Đồ án điều khiển tự động xe dò line

Robot tự hành thường được trang bị các cảm biến, máy tínhvà các bộ phận khác để giúp chúng tự động hóa việc di chuyển và thực hiện các tác vụ.Hình 1- 1: Robot tự hành trong cơng nghiệp.N

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH  KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO ĐỒ ÁN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG XE DÒ LINE GVHD: Nguyễn Minh Tâm SVTH: Đỗ Nguyễn Nhất Huy 21151107 Nguyễn Chí Tâm Tp Hồ Chí Minh, Tháng 12 Năm 2023 MỤC LỤC Chương Tổng quan 1.1) Đặt vấn đề: Robot tự hành loại robot có khả di chuyển thực tác vụ mà không cần can thiệp người Robot tự hành thường trang bị cảm biến, máy tính phận khác để giúp chúng tự động hóa việc di chuyển thực tác vụ Hình 1- 1: Robot tự hành cơng nghiệp Ngồi ra, robot tự hành sử dụng ứng dụng dịch vụ, chẳng hạn lĩnh vực y tế giáo dục Trong lĩnh vực y tế, robot tự hành sử dụng để giúp bác sĩ y tá thực tác vụ đưa thuốc cho bệnh nhân giúp bệnh nhân di chuyển Trong lĩnh vực giáo dục, robot tự hành sử dụng để giúp giáo viên giảng dạy giúp trẻ em học tập Robot tự hành sử dụng ứng dụng khắc phục thiên tai tìm kiếm cứu hộ Ví dụ, robot tự hành sử dụng để tìm kiếm cứu hộ nạn nhân vụ tai nạn vụ động đất, lụt lội cháy nổ Hình 1- 2: Robot cứu hỏa Tuy nhiên, robot tự hành đem lại số thách thức Một số khả xử lý thơng tin robot Một robot tự hành cần phải có khả xử lý liệu nhanh chóng xác để đưa định thực tác vụ cách hiệu Đồng thời, việc thiết kế hệ thống điều khiển điều hành thách thức nhà sản xuất robot tự hành Ngoài việc đảm bảo an tồn đảm bảo tính an tồn cho robot tự hành thách thức lớn Robot tự hành thường phải di chuyển môi trường đầy rủi ro gặp phải trở ngại bất ngờ, điều gây nguy hiểm cho robot người xung quanh Vì vậy, nhà sản xuất robot tự hành phải thiết kế hệ thống an toàn cảm biến hệ thống dừng khẩn cấp để đảm bảo tính an tồn cho robot người sử dụng Một thách thức khác robot tự hành khả tương tác với người Robot tự hành phải có khả tương tác giao tiếp với người cách hiệu để thực tác vụ cách hiệu Việc thiết kế giao diện người- máy hiệu dễ sử dụng thách thức lớn nhà sản xuất robot tự hành Ngoài ra, việc đảm bảo tính bảo mật riêng tư thông tin thu thập robot tự hành thách thức đáng ý Robot tự hành thường thu thập nhiều liệu môi trường người xung quanh, việc đảm bảo tính bảo mật riêng tư thông tin quan trọng để tránh việc lạm dụng thông tin xâm nhập vào đời sống riêng tư người Tuy nhiên, với phát triển công nghệ, nhà sản xuất robot tự hành cố gắng giải thách thức đưa giải pháp hiệu để phát triển ứng dụng robot tự hành rộng rãi tương lai Các công ty công nghệ lớn Google, Amazon Tesla đầu tư mạnh vào nghiên cứu phát triển robot tự hành với hy vọng tạo bước đột phá đáng kể lĩnh vực Hình 1- 3: Xe tự hành Tesla Tóm lại, robot tự hành loại robot phát triển với nhiều tiềm ứng dụng rộng rãi Tuy nhiên, việc đảm bảo tính an tồn, tính hiệu tính bảo mật robot tự hành thách thức đáng Robot dò line loại robot tự hành thiết kế để di chuyển bề mặt phẳng theo dõi đường viền đánh dấu bề mặt Đây ứng dụng phổ biến robot tự hành thường sử dụng lĩnh vực sản xuất công nghiệp, dịch vụ thực phẩm, giáo dục giải trí Robot dị line thường trang bị cảm biến quang học để theo dõi đường viền xác định vị trí robot bề mặt Các cảm biến quang học thường đặt đầu robot giúp robot theo dõi đường viền cách phát khác biệt màu sắc đường viền màu sắc bề mặt xung quanh Khi di chuyển đường viền, robot dò line thường sử dụng số thuật tốn điều khiển để trì hướng di chuyển đường viền giữ cho vận tốc di chuyển mức độ ổn định Nhiều robot dò line trang bị hệ thống điều khiển tự động thơng minh để đảm bảo tính xác hiệu việc theo dõi đường viền Robot dò line có nhiều ứng dụng q trình sản xuất công nghiệp Chúng thường sử dụng để di chuyển chuyển đổi vật phẩm từ vị trí đến vị trí khác q trình sản xuất, giúp tiết kiệm thời gian lượng Robot dò line sử dụng trình kiểm tra chất lượng để đảm bảo sản phẩm đạt chuẩn khơng bị lỗi Robot dị line sử dụng ứng dụng dịch vụ thực phẩm nhà hàng cửa hàng thực phẩm tự động Chúng lập trình để di chuyển dòng sản phẩm thực phẩm đảm bảo sản phẩm đến với khách hàng đầy đủ Ngồi ra, robot dị line sử dụng giáo dục giải trí Chúng sử dụng thi robot để đua đường viền công cụ học tập tuyệt vời để giúp học sinh, sinh viên học lập trình điều khiển robot Ngồi ra, robot dị line sử dụng phòng chơi trẻ em khu vui chơi giải trí, giúp trẻ em tận hưởng thời gian vui chơi học tập cách điều khiển robot Trong báo cáo Robot dò line thiết kế để tự động di chuyển đường kẻ màu đen trắng thiết kế sẵn Ý tưởng đề xuất viết cách sử dụng cảm biến để nhận diện theo vạch kẻ, đồng thời tránh vật cản lối chúng với mục đích đến vị trí đề ban đầu Robot dị line tránh chướng ngại vật thiết kế phát chướng ngại vật đường di chuyển xung quanh chúng mà không gây va chạm Nó phương tiện robot hoạt động Bộ vi điều khiển Arduino sử dụng cảm biến hồng ngoại, cảm biến khoảng cách để phát chướng ngại vật Dù ứng dụng nhỏ, sở để phát triển dự án lớn tối tân Robot dị line sử dụng nhiều mục đích cơng nghiệp Nó sử dụng để mang sản phẩm nặng rủi ro Việc vận chuyển sản phẩm phóng xạ bên nhà máy có nhiều rủi ro tính mạng người AGV – Robot vận chuyển hàng hóa công nghiệp ứng dụng thực tiễn sử dụng nhiều nhà máy AGV có nhiệm vụ vận chuyển hàng hóa nhanh chóng từ cơng đoạn đến cơng đoạn khác Với khả tìm đường tránh vật cản AGV thực nhiệm vụ xác an tồn Việc sử dụng AGV tăng tính đồng bộ, tăng suất lao động cho doanh nghiệp Hình 1- 4: AGV – Robot vận chuyển hàng hóa cơng nghiệp Trong bệnh viện, theo dõi bệnh nhân thơng báo cho Bác sĩ tình nguy cấp Trong nhà hàng, giúp ích nhiều phần phục vụ thức ăn công việc nhận đơn đặt hàng thực dễ dàng loại robot Trong báo cáo này, trình bày thiết kế, mã hóa, triển khai mục tiêu khác robot Hình 1- 5: Robot dị line ứng dụng cơng nghiệp 1.2) Mục tiêu đề tài: - Xây dựng robot dò line với kích thước phù hợp - Robot dị line tránh vật cản vừa có nhiều ứng dụng thực tế vừa dễ dàng để sinh viên vận dụng kiến thức tiếp thu giảng đường vào Với kết cấu khí đơn giản lại kết hợp với nhiều thành phần điện tử như: sensor xác định đường line, sensor đo khoảng cách - Thiết kế điều khiển PID (Proportional Integrate and Derivative) nhằm giúp cho mơ hình robot sử dụng ổn định với khả bám Line tốt tránh vật cản - Tiến hành vận hành thực tế để kiểm tra đáp ứng điều khiển 1.3) - Phương pháp nghiên cứu: Đọc báo khoa học nước nước liên quan đến phạm vi nghiên cứu đối tượng liên quan, tài liệu tham khảo, trao đổi với anh/chị thầy/cơ làm đề tài có liên quan đến - Phương pháp nghiên cứu cho đối tượng robot áp dụng phương pháp thử sai thông số điều khiển PID để tìm thơng số tốt Giới hạn đề tài: Đề tài tập trung vào mơ hình robot di động Car-like 1.4) - Đề tài khơng thiết kế cấu khí cho mơ hình robot, sử dụng khung mơ hình có sẵn thị trường - Robot di động Car-like thực chuyển động tiến, rẽ trái, rẽ phải - Cảm biến khoảng cách dùng để phát vật cản gần thời điểm - Chỉ sử dụng board Arduino Uno module đơn giản để điều khiển robot 1.5) Nội dung đề tài: Chương 1: Tổng quan: Trình bày tổng quan đề tài: đặt vấn đề, mục tiêu đề tài, phương pháp nghiên cứu, giới hạn đề tài nội dung đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết: Chương cung cấp sở lý thuyết phục vụ cho nghiên cứu gồm lý thuyết điều khiển robot, lý thuyết động học mơ hình tốn học, điều khiển PID Chương 3: Thiết kế mơ hình: Trình bày sơ đồ khối tổng quan hệ thống, lựa chọn thiết bị Chương 4: Thi cơng mơ hình: Trình bày thi cơng phần cứng mơ hình, chương trình điều khiển Chương 5: Đánh giá kết quả: Trình bày kết quả, kết luận hướng phát triển đề tài Chương Cơ sở lý thuyết 2.1) Mơ hình động học thuận động lực học robot dị line: (chưa làm) 2.1.1) Tính tốn động học thuận (chưa làm) 2.2) Bộ điều khiển PID: 2.2.1) Định nghĩa: 2.2.2) Chỉnh điều khiển PID: - Điều chỉnh vòng điều khiển việc điều chỉnh thơng số điều khiển (tỷ lệ độ lợi, độ lợi tích phân, độ lợi đạo hàm) đến giá trị tối ưu cho điều khiển mong muốn phản ứng Tính ổn định yêu cầu Nhưng ngồi ra, hệ thống khác có nhu cầu khác nhau, ứng dụng khác có yêu cầu khác yêu cầu xung đột với Điều chỉnh PID vấn đề khó khăn, chí có ba tham số, phải đáp ứng tiêu chí phức tạp hạn chế điều khiển PID - Có số phương pháp để điều chỉnh vòng lặp PID Các phương pháp hiệu thường liên quan đến việc phát triển số dạng mơ hình quy trình, sau chọn P, I D dựa tham số mơ hình động Các phương pháp điều chỉnh thủ cơng tương đối tốn thời gian, đặc biệt hệ thống có thời gian lặp dài Sự lựa chọn phương thức phụ thuộc phần lớn vào việc vịng lặp thực "ngoại tuyến" cho điều chỉnh thời gian phản hồi hệ thống Nếu hệ thống đưa vào ngoại tuyến, phương pháp điều chỉnh tốt thường liên quan đến việc yêu cầu hệ thống thực bước thay đổi đầu vào, đo lường đầu hàm thời gian sử dụng phản hồi để xác định thông số điều khiển 2.3) Lý thuyết cảm biến dò line: - Cảm biến dị line hay biết đến xác cảm biến hồng ngoại hướng xuống bề mặt di chuyển Chúng giúp phát bề mặt phản xạ hấp thụ ánh sáng khoảng cách gần Chúng thường có mắt hồng ngoại chuyên thu ánh sáng mắt chuyên phát ánh sáng - Trường hợp mắt phát phát tín hiệu: + Nếu bề mặt phản xạ lại ánh sáng, tín hiệu mắt thu thu nhận → Từ ta xác định tín hiệu đưa vùng sáng xác định (những bề mặt, vùng phản xạ gần phản xạ hết ánh sáng qua nó) + Nếu bề mặt khơng phản xạ lại ánh sáng, khơng có tín hiệu mắt thu → Từ ta khơng nhận tín hiệu xác định vùng tối (Những bề mặt, vùng tối hấp thụ gần hết ánh sáng qua nó) + Khoảng làm việc cảm biến: < 0.5m Hình 2- 9: Nguyên lý hoạt động cảm biến dò line 2.4) Lý thuyết cảm biến siêu âm: - Cảm biến siêu âm thiết bị gắn với thiết bị tự hành, thiết bị đóng vai trị quan trọng hệ thống ứng dụng nhận thức thiết yếu Vì tên đầy đủ “Dị tìm ánh sáng phạm vi”, nguyên tắc làm việc dễ hiểu Ngắn gọn, có liên quan đến phương pháp tính tốn cho phép xác định chướng ngại vật cách xa so với cảm biến Hơn nữa, thiết bị điện tử đo khoảng cách đối tượng mục tiêu cách phát sóng siêu âm, sau âm phản xạ chuyển đổi thành tín hiệu điện Từ đó, vi xử lý đọc chuyển đổi tín hiệu điện thành khoảng cách cần tìm Hình 2- 10: Nguyên lý hoạt động cảm biến siêu âm - Để đo khoảng cách, ta phát xung ngắn (5 microSeconds) từ chân Trig Sau đó, cảm biến siêu âm tạo xung HIGH chân Echo nhận lại sóng phản xạ pin Chiều rộng xung với thời gian sóng siêu âm phát từ cảm biển quay trở lại - Tốc độ âm khơng khí 340 m/s (hằng số vật lý), tương đương với 29,412 microSeconds/cm (106 / (340*100)) Khi tính thời gian, ta chia cho 29,412 để nhận khoảng cách 2.5) Bộ lọc Kalman: 2.5.1) Giới thiệu lọc Kalman: Hầu hết hệ thống đại trang bị nhiều cảm biến cung cấp ước tính biến ẩn (chưa biết) dựa loạt phép đo Ví dụ: máy thu GPS cung cấp ước tính vị trí vận tốc, vị trí vận tốc biến ẩn chênh lệch thời gian tín hiệu đến vệ tinh phép đo Một thách thức lớn hệ thống theo dõi kiểm sốt cung cấp xác dự đốn biến ẩn khơng chắn liệu Trong máy thu GPS, độ không đảm bảo máy phụ thuộc vào nhiều yếu tố bên nhiễu nhiệt, hiệu ứng khí quyển, thay đổi nhỏ vị trí vệ tinh, độ xác đồng hồ máy thu nhiều yếu tố khác Kalman Filter thuật toán ước lượng quan trọng phổ biến Bộ lọc Kalman tạo ước tính biến ẩn dựa phép đo khơng xác khơng chắn Ngồi ra, Kalman Filter cịn cung cấp dự đốn tương lai trạng thái hệ thống dựa dự báo khứ Bộ lọc Kalman công cụ quan trọng lĩnh vực xử lý tín hiệu, điều khiển robot học Nó sử dụng để ước lượng trạng thái hệ thống động, dựa thông tin đầu vào không xác khơng đầy đủ Bộ lọc Kalman giúp cải thiện chất lượng ứng dụng liên quan đến đo lường, theo dõi, dự đoán điều khiển Bộ lọc Kalman đặt tên theo tên Rudolf Kalman, người phát triển vào năm 1960 Nó xây dựng dựa việc kết hợp thơng tin đầu vào với mơ hình toán học hệ thống để ước lượng trạng thái Bộ lọc Kalman sử dụng phương pháp dựa ngun lý tối ưu hóa Bayes để tính toán xác suất phân bố trạng thái hệ thống Điều cho phép tính tốn ước lượng trạng thái tốt so với phương pháp truyền thống Bộ lọc Kalman sử dụng để giảm nhiễu ứng dụng đo lường Trong hệ thống đo lường, thông tin đầu vào thường bị nhiễu tác động bên dao động nhiễu mơi trường Bộ lọc Kalman giúp giảm thiểu ảnh hưởng yếu tố nhiễu cách tính tốn giá trị trung bình trọng số hóa thơng tin đầu vào Bộ lọc Kalman sử dụng để dự đoán tương lai hệ thống động Trong ứng dụng dự đoán, việc xác định trạng thái hệ thống quan trọng để đưa dự đốn xác cho tương lai Bộ lọc Kalman giúp dự đốn giá trị trạng thái hệ thống tương lai cách sử dụng thông tin đầu vào thơng tin lịch sử trước hệ thống 2.5.2) Bộ lọc Kalman chiều: Chương Thiết kế mô hình 3.1) Sơ đồ khối hệ thống: Hình 3- 11: Sơ đồ khối hệ thống 3.2) Giới thiệu phần cứng: