đề tài nghiên cưu thiết kế và chếtạoxevậnhànhtư động đê vận chuyên hànghoa

Hình 2.1 Cơ cấu lái Hệ thống lái hay điều khiển hướng cua AMR có ba phương pháp chính là điều khiểntốc độ vi sai, điều khiển bánh lái bánh dẫn hướng và kết hợp giữa điều khiển tốc độ vi

TỔNG QUAN

Phân loại robot theo nhu cầu sử dụng

Robot ngày nay được ứng dụng rộng rãi trong hầu hết mọi khía cạnh cua đời sống và sản xuất cua con người Thường sẽ được phân làm hai loại chính là: robot dịch vụ và robot công nghiệp Hình dạng và chức năng tùy vào ứng dụng để chế tạo.

Hình 1.2 Cánh tay robot làm việc trong nhà máy (Robot công nghiệp)

Lí do chọn đề tài

Với sự phát triển mạnh mẽ khoa học kỹ thuật thời gian qua cua thế giới thì nhu cầu ứng dụng robot vào đời sống sản xuất ngày càng tăng cao Với ưu điểm là năng suất cao, chính xác, thay thế được con người trong các công việc nặng nhọc, có độ nguy hiểm cao,… trước đây robot có nhiều nhược điểm như không phân biệt được các trường hợp đặc biệt như con người nhưng với sự phát triển cua trí tuệ nhân tạo thì các nhược điểm đó đang dần được khắc phục Nhược điểm đáng kể nhất cua robot hiện nay là giá thành còn đang cao nên ít được sử dụng trong các mảng có quy mô nhỏ lẻ Nếu trong đợt dịch covid-19 vừa qua nếu robot phổ biến hơn thì sẽ giúp đỡ được rất nhiều trong công tác chống dịch,… vì vậy nhóm quyết định nghiên cứu và thiết kế xe tự hành AMRs ứng dụng trong chở hàng hóa.

Giới hạn đề tài

Sau khi tìm hiểu thực tế và các kiến đã học nhóm quyết định các nhiệm vụ cần làm và giới hạn đề tài như sau:

 Thiết kế AMRs robot ứng dụng vận hành trong nhà máy-kho xưởng vừa và nhỏ với quy mô 1000m2 trở xuống

 Về thực nghiệm: Thiết kế- kiểm tra phần cơ khí về độ bền, sức tải thông qua phần mềm Solidworks Lập trình điều khiển chuyển động kết hợp giữa cảm biến Lidar, cảm biến IMU, mạch arduino, động cơ servo thông qua hệ điều hành ROS Thực nghiệm và điều chỉnh thông số từ đó xác định thông số tối ưu cho robot.

1.5 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.5.1 Trong nước Ở trong nước chu yếu dừng lại ở mức độ nghiên cứu hoặc ứng dụng nhỏ lẻ chưa thông dụng Giai đoạn chống dịch vừa qua thì rất nhiều cá nhân và tổ chức nghiên cứu xe tự hành để phục vụ công tác chống dịch nhưng chưa được áp dụng nhiều

Hình 1.4 Mô hình Robot AMRs phục vụ chống dịch 1.5.2 Ngoài nước

Robot lần đầu tiên xuất hiện từ những năm 1920 nhưng đến năm 2005 thì robot phục vụ đầu tiên mới được phát triển (ở Đức) Từ đó đến bây giờ, robot phục vụ liên tục được nâng cấp và ứng dụng hầu tất cả mọi khía cạnh trong lĩnh vực dịch vụ với các chức năng mô phỏng theo con người như là biểu lộ cảm xúc, trò chuyện cùng khách hàng với nhiều thứ tiếng khác nhau, tự động di chuyển tránh vật cản trong phạm vi bản đồ cho phép… robot đang dần thay thế lực lượng lao động phổ thông với lợi ích kinh tế vượt trội.

Hình 1.5 Robot giao hàng do Nhật bản sản xuất 1.6 Nội dung sẽ trình bày trong các chương tiếp theo

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÍ THUYÊT : trình bày về các lí thuyết mà dựa vào nó để xây dựng robot.

CHƯƠNG 3 TÍNH TOÁN - LƯA CHỌN PHƯƠNG ÁN THIÊT KÊ HỆ THÔNG CƠ KHÍ: trình bày các tính toán để lựa chọn linh kiện cần dùng.

CHƯƠNG 4 THIÊT KÊ HỆ THÔNG ĐIỆN - ĐIỀU KHIÊN VA THUÂT TOÁN: xây dựng bộ điều khiển cho robot.

CHƯƠNG 5: KÊT QUẢ THƯC NGHIỆM - ĐÁNH GIÁ: cho chạy thử máy theo các tiêu chí đặt ra sau đó đánh giá chất lượng robot.

CHƯƠNG 6: KÊT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÊN: nhận định lại những gi đã làm được và chưa làm được.

 Hệ thống lái hay điều khiển hướng cua AMR có ba phương pháp chính là điều khiển tốc độ vi sai, điều khiển bánh lái (bánh dẫn hướng) và kết hợp giữa điều khiển tốc độ vi sai và bánh lái.

 Điều khiển tốc độ vi sai: đây là phương pháp phổ biến ứng dụng cho AMRvới hai bánh xe dẫn động di chuyển độc lập kết hợp với ít nhất một bánh tự lái có tác dụng giữ thăng bằng cho xe Để xe đi thẳng thì hai bánh dẫn động phải di chuyển cùng tốc độ, khi rẽ trái thì bánh xe bên trái di chuyển chậm hơn bên phải và ngược lại Thường được sử dụng cho robot di chuyển trong không gian hẹp và không sử dụng cho việc kéo xe.

 Đơn giản về hệ thống cơ khí

 Có thể quay vòng tròn tại chỗ (hai bánh di chuyển ngược hướng nhau)

 Không cần cơ cấu bẻ lái (chuyển hướng)

 Khó điều khiển vì nếu lệch tốc độ một bánh thì robot sẽ bi chuyển hướng.

 Nếu sử dụng một bánh bị động thì dễ bị lật.

 Điều khiển hướng sử dụng bánh dẫn hướng: cơ cấu sử dụng kết hợp giữa hai bánh truyền động và một bánh dẫn hướng

 Điều khiển bẻ lái bằng bánh độc lập so với bánh truyền động.

 Chỉ cần sử dụng một động cơ cho bánh truyền động

 Linh hoạt hơn khi sử dụng phương pháp vi sai.

Hình 2.2 Cơ cấu lái sử dụng bánh điều hướng

 Hai bánh dẫn động cần có bộ vi sai để chuyển hướng.

 Dễ bị lật khi địa hình gồ ghề

 Cơ cấu bánh lái đồng bộ: tất cả bánh xe đều dẫn động và có tính năng giúp xe chuyển hướng.

 Có mức linh hoạt trong địa hình cực cao.

 Phức tạp trong quá trình chế tạo.

Hình 2.3 Cơ cấu lái bốn bánh đồng bộ

Hình 2.4 Cơ cấu lái 2.2 Hệ thống ROS

Theo trang chu cua ROS (wiki.ros.org) thì ROS (gọi tắt cua Robot Operation System) là một hệ điều hành meta, với mã nguồn mở dành cho robot Nó cung cấp các dịch vụ dang như môt hệ điều hành thông thường, bao gồm mô hình hóa phần cứng, điều khiển các thiết bị cấp thấp, thực hiện các chức năng, truyền thông giữa các tiến trình quản lí các gói Ngoài ra nó cung cấp các công cụ và thư viện để lấy, xây dựng, viết và chạy mã trên nhiều máy tính khác nhau.

Hình 2.5 Tiến trình thực hiện cua hệ điều hành ROS 2.3 Công nghệ SLAM

SLAM (Simultaneous localization and mapping) hay còn gọi là công nghệ định vị và đồng thời lập bản đồ, đây là một ngữ phổ biến trong lĩnh vực robot và tự động hóa SLAM là một bài toán về việc xây dựng hoặc cập nhật bản đồ cua một môi trường không xác định đồng thời theo dõi vị trí cua chu thể trong môi trường đó Các thuật toán SLAM dựa trên các khái niệm trong hình học tính toán, thị giác máy và được sử dụng trong điều hướng robot, lập bản đồ robot và đo lường quỹ đạo cho thực tế ảo hoặc thực tế.

Các thuật toán SLAM được điều chỉnh để phù hợp với các tài nguyên có sẵn (thiết bị) để thực hiện quá trình vận hành Được ứng dụng rộng rãi trong các xe tự lái, máy bay không người lái,…

Hình 2.6 Sử dụng công nghệ SLAM trong quét bản đồ.

Xác định vị trí (localization) là quá trình robot xác định vị trí cua nó trong môi trường đã biết thông qua các cảm biến như GPS, bộ cảm biến laser, camera.

Hình 2.7 Xác định vị trí bằng hệ thống định vị toàn cầu (GPS)

Xây dựng bản đồ (Mapping) là quá trình robot xây dựng bản đồ cua môi trường mà robot đang và sẽ hoạt động thông qua các dữ liệu từ cảm biến laser, camera hoặc cảm biến khoảng cách.

Hình 2.8 Bản đồ sau khi xây dựng bằng SLAM 2.4 Bộ điều khiển PID

PID (Proportional Integral Derivative) hay còn gọi là bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ là một cơ chế vòng điều khiển tổng quát được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển phản hồi trong công nghiệp Bộ khiển PID sẽ tính toán giá trị sai số là hiệu số giữa giá trị đo thông số biến đổi và giá trị đặt mong muốn, sau đó bộ điều khiển sẽ thực hiện giảm tối đa sai số bằng cách hiệu chỉnh các giá trị điều khiển đầu vào, hạn chế độ dao động, giảm thời gian xác lập, giảm sai số xác lập và độ vọt lố.

Bộ điều khiển PID gồm ba thành phần chính:

 Proportional (P): là thành phần tỉ lệ, nó hoạt động dựa trên sự khác biệt giữa giá trí đặt và giá trị thực tế cua biến số điều khiển Thành phần này tạo ra một tín hiệu điều khiển tỉ lệ sai số hiện tại.

 Integral (I) là thành phần tích phân cua sai lệch theo thời gian lấy mẫu, cho biết tổng sai số tích lũy Thời gian càng nhỏ khi tác động điều chỉnh tích phân càng lớn, độ lệch sẽ càng nhỏ.

 Derivative (D) là vi phân cảu sai lệch Thông số tạo ra tín hiệu điều chỉnh sao cho tỉ lệ với tốc độ thay đổi sai lệch đầu vào, thời gian càng lâu thì phạm vi điều chỉnh vi phân càng lớn, bộ điều chỉnh đáp ứng với thay đổi đầu vào càng nhanh

Hình 2.9 Lưu đồ giải thuật cua bộ điều khiển PID 2.4.2 Phương pháp điều chỉnh PID

Việc lựa chọn phương pháp chỉnh vòng lặp PID thích hợp phụ thuộc chủ yếu vào việc vòng lặp có thể điều chỉnh được hay không Nếu hệ thống có vòng lặp có thể điều chỉnh, có thể sử dụng các phương pháp dựa trên mô hình như Ziegler-Nichols hoặc phương pháp căn chỉnh pha Còn nếu hệ thống có vòng lặp không thể điều chỉnh, các phương pháp dựa trên phản ứng hệ thống như Cohen-Coon hoặc Astrom-Hagglund sẽ phù hợp hơn.

“offline” và đáp ứng thời gian cua hệ thống.

Các phương pháp điều chỉnh gồm

Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.5.1 Trong nước Ở trong nước chu yếu dừng lại ở mức độ nghiên cứu hoặc ứng dụng nhỏ lẻ chưa thông dụng Giai đoạn chống dịch vừa qua thì rất nhiều cá nhân và tổ chức nghiên cứu xe tự hành để phục vụ công tác chống dịch nhưng chưa được áp dụng nhiều

Hình 1.4 Mô hình Robot AMRs phục vụ chống dịch 1.5.2 Ngoài nước

Robot lần đầu tiên xuất hiện từ những năm 1920 nhưng đến năm 2005 thì robot phục vụ đầu tiên mới được phát triển (ở Đức) Từ đó đến bây giờ, robot phục vụ liên tục được nâng cấp và ứng dụng hầu tất cả mọi khía cạnh trong lĩnh vực dịch vụ với các chức năng mô phỏng theo con người như là biểu lộ cảm xúc, trò chuyện cùng khách hàng với nhiều thứ tiếng khác nhau, tự động di chuyển tránh vật cản trong phạm vi bản đồ cho phép… robot đang dần thay thế lực lượng lao động phổ thông với lợi ích kinh tế vượt trội.

Nội dung sẽ trình bày trong các chương tiếp theo

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÍ THUYÊT : trình bày về các lí thuyết mà dựa vào nó để xây dựng robot.

CHƯƠNG 3 TÍNH TOÁN - LƯA CHỌN PHƯƠNG ÁN THIÊT KÊ HỆ THÔNG CƠ KHÍ: trình bày các tính toán để lựa chọn linh kiện cần dùng.

CHƯƠNG 4 THIÊT KÊ HỆ THÔNG ĐIỆN - ĐIỀU KHIÊN VA THUÂT TOÁN: xây dựng bộ điều khiển cho robot.

CHƯƠNG 5: KÊT QUẢ THƯC NGHIỆM - ĐÁNH GIÁ: cho chạy thử máy theo các tiêu chí đặt ra sau đó đánh giá chất lượng robot.

CHƯƠNG 6: KÊT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÊN: nhận định lại những gi đã làm được và chưa làm được.

Hệ thống lái AMR có ba phương pháp chính: điều khiển tốc độ vi sai, điều khiển bánh lái và kết hợp cả hai phương pháp trên.

 Điều khiển tốc độ vi sai: đây là phương pháp phổ biến ứng dụng cho AMRvới hai bánh xe dẫn động di chuyển độc lập kết hợp với ít nhất một bánh tự lái có tác dụng giữ thăng bằng cho xe Để xe đi thẳng thì hai bánh dẫn động phải di chuyển cùng tốc độ, khi rẽ trái thì bánh xe bên trái di chuyển chậm hơn bên phải và ngược lại Thường được sử dụng cho robot di chuyển trong không gian hẹp và không sử dụng cho việc kéo xe.

 Đơn giản về hệ thống cơ khí

 Có thể quay vòng tròn tại chỗ (hai bánh di chuyển ngược hướng nhau)

 Không cần cơ cấu bẻ lái (chuyển hướng)

 Khó điều khiển vì nếu lệch tốc độ một bánh thì robot sẽ bi chuyển hướng.

 Nếu sử dụng một bánh bị động thì dễ bị lật.

 Điều khiển hướng sử dụng bánh dẫn hướng: cơ cấu sử dụng kết hợp giữa hai bánh truyền động và một bánh dẫn hướng

 Điều khiển bẻ lái bằng bánh độc lập so với bánh truyền động.

 Chỉ cần sử dụng một động cơ cho bánh truyền động

 Linh hoạt hơn khi sử dụng phương pháp vi sai.

Hình 2.2 Cơ cấu lái sử dụng bánh điều hướng

 Hai bánh dẫn động cần có bộ vi sai để chuyển hướng.

 Dễ bị lật khi địa hình gồ ghề

 Cơ cấu bánh lái đồng bộ: tất cả bánh xe đều dẫn động và có tính năng giúp xe chuyển hướng.

 Có mức linh hoạt trong địa hình cực cao.

 Phức tạp trong quá trình chế tạo.

Hình 2.3 Cơ cấu lái bốn bánh đồng bộ

Hình 2.4 Cơ cấu lái 2.2 Hệ thống ROS

Hình 2.5 Tiến trình thực hiện cua hệ điều hành ROS 2.3 Công nghệ SLAM

Hình 2.8 Bản đồ sau khi xây dựng bằng SLAM 2.4 Bộ điều khiển PID

 Integral (I) là thành phần tích phân cua sai lệch theo thời gian lấy mẫu, cho biết tổng sai số tích lũy Thời gian càng nhỏ khi tác động điều chỉnh tích phân càng lớn, độ lệch sẽ càng nhỏ.

Có nhiều phương pháp khác nhau để chỉnh vòng lặp PID Lựa chọn phương pháp chỉnh vòng lặp PID phù hợp phụ thuộc vào việc có hay không vòng lặp có thể điều chỉnh.

 Điều chỉnh thu công là phương pháp đặt giá trị Ki, Kd ban đầu bằng không và tăng Kp để tìm giá trị phù hợp, sau đó lần lươt tăng Ki và Kd để tìm ra các thông số phù hợp cho hệ thống.

Hình 2.10 Thông tin về tác dộng cua việc tăng giảm môt thông số độc lập.

 Phương pháp Ziegler-Nichols: được tạo ra bởi John G.Ziegler và Nathaniel B.Nichol vào nă 1940, tương tự như phương pháp thu công, Ki và Kd ban đầu sẽ được gán bằng 0 và tăng độ lợi P đến Ku, đến khi đầu ra giao động Ku và thời gian giao động Pu được dùng để gán độ lợi như bảng sau:

Hình 2.11 Thông số cua phương pháp Ziegler-Nichols.

 Phương pháp Cohen-Coon là phương pháp điều chỉnh PID một cách tự động, được sử dụng để tìm ra các giá trị tham số tối ưu cho bộ điều khiển PID trong hệ thống điều khiển tự động Phương pháp này dựa trên việc thử nghiệm relay để đo thời gian lặp lại và thời gian trễ cua hệ thống, sau đó tính toán các giá trị tham số PID tối ưu từ các dữ liệu này Phương pháp này phù hợp cho các hệ thống lớn và phức tạp, giúp điều chỉnh bộ điều khiển một cách tự động và hiệu quả.

Hình 2.12 Lưu đồ giải thuật cua phương pháp Cohen-Coon.

CƠ SỞ LÍ THUYÊT

Hệ thống ROS

Công nghệ SLAM

Bộ điều khiển PID

Tích phân (I) là sự tích hợp theo thời gian của sai lệch mẫu, thể hiện tổng sai lệch tích lũy Thời gian lấy mẫu càng ngắn thì tác động điều chỉnh tích phân càng lớn, dẫn đến độ lệch càng giảm.

Có nhiều phương pháp khác nhau để điều chỉnh vòng lặp PID, viêc lựa chọn phương pháp thích hợp phụ thuộc phần lớn vào việc có hay không vòng lặp có thể điều chỉnh

 Điều chỉnh thu công là phương pháp đặt giá trị Ki, Kd ban đầu bằng không và tăng Kp để tìm giá trị phù hợp, sau đó lần lươt tăng Ki và Kd để tìm ra các thông số phù hợp cho hệ thống.

Hình 2.10 Thông tin về tác dộng cua việc tăng giảm môt thông số độc lập.

 Phương pháp Ziegler-Nichols: được tạo ra bởi John G.Ziegler và Nathaniel B.Nichol vào nă 1940, tương tự như phương pháp thu công, Ki và Kd ban đầu sẽ được gán bằng 0 và tăng độ lợi P đến Ku, đến khi đầu ra giao động Ku và thời gian giao động Pu được dùng để gán độ lợi như bảng sau:

Hình 2.11 Thông số cua phương pháp Ziegler-Nichols.

 Phương pháp Cohen-Coon là phương pháp điều chỉnh PID một cách tự động, được sử dụng để tìm ra các giá trị tham số tối ưu cho bộ điều khiển PID trong hệ thống điều khiển tự động Phương pháp này dựa trên việc thử nghiệm relay để đo thời gian lặp lại và thời gian trễ cua hệ thống, sau đó tính toán các giá trị tham số PID tối ưu từ các dữ liệu này Phương pháp này phù hợp cho các hệ thống lớn và phức tạp, giúp điều chỉnh bộ điều khiển một cách tự động và hiệu quả.

Hình 2.12 Lưu đồ giải thuật cua phương pháp Cohen-Coon.

2.4.3 Ưng dụng thực tế Ưng dụng trong điều khiển chuyển động cua hê thống robot, máy CNC, động cơ Bộ điều khiển PID sẽ đo tốc độ, vị trí, gia tốc cua chu thể để tính toán từ đó đưa ra sự điều chỉnh thông số đầu vào để duy trì hành trình mong muốn ban đầu.

Bộ điều khiển PID được sử dụng rộng rãi trong các quy trình sản xuất và xử lý hóa chất Bộ điều khiển này thu thập thông tin về lưu lượng, áp suất và các thông số khác để tính toán và điều chỉnh tín hiệu đầu vào Nhờ đó, bộ điều khiển PID giúp duy trì các thông số quy trình theo mong muốn, đảm bảo sự ổn định và hiệu quả của hệ thống.

Hình 2.14 Điều chỉnh lưu lượng nước bằng bộ điều khiển PID Điều khiển năng lượng: dùng để điều chỉnh điện áp, hệ số công suất, động cơ Bộ điều khiển sẽ đo lường đầu ra năng lượng cua hệ thống sau đó tiến hành tính toán, hiệu chỉnh đầu vào để duy trì mức năng lượng mong muốn.

Hình 2.15 Điều khiển năng lượng bằng bộ điều khiển PID 2.5 Công nghệ LIDAR

Lidar (Light imaging, Detection And Ranging) là một phương pháp đo khoảng cách tới mục tiêu bằng cách chiếu các tia laser đến mục tiêu và đo các tia phản xạ bằng cảm biến. Dựa vào sự khác biệt về thời gian, bước sóng laser để tính toán từ đó sử dụng nó để tạo mô hình 3 chiều cua đối tượng.

Thường được sử dụng để tạo bản đồ có độ phân giải cao như trong các lĩnh vực như trắc địa, lâm nghiệp, khảo cổ học,… ngoài ra còn được sử dụng để kiểm soát và điều hướng cho xe tự hành. lập bản đồ 3D chính xác, nhận diện các vấn đề tiềm năng,….

Hình 2.17 Lidar được sử dụng trong xe Oto.

Ứng dụng tiên phong của công nghệ LiDAR là trong lĩnh vực nghiên cứu địa hình và lập bản đồ, được sử dụng bởi các tổ chức lớn như NASA và NOAA để tạo bản đồ Trái Đất và không gian vũ trụ Trong khoa học khí hậu, LiDAR được dùng để nghiên cứu bầu khí quyển, mây và tình trạng nóng lên toàn cầu.

Hình 2.18 Bản đồ bề mặt Mặt trăng được lập từ Lidar bởi tàu vũ trụ

 Các thiết bị cầm tay: từ bản iphone 12pro thì Apple đã bắt đầu sử dụng Lidar vào.

2.6 Điều hướng Robot (Navigation in ROS)

2.6.1 Khái niệm. Điều hướng robot là quá trình xác định vị trí, hướng và khoảng cách cua robot so với một điểm tọa độ tham chiếu để robot di chuyển một cách tự động đến các điểm mong muốn.

Lựa chọn cơ cấu điều hướng di chuyển

Cơ cấu điều hướng di chuyển đóng vai trò quan trọng trong trong quá trình di chuyển cua robot, tùy thuộc vào các tiêu chí về nhu cầu sử dụng và môi trường hoạt động cua robot mà ta lựa chọn cơ cấu phù hợp Dưới đây là một số cơ cấu nhóm đang cân nhắc sử dụng:

 Phương án 1: Di chuyển bằng cách sử dụng ba bánh (gồm một bánh đa hướng phụ tải, hai bánh dẫn động).

Hình 3.1Cơ cấu di chuyển với hai động cơ

 Có thể đi hai chiều.

 Khó giữ cân bằng khi chở nặng.

 Phương án 2: Di chuyển bằng 4 bánh dẫn động.

Hình 3.2 Cơ cấu di chuyển với bốn động cơ

 Dễ chế tạo, điều khiển.

 Đảm bảo xe được cân bằng khi chở nặng.

 Có thể di chuyển 2 chiều.

 Phương án 3: Di chuyển 3 bánh với một động cơ vừa có nhiệm vụ dẫn hướng và chuyển động.

Hình 3.3 Cơ cấu di chuyển với một động cơ

 Phương án 4: Di chuyển bằng bốn bánh (hai bánh trước dẫn hướng, hai bánh sau dẫn động)

Hình 3.4 Cơ cấu di chuyển với bốn động cơ.

 Giữ được cân bằng tốt khi chở nặng.

 Khó di chuyển hai chiều.

 Phương án 5: Di chuyển bằng sáu bánh với 2 bánh dẫn hướng, dẫn động và 4 bánh tự lựa.

Hình 3.5 Cơ cấu di chuyển với 2 động cơ

 Giữ cân bằng tốt khi tải nặng.

 6 bánh có thể không được đồng phẳng.

 dựa vào tiêu chí ban đầu đặt ra là kết cấu phải vững để chở hàng, làm việc trong môi trường kho xưởng (mặt nền tương đối bằng phẳng), có thể di chuyển trong không gian hẹp nên nhóm quyết định chọn phương án số 5 (di chuyển bằng sáu bánh với 2 bánh dẫn hướng, dẫn động và 4 bánh tự lựa).

 Điều khiển hướng chuyển động: với cơ cấu điều hướng di chuyển đã chọn ở trên thì ta cách thức kết hợp chuyển động quay cua bánh xe để tạo ra hướng di chuyển cho xe.

 Sự kết hợp tốc độ quay và chiều quay cua 2 bánh xe tạo ra hướng di chuyển cua xe theo mong muốn:

Hình 3.6 Sự kết hợp quay giữa 2 bánh xe tạo nên hướng di chuyển cho xe

 Tiến tới: bánh xe 1 và 2 chuyển động đồng thời về phía trước cùng chiều (chiều thuận), cùng tốc độ (chiều hướng về phía trước).

Đi lùi: bánh xe 1 và 2 chuyển động đồng thời về phía sau cùng chiều (chiều nghịch),cùng tốc độ (chiều hướng về phía sau).

Xoay tại chỗ theo chiều kim đồng hồ: bánh xe 1 và 2 chuyển động đồng thời cùng tốc độ nhưng bánh xe 1 quay thuận, bánh xe 2 quay nghịch.

Xoay tại chỗ ngược chiều kim đồng hồ: bánh xe 1 và 2 chuyển động đồng thời cùng tốc độ nhưng bánh xe 1 quay nghịch, bánh xe 2 quay thuận.

Động học cua robot

Bảng 1 : Thông số cua Robot

Vận tốc dài cua Robot (m/s) v

Vận tốc góc cua trục bánh bên trái (rad/s) ωL

Vận tốc góc cua trục bánh bên phải (rad/s) ωR

Bán kính bánh xe (mm) r

Vận tốc dài cua trục bánh bên trái (m/s) vL

Vận tốc dài cua trục bánh bên phải (m/s) vR

Khoảng cách từ tâm Ic đến tâm 2 bánh xe R

Góc quay khi xe quay ϴ

Khoảng cách giữa 2 bánh xe L

 Do môi trường làm việc là trong nhà kho nên robot cần sự linh hoạt trong cách di chuyển để phù hợp với không gian làm việc Robot AMR có hai trường hợp là robot sẽ đi thẳng hoặc đi theo cung tròn Nhóm sự dụng hai động cơ để điều khiển riêng biệt cho hai bánh dẫn động.

 Gọi vận tốc di chuyển cua Robot lần lượt là V, VLvà VRứng với vận tốc cua robot, bánh xe bên trái và bánh xe phải, tốc độ góc là ω, bán kính góc quay là R,

Ta có vận tốc cua bánh xe trái và phải khi quay quanh Ic với bán kính R góc quay :

Với tọa độ điểm IC là: IC= (x1 - Rsinθ, y1 + Rcosθ)

=> VR - VL = ω*L và VR +VL =2ωR (3.3)

Từ phương trình vừa tim được ở trên ta xác định được biến R và ω:

R = L 2 * VR + VL VR − VL và ω = VR − VL L (3.4)

 Có4 trường hợp chuyểnđộng cho môhình này:

 Robot di chuyển tiến hoặcđi lùi thẳng: R cógiátrịvôcùng vớiVR =VL= V.

 Robot quay quay tâm của nó(quay tại chỗ): R cógiátrịlà0 vớiVR = -VL.

 Robot rẽ trái : VR >VL.> 0.

 Robot rẽ phải: VL> VR > 0. Động học robot:

Từ hình 3.7 ta có: θ 0 1 ω Ngoài ra ta có vận tốc cua robot:

Kết hợp (3.9) và(3.4) ta có

Cóthểviết dưới dạng ma trận ωV 1 2

Kết hợp (3.6) và(3.10) tađược: yx θ cos(θ) 2 cos(θ) sin(θ) 2

Tuy nhiên vận tốc của bánh xe thực chất làvận tốc góc của bánh xeω L và ω R

Cóthểviết dưới dạng ma trận nhưsau:

Kết hợp (3.11) và(3.17): yx θ r∗cos(θ) 2 r∗cos(θ) r∗sin(θ) 2

Bộ truyền động

Hình 3.8 Bộ truyền chuyển động

 Robot tự động sau khi đã lên phương án thiết kế phải đạt yêu cầu đề ra bao gồm:

 Robot vận chuyển phải có tải trọng từ 40-50kg, linh hoạt trong thời gian vận hành di chuyển.

 Kết cấu robot chắc chắn đảm bảo khả năng chịu tải và sự an toan khi di chuyển.

 Thiết kế phù hợp trong không gian nhà kho, không qua cao, không quá lớn đảm bảo

 Robot được thuyết kế với không gian làm việc rộng trong nhà kho xưởng, tuy nhiên sẽ có người qua lại, những vị trí nhỏ hẹp, những vật cản không được tính trước vì vây cần phải có sự linh hoạt trong cơ chế vận hành: xoay rẻ trái, rẻ phải lùi, phải có sự nhất quán

 Chúng ta cần lựa chọn đúng cơ chế điều chỉnh tốc độ và vòng quay cua động cơ để robot có thể chạy được nhiều hơn một cách tối ưu.

 Hiện tại sẽ ba loại truyền động: truyền động điện, truyền động cơ khí, truyền động thuy lực, khí nén.

 Với mô hình là xe trong nhà kín thì phương án nhóm đề ra là truyền động cơ khí. Truyền động cơ học là cơ chế được sử dụng để truyền năng lượng cơ học từ động cơ đến các bộ phận, chi tiết robot kết cấu sẽ thay đổi vận tốc, mômen, lực, cơ chế chuyển động.

 Trong quá trình làm việc, qua học tập quan sát được có ba loại truyền chuyển động phù hợp cho cơ cấu các loại khác sẽ không được nhắc tới báo gồm: Truyền động bằng đai, Truyền động bằng xích Truyền động bánh răng.

 Truyền động bằng đai: truyền động bằng đai Truyền đai dựa trên nguyên lý truyền ma sát giữa Vành đai và bánh răng Vì mô men xoắn và tốc độ được truyền qua dây đai nên khoảng cách truyền là lớn hơn bộ giảm tốc Tỷ số truyền cũng rất linh hoạt, có thể thay đổi được dễ dàng thông qua đường kính cua bánh đaiGồm 3 bộ phận chính: Bánh dẫn, bánh bị dẫn , dây đai.

Tải trọng yêu cầu 40kg

Bộ truyền xích có cấu tạo chính gồm xích truyền chuyển động và tải trọng, cùng các đĩa xích dẫn và bị dẫn Sự ăn khớp giữa các mắt xích và răng cua đĩa xích đóng vai trò truyền động Trục dẫn động và trục bị dẫn song song với nhau, có thể có nhiều bánh xích bị dẫn trong một bộ truyền.

Truyền động bánh răng là bộ phận dùng để truyền chuyển động quay từ trục này sang trục khác bằng cách khít chặt các răng có hình dạng đặc biệt của hai bánh răng, giúp truyền lực từ nhỏ trong kỹ thuật chính xác đến lực rất lớn trong máy cán mà vẫn đảm bảo tốc độ truyền chính xác Bánh răng có khe hở trục nhỏ, giúp truyền chuyển động quay, thay đổi tốc độ, mô men xoắn hoặc hướng quay hiệu quả.

Hình 3.11 Truyền động bánh rang

Dựa trên những phân tích trên nhóm đánh giá được tiêu chí để chọn cho phù hợp theo bảng dưới đây:

Bảng 3: Tiêu chí đánh giá bộ truyền trong mô hình

Truyền động bằng đai Truyền động bằng xích

Kích thước Nhỏ Lớn Trung bình

Khoảng cách hoạt động Dài, rộng Trung bình Ngắn

Tỉ số truyền Linh hoạt Cứng Lớn

Hiệu suất truyền Thâp Cao Cao

Tác động lực lên trục An toàn, có khả năng đàn hồi

Kết cấu Đơn giản, dễ dàng thay thế

Phức tạp, khó lắp Dễ dàng, nhưng phải cần chính xác cao Độ yên tĩnh Cao, không ồn Ồn, Ồn lớn

Bảo trì bảo dưỡng Dễ dàng, tiết kiệm chi phí

Kiểm tra bánh xích con xích thường xuyên, chi phí cao

Kiểm tra sự tron tru trong hệ thống

Mặc dù đã phân tích tuy nhiên nhóm đã chọn phương án đặt trục nối trục tiếp với cơ cầu bánh

Hình 3.12 Bộ truyền nhóm đề ra

 Với yêu cầu đề ra là cần độ chính xác giữ vị trí với nhau thì hệ truyền trực tiếp từ trục tới bánh xe sẽ phù hợp, so với các bộ truyền phân tích, giá thành rẻ, dễ tháo lắp Đặc biệt cơ cấu được thiết kế thiết kế thêm cụm giảm chấn cho hệ thống, vẫn đảm bảo được khả năng vận hành và tính thẩm mỹ.

Chọn động cơ cho xe

 Do mục đích sử dụng là trong nhà kho có nhiều người đi lại và vật cản nên tốc độ di chuyển không cần quá nhanh và kích thước không được quá lớn.

 Các thông số đặt ra ban đầu cho robot:

 Khối lượng tối đa ước tính cua robot: m = 60 (kg)

 Tốc độ tối đa có thể đạt được: v = 1.5 (m/s) (xấp xỉ vận tốc người trưởng thành khi đ bộ)

 Đường kính bánh xe là d = 100 mm (bánh xe nhôm khối lượng 220 gam, rộng 30mm, đường kính trục 8mm)

Hình 3.14 Các lực tác dụng lên Robot

 Với các thông số có thể có trong hệ quy chiếu:

 θ: là Độ nghiên cua robot so với phương ngang (trục x)

 FN: là trọng lực cua nền tác động lên Robot (N)

 P: là trọng lượng cũa Robot (kg)

 R: là bán kính cua bánh (mm)

 a: là gia tốc cua robot (m/s2)

 Fms là lực ma sát giữa bánh xe và nền (N)

 Fk: là lực kéo cua động cơ (N)

 v: là vận tốc di chuyển cua robot (m/s)

 Bởi vì Robot được chế tạo với mục đích phục vụ trong dịch vụ ăn uống như nhà kho, nhà kho,… nên độ dốc thường không đáng kể có thể xét θ = 0 => FN = P (3.1) Gia tốc cua xe khi chuyển trang thái từ v0 = 0 lên Vmax= 1.5 m/s trong 3s:

Ta có công thức tính vận tốc: v = v0+ at (3.2)

Theo định luật II Newton và kết hợp (1) thì ta có tổng các lực tác dụng lên Robot theo phương trình sau:

Lực kéo cần có để robot đạt vận tốc yêu cầu là:

Hệ số ma sỏt cua bỏnh xe à = 0.01;

Gia tốc trọng trường là 9.8 m/s2

Tốc độ quay lớn nhất cua động cơ:

Ta có vân tốc dài được tính bằng công thức sau: v = r*ω (3.7)

 Vận tốc góc tối đa cua bánh xe ω = v r = 0.05 1.5 = 30 (rad/ s) (3.8)

 Tốc độ quay cần thiết cua động cơ:

Với công suất cần thiết cua động cơ để xe hoạt động theo yêu cầu đặt ra:

Vậy công cho mỗi động cơ cần có:

Hiệu suất truyền động: n= no1* no1 (3.12)

* Với n1 là no1 = 0.99: hiệu suất cua hộp số

 Công suất động cơ cần thiết:

 Với các thông số đã tính toán dựa trên các yêu cầu đặt ra ban đầu : T = (1.505N/m) , công suất P ".9 (W), số vòng động cơ sau khi qua hộp số N = 293 (vòng/phút) Nhóm chọn động cơ Planet N= 320 rpm V = 12V P = 30w, encoder 12 xung

Bảng 4: Thông số động cơ

STT Thông số Giá trị (đơn vị)

1 Loại động cơ Động cơ DC Planet co hộp số

Hình 3.15 Dây kết nối cua động cơ DC Servo

Hình 3.16 Động cơ DC Servo

Thiết kế hệ truyền chuyển động RoBot

3.6.1 Các chi tiết cấu tạo:

 Đường kính xe thiết kế100mm, trục lắp8mm

Được chế tạo từ hợp kim nhôm đúc, xe có trọng lượng nhẹ và độ bền cao Ngoài ra, xe còn được phủ một lớp mạ lớn, không chỉ tăng cường độ bền mà còn mang lại tính thẩm mỹ vượt trội.

 Vỏ xe được phu 1 lớn cao su đàn hồi, chức năng như 1 lốp xe giảm chấn khi xe chuyển động.

Hình 3.18 Bánh xe chính cua xe

 Thiết kế với kích thước 45x45x50

 Được chế tạo từ hợp kim nhôm đúc nên trọng lượng không quá lớn, đồng thời được phu 1 lớn mạ vừa tăng độ bền xe vừa giúp xe có tính thẩm mỹ cao.

 Kết nối giữa động cơ và bánh xe trong cơ cấu có hỗ trợ giảm chấn bằng cặp lò xo.

Hình 3.19 Cụm nối xe chính Robot

 Thiết kế với kích thước 100x100x58x3mm

Hình 3.20 Khung giảm chấn 3.6.2 Cấu tạo hệ truyền chuyển động

Được lắp 2 bên khung xe

Tải trọng chịu được 120kg

Hình 3.21 Hệ truyền chuyển động

Hình 3.22 Hình Mặt cắt hệ truyền động

Hình 3.23 Phân tích lực tác dụng

Hình 3.24 Phân tích cơ cấu

 Nguyên lý hoạt động: đây là bộ phận chính truyền chuyển động cho toàn bộ hệ thống.

 Sử dụng động cơ truyền qua trực tiếp qua bánh xe ưu điểm cơ cấu tính toán dễ dàng phù hợp, nhước điểm sẽ dễ bị sốc và có xu hưóng lên làm ảnh hưởng đến truyền chuyển động nhưng đã được trang bị thêm cặp lò xo giảm chấn việc sẽ bị sốc khi chuyển động là

Hình 3.25 Phân bố lực trên thanh nhôm định hình.

Hình 3.26 Độ bền uốn cua thanh nhôm định hình.

 Quá trình chuyển vị cua thanh nhôm với chiều dài là 350 mm khi giả định lực lớn hơn thực tế thì có thông số chuyển vị cao nhất là 1.641mm điều này cho thấy được giá trị chuyển vị rất nhỏ, không đáng kể

 Kiểm nghiệm độ bền uốn Đế robot được gán với vật liệu Nhôm 6061 với độ dày là

3 mm trùng khớp với vật liệu thực tế, ta có ứng suất để phá huy vật liệu Nhôm 6061 thấp nhất là 260Mpa.

Do các thành phần có tải được phân bố đều trên đế nên lực phân bố đều trên đế Tổng khối lượng robot và tải phát sinh ước tính khoảng 50kg tương ứng lực phân bố là 500N Các thành phần chịu tải là các lỗ trên đế để lắp ghép các chi tiết.

 Đặt gối cố định là 4 điểm nâu trên hinh là điểm lắp 4 thanh nhôm định hình làm khung.

Ước tính tải trọng vượt mức dự kiến đến 500N đạt 1000N, cho kết quả mô phỏng rất khả quan, đảm bảo độ bền và hiệu quả phá hủy của tấm đế nhôm.

 Dưới đây là phân tích ứng suất uốn cua tấm đế nhôm 6061 :

Hình 3.27 Ưng suất uốn cua đế nhôm

. Hình 3.28 Chuyển vị khi đặt lực

 Có thể thấy phần kết quả phân tích từ phần mềm ta thấy ứng suất uốn lớn nhất trên đế là 102 Kết luận: Ưng suất uốn lớn nhất trên đế nhỏ hơn ứng suất uốn lớn nhất cua vật liệu Nhôm 6061 (102< 260MPa) nên đảm bảo độ bền uốn cho tấm đế.

 Tiếp đến là phân tích chuyển vị cua khung Với đặt lực phân bố như trên hình khay đầu tiên được ước tính là 20 N phân bố khắp 4 cạnh được bắt ke vuông cố định.

 Quan sát phần kết quả phân tích từ phần mềm ta thấy chuyển vị cua các thanh rất nhỏ

< 0.5mm điều này có nghĩa là quá trình vận hành cũng như độ bên rất cao.

 Hệ số an toàn cua khung được tính toán là 2.3 > 1.2 khung được đảm bảo vững chắp trong quá trình vận hành

Hình 3.30 Hệ số ứng suất cắt an toàn cho khung 3.8 Kiểm tra độ bền trục

 Được thiết kế trên mô hình với kích thước là d = ϕ 8 mm được kết nối trực tiếp từ động cơ nối tới bánh xe:

Hình 3.31 Động cơ kết nối với bánh xe bằng thanh trượt d = 8mm

 Kiểm nghiệm độ bền trục cua xe

 Vật liệu làm trục là Thép C45 mạ Crom Với giới hạn bềnb khoảng 610 Mpa, giới hạn chảych= 340Mpa và ứng suất xoắn cho phépτ= 23 Mpa [28]

 Thép cacbon C45 có giới hạn bền 610 (N/mm2 ), Ta được trị số ứng suất cho phép là: [σ] = 48 (N/mm2 ).

(Tra bảng 10.5-trang 194-sách ”Tính toán thiết kế hệ dẩn động cơ khí-Trịnh Chất-Lê Văn Uyển”-T1) o Tương ứng với hệ số an toàn cho phép : (3.14)

 Chiều dài trục trục 50mm được kết nối bằng khớp nối cứng.

 Đường kính bánh xe 100mm

 Khối lượng bánh xe sau khi có tải là 40kg sẽ chia đều 6 bánh

 Với thông số trên đường kính sơ bộ động cơ sẽ được tính:

 Vớiτ lấy nhỏ nhất là 20 Mpa

 Tính được đường kính sơ bộ cua bánh xe d: d =7.88mm (3.15)

Hình 3.32 Phân tích lực bố trí

Với cơ cấu gồm 4 bánh nâng và 2 bánh điều hướng, được bố trí đều trên mặt đế cua xe nên tải nằm ngay trọng tâm trung tâm cua xe Xe được phân bố lực đều cho n = 6 bánh.

Với giả sử xe đang chở tải nặng 40kg thì lực tác động lên xe sẽ là :

Với 6 bánh xe tiếp xúc với mặt sàn nên N = 6 hệ sô ma sát cua xe được tính:

=> FOX = 24.01 N Phương trình cân bằng lực theo phương x

=> FAX = 17.15 N Phương trình cân bằng lực theo phương y

Mô men uốn trên trục động cơ tại khớp nối:

Hình 3.33 Biểu đồ nội lực

 Mô men xoắn: T= Fms *ddc/ 2 = 6.86 * 100 /2 = 343Nmm = 0.343 (Nm) (3.25) Điều kiện bền uốn và xoắn:

+ Kiểm nghiệm về điều kiện bền uốn:�� = F A (3.26) Trong đó:

F: là lực tác dụng lên trục động cơ.

A: diện tích toàn phần cua trục động cơ.

 Để thỏa yêu cầu về ứng suất xoắn cho phép với yêu cầu đề ra cần chọn trục có đường kính d ≥7.88mm.

Do đó chọn trục động cơ có d=8mm thỏa yêu cầu chịu lực với các điều kiện đặt ra 3.9 Các linh kiện khác

 Như phân tích ở chương 3.6 khung sẽ xử dụng nhôm định hình 20x20 mm làm khung xe AGV;

 Với vật liệu là nhôm A6061 được mạ thêm lớp sơn phũ bên ngoài Khả năng chống tĩnh điện được đánh giá cao;

 Khả năng chống tĩnh điện được đánh giá cao;

 Tính đa dạng khi làm khung nhôm được thể hiện qua khả năng linh hoạt về lắp đặt;

 Sử dụng các phụ kiện nhôm hỗ trợ trong việc lắp ráp như ke vuông 20x20, ốc lục giác chìm M5, vì có tính linh hoạt cao nên có thể tháo ra tái sử dụng.

Hình 3.34 Thông số kích thước vuông 20x20

Bảng 5: Thông số nhôm định hình mã ATV5 20x20

STT Thông số kỹ thuật Giá trị

3 Rảnh nẹp Rảnh thẳng rộng 6mm

 Sau khi đã xác định điều kiện về trục nối với động có d = 8mm thì để liên kết 2 trục chuyển động lại thì chọn loại khớp nối mềm lỗ 8x8

 Khi so sánh 2 loại khớp nối trong quá trình vận hành thì khớp nối cứng gây ra hiện tượng không ăn khớp trục xoay dẫn đến sai số khi vận hành

 Đường kính trong 2 đầu: 8-8mm.

 Khớp nối mềm bao gồm 1 khớp nối và 4 bulong cố định trục, bulong cua khớp nối mềm là loại đầu lục giác 2mm.

Hình 4.1 Sơ đồ kết nối cua hệ thống điều khiển

Hình 4.2 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển.

Hệ thống điều khiển cua xe được chia thành 5 khối:

 Khối nguồn: khối cung cấp nguồn cho toàn bộ hệ thống

 Cung cấp nguồn 5V, 3A cho Raspberry Pi 4 thông qua mạch hạ áp.

 Cung cấp nguồn 21 VDC cho 2 mạch cầu H (H_bridge) điều khiển 2 động cơ.

 Khối xử lí dữ liệu chính: Raspberry Pi 4 đóng vai trò như là bộ não cua xe, chịu trách nhiệm tính toán, xử lí dữ liệu từ cảm biến.

 Khối cảm biến: cảm biến Rplidar thu thập dữ liệu về bản đồ và vật cản, IMU cung cấp hướng cho xe.

 Khối điều khiển: thu thập dữ liệu cho khối xử lí dữ liệu chính và nhận lệch để điều khiển khối cơ cấu chấp hành.

 Khối cơ cấu chấp hành: nhận lệnh chuyển động từ khối điều khiển.

 Có vai trò cung cấp nguồn điện cho toàn bộ hệ thống điện-điều khiển bao gồm Raspberry Pi 4, động cơ thông qua mạch cầu H (H_bridge), vi điều khiển ATmega 2560, IMU (thông qua Raspberry Pi 4).

 Tính toán, lựa chọn nguồn

 Động cơ Planet 21VDC, công suất tối đa 30w

 Mạch cầu H điều khiển 2 động cơ XY-160D L298 công suất tiêu thụ 10w

 Raspberry Pi 4 công suất tối đa 20w

 Mạch ổn áp WH-468 5V 5A (bỏ qua do công suất hao phí thấp)

 Mạch ổn áp LM78L05 5V 1A (bỏ qua do công suất hao phí thấp)

 Bo mạch ATmega2560 5v, công suất tối đa 10w

 Mạch la bàn IMU 6050, công suất tối đa 5w

 Module cảm biến khoảng cách Lidar A1M8 công suất tối đa 10w

Công thức tính dung lượng pin cần thiết A=PT/V

Trong đó: Giả sử T=1h là thời gian robot chạy liên tục với công suất tối đa với V!V,

=0.8 thì số dung lượng cần là 6.88(Ah)

 Với mỗi khối pin là 3Ah thì cần 3 khối mắc song song để thành khối pin 9Ah để đáp ứng yêu cầu 6.88Ah đã tính ở trên Vì vậy, khối pin mà nhóm sử dụng có thông số là 21V 9Ah gồm 20 viên pin 18650.

Hình 4.4 Nguồn pin cấp cho hệ thống điều khiển

 Sử dụng mạch hạ áp WH-468 (5V-5A) để hạ áp từ nguồn chính 21VDC xuống còn 5V cấp cho Raspberry Pi 4.

4.1.2 Khối xử lí dữ liệu chính

Hình 4.6 Sơ đồ khối xử lí dữ liệu chính

 Khối xử lí nhận dữ liệu được triển khai trên Raspberry Pi 4, nó đóng vai trò như bộ não cua hệ thống điều khiển, Raspberry Pi 4 nhận dữ liệu cảm biến Rplidar để vẽ bản đồ cua môi trường làm việc cua xe ngoài ra Rplidar còn cung cấp thông tin về khoảng cách và hình dạng cua vật cản để giúp xe tránh va chạm, xác định vị trí cua xe trong môi trường bản đồ đã lập trước đó, nhận dữ liệu từ vi điều khiển để tính toán, xác định vị trí từ đó đưa ra lệnh điều khiển vận tốc, hướng di chuyển đến vị trí theo yêu cầu.

 Raspberry Pi 4: là một máy tính thu nhỏ sử dụng hệ điều hành linux Bo mạch có tích hợp CPU, RAM, các cổng kết nối và các tính năng như âm thanh, video, cá cổng giao tiếp.

 Cổng USB: 2 cổng USB 3.0 và 2 cổng USB 2.0.

 Nguồn điện: 5VDC qua cổng microUSB hoặc USB-C.

 Hệ điều hành: raspbian (hoặc các hệ điều hành Linux khác), windowns 10 IoT Core.

4.1.3 Khối cảm biến (Rplidar, IMU)

 Như là đôi mắt cua xe, giúp xe nhận biết được môi trường xung quanh, xác định hướng hiện tại cua xe.

Kiểm tra độ bền trục

 Được thiết kế trên mô hình với kích thước là d = ϕ 8 mm được kết nối trực tiếp từ động cơ nối tới bánh xe:

Hình 3.31 Động cơ kết nối với bánh xe bằng thanh trượt d = 8mm

 Kiểm nghiệm độ bền trục cua xe

 Vật liệu làm trục là Thép C45 mạ Crom Với giới hạn bềnb khoảng 610 Mpa, giới hạn chảych= 340Mpa và ứng suất xoắn cho phépτ= 23 Mpa [28]

 Thép cacbon C45 có giới hạn bền 610 (N/mm2 ), Ta được trị số ứng suất cho phép là: [σ] = 48 (N/mm2 ).

(Tra bảng 10.5-trang 194-sách ”Tính toán thiết kế hệ dẩn động cơ khí-Trịnh Chất-Lê Văn Uyển”-T1) o Tương ứng với hệ số an toàn cho phép : (3.14)

 Chiều dài trục trục 50mm được kết nối bằng khớp nối cứng.

 Đường kính bánh xe 100mm

 Khối lượng bánh xe sau khi có tải là 40kg sẽ chia đều 6 bánh

 Với thông số trên đường kính sơ bộ động cơ sẽ được tính:

 Vớiτ lấy nhỏ nhất là 20 Mpa

 Tính được đường kính sơ bộ cua bánh xe d: d =7.88mm (3.15)

Hình 3.32 Phân tích lực bố trí

Với cơ cấu gồm 4 bánh nâng và 2 bánh điều hướng, được bố trí đều trên mặt đế cua xe nên tải nằm ngay trọng tâm trung tâm cua xe Xe được phân bố lực đều cho n = 6 bánh.

Với giả sử xe đang chở tải nặng 40kg thì lực tác động lên xe sẽ là :

Với 6 bánh xe tiếp xúc với mặt sàn nên N = 6 hệ sô ma sát cua xe được tính:

=> FOX = 24.01 N Phương trình cân bằng lực theo phương x

=> FAX = 17.15 N Phương trình cân bằng lực theo phương y

Mô men uốn trên trục động cơ tại khớp nối:

Hình 3.33 Biểu đồ nội lực

 Mô men xoắn: T= Fms *ddc/ 2 = 6.86 * 100 /2 = 343Nmm = 0.343 (Nm) (3.25) Điều kiện bền uốn và xoắn:

+ Kiểm nghiệm về điều kiện bền uốn:�� = F A (3.26) Trong đó:

F: là lực tác dụng lên trục động cơ.

A: diện tích toàn phần cua trục động cơ.

 Để thỏa yêu cầu về ứng suất xoắn cho phép với yêu cầu đề ra cần chọn trục có đường kính d ≥7.88mm.

Các linh kiện khác

 Như phân tích ở chương 3.6 khung sẽ xử dụng nhôm định hình 20x20 mm làm khung xe AGV;

 Với vật liệu là nhôm A6061 được mạ thêm lớp sơn phũ bên ngoài Khả năng chống tĩnh điện được đánh giá cao;

 Khả năng chống tĩnh điện được đánh giá cao;

 Tính đa dạng khi làm khung nhôm được thể hiện qua khả năng linh hoạt về lắp đặt;

 Sử dụng các phụ kiện nhôm hỗ trợ trong việc lắp ráp như ke vuông 20x20, ốc lục giác chìm M5, vì có tính linh hoạt cao nên có thể tháo ra tái sử dụng.

Hình 3.34 Thông số kích thước vuông 20x20

Bảng 5: Thông số nhôm định hình mã ATV5 20x20

STT Thông số kỹ thuật Giá trị

3 Rảnh nẹp Rảnh thẳng rộng 6mm

 Sau khi đã xác định điều kiện về trục nối với động có d = 8mm thì để liên kết 2 trục chuyển động lại thì chọn loại khớp nối mềm lỗ 8x8

Khi so sánh khớp nối cứng và khớp nối mềm trong quá trình vận hành, ta thấy khớp nối cứng dễ gây ra hiện tượng không ăn khớp trục xoay, dẫn đến sai số trong quá trình vận hành Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và độ bền của toàn bộ hệ thống.

 Đường kính trong 2 đầu: 8-8mm.

 Khớp nối mềm bao gồm 1 khớp nối và 4 bulong cố định trục, bulong cua khớp nối mềm là loại đầu lục giác 2mm.

Hình 4.1 Sơ đồ kết nối cua hệ thống điều khiển

Hình 4.2 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển.

Hệ thống điều khiển cua xe được chia thành 5 khối:

 Khối nguồn: khối cung cấp nguồn cho toàn bộ hệ thống

 Cung cấp nguồn 5V, 3A cho Raspberry Pi 4 thông qua mạch hạ áp.

 Cung cấp nguồn 21 VDC cho 2 mạch cầu H (H_bridge) điều khiển 2 động cơ.

 Khối xử lí dữ liệu chính: Raspberry Pi 4 đóng vai trò như là bộ não cua xe, chịu trách nhiệm tính toán, xử lí dữ liệu từ cảm biến.

 Khối cảm biến: cảm biến Rplidar thu thập dữ liệu về bản đồ và vật cản, IMU cung cấp hướng cho xe.

 Khối điều khiển: thu thập dữ liệu cho khối xử lí dữ liệu chính và nhận lệch để điều khiển khối cơ cấu chấp hành.

 Khối cơ cấu chấp hành: nhận lệnh chuyển động từ khối điều khiển.

Pin dự phòng đóng vai trò chủ chốt trong việc cung cấp năng lượng cho các thiết bị trong hệ thống như Raspberry Pi 4, động cơ qua cầu H, vi điều khiển ATmega 2560 và IMU (kết nối thông qua Raspberry Pi 4).

 Tính toán, lựa chọn nguồn

 Động cơ Planet 21VDC, công suất tối đa 30w

 Mạch cầu H điều khiển 2 động cơ XY-160D L298 công suất tiêu thụ 10w

 Raspberry Pi 4 công suất tối đa 20w

 Mạch ổn áp WH-468 5V 5A (bỏ qua do công suất hao phí thấp)

 Mạch ổn áp LM78L05 5V 1A (bỏ qua do công suất hao phí thấp)

 Bo mạch ATmega2560 5v, công suất tối đa 10w

 Mạch la bàn IMU 6050, công suất tối đa 5w

 Module cảm biến khoảng cách Lidar A1M8 công suất tối đa 10w

Công thức tính dung lượng pin cần thiết A=PT/V

Trong đó: Giả sử T=1h là thời gian robot chạy liên tục với công suất tối đa với V!V,

=0.8 thì số dung lượng cần là 6.88(Ah)

 Với mỗi khối pin là 3Ah thì cần 3 khối mắc song song để thành khối pin 9Ah để đáp ứng yêu cầu 6.88Ah đã tính ở trên Vì vậy, khối pin mà nhóm sử dụng có thông số là 21V 9Ah gồm 20 viên pin 18650.

Hình 4.4 Nguồn pin cấp cho hệ thống điều khiển

 Sử dụng mạch hạ áp WH-468 (5V-5A) để hạ áp từ nguồn chính 21VDC xuống còn 5V cấp cho Raspberry Pi 4.

4.1.2 Khối xử lí dữ liệu chính

Hình 4.6 Sơ đồ khối xử lí dữ liệu chính

 Khối xử lí nhận dữ liệu được triển khai trên Raspberry Pi 4, nó đóng vai trò như bộ não cua hệ thống điều khiển, Raspberry Pi 4 nhận dữ liệu cảm biến Rplidar để vẽ bản đồ cua môi trường làm việc cua xe ngoài ra Rplidar còn cung cấp thông tin về khoảng cách và hình dạng cua vật cản để giúp xe tránh va chạm, xác định vị trí cua xe trong môi trường bản đồ đã lập trước đó, nhận dữ liệu từ vi điều khiển để tính toán, xác định vị trí từ đó đưa ra lệnh điều khiển vận tốc, hướng di chuyển đến vị trí theo yêu cầu.

Raspberry Pi 4 là một máy tính mini chạy hệ điều hành Linux Bo mạch tích hợp CPU, RAM, các cổng kết nối và các tính năng như âm thanh, video và các cổng giao tiếp.

 Cổng USB: 2 cổng USB 3.0 và 2 cổng USB 2.0.

 Nguồn điện: 5VDC qua cổng microUSB hoặc USB-C.

 Hệ điều hành: raspbian (hoặc các hệ điều hành Linux khác), windowns 10 IoT Core.

4.1.3 Khối cảm biến (Rplidar, IMU)

 Như là đôi mắt cua xe, giúp xe nhận biết được môi trường xung quanh, xác định hướng hiện tại cua xe.

 IMU (Interial Measurement Unit): là thiết bị kết hợp giữa con quay hồi chuyển (Gyroscope) và cảm biến gia tốc (Accelerometer), đầu ra cua nó sẽ cung cấp thông tin về độ nghiêng, góc quay, gia tốc.

 Acc có ba trục xyz với không gian ba chiều do đó luôn luôn cộng thêm gia tốc trọng trường vào.

 Gyro có 3 trục xyz dùng để đo tốc độ quay, nếu quay IMU một góc nào đó thì ngay sau đó giá trị Gyro lúc đó tăng lên rồi hạ xuống tức khắc.

 Nếu ở vị trí cân bằng đứng yên thì IMU sẽ trả về giá trị là Acc = [0.0, -9.8,0.0] và Gyro = [0.0,0.0,0.0].

Hình 4.8 Nguyên tắc hoạt động cua IMU

 Lidar: sử dụng Rplidar A1M8 với chức năng quét lazer 360 0 2D với cảm biến lidar là một giải pháp tiết kiệm chi phí khi sử dụng công nghệ Lidar Các dữ liệu đám mây điểm 2D có thể dùng để tạo bản đồ, bản địa hóa,…

 Khoảng cách quét hiệu quả: 0.15 - 12m.

 Giao tiếp UART và USB.

 Điện áp hoạt động 5VDC

 Số lượng điểm dữ lie65i quét mỗi vòng quét:800.

 Độ chính xác góc quét: nhỏ hơn 1 độ.

Hình 4.10 Sơ đồ mạch điện

4.2 Xây dựng thuật toán điều khiển

Hình 4.11 Lưu đồ giải thuật cua robot AMRs

 Xe không thể tự di chuyển trong không gian mà nó chưa có thông tin trước đó mà cần phải có bản đồ 2D/3D về không gian đó đã được mã hóa cho xe để có thể hoạt động

Hình 4.12 Lưu đồ giải thuật dùng thuật toán SLAM để xây dựng bản đồ

 Một vài phương pháp cua thuật toán Slam để lập bản đồ không gian hoạt động cho robot:

 A particle filter - based mapping: là một công cụ hỗ trợ lập bản đồ cảu ROS OpenSlam’sGmapping.

 Cartogapher: là một hệ thống cung cấp SLAM thời gian thực trên nhiều dạng phẳng và cảm biến khác nhau.

 Hector_slam sử dụng nút hector_mapping để thu thập dữ liệu cua môi trường xung quanh và lập bản đồ 2D Không bắt buộc phải có Odomdetry để lập bản đồ.

GMapping is a particle filter_based mapping method widely applied in mobile robotics to generate an Occupancy grid map The GMapping package provides a SLAM algorithm based on laser sensors as a ROS NODE called SLAM_gmapping, which can be utilized to create a 2D map known as an Occupancy grid map from laser sensor readings.

 Occupancy grid map: sử dụng một nhóm các thuật toán để tính xác xuất cho xe trong việc giải quyết các vấn đề tạo bản đồ từ dữ liệu thu thập từ cảm biến có nhiễu, không chắc chắn Dùng để hiển thị bản đồ không gian hoạt động cua xe dưới dạng các biến nhị phân hoặc các ô mắt lưới cách đều nhau giúp xác định vị trí chính xác hơn về vật cản trong không gian hoạt động

Hình 4.13 Bản đồ dạng lưới hiển thị vật cản được mã hóa từ dữ liệu cua cảm biến laser

 Giá trị Occupancy cua ô thứ nhất trong Occupancy grid-map tại thời điểm t được biểu diễn bỏi xác xuất p Giá trị p tại thời điểm t phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Khi p=1 nghĩa là ô đó bị lấp vi trí (có vật cản ở vị trí đó), p=0 nghĩa là ô trống (không có vật cản ở vi trí ô đó), p=0.5 nghĩa là chưa xác định được hoặc vùng đó chưa được laser quét tới.

 Z1:t: đặt phép đo tại thời điểm thời gian từ 1 đến t.

 X1:t : đặt vị trí robot tại thời điểm thời gian từ 1 đến t.

 Các thành phần cần để thực hiện thuật toán SLAM sử dụng công cụ Gmapping:

 Thư viện TF được thiết để và cung cấp các tiêu chuẩn để theo dõi khung tọa độ.

 RPLIDAR: node này thực hiện chạy cảm biến RPLIDAR A1M8 và gửi dữ liệu cần học cua xe để tính ra hướng, khoảng cách di chuyển và vi trí cua xe trên bản đồ đang hoat động.

Hình 4.14 Odemetry nhận và xử lí dữ liệu để đưa ra thông số điều khiển xe di chuyển

Hình 4.15 Sơ đồ quy trình thực hiện cảu thuật toán SLAM 4.2.2 Thuật toán Navigation

THIÊT KÊ HỆ THÔNG ĐIỆN - ĐIỀU KHIÊN VÀ THUẬT TOÁN

Xây dựng thuật toán điều khiển

Hình 4.11 Lưu đồ giải thuật cua robot AMRs

 Xe không thể tự di chuyển trong không gian mà nó chưa có thông tin trước đó mà cần phải có bản đồ 2D/3D về không gian đó đã được mã hóa cho xe để có thể hoạt động

Hình 4.12 Lưu đồ giải thuật dùng thuật toán SLAM để xây dựng bản đồ

 Một vài phương pháp cua thuật toán Slam để lập bản đồ không gian hoạt động cho robot:

 A particle filter - based mapping: là một công cụ hỗ trợ lập bản đồ cảu ROS OpenSlam’sGmapping.

 Cartogapher: là một hệ thống cung cấp SLAM thời gian thực trên nhiều dạng phẳng và cảm biến khác nhau.

để thu thập dữ liệu môi trường xung quanh và xây dựng bản đồ 2D Điều này không yêu cầu dữ liệu đo đạc Odomdetry.

 Gmapping: phương pháp A particle filter_based mapping được sử dụng phổ biến trongGmapping để tạo ra Occupancy grid map Gói Gmapping cung cấp thuật toán SLAM dựa trên cảm biến laser dưới dạng ROS NODE được gọi là SLAM_gmapping, việc sử dụng SLAM_gmapping để tạo ra bản đồ 2D được gọi là Occupancy grid map từ dữ liệu nhận được từ laser.

 Occupancy grid map: sử dụng một nhóm các thuật toán để tính xác xuất cho xe trong việc giải quyết các vấn đề tạo bản đồ từ dữ liệu thu thập từ cảm biến có nhiễu, không chắc chắn Dùng để hiển thị bản đồ không gian hoạt động cua xe dưới dạng các biến nhị phân hoặc các ô mắt lưới cách đều nhau giúp xác định vị trí chính xác hơn về vật cản trong không gian hoạt động

Hình 4.13 Bản đồ dạng lưới hiển thị vật cản được mã hóa từ dữ liệu cua cảm biến laser

 Giá trị Occupancy cua ô thứ nhất trong Occupancy grid-map tại thời điểm t được biểu diễn bỏi xác xuất p Giá trị p tại thời điểm t phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Khi p=1 nghĩa là ô đó bị lấp vi trí (có vật cản ở vị trí đó), p=0 nghĩa là ô trống (không có vật cản ở vi trí ô đó), p=0.5 nghĩa là chưa xác định được hoặc vùng đó chưa được laser quét tới.

 Z1:t: đặt phép đo tại thời điểm thời gian từ 1 đến t.

 X1:t : đặt vị trí robot tại thời điểm thời gian từ 1 đến t.

 Các thành phần cần để thực hiện thuật toán SLAM sử dụng công cụ Gmapping:

 Thư viện TF được thiết để và cung cấp các tiêu chuẩn để theo dõi khung tọa độ.

 RPLIDAR: node này thực hiện chạy cảm biến RPLIDAR A1M8 và gửi dữ liệu cần học cua xe để tính ra hướng, khoảng cách di chuyển và vi trí cua xe trên bản đồ đang hoat động.

Hình 4.14 Odemetry nhận và xử lí dữ liệu để đưa ra thông số điều khiển xe di chuyển

Hình 4.15 Sơ đồ quy trình thực hiện cảu thuật toán SLAM 4.2.2 Thuật toán Navigation

Thuật toán điều hướng giúp xe tự hành di chuyển tới đích mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào Ngoài ra, thuật toán này còn có khả năng tránh chướng ngại vật trên đường đi, đảm bảo an toàn cho xe và hành khách.

Hình 4.16 Lưu đồ giải thuật thực hiện navigation cua robot

 Thành phần cua Navigation Stack

Hình 4.18 Sơ đồ tổng quan hệ thống cua AMCL trên khung ROS

 Move_base: liên kết trình lập kế hoạch toàn cục (global planner) và trình lập kế hoạch cục bộ (local planner) với nhau để tiếp cận mục tiêu.

Hình 4.19 Sơ đồ quy trình cua gói move_base

Gói DWA_LOCAL_PLANNER cung cấp bộ điều khiển để điều khiển chuyển động của xe bằng cách kết nối công cụ lập kế hoạch đường đi với robot Công cụ lập kế hoạch tạo ra một hàm giá trị lưới từ bản đồ được lập trước, đại diện cho chi phí đường đi Bộ điều khiển sử dụng hàm này để xác định vận tốc (dx, dy và dtheta) cho robot, đảm bảo di chuyển an toàn và hiệu quả.

Hình 4.20 Thuật tạo quỹ tạo tối ưu cho sự chuyển cua robot trong bản đồ

 Lấy mẫu riêng biệt trong không gian điều khiển cua robot (dx,dy,dtheta).

 sử dụng các vận tốc đã lấy mẫu để thực hiện mô phỏng thuận từ trạng thái hiện tại cua robot để dự đoán điều gi sẽ ra khi áp dung trong khoảng thời gian ngắn sắp tới.

 Đánh giá các quỹ đạo thu được từ mô phỏng chuyển tiếp, sử dụng kết hợp các đặc điểm như: khoảng cách với vật cản, khoảng cách tới mục tiêu, khoảng cách với đường đi chung (vật cản động) và tốc độ cua xe, từ đó loại bỏ những quỹ đạo không phù hợp.

 Chọn ra quỹ đạo phù hợp nhất và gửi thông số vận tốc đến khối điều khiển.

 Làm sạch và lập lại.

 Global_planner: gói cung cấp công cụ để thiết lập kế hoạch đường đi sử dụng phương pháp nội suy, có thể lập đường đi tránh vật cản tĩnh Một số thay đổi về tínhtoán đường di chuyển khi thay đổi tham số:

Hình 4.21 Đường dẫn với thông số mặc định

Hình 4.22 Đường dẫn với thông số use_grip_path = true (đường dẫn đi theo thông số lưới)

Hình 4.23 Đường đi với thông số use_dijkstra =true

chọn phương pháp sử dụng use_dijkstra =true vì nó tính đã quãng đường đi ngắn nhất từ điểm khởi đầu đến điểm mục tiêu.

 Local_planner: gói cung cấp công cụ để thiết lập quỹ đạo di chuyển thực tế cua xe dùng để tránh vật cản động (vật cản không có trong bản đồ đã tạo) dựa trên quỹ đạo di chuyển đã được tạo ra trước đó cua Global_planner, khả năng bám sát quỹ đạo di chuyển đã tạo cua Global_planner tùy thuộc vào giá trị thiết lập.

Hình 4.24 Quỹ đạo di chuyển cua Global_planner và local_planner.

Trong trường hợp va chạm hoặc cản trở, robot sẽ tự động loại bỏ vật cản khỏi vùng chỉ định Nếu không thể loại bỏ, robot sẽ thực hiện xoay tại chỗ để giải phóng không gian hoạt động Nếu thử lại 2 lần mà không thành công, hệ thống sẽ coi mục tiêu không thể thực hiện và thông báo cho người dùng về việc hủy bỏ quá trình di chuyển.

Hình 4.25 Quy trình thực hiện cua Recovery_behaviors

 Costmap_2d: gói lấy dữ liệu từ các cảm biến, cung cấp sự hỗ trợ khởi tạo sơ đồ chi phí đưa trên bản đồ đã tạo (cua map_server) tạo ra các viền bao xung quanh vật cản để tránh va chạm Ví dụ như hình bên dưới ỗ chữ nhật màu đỏ là dấu chân cua robot, vùng màu xanh là đường bao cua vật cản (đường cao rộng hay hẹp tùy chỉnh) và đường màu đỏ là vật cản Quy định cua costmap là dấu chân cua robot không bao giờ được giao với vùng màu đỏ chứa vật cản, trung tâm cua robot không bao giờ được giao với vùng màu xanh.

Hình 4.26 Bản đồ tạo từ Costmap

 Global_costmap: được sử dụng để hỗ trợ lập quỹ đạo đường đi cho xe Các vật cản tĩnh trong bản đồ sẽ được phu một lớp viền bao xung quanh để ngăn ngừa va chạm khi xe di chuyển.

Tính toán thuật toán điều khiển PID

 Cấu trúc bộ điều khiển.

Với tiêu chí cần về sự điều chỉnh nhanh và ổn định để điều chỉnh vận tốc cua xe nên nhóm chọn bộ điều khiển PI (rời rạc) được xây dựng với sơ đồ sau:

Hình 4.31 Sơ đồ khối cua một hệ kín có bộ điều PI Trong đó:

 R(s): thông số mong muốn (ở đề tài này là vận tốc)

 e(t): là sai số giữa tốc độ mong muốn và tốc độ thực tế e(t) = C(s) - R(s).

 C(s): tốc độ thực tế cua động cơ được tính từ giá trị encoder trả về

Hình 4.32 Bộ điều khiển PI (rời rạc).

 Hàm truyền cua động cơ.

 Động cơ phải (right motor)

Kết quả đo được khi tiến hành đo vận tốc động cơ bằng thực nghiệm với tần số lấy mẫu là 10ms điện áp đầu vào là 4.9 V

Hình 4.33 Giá trị điện áp đầu vào (right_motor)

Hình 4.34 Giá trị vận tốc từ 0 đến khi đạt vận tốc tối đa

Hinh 4.35 Biểu đồ giá trị ngõ vào và ngõ ra cua động cơ.

Chọn hàm chuyền cho động cơ phải (right motor) có dạng bậc nhất như sau:

Hình 4.36 Chọn hàm chuyền cho động cơ.

 Sau khi chọn hàm truyền và tiến hành tính toán bằng matlab thì nhận được giá trị hàm truyền:

Hình 4.37 Thông số hàm truyền cua động cơ phải (right motor)

Hình 4.38 Biểu đồ đáp ứng ngõ ra tốc độ động cơ phải.

Tương tự sẽ tìm được giá trị hàm truyền cho động cơ trái (left motor):

Hình 4.39 Giá trị hàm truyền động cơ trái.

Hình 4.40 Biểu đồ đáp ứng vận tốc cua động cơ trái (left motor)

 Tìm thông số PI cho hàm truyền đã có.

Hình 4.41 Bộ điều khiển vận tốc với đầu vào 258 vòng/phút (right motor)

 Thực hiện phương pháp dò bằng PID Tuner cua phần mềm Matlab với yêu cầu đặt ra ban đầu là độ vọt lố không quá 5%, thời gian đáp ứng nhanh, nhóm đã có được thông số PID cho bánh phải lần lượt là: KP= 0.2195, KI= 0.1625, KD= 0.

Hình 4.42 Biểu đồ đáp ứng đầu ra khi sử dụng bộ điều khiển PI.

Hình 4.43 Các thông số dùng để đánh giá chất lượng cua bộ điều khiển.

Tương tự sử dụng công cụ PID Tuner trong matlab để tính toán thông số PID phờ hợp với động cơ trái (left motor) KP= 0.107, KI= 0.33267, KD= 0.

Hình 4.44 Bộ điều khiển vận tốc thông qua bộ điều khiển PI.

Hình 4.46 Các thông số dùng để đánh giá chất lượng cua bộ điều khiển.

KÊT QUẢ THƯC NGHIỆM - ĐÁNH GIÁ

Sản phẩm

Bảng 6 Thông số kỹ thuật cua Robot

Hình 5.1 Mô hình robot khi hoàn thiện

 Độ chính xác cua bản đồ so với thực tế.

 Độ lệch vị trí so với so với điểm đến đã chỉ định.

STT Tên thông số Thông số

4 Chịu tải tối đa 40kg

5 Phạm vi điều khiển Tùy vào độ phu internet

7 Động cơ di chuyển 2 motor DC servo Planet

8 Thời gian bảo trì 6 tháng

9 Thời gian sạc đầy 3 tiếng đường đi đến điểm đích.

Hình 5.2 Bản đồ tạo bằng Gmapping và thực tế

 Độ sai lệch vị trí điểm đến cua robot.

 Ở thực nghiệm độ chính xác cua điểm đến này thì nhóm sẽ cho robot bắt đầu di chuyển từ nhiều vị trí khác nhau trong bản đồ đến một vị trí điểm đến duy nhất theo tọa độ (x,y) là (300,150) theo tâm cua robot với đơn vị đo là centimeters (cm).

 Vị trí thực nghiệm là hành lang khu E cua trường Đại học Sư phạm kỹ thuật TP.HCM.

Bảng 7 Kết quả đo đượcc khi thực nghiệm

Lần thử X Y Sai lệch theo trục x Sai lệch theo trục y

 Sai lệch vị trí trung bình theo trục x cua 10 lần thử:

 Sai lệch vị trí trung bình theo trục y cua 10 lần thử:

 Thời gian đáp ứng vị trí Độ ổn định và chính xác cua robot phụ thuộc vào các thông số thiết lập cho thuật toán tự tìm đường như giới hạn tốc độ thẳng ( ở thí nghiệm này đang giới hạn tốc độ lớn nhất cua robot là 0.5m/s), tốc độ quay (ở thí nghiệm này là 0.8m/s), hệ số mức độ tránh vật cản,…… dưới đây là bảng thông số thời gian đo được khi robot di chuyển đến vị trí chỉ định với khoảng cách 5m.

Bảng 8 Thông số thời gian di chuyển

Lần thử Khối lượng tải (kg)

Giá trị đo thực tế Khoảng cách (m) Thời gian (s) Vận tốc (m/s)

Bảng 9 Giá trị đo thực nghiệm góc quay

 Ảnh hưởng cua khối lượng tải đối với vận tốc.

Bảng 10 Bảng giá trị tốc độ khi có tải

Lần thử Khối lượng (kg) Khoảng cách (m) Thời gian (s) Vận tốc (m/s)

Giá trị đo thực tế (độ)

Bảo trì bảo dưỡng

Kiểm tra định kỳ đóng vai trò then chốt trong việc duy trì xe tải hoạt động trơn tru và an toàn Bằng cách lên kế hoạch kiểm tra thường xuyên, bạn có thể phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn liên quan đến động cơ, đai bánh và các bộ phận quan trọng khác Điều này cho phép bạn khắc phục sự cố kịp thời, ngăn ngừa các vấn đề nhỏ phát triển thành những sự cố nghiêm trọng và tốn kém Kiểm tra định kỳ giúp đảm bảo tuổi thọ lâu dài và hiệu suất tối ưu cho xe tải của bạn.

Hình 5.3 Bảo trì hệ thống nhúng cua xe

 Vệ sinh và làm sạch: Lau sạch robot thường xuyên để loại bỏ bụi, dầu mỡ và các tạp chất khác có thể làm giảm hiệu suất hoạt động cua robot Đảm bảo các bộ phận quan trọng như cảm biến, bánh xe và cơ cấu chuyển động được giữ sạch sẽ.

 Kiểm tra pin và sạc: Robot vệ sinh thường sử dụng pin để hoạt động Kiểm tra định kỳ trạng thái cua pin và đảm bảo robot được sạc đầy trước khi sử dụng.

Căn chỉnh và điều chỉnh lại các cơ cấu chuyển động là cần thiết để đảm bảo robot di chuyển chính xác Quá trình này giúp loại bỏ bất kỳ sai lệch nào trong hệ thống truyền động, cho phép robot di chuyển theo lộ trình mong muốn một cách hiệu quả và tin cậy Bằng cách thực hiện các điều chỉnh cần thiết, robot có thể hoạt động tối ưu, giảm thiểu thời gian chết và duy trì độ chính xác cao trong các nhiệm vụ tự động hóa.

 Sửa chữa và thay thế linh kiện: Nếu phát hiện bất kỳ linh kiện hỏng hoặc tổn thương,hãy thực hiện sửa chữa hoặc thay thế chúng sớm để ngăn chặn hư hỏng lan rộng và giữ cho robot hoạt động ổn định

Đã thiết kế cấu trúc cơ khí cho robot, đồng thời lựa chọn và tính toán các linh kiện điện tử phù hợp Tạo dựng phần mềm điều khiển và giao diện người dùng để tương tác với robot Thực hiện kiểm tra và đánh giá hiệu suất của robot nhằm đảm bảo hoạt động trơn tru và hiệu quả.

 Liệt kê chi tiết các công việc và hoạt động cần thực hiện để hoàn thành nhiệm vụ, và xác định trách nhiệm và thời gian hoàn thành cho mỗi công việc. ĐÁNH GIÁ CHUNG

 Về mặt kỹ thuật: đề tài Robot AMRs chuyển hàng trong kho hàng có khả năng được thực hiện với các kỹ thuật và công nghệ hiện có Các quy trình vận hành đơn giản, dễ sử dụng

Về mặt kinh tế, mặc dù chi phí đầu tư ban đầu khá lớn và có chi phí phát sinh như bảo trì bảo dưỡng, nhưng chi phí này lại thấp hơn nhiều so với chi phí thuê nhân công Ngoài ra, robot AMRs có hiệu suất và năng suất cao hơn con người, hoạt động liên tục và được thiết kế linh hoạt để điều khiển từ xa, giúp quản lý dễ dàng theo dõi và điều chỉnh hoạt động nhằm tối ưu hóa quy trình làm việc, tiết kiệm thời gian.

 Tính ứng dụng: Đề tài Robot AMR chở hàng hóa trong nhà kho có thể ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống hiện có.

 Giới hạn và hạn chế: Đồ án giới hạn ở việc thiết kế, tính toán và chế tạo robot AMRs chuyên chở hàng hóa trong kho hàng có thể sử dụng thực tế và mang tính thiết thực

 Giới hạn về nguồn lực, thời gian và kỹ năng, hạn chế về tiếp cận công nghệ.

Hướng khắc phục hạn chế:

 Chế tạo cơ cấu động phù hợp hơn tăng khả năng chở thêm hàng cho Robot

 Kiểm tra và đảm bảo các yêu cầu an toàn lao động cho hệ thống trong quá trình chế tạo lắp ráp và vận hành robot Điều này sẽ tăng tính bền vững và độ tin cậy cua robot trong môi trường làm việc khắc nghiệt.

 Thiết kế và tích hợp các cảm biến bổ sung để tăng khả năng tự hành cua robot Ví dụ, cảm biến tiệm cận có thể giúp robot phát hiện được giới hạn không gian làm việc và tránh va chạm với các vật cản.

 Thiết kế lại hệ thống IOT điều khiển Robot từ xa

 Thiết kế một bộ khung hoạt động thêm những tính năng treo và kéo hàng giáo dục, 2006

[3] Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng, Lý thuyết điều khiển tự động Nhà xuất bản Đại học Quốc Gia thành phố Hồ Chí Minh, (2005).

[4] Embry-Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, Florida, 2015 S D Kamdar,

"Design and manufacturing of a Mecanum wheel for the magnetic climbing robot,"

[5] Farbod Fahimi, Autonomous Robots Modeling, Path Planning, and Control, Springer

[6] United States Naval Academy, “Mobile Robot Kinematics”, link: https://www.usna.edu/Users/cs/crabbe/SI475/current/mob-kin/mobkin.pdf

[7] Taheri, H., Qiao, B., & Ghaeminezhad, N (2015) Kinematic model of a four mecanum wheeled mobile robot International journal of computer applications. Tài liệu nguồn khác

What is SLAM? – link: What is SLAM? Simultaneous Localization and Mapping (geoslam.com)

[8] DWA algorithm – link: dwa_local_planner - ROS Wiki

[9] ROS tutorials, link: ROS introduction | Husarion

[10] Trang web cua HyCleaner Truy cập từ 22/11/2023 từ https://genk.vn/cau-chuyen-ve- nhung-chu-robot-dac-biet-cua-de-che-thuong-mai-dien-tu-amazon-

[11] In3Dplus (28/11/2023), Công nghệ LiDAR: nguyên lý hoạt động và ứng dụng, https://in3dplus.com/cong-nghe-lidar-la-gi, Truy cập ngày 12/04/2023.

[12] https://vcc-trading.vn/cac-loai-cam-bien-su-dung-trong-xe-tu-hanh-agv.html khien-pic18f46k22/

[14] https://vinfastauto.com/vn_vi/tim-hieu-ve-pin-lithium-ion-cau-tao-va-nguyen-ly-hoat- dong

Tiêu đề	NGHIÊN CƯU, THIÊT KÊ VÀ CHÊ TẠO XE VẬN HÀNH TƯ ĐỘNG ĐÊ VẬN CHUYÊN HÀNG HOA
Tác giả	Liêu Thanh Trường, Hoàng Đức Trọng, Nguyễn Hoàng Sang
Người hướng dẫn	PGS.TS. Nguyễn Ngọc Phương
Trường học	Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	CNKT Cơ Điện Tử
Thể loại	Đồ án tốt nghiệp
Năm xuất bản	2023-2024
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	94
Dung lượng	4,51 MB