Thiết kế bộ điều khiển trượt cho hệ AGV

3 Chương TỔNG QUAN VỀ AGV 2.1 Sơ lược trình phát triển AGV AGV (viết tắt Automated Guided Vehicles) xe tự hành di chuyển theo đường xác định, dựa vào tín hiệu từ dây bố trí sàn nhà từ cảm biến thị giác kết hợp với thuật toán chuyển động để xử lý Trong công nghiệp, AGV xe tải không người lái, thường trang bị động điện ắc quy AGV đưa thị trường vào năm 1950 Barrett, vào thời điểm đơn giản xe tải kéo toa hàng hóa nhà kho, sử dụng dây cao để định hướng di chuyển Công nghệ AGV bắt đầu trở lại vào 1962 Goran Netzler Anders Dahlgren sáng lập NDC Sweden, chủ yếu tập trung vào công nghệ thiết kế tiêu chuẩn hóa giải pháp mô-đun điện công nghiệp phận điều khiển để đáp ứng nhu cầu bảo trì hiệu dễ dàng việc giao tiếp người vận hành hệ thống Sự đời công nghệ AGV công nhận cho nỗ lực tiên phong Goran Netzler Anders Dahlgren mang đến cho ngành công nghiệp vận chyển hàng hóa Sự phát triển lớn cho ngành công nghiệp AGV đời xe nâng vào 1970, chúng chấp nhận rộng rãi có khả liên kết việc kiểm soát hệ thống thông tin Cũng năm công nghệ định hướng đời, dây đặt sàn nhà phát tần số biến tần cho dây để định hướng cho AGV theo tuyến đường dự kiến Một ăng-ten AGV tìm tần số định hướng xe dựa tín hiệu phát dây Công nghệ cần nhiều dây sàn để xử lý nút giao thông điểm định khác Hệ thống cung cấp lượng cho dây tương ứng với hướng mong muốn Vào cuối 1980, định hướng không dây cho hệ thống AGV giới thiệu Sử dụng laser cho phép tăng tính linh hoạt xác hệ thống việc di chuyển theo đường mong muốn Như với tất sản phẩm công nghệ cao dựa phần mềm máy tính điện tử Các máy tính sử dụng hệ thống AGV lưu trữ thông tin, đưa định thực quy trình Trong thực tế, AGV có khả thực gần tất định chức điều khiển Chúng xếp thời gian, giữ hàng tồn kho, quản lý chi tiết hệ thống kiểm soát nhiều loại hệ thống máy hoạt động chung Ngày AGV sử dụng rộng rãi hầy hết ngành công nghiệp lớn hàng không, may mặc, sách hệ thống thư viện, y tế, nhà kho, sở lưu trữ hàng hóa v.v Nhu cầu thị trường cho AGV đánh giá thông qua số lượng nhà sản xuất AGV Vào cuối năm 1970 có nhà cung cấp AGV Hoa Kỳ có loại xe khác Năm 1990 có 40 nhà cung cấp toàn giới 15 loại xe với trọng tâm tiêu chuẩn thiết kế Công nghệ phát triển thúc đẩy gia tăng việc sử dụng AGV thúc đẩy việc nghiên cứu phát triển AGV 2.2 Phân loại AGV Có ba dạng AGV chính: - Tàu không người lái - Xe nâng pallet - Xe chở hàng 2.2.1 Tàu không người lái - Gồm đầu máy kéo, kéo nhiều toa xe phía sau tạo thành đoàn xe giống tàu - Loại xe dùng việc chuyên chở hàng hóa có tải trọng nặng không gian nhà ko nhà máy lớn - Có 5-10 toa xe phía sau hệ thống vận chuyển hiệu - Đầu máy kéo kéo 60,000 pound Hình 2.1 AGV dạng tàu không người lái Source: http://www.jbtc-agv.com/en/Solutions/Products/Tugger-Automatic-GuidedVehicles-AGVs 2.2.2 Xe nâng pallet - Dùng để vận chuyển pallet hàng hóa theo tuyến đường xác định trước - Nâng hàng ngàn kilogam, số loại AGV nâng hai pallet lúc - Loại xe dùng chuyển động thẳng đứng thường xếp pallet hàng hóa lên kệ hàng Hình 2.2 AGV dạng xe nâng pallet Source: http://www.egemin-automation.com/en/automation/material-handlingautomation_ha-solutions_agv-systems_agv-types/forklift-agv 2.2.3 Xe chở hàng - Dùng để vận chuyển hàng hóa từ trạm đến trạm khác cách đặt hàng hóa lên xe - Có thể vận chuyển tối đa 250 kg - Loại xe thiết kế đặc biệt để vận chuyển hàng hóa với tải trọng nhỏ Hình 2.3 AGV dạng xe chở hàng Source: http://www.jbtc-agv.com/en/Solutions/Products/Unit-Load-AutomaticGuided-Vehicles-AGVs 2.3 Tóm tắt công trình nghiên cứu [1] Trong báo nhóm tác giả giới thiệu hệ thống GPS indoor đơn giản, sử dụng cảm biến siêu âm Thông thường hệ thống siêu âm cần ba phát, thời gian cập nhật thông tin vị trí cycles/s sóng siêu âm từ ba phát không trùng Hệ thống bao gồm phát hai thu, phát dùng để phát sóng siêu âm RF, thu dùng tính khoảng cách tương ứng với tham chiếu đến tín hiệu RF Hai giá trị dùng để xác định vị trí phát công thức lượng giác Hình 2.4 Phương pháp tính toán vị trí khoảng cách đo Ta tính : (2.1) (2.2) (2.3) ( ) (2.4) Từ (2.3) (2.4) ta hoàn toàn xác định ( Xr , Yr ) Do đặc điểm cảm biến siêu âm, ảnh hưởng nhiệt độ chướng ngại vật xung quanh sinh nhiễu cảm biến Vì sai số vị trí giảm thiểu cách sử dụng lọc Kalman tuyến tính Để chứng minh tính hiệu hệ thống này, thí nghiệm tiến hành không gian kích thước tương 3.5 m * 2.2 m, sai số vị trí tối đa cm Hình 2.5 Môi trường thực nghiệm Hình 2.6 Kết sử dụng lọc Kalman 10 Hình 2.7 Dữ liệu vị trí Tuy nhiên nghiên cứu cần có cải thiện sau: - Cảm biến nên phát triển để nhận biết vị trí không gian lớn lúc ta xét thêm góc chùm tia song siêu âm - Khi đặt nhận nhiều nơi, mạng lưới cảm biến cần thiết để tính toán khoảng cách cảm biến [2] Bài báo đề xuất giải pháp thiết kế quỹ đạo điều khiển tối ưu xe tự hành cho toán vận chuyển kệ hàng (pallets) kho Giải pháp bao gồm thuật toán thiết kế quỹ đạo với đa thức bậc kết hợp với thuật điều khiển tối ưu theo chuẩn toàn phương để xác định tốc độ góc cần thiết cho robot bám quỹ đạo Ngoài việc định vị xe tự hành từ tín hiệu đo can nhiễu xác định phương pháp lọc kalman mở rộng Các thử nghiệm robot tự hành Pioneer – 3DX phòng thí nghiệm cho kết khả quan 11 Hình 2.8 Sơ đồ khối vòng điều khiển robot di động bám theo quỹ đạo G3 Hình 2.9 Quỹ đạo mong muốn quỹ đạo thực robot Những kết nhóm tác giả dùng thiết bị đo encoder ( đo tương đối ) để tính vận tốc tức thời dự đoán tọa độ, hướng robot mà chưa sử dụng cảm biến camera để đo vị trí tuyệt đối robot không gian hoạt động nên lọc Kalman mở rộng chưa thể phản ánh xác vị trí thực robot Do đó, thực tế gắp thả kệ hàng, tọa độ rô bốt thực bị sai lệch từ đến cm so với mong muốn, hướng thực bị sai lệch vài độ so với mong muốn [3] Báo cáo trình bày điều khiển tích hợp động học moment mô hình động lực học robot di động noholonomic Trong báo cáo đề xuất mở rộng điều khiển đáp ứng điều khiển Nếu điều khiển điều khiển đáp ứng quỹ đạo cho 12 động học robot với tham số trước, đáp ứng quỹ đạo cho động lực học robot thiết kế cách dùng lý thuyết Lyapunov Kết kiểm nghiệm mô hình robot di dộng hai bánh Trong báo cáo này, điều khiển đáp ứng động học robot đề xuất sau đáp ứng mô-men đưa từ điều khiển Hình 2.10 Robot di động hai bánh Hình 2.11 Vị trí thật mục tiêu robot 18 Hình 2.17 biểu diễn vận tốc tuyến tính AGV sau thời gian ngắn khoảng giây tiến đến với vận tốc đặt trước [ ] ổn định giá trị suốt thời gian chuyển động AGV Hình 2.19 Vận tốc góc bánh phải bánh trái quỹ đạo đường thẳng Hình 2.19 biểu diễn vận tốc góc bánh phải (wrw) bánh trái (wlw) AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy vận tốc góc bánh xe trái phải thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá trị 0.32 [rad / s] theo đường thẳng sau khoảng giây Hình 2.20 Véc tơ điều khiển đầu vào 19 Hình 2.20 biểu diễn véc tơ điều khiển đầu vào bánh phải (trw) bánh trái (tlw) AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy véc tơ điều khiển bánh xe trái phải thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá trị [ ] sau khoảng thời gian giây Hình 2.21 Véc tơ điều khiển đầu vào u Hình 1.21 biểu diễn véc tơ điều khiển đầu vào AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy véc tơ điều khiển đầu vào thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá trị [ khoảng thời gian giây Hình 2.22 Véc tơ điều khiển đầu vào ] sau 20 Hình 2.22 biểu diễn véc tơ điều khiển đầu vào AGV quỹ đạo tham chiếu đường thẳng Nó cho thấy véc tơ điều khiển đầu vào thay đổi cách nhanh chóng vào thời điểm bắt đầu có giá [ Và véc tơ điều khiển đầu vào ] giảm dần từ thời điểm bắt đầu tiến toàn thời gian quỹ đạo AGV Trong báo này, điều khiển tuyến tính hồi tiếp đề xuất dựa mô hình động lực học AGV với nhiễu từ bên Sử dụng kỹ thuật tuyến tínhhồi tiếp, véc tơ điều khiển đầu vào chuyển đổi toàn hệ thống thành hai hệ thống tuyến tính hệ thống bao gồm sai số vị trí sai số vận tốc Dựa hai hệ thống tuyến tính, véc tơ đầu vào xe tự hành thiết kế Véc tơ điều khiển đầu vào đảm bảo véc tơ sai số hội tụ theo hàm mũ không Các kết mô trình bày để minh họa hiệu cho điều khiển bám cho AGV sử dụng thuật toán tuyến tính hồi tiếp [5] Bài báo đề xuất điều khiển phi tuyến mới, kết hợp điều khiển động học điều khiển trượt tích phân cho robot hàn dò theo đường hàn cho trước với tốc độ không đổi Đầu tiên, điều khiển động học thiết kế để vector sai số vị trí tiệm cận zezo Thứ hai, điều khiển trượt tích phân thiết kế vector sai số vận tốc tiệm cận zezo Tính ổn định hệ thống chứng minh dựa vào lý thuyết ổn định Lyapunov Các kết mô trình bày nhằm minh họa tính hiệu điều khiển phi tuyến 21 Bảng 2.3 Các giá trị thông số mô Bảng 2.4 Các giá trị ban đầu 22 1.1 0.9 Truc Y (m) 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 -0.4 -0.2 0.2 Truc X (m) 0.4 0.6 0.8 Hình 2.23 Đường tham chiếu mong muốn 0.8 0.7 0.6 Mat truot S1 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 -0.1 -0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1.2 Thoi gian (s) Hình 2.24 Mặt trượt S1 1.4 1.6 1.8 23 0.5 Mat truot S2 -0.5 -1 -1.5 -2 -2.5 -3 0.2 0.4 0.6 0.8 1.2 1.4 1.6 1.8 Thoi gian (s) Hình 2.25 Mặt trượt S2 Van toc goc banh xe phai va trai 35 30 25 20 15 10 -5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Thoi gian (s) Hình 2.26 Vận tốc bánh xe phải trái 0.8 0.9 24 Quy dao cua tam robot han Quy dao cua diem han Quy dao cua duong han tham chieu 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 -0.6 -0.4 -0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 Truc X (m) Hình 2.27 Quỹ đạo rô bốt hàn đến lúc kết thúc 375 giây 60 Sai so e1 (mm) Sai so e2 (mm) Sai so e3 (deg) 50 40 30 20 Sai so Truc Y (m) 10 -10 -20 -30 -40 50 100 150 200 250 300 350 Thoi gian (s) Hình 2.28 Sai số đến lúc kết thúc(375 giây) 400 25 Van toc dai cua diem han (mm/s) 15 10 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Thoi gian (s) Hình 2.29 Vận tốc dài điểm hàn WMR Bài báo đưa điều khiển kết hợp điều khiển động học điều khiển động lực học trượt tích phân cho rôbốt hàn hai bánh bám theo đường hàn cong mong muốn với vận tốc không đổi Độ ổn định hệ thống thiết kế dựa vào lý thuyết ổn định Lyapunov Kết mô cho thấy điều khiển đề xuất dùng cho ứng dụng hàn thực tế Sự ổn định hệ thống động lực học thể thông qua phương pháp Lyapunov, cách đơn giản để đo sai số đo biến trở Kết mô thực nghiệm chứng minh tính hiệu điều khiển đề xuất [6] Trong báo này, điều khiển phi tuyến dựa phương pháp điều khiển trượt thích nghi, vector bề mặt trượt bao gồm hàm chặn đề xuất áp dụng mobile robot Bộ điều khiển làm cho điểm hàn bám theo quỹ đạo mong muốn với vận tốc không đổi Mobile robot khảo sát mô hình động học động lực học hệ tọa độ Descartes Bộ điều khiển đề xuất khắc phục nhiễu bên kỹ thuật trượt thích nghi Để thiết kế điều khiển, vector 26 sai số phải xác định, sau bề mặt trượt hàm chặn luật thích nghi WFU of the GMAW system Control box of the TWSWR C02 Welding system The TWSWR + - (GMAW) Touch sensor, Welding torch, Left & right wheel driving motors Torch-slider-driving motor, Torch slider, Welding point of TWSWR, Hình 2.30 Cấu hình robot hàn 450 (322, 434) (360, 434) (254, 406) R 400 95 ,4 R 95 ,4 300 o 1= Y coordinate (mm) 2= (228, 380) 350 o (200, 312) 250 200 (200, 200) 200 Gas cylinder chọn để đảm bảo vector sai số hội tụ không 250 300 350 X coordinate (mm) Hình 2.31 Đường hàn mong muốn 400 27 Bảng 2.5 Giá trị thông số WMR Bảng 2.6 Giá trị khởi tạo để mô thực nghiệm Kết mô trường hợp mũi hàn cố định Tracking error vector e2 ( mm) e1 ( mm) e3 (deg) -2  ( e3 ) characteristic -4 -6 10 15 20 25 30 35 Time (s) Hình 2.32 Vector sai số với sai số khởi tạo e1 40 45 28 e2 ( mm) Tracking error vector e1 ( mm) e3 (deg) -2  ( e3 ) characteristic -4 -6 -8 10 15 20 25 30 35 40 45 Time (s) Hình 2.33 Vector sai số với sai số khởi tạo e2 Kết mô trường hợp mũi hàn điều khiển Tracking errors vector e2 ( mm) e1 ( mm) e3 (deg) -2 -4 -6 10 15 20 25 30 35 Time (s) Hình 2.34 Vecotr sai số với sai số khởi tạo e1 40 45 29 Hình 2.35 Vecotr sai số với sai số khởi tạo e2 Angular velocity (deg/s) For Tracking a straight line -5 For Tracking a curve line -10 -15 10 15 20 25 30 Time (s) Hình 2.36 Vận tốc góc WMR 35 40 45 30 angular velocities of right and left wheels 15 10 Angular velocity of left wheel (deg/ s ) Angular velocity of right wheel -5 -10 10 15 20 25 30 35 (deg/ s ) 40 45 40 45 Time (s) Hình 2.37 Vận tốc góc bánh trái bánh phải Linear velocity of welding point mm/s 25 20 15 10 0 10 15 20 25 30 Time (s) Hình 2.38 Vận tốc dài điểm hàn 35 31 Hình 2.39 Bề mặt trượt 100 Control input u1 [deg/ s ] Control vector u Time (Sec) -100 200 Control input 100 u2 [mm / s ] -100 10 20 30 40 Time (Sec) Hình 2.40 Tín hiệu điều khiển u Các vector điều khiển linh hoạt có tác động nhiễu bên Các vector sai số họi tụ không, cách đơn giản để đo sai số đề xuất Sự ổn định hệ thống dựa phương pháp Lyapunov Kết mô thực nghiệm chứng minh điều khiển sử dụng thực tế 32 2.4 Nhận xét hướng tiếp cận Nhận xét: qua công trình nghiên cứu tác giả nêu trên, ta nhận thấy có nhiều phương pháp để giải vấn đề điều khiển bám cho AGV theo quỹ đạo mong muốn mặt phẳng hai chiều Tuy nhiên, phương pháp có ưu, khuyết điểm thể qua kết mô mà báo Hướng tiếp cận: xây dựng điều khiển trượt cho WMR nhằm điều khiển AGV bám theo quỹ đạo định trước, sau tiếp cận vị trí mong muốn ... xuất điều khiển phi tuyến mới, kết hợp điều khiển động học điều khiển trượt tích phân cho robot hàn dò theo đường hàn cho trước với tốc độ không đổi Đầu tiên, điều khiển động học thiết kế để vector... đưa điều khiển kết hợp điều khiển động học điều khiển động lực học trượt tích phân cho rôbốt hàn hai bánh bám theo đường hàn cong mong muốn với vận tốc không đổi Độ ổn định hệ thống thiết kế dựa... hiệu điều khiển đề xuất [6] Trong báo này, điều khiển phi tuyến dựa phương pháp điều khiển trượt thích nghi, vector bề mặt trượt bao gồm hàm chặn đề xuất áp dụng mobile robot Bộ điều khiển làm cho