ĐỒ ÁN ĐIỆN TỬ Robot hai bánh tự cân bằng là một thiết bị tự động di chuyển bằng hai bánh xe

Trường ĐHCNTP TP HCM GVHD: Lê Minh Thanh Khoa Điện - Điện Tử Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHIỆP CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THỰC PHẨM TP HỒ CHÍ MINH Độc lập – Tự – Hạnh phúc KHOA CNKT ĐIỆN – ĐIỆN TỬ PHIẾU GIAO NHIỆM VỤ (Phiếu phải đóng vào trang báo cáo) Họ tên sinh viên giao đề tài (Số lượng sinh viên: ) (1) Trịnh Hoàng Nam MSSV: 2002160624 Lớp: 07DHDT4 (2) Trần Đức Lợi MSSV: 2002160247 Lớp: 07DHDT4 Tên đề tài: Hệ Thống Tự Cân Bằng Bánh Nhiệm vụ đề tài: − − − − Ngày giao nhiệm vụ: ……………………………………… Ngày hoàn thành : .………………………….…………… TP.Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2019 Trưởng khoa GVHD: Lê Minh Thanh Trưởng môn Giảng viên hướng dẫn Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử LỜI NÓI ĐẦU Robot hai bánh tự cân thiết bị tự động di chuyển hai bánh xe Nó hoạt động dựa nguyên lý cân lắc ngược Đây hệ thống “under-actuated”, đa biến, phi tuyến không ổn định Robot công ty phát triển thành phương tiện di chuyển thương mại có tên gọi Segway với số kiểu dáng phổ biến Tuy nhiên, hệ thống nhà khoa học quan tâm nghiên cứu thử nghiệm nhiều thuật tốn điều khiển khác từ tuyến tính đến phi tuyến lẫn thuật tốn điều khiển thơng minh Các thuật toán chủ yếu tập trung vào việc điều khiển cân bằng, điều khiển vị trí hướng robot Em xin chân thành cảm ơn thầy Lê Minh Thanh giúp đỡ chúng em nhiều q trình tìm hiểu ,thiết kế hồn thành đề tài đồ án Để có thành ngày hôm nhờ vào hướng dẫn ý kiến đóng góp vơ q báu thầy TPHCM, Ngày tháng năm 2019 Nhóm sinh viên thực Trần Đức Lợi Trịnh Hoàng Nam GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Họ tên sinh viên : Trần Đức Lợi Trịnh Hoàng Nam MSSV: 2002160247 MSSV: 2002160624 TP.HCM, ngày … tháng 11 năm 2019 (Giảng viên hướng dẫn) Lê Minh Thanh GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Mô tả nguyên lý giữ thăng Hình 1.2 nBot .11 Hình 1.3 Balance – bot 11 Hình 2.1 Mơ hình xe bánh tự cân mặt phẳng 12 Hình 2.2 Biểu diễn lực momen mơ hình 17 Hình 2.3 Mơ hình phi tuyền robot Matlab Simulink 17 Hình 2.4 Bên khối “Two Wheeled Balancing Robot (Non-Linear Model)” 18 Hình 2.5 Bên khối “DeCoupling” 19 Hình 2.6 Quy trình thự lọc Kalman 22 Hình 2.7 Tổng quan chu trình thực lọc Kalman hồn chỉnh 24 Hình 2.8 Cấu trúc điều khiển PID cho hệ robot hai bánh tự cân 25 Hình 2.9 Cấu trúc bên điều khiển PID rời rạc với thông số cố định 27 Hình 2.10 Robot hai bánh tự cân sử dụng điều khiển PID cố định 27 Hình 2.11 Mạch điều khiển động DC L298N 28 Hình 2.12 SƠ ĐỒ MẠCH ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ DC L298N 29 Hình 2.13 Adruino MEGA 2560 R3 Atmega16u2 30 Hình 2.14 Động DC giảm tốc GA25 Encoder 600rpm 31 Hình 2.15 Bánh xe 65mm khớp lục giác 33 GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử Hình 2.16 Mạch Giảm Áp DC XL4015 (5A) 34 Hình 2.17 Mạch Giảm Áp DC LM2596 3A 35 Hình 2.18 Pin cell 18650 2000mAh 36 Hình 2.19 Trụ đồng đực 20mm 36 Hình 2.20 Hộp đế pin 18650 cell 37 Hình 2.21 Cảm Biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 .37 Hình 2.22 Nguyên lý hoạt động Cảm biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 38 Hình 2.23 Gá Động Cơ GA25 38 Hình 3.1 Mơ hình Robot thực tế 39 Hình 3.2 Sơ đồ kết nối mô Protues Professional 40 Hình 3.3 Mơ hình lọc Kalman với biến trạng thái .41 Hình 3.4 Lưu đồ xây dựng mơ hình robot 42 GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 1.1 Thế xe hai bánh tự cân (two wheel self balancing) Hình 1.1 Mơ tả nguyên lý giữ thăng Đối với xe ba hay bốn bánh, việc thăng ổn định chúng nhờ trọng tâm chúng nằm bề mặt chân đế bánh xe tạo Đối với xe bánh có cấu trúc xe đạp, việc thăng không di chuyển hồn tồn khơng thể, việc thăng bang xe dựa tính chất quay hồi chuyển hai bánh xe quay Còn xe hai bánh tự cân bằng, loại xe có hai bánh với trục GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử hai bánh xe trùng nhau, xe cân bằng, trọng tâm xe cần giữ nằm bánh xe Điều giống ta giữ gậy dựng thẳng đứng cân lòng bàn tay Thực ra, trọng tâm tồn scooter khơng biết nằm vị trí nào, khơng có cách tìm nó, khơng có khả di chuyển bánh xe đủ nhanh để giữ ln toàn trọng tâm Về mặt kỹ thuật, góc sàn scooter chiều trọng lực biết Do vậy, thay tìm cách xác định trọng tâm bánh xe, tay lái cần giữ thẳng đứng, vng góc với sàn xe (góc cân 0) 1.2 Ưu nhược điểm xe hai bánh tự cân 1.2.1 Ưu điểm xe scooter tự cân hai bánh - Không nhiễm, sử dụng bình điện sạc điện Sử dụng không gian hiệu quả, đa (sử dụng nhà ngồi phố) Khá dễ vịng quanh không gian hẹp, chạy ngang qua cửa vào tốc độ - thấp Ngồi ra, cịn xuống bậc thang thấp Chiếm diện tích (chỉ người) nên khơng gây tắc nghẽn giao thông loại xe bốn bánh Như phương tiện vận chuyển vỉa hè, cho - phép di chuyển nơi đơng đúc hồn tồn lịng đường Giá thành thấp so với xe Cuốn hút người sử dụng hình dáng kỳ lạ, phá hình ảnh thường thấy phương tiện giao thông người 1.2.2 Nhược điểm xe - Khá mệt phải đứng để điều khiển Vì đứng sàn rung (do động cơ) cứng làm chân mỏi Do giữ tư thẳng đứng để trọng lượng thể đặt trọng tâm đôi lúc gặp đoạn đường xấu khiến thể người điều khiển - mệt mỏi Không thể làm việc khác đứng xe Không đủ nhanh để đường trường khơng đủ an tồn để lên xuống lề - đường Không thể hai người Khơng thể leo bậc thang có chiều q ½ bán kính xe GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 1.3 Một số dạng xe hai bánh tự cân dung robot 1.3.1 nBot nBot David P Anderson sang chế Các bánh xe nBot phải chạy theo hướng mà phần rotbot ngã Nếu bánh xe lái theo cách đứng vững theo trọng tâm robot, robot giữ cân Hình 1.2 nBot 1.3.2 Balance bot Balacne-bot sanghyuk, Hàn Quốc thực robot hai bánh tự cân bằng cách kiểm sốt thơng tin phản hồi Hệ thống cao 50cm Nó có hai trục bánh xe nối với hộp giảm tốc động DC cho phát động Tổng cộng có ba vi xử lý Atmel sử dụng Vi điều khiển (master) thi hành nguyên lý kiểm soát thuật toán ước lượng Một vi điều khiển khác kiểm soát tất cảm biến analog Vi điều khiển thứ ba điều khiển động DC Linear quadratic regulator (LQR) thiết kế thực thi mạch điều khiển Nó có bốn giá trị khác – góc nghiêng, vận tốc góc nghiêng, góc quay bánh xe vận tốc góc quay, sau tạo lện cho động DC để điều chỉnh tốc độ bánh xe Hình 1.3 Balance - bot GVHD: Lê Minh Thanh Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử CHƯƠNG CÁC CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Đặc tính động lực học 2.1.1 Mơ hình hóa robot bánh tự cân địa hình phẳng Xây dựng mơ hình hóa xe hai bánh tự cân địa hình phẳng Hình 2.1 Mơ hình xe bánh tự cân mặt phẳng GVHD: Lê Minh Thanh 10 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử Động DC giảm tốc GA25 Encoder thường sử dụng ứng dụng cần xác định tốc độ, vị trí, chiều quay động DC: Robot mê cung, robot xe hai bánh tự cân bằng,… Động DC giảm tốc GA25 Encoder thực tế động DC GA25 thường có gắn thêm phần Encoder để trả xung vi điều khiển giúp xác định vị trí, vận tốc,… Về cách điều khiển động DC giảm tốc GA25 Encoder sử dụng Driver động DC thường để điều khiển công suất động cơ, tốc độ đảo chiều: L298, L293,…, có điểm khác biệt có thêm phần encoder để hồi tiếp (feedback) xung Vi điều khiển, từ vi điều khiển tác động lại động qua mạch cơng suất sử dụng thuật tốn điều khiển PID,… để điều khiển tốc độ, vị trí,… Thông số kỹ thuật: - Điện áp cấp cho động hoạt động: – 12VDC Điện áp cấp cho Encoder hoạt động: 3.3VDC Đĩa Encoder 11 xung, hai kênh A-B Đường kính động cơ: 25mm Đường kính trục: 4mm Tốc độ không tải: 600rpm GVHD: Lê Minh Thanh 28 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 2.3.3.4 Bánh xe 65mm khớp lục giác Hình 2.15 Bánh xe 65mm khớp lục giác Thông số kỹ thuật: - Chất liệu: Nhựa cứng, lớp đệm mút, cao su tốt Đường kính: 65mm Độ rộng bánh: 27mm GVHD: Lê Minh Thanh 29 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 2.3.3.5 Mạch Giảm Áp DC XL4015 (5A) Hình 2.16 Mạch Giảm Áp DC XL4015 (5A) Thông số mạch giảm áp DC XL4015 (5A): - IC chính: XL4015 Tích hợp led báo điện áp đầu nhôm tản nhiệt cho IC Điện áp đầu vào: 8~36VDC Điện áp đầu ra: 1.25 ~ 32VDC Dòng đầu tối đa: 5A Hiệu suất : 96% Tần số xung: 180KHz Tích hợp Mosfet đóng ngắt tần số cao Maximum Duty Cycle: 100% Minimum Drop Out: 0.3VDC Nhiệt độ làm việc : -40 ~ 125 độ C Kích thước: 54 x 23 x 18mm GVHD: Lê Minh Thanh 30 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 2.3.3.6 Mạch Giảm Áp DC LM2596 3A Hình 2.17 Mạch Giảm Áp DC LM2596 3A Thông số kỹ thuật: - Điện áp đầu vào: Từ 3V đến 30V Điện áp đầu ra: Điều chỉnh khoảng 1.5V đến 30V Dòng đáp ứng tối đa 3A Hiệu suất: 92% Cơng suất: 15W Kích thước: 45 (dài) * 20 (rộng) * 14 (cao) mm GVHD: Lê Minh Thanh 31 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 2.3.3.7 Pin cell 18650 2000mAh Hình 2.18 Pin cell 18650 2000mAh Thông số kỹ thuật: - Điện áp: 3.7v Dung lượng: 2000mah Điện áp sạc đầy: 4.2v 2.3.3.8 Trụ đồng đực 20mm Hình 2.19 Trụ đồng đực 20 GVHD: Lê Minh Thanh 32 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 3.3.3.9 Hộp đế pin 18650 cell Hình 2.20 Hộp đế pin 18650 cell Thông số kỹ thuật: - Các Cell pin nối tiếp với với điện áp tối đa: 4.2 x Dây màu đỏ + Dây màu đen – 2.3.3.10 Cảm biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 Hình 2.21 Cảm Biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 Cảm biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 sử dụng để đo thông số: trục Góc quay (Gyro), trục gia tốc hướng (Accelerometer), loại cảm biến gia tốc phổ biến thị trường Thông số kỹ thuật: GVHD: Lê Minh Thanh 33 Trường ĐHCNTP TP HCM - Khoa Điện - Điện Tử Điện áp sử dụng: 3~5VDC Điện áp giao tiếp: 3~5VDC Chuẩn giao tiếp: I2C Giá trị Gyroscopes khoảng: +/- 250 500 1000 2000 degree/sec Giá trị Acceleration khoảng: +/- 2g, +/- 4g, +/- 8g, +/- 16g Board mạch mạ vàng, linh kiện hàn tự động máy chất lượng tốt Hình 2.22 Nguyên lý hoạt động Cảm biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 3.3.3.11 Gá Động Cơ GA25 Hình 2.23 Gá Động Cơ GA25 GVHD: Lê Minh Thanh 34 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG 3.1 Thiết kế phần cứng 3.1.1 Thiết kế khí Khung sườn sử dụng chất liệu mica mica màu 4mm, cố định theo cấu ghép rãnh Cơ cấu chuyền động encorder áp bánh bố trí mạch theo chiều dựng đứng Hình 3.1 Hình 3.1 Mơ hình Robot thực tế GVHD: Lê Minh Thanh 35 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 3.1.2 Kết nối phần cứng Hình 3.2 Sơ đồ kết nối mơ Protues Professional GVHD: Lê Minh Thanh 36 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử 3.2 Thiết kế phần mềm 3.2.1 Bộ lọc Kalman Robot sử dụng hai cảm biến: cảm biến gia tốc (accelecrometer) cảm biến quay hồi chuyển(gyroscope) để đo góc nghiêng vận tốc góc nghiêng.Tuy nhiên, vấn đề đặt cần phải kết hợp thông tin từ hai cảm biến để xác định xác góc nghiêng thực hệ robot loại bỏ ảnh hưởng nhiễu đo nhiễu trình Để giải vấn đề này, giải thuật lọc Kalman sử dụng, với mục đích ước lượng giá trị góc nghiêng hệ robot từ hai loại cảm biến loại bỏ ảnh hưởng nhiễu Bộ lọc Kalman khảo sát với mơ hình biến trạng thái sau: Hình 3.3 Mơ hình lọc Kalman với biến trạng thái Với mơ hình này, lọc sử dụng biến ngõ vào vận tốc góc nghiêng từ cảm biến quay hồi chuyển góc nghiêng từ cảm biến gia tốc; biến ngõ góc nghiêng ước lượng Ma trận đặc trưng cho tương quan sai số: Với [3.1] Angle,q_bias góc, vận tốc sử dụng tính tốn lọc GVHD: Lê Minh Thanh 37 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử R tượng trưng cho giá trị nhiễu covariance Trong trường hợp này, ma trận 1x1 mong đợi có giá trị 0.08 rad 4,5 độ từ cảm biến gia tốc: R_angle=0.08 [3.2] Q ma trận 2x2 tượng trưng cho trình nhiễu covariance Trong trường hợp này, mức độ tin cậy cám biến gia tốc quan hệ với cảm biến gyro: [3.3] • Giai đoạn dự báo Trong khoảng chu kỳ quét dt với giá trị sở gyro canh chỉnh tùy theo nhu cầu sử dụng cách lắp khí người dung module IMU Giai đoạn cập nhật góc thời vận tốc ước lượng Vectơ giá trị: [3.4] Nó chạy ước lượng giá trị qua hàm giá trị: [3.5] Và cập nhât ma trận covariance qua hàm: [3.6] [3.7] A Jacobian với giá trị mong đợi: [3.8] Để dễ dàng việc lập trình, ma trận P khai triển đến mức tối thiểu: [3.9] [3.10] Lưu trữ giá trị chưa bias gyro: [3.11] Với rate sai số góc tiên đốn Cập nhật ước lượng góc: [3.12] Cập nhật ma trận coveriance: GVHD: Lê Minh Thanh 38 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử [3.13] • Giai đoạn cập nhật giá trị lọc Kalman Ma trận C ma trận 1x2 (giá trị x trạng thái), ma trận Jacobian giá trị đo lường với giá trị mong đợi Trong trường hợp C là: (C H) [3.14] Vì giá trị góc đáp ứng trực tiếp với góc ước lượng giá trị góc khơng quan hệ với giá trị gyro bias nên C_0 cho thấy giá trị trạng thái quan hệ trực tiếp với trạng thái ước lượng nào, C_1 cho thấy giá trị trạng thái không quan hệ với giá trị sở gyro ước lượng Error giá trị khác giá trị đo lường giá trị ước lượng Trong trường hợp này, khác nhay hai gia tốc kế đo góc góc ước lượng [3.15] 3.2.2 Lưu đồ giải thuật điều khiển Dựa tảng thuật toán điều khiển PID, giải thuật cân điều khiển bám theo vị trí ban đầu mơ hình robot xây dựng theo lưu đồ sau: GVHD: Lê Minh Thanh 39 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử Hình 3.4 Lưu đồ xây dựng mơ hình robot GVHD: Lê Minh Thanh 40 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết đạt Mẫu Robot chúng em nghiên cứu với mục đích vận chuyển khối lượng Nhưng nhiều nguyên nhân chủ quan khách quan mà nhóm em chưa đạt mục tiêu.Tuy nhiên nhóm em rút nhiều kinh nghiệm cho thân kĩ thuật phần cứng phần mềm.chắc chắn nghiên cứu sau nhóm em đạt kết tốt 5.2 Những hạn chế hướng phát triển 5.2.1 Hạn chế Do lần đầu chúng em làm mảng robot dùng giải thuật PID lần đầu tiếp xúc với lập trình đáp ứng nên nhiều hạn chế thời gian có hạn nên chúng em khơng thể làm tốt 5.2.2 Hướng phát triển Cải tiến xe ,tải trọng lớn bám đường tốt hơn,xây dựng giải thuật hoàn chỉnh Qua đề tài lần này, chúng em thấy đa dạng ứng dụng Arduino nắm rõ module thông dụng lập trình Arduino đáp ứng Nếu tiến xa em nghĩ kết hợp với mảng nhúng để tạo đề tài thực tiễn rất nhiều ứng dụng thực tiền khác tương lai GVHD: Lê Minh Thanh 41 Trường ĐHCNTP TP HCM Khoa Điện - Điện Tử TÀI LIỆU THAM KHẢO http://arduino.vn http://arduino.vn/bai-viet/639-du-xe-dieu-khien-tu-xa-qua-bluetooth http://nshopvn.com https://www.hoclamrobot.com/2017/01/code-mau-robot-do-uong-vach-en.html http://blogtudong.com/ http://thuthuatphanmem.vn/ http://google.com.vn http://arduino.vn/bai-viet/333-dieu-khien-arduino-thong-qua-bluetooth-bang-dienthoai-android GVHD: Lê Minh Thanh 42