CHƯƠNG 2. LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN
2.3 Phương án điều khiển
2.3.1. về cấu trúc điều khiển
Mạch xe dò line gồm các thành phần cơ bản gồm mạch cảm biến (sensor); mạch điều khiển (micro controller); mạch lái động cơ (driver). Có hai phương pháp chính để kết nối phần cứng với nhau là điều khiển tập trung và điều khiển phân cấp.
a. Điều khiển tập trung
Trong điều khiển tập trung, một MCU duy nhất đồng thời: nhận và xử lý tín hiệu
từ cảm biến, nhận và xử lý tín hiệu từ hai encoder, thực hiện chương trình chính, tính giá trị điều khiển và truyền cho hai động cơ.
Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc điều khiển tập trung [9]
Ưu và nhược điểm:
Ưu điểm: Hệ cơ sở dữ liệu quá trình thống nhất, tập trung, do vậy có thể thực hiện
các thuật toán điều khiển quá trình công nghệ một cách tập trung và thống nhất.
Nhược điểm: Khi đối tượng điều khiển nhiều, phức tạp có thể dẫn tới khối lượng
tính toán lớn và các hệ xử lý không đáp ứng được yêu cầu tính toán của hệ thống. Ngoài
ra một nhược điểm nữa là trong phương án điều khiển tập trung các giá trị đo lường phải
tập trung về máy tính điều khiển dẫn đến khối lượng dây dẫn lớn làm tăng chi phí, khó khăn cho công tác bảo trì sửa chữa.
b. Điều khiển phân cấp
Trong điều khiển phân cấp, nhiều MCU sẽ được sử dụng, trong đó 1 MCU đóng vai trò là master dùng tính toán cho chương trình điều khiển chính. Các MCU còn lại đóng vai trò là slave, thực hiện các tác vụ riêng biệt như: thu nhận và xử lý tín hiệu từ cảm biến, tính toán vị trí tương đối của xe so với line và truyền về cho master, thu nhận tín hiệu từ encoder, tính toán luật điều khiển cho động cơ, ...
Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc tập trung [9]
Ưu và nhược điểm:
Ưu điểm: Chương trình điều khiển xử lý tín hiệu riêng biệt, dễ dàng cho tác vụ
thiết kế nhóm, dễ dàng sửa đổi và update code điều khiển khi phát triển sản phẩm; có khả năng xử lý nhiều tác vụ cùng lúc.
Nhược điểm: Tốn nhiều tài nguyên phần cứng.
Yêu cầu: Dễ kiểm tra lỗi và phân chia module.
Kết luận: Lựa chọn phương án điều khiển phân cấp.
2.3.2. Về bộ điều khiển
Robot bán line có thể được điều khiển bằng bộ điều khiển on-off [10], [11]. Với
bộ điều khiển này chỉ cần dùng 2 cảm biến đặt cách nhau 1 khoảng lớn hơn chiều rộng của đường line, khi một cảm biến nằm trên line thì động cơ tương ứng bên đó sẽ đứng yên, và ngược lại, và cả 2 động cơ sẽ cùng quay khi không có cảm biến nào nằm trênđường line. Phương pháp điều khiển này không thể áp dụng cho robot thực hiện tác vụ
đua đồng thời cũng không thể điều khiển robot bám line với sai số nhỏ.
Bộ điều khiển PID [12] được xem như một giải pháp đa năng cho các ứng dụng điều khiển tương tự hay điều khiển số. Hơn 90% các bộ điều khiển trong công nghiệp được sử dụng là bộ điều khiển PID. Nếu được thiết kế tốt, bộ điều khiển PID có khả năng điều khiển hệ thống đáp ứng tốt các chỉ tiêu chất lượng như đáp ứng nhanh, thời gian quá độ ngắn, độ quá điều chỉnh thấp, triệt tiêu được sai lệch tĩnh. Tuy nhiên, bộ điều khiển PID có nhược điểm là chỉ đạt kết quả tốt trong hệ tuyến tính, xảy ra nhiễu ở khâu vi phân dẫn đến sai lệch lớn ở đầu ra.
Với bộ điều khiển fuzzy [13], thực hiện gồm 3 bước: mờ hóa, thực hiện luật hợp thành và giải mờ. Sai số đầu ra của bộ điều khiển phụ thuộc hoàn toàn vào luật mờ. Đưa
ra luật mờ tốt sẽ được sai số đầu ra nhỏ và ngược lại.
Bộ điều khiển self-tuning fuzzy PI [14], đây là bộ điều khiển kết hợp giữa PI và fuzzy, hai thông số KP và KI được chỉnh định bởi bộ điều khiển fuzzy. Bộ điều khiển này được ứng dụng trong các hệ phi tuyến MIMO, điều khiển robot theo các quỹ đạo phức tạp và ổn định đối với tác động của nhiễu. Tuy nhiên bộ điều khiển này phải thiết
kế phức tạp hơn bộ điều khiển PID hoặc fuzzy.
Bộ điều khiển Following tracking [15], bộ điều khiển này xem xét 3 sai số của robot và line theo phương tiếp tuyến 61, theo phương pháp tiếp tuyến 62, và theo góc lệch giữa robot với line 63 để điều khiển robot thông quá các biến điều khiển là vận tốc góc và vận tốc dài. Bộ điều khiển này cho kết quả bám line tốt, với sai số nhỏ. Tuy nhiên
để có được bộ 3 sai số trên, ta phải sử dụng camera thay vì sử dụng cảm biến.
Có thể kết hợp bộ điều khiển và giải thuật tự học đường Q - learning [16] để thêm khả năng ghi nhớ đường đi nhằm thay đổi thông số phù hợp với từng chặn đường, giúp tăng khả năng đáp ứng của xe sau mỗi lần chạy, như xe Silvestre và CartisX04.