NHĨM 3 56 Hình 5.12 Vận tốc dài robot trên đoạn D-E-F-C
Trong đoạn D-E-F-C, sai số lớn e2 lớn nhất là khúc giao tại G với giá trị 13 mm, tại đây có sự chuyển hướng đột ngột từ line cong sang line thẳng dẫn đến sai số lớn. Trên đoạn D-E-F và F-C sai số tương đối ổn định (Hình 5.10 b).
5.3.3 Đoạn C-G-A
a.Sa bàn di chuyển đoạn C-G-A b. Sai số e2 e3
NHÓM 3 57 Hình 5.14 Vận tốc hai bánh trên đoạn C-G-A
Hình 5.15 Vận tốc xe trên đoạn C-G-A
Các thông số mô phỏng về sự chuyển động của sensor cảm biến, sai số e2, e3, vận tốc xe và số vòng quay của bánh xe trong q trình chuyển động đoạn C-G-A được mơ tả trong hình 5.13 đến 5.15
Trong đoạn C-G-A, sai số lớn e2 lớn nhất là khúc giao tại G với giá trị -17 mm, tại đây có sự chuyển hướng đột ngột dẫn đến sai số lớn. Trên đoạn C-G và G-A sai số tương đối ổn định (Hình 5.13 b).
NHĨM 3 58
5.3.3 Đoạn G-A-C-E
a.Sa bàn di chuyển đoạn G-A-C-E b. Sai số e2, e3
Hình 5.16 Mơ phỏng bám line đoạn G-A-C-E và sai số e2 ,e3
NHĨM 3 59 Hình 5.18 Vận tốc xe trên đoạn G-A-C-E
Các thông số mô phỏng về sự chuyển động của sensor cảm biến, sai số e2, e3, vận tốc xe và số vòng quay của bánh xe trong quá trình chuyển động đoạn G-A-C-E được mơ tả trong Hình 5.4.4.
Trong đoạn G-A-C-E , có khúc cua 900 làm cho sai số e2 tại vị trí này khá lớn -23 mm. Tuy nhiên sai số này là có thể chấp nhận trong quá trình chạy.
Trong quá trình di chuyển, vận tốc xe thay đổi (Hình 5.18 ) và tại vị trí bẻ cua 900
vận tốc xe giảm nhiều nhất, đây cũng là điều cần lưu ý khi áp dụng giải thuật cho mơ hình xe thật.
NHĨM 3 60
CHƯƠNG 6 : BỘ ĐIỀU KHIỂN. 6.1 Lựa chọn vi điều khiển:
Giải thuật điều khiển tập trung sử dụng 1 con vi điều khiển đảm nhận tất cả các chức năng, bao gồm: đọc và xử lí tín hiệu từ cảm biến , điều khiển 2 động cơ thông qua driver và đọc giá trị encoder.
Đặt ra yều cầu vi điều khiển đáp ứng được nhu cầu đặt ra cho robot, cụ thể:
Có 7 kênh đọc giá trị analog, có 2 kênh điều khiển độ rộng xung PWM và có thể đọc tín hiệu từ encoder tới tần số cao.
Nhóm quyết định chọn vi điều khiển Pic 18F4550, thỏa mãn tất cả các yêu cầu trên.
Hình 6.1 PIC 18F4550
6.2 Giải thuật điều khiển:
NHĨM 3 61 Hình 6.2 Chương trình điều khiển chính
NHĨM 3 62
6.2.2 Chương trình con:
NHĨM 3 63
CHƯƠNG 7 : THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ 7.1 Hình ảnh xe thực tế:
Hình 7.1 Ảnh xe thực tế 1.
NHÓM 3 64
7.2 Kết quả thực nghiệm bám line:
Hình 7.3 Ảnh xe bám line 1-ơm cua tại vị trí G.
NHĨM 3 65
7.3 Nhận xét:
Kết quả chạy mô phỏng và thực tế của của xe theo vR = 0,9 m/s trên đường line được thể hiện trên Hình 7.3, Hình 7.4 và Hình 7.5. Ba hình đều thể hiện dạng bám line của xe giống nhau: trên các đoạn đường thẳng (B→D, F→G, A→E), xe thể hiện dao động hai bên đường line; trên các đoạn đường cong (A→B, D→F, G→A), xe đều nằm ở một bên so với đường line. Trong khi sai số của mô phỏng đạt được yêu cầu đề bài về sai số (trên đường thẳng và cong: emax = ±11mm và trên đoạn đổi hướng: emax = 250mm), sai số thực tế của xe lại không thỏa được yêu cầu đề ra về sai số trên đoạn thẳng và cong. Các lý do dẫn đến việc tăng sai số này bao gồm:
- Sai số lắp đặt ảnh hưởng độ đồng trục của hai động cơ. - Sai số tốc độ của hai động cơ.
-
NHÓM 3 66 - Sai số của hệ thống cảm biến cảm biến do sự khác biệt giữa mơi trường thí
nghiệm và thực nghiệm.
- Sai số của hệ thống cảm biến do chiều cao gá đặt và độ song song với trục động cơ.
Để khắc phục các sai số này, các giải pháp được đề ra bao gồm:
- Thực hiện thí nghiệm nhằm đánh giá sai số vận tốc của động cơ để có thể đưa vào mơ phỏng.
- Thực nghiệm thí nghiệm để đánh giá ảnh hưởng của môi trường thực nghiệm lên giá trị đọc của hệ thống cảm biến để có thể thực hiện các biện pháp xử lý phù hợp.
NHÓM 3 67
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] DAIFUKU, SMARTCART, Automatic Guided Cart Installed Systems
[2] Andrew Reed Bacha, Line Detection and Lane Following for an Autonomous Mobile
Robot, MS diss., Virginia Polytechnic Institute and State University, 2005.
[3] Bruno Siciliano & Oussama Khatib, chapter 17.2.2-17.2.6, Springer handbook of
robotics. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008.
[4] G. H. Lee et. al., Line Tracking Control of a Two-Wheeled Mobile Robot Using Visual
Feedback, International Journal of Advanced Robotic Systems, DOI: 10.5772/53729,
received 4 Apr 2012; Accepted 24 Sep 2012.
[5] Huu Danh Lam et. al., Smooth tracking controller for AGV through junction using
CMU camera, Hội nghị Toàn quốc lần thứ 7 về Cơ điện tử - VCM-2014.
[6] A. H. Ismail et. al., Vision-based System for Line Following Mobile Robot, IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications (ISIEA 2009), October 4-6, 2009, Kuala Lumpur, Malaysia.
[7] Mustafa Engin, Dilúad Engin, Path Planing of Line Follower Robot, Proceedings of the 5th European DSP Education and Research Conference, 2012.
[8] F. Kaiser et.al., Line Follower Robot: Fabrication and accuracy measurement by
data acquisition, International Conference on Electrical Engineering and Information &
Communication Technology (ICEEICT) 2014.
[9] M. S. Islam & M. A. Rahman, Design and Fabrication of Line Follower Robot, Asian Journal of Applied Science and Engineering, Volume 2, No 2 (2013).
[10] Khin Hooi Ng et. al., Adaptive Phototransistor Sensor for Line Finding, International Symposium on Robotics and Intelligent Sensors 2012 (IRIS 2012).
[11] Juing-Huei Su et. al., An intelligent line-following robot project for introductory
robot courses, World Transactions on Engineering and Technology Education, Vol.8,
No.4, 2010.
[12] M. Zafri Baharuddin et. al., Analysis of Line Sensor Configuration for the Advanced
NHÓM 3 68 [13] Pascal Dufour, Ole Gudiksen. Intelligent line following for vision enabled mobile
robots, Master’s thesis. Technical University of Denmark, DTU Elektro, pp.6, 2008
[14]: Oguz KOSE et. al., PID CONTROLLED LINE FOLLOWER ROBOT DESIGN ON
INDOOR 3D NETWORKS.
[15]: Dirman Hanafi et. al., Wall Follower Autonomous Robot Development Applying
Fuzzy Incremental Controller, Intelligent Control and Automation, 2013, 4, 18-25.
[16]: Takanori Fukao et. al., Adaptive Tracking Control of a Nonholonomic Mobile Robot, IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS AND AUTOMATION, VOL. 16, NO. 5, OCTOBER 2000.
[17]: R. Fierro et. al., Control of a Nonholonomic Mobile Robot Using Neural Networks, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 9, NO. 4, JULY 1998. [18]: Xiaoling Wu et.al., An Improved Hardware Design and Navigation Optimization
Algorithm for Line Following Robot, Journal of Convergence Information Technology
(JCIT) Volume8, Number5,Mar 2013
[19]: Yutaka Kanayama et. al., A Stable Tracking Control Method for an Autonomous