Thiết kế và chế tạo robot tránh chướng ngại vật + code

Luận văn này tập trung phân tích các phương pháp tránh vật cản cho robot tự hành mà trong tâm là các phương pháp dựa trên cảm biến siêu âm.. 2.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÁNH VẬT CẢN 2.2.1 Phươn

Chương 1 GIỚI THIỆU

1.1 GIỚI THIỆU VỀ ROBOT TỰ HÀNH

Robot tự hành ( mobile robot ) là một hướng phát triển của lĩnh vực robotic mà trọng tâm

là nghiên cứu chuyển động của robot trong một không gian nhất định Robot tự hành thực sự

là một lĩnh vực riêng biệt kể từ cuối những năm 1960 bằng dự án Shakey tại SRI Báo cáo của

N.J.Nilsson "A Mobile Automation: An Application of Artificial Intelligence Techniques" tại IJCAI 1969 đã đưa ra các yếu tố "nhận thức", "lập bản đồ", "lập kế hoạch đường đi" và các khái niệm về kiến trúc điều khiển Thập niên 1980 bùng nổ với các dự án về mobile robot và ngay lập tức đã cho thấy việc cần thiết để xét đến các thuộc tính của môi trường thực tế, vấn

đề được bắt gặp trong các dự án thiếu thực tế, thường cho rằng robot chỉ là sản phẩm của trí tuệ nhân tạo.

Ngày nay với sự phát triển của máy tính và vi xử lý cũng như là các loại cảm biến đã giúp cho robot tự hành phát triển không ngừng Robot có thể được điều khiển bằng vi xử lý hoặc máy tính nhúng; một hệ thống robot có thể được kiểm soát bởi một máy tính trung tâm qua mạng không dây Việc tương tác với môi trường bên ngoài có thể được thực hiện nhờ vào các cảm biến siêu âm, hồng ngoại hoặc camera Việc định hướng robot trong không gian được thực hiện bằng GPS hoặc la bàn số Các tính năng của robot tự hành rất đa dạng : robot có thể

di chuyển trong môi trường độc hại, địa hình phức tạp, có thể vẽ lại bản đồ của môi trường và truyền về bộ điều khiển trung tâm Dưới đây là hình ảnh của robot khám phá sao hỏa của NASA có khả năng định vị và dẫn hướng nhờ vào các cặp camera, phân tích thành phần vật chất bằng cách phân tích quang phổ, truyền dữ liệu về trái đất bằng sóng radio,

Hình 1.1 Robot khám phá sao hỏa Rover với các thiết bị bên ngoài ( hình trên )

và bên trong ( hình dưới ).

Luận văn này tập trung phân tích các phương pháp tránh vật cản cho robot tự hành mà trong tâm là các phương pháp dựa trên cảm biến siêu âm Việc phân tích sau đó được áp dụng

để điều khiền robot omni tránh vật cản bằng cảm biến siêu âm.

1.2 NỘI DUNG CỦA LUẬN VĂN

Phần chương 2 sẽ phân tích một số phương pháp tránh vật cản đã được đưa ra trên thế giới

dựa trên cảm biến siêu âm và camera Các phương pháp được đưa ra là : phương pháp đi theo

đường biên vật cản, phương phát phát hiện cạnh, phương pháp biểu diễn vật cản bằng sơ đồ lưới xác định, phương pháp trường thế, và phương pháp dùng optical flow Phương pháp được lựa chọn để thực hiện đề tài là phương pháp dẫn hướng thích nghi.

Trong chương 3, mô hình robot omni được giới thiệu và so sánh với các mô hình robot tự hành khác.

Chương 4 sẽ giới thiệu các loại cảm biến trong robot tự hành và tập trung phân tích về cảm biến siêu âm.

Chương 5 giới thiệu về xử lý ảnh số, các khái niệm cơ bản và thuật toán phát hiện khuôn mặt dựa vào các thuộc tính Haar-like Ngoài ra chương 5 còn giới thiệu sơ qua thư viện xử lý ảnh OpenCv của Intel và các hàm sử dụng trong đề tài.

Chương 6 mô tả quá trình thực hiện đề tài bao gồm phần cứng và giải thuật phần mềm Chương 7 tổng kết kết quả, ưu nhược điểm và phương hướng phát triển đề tài.

Chương 2 THUẬT TOÁN TRÁNH CHƯỚNG NGẠI VẬT CHO

ROBOT TỰ HÀNH

2.1 GIỚI THIỆU

Bài toán lập quỹ đạo di chuyển cho robot tự hành có thể chia làm hai dạng : bài toán toàn cục(global) và bài toán cục bộ (local) Ở bài toán toàn cục, môi trường làm việc của robot được biếttrước và từ đó đường đi tránh vật cản được tính toán từ lúc bắt đầu di chuyển Trong bài toán cục

bộ, môi trường làm việc của robot hoàn toàn chưa bíết hoặc chỉ biết một phần Đối với bài toánnày, các cảm biến gắn trên robot sẽ phát hiện vật cản để điều khiển hệ thống dẫn hướng robot từđiểm đầu đến điểm đích mà không chạm vật cản

Bài toán toàn cục tỏ rõ lợi thế là ta đã biết trước có đường đi (tối ưu ) tới đích hay không trướckhi robot khởi hành Tuy vậy nó có hạn chế là đòi hỏi nhiều lệnh tính toán và bộ nhớ và trong thực

tế, yêu cầu biết trước tòan bộ môi trường khó khả thi Trong khi đó, robot tìm đường cục bộ chỉbiết được môi trường xung quanh qua sensor cảm nhận môi trường Vì thế robot tìm đường cục bộ

có thể không hoàn thành việc đến đích (mặc dù thực tế có đường đến đích )trong trường hợp đặcbiệt Tuy nhiên, yêu cầu tính toán, dung lượng nhớ thấp cùng tính linh họat cao như tránh được vậtcản ngay khi vật cản di chuyển động Hiện nay cách kết hợp toàn cục và cục bộ đang ngày càngphổ biến giúp robot có tính linh hoạt cao

Nội dung của luận văn tập trung giải bài toán cục bộ, với robot omni di chuyển trong mặtphẳng với các vật cản tĩnh, đích của robot là khuôn mặt người được bắt bằng một webcam Robot

sẽ di chuyển tới vị trí người đang đứng và tránh các vật cản gặp phải trên đượng đi Việc phát hiện

vật cản được thực hiện bởi 3 cảm biến siêu âm Phần 2.2 dưới đây sẽ trình bày các phương pháp

xác định vật cản bằng cảm biến siêu âm hoặc camera, và sẽ trình bày chi tiết thuật tóan sinh viên

lựa chọn để thực hiện đề tài trong phần 2.3.

2.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÁNH VẬT CẢN

2.2.1 Phương pháp bám tường ( wall-following method)

Ở phương pháp này, robot di chuyển dọc theo vật cản với một khoảng cách định trước.Phương pháp này thích hợp khi chúng ta không có một bản đồ cụ thể môi trường hay một

sự định vị rõ ràng Phương pháp này còn được áp dụng khi chỉ có những thông tin khôngđầy đủ, đại loại như “hành lang này sẽ dẫn đến cánh cửa kia ”, robot có thể sử dụng tường

để định hướng quỹ đạo hoàn tất nhiệm vụ

Thuật toán sử dụng trong phương pháp bám tường dựa trên sự biểu diễn “nhận thức” (trigiác) Khái niệm này sử dụng thông tin từ các cảm biến siêu âm để thu nhận nhận thứctổng quát về môi trường lân cận Các thông tin này không có nghĩa là vị trí chính xác củavật cản và hướng của tường Ngược lại, các nhận thức tổng quát này giúp robot nhận biếtchính nó trên một hướng hợp lý hơn là một vị trí chính xác Các hướng này có thể được mô

tả bằng các giá trị ngôn ngữ như là phía trước bên trái, ở đằng xa hoặc rất chậm Việc mô

tả này được thực hiện bằng logic mờ và do đó, logic mờ sẽ là chìa khóa của vấn đề

Một đề tài về robot bám tường đã được tiến hành ở trung tâm nghiên cứu roboticIKERLAN ở Tây Ban Nha đã cho thấy robot có thể tránh được tất cả chướng ngại vậttrong nhiều trường hợp thử nghiệm Với một khoảng cách với tường cho trước là 0.6 m vàvận tốc robot đạt được 0.45m/s dưới hai điều kiện : trước tiên robot không bị “mù” theo

bất cứ hướng nào, tức là bất kì vật cản nào cũng sẽ bị phát hiện bởi ít nhất một cảm biến vàthứ hai, tường và các vật cản phải tĩnh Vật cản được robot hiểu là một phần của tường vànếu khoảng cách giữa vật cản và tường quá lớn thì nó sẽ bỏ qua.

a Khái niệm nhận thức tổng quát :

Nhược điểm của cảm biến siêu âm là độ phân giải về hướng rất kém Mặc dù nhữngcảm biến này rất chính xác phản ánh khoảng cách đến vật cản gần nhất bằng tính phản xạ,nhưng vật cản lại có thể nằm bất cứ đâu trong một góc quét của cảm biến Hơn nữa khoảngcách này lại phụ thuộc vào bề mặt của vật cản, khoảng cách và độ nghiêng của bề mặt sovới trục cảm biến Vì vậy rất khó để ngay lập tức mô tả môi trường xung quanh từ dữ liệucảm biến đưa về, chẳng hạn như độ cong của bức tường Khái niệm về nhận thức tổng quáttránh những khó khăn này bởi vì nó không bảo đảm điều gì về việc phác thảo môi trườngxung quanh Thay vào đó, nó hướng tới việc tạo ra một nhận thức chung chung về môitrường xung quanh từ dữ liệu từ cảm biến và biểu diễn lại bằng vector, gọi là vector nhậnthức tổng quát

Để đáp ứng yêu cầu thì mỗi cảm biến siêu âm i được gán cho một vector nhận thức

max max min

i i

d

và min

i

= 



for for

(2.3)

với max

0

i d

∆ <

(2.4)Giá trị lớn nhất của biến thiên tương đối của các cảm biến kí hiệu là:

max

i

p&= p&

Hình 2.1 Robot tự hành trong 3 tình huống bám biên

Hình trên minh họa khái niệm nhận thức tổng quát trong 3 tình huống bám biên củarobot Nhận thức tổng quát khi đối với góc tường (trường hợp a ) thể hiện bởi 3 vector.Một cạnh tường gần hơn được nhận thức bằng một cảm biến, cạnh còn lại được nhận thứcbằng hai cảm biến Nhận thức sau thì không mạnh bằng nhận thức đầu do khoảng cách xahơn Mô tả về tình huống này dạng ngôn ngữ như sau: nhận thức tổng quát thì mạnh vàliên quan đến phương pháp tuyến về bên phải và nơi nào đó phía trước Một tình huốnghay gặp là robot ở vào vị trí “dead-end” (hình b) khi robot dang di chuyển dọc theo tườngbên phải Khi robot đến cuối đường, vector nhận thức biến thiên nhanh hơn về phía trước

Sự biến thiên nhanh hay chậm tùy thuộc vào vận tốc của robot Trong trường hợp góctường mở (hình c), sự biến thiên mạnh hơn ở phía sau bên phải

Khái niệm về nhận thức tổng quát thì hoàn toàn phù hợp với việc mô tả bằng ngôn ngữvới vô số tình huống của robot Sự mô tả này thì đơn giản, được thực hiện cùng với chuyểnđộng của robot và được dùng như là ngõ vào của bộ luật trong giải thuật dùng logic mờ.Lúc này thì hướng của chính xác của cảm biến không còn quan trong nữa Với giải thuậtnày robot có thể dễ dàng bám theo tường ngay cả khi chỉ có một cảm biến phát hiện tường

Một điều cần lưu ý rằng khái niệm nhận thức tổng quát là sự tổng hợp nhận thức cáccảm biến, do đó nó có tên là “tổng quát” Ngay cả những cảm biến theo hướng chuyểnđộng là hướng về phía sau và nhận thức của chúng có vẻ không có giá trị nhưng sự đónggóp của chúng vào nhận thức tổng quát là như nhau Sử dụng ví dụ ở hình dưới, nếu bỏqua các cảm biến mà ta cho rằng không đóng góp vào chuyển động của robot thì sẽ dẫnrobot theo một hướng sai lầm Nếu dữ liệu của cảm biến 1 và 8 không được quan tâm thì

Hình 2.2 Robot sẽ di chuyển qua lại hai bức tường nếu ta không xét đến các cảm biến

2.2.2Phương phát phát hiện cạnh ( edge-detection)

Một phương pháp cũng khá phổ biến là dựa trên việc phát hiện cạnh (edge-detection).Thuật toán đưa ra trong phương pháp này tìm cách phát hiện vị trí các cạnh đứng và láirobot vòng qua các cạnh “thấy được” đó Đường nối hai cạnh “thấy được” xem như làbiên của vật cản Phương pháp này cũng có thể dùng cảm biến siêu âm để phát hiện vậtcản Điểm bất lợi của phương pháp này là robot phải dừng lại trước vật cản để thu thậpthông tin Tuy nhiên đây không phải điều khó khắc phục với những máy tính xử lý nhanhtrong tương lai

Trong phương pháp dùng cảm biến siêu âm, robot đứng yên khi đang khi thực hiệnviệc quét toàn cảnh môi trường làm việc Sau khi áp dụng một số giải thuật line-fitting ,một kế họach chuyển động toàn cục được thiết lập cho quỹ đạo kế tiếp của robot

Hạn chế thường gặp của phương pháp này là độ chính xác của cảm biến siêu âm, thường rơi vào các nguyên nhân sau :

 Khả năng định hướng kém : hạn chế việc xác định vị trí cạnh trong không gian,phụ thuộc vào khỏang cách tới vật cản, và góc giữa bề mặt và trục phát sóng

 Hiện tượng đọc chéo : gây ra bởi nhiễu sóng siêu âm từ các nguồn ngoài hay cáccảm biến gây nhiễu lẫn nhau Các nhiễu này thường khó để lọc bỏ và gây khó khăncho việc tiến hành giải thuật

Hình 2.3 robot đi vào góc nhỏ

và có những khe hở nhỏ giữa các bức tường, robot tìm được đường đi ngược lại.

Hình 2.4 Robot gặp vật cản khi bám tường, khi đó robot thay đổi quỹ đạo vòng qua vật cản (B-C) rồi trở lại nhiệm vụ bám tường ( C-D)

 Sự phản xạ đều : khi góc của mặt phản xạ và trục cảm biến quá lớn, sóng phản xạ

sẽ không trở về nơi phát và coi như vật cản không được phát hiện, hoặc nhận biếtvật cản nhỏ hơn thực tế

Bất cứ các nguyên nhân nào trên đây cũng đều ảnh hưởng đến thuật toán phát hiệncạnh của vật cản ở một vị trí sai, hậu quả là quỹ đạo đưa ra không phù hợp

2.2.3 Phương pháp biểu diễn vật cản bằng sơ đồ lưới xác định

Một phương pháp biểu diễn xác suất của vật cản trong một mô hình môi trường dạng lưới (grid-type world model) được phát triển tại đại học Carnegie-Mellon ở Pennsylvania, Mỹ

Mô hình luới xác định này thì đặc biệt phù hợp với điều kiện các dữ liệu thu từ cảm biếnthì không chắc chắn, trong trường hợp này là cảm biến siêu âm

Trong lưới xác định ( certainty grid), vùng hoạt động của robot được biểu diễn bằng mộtmảng hai chiều các phần tử hình vuông, gọi là các cell Mỗi cell chứa một giá trị xác định (certainty value) gọi là CV thể hiện mức độ đáng tin cậy rằng có vật cản xuất hiện trong cell

đó Với phương pháp này, CV sẽ được cập nhật bằng một hàm xác suất có xét đến đặcđiểm của cảm biến Với cảm biến siêu âm có một tầm quan sát hình nón sẽ trả về một giátrị đo hướng tâm khoảng cách đến vật cản gần nhất nằm trong vùng hình nón, do đó khôngxác định cụ thể vị trí góc của vật thể ( hình dưới thể hiện vùng A trong đó một vật thể phảiđược định vị để cho ra kết quả đo là d) Nếu một vật thể được phát hiện bởi cảm biến,nhiều khả năng vật thể này gần trục cảm biến hơn là phần biên của hình nón Trong

phương pháp này hàm xác suất

x

C

sẽ tăng CV của các cell gần trục hơn là CV của các cell

ở biên

Hình 2.5 Sơ đồ lưới: một giá trị d đo được chứng tỏ sự tồn tại của vật

cản đâu đó trong vùng màu đen

Trong thí nghiệm, robot tự hành đứng yên khi thực hiện việc quét toàn cảnh môi trường

với 24 cảm biến Kế tiếp, hàm xác suất

x

C

được áp dụng với mọi giá trị khoảng cách đođược để cập nhật lưới xác định Cuối cùng, robot di chuyển đến vị trí mới rồi dừng lại vàlặp lại quá trình trên Khi robot di chuyển hết căn phòng theo cách này thì lưới xác định cóthể xem như bản đồ tương đối chính xác của căn phòng Một quỹ đạo tổng quát có thểđược tính toán off-line cho những lần hoạt động về sau

2.2.4 Phương pháp trường thế ( Potential Field Method)

Trong phương pháp này, vật cản gây ra một lực đẩy, khi mà mục tiêu lại áp dụng một lựckéo với robot Vector lực tổng hợp R bao gồm tổng của lực kéo từ mục tiêu và lực đẩy từvật cản được dùng để tính toán cho một vị trí của robot Với R là lực gây nên gia tốc trênrobot, vị trí mới cho robot được tính toán bằng các thuật toán

Phương pháp Virtual Force Field do Borenstein đưa ra sử dụng luới hai chiều theo hệ tọa

độ De-cac, gọi là luới biểu đồ ( histogram grid) C để biễu diễn vật cản Mỗi ô (i,j) trong

lưới được gán một giá trị xác định (certainty value, CV ) kí hiệu là

,

i j c

thể hiện độ tin cậyviệc tồn tại vật cản tại ô đó Việc biểu diễn này khá giống với certainty grid ở phần trên, ởhistogram grid, các CV được tăng lên khi cảm biến siêu âm xác định sự hiện diện của vậtcản tại ô đó

ô đi kèm theo nó, nằm trên một vùng hình vuông của C Ta gọi

vùng này là “active region” kí hiệu là

i j

c

Trong thí nghiệm, kích thước của cửa sổ là 33x33 ô, và kích thước ô là 10cm

x 10cm và cửa sổ luôn bao quanh vị trí hiện tại của robot

Mỗi active cell gây ra một lực đẩy

,

i j F

với robot, biên độ lực tỉ lệ thuận

* ,

, ,

Hướng của R kí hiệu là δ

, đơn vị deg, dùng làm giá trị tham chiếu cho lệnh chuyển hướng của robot:

( )

k δ

(2.9)với k: hằng số tỉ lệ chuyển hướng

Θ

: hướng hiện tại của robotPhương trình này là cơ sở cho việc điều khiển robot

Các hạn chế của phương pháp trường thế :

 Sập bẫy khi di chuyển đến ngõ cụt tạo bởi nhiều vật cản phức tạp

 Không qua được khe giữa hai vật cản

Hình dưới minh họa trường hợp này, lực đẩy từ hai vật cản 1 và 2 lần lượt là

' 1

r F

và'

2

r F

, tổng hay lực cản này sẽ hướng robot ra xa mục tiêu theo chiều ngược lại, nếu

cộng với lực kéo từ mục tiêu

t

F

thì được lực kết quả R không hướng robot tránh vật cản

Hình 2.7 Trường hợp robot không qua được khe 2 vật cản

 Dao động khi gặp vật cản : hạn chế này xảy ra ở việc tính toán thuật toán, không phân tích kĩ ở đây

 Dao động khi đi trong ngõ hẹp : nguyên nhân do robot nhận được lực đẩy từ cả hai bứctường

2.2.5 Phương pháp dùng optical flow :

Khác với các phương pháp trên, phương pháp này chủ yếu sử dụng camera và đã được sinhviên Phan Tuấn Hải ( 40400725) thực hiện trong luận văn tốt nghiệp, ở đây chỉ trình bày tóm tắt cơ

sở lý thuyết và giải thuật

Khi camera di chuyển, nó sinh ra một chuỗi theo thứ tự các frame, mỗi frame là một ánh xạ từkhông gian 3D lên một mảng pixel 2D Giả sử trong ảnh là một cái bàn, các điểm trên cạnh bàn lànhững điểm cần quan tâm Khi camera di chuyển thẳng ta sẽ nhận thấy sự di chuyển nhỏ củanhững điểm này theo chuỗi frame sinh ra Nếu cái bàn ở xa, sự dịch chuyển quan sát được sẽ nhỏ;khi bàn ở gần, độ dịch chuyển này sẽ lớn hơn Ta tiến hành tính tóan vector dịch chuyển cho một

số điểm nhất định sẽ có thể định hình được vùng di chuyển của vật Những vùng này gọi là vùngoptical flow Có hai cách tính toán các optical flow :

 Thuật toán Dense Optical Flow ( Optical Flow đặc) : tính toán các vector này cho mọi điểm trong ảnh

 Thuật toán Sparse Optical Flow ( Optical Flow thưa) : chỉ sử dụng cho các điểm đặc biệt ( ví dụ như cạnh)

Hình 2.8 Optical Flow của bàn tay

Ngõ vào của một hệ optical flow là một chuỗi các ảnh thu được từ bên ngoải, chuỗi này sẽchứa các thông tin để ước lượng các vector di chuyển Do đó, camera cũng phải di chuyển hếttrong suốt quá trình lấy ảnh Giả sử ảnh đầu tiên được lấy ở thời điểm t, xét điểm (u,v) trên ảnh cócường độ I(u,v,t) Nếu khoảng thời gian giữa hai lần lấy ảnh là đủ nhỏ thì xem như cường độ điểmảnh đang xét không đổi Xét cường độ điểm ảnh tại thời điểm t là I(u,v,t) Từ sự di chuyển củacamera, cùng một điểm đó, nó sẽ xuất hiện ở frame tiếp theo nhưng ở vị trí khác Giả sử độ dịch

chuyển đó được biểu diễn bằng vector

2.3 THUẬT TOÁN DẪN HƯỚNG THÍCH NGHI ( ADAPTIVE NAVIGATION)

Thuật toán này được trình bày trong tài liệu tham khảo [2] Đây là một kĩ thuật dẫn hướng cục

bộ với vị trí ban đầu và đích đã biết trước, các vật cản được phát hiện bởi ba cảm biến đo khoảngcách từ robot đến vật cản gần nhất nhưng theo ba hướng khác nhau Hướng di chuyển của robotđược quyết định bởi hướng đến đích và hướng tránh vật cản tính toán được Điều kiện để thực hiệnphương pháp là các vật cản phải đứng yên Điểm mạnh của phương pháp là chỉ yêu cầu một ítthông tin về môi trường xung quanh so với các phương pháp khác và luật dẫn hướng cũng đơn giản

và linh họat hơn sử dụng phương pháp trường thế ( potential field method) Đây chính là phươngpháp em chọn để thực hiện đề tài

2.3.1 Mô hình robot và kĩ thuật dẫn hướng thích nghi

Xét một bài toán dẫn hướng hai chiều (2D) trong hình (2.9) khi mà vị trí và vận tốc củarobot được biểu diễn trong hệ tọa Decac ( x(t), y(t) và v(t) với t là thời gian ) Điểm bắt đầu và

kết thúc lần lượt là

0 0( , ) x y

và (0,0) Góc biểu diễn hướng của robot là

(A1) : robot chỉ di chuyển về phiá trước(A2) : robot rẽ trái hay phải với bán kính nhỏ nhất(A3) : vận tốc của robot là hằng số, trừ khi tiến đến gần đích

Hình 2.9 Mô hình bài toán dẫn hướng thích nghi

Phương trình chuyển động của robot :

( ) ( ) cos ( ) ( ) ( )sin ( )

θ θ

* 21

Nếu như không có vật cản và giả định A2 không được xét đến thi robot sẽ ngay lập tứcquay về phía đích lúc bắt đầu và cứ thế chạy đến đích Đây có thể coi là đường đi tối ưu nhưngkhông không khả thi với điều kiện của robot Do đó, luật dẫn hướng sau đây được đưa ra :

*( ) t ( ( ) t ( )) t

θ & = − η θ − θ

(2.19)

với

η

là hằng số dương Phương pháp suy giảm Gradient được áp dụng để tìm ra góc dẫn

hướng nhằm tối thiểu hóa E(t),

*( ) t

θ

là góc định hướng điều kiện Để hiểu rõ vấn đề, ta xét

trường hợp dẫn hướng không có vật cản Xem

*( ) t

θ

như là góc định hướng dẫn robot đến

đích Trong trường hợp này

φ π θ

Có cảm giác rằng robot sẽ lập tức quay về hướng

đích và tiến về đích Tuy nhiên, do

là các khoảng cách theo các hướng ở giữa (center), trái (left), phải (right) Hướng cảm

biến trái và phải lệch so với cảm biến giữa một góc α

Các giả thiết sau được đặt ra cho cảmbiến và vật cản:

(A4) : Khoảng đo được lớn nhất là

a Trường hợp 3 cảm biến đều phát hiện vật cản :

Hình (2.10) mô tả các trường hợp phát hiện vật cản có thể xảy ra Khi vật cản được

phát hiện ở cả 3 hướng và

d ≥ d

như hình (a), Khoảng cách đến vật cản bên trái lớn hơn

bên phải nên robot nên rẽ trái Đặt ε

là góc trong hình vẽ (a), robot nên rẽ một góc

≥

<

(2.24)

Hình 2.10 Các trường hợp phát hiện vật cản của robot

b Trường hợp 2 cảm biến phát hiện vật cản :

Trong hình b và c, một vật cản được phát hiện phía trước robot (

Để đảm bảo việc tránh vật cản, robot nên rẽ trái một góc

2

π ε − ( như trong hình c) và luật dẫnhướng giống như công thức (1.21)

Khi

c

d

< 0 ( hình d) việc chuyển hướng là không cần thiết vì không có vật cản trên đường

di chuyển của robot Do đó

* ( )

θ =θ

c Trường hợp một cảm biến phát hiện vật cản :

Có hai trường hợp được xét đến trong hình e và hình f Trong trường hợp đầu việc chuyển

hướng là không cần thiết do

sơ đổ các vật cản trong không gian Tuy nhiên, do

2.3.3 Xây dựng thuật toán dẫn hướng thích nghi

Một yêu cầu cơ bản là, khi vật cản được phát hiện thì việc tránh vật cản phải được đặt lêntrên việc đến đích Tuy nhiên, nếu việc đến đích bao quát luôn cả việc tránh vật cản thì robotvẫn thực hiện việc đến đích theo công thức (2.20) Bây giờ ta xem xét khả năng robot vẫn đến

đích ngay cả khi phát hiện vật cản Trên hình 2.10 a, b, c, và f, việc chuyển hướng là cần thiết

để tránh vật cản Nếu các bất đẳng thức này được duy trì:

*( )t t*( )t

Trong hình 2.10 e, chuyển hướng là không cần thiết

*( )

θ >

Tổng hợp lại, một thuật tóan để tính tóan góc điều khiển

2.4 TỔNG KẾT CÁC PHƯƠNG PHÁP TRÁNH VẬT CảN :

Các phương pháp trên đều có những ưu nhược điểm và phạm vi áp dụng khác nhau Phươngpháp điều khiển bám biên giải quyết được vấn đề sai số của cảm biến siêu âm bằng cách đưa rakhái niệm nhận thức tổng quát và giải thuật mờ, nhưng robot chỉ di chuyển theo quỹ đạo nhất định,không áp dụng được cho môi trường phức tạp Với phương pháp phát hiện cạnh, đòi hỏi cảm biếnsiêu âm phải quét hết môi trường làm việc sau đó tính toán để thiết lập quỹ đạo cho robot, do đápđáp ứng của robot khá chậm Phương pháp biểu diễn vật cản bằng sơ đồ lưới đòi hỏi số lượng cảmbiến lớn để có thể bao quát toàn bộ khu vực hoạt động, tuy nhiên lại khắc phục nhược điểm góc mởlớn của cảm biến siêu âm với việc biểủ diễn dữ liệu bằng hàm xác suất Phương pháp trường thếđòi hỏi tọa độ của đích đến phải được biết trước, không thích hợp với các mục tiêu di chuyển như

là trong đề tài

Phương pháp dùng Optical Flow có ưu điểm là chỉ sử dụng một camera để phát hiện vật cản.Tuy nhiên phương pháp này lại đòi hỏi việc lập trình tính toán khá phức tạp do phải tính cácgradient cho các điểm trên hình, do đó thời gian xử lý sẽ lâu

Đối với phương pháp dẫn hướng thích nghi, ta chỉ cần có ba cảm biến siêu âm và giải thuậttương đối đơn giản Phương pháp này thích hợp cho các môi trường không phức tạp với các vậtcản tĩnh và có kích thước đủ lớn Dù trong thuật toán gốc thì tọa độ của đích đến được xác địnhtrước nhưng ta cũng có thể cải tiến cho các mục tiêu di động, trong đề tài thì mục tiêu di độngchính là khuôn mặt người

CHƯƠNG 3 ROBOT OMNI

3.1 TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH:

Có rất nhiều chọn lựa cho việc thiết kế một robot tự hành có khả năng di chuyển trên một mặt cứng(solid surface), trong số đó có 3 dạng chủ yếu là dùng bánh xe (wheels), dùng bánh xích (track) vàdùng chân (legs) Việc dùng bánh xe được ứng dụng nhiều do kết cấu cơ khí đơn giản và việc thi công

dễ dàng Dùng chân và bánh xích đòi hỏi kết cấu cơ khí phức tạp và phần cứng nặng hơn so với cùngmột mức tải yêu cầu, nhưng có lợi thế là di chuyển được trên những địa hình xấu ( nhấp nhô, trơn trợt)

3.1.1 Robot dùng bánh xe

Dạng đơn giản nhất của robot tự hành là dùng bánh xe, được mô tả bằng các sơ đồ ở hình dưới :

Hình 3.1 Các dạng robot dùng bánh xe

Robot tự hành dạng này bao gồm một hay nhiều bánh xe được lái ( được tô đậm trong sơ đồ ) ,

bánh tự do (không được tô) và bánh bẻ lái ( được khoanh tròn) Thiết kế ở bìa trái hình trên có một

bánh được lái và cũng để bẻ lái Thiết kế này đòi hỏi 2 động cơ, một để điều khiển vận tốc (lái) và một

để bẻ lái Thuận lợi của thiết kế này là việc điều khiển và bẻ lái được tách riêng biệt trên hai động cơ,

do đó việc điều khiển bằng phần mềm trên các quỹ đạo cong sẽ đơn giản Tuy nhiên, điểm bất lợi làrobot không thể bẻ lái tại chỗ do bánh để bẻ lái không đặt ở giữa

Thiết kế ở giữa có tính chất lái vi sai (differential drive) được sử dụng khá phổ biến trong thiết kếrobot tự hành Sự kết hợp hai bánh xe lái độc lập cho phép robot có thể chạy thẳng, chạy vòng hoặcxoay tại chỗ Việc điều khiển robot trên một quỹ đạo nào đó, ví dụ như một đường cong đã biết bánkính phải được làm bằng phần mềm Một lợi thế nữa của thiết kế là các bánh xe được giữ cố định nênlàm cho kết cấu cơ khí đơn giản

Cuối cùng thiết kế bìa phải, còn gọi là “Ackermann Steering”, có dạng giống như các xe vận tảitrên đường phố Ta chỉ cần một động cơ lái cả hai bánh sau và một động cơ bẻ lái bằng cả hai bánhtrước

Một điều cần lưu ý là cả ba thiết kế trên đều sử dụng hai động cơ cho việc điều khiển vận tốc và bẻ lái

Một dạng đặc biệt của robot tự hành là robot chuyển động đa hướng sẽ được phân tích ở phần sau.Điểm bấr lợi chung cho các robot dùng bánh xe là nó đòi hỏi mặt đường hay mặt phẳng để dichuyển Dùng bánh xích có thể khắc phục chuyện này nhưng nó rất khó để điều khiển chính xác như làbánh xe Bánh xích cũng cần 2 động cơ, một cho mỗi bên

3.1.2 Robot dùng chân :

Hình 3.2 Robot dùng bánh xích và robot dùng chân

Giống như robot dùng bánh xích, robot dùng chân có thể di chuyển trên bề mặt phức tạp, hơn nữacòn có thể lên xuống cầu thang hoặc bước qua các chướng ngại vật nhỏ Có rất nhiều kiểu thiết kế lọainày dựa vào số chân với một quy tắc tổng quát: càng nhiều chân càng dễ thăng bằng Ví dụ robot 6chân hình trên có thể di chuyển giống như robot 3 chân với 3 chân còn lại trên không Một robot 3 chânthì có thể luôn giữ được trạng thái ổn định, với trọng gần đúng bằng tâm hình tam giác tao bởi điểmtiếp xúc của 3 chân với mặt đất Mỗi chân robot đòi hỏi từ hai động cơ trở lên tùy thuộc vào số bậc tự

do mỗi chân Các thiết kế cho robot 2 chân (biped robot) thường có hơn 5 động cơ cho mỗi chân và do

đó số bậc tự do cũng tăng lên, đòi hỏi yêu cầu về khối lượng và chi phí cho robot

3.1.3 Robot lái đồng bộ chuyển động đa hướng (Synchronous-drive robot )

Hình 3.3 Robot lái đồng bộ chuyển động đa hướng với ba bánh được lái bằng một động cơ ( steering

motor), các bánh được liên kết qua các ròng rọc

Một robot lái đồng bộ ( synchronous-drive robot ) có thể được chế tạo bằng cách thêm vào các bánhđịnh hướng ở trọng tâm hoặc lệch trọng tâm Điều đặc biệt của thiết kế này là hướng và vận tốc cácbánh xe luôn băng nhau Chuyển động lái của mỗi bánh được liên kết với nhau bằng xích hoặc đai, do

đó ta luôn xác định được sự định hướng của bánh xe Một chuyển động đa hướng ( có thể ngay lập tứcchuyển động theo bất cứ hướng nào ) có thể đạt được bằng cách lái các bánh xe theo hướng của vận tốcmong muốn Tuy nhiên hướng của phần khung robot thì không thể thay đổi Đôi khi một đầu vô tâm( turret) được dùng để thay đổi hướng của robot Lợi ích của việc dùng robot lái đồng bộ là chỉ cần haiđộng cơ để đổi hướng và thay đổi vận tốc Do kết cấu cơ khí đã đảm bảo cho việc lái đồng bộ nên việcđiều khiển không đòi hỏi cao Nhược điểm của phương pháp này là :

Hình 3.4 Bánh xe omni và ứng dụng trên xe bốn bánh.

Bánh xe Omni còn có tên gọi là bánh xe Mecanum, kiểu bánh xe này được phát triển và đăng kíbản quyền bởi công ty Mecanum của Thụy Sỹ với Bengt Ilon vào năm 1973 Có hai lọai bánh Omnichính, phụ thuộc vào hướng chuyển động khả thi của bánh :

 Bánh Omni với hướng chuyển động phụ 450 so với hướng chính ( hình 3.5)

 Bánh Omni với hướng chuyển động phụ 900 so với hướng chính ( hình 3.6)

Hình 3.5 Bánh Omni với hướng chuyển động phụ 45 0 so với hướng chính

Hình 3.6 Bánh Omni với hướng chuyển động phụ 90 0 so với hướng chính

Hầu hết các bánh xe omni đều dựa trên cùng một nguyên lý :trong khi bánh xe cung cấp một lựckéo theo hướng bình thường trên trục của động cơ, nó có thể trượt không ma sát theo hướng trục củađộng cơ Để đạt được điều này, bánh xe được chế tạo bằng cách thêm các bánh xe nhỏ dọc theo chu vicủa bánh chính

3.2.2 Cơ sở vật lý điều khiển bánh xe omni

Mỗi bánh xe đều có thể di chuyển robot, nhưng do bánh xe được đặt trên chu vi của robot nên nó

sẽ làm quay khung robot Để tìm ra mối quan hệ giữa moment động cơ và sự dịch chuyển của robot, taphải phân tích khía cạnh hình học của vấn đề:

Hình 3.7 Phân bố lực của n bánh xe omni

Chúng ta sẽ phân tích robot với n>=3 bánh xe omni như trên hình vẽ

Các góc của động cơ được tính so với trục x trong hệ tọa độ gắn trên động cơ gọi các góc của trục động cơ là θ1 , θ2 , …θn ; hướng của bánh xe thứ i tương ứng là : θi + π/2

Khi các động cơ được kích hoạt, ta sẽ nhận được n lực kéo F1, F2,…,Fn từ các động cơ, sau đó tổnghợp thành lực tịnh tiến và moment quay của robot Mỗi lực kéo Fi được tính bằng moment trên đầu trụcđộng cơ nhân với bán kính của bánh xe

Gia tốc tịnh tiến a và gia tốc góc

.

w

của trọng tâm robot mà ta giả sử rằng nằm tại tâm hình học được cho bởi :

Ta gọi ma trận 3 x n trên là ma trận phối hợp lực Cα

Các tính toán ở đây được giả định là các bánh xe không bị trượt, tức là moment đầu trục động cơ được truyền toàn bộ đến robot thông mặt phẳng chuyển động

Biên độ Euclide :

Chúng ta có thể tính toán vận tốc của bánh xe ,vận tốc của robot cũng như vận tốc quay bằng cáchlấy tích phân các phương trình chuyển động Tuy nhiên chúng ta phải xét đến robot trong không gianEuclide, tính toán quỹ đạo trong đó, từ đó suy ra vận tốc của từng bánh.

Chúng ta nhóm vận tốc của các động cơ vào vector (v1,v2,…,vn)T, vận tốc tịnh tiến và vận tốc quaycủa robot vào vector (vx, vy, Rω)T Nếu chuyển động của robot được mô tả bằng vector (1, 0, 0)T, tức làrobot di chuyển thẳng mà không quay Khi robot di chuyển với vận tốc bằng 1 theo trục x, bánh xe thứ

i sẽ quay với vận tốc –sinθi Điều này được diễn tả trong hình 3.8 Bánh xe chính sẽ cung cấp thành

phần –sinθi và các bánh xe nằm trên chu vi sẽ cung cấp thành phần cosθi

Hình 3.8 Phân tích các thành phần vận tốc trên bánh xe omni

Áp dụng quy ước chiều quay dương là chiều dương lượng giác (ngược chiều kim đồng hồ nếu nhìn

tư trên xuống), ta thành lập ma trận quan hệ giữa vận tốc động cơ và vận tốc robot trong không gianEuclide :

v

v R v

Bây giờ ta kí kiệu vector gia tốc (ax,ay,

3.2.3 Điều khiển chính xác robot omni

Việc điều khiển chính xác robot omni chỉ có thể thực hiện được nếu không xét đến ma sat giữabánh xe và mặt đường Tuy nhiên trong thực tế, ma sat và do đó gia tốc của động cơ bị hạn chế Trướctiên ta sẽ chỉ ra bánh nào bị trượt bằng cách khảo sát các vận tốc của bánh xe Với thông tin này, cáclực của động cơ có thể bị giảm xuống để tránh sự trượt

Hình 3.9 Sự phân bố lực trên robot omni 4 bánh đối xứng

3.3 ĐIỀU KHIỂN ROBOT OMNI TRONG THỰC TẾ

1.3.1 Tại sao dùng bánh xe omni ?

Như ta đã thấy, robot với ba bánh xe omni có thể chuyển động theo bất cứ hướng nào ngay lậptức, điều này làm robot có tính linh hoạt rất cao, thích hợp để tránh vật cản Đồng thời robot có thểquay tại chỗ làm cho việc bám theo đối tượng thuận lợi Khi đối tượng quay, robot có thể quay theo mà

không làm thay đổi khoảng cách đến mục tiêu Khi mất dấu đối tượng thì robot có thể quay tại chỗ để

dò tìm đối tượng Do đó robot omni rất thích hợp cho đề tài này

1.3.2 Điều khiển robot omni trong thực tế

Việc phân tích robot omni ở trên cho thấy để điều khiển robot moni chính xác và tối ưu rất phứctạp do chuyển động của robot omni luôn có trượt Một lý do khác là do thân robot khá cao ( đáp ứngyêu cầu đặt camera bắt mặt người) nên khi di chuyển sẽ có quán tính lớn, lắc lư nhiều, đồng thời vớigiải thuật tránh vật cản thi việc robot chuyển hướng xảy ra liên tục nên khó điều khiển theo các phươngpháp truyền thống như là PID Việc điều khiển robot được em điều khiển vòng hở và điện áp cấp chocác động cơ là dựa vào kinh nghiệm, không quá thấp để robot di chuyển chậm nhưng không quá cao đểrobot có thể gặp sự cố khi chuyển hướng đột ngột

Với một robot omni ba bánh thì có thể có các trường hợp chuyển động sau :

Hình 3.10 Các trường hợp chuyển động của robot omni ba bánh: vector màu trắng: vận tốc của robot; vector màu xanh lá cây : vận tốc lái của động cơ; vector màu xanh dương : vận tốc sau cùng; vector màu cam : vận tốc bù; điểm màu vàng : tâm quay.

 Trường hợp (a) : khi một bánh không cấp vận tốc, hai bánh còn lại quay ngược chiều nhau( chiều lượng giác quy ước là ngược chiều kim đồng hồ), thi robot sẽ tịnh tiến theo hướngvuông góc với bánh không cấp vận tốc, chiều theo chiều vector tổng

 Trường hợp (b) : khi 3 bánh cùng cấp vận tốc cùng chiều lượng giác thì robot sẽ quay tại chỗ theo chiều đó

 Trường hợp (c) : khi một trong ba bánh chuyển động ngược hướng với hai bánh còn lại vàhai bánh còn lại được cấp vận tốc giống nhau nhưng nhỏ hơn bánh thứ nhất, robot sẽ tịnhtiến theo hướng song song với bánh thứ nhất

 Trường hợp (d) : đây là trường hợp tổng quát nhất với ba bánh được cấp vận tốc bất kì,robot sẽ quay theo một tâm nào đó Các trường hợp trước coi như là trường hợp đặc biệtcủa trương hợp (d) vì: trường hợp (b) tâm quay nằm ngay tâm hình học của robot, trươnghợp (a) và (c) tâm quay xem như ở vô cùng

Tóm lại với một robot omni ba bánh ta có điều khiển theo các hướng như sau :

Hình 3.11 Các hướng điều khiển robot omni

Ta có thể điều khiển robot omni tịnh tiến theo 12 hướng và quay tại chỗ theo hai chiều Việc điềukhiển này yêu cầu đơn giản về phần mềm nhưng không làm mất tính linh hoạt của robot Robot có thể

di chuyển đến bất cứ vị trí nào trong mặt phẳng bằng cách kết hợp các hướng chuyển động xoay và tịnhtiến trong một thời gian ngắn, phát huy được thế mạnh của robot omni

CHƯƠNG 3 CẢM BIẾN DÙNG TRONG ROBOT TỰ HÀNH

Có một lượng lớn các cảm biến khác nhau được dùng trong lĩnh vực robotic, áp dụng nhiều kĩ thuật đo khác nhau và sử dụng các giao tiếp khác nhau với bộ điều khiển Điều quan trọng là tìm ra cảm biến thích hợp cho một ứng dụng cụ thể Dữ liệu truyền đến bộ điều khiển

có 2 dạng : CPU-initiated (hỏi vòng) và sensor-initiated (sử dụng ngắt) Trong trường hợp CPU-initiated, CPU liên tục kiểm tra xem dữ liệu có sẵn sàng để đọc không bằng một đường tín hiệu trạng thái Việc này thì tốn thời gian hơn là giải pháp sensor-initiated, chi đòi hỏi đủ ngõ vào ngắt thôi Cảm biến phát tín hiêu ngắt đến CPU và CPU đáp ứng ngay lập tức.

Sau đây là bảng tóm tắt các dạng ngõ ra của cảm biến :

Dữ liệu nối tiếp (RS232 hoặc USB) GPS Module

Bảng 4.1 Phân loại cảm biến theo ngõ ra

4.1 PHÂN LOẠI CẢM BIẾN

Dưới cái nhìn của người kỹ sư, thật hợp lý khi phân loại cảm biến theo ngõ ra vì điều này

rất cần thiết khi giao tiếp chúng với hệ thống nhúng Tuy nhiên, Bảng 4.2 trích từ [9]cho ta các

cách phân loại khác cũng quan trọng khi nhìn vào khía cạnh ứng dụng của chúng:

Từ cách nhìn của một robot, ta cần phân loại như sau:

• Local hoặc on-board sensors ( cảm biến được đặt trên robot )

• Global sensors (cảm biến được đặt bên ngoài robot và trong môi trường làm việc của nó, gửi dữ liệu về robot)

Từ cách nhìn của một hệ thống robot tự hành, ta cần phân loại như sau:

• Internal hoặc proprioceptive sensors ( cảm biến khảo sát trạng thái bên trong của robot )

• External sensors ( cảm biến khảo sát môi trường của robot)

Một cách phân biệt khác là :

• Passive sensors ( cảm biến khảo sát môi trường mà không tác động đến môi trường

đó, ví dụ như camera, con quay gyroscope)

• Active sensors (cảm biến tương tác với môi trường để thực hiện đo đạc, ví dụ như cảm biến dùng sóng siêu âm, lazer, hồng ngoại)

Internal Passive

Cảm biến định lượng (pin,accu) Cảm biến nhiệt độ cho chip Encoder đầu trục

Cảm biến góc Cảm biến gia tốc

La bàn (compass)

Active External Passive

Camera onboard

Active

Cảm biến siêu âm Cảm biến hồng ngoại Cảm biến lazer

Passive

Overhead Camera GPS từ vệ tinh

Active

Hệ thống định vị dùng cảm biến siêu âm

Bảng 4.2 Các cách phân loại cảm biến trong robot tự hành

4.2 CÁC CẢM BIẾN THÔNG DỤNG TRONG ROBOT TỰ HÀNH:

4.2.1 Rotary Encoder:

Rotary encoder hay còn gọi là shaft encoder, là một thiết bị điện cơ dùng để đo vận tốc hoặc vị trí Encoder sử dụng các cảm biến quang để đưa ra một chuỗi xung có thể chuyển

đổi thành các giá trị của chuyển động như vận tốc, vị trí hay hướng.Hình dưới mô tả cấu tạo một dạng encoder: một đĩa rất mỏng và một diode phát quang (LED) gắn ở một phía, phía bên kia có một transistor nhạy sáng (light activate) phát hiện ánh sáng từ LED Đĩa được gắn vào trục quay và khi trục quay thì đĩa quay Khi đĩa quay đến vị trí mà ánh sáng

từ LED có thể truyền qua khe trên đĩa đến transistor làm nó bão hòa, transistor sẽ phát ra một xung vuông Có hai dạng rotary encoder : incremental encoder và absolute encoder.

 Incremental Encoder :

Hình 4.1 Nguyên lý incremental encoder

Encoder với một chuỗi xung thì khó để nhận biết chiều chuyển động của vật thể Các encoder loại incremental có thêm chuỗi xung thứ hai lệch pha so với chuỗi thứ nhất Encoder này sử dụng hai ngõ ra A, B vuông pha với nhau, có các trạng thái được mã hóa như sau :

(a)

(b)

Hình 4.2 (a): Mã hóa tín hiệu từ incremental encoder băng mã gray; (b) :

Trường hợp encoder quay thuận chiều chiều kim đồng hồ

 Absolute encoder : hạn chế của incremental encoder là số xung phải được đếm

và lưu trong bộ đệm hoặc bộ đếm ngoài, nếu mất nguồn, giá trị đếm sẽ mất Trong trường một thiết bị cần tắt nguồn định kì để bảo dưỡng thì khi cấp nguồn lại nó sẽ không biết tiếp tục ở vị trí nào Absolute encoder có thể khắc phục điều này bằng thiết kế đĩa với các vòng đồng tâm trên đĩa, mội vòng đều có những chỗ hở cho ánh sáng đi qua và những chỗ kín xen kẽ nhau gọi là các phần tử nhị phân Các vòng này bắt đầu từ tâm đĩa và càng ra xa thì số phần tử nhị phân lại tăng gấp đôi Giá trị đọc được sẽ có dạng số nhị phân duy nhất cho mội vị trí tương đương của đĩa Việc mã hóa được thể hiện trong hình sau :

Hình 4.3 : Mã hóa từng vị trí theo mã gray nhị phân của absolute encoder

4.2.2 Gia tốc kế : (accelerometer)

Gia tốc kế đo gia tốc mà nó nhận được tương đối so với gia tốc rơi tự do, tức là bằng gia tốc quán tính trừ gia tốc trọng trường, trong đó gia tốc quán tính được hiểu theo khái niệm của Newton về gia tốc thuộc một hệ quy chiếu đứng yên Một điều hơi phản trực giác

là nếu gia tốc kế đứng yên trên mặt đất sẽ cho ra gia tốc 1 g hướng lên Để có được gia tốc

theo chuyển động, giá trị offset này phải được trừ ra Nếu gia tốc cần đo nẳm ngang thì gia tốc kế sẽ cho giá trị trực tiếp.

Về nguyên lý, gia tốc kế họat động như một vật nặng đặt trên lò xo Khi chịu tác động một gia tốc , vật nặng được dịch chuyển đến vị trí mà lò xo có thể đạt được với cùng một gia tốc Sự dịch chuyển này được đo để cho ra gia tốc.

Hình 4.4 : Cấu tạo một gia tốc kế dùng lò xo

Một loại gia tốc kế thông dụng là MEMS ( Micro Electro-Mechanical System) MEMS là công nghệ tích hợp các phần tử cơ khí, cảm biến, chấp hành và điện tử trên cùng một đế silicon Trong khi phần điện tử có thể chế tạo bằng quy trình sản xuất vi mạch, phần vi cơ học (micromechanical) được chế tạo bằng quy trình

“micromachining” : làm ăn mòn các tấm sillicon (wafer) hoặc thêm vào các lớp cấu trúc mới để tạo nên các thiết bị cơ và điện cơ Gia tốc kế lọai MEMS bao gồm một thanh đỡ mang trọng lượng, khi nhận các tác động gia tốc bên ngoài, thanh đỡ này bị lệch khỏi vị trí cân bằng của nó Độ lệch này có thể được đo theo kiểu tương tự ( analog) hoặc số (digittal).

Hình 4.5 : Gia tốc kế 2-trục ADXL202 và sơ đồ nguyên lý mạch đo

Một gia tốc kế có thể là loại một hay nhiều trục, do robot có thể phát hiện lực trên một hay nhiều hướng Robot dùng gia tốc kế loại một hướng, nó có thể nhận biết khi nào

robot đụng phải tường ( theo hướng đó ) nhưng không thể biết được nếu robot khác đâm vào nó theo hướng vuông góc Do đó dùng gia tốc kế nhiều trục sẽ tiện lợi hơn Một ứng dụng khác là cho robot đi bằng hai chân và ta muốn robot cân bằng trên mặt phẳng Do gia tốc kế có thể tính được góc lệch của gia tốc so với gia tốc trọng trường nên ta chỉ cần dùng loại hai trục, nếu gia tốc trên hai trục X-Y ( 2 trục nằm ngang) bằng không, có nghĩa là robot đang cân bằng hòan tòan.

4.2.3 Con quay ( Gyroscopes)

Gyroscopes có hai loại : mechanical gyroscopes và optical gyroscope.

 Mechanical Gyroscopes : dựa trên nguyên lý lệch trục của con quay hồi chuyển Trong trường hợp con quay đạng quay với tốc độ cao, ta tác động vào một trục thì con quay sẽ phản ứng ở trục còn lại Trong sơ đồ con quay hình dưới, phần quay (rotor ) có ba bậc tự do và trục của nó ( spin axis) có hai bậc tự do Khi rotor quay với vận tốc cao, ta tác động vào trục nằm ngang ( input axis ) thì con quay sẽ đáp ứng ở trục thẳng đứng ( output axis)

Hình 4.6 : Cấu tạo và nguyên lý họat động của con quay hồi chuyển

Trong thực tế, con quay hồi chuyển gồm một rotor được lắp trên một khung động quay quanh trục Y’Y với tốc độ lớn (~ 10000 vòng / phút) nhờ một động cơ Tốc độ quay ω

cần đo theo trục Z’Z vuông góc với trục Y’Y Nó làm xuất hiện một ngẫu

lực

g C

( tỉ lệ với ω

) theo hướng X’X vuông góc với hai trục Y’Y và Z’Z có xu

hướng làm cho khung động của con quay hồi chuyển quay theo Ngẫu lực

g C

cân bằng với lực đàn hồi của lò xo và thể hiện qua góc quay α

của khung Góc quay α

tỉ

lệ với vận tốc góc ω

cần đo, để tiện cho việc xử lý thì góc α

được chuyển thành tín hiệu điện nhờ vào một điện thế kế.

 Optical Gyroscopes : mới được phát triển gần đây và được thương mại hóa vào năm 1982 với ứng dụng trên máy bay Optical gyroscopes dựa trên nguyên lý : khi các sóng truyền theo hai hướng ngược nhau trên chu vi hình tròn bán kính r ( chu vi 2

Trong thực tế, người ta cho hai chùm tia xuất phát từ cùng một nguồn lazer truyền theo hai hướng ngược nhau trong một sợi cáp quang quay với vận tốc cần đo Khi ra khỏi cáp, hai tia giao thoa Bằng cách đếm số vân giao thoa ∆Z

bị dịch chuyển do cáp quay có thể tính tốc độ quay :

2Lr Z

c

ω λ

∆ =

(4.2)

trong đó L là chiều dài cáp quang, λ

là bước sóng lazer Con quay quang này cho phép mở rộng phạm vi đo vận tốc về giới hạn dưới ( tốc độ nhỏ) bằng cách tăng độ dài L của cáp quang khi cuốn nó thành cuộn nhiều vòng

Hình 4.7 Nguyên lý họat động của Optical Gyroscopes

2.2.4 Cảm biến hồng ngoại

Cảm biến hồng ngoại hoạt động dựa trên nguyên tắc sau : một xung ánh sáng trong vùng hồng ngoại được phát đi rồi phản xạ lại ( hoặc không phản xạ) Khi ánh sáng phản xạ lại, góc tới của sóng phản xạ sẽ phụ thuộc vào khoảng cách của vật phản xạ Với việc đo góc phản xạ,

ta sẽ suy ra được khoảng cách cần đo Phép đo như vậy gọi là phép tam giác lượng (triangulation).

Hình 4.8 Phép đo bằng cảm biến hồng ngoại.

Nhược điểm của cảm biến hồng ngoại là chịu tác động của ánh sáng môi trường và màu sắc của vật phản xạ Do đó không thể sử dụng cảm biến này cho robot dung ngoải trời Tuy nhiên một số cảm biến hồng ngoại mới như Sharp IR có thể làm việc tốt với ánh sánh môi trường Ưu điểm của cảm biến hồng ngoại là góc mở nhỏ nên độ phân giải hướng lớn.

4.3 CẢM BIẾN SIÊU ÂM

4.3.1 Cơ sở vật lý của sóng siêu âm :

Sóng siêu âm là áp suất âm tuần hoàn với tần số lớn hơn ngưỡng nghe trên của tai người Ngưỡng nghe này thay đổi theo từng người, tính xấp xỉ là 20KHz Sóng siêu âm được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, chủ yếu là truyền qua môi trường vật chất và đo tín hiệu phản xạ, tín hiệu phản xạ có thể mang theo đặc tính của môi trường đó

Hình 4.9 : Vị trí sóng siêu âm trong dải tần số

Siêu âm được sử dụng rộng rãi trong việc đo khoảng cách và định vị vật thể Sóng siêu âm được truyền trong không khí với vận tốc 343m/s Các công thức tính toán cho sóng siêu âm:

f

c

= λ

(4.3)

m Hz

s

m khi

khong

f c

01 0 40000

/

343 _

Trở kháng âm Z là một đại lượng phụ thuộc tần số được tính bằng cách lấy áp suất âm

(sound pressure) chia cho vận tốc hạt (particle velocity) và diện tích bề mặt S mà sóng âm truyền qua.

(4.5)

Hiện tượng phản xạ được ứng dụng trong thực tế để đo khoảng cách và định vị vật thể.

Thông số ảnh hưởng đến sự phản xạ sóng siêu âm là trở kháng âm