CHƯƠNG 6: KẾT QUẢ KIỂM NGHIỆM THỰC TẾ 6.1. Giới thiệu
6.5. Kết quả kiểm nghiệm thực tế thuật toán điều khiển LQR
Góc nghiêng của robot theo phương x khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 44. Đồ thị góc nghiêng robot theo phương x
0 20 40 60 80 100
-2 -1 0 1 2 3 4 5
t (s)
theta x (deg)
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 68
Góc nghiêng của robot theo phương y khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 45. Đồ thị góc nghiêng robot theo phương y Tín hiệu điều khiển động cơ theo phương x khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 46. Đồ thị tín hiệu điều khiển động cơ theo phương x
0 20 40 60 80 100
-2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2
t (s)
theta y (deg)
0 20 40 60 80 100
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20
t (s)
u x (V)
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 69
Tín hiệu điều khiển động cơ theo phương y khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 47. Đồ thị tín hiệu điều khiển động cơ theo phương y
6.6. Thuật toán điều khiển trƣợt nhúng
Sơ đồ thuật toán điều khiển trượt nhúng được thực hiện trong Matlab/Simulink như sau:
Hình 48. Sơ đồ khối thuật toán điều khiển trượt nhúng
0 20 40 60 80 100
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25
t (s)
u y (V)
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 70
6.7. Kết quả kiểm nghiệm thực tế thuật toán điều khiển trƣợt
Góc nghiêng của robot theo phương x khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 49. Đồ thị góc nghiêng robot theo phương x Góc nghiêng của robot theo phương y khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 50. Đồ thị góc nghiêng robot theo phương y
0 20 40 60 80 100
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5
t (s)
theta x (deg)
0 20 40 60 80 100
-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5
t (s)
theta y (deg)
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 71
Tín hiệu điều khiển động cơ theo phương x khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 51. Đồ thị tín hiệu điều khiển động cơ theo phương x Tín hiệu điều khiển động cơ theo phương y khi điều khiển giữ cân bằng robot:
Hình 52. Đồ thị tín hiệu điều khiển động cơ theo phương y
0 20 40 60 80 100
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20
t (s)
u x (V)
0 20 40 60 80 100
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25
t (s)
u y (V)
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 72
6.8. Kết luận
Từ kết quả thực nghiệm ta thấy giá trị ước lượng góc nghiêng và vận tốc góc nghiêng đạt được tốt hơn khi qua bộ lọc Kalman. Sau khi qua bộ lọc giá trị đo đã loại bỏ được nhiễu từ cảm biến gia tốc Accelerometer và loại bỏ được độ trôi phân cực từ cảm biến vận tốc góc Gyroscope
Khi điều khiển giữ cân bằng cho robot một bánh bằng thuật toán điều khiển LQR thì góc nghiêng của robot dao động quanh giá trị 10 theo phương x, 10 theo phương y. Trong khi đó, việc tác động ngoại lực vào robot thì robot rất dễ mất cân bằng, dao động mạnh và không ổn định.
Khi điều khiển giữ cân bằng cho robot một bánh bằng thuật toán điều khiển trượt thì góc nghiêng của robot dao động quanh giá trị 0.50 theo phương x, 0.50 theo phương y. Trong khi đó, việc tác động ngoại lực vào robot thì robot vẫn giữ được cân bằng và ổn định.
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 73
CHƯƠNG 7: KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ ĐỊNH
HƯỚNG PHÁT TRIỂN
7.1. Kết quả đạt đƣợc
Trong phạm vi luận văn, tác giả đã hoàn thành việc thiết kế và thi công mô hình robot một bánh. Robot một bánh có khả năng tự giữ cân bằng tốt. Các vấn đề đã nghiên cứu và thực hiện được trong luận văn gồm :
Nghiên cứu mô hình toán mô tả hệ robot một bánh, từ đó thành lập được phương trình phi tuyến và tuyến tính hóa của hệ robot một bánh, làm cơ sở nền tảng để xây dựng các thuật toán điêu khiển cho robot một bánh.
Xây dựng được các thuật toán điều khiển LQR và điều khiển trượt trong việc điều khiển giữ cân bằng robot một bánh.
Mô phỏng được các thuật toán điều khiển trên Matlab/Simulink. Thuật toán điều khiển LQR được xây dựng trên cơ sở tuyến tính hóa quanh điểm cân bằng, mà bản thân hệ robot một bánh là một hệ thống có tính phi tuyến cao, chính vì vậy khi sử dụng thuật toán điều khiển trượt thì chất lượng điều khiển được cải thiện về độ vọt lố cũng như thời gian xác lập.
Xây dựng được bộ lọc Kalman trong việc lọc nhiễu cảm biến gia tốc Accelerometer và vận tốc góc Gyroscope, từ đó ược lượng được tối ưu góc nghiêng và vận tốc góc nghiêng cho robot một bánh.
Áp dụng được các thuật toán điều khiển đã thiết kế vào điều khiển đối tượng thực để kiểm chứng giữa lý thuyết và thực nghiệm. So sánh các thuật toán điều khiển cân bằng robot thấy rằng, thuật toán điều khiển trượt cho kết quả tốt, chịu được ngoại lực tác động lớn, nhưng vẫn cân bằng và ổn định. Thuật toán điều khiển LQR tuy giữ cân bằng được, nhưng khi có ngoại lực tác động rất dễ bị mất ổn định và ngã.
HỌC VIÊN THỰC HIỆN: NGUYỄN TRỌNG QUANG Page 74
7.2. Một số hạn chế
Về phần cơ khí : cơ cấu lái (ổ chuột-bóng) truyền động dựa trên nguyên tắc chính là ma sát. Do đó, con lăn sẽ bị mài mòn và truyền động giữa con lăn và bóng sẽ có hiện tượng trượt. Bên cạnh đó, robot chỉ di chuyển được trên những bề mặt phẳng và có ma sát.
Về thuật toán điều khiển : việc lựa chọn các thông số cho các thuật toán điều khiển hầu hết vẫn được tiến hành theo phương pháp thử sai do đó các thông số được chọn vẫn chưa phải là tối ưu nhất
7.3. Hướng phát triển
Xây dựng robot một bánh hoàn chỉnh bao gồm điều khiển robot di chuyển theo vị trí mong muốn.
Xây dựng các thuật toán điều khiển thích nghi kết hợp với bền vững, đồng thời phát triển các giải thuật tìm kiếm thông số tối ưu cho thuật toán điều khiển như sử dụng giải thuật di truyền để đạt được các thuật toán điều khiển thích nghi bền vững chất lượng cao.
Đưa mô hình vào ứng dụng thực tế.