Có rất nhiều phương tiện di chuyển khác nhau như: máy bay, tàu hỏa, ô tô, xemáy… Nhưng các phương tiện di chuyển đó rất cồng kềnh nên không thể làm phươngtiện di chuyển trong các công ty
Đặtvấnđề
Tình hìnhnghiêncứurobot2bánhtự cânbằnghiệnnay
-Các mô hình robot 2 bánh tự cân bằngXeSegway
Xe hai bánh tự cân bằng Segway được sản xuất bởi công ty Segway Inc, ở bang
NewHampshire, Mỹ Chiếc xe ra mắt lần đầu trước công chúng vào ngày 03 tháng 12 năm2001 Hiện nay loại xe này được bán rộng rãi trên toàn thế giới Ở nước phát
2 triển xeSegway trở nên thông dụng và gần gũi với mọi người Xe được phát triển từ dự án xelăn tự leo cầu thang iBOT của Dean Kamen Đặc điểm nổi bật của Segway là khả năngcân bằng nhờ hệ thống máy tính, động cơ và con quay hồi chuyển đặt bên trong xe, nógiúp cho xe dù chỉ có một trục chuyển động với hai bánh nhƣng luôn ở trạng thái cânbằng Tất cả thông tin về trạng thái nghiêng truyền đến hai bảng mạch điều khiển baogồm một bó vi xử lý Segway có tổng cộng 10 bảng mạch vi xử lý với năng lực gấp 3lầnPCđiểnhình
Tốc độ cao nhất : 12,5 dặm/giờ (20km/giờ), gấp 4 lần tốc độ đi bộ bình thường.Trọnglượngkhôngtải:80pound (36kg).
Kích thước : 19 x 25 inch (48 x 63,5 cm) Segway có chiều rộng đủ cho một ngườitrưởngthành.
Tải trọng : người điều khiển nặng 250 pound (110kg) và hàng hóa nặng 75 pound(34kg).
Phạmvi: dichuyểnkhoảng17dặm(28km)vớimỗilần sạc
Giao diện hiển thị chế độ hoạt động : Segway có màn hình LCD cung cấp thôngtin về năng lƣợng, thông báo chế độ hoạt động và tình trạng lỗ nếu xe gặp sự cố.Giáthành:6000USD
XescooterđượcTrevorBlackwell chếtạora dựatheoSegwaycủa Mỹ.Xescootertựcân bằng này đƣợc chế tạo từ động cơ xe lăn và pin dùng cho mô hình Những bộphận và module của xe có giá thành rẻ hơn một nửa so với xe Segway Xe không cầnphầnmềm thựcthicaocấphayphứctạp.PhiênbảnđầutiênđượcviếtbằngPython
Mụctiêu
Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình robot 2 bánh tự cân bằng dựa trên nềntảnglý thuyết mô hìnhconlắc ngược Trongthời gian làm đề tài, những mục tiêu của đềtàiđượcđặt ranhưsau:
Tìm hiểu các mô hình xe, robot 2 bánh tự cân bằng và các nguyên lý cơ bản vềcânbằng.
Tính toán các thông số động lực học, xây dựng các hàm không gian-trạng thái(state-space)củamôhình.
Tìm hiểu, lựa chọn các loại cảm biến và bộ điều khiển trung tâm Trong đề tàinàysẽsửdụngcảmbiếnIMU9DOFvàbộđiềukhiểnDSPF28335.
Nộidungnghiêncứu
Nguyênlýcânbằng Đốivớixebabánhhaybốnbánh,viêcgiữthăngbằngvàổnđịnhcủachúnglànhờvào trọng tâm của chúng nằm trong bề mặt chân đế do các bánh xe tạo ra Đối vớixe hai bánh có cấu trúc như xe đạp, việc thăng bằng khi không di chuyển là hoàntoàn không thể, vì việc thăng bằng của xe đạp dựa trên tính chất con quay hồichuyểnởhaibánhxekhiđangquay.Cònđốivớixehaibánhtựcânbằnglàloạixehai bánh có trục hai bánh xe trùng nhau, để tự cân bằng thì trọng tâm của xe (baogồm cả người lái) cần được giữ ngay giữa các bánh xe Điều này giống như ta giữmột câygậythẳngđứngcânbằngtrong lòngbàntay Thựcra,việcxácđịnhtrọng tâm của xe hai bánh tự cân bằng là rất khó khăn, có khi không xác định được, vìtrọngtâmxephụthuộcnhiềuyếutốđượcđặtlênxe.Vìvậyviệcgiữchotrọngtâmcủa xe luôn thăng bằng là rất khó khăn và không có động cơ nào có đủ khả năngquay với tốc độ cao để giữ thăng bằng cho trọng tâm xe khi chúng có độ lệch quálớn.Vềmặtkỹthuật,gócgiữachiềutrọnglựcvàsànxehaibánhtựcânbằnglàcóthể xác định được, thay vì cách xác định trọng tâm của xe thì thay vào đó có thểgiữ cho tay lái thẳng đứng và luôn vuông góc với sàn xe cũng có thể giữ xe thăngbằng.
Xe hai bánh tự cân bằng hoạt động theo nguyên lý sau: Khi thanh điều khiển đượcđẩynghiêngvềphíatrướctrọngtâmxesẽbịlệchkhỏivịtrícânbằng,lúcnàybánhxe yêu cầu phải chạy về phía trước để cân bằng lại trọng tâm của xe nhằm giữ xethăng bằng Khi thanh điều khiển nghiêng về phía sau thì trọng tâm xe bị lệch vềphíasau,lúcnàybánhxephảiquayvềphíasauđểgiữthăngbằnglạitrọngtâmcủaxe Khi muốn dừng xe hoặc di chuyển chậm lại thì chỉ cần di chuyển thanh điềukhiển ngược hướng di chuyển Qua đó có thể thấy rằng việc di chuyển xe hai bánhtựcânbằngrấtdễdàngchỉphụthuộcvàohướngdichuyểncủathanhđiềukhiển
Khảnăngdichuyểncủacủaxehaibánhtựcânbằng Đốivớixebabánhhoặcbốnbánhthìviệcgiữthăngbằngthìđơngiảndễthựchiệnhơn vì trọng lượng đƣợc phân bố đều trên các bánh lái và bánh đuôi Tuy nhiên,nếutrọnglượngđượcdồnvềbánhláithìxedễbịngã,cònnếubịdồnvềbánhđuôihaynhững bộphậnđỡ trọnglượngcủaxethì bánhláisẽdễbịtrượt, khảnăngbámkém.Nhiềuthiếtkếxecóthểdichuyểntốttrênđịahìnhbằngphẳng,nhưngkhông thể di chuyển trên các địa hình gồ ghề lên xuống (mặt phẳng nghiêng) Khi xe dichuyểnlênmặtphẳngnghiêngthìtrọnglượngbịdồnvềphíađuôixelàmchobánhlái mất khả năng bám gây trượt và khó điều khiển Khi xe di chuyển xuống mặtphẳngnghiêngthì trọngtâmbịdồnvềbánhláithìxesẽ mấtổnđịnhdễbịngã Đối với xe hai bánh đồng trục với nhau, tuy là bản thân nó là một hệ thống khôngổnđịnhdođóviệcdichuyểntrênđịahìnhbằngphẳngthìcókémhơnsovớixeba bánhhaybốnbánh.Tuynhiên,nếukhiđilêndốchoặcxuốngdốcthìtrọngtâmcủaxe luôn luôn nằm trong khu vực của bánh xe (bộ phận đỡ toàn bộ khối lượng củaxe) nên xe sẽ không bị trượt hay lật xe Khi di chuyển lên dốc thì xe bị nghiêng vềtrước trọng tâm đuợc dồn về bánh xe do đó xe không bị lật hay mất thăng bằng.Khixexuốngdốcthìxe bịnghiêngvềphíasau,trọnglượngcủaxevẫndồnvềhaibánhxedođóxekhôngbịtrượt
Giới hạn
Trong khuôn khổ của đề tài này, mô hình robot 2 bánh tự cân bằng chỉ đứng hay chạytiếnlùixoaymàchưathểđilêndốcđược.Phươngphápđiềukhiển:chỉsửdụngphươngpháp điều khiển PID với thông số cố định, chưa ứng dụng phương pháp mạng neuronthíchnghi,phươngphápmạngtoànphươngtuyếntính(LQR)
Môhìnhtoánhọccủahệxe
Kíhiệu Đơnvị Ýnghĩa m kg Khốilượngcủabánhxe
L m Khoảngcáchtừtrọngtâmrobotđếntrụcbánh xe fw Hệsốmasátgiữabánh xevàmặtphẳngdi chuyển f m Hệsốmasátgiữarobotvàđộngcơbước
rad Gócxoaycủarobot x l , y l , z l m Tọađộbánhtrái x r , y r , z r m Tọađộbánhphải xm ,ym ,zm m Tọađộtrungbình
F l ,r Nm Momentphátđộngcủa độngcơbánhtrái, phải il ,ir A Dòngđiện độngcơbánhtrái,phải v l , v r V Điệnápđộngcơbánhtrái,phải
Ta sử dụng phương pháp Euler-Lagrange để xây dựng mô hình động học Giả sử tạithời điểm t = 0, robot di chuyển theo chiều dương trục x, ta có góc tịnh tiến trung bìnhcủahai bánhxe vàgócxoay của robot đượcxác địnhnhư sau:
Phương trình động năng của chuyển động tịnh tiến:Phươngtrình động năngcủachuyểnđộng quay:
Phương trình thế năng:PhươngtrìnhLagrange:
𝐿 𝑚 𝑖 𝑙 ̇ ,𝑟 =𝑣 𝑙,𝑟 +𝐾 𝑏 (𝜓̇− 𝜃̇ 𝑙,𝑟 )−𝑅 𝑚 𝑖 𝑙,𝑟 (21) Xemđiệncảmphần ứngtươngđốinhỏ(gần bằng 0),cóthểbỏqua, suyra:
GiảithuậtđiềukhiểnbộđiềukhiểnPID
Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ PID (Proportional Integral Derivative) là một cơchế phản hồi vòng điều khiển tổng quát được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống điềukhiển công nghiệp Một bộ điều khiển PID tính toán một giá trị “sai số” là hiệu số giữagiá trị đo thông số biến đổi và giá trị đặt mong muốn Bộ điều khiển sẽ thực hiện giảmtối đasaisốbằngcáchđiềuchỉnhgiátrịđiềukhiểnđầuvào.Cácthông sốPIDsửdụngtrongtínhtoán phảiđiềuchỉnhtheotính chất,đặcthùcủahệthống.
Giải thuật tính toán bộ điều khiển PID bao gồm 3 thông số riêng biệt: các giá trị tỉlệ, tích phân, đạo hàm, viết tắt là P, I, D Giá trị tỉ lệ xác định tác động của sai số hiệntại, giá trị tích phân xác định tác động của tổng các sai số quá khứ, và giá trị vi phânxácđịnhtácđộngcủatốcđộbiếnđổisaisố.
Vàiứngdụng cóthểyêucầuchỉsửdụngmột hoặchaikhâutuỳhệthống,vàsẽđượcgọibằngP,PI,PDhoặcInếuvắngmặtcáctácđộngbịkhuyết u(t)K P e(t)K D de(t) dt t
Kp: độ lợi khâu tỉ lệ, giá trị càng lớn thì đáp ứng càng nhanh do đó sai sốcàng lớn, bù khâu tỉ lệ càng lớn Giá trị độ lợi tỉ lệ quá lớn sẽ dẫn đến quátrìnhmấtổnđịnhvàdaođộng
KI: độ lợi khâu tích phân, có tác dụng triệt tiêu sai số xác lập nhưng có thểlàmgiảmtốcđộđápứngcủahệ.
KD: độ lợi khâu vi phân, giá trị càng lớn càng giảm độ vọt lố, nhưng lại làmchậm đáp ứng quá độ và có thể dẫn đến mất ổn định do khuếch đại nhiễu tínhiệutrongphépviphânsaisố.
ArduinoNanoCH340
Arduino Nano là một bảng vi điều khiển thân thiện, nhỏ gọn, đầy đủ. ArduinoNano nặng khoảng 7g với kích thước từ 1,8cm - 4,5cm Arduino Nano có chức năngtương tự như Arduino Duemilanove nhưng khác nhau về dạng mạch Nano được tíchhợp vi điều khiển ATmega328P, giống như Arduino UNO Sự khác biệt chính giữachúnglàbảngUNOcódạngPDIP(PlasticDual-In- linePackage)với30châncònNanocósẵntrongTQFP(plasticquadflatpack)với32chân.TrongkhiU NOcó6cổngADCthì Nano có 8 cổng ADC Bảng Nano không có giắc nguồn DC như các bo mạch Arduinokhác, mà thay vào đó có cổng mini-USB Cổng này được sử dụng cho cả việc lập trìnhvà bộ giám sát nối tiếp Tính năng hấp dẫn của arduino Nano là nó sẽ chọn công xuấtlớnnhấtvớihiệuđiệnthếcủanó.
Bomạchcncshieldv4
- Được thiết kế với các chân cắm mở rộng, có thể kết nối với các module khác nhưmodulecôngtắchànhtrình
MạchđiềukhiểnđộngcơbướcA4988
Có5chếđộ:Full bước,1/2bước,1/4bước,1/8bước,1/16 bước Điểu chỉnh dòng ra bằng triết áp, nằm bên trên Current Limit = VREF × 2.5Tựđộngngắtđiệnkhiquánhiệt.
Cảmbiếngócnghiêng6050
Cảm biến MPU6050 là một trong những cảm biến IMU (Inertial
MeasurementUnit) – thiết bị kết hợp từ hai bộ cảm biến Accelerometer (cảm biến gia tốc) và cảmbiến Gyroscope (cảm biến con quay hồi chuyển) Ngày nay, IMU là một trong nhữngcảm biến được sử dụng phổ biến trong các thiết bị điện tử Chúng có thể được tìm thấytrong các smartphone, điều khiển cầm tay, các thiết bị điện tử đeo trên người… Cảmbiến IMU giúp chúng ta xác định được trạng thái của một vật được gắn liền với cảmbiếntheokhônggianbachiều.
MPU6050 là cảm biến 6 bậc tự do (6 DOF) hay cảm biến IMU 6 trục mà đầu racảm biến cho ta 6 giá trị Ba giá trị từ cảm biến gia tốc, ba giá trị từ cảm biến vận tốc.MPU6050 được chế tạo dựa trên MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) – côngnghệvicơ điệntử.Cảhaibộcảmbiếngiatốc gócvàvậntốcgócđượctíchhợptrongmộtconchipsửdụngphươngthứcI2Cđểgiaotiếpvớicáct hiết bịkhác.
Cảm biến gia tốc hoạt động dựa trên nguồn gốc của hiệu ứng áp điện xảy rakhi áp vào vật liệu áp điện một trường điện thì nó biến đổi hình dạng, và ngược lại khiung lực cơ học tác động vào nó thì nó tạo ra điện tích trên bề mặt xác định.Tưởngtượng chúng ta có một viên bi nhỏ trong một khối lập phương mà 4 mặt được làmbằng các tinh thể áp điện Bất cứ khi nào chúng ta nghiêng khối hộp, viên bi sẽ dịchchuyển theo hướng ta nghiêng nhờ vào trọng lực Khi viên bi va chạm với mặt nào thìmặtđósẽsảnsinhrađiệntíchtạora nhữngdòngđiệnnhỏ.Cótổngcộng3cặp màcácmặt của “chiếc hộp”, mỗi cặp tương ứng với một trục trong không gian 3 chiều Dựavào các dòng điện sinh ra bởi các mặt của tinh thể áp điện, chúng ta có thể xác địnhđượchướngnghiêngvàcườngđộcủanó.
Trong đề tài này ung module GY521 sử dụng cảm biến MPU6050 để đọc giátrịgiatốcgócvàvậntốcgóctừđótínhragiátrịgócnghiêngđểđưa vàođầuvàocủabộđiềukhiển.
Địa chỉ:0x68, có thể cấp mức cao vào chân AD0 để chuyển địa chỉ thành0x69.
Thanh ghi Who_Am_I: Chứa giá trị địa chỉ Slave mặc định của MPU có giátrịlà0x68.TacóthểthayđổiđịachỉungchânAD0.
Thanh ghi Sample rate divider: Tính tốc độ lấy mẫu của
Càiđặtgiátrịthanh ghilà0x07,suyratốcđộlấy mẫulà1Khz.
Thanh ghi Configuration: Cấu hình khung đồng bộ lấy mẫu và bộ lọc ungthấpchocảmbiến.Mặcđịnhgiátrịlà0x00.
Thanh ghi Gyroscope Configuration: Cấu hình tầm đo vận tốc góc, ở đâychọngiátrị0x00 với tầmđo từ-250tới250độ/s.
Thanh ghi Accelerometer Configuration: Cấu hình tầm đo gia tốc góc, ở đâychọngiátrị0x00 với tầm đo từ -2gtới2g.
Thanh ghi Power Management: chọn nguồn clock cho MPU, mặc định nguồnclocklàdaođộng thạch anh nội 8 MHz.
Cácthanhghigyro dữliệu:lưugiátrị vậntốcgóccủa3trục.
Giá trị thu được ở đây là giá trị chưa hiệu chỉnh, có nghĩa là mức zero của MPU chưađúng là giá trị 0 mà là một giá trị khác không Do đó ta cần phải hiệu chỉnh cảm biến.Cáchhiệuchỉnh:
Hiệu chỉnh Acc: Đặt cảm biến nằm ngang trên một mặt phẳng Trong đó trụcx và y nằm trong mặt phẳng song song với mặt nằm ngang, trục z theophươngtrọnglực.
Khi đó theo lý thuyết thì chỉ trục z có giá trị 1g còn giá trị trên trục x và y bằng
0.Nhưng trong thực tế giá trị trên trục x và y khác 0, còn giá trị z khác 1g Ta đọc giá trịAcc 50 lần rồi lấy trung bình Khi đó giá trị trung bình trên x và y là mức zero, còn saisốgiữagiátrịtrênzvà1gsẽlàmứczerocủatrụcz.
Hiệu chỉnh Gyro: Đặt cảm biến nằm yên, khi đó giá trị đọc được trên 3 trụcđều bằng 0 Nhưng thực tế giá trị đọc được khác 0, khi đó giá trị đọc được đóchínhlà mức zero của các gyro trêncác trục.
Gia tốc góc: sau khi hiệu chỉnh, lấy giá trị đó ta tính ra giá trị góc nghiêngbằngcôngthứcsau:
Góc=arctan(-accX/accZ)(đơnvịlàrad)
Vận tốc góc: Tương tự sau khi hiệu chỉnh, giá trị gyro chia cho độ lợI là131LSB/(deg/s)đểthuđược vận tốcgóc.
BoardbluetoothHC-05
ChânEN(enable):chânchophépmứcthấp(đểtrốngkhôngkết nối ).
TDX,RDX:kếtnốivào TX3vàRX3trênArduino.
Động cơbước
- Độphân giải:1.8độ, 200xung/1vòng.
- Dòng: 1.2 -1,4A tùy lô Lưu ý động cơ mạnh hay không phụ thuộc vào dòng vàmoment(momenttỷlệ thuậnđộlớncủacuộn đồngtứcchiều caocủađộngcơ).
Yêucầuhệthống
Để xe 2 bánh có thể tự cân bằng yêu cầu chúng ta phải điều khiển động cơchốnglạisự ngãcủa xe Đầu tiên cảm biến góc nghiêng MPU 6050 sẽ đọc giá trị góc nghiêng khi xe mấtcân bằng, Arduino nhận được giá trị góc nghiêng từ MPU 6050 sau đó sẽ giải thuậtPIDgiúpxecânbằng
Mạch bluetooth nhận tín hiệu từ thiết bị điều khiển sau đó truyền tín hiệu vàoArduinođểArduinoxửlýtínhiệuvàđiềukhiểnxetheoýmuốn
Thiếtkếphầncứng
Kếtnốiphầncứng
Các chân MS1, MS2, MS3 sử dụng để điều khiển độ vi bước trên mạch A4988 cácmứcđiệnáptrênmỗichântươngứngvớibảngsau
Giaodiệnđiềukhiển
Sử dụng ứng dụng Serial Bluetooth Terminal kết nối với mạch bluetooth HC-05 đểđiềukhiểngồmcácnút
Kếtquảđạtđược
BộđiềukhiểnPID với thôngsốKp=1.5;Ki =0.15;Kd =0.01
Nhượcđiểmcủađềtài
Hệ thống chưa đáp ứng đựợc khi hệ số ma sát và khối lượng M của robot thayđổi.
Kếtluận
Mô hình robot 2 bánh tự cân bằng là một đề tài không mới nhưng đặt ra nhiềuthách thức trong nghiên cứu và chế tạo Để có thể thiết kế một mô hình robot 2 bánh tựcân bằng hoàn chỉnh, linh hoạt hơn và làm cơ sở để chế tạo xe 2 bánh tự cân bằng chởđược người thì cần phải tính toán thật chính xác về kết cấu cơ khí, cũng như phải cóđược các thông số thật chính xác về động cơ, cảm biến và 1 bộ điều khiển có thể thíchnghiđượcnhư mạngneuron…
Hướngpháttriểncủa đềtài
Tối ưu hóa khối lượng, thuật toán để mô hình có thể hoạt động trơn tru, linhhoạt, dễđiềukhiển,tiếtkiệm nănglượng.
Có thể gắn thêm camera và gps để robot có thể định vị, ghi hình, xử lý ảnh vàtự hoạtđộngtrongkhông gianlớn.
Mô hình robot 2 bánh tự cân bằng là tiền đề để phát triển thành xe 2 bánh tựcân bằngcóthểchởđượcngườivàdichuyểnlinh hoạthơn
Huỳnh Thái Hoàng, Lý thuyết điều khiển tự động, Nhà xuất bản Đại học QuốcGia,2005
Huỳnh Thái Hoàng; “ Mô Hình Hóa Và Nhận Dạng Hệ Thống”; Đại học báchkhoa
Dương Hoài Nghĩa; “Điều khiển hệ thống đa biến”; Nhà xuất bản Đại học QuốcGia
Huỳnh Thái Hoàng; “ Mô Hình Hóa Và Nhận Dạng Hệ Thống”; Đại học báchkhoa
GregWELCHandGary BISHOP,AnIntroduction totheKalman Filter,
Tài liệu website:http://www.seg way.com http://sourceforge.nethttp://www.ti.com http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers