Nghiên cứu thiết kế chế tạo mobile robot cắt cỏ trong các đô thị lớn

Nhan đề : Nghiên cứu thiết kế chế tạo mobile robot cắt cỏ trong các đô thị lớn Tác giả : Lê Xuân Thành Người hướng dẫn: Đặng Bảo Lâm Từ khoá : Máy cắt cỏ; Mobile robot Năm xuất bản : 2019 Nhà xuất bản : Trường đại học Bách Khoa Hà Nội Tóm tắt : Tổng quan về máy cắt cỏ; tính toán thiết kế hệ thống cơ khí; hệ thống điều khiển mobile cắt cỏ; thực nghiệm.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Nghiên cứu thiết kế chế tạo mobile robot cắt cỏ đô thị lớn LÊ XUÂN THÀNH Ngành: Kỹ thuật – Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS Đặng Bảo Lâm Viện: Cơ khí HÀ NỘI, 11/2019 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Nghiên cứu thiết kế chế tạo mobile robot cắt cỏ đô thị lớn LÊ XUÂN THÀNH Ngành: Kỹ thuật – Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn: TS Đặng Bảo Lâm Viện: Cơ khí HÀ NỘI, 11/2019 Chữ ký GVHD L IăCAMăĐOAN Tơi xin cam đoan đơy lƠ cơng trình nghiên c u khoa học c a đ thƠnh d i h c hoàn ng dẫn b o t n tình c a TS.ăĐặng B o Lâm Các số li u s d ng lu n văn có nguồn gốc rõ rƠng, đư cơng bố theo quy định Các k t qu nghiên c u lu n văn tơi tự tìm hi u, phân tích m t cách trung thực, khách quan phù h p v i thực ti n vƠ ch a đ c công bố b t kỳ nghiên c u khác Học Viên Lê Xuân Thành Trang Lê Xuân Thành L I C Mă N V i h ng dẫn t n tình c a th y TS Đặng B o Lâm, em đư hoƠn thành lu n văn tốt nghi p c a v đ tƠi ắNghiên c u thi t k ch t o robot c t cỏ đô thị l n” Đơy lƠ đ tài mang nhi u ý nghĩa thực ti n, giúp em áp d ng đ c nh ng ki n th c đ c học vào thực t Vì cịn h n ch v mặt ki n th c kinh nghi m nên không tránh đ mong nh n đ c m t số sai sót, em r t c nh ng ý ki n đóng góp c a th y b n đ em hoàn thi n h n v mặt chuyên môn nh cung cách lƠm vi c Qua đơy, em xin bƠy tỏ lòng bi t n sơu s c c a đ n th y TS Đặng B o Lâm th y b môn C ăs thi t k máy Robot đư t n tình dành nhi u tâm huy t cho em Nh b o c a th y mà lu n văn c a em có đ c k t qu nh hơm Em xin kính chúc th y vƠ gia đình th t nhi u s c khỏe, nhi u ni m vui h nh phúc cu c sống Em xin c m n! Hà N i, ngày tháng năm 2019 Học Viên Lê Xuân Thành Trang Lê Xuân Thành M CL C L I CAM ĐOANầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ L I C M N ầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ2 DANH M C HÌNH NH ầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ.5 DANH M C B NG BI Uầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầầ8 DANH M C CÁC K HI U VÀ CH VI T T T L I M Đ Uầầầầầầầầầầầ ầầầầầầầầầầầầầầầ.10 ng 1: Tổng quan v máy c t cỏ 12 1.1 Khái ni m phân lo i 12 1.1.1 Khái ni m .12 1.1.2 Phân lo i .12 1.2 Chọn c u hình h thống chuy n đ ng c a robot 17 Ch ng 2: Tính tốn thi t k h thống c khí .18 2.1 Đặt v n đ 18 2.2 Thi t l p bƠi toán đ ng học c a robot 19 2.3 Ph ng trình đ ng học c a robot c t cỏ 36 2.4 Phân tích lực robot c t cỏ 40 2.4.1 Phân tích lực tác đ ng lên robot 40 2.4.2 Tính tốn chọn đ ng c 46 2.5 Thi t k b ph n c t cỏ 48 Ch ng 3: H thống u n mobile robot c t cỏ 50 3.1 H thống ROS .50 3.1.1 Gi i thi u tổng quan h u hành ROS 50 3.1.2 T i l i chọn ROS 50 3.1.3 Mơ hình ROS .52 3.1.4 T ng ROS Computation Graph 53 3.1.5 T ng Graph Resource Names 56 3.1.6 S đồ khối c a ROS s d ng robot 57 3.2 Thu t toán s d ng 57 3.2.1 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 57 3.2.2 Thu t toán qu đ o chuy n đ ng 58 3.2.3 Ch c định vị .62 3.3 Các lo i c m bi n đ c s d ng 64 Ch Trang Lê Xuân Thành 3.3.1 C m bi n Lidar 64 3.3.2 Cơng t c hành trình 65 3.3.4 Gia tốc k 66 3.3.5 Đ ng c b c vƠ đ ng c servo 66 3.3.6 Khái ni m đ ng c b c (STEP) vƠ đ ng c SERVO .67 3.3.7 u nh c m c a đ ng c b c (STEP) vƠ đ ng c SERVO 68 3.3.8 Sự k t h p gi a đ ng c b c (STEP) vƠ đ ng c SERVO .68 3.4 Đ ng c không chổi than 70 3.4.1 Khái ni m .70 3.4.2 C u t o c a đ ng c BLDC 71 3.4.3 Đi u n đ ng c BLDC 74 3.5 C m bi n lidar 79 3.5.1 Khái ni m 79 3.5.2 H tọa đồ c a RPLIDAR .80 3.6 Các thành ph n c a robot .81 Ch ng K t qu thực nghi m .83 4.1 Mô hình Mobile Robot c t cỏ .83 4.2 Di chuy n theo đ ng thẳng .83 4.3 Di chuy n theo hình vng có kích th c 3m x 3m 84 4.4 K t qu quét s d ng c m bi n Lidar 84 Tài li u tham kh o .90 PH L C 91 Trang Lê Xuân Thành DANH M C HÌNH NH Hình 1.1 Một số cấu bánh xe phổ biến Robot di động 13 Hình 1.2 Robot cắt cỏ Husqvarna Automower 14 Hình 1.3 Hệ dẫn động Husqvarna Automower sử dụng bánh xe tiêu chuẩn .14 Hình 1.4 Robot cắt cỏ Wolf Garten Loopo M1000 15 Hình 1.5 Hệ dẫn động Wolf Garten Loopo M1000 sử dụng bánh xe tùy động 15 Hình 1.6 Robot cắt cỏ TRX-42-Pro sử dụng bánh xích .16 Hình 1.7 Robot cắt cỏ hãng Honfa với xích cao su 16 Hình 1.8 Cấu hình sử dụng luận văn 17 Hình 2.1 Một dạng quỹ đạo đường robot cắt cỏ tự động .19 Hình 2.2 Mơ tả quỹ đạo đường robot .19 Hình 2.3 Quỹ đạo xe đường thẳng 20 Hình 2.4 Quỹ đạo xe đường cong 20 Hình 2.5 Xe quay chỗ 21 Hình 2.6 Robot thẳng 22 Hình 2.7 Xét chuyển động bánhét chuyển động bánh .22 Hình 2.8 Robot cắt cỏ trường hợp rẽ trái 23 Hình 2.9 Quỹ đạo phương trình x + y = m 24 Hình 2.10: Đồ thị quan hệ vận tốc bánh với vận tốc xe .25 Hình 2.11 Robot cắt cỏ trường hợp rẽ phải .26 Hình 2.12 Đồ thị biến thiên vận tốc theo thời gian t 28 Hình 2.13 Đồ thị quan hệ vận tốc bánh với vận tốc robot 29 Hình 2.14 Biểu diễn chiều vận tốc góc robot quay chỗ sang phải 90° 29 Hình 2.15 Biểu diễn chiều vận tốc góc robot quay chỗ sang trái 90° 30 Hình 2.16 a) Quỹ đạo chuyển động AGV, b) Đồ thị vận tốc bánh trái, c) Đồ thị vận tốc bánh phải .31 Hình 2.17 Robot cắt cỏ di chuyển quỹ đạo 32 Hình 2.18 Đồ thị biểu diễn quỹ đạo chuyển động robot .33 Hình 2.19 Đồ thị biểu diễn biến thiên f θ , ω ω 35 Hình 2.20 Robot cắt cỏ theo hệ quy chiếu 36 Trang Lê Xuân Thành Hình 2.21 Xét chuyển động bánh 38 Hình 2.22 Thiết kế sơ robot phần mềm SolidWorks 41 Hình 2.23 Các mẫu bánh xe bị động tự lựa thường dùng cho robot 41 Hình 2.25 Lực quán tính tổng quát chất điểm 44 Hình 2.26 Sơ đồ biểu diễn lực tác động lên hai bánh xe 47 Hình 2.27 Thơng số động 48 Hình 2.28: Thơng số động chổi than .48 Hình 2.29: Lưỡi cắt cỏ 49 Hình 3.1 Sơ đồ khối ROS 57 Hình 3.2 Các bước thuật tốn SLAM 58 Hình 3.3 Quỹ đạo chuyển động robot với k = 59 Hình 3.4 Thay đổi điện áp động 60 Hình 3.5 Sơ đồ khối chọn lựa quỹ đạo 60 Hình 3.6 Ví dụ quỹ đạo với chế độ hoạt động hỗn hợp với k = 61 Hình 3.7 Ví dụ quỹ đạo với chế độ thời gian làm việc tối thiểu với k = 61 Hình 3.8 Ví dụ quỹ đạo với chế độ lượng tiêu thụ tối thiểu 62 Hình 3.9 Sơ đồ khối thuật toán AMCL .63 Hình 3.10 Động bước động servo .67 Hình 3.11 Động bước đơn cực .69 Hình 3.12 Động bước lưỡng cực 70 Hình 3.13 Sức phản điện động dạng hình thang .71 Hình 3.14 Stator động BLDC .72 Hình 3.15 Rotor động BLDC 72 Hình 3.16 Minh họa hoạt động Hall sensor 73 Hình 3.17 Hall sensor gắn stator .73 Hình 3.18 Sức phản điện động pha, dây tín hiệu Hall sensor 74 Hình 3.19 Nguyên tắc điều khiển truyền thống động BLDC 75 Hình 3.20 Đặc tính moment – tốc độ động BLDC 76 Hình 3.21 Sức phản điện động dòng điện pha 76 Hình 3.22 Nguyên lý điều khiển dải trễ dòng điện – HCC 77 Trang Lê Xuân Thành Hình 3.23 Dịng điện, sức phản điện động nguyên lý điều khiển dải trễ 78 Hình 3.24 Quỹ đạo từ thơng stator khơng trịn với “bậc” chu kì 79 Hình 3.25 Hệ tọa độ cảm biến Lidar A1 .80 Hình 3.26 Hệ tọa độ cảm biến Lidar A2 .80 Hình 3.27 Các thành phần robot cắt cỏ 81 Hình 3.28 Thiết kế robot phầm mềm SolidWorks nhìn từ trước 82 Hình 3.29 Thiết kế robot phầm mềm SolidWorks nhìn từ 82 Hình 4.1: Hình ảnh Mobile Robot thực tế .83 Hình 4.2 Sai số robot di chuyển theo trục X .84 Hình 4.3 Sai số robot di chuyển theo trục Y .84 Hình 4.5 Kết mapping sử dụng cảm biến Lidar 86 Hình 4.6 Kết build map lidar định vị robot sử dụng AMCL 86 Hình 4.7 Kết quét Lidar xác định vật cản đường robot 87 Hình 4.8 Kết xây dựng đồ quỹ đạo di chuyển tránh vật cản 87 Hinh 4.9 Kết xây dựng đồ quỹ đạo di chuyển tránh vật cản 88 Trang Lê Xuân Thành DANH M C B NG BI U B ng 2.1 Tổng k t tín hi u u n v n tốc góc bánh dẫn đ ngầầ ầầ 31 Trang Lê Xuân Thành Ch ngă4.ăMô hình Mobile robot c t cỏ k t qu thực nghi m Trong ch ng 4, mơ hình Mobile Robot c t cỏ đ c ch t o Các k t qu thực nghi m c a chuy n đ ng, xây dựng b n đồ, định vị qu đ o chuy n đ ng thu đ c từ thực nghi m v i mơ hình vừa đ c ch t o 4.1 MơăhìnhăMobileăRobotăc tăcỏ Mơ hình Mobile Robot đư đ D c ch t o dựa thi t k ch i đơy lƠ hình nh thực t c a Mobile robot Do đ nghi m l p b n đồ vƠ tránh v t c n nên mơ hình ch a đ ng c ch t o v i m c tiêu thực c tích h p mơ đun c t cỏ Hình 4.1: Hình ảnh Mobile Robot thực tế 4.2.ăDiăchuy nătheo đ ngăthẳng Xét chuy n đ ng c a Mobile Robot quưng đ hình 4.2 4.3 th hi n qu đ o đ ng c a Mobile robot thực t so v i qu đ o tính tốn theo tr c X vƠ tr Y Đ ng mƠu đỏ lƠ qu đ o lý thuy t mô t chuy n đ ng c a Mobile Robot theo tính tốn Đ đ ng c a Mobile Robot thu đ ng mƠu xanh lƠ qu đ o chuy n c thực nghi m Trang 83 Lê Xuân Thành ng 10m 40s Đồ thị Di hu ể o ot theo t ụ X 12 g đườ g Qu 10 4 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 Thời gia gi Thự tế Tính tốn Hình 4.2 Sai số robot di chuyển theo trục X Di hu ể o ot theo t ụ Y Qu g đườ g 2 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 Thời gia gi Thự tế Tính tốn Hình 4.3 Sai số robot di chuyển theo trục Y 4.3 Diăchuy nătheo hìnhăvngăcóăkíchăth că3măxă3m Xét chuy n đ ng c a mobile robot m t hình vng v i kích th 3mx3m Đồ thị hình 4.4 th hi n qu đ o đ c ng c a Mobile Robot tính tốn vƠ thực t Nh ng ch m mƠu đỏ lƠ vị trí c a Mobile Robot di chuy n tính tốn cịn mƠu xanh lƠ vị trí c a Mobile Robot di chuy n thực t Trang 84 Lê Xuân Thành Di hu ể theo uỹ đạo hì h v g 3m 3.5 Y (m) 2.5 1.5 0.5 -0.5 0.5 1.5 2.5 3.5 X (m) Tính tốn Thự tế Hình 4.4 Di chuyển robot theo quỹ đạo hình vng 3m x 3m 4.4 K t qu quét s d ng c m bi n lidar V i m c tiêu xây dựng b n đồ c m bi n Lidar, mobile robot đ c cho ch y th v i u ki n nhà v i địa hình ph c t p D i đơy lƠ k t qu mapping s d ng c m bi n Lidar Đ liên t c lƠ t ng bao c a tịa nhƠ Cịn đ q trình qt Đ ng đ t quãng nhi u sinh ng màu xanh qu đ o chuy n đ ng c a robot Trang 85 Lê Xuân Thành ng mƠu đen đ m Hình 4.5 Kết mapping sử dụng cảm biến Lidar Sau xây dựng b n đồ, Mobile Robot s định vị đ đồ dựa k t qu quét hi n t i đ c so sánh v i d li u b n đồ có sẵn Các m mƠu đỏ th hi n d li u hi n t i Nh ng đ mƠ Lidar quét đ c Đ c vị trí c a b n ng mƠu đỏ nh ng v t c n đ ng mũi tên mƠu đỏ lƠ h ng di chuy n ti p theo c a Mobile Robot Hình 4.6 Kết build map lidar định vị robot sử dụng AMCL Trang 86 Lê Xuân Thành ng Hình 4.7 Kết quét Lidar xác định vật cản đường robot Hình 4.8 Kết xây dựng đồ quỹ đạo di chuyển tránh vật cản Trang 87 Lê Xuân Thành Hinh 4.9 Kết xây dựng đồ quỹ đạo di chuyển tránh vật cản K T LU NăCH Ch NGă4 ng nƠy đ a k t qu thực nghi m c a chuy n đ ng, xây dựng b n đồ, định vị, qu đ o chuy n đ ng c a mơ hình mobile robot thực t Trang 88 Lê Xuân Thành K T LU N LU NăVĔN Sau th i gian làm lu n văn tốt nghi p, em đư đ t đ c nh ng k t qu sau: - V n i dung lu n văn: + Tìm hi u đ c v nguyên lý ho t đ ng nguyên lý thi t k mobile robot + Tính tốn ph ng trình đ ng học, lực c a mobile robot ph c v cho trình thi t k u n thi t k mơ hình + Phơn tích tr ng h p chuy n đ ng c a mobile robot trình làm vi c lựa chọn đ ng c h p lý + Xây dựng đ c mơ hình mobile robot thực t có kh tích h p mơ đun c t cỏ H NG NGHIÊN C U TI P THEO - Hoàn thi n, tích h p hồn chỉnh mơ đun c t cỏ - Th nghi m môi tr ng thực t - Nâng c p kh ho t đ ng môi tr ng l n h n Trang 89 Lê Xuân Thành Tài li u tham kh o [2] Luc Jaulin (2015), Mobile Robotics, ISTE Press-Elsevier, ISBN: 9781785480485 (Dành cho phần giới thiệu chung toán động học) [1] Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh (2004), Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press, ISBN 0-262-19502-X (Dành cho tham khảo phần thuật toán mapping) [3] https://saffordequipment.com/product/husqvarna-450xh-automower/ [4] https://www.gearhungry.com/best-robot-lawn-mower/ [5] https://www.robocleaners.com/en/wolf-garten-loopo-m1000.html [6].https://www.boel.sk/roboticke-kosacky/roboticka-kosacka-wolf-garten-loopom1000/ [7] https://www.remotemowers.com/trx-44-pro [8] https://aurarum.com.au/shop/accessories-and-parts/electronics/nema23-steppermotor-high-torque-1-8-degrees/ [9] https://wikihoidap.org/ros-la-gi [10] https://thanhnguyensite.net/2018/02/21/so-luoc-ve-robot-operating-systemros/ [11] http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials Trang 90 Lê Xuân Thành PH L C Hector SLAM ScanMatcherParameters::ScanMatcherParameters() : match_level_minimum_(0), match_level_maximum_(0), occupied_space_residual_weight_(1.0), free_space_residual_weight_(0.0), motion_residual_weight_(0.0), function_tolerance_(1e-3), gradient_tolerance_(1e-10), parameter_tolerance_(1e-8), max_num_iterations_(50), max_solver_time_in_seconds_(0.05) {} ScanMatcher::ScanMatcher(const Parameters& _params) : valid_(false) , covariance_enabled_(false) , covariance_valid_(false) { _params.add("matcher", params_); transform_.frame_id_ = _params.get("map_frame"); transform_.child_frame_id_ = _params.get("base_frame"); reset(); } ScanMatcher::~ScanMatcher() Trang 91 Lê Xuân Thành {} ScanMatcherPtr ScanMatcher::Factory(const Parameters& params) { #ifdef HAVE_CERES return ScanMatcherPtr(new matcher::Ceres(params)); #else return ScanMatcherPtr(); #endif } void ScanMatcher::reset() { valid_ = false; transform_.stamp_ = ros::Time(); transform_.setIdentity(); // transform_.header.stamp = ros::Time(); // transform_.transform = Transform(); // transform_.transform.rotation.w = 1.0; } bool ScanMatcher::valid() const { return valid_; } void ScanMatcher::getPoseDifference(const tf::Transform& other, float_t& position_difference, float_t& orientation_difference) const { position_difference = getTransform().getOrigin().distance(other.getOrigin()); Trang 92 Lê Xuân Thành orientation_difference = getTransform().getRotation().angleShortestPath(other.getRotation()); } void ScanMatcher::computeCovarianceIf(bool enabled) { covariance_enabled_ = enabled; } void ScanMatcher::getPose(geometry_msgs::Pose& pose) const { tf::pointTFToMsg(transform_.getOrigin(), pose.position); tf::quaternionTFToMsg(transform_.getRotation(), pose.orientation); } void ScanMatcher::getPose(geometry_msgs::PoseStamped& pose) const { pose.header.stamp = transform_.stamp_; pose.header.frame_id = transform_.frame_id_; getPose(pose.pose); } void ScanMatcher::getPose(geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped& pose) const { pose.header.stamp = transform_.stamp_; pose.header.frame_id = transform_.frame_id_; getPose(pose.pose.pose); if (covariance_valid_) std::copy(&(covariance_(0,0)), &(covariance_(5,5)) + 1, pose.pose.covariance.begin()); else pose.pose.covariance.assign(0.0); } Trang 93 Lê Xuân Thành geometry_msgs::PoseStamped ScanMatcher::getPose() const { geometry_msgs::PoseStamped pose; getPose(pose); return pose; } geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped ScanMatcher::getPoseWithCovariance() const { geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped pose_with_covariance; getPose(pose_with_covariance); return pose_with_covariance; } visualization_msgs::Marker ScanMatcher::getCovarianceMarker() const { visualization_msgs::Marker marker; marker.ns = "covariance"; marker.color.r = 0.0; marker.color.g = 0.0; marker.color.b = 1.0; marker.color.a = 0.5; if (covariance_valid_) { covarianceToMarker(transform_, covariance_.block(0,0), marker, /* invert = */ true); } else { marker.action = visualization_msgs::Marker::DELETE; } return marker; } Trang 94 Lê Xuân Thành } // namespace hector_mapping Move base bool CostmapNavigationServer::callServiceCheckPoseCost(mbf_msgs::CheckPose:: Request &request, mbf_msgs::CheckPose::Response &response) { } Trang 95 Lê Xuân Thành PH L C HÌNH NH Hình RP Lidar A2 Hình Driver động bước TB 6560 Hình Động Nema 23 Hình Bánh xe Hình Bánh xe tùy động Hình GT2 Pulley 12 Trang 96 Lê Xuân Thành Hình Gá trục phi 8mm Hình Ke góc vng nhơm 2020 Hình Nhơm định hình 2020 Hình 10 Arduino Mega Hình 11 Cảm biến IMU 9250 Hình 13 Lưỡi cắt cỏ Hình 12 Raspberry PI B+ Hình 18 Thiết kế cụm cấu cắt cỏ che Trang 97 Lê Xuân Thành ...TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Nghiên cứu thiết kế chế tạo mobile robot cắt cỏ đô thị lớn LÊ XUÂN THÀNH Ngành: Kỹ thuật – Cơ điện tử Giảng viên hướng dẫn:... 3.27 Các thành phần robot cắt cỏ 81 Hình 3.28 Thiết kế robot phầm mềm SolidWorks nhìn từ trước 82 Hình 3.29 Thiết kế robot phầm mềm SolidWorks nhìn từ 82 Hình 4.1: Hình ảnh Mobile Robot. .. Robot cắt cỏ TRX-42-Pro sử dụng bánh xích .16 Hình 1.7 Robot cắt cỏ hãng Honfa với xích cao su 16 Hình 1.8 Cấu hình sử dụng luận văn 17 Hình 2.1 Một dạng quỹ đạo đường robot cắt