1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

LUẬN văn tốt NGHIỆP XE HAI BÁNH tự cân BẰNG bám THEO vật xác ĐỊNH

101 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRẦN MẠNH KHẢI LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN & TỰ ĐỘNG HÓA TP HỒ CHÍ MINH, 2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MƠN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRẦN MẠNH KHẢI - 1711740 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH TWO-WHEEL SELF-BALANCING ROBOT FOR OBJECT TRACKING KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN & TỰ ĐỘNG HÓA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ThS.HUỲNH HỮU PHƯƠNG TP HỒ CHÍ MINH, 2021 NHẬN XÉT LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN Tên luận văn: XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH Trầ,n Mạ nh Khả-i Nhóm Sinh viên thực hiện: Về,cuố9n bá*o cá*o: Đánh giá Luận văn Số9trang Số9bả-ng số9liệu Số9tà5i liệu tham khả-o Mộ t số9nhận xé*t về,hì5nh thứ*c cuố9n bá*o cá*o: 2Về,nội dungluận văFn: 3Về,tí*nhứ*ngdụ ng: Về,thá*iđộlà5m việc củ-asinhviên: Đánh giá chung: Trầ,nĐiểmMạ nhtừg Khảsinh-i viên: :……… /10 Cán hướng dẫn (Ký*tên và5ghi rõAhọ tên) NHẬN XÉT LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN Tên luận văn: XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH Nhóm Sinh viên thực hiện: Trầ,n Mạ nh Khả-i Đánh giá Luận văn Về,cuố9n bá*o cá*o: Số9trang Số9bả-ng số9liệu Số9tà5i liệu tham khả-o - Mộ t số9nhận xé*t về,hì5nh thứ*c cuố9n bá*o cá*o: Về,nộ i dung luận văFn: Về,tí*nh ứ*ng dụ ng: Về,thá*i độ là5m việc củ-a sinh viên: Đánh giá chung: Trầ,nĐiểmMạ nhtừg Khảsinh-i viên: :……… /10 ghi (Ký*Ngườitênvà5n ậnrõAxéthọ tên) Lời cảm ơn Lờ5i đầ,u tiên, em xin gử-i lờ5i cả-m ơn chân thà5nh đế9n quý*thầ,y cô trườ5ng Đạ i Bá*ch Khoa họ c TP.HCM nó*i chung, và5bộ mơ n Điề,u khiểDn Tự độ ng nó*i riêng, đãAtruy ề,n y cho em nhữAng kiế9n thứ*c và5kinh nghiệm quý*bá*u đểDhoà5n thà5nh đề,tà5i lu ận văFn nà5y ĐểDhoà5n thà5nh đượ c đề,tà5i luận văFn thì5sự giú*p đỡAcủ-a bạ n bè5, cá*c anh khó*a và5đặF c biệt là5sự chỉ-bả-o tận tì5nh củ-a thầ,y hướ*ng dẫMn Huỳ5nh HữAu Phương q*trì5nh là5m luận văFn Cả-m ơn đế9n q*Thầ,y/Cơ Hộ i đồ,ng chấ9m luận văFn đãAdà5nh th ờ5i gian nhận xé*t, gó*p ý*đểDcho em có*thêm kiế9n thứ*c, kinh nghi ệm Lờ5i cuố9i cù5ng, em xin cả-m ơn gia đì5nh, ngườ5i thân, bạ n bè5đãAluô n quan tâm, tiế9p động lự c cho em quá*trì5nh là5m luận văFn Trân trọ ng Sinh viên Trầ,n Mạ nh Khả-i ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT TÊN ĐỀ TÀI: XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH Cán hướng dẫn: Ths Huỳnh Hữu Phương Thời gian thực hiện: Từ5ngà5y……………… đế9n ngà5y…………… Sinh viên thực hiện: Trần Mạnh Khải - 1711740 Nội dung đề tài: Xe hai bá*nh tự cân bằPng bá*m theo vật xá*c đị nh Kế hoạch thực hiện: (Mô tả kế hoạch làm việc phân công công việc cho sinh viên tham gia) TP HCM, ngà5y….thá*ng … năFm…… Xác nhận Cán hướ n) g dẫn (Ký*tên và5ghi rõAhọ tê Sinh viên (Ký*tên và5ghi rõAhọ tên) DANH SÁCH HỘI ĐỒNG BẢO VỆ LUẬN VĂN Hộ i đồ,ng chấ9m luận văFn tố9t nghiệp, thà5nh lập theo Quyế9t đị nh số9…………………… ngà5y ………………… củ-a Hiệu trưở-ng Trườ5ng Đạ i họ c Bá*ch khoa TP.HCM …… …… …… …… …… 52 4.3.2 Góc nghiêng Angle Đá*p ứ*ng ngõAra củ-a Angle PID vớ*i tí*n hiệu đặF t là5Psi_ref=0 o: Trườ5ng hợ p 1: Không có*vật nặF ng đặF t lên xe HìnhTrườ5ng4.72:hợ pĐáp2:ứngCó*vậgóct nặF ngghiêng1.5kgcủađặF thệ lêthốngnxe khơng có vật nặng Hình 4Ở 73:cả-Đáphaitrườ5ngứnggóchợ pnghiêngcó*vậtcủa nặF nghệ và5thốngkhơngkhicó*đặtvậvậtt nặF ng1.5kgđặF tlênlêxenxe thì5 robotNhận vẫMnxét: câng bằPng tố9t vớ*i độ giao động nhỏ-trong khoả-ng [-0.5 0, 0.50] 53 4.3.3 Góc xoay Rotation Sau là5đá*p ứ*ng ngõAra củ-a Rotation PID, vớ*i cá*c trườ5ng hợ p có* vật nặF ng và5khơ ng có*vật nặF ng đặF t lên xe: Trườ5ng hợ p 1: Giá*trị gó*c xoay ban đầ,u là5250, khơng có*vật đặF t lên xe Hình 4.74: Đáp ứng góc xoay hệ thống với góc xoay ban đầu 250, khơng Trườ5ng hợ p 2: Giá*trị cógó*cvậtxoaynặngbanđặt đầ,ulên xelà5.250, vật nặF ng 1.5kg đặF t lên xe 54 Hình 4.75: Đáp ứng góc xoay hệ thống với góc xoay ban đầu = 250, đặt vật 1,5kgTrườlên5ngxehợ p 3: Giá*trị gó*c xoay ban đầ,u là5-300, khơ ng có*vật nặF ng đặF t lên xe Hình 4.76: Đáp ứng góc xoay hệ thống với góc xoay ban đầu -300, khơng Trườ5ng hợ p 4: Giá*trị cógó*cvậtxoaynặngbanđặtđầ,ulênlà5xe-.250, vật nặF ng 1.5kg đặF t lên xe 55 Hình 4.77: Đáp ứng góc xoay hệ thống với góc xoay ban đ ầu - 250, đ ặt Chú*ng ta có*thểDthấ9yvậtở-1,5kgtấ9tcả-lêncá*cxetrườ5ng hợ p thì5ngõAra gó*c xoay củNhận-ahệxét:thố9ng đá*p ứ*ng tố9t vớ*i sai số9xá*c lập nhỏ-, độ v ọ t lố9nhỏ- Tuy nhiên, ở-trườ5ng hợ p có*vật nặF ng lên xe thì5th ờ5i gian đá*p ứ*ng chậm so vớ*i trườ5ng hợ p khơng có*vật nặF ng đặF t lên xe Nguyên nhân dẫMn đế9n điề,u nà5y là5do trọ ng lự c củ-a vật nặF ng tá*c đ ộ ng lên xe lớ*n lớ*n là5m cho động khô ng đá*p ứ*ng nhanh đượ c nh khơ ng có*vật nặF ng 4.3.4 Khoảng cách Distance Trườ5ng hợ p 1: Vật xe ban đầ,u cá*ch vật 50 cm và5xe sẽAbá*m theo vật đế9n cị5n cá*ch vật 20cm và5duy trì5vớ*i khoả-ng cá*ch đó*: 56 Hình 4.78: Đáp ứng khoảng cách hệ thống khoảng cách đặt distance_ref =20 cm khoảng cách ban đầu 50 cm Trườ5ng hợ p 2: Vật xe ban đầ,u cá*ch vật 20cm và5xe sẽAbá*m theo vật đế9n cị5n cá*ch vật 50cm và5duy trì5vớ*i khoả-ng cá*ch đó*: 57 Hình 4.79: Đáp ứng khoảng cách hệ thống khoảng cách đặt Trườ5ngdistancehợ p3: refVật=50 xe bancm vàđầ,ukhoảngcá*chvậcácht 79cmban và5đầuxelàsẽA20bá*mcm theo vật đế9n cò5n cá*ch vật 50cm và5duy trì5v ớ*i khoả-ng cá*ch đó*: Hình 4.80: Đáp ứng khoảng cách hệ thống khoảng cách đặt Trườ5ngdistancehợ p4:refVậ=50t xecmbanvàđầ,ukhoảngcá*chcáchvật 35bancmđầuvà5làxe79sẽAcmbá*m theo vật đế9n cò5n cá*ch vật 60 cm và5duy trì5v ớ*i kho ả-ng cá*ch đó*: 58 Hình 4.81: Đáp ứng khoảng cách hệ thống khoảng cách đặt distance_ref =60 cm khoảng cách ban đầu 35 cm Trườ5ng hợ p 5: Vật xe ban đầ,u cá*ch vật 80cm và5xe sẽAbá*m theo vật đế9n cị5n cá*ch vật 60cm và5duy trì5vớ*i khoả-ng cá*ch đó*: Hình 4.82: Đáp ứng khoảng cách hệ thống khoảng cách đặt Thờ5idistancegian_quá*ref=60độ củ m-a vàkhoảkhoảng-ngcá*cháchlà5bankhoảđầu-ng 5là-680giâcmy và5sai số9xá*c lậNhậnp tươngxét: đố9i nhỏ-trong tấ9t cả-cá*c trườ5ng hợ p khoả-ng cá*ch ban đầ,u bé*hơn 59 70cm Nhưng vớ*i khoả-ng cá*ch ban đầ,u là579 cm và580 cm ở- trườ5ng hợ p và55 thì5độ vọ t lố9tăFng rõArệt, hệ thố9ng lâu xá*c lập 60 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết đạt - Thiế9t kế9xe hai bá*nh cân bằPng bá*m theo vật vớ*i mà5u sắgc xá*c đị nh vớ*i mộ t khoả-ng cá*ch cố9đị nh - HiểDu đượ c lý*thuyế9t bả-n về,điề,u khiểDn xe hai bá*nh cân bằPng và5á*p dụ ng thà5nh cơng điề,u khiểDn PID lên mơ hì5nh - Á p dụ ng thà5nh cô ng lý*thuyế9t củ-a l ọ c Kalman và5o th ự c tế9đểDxử-lý*tí*n hiệu cả-m biế9n gó*c nghiêng MPU6050 - Mơ phỏ-ng đượ c xe hai bá*nh tự cân bằPng Matlab Simulink - HiểDu rõAvà5thự c đượ c cá*ch phá*t vật bằPng mà5u sắgc đ ồ,ng th ờ5i việc thự c tí*nh khoả-ng cá*ch và5gó*c xoay qua camera Raspberry - Thiế9t kế9giao diện C# đểDtheo dõAi đá*p ứ*ng cá*c thông số9củ-a cá*c điề,u khiểDn 5.2 Những hạn chế Về đáp ứng cân bám theo vật: - Mô hì5nh điề,u khiểDn theo điề,u khiểDn PID nên cá*c ch ấ9t l ượ ng củ-a đá*p ứ*ng ngõAra quá*trì5nh cân bằPng tạ i chỗMcũAng bá*m v ật thểDsẽAbị thay đổDi Nguyên nhân là5do điề,u khiểDn PID ch ỉ-ph ụ thu ộ c và5o ngõAvà5o và5cá*c hệ số9 Kp ,Ki, Kd nên pin cấ9p cho động c y ế9u thì5tố9c độ độ ng cũAng giả-m theo là5m cho mơ hì5nh đá*p ứ*ng ch ậm - Khi đặF t vật nặF ng 1.5kg lên xe, mơ hì5nh có*th ểDcân b ằPng và5xoay trá*i, xoay phả-i tạ i chỗMđượ c khô ng thểDbá*m theo v ật v ớ*i khoả-ng cá*ch xa đượ c Nguyên nhân là5do bá*nh xe nh ỏ-và5đ ộng c khá*yế9u Về phần phát vật tính tốn khoảng cách: 61 - Mơ hì5nh chỉ-phá*t vật bằPng mà5u sắgc nên bị nhiễMu mô i trườ5ng á*nh sá*ng không tố9t Ngun nhân là5 vì5mơ hì5nh sử- dụ ng má*y tí*nh nhú*ng Raspberry 3B+ có*cấ9u hì5nh khá*yế9u, khơ ng thểDthự c hi ện cá*c thuật toá*n phá*t vật tố9t deep learning, machine learning… - Mơ hì5nh khơng thểDđo khoả-ng cá*ch đế9n vật mộ t cá*ch chí*nh xá*c vật thểDở-quá*xa Nguyên nhân camera có*độ phâ n giả-i thấ9p và5tiêu cự ngắgn 5.3 Hướng phát tri ển - Nế9u có*kinh phí*tố9t sẽAtiế9n hà5nh thay má*y tí*nh nhú*ng và5camera tố9t đểDthự c cá*c thuật toá*n phá*t hi ện vật tố9i ưu deep learning, machine learning… - Thiế9t kế9phầ,n khí*mơ hì5nh tố9t in 3D cho khung sườ5n xe Sử-d ụ ng độ ng tố9t và5bá*nh xe có*kí*ch thướ*c phù5hợ p đểDcó*thểDcân b ằPng ổDn đị nh và5bá*m theo vật vớ*i khoả-ng cá*ch xa kểDcả-khi đặF t vật nặF ng lên xe - Sử-dụ ng cá*c phương phá*p điề,u khiểDn tố9i ưu như: LQR, Fuzzy, Nơ-ron, điề,u khiểDn trượ t… đểDxe cân bằPng và5bá*m vật th ểDổDn đị nh 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] NguyễMn Thị Phương Hà5, Huỳ5nh Thá*i Hoà5ng, Lý thuyết điều khiển tự động, nhà5xuấ9t bả-n đạ i họ c Quố9c gia Thà5nh phố9Hồ,Chí*Minh, [2] NguyễMn Thá*i Vin, Robot hai bánh tự cân bằng, Luận văFn tố9t nghiệ Bá*ch khoa Tp Hồ,Chí*Minh, 2016 [3] Ntppro, “Lý*thuyế9t bả-n lọ c Kalman”, Internet, 2019: https://codelungtung.wordpress.com/2019/05/29/bo-loc-kalma [4] OpenCV, “Drawing Functions in OpenCV”, Internet: https://docs.opencv.org/4.5.2/dc/da5/tutorial_py_drawing_functions.ht ml [4] Trầ,n Anh Tứ*, Nghiên cứu, thiết kế, thử nghiệm xe hai bánh cân , Luận văFn thạ c sĩA, Trườ5ng đạ i họ c Cô ng ngh ệ Tp Hồ,Chí*Minh, 2014 [5] Tkjelectronics, “A practical approach to Kalman filter implement it”, Internet, 2012: http://blog.tkjelectronics.dk/2012/09/a-practical-approach-to-kalman- filter-and-how-to-implement-it/ 63 ... NHẬN XÉT LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN Tên luận văn: XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH Trầ,n Mạ nh Khả-i Nhóm Sinh viên thực hiện: Về,cuố9n bá*o cá*o: Đánh giá Luận văn Số9trang... rõAhọ tên) NHẬN XÉT LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN Tên luận văn: XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG BÁM THEO VẬT XÁC ĐỊNH Nhóm Sinh viên thực hiện: Trầ,n Mạ nh Khả-i Đánh giá Luận văn Về,cuố9n bá*o... Khả2.2.1.-osá*tMơmơhìnhhì5nhhóaxe robothaibá*nh2bánhtự câtựnbằPng:cânbằng địa hình phẳng Hình 2.8: Tổng quan mơ hình xe hai bánh cân Hình 2.9: Mơ hình xe hai bánh cân nhìn t xu ống Hình 2.10: Mơ hình xe hai bánh cân nhìn

Ngày đăng: 11/12/2022, 04:29

Xem thêm:

w