nghiên cứu ứng dụng cảm biến gia tốc trong điều khiển cân bắng xe đạp 2 bánh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CẢM BIẾN GIA TỐC TRONG ĐIỀU KHIỂN CÂN BẮNG XE ĐẠP BÁNH S K C 0 9 MÃ SỐ: T2011 - 54 S KC 0 6 Tp Hồ Chí Minh, 2011 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CẢM BIẾN GIA TỐC TRONG ĐIỀU KHIỂN CÂN BẮNG XE ĐẠP BÁNH Mã số: T2011-54 Chủ nhiệm đề tài: Ths Lê Thanh Tùng TP HCM, tháng 2/2012 MỤC LỤC CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đối tƣợng nghiên cứu 1.2 Tình hình nghiên cứu nƣớc 1.2.1Tình hình nƣớc 1.2.2 Tình hình nƣớc 1.2 Những vấn đề tồn 1.3 Mục đích đề tài 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.4.1Các phƣơng pháp sử dụng đề tài 1.4.2 Phƣơng án thực CHƢƠNG 2: ACCERLEROMETER 2.1 Giới thiệu công nghệ Mems 2.2 Công nghệ chế tạo sản phẩm Mems 2.3 Ứng dụng cảm biến Mems 2.4 Nguyên lý hoạt động cảm biến Accerlaromter 2.5 Cảm biến MMA7260 14 2.5.1 Đặc điểm 15 2.5.2 Những ứng dụng điển hình 15 2.5.3 Sơ đồ khối cấu trúc 16 2.5.4 cấu tạo bên 16 2.4.5 Nguyên lý hoạt động 19 2.4.6 Những tính đặc biệt 20 2.4.7 Kết nối 20 2.4.8 Những thông số hoạt động cảm biến 22 2.4.9 Thiết kế mạch ứng dụng 25 CHƢƠNG 3: GYROSCOPE 3.1.Lực Coriolis Gyroscope 29 3.2 Nguyên lý hoạt động Gyroscope 29 3.3 Gyroscope LPY550AL 31 CHƢƠNG 4: XỬ LÝ TÍN HIỆU CẢM BIẾN 4.1 Lọc nhiễu tín hiệu cảm biến 34 4.1.1 Khái niệm lọc 34 4.1.2 Bộ lọc Kalman 34 4.1.3 Quy trình ƣớc lƣợng 35 4.2 Phƣơng pháp lọc nhiễu sử dụng đề tài CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận 39 5.2 Hƣớng phát triển 39 Chương Tổng quan 1.1 Đối tượng nghiên cứu Công nghệ vi điện tử ( MEMS-Micro Electro Mechanical Systems) tạo biến đổi mang tính cách mạng chế tạo linh kiện biến kích thƣớc micro, đƣợc ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực giao thông, công nghiệp, y học, quân sự…MEMS tích hợp yếu tố vi cơ, vi cảm biến, vi chấp hành, vi điện tử Silicon Polime công nghệ vi chế tạo Cảm biến gia tốc đƣợc chế tạo dựa công nghệ vi điện tử, vi hệ thống( gọi tắt cảm biến gia tốc vi điện tử) sản phẩm phong phú đa dạng công nghệ MEMS Nó thâm nhập cách mạnh mẽ vào hầu hết lĩnh vực nhƣ công nghiệp ôtô, y sinh học, điện tử dân dụng, công nghệ không gian, vũ trụ…Và nhanh chóng thay loại cảm biến gia tốc thông thƣờng trƣớc ƣu vƣợt trội nhƣ nhạy hơn, kích thƣớc nhỏ, độ tin cậy cao, ngày thông minh rẻ Nhận thức đƣợc tầm quan trọng xu hƣớng công nghệ MEMS nói chung sản phẩm cảm biến gia tốc nói riêng, ngƣời nghiên cứu định chọn cảm biến gia tốc MMA7260Q hãng Freescale Semiconductor làm đối tƣợng nghiên cứu chính, thực đề tài Nghiên cứu, ứng dụng cảm biến gia tốc điều khiển cân xe đạp bánh 1.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.2.1 Tình hình nước Việc nghiên cứu, ứng dụng cảm biến gia tốc chế tạo dựa công nghệ MEMS nói chung chƣa phổ biến thực tiễn nhƣ giảng dạy Một số báo nghiên cứu tiêu biểu nhƣ : - Xe hai bánh tự cân di chuyển địa hình phẳng - Sử dụng cảm biến ADXL202 để xây dựng thiết bị trỏ thay chuột máy tính - Khảo sát đặc trƣng khả ứng dụng cảm biến gia tốc MEMS - Nghiên cứu thiết kế mô cảm biến gia tốc áp điện trở có độ nhạy cao - Robot hình dạng ngƣời 1.2.2 Tình hình nước Cảm biến gia tốc đƣợc nghiên cứu sử dụng rộng rãi nƣớc tiên tiến, chúng đƣợc công ty nhƣ Freescale Semiconductor, STMicroelectronics, Analog Devices…sản xuất hàng loạt đƣợc nghiên cứu, ứng dụng vào số sản phẩm cụ thể nhƣ: - Thiết bị chơi game Wii - Sử dụng khớp robot dạng ngƣời Asimo, robot nhện… - Ứng dụng điện thoại iPhone - Xe bánh tự cân Segway - Chuột ảo điện thoại dùng điều khiển xe đồ chơi - Điều khiển thực ảo dùng y tế, điều khiển Và nhiều sản phẩm, công trình nghiên cứu thực tế, giảng dạy có diện cảm biến gia tốc vi điện tử 1.2.3 Những vấn đề tồn Cảm biến gia tốc vi điện tử nói chung mẻ với phần lớn sinh viên, phần công nghệ MEMS Việt Nam dạng nghiên cứu chƣa mang tính ứng dụng rộng rãi, nƣớc có số trung tâm nghiên cứu nhƣ ĐH Công Nghệ-ĐH Quốc Gia Hà Nội, ĐH Quốc Gia TP.HCM Hƣớng tiếp cận tƣơng đối khó khăn để sử dụng đƣợc hết lợi mà cảm biến gia tốc vi điện tử mang lại đòi hỏi ngƣời nghiên cứu có kỹ lập trình tốt Phạm vi ứng dụng cảm biến gia tốc rộng rãi, mang tính công nghệ cao, có mặt thiết bị cao cấp Chúng ta phải nhập ngoại số sản phẩm ứng dụng cảm biến gia tốc với giá thành hàng ngàn USD, nhƣ xe Segway giá 6.000 USD Vì mà việc nghiên cứu, ứng dụng cảm biến gia tốc vào thực tế nói chung ứng dụng cụ thể đề tài điều khiển xe đạp bánh tự cân nói riêng hƣớng mang tính mẻ, bản, thực tiễn 1.3 Mục đích đề tài Xuất phát từ thực tiễn xu hƣớng nêu , đề tài đƣơ ̣c thƣ̣c hiê ̣n với nhƣ̃ng mục đích sau: -Bƣớc đầu tim hiểu nguyên lý cảm biến Mems ứng dụng mô hình cân xe đạp bánh.Tạo mô ̣t sản phẩ m phục vụ cho viê ̣c nghiên cƣ́u lâ ̣p trình, điề u khiể n ho ̣c tâ ̣p Mô ̣t sản phẩ m thƣ̣c tiễn có thể dùng thƣơng mại, giải trí - Góp phần đƣa loại cảm bi ến tiên tiến đến gần với sinh viên , tạo sở lý thuyế t giúp cho viê ̣c nghiên cƣ́u dễ dàng , kích thích việc nghiên cứu ứng dụng cảm biến gia tốc vào thiết bị cao cấp sống 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.4.1 Các phương pháp nghiên cứu sử dụng đề tài - Phƣơng pháp tham khảo tài liê ̣u : tìm kiếm tài liệu sách báo , internet làm sở lý thuyết, tài liệu tham khảo - Phƣơng pháp thƣ̣c nghiê ̣m : tƣ̀ nguồ n tà i liê ̣u đã thu thâ ̣p , chắ t lo ̣c và lên kế hoạch thực modul cho phù hợp với đề tài Thiế t kế và thi công mô hình với nhƣ̃ng trang thiế t bi ̣hiê ̣n có của ngƣời nghiên cƣ́u , thƣ̣c nghiê ̣m điề u khiể n đƣơ ̣c tiế n hành thƣờng xuyên, theo tƣ̀ng modul nhỏ 1.4.2 Phương án thư ̣c hiêṇ - Phác thảo module cần có đề tài - Thiế t kế mô hiǹ h khí bằ ng phầ n mềm Pro -e, thi công mô hin ̀ h bằ ng nhƣ̃ng dụng cụ, phƣơng tiê ̣n hiê ̣n có của sở - Thiế t kế board ma ̣c h mô hình xe bằ ng phầ n mề m Orcad , thƣ̣c hiê ̣n thi công board ma ̣ch , hàn linh kiện tạo thành board mạch hoàn chỉnh , kiể m tra hoạt động board mạch Tiế n hành viế t chƣơng trin ̀ h điề u khiể n hoa ̣t đô ̣ng của m ô hin ̀ h bằ ng phầ n mề m Bascom AVR , kiể m chƣ́ng các thông số của cảm biế n bằ ng công cu ̣ hiê ̣n có phầ n mề m Kiể m tra sƣ̣ ổ n đinh ̣ của mô hin ̀ h bằ ng thƣ̣c nghiê ̣m Chương ACCELEROMETER 2.1 Giới thiệu công nghệ Mems Vào kỷ XX, thiết bị điện tử đƣợc tích hợp với số lƣợng ngày lớn, kích thƣớc ngày nhỏ chức ngày đƣợc nâng cao Điều mang lại biến đổi sâu sắc mặt công nghệ lẫn xã hội Vào cuối năm 50 kỷ XX, cách mạng hoá công nghệ micro diễn hứa hẹn tƣơng lai cho tất ngành công nghiệp Hệ thống vi điện tử (Micro ElectroMechanical Systems) viết tắt MEMS đƣợc đời phát triển giai đoạn Công nghệ vi tiến xa nhiều so với nguồn gốc công nghiệp bán dẫn MEMS bao gồm cấu trúc vi cơ, vi sensor, vi chấp hành vi điện tử đƣợc tích hợp chip (on chip) Các linh kiện MEMS thƣờng đƣợc cấu tạo từ silic Một thiết bị MEMS thông thƣờng hệ thống vi tích hợp chip mà kết hợp phần chuyển động với yếu tố sinh học, hoá học, quang điện Kết linh kiện MEMS đáp ứng với nhiều loại lối vào: hoá, ánh sáng, áp suất, rung động vận tốc gia tốc Với ƣu tạo cấu trúc học nhỏ bé tinh tế nhạy cảm đặc thù, công nghệ vi cho phép tạo cảm biến (sensor), chấp hành (actuator) đƣợc ứng dụng rộng rãi sống Các cảm biến siêu nhỏ tiện ích thay cho thiết bị đo cũ kỹ, cồng kềnh trƣớc Song công nghệ MEMS giai đoạn đầu cần nhiều nghiên cứu hơn, sâu 2.2 Công nghệ chế tạo sản phẩm MEMS Các sản phẩm MEMS tích hợp vi mạch điện tử với linh kiện, chi tiết vi Mạch vi điện tử đƣợc chế tạo phiến silic xu hƣớng chung lợi dụng tối đa vật liệu silic để chế tạo linh kiện vi theo kĩ thuật tƣơng tự với kĩ thuật làm mạch vi điện tử, điển hình kỹ thuật khắc hình Tuy nhiên linh kiện mạch vi điện tử nằm mặt phẳng (công nghệ planar nghĩa phẳng) nhiều linh kiện vi phải thực thao tác nhƣ dịch chuyển, rung, quay, đẩy kéo, bơm v.v… Do chúng không nằm mặt phẳng mà có phần, có hoàn toàn tách khỏi mặt phẳng Mặt khác chi tiết vi phải làm vật liệu có tính chất thích hợp thí dụ có chi tiết cần đàn hồi nhƣ lò xo, có chi tiết cần cứng, có chi tiết cần mềm dẻo, có chỗ cần phản xạ tốt ánh sáng, có chỗ cần dẫn điện May mắn sở silic làm số vật liệu đáp ứng đƣợc nhu cầu nói trên, thí dụ oxyt silic (SiO2) cách điện, silic đa tinh thể (poly - Si) dẫn điện đƣợc, nitrit silic (Si3N4) vừa cứng vừa đàn hồi Cũng dùng phƣơng pháp bốc bay, phún xạ để tạo lớp chất đặc biệt nhƣ lớp kim loại phản xạ, lớp áp điện, lớp hợp kim đàn hồi v.v…lên bề mặt silic khắc hình để chỗ có mặt phản xạ tốt dùng làm gƣơng, chỗ có kim loại đàn hồi dùng làm lò so v.v… Có thể kể đến số phƣơng pháp gia công chi tiết tiêu biểu công nghệ MEMS nhƣ sau: - Gia công vi khối Gia công vi khối lấy phần thể tích phiến vật liệu để hình thành chi tiết vi Gọi gia công nhƣng thực dùng phƣơng pháp hoá, lý để ăn mòn (tẩm thực) tạo phiến lỗ sâu, rãnh, chỗ lõm v.v Để hình thành chi tiết phần lại có hai cách phổ biến: Ăn mòn ướt: thƣờng dùng phiến vật liệu silic, thạch anh Đây trình dùng dung dịch hoá chất để ăn mòn theo diện tích định sẵn nhờ mặt nạ (mask) Các dung dịch hoá chất thƣờng dùng silic dung dịch axit hỗn hợp axit nhƣ HF, HNO3, CH3COOH, KOH Việc ăn mòn đẳng hƣớng (ăn mòn theo hƣớng) dị hƣớng (có hƣớng tinh thể ăn mòn nhanh, có hƣớng chậm) Ăn mòn khô: ăn mòn khô cách cho khí hoá chất tác dụng thƣờng nhiệt độ cao Hình dạng, diện tích hố ăn mòn đƣợc xác định theo mặt nạ (mask) đặt lên bề mặt phiến vật liệu Để tăng cƣờng tốc độ ăn mòn dùng sóng điện từ (RF) kích thích phản ứng dùng điện để tăng tốc độ ion tức tăng tốc độ viên đạn bắn phá - Gia công vi bề mặt Thí dụ để phiến silic cần tạo dầm đa tinh thể silic đầu cố định, đầu tự làm theo giai đoạn sau: - Tạo lớp oxyt silic phiến silic - Dùng mặt nạ khoét (theo cách khắc hình) diện tích để sau gắn vào đầu cố định dầm - Phủ lên toàn lớp đa tinh thể silic dùng mặt nạ để khắc hình khoét lớp silic đa tinh thể, chừa lại dầm - Nhúng toàn vào loại axit để hoà tan hết SiO2 (nhƣng không hoà tan silic) ta có đƣợc dầm đa tinh thể đầu bám vào phiến silic, đầu tự Trong thí dụ có lớp chế tạo nhƣ lớp SiO2 có vai trò giai đoạn gia công, sau lại hoà tan để loại bỏ Ngƣời ta gọi lớp hi sinh - Hàn Để tạo chi tiết vi phức tạp, sâu, kín nhƣ ống dẫn, bể ngầm thực việc gia công hai phiến hàn úp hai mặt gia công lại với Tạo hố bề mặt phiến cách ăn mòn thông thƣờng hàn lên phiến phiến khác để đậy hố lại Gọi hàn nhƣng thực ép nhiệt trực tiếp hai phiến lại dùng thêm lớp lót để tăng cƣờng kết dính - Gia công tia laze Có thể dùng tia laze để tạo chi tiết vi theo kiểu khoét lần lƣợt, điều khiển trực tiếp Tuy nhiên cách gia công chậm, không gia công đồng loạt đƣợc Vì công nghệ MEMS cách gia công laze thƣờng dùng để làm khuôn Laze dùng laze eximơ đủ mạnh vật liệu để gia công thƣờng chất dẻo, polymer - Liga LIGA từ ghép chữ đầu Lithgraphie Galvanofruningund Abformung, tiếng Đức nghĩa khắc hình, mạ điện làm khuôn Đây kỹ thuật tạo hệ vi ba chiều hai chiều nhƣ cách khắc hình bình thƣờng 2.3 Ứng dụng cảm biến MEMS Tuy MEMS đời chƣa lâu nhƣng có nhiều ứng dụng góp phần không nhỏ vào phát triển đời sống xã hội Các ứng dụng phổ cập: Các ứng dụng phổ cập công nghệ MEMS ngành công nghiệp tóm tắt nhƣ sau: Sensor áp suất: Kiểm tra tỷ lệ nhiên liệu chức đo đạc khác khác ôtô, thiết bị đo huyết áp ứng dụng dân dụng khác Sensor gia tốc gyroscope: Túi khí ôtô, thiết bị định hƣớng cho tên lửa phƣơng tiện vận tải Hiển thị: Các hình độ phân giải cao dùng vi gƣơng cho thiết bị điện tử Đầu phun mực: Hàng trăm triệu chip phun mực năm cho máy in laser đen trắng mầu Các sensor hoá học: Cho mục đích y tế y sinh học Chuyển mạch cho thông tin quang sợi: Internet, truyền hình thông tin giải rộng dùng cáp quang Vi van: Các hệ sắc kế khí cực nhỏ sử dụng dãy vi van Chuyển mạch điện cơ: Các vi rơle ứng dụng chiều, xoay chiều vô tuyến 2.4 Vi cảm biến gia tốc Cảm biến gia tốc thiết bị dùng để đo gia tốc Cảm biến vi loại cảm biến đƣợc chế tạo theo công nghệ vi Nó sản phẩm phong phú đa dạng công nghệ MEMS Cảm biến vi ngày nhanh hơn, nhạy hơn, nhẹ hơn, rẻ có độ tin cậy cao chƣa có so với cảm biến chế tạo theo công nghệ điện tử trƣớc Trong đề tài đặc biệt quan tâm đến khả ứng dụng cảm biến gia tốc vi điện tử Cảm biến gia tốc chế tạo theo công nghệ vi điện tử có hai loại cảm biến kiểu tụ cảm biến kiểu áp trở Trong nhiều ứng dụng việc lựa chọn cảm biến kiểu tụ hay kiểu áp trở quan trọng Cảm biến kiểu áp trở có ƣu điểm công nghệ cấu tạo đơn giản Tuy nhiên nhƣợc điểm hoạt động phụ thuộc nhiều vào thay đổi nhiệt độ có độ nhạy cảm biến kiểu tụ Các cảm biến kiểu tụ có độ nhạy cao hơn, bị phụ thuộc vào nhiệt độ, bị nhiễu mát lƣợng Tuy nhiên chúng có nhƣợc điểm mạch điện tử phức tạp Hiện cảm biến gia tốc kiểu tụ đƣợc ứng dụng rộng rãi Nguyên lý hoạt động cảm biến Accelerometer Để hiểu hoạt động accelerometers, ta hình dung trái cầu đặt không gian hộp lập phƣơng với trục tọa độ Hình 2.6 Mô hình nguyên lý Accelerometer Nếu môi trƣờng hộp lực trƣờng, tức trái cầu lơ lửng tâm hộp Nếu ta di chuyển hộp sang trái với gia tốc gia tốc trọng trƣờng 1g=9.8m/s^2, trái cầu chạm vào mặt X-, ta đo áp lực cầu lên mặt X- giá trị ngõ di chuyển cảm biến sang trái với gia tốc -1g Nếu ta để hộp đứng yên nhƣng cầu đặt từ trƣờng trái đất đƣợc thả rơi với gia tốc trƣờng, trái cầu chạm vào mặt Z-, ta đo áp lực cầu lên mặt Z- giá trị ngõ di chuyển cảm biến lên với gia tốc -1g, nhƣ hình dƣới: Nếu vị trí hộp đƣợc xoay 450 ta có nhƣ hình sau: SPI WIRELESS INTERFACE J1 5V J2 5V J3 5V DTX DRX ENABLE RF 10 MOSI RESET SCK MISO 2 ENABLE SPI INTERFACE IN RF Hình 5.7 – Sơ đồ khối giao tiếp HM-TR khối SPI ii Thiết kế layout Sau thiết kế phần nguyên lý mạch xong, ta chuyển qua phần layout để thiết kế đƣờng mạch in cho board mạch Hình 2.16 Sơ đồ mạch Accelerometer MMA760QT 24 Chương GYROSCOPE 3.1 Lực Coriolis Gyroscope Lực Coriolis lực quán tính liên kết với thay đổi vận tốc chất điểm từ tiếp xúc phận Giả sử chất điểm di chuyển với vận tốc không đổi hƣớng theo biên bán kính với vận tốc không đổi gọi  , vận tốc chất điểm r (với r khoảng cách từ chất điểm tới trục quay) tăng lên tăng r Khi lực Coriolis đƣợc tính công thức: F = 2m v × ω (với m khối lƣợng bánh đà) Hình 2.5 Mô tả lực Coriolis Gyroscope khí 3.2 Nguyên lý hoạt động cảm biến Gyroscope 25 Ta không giải thích hoạt động Gygro giống nhƣ giải thích hoạt động Accelerometer mà ta trình bày dƣới dạng mô hình nhƣ sau: Mỗi kênh Gyro đo giá trị xoay quay trục ví dụ Gyro trục X, Y ta có khái niệm sau: Rxz – hình chiếu vector lực quán tính R mặt phẳng XZ Ryz - hình chiếu vector lực quán tính R mặt phẳng YZ Khi đó: Rxz^2 = Rx^2 + Rz^2 Ryz^2 = Ry^2 + Rz^2 Ngoài ra: 26 R^2 = Rxz^2 + Ry^2 R^2 = Ryz^2 + Rx^2 Và Axz – góc Rxz với trục Z Ayz - góc Ryz với trục Z Nếu ta xác định đƣợc góc Axz thời điểm t1 Axz1và Axz thời điểm t0 Axz0 ta có: RateAxz = (Axz1 - Axz0) / (t1 - t0) Nếu Axz độ, thời gian giây giá trị độ/s Đây giá trị đo Gyro Trong thực tế cảm biến Gyro cho giá trị thể Deg/s, tƣơng tự nhƣ Accelarometer, ta nhận đƣợc giá trị ADC mà ta cần chuyển thành đơn vị Deg/s công thức sau: (giả sử ADC 8bit (0-1023)) RateAxz = (AdcGyroXZ * Vref / 1023 - VzeroRate) / Sensitivity RateAyz = (AdcGyroYZ * Vref / 1023 - VzeroRate) / Sensitivity [1] Với AdcGyroXZ, AdcGyroYZ – giá trị thu đƣợc từ module ngõ ADC Vref – điện áp tham chiếu, thƣờng dùng 3.3v VzeroRate – điện áp ngõ vị trí 0, hay điện áp ngõ cảm biến cảm biến đứng yên (giá trị tra datasheet, thƣờng khoảng 1.23v ) Sensitivity – độ nhạy Gyro, có đơn vị mV/deg/s mV/deg/s, nghĩa Gyro cho ngõ mV góc quay với tốc độ độ/s thông thƣờng giá trị 2mv/deg/s) Lấy ví dụ giá trị đo đƣợc nhƣ sau : AdcGyroXZ = 571 AdcGyroXZ = 323 Sử dụng công thức ta có: RateAxz = (571 * 3.3V / 1023 - 1.23V) / ( 0.002V/deg/s) =~ 306 deg/s RateAyz = (323 * 3.3V / 1023 - 1.23V) / ( 0.002V/deg/s) =~ -94 deg/s Nhƣ nói cách khác thiết bị quay quanh trục Y (hay quay mặt phẳng XZ) với vận tốc 306 Deg/s quay quanh trục X ( hay quay mặt phẳng YZ) với vận tốc -94 Deg/s 3.3 Gyroscope LPY550AL Dual-Axis Gyro (cảm biến vi điện tử Mems (Micro Electro Mechanical System)) LPY550AL Dual-Axis Gyro với ±5000/s ± 20000/s cảm biến đo vận tốc ƣu việt nhƣng có kích thƣớc nhỏ làm việc khoảng điện áp từ 2.7V đến 3.6V Khả tƣơng thích rõ ràng với vi điều khiển 27 a Đặc điểm kỹ thuật Gyroscope Tích hợp hiệu chỉnh 3.3V Đo tốc độ quay từ 3000 / s đến 3000 / s Kích thƣớc 0.7x1.4mm Có hai lọc thông thấp 1kHz ngõ để hạn chế nhiễu có tần số cao Có hai lỗ lắp ghép để tiện việc lắp ghép cảm biến vào robot hay phận mô hình b Cách sử dụng Gyroscope Gyroscope đƣợc nuôi trực tiếp qua chân Vdd 3.3V phù hợp với vùng điện áp hoạt động cảm biến từ 2.7V đến 3.6V Một cách khác, board cảm biến đƣợc nuôi điện áp cao lên đến 16V, sử dụng chân VIN, nối với giảm áp 3.3V Trong trƣờng hợp này, chân Vdd 3.3V xem nhƣ ngõ đƣợc sử dụng nhƣ điện áp tham chiếu nguồn điện cho thiết bị có công suất thấp Chân power down không đƣợc kết nối ngẫu nhiên Nếu trạng thái công suất thấp không cần cho ứng dụng bạn, nên nối chân với mass Để sử dụng pin này, mạch điện bạn phải treo chân lên Vdd (3.3V) Trong ứng dụng sử dụng áp 5V, cần phải thêm điện trở vào ngõ 3.3V Những ứng dụng sử dụng vi điều khiển 5V, chân power down self test không nên dẫn mức cao Nếu bạn sử dụng vi điều khiển 5V, bạn nên để chân self test power down ngõ vào kéo lên 3.3V bạn muốn chúng mức cao an toàn sử dụng đƣờng mạch có công suất nhỏ Ngõ sử dụng mạch lọc RC dải đo từ đến Vdd Nếu không xoay áp ngõ 1.65V với Vdd đƣợc đƣa lên 3.3V Với ứng dụng 5V, ngõ đƣợc giới hạn từ đến 28 3.3V Ngõ 3.3V đƣợc dùng nhƣ mốc tham chiếu cho chuyển đổi tƣơng tự sang số để khuyếch đại phân giải mẫu 29 Chương XỬ LÝ TÍN HIỆU CẢM BIẾN 4.1 Lọc nhiễu tín hiệu cảm biến 4.1.1 Khái niệm lọc Trƣớc tiên, lọc trình xử lý nhằm loạị bỏ giá trị không quan tâm đến giữ lại có giá trị sử dụng Trong xử lý tín hiệu, lọc đƣợc thiết kế để lọc lấy tín hiệu (tín hiệu cần tìm) từ tín hiệu nhận đƣợc bao gồm tín hiệu nhiều tín hiệu bẩn (không cần thiết) trộn lẫn với Ví dụ đơn giản ta có tín hiệu S (signal) trộn lẫn với nhiễu N (noise) tín hiệu tổng hợp X Và ta cần lọc để loại bỏ N khỏi X [ ] X(k)=S(k)+N(k) Nếu ta biết nhiễu N dao động xung quanh có giá trị trung bình M đủ lớn M  N k  k 1 M 0 (2.1) Ta thấy để loại bỏ N, ta lấy tổng X M lần M  k 1 X (k )  M  S (k ) (2.2) k 1 Nhìn khía cạnh ta loại bỏ đƣợc N Tuy nhiên, cần phải ý lọc có hoàn hảo tới đâu loại hết toàn nhiễu Thế nên, lọc lọc đƣợc tín hiệu sạch, theo nghĩa không nhiều nhiễu, nhƣng ƣớc lƣợng tín hiệu thực, xác tín hiệu thực 4.1.2 Bộ lọc Kalman Trƣớc tiên tên Kalman tên ngƣời nghĩ lọc Vào năm 1960, R.E Kalman công bố báo tiếng giải pháp truy hồi để giải toán lọc thông tin rời rạc tuyến tính (discrete data linear filtering) Tên đầy đủ báo "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems" Từ đến với phát triển tính tóan kỹ thuật số, lọc Kalman trở thành chủ đề nghiên cứu sôi đƣợc ứng dụng nhiều ngành kỹ thuật công nghệ khác nhau: tự động hóa, định vị nhƣ viễn thông nhiều lĩnh vực khác Một cách khái quát, lọc Kalman tập hợp phƣơng trình toán học mô tả phƣơng pháp tính toán truy hồi hiệu cho phép ƣớc đoán trạng thái trình (process) cho trung bình phương sai độ lệch (giữa giá trị thực giá trị ƣớc đoán) nhỏ Bộ lọc Kalman hiệu việc ƣớc đoán 30 trạng thái khứ, tƣơng lai chí tính xác hệ thống mô không đƣợc khẳng định Trong hệ thống này, tín hiệu vào lọc gồm hai tín hiệu: tín hiệu từ cảm biến gia tốc Accelerometer tín hiệu từ cảm biến vận tốc góc Gyroscope Hình 3.1 Cách thức xử lý tín hiệu lọc Một ví dụ mô lọc Kalman cho máy bay chiến đấu Hình 3.2 Tín hiệu thu chưa lọc máy bay Hình 3.3 Tín hiệu qua lọc Kalman máy bay Tín hiệu chƣa qua lọc Tín hiệu qua lọc 31 4.1.3 Quy trình ước lượng Bộ lọc Kalman đề cập đến toán tổng quát ƣớc lƣợng trạng thái trình đƣợc mô hình hóa cách rời rạc theo thời gian phƣơng trình gẫu nhiên tuyến tính nhƣ sau: xk  A * xk 1  B * uk 1  k 1 (1) Và kết đo đạc: z k  H * xk  vk (2) Ma trận A ma trận chuyển đổi từ trạng thái k-1 sang trạng thái k, hay ma trận đại diện cho phƣơng trình hệ thống Nếu vector trạng thái x có kích thƣớc n, ma trận A có kích thƣớc (n x n) Ma trận B (n x l) ma trận phụ thuộc vào điều khiển tối ƣu u với u vector có kích thƣớc l Vector đo đạc z có kích thƣớc (m x 1) nên ma trận H (m x n), với m số biến vector trạng thái đƣợc đo đạc Tiếp theo w v hai vector biến ngẫu nhiên đại diện cho nhiễu hệ thống nhiễu đo đạc Hai biến ngẫu nhiên độc lập đƣợc giả sử tuân theo phân bố Gauss với trung bình = ma trận hiệp biến (covariance) lần lƣợt Q R w~N(0,Q), v ~N(0,R) Chú ý ma trận Q, R, A, H thay đổi theo thời gian (từng bƣớc k), nhƣng chúng đƣợc giả sử không đổi Đến ta thấy toán lọc Kalman tìm giá trị ước lượng ước đoán trạng thái x ta biết biến thiên ta đo đại lượng z mà phụ thuộc tuyến tính vào x Ví dụ toán chuyển động, ta biết đƣợc qui luật thay đổi vận tốc, nhƣng ta lại đo đƣợc thay đổi vị trí Khi đó, ta cần tìm vận tốc ƣớc lƣợng Nếu ta giả sử x k lần lƣợt tiền nghiệm tiền nghiệm ƣớc lƣợng giá trị x thời điểm k Giá trị tiền nghiệm thu đƣợc dựa vào mô hình hệ thống (1), giá trị hậu nghiệm giá trị thu đƣợc sau có kết đo đạc z k (2) Khi sai số ƣớc đoán tiền nghiệm hậu nghiệm lần lƣợt là: ek  xk  xˆ k ek  x k  xˆ k Ma trận hiệp biến sai số đƣợc tính lần lƣợt theo công thức:  Pk  E ek ekT   Pk  E ek ekT 32  Mục đích tìm hệ số K cho thỏa mản phƣơng trình sau:  xˆ k  xˆ k  K * z k  H * xˆ k  (3) Đến ta thấy, K alpha giới thiệu Phƣơng trình (3) có nghĩa giá trị hậu nghiệm ƣớc lƣợng x đƣợc tính giá trị tiền nghiệm sau thêm bớt tí dựa vào sai số giá trị đo đƣợc giá trị đo đạc ƣớc đoán H * xˆ k K độ lợi (gain) mạch lọc Kalman Câu hỏi đặt làm để chọn K tối ƣu Tối ƣu theo nghĩa covariance sai số ƣớc lƣợng hậu nghiệm (tính từ phƣơng trình (3))  ek  K * z k  H * xˆ k  nhỏ Bằng cách thay e vào biểu thức tính Pk, sau lấy đạo hàm Pk theo K, ta tìm đƣợc giá trị K mà tƣơng ứng với Pk nhỏ K k  Pk H T  H Pk H T  R  k 1 thay đổi theo thời gian k độ lời cần tìm mạch lọc Kalman ƣớc đoán Tóm lại mạch lọc Kalman bao gồm bƣớc:  Ƣớc đoán trạng thái tiên nghiệm  Dựa vào kết đo để hiệu chỉnh lại ƣớc đoán Ta tóm tắt lại hoạt động mạch lọc Kalman phƣơng trình sau: Giả sử bạn có giá trị ƣớc đoán x k 1 thời điểm (k-1) biết đƣợc giá trị điều khiển u k 1 (Giá trị ban đầu thời điểm đƣợc chọn x0  H z0 ) Lúc bạn việc lần lƣợt tiến hành tính toán từ đến bƣớc từ đến bƣớc nhƣ hình dƣới 33 Accerlerometer cảm biến dễ bị nhiễu nguyên lý hoạt động Do không khử nhiễu sử dụng đƣợc trƣờng hợp đo góc động Bộ lọc Kalman lọc hoàn thiện cho việc lọc khử nhiễu cho Tuy nhiên để để tài tác giả sử dụng phƣơng pháp lọc nhiễu riêng đơn giản nhƣng cho kết tín hiệu thực nghiệm thu đƣợc tốt 4.2 Phương pháp lọc nhiễu sử dụng đề tài - Bƣớc 1: đọc vào n mẫu - Bƣớc 2: thực thuật toán xếp n mẫu theo thứ tự giá trị từ nhỏ đến lớn - Bƣớc 3: cắt bỏ x mẫu nhỏ y mẫu lớn (những mẫu mẫu nhiễu gây ra) - Bƣớc 4: lấy trung bình mẫu lại ta có giá trị tin cậy A1 - Bƣớc 5: tiếp tục thực lại bƣớc từ đến 4, ta đƣợc tín hiệu tin cậy A2 - Bƣớc 6: tiếp tục thực lại bƣớc từ đến 4, ta đƣợc tín hiệu tin cậy A3 - Bƣớc 7: lấy trung bình A1, A2, A3, ta đƣợc giá trị cảm biến B1 - Bƣớc 8: tiếp tục thực lại bƣớc từ đến 4, ta đƣợc tín hiệu tin cậy A4 - Bƣớc 9: lấy trung bình A2, A3, A4, ta đƣợc giá trị cảm biến B2 Tƣơng tự ta có giá trị cảm biến B3, B4…Bn Đây giá trị cảm biến có ý nghĩa sử dụng 34 Hình 4.1:Tín hiệu sau lọc nhiễu 35 Chương KẾT LUẬN 4.1 Kết luận Những vấn đề nghiên cứu - Nghiên cứu tổng quan công nghệ Mems - Cấu tạo nguyên lý hoạt động cảm biến Mems - Nghiên cứu cảm biến gia tốc vi điện tử Accelerometer - Nghiên cứu cảm biến gia tốc vi điện tử Gyroscope - Nghiên cứu xử lý tín hiệu cảm biến lọc nhiễu - Nghiên cứu vi điều khiển AVR hãng ATMEL, cụ thể vi điều khiển Atmega8 - Nghiên cứu, điểu khiển động DC phƣơng pháp độ rộng xung PWM - Nghiên cứu lập trình ngôn ngữ Basic cho vi điều khiển (Bascom-AVR) - Thiết kế, thi công board mạch điện tử điều khiển xe đạp bánh tự cân - Thiết kế thi công hoàn chỉnh xe mô hình xe đạp bánh tự cân 4.2 Hướng phát triển đề tài  Phần cứng - Sử dụng cảm biết có độ xác cao hơn, khả chống nhiễu tốt - Thiết kế thi công mạch điều khiển chuyên nghiệp, có độ ổn định cao - Thay động DC thƣờng động DC Servo, cho moment lớn hơn, tốc độ đáp ứng xe nhanh  Phần mềm - Nghiên cứu ứng dụng thuật toán lọc nhiễu tốt - Chƣơng trình điều khiển ƣu việt hơn, xử lý đƣợc tình nhƣ tín hiệu cảm biến vƣợt khả kiểm soát Nâng cấp chƣơng trình để ứng dụng hết đƣợc tính mà cảm biến gia tốc hỗ trợ 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Đức Tân Khảo sát đặc trưng khả ứng dụng cảm biến gia tốc MEMS Trƣờng ĐH Công Nghệ-ĐH QGHN 2006 [2] Trần Đức Tân Nghiên cứu thiết kế mô cảm biến gia tốc áp điện trở có độ nhạy cao.Trƣờng ĐH Công Nghệ-ĐH QGHN 2006 [3] Huỳnh Thái Hoàng – Nguyễn Thị Phƣơng Hà Lý thuyết điều khiển tự động NXB ĐH Quốc Gia TP.HCM 2005 [4] Ngô Diên Tập Đo lường điều khiển máy tính Nhà xuất khoa học kĩ thuật 1997 [5] Dƣơng Minh Trí Sơ đồ chân linh kiện bán dẫn Nhà xuất khoa học kĩ thuật (tái lần 4) 1998 [6] PGS.TS.Nguyễn Hữu Phƣơng Mạch số Nhà xuất thống kê 2001 [7Nguyễn Thế Hùng Điều khiển tự động Trƣờng ĐH SPKT TP.HCM, Khoa Cơ Khí Chế Tạo Máy 2006 [8] ] Bernstein, D.S & Haddad, W.M (1989) LQG control with a H∞ performance bound: A Riccati equation approach IEEE Transactions on Automatic Control, 34(3), pp 293-305 [9] Tanaka, Y & Murakami, T (2004) Self sustaining bicycle robot with steering controller Proceedings of the Int Works Adv Motion Control, pp 193-197, Japan [10] Bui Trung Thanh, Manukid Parnichkun.(2008) Balancing Control of Bicoyrobo by Particle Swarm Optimization-Based Structure-Specified Mixed H2/H  Control, Asian Institute of Technology, Thailand [11] Bozo Terzic (Member IEEE), and Maritn Jadric (Member IEEE).(2001) Design anh Iimplementation of the Extended Kalman Filter for the Speed anh Rotor Position Estimation of Brushless DC Motor, Industrial Electronics Transactions on [12] Mai Văn Nam, Lê Nguyên Bình, Hoàng Quang Minh Trí.(2009) Nghiên Cứu Thiết Kế Chế Tạo Xe Tự Cân Bằng Động Khoa Cơ Khí Chế Tạo Máy, Trƣờng ĐH Sƣ Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh [13] Dorf R & Bishop R Modern Control Systems, Prentice Hall International, New Jersey, USA 2001 [14] Cazzolato B MECH ENG 5962 Advanced Automatic Control Course Notes, The University of Adelaide, Autralia 2005 [15] Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering R.G.Brown and P.Y.C Hwang John Wiley and Sons Newyork 1992 [16] Một số trang web - http://www.freescale.com - http://www.atmel.com - http://www.google.com - http://www.avrfreaks.net - http://www.ebook.edu.vn - http://www.dientuvietnam.net - http://www.vatlyvietnam.org 37