TỔNG QUAN
Về sơ đồ nguyên lý
Nhiều sơ đồ nguyên lý có thể áp dụng cho việc chế tạo robot dò line, trong đó sơ đồ của xe đua điều khiển từ xa (RC racing cars) giúp đạt tốc độ và khả năng bám đường tốt Có hai loại sơ đồ nguyên lý chính dành cho xe đua chuyên chạy trên mặt đường phẳng.
Loại 1(Hình 1.1) sử dụng trục truyền động cho trục trước và sau xe (Khung xe của hãng Awesomatrix, TAMIYA TT01, Overdose Divall…)
Loại 2(Hình 1.2) sử dụng đai răng truyền động cho trục trước và sau xe (Khung xe của hãng Sakura D3 CS, Serpent VETEQ 02, TA04 EPRO…)
NHÓM 3 9 a Khung xe hãng Overdose Divall b Sơ đồ nguyên lý sử dụng trục truyền động Hình 1.1 Sơ đồ nguyên lý RC cars sử dụng trục truyền động a Khung xe hãng TA04 EPRO b Sơ đồ nguyên lý sử dụng đai răng truyền động Hình 1.2 Sơ đồ nguyên lý RC racing cars sử dụng trục truyền động Những sơ đồ nguyên lý này có đặc điểm : Ưu điểm : Hạn chế được hiện tượng trượt giữa các bánh khi xe thực hiện đổi hướng Nhược điểm: thiết kế cơ khí phức tạp và bán kính cong nhỏ nhất của xe sẽ bị giới hạn bởi kết cấu của xe Giá thành cao
Mặt khác, một sơ đồ nguyên lý của rất nhiều xe đua dò line như HBFS-2 ( Robot Challenge 2015) và Sylvestre (COSMOBOT 2012, CRJET International Robotics
Competition 2010), Johnny-5 (IGVC), Thunderbolt (Robot Challenge 2014)… sử dụng hai bánh chủ động được điều khiển độc lập kết hợp với bánh đa hướng (Hình 1.3)
Sơ đồ nguyên lý này nổi bật với kết cấu và mô hình động học đơn giản, giúp dễ dàng điều chỉnh sai số hệ thống Nó cho phép xe di chuyển trong bán kính rất nhỏ, thậm chí có khả năng quay tại chỗ.
Xe dễ bị trượt theo phương pháp tuyến khi di chuyển trên các đoạn đường bán kính nhỏ với tốc độ cao, đặc biệt là mẫu xe đội Sylvestre Hình 1.3 minh họa sơ đồ nguyên lý hai cặp chủ động vi sai loại 2 bánh, một thiết kế phổ biến trong các xe đua.
CartisX04 (All Japan Micromouse 2015), Mouse (RobotChallenge 2014)… sử dụng (Hình 1.4) Ở sơ đồ này, mỗi bánh xe vi sai chủ động được thay bằng một cặp bánh
Sơ đồ nguyên lý này có đặc điểm : Ưu điểm : giúp xe dễ cân bằng hơn
Nhược điểm :kết cấu cơ khí phức tạp hơn và luôn xuất hiện hiện tượng trượt bánh khi xe đổi hướng
NHÓM 3 11 a Mẫu xe đội CartisX04 b Sơ đồ nguyên lý loại 4 bánh
Hình 1.4 Sơ đồ nguyên lý hai cặp chủ động vi sai loại 4 bánh
Về cảm biến
Có hai phương pháp thường được sử dụng cho robot dò line là:
+ Sử dụng các loại cảm biến quang dẫn
Hầu hết các robot dò line hiện nay sử dụng cảm biến quang để xác định vị trí của đường line so với xe, từ đó xử lý thông tin để phát tín hiệu điều khiển chính xác.
Phương pháp camera sử dụng thiết bị thu hình ảnh từ đường line thực tế, như robot Johny-5 trong cuộc thi IGVC, để xử lý và phát tín hiệu điều khiển Ưu điểm nổi bật của phương pháp này là khả năng đạt được độ chính xác rất cao.
Nhược điểm: khối lượng xử lí nhiều, dẫn đến hạn chế tốc độ tối đa của xe
Phương pháp phổ biến thứ hai trong các cuộc thi robot dò line hiện nay là sử dụng cảm biến quang điện trở và phototransistor kết hợp với LED Cả hai loại cảm biến này hoạt động dựa trên nguyên tắc thu tín hiệu ánh sáng phản xạ từ mặt đất để xác định vị trí của đường line Tuy nhiên, phototransistor được ưa chuộng hơn do thời gian đáp ứng nhanh hơn so với quang điện trở.
Hình 1.6 Nguyên lý hoạt động cảm biến quang
Về phương pháp xử lý tín hiệu cảm biến
Các cảm biến quang sẽ gửi tín hiệu tương tự, sau đó tín hiệu này được hiệu chuẩn và xử lý thông qua các thuật toán so sánh hoặc xấp xỉ nhằm xác định vị trí tương đối của robot dò line so với tâm đường line.
Phương pháp đầu tiên sử dụng thuật toán so sánh để xác định trạng thái đóng hoặc ngắt của các cảm biến, từ đó suy ra vị trí của xe dựa trên bảng trạng thái đã được thiết lập trước.
Phương pháp này cho thấy rằng sai số dò line phụ thuộc vào khả năng phân biệt các trạng thái của hệ thống cũng như khoảng cách giữa các sensor Đặc điểm chính của phương pháp này là sự phụ thuộc vào mức ngưỡng so sánh của các sensor, giúp tăng cường tốc độ xử lý.
Phương pháp xấp xỉ vị trí của xe so với tâm đường line sử dụng tín hiệu từ các cảm biến và bao gồm ba giải thuật chính: xấp xỉ theo bậc 2, tuyến tính và theo trọng số Mặc dù thời gian xử lý của phương pháp này lâu hơn so với phương pháp đầu tiên do phụ thuộc vào thời gian đọc ADC của tất cả các cảm biến, nhưng nó mang lại độ phân giải cao hơn đáng kể.
NHÓM 3 14 a Xấp xỉ bậc hai b Xấp xỉ theo trọng số Hình 1.8 Giải thuật xử lý tín hiệu bằng phương pháp xấp xỉ
Về động cơ
Các xe đua dò line như Pika, HFBS-2, CartisX04, Thunderstorm, và Impact sử dụng động cơ DC gắn encoder làm cơ cấu chấp hành Động cơ DC có nhiều kích thước và moment khác nhau, dễ dàng lắp đặt và điều khiển chính xác Việc kết hợp với encoder và sử dụng bộ điều khiển PID cho phép điều chỉnh tốc độ hoặc vị trí một cách chính xác theo yêu cầu.
Về cấu trúc điều khiển
Robot dò line bao gồm ba module chính: module cảm biến, module điều khiển và module điều khiển động cơ Hai phương pháp kết nối các module này là điều khiển tập trung và điều khiển phân cấp.
Trong phương pháp điều khiển tập trung, một MCU tiếp nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và truyền tín hiệu điều khiển đến cơ cấu tác động Mặc dù cấu trúc điều khiển tập trung có phần cứng đơn giản, nhưng MCU cần phải xử lý toàn bộ thông tin trước khi cập nhật dữ liệu mới.
Trong phương pháp điều khiển phân cấp, hệ thống sử dụng nhiều MCU, bao gồm một MCU master thực hiện tính toán tổng thể và một hoặc nhiều MCU slave để xử lý tín hiệu encoder hoặc tín hiệu từ cảm biến Đối với các robot dò line sử dụng camera, thường có một MCU slave chuyên xử lý hình ảnh và chuyển dữ liệu về MCU master Cấu trúc này giúp giảm nhẹ khối lượng công việc cho MCU master.
NHÓM 3 15 tính toán cho master và cho phép robot thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc [19] [13] Cấu trúc điều khiển phân cấp có đặc điểm phần cứng phức tạp hơn, phải quan tâm đến vấn đề giao tiếp giữa các MCU, tuy nhiên có khả năng xử lý nhiều tác vụ cùng lúc, giúp cho thời gian lấy mẫu của hệ thống nhanh hơn khi sử dụng cấu trúc tập trung.
Về giải thuật điều khiển
Giải thuật điều khiển được dùng phổ biến cho các xe đua dò line là bộ điều khiển
PD, PID, FIC [15] cho hệ thống lái của xe kết hợp với PID cho từng động cơ như xe
Bolt, Pika, Major (Robocomp 2014), Thunderstorm là những ví dụ về các bộ điều khiển phổ biến cho robot di động, trong đó bộ điều khiển tracking được ứng dụng rộng rãi Nhiều xe như Silvestre và CartisX04 còn tích hợp khả năng ghi nhớ đường đi để điều chỉnh các thông số điều khiển phù hợp với từng cung đường, từ đó nâng cao khả năng phản ứng của xe sau mỗi lần hoạt động Tuy nhiên, để triển khai các thuật toán này, robot cần được trang bị cảm biến gyro để theo dõi trạng thái gia tốc trong suốt quá trình di chuyển.
Đặt đầu bài
Mục tiêu của dự án là thiết kế và chế tạo robot có khả năng di chuyển trên sa bàn với tốc độ ổn định Để đạt được điều này, cần xác định vận tốc tối đa của robot, khả năng đổi hướng, và sai số tối đa trong quá trình theo dõi đường line.
Vận tốc cực đại trung bình của các robot như Pika, HBFS-2, Sylvestre, Thunderbolt, Thunderstorm và Impact tại các cuộc thi dao động từ 1-3 m/s Tuy nhiên, do yêu cầu robot phải mang thêm tải, vận tốc tối đa được quy định cho các nhóm là 0.9 m/s.
Robot không chỉ có khả năng bám theo bán kính cong 500mm trên sa bàn (từ G đến B, D đến F), mà còn cần phải theo dõi đường line tại các vị trí bị cắt đột ngột (tại các điểm B, D, F, G) và ở các góc 90° (tại điểm A).
Sai số tối đa của robot trong quá trình di chuyển phụ thuộc vào hai yếu tố chính: sai số xác định vị trí do hệ thống cảm biến và sai số từ bộ điều khiển Khi xe di chuyển trên đường thẳng hoặc cong, sai số sẽ thay đổi, đặc biệt khi xe phải bám theo các vị trí đổi hướng đột ngột, lúc này sai số chủ yếu phụ thuộc vào thuật toán điều khiển được sử dụng.
Hình 1.9 Vị trí giao điểm sa bàn
Xét đoạn đường từ O đến D với giả sử sai số bám line tại O là e=0 Thời gian lấy mẫu được đặt là t=0,01 giây và vận tốc lớn nhất của robot là vmax=0,95 m/s Quảng đường mà robot sẽ lấy mẫu lần thứ hai tối đa là 0,009 m.
Từ thông số sa bàn, ta có:
DB mm OD DB mm
AC OC OD DC mm
Nếu sai số khi robot rời khỏi vị trí giao O lớn hơn AC, robot sẽ không đi đúng quỹ đạo đã định Nhóm đã xác định sai số bám line lớn nhất trên đoạn đường thẳng và cong là 11mm.
Tóm lại, các thông số đầu vào cho bài toán thiết kế:
- Tốc độ tối đa: vmax = 0,9 m/s
- Bán kính cong tối thiểu: Rmin = 500mm
- Sai số dò line tại các vị trí line đổi hướng đột ngột: emax = 250mm
- Sai số dò line trên đoạn đường thẳng và cong: emax = ±11mm
ĐỀ XUẤT VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN
Đề xuất sơ đồ nguyên lý
Nhóm đã lựa chọn sơ đồ nguyên lý hai bánh chủ động kết hợp bánh bị động đa hướng để đáp ứng yêu cầu robot bám theo đường cong bán kính lớn (R = 500mm) và có khả năng đổi hướng tại các vị trí line bị gãy khúc, đồng thời đảm bảo tính đơn giản trong kết cấu và mô hình động học.
Hình 2.1 Sơ đồ nguyên lý hai bánh chủ động kết hợp bánh bị động đa hướng
Đề xuất động cơ dẫn động
Có các đề xuất như động cơ step, động cơ DC có gắn encoder
Bảng 2.1 Ưu nhược điểm của các loại động cơ Động cơ step Động cơ DC có encoder Ưu điểm
Kiểm soát, xác định chính xác vị trí và hướng khi quay
Dễ điểu khiển, hoạt động ở tốc độ cao,moment xoắn cao
Nhược điểm Dễ bị hiện tượng trượt bước khi tải lớn
Dòng khởi động lớn, độ vọt lố cao Với yêu cầu bám line với tôc độ cao và mang tải 2kg, nhóm quyết định chọn động cơ
DC có gắn encoder Hiện tượng dòng khởi động lớn có thể khắc phục thông qua driver điều khiển động cơ.
Đề xuất cảm biến
Cảm biến quang được sử dụng để nhận biết đường line có thể là camera hoặc cảm biến quang dẫn, nhưng do camera có khối lượng xử lý cao, ảnh hưởng đến tốc độ của robot di động, nên cảm biến quang dẫn được ưu tiên sử dụng Để đáp ứng yêu cầu về khả năng nhận diện các đường gãy khúc đột ngột, cảm biến cần có độ nhạy thích hợp Dựa trên đặc tính độ nhạy cao của phototransistor so với các loại cảm biến quang khác, hai phương án sử dụng loại sensor này đã được đề xuất.
- Phototransistor kết hợp với LED thường
- Phototransistor kết hợp với LED hồng ngoại
Phototransistor hoạt động dựa vào tín hiệu ánh sáng phản xạ từ nguồn phát để tạo ra tín hiệu điện áp Trong trường hợp đường đua có độ tương phản cao giữa màu line và nền (như line đen trên nền trắng), LED hồng ngoại cho độ nhạy cao nhưng dễ bị nhiễu bởi ánh sáng môi trường, do đó cần che chắn khi sử dụng Ngược lại, với đường đua có độ tương phản thấp, LED thông thường sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn Vì vậy, nhóm quyết định chọn cảm biến hồng ngoại TRCT5000.
Hình 2.2 Cảm biến hồng ngoại TRCT5000
Đề xuất giải thuật xử lý tín hiệu
Theo phần tổng quan được trình bày ở trên,có hai giải thuật xử lý tín hiệu được đề xuất là :
Vị trí của robot so với đường line được xác định thông qua phương pháp so sánh, dựa vào các trường hợp quy định sẵn Số lượng trường hợp này phụ thuộc vào số cảm biến và sai số do khoảng cách tối thiểu giữa các cảm biến gây ra Khoảng cách giữa các cảm biến chịu ảnh hưởng lớn từ góc chiếu của LED, góc thu của sensor, và độ cao của cảm biến so với mặt đất.
Phương pháp xấp xỉ cho thấy sai số phụ thuộc vào số lượng cảm biến và độ cao của chúng so với mặt đất, nhưng có độ phân giải cao hơn so với phương pháp so sánh, giúp hệ thống cảm biến đạt được sai số tốt hơn Tuy nhiên, thời gian đáp ứng của phương pháp này lâu hơn do vi điều khiển cần thực hiện chuyển đổi ADC cho tất cả các cảm biến.
Nhằm đơn giản hóa quá trình lập trình và tối ưu hóa thời gian xử lý tín hiệu, nhóm đã quyết định áp dụng thuật toán so sánh trong việc xử lý tín hiệu.
Đề xuất cấu trúc điều khiển
Cấu trúc điều khiển có hai loại chính: tập trung và phân cấp Trong phương pháp điều khiển tập trung, một MCU tiếp nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và gửi tín hiệu điều khiển đến cơ cấu tác động Mặc dù cấu trúc này có phần cứng đơn giản, nhưng MCU cần xử lý toàn bộ thông tin trước khi cập nhật dữ liệu mới.
Hình 2.3 Hệ điều khiển tập trung
Hình 2.4 Cấu trúc hệ điều khiển phân cấp
Trong phương pháp điều khiển phân cấp, một MCU (Master) xử lý thông tin từ một MCU (Slave) đọc tín hiệu cảm biến, trong khi hai MCU (Slave) khác điều khiển động cơ Cấu trúc này mang lại ưu điểm như chương trình điều khiển xử lý tín hiệu riêng biệt, dễ dàng cho thiết kế nhóm, sửa lỗi và cập nhật code trong quá trình phát triển sản phẩm Hệ thống cũng có khả năng xử lý nhiều tác vụ đồng thời, giúp giảm thời gian lấy mẫu Tuy nhiên, nhược điểm là tiêu tốn nhiều tài nguyên và cần chú ý đến vấn đề giao tiếp giữa các MCU.
Qua đó nhóm quyết định lựa chọn thiết kế theo hệ điều khiển tập trung
Đề xuất giải thuật điều khiển
Hai phương án cho bộ điều khiển được đề xuất:
- Bộ điều khiển PD kết hợp ghi nhớ đường đi
Phương án đầu tiên giúp robot cải thiện khả năng bám đường sau mỗi lần chạy Tuy nhiên, thuật toán tự học phức tạp và cần tích hợp cảm biến gyro để bộ điều khiển ghi nhớ trạng thái gia tốc của robot trong suốt đường đua.
Phương án 2 là một bộ điều khiển phổ biến trong nghiên cứu khả năng bám theo quỹ đạo của robot di động Lý thuyết và thực nghiệm đã chứng minh rằng bộ điều khiển này có khả năng đưa robot đến các tọa độ xác định với tốc độ mong muốn Hơn nữa, các tham số Kx, Ky, Kθ có thể được điều chỉnh để nâng cao khả năng bám đường của robot trên các đoạn đường khác nhau.
Tổng hợp phương án thiết kế
Tóm lại, phương án thiết kế được nhóm lựa chọn:
- Sơ đồ nguyên lý: 2 bánh chủ động vi sai và một bánh đa hướng bị động
- Cảm biến: bộ LED hông ngoại-Phototransistor
- Giải thuật xử lý tín hiệu cảm biến : sử dụng giải thuật so sánh
- Động cơ: động cơ DC có gắn encoder
- Cấu trúc điều khiển: bộ điều khiển tập trung
- Giải thuật điều khiển: bộ điều khiển tracking
THIẾT KẾ CƠ KHÍ
Lựa chọn bánh xe
+ Đường kính các bánh xe: d ≤ 200mm
+ Di chuyển trên địa hình bằng phẳng không trơn trượt, bám đường tốt.
Sau khi xem xét các thiết kế của các đội thi trong mục tổng quan, nhóm đã quyết định chọn bánh xe V2 Bánh xe này được làm từ nhựa và vỏ cao su, với đường kính 65 mm và bề rộng 27 mm.
Hai loại bánh thường được sử dụng cho robot di động là bánh mắt trâu và bánh caster Tuy nhiên, bánh caster có khoảng cách giữa trục quay và trục bánh gây ra hiện tượng shopping-cart, ảnh hưởng đến phương trình động học của xe Để khắc phục vấn đề này, nhóm đã quyết định chọn bánh mắt trâu với thông số cụ thể: chiều cao 20 mm, chiều dài 50 mm, và khoảng cách giữa hai lỗ bắt vít là 40 mm.
Tính toán lựa chọn động cơ
Động cơ xe cung cấp moment để bánh xe chuyển động, và quá trình này bị ảnh hưởng lớn bởi khối lượng của xe cùng với lực ma sát giữa bánh xe và mặt đường.
Bảng 3.1 Các thông số đầu vào tính toán lựa chọn động cơ Đường kính bánh xe 65 mm
Vận tốc lớn nhất mong muốn 0.9 m/s
Thời gian tăng tốc mong muốn 2s
Khối lượng tải ước lượng 3 kg
Khối lượng bánh xe 0.06 kg
Hệ số ma sát giữa bánh cao su và nhựa 0.9
* Các lực tác dụng lên bánh xe chủ động:
Hình 3.3 Mô hình các lực tác dụng lên bánh xe
Moment quán tính của bánh xe tính gần đúng theo công thức : I = 1
2mR 2 Phương trình cân bằng moment quanh tâm bánh xe:
Tổng lực ma sát tác dụng lên 2 bánh:
=> Lực ma sát tác dụng lên 1 bánh = 13,24 N
=> Moment tác dụng lên mỗi bánh τ = F ms R + Iγ = 0,43 N m
Số vòng quay: n = 60000.0,9 π.65 = 264,44 vòng/phút
Công suất yêu cầu của động cơ: 𝑃=τ.𝜔= 11,91 W
+ 𝐼(kg.m 2 ): moment quán tính của bánh xe + 𝜏(N.m): moment
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các yếu tố quan trọng liên quan đến bánh xe và động cơ Đầu tiên, khối lượng của bánh xe được ký hiệu là 𝑚 (kg), trong khi khối lượng thân xe và tải được ký hiệu là 𝑀 (kg) Gia tốc dài mong muốn được biểu thị bằng 𝑎 (m/s²) và gia tốc trọng trường là 𝑔 (m/s²) Bán kính bánh xe được ký hiệu là 𝑅 (m) và công suất mỗi động cơ là 𝑃 (W) Cuối cùng, lực ma sát được ký hiệu là 𝐹𝑚𝑠 (N) và vận tốc góc là 𝜔 (rad/s) Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc tính toán và tối ưu hóa hiệu suất của phương tiện.
Dựa theo công suất và số vòng quay tính toán được, ta chọn động cơ GA25V1 ( 𝑤 284 vòng/phút, P= 13,2 W)
Thông số chi tiết của động cơ GA25 V1:
- Điện áp cấp cho động cơ hoạt động: 3-12V
- Điện áp cấp cho Encoder hoạt động: 3.3VDC
- Tỷ số truyền qua hộp giảm tốc: 1:34
- Số xung khi qua hộp giảm tốc: 374 xung
- Đường kính động cơ: 25mm
- Tốc độ không tải: 320rpm
- Tốc độ có tải: 284rpm
- Dòng khi có tải: 600mA
- Dòng khi động cơ bị giữ: 2.29A
- Momen khi bị giữ: 7.96kgf.cm
Kích thước khung xe
Kích thước mặt đế được xác định bởi cách bố trí linh kiện điện tử và khoảng cách giữa bánh chủ động và cảm biến Các thiết bị được lắp đặt trên khung xe bao gồm:
Bảng 3.2 Các linh kiện đặt trên khung xe và kích thước của chúng
STT Thiết bị Số lượng Kích thước(mm)
Sau khi ước lượng trên mô hình, nhóm quyết định thiết kế kích thước mặt đế : dài x rộng = 180x160 mm
Bề dày của các tấm đế : 4 mm
Khoảng cách từ cảm biến đến động cơ : 51 mm (số liệu từ mô phỏng)
3.3.2 Chiều cao trọng tâm: Để đảm bảo xe không bị lật khi chuyển hướng do tác dụng của lực ly tâm, ta cần đảm bảo chiều cao của trọng tâm không vượt quá một giá trị nhất định, giá trị đó được tính như sau:
Hình 3.4 Mô hình toán khi xe chuyển hướng
Để đảm bảo xe không bị lật khi chuyển hướng, trọng tâm của xe, ký hiệu là T, cần phải được cân bằng Moment do lực ly tâm tác động phải nhỏ hơn moment do trọng lực của xe Phân tích này được thực hiện tại vị trí xe đang chuyển hướng với bán kính cong lớn nhất.
+ Bán kính cong lớn nhất của đường line R=0.5 (m)
+ Vận tốc dài tối đa v = 0.9 (m/s)
Yêu cầu đồ gá cho động cơ
Kích thước chi tiết gá được xác định dựa trên kích thước mặt bích của động cơ, trong khi nhôm được chọn làm vật liệu cho đồ gá nhằm đảm bảo độ cứng vững cần thiết.
Mối ghép giữa đồ gá và mặt bích động cơ là một mối ghép cố định, yêu cầu đảm bảo độ định tâm cao Do chi tiết ghép có khối lượng nhỏ, kiểu lắp giữa mặt bích động cơ và đồ gá được chọn là kiểu lắp trung gian Mối lắp trung gian thích hợp cho các mối ghép cố định, cho phép tháo lắp dễ dàng và đảm bảo độ định tâm tốt giữa các chi tiết lắp ghép.
Mối ghép giữa trục động cơ và nối trục yêu cầu độ chính xác đồng tâm cao, đồng thời cần có chi tiết kẹp phụ Do đó, kiểu lắp lỏng được lựa chọn để đảm bảo tính linh hoạt và hiệu suất hoạt động.
Hình 3.5 Ảnh 3D xe dò line nhìn từ mặt dưới
Hình 3.6 Ảnh 3D xe nhìn từ mặt bên.
THIẾT KẾ ĐIỆN
Sơ đồ khối
Hình 4.1 Sơ đồ khối của hệ thống điện
Hệ thống điện bao gồm bộ phận nguồn, mạch cảm biến, mạch ra chân vi điều khiển, mạch điều khiển và đọc tín hiệu từ động cơ.
Thiết kế cảm biến
Sai số bám line emax = ± 30 mm
Thời gian đáp ứng nhanh,nhỏ hơn 0.1s
Cảm biến sử dụng là phototransistor TCRT5000 Với các thông số như sau:
Bảng 4.1 Thông số cảm biến TCRT5000
Phạm vi hoạt động 0-20 mm
Dòng IF 20 mA Điện áp hoạt động 5V
Bước sóng IR phát 950 nm
Hình 4.2 Sơ đồ nguyên lý cảm biến TCRT5000
4.2.3 Phương án sắp xếp cảm biến: Để đạt được điều hướng thành công, số lượng cảm biến được sử dụng và vị trí của chúng đóng vai trò khá quan trọng Không đủ số lượng cảm biến có thể làm giảm độ phân giải của sai số đọc về, không nhận dạng đầy đủ các trạng thái đường đi ở các vị trí đặc biệt
Một số cách sắp xếp cảm biến sau được xem xét: a) Loại ma trận b) Loại 1 hàng đơn c) Loại 2 cảm biến
Hình 4.3 Các cách sắp xếp cảm biến
Sắp xếp theo dạng ma trận là một giải pháp hiệu quả để phát hiện các điểm giao nhau Tuy nhiên, việc sử dụng quá nhiều cảm biến có thể dẫn đến sự phức tạp không cần thiết trong thuật toán nhận diện, điều này không phù hợp với mục đích điều hướng Để hoạt động bám line hiệu quả, tối thiểu cần có 2 cảm biến, nhưng số lượng này vẫn không đủ để phân biệt các lối đi tại các vị trí giao nhau.
Nhóm quyết định chọn phương án sắp xếp cảm biến theo hàng đơn(Hình 4.2.3 c)
4.2.4 Vị trí của dãy cảm biến:
Theo mô phỏng , khoảng cách cảm biến so với động cơ 51 mm
4.2.5 Lựa chọn điện trở mạch cảm biến:
Theo tài liệu , dòng qua led nằm trong khoảng 20-40 mA Do đó với hiệu điện thế 5V, giá trị điện trở R1 xácđịnh như sau:
Ta lựa chọn dòng qua IC = 0.6 mA thỏa mãn khi đó điện trở R2 là:
4.2.6 Khoảng cách giữa cảm biến và mặt đất:
+ Khoảng cách cảm biến so với mặt đường cần đảm bảo thu được tín hiệu tại các vị trí nền trắng là như nhau
+ Xuất hiện vùng giao thao giữa 2 cực phát và cực thu
Hình 4.4 Vùng hoạt động của cảm biến
Để tạo ra vùng giao thoa, chiều cao h cần phải lớn hơn 8,57mm, theo các tính toán hình học cơ bản Ngoài ra, cảm biến hoạt động hiệu quả nhất trong khoảng chiều cao từ 0,2 đến 15mm.
Qua phân tích và tham khảo thí nghiệm của các nhóm trước, chọn h = 10mm
• Thí nghiệm test chiều cao h :
Mục tiêu: xác định khoảng cách giữa cảm biến và mặt đất
NHÓM 3 34 Điều kiện test: Test trên nền giấy A4 Hiệu điện thế cung cấp là 5V Kết quả được đọc và xuất ra LCD
Hình 4.6 Sự thay đổi giá trị ADC khi đọc trên nền trắng với h từ 0-20 mm
Hình 4.7 Sự thay đổi giá trị ADC khi đọc trên nền đen với h từ 0-20 mm
Kết quả đo cho thấy, trên nền trắng, ánh sáng phản xạ nhiều nhất ở khoảng cách từ 3 đến 12 mm với điện áp ra Vout nhỏ nhất Trong khi đó, trên nền line đen, ánh sáng đạt ngưỡng so sánh tại khoảng cách 10 mm.
Vậy, khoàng cách h thỏa điều kiện
G iá tr ị A DC Độ cao
G iá tr ị A DC Độ cao
4.2.7 Khoảng cách giữa 2 cảm biến:
Khi lắp đặt cảm biến, cần chú ý đến khoảng cách giữa chúng, tránh việc đặt quá xa hoặc quá gần Nếu cảm biến cách nhau quá xa, có thể dẫn đến sai số trong việc nhận diện đường giao nhau, đặc biệt khi xe tiếp cận giao lộ ở góc không thuận lợi Ngược lại, nếu cảm biến đặt quá gần nhau, chúng có thể nhầm lẫn giữa việc phát hiện đường line và đường giao nhau, gây ra sự cố trong quá trình vận hành.
Hình 4.8 Lỗi bố trí cảm biến
Tính toán sơ bộ khoảng cách giữa 2 cảm biến để vùng hoạt động của chúng không trùng lên nhau
Yêu cầu đặt ra là phải có từ 2 đến 3 cảm biến nằm trong cùng một đường thẳng, với khoảng cách giữa các cảm biến không được trùng lặp trong vùng hoạt động của chúng Theo tài liệu [38], góc chiếu của đèn LED phát hồng ngoại là 16 độ, trong khi góc thu của đèn LED thu hồng ngoại là 30 độ.
Để đảm bảo rằng vùng hoạt động của hai cảm biến không trùng lặp, điều kiện cần thiết là khoảng cách giữa chúng phải đạt ít nhất l ≥ 2.h.tan(30°), tương đương với 54 mm.
Để đảm bảo có ít nhất 2 sensor và tối đa 3 sensor nằm trong line, chiều dài l phải nằm trong khoảng 10mm đến 13mm Nhóm đã chọn chiều dài L = 12,5mm để các sensor hoàn toàn nằm trong line và đủ xa nhau để không ảnh hưởng đến hoạt động của nhau.
Phương án kiểm tra lại để xác định cảm biến có bị nhiễu hay không:
Dùng một con cảm biến, ta di chuyển con cảm biến này dần đến đường line Ghi lại các giá trị trả về ở các khoảng cách tương ứng
Sau khi đặt hai cảm biến cách nhau 12.5 mm, chúng ta tiến hành di chuyển chúng gần đến đường line và ghi lại giá trị trả về ở các khoảng cách tương ứng.
Hình 4.10 Phương pháp kiểm tra nhiễu giữa hai cảm biến
Giá trị đọc của bộ 1 cảm biến và bộ 2 cảm biến tương tự nhau, cho thấy rằng ở khoảng cách 12.5 mm giữa hai cảm biến, giá trị đọc không bị nhiễu.
Giá trị analog của các cảm biến có sự khác biệt ngay cả khi điều kiện giống nhau, do đó, cần phải thực hiện việc hiệu chuẩn cảm biến theo công thức: \( \text{max} \, y - \text{min} \, y = \frac{(x - \text{min}_i)}{(\text{max}_i - \text{min}_i)} \).
Trong quá trình hiệu chỉnh cảm biến, xmax và xmin đại diện cho giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của cảm biến thứ i khi nó được đặt trên nền đen và nền trắng Các giá trị ymax và ymin là khoảng giá trị mong muốn mà cảm biến sẽ trả về Giá trị xij thể hiện giá trị thứ j của cảm biến thứ i, trong khi yjo là giá trị thứ j của cảm biến thứ i sau khi đã được hiệu chỉnh.
Sử dụng bộ chuyển đổi ADC độ phân giải 1023/5V,xuất kết quả ra màn hình LCD và ghi nhận lại, ta có kết quả như sau:
Cảm biến x min x max Phương trình calib x 0 52 726 y 0 = 550+0.5935(x 0 -52) x 1 309 636 y 1 = 550+1.22(x 1 -309) x 2 64 812 y 2 = 550+0.53476(x 2 -64) x 3 56 620 y 3 = 550+0.70922.(x 3 -56) x 4 57 450 y 4 = 550+1,01781(x 4 -57) x 5 57 576 y 5 = 550+0,77071.(x 5 -57) x 6 59 713 y 6 = 550+0,61162(x 6 -59)
Tìm vị trí của tâm đường line dựa vào giải thuật xắp xỉ:
Phương pháp thực hiện bao gồm việc sử dụng 7 cảm biến được bố trí theo hàng ngang để ghi lại các giá trị đọc được Sau đó, áp dụng phương pháp trung bình từ tài liệu để xác định vị trí của tâm các cảm biến so với đường line và tính toán sai số tương ứng.
- Chiều cao test của cảm biến là 10 mm
Theo tài liệu [ ], khoảng cách giữa các cảm biến được chọn sao cho khi di chuyển cảm biến ra khỏi tâm đường line, giá trị đọc của cảm biến còn lại 50% Qua thực nghiệm, khoảng cách tối ưu giữa hai cảm biến được xác định là 12.5 mm.
Hình 4.11 Sơ đồ bố trí cảm biến
Theo [ ], các cảm biến x 0 , x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 tương ứng với các tọa độ -3, -2, -1, 0,
1, 2, 3, giá trị trả về của các cảm biến tương ứng là y 0 , y 1 , y 2 , y 3 , y 4 , y 5 , y 6 như hình vẽ sau:
Hình 4.12 Tọa độ tâm đường line
Công thức tính giá trị trung bình:
+ Chiều cao cảm biến so với nền 10 mm
+ Khoảng cách giữa hai cảm biến 12.5 mm
+ Kiểu sắp xếp cảm biến : loại một hàng đơn, đặt ngang.
Lựa chọn driver
Driver kết hợp với động cơ phải có đặc tính tuyến tính giữa áp đầu vào driver và vận tốc đầu ra của động cơ
Driver cần cung cấp nguồn 12V DC với dòng điện 600mA cho động cơ đã được tính toán trong phần cơ khí, đồng thời phải đáp ứng tần số xung PWM từ vi điều khiển.
Kích thước nhỏ gọn, phù hợp lắp trên xe
Ta chọn driver điều khiển động cơ L298N có thông số cơ bản:
+Driver: L298N tích hợp hai mạch cầu H
+Dòng tối đa cho mỗi cầu H là: 2A
+Điện áp của tín hiệu điều khiển: +5 V ~ +7 V
+Dòng của tín hiệu điều khiển: 0 ~ 36mA
4.3.1 Mô hình hóa hệ driver-động cơ Để đơn giản cho việc điều khiển, động cơ và driver đƣợc xem như là một khối Tiến hành kiểm tra mối quan hệ giữa tín hiệu vào và ra của khối này bằng việc cấp xung PWM và ghi lại giá trị vận tốc động cơ
Phương pháp thực hiện bao gồm việc sử dụng Arduino Uno với chế độ hiển thị trên monitor, kết hợp mạch driver L298 và điều khiển động cơ GA25 V1 được trang bị encoder có độ phân giải 374.
NHÓM 3 40 xung/vòng bằng PWM Động cơ được cấp nguồn 12V, thay đổi % giá trị duty cycle từ 20 đến 100, quan sát chế độ hiển thị monitor, ghi lại giá trị vận tốc động cơ tương ứng
Kết quả thể hiện trong hình bên dưới:
Bàng 4.3 Số liệu thử nghiệm L298 với động cơ 1:
Hình 4.4 Đồ thị giữa PWM(%) và RPM vận tốc quay của động cơ 1
Bảng 4.4 Số liệu thử nghiệm L298 với động cơ 2:
Hình 4.14 Đồ thị giữa PWM(%) và RPM vận tốc quay của động cơ 2
Tiếp theo, chúng ta sẽ tuyến tính hóa mối quan hệ giữa hai động cơ Phương trình mô tả mối liên hệ giữa áp đầu vào Driver, được thể hiện qua giá trị duty cycle của tần số PWM, và vận tốc đầu ra của động cơ bên trái và bên phải.
+ Y 1 , Y 2 lần lượt là vận tốc đầu ra (vòng/phút) của động cơ trái, phải
+ X 1 , X 2 : lần lượt là giá trị duty cycle của PWM cấp vào 2 động cơ trái, phải
Ta thấy quan hệ giữa tốc độ và xung PWM gần như tuyến tính đối vs cả hai động cơ
4.3.2 Tìm hàm truyền động cơ:
Để xác định gần đúng hàm truyền của động cơ, trước tiên cần phân tích thời gian đáp ứng Quá trình xác định này được thực hiện theo các bước cụ thể.
- Cấp cho động cơ một mức điện áp cố định, ở thí nghiệm này chọn mức điện áp là 12V ứng với giá trị duty cycle của PWM là 100%
- Ghi lại giá trị vận tốc của động cơ theo thời gian Thời gian lấy mẫu được chọn ở thí nghiệm này chọn là 0,05s
Kết quả của thí nghiệm được thể hiện qua hình dưới đây:
Hình 4.15 Đáp ứng của động cơ 1 theo thời gian
Hình 4.16 Đáp ứng của động cơ 2 theo thời gian
Dựa vào đồ thị ta thấy hệ thống có dạng bậc nhất W(s) Km
với Km (rpm/pwm) là hằng số độ lợi của động cơ và T(sec) là hằng số thời gian đáp ứng thể hiện qua:
Hình 4.17 Đồ thị đường cong đáp của hệ bậc nhất
Từ đó ta có được hàm truyền của hai động cơ:
Thiết kế bộ điều khiển PID cho khối driver và động cơ:
Hình 4.18 Sơ đồ khối hệ thống driver và động cơ Tiêu chí bộ điều khiển:
Sử dụng PID tuner trong matlab ta tìm đc các hệ số của bộ điều khiển PID như sau:
Mô phỏng matlab với các hệ số PID thỏa tiểu chí đề ra là:
Hình 4.19 Đáp ứng của động cơ 1 sau khi sử dụng bộ điều khiển pid
NHÓM 3 46 Đáp ứng mô phỏng là:
Hình 4.20 Đáp ứng của động cơ 2 sau khi sử dụng bộ điều khiển pid Đáp ứng mô phỏng là:
Nguồn cấp
Yêu cầu: Áp của pin phải lớn hơn hoặc bằng áp lớn nhất của thiết bị trong hệ thống (động cơ GA25 V1 -12V)
- Tính toán cường độ dòng điện cần cung cấp:
Bảng 4.5 Dòng điện tiêu thụ các linh kiện trong mạch Thiết bị Số lượng Dòng/1 đơn vị Tổng cộng Động cơ 2 2,29 A 4,58 A
Từ yêu cầu kĩ thuật và nguồn điện cần cung cấp, mắc nối tiếp 4 pin sạc 18650
- Về điện áp tiêu thụ, dùng 2 mạch giảm áp DC LM2596 để tạo ra áp 12V cấp vào driver L298 để điều khiển động cơ
Nguồn 5V được sử dụng lấy từ Driver L298
Nguồn 3.3 V cấp cho encoder được sử dụng từ kit pic.
MÔ HÌNH HÓA
Mô hình động học robot
Để cải thiện khả năng điều khiển xe bám line, cần thiết lập mô hình động học cho hệ thống Mô hình này bao gồm các điểm quan trọng như: Điểm P là điểm tham chiếu cho robot, Điểm A là trung điểm giữa hai bánh chủ động, và Điểm C là điểm tracking của robot Mô hình này sẽ được trình bày chi tiết trong phần dưới đây.
Hình 5.1 Mô hình động học của mobile robot
Chọn hệ trục tọa độ tuyệt đối là 𝑂𝑋0𝑌0 và hệ trục tương đối 𝑂𝑋𝐴𝑌𝐴 gắn với tọa độ tâm vận tốc tức thời I trên hệ trục 𝑋0𝑌0 : sin cos
Với D là khoảng cách từ tâm vận tốc tức thời đến tâm hai bánh xe
VL,R lần lượt là vận tốc của bánh trái và bánh phải của Mobile Platform
Ta có vận tốc của mobile robot:
Ta có phương trình động học của Mobile robot :
Với v là vận tốc dài, 𝜔 là vận tốc góc
Ta biểu diễn phương trình trên theo vận tốc của hai bánh xe
Với L là khoảng cách giữa hai bánh xe
Tại điểm C(𝑥𝐶, 𝑦𝐶) tọa độ trackingpoint, ta có: cos sin
Phương trình động học tại C:
Với a là khoảng cách từ tâm đường nối 2 bánh xe đến điểm tracking
Tại điểm P(𝑥𝑃, 𝑦𝑃) – điểm mong muốn của điểm C trên đường line, ta có :
Ta tìm được phương trình động học cho sự sai lệch giữa vị trí tâm xe và vị trí của điểm mong muốn trên đường line:
Sai số về vị trí của trọng tâm C trên hệ trục tọa độ tương đối gắn với mobile platform được xác định bởi các yếu tố 𝑒1, 𝑒2 và 𝑒3, tương ứng với sai số theo tọa độ x, y và góc di chuyển Những sai số này ảnh hưởng đến điểm mong muốn của trọng tâm C trên đường line.
Tiếp theo ta xác định các sai số để đưa vào bộ điều khiển:
Hình 5.2 Mô hình xác định sai số trong việc mô phỏng
NHÓM 3 51 Để xe bám theo được line, công việc đầu tiên là xác định vị trí của xe so với line
Ta thiết lập hệ tọa độ như hình 5.2.2, trong đó M là trung điểm giữa hai bánh xe và C là trung điểm của dãy cảm biến Sai số 𝑒1 được triệt tiêu, do đó không cần xem xét Mục tiêu của thuật toán điều khiển là để điểm C theo sát điểm tham chiếu P Để đạt được điều này, cần xác định các sai số 𝑒2 và 𝑒3 Trong thực tế, sai số 𝑒2 được đo từ dãy cảm biến, vì vậy chỉ cần tính toán sai số 𝑒3 Để tính sai số này, xe cần di chuyển theo phương trước đó một đoạn 𝑑𝑠, với 𝑑𝑠 đủ nhỏ để khi nối hai điểm R và R’, ta có được phương tiếp tuyến với đường cong.
Khi đó ta có công thức xác định 𝑒3:
Tại một vị trí trên đường line, chúng ta xác định giá trị góc giữa đường tâm xe và trục ngang Ox Dựa vào mối quan hệ giữa tọa độ tâm hai bánh xe, tọa độ tâm cảm biến và góc giữa đường tâm xe với trục ngang, chúng ta có thể thiết lập phương trình đường thẳng đi qua các cảm biến Phương trình này được sử dụng trong mô phỏng để xác định sai số 𝑒2.
Dựa theo phần trình bày trên, ta sẽ tìm được các giá trị sai số đưa vào bộ điều khiển vị trí
Hình 5.3 Sơ đồ khối hệ thống
Mô phỏng tìm khoảng cách d
Bảng 5.1 Thông số đầu vào mô phỏng tìm khoảng cách d Đại lượng Giá trị Đơn vị
Vận tốc lớn nhất 900 mm/s
Khoảng cách hai bánh xe 195 mm Đường kính bánh xe 65 mm
Thời gian di chuyển đoạn nhỏ tìm e2’ 0.002 s
Chiều dài cụm sensor 75 mm
Dựa vào các thông số đã cho, khi thay đổi khoảng cách d, cần lựa chọn bộ hệ số k để đảm bảo sai số tối đa là nhỏ nhất Kết quả mô phỏng được thể hiện trong hình.
Hình 5.4 Kết quả mô phỏng sai số max ứng với các giá trị khoảng cách
Kết quả mô phỏng cho thấy sai số tối đa nhỏ nhất khi giá trị d nằm trong khoảng từ 50 đến 80 Khi giá trị d vượt qua khoảng này, sai số sẽ tăng dần Vì vậy, nhóm quyết định chọn d = 51 mm, đảm bảo xe có thể chạy hết đường line.
Hình 5.5 Kết quả bám line khoảng cách dược chọn là 51 mm
Mô phỏng sa bàn
Quy ước : đường vẽ màu xanh lá thể hiện vận tốc gốc bánh xe phải, đường màu đỏ thể hiện vận tốc gốc bánh xe trái
Khoảng cách từ tâm cảm biến C đến tâm 2 bánh chủ động M được xác định là 51 mm Giá trị e2 phụ thuộc vào bộ số [k1 k2 k3] đã được lựa chọn Mô phỏng được thực hiện trên đoạn đường đua với các hệ số [k1 k2 k3] lần lượt là [1 600 0].
5.3.1 Kết quả bám line ở đoạn A-B-C-D:
Hình 5.6 Sa bàn di chuyển đoạn A-B-C-D
Hình 5.7 Đồ thị sai số trong quá trình di chuyển
Hình 5.8 Vận tốc quay hai bánh trên đoạn A-B-C-D
Hình 5.9 Vận tốc dài robot trên đoạn A-B-C-D
Trong đoạn A-B-C-D, sai số lớn nhất e2 xuất hiện tại khúc giao B, nơi có sự chuyển hướng đột ngột dẫn đến sai số lớn, nhưng vẫn chỉ là 20 mm, nhỏ hơn sai số yêu cầu của đề bài Ở các đoạn A-B và B-D, sai số tương đối ổn định (Hình 5.7) Trong quá trình chạy, tốc độ góc của hai bánh xe không vượt quá giới hạn cho phép của động cơ.
5.3.2 Đoạn D-E-F-C a.Sa bàn di chuyển đoạn D-E-F-C b Sai số e2, e3
Hình 5.10 Mô phỏng bám line đoạn D-E-F-C và sai số e2 ,e3
Hình 5.11 Vận tốc 2 bánh xe trên đoạn D-E-F-C
Hình 5.12 Vận tốc dài robot trên đoạn D-E-F-C
Trong đoạn D-E-F-C, sai số lớn nhất e2 xuất hiện tại điểm G với giá trị 13 mm, nơi có sự chuyển hướng đột ngột từ đường cong sang đường thẳng, gây ra sai số lớn Trong khi đó, trên đoạn D-E-F và F-C, sai số tương đối ổn định.
5.3.3 Đoạn C-G-A a.Sa bàn di chuyển đoạn C-G-A b Sai số e2 e3
Hình 5.13 Mô phỏng bám line đoạn C-G-A và sai số e2 ,e3
Hình 5.14 Vận tốc hai bánh trên đoạn C-G-A
Hình 5.15 Vận tốc xe trên đoạn C-G-A
Các thông số mô phỏng liên quan đến chuyển động của cảm biến, bao gồm sai số e2, e3, vận tốc xe và số vòng quay của bánh xe trong quá trình di chuyển đoạn C-G-A, được trình bày chi tiết trong các hình 5.13 đến 5.15.
Trong đoạn C-G-A, sai số lớn nhất e2 xảy ra tại điểm G với giá trị -17 mm, nơi có sự chuyển hướng đột ngột gây ra sai số lớn Trong khi đó, sai số trên đoạn C-G và G-A tương đối ổn định, như thể hiện trong Hình 5.13 b.
5.3.3 Đoạn G-A-C-E a.Sa bàn di chuyển đoạn G-A-C-E b Sai số e2, e3
Hình 5.16 Mô phỏng bám line đoạn G-A-C-E và sai số e2 ,e3
Hình 5.17 Vận tốc hai bánh trên đoạn G-A-C-E
Hình 5.18 Vận tốc xe trên đoạn G-A-C-E
Thông số mô phỏng chuyển động của cảm biến, bao gồm sai số e2, e3, vận tốc xe và số vòng quay bánh xe trong đoạn G-A-C-E, được thể hiện rõ trong Hình 5.4.4.
Trong đoạn G-A-C-E, khúc cua 90 độ gây ra sai số e2 lớn tại vị trí này, đạt -23 mm Tuy nhiên, sai số này vẫn nằm trong mức chấp nhận được trong quá trình vận hành.
Trong quá trình di chuyển, vận tốc của xe thay đổi, đặc biệt tại vị trí bẻ cua 90 độ, nơi vận tốc xe giảm mạnh nhất Điều này cần được lưu ý khi áp dụng giải thuật cho mô hình xe thực.
BỘ ĐIỀU KHIỂN
Lựa chọn vi điều khiển
Giải thuật điều khiển tập trung sử dụng một vi điều khiển để thực hiện tất cả các chức năng cần thiết cho robot, bao gồm việc đọc và xử lý tín hiệu từ cảm biến, điều khiển hai động cơ thông qua driver, và đọc giá trị từ encoder Vi điều khiển cần đáp ứng đầy đủ các yêu cầu để đảm bảo hiệu suất hoạt động của robot.
Có 7 kênh đọc giá trị analog, có 2 kênh điều khiển độ rộng xung PWM và có thể đọc tín hiệu từ encoder tới tần số cao
Nhóm quyết định chọn vi điều khiển Pic 18F4550, thỏa mãn tất cả các yêu cầu trên
Giải thuật điều khiển
6.2.1 Chương trình điều khiển chính:
Hình 6.2 Chương trình điều khiển chính
Hình 6.3 Chương trình con điều khiển
THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
Hình ảnh xe thực tế
Hình 7.1 Ảnh xe thực tế 1
Hình 7.2 Ảnh xe thực tế 2
Kết quả thực nghiệm bám line
Hình 7.3 Ảnh xe bám line 1-ôm cua tại vị trí G
Hình 7.4 Ảnh xe bám line 2- tới vị trí B
Nhận xét
Kết quả chạy mô phỏng và thực tế của xe với vận tốc vR = 0,9 m/s trên đường line được thể hiện qua các hình ảnh Hình 7.3, Hình 7.4 và Hình 7.5 Cả ba hình đều cho thấy xe bám line giống nhau: trên các đoạn đường thẳng (B→D, F→G, A→E), xe dao động hai bên đường line; còn trên các đoạn đường cong (A→B, D→F, G→A), xe chỉ nằm ở một bên so với đường line Mặc dù sai số mô phỏng đạt yêu cầu đề bài (trên đường thẳng và cong: emax = ±11mm, trên đoạn đổi hướng: emax = 250mm), nhưng sai số thực tế của xe không đáp ứng được yêu cầu này Nguyên nhân dẫn đến việc tăng sai số bao gồm nhiều yếu tố khác nhau.
- Sai số lắp đặt ảnh hưởng độ đồng trục của hai động cơ
- Sai số tốc độ của hai động cơ.
Hình 7.5 Kết quả chạy mô phỏng.
- Sai số của hệ thống cảm biến cảm biến do sự khác biệt giữa môi trường thí nghiệm và thực nghiệm
Sai số của hệ thống cảm biến có thể xảy ra do chiều cao gá đặt và độ song song với trục động cơ Để khắc phục những sai số này, cần áp dụng các giải pháp hiệu quả nhằm cải thiện độ chính xác của hệ thống.
- Thực hiện thí nghiệm nhằm đánh giá sai số vận tốc của động cơ để có thể đưa vào mô phỏng
Thực hiện thí nghiệm nhằm đánh giá tác động của môi trường thí nghiệm đối với giá trị đọc của hệ thống cảm biến, từ đó có thể áp dụng các biện pháp xử lý phù hợp.
