Điểm nổi bật nhất của cuộc Cách mạng này là việc đưa Robot vào thay thế con người ở một số ngành nghề: AGV vận chuyển hàng hóa trong các nhà máy, xe nâng hàng Forklift sử dụng để bóc dỡ
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan về robot AGV
AGV (Automated Guided Vehicle) hay xe tự hành vận chuyển là sản phẩm thông minh dùng để vận chuyển hàng hóa mà không cần can thiệp của con người, còn được gọi là robot di động tự động (AMR) AGV di chuyển theo lộ trình đã được định sẵn thông qua các dấu hiệu, sóng vô tuyến, camera quan sát và laser Thiết bị này đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực vận chuyển vật liệu, đặc biệt trong các nhà máy sản xuất linh kiện điện tử, chi tiết lắp ráp, sản phẩm khuôn đúc và ngành thực phẩm – đồ uống.
2.1.2 Lịch sử hình thành và phát triển
Vào năm 1953, Arthur “MAC” Barett đã chế tạo xe tự hành đầu tiên mang tên “Guide - O - Matic”, sử dụng dây dẫn gắn trên sàn để định hướng di chuyển Barett điều khiển xe bằng cần trục sóng radio, giúp vận chuyển hàng hóa từ điểm này sang điểm khác Hệ thống này sau đó được gọi là AGV, và Barett được công nhận là cha đẻ của công nghệ này Mục tiêu của AGV là giảm thiểu lượng thải và hỗ trợ nhân viên trong việc di chuyển hàng hóa, mục tiêu này vẫn được duy trì cho đến ngày nay.
Hình 2.1 Mô hình xe tự hành đầu tiên trên thế giới
Năm 1954, xe tự hành AGV lần đầu tiên được đưa vào sử dụng tại Mỹ, với khả năng di chuyển đơn giản theo các đường line có sẵn và dừng bằng công tắc hành trình Mặc dù chưa linh hoạt, AGV đã cách mạng hóa sản xuất, giúp giải phóng sức lao động và quy chuẩn hóa dây chuyền Đến năm 1973, Volvo triển khai 280 chiếc AGV vào dây chuyền lắp ráp, đánh dấu sự cải tiến với tính năng tạm dừng, đảo chiều chuyển động và thay thế dây dẫn hướng bằng sóng vô tuyến và vạch kẻ từ.
Giai đoạn 1990 - 2010 chứng kiến sự phát triển vượt bậc của công nghệ khoa học, dẫn đến sự ra đời của các cảm biến mới, bao gồm cảm biến không tiếp xúc, công nghệ nhận dạng hình ảnh và các bộ vi xử lý Những tiến bộ này đã tạo ra xe tự hành AGV với độ "thông minh" cao, bao gồm tốc độ di chuyển nhanh hơn, cảm biến nhạy bén hơn, khả năng ghi nhớ tốt hơn, tự động trở về điểm nạp năng lượng và chi phí đầu tư thấp.
Từ năm 2010 đến 2020, xe tự hành AGV đã trải qua nhiều cải tiến hiện đại, giúp giảm chi phí sản xuất và mở rộng khả năng ứng dụng Sự đa dạng về mẫu mã, thiết kế và chức năng của AGV đã khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
2.1.3.1 Phân loại theo chức năng
2.1.3.1.1 Xe tự hành AGV dạng kéo (Towing Vehicle)
Xe kéo là loại phương tiện phổ biến nhất hiện nay, có khả năng kéo một hoặc nhiều toa hàng nối tiếp nhau Xe có thể kết nối với các toa hàng thông qua hệ thống móc kéo, bằng tay hoặc tự động Khối lượng tải của xe kéo dao động từ vài trăm kg đến hàng tấn, tùy thuộc vào cấu hình của xe.
- Vận chuyển được tải trọng lớn
- Phù hợp với thiết bị có bánh xe
Hình 2.2 Xe tự hành AGV dạng kéo
2.1.3.1.2 Xe tự hành AGV dạng chở (Unit Load Vehicle)
Xe chở được trang bị các khay chứa riêng biệt, với đáy khay thiết kế ở độ cao bằng chiều cao của xe, giúp việc nâng hạ trở nên dễ dàng Hàng hóa có thể được chuyển lên khay bằng băng tải, hoặc thực hiện thủ công.
- Nhanh chóng, linh hoạt và có độ bền cao
- Phù hợp để vận chuyển hàng hóa gọn, nhẹ, ít cồng kềnh
Hình 2.3 Xe tự hành AGV dạng chở
2.1.3.1.3 Xe tự hành AGV dạng nâng (Fork Vehicle)
Xe dạng nâng có khả năng nâng hàng hóa đặt trên sàn, được thiết kế với chức năng di chuyển hàng hóa lên cao Đặc điểm:
- Phù hợp cho hàng hóa đặt trên bục hoặc pallet
- Có khả năng đưa hàng hóa lên cao
- Chi phí cao hơn so với các dòng AGV khác
Hình 2.4 Xe tự hành dạng nâng
2.1.3.1.4 Xe tự hành AGV dạng đẩy (Cart Vehical)
Xe dạng đẩy thì ngược lại với dạng kéo, được chế tạo để vận chuyển các hàng hóa đặt phía trước của xe Đặc điểm:
- Tính linh hoạt cao, giá thành thấp
- Nhanh chóng, độ bền cao
- Sử dụng để chở thiết bị, linh kiện
Hình 2.5 Xe tự hành dạng đẩy
2.1.3.2 Phân loại theo dạng đường đi
2.1.3.2.1 AGV không theo đường dẫn (Free Path
Loại AGV này có khả năng di chuyển linh hoạt đến bất kỳ vị trí nào trong không gian hoạt động Được trang bị cảm biến để xác định hướng di chuyển và cảm biến laser để phát hiện các vật thể xung quanh, AGV này còn sử dụng hệ thống định vị cục bộ (Local Navigation Location) để xác định tọa độ tức thời, từ đó xác định chính xác vị trí trên bản đồ.
2.1.3.2.2 AGV chạy theo đường dẫn (Fixed Path Navigation)
Loại này được thiết kế để chạy theo các đường dẫn được thiết kế sẵn, gồm các loại đường dẫn:
- Đường dẫn từ: là loại làm bằng các dây từ được chôn ngầm dưới nền sàn
AGV sử dụng cảm biến cảm ứng để di chuyển theo đường dẫn, mang lại tính thẩm mỹ cao vì không tiếp xúc với mặt sàn Điều này giúp nó không gây ảnh hưởng đến các hoạt động khác trong cùng không gian.
Đường ray dẫn là loại được lắp đặt cố định trên các mặt sàn, phù hợp cho các hệ thống chuyên dụng Thiết kế của hệ thống này đơn giản, cho phép xe di chuyển với tốc độ cao, nhưng lại thiếu tính linh hoạt.
Đường băng kẻ trên sàn là hệ thống vạch kẻ được dán sẵn, giúp xe AGV di chuyển theo nhờ cảm biến Hệ thống này mang lại tính linh hoạt cao, cho phép dễ dàng thay đổi lộ trình bằng cách vẽ lại các vạch kẻ Tuy nhiên, trong quá trình hoạt động, các vạch kẻ có thể bị bẩn hoặc hư hại.
2.1.4 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Nghiên cứu và ứng dụng robot hướng dẫn trong bệnh viện đang phát triển mạnh mẽ ở cả trong và ngoài nước Mặc dù Việt Nam còn ở giai đoạn đầu, nhưng với sự quan tâm và đầu tư ngày càng tăng, tiềm năng ứng dụng robot hướng dẫn trong bệnh viện tại đây rất lớn Trong 25 năm qua, nghiên cứu robot tại Việt Nam đã có những bước phát triển đáng kể, với nhiều trường đại học như Đại học Bách khoa Tp.HCM và Đại học Sư phạm Kỹ thuật thực hiện các nghiên cứu cơ bản và ứng dụng về robot.
Tại TP.HCM, Đại học Tôn Đức Thắng cùng với các bệnh viện lớn như Bệnh viện Bạch Mai và Bệnh viện Đại học Y Dược TP.HCM đã triển khai các mẫu robot hướng dẫn nhằm hỗ trợ bệnh nhân trong việc tìm kiếm phòng khám và phòng xét nghiệm một cách dễ dàng hơn Dưới đây là một số robot hướng dẫn tiêu biểu trong các bệnh viện.
Pepper là một robot nửa hình người do SoftBank Robotics sản xuất, với khả năng nhận dạng biểu hiện cảm xúc Robot này được giới thiệu lần đầu tại một hội nghị vào ngày 5 tháng 6 năm 2014 và đã được trưng bày tại các cửa hàng điện thoại của SoftBank.
Pepper, một robot nổi tiếng ở Nhật Bản, có khả năng nhận biết và thể hiện cảm xúc thông qua việc phân tích biểu hiện trên khuôn mặt và tông giọng của con người.
Lựa chọn hệ thống cơ khí
Bảng 2-1 Ưu và nhược điểm của các loại cơ cấu di chuyển
Cơ cấu vi sai (Diffiriential Drive)
Cơ cấu vi sai (Diffiriential Drive)
Cơ cấu lái đồng bộ (Swerve Drive)
Sử dụng bánh trước chủ động vừa đóng vai trò dẫn động vừa đóng vai trò điều hướng
Sử dụng 2 bánh bị động đóng vai trò dẫn động
Sử dụng 2 bánh bị động đóng vai trò dẫn động
Sử dụng 4 bánh đều có động cơ để dẫn động và đều có cơ cấu để bẻ lái
- Giảm sai số trong quá trình di chuyển vì chỉ sử dụng 1 động cơ cho quá trình dẫn động
- Di chuyển ổn định ở những khúc cua Ưu điểm:
- Hệ thống cơ khí đơn giản
- Bán kính quay bằng không
- Dễ dàng thi lắp đặt Ưu điểm:
- Hệ thống cơ khí đơn giản
- Dễ dàng thi lắp đặt
- Cơ cấu gồm 4 bánh nên sẽ khó lật khi vào khúc cua Ưu điểm:
- Di chuyển tốt trên địa hình hơi gồ ghề
- Di chuyển được đa hướng mà không cần quay xe
- Thiết kế cơ khí phức tạp
- Chi phí gia công cao
- Phải sử dụng vi sai cho 2 bánh sau để tránh trường hợp trượt bánh khi vào khúc cua
- Dễ có sai số trong quá trình di chuyển khi sử dụng 2 động cơ cho 2 bánh dẫn động
- Dễ có sai số trong quá trình di chuyển khi sử dụng 2 động cơ cho 2 bánh dẫn động
- Yêu cầu phải có hệ thống nhún đàn hồi cho 2 bánh tự lựa để đảm bảo luôn tiếp xúc với mặt di chuyển
- Sử dụng nhiều động cơ
- Điều khiển phức tạp vì có nhiều động cơ
- Hệ thống cơ khí phức tạp
Kết luận, mô hình robot trong môi trường bệnh viện cần một cơ cấu lái đơn giản để linh hoạt di chuyển qua các khúc cua và có bán kính quay bằng 0, giúp tránh va chạm với con người Do trọng tâm cao, robot dễ bị lật, vì vậy nhóm quyết định sử dụng cơ cấu lái vi sai đơn giản với hai bánh dẫn động và hai bánh tự lựa.
Bảng 2-2 Ưu và nhược điểm các loại cơ cấu truyền động
Bộ truyền động đai Bộ truyền động xích Bộ truyền bánh răng Bộ truyền đai răng
Bộ ruyền động đai gồm: 1 bánh chủ động, 1 bánh bị động được nối với nhau bởi dây đai
Bộ truyền hoạt động dựa trên ma sát giữa dây đai và bánh đai, tạo lực căng ban đầu để tạo lực pháp tuyến
Bộ truyền xích gồm: trục chủ động, trục bị động và dây xích
Xích truyền chuyển động và tải trọng từ trục dẫn, sang trục bị dẫn nhờ sự ăn khớp của ác mắt xích với các rang đĩa xích
Bộ truyền bánh răng thực hiện truyền chuyển động giữa 2 trục với tỷ số truyền được xác định bởi sự ăn khớp của các răng
Có thể truyền chuyển động giữa các trục song song hay cắt nhau
Bộ truyền đai răng tương tự như đai dẹt nhưng bề mặt trong giờ có các gờ hình thang hoặc tròn
Bánh đai được thay bằng bánh răng tương ứng Ưu điểm:
- Truyền động khoảng cách xa với vận tốc lớn
- Không tạo ra tiếng ồn khi làm việc Ưu điểm:
- Có thể truyền động giữa các trục cách xa nhau
- Kích thước nhỏ gọn hơn truyền động đai
- Không có tình trạng trượt răng
- Hiệu suất cao Ưu điểm:
- Kích thước nhỏ, khả năng chịu tải lớn
- Không có tình trạng trượt
- Hiệu suất cao Ưu điểm:
- Giảm được nhược điểm của bộ truyền đai thông thường
- Kích thước bộ truyền nhỏ
- Lực tác dụng lên ổ trục nhỏ hơn bộ truyền đai thường
Nhược điểm: Nhược điểm: Nhược điểm: Nhược điểm:
- Xảy ra hiện tượng trượt khi bị quá tải
- Phải có cơ cấu căng đai
- Tạo tiếng ồn khi làm việc
- Vận tốc tức thời không ổn định
- Yêu cầu chăm sóc thường xuyên
- Chế tạo phức tạp, đòi hởi độ chính xác cao
- Tạo tiếng ồn khi làm việc
Robot trong đề tài này có kích thước và khối lượng nhỏ, vì vậy phương án sử dụng bộ truyền đai và bộ truyền xích đã bị loại bỏ Bộ truyền bánh răng gây ra tiếng ồn trong quá trình hoạt động, ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Kích thước của bộ truyền đai răng nhỏ hơn so với bộ truyền đai thường, và với những ưu điểm nổi bật, bộ truyền đai răng đã được nhóm lựa chọn cho đề tài này.
Dựa vào việc chọn cơ cấu di chuyển, cơ cấu dẫn động và yêu cầu thiết kế ở trên ta có cơ cấu truyền động của robot như sau:
Hình 2.9 Sơ đồ mô hình cơ khí
1 Bánh xe dẫn động 4 Động cơ DC
2 Bộ truyền động 5 Bánh xe tự lựa
3 Bộ encoder 6 Khung xe AGV
Động học và Động lực học của Robot
2.3.1 Động học của mobile robot Động học của robot AGV được thiết kế dựa trên hệ thống dẫn động vi sai, với hai bánh xe chính ở hai bên, đóng vai trò là bánh dẫn động chính, được đặt ở trung tâm của AGV Mỗi bánh xe được trang bị một động cơ riêng biệt Hướng và tư thế của robot sẽ được điều khiển thông qua việc điều chỉnh tốc độ của từng động cơ Để điều khiển robot di chuyển đến các điểm một cách chính xác, cần phải tính toán động học của từng bánh xe một cách chính xác Thông qua encoder, chúng ta có thể xác định được vị trí và hướng hiện tại của robot, giúp robot đến điểm dừng một cách chính xác Để dự đoán vị trí và hướng hiện tại của robot, chúng ta cần giải các phương trình động học của robot, bao gồm động học thuận và động học nghịch
Hình 2.10 Phân tích động học robot
- 𝑣 𝑙 , 𝑣 𝑟 là vận tốc dài tức thời của bánh trái và bánh phải
- 𝜔 𝑙 , 𝜔 𝑟 là vận tốc góc tức thời của bánh trái và bánh phải
- R là bán kính của bánh xe chủ động
- M là trung điểm của tâm 2 bánh xe chủ động
- L là khoảng cách giữa 2 bánh xe chủ động
- Phương trình động học của xe tại điểm M
2.3.2 Động lực học của mobile robot
Phương pháp tiếp cận động năng Lagrange, do Lagrange phát minh, là một kỹ thuật phổ biến trong việc xây dựng phương trình chuyển động cho các động cơ.
Phương trình Lagrange viết dưới dạng:
Hình 2.11 Phân tích lực chuyển động của bánh xe
Hệ thống chuyển động của robot bao gồm hai bánh sau dẫn động và hai bánh xe tự lái ở phía trước và sau Do đó, mọi chuyển động của robot phụ thuộc vào việc điều khiển vận tốc của hai bánh sau, 𝑣 𝑤𝑅 và 𝑣 𝑤𝐿.
Ta có tổng động năng của Robot:
𝐾 = 𝐾 𝑡𝑡 + ∑𝐾 𝑏 Động năng tịnh tiến của thân xe:
𝐾 𝑡𝑡 : là động năng tịnh tiến của thân xe
𝑚 𝑡 : là khối lượng thân xe
𝑣 𝑡 : là vận tốc dài của xe được tính theo công thức
2𝑅(𝜑 𝑅 ̇ + 𝜑 𝐿 ̇ ) Động năng của bánh xe:
𝐾 𝑏 : động năng của bánh xe
𝐽 𝑤𝑅 , 𝐽 𝑤𝐿 : là momen quán tính của từng bánh xe Coi bánh xe là đĩa tròn mỏng thì:
𝑣 𝑤𝑅 , 𝑣 𝑤𝐿 : là vận tốc dài của 2 bánh xe
Thế năng của robot: Xét robot chạy trên mặt phẳng nên thế năng bằng 0
𝑀 𝑑𝑐 : momen do động cơ sinh ra
𝑀 𝑚𝑠𝑡 : momen hao tổn trên trục
R: bán kính bánh xe g: gia tốc trọng trường
𝐾 𝑚𝑠 : hệ số ma sát bánh xe với mặt đường
𝑚 𝑏 : khối lượng bánh xe u: là hệ số tổn thất trên trục động cơ
Thay vào phương trình Lagrange
𝜑 𝑤 : gia tốc góc của bánh xe ( rad/𝑠 2 ) a: gia tốc dài ( m/ 𝑠 2 )
𝑉 𝑏 , 𝑉 𝑎 : vận tốc tại điểm A, B (m/s) t : thời gian di chuyển từ A đến B (s)
ROS, hay "Robot Operating System", là một hệ điều hành mã nguồn mở dành cho robot, cung cấp các dịch vụ như trừu tượng hóa phần cứng, kiểm soát thiết bị cấp thấp, và thực hiện các chức năng thông qua các gói phần mềm, đồng thời hỗ trợ vận hành theo thời gian thực.
Hình 2.12 Khái niệm của ROS
Robot Operating System (ROS) được phát triển lần đầu tiên tại Viện
Willow Garage, một trung tâm nghiên cứu Khoa học Máy tính Quy mô Lớn ở California, đã được thành lập vào năm 2007 với mục tiêu tạo ra một môi trường phát triển phần mềm cho robot Mục đích chính là thúc đẩy sự hợp tác và tái sử dụng mã trong cộng đồng robot toàn cầu Dưới đây là những mốc quan trọng trong lịch sử của ROS.
Dự án bắt đầu vào năm 2007 như một sáng kiến từ các nhà nghiên cứu tại Willow Garage, hợp tác với Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và Công ty Yujin Robot tại Hàn Quốc.
ROS 1.0 (2010): Phiên bản chính thức đầu tiên của ROS được phát hành
Nó đã trở thành một công cụ phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu robot
Sau khi ra mắt, ROS đã nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn de facto trong lĩnh vực nghiên cứu và giáo dục robot toàn cầu nhờ vào tính mở và khả năng mở rộng vượt trội của nó.
In 2013, Open Robotics, formerly known as the Open Source Robotics Foundation (OSRF), took over the development and support of the Robot Operating System (ROS) after Willow Garage ceased operations This transition ensured the project's continuity and sustainable growth in the robotics community.
ROS 2 (2017): ROS 2 được giới thiệu như một thế hệ tiếp theo của ROS, nhằm khắc phục một số hạn chế của phiên bản đầu tiên, bao gồm cải thiện về hiệu suất, độ tin cậy và khả năng sử dụng trong các môi trường sản xuất
ROS luôn phát triển không ngừng với các bản cập nhật định kỳ, mỗi bản cập nhật không chỉ mang đến những tính năng mới mà còn cải thiện hiệu suất, giúp nó đáp ứng tốt hơn với các yêu cầu hiện đại trong lĩnh vực công nghệ robot.
Sự phát triển của ROS đã thúc đẩy công nghệ robot và hình thành một cộng đồng toàn cầu gồm các nhà nghiên cứu, kỹ sư và học giả Cộng đồng này chia sẻ kiến thức và tài nguyên, góp phần vào sự đổi mới trong lĩnh vực robot.
2.3.3.3 Các thành phần quan trọng của ROS
ROS (Robot Operating System) bao gồm nhiều thành phần chức năng và công cụ phát triển, tạo thành một hệ sinh thái rộng lớn cho phép phát triển phần
37 mềm robot hiệu quả và linh hoạt Dưới đây là một số thành phần quan trọng của ROS:
Trong ROS, nodes là các tiến trình nhỏ thực hiện các tính toán quan trọng trong hệ thống robot Một robot thường chạy nhiều nodes để thực hiện các chức năng khác nhau như điều khiển, nhận dạng và điều hướng Các node có thể được lập trình bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau như C++, Python hoặc Java Để giao tiếp, các node sử dụng Topics hoặc Services để gửi và nhận thông tin.
Các nút trong ROS giao tiếp với nhau thông qua các message, là cấu trúc dữ liệu được định nghĩa bởi ROS Một message có thể chứa nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, từ đơn giản như chuỗi và số nguyên đến phức tạp như tọa độ XYZ ROS cung cấp một số message tiêu chuẩn, chẳng hạn như sensor_msgs/Pose cho tọa độ và định hướng, cùng với nhiều message khác Người dùng cũng có thể tự định nghĩa message tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình.
Trong ROS, các nodes giao tiếp với nhau thông qua các topics Một node có thể gửi thông tin bằng cách xuất bản (publish) một message lên một topic, trong khi các nodes khác nhận thông tin bằng cách đăng ký (subscribe) để nhận messages từ topic đó.
Dịch vụ trong ROS là cơ chế cho phép các node tương tác qua yêu cầu và phản hồi Mỗi dịch vụ bao gồm hai loại tin nhắn: một cho yêu cầu và một cho phản hồi Các node có thể gửi yêu cầu đến dịch vụ và chờ nhận phản hồi từ node xử lý Ví dụ, một node có thể yêu cầu node khác thực hiện tác vụ như chụp ảnh hoặc tính toán, sau đó nhận kết quả từ node thực hiện.
THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ KHÍ
Yêu cầu kỹ thuật của xe AGV
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ 4.0, robot ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày Những tính năng thông minh của robot cho phép chúng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực cần độ chính xác cao, cũng như trong những công việc nặng nhọc và nguy hiểm cho sức khỏe con người.
Hiện nay, có nhiều loại robot với kích thước khác nhau tùy thuộc vào mục đích sử dụng Robot nhỏ gọn thường được sử dụng trong gia đình cho các hoạt động giải trí và dọn dẹp Trong khi đó, robot lớn hơn được áp dụng trong các dịch vụ như bệnh viện, siêu thị, nhà hàng và khách sạn Đặc biệt, robot kích thước lớn đóng vai trò quan trọng trong dây chuyền sản xuất và vận chuyển hàng hóa trong kho, giúp thay thế sức lao động của con người.
Robot được ứng dụng trong y tế để hỗ trợ phẫu thuật với độ chính xác cao, giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân Trong nông nghiệp, robot tự động hóa thu hoạch, tưới tiêu và giám sát cây trồng, nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm chi phí lao động.
68 tiến bộ không ngừng của công nghệ, vai trò của robot trong đời sống và công nghiệp ngày càng trở nên quan trọng và không thể thiếu
3.1.1.1 Yêu cầu thiết kế Để hoàn thành một mô hình hoàn chỉnh dựa trên ứng dụng của robot chúng ta cần thỏa mãn những yêu cầu thiết kế sau:
- Môi trường hoạt động trong bệnh viện nên cơ cấu di chuyển phải linh hoạt
- Kích thước của robot vừa phù hợp với không gian di chuyển nhưng phải đủ không gian lắp đặt
- Tính toán, lựa chọn các cơ cấu phù hợp từ đó xác định vị trí lắp đặt
- Thiết kế bản vẽ, mô hình 3D để cảm nhận trực quan sản phẩm
3.1.1.2 Yêu cầu kỹ thuật Để đáp ứng được những vấn đề trên thì xe phải đáp ứng được:
- Tự động di chuyển, lập bản đồ, đường đi từ vị trí A tới B, tránh vật cản tĩnh lẫn động trong quá trình di chuyển, …
- Đảm bảo tốc độ yêu cầu: ~0,4 m/s
- Đảm bảo yêu cầu kỹ thuật về an toàn, chính xác
- Dùng giọng nói giao tiếp với người dùng
- Yêu cầu về tính năng làm việc:
+ Tìm ra đường đi tối ưu đến vị trí chỉ định ở trên map đã xây dựng
+ Tránh được các vật cản trên đường di chuyển
+ Đến đúng vị trí yêu cầu
+ Chẩn đoán đúng được căn bệnh mà bệnh nhân mắc phải dựa trên những triệu chứng mà họ có
3.1.2 Tính toán hệ thống cơ khí
3.1.2.1 Tính toán lựa chọn động cơ
Hình 3.1 Các lực tác dụng lên robot khi di chuyển
Robot chỉ di chuyển trên mặt phẳng ngang có các thông số
Bảng 3-1 Thông số robot r 0,05 m a 0,6 𝑚/𝑠 2 v 0,6 𝑚/𝑠 m 15 kg
- 𝑁 là phản lực tác dụng của mặt đất lên bánh xe robot (vector đối của P)
- 𝑟 là bán kính bánh xe chủ động
- 𝑎 là gia tốc của robot
- 𝐹 𝑚𝑠 là lực ma sát, 𝐹 𝑚𝑠 = 𝜇𝑁 (𝑇𝑟𝑜𝑛𝑔 đó: 𝜇 là hệ số ma sát)
- 𝐹 𝑤 là lực kéo 1 động cơ
Tổng các lực tác dụng lên robot:
Lực kéo do 1 động cơ sinh ra:
Tốc độ trục bánh xe: 𝑁 = 60.1000.𝑣
Tốc độ trục động cơ: 𝑁 đ𝑐 = 𝑁 𝑢 = 114,59 1/3 ≈ 38,197 ( 𝑣ò𝑛𝑔
Vận tốc góc động cơ: 𝜔 đ𝑐 = 2𝜋𝑓 = 2𝜋 𝑁 đ𝑐
Công suất cần thiết của 1 động cơ: 𝑃 𝑐𝑡 = 𝑃 𝑙𝑣
Trong đó ta có hiệu suất truyền động:
Với: 𝑛 1 = 0,97: hiệu suất của hộp số
𝑛 3 = 0,96: hiệu suất bộ truyền động đai răng
Chọn động cơ 12±VDC 30W, 320 vòng/phút, bộ giảm tốc planet hệ số 26.9k, encoder 12 xung
- Điện áp sử dụng: 12VDC
- Dòng chịu đựng tối đa khi có tải: 8A
- Tốc độ chịu đựng tối đa khi có tải: 260 RPM
- Chiều dài hộp số L: 32mm
Hình 3.2 Kích thước động cơ
Nhóm đã chọn phương pháp truyền động bằng đai răng nhờ vào những ưu điểm nổi bật như không xảy ra hiện tượng trượt, hiệu suất cao và lực tác dụng lên trục cùng ổ đỡ nhỏ Hơn nữa, bộ truyền đai răng phổ biến trên thị trường với các tiêu chuẩn đã được định sẵn, giúp quá trình hoàn thiện cơ cấu diễn ra nhanh chóng và dễ dàng trong việc bảo trì, thay thế.
- N: số vòng quay bánh dẫn, vg/ph
- Cr: hệ số tải trọng động, có giá trị 1,3…2,4 (giá trị lớn với thiết bị làm việc có va đập hoặc quá tải cục bộ thường xuyên)
Dựa vào bảng 4.28 “Chiều rộng đai răng b” trang 69 tài liệu [1]
Với 𝑚 = 2, chọn bề rộng đai 𝑏 = 16 (mm)
Thông số đai: số môđun 𝑚 = 2; bước răng 𝑝 = 5,28; bề rộng đai 𝑏 16 Để có thể tìm loại đai phù hợp các thông số trên rất khó
Lựa chọn dây đai loại đai curoa GT2 300mm có bước đai p = 2
Dựa vào bảng 4.29 “Số răng của bánh đai răng nhỏ 𝑍 1 ” trang 70 tài liệu
[1] Để đảm bảo tuổi thọ cho đai, số bánh răng đai chủ động 𝑍 1 > 12 Chọn số răng bánh đai chủ động 𝑍 1 = 20 𝑟ă𝑛𝑔
Số răng bánh đai bị động: 𝑍 2 = 𝑈 𝑍 1 = 3.20 = 60 𝑟ă𝑛𝑔
Khoảng cách trục được chọn theo điều kiện: 𝑎 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑎 ≤ 𝑎 𝑚𝑎𝑥
Chọn khoảng cách trục sơ bộ là a = 200 mm
Dựa vào bảng 4.30 tài liệu [1] chọn 𝑍 đ = 112, chọn loại đai S5M với chiều dài đai L = 410 (mm)
Xác định lại khoảng cách trục:
Khoảng cách trục chính xác là: 𝑎 = 𝜆+√𝜆 2 −8𝛥 2
Chiều rộng nhỏ nhất của răng 𝑆 = (1 ÷ 1,2)𝑚 = (2 ÷ 2,4) 𝑚𝑚
Góc ôm bánh đai dẫn:
360 = 8,4 răng Đường kính vòng chia 𝑑 1 = 30 𝑚𝑚 và 𝑑 2 = 90 𝑚𝑚
- 𝐹 𝑡 là lực vòng đai dẫn:
Lực tác dụng lên trục động cơ: 𝐹 𝑟 = (1 ÷ 1,2)𝐹 𝑡 = (40,5 ÷ 48,6) 𝑁
* Kiểm nghiệm đai về lực vòng riêng
- 𝐾 đ là hệ số tải trọng, theo bảng 4.7 tài liệu [3] chọn 𝐾 đ = 1
- 𝑞 𝑚 là khối lượng 1m đai có chiều rộng 1mm, theo bảng 4.31 tài liệu [1] ta chọn 𝑞 𝑚 = 0,0032
- b là bề rộng đai 𝑏 = 20 𝑚𝑚, v là vận tốc vòng 𝑣 = 0,3 𝑚/𝑠, tra bảng 4.31 trang 71 tài liệu [1]
20 + 0,0032 0,74 2 = 2,03 Với m = 2 thì lực vòng riêng cho phép [q] = 5
⇨ Lực vòng riêng trên đai thỏa mãn
Bảng 3-2 Thông số của đai
Thông số Ký hiệu Giá trị
Số bánh răng chủ động 𝑍 1 20 răng
Số bánh răng bị động 𝑍 2 60 răng
Bề rộng bánh răng 𝐵 = 𝑏+ 𝑚 8mm
Lực tác dụng lên trục 𝐹 𝑟 (40,5 ÷ 48,6) 𝑁
Hình 3.3 Bộ truyền đai gồm dây đai GT2, pully lớn nhỏ S5M
3.1.2.3 Tính toán trục bánh xe
Tại A và D là gối đỡ vòng bi; tại B là bánh răng đai; tại C là bánh xe robot
- Chiều dài trục bánh xe: 𝑙 Đ𝐶 = 120 − 26 = 94 (𝑚𝑚)
- Chiều dài trục bánh xe là 𝑙 Đ𝐶 = 94 (𝑚𝑚) vì vị trí đặt gối đở không phải ở hai đầu trục
- Phản lực tác dụng lên bánh xe: 𝑁 𝑦 = 37,5 N
- Lực bộ truyền đai tác dụng lên trục: 𝐹 𝑟 = 48,6 𝑁
- Lực bộ truyền đai tác dụng lên trục theo phương Oy: 𝐹 𝑟𝑂𝑦 48,6 𝑠𝑖𝑛(57,421) = 40,953 𝑁
- Lực bộ truyền đai tác dụng lên trục theo phương Ox: 𝐹 𝑟𝑂𝑥 48,6 𝑐𝑜𝑠(57,421) = 26,17 𝑁
Hình 3.4 Biểu đồ nội lực Qy và momen Mx
Hình 3.5 Biểu đồ nội lực Qx và momen My
- Bán kính bánh đai bị dẫn: r = 30 mm
Hình 3.6 Biểu đồ lực xoắn lên trục
Kiểm nghiệm độ bền cắt của trục:
- Xét tại mặt cắt nguy hiểm B:
- Với [𝜏] là ứng suất cho phép, đối với thép không gỉ mạ crome ở điều kiện va đập nhẹ:
⇨ Kết luận: tiết diện trục tại B đủ độ bền cắt
● Kiểm nghiệm độ bền tĩnh của trục:
- Xét tại mặt cắt nguy hiểm C:
- Trong khi đó, thép không gỉ mạ crome có: 𝜎 𝑏 = 750 (𝑀𝑃𝑎); 𝜎 𝑐ℎ 450(𝑀𝑃𝑎)
⇨ Kết luận : trục đạt yêu cầu về độ bền tĩnh
Với tải trọng nhỏ có cả lực hướng tâm và lực dọc trục nên ta chọn ổ bi đỡ chặn 1 dãy cho gối đỡ
Chọn ổ bi đỡ 1 dãy cỡ nhẹ SKF W 638 với các thông số:
Bảng 3-3 Thông số vòng bi SKF W 638-2Z
Khối lượng 27g Đường kính lỗ d = 8 mm Đường kính ngoài D = 28 mm
Khả năng tải động C d = 3,97 kN
Khả năng tải tĩnh C o = 1,96 kN
Dựa vào các tính toán, lực tác dụng lên ổ lăn tại điểm A lớn hơn so với lực tại điểm D, do đó, chúng ta sẽ tiến hành kiểm nghiệm trên ổ lăn tại điểm A.
- Vậy lực tác dụng lên ổ lăn tại A là:
- * Kiểm tra khả năng tải động:
- Khả năng tải động 𝐶 𝑑 được tính theo công thức sau:
Q: tải trọng động quy ước Đối với ổ bi đỡ chặn, tính theo công thức:
X = 1 hệ số tải trọng hướng tâm
V = 1 hệ số kể đến vòng trong quay
Y = 0 hệ số tải trọng dọc trục kt =1 hệ số kể đến ảnh hưởng của nhiệt khi làm việc θ = 150°C kđ = (1÷1,2) hệ số kể đến đặc tính tải trọng
Các con số trên được tra cứu từ tài liệu [1]
* Tuổi thọ tính theo triệu vòng quay:
Với: 𝐿 ℎ tuổi thọ tính bằng giờ
𝑚 = 3 bậc của đường cong mỏi khi thử về ổ lăn (đối với ổ bi)
Ta thấy 𝐶 𝑑 = 0,285 < 𝐶 = 3,97 Đề phòng biến dạng dư, Ổ bi cần thỏa điều kiện:
𝑋 0 = 0,6 hệ số tải trọng hướng tâm
𝑌 0 = 0,5 hệ số tải trọng dọc trục
Vậy chọn ổ bi đỡ chặn SKF W 638-2Z là hợp lí
3.1.2.5 Lựa chọn bánh xe cho AGV
Bánh xe là thành phần thiết yếu của Robot AGV, bao gồm hai bánh dẫn động chính giúp điều khiển hướng di chuyển đến vị trí chỉ định Đồng thời, bánh xe cũng là bộ phận nâng đỡ cơ cấu khung AGV Với tải trọng và kích thước không lớn, AGV di chuyển trên địa hình phẳng nên sử dụng loại bánh xe có thông số phù hợp.
- Vật liệu: Nhôm, có đệm caosu bề mặt
Hình 3.8 Bánh xe chủ động và bánh xe tự lựa
Ngoài ra sử dụng thêm 2 bánh tự lựa giúp cố định khung, đồng thời phụ tải và giúp AGV di chuyển một cách linh hoạt mọi phương hướng
3.1.3 Thiết kế gia công chi tiết cho robot
Khung xe của robot là yếu tố quan trọng, gắn kết tất cả thiết bị và chịu tải trọng toàn bộ robot Do đó, tính toán hợp lý là cần thiết để đảm bảo độ bền Dựa trên phương án truyền động và các tính toán thiết kế lắp đặt thiết bị, chúng tôi đã hoàn thiện thiết kế khung xe.
Hình 3.9 Thiết kế khung robot
Mô hình robot đã thiết kế với kích thước chiều dài 500mm, chiều rộng 400mm, chiều cao 800mm
Hình 3.10 Mô hình robot đã thiết kế trên phần mềm Inventor
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
Sơ đồ khối
Thiết lập sơ đồ khối điều khiển
Hình 4.1 Sơ đồ khối hoạt động của robot
Robot tự hành AGV sử dụng beacon được thiết kế gồm 4 khối chính: Khối nguồn:
Nguồn 5V được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các thiết bị đầu vào như cảm biến góc xoay, microphone, lidar, và đồng thời cung cấp điện cho vi điều khiển Arduino cũng như máy tính Raspberry Pi 4.
- Nguồn 12V/5A dùng để cung cấp cho động cơ thông qua mạch cầu H
Gồm các tín hiệu đầu vào để điều khiển cho robot như cảm biến góc xoay, lidar, microphone và encoder
Khối đầu ra hay còn gọi là cơ cấu chấp hành, gồm 2 động cơ và loa phát âm thanh được điều khiển thông qua khối điều khiển
Khối điều khiển bao gồm máy tính Raspberry, Arduino Mega và mạch cầu H XY160D, với chức năng chính là điều khiển khối đầu ra Khối này hoạt động dựa trên tín hiệu từ khối đầu vào và theo yêu cầu cụ thể của bài toán.
Hệ thống điều khiển
4.1.1 Thiết lập sơ đồ hệ thống điều khiển
Hình 4.2 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển
Hình 4.3 Sơ đồ tổng quát điều khiển động cơ
4.1.2 Các linh kiện được sử dụng
Raspberry Pi là một máy tính nhúng nhỏ gọn, hỗ trợ lập trình bằng nhiều ngôn ngữ như C/C++ và Java Thiết bị này có khả năng thực hiện nhiều chức năng đa dạng, bao gồm phát video độ phân giải cao, xử lý văn bản, tạo bảng tính và chơi game.
Hình 4.4 Raspberry pi 4 Ưu điểm:
- Hỗ trợ rộng rãi các thiết bị ngoại vi
- Đa dạng các cảm biến
- Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình
- Bộ xử lý mạnh mẽ
- Thiếu bộ nhớ trong eMMC
- Bộ xử lý đồ họa hạn chế
- Không thay thế hoàn toàn máy tính để bàn
- Nâng cao hiệu năng có thể gây quá nhiệt
Một số thông số kỹ thuật của Raspberry Pi 4:
- Wifi chuẩn 2.4 GHz và 5.0 GHz IEEE 802.11ac, cùng với Bluetooth 5.0 và BLE để kết nối không dây
- Cổng mạng Gigabit Ethernet cho tốc độ truyền dữ liệu cao qua mạng có dây
- GPIO với 40 chân để kết nối và tương thích với các phiên bản trước của
- Hỗ trợ 2 cổng ra màn hình Micro HDMI với độ phân giải 4K, cho phép xuất hình ảnh chất lượng cao
- Khe cắm Micro-SD cho hệ điều hành và lưu trữ dữ liệu
- Nguồn điện DC 5V-3A DC chuẩn USB-C, cung cấp năng lượng cho
Arduino Mega2560 là bo mạch vi điều khiển dựa trên vi điều khiển ATmega2560, nổi bật với số lượng chân GPIO phong phú và khả năng hỗ trợ các shield mở rộng, bao gồm shield kết nối wifi Nhờ vào tính năng này, người dùng có thể dễ dàng tạo ra các robot có khả năng điều khiển từ xa thông qua kết nối wifi.
Bảng 4-1 Một vài thông số của Arduino Mega 2050
Chip xử lý ATmega2560 Điện áp hoạt động 5V Điện áp vào (đề nghị) 7V-15V Điện áp vào (giới hạn) 6V-20V
Cường độ dòng điện trên mỗi 3.3V pin 50 mA
Cường độ dòng điện trên mỗi I/O pin 20 mA
Chúng tôi sử dụng mạch cầu H XY160D để điều khiển động cơ công suất cao, với thiết kế nhỏ gọn và tiện dụng Module này cung cấp công suất tối đa lên đến 7A cho mỗi kênh.
Nó sử dụng chân điều khiển logic tương tự như mạch cầu H L298, với 3 chân Enable, in1, in2 Module có khả năng hoạt động ở cả mức điện áp logic 5V
89 và 3.3V, có sự cách ly giữa phần động lực và phần điều khiển logic để bảo vệ linh kiện và ngăn chặn nhiễu điện
Bảng 4.2 Thông số điều khiển chế độ của cầu H XY160N
Thông số kỹ thuật của mạch cầu H XY160D:
- Điện áp cung cấp động lực: 7 - 24VDC (giới hạn từ 6.5 đến 27VDC)
- Mức tín hiệu logic: Sử dụng cho 2 mức logic 3.3V hoặc 5V
- Độ rộng xung tối thiểu: 5us
- Nhiệt độ làm việc: -25°C đến 85°C
Trong đồ án này, nhóm nghiên cứu đã thu âm giọng nói của người dùng để phát triển AI có khả năng nhận diện và chẩn đoán, đồng thời hướng dẫn người dùng Để thực hiện điều này, nhóm đã lựa chọn sử dụng microphone với nguồn điện 5V.
Thông số kỹ thuật của microphone:
Tần số đáp ứng: 100~16kHz
Giảm độ nhạy: -3dB ở 1.5V Độ nhạy: -47dB ± 4dB
Tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu: >67Db
Trong mô hình đồ án, nhóm sử dụng loa máy tính để giao tiếp với người dùng ở dạng lời nói sử dụng module text to speak
Thông số kỹ thuật của loa:
Cường độ: >80 dB Độ dài dây: 80cm
Nhóm đã áp dụng công nghệ Rplidar C1M1 360° trong đồ án này để phát hiện vật cản bằng tia laser, với khả năng quét khoảng cách từ 0,05 đến 12m, tốc độ xoay đạt 10Hz và tần số lấy mẫu lên tới 5000 điểm mỗi giây.
Phương pháp đo khoảng cách: ToF (Time of Flight - Thời gian bay) Điện áp hệ thống: 5VDC
Khoảng cách đo: Đối tượng màu trắng: 0,05-12 mét (dưới 70% phản xạ) Đối tượng màu đen: 0,05-6 mét (dưới 10% phản xạ)
Tốc độ lấy mẫu: 5KHz
Tần số quét: 8~12Hz, 10Hz@typical Độ phân giải góc: 0,72°@typical Độ phẳng trường quét: 0°~1,5°(có thể tùy chỉnh)
Giao diện truyền thông: TTL UART (mức điện áp 3.3V)
Tốc độ truyền thông: 460800 Độ chính xác: ±30mm Độ phân giải: 15mm
Mức độ bảo vệ: IP54
Giới hạn ánh sáng môi trường: 40,000lux
Nhóm sử dụng khối pin Lithium-ion (Li-ion) 12V, 5A để cung cấp năng lượng cho mạch cầu H XY160D và động cơ, đồng thời sử dụng nguồn 5V để cấp điện cho máy tính Raspberry và toàn bộ hệ thống.
Khối pin có tổng dung lượng khoảng 5000 mAh
Bảng 4.3 Bảng sử dụng nguồn pin của các thiết bị
Thiết bị Dòng sử dụng
Tổng thời gian hoạt động của robot T= 5
Để xác định vận tốc và vị trí của động cơ quay, encoder được gắn trực tiếp vào mỗi động cơ Encoder cung cấp thông tin chính xác cho vi điều khiển, từ đó vi điều khiển thực hiện việc điều khiển động cơ dựa trên các thông số mà encoder cung cấp.
Nhóm đã quyết định sử dụng Encoder LPD3806-600BM để đáp ứng nhu cầu thiết kế và tiết kiệm chi phí Encoder này hoạt động với 2 pha AB, sử dụng điện áp từ 5-24V và có ngõ ra NPN cực thu để hở Sản phẩm này được ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực, bao gồm đo tốc độ quay, góc, gia tốc và chiều dài.
Hình 4.10 Encoder LPD3806-600BM 600 xung.
Xây dựng giải thuật điều khiển
4.3.1 Bài toán quỹ đạo di chuyển của robot Để điều khiển robot di chuyển theo một đường cong hay quỹ đạo cụ thể, chúng ta có thể thay đổi tỷ lệ vận tốc giữa hai bánh xe của robot Bằng cách điều chỉnh tỷ lệ này, ta có thể tạo ra sự khác biệt trong tốc độ quay của mỗi bánh xe, từ đó điều khiển robot di chuyển theo đường cong mong muốn
𝐾: là tỉ lệ vận tốc của 2 bánh xe
𝑉1: là vận tốc bánh xe trái
𝑉2: là vận tốc bánh xe phải
- Với 𝐾 = 1: robot di chuyển thẳng (vì vận tốc 2 bánh bằng nhau)
- Với 𝐾 = 0: robot quay tại chỗ với tâm là bánh trái (vì lúc này vận tốc bánh trái 𝑉1 = 0)
- Với 𝐾 = ∞: robot quay tại chỗ với tâm là bánh phải(vì lúc này vận tốc bánh phải 𝑉2 = 0)
- Với 0 < 𝐾 < 1: robot đi theo hình tròn ngược chiều kim đồng hồ(vì lúc này vận tốc V1 < V2)
- Với 𝐾 > 1: robot đi theo hình tròn thuận chiều kim đồng hồ (vì lúc này vận tốc 𝑉1 > 𝑉2 )
- Với 𝐾 = −1, hai bánh xe quay ngược chiều và đồng tốc, robot quay tròn tại chỗ, tâm là điểm giữa hai bánh xe
Hình 4.11 Lưu đồ giải thuật cụm di chuyển của hệ thống
4.3.2 Nguyên lý hoạt động Đối với chế độ điều khiển bằng tay:
Bước 1: Khi khởi động robot, ở trạng thái bắt đầu, cả hai động cơ chưa động
Khi robot nhận tín hiệu tiến, hai động cơ bên trái sẽ quay theo chiều thuận với tốc độ tăng dần đều Sau khi đạt vận tốc tối đa 0,6 m/s, robot sẽ di chuyển thẳng với vận tốc không đổi là 0,6 m/s.
Khi robot nhận tín hiệu lùi, hai động cơ sẽ quay ngược chiều với tốc độ tăng dần đều Sau khi đạt vận tốc tối đa 0,6 m/s, robot sẽ di chuyển lùi với tốc độ ổn định là 0,6 m/s.
Khi robot nhận tín hiệu rẽ trái, động cơ bên trái quay thuận với tốc độ thấp, trong khi động cơ bên phải cũng quay thuận nhưng với tốc độ cao hơn, giúp robot thực hiện việc rẽ trái một cách hiệu quả.
Khi robot nhận tín hiệu rẽ phải, động cơ bên phải sẽ quay thuận với tốc độ thấp, trong khi động cơ bên trái quay thuận với tốc độ cao, giúp robot thực hiện việc rẽ phải một cách chính xác.
Bước 3: Khi ta nhấn nút STOP, động cơ dừng hoạt động
Thiết bị được trang bị cảm biến tự động giúp xác định vị trí giao hàng, cho phép động cơ điều chỉnh để tiết kiệm thời gian và đảm bảo an toàn Khi ở chế độ tự động, robot bắt đầu ở trạng thái đứng yên và di chuyển đến vị trí nhận hàng theo con đường ngắn nhất khi nhận tín hiệu Vị trí của robot được xác định nhờ các beacon cố định Trong quá trình di chuyển, robot sẽ gặp vật cản và sử dụng các thuật toán tránh vật cản để tiếp tục hành trình.
Sau khi đến vị trí nhận hàng, robot sẽ thu thập hàng hóa và di chuyển đến địa điểm mong muốn nhờ vào tín hiệu từ các beacon Quá trình tránh vật cản cũng được thực hiện tương tự Khi hoàn tất vận chuyển, robot sẽ trở về trạng thái nghỉ và chuẩn bị cho việc vận chuyển các kiện hàng tiếp theo.
4.3.3 Xác định vị trí của robot thông qua encoder và mpu6050
4.3.3.1 Tính toán vị trí đặt mpu6050
MPU6050 là một cảm biến IMU (Inertial Measurement Unit) kết hợp giữa gia tốc kế và con quay hồi chuyển, thường được sử dụng ở vị trí trung tâm của robot Sự kết hợp này cho phép cảm biến cung cấp thông tin chính xác về chuyển động và định hướng, giúp robot hoạt động hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ điều khiển và định vị.
Khi MPU6050 được đặt tại trung tâm của robot, nó cung cấp các giá trị đo lường gia tốc và tốc độ góc chính xác, phản ánh đúng các chuyển động của robot.
Robot 96 hoạt động ổn định mà không bị ảnh hưởng bởi các mô men xoắn phụ thuộc vào vị trí lắp đặt Tính năng này giúp loại bỏ sai số do tác động của lực bên ngoài hoặc sự dịch chuyển không đồng đều, đảm bảo hiệu suất làm việc chính xác và tin cậy.
Vị trí trung tâm của MPU6050 đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa sự cân bằng và ổn định của robot Cảm biến này cung cấp dữ liệu chính xác về sự thay đổi vị trí và hướng của robot, từ đó giúp hệ thống điều khiển thực hiện các điều chỉnh cần thiết để duy trì sự ổn định hiệu quả.
Đặt cảm biến tại tâm giúp đơn giản hóa các phép toán xử lý dữ liệu, từ đó tiết kiệm tài nguyên tính toán và giảm độ phức tạp của thuật toán điều khiển.
Đặt MPU6050 tại tâm của robot giúp phân bố khối lượng đồng đều, cải thiện hiệu suất hoạt động Điều này rất quan trọng cho các robot di chuyển nhanh hoặc yêu cầu độ chính xác cao trong điều hướng.
Để tối ưu hóa độ chính xác trong đo lường gia tốc và tốc độ góc của robot, việc đặt MPU6050 tại vị trí trung tâm là rất quan trọng Nếu MPU6050 không được đặt ở tâm, các chuyển động quay sẽ tạo ra lực quán tính lệch tâm, dẫn đến sai số trong các phép đo và tín hiệu sai lệch Điều này không chỉ làm giảm độ chính xác của hệ thống điều khiển mà còn ảnh hưởng đến sự ổn định và cân bằng của robot trong quá trình vận hành Do đó, việc lắp đặt MPU6050 ở vị trí trung tâm giúp đơn giản hóa quá trình tính toán và điều khiển, đồng thời nâng cao hiệu suất hoạt động của robot.
Nhóm sử dụng thuật toán Sensor Fusion để kết hợp tín hiệu từ MPU 6050 và hai Encoder trên hai trục bánh xe, nhằm tính toán độ thay đổi về góc xoay và tịnh tiến theo trục x và trục y trong không gian.
Nguyên lý hoạt động của thuật toán Sensor Fusion:
Thiết kế bộ điều khiển PID
Hệ thống sử dụng hai động cơ để dẫn động bánh xe có bán kính 0.05 mét thông qua bộ truyền động đai với tỷ số truyền 3 Tốc độ đầu vào của hệ thống được đo bằng đơn vị m/s và được chuyển đổi thành xung PWM Đầu ra của hệ thống là tốc độ thực tế của bánh xe (RPM), được ghi nhận từ hai bộ Encoder gắn trên trục bánh xe.
Với những thông số ban đầu:
4.4.2 Mối quan hệ giữa vận tốc bánh xe với tốc độ quay của bánh xe
𝑛 = 60 2𝜋𝑟∗ 𝑣(𝑟𝑝𝑚) Tại setpoint có vận tốc là 0,4 (m/s)
⇨ Tốc độ quay của bánh xe để v = 0.4 (m/s)
Vì bánh trái và bánh phải quay ngược nhau (theo thiết kế) nên:
4.4.3 Mối quan hệ giữa xung PWM và tốc độ trục động cơ
Vi điều khiển dùng xung PWM để module mạch cầu H điều khiển động cơ, từ đó động cơ quay để robot có thể di chuyển
Dựa vào thông số của động cơ (có khả năng đảo chiều và tốc độ quay là
320 vòng/phút ) và nguyên lý hoạt động của mạch cầu H, ta kết luận được rằng
4.4.3 Mối quan hệ giữa xung PWM và tốc độ trục động cơ
Hàm truyền
Để tìm được hàm truyền chính xác cho hai bánh xe và motor tương ứng, nhóm dùng phương pháp tính toán qua Matlab với dữ liệu đầu vào gồm:
- Input của hàm truyền: xung PWM điều khiển gữi xuống từ vi điều khiển
- Output của hàm truyền: tốc độ góc của trục bánh xe (chuyển đổi từ xung encoder đọc về từ trục bánh xe)
- Mối quan hệ giữa vận tốc bánh xe với tốc độ quay của Motor
- Mối quan hệ giữa xung PWM và tốc độ trục động cơ
Các dữ liệu đầu vào
Với các công thức đã thiết lập, chúng ta có thể xác định hàm truyền lý tưởng để thiết lập setpoint Khi setpoint được đặt ở mức 0.4 m/s, giá trị tương ứng sẽ là 229,183 rpm Tuy nhiên, trong thực tế, do sai số từ các module điều khiển, tốc độ quay thực tế của động cơ sẽ không đạt được độ chính xác như setpoint đã định.
Dưới đây là setpoint và hoạt động thực tế của hai động cơ
Hình 4.12 Setpoint vận tốc và xung PWM xuất ra
Hình 4.13 Dữ liệu Setpoint và tốc độ quay động cơ phải và trái
Hàm truyền
Dựa vào dữ liệu nhần về từ Encoder và setpoint được gữi xuống từ vi điều khiển ở dạng PWM để xác định được hàm truyền
Sau khi tính toán qua trình mô phỏng, ta có được những kết quả như sau:
Hình 4.14 Đầu ra của hàm truyền động cơ phải với đầu vào là setpoint
Hàm truyền của động cơ phải:
Hình 4.15 Đầu ra của hàm truyền động cơ trái với đầu vào là setpoint
Hàm truyền của động cơ trái:
Tinh chỉnh PID
Phương pháp Ziegler-Nichols là một kỹ thuật phổ biến để điều chỉnh thông số PID, giúp tối ưu hóa quy trình mà không cần kiến thức sâu về hệ thống Phương pháp này có hai biến thể chính: một là dựa trên phân tích hệ thống mở và một là dựa trên hệ thống đóng Để xác định các thông số điều khiển PID, phương pháp bất ổn định (hệ thống đóng) được áp dụng.
4.4.7.2 Thiết lập và xác định bất ổn định
Dựa vào các giá trị 𝐾 𝑢 và 𝑇 𝑢 đã xác định, áp dụng các công thức sau để cài đặt các thông số PID:
4.4.7.3 Đặt các thông số PID ban đầu: Đầu tiên, đặt các thông số I (tích phân) và D (đạo hàm) của bộ điều khiển PID về 0
Sau đó tang dần giá trị P đến khi hệ bắt đầu giao động liên tục
Ở bước này, nhóm thu được hai thông số P cho bánh phải và bánh trái như sau:
4.4.7.4 Áp dụng mô phỏng để tính toán
4.4.7.5 Áp dụng vào thực tế
Với các thông số PID (đã được tính toán bằng phương pháp Ziegler–
Nhóm nghiên cứu đã áp dụng mô phỏng Nichols lên robot và tiến hành thử nghiệm với cùng giá trị setpoint và kịch bản Kết quả thực nghiệm được đo đạc từ cảm biến encoder ở hai trục động cơ Tuy nhiên, kết quả thu được không đạt yêu cầu, vì vậy nhóm đã thực hiện tinh chỉnh thêm thông qua phương pháp thử và sai.
Hình 4.16 Đáp ứng thực tế của bộ PID đã qua tinh chỉnh của mô phỏng
Hình 4.17 Đáp ứng thực tế của bộ PID đã qua tinh chỉnh bằng tay
Theo kết quả thu được, đồ thị đáp ứng đã đáp ứng đầy đủ các yêu cầu đề ra Do đó, động cơ và bộ điều khiển PID đã hoạt động hiệu quả Hai bộ PID được thiết lập như sau:
KẾT QUẢ VÀ THỰC NGHIỆM
Đáp ứng của động cơ và bộ điều khiển PID
Hình 5.1 Đáp ứng của động cơ
Biểu đồ cho thấy các bộ điều khiển PID đã giúp hai động cơ đạt được mức setpoint chấp nhận được Nhóm đánh giá kết luận rằng việc tinh chỉnh PID và thiết kế hệ thống truyền động đã đáp ứng đầy đủ yêu cầu thiết kế.
Dữ liệu đọc về từ MPU 6050 và Bộ lọc Kalman
Hình 5.2 Đồ thị đáp ứng của MPU 6050
Bộ lọc Kalman đã hoạt động hiệu quả, như thể hiện trong biểu đồ Mặc dù không thể đưa ra đánh giá trực tiếp ngay bây giờ, chúng tôi sẽ cung cấp đánh giá cuối cùng trong phần định vị của robot.
Việc chuẩn đoán bệnh của AI
Hình 5.2 Kết quả kiễm tra AI lần 1
Tương ứng với các triệu chứng là: Bụng to, Phù chân, Tiểu ít
- Tương ứng với bệnh Cảm lạnh hoặc Hội chứng vành cấp hoặc Suy thận mãn tính
Theo như dữ liệu cũng như là trên thực tế, chuẩn đoán trên là đúng
Hình 5.3 Kết quả kiễm tra AI lần 2
- Tương ứng với các triệu chứng là: Đau mắt, Ho, Phát ban ,Sốt cao Đầu ra là [[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
- Tương ứng với bệnh Suy tim
Theo như dữ liệu cũng như là trên thực tế, chuẩn đoán trên là đúng
⇨ Vậy, phần chuẩn đoán của AI có thể được đánh giá là đã đạt
Navigation của robot
Kế hoạch đường đi ban đầu của robot (đường màu xanh lá) đã được thiết lập để tránh vật cản (màu đen) Tuy nhiên, khi gặp phải vật cản, robot đã tự động vẽ ra một kế hoạch mới để tiếp tục di chuyển đến đích Đặc biệt, robot có khả năng tự định vị chính xác trong môi trường nhờ vào sự kết hợp của cảm biến góc xoay MPU 6050 và hai Encoder ở hai trục bánh xe.
Phần định vị bản thân của robot trong môi trường và thuật toán tìm đường đã đáp ứng yêu cầu đề ra Đồng thời, cảm biến góc xoay MPU 6050 kết hợp với bộ lọc Kalman đã hoạt động hiệu quả, đảm bảo độ chính xác trong quá trình định vị.
Đánh giá tổng thể kết quả sản phẩm
- Trong quá trình triển khai đồ án, nhóm đã trải qua nhiều giai đoạn với cả thuận lợi và thách thức
Dựa trên kiến thức và kinh nghiệm từ hai dự án "Truyền động cơ khí" và "Cơ điện tử", nhóm đã phát triển sự tự tin trong thiết kế và phát triển sản phẩm Những hiểu biết sâu rộng và kinh nghiệm thực tiễn từ các dự án trước là nguồn động lực quan trọng, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển và nâng cao hiệu quả thực hiện dự án này.
Nhóm đã gặp nhiều khó khăn trong việc thiết kế lại hệ thống cơ khí và tìm kiếm linh kiện phù hợp với yêu cầu kỹ thuật Thêm vào đó, lập trình không đồng bộ đã tạo ra trở ngại lớn, buộc nhóm phải dành thời gian nghiên cứu và khắc phục các vấn đề phát sinh.
Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức trong thiết kế và phát triển sản phẩm, đặc biệt là trong việc tích hợp công nghệ lidar và các thuật toán điều hướng sử dụng ROS, nhóm đã hoàn thành 100% các tiêu chuẩn và yêu cầu đề ra, đạt được mục tiêu của dự án.
● Bộ khung cơ khí của thiết bị đã được hoàn thiện
● Các chi tiết cơ khí được lắp đặt hoàn chỉnh
● Mạch điện đã được thiết kế, lắp đặt và hoàn thiện
● Chương trình điều khiển giúp robot tự vận hành
● Tích hợp AI vào robot giúp chẩn đoán và giao tiếp với người dùng