R − y − y C C ) ) sin cos φ φ Đạo hàm sai số động học, ta được:

{ e ˙ e 2 ˙ =− 1 = ( ( x ˙ x ˙ R R − − x ˙ x ˙ C C ) ) cos sin φ− φ− ( ( x x R R − x − x C C e ˙ ) ) 3 sin cos = ˙ φ φ+ φ+ R − ( ( y φ ˙ ˙ ˙ y R R − − ˙ y y ˙ C C ) ) sin cos φ φ − + ( y ( R y − y R − y C ) C cos ) sin φ φ

Hệ thống phototransistor chỉ xác định sai số theo phương ngang với phương chuyển động của xe, do đó cần điều chỉnh mô hình động học của xe Điểm C sẽ là tâm của dãy sensor, trong khi M là trung điểm của hai bánh chủ động và cũng là điểm tracking của xe Giả sử xe di chuyển với vận tốc bằng vận tốc tham chiếu, ta có e1 = 0 Mô hình này được thể hiện trong Hình 4.52 Để có thông tin đầy đủ về vị trí của điểm tracking so với tham chiếu, cần xác định sai số e2 và e3.

Hình 4.53 Mô hình động học sử dụng cho robot dò line

Hình 4.54 Xác định sai số e 3

Trong thực tế, giá trị e2 được xác định trực tiếp từ hệ thống cảm biến Đối với e3, phương pháp xác định đề xuất là cho robot di chuyển một đoạn ds nhỏ theo phương trước đó, nhằm tạo thành tiếp tuyến với đường cong khi nối hai điểm RR’ Sai số e3 được tính toán theo công thức: e3 = arctan((e2 - e2') / ds).

4.3.2 Tìm hàm truyền động cơ

Xác định số lần lấy mẫu và chu kì lấy mẫu: Động cơ chạy với vận tốc tối đa là 280 rpm = 280/60 vòng/s = 14/3 vòng/s

Theo tiêu chuẩn lấy mẫu Nyquist thì: f s ≥ 2 f h = 28/3 ≈ 9.33 Hz

Số lần lấy mẫu cần thiết:

Với T s =0.02 s là thời gian lấy mẫu vận tốc động cơ

14 là chu kì quay của động cơ

N là số lần lấy mẫu Chọn giá trị N để m là số nguyên

Vậy N u là giá trị đầu tiên để m là số nguyên => Phải lấy mẫu vận tốc 75 lần với chu kì lấy mẫu là 0.02s

Các bước tìm hàm truyền động cơ:

Bước đầu tiên là cung cấp tín hiệu PWM từ vi điều khiển cho động cơ, sau đó tăng dần giá trị PWM và ghi lại các giá trị vận tốc tương ứng cho đến khi động cơ đạt vận tốc cực đại.

Hình 4.55 Đồ thị vận tốc theo PWM

Đồ thị vận tốc động cơ theo PWM cho thấy mối quan hệ không tuyến tính, tuy nhiên có thể áp dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính để ước lượng tốc độ động cơ dựa trên PWM Trong đồ thị, trục hoành biểu thị giá trị PWM (55), trong khi trục tung thể hiện tốc độ động cơ (rpm) Đường màu xanh đại diện cho giá trị đo được, còn đường màu đỏ thể hiện đường xấp xỉ tuyến tính.

Từ phương pháp xấp xỉ ta suy ra được phương trình vận tốc theo PWM là: y= 0.659 x +93.456

Kết quả mô phỏng cho thấy vận tốc động cơ khoảng 220 rpm Giá trị này sẽ được sử dụng để xác định hàm truyền và đáp ứng của động cơ trước khi áp dụng bộ điều khiển PID.

Bước 2: Tìm hàm truyền khi chưa có bộ điều khiển PID.

Với chu kì lấy mẫu là 0.02s và số lần lấy mẫu là 75 lần ta đo các kết quả sau

Bước 3: Đo vận tốc theo thời gian

Hình 4.57 Đồ thị vận tốc theo thời gian khi chưa có bộ điều khiển PID

Trục hoành là thời gian (s) trục tung là vận tốc động cơ (rpm) với vận tốc tham chiếu là 220 rpm

Bước 4: Dùng công cụ Ident của Matlab để tìm hàm truyền:

Hình 4.58 Công cụ Ident của Matlab

Chọn Time-Domain Signals để chọn nhập dữ liệu trong miền thời gian.

Input: nhập mảng 1 chiều có giá trị của các phần tử là vận tốc tham chiếu.

Output: nhập mảng 1 chiều là giá trị vận tốc của động cơ

Hình 4.59 Giao diện xấp xỉ hàm truyền của Matlab

Hàm truyền chưa có bộ điều khiển PID cần chọn số Poles để đạt độ chính xác tối ưu Trong bài này, độ chính xác của hai động cơ lần lượt là 87.2% và 91%.

Bảng 9 Hàm truyền động cơ trước khi có PID

Trước khi có PID Động cơ trái Hàm truyền 420.5 s 2 + 50.07 s+ 416.2 Độ chính xác xấp xỉ: 87.2%

T settling (s) 0.4011 Động cơ phải Hàm truyền 773.3 s 2 + 77.55 s+767.2 Độ chính xác xấp xỉ: 91%

4.3.3 Thiết kế bộ điều khiển

4.3.3.1 Tiêu chí thiết kế bộ điều khiển

Tiêu chí chọn bộ điều khiển PID:

- Thời gian xác lập của động cơ < 0,15s (để đảm bảo chu kì lấy mẫu của bộ điều khiển bám line).

Tiêu chí chọn bộ điều khiển tracking:

- Sai số bám line = ± 18mm.

4.3.3.2 Lý do lựa chọn và phương trình bộ điều khiển

Thiết kế bộ điều khiển PID cho động cơ giúp điều chỉnh vận tốc một cách hiệu quả Bộ điều khiển này cho phép mô phỏng, dự đoán và điều chỉnh phản ứng của động cơ khi áp dụng, làm cho nó trở thành một giải pháp phổ biến cho điều khiển thời gian thực Hơn nữa, việc tích hợp thuật toán điều khiển vào vi điều khiển trở nên đơn giản và thuận tiện.

Phương trình bộ điều khiển PID là: Value= K p e ( t )+ K i ∫

Rời rạc hóa phương trình trên dể đưa giải thuật điều khiển vào code vi điều khiển:

Các bước tìm hàm truyền và hệ số PID

Bước 1: Dùng PID Tuner của Matlab để xác dịnh các hệ số PID

Tiêu chí để chọn bộ điều khiển là thời gian xác lập T settling < 0.15 s (để đảm bảo chu kì lấy mẫu của bộ điều khiển bám line)

Hình 4.61 Hệ số PID và đồ thị đáp ứng

Sau khi xác định các hệ số PID, hãy đưa chúng vào mã code và nạp vào vi điều khiển Tiến hành đo lại vận tốc động cơ sau khi đã áp dụng bộ điều khiển PID.

Hình 4.62 Dữ liệu và đồ thị đáp ứng động cơ sau khi có PID Đồ thị vận tốc theo thời gian khi có bộ điều khiển PID.

Sử dụng lại công cụ Ident của Matlab để xác định hàm truyền động cơ khi có bộ điều khiển PID.

Kết quả được hàm truyền là:

1767 s 2 + 62.66 s+ 1747 đối với động cơ trái s 2 + 66.99 1611 s+1583 đối với động cơ phải.

Hình 4.63 Đáp ứng step của động cơ trái

Hình 4.64 Đáp ứng step của động cơ phải

Bảng 10 Hàm truyền động cơ sau khi dùng bộ điều khiển PID

Sau khi có PID Phương trình xấp xỉ vận tốc theo PWM

Hệ số PID Động cơ trái

Hàm truyền 1767 s 2 + 62.66 s+ 1747 Độ chính xác xấp xỉ:

T settling (s) 0.1375 Kd = 0 Động cơ phải

Hàm truyền 1611 s 2 + 66.99 s+1583 Độ chính xác xấp xỉ:

 Kết luận: Dựa vào 2 đồ thị, thời gian đáp ứng 2 động cơ lần lượt là 0,13s và 0,12s <

0,15s mục tiêu thiết kế => Đạt yêu cầu.

Giải thuật điều khiển tracking giúp xe bám đường hiệu quả bằng cách điều chỉnh vận tốc mong muốn V_r và giảm thiểu sai số vị trí so với đường line Qua đó, thuật toán tính toán vận tốc góc cho từng bánh xe, đảm bảo xe di chuyển chính xác và ổn định trên tuyến đường đã định Kết quả đạt được là sự bám line tốt với sai số nhỏ.

Bộ điều khiển có nhiệm vụ điều chỉnh tín hiệu đầu vào [v ω] T để hệ thống hội tụ về điểm làm việc [e 1 e 2 e 3] T = [0 0 0] T Định lý cho rằng một hệ thống được mô tả bằng phương trình trạng thái x = ˙ f (x 1, …, x n) sẽ ổn định nếu tồn tại một hàm V(x) xác định dương cho mọi biến trạng thái, với đạo hàm theo thời gian của nó là một hàm xác định dấu âm.

Hệ thống được ổn định theo tài liệu [7] bởi phương trình:

Chọn hàm Lyapunov xác định dương:

Bộ điều khiển (1) tạo ra giá trị V ˙ âm, cho thấy hệ thống được ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov Khi thời gian tiến đến vô cực (t → ∞), các giá trị sai số e1, e2, e3 sẽ hội tụ về 0.

4.3.4 Lưu đồ giải thuật điều khiển

MÔ PHỎNG HOẠT ĐỘNG CỦA XE ROBOT

Mô phỏng sa bàn khi chưa nhúng sai số cảm biến và hàm truyền động cơ

Khoảng cách từ tâm cảm biến C đến tâm của hai bánh chủ động được xác định là 96 mm Giá trị e2 sẽ thay đổi tùy thuộc vào bộ số [k1 k2 k3] được lựa chọn Mô phỏng được thực hiện trên đoạn đường đua với các hệ số [k1 k2 k3] lần lượt là [10 1000 1].

Bảng 11 Các thông số dùng cho mô phỏng động học Đại lượng Giá trị Đơn vị

Vận tốc lớn nhất, vmax 0,7 m/s

Khoảng cách 2 bánh xe 150 mm Đường kính bánh xe 65 mm

Khoảng cách giữa tâm 2 bánh xe và điểm tracking, d 30 mm

Thời gian lấy mẫu là 0,16 giây, và kết quả mô phỏng trên sa bàn cho thấy vận tốc góc của bánh trái và bánh phải Hình 5.1 minh họa kết quả mô phỏng trước khi áp dụng sai số cảm biến và hàm truyền của động cơ.

Mô phỏng sa bàn khi đã nhúng sai số cảm biến và hàm truyền động cơ

Mô phỏng cảm biến cho thấy sai số giữa tâm cảm biến thực và phương pháp xấp xỉ trung bình được tính toán từ các giá trị cảm biến là 3,3 mm.

Dựa trên vị trí giữa hai bánh xe và hướng của xe, chúng ta có thể xác định phương trình đường thẳng đi qua dãy cảm biến Tiếp theo, cần tìm giao điểm của đường thẳng này với sa bàn và tính khoảng cách giữa tâm cảm biến và giao điểm để xác định sai số e2.

Sai số của thuật toán xấp xỉ từ cảm biến là 3,3 mm (0,0033 m) Để tính sai số e2, ta cộng sai số này với một số ngẫu nhiên trong khoảng từ -0,0033 m đến +0,0033 m.

Tiêu chí thời gian lấy mẫu bộ điều khiển Điều chỉnh lại thời gian lấy mẫu là 0,16s để phù hợp với settling time của động cơ là 0,13s.

Mô phỏng kết hợp cảm biến và hàm truyền động cơ:

Nhóm sử dụng 2 động cơ để điều khiển tốc độ bánh trái và tốc độ bánh phải, các động cơ có hàm truyền và đáp ứng step như sau:

- Hàm truyền của động cơ trái:

Hình 5.2 Đáp ứng step của động cơ trái

- Hàm truyền động cơ phải:

Hình 5.4 Khi xe di chuyển với vận tốc 0,7 m/s thời gian lấy mẫu là 0,16s

Hình 5.5 Sai số e 2 khi phóng to sa bàn

Hình 5.7 Tốc độ 2 bánh sau khi có bộ điều khiển

Nhận xét kết quả mô phỏng

Kết quả mô phỏng cho thấy sai số của cảm biến e2 được thêm vào một số ngẫu nhiên trong khoảng ± 3,3 mm, phản ánh sai số giữa tâm cảm biến vật lý và giá trị tính toán từ thuật toán xấp xỉ Đồng thời, hai hàm truyền của động cơ bánh trái và bánh phải cũng được điều chỉnh sau khi áp dụng bộ điều khiển PID.

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng giải thuật điều khiển bám line và PID có thể được áp dụng hiệu quả vào mô hình thực tế Các hệ số K1, K2, K3 được xác định từ quá trình mô phỏng đã giúp tối ưu hóa vận tốc của động cơ.

Động cơ được chọn trong thiết kế cơ khí có tốc độ từ 120 rpm đến 260 rpm, phù hợp với giá trị 280 rpm Sai số tối đa e 2 khi mô phỏng là ± 16mm, đáp ứng yêu cầu cho phép là ±18 mm.

Thời gian đáp ứng của động cơ trên mô hình thực sau khi áp dụng bộ điều khiển PID là 0.13 giây, dẫn đến chu kỳ lấy mẫu lớn để đảm bảo động cơ đạt tốc độ mong muốn trước khi nhận giá trị vận tốc mới từ master Khi vận tốc tăng cao, xe trở nên không ổn định và dễ lệch khỏi đường line Để kết quả thực nghiệm gần giống với mô phỏng, cần che chắn cảm biến nhằm hạn chế nhiễu từ môi trường và giữ vận tốc dưới 1m/s.

THỰC NGHIỆM

Lắp ráp phần cơ

- Các nguyên công gia công:

+ Gia công cắt Laze CNC độ chính xác cao: tấm thân xe, 2 tấm gá động cơ, tấm gá cảm biến, tấm che cảm biến.

+ Gia công thô – cắt: Hộp pin.

+ Chấn: Hộp pin, tấm gá cảm biến, tấm che cảm biến.

+ Khoan và doa lỗ: Tấm thân xe tại vị trí lắp chốt định vị, 2 tấm gá động cơ tại vị trí lắp chốt định vị.

+ Khoang và taro ren: 2 tấm gá động cơ tại vị trí bắt vít.

Bulong lục giác đầu dù là lựa chọn tối ưu giúp tăng lực xiết và giảm kích thước, thuận tiện cho việc lắp đặt ở những vị trí chật hẹp so với bulong lục giác đầu trụ Trong khi đó, bulong lục giác đầu chìm được sử dụng tại vị trí nối trục, mang lại hiệu quả chống tháo lỏng cho các trục động cơ quay nhanh.

- Kết quả lắp ráp (chưa lắp các mạch điện):

Hình 6.1 Lắp ráp cơ khí xe

Thực nghiệm phần điện và điều khiển

Nhóm sử dụng cảm biến TRCT5000 5 con lắp mạch và tiến hành đo:

Hình 6.2 Hình thành cảm biến

Xác định độ cao từ cảm biến tới mặt sàn, nhóm thử cảm biến ở các độ cao từ 9mm-15mm cho ra các đồ thị sau:

Hình 6.3 Kết quả thực nghiệm giá trị cảm biến

 Kết luận: Nhóm chọn khoảng cách 11mm và sự ổn định và giá trị chênh lệch giữa nền đen và trắng tốt.

Tiến hành calib cảm biến bằng cách đo giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của từng cảm biến ta có giá trị sau:

Phương trình điều chỉnh giá trị cảm biến được biểu diễn như sau: \( y_{jo} = y_{min} + (y_{max} - y_{min}) \cdot \frac{(x_{maxj} - x_{minj})}{(x_{ji} - x_{minj})} \) Trong đó, \( y_{jo} \) là giá trị sau khi điều chỉnh của cảm biến thứ \( j \) và \( i \), \( x_{ji} \) là giá trị đo được từ cảm biến, còn \( y_{max} \) và \( y_{min} \) là giá trị tối đa và tối thiểu mong muốn cho tất cả các cảm biến.

Bảng 12 Tính toán calib cảm biến

Cảm biến GTLN GTNN Phương trình sau khi calib

Với ymax ymin lấy lần lượt là: 990 và 200

Tiến hành thực nghiệm theo sơ đồ sau:

Hình 6.4 Sơ đồ thực nghiệm cảm biến

Sử dụng giải thuật trọng số trung bình ta có đồ thị như sau:

Hình 6.5 Đồ thị kết quả thực nghiệm cảm biến

Kết luận: Sai số lớn nhất emax = 3,3 mm đáp ứng được yêu cầu đặt ra của đề bài.

6.2.2 Thực nghiệm driver động cơ Đã nêu ở phần 4.3.3 Thiết kế bộ điều khiển.

6.2.3 Thực nghiệm nguồn mạch giảm áp

Mạch động lực sử dụng hai cục pin vuông 9V Panasonic với dung lượng 600mAh, cung cấp năng lượng cho hai động cơ thông qua một mạch driver và một mạch hạ áp, cho phép hoạt động liên tục ít nhất 10 phút.

Sử dụng mạch giảm áp để chuyển đổi điện áp từ 18V xuống 12V cho thí nghiệm xác định hàm truyền động cơ liên tục trong 5 phút cho thấy đầu ra Vout ổn định ở mức 12V mà không bị sụt áp.

Chip LM7812 và L298N không nóng nên hiệu suất ổn định.

 Kết luận: Mạch giảm áp và mạch động lực hoạt động tốt.