(Đồ án hcmute) mô hình nhà kho thông minh cấu hình lưới lập phương

GIỚI THIỆU

Tính cấp thiết của đề tài

Xu hướng hiện đại hóa công nghiệp hóa hiện nay đang thúc đẩy tự động hóa trong hầu hết các lĩnh vực, bao gồm cả việc lưu trữ hàng hóa Các công ty ngày càng áp dụng máy móc và dây chuyền tự động để thay thế lao động tay chân, nhằm gia tăng năng suất Ở nhiều nước phát triển như châu Âu, Mỹ, và Nhật Bản, hệ thống lưu trữ và truy xuất tự động đã cách mạng hóa quy trình lưu kho truyền thống Tuy nhiên, tại Việt Nam, việc ứng dụng hệ thống nhà kho thông minh cho hàng hóa vừa và nhỏ vẫn còn hạn chế Để đáp ứng nhu cầu này, nhóm nghiên cứu đề xuất một mô hình nhà kho thông minh có khả năng tăng khối lượng hàng hóa lưu trữ mà không cần mở rộng diện tích Mô hình này sẽ được áp dụng trong lĩnh vực y tế, cụ thể là các kho thuốc, giúp cải thiện quy trình lưu trữ và lấy thuốc nhanh chóng, đồng thời giảm thiểu các bước phức tạp trong việc tìm kiếm thuốc cần thiết Mô hình sẽ sử dụng nhiều robot hoạt động đồng thời, được điều khiển bởi máy tính trung tâm để nâng cao năng suất và độ chính xác.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Mô hình nhà kho thông minh mới được giới thiệu, không chỉ làm phong phú thêm lĩnh vực logistics mà còn thúc đẩy quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước.

- Mô hình này có thể là đề tài nghiên cứu và phát triển thêm sau này Ý nghĩa thực tiễn:

- Tiết kiệm và tận dụng không gian để làm kho bãi n

- Tăng năng suất trong việc lưu trữ và truy xuất hàng hóa

- Giúp con người giảm đi chi phí, thời gian và công sức

- Ứng dụng được ở quy mô doanh nghiệp tư nhân vừa và nhỏ làm thúc đẩy kinh tế.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Căn cứ vào những vấn đề được đặt ra ở trên, nhóm đã quyết định đưa ra các mục tiêu chính cho đề tài như sau:

- Thiết kế, chế tạo robot có thể tự động vận hành độc lập

- Thiết kế, lập trình hệ thống điều khiển tối ưu để vận hành cũng như theo dõi vận hành của robot

- Lập trình hệ thống máy chủ tính toán các đường đi cho robot và có giao diện để nhận lệnh của người dùng

- Lập trình hệ thống theo dõi trực quan cơ sở dữ liệu theo dạng 3D.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Robot vận chuyển mang lại khả năng hoạt động linh hoạt và nhanh chóng, đồng thời sở hữu giao diện điều khiển dễ dàng tiếp cận cho người dùng Bên cạnh đó, chi phí thiết kế của robot cũng rất hợp lý.

- Khung đỡ chắc chắn và có thể dễ dàng tháo lắp

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu Ứng dụng đề tài này trong các kho hoặc tiệm thuốc tây để lưu trữ và quản lý các loại thuốc hiệu quả hơn cũng như phục vụ khách hàng nhanh chóng hơn.

Phương pháp nghiên cứu

1.5.1 Cơ sở phương pháp luận

- Phương pháp nghiên cứu tài liệu

- Phương pháp phân tích tổng hợp

- Phương pháp thu thập thông tin, dữ liệu

1.5.2 Các phương pháp nghiên cứu cụ thể

Phương pháp nghiên cứu tài liệu từ các bài báo khoa học, bằng sáng chế và video phân tích trên Internet là cách hiệu quả để tìm kiếm và tiếp cận kiến thức mới Việc khai thác nguồn tài liệu đa dạng này giúp người dùng nắm bắt thông tin chính xác và cập nhật nhất, đồng thời hỗ trợ trong việc phát triển kỹ năng nghiên cứu và phân tích.

Phân tích ưu nhược điểm của từng hệ thống và phương án đã được đề xuất là bước quan trọng Sau đó, cần tổng hợp các thành phần của robot đã được phân tích trước đó thành một tổng thể hoàn chỉnh.

- Phương pháp thực nghiệm để vận hành thử hệ thống, kiểm tra, đánh giá để có thể chỉnh sửa và hoàn thiện

Phương pháp thu thập thông tin và dữ liệu là cần thiết để lấy các thông số phục vụ việc điều chỉnh PID từ đồ thị dữ liệu vận tốc của robot Quy trình này đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa điều khiển robot, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong các ứng dụng thực tiễn.

1.6 Kết cấu của đồ án tốt nghiệp

Nội dụng báo cáo bao gồm 8 chương:

Chương 2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐÈ TÀI

Chương 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 4 PHƯƠNG HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP

Chương 5 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ CƠ KHÍ

Chương 6 TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN ĐIỀU KHIỂN

Chương 7 CHƯƠNG TRÌNH TÌM KIẾM ĐƯỜNG ĐI CHO ROBOT

Chương 8 KẾT QUẢ – ĐÁNH GIÁ

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI

Giới thiệu

Mô hình nhà kho này sử dụng hệ thống lưới lập phương với các đường ray ở phía trên, nơi robot chuyển hàng hoạt động Các thùng chứa hàng được xếp chồng trong từng ô lưới và được đánh số theo tọa độ 3 chiều (Dài x Rộng x Cao) Khi cần lấy hàng, robot sẽ thả cơ cấu gắp từ trên ô chứa và nâng thùng hàng lên Sau đó, robot di chuyển đến các cổng để xuất hoặc nhập hàng, hoàn tất chu trình làm việc Nhiều robot hoạt động đồng thời và được điều khiển bởi một máy tính trung tâm, giúp tối ưu hóa đường đi và phân chia nhiệm vụ hiệu quả.

Kết cấu của hệ thống

Kết cấu của hệ thống bao gồm:

- Robot vận chuyển hàng hóa

- Khung lưới lập phương có đường ray phía trên đóng vai trò như kho lưu trữ hàng hóa và để robot di chuyển phía trên

- Hệ thống máy chủ điều khiển và giám sát robot.

Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

2.3.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Hiện nay, nhiều quốc gia trên thế giới đã và đang áp dụng hệ thống lưu trữ tự động Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu mà nhóm chúng tôi đã tìm kiếm.

Amazon Robotics đã phát triển một hệ thống nhà kho tự động để cải thiện hoạt động giao hàng của mình Công ty sử dụng robot tự động, gọi là Amazon Robotic Drive Units (ARDUs), để lấy và xếp hàng hóa trong kho Các ARDUs được trang bị hệ thống bánh xe đa hướng, cho phép chúng di chuyển linh hoạt và dễ dàng trên sàn kho Bề mặt làm việc của ARDUs được thiết kế đặc biệt để nâng các kệ và vận chuyển hàng hóa hiệu quả.

Dematic là một công ty hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ kho hàng, với nhiều năm kinh nghiệm trong việc xây dựng hệ thống kho tự động cho khách hàng toàn cầu Sản phẩm nổi bật của họ là robot vận chuyển tự động AGV (Automated Guided Vehicles), được thiết kế giống như xe nâng hàng nhưng có khả năng di chuyển độc lập theo lộ trình đã được lập trình Các AGV của Dematic còn có tính năng nhận dạng và né tránh vật cản, giúp tối ưu hóa quy trình vận chuyển hàng hóa.

Vanderlande là một công ty chuyên cung cấp giải pháp robot tự động cho quy trình sắp xếp hàng hóa Các robot của họ, được gọi là Robot Sorting, có khả năng phân loại và định vị hàng hóa một cách hiệu quả.

Robot tự động hóa quy trình sắp xếp hàng hóa, nâng cao hiệu suất và độ chính xác nhờ vào công nghệ thị giác máy tính và hệ thống nhận dạng Với cơ cấu di chuyển phức tạp, chúng ứng dụng bánh xe và các cơ cấu nâng hạ đa dạng để xử lý hàng hóa hiệu quả.

Hình 2 3 Robot Sorting của Vanderlande

Swisslog Autostore là hệ thống robot tự động quản lý kho hàng với cấu trúc lưới lập phương đặc biệt để tổ chức và lưu trữ hàng hóa Hệ thống này sử dụng các robot di động nhỏ gọn, gọi là Rovers, có khả năng lấy một kiện hàng mỗi lần và được điều khiển tự động Mỗi robot được trang bị một bàn làm việc trên đỉnh và hệ thống bánh xe cơ động, cho phép di chuyển linh hoạt theo chiều ngang và dọc trong hệ thống Grid.

Hình 2 4 Robot Rovers của Swisslog Autostore

2.3.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Ở Việt Nam, việc ứng dụng nhà kho tự động còn khá ít, có thể kể tới:

Viettel Logistics đang phát triển hệ thống nhà kho hiện đại tương tự như Amazon, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc áp dụng công nghệ tiên tiến Các robot được thiết kế và chế tạo tại Việt Nam nhằm tăng cường tự động hóa và nâng cao hiệu suất quản lý kho hàng và logistics.

Hình 2 5 AGV của Viettel Logistics

Tập đoàn Kỹ thuật và Công nghiệp Việt Nam InTech Robot AGV cung cấp các robot di chuyển tự động (AGV) chuyên dụng cho kho hàng và logistics Những AGV này được trang bị công nghệ điều khiển tự động và hệ thống định vị chính xác, cho phép chúng di chuyển linh hoạt trong không gian kho Với khả năng phát hiện và tránh vật cản, AGV có thể tuân theo các tuyến đường đã được lập trình sẵn hoặc được điều khiển từ xa, mang lại hiệu quả cao trong quản lý kho.

Cách tiếp cận

Nghiên cứu và phân tích các ưu nhược điểm của hệ thống kho tự động tại các quốc gia tiên tiến cũng như các hệ thống trong nước là cần thiết để phát triển những thiết kế phù hợp với nhu cầu của khách hàng nội địa.

- Nghiên cứu các hệ thống điều khiển, giao tiếp đã ứng dụng trong ngành robot để ứng dụng cho đề tài

- Nghiên cứu về các thuật toán tìm kiếm và tạo đường đi cho robot để ứng dụng vào điều khiển robot

- Nghiên cứu nhu cầu, khả năng của khách hàng để đưa ra thiết kế phù hợp

Để đề ra phương án thiết kế phù hợp, cần tìm hiểu khả năng về kinh phí và độ phức tạp của mô hình, cũng như điều kiện công nghệ chế tạo hiện có của chúng ta.

Giới hạn đề tài

- Robot di chuyển trên đường ray dạng lưới được thiết kế sẵn

- Robot có kích thước (Dài × Rộng × Cao): 470mm x 370mm x 485mm

- Khối lượng robot ước tính: 35kg

- Khối lượng tải ước tính tối đa: 3kg

- Vận tốc di chuyển tối đa: 1m/s

- Thời gian hoạt động ước tính: 1h

- Phạm vi hoạt động: Trong các kho hoặc nhà thuốc tây

Kế hoạch thực hiện

- Nghiên cứu hệ thống trong và ngoài nước

- Đưa ra phương án thiết kế theo nhu cầu thực tế

- Tính toán chọn động cơ và bộ truyền động

- Tính toán thiết kế trục (chọn vật liệu, kiểm nghiệm bền)

- Thiết kế khung xe robot, kiểm bền cho khung xe robot

- Tìm hiểu về động học robot

- Nghiên cứu và thiết kế các nguyên lý truyền động cho robot

- Thiết kế mạch điện điều khiển

- Nghiên cứu, lập trình hệ thống điều khiển robot

- Thiết kế khung lưới nhà kho

- Lập trình hệ thống theo dõi dữ liệu nhà kho

- Lập trình hệ thống truy xuất dữ liệu kho

- Chế tạo và chạy thử hệ thống

- Chỉnh sửa và hoàn thiện lại hệ thống

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Giới thiệu cơ sở lý thuyết

Để chế tạo mô hình nhà kho thông minh với cấu hình khối lập phương, trước tiên cần tìm hiểu các kiến thức liên quan đến đề tài Nhóm đã nghiên cứu các vấn đề cụ thể như Multi Agent Path Finding, UART và cơ sở dữ liệu Dưới đây là trình bày về cơ sở lý thuyết mà nhóm đã tìm hiểu.

3.1.1 Thuật toán tìm kiếm đường đi (Multi Agent Path Finding)

Bài toán tìm đường đi cho đa đối tượng (Multi Agent Path Finding - MAPF) đã thu hút sự chú ý của các nhà khoa học trong những năm gần đây (Standley 2010; Bartak, Svancara, và Vlk 2018; Cohen et al 2018a; Li et al 2019) Nhiệm vụ chính của MAPF là lập kế hoạch đường đi cho nhiều đối tượng sao cho chúng không va chạm với nhau và vẫn có thể đến đích mong muốn Các thuật toán được sử dụng trong MAPF sẽ tính toán đường đi ban đầu cho robot, phát hiện các va chạm có thể xảy ra và điều chỉnh lộ trình để tránh các va chạm, nhằm đảm bảo rằng tất cả các đối tượng có thể di chuyển an toàn.

Hình 3 1 Minh họa bài toán tìm kiếm đường đi

Trong hình a, hình tròn biểu thị cho các đối tượng tại điểm khởi đầu, trong khi hình vuông đại diện cho điểm đích Mỗi hình tròn và hình vuông cùng màu tương ứng với cùng một đối tượng Hình b cho thấy các đường đi của đối tượng được vẽ ra ngay từ lúc bắt đầu tính n.

Khi các đối tượng bắt đầu di chuyển, chúng sẽ va chạm tại vị trí được khoanh trong vùng màu đỏ, cho thấy rằng chúng không thể di chuyển theo đường đi này do xung đột Do đó, đường đi ở hình d là lựa chọn hợp lý nhất vì không có va chạm hay cản trở giữa các đối tượng Mặc dù ví dụ này chỉ có 3 đối tượng, nhưng bài toán MAPF sẽ tính toán cho nhiều đối tượng hơn trong các không gian lớn hơn Đây là cách giải thích khái quát về bài toán MAPF.

Trong bài toán này, có hai kiểu di chuyển chính: di chuyển đa hướng trong không gian và di chuyển theo dạng lưới Đề tài của nhóm tập trung vào việc cho các đối tượng di chuyển theo dạng lưới trên các ray của các ô hàng Ngoài ra, MAPF còn có nhiều ứng dụng hiện đại khác, bao gồm phương tiện tự hành, máy bay không người lái, kiểm soát không lưu, robot, và đặc biệt là trong lĩnh vực kho bãi tự động.

Với sự đa dạng trong các ứng dụng, có nhiều nghiên cứu khác nhau về bài toán MAPF nhằm phục vụ các mục đích khác nhau Điều này khiến nhóm gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các nghiên cứu liên quan đến ứng dụng cụ thể cho đề tài của mình Các phương pháp giải bài toán MAPF mà nhóm đã tìm thấy bao gồm: CBS (Conflict-Based Search), GWAS (Generalized Wavefront Algorithm Search), PPA (Prioritized Planning Algorithms), ICTS (Increasing Cost Tree Search), và EPEA* (Enhanced Partial Expansion A*).

Hình 3 2 So sánh các thuật toán tìm kiếm đường đi

Based on a comparison of algorithms presented in the paper "Conflict-based Search for Optimal Multi-Agent Pathfinding" by Guni Sharon, Roni Stern, Ariel Felner, and Nathan R Sturtevant, it is evident that the Conflict-Based Search (CBS) algorithm is the most optimal and widely applied for grid-based pathfinding problems Therefore, our team has chosen this algorithm to address the path selection issue for robots In the following sections, we will delve deeper into this algorithm.

CBS là thuật toán tìm đường do Sharon và các cộng sự phát triển vào năm 2015, bao gồm hai cấp độ: tìm kiếm cấp cao và cấp thấp Thuật toán này sử dụng tìm kiếm cấp thấp để xác định các đường đi ban đầu và áp dụng cơ chế phát hiện xung đột ở cấp cao để giải quyết các vấn đề như va chạm giữa các đối tượng và xung đột tài nguyên Để thực hiện tìm kiếm cấp thấp, nhóm nghiên cứu đã chọn thuật toán A*, nhằm tối ưu hóa chi phí và số bước duyệt từ nút bắt đầu đến nút đích A* tìm kiếm các đường dẫn ngắn hơn và sử dụng hàm heuristic để cung cấp thông tin về khoảng cách đến nút mục tiêu, từ đó lựa chọn nút tiếp theo có giá trị f(x) = g(x) + h(x) nhỏ nhất để tiếp tục quá trình tìm kiếm.

'g' là khoảng cách cần thiết để di chuyển đến một ô vuông cụ thể trên lưới, bắt đầu từ điểm xuất phát và theo lộ trình mà thuật toán đã xác định để đến vị trí đó.

- 'h' là kinh nghiệm, là ước tính khoảng cách cần thiết để đi đến vạch đích từ ô vuông đó trên lưới

- ‘f ' là chi phí tổng thể ước lượng của đường đi qua ô vuông hiện tại đến vạch đích

Heuristic là những phỏng đoán đã được huấn luyện trước, giúp xác định hướng đi trong môi trường có nhiều vật cản Đối tượng không biết khoảng cách đến điểm kết thúc cho đến khi tìm ra tuyến đường phù hợp.

1 Khởi tạo danh sách mở n

2 Đặt nút bắt đầu vào danh sách mở (để f của nút này bằng không) Khởi tạo danh sách đóng

3 Thực hiện các bước sau cho đến khi danh sách mở không còn trống: a Tìm nút có f nhỏ nhất trong danh sách mở và đặt tên là "q" b Xóa q khỏi danh sách mở c Tạo ra tám nút con của q và đặt q làm nút cha của chúng d Đối với mỗi nút con: i) Nếu tìm thấy một nút kế nhiệm là mục tiêu, dừng tìm kiếm ii) Ngược lại, tính toán giá trị g và h cho nút kế nhiệm

Trong thuật toán, ta có công thức 𝑓(𝑥) = 𝑔(𝑥) + ℎ(𝑥) (3.1) Để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm, cần bỏ qua nút kế nhiệm nếu trong danh sách Mở đã tồn tại một nút có cùng vị trí nhưng có giá trị f thấp hơn Tương tự, nếu trong danh sách Đóng đã có nút cùng vị trí với giá trị f thấp hơn, cũng cần bỏ qua nút kế nhiệm này Nếu không, nút sẽ được thêm vào cuối danh sách mở Cuối cùng, đưa q vào danh sách đóng và kết thúc vòng lặp while.

Cần phải xác định giá trị chính xác của h:

1 Trước khi sử dụng thuật toán A*, tính toán trước khoảng cách giữa mọi cặp ô

2 Sử dụng công thức khoảng cách, chúng ta có thể trực tiếp xác định giá trị chính xác của h trong trường hợp không có ô bị chặn hoặc cản trở

Sau đây để giải thích một cách dễ hiểu hơn về thuật toán A* n

Hình 3 3 Bài toán A* Ở ví dụ trên:

- Số được viết trên các đường thẳng đại diện cho khoảng cách giữa các nút

Số trên nút biểu thị giá trị Heuristics, và nhiệm vụ là tìm đường đi ngắn nhất và hiệu quả nhất về chi phí từ nút A đến nút G, trong đó A là điểm khởi đầu và G là điểm đích.

Từ A có thể đi đến B hoặc E, vì thế chúng ta có thể tính toán được 𝑓(𝑥) của mỗi đường đi như sau:

Có thể thấy di chuyển từ A đến B là ngắn hơn và tiết kiệm chi phí hơn từ

Để tính toán 𝑓(𝑥), chúng ta bắt đầu từ nút B, sau đó có thể di chuyển đến C hoặc G Như vậy, chúng ta có thể tính toán giá trị 𝑓(𝑥) cho từng đường đi từ B đến các nút tiếp theo.

Ta thấy được 𝑓(𝑥) = 11 khi đi 𝐴 → 𝐵 → 𝐺 Bây giờ hãy xem xét nút con

E xem thế nào Từ E có thể đi đến D và rồi đến G, vì thế chúng ta có thể tính toán được 𝑓(𝑥) của đường đi như sau:

So sánh hai kết quả cho thấy rằng lộ trình từ 𝐴 → 𝐸 → 𝐷 → 𝐺 ngắn hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với lộ trình từ 𝐴 → 𝐵 → 𝐺 Vì vậy, lộ trình 𝐴 → 𝐸 → 𝐷 → 𝐺 được xác định là tối ưu cho bài toán này Đây là ứng dụng của thuật toán tìm kiếm cấp thấp A* Tiếp theo, chúng ta sẽ giải thích về thuật toán tìm kiếm cấp cao.

PHƯƠNG HƯỚNG VÀ GIẢI PHÁP

Chức năng hệ thống

Mô hình này giúp cải thiện quản lý hàng tồn kho thuốc, tối ưu hóa không gian lưu trữ, giảm chi phí lao động và hạn chế tổn thất do trộm cắp và thất lạc Nó cung cấp khả năng kiểm soát toàn diện thông qua việc xác định và theo dõi sản phẩm hiệu quả.

Nó mang lại khả năng lưu trữ hiệu quả, thời gian lưu trữ và truy xuất ngắn, vận chuyển chính xác và hạn chế hư hỏng Hệ thống cũng cho phép giám sát từ xa các hoạt động trong kho, giúp giảm chi phí vận hành.

Yêu cầu kĩ thuật

Hệ thống cơ sở dữ liệu lưu trữ có khả năng ghi nhận toàn bộ thông tin về hàng hóa, bao gồm thời gian nhập kho, loại hàng hóa và số lượng hàng hóa còn lại Điều này cho phép truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả để điều khiển hệ thống robot trong các hoạt động xuất nhập hàng hóa khi cần thiết.

+ Tự động di chuyển khi có hàng hóa nhập kho, xuất kho

+ Chính xác và liên tục

- Hệ khung chứa lưu trữ hàng hóa:

+ Khung chắc chắn, có thể chịu được tải trọng của xe

+ Các thùng hàng nằm trong khung được sắp xếp ngay ngắn

+ Khung có thể lắp ráp được để dễ dàng trong việc vận chuyển

Giao diện người dùng được thiết kế dễ sử dụng và tối ưu, giúp người dùng nhanh chóng truy xuất thông tin về loại thuốc, số lượng và vị trí cần xuất nhập kho Thông tin này sẽ được gửi đến hệ thống điều khiển nhà kho, từ đó hệ thống sẽ thực hiện các nhiệm vụ cần thiết.

Nguyên lý hoạt động

Nhà kho thông minh là một hệ thống phức tạp bao gồm nhiều thành phần quan trọng, như trạm đưa hàng hóa vào kho, hệ thống tự sạc pin cho robot, và hệ thống điều khiển robot Trong đồ án này, nhóm tập trung vào việc phát triển hệ thống điều khiển robot và phân công nhiệm vụ cho chúng, nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và vận hành trong kho.

25 chúng cũng như một phần đơn giản của hệ thống quản dữ liệu và truy xuất hàng hóa Nguyên lý hoạt động của chúng như sau:

Sau khi người dùng tìm kiếm thuốc trên giao diện, hệ thống sẽ truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và hiển thị số lượng hàng hóa Người dùng có thể nhấn nút “Thực thi” để xác nhận việc tìm kiếm Khi nút được bấm, máy chủ sẽ nhận yêu cầu và tính toán đường đi cho robot, sau đó chuyển dữ liệu đường đi đến robot Robot sẽ thực hiện lệnh lấy hàng và liên tục cập nhật vị trí thực tế trên giao diện để người dùng giám sát Cuối cùng, robot sẽ đến vị trí lấy hàng và chuyển hàng về cho người nhận, hoàn thành chu trình làm việc.

Phương án thiết kế và giải pháp thực hiện

4.4.1 Phương án thiết kế và định hình máy

• Phương án thiết kế tổng thể robot

Bảng 4 1 Bảng các phương án thiết kế tổng thể robot

Phương án 1: Thiết kế robot có khoang chứa hàng bên trong

Phương án 2: Thiết kế robot có khoang chứa hàng bên ngoài Ưu điểm:

- Tiết kiệm được không gian khi di chuyển

- Nhiều robot có thể cùng vận hành hơn

- Dễ dàng xây dựng thuật toán tìm đường đi hơn

- Robot cân bằng hơn Ưu điểm:

- Dễ kiểm soát và quản lý hơn n

- Chiếm không gian khi di chuyển

- Ít robot có thể vận hành cùng lúc

- Xây dựng thuật toán tìm đường đi phức tạp hơn

- Robot khó chế tạo cân bằng hơn

• Phương án thiết kế khung lưới lập phương

Bảng 4 2 Bảng các phương án thiết kế khung lưới lập phương

Phương án 1: Thiết kế khung lưới lập phương bằng thép hộp

Phương án 2: Thiết kế khung lưới lập phương bằng nhôm định hình Ưu điểm:

- Dễ gia công chính xác

- Có các rãnh bắt ốc sẵn, dễ dàng gá các thanh ray lên

- Khó gia công chính xác

- Không có các chỗ bắt ốc sẵn để gác thanh ray lên

4.4.2 Phương án xây dựng hệ thống điều khiển

• Phương án xây dựng thuật toán tìm kiếm đường đi

Bảng 4 3 Bảng các phương án xây dựng thuật toán tìm kiếm đường đi

Phương án 1: Xây dựng thuật toán dựa trên phương pháp Trí tuệ bầy đàn

Phương án 2: Xây dựng thuật toán dựa trên phương pháp Tìm kiếm đường đi cho đa đối tượng (Multi-Agent Path Planning) Ưu điểm:

- Nhiều nguồn kiến thức, dễ tìm kiếm

- Có thầy hướng dẫn về lĩnh vực này Ưu điểm:

- Phù hợp hơn với đề tài

- Có các nghiên cứu chuyên sâu về chính vấn đề của đề tài n

- Cần phải có sự nghiên cứu và làm việc lâu dài hơn để xây dựng thuật toán riêng cho đề tài

- Có khá ít thông tin và bài báo nói về vấn đề này

- Không có sự hướng dẫn từ giáo viên

• Phương án xây dựng hệ thống điều khiển để robot đến đúng vị trí

Bảng 4 4 Bảng các phương án xây dựng hệ thống điều khiển để robot đến đúng vị trí

Phương án 1: Xây dựng hệ thống điều khiển sử dụng PID vị trí kết hợp với

Phương án 2: Xây dựng hệ thống điều khiển sử dụng cảm biến lazer kết hợp với RFID Ưu điểm:

- Điều khiển được robot tới đúng vị trí mong muốn

- Không cần lắp đặt thêm thiết bị khác bên trong xe Ưu điểm:

- Dễ thực hiện với phương pháp đơn giản

- Chỉ cần động cơ thường

- Cần có động cơ encoder

- Khó xây dựng hệ thống điều khiển

- Nhiễu từ ánh xạ kim loại trên đường ray

- Cần lắp đặt thêm module bên trong xe.

Lựa chọn giải pháp

Sau khi xem xét nhóm quyết định chọn các phương án như sau

Bảng 4 5 Bảng lựa chọn phương án

Phương án thiết kế tổng thể robot X

Phương án thiết kế khung lưới lập phương X

Phương án xây dựng thuật toán tìm kiếm đường đi X n

Phương án xây dựng hệ thống điều khiển để robot đến đúng vị trí

TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ CƠ KHÍ

Nghiên cứu lựa chọn và thiết kế lại thùng hàng

Sử dụng thùng hàng có sẵn trên thị trường có nhiều ưu điểm:

- Phổ biến và nhiều sự lựa chọn

- Có sẵn ở các kho hàng lưu trữ, có thể tiết kiệm chi phí

Sau quá trình nghiên cứu và thử nghiệm các loại thùng hàng trên thị trường, nhóm đã quyết định lựa chọn thùng nhựa B12 làm thùng chứa cho mô hình của mình nhờ vào tính phù hợp của sản phẩm này.

• Chất liệu: BJ355 - nhựa PP nguyên sinh nhập khẩu từ Hanwa Total Hàn Quốc

• Kiểu: Thiết kế từ Nhật Bản

• Có thể xếp chồng lên nhau

• Màu sắc: Xanh lam, xanh lá, đỏ, vàng, ghi, đen…

Thùng nhựa sẽ được thiết kế lại để có thể gắp và thả bằng cơ cấu gắp thả của robot.

Tính toán, thiết kế hệ thống dẫn động cụm bánh xe ngắn

Sơ đồ 5 1 Sơ đồ truyền động cụm bánh xe ngắn (Hình chiếu đứng)

Sơ đồ 5 2 Sơ đồ truyền động cụm bánh xe ngắn (Hình chiếu bằng)

5.2.1 Công suất và tốc độ trục công tác

- Vật liệu vận chuyển: Thuốc y tế

- Khối lượng tải tối đa mt(kg): 3

Theo thiết kế sơ bộ ta có:

Tổng tải trọng tối đa xe thiết kế: mxe = mtk + mt = 35 + 3 = 38 (kg)

Chọn vận tốc tối đa khi chịu tải của xe là: vt = 2,3 (m/s) o Công suất trên các bánh xe chủ động

Trong đó: vt : Vận tốc tối đa khi chịu tải của xe

𝐹 𝑘 : Lực kéo tiếp tuyến ở các bánh xe chủ động

𝐺 𝑡𝑏 = 𝑚 𝑥𝑒 𝑔 = 38.9,81 = 372,78 là tổng tải trọng tối đa xe thiết kế f là hệ số cản lăn, 𝑓 = 0,018 (Chọn mặt đường nhựa thay sắt tiếp xúc với bánh xe cao su)

𝐹 𝑖 : Lực cản dốc 𝐹 𝑖 = 0 vì mặt đường ray không có dốc

𝐹 𝜔 : Lực cản không khí.𝐹 𝜔 = 0 vì xe chạy ở tốc độ thấp nên lực cản không khí có thể bỏ qua

𝐹 𝑗 : Lực cản chủ động quán tính

Khi xe chuyển động với tốc độ không ổn định sẽ xuất hiện lực quán tính n

Lực bao gồm hai thành phần chính: lực do chuyển động tịnh tiến và lực do chuyển động quay Chuyển động quay thường xuất hiện ở các thiết bị như động cơ và puly Tuy nhiên, do đại lượng lực do chuyển động quay thường nhỏ, nên trong nhiều trường hợp, chúng có thể được bỏ qua.

Thay những tính toán trên vào công thức tổng ta có:

Lực kéo tổng cộng được tính bằng công thức \( F_k = F_f + F_i + F_j + F_\omega = 6,71 + 0 + 372,78 + 0 = 379,49 \, (N) \) Đây là trường hợp cực đoan của công suất, nhưng trong thực tế, các lực cản này hiếm khi xuất hiện đồng thời Chẳng hạn, khi động cơ hoạt động ổn định, lực quán tính thường có thể được bỏ qua Do đó, lực kéo tiếp tuyến tại các bánh xe chủ động trong trường hợp này cần được tính toán lại.

𝑃 𝑡𝑎𝑖 = 𝐹 𝑘 𝑣 = 6,71.2,3 = 15,43(𝑊) o Tốc độ quay bánh xe

5.2.2 Chọn động cơ và phân phối tỉ số truyền

- Tỉ số truyền của bộ truyền đai răng 1, chọn 𝑢 đ1 =2

- Tỉ số truyền của bộ truyền đai răng 2, chọn 𝑢 đ2 = 3

Tính số vòng quay của động cơ n:

= 4057 (v/ph) Công suất cần thiết trên trục động cơ:

- 𝑃 𝑐 : công suất cần thiết trên trục động cơ (kW)

- 𝑃 𝑡𝑎𝑖 : công suất tính toán trên trục máy công tác (kW)

Moment trên trục động cơ

Bảng 5 1 Bảng Catalog động cơ

Với moment trên trục động cơ 𝑇 đ𝑐 = 49,08 𝑁𝑚𝑚 và 𝑛 = 4056,84( 𝑣

𝑝ℎ), dựa vào catalog chọn động cơ Servo Motors NF5475 với Encoder n

Hình 5 2 Servo Motor NF5475 với Encoder

• Phân phối tỉ số truyền

Dựa trên các sản phẩm bộ truyền đai răng hiện có trên thị trường và quá trình tính toán để chọn động cơ, chúng ta có thể xác định tỉ số truyền phù hợp cho hệ thống dẫn động.

- Tỉ số truyền của bộ truyền đai răng 2, chọn 𝑢 đ2 = 3 o Số vòng quay trên các trục:

𝑝ℎú𝑡) (5.7) o Công suất trên các trục:

Bảng 5 2 Thông số động học

Thông số Động cơ Trục 1 Trục 2

Số vòng quay n (vg/ph) 4057 2028,5 676,17

5.2.3 Tính toán bộ truyền đai răng

Môđun m xác định theo công thức thực nghiệm:

Sử dụng hệ số 35 đối với đai răng thang, 25 đối với đai răng tròn

- 𝑃 đ𝑐 : Công suất động cơ (kW);

- 𝑛 đ𝑐 : Số vòng quay động cơ

Dựa trên thông số đai răng gờ hình tròn phổ biến trên thị trường và kết quả tính toán trên, ta chọn loại đai GT2 bước răng 2mm

Bảng 5 3 Bảng thông số đai

Trong đó: Hệ số chiều rộng đai 𝜓 đ = 9

Dựa trên thông số đai răng gờ hình tròn phổ biến và kết quả tính toán, loại đai GT2 với bước răng 2mm và chiều rộng 6mm được chọn lựa.

Chiều rộng nhỏ nhất của răng: S = (1:1,2).m = (1:1,2) 2

𝜋 = 0,64:0,77 (mm) Chọn S = 0,7 o Xác định thông số bộ truyền

𝜋 và số vòng quay trục dẫn là 𝑛 đ𝑐 = 4057 kết hợp tham khảo bảng chọn số răng của bánh đai răng nhỏ z1 = 20, suy ra z2 = 2.20 = 40

Khoảng cách trục nhỏ nhất: amin = 0,5.(d1 + d2) + C = 0,5.(12,74 + 25,48) + 2 2

Chiều dài đai ngắn nhất:

Số rằng zp tính theo chiều dài đai ngắn nhất:

𝜋 𝜋 = 51,38 Dựa trên kết quả tính toán, thiết kế sơ bộ kết hợp tra bảng, chọn zp = 140

Tính lại chiều dài đai: Lp = 𝜋 𝑚 𝑧 𝑝 = 𝜋 2

𝜋 140 = 280 mm Tính chính xác khoảng cách trục: a =(λ + √λ 2 − 8Δ 2 )

4 = 109,8 mm Đường kính vòng chia bánh đai nhỏ: d1 = m.z1 = 2

𝜋.20 = 12,74 (mm) Đường kính vòng chia bánh đai lớn: d2 = m.z2 = 2

𝜋.40 = 25,48 (mm) Đường kính ngoài bánh đai nhỏ:

𝑑 𝑎 1 = 𝑚 𝑧 1 − 2𝛿 = 12,74 − 2.0,254 = 12,23 (𝑚𝑚) Đường kính ngoài bánh đai lớn:

Với 𝛿là khoảng cách từ đáy răng đến đường trung bình của lớp chịu tải

Số răng đồng thời ăn khớp trên bánh đai nhỏ

Trong đó: Góc ôm trên bánh đai nhỏ 𝛼 1 = 180 − [ 𝑚(𝑧 2 −𝑧 1 )

Kiểm nghiệm đai về lực vòng riêng:

Khối lượng 1m dây đai với chiều rộng 10mm (Tham khảo thông số nhà sản xuất)

Hệ số tải trọng động 𝐾 đ = 1 n

Lực vòng riêng cho phép (tham khảo thông số nhà sản xuất)

Hệ số kể đến ảnh hưởng của số răng đồng thời ăn khớp 𝐶 𝑧 = 1

Hệ số kể đến ảnh hưởng của truyền động tăng tốc 𝐶 𝑢 = 1

6 + 0,0013 2,7 2 = 1,26 < 4,37 Thỏa mãn điều kiện o Xác định lực căng ban đầu và lực tác dụng lên trục

Lực căng đai ban đầu:

Lực tác dụng lên trục:

Các thông số của bánh đai răng sử dụng thông số từ nhà sản xuất

Bảng 5 4 Bảng thông số bộ truyền đai răng

Thông số Ký hiệu Giá trị Đơn vị

Công suất trên trục dẫn 𝑃 đ𝑐 20,33 (W)

Tốc độ quay trục dẫn 𝑛 đ𝑐 4057 (vòng/phút)

Loại đai Đai răng GT2 rộng 6mm Đường kính bánh đai nhỏ 𝑑 1 12,74 (𝑚𝑚) Đường kính bánh đai lớn 𝑑 2 25,48 (𝑚𝑚)

Lực tác dụng lên trục 𝐹 𝑟1 9 (𝑁)

• Bộ truyền đai răng 2 o Chọn loại đai

Môđun m xác định theo công thức thực nghiệm:

Sử dụng hệ số 35 đối với đai răng thang, 25 đối với đai răng tròn

- 𝑃 1 : Công suất động cơ (kW);

- 𝑛 1 : Số vòng quay động cơ

Dựa trên thông số đai răng gờ hình tròn phổ biến trên thị trường và kết quả tính toán trên, ta chọn loại đai GT2 bước răng 2mm

Bảng 5 5 Bảng thông số đai n

𝜋 = 5,73 (𝑚𝑚) Trong đó: Hệ số chiều rộng đai 𝜓 đ = 9

Dựa trên thông số của đai răng gờ hình tròn phổ biến và kết quả tính toán, chúng tôi quyết định chọn loại đai GT2 với bước răng 2mm và chiều rộng 10mm.

𝜋 và số vòng quay trục dẫn là 𝑛 1 = 2028,5 kết hợp tham khảo bảng chọn số răng của bánh đai răng nhỏ z1 = 20, suy ra z2 = 3.20 = 60

Dựa trên các sản phẩm phổ biến trên thị trường kết hợp thiết kế sơ bộ chọn đai có chiều dài 1000mm n

42 Đường kính vòng chia bánh đai nhỏ: d1 = m.z1 = 2

Với 𝛿là khoảng cách từ đáy răng đến đường trung bình của lớp chịu tải o Kiểm nghiệm đai

Khối lượng 1m dây đai với chiều rộng 10mm (Tham khảo thông số nhà sản xuất)

Hệ số tải trọng động 𝐾 đ = 1

Lực vòng riêng cho phép (tham khảo thông số nhà sản xuất) [𝑞 0 ] = 4,37 (N/mm)

Công suất trên trục dẫn P 1 19,12 (W)

Tốc độ quay trục dẫn n 1 2028,5 (vòng/phút)

Loại đai Đai răng GT2 rộng 10mm Đường kính bánh đai nhỏ d 1 12,74 (mm) Đường kính bánh đai lớn d 2 38,22 (mm)

Lực tác dụng lên trục F r2 15 (N)

Tính toán, thiết kế hệ thống dẫn động cụm bánh xe dài

Sơ đồ 5 3 Sơ đồ truyền động cụm bánh xe dài (Hình chiếu đứng)

Sơ đồ 5 4 Sơ đồ truyền động cụm bánh xe dài (Hình chiếu bằng) n

5.3.1 Công suất và tốc độ trục công tác

(Cùng thông số đầu vào với cụm bánh xe ngắn)

(Tương tự phần tính toán công suất và tốc độ trục công tác của cụm bánh xe ngắn)

5.3.2 Chọn động cơ và phân phối tỉ số truyền

- Tỉ số truyền của bộ truyền đai răng 2, chọn 𝑢 đ2 = 3

= 4057 (v/ph) Công suất cần thiết trên trục động cơ:

- 𝑃 𝑡𝑎𝑖 : công suất tính toán trên trục máy công tác (kW)

Bảng 5 7 Bảng thông số Servo Motors NF5475 với Encoder

Với moment trên trục động cơ 𝑇 đ𝑐 = 50,45 𝑁𝑚𝑚 và 𝑛 = 4056,84( 𝑣

𝑝ℎ), dựa vào catalog chọn động cơ Servo Motors NF5475 với Encoder

• Phân phối tỉ số truyền

Dựa vào các sản phẩm bộ truyền đai răng hiện có trên thị trường và quá trình tính toán lựa chọn động cơ, chúng ta có thể xác định tỉ số truyền phù hợp cho hệ thống dẫn động.

- Tỉ số truyền của bộ truyền đai răng 2, chọn 𝑢 đ2 = 3 o Số vòng quay trên các trục:

𝑝ℎú𝑡) o Công suất trên các trục: n

Thông số Động cơ Trục 1 Trục 2

Số vòng quay n (vg/ph) 4057 2028,5 676,17

5.3.3 Tính toán bộ truyền đai răng

(Tính toán bộ truyền tương tự như trong cụm bánh xe ngắn.)

Dựa trên thông số đai răng gờ hình tròn phổ biến và kết quả tính toán, loại đai GT2 với bước răng 2mm và rộng 6mm được chọn lựa.

𝜋 và số vòng quay trục dẫn là 𝑛 đ𝑐 = 4057 kết hợp tham khảo bảng chọn số răng của bánh đai răng nhỏ z1 = 20, suy ra z2 = 2.20 = 40

Khoảng cách trục nhỏ nhất: amin = 0,5.(d1 + d2) + C = 0,5.(12,74 + 25,48) + 2 2

Chiều dài đai ngắn nhất:

Số rằng zp tính theo chiều dài đai ngắn nhất:

𝜋 𝜋 = 51,38 Dựa trên kết quả tính toán, thiết kế sơ bộ kết hợp tra bảng, chọn zp = 140

Tính lại chiều dài đai: Lp = 𝜋 𝑚 𝑧 𝑝 = 𝜋 2

𝜋 100 = 200 mm Tính chính xác khoảng cách trục: a = (λ + √λ 2 − 8Δ 2 )

4 = 69,7 𝑚𝑚 Đường kính vòng chia bánh đai nhỏ: d1 = m.z1 = 2

Với 𝛿là khoảng cách từ đáy răng đến đường trung bình của lớp chịu tải

Số răng đồng thời ăn khớp trên bánh đai nhỏ

Trong đó: Góc ôm trên bánh đai nhỏ 𝛼 1 = 180 − [ 𝑚(𝑧 2 −𝑧 1 )

2,7 = 7,68 (𝑁) Khối lượng 1m dây đai với chiều rộng 10mm (Tham khảo thông số nhà sản xuất)

Hệ số tải trọng động 𝐾 đ = 1

Lực vòng riêng cho phép (tham khảo thông số nhà sản xuất)

Công suất trên trục dẫn 𝑃 đ𝑐 20,73 (W)

Tốc độ quay trục dẫn 𝑛 đ𝑐 4057 (vòng/phút)

Loại đai Đai răng GT2 rộng 6mm Đường kính bánh đai nhỏ 𝑑 1 12,74 (𝑚𝑚) n

51 Đường kính bánh đai lớn 𝑑 2 25,48 (𝑚𝑚)

Lực tác dụng lên trục 𝐹 𝑟1 9 (𝑁)

• Bộ truyền đai răng 2 o Chọn loại đai

(Tính toán và lựa chọn tương tự với bộ truyền đai răng 1)

Dựa trên thông số đai răng gờ hình tròn phổ biến và kết quả tính toán, loại đai GT2 với bước răng 2mm và rộng 10mm được lựa chọn.

(Tính toán tương tự với hệ thống dẫn động cụm bánh xe ngắn)

Các thông số kỹ thuật của bánh đai bao gồm: đường kính vòng chia của bánh đai nhỏ là d1 = 12,74 mm và đường kính vòng chia của bánh đai lớn là d2 = 38,22 mm Đường kính ngoài của bánh đai nhỏ là 𝑑 𝑎 1 = 12,23 mm, trong khi đường kính ngoài của bánh đai lớn là 𝑑 𝑎 2 = 37,71 mm Việc kiểm nghiệm đai là cần thiết để đảm bảo chất lượng và hiệu suất hoạt động.

Thỏa mãn điều kiện o Xác định lực căng ban đầu và lực tác dụng lên trục n

Công suất trên trục dẫn P 1 19,12 (W)

Tốc độ quay trục dẫn n 1 2028,5 (vòng/phút)

Loại đai Đai răng GT2 rộng 10mm Đường kính bánh đai nhỏ d 1 12,74 (mm) Đường kính bánh đai lớn d 2 38,22 (mm)

Lực tác dụng lên trục F r2 15 (N)

Tính toán, thiết kế cụm cơ cấu nâng hạ bánh xe

5.4.1 Phương án thiết kế cơ cấu bánh xe

Robot sẽ di chuyển theo hai phương vuông góc nên khi đổi chiều chuyển động, 4 bánh chuyển động theo chiều ngược lại sẽ được nâng lên n

Hình 5 3 Cụm cơ cấu nâng hạ bánh xe

Sơ đồ 5 5 Sơ đồ truyền động cụm cơ cấu nâng hạ bánh xe

5.4.2 Công suất và tốc độ trục công tác n

- Vật liệu vận chuyển: Thuốc y tế

- Khối lượng tải tối đa mt(kg): 3

Khi động cơ hoạt động, đai răng di chuyển theo chiều 𝐹⃗ đ và tác động lực 𝐹⃗ 𝑘 lên vòng bi, khiến vòng này di chuyển theo chiều 𝐹⃗ 𝑘 Đồng thời, cụm bánh xe ngắn cũng di chuyển cùng chiều với 𝑃⃗⃗ 𝑥𝑒, trong khi cụm bánh xe dài di chuyển ngược lại Kết quả là toàn bộ tải trọng của xe được dồn về bốn bánh xe của cụm bánh xe ngắn.

Sơ đồ đặt lực minh họa cơ cấu cam nâng hạ cụm bánh xe ngắn:

Sơ đồ 5 6 Sơ đồ đặt lực minh họa cơ cấu cam nâng hạ cụm bánh xe ngắn

Sơ đồ đặt lực minh họa cơ cấu cam nâng hạ cụm bánh xe dài: n

Sơ đồ 5 7 Sơ đồ đặt lực minh họa cơ cấu cam nâng hạ cụm bánh xe dài

Theo thiết kế sơ bộ ta có:

Tổng khối lượng tối đa xe thiết kế: mxe = 38 (kg)

Khối lượng chi tiết cam, các chi tiết định vị cam và bánh xe: mn = 6 (kg)

Khối lượng mỗi lần nâng hạ bánh xe: m = mxe – mn = 38 – 6 = 32 (kg)

Lực ma sát có ích (giữ cho bánh xe k bị lệch khỏi khung) tác dụng lên khung xe (nhôm định hình v-slot):

- f là hệ số cản lăn, 𝑓 = 0,018 (Chọn bánh xe cao su tiếp xúc với nhựa thay thế nhôm).

- N là lực tác dụng của bánh xe v-slot lên khung (8 bánh xe v-slot), có trị số phụ thuộc vào dung sai chi tiết và dung sai lắp ghép, chọn N= 160 (𝑁)

Lực kéo của đai răng cùng phương hành trình cam: 𝐹 𝑘 = 𝐹 đ cos(16)

Lực kéo của đai răng tác dụng lên cụm bánh xe ngắn 𝐹 đ1 (N)

Trọng lực mỗi lần nâng hạ tác dụng cùng phương hành trình cam:

Lực ma sát lăn của vòng bi tác dụng lên bề mặt cam:

𝐹 𝑚𝑠𝑣𝑜𝑛𝑔𝑏𝑖 = 𝑓 𝑚 𝑔 cos(𝜑) = 0,018.32.9,81 cos(16) = 5,43 (𝑁) (5.20) 𝜑:Góc nghiêng rãnh cam, 𝜑 = 16°

Lực kéo của đai răng tác dụng lên cụm bánh xe dài 𝐹 đ2 (N)

Lực ma sát giữa vòng bi và cam 𝐹 𝑚𝑠𝑐𝑎𝑚 = 𝑓 𝑚 𝑛 𝑔 = 0,018.6.9,81 = 1,06 (𝑁)

Trọng lực chi tiết cam, các chi tiết định vị cam và bánh xe tác dụng theo phương ngang:

Do đó: Lực kéo của đai răng tác dụng lên cơ cấu nâng hạ bánh xe:

Chọn vận tốc nâng hạ bánh của xe là: 𝑣t = 0,005 (m/s)

Suy ra: vận tốc vòng bi là:

Công suất tại các vòng bi

Tốc độ quay cam bị dẫn

5.4.3 Chọn động cơ và tỉ số truyền

- 𝑢 đ - tỉ số truyền của bộ truyền đai răng, chọn 𝑢 đ = 1

𝑛 = 𝑛 𝑐𝑡 𝑢 = 32,48.1 = 32,48 ≈ 33 (𝑣/𝑝ℎ) Công suất cần thiết trên trục động cơ động cơ:

- 𝑃 𝑡𝑎𝑖 : công suất tính toán trên trục công tác (kW)

Với Moment trên trục động cơ 1664,02 (Nmm) và 𝑛 = 35( 𝑣

𝑝ℎ), kết hợp các sản phẩm thông dụng trên thị trường, chọn động cơ JGB37-520 12VDC 60RPM

Bảng 5 11 Bảng thông số kỹ thuật động cơ JGB 37-520 n

Trục Thông số Động cơ

Số vòng quay n (vg/ph)

Tính toán, thiết kế cụm cơ cấu nâng hạ thùng, kẹp thùng

5.5.1 Cụm cơ cấu nâng hạ thùng n

Sơ đồ 5 8 Sơ đồ truyền động cụm cơ cấu nâng hạ thùng hàng n

Hình 5 4 Cụm cơ cấu nâng hạ thùng

Cơ cấu quấn dây có chức năng giữ thùng và kéo thả sử dụng bốn dây mắc chéo nhau, cho phép đồng thời di chuyển lên hoặc xuống khi trục quay Động cơ Nema23 kết hợp với bộ truyền động đai răng tạo ra hiệu suất cao cho hệ thống.

Sơ đồ 5 9 Sơ đồ phân tích lực tác dụng lên trục nâng hạ

Ta có khôi lượng tải 𝑚 = 𝑚 1 + 𝑚 2 = 3 + 3 = 6𝑘𝑔, bán kính pulley quấn dây

𝑅 1 = 12,5𝑚𝑚, bán kính pulley GT2 của trục 𝑅 2 = 12,8𝑚𝑚 có số răng 𝑇 1 = 40, bán kính pulley trục động cơ 𝑅 3 = 6,11𝑚𝑚 có số răng 𝑇 2 = 20 Tốc độ thả thùng hàng 𝑣 0,5𝑚/𝑠

• Tính toán lực và vận tốc động cơ

Ta có momen tổng tác dụng lên trục: n

Tỉ số truyền của pully trục và pully động cơ như sau:

2 = 367,5 𝑁 𝑚𝑚 = 36,75 𝑁 𝑐𝑚 Vận tốc góc của trục:

Vận tốc góc của động cơ:

Số vòng quay của động cơ trong một giây (tần số quay):

Ta có thông số động cơ Nema23 2.4 Amp như sau:

Bảng 5 13 Bảng thông số động cơ

Momen của động cơ là 64Ncm > M 2 = 36,75 𝑁 𝑐𝑚

• Tính toán bộ truyền đai răng n

Sơ đồ 5 10 Mô tả bộ truyền đai GT2 o Chọn Pulley

Dựa vào điều kiện làm việc không quá khắt khe nên nhóm chọn Puly và dây đai như sau:

- Puly GT2 20 răng đường kính trục 6.35mm

- Puly GT2 40 răng đường kính trục 8mm

- Dây đai vòng GT2 200mm

Tính toán khoảng cách giữa hai trục (tâm pulley)

Với: L: chiều dài dây đai GT2 a: khoảng cách tâm của 2 puly d1: đường kính puly 1 (pulley trục động cơ) d2: đường kính puly 2 (pulley trục cơ cấu)

5.5.2 Cụm cơ cấu kẹp thùng

Cụm cơ cấu nâng hạ thùng bao gồm hai phần chính: cơ cấu kẹp giữ thùng và cơ cấu nâng hạ Cơ cấu kẹp giữ thùng đảm bảo cố định thùng thông qua hệ thống đòn bẫy, động cơ truyền động, các gờ và trục, giúp kẹp chính xác Trong khi đó, cơ cấu nâng hạ sử dụng hệ thống ròng rọc, đai và động cơ bước để thực hiện nhiệm vụ thả dây và nâng hạ thùng.

Cụm cơ cấu kẹp thùng được thiết kế với 4 đầu vít ở góc, giúp định vị chính xác vị trí của thùng hàng, từ đó cho phép cơ cấu kẹp thực hiện việc kẹp một cách hiệu quả.

Hình 5 6 Chi tiết cơ cấu kẹp thùng

Cơ cấu (A) bao gồm bốn thanh được vát nhọn ở đầu, được cố định tại bốn góc của thùng, giúp định vị thùng một cách chính xác Điều này đảm bảo rằng các ờ ở bốn cạnh của cơ cấu không bị lệch Mép của tấm đỡ cơ cấu được gập một góc 85 độ để áp sát vào mép thùng.

Cơ cấu (B) sử dụng hai động cơ servo để điều khiển việc kẹp hoặc thả thùng thông qua hai trục Đòn bẫy được cấu tạo từ hai mảnh: đực và cái, khi lực tác động từ trục di chuyển từ phải sang trái, hai mảnh sẽ khớp nhau và thực hiện việc kẹp lại.

Hình 5 7 Bộ truyền động kẹp

Cấu trúc bao gồm hai động cơ và hai trục ỉ5, cùng với cánh tay đòn để truyền động từ động cơ đến trục ỉ5 Động cơ xoay tạo ra lực động lực lên cánh tay đòn, dẫn đến việc kích hoạt đòn bẫy.

Hình 5 8 Phân tích góc xoay động cơ

• Tính góc xoay động cơ

Ta có OA = 15mm, AB = 36mm, CO = 35.14mm, BC = 9.25mm, △L = 4mm Ở trạng thái ban đầu cạnh L1 vuông góc với phương ngang nên:

Khi dịch chuyển điểm B sang phải 1 đoạn có chiều dài là △L thì ta có được hình mới như sau: n

Sơ đồ 5 11 Mô hình động học góc xoay động cơ

Xét tam giác vuông BDO vuông tại D:

Ta có góc ở trường hợp 2: 𝐴𝑂𝐶̂ = 𝐵𝑂𝐶̂ + 𝐴𝑂𝐵̂ = 16.365 + 89.6 = 105.965° Vậy góc xoay của động cơ là:

TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN ĐIỀU KHIỂN

Cụm cơ cấu kẹp giữ và nâng hạ thùng hàng

6.2.1 Sơ đồ khối điều khiển

Sơ đồ 6 1 Sơ đồ khối cụm cơ cấu kẹp giữ và nâng hạ thùng hàng

Cụm cơ cấu kẹp giữ và nâng hạ thùng bao gồm hai servo RC SG90 để kẹp thùng, động cơ bước Nema23 làm dẫn động cho cơ cấu kéo thả thùng, và công tắc hành trình để phản hồi vị trí trong quá trình nâng hạ.

6.2.2 Phần cứng và tính toán

67 o Thông số kỹ thuật của động cơ SG90:

Bảng 6 1 Thông số kỹ thuật của động cơ SG90

Tốc độ vận hành 0.1s/60 degree Điện áp vận hành 4.8 V

Vị trí và xung điều khiển “0°”(1.5 ms pulse); “90°”(2 ms pulse) ;

“-90°”(1 ms pulse) o Tính toán xung điều khiển động cơ:

Tần số xung PWM của vi điều khiển:

F TimerClock : tần số xung clock timer Prescaler: bộ chia trước

Để tạo ra xung 50Hz cho việc điều khiển servo RC, cần thiết lập Prescaler bằng 159 và CouterPeriod là 999 Góc kẹp và mở của cơ cấu kẹp được xác định là 𝛼 = 50°, với giá trị xung để tạo ra tín hiệu là 1.7777 ms Độ rộng xung PWM để điều khiển được thiết lập với giá trị COMPARE là 89.

Hình 6 2 Động cơ bước Nema23 o Thông số kỹ thuật của Động cơ bước Nema23 :

Bảng 6 2 Thông số kỹ thuật của Động cơ bước Nema23

Mômen xoắn giữ (Holding torque) 64 Ncm

Mômen xoắn giữa các bước (Detent 2.7 Ncm n

Vị trí và xung điều khiển “0°”(1.5 ms pulse); “90°”(2 ms pulse) ;

Hình 6 3 Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa mômen xoắn và tốc độ động cơ

Biểu đồ cho thấy rằng mômen xoắn của động cơ giảm khi tốc độ tăng Để điều khiển động cơ với tốc độ cố định, sử dụng xung PWM với tần số được tính theo công thức: (Prescaler = 7, CounterPeriod = 999, F TimerClock = 8000000).

Tốc độ động cơ ở chế độ Full step với PPR = 200 (Pulse per Round: là số xung cần thiết để động cơ quay được một vòng): ω step =F PWM(step)

𝑃𝑃𝑅 = 5𝑅𝑃𝑆 = 300𝑅𝑃𝑀 (6.2) Ở mức tốc độ 300 RPM motor đạt mômen xoắn cao nhất

• Mạch điều khiển động cơ bước A4988 n

Mạch điều khiển A4988 là một giải pháp nhỏ gọn, hỗ trợ nhiều chế độ bước như full-step, half-step, quarter-step, eighth-step và sixteenth-step Nó cho phép điều chỉnh dòng ra và có tính năng tự động ngắt khi quá nhiệt, đảm bảo hiệu suất và độ bền cho các ứng dụng motor.

Thông số kỹ thuật của A4988:

Bảng 6 3 Thông số kỹ thuật của A4988

Nhiệt độ môi trường hoạt động -20 đến 85 Để thuận tiện lắp đặt sử dụng kết hợp với mạch ra chân dành cho A4988: n

Sơ đồ 6 2 Sơ đồ kết nối A4988 Module

Chân STEP, DIR và ENABLE được kết nối với vi điều khiển, trong đó chân STEP cung cấp xung, chân DIR xác định chiều quay, và chân ENABLE bật module khi ở mức LOW.

6.2.3 Lưu đồ giải thuật điều khiển n

The current state is initialized as PICK_UP, transitioning to CLOSE_GRIPPER Following this, the process moves to RELEASE_STEP, which is pending, before opening the gripper The sequence continues with ROLL_STEP and concludes with STOP_STEP.

CLOSE_GRIPPER state_stm = RELEASE_STEP

Step_down Đến khi chạm công tắt state_stm = Pending target_state_stm = OPEN_GRIPPER

Nếu change_flag = true change_flag = 0 state_stm = CLOSE_GRIPPER

Nếu cnt>= 200 Reset cnt Chuyển đến target_state_stm

Stop_Step OPNET_GRIPPER state_stm = Pending target_state_stm = ROLL_STEP

Step_up Nếu chạm công tắt state_stm = STOP_STEP

Stop_Step state_stm = Init

Sơ đồ 6 3 Lưu đồ giải thuật điều khiển cụm cơ cấu kẹp và nâng hạ thùng hàng

Khi robot đến vị trí mong muốn, nó sẽ gửi tín hiệu để khởi động quá trình gấp thùng, diễn ra qua các bước cụ thể.

- Bước 1: Đóng đầu kẹp - Robot đóng đầu kẹp để khi cơ cấu đi xuống, đầu kẹp rơi chính xác vào lỗ của thùng n

- Bước 2: Hạ cơ cấu xuống - Robot sử dụng động cơ step để điều khiển cơ cấu hạ xuống cho đến khi chạm công tắt hành trình

- Bước 3: Gắp thùng - Sau khi cơ cấu chạm công tắt hành trình, đầu kẹp gắp vào thùng và đợi trong 2 giây

- Bước 4: Nâng cơ cấu lên - Sau 2 giây, robot nâng cơ cấu lên trở lại

Bước 5: Kiểm tra công tắc hành trình - Robot sẽ tự động kiểm tra và dừng động cơ step khi cơ cấu chạm vào công tắc hành trình Sau khi hoàn tất, quá trình sẽ chuyển về trạng thái "init" để chuẩn bị cho các bước tiếp theo.

Quy trình thả thùng hàng cũng tương tự với quy trình gấp thùng nhưng bước đóng đầu kẹp và kẹp thùng được đổi cho nhau.

Cụm cơ cấu nâng hạ bánh xe

6.2.1 Sơ đồ khối điều khiển

L298N Module Limit Switch 1 Limit Switch 2

Sơ đồ 6 4 Sơ đồ khối điều khiển cụm cơ cấu nâng hạ bánh xe

Cụm cơ cấu sử dụng động cơ hộp số DC 12V GB37 được điều khiển bởi module L297N, kết hợp với hệ thống đai, giúp nâng hạ bánh xe và cho phép robot chuyển đổi trục di chuyển Hệ thống này được trang bị công tắc hành trình để cung cấp hồi tiếp vị trí chính xác.

Để robot di chuyển theo trục x, cần nâng hai bánh xe ở trục y lên và hạ hai bánh xe của trục x xuống Hàm điều khiển sẽ nhận đầu vào n để thực hiện quá trình này.

Khi kích hoạt động cơ Move_x, bánh xe ở trục y sẽ được nâng lên và bánh xe ở trục x sẽ hạ xuống, nhờ vào hệ thống dây và rãnh trượt Công tắc hành trình được lắp đặt để đảm bảo rằng khi bánh xe đã được nâng hạ hoàn toàn, nó sẽ chạm vào công tắc, giúp quá trình hoạt động diễn ra chính xác và an toàn.

• Mạch điều khiển động cơ DC L298N

Hình 6 5 Mạch điều khiển động cơ L298N o Thông số kỹ thuật L298N

Bảng 6 4 Thông số kỹ thuật L298N

Nguồn Logic V ss Tối đa 7V

Dòng điện lặp lại với thời gian bật tắt

Dòng điện khi vận hành liên tục 3A

Nhiệt độ hoạt động -25 đên -30°C

Sơ đồ kết nối mạch L298N với vi điều khiển STM23F411 n

Sơ đồ 6 5 Sơ đồ kết nối mạch điều khiển L298N

Kết nối chân in1, in2 và E của module L298N với GPIO_PIN của vi điều khiển

Bảng 6 5 Tín hiệu điều khiển ứng với từng trạng thái động cơ

Trang thái động cơ In1 In2 E

Quay thuận HIGH LOW HIGH

Quay nghịch LOW HIGH HIGH

6.2.3 Lưu đồ giải thuật điều khiển n

Stop motor Reset Lswitch State = init

Sơ đồ 6 6 Lưu đồ giải thuật điều khiển cụm cơ cấu nâng hạ bánh xe

Chương trình bắt đầu từ trạng thái init, không có hoạt động nào được thực hiện Khi state = move_x, chương trình chuyển sang trạng thái move_x, trong đó động cơ được điều chỉnh để di chuyển theo trục x và tín hiệu PWM được thiết lập Tiến hành kiểm tra công tắc hành trình của trục x (LSwitch_x); nếu hoạt động, chương trình sẽ chuyển sang trạng thái Stop Tại trạng thái Stop, các bánh xe trục x và trục y sẽ được đặt lại thành trạng thái không hoạt động và tín hiệu PWM cũng sẽ được điều chỉnh về giá trị dừng.

Và tương tự với trục y Sau khi hoàn thành, chương trình quay trở lại trạng thái ban đầu init và lặp lại quá trình.

Cụm động cơ Servo motor trục x và trục y

6.3.1 Sơ đồ khối điều khiển n

Sơ đồ 6 7 Sơ đồ khối điều khiển cụm động cơ Servo motor trục x và trục y

Sử dụng mạch cầu H BTS7960 để điều khiển động cơ Servo Nisca NF5475, kết hợp với bộ điều khiển PID và tín hiệu hồi tiếp từ encoder, giúp tối ưu hóa việc điều khiển vị trí của động cơ.

• Mạch điều khiển động cơ MKS H2407ND

Hình 6 6 Mạch điều khiển động cơ MKS H2407ND o Thông số kỹ thuật MKS H2407ND n

Bảng 6 6 Thông số kỹ thuật MKS H2407ND

Dòng điện khi vận hành liên tục tối đa 50A

Mạch điều khiển động cơ MKS H2407ND là một module điều khiển động cơ

DC kép có khả năng chịu dòng điện lên tới 7A cho mỗi kênh đầu ra, sử dụng các cổng logic tương tự như L298N và có phương thức điều khiển tương tự L298N.

Động cơ Servo Nisca NF5475 là lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng trong lĩnh vực robot và công nghiệp Với độ chính xác cao, động cơ này được trang bị encoder có độ phân giải 200 xung/vòng, giúp nâng cao hiệu suất hoạt động.

Hình 6 7 Động cơ Servo Nisca NF5475 o Thông số động cơ Nisca NF5475:

Bảng 6 7 Thông số động cơ Nisca NF5475

Tốc độ không tải 4884 RPM n

Momen xoắn Khởi động 506.57 mN.m

Thông số encoder của động cơ Nisca NF5475:

Bảng 6 8 Thông số encoder của động cơ Nisca NF5475 Độ phân giải 200 PPR

Encoder được đọc qua chế độ encoder tích hợp sẵn trong vi điều khiển STM32F411RE Bộ đếm của timer có độ dài 16 bit, cho phép ghi nhận giá trị xung đến một ngưỡng nhất định.

65535 giá trị thì sẽ bị tràn bộ nhớ, vì vậy cần phải có thuật toán để xử lý

Hình 6 8 Minh họa việc đọc xung encoder

Trong bài viết này, chúng ta phân tích các trường hợp xảy ra khi động cơ quay, bao gồm hai tình huống chính: khi động cơ quay thuận, nếu giá trị trước lớn hơn giá trị sau thì thanh ghi chưa bị tràn; ngược lại, nếu giá trị trước nhỏ hơn giá trị sau, thanh ghi đã bị tràn Đối với trường hợp động cơ quay nghịch, nếu giá trị trước nhỏ hơn giá trị sau, thanh ghi vẫn chưa bị tràn, nhưng nếu giá trị trước lớn hơn giá trị sau, thanh ghi sẽ bị tràn Để kiểm soát hiện tượng này, việc đầu tiên cần thực hiện là xác định số xung tối đa thu được trong khoảng thời gian lấy mẫu.

Số xung tối đa đọc được trong thời gian lấy mẫu 10ms là 𝑀𝑎𝑥𝑃𝑢𝑙𝑠𝑒 ≈ 138

6.3.3 Lưu đồ giải thuật điều khiển

• Lưu đồ giải thuật đọc encoder:

MaxPulse (Current_data – Pre_data) >= 0

(Current_data – Pre_data) < 0 -(Current_data – Pre_data) 0.1θ p (Điều kiện này được đề xuất bởi Rivera và đồng nghiệp vào năm 1986)

- τ 𝑝 > τ 𝑐 > 0 (Điều kiện này được đề xuất bởi Chien và Fruehauf vào năm

- τ 𝑐 = θ p (được đề xuất bởi Skogestad vào năm 2003)

Bảng 6 11 Phương pháp Direct Synthesis n

Bảng 6 12 Phương pháp Chen & Seborg

6.7.3 Phương hướng và giải pháp

Phương pháp điều khiển cascade control được áp dụng để cải thiện khả năng điều khiển vị trí của robot Với vòng phụ điều khiển tốc độ, phương pháp này giúp điều chỉnh và ổn định tốc độ, từ đó nâng cao độ chính xác và tốc độ trong quá trình điều khiển vị trí Bên cạnh đó, việc xử lý nhiễu ở vòng tốc độ cũng giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến vị trí của robot.

Sơ đồ 6 15 Hàm truyền điều khiển PID sử dụng phương pháp Cascade Control

• Tìm hàm truyền vòng vận tốc o Lấy dữ liệu về sự thay đổi của đáp ứng ngõ ra đối với biến điều khiển

Biến điều khiển (MV) có giá trị từ 0 đến 999, tương ứng với xung PWM từ 0% đến 100%, với đơn vị đo thời gian là mili giây (ms) và đáp ứng ngõ ra được đo bằng vòng/phút (RPM) Đồ thị đáp ứng vận tốc của trục x cho thấy sự thay đổi khi tăng MV từ 400 đến 800.

Hình 6 19 Đồ thị đáp ứng vận tốc của trục x thu được khi tăng MV từ 400 đến 800

Hình 6 trình bày 20 đồ thị đáp ứng vận tốc của trục x và trục y, với trục x được khảo sát khi tăng MV từ 350 đến 650, trong khi trục y được phân tích khi tăng MV từ 300 đến 600 Các đồ thị này cho thấy sự biến đổi rõ rệt trong đáp ứng vận tốc theo từng mức MV khác nhau.

Hình 6 21 Đồ thị đáp ứng vận tốc của trục y thu được khi tăng MV từ 300 đến 600

Hình 6 22 Đồ thị đáp ứng vận tốc của trục y thu được khi tăng MV từ 400 đến 800 o Tính toán tìm ra hàm truyền vòng vận tốc của trục x và trục y:

Từ đồ thị đáp ứng vận tốc K p , θ p , τ p của hai trục được thể hiện ở bảng sau (đơn vị thời gian là giây):

Bảng 6 13 Bảng đáp ứng vận tốc của hai trục

Trục x Step change 350 – 650 Step change 400 – 800 Trung bình

Trục y Step change 300 – 600 Step change 400 – 800 Trung bình

Từ bảng trên hàm truyền vận tốc của trục x và trục y được biểu diễn như sau:

0.5972s + 1 o Tìm thông số cho bộ điều khiển PI:

Sử dụng bốn phương pháp đã được nêu ở phần cơ sở lý thuyết là Ziegler-Nichols

1, IMC, Direct Synthesis, Chen & Seborg ta có bảng thông số K c , K i của bộ điều khiển theo các phương pháp như sau:

Bảng 6 14 Bảng thông số tính toán PID của hai trục

• Tiến hành mô phỏng MATLAB để tìm ra bộ thông số tối ưu:

Sơ đồ mô phỏng trục x: n

Sơ đồ 6 16 Sơ đồ mô phỏng theo trục x cho vòng vận tốc

Sơ đồ mô phỏng trục y:

Sơ đồ 6 17 Sơ đồ mô phỏng theo trục y cho vòng vận tốc Đồ thị kết quả mô phỏng đáp ứng trục x với setpoint 0, thời gian mô phỏng là 5 giây:

Sơ đồ 6.18 trình bày đồ thị kết quả mô phỏng phản ứng của trục x và trục y với setpoint bằng 0, trong thời gian mô phỏng 1 giây.

Sơ đồ 6 19 Đồ thị mô phỏng đáp ứng trục y cho vòng vận tốc n

Đồ thị chỉ ra rằng phương pháp Z-N1 và C&S có độ vọt lố cao và không ổn định, trong khi phương pháp IMC lại có thời gian xác lập chậm Do đó, cần lựa chọn thông số phù hợp theo phương pháp này.

DS để làm thông số cho bộ điều khiển PI của vòng vận tốc o Tìm thống số điều khiển cho vòng vị trí:

Sử dụng Matlab để mô phỏng cả vòng vận tốc và vị trí như sau, với thông số điều khiển của vòng vận tốc đã tìm được ở bước trên

Sơ đồ mô phỏng trục x:

Sơ đồ 6 20 Sơ đồ mô phỏng theo trục x cho vòng vị trí

Sơ đồ mô phỏng trục y:

Sơ đồ 6 21 Sơ đồ mô phỏng theo trục y cho vòng vị trí

Sử dụng Matlab mô phỏng nhiều lần thu được thông số điều khiển vòng vị trí của trục x:

Kp = 97.1, của trục y: 80.2 Đồ thị kết quả mô phỏng đáp ứng vận tốc và vị trí của trục x với setpoint vị trí là 50 vòng: n

Sơ đồ 6 22 Đồ thị kết quả mô phỏng đáp ứng vận tốc của trục x

Sơ đồ 6.23 trình bày đồ thị kết quả mô phỏng đáp ứng vị trí của trục x, cùng với đồ thị mô phỏng đáp ứng vận tốc và vị trí của trục y, trong đó setpoint vị trí được đặt ở mức 50 vòng.

Sơ đồ 6 24 Đồ thị kết quả mô phỏng đáp ứng vận tốc của trục y

Sơ đồ 6 25 Đồ thị kết quả mô phỏng đáp ứng vị trí của trục y n

CHƯƠNG TRÌNH TÌM ĐƯỜNG ĐI CHO ROBOT

Phần cứng

Chương trình điều khiển robot sẽ được triển khai trên máy chủ với khả năng tính toán đường đi và điều phối hoạt động, yêu cầu phần cứng mạnh mẽ Thay vì tìm kiếm phần cứng riêng biệt tốn kém, nhóm quyết định sử dụng một chiếc laptop cá nhân để điều khiển trực tiếp Máy tính sẽ kết nối qua giao thức MQTT đến Raspberry Pi 3, vi điều khiển trung tâm của robot.

Nhiệm vụ

Người dùng nhập tên thuốc và nhấn "Tìm kiếm" để chương trình tra cứu trong cơ sở dữ liệu vị trí và số lượng thuốc Sau khi hiển thị thông tin, người dùng kiểm tra và quyết định có lấy hàng hay không Nếu quyết định lấy hàng, người dùng nhấn "Thực thi" để bắt đầu quy trình Chương trình sẽ tạo đường đi cho robot dựa trên vị trí hiện tại của robot, vị trí thùng hàng và vị trí cổng giao hàng, sử dụng thuật toán CBS để tính toán Kết quả là một chuỗi dữ liệu bao gồm đường đi của robot và vị trí thùng hàng, sau đó được gửi qua MQTT xuống bộ xử lý của robot để thực hiện.

Xây dựng

7.3.1 Xây dựng chương trình giao diện và thuật toán

Giao diện người dùng bao gồm những thành phần sau:

- Label “Nhập tên thuốc”: Dùng để nhập Tên thuốc cần tìm khiếm trong nhà kho

Khi nhấn nút “Tìm kiếm”, chương trình sẽ truy cập vào cơ sở dữ liệu của hệ thống để tìm kiếm tên thuốc theo yêu cầu và hiển thị kết quả về vị trí và số lượng trên giao diện.

- Nút “Thực thi”: Khi bấm nút này, chương trình sẽ thực hiện tính toán và gửi lệnh thực hiện nhiệm vụ cho robot

Chương trình Giao diện sẽ thực hiện theo trình tự của lưu đồ sau n

Trong nhiệm khởi tạo MQTT Init, Firebase Init và GUI Init, chương trình sẽ chuẩn bị các tài nguyên cần thiết cho việc thực thi Các bước này có vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chương trình hoạt động hiệu quả.

Kết nối MQTT cho máy chủ được thực hiện qua MQTT Init, giúp xác định vị trí hiện tại của robot trên khung lưới lập phương Thông tin này được lưu trữ trong biến start_found, đại diện cho vị trí hiện tại của robot.

- Firebase Init: Kết nối đến Cơ sở dữ liệu cần tìm trên Firebase Ở đây cụ thể là Cơ sở dữ liệu Autostore

- GUI Init: Tạo giao diện

Và lưu đồ sau đây sẽ là các bước thực hiện

Sơ đồ 7 2 Lưu đồ các Hàm con Init ban đầu

Thuật toán tìm đường CBS sử dụng khung lưới lập phương để mô hình hóa chuyển động của robot trong môi trường Khung lưới được chuyển đổi thành bản đồ lưới với các đặc điểm hình học đơn giản hóa, trong đó các thanh ray được biểu thị bằng các đường màu đen và các ô chứa hàng là các ô màu trắng Khi khung lưới thực tế được chuyển đổi, bài toán lập kế hoạch đường đi của robot trở thành bài toán tối ưu hóa từ điểm bắt đầu đến điểm mục tiêu Để quản lý vị trí của từng ô, nhóm quy định vị trí theo dạng [m, n], với m và n đại diện cho kích thước hàng và cột trong khung lưới Các bước cụ thể bao gồm việc thiết lập tọa độ phẳng hình chữ nhật xOy, chọn ô phía dưới bên trái của khung lưới làm gốc tọa độ.

Hình 7 1 Hình ảnh khung lưới lập phương thực tế

Hình 7 2 Khung lưới lập phương được bản đồ hóa

Trong quá trình lập kế hoạch đường đi cho robot, chương trình sẽ thực thi một tệp Python có tên là CBS, đây là thuật toán CBS được phát triển dựa trên các lý thuyết liên quan Thuật toán này hoạt động theo trình tự được mô tả dưới đây, với đầu vào là n.

▪ Bản đồ: G = (V, E), trong đó V là tập hợp các ô (cells) trên bản đồ và E là tập hợp các cạnh (edges) giữa các ô kề nhau

▪ Danh sách các tác nhân: A = {A₁, A₂, , Aₙ}, trong đó Aᵢ là tác nhân thứ i

▪ Hàm chi phí giữa các ô: cost (v, u), trong đó v và u là hai ô kề nhau trên bản đồ

Hàm tìm kiếm cấp thấp A*:

▪ Input: Tác nhân Aᵢ, ô đầu tiên start, ô đích goal

▪ Output: Đường đi tốt nhất từ start đến goal cho tác nhân Aᵢ

• Khởi tạo cây tìm kiếm rỗng

• Khởi tạo hàng đợi ưu tiên OPEN rỗng

• Khởi tạo tập hợp đường đi đã khám phá (paths) rỗng

2 Đặt s là một nút mới với state là start và cost là 0

3 Đặt g là một nút mới với state là goal và cost là vô cùng

4 Thêm s vào hàng đợi ưu tiên OPEN

5 Trong khi hàng đợi ưu tiên OPEN không rỗng:

• Lấy nút hiện tại cur từ hàng đợi ưu tiên OPEN với f[cur] nhỏ nhất

• Nếu cur là g: o Trả về đường đi tốt nhất từ s đến cur

Duyệt qua các ô kề của cur, đặt next là một nút mới với trạng thái là ô kề và chi phí là cost(cur, next) Nếu next đã tồn tại trong paths, hãy bỏ qua nó Tính toán giá trị g[next] bằng cách cộng g[cur] với cost(cur, next).

104 o Nếu next không tồn tại trong hàng đợi ưu tiên OPEN, hoặc g[next] < g[next trong OPEN]:

- Nếu next không tồn tại trong hàng đợi ưu tiên OPEN, thêm next vào hàng đợi ưu tiên OPEN

- Ngược lại, cập nhật f[next] trong hàng đợi ưu tiên OPEN

6 Nếu không tìm thấy đường đi, trả về không tìm thấy

Thuật toán này khi được đưa lên lập trình sẽ được giải thích bằng lưu đồ phía dưới n

Sơ đồ 7 3 Lưu đồ Hàm con Thuật toán CBS n

Thuật toán CBS sử dụng thuật toán tìm kiếm A*, một thuật toán độc lập cần được phát triển trong một tệp Python riêng A* sẽ được gọi khi cần thiết trong quá trình hoạt động của thuật toán CBS.

Sơ đồ 7 4 Lưu đồ Hàm con Thuật toán A

Trong thuật toán trên, hàm heuristic được tính bằng khoảng cách Manhattan (Manhattan distance) và hàm có công thức như sau:

▪ 𝑥 𝑐 , 𝑦 𝑐 lần lượt là vị trí trên khung lưới hiện tại của nút (robot)

▪ 𝑥 𝑔 , 𝑦 𝑔 lần lượt là vị trí trên khung lưới của đích đến

• Mô phỏng thuật toán CBS

Do hạn chế về kinh phí và thời gian, nhóm không thể chế tạo nhiều robot để chứng minh chương trình tính toán đường đi cho các mô hình có hơn 2 robot Thay vào đó, nhóm sẽ thực hiện mô phỏng để chứng minh khả năng vận hành của chương trình tính toán đường đi trên nhiều robot cùng lúc trong một khung lưới lập phương Hình mô phỏng sẽ minh họa cho điều này.

- Hình tròn: Đại diện cho robot

- Hình Vuông: Đại diện cho thùng hàng Số trên thùng tương ứng với số trên robot

- Dấu X: Đại diện cho đích đến Màu của đích đến tương ứng với màu của thùng hàng

- Tên khay: Chứa vị trí của khay theo chiều cao, có dạng “Khay [Số]”

- PORT: Cổng đưa và nhận thùng hàng

- Đường kẻ: Đại diện cho đường đi của robot Màu của đường kẻ đến tương ứng với màu của robot o Thuật toán mô phỏng trên lưới 12x12 ô với 5 robot:

Hình 7 3 Mô phỏng CBS trên lưới 12x12 với 5 robot tại thời điểm bắt đầu n

Hình 7 4 Mô phỏng CBS trên lưới 12x12 với 5 robot tại thời điểm robot tới điểm gắp thả thùng

Hình 7 5 Mô phỏng CBS trên lưới 12x12 với 5 robot tại thời điểm robot tới đích đến cuối cùng o Thuật toán mô phỏng trên lưới 20x20 ô với 15 robot: n

Hình 7 6 Mô phỏng CBS trên lưới 20x20 với 15 robot tại thời điểm bắt đầu

Hình 7 7 Mô phỏng CBS trên lưới 20x20 với 15 robot tại thời điểm robot tới điểm gắp thả thùng n

Hình 7 8 Mô phỏng CBS trên lưới 20x20 với 15 robot tại thời điểm robot tới đích đến cuối cùng o Thuật toán mô phỏng trên lưới 25x25 ô với 20 robot:

Hình 7 9 Mô phỏng CBS trên lưới 25x25 với 20 robot tại thời điểm bắt đầu n

Hình 7 10 Mô phỏng CBS trên lưới 25x25 với 20 robot tại thời điểm robot tới điểm gắp thả thùng

Hình 7 11 Mô phỏng CBS trên lưới 25x25 với 20 robot tại thời điểm robot tới đích đến cuối cùng

7.3.2 Xây dựng Chương trình Quản lý nhà kho (Chương trình phụ)

Chương trình này cho phép người dùng theo dõi hệ thống kho bãi một cách trực quan thông qua đồ thị 3D được tạo ra bằng Matplotlib Trong đồ thị này, các tên thuốc khác nhau sẽ được biểu diễn rõ ràng, giúp dễ dàng quản lý và phân tích thông tin.

Số lượng hàng hóa được biểu diễn qua các cấp độ hiển thị màu sắc khác nhau, với 113 thị trường tương ứng Các đường kẻ in đậm phía trên biểu thị các đường ray của robot, trong khi kích thước lưới sẽ được hiển thị và chia theo thang.

Xây dựng đồ thị 3D cho nhà kho mang lại một cách hiển thị trực quan và đơn giản về không gian lưu trữ Chương trình sẽ biểu diễn đồ thị thông qua các bước thực hiện theo trình tự rõ ràng.

Sơ đồ 7 5 Lưu đồ Chương trình Quản lý nhà kho n

KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ

Kết quả đạt được

8.1.1 Kết quả thiết kế ban đầu

Hình 8 1 Thiết kế robot ban đầu n

Hình 8 2 Thiết kế cơ cấu nâng hạ ban đầu

Hình 8 3 Thiết kế cụm cơ cấu kẹp giữ thùng ban đầu

8.1.2 Kết quả thiết kế sau khi đánh giá và chỉnh sửa n

Hình 8 4 Thiết kế cơ cấu nâng hạ sau khi chỉnh sửa

Hình 8 5 Thiết kế cơ cấu kẹp thùng sau khi chỉnh sửa

Hình 8 6 Thiết kế cơ cấu nâng hạ bánh xe sau khi chỉnh sửa n

Hình 8 7 Thiết kế robot sau khi chỉnh sửa

Bảng 7 1 Thông số sản phẩm

Khối lượng máy khi chưa có hàng 35 kg

Khối lượng máy khi có hàng 38 kg

Kích thước máy (Dài x Rộng x Cao) 470 mm x 370 mm x 485 mm Tốc độ di chuyển tối đa Vmax 1 (m/s)

Chế độ làm việc 2 chế độ: Nhận hàng và Lấy hàng n

Vật liệu khung Nhôm định hình, thép tấm

Kích thước (Dài x Rộng x Cao) 2 x 3 x 2 ô

Khối lượng khung Khoảng 7kg

Chương trình, phần mềm điều khiển

Giao diện chương trình tính toán đường đi cho robot

Chương trình điều khiển cho robot Hoàn thành

Chương trình Quản lý nhà kho Hoàn thành

8.1.4 Kết quả thực nghiệm bộ thông số điều khiển PID Đồ thị kết quả trục x của xe chạy không tải trong điều kiện bánh xe không tiếp xúc với ray của khung lưới lập phương với setpoint vị trí là 50 vòng: n

Hình 8 8 Đồ thị vận tốc của trục x của xe chạy không tải

Đồ thị vị trí của trục x của xe chạy không tải cho thấy sự biến động trong điều kiện bánh xe không tiếp xúc với rây Kết quả đồ thị trục y trong điều kiện này với setpoint vị trí là 20 vòng, cho thấy hiệu suất hoạt động của xe.

Hình 8 10 Đồ thị vận tốc của trục y của xe chạy không tải

Đồ thị vị trí của trục y của xe chạy không tải cho thấy sự ổn định trong quá trình vận hành Trong khi đó, đồ thị kết quả trục x của xe chạy có tải cho thấy sự thay đổi vị trí khi bánh xe tiếp xúc với ray, với setpoint vị trí được thiết lập là 20 vòng.

Hình 8 12 Đồ thị vận tốc của trục x của xe chạy có tải

Đồ thị vị trí của trục x của xe chạy có tải cho thấy sự thay đổi trong điều kiện bánh xe tiếp xúc với ray Kết quả trục y của xe chạy có tải được ghi nhận với setpoint vị trí là 10 vòng, thể hiện hiệu suất hoạt động của hệ thống.

Hình 8 14 Đồ thị vận tốc của trục y của xe chạy có tải

Hình 8 15 Đồ thị vị trí của trục y của xe chạy có tải

8.1.5 Kết quả chương trình Giao diện và Cơ sở dữ liệu

• Giao diện của chương trình khi tìm thấy số lượng n

Hình 8 16 Giao diện của chương trình khi tìm thấy số lượng

• Giao diện của chương trình khi không tìm thấy số lượng

Hình 8 17 Giao diện của chương trình khi không tìm thấy số lượng

• Giao diện của chương trình khi Đang thực thi n

Hình 8 18 Giao diện của chương trình khi Đang thực thi

• Giao diện của chương trình khi Thực thi xong

Hình 8 19 Giao diện của chương trình khi Thực thi xong

• Các cơ sở dữ liệu đã xây dựng n

Hình 8 20 Các cơ sở dữ liệu đã được xây dựng trên Firebase

8.1.6 Kết quả chương trình Quản lý nhà kho

Các số liệu về tên và số lượng trong các đồ thị dưới đây được tạo ngẫu nhiên nhằm mô phỏng quy mô lớn hơn của kho, giúp linh hoạt đáp ứng nhu cầu thực tế Đồ thị kho có kích thước 5x5x5 (Dài x Rộng x Cao).

Hình 8 21 Đồ thị nhà kho với kích thước (Dài x Rộng x Cao) là 5x5x5 o Đồ thị nhà kho với kích thước (Dài x Rộng x Cao) là 10x10x10 n

Những vấn đề đã khắc phục

Hình 8 22 Đồ thị nhà kho với kích thước (Dài x Rộng x Cao) là 10x10x10

8.2 Những vấn đề đã khắc phục

8.2.1 Cơ cấu nâng hạ bị kẹt giữa hành trình

Góc nghiêng của rãnh trượt cho cơ cấu nâng hạ lớn nên không tối ưu được lực mà động cơ cung cấp dẫn tới trượt đai

Thay rãnh trượt có góc nghiêng nhỏ hơn

8.2.2 RFID không đọc được giá trị

RFID Module đặt quá xa thẻ RFID nên dẫn tới tin hiệu bị yếu không đọc được

Thiết kế và đặt lại vị trí của thẻ và module RFID cho phù hợp với khoảng cách đọc được

8.2.3 Cơ cấu kẹp thùng không kẹp được thùng

Cơ cấu dẫn truyền lực từ servo và cơ cấu kẹp không hoạt động tốt

Thiết kế và lắp đặt lại các cơ cấu này

8.2.4 Thùng khi di chuyển xa dễ bị lắc lư

Tốc độ xe khá cao và có khoảng hở giữ cơ cấu kẹp thùng và khung xe

Thiết kế và lắp đặt bộ phận giữ ổn định cơ cấu kẹp thùng khi di chuyển.

Đánh giá

- Robot có thể hoạt động ổn định, đáng tin cậy, thực hiện nhiều tác vụ hiệu quả và chính xác

- Thuật toán tìm kiếm đường đi có thể chạy tốt và luôn tính toán được đường đi cho robot

- Khung lưới vững chắc, có thể làm tốt nhiệm vụ đỡ cho robot vận hành phía trên.

Hạn chế

Từ kết quả thu được, nhóm nhận thấy đề tài còn nhiều mặt hạn chế như sau:

- Robot chỉ dùng được một loại thùng chỉ chứa cùng một khối lượng hàng hóa

- Khung lưới lập phương tháo lắp khá tốn thời gian

- Robot chạy thời gian lâu sẽ có sự sai lệch về vị trí

- Pin vẫn chưa đủ đáp ứng để hoạt động lâu dài

- Bộ phận nâng hạ bánh xe hoạt động lâu dài sẽ bị dãn dây đai gây ra sai lệch vị trí

- Thuật toán tìm kiếm đường đi vẫn chưa thực sự tối ưu, nhiều lần robot phải chuyển trục làm tốn thời gian cũng như năng lượng

- Robot chưa thể vận hành với yêu cầu thời gian nghiêm ngặt để tránh sự sai lệch cộng dồn của hệ thống n

Nhóm cơ bản đã hoàn thành các mục tiêu ban đầu thông qua việc xây dựng hệ thống cơ khí cho robot, khung lưới lập phương, hệ thống điều khiển, quản lý kho, giao diện người dùng và thuật toán tìm đường Sau nhiều lần cải tiến, robot hiện đang hoạt động ổn định và đáp ứng đầy đủ các tiêu chí đã đề ra.

Ngoài những thành tựu đạt được, nhóm có những đề xuất, kiến nghị khác để giúp hoạn thiện hơn hệ thống sau này:

- Phát triển nhiều dòng robot hơn cho những loại hàng hóa khác nhau

- Xây dựng các cổng xuất và nhập hàng chuyên biệt để tối ưu việc xuất và nhập hàng hóa

- Thiết kế lại khung lưới lập phương để có thể lắp ráp nhanh và tiện hơn

- Trang bị hệ thống giám sát camera trong kho để theo dõi các robot làm việc, phát hiện và giải quyết sự cố khi cần thiết

- Phát triển chương trình thuật toán phân chia hàng hóa được đặt vào kho để việc xuất nhập trở nên tối ưu nhất

- Tăng kích thước thùng hàng để chứa được nhiều hàng hóa hơn

Thêm các chương trình cảnh báo và xử lý khi phát hiện va chạm trong robot là cần thiết để đảm bảo an toàn, phòng ngừa trường hợp thuật toán máy chủ hoặc robot không thực hiện đúng kế hoạch đã định.

- Tối ưu các thông số điều khiển của robot để robot hoạt động với hiệu suất cao hơn

- Thiết kế bổ sung thêm giao diện cần thiết và chuyên biệt cho việc xuất nhập hàng đòi hỏi nhiều thông số hơn

Thiết kế hệ thống trạm sạc tự động cho robot giúp robot tự động sạc khi năng lượng gần cạn kiệt Hệ thống này còn chuyển đổi từ ắc quy sang pin lithium, nhằm giảm khối lượng và nâng cao dung lượng pin.

Tối ưu hóa thuật toán tìm kiếm đường đi cho robot là cần thiết, với nhiều yếu tố cần xem xét như thời gian tìm kiếm, thời gian thực thi, động lực học của robot và năng lượng tiêu thụ Việc này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu chi phí cho hệ thống.

Tiêu đề	Mô Hình Nhà Kho Thông Minh Cấu Hình Lưới Lập Phương
Tác giả	Võ Hoàng Thiện, Võ Thành Trí, Đặng Đăng Khôi
Người hướng dẫn	TS. Trịnh Đức Cường
Trường học	Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
Thể loại	Đồ án tốt nghiệp
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	170
Dung lượng	12,11 MB