Đang tải... (xem toàn văn)
Lịch sử phát triển Thông tin về một loại xe mang tính cách mạng trong giao thông cá nhân bắt đầu từ đầu năm 2001, ban đầu loại xe này được gọi bằng cái tên Ginger hoặc IT và nó được phát triển từ dự án xe lăn tự leo cầu thang iBOT của Dean Kamen. Bình luận về giá trị của dự án này, Steve Jobs đã cho rằng nó có ý nghĩa lớn như sự ra đời của PC nhưng ông cũng chê bai thiết kế của Ginger khi cho rằng chiếc xe trông không thanh lịch và không thân thiện với người dùng. Công nghệ cân bằng cho hai bánh của Ginger được báo chí dự đoán là sẽ dựa trên động cơ Stirling hoặc cơ chế Phản hấp dẫn. Chiếc xe ra mắt lần đầu trước công chúng Mỹ vào ngày 3 tháng 12 năm 2001 trên chương trình Good Morning America của đài ABC. Đến tháng 9 năm 2003 nó được đổi tên thành Segway PT sau khi một phần mềm mới được sử dụng cho hệ thống máy tính của xe để khắc phục lỗi thiếu cơ chế báo cạn năng lượng dễ gây nguy hiểm cho người dùng. Phần mềm mới cho phép Segway tự động chạy chậm và dừng khi năng lượng của pin nhiên liệu bắt đầu cạn. Trong năm 2003 công ty Segway Inc. đã bán được 6.000 sản phẩm. Tính cho đến tháng 9 năm 2006 đã có khoảng 23.500 Segway được bán ra. Tháng 5 năm 2006 Segway Inc. thông báo rằng chính quyền thành phố Chicago đã ký với họ một hợp đồng 20 năm có giá trị 580.000 USD nhằm mua 30 Segway PT phục vụ cho các cơ sở công ích của thành phố như cảnh sát, cứu hỏa, đây là hợp đồng lớn nhất mà Segway Inc. ký được với các chính quyền thành phố. Tháng 8 năm 2006, Segway cho ngừng sản xuất các mẫu cũ để cho ra đời Segway thế hệ hai gồm 2 dòng sản phẩm i2 và x2, cho phép người dùng sử dụng một cần lái để điều khiển sang phải hoặc sang trái bằng cách nghiêng cần lái về phía đó, tương tự với cách thức điều khiển xe đi tiến hoặc đi lùi. Một tháng sau đó, khách hàng của toàn bộ 23.500 xe Segway được hãng Segway Inc. đề nghị thu hồi để lắp thêm một phần mềm mới nhằm khắc phục lỗi của hệ thống bánh xe có thể hất người dùng khỏi Segway khi sử dụng ở vận tốc tối đa
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ĐỒ ÁN i MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 1.1 Giới thiệu xe hai bánh tự cân 1.1.1 Tổng quan 1.1.2 Lịch sử phát triển 1.1.3 Công nghệ sử dụng 1.3 Nội dung nhiệm vụ thực đồ án 10 CHƯƠNG II 11 MƠ HÌNH HĨA HỆ XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 11 2.1 Cơ sở lý thuyết 11 2.2 Động học xe 13 2.3 Động lực học xe 24 2.3.1 Phương trình Lagrange dạng nhân tử 24 2.3.2 Khử nhân tử Lagrange đưa phương trình động lực học dạng đơn giản 28 CHƯƠNG III 31 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN VÀ KHẢO SÁT CHUYỂN ĐỘNG CỦA HỆ 31 3.1 Tuyến tính hóa hệ phương trình vi phân quanh điểm làm việc 31 3.2 Thiết kế điều khiển PD 33 3.3 Thiết kế điều khiển LQR 37 CHƯƠNG IV 44 ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN – ĐIỀU KHIỂN BÁM QUỸ ĐẠO 44 4.1 Cơ sở lý thuyết 4.1.1 Điều khiển trượt 44 44 4.2 Phân tách hệ đưa dạng chuẩn điều khiển 53 4.3 Thiết kế điều khiển 55 4.3.1 Điều khiển bám quỹ đạo 55 4.3.2 Thiết kế điều khiển trượt (SMC) điều khiển vận tốc góc 58 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG 4.3.3 Thiết kế điều khiển trượt tầng (HSMC) cân cho xe 4.4 Mô khảo sát nhận xét 61 64 CHƯƠNG V 73 TÌM HIỂU BỘ LỌC KALMAN 73 5.1 Giới thiệu lọc Kalman 73 5.2 Lý thuyết ước lượng 74 5.2.1 Khái niệm 74 5.2.2 Đánh giá chất lượng 74 5.2.3 Kỳ vọng 75 5.2.4 Phương sai 75 5.2.5 Độ lệch chuẩn 76 5.2.6 Hiệp phương sai 76 5.2.7 Ma trận hiệp phương sai 76 5.2.8 Phân phối chuẩn (phân phối Gaussian) 77 5.2.9 Ước lượng trung bình phương sai 79 5.2.10 Phương pháp bình phương tối thiểu 80 5.3 Thuật toán lọc Kalman 81 5.4 Bộ lọc Kalman cho thành phần MPU 84 5.4.1 Giai đoạn thiết lập 85 5.4.2 Giai đoạn dự báo 85 5.4.3 Giai đoạn ước lượng 86 5.5 Mô lọc Kalman lập trình 86 5.6 Áp dụng lọc Kalman vào mơ hình 87 CHƯƠNG VI 93 THIẾT KẾ MƠ HÌNH THỬ NGHIỆM 93 6.1 Tổng quan 93 6.2 Cấu trúc điều khiển phần cứng 93 6.2.1 Mạch điều khiển trung tâm Arduino Uno 93 6.2.2 Cảm biến MPU6050 94 6.2.3 Mạch cầu L298N 95 6.2.4 Động DC 97 6.2.5 Kết nối phần cứng 98 6.3 Thiết kế phần mềm 99 6.3.1 Kết nối I2C 99 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG KẾT LUẬN 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO 104 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1 Cảnh sát Đức với xe hai bánh tự cân Hình Mơ hình xe hệ trục tọa độ với tọa độ suy rộng 13 Hình 2 Mối liên hệ vận tốc tâm bánh xe đạo hàm góc quay 21 Hình Di chuyển xe 21 Hình Nguyên tắc thiết kế điều khiển phản hồi trạng thái 33 Hình Đồ thị phân bố điểm cực điểm không hệ thống 34 Hình 3 Đồ thị theo thời gian biến s 35 Hình Đồ thị theo thời gian góc psi 35 Hình Đồ thị theo thời gian góc phi 36 Hình Đồ thị vận tốc biến 37 Hình Cấu trúc điều khiển phản hồi trạng thái 38 Hình Đồ thị theo thời gian biến s 39 Hình Đồ thị theo thời gian góc psi 40 Hình 10 Đồ thị theo thời gian góc phi 40 Hình 11 Đồ thị vận tốc biến 41 Hình 12 So sánh biến s tương ứng với hai điều khiển 42 Hình 13 So sánh góc 42 Hình 14 So sánh góc 43 Hình 15 So sánh vận tốc góc nghiêng xe 43 Hình Nhiệm vụ tốn điều khiển trượt 45 Hình 4.2 Hiện tượng chattering 49 Hình Kết mô với hệ số =0.1 51 Hình 4 Kết mơ với hệ số =0.5 51 Hình Mặt trượt S với 0.1 0.5 52 Hình Chi tiết khu vực Z 52 Hình Sai số vị trí xe 56 Hình Minh họa xấp xỉ hàm Sign(x) cách sử dụng hàm atan(x) tanh(x) 61 Hình Cấu trúc Hierarchical Sliding Mode Control 62 Hình 10 Cấu trúc điều khiển chung 64 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG Hình 11 Qũy đạo chuyển động xe 64 Hình 12 Sơ đồ kết nối Matlab simulink 66 Hình 13 Qũy đạo chuyển động thực tế so với quỹ đạo mong muốn 66 Hình 14 Đồ thị chuyển động theo trục X 67 Hình 15 Sai số dịch chuyển theo trục X 67 Hình 16 Đồ thị chuyển động theo trục Y 68 Hình 17 Sai số dịch chuyển theo trục Y 68 Hình 18 Đồ thị so sánh góc 69 Hình 19 Đồ thị sai số góc 70 Hình 20 Đồ thị góc nghiêng thân xe 71 Hình 21 Đồ thị mặt trượt S 72 Hình Đồ thị số hàm phân phối chuẩn 78 Hình Nhiễu trắng Gaussian 79 Hình Sơ đồ thuật tốn lọc Kalman 84 Hình Mơ hình lọc Kalman với biến trạng thái 85 Hình 5 Mơ hình lọc Kalman Matlab Simulink 87 Hình Tín hiệu vào – lọc Kalman 87 Hình Giá trị s có nhiễu tác động 88 Hình Giá trị có nhiễu tác động 88 Hình Giá trị có nhiễu tác động 89 Hình 10 Giá trị thu s qua lọc Kalman 89 Hình 11 Giá trị thực tế s so với giá trị mong muốn 90 Hình 12 Giá trị thu qua lọc Kalman 90 Hình 13 Giá trị thực tế so với giá trị mong muốn 91 Hình 14 Giá trị thu qua lọc Kalman 91 Hình 15 Giá trị thực tế so với giá trị mong muốn 92 Hình Mơ hình thử nghiệm xe 93 Hình Mạch Arduino Uno R3 94 Hình Cảm biến MPU6050 95 Hình Chân tín hiệu L298N 96 Hình Động DC 97 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG Hình 6 Chân cắm động DC 98 Hình Cấu trúc điều khiển phần cứng 98 Hình Sơ đồ truyền liệu 100 Hình Sơ đồ nhận liệu 100 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Ký hiệu tọa độ suy rộng sử dụng 14 Bảng 2 Một số ký hiệu sử dụng 14 Bảng Thông số kỹ thuật động điện chiều 26 Bảng Thông số kỹ thuật mơ hình 31 Bảng Thơng số Arduino Uno R3 94 Bảng Các giá trị MPU6050 95 Bảng Chân giao tiếp MPU6050 95 Bảng Thông số kỹ thuật L298N 96 Bảng Thông số động 98 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 1.1 Giới thiệu xe hai bánh tự cân 1.1.1 Tổng quan Xe hai bánh tự cân hay gọi xe Segway PT ( Segway Personal Transporter) phương tiện giao thông cá nhân, thông minh, đặc biệt có hai bánh hoạt động dựa chế tự cân Được phát minh kỹ sư doanh nhân người Mỹ - Dean Lawrence Kamen Loại xe sản xuất công ty Segway Inc bang New Hampshire, Hoa Kỳ Đặc điểm bật xe hai bánh tự cân chế cho phép xe tự cân nhờ hệ thống máy tính, động quay hồi chuyển đặt bên xe, giúp cho xe dù có trục chuyển động với hai bánh trạng thái cân bằng, người sử dụng việc ngả đằng trước đằng sau để điều khiển xe tiến lùi Hình 1 Cảnh sát Đức với xe hai bánh tự cân Xe hai bánh tự cân xuất thị trường công nghệ cách khơng lâu, cịn sản phẩm mẻ thu hút nhiều người quan tâm thích thú tính độc đáo mà mang lại Ở Việt Nam, thị trường xe điện tự cân có số kiểu xe thịnh hành như: xe cân bánh, xe điện bánh, ….Đa dạng phong cách mẫu mã, tính ưu việt điểm thu hút bật dòng sản phẩm với người tiêu dùng CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG 1.1.2 Lịch sử phát triển Thơng tin loại xe mang tính cách mạng giao thơng cá nhân đầu năm 2001, ban đầu loại xe gọi tên Ginger IT phát triển từ dự án xe lăn tự leo cầu thang iBOT Dean Kamen Bình luận giá trị dự án này, Steve Jobs cho "có ý nghĩa lớn đời PC" ông chê bai thiết kế Ginger cho xe trông không lịch không thân thiện với người dùng Công nghệ cân cho hai bánh Ginger báo chí dự đốn dựa động Stirling chế Phản hấp dẫn Chiếc xe mắt lần đầu trước công chúng Mỹ vào ngày tháng 12 năm 2001 chương trình Good Morning America đài ABC Đến tháng năm 2003 đổi tên thành Segway PT sau phần mềm sử dụng cho hệ thống máy tính xe để khắc phục lỗi thiếu chế báo cạn lượng dễ gây nguy hiểm cho người dùng Phần mềm cho phép Segway tự động chạy chậm dừng lượng pin nhiên liệu bắt đầu cạn Trong năm 2003 công ty Segway Inc bán 6.000 sản phẩm Tính tháng năm 2006 có khoảng 23.500 Segway bán Tháng năm 2006 Segway Inc thơng báo quyền thành phố Chicago ký với họ hợp đồng 20 năm có giá trị 580.000 USD nhằm mua 30 Segway PT phục vụ cho sở cơng ích thành phố cảnh sát, cứu hỏa, hợp đồng lớn mà Segway Inc ký với quyền thành phố Tháng năm 2006, Segway cho ngừng sản xuất mẫu cũ đời Segway hệ hai gồm dòng sản phẩm i2 x2, cho phép người dùng sử dụng cần lái để điều khiển sang phải sang trái cách nghiêng cần lái phía đó, tương tự với cách thức điều khiển xe tiến lùi Một tháng sau đó, khách hàng tồn 23.500 xe Segway hãng Segway Inc đề nghị thu hồi để lắp thêm phần mềm nhằm khắc phục lỗi hệ thống bánh xe hất người dùng khỏi Segway sử dụng vận tốc tối đa 1.1.3 Công nghệ sử dụng Cơ chế tự cân xe dựa hoạt động hệ thống máy tính, hai sensor độ nghiêng năm quay hồi chuyển đặt xe Dựa số liệu sensor (lấy chuẩn cân từ quay hồi chuyển), máy tính tính tốn để truyền lệnh cho động phụ di chuyển bánh xe phía trước phía sau để tái lập cân cho xe CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG Với mẫu Segway PT mới, trình lặp lặp lại khoảng 100 lần giây, đủ để cân xe cho dù người lái trạng thái Khi xe đạt tới vận tốc tối đa, phần mềm Segway tự động điều khiển xe nghiêng sau giúp xe di chuyển chậm lại, chế giúp hạn chế khả người điều khiển tiếp tục nghiêng trước (tăng tốc) Segway vận tốc tối đa Về tính an tồn, Segway có tốc độ tối đa 20 km/h không chạy 20 km/h, kể xuống dốc Tất thiết bị an toàn (ắc quy, động vận hành, máy tính) gắn lần vào xe Trong trường hợp phận bị hư hỏng bất ngờ, Segway ổn định ngừng cách an toàn 1.3 Nội dung nhiệm vụ thực đồ án Với mục tiêu mong muốn tìm hiểu ứng dụng phương pháp mơ hình hóa, tính tốn ứng dụng thuật tốn điều khiển vào mơ hình xe hai bánh tự cân bằng, đồ án tác giả sử dụng mơ hình mơ để khảo sát tồn q trình mơ hình hóa, tính tốn áp dụng thuật tốn điều khiển vào mơ hình Qua hiểu biết sâu thuật toán điều khiển phạm vi sử dụng thực tế Nhiệm vụ đặt đồ án bao gồm: Mơ hình hóa hệ xe hai bánh tự cân bằng, lấy làm sở để tính tốn động học động lực học Xây dựng phương trình vi phân chuyển động xe, tiếp cận phương pháp hệ nhiều vật Ứng dụng thuật toán điều khiển tuyến tính, điều khiển cho xe giữ ổn định khơng bị đổ vị trí cân ban đầu Ứng dụng thuật toán điều khiển phi tuyến, điều khiển xe chuyển động theo quỹ đạo cho trước mà đảm bảo xe không bị đổ Tìm hiểu lọc Kalman áp dụng lọc vào toán điều khiển cân xe Cuối cùng, từ phân tích khảo sát ta áp dụng vào mơ hình thiết kế để kiểm chứng kết đánh giá hiệu suất làm việc Sau nội dung đồ án Trong Chương ta mơ hình hóa hệ xe hai bánh tự cân bằng, dựa vào mối quan hệ động học động lực học ta xây dựng hệ phương trình vi phân chuyển động xe CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 10 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG Hình 13 Giá trị thực tế so với giá trị mong muốn - Đồ thị : Hình 14 Giá trị thu qua lọc Kalman CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 91 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG Hình 15 Giá trị thực tế so với giá trị mong muốn Nhận xét: Từ đồ thị ta thấy lọc Kalman thiết kế lọc nhiễu tốt Khi có nhiễu tác động vào lọc lọc nhiễu quỹ đạo thực tế bám sát theo đường quỹ đạo mong muốn Vì ta giả sử nhiễu tuân theo phân phối chuẩn Gaussian nên đường quỹ đạo thực tế đường thẳng trơn có khoảng nhấp nhơ sai lệch so quỹ đạo mong muốn nhiên sai lệch khoảng nhấp nhô nhỏ nhiều so với tín hiệu có nhiễu ban đầu Kết luận: Như ta giải vấn đề nhiễu hệ thống cách sử dụng lọc Kalman Ở chương đồ án ta đưa tính tốn vào mơ hình thực tế để kiểm nghiệm tính xác lý thuyết CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 92 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG CHƯƠNG VI THIẾT KẾ MƠ HÌNH THỬ NGHIỆM 6.1 Tổng quan Khung xe sử dụng nhựa mica ghép với cố định ốc vít Các cấu phần điều khiển nằm bên gắn chặt vào khung xe Xe chuyển động dựa vào động DC có encoder, điều khiển Arduino Uno Hình Mơ hình thử nghiệm xe 6.2 Cấu trúc điều khiển phần cứng 6.2.1 Mạch điều khiển trung tâm Arduino Uno Lập trình Arduino ngày phổ biến để phục vụ tốt cho trình code, Arduino Uno R3 phần cứng sử dụng nhiều xuyên suốt trình học tập nghiên cứu Bảng mạch trang bị chân đầu vào/ đầu Digital Analog giao tiếp với bảng mạch mở rộng khác Mạch Arduino Uno thích hợp cho bạn tiếp cận đam mê điện tử, lập trình Dựa tảng mở Arduino.cc cung cấp dễ dàng xây dựng cho dự án nhanh (lập trình Robot, xe tự hành, điều khiển bật tắt led ) CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 93 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG Hình Mạch Arduino Uno R3 Bảng Thông số Arduino Uno R3 Vi điều khiển Điện áp hoạt động Tần số hoạt động Dòng tiêu thụ Điện áp vào khuyên dùng Điện áp vào giới hạn Số chân Digital I/O Số chân Analog Dòng tối đa chân I/O Dòng tối đa (5V) Dòng tối đa (3.3V) Bộ nhớ flash SRAM EEPROM ATmega328 họ 8bit 5V DC (chỉ cấp qua cổng USB) 16 MHz khoảng 30mA 7-12V DC 6-20V DC 14 (6 chân hardware PWM) (độ phân giải 10bit) 30 mA 500 mA 50 mA 32 KB (ATmega328) với 0.5KB dùng bootloader KB (ATmega328) KB (ATmega328) 6.2.2 Cảm biến MPU6050 MPU-6050 cảm biến hãng InvenSense MPU-6050 giải pháp cảm biến chuyển động giới có tới (mở rộng tới 9) trục cảm biến tích hợp chip MPU-6050 sử dụng cơng nghệ độc quyền MotionFusion InvenSense chạy thiết bị di động, tay điều khiển… Ngồi ra, MPU-6050 cịn có đơn vị tăng tốc phần cứng chuyên xử lý tín hiệu (Digital Motion Processor - DSP) cảm biến thu thập thực tính tốn cần thiết Điều giúp giảm bớt đáng kể phần xử lý tính tốn vi điều khiển, cải thiện tốc độ xử lý cho phản hồi nhanh Đây điểm khác biệt đáng kể MPU-6050 so với cảm biến gia tốc gyro khác CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 94 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG Bảng Các giá trị MPU6050 Thông số Giá trị Con quay hồi chuyển ±250; ±500; ±1000; ±2000°/sec Gia tốc kế ±2g; ±4g; ±8g; ±16g Tần số truyền liệu Lên đến 400 kHz Bộ nhớ đệm 1024 byte - Những chân giao tiếp MPU6050: Hình Cảm biến MPU6050 Bảng Chân giao tiếp MPU6050 VCC 3.3V/5V GND 0V SCL Chân giao tiếp SCL I2C (A5 Arduino Uno R3) SDA Chân giao tiếp SDA I2C (A4 Arduino Uno R3) XDA Chân liệu (Kết nối với cảm biến khác) XCL Chân xung (Kết nối với cảm biến khác) ADO Bit địa I2C INT Chân ngắt 6.2.3 Mạch cầu L298N Module điều khiển động (Motor Driver) sử dụng chip cầu H L298N giúp điều khiển tốc độ chiều quay động DC cách dễ dàng, ngồi module L298N cịn điều khiển động bước lưỡng cực Mạch cầu H IC L298N hoạt CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 95 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG động điện áp từ 5V đến 35V Module L298N có tích hợp IC nguồn 78M05 để tạo nguồn 5V để cung cấp cho thiết bị khác Bảng Thông số kỹ thuật L298N Driver L298N tích hợp mạch cầu H Điện áp điều khiển +5V ~ +12V Dòng tối đa cầu H 2A Điện áp tín hiệu điều khiển +5V ~ +7V Dịng tín hiệu điều khiển ~ 36mA Cơng suất hao phí 20W Nhiệt độ vận hành -25°C ~ 130℃ - Sơ đồ tín hiệu L298N: Hình Chân tín hiệu L298N 12V Power 5V Power: chân cấp nguồn trực tiếp đến động Có thể cấp nguồn 9V ~ 12V cổng 12V Power Có nguồn 5V cổng 5V Power có jumper cắm 5V Enable, cịn ngược lại khơng có nguồn Power GND: GND nguồn cấp cho động (Nếu có Arduino nối với GND Arduino) CHUN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 96 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG 5V Enable: Tháo jumper sử dụng nguồn 12V cấp vào chân Jumper dùng để cấp nguồn cho IC ổn áp tạo nguồn 5V nguồn 12V làm cháy IC 78M05 A Enable B Enable: Chân Enable Motor Motor 2, chân dùng để cấp xung PWM cho motor Nếu điều khiển tốc độ rút jumper cắm chân PWM VĐK vào Giữ nguyên dùng với động bước Input: Chân tín hiệu vào, gồm chân IN1, IN2, IN3, IN4 Output A Ouput B: Chân tín hiệu ra, nối vào động (Chú ý +, - động cơ) 6.2.4 Động DC Hình Động DC Động DC thường sử dụng ứng dụng cần xác định tốc độ, vị trí, chiều quay động DC: Robot mê cung, robot xe hai bánh tự cân bằng, … Về cách điều khiển động DC Encoder sử dụng Driver động DC thường để điều khiển công suất động cơ, tốc độ đảo chiều: L298, L293, … có điểm khác biệt có thêm phần encoder để hồi tiếp (feedback) xung Vi điều khiển, từ vi điều khiển tác động lại động qua mạch công suất sử dụng thuật toán điều khiển PID, … để điều khiển tốc độ, vị trí, … xác CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 97 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG Bảng Thơng số động Số xung 12 ppr Tỷ số truyền VCC 24 VDC Tốc độ quay 50 rpm Hình 6 Chân cắm động DC Chân cắm theo thứ tự mũi tên có chân: Motor +: Chân tín hiệu vào động DC quay theo chiều dương Motor -: Chân tín hiệu vào động DC quay theo chiều âm VCC: Chân nguồn 12V cấp vào động DC Encoder A: Kênh A encoder Encoder B: Kênh B encoder 6.2.5 Kết nối phần cứng Hình Cấu trúc điều khiển phần cứng CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 98 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG 6.3 Thiết kế phần mềm 6.3.1 Kết nối I2C I2C (Inter-Intergrated Circuit) giao thức truyền thông nối tiếp đồng phổ biến Bus I2C sử dụng làm bus giao tiếp ngoại vi cho nhiều loại IC khác loại vi điều khiển 8051, PIC, AVR, ARM chip nhớ như: RAM tĩnh (Static Ram), EEPROM, chuyển đổi tương tự số (ADC), số tương tự (DAC), IC điểu khiển LCD, LED Giao tiếp I2C sử dụng dây để kết nối SCL (Serial Clock) SDA (Serial Data) Trong dây SCL có tác dụng để đồng hóa thiết bị truyền liệu, SDA dây liệu truyền qua Có nhiều thiết bị kết nối vào bus I2C, nhiên không xảy chuyện nhầm lẫn thiết bị, thiết bị nhận bởỉ địa với quan hệ chủ/tớ tồn suốt thời gian kết nối Mỗi thiết bị hoạt động thiết bị nhận truyền liệu hay vừa truyền vừa nhận Hoạt động truyền hay nhận tùy thuộc vào việc thiết bị chủ (master) tớ (slave) Một thiết bị hay IC kết nối với bus I2C, địa (duy nhất) để phân biệt, cịn cấu hình thiết bị chủ hay tớ Trên bus I2C quyền điều khiển thuộc thiết bị chủ Thiết bị chủ nắm vai trò tạo xung đồng hồ cho toàn hệ thống, hai thiết bị chủ - tớ giao tiếp thiết bị chủ có nhiệm vụ tạo xung clock quản lý địa thiết bị tớ suốt trình giao tiếp Thiết bị chủ giữ vai trò chủ động, thiết bị tớ giữ vai trò bị động việc giao tiếp Về lý thuyết lẫn thực tế I²C sử dụng 7bit để đặt địa chỉ, bus có tới 27 địa tương ứng với 128 thiết bị kết nối, có 112, 16 địa cịn lại sử dụng vào mục đích riêng Bit cịn lại quy định việc đọc hay ghi liệu (1 write, read) Điểm mạnh I²C hiệu suất đơn giản nó: khối điều khiển trung tâm điều khiển mạng thiết bị mà cần hai lối điều khiển Ngoài I2C cịn có chế độ10 bit địa tương đương với 1024 địa chỉ, tương tự bit, có 1008 thiết bị kết nối, cịn lại 16 địa dùng để sử dụng mục đích riêng Đối với MPU6050 – GY521: MCU chủ, cảm biến tớ CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 99 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG - Truyền liệu: Hình Sơ đồ truyền liệu - Nhận liệu: Hình Sơ đồ nhận liệu Bảng 6.8 Ý nghĩa ký hiệu sơ đồ Ký hiệu Ý nghĩa S Bắt đầu : SDA từ mức cao xuống mức thấp SCL mức cao AD Địa I2C thiết bị tớ W Bit truyền liệu (0) R Bit nhận liệu (1) ACK Acknowledge : SDA mức thấp SCL đạt mức cao chu kỳ thứ NACK Not – Acknowledge : SDA đạt mức cao chu kỳ thứ RA Địa nội MPU – 60X0 DATA Truyền nhận liệu P Dừng : SDA từ mức thấp lên mức cao SCL mức thấp CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 100 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG - Sử dụng I2C Arduino : Để dễ dàng cho việc sử dụng I2C bus Arduino, sử dụng thư viện wire.h (đây built – in library Arduino) Một số lệnh thư viện wire.h : Wire.begin(address (optional)); o Khởi tạo thư viện Wire.h tham gia vào I2C bus o address: 7-bit địa thiết bị “Slave” (optional); khơng có địa coi “Master” Wire.beginTransmission(address); o Bắt đầu truyền liệu đến thiết bị "Slave" với address có Wire.endTransmission(); o Kết thúc truyền liệu đến thiết bị “Salve” bắt đầu bời Wire.beginTransmission(address) Wire.write(value); o Ghi liệu lên thiết bị "Slave", gọi beginTransmission() endTransmission() Wire.read(); o Đọc liệu truyền từ thiết bị "Slave" đến Arduino, gọi sau requestFrom() Wire.requestFrom(address, quantity); o Được sử dụng thiết bị "Master" để yêu cầu liệu từ thiết bị "Slave" o address: địa thiết bị "Slave" o quantity: số lượng bytes yêu cầu Như chương ta làm quen vs thành phần điều khiển mô hình thực tế cách lập trình chúng mơi trường arduino Mơ hình thực nghiệm xây dựng áp dụng lọc Kalman trình bày chương 5, với điều khiển PD trình bày chương để khảo sát khả cân bằng, ổn định mơ hình đánh giá chất lượng điều khiển Mục tiêu xe giữ thăng ổn định không bị đổ CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 101 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG KẾT LUẬN Xe hai bánh tự cân hệ thống điện tử điển hình, phát triển giới, Việt Nam số mô hình, trị chơi đưa vào sử dụng phổ biến Khó khăn lớn việc điều khiển xe hai bánh tự cân cho xe giữ cân không bị đổ suốt trình di chuyển Với giúp đỡ thầy mơn Cơ học ứng dụng, nhóm tác giả hoàn thành xong đồ án tốt nghiệp kỹ sư với đề tài: “Mơ hình hóa điều khiển mơ hình xe hai bánh tự cân bằng” Đồ án hoàn thành với nội dung sau: Giới thiệu tổng quan xe hai bánh tự cân (xe Segway) đưa mơ hình thử nghiệm Mơ hình hóa, xây dựng phương trình vi phân chuyển động, tiếp cận phương pháp hệ nhiều vật Đưa hệ phương trình vi phân chuyển động dạng phương trình trạng thái Tuyến tính hóa hệ quanh điểm ổn định cân Ứng dụng thuật tốn điều khiển tuyến tính PID, LQR xây dựng điều khiển để điều khiển xe giữ cân Kết hợp hai phương pháp điều khiển phi tuyến: điều khiển chiếu (Backstepping) điều khiển trượt (Sliding Mode Control) xây dựng điều khiển, để điều khiển xe chuyển động theo quỹ đạo tròn đồng thời đảm bảo cho xe giữ ổn định khơng bị đổ suốt q trình di chuyển Tìm hiểu lọc Kalman áp dụng lọc Kalman lọc nhiễu vào mơ hình thực nghiệm, khảo sát toán điều khiển cân Xây dựng mơ hình thử nghiệm, code kiểm tra kết tính tốn, xây dựng Ngồi nội dung thực đồ án này, số nội dung tìm hiểu phát triển thêm sau: Tìm hiểu áp dụng điều khiển phi tuyến khác như: Fuzzy, Neuron,… Xây dựng điều khiển khác để điều khiển toán quỹ đạo chuyển động, qua có đánh giá, so sánh chất lượng phương pháp điều khiển CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 102 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HỒNG Cần tìm phương pháp tốt để lựa chọn, tính tốn hệ số điều khiển chiếu (Backstepping) hạn chế thao tác kiểm thử Viết chương trình khảo sát toán điều khiển quỹ đạo ứng với điều khiển chiếu điều khiển trượt, từ đánh giá xác chất lượng điều khiển thiết kế từ mô so với thực nghiệm CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 103 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu nước: [1] Nguyễn Văn Khang: “Dao động kĩ thuật”, Nhà xuất khoa học kĩ thuật Hà Nội, 2004 [2] Nguyễn Quang Hoàng & Nguyễn Văn Quyền: “Các phương pháp xác định ma trận Coriolis ly tâm phương trình vi phân chuyển động hệ nhiều vật”, Tuyển tập Hội nghị khoa học toàn quốc lần thứ Động lực học Điều khiển, 2019 [3] Nguyễn Văn Khang: “Cơ học kĩ thuật”, Nhà xuất giáo dục Việt Nam, 2010 [4] Nguyễn Doãn Phước: “Điều khiển trượt trượt bậc cao”, Seminar 21.2.2014 [5] Nguyễn Doãn Phước: “Phân tích điều khiển hệ phi tuyến”, Nhà xuất Bách Khoa Hà Nội, năm 2015 [6] Nguyễn Doãn Phước: “Cơ sở lý thuyết điều khiển tuyến tính”, Nhà xuất Bách Khoa Hà Nội, năm 2009 [7] Nguyễn Quang Hồng & Nguyễn Vi Ngọc: “Mơ hình hóa điều khiển xe hai bánh tự cân bằng: phương pháp tiếp cận hệ nhiều vật”, Hội nghị Cơ học kỹ thuật toàn quốc, 09/04/2019 [8] B Đ Cường & N K Hưng: “Tìm hiểu lý thuyết ứng dụng lọc Kalman”, 2012 Tài liệu nước ngoài: [9] R Fierro* & F L Lewis: “Control of a Nonholonomic Mobile Robot: Backstepping Kinematics into Dynamics”, Journal of Robotic Systems 14(3), 149–163 (1997) [10] Nasim Esmaeili & Alireza Alfi & Hossein Khosravi: “Balancing and Trajectory Tracking of Two-Wheeled Mobile Robot Using Backstepping Sliding Mode Control: Design and Experiments”, DOI 10.1007/s10846-017-0486-9 (2017) [11] Ibrahim M.H Sanhoury, Shamsudin H.M Amin, Abdul Rashid Husain: “Tracking Control of a Nonholonomic Wheeled Mobile Robot”, PIM Volume1, Issue April 2012 PP 7-11 [12] Zhijun Li & Jun Luo: “Adaptive Robust Dynamic Balance and Motion Controls of Mobile Wheeled Inverted Pendulums”, IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, VOL 17, NO 1, JANUARY 2009 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 104 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP GVHD: PGS TS NGUYỄN QUANG HOÀNG [13] Ghania Zidani, Said Drid, Larbi Chrifi-Alaoui, Djemaï Arar & Pascal Bussy: “Robust Nonlinear Control of a Mobile Robot”, J Electr Eng Technol.2016; 11(4): 1012-1019 [14] Sangtae Kim & SangJoo Kwon: “Dynamic Modeling of a Two-wheeld Inverted Pendulum Balancing Mobile Robot”, International Journal of Control, Automation and System (2015) 13(4):926-933 [15] N.A.Thacker & A.J.Lacey, Tutorial: The Kalman Filter, 1998 CHUYÊN NGÀNH: KT CƠ ĐIỆN TỬ 105