Chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Bộ môn Cơ điện tử - Khoa Cơ Khí đã tạo điều kiện để chúng em thực hiện đồ án này.. 1.4 Tìm hiểu về các cách xử lí tín hiệu cảm biến 1.4.1 S ử dụng giải t
TÌM HIỂU TỔNG QUAN
Mục tiêu thiết kế
Thiết kế robot bám đường có ưu tiên hàng đầu là duy trì độ ổn định khi chạy trên mọi bề mặt và đảm bảo khả năng bám đường tốt, giúp sa bàn được mô phỏng chính xác Mục tiêu chính là hoàn thành sa bàn đúng yêu cầu với thời gian ngắn nhất có thể, trong đó sa bàn được cho trước hình dạng và chiều dài để tối ưu hóa quá trình thực hiện Bên cạnh đó, thiết kế nhấn mạnh các yếu tố điều khiển và cảm biến nhạy để tăng tính ổn định và giảm thời gian hoàn thiện, phù hợp với yêu cầu kỹ thuật của dự án.
Hình 1.1 Thông số sa bàn
Tìm hiểu các mô hình từ các cuộc thi
Japan Robotrace Contest 2014 - Đội chiến thắng: CartisX04
Cảm biến: 6 bộ cảm biến hồng ngoại, 2 cảm biến gyro
Bánh sau: 4 bánh chủ động - 2 động cơ DC
Bánh trước: 1 bánh lái có động cơ chỉ đạo
Kết cấu giúp xe dễ cân bằng hơn nhưng phức tạp, xảy ra hiện tượng trượt khi rẽ
Cuộc thi ở Tây Ban Nha 2010 - Đội chiến thắng: Silvestre
Hình 1.3 Hình ảnh thực tếvà sơ đồ nguyên lý của Robot Silvestre
Cảm biến: 8 bộ cảm biến hồng ngoại
Bánh sau: 2 bánh chủ động - 2 động cơ DC
Bánh trước: 1 bánh tự lựa – bánh mắt trâu
Kết cấu này khá đơn giản, độ đồng phẳng cao, xe rẽ được các bán kính cong nhỏnhưng khó cân bằng
Cuộc thi Chibots ở Mỹ - Đội chiến thắng: Fireball
Hình 1.4 Hình ảnh thực tếvà sơ đồ nguyên lý của Robot Fireball
Cảm biến: 16 bộ cảm biến hồng ngoại
4 bánh chủ động - 4 động cơ DC
Kết cấu phức tạp, độ đồng phẳng thấp, khó điều khiển
Tìm hiểu về cảm biến
Có 3 loại cảm biến thường dùng trong các robot dò line: Camera, cảm biến quang điện trở và cảm biến hồng ngoại
Camera dùng để ghi lại hình ảnh của đường line, sau đó xử lý đưa ra thông tin sai lệch vị trí tương đối của line so với xe
Phương pháp này cho độ chính xác cao, tuy nhiên do tốc độ xử lý ảnh cần nhiều
Hình 1.5 Nguyên lý hoạt động của cảm biến quang điện trở
Hai phương pháp sử dụng cảm biến quang điện trở và cảm biến hồng ngoại có nguyên tắc hoạt động tương tự nhau: chúng gồm một nguồn phát ánh sáng được chiếu xuống mặt đất và một đầu thu cảm biến nhận ánh sáng phản xạ từ bề mặt Khi ánh sáng gặp mặt đất và phản xạ trở lại, mức tín hiệu từ cảm biến thay đổi tùy theo đặc tính của bề mặt như độ sáng, màu sắc hoặc độ rọi, từ đó cho phép ước lượng khoảng cách hoặc nhận diện trạng thái bề mặt Cảm biến quang điện trở thay đổi điện trở theo lượng ánh sáng nhận được, trong khi cảm biến hồng ngoại biến đổi tín hiệu dựa trên cường độ hồng ngoại phản xạ; hai hệ thống này có thể được dùng để đo khoảng cách, nhận diện vật thể hoặc giám sát điều kiện bề mặt một cách hiệu quả.
Trong hệ thống nhận diện, một nguồn thu ánh sáng phản xạ được dùng để thu thập tín hiệu và xử lý dữ liệu nhằm xác định vị trí của xe so với line Quá trình này dựa trên sự phản xạ của ánh sáng từ mặt đường hoặc vạch đánh dấu, từ đó tính toán khoảng cách và vị trí xe một cách chính xác Tuy nhiên cảm biến hồng ngoại được ứng dụng phổ biến hơn do thời gian đáp ứng nhanh, cho phép nhận diện và theo dõi vị trí xe nhanh chóng ngay cả khi điều kiện ánh sáng biến đổi.
Tìm hiểu về các cách xử lí tín hiệu cảm biến
1.4.1 Sử dụng giải thuật so sánh
Để nhận diện đường line và xác định vị trí của xe so với đường line, sử dụng mạch lấy ngưỡng hoặc giải thuật lọc ngưỡng được triển khai bằng lập trình Tín hiệu điện áp từ cảm biến được chuyển đổi thành trạng thái logic cao hoặc thấp thông qua mạch hoặc thuật toán, từ đó cung cấp tín hiệu nhị phân cho hệ thống Từ tín hiệu này, hệ thống suy ra vị trí của xe so với đường line và điều khiển các hành động tương ứng Việc lọc ngưỡng giúp giảm nhiễu và tăng độ ổn định, cải thiện độ chính xác của quá trình theo dõi đường line.
Hình 1.6 Mức so sánh của cảm biến ứng với các vị trí line khi xe di chuyển
1.4.2 Sử dụng giải thuật xấp xỉ
Các giá trị đọc được từ phép xấp xỉ được dùng để xác định vị trí đường thẳng, giúp phát hiện và định vị đường thẳng với sai số rất nhỏ, có thể lên tới 2.6 mm.
Hình 1.7 Tìm vịtrí tâm đường line bằng giải thuật xấp xỉ
Tìm hi ể u v ề c ấu trúc điề u khi ể n
1.5.1 Cấu trúc điều khiển phân cấp
Trong hệ thống điều khiển phân cấp, nhiều vi điều khiển đảm nhiệm các chức năng riêng biệt, nhờ đó có sự chuyên biệt hóa và dễ kiểm tra lỗi chương trình Các vi điều khiển thực hiện đồng thời các chức năng, loại bỏ việc chờ đợi hoặc bỏ qua các tác vụ ngắt Tuy nhiên, cấu trúc phần cứng trở nên phức tạp và đòi hỏi đảm bảo tín hiệu giao tiếp giữa các vi điều khiển có độ chính xác tuyệt đối và không bị nhiễu.
Hình 1.8 Cấu trúc điều khiển phân cấp
1.5.2 Cấu trúc điều khiển tập trung
Mạch được thiết kế với một vi điều khiển đảm nhận tất cả các chức năng, nhờ đó phần cứng trở nên đơn giản Tuy nhiên, do thiếu sự chuyên biệt hóa nên khó cho việc kiểm tra lỗi chương trình Các chức năng như tính toán vận tốc cho hai bánh xe và điều khiển động cơ để đạt vận tốc mong muốn không được thực hiện đồng thời; khi một chức năng đang thực hiện thì chức năng khác phải đợi, dẫn đến hiệu suất hệ thống bị hạn chế.
Hình 1.9 Cấu trúc điều khiển tập trung
Đặt đầu bài
Từ mục tiêu thiết kế và yêu cầu môn học, nhóm đưa ra yêu cầu thiết kế số như sau:
Bán kính vòng cua tối thiểu: 𝑅 𝑚𝑖𝑛 = 50𝑐𝑚
LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN VÀ PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ
Lựa chọn kết cấu xe
Thiết kế xe 3 bánh, 2 chủ động ở phía sau điều khiển bằng 2 động cơ DC độc lập, bánh trước là bánh mắt trâu.
Lựa chọn cảm biến
Sử dụng cảm biến LED kết hợp với phototransistor, tín hiệu đọc về dùng giải thuật xấp xỉ để tìm vị trí tâm đường line.
Lựa chọn bộ điều khiển
Bộ điều khiển bám line theo tiêu chuẩn Lyapunov.
Lựa chọn cấu trúc điều khiển
Điều khiển tập trung (dùng 1 vi điều khiển)
Hình 2.1 Cấu trúc điều khiển lựa chọn
Phân công nhiệm vụ
Bảng 2.1 Phân công nhiệm vụ các thành viên
STT Thành viên Nhiệm vụ Công việc
1 Đỗ Tuấn Anh PM Quản lí nhóm, phân công và hỗ trợ các thành viên
2 Hoàng Văn An Điện Thiết kế driver
3 Trần Minh Chiến Mô hình hóa Mô phỏng động học
4 Doãn Hoàng Cơ khí Thiết kế phần cơ khí, bản vẽ
5 Nguyễn Minh Hoàng Lập trình Lựa chọn vi điều khiển, thiết kế cảm biến
THIẾT KẾ CHI TIẾT VÀ MÔ HÌNH HÓA
Chống lật khi xe ôm cua
Khi xe vào cua, lực li tâm có thể làm xe bị lật Để phòng ngừa trường hợp này, ta thiết kế khoảng cách giữa hai bánh xe và chiều cao của xe sao cho phù hợp để giảm thiểu nguy cơ lật Ta có mô hình toán mô tả mối quan hệ giữa lực li tâm, bán kính cua, khoảng cách giữa hai bánh xe và chiều cao xe nhằm xác định các tham số thiết kế tối ưu cho an toàn, và mô hình toán được trình bày như sau.
Hình 3.3 Mô hình tính toán và phân tích lực khi xe ôm cua
Gọi khoảng cách giữa 2 bánh xe là a, chiều cao trọng tâm xe là b Ta có:
Moment gây ra lật xe:
2 Để xe không bị lật thì: 𝑀 2 ≥ 𝑀 1
Trong thiết kế này, tổng chiều dài của hai động cơ và hộp giảm tốc là 134 mm, nên ta ước lượng khoảng cách giữa hai bánh xe là 150 mm Với tỷ lệ b/a = 0,5, ta được chiều cao trọng tâm xe là b = 60 mm.
Kích thước xe dò line
Từ các tính toán trên ta xác định được các kích thước của xe dò line:
- Chiều cao trọng tâm xe là 60mm
- Chiều rộng thân xe chọn sơ bộ 150mm
- Chiều dài thân xe: dựa theo các thiết kế của các hãng xe trên thế giới như Ford, Mistubishi, Mercedes-Benz,… có chiều dài/chiều rộng là khoảng 0,38 – 0,6 Nên nhóm lựa chọn tỉ lệ chiều dài/chiều rộng cho xe dò line là 0,6; suy ra chiều dài xe 250mm.
Thiết kế hệ thống điện
Sơ đồ khối chung của hệ thống điện:
Mạch hạ áp 3.3V AMS1117 Đường tín hiệu Đường điện áp
Hình 3.4 Sơ đồ hệ thống điện 3.2.1 Lựa chọn Driver a Yêu cầu:
Cho phép cấp điện áp vào được 12V
Có hai mạch cầu H để điều khiển hai động cơ
Đảm bảo quan hệ giữa xung PWM và tốc độ động cơ xấp xỉ tuyến tính Với những yêu cầu trên và kết hợp với sản phẩm trên thị trường, có thể khảo sát hai loại Driver L298 và TB6612 để lựa chọn a) b)
Trong Hình 3.5, các loại Driver cho động cơ DC được trình bày gồm a) Driver L298 và b) Driver TB6612 Phần b khảo sát mối quan hệ tuyến tính giữa xung PWM và tốc độ động cơ Đối với Driver L298, khi cấp xung PWM và đo tốc độ động cơ, ta thu được bảng số liệu như sau.
Bảng 3.3 Tốc độđộng cơ 1 khi cấp xung PWM sử dụng Driver L298
Bảng 3.4 Tốc độđộng cơ 2 khi cấp xung PWM sử dụng Driver L298
50 207 Đối với Driver TB6612, khi cấp xung PWM và đo tốc độ động cơ, thu được bảng số liệu sau:
Bảng 3.5 Tốc độđộng cơ 1 khi cấp xung PWM sử dụng Driver TB6612
Bảng 3.6 Tốc độđộng cơ 2 khi cấp xung PWM sử dụng Driver TB6612
- Từ các bảng số liệu có được đồ thị giữa tốc độ động cơ và xung PWM
Hình 3.7 Đồ thị tốc độđộng cơ khi cấp xung PWM sử dụng Driver TB6612
Ta thấy khi sử dụng Driver TB6612 thì độ thị giữa tốc độđộng cơ và xung PWM xấp xỉ tuyến tính với phương trình: Y1 = 0.37X1 – 4.47; Y2 = 0.38X2 -3.18
Bên cạnh đó TB6612 có kích thước nhỏ gọn thuận tiện cho việc bố trí lên mạch, nên chọn TB6612 là Driver điều khiển động cơ
Điện áp nuôi và cấp mức Logic: 2.7 – 5.5V
Điện áp cấp cho motor Vin tối đa: 15V
Driver có hai mạch cầu H có thể dùng cho hai động cơ DC
Tần số hoạt động lên đến 100KHz
Dòng ngõ ra liên tục: 1.2A cho mỗi cầu (mắc song song lên đến 2.4A)
Kích thước 20 x 20mm c Thiết kế bộđiều khiển PID cho động cơ
Xác định gần đúng hàm truyền động cơ:
+ Cấp vào giá trị xung PWM cố định, ở đây chọn 50% xung PWM
+ Ghi lại giá trị tốc độđộng cơ theo thời gian với thời gian lấy mẫu là 0.05s
Kết quả được biểu diễn bằng đồ thị
Hình 3.8 Vận tốc động cơ 1 khi cấp 50% xung PWM
Từ đồ thị thấy tốc độ động cơ không có vọt lố, từ đó suy ra hệ động cơ - driver có dạng bậc nhất:
Km là hằng số độ lợi của động cơ và cũng là hệ số góc của phương trình tuyến tính đã được tìm ở phần trên; T(sec) là hằng số thời gian đáp ứng và được thể hiện qua hình minh họa, cho thấy cách hệ thống đáp ứng theo thời gian Việc nhận diện Km và T(sec) cho phép mô tả động lực học của động cơ theo mô hình tuyến tính và dự báo hành vi đáp ứng khi thay đổi tham số, từ đó hỗ trợ tối ưu hóa điều khiển và phân tích ổn định của hệ thống.
Hình 3.10 Thời gian đáp ứng của động cơ
Từ đó có được hàm truyền của hai động cơ:
1+0.15s Thiết kế bộ PID điều khiển động cơ với mục tiêu
+ Thời gian xác lập: Nhỏ hơn 0.01s
+ Độ vọt lố: Cao nhất 5%
+ Sai số xác lập: Trong khoảng 5%
Hình 3.11 Mô hình bộđiều khiển PID
Kết hợp với Matlab, tìm được bộ thông số PID như sau:
+ Đối với động cơ 1: K p = 150, Ki = 0, Kd = 0
+ Đối với động cơ 2: K p = 170, Ki = 0, Kd = 0
Hình 3.13 Đáp ứng động cơ 2 khi sử dụng bộ PID
Thời gian đáp ứng: Ts = 0.00895s
Sai số xác lập: POT = 1.5%
Tính toán cảm biến
Thời gian đáp ứng nhỏ hơn 0,01 (s)
Sai sô nhỏ hơn 5( mm)
Lựa chọn cảm biến Phototransitor TCRT5000
Dòng hoạt động I C tối đa là 100mA, I F là 60mA
Khoảng cách so với đường đua để cảm biến hoạt động tốt là: 0,2 đến 15 mm
Hình 3.14 Sơ đồ mạch điện cảm biến TCRT5000
Xác định khoảng cách giữa cảm biến so với đường đua
Xác định khoảng cách giữa các cảm biến
Hình 3.15 Phạm vi hoạt động của cảm biến
Ta có khoảng cách giữa 2 cảm biến là d 3 , 5 mm
Để cảm biến hoạt động tốt, cần đảm bảo vùng giao thoa Xd xuất hiện đúng như quy định Trong trường hợp này, cần đặt cảm biến cách mặt đường đua tối thiểu 4,05 mm để đảm bảo độ nhạy và ổn định của hệ thống.
Hình 3.16 Kết quả thí nghiệm độ cao cảm biến trên bề mặt giấy trắng
Ta thấy rằng trong khoảng 10mm đến 20mm thì ánh sáng phản xạ lại nhiều nhất Dựa vào đó ta chọn khoảng cách h 15mm
Ta có 2 cách đặt cảm: phương dọc hoặc phương ngang.
Đặt cảm biến theo phương dọc sẽ cho bề rộng giao thoa lớn hơn so với đặt theo phương ngang, và bề rộng giao thoa lớn hơn mang lại ưu thế là tăng độ chính xác trong xác định vị trí.
Do đó nhóm quyết định chọn đặt cảm biến theo phương dọc b Thí nghiệm 2: Xác định khoảng cách giữa các cảm biến
Ta chọn khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp sao cho không xảy ra nhiễu
Hình 3.18 Phạm vi quét của 2 cảm biến
Ta nhận thấy rằng khoảng cách nhỏ nhất giữa 2 cảm biến là l để Collector 1 không nhận nhầm tia hồng ngoại của Emiter 2 mm l min 10,72 Ta chọn l 13mm
Hình 3.19 Kích thước của cảm biến TCRT5000
Giả sử đặt 2 cảm biến sát nhau thì khoảng cách l 5 8 mm
Vậy 2 cảm biến liên tiếp cách nhau một khoảng L 13 5 8 7 , 2 mm
Chọn số lượng cảm biến là 7 cảm biến
Tín hiệu analog từ các cảm biến giúp xác định vị trí của xe đua Tuy nhiên, mỗi cảm biến có một chuẩn đo lường khác nhau nên cần hiệu chuẩn để các cảm biến hoạt động đồng bộ và cung cấp dữ liệu vị trí chính xác cho hệ thống theo dõi và phân tích hiệu suất.
Có 2 cách hiệu chỉnh là dùng điện trở và dùng phần mềm
Việc hiệu chỉnh bằng điện trở gặp khó khăn do các điện trở thường được sản xuất theo các tiêu chuẩn khác nhau nên kết quả hiệu chỉnh có thể không chính xác Nhóm đề xuất sử dụng phần mềm để hiệu chỉnh các cảm biến, nhằm nâng cao độ chính xác và ổn định của hệ thống.
Calib bằng phần mềm ta sử dụng công thức sau:
j i i i i jo x x x x y y y y , min, min, max, min min max
Trong đó, x_i^max và x_i^min là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất được đọc từ cảm biến thứ i y^max và y^min là giá trị mong muốn cho tất cả các cảm biến i x_{j,i} là giá trị đọc được thứ j của cảm biến thứ i, và y_{j}^{o} là giá trị sau khi điều chỉnh x_{j,i} Việc xác định các tham số này cho phép chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau và đảm bảo sự nhất quán khi phân tích.
Sử dụng bộ ACD 10-bits ta thu được các giá trị cảm biến
Xác định vị trí tâm đường line
Hình 3.20 Tọa độ các cảm biến
Tọa độ đường tâm line xác định như sau:
Ch ọn vi điề u khi ể n
Sau khi phân tích nhóm đã quyết định chọn bộ điều khiển tập trung bởi các ưu điểm như sau:
- Tín hiệu truyền nhận chính xác, không bị lỗi
- Tín hiệu truyền nhận theo thứ tự không bị chồng chéo, dễ quản lí
- Cấu trúc phần cứng đơn giản, dễ quản lí
Hình 3.22 Sơ đồđiều khiển của robot 3.4.1 Chọn vi điều khiển
Chức năng của vi điều khiển:
Nhận tín hiệu từ các cảm biến về để xác định vị trí của xe so với đường line
Tính toán vận tốc của từng động cơ
Truyền tín hiệu PWM xuống từng driver tương ứng
Nhận tín hiệu encoder trả về để hiệu chỉnh vận tốc
Có 7 chân đọc tín hiệu Analog
Tổng thời gian chuyển đổi tín hiệu Analog của 9 kênh nhỏ hơn thời gian lấy mẫu (0,01s)
Có hai chân tín hiệu PWM
Chọn vi điều khiển PIC18F84550 có các thông số sau:
14 chân đọc tín hiệu Analog
Tần số hoạt động khi có nguồn thạch anh: 20 MHz
Với hệ số prescaler 32, chu kỳ xung clock của bộ ADC là:
Thời gian chuyển đổi tín hiệu của 1 kênh là: f s t
Thời gian chuyển đổi tín hiệu của 7 kênh là: s s t t 1 7 1 4,928.10 4 0,01
Kết luận: Thỏa yêu cầu
Cách xác định vị trí rẽ 90 o trên sa bàn:
- Tính đoạn đường di chuyển của robot nhờ do quảng đường chuyển động của bánh trái Robot rẽ trái 90 o khi đến vị trí đã chọn
Hình 3.24 Xác định vị trí rẽ trên line
Mô hình hòa hệ thống
3.5.1 Mô hình hóa động học j e 2 y
𝑏: khảng cách giữa 2 bánh xe
𝜔 𝑙 , 𝜔 𝑟 : vận tốc góc bánh trái và phải phải của xe
Phương trình động học của điểm C trong hệ tọa độ𝑂𝑥𝑦 như sau:
Phương trình động học theo vận tốc 2 bánh của robot:
Với 𝑆(𝑥 𝑆 ; 𝑦 𝑆 ) là tâm dãy cảm biến, ta có phương trình động học của 𝑆 là:
𝑑 là khoảng cách từđiểm 𝐶đến tâm cảm biến 𝑆
Yêu cầu của bộ điều khiển là đưa điểm bám line C đến vị trí tham chiếu R với vận tốc mong muốn vR và vận tốc góc ωR Để làm được điều này, ta phải xác định các sai số liên quan để điều chỉnh tín hiệu điều khiển sao cho hệ thống theo đúng tham chiếu Các sai số cần xem xét gồm sai số vị trí giữa C và R, sai số vận tốc tuyến tính so với vR và sai số góc so với ωR Việc phân tích và khắc phục các sai số này sẽ nâng cao độ chính xác, sự ổn định và khả năng đáp ứng của bộ điều khiển.
Với 𝑒 1 , 𝑒 2 , 𝑒 3 lần lượt là sai số về vị trí theo chiều dọc, ngang và góc định hướng của robot
Tính đạo hàm các sai số:
Trong trường hợp robot di chuyển theo chiều ngược lại, giá trị d được thay bằng -d, đồng nghĩa với việc dấu của d sẽ bị đảo ngược tùy theo hướng chuyển động của xe Kết quả là d có thể mang giá trị dương hoặc âm, phụ thuộc vào hướng vận hành của robot.
Gọi ds là khoảng dịch chuyển của xe theo hướng cũ trong một khoảng thời gian Chọn C (điểm nằm giữa hai bánh) làm điểm bám line và S là điểm giữa của dãy cảm biến Khi đó sai số e1 bị triệt tiêu, sai số e2 được đo bởi cảm biến và sai số e3 của xe so với đường line được xác định dựa trên các đo đạc từ các cảm biến.
Hình 3.26 Mô hình xác định sai số trong mô phỏng
Tại một vị trí bất kỳ trên line ta xác định được hướng của robot Với tọa độ tâm
Mô phỏng bộ điều khiển trên Matlab
Hình 3.27 Mô hình line trên Matlab
Sử dụng bộ điều khiển Lyapunov cho robot dò line như sau:
𝜔 = 𝑘 2 𝑣 𝑅 𝑒 2 + 𝜔 𝑅 + 𝑘 3 sin 𝑒 3 Theo tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, ta có:
𝑘 2 (𝑘 2 𝑣 𝑅 𝑒 2 + 𝜔 𝑅 − 𝜔) ≥ 0 Trong đó các hệ số 𝑘1, 𝑘2, 𝑘3 mang giá trị dương
Với bộ điều khiển được thiết kế theo tiêu chuẩn Lyapunov, đạo hàm của hàm Lyapunov V luôn âm trong quá trình vận hành, từ đó hệ thống được chứng minh là ổn định theo Lyapunov và các sai số e1, e2 và e3 sẽ hội tụ về 0, đảm bảo sự hội tụ và ổn định của hệ thống điều khiển.
Trong Matlab, ta triển khai một vòng lặp để ước lượng sai số vị trí giữa tâm cảm biến và tâm của xe trên đường thẳng Bằng cách xác định giao điểm giữa đường thẳng vuông góc với xe và đường thẳng đi qua tâm cảm biến, ta tính được sai số vị trí của xe một cách chính xác Phương pháp này giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống định vị, cho phép phân tích sai số cảm biến và tối ưu hóa điều khiển xe dựa trên dữ liệu từ Matlab.
Xác định vị trí đặt cảm biến: Đầu tiên ta xác định khoảng cách 𝑑 phù hợp từ điểm bám line đến cảm biến
Ta tiến hành mô phỏng để tìm khoảng cách d thích hợp với đoạn line A-B với các thông sốđầu vào như sau:
Bảng 3.7 Các thông sốđầu vào Đại lượng Giá trị Đơn vị
Bán kính cong đường đi, 𝑅 500 𝑚𝑚 Đường kính bánh xe, 2𝑟 80 𝑚𝑚
Khoảng cách 2 sensor ngoài cùng, 𝑑 𝑚 78 𝑚𝑚
Vận tốc tối đa của xe, 𝑣 𝑚𝑎𝑥 500 𝑚𝑚/𝑠
Thời gian thực hiện bước chuyển động, ∆𝑡 0.005 𝑠
Hình 3.29 Đồ thị sự phụ thuộc giữa sai số dò line và khoảng cách 𝑑
Theo đồ thị ta thấy khoảng cách phù hợp nhất để robot có thể bám line ổn định trong khoảng 95 ÷ 105mm Vậy ta chọn d = 100mm
Sau khi xác định được giá trị d thích hợp, ta tiếp tục sử dụng MATLAB để mô phỏng quá trình chuyển động của robot với các tham số như sau: xây dựng mô hình động học và động lực học, thiết lập trạng thái ban đầu về vị trí, vận tốc và gia tốc, định nghĩa các thông số ma sát, lực tác động và hệ số giảm nhẹ, xác lập thời gian mô phỏng, tần suất lấy mẫu và các tham số điều khiển cùng giới hạn hoạt động Quá trình này cho phép đánh giá quỹ đạo tương ứng, đáp ứng điều khiển, tính ổn định và độ chính xác của mô hình, từ đó tối ưu hóa tham số để đảm bảo hiệu suất cao Kết quả mô phỏng được trình bày bằng đồ thị quỹ đạo, bảng tham số và các chỉ số hiệu suất để thuận tiện cho phân tích và so sánh với lý thuyết.
Bảng 3.8 Thông số mô phỏng Đại lượng Giá trị Đơn vị Đường kính bánh xe, 2𝑟 80 𝑚𝑚
Vận tốc tối đa của xe, 𝑣 𝑚𝑎𝑥 500 𝑚𝑚/𝑠
Vận tốc vòng lớn nhất của 2 bánh, 𝜔𝑚𝑎𝑥 320 𝑟𝑝𝑚
Khoảng cách từ tâm cảm biến đến tâm 2 bánh xe, 𝑑 100 𝑚𝑚
Khoảng cách 2 sensor ngoài cùng, 𝑑𝑚 78 𝑚𝑚
Thời gian thực hiện bước chuyển động, 𝑡𝑠 0.005 𝑠
Sau các lần thử nghiệm, ta chọn các hệ số [k 1 k 2 k 3 ] và giá trị vận tốc như sau:
- Đoạn chuyển tiếp tại B, F, D và G: [k1 k2 k3] = [1 450 0], v = 0.4 m/s
- Đoạn rẽ 90 o A: [k 1 k 2 k 3 ] = [2 400 0], v = 0.2 m/s a) Vị trí xe dò line trên sa bàn sau khi giảm tốc độ và thay đổi [k 1 k 2 k 3 ] c) Sai số bám line e 3 d) Vận tốc động cơ theo thời gian
Hình 3.30 Kết quả bám line với các hệ số [𝑘 1 𝑘 2 𝑘 3 ] và vận tốc thay đổi
KẾ T QU Ả TH Ự C NHI Ệ M VÀ K Ế T LU Ậ N
Kết quả thực nghiệm
Hình 4.1 Mô hình robot khi thiết kế
Hình 4.3 Robot dò line trên sa bàn
Kết luận
- Đạt yêu cầu đặt ra: chạy đúng đường line định sẵn, thiết kế cơ khí cơ bản đảm bảo độ cứng vững
- Hạn chế: cảm biến dễ bị nhiều, tốc độ xe chạy còn chậm, tại các điểm rẽ xe chạy chưa ổn định
Trong quá trình làm đồ án, nhóm gặp nhiều vấn đề thực tế khác với lý thuyết đã học, buộc phải tìm cách khắc phục và từ đó bổ sung nhiều lỗ hổng kiến thức trong quá trình học tập Quá trình thiết kế và lập trình robot bám đường trở nên rõ ràng và thực tế hơn khi đối mặt với thách thức triển khai, thử nghiệm và tinh chỉnh giải pháp Nhờ đó, nhóm hiểu sâu quy trình thiết kế và lập trình cho một robot bám đường đơn giản, từ khi xác định yêu cầu đến đánh giá hiệu suất và tối ưu hóa vận hành Các bài học rút ra từ dự án giúp tăng khả năng ứng dụng công nghệ vào thực tiễn và nâng cao năng lực giải quyết vấn đề của nhóm trong lĩnh vực robot.
Dựa vào cách hoạt động của robot dò line, ta có thể mở rộng phạm vi phát triển để chế tạo các loại robot khác phục vụ trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe, giáo dục và dịch vụ Những robot này giúp con người thực hiện các công việc phức tạp một cách đơn giản, nhẹ nhàng hơn và tăng cường hiệu suất làm việc.