- Motor lái: Một động cơ RC Servo làm nhiệm vụ bẻ lái 2 bánh xe trước của xe.- Modul H-Drive: Sử dụng IC chuyên dụng L298, nhận tín hiệu từ vi điều khiển và thực hiện chức năng điều khiể
TỔNG QUAN
Mục tiêu thiết kế
Thiết kế mobile robot chạy trên sa bàn bám line với độ ổn định cao đảm bảo hoạt động chính xác và hiệu quả Robot hoàn thành nhiệm vụ trên sa bàn đúng theo yêu cầu về hình dạng và kích thước đã định trước, thể hiện tính chính xác và đáng tin cậy trong quá trình vận hành Tốc độ tối đa của robot được điều chỉnh phù hợp với mục đích sử dụng, giúp tối ưu hiệu suất và hiệu quả công việc Thiết kế này phù hợp cho các ứng dụng tự động hóa và robot STEM, cung cấp giải pháp linh hoạt và bền bỉ cho các bài toán tự động dẫn đường.
Hình 1.1 Sa bàn line yêu cầu
Sơ lược về xe dò line
Xe dò line, còn gọi là xe dò đường, là loại robot di động được thiết kế để theo dõi và bám theo một đường line cố định trên bàn Robots này di chuyển bằng cách sử dụng các bánh xe quay và đảo hướng nhờ vào các nguyên lý đặc biệt, giúp chúng luôn xác định vị trí và duy trì hành trình chính xác theo đường đã định sẵn Xe dò line thường được sử dụng trong các bài học robotics, đào tạo kỹ năng lập trình và thực hành công nghệ tự động hóa.
Xe dò line là một ứng dụng nhỏ về hệ thống máy cơ điện tử, đóng vai trò là nền tảng cho các sản phẩm quy mô lớn hơn như robot vận chuyển hàng hóa trong công nghiệp (AGV) và robot tránh vật cản Đây là đề tài hấp dẫn và thực tiễn đối với sinh viên, với chi phí rẻ, cơ hội thực hành tốt giúp xây dựng nền tảng nghiên cứu và chế tạo cho các đề tài sau.
Nhóm chúng em hướng tới mục tiêu thiết kế một chiếc xe đua dò line dựa trên định hướng ban đầu trong phần 1.1, nhằm nâng cao khả năng tự động hóa và độ chính xác trong quá trình dò đường Chúng em đã nghiên cứu và chọn lọc các mẫu xe đua dò line tiêu biểu để tham khảo, nhằm đảm bảo thiết kế phù hợp với các yêu cầu kỹ thuật và tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của xe Việc tìm hiểu các mẫu xe này giúp nhóm có cái nhìn toàn diện về các giải pháp công nghệ và kỹ thuật cần thiết, từ đó xây dựng ý tưởng thiết kế phù hợp và nâng cao khả năng thành công của dự án.
Một số thiết kế điển hình
1.3.1 Tình hình nghiên cứu trong nước
Xe đua dò line: cuộc thi MCR (Micom Rally Car) Đại học Trà Vinh năm 2017
Hình 1.2 Xe đua dò line cuộc thi MCR Đại học Trà Vinh 2017 và sơ đồ nguyên lý
Thông số kỹ thuật chính:
- Motor trái và Motor phải: là hai động cơ DC dẫn động 2 bánh xe sau của xe.
- Motor lái: Một động cơ RC Servo làm nhiệm vụ bẻ lái 2 bánh xe trước của xe.
- Modul H-Drive: Sử dụng IC chuyên dụng L298, nhận tín hiệu từ vi điều khiển và thực hiện chức năng điều khiển tốc độ 2 động cơ sau.
- Tốc độ tối đa có thể đạt được: 1,6m/s.
Modul vi điều khiển phổ biến được sử dụng trong dự án này là PIC16F887 của hãng Microchip, có chức năng nhận tín hiệu từ cảm biến dò line để điều khiển hai động cơ phía sau, giúp xe chạy đúng hướng và đảm bảo hoạt động chính xác.
Modul cảm biến dò line hoạt động dựa trên nguyên lý phản xạ ánh sáng, giúp xác định vị trí của xe chính xác trong hệ thống điều hướng tự động Thiết bị này truyền tín hiệu vị trí của xe về cho vi điều khiển để xử lý và điều chỉnh hành trình phù hợp Giải thuật cảm biến sử dụng phương pháp so sánh nhằm xác định sự khác biệt giữa các mức phản xạ ánh sáng, từ đó cập nhật chính xác trạng thái của đường ray hoặc vạch kẻ Với khả năng hoạt động ổn định và chính xác, cảm biến dò line là thành phần không thể thiếu trong các hệ thống tự động hóa và robot di chuyển theo đường.
- Khối nguồn Pin: Sử dụng 2 nguồn điện DC là 5V (cung cấp cho vi điều khiển, cảm biến) và 12V (cung cấp cho động cơ).
Khung xe được làm bằng vật liệu mica và nhựa dẻo, đảm bảo phù hợp với kích thước tối đa về bề rộng là 300 mm và bề cao là 150 mm Thiết kế khung xe cần linh hoạt để tối ưu chiều dài, trọng lượng và chất liệu theo yêu cầu, đồng thời phải đảm bảo không vượt quá giới hạn về độ dài và trọng lượng để duy trì tốc độ và khả năng lái tốt khi vào cua.
Xe có kết cấu 4 bánh giúp giảm thiểu tình trạng lật và dễ dàng lấy thăng bằng, trong khi bánh lái phía trước hỗ trợ vào cua linh hoạt, rút ngắn bán kính cua hiệu quả Tuy nhiên, nhược điểm của thiết kế này là 4 bánh sau dễ bị trượt khi vào cua do các điểm tiếp xúc không nằm cùng trên một mặt phẳng, gây giảm độ ổn định khi vận hành.
1.3.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước
1.3.2.1 CartisX04: Xe đua dò line về nhất cuộc thi Japanese Robotrace Contest 2014
Hình 1.3 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe đua đội CartisX04
Thông số kỹ thuật chính:
- Tốc độ tốt nhất để đảm bảo xe bám line tốt: v = 1.4 m/s, Tốc độ tối đa: = 4,2 m/s.
- Vi điều khiển: sử dụng STM32F103RE và dùng giải thuật điều khiển học đường giúp tăng tốc độ ở những lần chạy sau.
Xe được cấu tạo với hệ thống bánh dẫn động gồm hai cặp bánh được vận hành bởi hai động cơ Maxon DCX10L, có tốc độ tối đa 6780 rpm, điện áp 12V, dòng điện 0,682A và mô-men xoắn 2,05 mNm, giúp tăng cường hiệu suất vận hành Ngoài ra, hệ thống còn có bánh lái phía trước được điều khiển bởi động cơ Maxon RE10 (Steering Motor), đảm bảo khả năng điều hướng chính xác và linh hoạt trong quá trình vận hành.
- Đường kính bánh xe: 25 mm.
- Encoder: ENX 10 EASY loại 1024 count / rotation.
- Chiều dài 175 mm, Chiều rộng 153 mm, Khoảng cách 2 bánh 2 bên 130mm, Trọng tâm giữa 4 bánh cao 7 mm.
- Gyro sensor (cảm biến góc quay) Invensense ISZ-650 x2 cái.
Cảm biến dò line hồng ngoại SHARP GP2S700 gồm 6 chiếc được chia thành 3 cặp đặt song song, dựa trên phân bổ trọng số theo tài liệu PDF Các cảm biến có khoảng cách cảm biến đến sàn khoảng 3mm theo datasheet, đảm bảo độ chính xác trong quá trình quét line Kích thước nhỏ gọn với kích thước 4x3x2 mm, dễ dàng tích hợp vào các hệ thống điều khiển tự động Ngoài ra, cảm biến còn được che chắn bằng nhựa đen phía dưới, giúp giảm nhiễu và nâng cao độ nhạy trong các môi trường hoạt động phong phú.
Pin Li-Polymer 4.5V x2 mang lại nhiều ưu điểm như thiết kế với 4 bánh sau giúp dễ duy trì cân bằng và giảm nguy cơ lật bánh, trong khi bánh lái phía trước hỗ trợ vào cua dễ dàng với bán kính cua nhỏ hơn Việc sử dụng cảm biến góc quay tăng cường độ chính xác trong điều khiển robot Tuy nhiên, nhược điểm của thiết kế này là 4 bánh sau dễ bị trượt khi vào cua và cấu trúc cơ khí phức tạp gây khó khăn trong quá trình lắp ráp và bảo trì.
1.3.2.2 Chariot [2] : Về nhì cuộc thi LV Bots April line following
Hình 1.4 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe Chariot Thông số kỹ thuật chính:
- Kết cấu xe: 2 bánh sau chủ động (Bánh răng kim loại 35 – 115 - 5Dx30L mm, D 30mm), 1 bánh trước tự lựa (D=9,5mm).
- Phần điện: Động cơ: DC Servo, cảm biến hồng ngoại gồm 6 sensor QTR-8RC (không sử dụng 2 cảm biến ngoài cùng).
- Phần cứng điều khiển: vi điều khiển A- Start 32u4 Mini LV (MCU Atmega32u4), cấu trúc điều khiển tập trung, bộ điều khiển PID.
- Nguồn: sử dụng bộ điều chỉnh điện áp 7,5 V D24V25F7.
- Vận tốc trung bình chạy trong cuộc đua là 1,17m/s.
Mạch cảm biến QTR-8RC, QTR-8A
Hình 1.5 Mạch cảm biến phản xạ QTR-8RC, QTR-8A
Kích thước: 2,95 "x 0,5" x 0,125 ". Điện áp hoạt động: 3.3-5.0 V.
Cung cấp hiện tại: 100 mA. Định dạng đầu ra: 8 tín hiệu tương thích I / O kỹ thuật số có thể được đọc dưới dạng xung cao được định thời.
Khoảng cách phát hiện tối ưu: 0,125 "(3 mm).
Khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp: 0,375 "(9,525 mm).
Trọng lượng không có chân cắm: 0,11 oz (3,09 g).
Kết cấu đơn giản, mô hình động học đơn giản, dễ điều khiển.
Tiếp xúc 3 điểm nên khả năng bám đường tốt.
Khi chế tạo chỉ quan tâm độ đồng trục của 2 bánh xe sau.
Trọng tâm xe gần 2 bánh chủ động giúp moment quán tính giảm khi xe qua cua hạn chế sự trượt. o Nhược điểm:
Dễ lật khi vào cua, cần tính toán
Chuyển động đảo hướng theo nguyên lý 2 bánh vi sai nên dễ bị trượt khi vào cua ở tốc độ cao.
1.3.2.3 Robot Pika của đội Mechatron vô địch Cyberbot 2015 tại Poznan
Hình 1.6 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe đua đội Robot Pika Thông số kỹ thuật chính:
Kết cấu của hệ thống gồm có 4 bánh xe, gồm 2 bánh cao su dẫn động bởi 2 động cơ D4mm nhằm đảm bảo khả năng vận hành linh hoạt Trong đó, 2 bánh mắt trâu đặt ở dãy cảm biến có đường kính nhỏ hơn nhiều so với bánh cao su, giúp đảm bảo 2 bánh sau luôn tiếp xúc mặt đất Ngoài ra, một trong hai bánh trước có thể hở để tối ưu hóa khả năng di chuyển và cảm biến, nâng cao hiệu suất làm việc của hệ thống.
- Vận tốc tối đa: 2,7 (m/s), vận tốc trung bình: 1,7 (m/s).
Nhận xét: o Ưu điểm: xe cân bằng tốt khó bị lật khi vào cua. o Nhược điểm: 4 bánh tiếp xúc mặt đường không tốt.
Hình 1.7 Hình ảnh thực tế và sơ đồ nguyên lý xe đua đội FireBall
Thông số kỹ thuật chính:
- Đường kính bánh xe: 60mm.
- Vận tốc trung bình: 1,5m/s Vận tốc tối đa 3m/s.
- Cảm biến: 8x cảm biến hồng ngoại QTR-8RC.
- Khoảng cách giữa 2 cảm biến 9,525mm.
Xe ba bánh và xe bốn bánh có ưu điểm là khả năng vào cua dễ dàng hơn nhờ giảm nguy cơ lật xe, đặc biệt khi vào cua gấp Tuy nhiên, nhược điểm của chúng là dễ xảy ra hiện tượng trượt bánh khi cua, gây khó khăn trong việc duy trì tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đường, ảnh hưởng đến độ an toàn khi vận hành.
1.3.3 Tiêu chí chung của các nghiên cứu tham khảo
Vận tốc các xe nằm trong khoảng: 1,5 đến 4,2 m/s
Đầu bài thiết kế
Thiết kế xe đua dò line chạy trên sa huỳnh có quỹ đạo cho trước, với các thông số:
Vận tốc tối đa (nằm trong khoảng vận tốc thường đạt được với mobile robot bám line ví dụ trong phần 1.2), chọn: v max = 2 m/s.
Bán kính cong tối thiểu: R min = 500mm.
Sai số bám line trên đoạn thẳng và cong: e max = ± 18 mm.
Các tiêu chí phụ để phù hợp với đầu bài được nêu ở phần 1.3.3.
Trong quá trình thực nghiệm, do điều kiện không cho phép, động cơ nhóm mua không đáp ứng được điều kiện điều khiển ở tốc độ 2m/s do thời gian xác lập lớn (t settling time = 0.13s) Vì vậy, đầu bài đã được điều chỉnh với tốc độ tối đa v max = 0,7 m/s để đảm bảo kết quả thực nghiệm chính xác và khả thi.
Tính toán sai số bám line: với giả thuyết ban đầu: Bề rộng đường line: 19 mm
(Cách xác định khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp theo bề rộng line: Theo tài liệu [3] )
Bề rộng line là 19mm, phù hợp với khoảng cách giữa hai cảm biến quang liên tiếp được chọn là 12,5mm Nội suy tuyến tính cho thấy, khoảng cách tối đa giữa hai cảm biến gần nhất để đảm bảo hoạt động hiệu quả là 13mm Điều này giúp tối ưu hóa độ chính xác và độ bền của hệ thống cảm biến quang.
Giả sử sử dụng 7 cảm biến với bề rộng của dãy cảm biến vượt quá 13x6 = 78 mm, điều này cho thấy phạm vi cảm biến rộng, đảm bảo độ chính xác cao trong việc xác định vị trí xe Theo thuật toán xác định vị trí, sai số lớn nhất giữa tâm xe và tâm cảm biến là e1 x/2 = 36mm, giúp tối ưu hóa độ chính xác trong hệ thống cảm biến xe hơi Việc tính toán sai số này rất quan trọng để đảm bảo hệ thống cảm biến hoạt động chính xác và an toàn trong các ứng dụng thực tế.
Sử dụng thuật toán xấp xỉ theo trọng số, sai số lớn nhất giữa tâm cảm biến và tâm dòng là e2 = 2,6 [3], dẫn đến sai số bám dòng tối đa là 38,6 mm Vì vậy, giá trị sai số cần duy trì dưới 38,6 mm để đảm bảo độ chính xác trong quá trình đo lường và điều chỉnh.
Sai số bám line phụ thuộc vào: bề rộng line, sai số cảm biến, bộ điều khiển và nhiều yếu tố khác, được tính toán ở các phần sau.
Chọn: e = ±18 mm (được hiệu chỉnh).
LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN
Kết cấu cơ khí
Xe đua bám line có nhiều loại kết cấu như xe 1 bánh, xe 2 bánh tự cân bằng, xe 3 bánh với các dạng dẫn động khác nhau (2 bánh trước dẫn động, 2 bánh sau dẫn động, 2 bánh dẫn động một động cơ và bánh trước xoay đảo hướng), cùng với các loại xe 4 bánh Tuy nhiên, để đảm bảo dễ dàng trong thiết kế và vận hành, các xe 3 hoặc 4 bánh là lựa chọn tối ưu vì chúng không yêu cầu giải thuật phức tạp để giữ cân bằng như xe 1 hoặc 2 bánh.
Các kết cấu xe 3 bánh, 4 bánh:
Bảng 1 So sánh ưu nhược điểm xe 3 bánh và 4 bánh
Chọn kết cấu xe 3 bánh phù hợp nhờ vào yêu cầu về xe đua tốc độ nhanh và thiết kế nhỏ gọn, giúp tối ưu hóa khả năng bám đường tốt Xe 3 bánh không cần khả năng chịu tải lớn, phù hợp với kiểu dáng nhẹ nhàng và linh hoạt Bán kính quay vòng không quá nhỏ (R = 500mm) là yếu tố quan trọng để đảm bảo vận hành linh hoạt và dễ dàng kiểm soát trong các vòng cua Chính vì vậy, xe 3 bánh được lựa chọn dựa trên các đặc điểm chính này để đáp ứng yêu cầu về tốc độ, tính linh hoạt và hiệu suất thi đấu.
Xe có kết cấu 3 bánh đồng phẳng giúp tiếp xúc mặt đường tối ưu, giảm thiểu trượt bánh, từ đó nâng cao độ ổn định khi vận hành Ngoài ra, việc điều khiển và dẫn động xe trở nên đơn giản hơn nhờ khả năng xoay và điều khiển tốc độ của hai bánh, mang lại trải nghiệm lái xe dễ dàng và linh hoạt hơn.
Hình 2.8 Sơ đồ nguyên lý xe 3 bánh, 2 bánh trước dẫn động
Nhược điểm của xe ba bánh bao gồm trọng lượng phân bố không đều, đặc biệt là trên hình tam giác, khiến xe không phù hợp cho các yêu cầu tải trọng cao Ngoài ra, kết cấu ba bánh không thích hợp để ôm cua gấp do dễ bị lật, ảnh hưởng đến an toàn và độ ổn định khi vận hành.
Có 2 loại kết cấu 3 bánh xe phổ biến có ưu nhược điểm là:
3 bánh (gồm 2 bánh sau dẫn động, 1 bánh tự lựa ở trước)
3 bánh (gồm 2 bánh trước dẫn động, 1 bánh tự lựa ở sau)
Kết luận: Chọn xe 3 bánh với 2 bánh trước chủ động ổn định hơn.
Động cơ
Động cơ điện một chiều (DC motor) có dải công suất rộng từ vài watt đến hàng megawatt, phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau Nhờ tính đa dạng và linh hoạt, DC motor có thể đáp ứng các yêu cầu về mô-men, tăng tốc và phanh với tải trọng nặng Tính năng dễ dàng tích hợp với các bộ truyền động giúp nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống Ngoài ra, động cơ còn có khả năng điều khiển tốc độ rộng và khả năng đảo chiều, phù hợp cho nhiều ứng dụng cần điều chỉnh linh hoạt.
Động cơ bước (stepper motor) cần được điều khiển bên ngoài bởi bộ điều khiển, giúp duy trì vị trí cố định hoặc quay đến các vị trí bước khác nhau, với độ phân giải tùy thuộc vào vi bước của động cơ Hầu hết các động cơ bước hoạt động ở tần số âm thanh, cho phép quay nhanh và dễ dàng khởi động hoặc dừng tại các vị trí bất kỳ với bộ điều khiển phù hợp Động cơ bước vi-step sử dụng thêm driver để chia nhỏ từng bước, nâng cao độ chính xác trong điều khiển vị trí.
Động cơ servo là loại động cơ DC hoặc động cơ Step tích hợp bộ điều khiển servo, giúp cung cấp lực chuyển động chính xác và ổn định Nhờ hệ thống phản hồi và điều khiển tối ưu, động cơ servo trong công nghiệp đáp ứng yêu cầu về tốc độ nhanh, độ chính xác cao và khả năng sinh moment lớn liên tục trong quá trình hoạt động.
Bảng 2 So sánh giữa các loại động cơ
Loại Độ chính xác động cơ
DC có Phụ thuộc vào gắn độ phân giải encoder encoder thường là 1024xung/vòng (0,35 0 /xung)
Để đảm bảo yêu cầu điều khiển chính xác, motor DC có gắn encoder thường được sử dụng, giúp kiểm soát vận tốc và công suất phù hợp với các yêu cầu đề ra Chính xác hơn, động cơ bước cũng là lựa chọn phổ biến nhờ khả năng điều khiển vị trí và tốc độ một cách chính xác, phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao trong tự động hóa.
Dựa trên kết luận, nên sử dụng encoder DC vì dạng điều khiển vòng kín này cho phép điều khiển chính xác tốc độ động cơ Hệ thống điều khiển vòng kín giúp giảm thiểu yêu cầu về moment cao, từ đó nâng cao hiệu suất và độ bền của hệ thống Việc áp dụng encoder DC trong điều khiển động cơ không những đảm bảo độ chính xác mà còn tối ưu hóa quá trình vận hành.
Cảm biến
Có 2 loại cảm biến thường dùng trong các robot dò line:
Camera (nguồn [5][6][7][8]) cung cấp hình ảnh đường line qua quá trình xử lý tín hiệu điều khiển với độ chính xác cao và ít nhiễu Tuy nhiên, việc xử lý hình ảnh phức tạp đòi hỏi thời gian xử lý lớn, điều này có thể ảnh hưởng đến tốc độ của xe.
Photoresistor bao gồm hai LED phát và thu được bố trí cách mặt đường một khoảng phù hợp, nhằm đảm bảo vùng hoạt động của chúng giao thoa mà không trùng lặp với các bộ liền kề Điện trở của photoresistor thay đổi theo cường độ sáng, trong bóng tối giá trị điện trở cao, còn khi được chiếu sáng thì giá trị điện trở giảm mạnh, phản ánh rõ sự biến đổi của ánh sáng.
Hình 2.9 Nguyên lí cảm biến quang điện trở
Phototransistor hoạt động dựa trên nguyên tắc giống cảm biến quang điện trở, gồm một nguồn phát ánh sáng phản xạ xuống đất và một nguồn thu ánh sáng phản xạ từ mặt đất Thiết bị này xử lý tín hiệu để xác định vị trí của xe so với vạch line, giúp định hướng chính xác Do thời gian đáp ứng nhanh hơn so với cảm biến quang điện trở, phototransistor được ứng dụng phổ biến trong các hệ thống theo dõi đường và điều khiển tự động.
This article compares three line detection sensor options based on their signal principles: Digital Sensors (IR Sensors), Analog Sensors (Photoresistors, Phototransistors), and Vision Sensors (MCU Cameras) Digital sensors offer simple processing and fast data reading but have lower accuracy, resulting in higher line-tracking errors Analog sensors provide potentially better accuracy through continuous signal variation but may require more complex signal processing Vision sensors, utilizing MCU cameras, enable advanced image analysis for precise line detection, though they tend to be more expensive and computationally demanding.
Bảng 3 So sánh Photoresistor và Phototransistor [28] Đặc trưng
Sơ đồ mẫu Độ nhạy với sáng trắng Độ nhạy với bóng tối Định hướng Ảnh hưởng bởi nhiệt độ
Thay đổi điện áp ảnh hưởng đến giá trị điện trở
Thời gian phản hồi c) Vision Sensor:
Hình ảnh đường line được lấy từ camera, thông qua xử lí và đưa ra tín hiệu điều khiển.
Hệ thống có độ chính xác cao, ít bị nhiễu, tuy nhiên đòi hỏi xử lý phức tạp và thời gian xử lý ảnh lâu, điều này ảnh hưởng đến tốc độ của xe.
Lựa chọn phù hợp với yêu cầu đề bài:
Sử dụng Phototransistor phù hợp cho sai số bám line e = ±
18mm Sử dụng led hồng ngoại thay vì led thường vì:
LED hồng ngoại có độ nhạy cao hơn so với LED thường, giúp phát hiện chính xác các đối tượng trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc phức tạp Tuy nhiên, chúng dễ bị nhiễu hơn do đặc tính nhạy cảm của mình, nên thích hợp sử dụng trong các dòng có độ tương phản cao với nền, như các ứng dụng với đường trắng đen Việc chọn LED hồng ngoại phù hợp giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống cảm biến hoặc camera giám sát.
Tia hồng ngoại có bước sóng ngắn hơn ánh sáng đỏ, giúp dễ dàng điều chỉnh trong quá trình chế tạo phototransistor Điều này giúp giảm khả năng bị ảnh hưởng bởi các nguồn sáng khác, nâng cao độ chính xác và hiệu suất của thiết bị cảm quang Công nghệ này phù hợp để phát triển các cảm biến ánh sáng chính xác, hoạt động ổn định ngay trong môi trường có nhiều nguồn sáng khác nhau.
Giải thuật cảm biến sử dụng phương pháp xấp xỉ - trọng số trung bình đạt độ chính xác cao nhất với sai số giữa tâm line và tâm thuật toán chỉ 2,6mm, thấp nhất so với các phương pháp khác, đảm bảo độ chính xác và tin cậy trong quá trình đo lường.
Kết luận: Sử dụng cảm biến loại Phototransistor + led hồng ngoại, giải thuật cảm biến là Xấp xỉ trọng số trung bình.
Các cách xử lí tín hiệu cảm biến
Các cảm biến quang thu nhận tín hiệu tương tự và sẽ được hiệu chuẩn cũng như xử lý bằng các thuật toán so sánh hoặc xấp xỉ Quá trình này giúp xác định chính xác vị trí tương đối của robot dò line so với tâm đường line Việc hiệu chuẩn cảm biến quang là bước quan trọng để đảm bảo độ chính xác trong điều khiển robot theo đường Các thuật toán xử lý tín hiệu giúp robot duy trì theo đúng đường line một cách hiệu quả và hạn chế các lỗi không mong muốn.
Có 2 phương pháp xử lý tín hiệu cảm biến:
Trong phương pháp này, bộ so sánh [12][13][14][15] được sử dụng để xác định trạng thái đóng hoặc mở của các cảm biến, từ đó suy ra vị trí xe dựa trên bảng trạng thái đã được lập sẵn Sai số dò line phụ thuộc vào khả năng phân biệt các trạng thái của hệ thống cảm biến cũng như khoảng cách giữa các cảm biến Đặc biệt, sai số này chủ yếu bị ảnh hưởng bởi mức ngưỡng so sánh của các cảm biến, giúp phương pháp xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả.
Hình 2.10 Mức so sánh của cảm biến ứng với các vị trí line khi xe di chuyển
- Xấp xỉ ra vị trí của xe so với tâm đường line từ các tín hiệu tương tự từ cảm biến.
Phương pháp này chủ yếu dựa vào thời gian đọc ADC của tất cả các cảm biến trên vi điều khiển, khiến thời gian xử lý lâu hơn so với phương pháp 1 Tuy nhiên, nó mang lại độ phân giải cao hơn đáng kể, giúp nâng cao chất lượng dữ liệu và chính xác trong quá trình đo lường và phân tích cảm biến.
+ Sai số giữa đường line theo thuật toán và tâm xe: có 2 phương pháp
Xấp xỉ bậc 2 Xấp xỉ theo trọng số
Hình 2.11 Minh họa phương pháp Xấp xỉ bậc 2 và Xấp xỉ theo trọng số a) Phương pháp xấp xỉ bậc 2: chọn 3 sensor có giá trị đọc về cao nhất [3]
Với x 1 là toạ độ điểm đầu tiên trong 3 điểm có tín hiệu cao nhất. y 1 , y 2 , y 3 lần lượt là 3 giá trị analog cao nhất trong 8 tín hiệu. a=( y 1 + y 3 − 2 y 2 )
Nếu hệ trục toạ độ đặt tại tâm dãy cảm biến thì error = x và error max = L/2 (đỉnh của hàm bậc 2 cao nhất là ở 2 biên)
Phương pháp trọng số trung bình được sử dụng để xác định vị trí đường line dựa trên giá trị của tất cả các cảm biến, giúp cải thiện độ chính xác trong quá trình đo đạc Khi Δx ≠ 1, các hệ số a, b sẽ thay đổi, phù hợp với công thức tính trọng số nhằm tìm ra vị trí trung tâm đường line một cách chính xác hơn Giả sử có n cảm biến, vị trí trung tâm của đường line có thể được tính theo công thức tương tự như phương pháp tìm khối tâm, giúp hội tụ dữ liệu từ nhiều cảm biến nhằm xác định chính xác vị trí của đường line trong không gian.
Kết luận cho thấy phương pháp xấp xỉ trọng số trung bình có độ chính xác cao hơn so với phương pháp xấp xỉ bậc 2 Mặc dù phương pháp xấp xỉ bậc 2 có tốc độ xử lý nhanh hơn, nhưng lại có độ chính xác thấp hơn Do đó, để đạt được mức độ chính xác cao trong dự đoán hoặc phân tích, nên chọn phương pháp xấp xỉ trọng số trung bình Lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ giúp tối ưu hiệu quả công việc và nâng cao chất lượng kết quả cuối cùng.
- Tính sai số bám line:
The article "Optimization of PID" [16] presents a real-world example of a line-following robot utilizing a weighted error calculation algorithm with ten IR infrared sensors This approach demonstrates how sensor data can be effectively integrated to improve the robot’s accuracy and responsiveness in line tracking tasks Proper optimization of PID parameters, combined with the use of multiple sensors, significantly enhances the robot’s stability and performance By leveraging these techniques, the system achieves more precise control, showcasing the practical applications of sensor-based error correction in robotics.
Ta có chiều rộng sensor (khoảng cách 2 cảm biến ngoài cùng) là 90mm Giá trị lỗi bằng
Trong hệ thống điều khiển, giá trị 0 thể hiện robot đang ở chính giữa đường thẳng, trong khi lỗi dương cho biết robot lệch sang trái và lỗi âm cho biết lệch sang phải, với sai số tối đa là ± 4500 tương ứng với độ lệch lớn nhất Phương pháp này có ưu điểm là thay thế mười giá trị đọc cảm biến bằng một lỗi duy nhất, giúp dễ dàng tích hợp vào thuật toán điều khiển để điều chỉnh tốc độ động cơ sao cho lỗi bằng 0 Ngoài ra, giá trị lỗi độc lập với độ rộng của đường vạch, cho phép robot xử lý các đường line có độ dày khác nhau mà không cần thay đổi mã nguồn.
Kết luận: sai số error nằm trong khoảng ± 45mm (khoảng cách 2 cảm biến ngoài cùng)
Thực nghiệm so sánh sự chính xác của 2 phương pháp ở trên, từ đó xác định sai số giữa đường line thực tế và đường line tính bằng thuật toán [16]
Hệ thống đo đạc đường line hoạt động bằng cách đưa thiết bị đo lần lượt qua các cảm biến từ vị trí 130mm đến 220mm, giúp xác định chính xác vị trí đường line Quá trình này sử dụng hai thuật toán chính là xấp xỉ bậc hai và trọng số trung bình để tính toán vị trí của đường line một cách chính xác và tin cậy Các phương pháp này tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu cảm biến, đảm bảo độ chính xác trong việc xác định vị trí của đường line trên dây chuyền sản xuất.
Hình 2.12 Ví dụ về thiết bị đo cảm biến
Hình 2.13 Kết quả thực nghiệm đo vị trí theo các công thức và vị trí đường line thực tế
Sai số trung bình bình phương của phương pháp trọng số trung bình là 2.6 và phương pháp nội suy bậc hai là 5.4mm.
Sai số bám line cần tính là:
Sai số giữa tâm xe và đường line thực tế được xác định bởi tổng của hai yếu tố chính: sai số giữa đường line theo thuật toán và tâm xe, cùng với sai số giữa đường line thực tế và đường line tính bằng thuật toán Hiểu rõ sự khác biệt này giúp cải thiện độ chính xác trong quá trình định vị và dẫn đường của xe tự hành, đảm bảo an toàn và hiệu quả trong các hệ thống tự động.
Do đó sai số bám line nằm trong khoảng:
Phương pháp trọng số trung bình: 2.6 < e < L/2mm (L là khoảng cách 2 cảm biến ngoài cùng).
Phương pháp xấp xỉ bậc 2: e > 5.4mm.
Kết luận: Chọn phương pháp trung bình trọng số có sai số bé hơn - Cách bố trí cảm biến a Theo hàng b Ma trận
Hình 2.6 Các phương pháp bố trí cảm biến
Bố trí dạng ma trận là phương pháp sử dụng nhiều cảm biến để cung cấp nhiều thông tin hơn trong việc xác định vị trí và hướng của xe Tuy nhiên, do yêu cầu sử dụng nhiều cảm biến, cần lựa chọn cảm biến phù hợp dựa trên kích thước và tốc độ phản ứng của xe để đảm bảo hiệu quả hoạt động tối ưu.
Bố trí dạng đường thẳng vẫn đảm bảo cung cấp đầy đủ thông tin về vị trí để xử lý, đồng thời giảm thiểu số lượng cảm biến cần thiết Do đó, dạng đường thẳng thích hợp cho việc xác định đường đi một cách chính xác và hiệu quả.
Kết luận: Chọn bố trí cảm biến dạng đường thẳng.
Để xác định độ cao tối ưu cho cảm biến, cần sử dụng phương pháp thực nghiệm để đo đạt giá trị độ cao phù hợp nhất, đảm bảo tín hiệu cảm biến trả về ổn định Kết quả cho thấy độ cao tối ưu là 11mm, giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của hệ thống Ngoài ra, việc calip cảm biến là rất cần thiết, vì các cảm biến không đồng nhất nhau; qua đó, cần tinh chỉnh giá trị ban đầu của tín hiệu analog mà từng cảm biến trả về để nâng cao độ chính xác của thuật toán xử lý dữ liệu.
Thực nghiệm trình bày ở phần dưới.
- Cách xác định khoảng cách giữa 2 cảm biến liên tiếp theo bề rộng line [16]
Bề rộng line được chọn là 19mm, phù hợp với khoảng cách 12,5mm giữa hai cảm biến quang liên tiếp Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất cảm biến và đảm bảo chính xác trong quá trình đo lường Bạn có thể điều chỉnh khoảng cách giữa các cảm biến liên tiếp là 13mm để phù hợp với bề rộng line này, nâng cao độ chính xác của hệ thống cảm biến quang.
Bộ điều khiển
Bộ điều khiển ON-OFF [17] là thiết bị điều khiển đơn giản, hoạt động dựa trên nguyên lý bật tắt nguồn điện Khi cấp nguồn ON, động cơ sẽ chạy theo thiết kế sẵn; ngược lại, khi ngắt nguồn OFF, động cơ sẽ dừng hoạt động Đây là giải pháp điều khiển dễ sử dụng phù hợp với các hệ thống yêu cầu vận hành cơ bản và tiết kiện chi phí.
Dễ chế tạo nhưng không chính xác.
Hệ thống sử dụng hai cảm biến quang điện, đặt theo chiều dọc của xe, với cảm biến trái nằm trên bánh xe trái và cảm biến phải nằm dưới bánh xe phải Khi cảm biến gặp dòng màu đen, tín hiệu này sẽ kích hoạt tắt động cơ tương ứng, giúp xe nhận biết đường line đen để điều chỉnh hành trình chính xác và an toàn hơn Sử dụng cảm biến quang điện là phương pháp hiệu quả để phát hiện line đen, tối ưu hóa quá trình điều khiển tự động của xe.
Hình 2.7 Cấu tạo nguyên lý làm việc bộ điều khiển ON-OFF
Khi cảm biến chạm vào đường màu đen, điện trở LDR trong mạch cảm biến tăng lên, làm điện áp tại chân âm (chân 2) của opamp tăng khoảng 2,7V đến ngưỡng điện áp tham chiếu đã cài đặt Khi điện áp tại chân âm đạt giá trị này, output của opamp sẽ bằng 0, khiến điện áp tại chân Base của transistor BD135 bằng 0 và làm transistor không dẫn điện, từ đó động cơ của cảm biến chạm line đen sẽ dừng hoạt động.
Khi cả hai cảm biến đều không chạm vào line đen, các điện trở LDR giảm trở kháng và làm giảm điện áp tại chân âm của op-amp xuống còn khoảng 1,1V, do dòng điện dẫn qua điện trở xuống đất Điều này giúp động cơ hoạt động bình thường.
+ Điện áp tham chiếu = (2,7+1,1)/2 = 1,9V là điện áp cài đặt cho đầu dương của opamp.
Hình 2.8 Sơ đồ mạch điện bộ điều khiển ON-OFF
- Bộ điều khiển Fuzzy [18] : bài toán điều khiển dựa trên tỉ lệ xác xuất xảy ra một mức độ nào đó của một sự việc.
Bộ điều khiển PD/PID [19] hoạt động bằng cách tính toán sai số giữa giá trị mong muốn và giá trị cảm biến, giúp điều chỉnh giá trị đầu vào để giảm thiểu lỗi Thuật toán này nổi bật với khả năng mang lại kết quả chính xác trong phạm vi tuyến tính, đảm bảo kiểm soát hệ thống hiệu quả Tuy nhiên, nhược điểm của bộ điều khiển PD/PID là dễ bị nhiễu tại phần vi phân, dẫn đến hiện tượng sai số ở giá trị đầu ra, cần phải xử lý phù hợp để tối ưu hiệu quả điều khiển.
Nghiên cứu cho thấy ưu điểm vượt trội của bộ điều khiển PID về các thông số: Tốc độ, Sai số bám line [19]
Hình 2.9 So sánh bộ điều khiển PID và ON-OFF
Bộ điều khiển Following Tracking sử dụng 3 thông số chính để kiểm soát robot chính xác trên đường, bao gồm tiếp tuyến e1, pháp tuyến e2 và góc lệch của robot so với line e3 Nhờ vào việc điều chỉnh vận tốc góc và vận tốc dài dựa trên các biến điều khiển này, hệ thống đảm bảo robot theo dõi đường line một cách chính xác, mang lại kết quả bám line tốt và sai số nhỏ.
Hình 2.10 Mô hình hóa động học robot áp dụng bộ điều khiển tracking
Sai số được đo theo các phương: x, y, w z (quay quanh trục Z) lần lượt là e 1 , e 2 , e 3
Bộ điều khiển và giải thuật tự học đường Q-learning (DQN) giúp xe tự động chạy qua một vòng line để ghi nhớ hành trình, từ đó tính toán tốc độ và gia tốc phù hợp cho từng đoạn đường, nâng cao khả năng đáp ứng với đường line của xe Phương pháp này yêu cầu sử dụng cảm biến Gyro để nắm bắt chính xác trạng thái gia tốc và đảm bảo điều chỉnh điều khiển hiệu quả Việc áp dụng Deep Q-Network giúp xe tự học và tối ưu hóa hành trình một cách thông minh, phù hợp cho các hệ thống tự động hóa xe chạy trên đường line.
Sơ đồ thể hiện độ ổn định của các thuật toán (góc lệch của robot tự cân bằng so với vị trí đầu theo thời gian) [24]
Hình 2.11 Đồ thị đáp ứng của tín hiệu đầu ra bộ điều khiển PID, fuzzy, LQR
=> DQN kém ổn định hơn PID
Kết luận: Sử dụng 2 giải thuật điều khiển
Giải thuật điều khiển tracking phân tích sai số động học của xe để điều chỉnh ổn định tốc độ động cơ dựa trên tín hiệu cảm biến đo được Phương pháp này áp dụng các kỹ thuật điều khiển nâng cao theo tiêu chuẩn Lyapunov nhằm đảm bảo hiệu quả, chính xác và an toàn trong quá trình vận hành.
Hệ thống điều khiển vòng kín tốc độ động cơ sử dụng phản hồi PID nhằm kiểm soát chính xác giá trị thực của vị trí và vận tốc bánh xe Nhờ tín hiệu encoder gửi về liên tục, sai số giữa giá trị mong muốn và thực tế luôn được điều chỉnh dần về zero, đảm bảo hoạt động ổn định và chính xác của hệ thống Phương pháp này giúp tăng độ chính xác trong điều khiển tốc độ, phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu độ nhạy cao và hiệu suất ổn định.
Hệ thống điều khiển hoạt động dựa trên tín hiệu từ cảm biến dưới dạng số được vi điều khiển xử lý để xác định sai số điều khiển Vi điều khiển áp dụng tiêu chuẩn ổn định Lyaponouv để tính toán và điều chỉnh vận tốc của cả hai động cơ trái phải Vận tốc động cơ được điều chỉnh thông qua tín hiệu xung PWM gửi đến driver tương ứng, giúp duy trì tốc độ xe ổn định Hệ thống còn nhận dữ liệu từ encoder để theo dõi vị trí và tốc độ, sau đó sử dụng giải thuật PID để điều chỉnh vận tốc chính xác theo giá trị mục tiêu, đảm bảo xe vận hành hiệu quả và ổn định.
Cấu trúc điều khiển
Cấu trúc dạng các module bao gồm: module sensor, module điều khiển và module driver động cơ.
Có 2 phương pháp chủ yếu để kết nối các module với nhau là: tập trung và phân cấp:
Phương pháp điều khiển tập trung sử dụng một MCU nhận tín hiệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu và truyền tín hiệu điều khiển cho cơ cấu tác động, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả với phần cứng đơn giản Tuy nhiên, MCU phải xử lý tất cả thông tin trước khi cập nhật dữ liệu mới, đòi hỏi khả năng xử lý nhanh chóng và chính xác Phương pháp này được ứng dụng phổ biến trong các xe đua dò line như xe CartisX04, Le’Mua (Robot Challenge 2015) và Pika, mang lại sự tối ưu về chi phí và độ ổn định cho hệ thống điều khiển.
Hình 2.12 Cấu trúc điều khiển tập trung
- Phương pháp điều khiển phân cấp nhiều hơn một MCU:
The MCU master is responsible for overall system calculations, while several slave MCUs handle specific modules such as encoder signals, sensor data (RobotALF), or image processing modules These slave MCUs process their respective tasks and transmit the collected data back to the MCU master, ensuring efficient and coordinated system operation.
Phần cứng phức tạp hơn đòi hỏi phải chú ý đến vấn đề giao tiếp giữa các MCU, nhưng mang lại khả năng xử lý nhiều tác vụ cùng lúc Nhờ đó, hệ thống giảm nhẹ khối lượng tính toán và cải thiện thời gian lấy mẫu nhanh hơn khi sử dụng cấu trúc tập trung, tối ưu hiệu suất hoạt động.
Hình 2.13 Cấu trúc điều khiển tầng
Cấu trúc điều khiển tầng mang lại hiệu quả vượt trội trong việc xử lý nhiều tác vụ cùng lúc, giảm thiểu khối lượng tính toán và nâng cao tốc độ lấy mẫu của hệ thống Ngoài ra, cấu trúc này dễ dàng điều khiển và bảo trì, giúp tối ưu hóa vận hành và duy trì hệ thống hiệu quả hơn Do đó, việc sử dụng cấu trúc điều khiển tầng là lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống yêu cầu hiệu suất cao và khả năng mở rộng.
SƠ ĐỒ GANTT CHO ĐỒ ÁN
Sơ đồ GANTT sơ bộ
Xác định mục tiêu đồ án
Hiệu chỉnh tổng quan và xác định đầu bài thiết kế
Chương 2: LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN Đề xuất phương án khả thi Vẽ sơ đồ nguyên lý
Chọn phương án khả thi và hiệu chỉnh sơ đồ nguyên lý
Chương 3: XÂY DỰNG BIỂU ĐỒ GANTT
Thiết kế/chọn các chi thiết/cụm chi tiết cơ khí Thiết kế bản vẽ 3D, 2D
Xây dựng sơ đồ khối chung hệ thống điện Lựa chọn/thiết kế cảm biến
Lựa chọn/thiết kế driver động cơ
Lựa chọn/thiết kế nguồn
Xây dựng sơ đồ khối chung của hệ thống điều khiển
Xác định yêu cầu, lựa chọn bộ vi điều khiển, tìm hiểu vi điều khiển Xây dựng giải thuật điều khiển và coding hệ thống
Mô hình hóa động học/động lực học hệ thống: mobile platform, cảm biến, mạch động lực, hệ thống
Thiết kế bộ điều khiển bám line
Mô phỏng xác định các thông số thích hợp cho bộ điều khiển bám line
NGHIỆM Xác định yêu cầu mô phỏng
Xác định các thông số cụ thể cần đo để đánh giá
Mô phỏng/Thực nghiệm Đánh giá số liệu Đề xuất hiệu chỉnh thiết kế nếu có
Chương 6: HOÀN THÀNH BÁO CÁO
THIẾT KẾ
Thiết kế cơ
- Vận tốc tối đa v max =0,7 m/ s
- Kết cấu xe nhỏ gọn, chắc chắn, không rung lắc.
- Xe có thể qua các đoạn cong (bán kính cong R= 500mm) với vận tốc tối ưu mà xe không bị lật.
Hình 4.14 Sơ đồ nguyên lý thiết kế xe 3 bánh, 2 bánh trước dẫn động 4.1.1 Lựa chọn bánh chủ động và bánh bị động
- Có 2 loại bánh bị động thường dùng cho xe dò line là: bánh castor, bánh mắt trâu.
Bảng 4 So sánh bánh castor và bánh mắt trâu Ưu
Khi vào cua với tốc độ nhanh, kết cấu điểm quay của bánh xe không kịp thích nghi, dẫn đến bánh xe không quay quanh trục mà bị trượt, ảnh hưởng đến tốc độ di chuyển của xe Hiện tượng này có thể gây mất kiểm soát và làm xe bị lật, đặc biệt trong các tình huống vượt tốc độ an toàn Hiểu rõ về nhược điểm này giúp người lái xe điều chỉnh tốc độ phù hợp khi vào cua để đảm bảo an toàn và duy trì hiệu suất vận hành của xe.
Theo đề bài và thực tế sa bàn: Xe đua chạy trên xa bàn hầu như không bụi, vận tốc nhanh, chuyển hướng nhanh, cần kết cấu gọn nhẹ.
Kết luận: Chọn bánh mắt trâu
- Một số mẫu bánh mắt trâu: o Chariot: Pololu Ball Caster with 3/8″ Plastic Ball [30]
Hình 4.15 Bánh mắt trâu xe đua Pololu
Thông số: Đường kính bánh: 0,375 inch ≈ 10mm.
Vật liệu bánh: nhựa o Small Ball Caster Wheel - 12mm Diameter Metal – Hshop [ 31]
Thông số Đường kính bánh xe: 12mm.
Chiều cao: 15mm Vật liệu bánh: thép
Hình 4.16 Bánh mắt trâu nhỏ Hshop
Kết luận: Chọn bánh mắt trâu nhỏ của Hshop – phổ biến, kích thước nhỏ, không yêu cầu tải trọng quá lớn là bánh dẫn hướng cho robot dò line.
- Yêu cầu: o Khả năng bám đường tốt o Không trơn trượt o Chịu tải ổn định o Dễ dàng tháo lắp và thay thế.
- Các loại bánh trên thị trường thường dùng cho xe dò line: o Dòng bánh thường: V1,2,3,4,5,6,7,8… các đặc điểm
Thiết kế của V1, d = 65mm, b = 15mm đảm bảo sự chắc chắn, gọn nhẹ và thẩm mỹ cao, phù hợp với động cơ DC giảm tốc V1 Sản phẩm lý tưởng cho các mô hình robot tránh vật cản, robot tự hành và xe cân bằng nhờ vào lõi nhựa chắc chắn và vỏ cao su bền bỉ, nâng cao hiệu suất hoạt động và độ bền trong mọi điều kiện.
V2, d = 65mm, b = 27mm là loại lốp phổ biến nhất trong các thiết kế robot, phù hợp để gắn với trục nhiều loại động cơ Chất liệu của lốp gồm nhựa, mút và cao su, trong đó lớp mút dày và đàn hồi giúp bánh không bị xẹp khi chịu tải Lốp cao su mềm mang lại độ ma sát tối ưu, trong khi thiết kế rãnh lốp tối ưu tăng khả năng bám đường và độ bám tốt nhất cho robot.
+ V3, d = 80mm, b = 30mm, chất liệu nhựa, bên ngoài lốp có thiết kế dạng các gai giúp tăng ma sát với mặt đường.
+ V4, d = 130mm, b = 60mm, chất liệu nhựa, kích thước lớn ứng dụng cho xe mang tải cao hơn V1,V2,V3.
+ V5, d = 95mm, b = 14mm, chất liệu lõi: nhôm, lốp: cao su ma sát tốt, là sự lựa chọn tối ưu cho các thiết kế chịu tải nặng lên tới 100kg.
+ V6, d = 85mm, b = 30mm, chất liệu lõi nhựa, lốp cao su bền: chịu được tải trọng lớn.
+ V7, d = 96mm, b = 40mm, chất liệu nhựa chất lượng cao độ bền cao, thường ứng dụng trong robot leo địa hình.
+ V8, d = 115mm, b = 52mm, chất liệu: nhựa, lõi nhựa, mút, lốp cao su cho ma sát tốt, độ bền cao.
Dòng bánh thường V2 phù hợp với xe đua nhấn mạnh vào việc thiết kế nhỏ gọn, tải trọng thấp nhưng vẫn đảm bảo khả năng bám đường tốt và tránh trượt Bánh đa hướng Mecanum được cấu tạo từ các con lăn nhỏ lắp nghiêng 45 độ, cho phép thực hiện các chuyển động phức hợp như tiến lui, xoay tròn và di chuyển ngang nhờ phương pháp cộng vector, mặc dù yêu cầu giải thuật điều khiển phức tạp để vận hành hiệu quả.
Hình 4.17 Bánh đa hướng Mecanum D48
Kết luận: Chọn bánh xe V2 đơn giản và gọn hơn, có các thông số:
Hình 4.18 Bánh xe V2 của HShop
Chất liệu: nhựa, mút, cao su Đường kính: 65 mm Độ rộng bánh: 27 mm Kích thước khớp trục lục giác: 12 mm
4.1.2 Tính toán và lựa chọn động cơ
Do hạn chế về động cơ thực nghiệm với mức giá cao, nhóm không thể sở hữu động cơ tốt hơn, dẫn đến vận tốc giảm còn 0,7 m/s sau khi đã được hiệu chỉnh.
- Thông số đầu vào: o Kết cấu xe 3 bánh: 2 bánh dẫn động ở trước, 1 bánh mắt trâu ở sau
Vận tốc tối đa mong muốn: v max = 0,7 m/ s o Thời gian tăng tốc mong muốn: 1s (vận tốc tăng từ 0m/s đến 2m/s lúc xuất phát).
Suy ra gia tốc khởi động: a=0,7 m/ s 2
Vận tốc tối đa của xe được xác định là v max = 0,7 m/s, cùng với gia tốc là a = 0,7 m/s², đảm bảo an toàn khi vận hành Bán kính quay của xe là R = 2,5 mm, phù hợp cho các tác vụ yêu cầu điều chỉnh linh hoạt Khối lượng bánh xe là m = 0,02 kg, trong khi khối lượng tải giả định M = 0,4 kg, giúp tính toán chính xác lực tác động Hệ số ma sát giữa lốp cao su và sàn bê tông khô ráo đạt μ t = 0,8, đảm bảo độ bám sát tốt trong quá trình vận hành Để đảm bảo an toàn tối đa, hệ số an toàn s = 1,2 được áp dụng trong các tính toán liên quan đến lực và tải trọng của xe.
- Mô hình động học, xét trạng thái bánh xe lăn về phía trước với gia tốc dài a=2 m/ s 2
Hình 4.19 Mô hình động học bánh xe
Tính toán: o Moment quán tính của bánh xe (xem bánh xe là đĩa trong đặc):
2 m R 2 ( 4.1) o Giả sử tải trọng xe phân bố đều, toàn bộ lên 2 bánh xe dẫn động Suy ra trọng lực tác dụng lên 1
55 | o Áp dụng định luật 2 Newton:
Phương trình Moment quay quanh trục bánh xe:
Phương trình cân bằng lực theo phương thẳng đứng và từ (4.2) suy ra:
2 ) g (4.4) Phương trình lực theo phương ngang
2 ) a(4.5) o Từ (4.1), (4.4), (4.5) thế vào (4.3) ta được Moment kéo động cơ bánh xe là:
2 0,025.0,0325 0,7=0,054( Nm) o Để bánh xe lăn không trượt khi chuyển động:
2 mRa o Moment động cơ lớn nhất để bánh xe lăn không trượt:
2 0,025 0,0325 0,7=0,0577 ( Nm) o Vận tốc góc động cơ là: ω 0 = v
Số vòng quay động cơ: n 0 =60 2πω
- Hệ số an toàn cho cả tốc độ và moment: o Vận tốc tối đa của động cơ:
Số vòng quay động cơ: o Moment tối đa gây trượt của động cơ: o Moment hoạt động của động cơ: o Công suất của động cơ là: s= 1,2 ω%,85 rad / s n= 60 2π ω
- Chọn động cơ: DC giảm tốc GA25 280rpm [35]
Động cơ GA25 hoạt động với tốc độ 280rpm, phù hợp cho nhiều ứng dụng công nghiệp Các thông số kỹ thuật quan trọng của động cơ bao gồm công suất định mức, điện áp định mức, dòng khi không tải hoặc giữ tải, tốc độ không tải và moment hoạt động cũng như moment bị giữ Những đặc điểm này giúp đảm bảo hiệu suất ổn định và độ bền cao của động cơ trong các ứng dụng vận hành liên tục.
280 rpm o Kích thước động cơ: D 25 xL 75 mm
Hộp giảm tốc có tỷ số truyền 21,3:1 đã tích hợp sẵn bên trong động cơ, mang lại hiệu suất tối ưu cho hệ thống truyền động Encoder hai kênh A, B ghi nhận 235 xung qua hộp giảm tốc, với điện áp định mức 3,3V, giúp cung cấp dữ liệu chính xác cho quá trình điều khiển Trục động cơ có đường kính D=4 mm, đảm bảo độ bền và khả năng truyền tải lực tốt nhất cho ứng dụng.
(Dùng khớp nối lục giác chuyển từ 12mm (đường kính trục bánh xe) đến chốt gắn với động cơ có đường kính 4mm [36] ).
- Với tốc độ lớn nhất thì moment động cơ tác dụng lên bánh xe đạt cực đại
Bánh xe đảm bảo lăn không trượt trên toàn quỹ đạo.
4.1.3 Xét điều kiện để xe vào cua không bị trượt
Hình 4.21 Phân tích lực gây trượt cho bánh xe khi vào cua
Xe đảm bảo không trượt khi vào cua.
4.1.4 Xét điều kiện để vào cua không lật
Hình 4.22 Phân tích lực gây lật khi vào cua
Gọi: o Trọng tâm xe cách sàn 1 khoảng h o Khoảng cách trọng tâm xe đến tâm bánh xe theo phương ngang với a là khoảng cách tâm 2 bánh xe là: x
- Phương trình cân bằng moment chọn gốc quay tại vị trí bánh xe tiếp xúc với sàn,
4.1.5 Thiết kế thân xe và các bộ phận
Quá trình tính toán các kích thước của xe được kiểm tra và thay đổi liên tục để có kết quả tốt nhất
- Chiều dài mỗi động cơ là 75m, đặt thành hàng ngang nên khoảng cách giữa 2 bánh xe ≥ 150mm Chọn khoảng cách tâm 2 bánh xe tối thiểu: x0 mm
Trong việc thiết kế xe, trọng tâm xe đóng vai trò quan trọng để đảm bảo an toàn khi vào cua Để tránh tình trạng lật xe, cần xét điều kiện về góc cua và mối quan hệ giữa khoảng cách tâm hai bánh xe và chiều cao của trọng tâm so với mặt đất Theo đó, chiều cao của trung tâm xe cần phải thỏa mãn điều kiện h ≤ 1,63 × m, trong đó h là chiều cao của trọng tâm từ mặt đất Điều này giúp xe duy trì ổn định khi vào cua và giảm thiểu nguy cơ lật xe.
Trong các thiết kế phần tổng quan của CartisX04, trọng tâm xe cách sàn 7mm và bánh xe có đường kính 25mm, đảm bảo cân bằng tối ưu cho xe Đối với Chariot, bánh xe tự lựa có đường kính 9,5mm giúp xe cách mặt sàn hơn 9,5mm, trong khi bánh xe dẫn động có đường kính 30mm, từ đó ước lượng trọng tâm xe nằm trong khoảng 10 đến 15mm cách mặt sàn, góp phần nâng cao hiệu suất hoạt động của xe.
Bánh xe sử dụng: loại V2-65mm Bánh mắt trâu dùng loại như xe Chariot Bố trí linh kiện sao cho trọng tâm xe nằm ở càng thấp càng tốt.
Khoảng cách gầm dưới xe cách sàn: Bánh mắt trâu Hshop có chiều cao 15mm, suy ra chọn khoảng cánh mặt dưới thân xe với mặt sàn: k mm
Suy ra trọng tâm xe nằm trong khoảng từ 15 đến 32,5mm.
Giả sử sau khi phân bố các linh liện, trọng tâm xe cách mặt sàn trong khoảng (đã tính toán lại sau khi hoàn thành sản phẩm) h mm
- Tấm thân xe: vật liệu nhôm 6061.
Kiểm tra bền bằng Solidworks Simulation, suy ra độ dày tấm thân xe (nhỏ nhất thỏa bền) là: i=1,5 mm
Kích thước xe phụ thuộc vào bố trí linh kiện và thiết kế nhỏ gọn nhất, trong đó chiều dài xe được chọn dựa trên việc sắp xếp các bộ phận nằm trong một tầng thân xe Chiều rộng của xe khoảng cách giữa hai tâm bánh xe trừ đi hai khoảng nhô ra ở hai trục, thường khoảng b8 mm, giúp đảm bảo cân đối và ổn định Chiều cao của xe được xác định theo đường kính bánh xe (cao nhất), thường là ce mm, để phù hợp với cấu trúc tổng thể và tính năng vận hành của xe.
- Khoảng cách từ tâm dãy cảm biến đến tâm trục bánh dẫn động:
Khoảng cách giữa các xe càng nhỏ thì độ ổn định của xe càng cao, giúp giảm thiểu rung lắc và tăng cường an toàn trên đường Tuy nhiên, khoảng cách này cần phải lớn hơn khoảng cách mà xe có thể di chuyển sau mỗi lần lấy mẫu, được chọn là d0 mm Việc xác định khoảng cách phù hợp là yếu tố quan trọng để đảm bảo cả hiệu suất và an toàn trong hệ thống điều khiển xe tự hành.
Bảng 5 Các kích thước cơ bản của khung thân xe Đối tượng
Khoảng cách từ tâm dãy cảm biến đến tâm trục bánh dẫn động
Chiều cao trọng tâm xe Độ dày thân xe
Các kích thước bánh xe dẫn động, bánh tự lựa: được nêu tại phần 4.1.1
Các kích thước động cơ: phần 4.1.2
Bộ cảm biến có chiều cao 11mm so với mặt đất, bao gồm 7 cảm biến được bố trí với khoảng cách giữa các cảm biến là 13mm Dãy cảm biến có kích thước chiều dài 90mm và chiều rộng 21mm, mang lại hiệu quả cảm biến tối ưu trong các ứng dụng đo lường và tự động hóa.
4.1.6 Kiểm bền tấm thân xe
Sử dụng Solidworks Simulation để kiểm tra độ bền của tấm thân xe
- Vật liệu tấm xe: Nhôm tấm 6061
- Khối lượng hộp chứa pin: 2,7(g/cm 3 ).2,6(cm 3 ) = 7g
- Tấm gá cảm biến: nhôm tấm 6061
- Tấm gá che cảm biến: nhôm tấm 6061
- Khối lượng mạch cảm biến: 50g
- Khối lượng mạch điều khiển cảm biến: 20g
- Khối lượng mạch điều khiển chính: 150g
Vị trí đặt lực phân bố được thể hiện ở phần tiếp theo.
Tổng trọng lượng của xe là: 800g.
4.1.6.2 Đặt lực và kết quả mô phỏng Đặt lực
Hình 4.24 Mô phỏng đặt lực trên tấm thân xe
Hình 4.25 Thông số vật liệu tấm thân xe Độ bền
Hình 4.26 Phân bố ứng suất trên tấm thân xe
Kết luận: Thỏa bền - ứng suất lớn nhất là 2,167.10 7 bé hơn ứng suất cho phép
Hình 4.27 Phân tích chuyển vị trên tấm thân xe
Kết luận: Chuyển vị tương đối nhỏ (< 0,3mm), vị trí gắn với đồ gá: chuyển vị sấp sỉ:
4.1.7 Thiết kế đồ gá động cơ – Tính toán dung sai
Hình 4.28 Đồ gá động cơ
Kiểm tra: Dung sai độ đồng tâm
4.1.7.1Tính chọn các mối lắp theo các chi tiết tiêu chuẩn
- Dung sai chốt định vị
Hình 4.29 Datasheet chốt định vị trụ suốt [37]
Tra bảng 1.31 trang 63 tài liệu [38] suy ra sấp sỉ mối lắp
Do đó, dựa vào bảng 20.4 trang 122 tài liệu [39] , chọn mối lắp có độ đồng tâm cao là
Mối lắp trung gian H7/n6 phù hợp cho kết cấu, giúp đảm bảo độ chính xác và ổn định khi gia công Nếu lắp lỏng, chốt định trụ dễ bị bong ra trong quá trình vận hành, gây mất an toàn và ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của kết cấu Ngược lại, lắp chặt quá mức khi siết ốc có thể gây biến dạng các chi tiết, làm giảm tuổi thọ và độ chính xác của bộ phận Chọn phương án lắp phù hợp là yếu tố then chốt để đảm bảo độ bền và hiệu quả của kết cấu trong quá trình sử dụng.
0,000 Cấp chính xác gia công đồ gá là cấp 7.
- Dung sai hình dáng của tấm gá:
Hình 4.30 Chọn mặt chuẩn và dung sai các mặt phụ vuông góc
Mặt đáy là mặt chuẩn, tra bảng P4.4 trang 220 tài liệu [39]
+ Dung sai độ vuông góc của mặt bích: với kích thước 28,5mm, ccx 7: 0,012mm
+ Dung sai độ vuông góc của mặt trụ tấm gá với mặt bích: kích thước 5mm, ccx 7:
- Dung sai mặt trụ định vị của động cơ [40] :
Hình 4.31 Thông số kích thước dung sai động cơ
Dung sai chiều dài ống lót định vị của động cơ là ±0,2mm.
Phân tích hình học, sử dụng mặt bích của động cơ là mặt chuẩn.
Hình 4.32 Phân tích hình học 1
Đường kính của động cơ đo được là x = 0,057mm, thể hiện độ đồng trục trong quá trình sản xuất Kích thước danh nghĩa của động cơ là 2,5mm, dựa trên thông số trong bảng P4.5 trang 221 của tài liệu [39] Qua đó, ta xác định rằng mức chính xác của mối lắp đồng tâm đạt cấp 10, đảm bảo chất lượng và độ chính xác cao trong quá trình gia công và lắp đặt.
Dựa vào bảng 2.12 trang 92 tài liệu [38] , chọn độ chính xác hình học cao suy ra cấp chính kích thước xác chọn là 8.
Dựa vào bảng, với kích thước danh nghĩa của trục là 7, ccx 8, chọn lắp theo trục, gia công lỗ.
+ Theo tính chất hình học, với độ vuông góc mặt bích là 0,012, suy ra a = 0,006, suy ra c 7,006.
Hình 4.33 Phân tích hình học 2
Do đó kích thước lỗ nhỏ nhất là ¿ c sin (arctan ( 2,5 a ))=7,006.sin ( arctan( 0,006 2,5
Thiết kế điện
Sơ đồ khối mạch điện:
Hình 4.26 Sơ đồ khối hệ thống điện
Tính toán điện trở cho cảm biến
Hình 4.7 Sơ đồ mạch điện cảm biến quang TCRT5000
Với sơ đồ nguyên lý trên, ta kết hợp với các giá trị được cho trong datasheet của TCRT5000, ta chọn V F =1.25 V, I F mA
Hình 4.39 Đồ thị thể hiện mối tương quan giữa dòng điện vào led phát với dòng điện transitor (bên trái) và với điện áp 2 dầu transistor (bên phải)
Dựa vào đồ thị thể hiện dòng và áp qua LED ta tìm được I C = 1mA và V CE = 0.6V
Chọn cách đặt cảm biến
Có hai cách đặt cảm biến: đặt theo chiều dọc (position 2) và đặt theo chiều ngang (positiion 1).
Hình 4.29 Cách đặt cảm biến
Hình 4.30 Ảnh hưởng của cách đặt cảm biến với Switching distance
Dựa theo đồ thị ta thấy rằng Switching distance X d của position 1(đặt theo chiều ngang) luôn nhỏ hơn Switching distance X d của position 2 (đặt theo chiều dọc).
Khả năng nhận biết của cảm biến khi chuyển từ nền trắng sang nền đen phụ thuộc vào giá trị Xd Khi giá trị Xd càng nhỏ, khả năng cảm biến phân biệt đường line càng tốt, do đó, nên bố trí cảm biến theo chiều ngang để tăng độ chính xác trong quá trình phát hiện.
Việc chọn chiều cao cảm biến so với mặt sàn là yếu tố quan trọng để đảm bảo phototransistor có thể nhận đủ tín hiệu từ đèn LED phát sáng, giúp robot bám theo đường line chính xác Đặc biệt, cần xác định vị trí phù hợp để cảm biến phát hiện vùng giao nhau giữa vùng phát và thu, từ đó tối ưu hóa khả năng nhận dạng và theo dõi đường line của robot một cách hiệu quả nhất.
Hình 4.31 Sơ đồ đo chiều cao cảm biến so với mặt sàn Trong trương hợp này, khoảng cách phù hợp là d>8.57mm.
Cảm biến TCRT5000 có phạm vi làm việc tối đa là 15mm, vì vậy các thí nghiệm được thực hiện với các khoảng cách trong phạm vi từ 9mm đến 15mm Điều này đảm bảo cảm biến hoạt động chính xác và hiệu quả trong quá trình đo lường Phạm vi này phù hợp để ứng dụng trong các dự án cảm biến quang học và tự động hóa.
Hình 4.32 Đồ thị kết quả thí nghiệm đo giá trị điện áp trả về từ cảm biến tại từng vị trí so với tâm đường line
Kết quả: (được kiểm nghiệm đo đạt từ thực nghiệm)
Khi khoảng cách lớn hơn (từ 13 – 15mm), sự chênh lệch điện áp giữa vị trí tại limline và nền trắng giảm so với khoảng cách thấp (9 – 12mm) Điều này dẫn đến điện áp đo được tại vùng nền trắng không ổn định, ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả đo.
- Với khoảng cách thấp (từ 9 – 12mm), điện áp đo tại vùng nền trắng có sự ổn định hơn (các giá trị tương gần như nhau).
- Giá trị điện áp tại nền trắng ứng với khoảng cách 10mm ổn định hơn so với khoảng cách 9mm, 11mm và 12mm.
Kết luận: Như vậy, chiều cao cảm biến so với mặt đường được lựa chọn là 11mm Xác định khoảng cách giữa các cảm biến
- Có ít nhất 2 sensor nằm trong line và nhiều nhất là 3 sensor nằm trong line.
- Phạm vi hoạt động của 2 led không chồng lên nhau
Để cảm biến hoạt động chính xác, các đèn LED phải được tách biệt rõ ràng để tránh tình trạng chồng chéo hoặc giao thoa Việc này giúp giảm thiểu sai số trong quá trình hoạt động của cảm biến, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả trong nhận diện Lắp đặt đúng cách sẽ tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống cảm biến, mang lại kết quả ổn định và tin cậy hơn.
Do sử dụng giải thuật xấp xỉ trọng số, ta bố trí các cảm biến đều nhau
- Giả sử ta đặt hai cảm biến sát nhau sao cho vùng hoạt động của chúng vừa chạm nhau như sau:
Trong trường hợp cảm biến nằm ngang
Hình 4.40 Sơ đồ tính toán khoảng cách giữa 2 cảm biến
Khoảng cách giữa hai đèn LED phát và thu liền kề cần phải đảm bảo lớn hơn 4.08 mm, theo tính toán dựa trên công thức l > 10*(tan(80°) + tan(15°)) Trong một cảm biến, khoảng cách giữa hai đèn LED là 3.5 mm, vì vậy, để đảm bảo hoạt động chính xác, khoảng cách tối thiểu giữa các đèn LED phải đáp ứng yêu cầu này.
2 cảm biến sẽ là: d= l + 3.5 = 4.08 + 3.5= 7.58 mm Với điều kiện ít nhất 2 sensor nằm trong line và nhiều nhất 3 sensor nằm trong line 19 mm
Hình 4.34 Điều kiện khoảng cách giữa các cảm biến Theo datasheet chiều dài cụm sensor là 10.2mm
Trong hệ thống cảm biến với dòng dây chọn 19mm, khi di chuyển cảm biến qua đoạn 19-d (mm), hai cảm biến phía bên trái và chính giữa đều phát hiện line với giá trị analog giống nhau, gây khó khăn trong xác định chính xác Khi tiếp tục di chuyển trong vùng 2d-19, chỉ còn một cảm biến phát hiện line, điều này vẫn không đảm bảo độ chính xác Do đó, lựa chọn tham số 19-d = 2d-26 giúp tối ưu hóa quá trình khảo sát, từ đó tính toán ra d = 12,67 mm để đạt hiệu quả cao hơn trong việc nhận diện line.
Trong hệ thống, ít nhất hai cảm biến nằm trên đường line với khoảng cách từ 10,2 mm đến 19 mm để đảm bảo chính xác Để cảm biến luôn nằm hoàn toàn trên line và tránh chồng chéo vùng làm việc, chúng tôi chọn khoảng cách cảm biến lý tưởng là 13 mm Việc điều chỉnh khoảng cách này giúp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của cảm biến trong môi trường làm việc.
Khi sử dụng giải thuật xấp xỉ bậc 2 để nhận dạng tâm đường line, cần tối thiểu 3 cặp cảm biến để xác định chính xác vị trí đường line Trong trường hợp tâm đường line trùng với tâm nội suy của cảm biến, 3 cặp cảm biến là đủ, và để phát hiện lệch trái hoặc phải của xe, ta cần thêm 1 cặp cảm biến ở mỗi bên, tổng cộng là 5 cặp cảm biến Tuy nhiên, khi xe vào các khúc cua, việc sử dụng 5 cặp cảm biến có thể gây khó khăn trong quá trình ôm cua do thiếu tín hiệu cần thiết Vì vậy, ta đã thiết kế mạch cảm biến với bổ sung 1 cặp LED ở mỗi bên, nâng tổng số cặp LED lên 7, giúp cải thiện khả năng nhận dạng và điều chỉnh hướng của xe khi di chuyển qua các đoạn cua.
Hình 4.42 Kích thước dãy cảm biến
Hình 4.43 Mạch proteus cảm biến
Hình 4.44 Mạch PCB cảm biến
+ Kích thước bao mạch cảm biến theo 2 phương là: 92mm x 21mm
Hình 4.45 Mô hình 3D cảm biến
4.2.2 Lựa chọn và thiết kế mạch driver
Nhóm sử dụng động cơ DC servo GA25 với thông số điện áp hoạt động là 12V, công suất 4W, dòng lớn nhất chịu được là 0,9A và tốc độ 280rpm Để điều khiển chính xác và hiệu quả, chúng tôi đã lựa chọn motor driver L298N, phù hợp với các thông số kỹ thuật của động cơ này, giúp đảm bảo hoạt động ổn định và đáng tin cậy cho hệ thống.
Driver Điện áp cần cấp cho động cơ
Dòng tối đa mỗi cầu H Điện áp logic
Dòng điện của tín hiệu điều khiển
Để thiết kế mạch driver, nhóm chọn IC L298N tích hợp mạch nguyên khối cầu H, có các transistor NPN và opamp để so sánh tín hiệu đảo chiều của động cơ khi cần thiết, giúp kiểm soát hiệu quả và chính xác quá trình vận hành của hệ thống.
Hình 4.40 Block diagram của IC L298N
Trong khối block diagram có hai mạch cầu H, với nửa bên trái gồm các chân 2, 3 là hai đầu động cơ và chân +Vss cung cấp nguồn cho các op-amp Các chân In1, In2 xác định chiều quay của động cơ, trong khi chân EnA điều khiển hoạt động của cầu H A Các tín hiệu từ vi điều khiển được truyền đến các chân In1, In2 và EnA; khi EnA ở mức ‘1’, cầu A hoạt động, In1 lên ‘1’ và In2 xuống ‘0’ để động cơ quay thuận, còn khi In2 ‘1’ và In1 ‘0’ để quay nghịch Để điều chỉnh tốc độ động cơ, cần cấp xung PWM vào chân EnA.
Mỗi khối block so sánh là các con opamp sau:
Opamp so sánh, để chuyển trạng thái từ ‘Off’ lên ‘On’ thì chân ENA và INPUT phải có giá trị ‘HIGH’.
Ngược lại với opamp trên, để chuyển trạng thái từ ‘Off’ lên ‘On’ thì chân ENA phải
‘HIGH’ và chân INPUT phải ‘LOW’.
Thiết kế mạch driver yêu cầu sử dụng các linh kiện chính như IC L298N (hoặc IC multiWatt 15) để điều khiển động cơ, cùng với tụ điện nhằm lọc nhiễu từ dòng điện chạy qua động cơ, các diode chống ngược dòng để bảo vệ mạch và các điện trở để điều chỉnh dòng điện phù hợp.
‘on’ ‘off’ liên tục khi sử dụng PWM, thứ 2 là chống dòng ngược.
Hình 4.41 Sơ đồ mạch driver proteus
4.2.3 Lựa chọn nguồn và mạch hạ áp
- Yêu cầu: Khối driver sử dụng nguồn 12V, micro controller và các cảm biến ta sử dụng nguồn 5V, encoder dùng nguồn 3,3V.
- Cần cách ly mạch điều khiển và mạch động lực.
- Do đó dùng 2 pin 9V cấp nguồn cho mạch động lực và 1 pin 9V cấp nguồn cho mạch điều khiển.
Hình 4.46 Datasheet Pin 9V Eveready Silver
Mạch hạ áp 18V thành 12V có thể tham khảo module hạ áp sử dụng IC LM7812, với linh kiện chính là chip IC7812 Mạch sử dụng hai tụ điện có giá trị lần lượt là 0,33uF và 0,1uF, cùng một diode ngăn dòng ngược để bảo vệ mạch IC7812 hoạt động hiệu quả với điện áp đầu vào từ 14,2V đến 27V, và khả năng cung cấp dòng tối đa lên đến 2.2A, phù hợp cho các ứng dụng cần nguồn điện ổn định và đáng tin cậy.
Hình 4.47 Block diagram module hạ áp LM7812 Sơ đồ mạch và kiểm tra
Hình 4.48 Sơ đồ mạch hạ áp 12V
+ Với điện áp đầu vào (D1(A)) là 18V mạch cho giá trị hiệu điện thế đầu ra là 12V.
+Với mạch hạ áp 9V thành 5V cấp nguồn nuôi cho vi điều khiển sử dụng IC 7805, 2 tụ điện tương tự cho mạch hạ áp IC 7805.
Sơ đồ mạch và kiểm tra
Hình 4.46 Sơ đồ mạch hạ áp 5V
Với điện áp đầu vào (C1(A)) là 9V mạch cho giá trị hiệu điện thế đầu ra là 5V.
+ Với mạch hạ áp 5V thành 3,3V cấp nguồn nuôi cho vi điều khiển sử dụng IC LM 1117DT-3,3, 2 tụ điện âm dương 10uF cho mạch hạ áp IC LM 1117.
Sơ đồ mạch và kiểm tra
Hình 4.47 Sơ đồ mạch hạ áp 3,3V
Với điện áp đầu vào (5V-vdk) là 9V mạch cho giá trị hiệu điện thế đầu ra là 3,3V.
4.2.4 Thiết kế bộ điều khiển trung tâm
4.2.4.1Yêu cầu vi điều khiển
Lựa chọn vi điều khiển
Hệ thống điều khiển yêu cầu sử dụng 3 vi điều khiển bao gồm một vi điều khiển chủ (master) và hai vi điều khiển phụ (slave), trong đó một slave điều khiển động cơ và một slave nhận tín hiệu từ cảm biến để xử lý dữ liệu Các vi điều khiển này phối hợp hoạt động để đảm bảo quản lý chính xác và hiệu quả của toàn bộ hệ thống điều khiển Vi điều khiển cần đáp ứng các yêu cầu về xử lý tín hiệu, điều khiển động cơ và truyền dữ liệu giữa các thành phần, giúp hệ thống hoạt động ổn định và chính xác theo sơ đồ khối đề ra.
- Đọc giá trị analog của 7 cảm biến.
- Đọc tín hiệu trả về từ encoder của động cơ.
- Chân PWM để điều khiển động cơ.
- Giao tiếp giữa master và slave.
- Ngắt timer và ngắt ngoài để đọc tín hiệu từ encoder
Từ những yêu cầu trên nhóm sử dụng vi điều khiển Atmega328 với các thông số:
- 6 kênh PWM trong đó có 2 kênh tần số cao (62500Hz)
- 2 kênh ngắt ngoài và 3 timer
Hình 4.48 Sơ đồ chân vi điều khiển Atmega 328
+ Giao tiếp Slaver 1: 7 chân đọc tín hiệu analog và giao tiếp
+ Giao tiếp Slaver 2: 4 chân logic và 2 chân PWM cho driver, giao tiếp và 2 chân ngắt ngoài encoder.
+ 1 Master giao tiếp với 2 Slaver
Kết luận: Nhóm chọn slaver 1 là atmega328P dạng TQFQ, master và slaver 2 là atmega328P dạng PDIP.
- Giao tiếp master và slaver 1 là: RX, TX
- Giao tiếp master và slaver 2 là: I2C
Hình 4.49 Sơ đồ mạch proteus mạch điều khiển trung tâm
Hình 4.50 PCB mạch điều khiển trung tâm
Hình 4.51 Model 3D mạch điều khiển trung tâm
Kết luận: Mạch không quá phức tạp nên nhóm chọn phương pháp hàn tay mạch.
4.3 Mô hình hoá hệ thống