(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động(Luận văn thạc sĩ) Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động
QUAN
Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu
1.1.1 Khái niệm về xe tự hành
Chế độ tự hành đã có từ lâu ở máy bay, tàu thủy, tàu ngầm, nhưng xe tự hành vẫn là một thách thức phức tạp hơn nhiều Hiện nay xe tự lái tồn tại chủ yếu ở dạng thử nghiệm, nhưng nhờ tiến bộ công nghệ và hạ tầng giao thông thông minh, chúng dự kiến sẽ được phổ biến rộng rãi trong tương lai gần.
Xe tự lái, xe robot hay xe không người lái (autonomous, robotic, driverless hoặc self-driving car) là loại phương tiện có khả năng vận chuyển như xe truyền thống Chúng có thể nhận thức môi trường xung quanh và tự động điều hướng mà không cần sự tác động trực tiếp của con người.
Về cơ bản xe tự hành bao gồm những thành phần chính sau:
Hệ thống cảm biến gồm radar, cảm biến SICK, GPS và camera giúp định vị chính xác vị trí của xe và nhận diện các xe cũng như chướng ngại vật ở khu vực quanh xe, từ đó tăng cường khả năng định hướng, tránh va chạm và nâng cao an toàn khi vận hành.
Hệ thống điều khiển đóng vai trò cốt lõi trong quá trình tự động hóa, xử lý dữ liệu từ cảm biến để xác định chuyển hướng một cách chính xác, đồng thời phát hiện chướng ngại vật và nhận diện biển báo giao thông, từ đó tối ưu hóa hành trình và nâng cao an toàn trong quá trình vận hành.
• Cơ cấu chấp hành (Các mô tơ trên bánh lái và cần gia tốc ): Thực thi các lệnh điều khiển từ hệ thống tự hành
Hình 1.1 Xe tự lái Lexus RX450h của Google [1]
Một số xe tự hành tiêu biểu: xe tự lái Lexus RX450h của Google, xe tự lái Leaf của Nissan, xe tự hành Fusion Hybrid của Ford…
1.1.2 Những ưu thế vượt trội của xe tự lái
Không chỉ hạn chế tắc nghẽn giao thông, những chiếc xe tự lái còn hứa hẹn nhiều ưu thế vượt trội khác [2]:
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và hệ thống xe tự lái giúp giảm thiểu va chạm giao thông bằng cách thực hiện các thao tác lái xe với độ chính xác và tính lặp lại cao mà con người khó đạt được Máy tính duy trì sự tập trung liên tục và loại bỏ yếu tố mỏi mệt hay xao nhãng, đồng thời phân tích dữ liệu thời gian thực để nhận diện nguy cơ và điều khiển phanh, tăng tốc một cách đồng bộ Nhờ đó, an toàn giao thông được nâng cao và số vụ va chạm có thể giảm đáng kể so với lái xe bởi con người Những lợi ích này cho thấy vai trò của công nghệ xe tự lái và AI trong tương lai của giao thông an toàn.
- Tăng lưu lượng giao thông và giảm tắc nghẽn
- Giảm sự tham gia của con người vào công việc lái
- Mọi người có thể tham gia giao thông bất chấp năng lực thể chất của họ, như tuổi tác hoặc một số hạn chế về cơ thể
Giảm tình trạng khan hiếm chỗ đỗ xe bằng hệ thống xe đưa đón thông minh: xe sẽ thả hành khách xuống tại điểm mong muốn và tự động tìm chỗ đỗ phù hợp cho đến khi hành khách ra hiệu cho xe quay lại đón Cách làm này tối ưu hóa việc sử dụng không gian đỗ xe, rút ngắn thời gian tìm chỗ và nâng cao trải nghiệm di chuyển của người dùng.
- Hiệu quả nhiên liệu được cải thiện nhờ giảm số lần dừng xe
- Các dịch vụ chia sẻ và dùng chung xe như Zipcar (một dịch vụ dùng chung xe đang được triển khai tại Mỹ) sẽ trở nên thực tế hơn
- Giảm số lượng cảnh sát giao thông, các camera, đèn đỏ và các biện pháp tăng cường an toàn giao thông khác
1.1.3 Xu hướng phát triển của xe tự lái
Ngày nay, ô tô là phương tiện thiết yếu trong nhiều ngành công nghiệp và giao thông vận tải nhờ những lợi ích vượt trội mà nó mang lại Tuy nhiên, bên cạnh đó còn là thiệt hại về vật chất và mạng sống do tai nạn giao thông gây ra Theo báo cáo của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) và Ngân hàng Thế giới (WB), mỗi năm thế giới có hơn 1,2 triệu người chết vì tai nạn giao thông đường bộ, và thống kê cho thấy tai nạn giao thông vẫn là thách thức nghiêm trọng ảnh hưởng đến an toàn và kinh tế xã hội.
Có tới 50 triệu người bị thương trong các tai nạn giao thông, với nguyên nhân chính là không kiểm soát được tốc độ và lái xe khi say rượu Bên cạnh đó, các hạn chế về tình trạng của người lái như chưa đủ tuổi, người già, người mù và người say xỉn làm tăng rủi ro khi tham gia giao thông Những thiệt hại và hạn chế này đã dẫn tới sự ra đời của các giải pháp an toàn trên phương tiện, từ xe được trang bị công nghệ hỗ trợ lái, hệ thống phanh khẩn cấp đến thiết kế thân thiện người dùng, nhằm giảm thiểu tai nạn và bảo vệ cộng đồng.
3 xe tự lái Với những ưu điểm nổi bật của mình, xe tự lái sẽ là xu thế phát triển của nền công nghiệp ô tô trong tương lai
1.1.4 Các kết quả nghiên cứu về ô tô tự động
Choi, S.B và Devlin [4] trình bày tổng quan về các thiết kế bộ điều khiển kết hợp giữa ga và phanh và đánh giá chế độ làm việc của bộ điều khiển theo phương dọc của xe tự hành Nghiên cứu đề xuất một chế độ trượt dựa trên quy tắc điều khiển trượt dọc, tích hợp hệ thống phanh phụ, một luật điều khiển phanh và một thuật toán chuyển đổi giữa ga và phanh cho bộ điều khiển ga/phanh Các chiến lược điều khiển này được triển khai trên một xe thử nghiệm và tiến hành thử nghiệm sự phối hợp các điều khiển theo phương dọc trên cùng một xe duy nhất Xe thử nghiệm hoạt động theo một quỹ đạo định trước với vận tốc mục tiêu là hàm thời gian Kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy chất lượng theo dõi tốt và khả năng chuyển đổi giữa ga và phanh diễn ra một cách êm ái.
Kyongsu Yi, Youngjoo Cho, Sejin Lee, Joonwoong Lee, and Namkyoo Ryoo
Đề tài trình bày năm đề xuất về cách điều khiển hệ thống ga/phanh thông qua van điều khiển điện từ chân không tăng áp (EVB) và động cơ bước Mô hình máy tính phi tuyến cho ống chân không điện tử được phát triển và các phép mô phỏng đã được thực hiện dựa trên một mô hình xe phi tuyến hoàn chỉnh Nghiên cứu đưa ra quy luật kiểm soát bao gồm: (i) thuật toán thiết lập cấu hình tăng tốc/giảm tốc mong muốn trong tình huống ICC (điều khiển chân ga tự động), (ii) chuyển mạch logic ga/phanh, và (iii) thuật toán kiểm soát ga và phanh dựa trên động lực học xe Việc triển khai kiểm soát đã được nghiên cứu qua cả mô phỏng máy tính và thí nghiệm Kết quả cho thấy các luật kiểm soát ICC ga/phanh được đề xuất có thể duy trì khoảng cách tới xe phía trước và thực hiện kiểm soát tốc độ một cách thỏa đáng.
Allen [6] đề xuất một mô hình điều khiển gần như tuyến tính với nhiều vòng lặp để xác định góc lái bánh xe phía trước, nhằm tăng độ chính xác và ổn định cho hệ thống điều khiển Nghiên cứu thực hiện điều khiển xe trong một phạm vi điều khiển giới hạn và đưa ra các giả định liên quan đến tránh tai nạn nhằm giảm tải xử lý của người lái Chiếc xe được biểu diễn bằng mô hình ba bậc tự do, cho phép phân tích động lực và hiệu suất điều khiển một cách rõ ràng.
Gồm các yếu tố như góc xoay, vận tốc bên và lắc ngang được liên kết với một cấu trúc điều khiển của xe Sự ổn định của hệ thống điều khiển đa vòng được phân tích ở tốc độ 96 km/h dựa trên các giả thiết và hình ảnh, cho thấy sự chuyển động và thời gian phản hồi có thể được xem là ổn định khi kết hợp động lực học thần kinh cơ, giúp mang lại thời gian trễ tổng thể tối ưu cho người lái.
Xiaobo Yang đề xuất vấn đề an toàn trên đường cao tốc liên quan đến hoạt động của xe và sự tương tác giữa người lái và xe Điều kiện môi trường ảnh hưởng đến động lực học của xe, tác động đến khả năng duy trì ổn định và định hướng khi điều khiển Nguy cơ mất an toàn không chỉ liên quan đến giới hạn ổn định và kiểm soát của xe mà còn liên quan đến giới hạn điều khiển của người lái Theo quan điểm về giới hạn ổn định, động lực học của các loại xe đã được nghiên cứu rộng rãi, và sự thích ứng của người lái xe với sự chuyển động của xe được xem là yếu tố quan trọng Nghiên cứu này phát triển một số mô hình phân tích các biến đổi phức tạp để khảo sát các sai lệch bên, lệch hướng và các đặc tính liên kết của xe.
Xe tự hành đã đạt được những thành tựu nhất định trên thế giới, nhưng ở Việt Nam công nghệ này vẫn còn khá mới mẻ và chưa được đầu tư nghiên cứu đầy đủ Trong những năm gần đây, các đề tài về xử lý ảnh nhằm nhận diện làn đường và phát hiện chướng ngại vật cho xe chạy tự động đã được đề cập nhiều, mở đường cho ứng dụng của công nghệ xe tự hành tại Việt Nam Vì vậy, việc tăng cường nghiên cứu và hợp tác giữa các cơ sở giáo dục, viện nghiên cứu và doanh nghiệp là cần thiết để phát triển các giải pháp xe tự hành an toàn, hiệu quả và phù hợp với điều kiện giao thông ở nước ta.
“Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động ” là vấn đề nghiên cứu thật sự cần thiết và cấp bách.
Mục đích của đề tài
Những thành tựu và lợi ích mà xe tự động mang lại đang đẩy xe tự động tiến tới sự phổ biến trong tương lai gần; với xu hướng tiếp cận công nghệ mới trên toàn cầu và sự rút ngắn khoảng cách về trình độ, công nghệ giữa các nước, việc nghiên cứu và thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động trở thành nhu cầu thiết yếu và cấp bách để nâng cao hiệu quả và an toàn cho hệ thống giao thông.
Do sự giới hạn về công nghệ trong nước, trước mắt nên tập trung nghiên cứu và ứng dụng hệ thống điều khiển xe tự động để vận chuyển hàng hóa trong công xưởng Việc triển khai xe tự động không chỉ tối ưu hóa quá trình di chuyển và giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công mà còn nâng cao năng suất sản xuất Ban đầu nên tập trung vào các khu vực lưu kho và vận chuyển nội bộ, đồng thời tích hợp hệ thống điều khiển xe tự động với quản lý tồn kho và hệ thống quản trị sản xuất để đẩy mạnh chuyển đổi số và tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.
5 yếu tố để triển khai xe tự động theo vạch sơn đường vẽ sẵn đóng vai trò then chốt cho lưu thông an toàn trên đường Dựa trên những thành quả đạt được và sự phát triển công nghệ trong nước, chương trình được từng bước ứng dụng thử nghiệm trên các tuyến đường thực tế nhằm kiểm tra tính ổn định, độ tin cậy và khả năng thích nghi với điều kiện giao thông đa dạng Quá trình thử nghiệm tập trung vào nhận diện và tuân thủ vạch đường, tích hợp cảm biến, thuật toán điều khiển và hệ thống quản lý giao thông, đồng thời đánh giá tác động tới lưu lượng và an toàn của người tham gia giao thông Với mục tiêu lâu dài, nhà quản lý và các doanh nghiệp công nghệ hướng tới mở rộng phạm vi ứng dụng xe tự động, nâng cao năng lực công nghệ trong nước và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành giao thông vận tải.
Nhiệm vụ và giới hạn của đề tài
1.3.1 Nhiệm vụ của đề tài
- Tìm hiểu về cơ sở lý thuyết điều khiển tự động
- Tìm hiểu về cơ sở lý thuyết xử lý ảnh về phát hiện làn đường
- Xây dựng thuật toán điều khiển góc lái và điều khiển vận tốc theo vị trí của xe so với làn đường trong môi trường thực tế
- Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động
- Sử dụng phần mềm Lab VIEW để xây dựng chương trình tự động điều khiển góc lái và tốc độ theo vị trí của xe so với làn đường
- Cho chạy thử nghiệm và đánh giá kết quả đạt được
1.3.2 Giới hạn của đề tài Để đơn giản hóa những yếu tố tác động bên ngoài, đề tài nghiên cứu trong phạm vi:
- Nghiên cứu dựa trên mô hình
- Xe chạy trên đường nhựa có dấu phân cách làn đường là vạch sơn thẳng
- Điều kiện môi trường ánh sáng tốt.
Phương pháp nghiên cứu
Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu “Thiết kế hệ thống điều khiển xe tự động”, người nghiên cứu dự kiến sử dụng những phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp phân tích, phân loại và hệ thống hóa tài liệu trong nước và nước ngoài được ứng dụng để tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu liên quan, từ đó xây dựng cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh và xe tự động Quá trình này giúp xác định xu hướng nghiên cứu, nhận diện khoảng trống và đề xuất các hướng tiếp cận tối ưu cho các hệ thống xử lý ảnh và công nghệ xe tự động.
Thiết kế mô hình và xây dựng thuật toán điều khiển góc lái cùng điều khiển tốc độ theo vị trí của xe so với làn đường trong mô hình giả lập là mục tiêu cốt lõi của bài viết, mô tả cách phân tích sự lệch giữa xe và làn đường để điều chỉnh góc lái sao cho hướng di chuyển chuẩn xác và đồng thời điều chỉnh tốc độ để duy trì khoảng cách an toàn và sự ổn định trên làn đường Quá trình này kết hợp mô hình cảm biến, mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến và các bộ điều khiển để đánh giá hiệu suất, đồng thời áp dụng các phương pháp như điều khiển PID hoặc tối ưu hóa bằng học máy nhằm tăng độ nhạy và ổn định của hệ thống trong nhiều điều kiện đường xá khác nhau, từ đó đem lại hệ thống xe tự hành trong mô hình giả lập có khả năng thích ứng và tin cậy khi đối mặt với biến động môi trường.
- Phương pháp thực nghiệm và đánh giá kết quả.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh
2.1.1 Giới thiệu chung về xử lý ảnh
Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ, là một ngành mới so với nhiều lĩnh vực khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu và ứng dụng ngày càng đa dạng và mở rộng Đặc biệt, máy tính chuyên dụng dành cho xử lý ảnh đang ngày càng đa dạng và phổ biến, hỗ trợ mạnh cho quá trình nghiên cứu và triển khai công nghệ này trong thực tế.
Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ họa phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống Xử lý ảnh và đồ họa đóng vai trò quan trọng trong tương lai ngành ô tô
Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh
“tốt hơn” hay một kết luận Dưới đây là mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh
Hinh 2.1: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh [8,9]
Biểu diễn và mô tả
Nhận dạng và nội suy
2.1.2 Các bước xử lý ảnh
2.1.2.1 Thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh
Camera quét dòng là loại camera phổ biến dùng để tạo ảnh hai chiều Chất lượng ảnh thu được phụ thuộc vào thiết bị thu và môi trường xung quanh, đặc biệt là ánh sáng và phong cảnh tại nơi ghi hình.
2.1.2.2 Tiền xử lý (Image Processing)
Sau quá trình thu nhận, ảnh có thể bị nhiễu do độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng hình ảnh Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu và tăng cường độ tương phản, giúp ảnh trở nên rõ nét, chi tiết và dễ phân tích hơn.
2.1.2.3 Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
Phân vùng ảnh là quá trình tách ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn, phân tích và nhận dạng ảnh Ví dụ, để nhận dạng chữ hoặc mã vạch trên phong bì thư phục vụ cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần phân tách các phần như địa chỉ hoặc tên người thành các từ, chữ và số hoặc các vạch riêng biệt để nhận diện Đây là bước phức tạp và dễ mắc lỗi, có thể làm giảm độ chính xác của hệ thống nhận dạng ảnh Kết quả nhận dạng phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và độ chính xác của quá trình phân vùng, do đó đây là yếu tố quyết định trong các ứng dụng nhận dạng chữ, nhận dạng ảnh và phân loại bưu phẩm.
2.1.2.4 Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt
Trong bài toán nhận dạng hình ảnh, hệ thống có thể so sánh 8 lớp đối tượng với các đối tượng khác trong phạm vi ảnh đầu vào Ví dụ với nhận dạng ký tự trên phong bì thư, ta mô tả các đặc trưng của từng ký tự để phân biệt ký tự này với ký tự khác, dựa trên hình dạng ký tự, kích thước, độ cong của nét chữ, độ đậm, mức độ tương phản và cấu trúc bên trong nét chữ, cũng như vị trí của ký tự trong khuôn hình, từ đó cải thiện độ chính xác của hệ thống OCR.
2.1.2.5 Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
Nhận dạng ảnh là quá trình xác định nội dung của ảnh bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học hoặc lưu trữ trước đó Nội suy là phán đoán dựa trên nhận dạng; ví dụ, một chuỗi chữ số và các nét gạch trên phong bì thư có thể được nội suy thành mã điện thoại Có nhiều cách phân loại ảnh khác nhau Theo lý thuyết nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân thành hai loại nhận dạng ảnh cơ bản.
- Nhận dạng theo tham số
- Nhận dạng theo cấu trúc
Trong lĩnh vực khoa học và công nghệ ngày nay, một số đối tượng nhận dạng phổ biến đang được áp dụng rộng rãi, bao gồm nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mã vạch và nhận dạng khuôn mặt người.
2.1.2.6 Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
Như đã đề cập, ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh và môi trường thu hình, đồng thời kéo theo nhiễu phong phú Trong các khâu xử lý và phân tích ảnh, ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học để tiện lợi cho xử lý, người ta còn mong muốn mô phỏng quy trình nhận thức và xử lý ảnh của con người Trong các bước xử lý đó, nhiều công đoạn hiện nay đã được thực hiện bằng các phương pháp trí tuệ nhân tạo và mô phỏng nhận thức của con người Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức được phát huy.
2.1.2.7 Mô tả (biểu diễn ảnh) Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏi dung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng và công nghệ Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hay đơn giản là mã hoá) theo các đặc
9 điểm của ảnh được gọi là các đặc trưng ảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một số phương pháp biểu diễn thường dùng:
- Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)
- Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)
- Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)
2.1.3 Biên và các phương pháp phát hiện biên
Biên là vấn đề quan trọng trong trích xuất đặc điểm nhằm hiểu ảnh Cho đến nay chưa có định nghĩa chính xác về biên; mỗi ứng dụng đưa ra các độ đo khác nhau về biên, trong đó một thước đo là sự thay đổi đột ngột về cấp xám Ví dụ với ảnh đen trắng, một điểm được gọi là điểm biên khi nó là điểm đen có ít nhất một điểm trắng ở cạnh nó Tập hợp các điểm biên tạo thành biên hay đường bao của đối tượng Từ nền tảng này, người ta thường sử dụng hai phương pháp phát hiện biên cơ bản.
Phát hiện biên trực tiếp là phương pháp làm nổi bật biên cạnh dựa trên sự biến thiên mức xám của ảnh, tập trung vào biến đổi cấp xám theo một hướng nhất định để nhận diện biên, dựa trên đạo hàm bậc nhất của ảnh với kỹ thuật Gradient nhằm đo sự thay đổi cường độ tại các điểm ảnh Nếu thay thế bằng đạo hàm bậc hai dựa trên biến đổi, ta có kỹ thuật Laplace giúp tăng cường nhạy cảm với biên bằng cách làm nổi bật các thay đổi nhanh của mức xám tại biên Do đó, các tiếp cận dựa trên Gradient và Laplace cung cấp các công cụ hiệu quả trong phát hiện biên và được ứng dụng rộng rãi trong xử lý ảnh.
Biến đổi hough (Hough transform)
Rút gọn số lượng điểm biểu diễn là kỹ thuật hậu xử lý nhằm tối ưu hóa dữ liệu sau quá trình dò biên Kết quả từ bước dò biên cho ra một dãy các điểm liên tiếp, và câu hỏi đặt ra là liệu có thể loại bỏ một số điểm trong dãy này mà vẫn bảo toàn đặc trưng của biên Việc rút gọn giúp giảm thiểu không gian lưu trữ và thuận tiện cho việc đối chiếu hoặc so khớp.
2.2.1 Biến đổi Hough cho đường thẳng
Bằng cách nào đó ta thu được một số điểm, vấn đề đặt ra là cần phải kiểm tra xem các điểm có là đường thẳng hay không
Bài toán: Cho n điểm (x i , y i ) i = 1, n và ngưỡng θ hãy kiểm tra n điểm có tạo thành đường thẳng hay không?
Giả sử n điểm nằm trên cùng một đường thẳng và đường thẳng có phương trình y = ax + b (2.1)
Vì các điểm (x_i, y_i) (i = 1 n) nằm trên một đường thẳng nên ta có y_i = a x_i + b, tương đương với b = - x_i a + y_i với mọi i Như vậy, mỗi điểm (x_i, y_i) sẽ tương ứng với một đường thẳng trong mặt phẳng tham số (a, b) mang dạng b = - x_i a + y_i N điểm này tạo thành n đường thẳng trong mặt phẳng tham số và chúng giao nhau tại một điểm duy nhất (a, b), chính là hệ số xác định phương trình đường thẳng chứa các điểm đã cho.
- Xây dựng mảng chỉ số [a, b] và gán giá trị 0 ban đầu cho tất cả các phần tử của mảng
- Với mỗi (x i , y i ) và với mọi a, b là chỉ số của phần tử mảng thoả mãn b = - x i a + y i tăng giá trị của phân tử mảng tương ứng lên 1
Đầu vào là một mảng số, ta tìm phần tử có giá trị lớn nhất trong mảng Nếu giá trị lớn nhất tìm được lớn hơn hoặc bằng θ, ta có thể kết luận các điểm nằm trên cùng một đường thẳng và đường thẳng đó có phương trình y = ax + b Trong đó a và b tương ứng là chỉ số của phần tử mảng có giá trị lớn nhất tìm được, đóng vai trò là hệ số góc và tung độ cắt của đường thẳng.
Cho 5 điểm (0, 1); (1, 3); (2, 5); (3, 5); (4, 9) và θ = 80% Hãy kiểm tra xem 5 điểm đã cho có nằm trên cùng một đường thẳng hay không? Hãy cho biết phương trình đường thẳng nếu có?
- Lập bảng chỉ số [a, b] và gán giá trị 0
Hinh 2.2: Bảng trị số giá trị 0 [10,11]
- Tìm phần tử lớn nhất có giá trị 4
- Kết luận: 5 điểm này nằm trên cùng 1 đường thẳng
2.2.2 Biến đổi Hough cho đường thẳng trong tọa độ cực
Hình 2.3: Đường thẳng Hough trong tọa độ cực [12]
Mỗi điểm (x, y) trong mặt phẳng có thể được biểu diễn bằng cặp (r, φ) trong tọa độ cực, cho phép mô tả vị trí dựa trên khoảng cách tới gốc và góc hướng Tương tự, mỗi đường thẳng cũng có thể biểu diễn bằng cặp (r, φ) với r là khoảng cách từ gốc tọa độ tới đường thẳng và φ là góc giữa trục x và đường vuông góc với nó Khi áp dụng biến đổi Hough, đường thẳng được mã hóa bằng công thức r = x cos φ + y sin φ trong hệ tọa độ cực Hình 2.3 minh họa đường thẳng Hough trong tọa độ Cartesian.
Ngược lại, mỗi một cặp (r,φ) trong toạ độ cực cũng tương ứng biểu diễn một đường thẳng trong mặt phẳng
Giả sử M(x,y) là mộ điểm thuộc đường thẳng được biểu diễn bởi (r,φ), gọi H(X,Y) là hình chiếu của gốc toạ độ O trên đường thẳng ta có:
X= r cos φ và Y= r.sin φ (2.4) Mặt khác, ta có: OH.HA = 0
Trong hệ tọa độ Descartes, mối liên hệ giữa (x, y) và (r, φ) được mô tả bằng x cos φ + y sin φ = r Giả sử ta có n điểm thẳng hàng, các điểm này thỏa x cos φ0 + y sin φ0 = r0 với φ0 và r0 xác định đường thẳng đi qua tất cả điểm Khi áp dụng biến đổi Hough, n điểm này được ánh xạ thành n đường sin trong không gian (r, φ); tất cả các đường sin này đi qua (r0, φ0) Điểm giao giữa n đường sin chính là (r0, φ0), và nó đại diện cho một đường thẳng trong hệ tọa độ Descartes Do đó, mỗi đường thẳng đi qua một (x, y) sẽ tương ứng với một cặp duy nhất (r, φ), và số lượng đường thẳng đi qua (x, y) bằng số lượng cặp giá trị (r, φ) có thể có.
Áp dụng biến đổi Hough trong phát hiện góc nghiêng văn bản nhằm xác định hướng chữ dựa trên việc đếm số điểm ảnh nằm trên các đường thẳng trong không gian ảnh Ý tưởng cốt lõi là sử dụng một mảng tích luỹ hai chiều, trong đó hàng biểu thị góc lệch φ của đường thẳng và cột biểu thị giá trị r, khoảng cách từ gốc tọa độ tới đường thẳng đó Bằng cách cộng dồn số điểm ảnh trên các đường thẳng song song với các góc lệch khác nhau, ta có thể xác định góc nghiêng của văn bản là góc φ tại đó tổng giá trị mảng tích luỹ đạt cực đại.
Theo biến đổi Hough, mỗi đường thẳng trong mặt phẳng tương ứng được biểu diễn bởi một cặp (r, φ), trong đó r là khoảng cách từ gốc tọa độ tới đường thẳng và φ là góc của pháp tuyến so với trục x Giả sử ta có một điểm ảnh (x, y) trong mặt phẳng, đường thẳng đi qua điểm ấy thỏa mãn mối quan hệ r = x cos φ + y sin φ Như vậy, mỗi điểm ảnh sẽ vẽ một đường cong sinusoidal trong không gian tham số (r, φ); mọi điểm ảnh nằm trên cùng một đường thẳng sẽ có các đường cong giao nhau tại đúng (r, φ) đại diện cho đường thẳng đó Trong thực tế, miền tham số được phân vùng thành các ô r và φ (hoặc ρ và θ) và một bộ đếm (accumulator) ghi nhận số lần các đường cong đi qua mỗi ô, giúp nhận diện các đường thẳng nổi bật trong ảnh sau khi xử lý ngưỡng Biến đổi Hough do đó chuyển đổi bài toán nhận diện đường thẳng từ không gian ảnh sang không gian tham số, nơi các giao điểm của các đường cong tích cực tương ứng với vị trí và góc của các đường thẳng trong ảnh.
Một điểm ảnh trong ảnh số có vô số đường thẳng đi qua, mỗi đường thẳng được mô tả bằng một cặp tham số (r, φ) trong hệ tọa độ cực Vì vậy, với mỗi điểm ảnh ta có thể xác định được một tập các cặp (r, φ) thỏa mãn phương trình Hough, đại diện cho mọi đường thẳng đi qua điểm ảnh đó Trong transform Hough, các cặp (r, φ) từ từng điểm ảnh được cộng dồn trên không gian tham số, để các giá trị tích lũy cao tương ứng với những đường thẳng thực sự tồn tại trong ảnh.
Hình 2.4: Ứng dụng biến đổi Hough phát hiện góc [13]
Hình 2.4 minh họa cách dùng biến đổi Hough để phát hiện góc nghiêng văn bản Giả sử ta có một tập các điểm ảnh là các điểm ở đáy của các hình chữ nhật ngoại tiếp các đối tượng được chọn từ các bước trước; trên mặt phẳng có hai đường thẳng song song, đường thẳng thứ nhất có ba điểm ảnh cho giá trị mảng tích luỹ bằng 3, đường thẳng thứ hai có giá trị tích luỹ bằng 4, do đó tổng giá trị tích luỹ cho góc φ này là 7 Gọi Hough [360][Max] là mảng tích luỹ, giả sử M và N lần lượt là chiều rộng và chiều cao của ảnh; các bước chính trong quá trình áp dụng biến đổi Hough để phát hiện góc nghiêng văn bản gồm xây dựng không gian Hough, tính toán giá trị tích luỹ cho các đường thẳng tương ứng với các góc φ, và xác định góc nghiêng của văn bản dựa trên đỉnh hoặc tổng tích luỹ lớn nhất cho mỗi góc φ.
+ Bước 1: Khai báo mảng chỉ số Hough[φ][r] với 0 ≤ φ ≤ 3600 và 0 ≤ r ≤ √
+ Bước 2: Gán giá trị khởi tạo bằng 0 cho các phần tử của mảng
+ Bước 3: Với mỗi cặp (x,y) là điểm giữa đáy của hình chữ nhật ngoại tiếp một đối tượng
- Với mỗi φ i từ 0 đến 360 tính giá trị r i theo công thức r i = x.cos φ i +y.sinφ
- Làm tròn giá trị r i thành số nguyên gần nhất là r 0
- Tăng giá trị của phần tử mảng Hough[φi][ r 0 ] lên một đơn vị y
+ Bước 4: Trong mảng Hough[φ][r] tính tổng giá trị các phần tử theo từng dòng và xác định dòng có tổng giá trị lớn nhất
Trong biến đổi Hough, mỗi phần tử Hough[φ0][r0] chính là số điểm ảnh nằm trên đường thẳng x cos φ0 + y sin φ0 = r0 Vì vậy, tổng số phần tử của một hàng chính là tổng số điểm ảnh thuộc các đường thẳng được biểu diễn bởi góc φ0 Do đó, tổng giá trị của một hàng Hough phản ánh số điểm ảnh trên các đường thẳng có cùng góc φ0, và góc nghiêng của văn bản được nhận diện chính là hàng có tổng giá trị các phần tử lớn nhất trong ma trận Hough.
Mô hình làn đường (Lane Model)
Trong bài phân tích này, một camera gắn bên hông trước thân xe quan sát một vùng trên mặt đất có diện tích 90 cm x 120 cm; vị trí của camera so với mặt đất được coi là cố định suốt quá trình di chuyển của xe Mặc dù giả định này có hạn chế khi hệ thống treo cho phép thân xe ô tô nghiêng khi chuyển động, phương pháp này được chứng minh là khá mạnh mẽ khi có sự thay đổi tương đối nhỏ về vị trí và hướng của camera so với mặt đất Giả định thêm rằng các phần của làn đường đánh dấu (LM) trong hình là tương đối nhỏ, độ cong của làn đường có thể bỏ qua, và nó có thể tham khảo một mô hình làn đường gồm một cặp đường biên vạch sơn đường song song với một hằng số bổ sung Trong khung ảnh tham chiếu S, các điểm được ký hiệu bằng P1 = (ρ1, φ1) và P2 = (ρ2, φ2).
L 2 được giải thích trong hình 2.5
Hình 2.5: Mô hình của làn đường đánh dấu trong mặt phẳng ảnh [14]
Lưu ý rằng các thông số ρ 1 , ρ 2 , ρ được thể hiện bằng pixel
Vị trí P = (ρ,φ) có thể được định nghĩa như sau;
Trong đó, ρ là khoảng cách trung bình từ gốc tọa độ tham chiếu đến tâm của hai đường biên của vạch sơn trên đường (tương ứng với ρ1 và ρ2); φ là góc trung bình giữa φ1 và φ2.
Điểm đánh dấu làn đường được đặc trưng bởi cường độ Im, là mức xám trung bình của các điểm ảnh nằm giữa hai biên giới của vạch kẻ Thông tin thực tế có thể thu được từ dữ liệu hình ảnh với độ chính xác cao bằng cách áp dụng các kỹ thuật biến đổi ngược, và các mô hình LM được định nghĩa trong thực tế theo quan hệ ρ = ρ1 + ρ2 (xem hình 2.6).
Hình 2.6: Mô hình làn đường trong thực tế, lưu ý rằng khoảng cách d 1 và d 2 được thể hiện bằng mm [15]
Trị tuyệt đối của quan hệ và góc giữa các đường biên L 1w và L 2w
𝛳 = │𝛳1– 𝛳2│ (2.8) ϴ1, ϴ2, là hướng của xe đối với các đường biên L1w và L 2w tương ứng
Trị tuyệt đối của độ rộng vạch sơn đường W tương ứng
W = │d 1 – d 2 │ (2.9) d 1 , d 2 là khoảng cách ngắn nhất từ trọng tâm xe đến L 1w và L 2w
Phạm vi dao động của θ và W được quy định trong các bộ luật giao thông, tạo ra hai ràng buộc có thể được khai thác để nhận diện làn đường Những ràng buộc này cho phép tối ưu hóa các thuật toán xác định biên giới và vị trí làn đường thông qua phân tích tham số và phạm vi biến thiên của θ và W Nhờ đó, hệ thống nhận diện làn đường có thể phân biệt các làn đường khác nhau trên cùng một tuyến đường, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của quá trình định vị Việc áp dụng các giới hạn này cũng giúp chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều cảm biến và cải thiện hiệu suất nhận diện làn đường ở các điều kiện giao thông khác nhau.
𝛳 = ϴ̇, W = ̇ (2.10) Lưu ý: nếu 𝛳 = 0 thì L 1w và L 2w song song và W nằm trong khoảng 150 mm ÷
200 mm tùy thuộc loại đường.
Lý thuyết điều khiển tự động
2.4.1 Khái niệm điều khiển tự động
Điều khiển tự động là tập hợp các tác động có tổ chức nhằm điều chỉnh một quá trình để đạt được mục tiêu mong muốn mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người; hệ thống điều khiển tự động liên tục thu thập dữ liệu từ các cảm biến, xử lý thông tin và điều chỉnh các biến điều khiển để tối ưu hóa hiệu suất, năng suất và độ ổn định của quá trình, đồng thời giảm thiểu sai lệch và tăng độ tin cậy trong vận hành Việc áp dụng điều khiển tự động giúp đảm bảo an toàn và hiệu quả, đặc biệt trong các quy trình sản xuất, xử lý hoặc quản lý quy mô lớn và yêu cầu làm việc liên tục; các thành phần chính gồm đo lường, điều khiển và thực thi, kết hợp với hệ thống truyền thông để giám sát, phân tích và điều chỉnh từ xa hoặc tại chỗ.
17 trình điều khiển được gọi là điều khiển tự động Một hệ thống ĐKTĐ được xây dựng từ ba bộ phận chủ yếu theo sơ đồ sau:
Hình2.7: Cấu trúc cơ bản của hệ thống điều khiển [16]
C: bộ điều khiển, hiệu chỉnh
Trong hệ thống điều khiển, các loại tín hiệu gồm r(t) là tín hiệu vào (reference input) với giá trị đặt trước; y(t) là tín hiệu ra (output) – biến/đại lượng cần điều khiển và là giá trị thực; y ht(t) là tín hiệu hồi tiếp; e(t) là tín hiệu sai lệch hay lỗi; u(t) là tín hiệu điều khiển và z(t) là tín hiệu nhiễu Đối tượng điều khiển là hệ thống vật lý cần được điều khiển để đáp ứng mong muốn ĐTĐK bao gồm đa dạng các loại máy, thiết bị kỹ thuật và quá trình công nghệ, được đặc trưng bởi các cơ cấu chấp hành như động cơ, xy lanh, hệ bàn trượt; tín hiệu ra của ĐTĐK là chuyển động vật lý như vận tốc, vị trí, góc quay, gia tốc và lực.
Thiết bị đo và cảm biến có chức năng thu thập đại lượng vật lý và chuyển đổi chúng thành tín hiệu ở dạng phù hợp để thuận tiện cho việc so sánh, xử lý và hiển thị Quá trình chuyển đổi tín hiệu là cần thiết khi các tín hiệu vào ra không cùng bản chất vật lý, ví dụ từ tín hiệu analog sang tín hiệu số hoặc giữa các dạng tín hiệu khác nhau Tín hiệu ra có thể mang bản chất vật lý khác với tín hiệu vào, do đó cần chuẩn hóa và chuyển đổi để đảm bảo khả năng tích hợp với hệ thống điều khiển và giám sát Nhờ đo lường chính xác và biến đổi tín hiệu, thiết bị đo và cảm biến đóng vai trò nền tảng cho các ứng dụng tự động hóa, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa quy trình trong nhiều ngành công nghiệp.
Trong đo lường, các đại lượng như vận tốc, vị trí, nhiệt độ và lực là các đại lượng phi điện, trong khi tín hiệu đầu vào hầu như luôn ở dạng tín hiệu điện Nguyên tắc chung để đo các đại lượng phi điện bằng phương pháp điện là biến đổi chúng thành tín hiệu điện — điện áp hoặc dòng điện — để dễ xử lý, lưu trữ và truyền tải Quá trình này dựa trên cảm biến và cơ chế biến đổi tín hiệu, cho phép chuyển thông tin vật lý thành dữ liệu điện tử phù hợp với các hệ thống đo lường và giám sát hiện đại.
Một số thiết bị đo điển hình:
Đo vận tốc: bộ phát tốc ( DC tachometer, AC tachometer, optical tachometer)
Đo góc quay: chiết áp xoay, bộ mã hóa góc quay ( rotary encoder)
Đo lượng dịch chuyển: chiết áp ( Potentiometer), thước mã hóa
Đo nhiệt độ: cặp nhiệt ngẫu (thermocouple), đện trở nhiệt (themistor, RTD)
Đo lưu lượng, áp suất: các bộ chuyển đổi lưu lượng, áp suất
Đo lực: cảm biến lực (loadcell,…)
Bộ so hay bộ so sánh có chức năng so sánh tín hiệu đầu vào với tín hiệu chuẩn và phát hiện độ lệch e giữa tín hiệu vào và tín hiệu hồi tiếp (hay tín hiệu đo được của tín hiệu ra) Trong thực tế, bộ so thường được ghép chung vào bộ điều khiển để tối ưu hóa điều khiển và cải thiện độ ổn định của hệ thống.
Bộ điều khiển sử dụng thông tin về độ sai lệch e để sinh tín hiệu điều khiển u phù hợp nhằm tác động lên đối tượng đang kiểm soát Hàm điều khiển u(t) được xác định bởi thuật toán điều khiển hay luật điều khiển, giúp điều chỉnh quá trình theo mục tiêu mong muốn Bộ điều khiển có thể hoạt động liên tục và được thực hiện thông qua các cơ cấu cơ khí, thiết bị nén, mạch điện RLC hoặc mạch khuếch đại thuật toán Thực tế, bộ điều khiển là các chương trình phần mềm chạy trên vi xử lý hoặc máy tính, cho phép triển khai các chức năng điều khiển một cách linh hoạt và hiệu quả.
Nhiễu là các tác động lên hệ thống gây ra các ảnh hưởng không mong muốn, được gọi chung là nhiễu Nhiễu luôn tồn tại và có thể tác động tới bất kỳ phần nào của hệ thống, nhưng sự quan tâm chính thường tập trung vào nhiễu tác động lên đối tượng điều khiển, được gọi là nhiễu đầu ra hay nhiễu tải.
2.4.2 Phân loại phương thức điều khiển tự động
Có ba phương thức điều khiển [17] :
• Phương thức điều khiển theo chương trình
• Phương thức điều khiển theo sai lệch
Trong phương thức điều khiển theo chương trình, tín hiệu điều khiển được sinh ra từ một chương trình được lập sẵn trong bộ điều khiển Ngược lại, với phương thức bù nhiễu, tín hiệu điều khiển hình thành khi nhiễu loạn tác động lên hệ thống; tín hiệu này được phát ra nhằm bù đắp cho sự tác động của nhiễu để giữ cho giá trị đầu ra của đại lượng cần điều khiển ở mức không đổi Vì vậy hệ bù nhiễu còn được gọi là hệ bất biến.
Trong kỹ thuật, phương pháp điều khiển theo sai lệch được dùng phổ biến, với tín hiệu điều khiển là sự sai lệch giữa giá trị mong muốn và giá trị đo được của đại lượng cần điều khiển Sơ đồ khối của hệ thống điều khiển tự động theo sai lệch thể hiện cấu trúc căn bản và được mô tả chi tiết trên hình 2.8.
Hình 2.8: Sơ đồ tổng quát hệ thống điều khiển tự động [18]
Các loại tín hiệu có trong hệ thống
- u(t) Tín hiệu điều khiển tác động lên đối tượng (O)
- y ht (t) Tín hiệu phản hồi
2.4 Lý thuyết chung về điều khiển động cơ DC
2.4.1 Động cơ DC: Động cơ điện một chiều (DC) [19] là động cơ điện hoạt động với dòng điện một chiều Động cơ điện một chiều ứng dụng rộng rãi trong các ứng dụng dân dụng cũng như công nghiệp
Động cơ điện gồm hai phần cơ bản: stato đứng yên và rotor quay so với stato Phần cảm (kích từ) được bố trí trên stato, tạo từ trường mạch từ đi xuyên qua các vòng dây quấn của phần ứng đặt trên rotor Khi có dòng điện chạy trong mạch phần ứng, các thanh dẫn phần ứng chịu tác động của lực điện từ theo phương tiếp tuyến với mặt trụ rotor, sinh ra mô-men từ và làm rotor quay.
Tùy thuộc vào cách mắc cuộn dây rotor và stato có thể chia động cơ DC thành các loại thông dụng sau:
- Động cơ kích từ độc lập: cuộn dây kích từ (cuộn dây stato) và cuộn dây phần ứng (rotor) mắc riêng rẽ nhau, có thể cấp nguồn riêng biệt
- Động cơ kích từ nối tiếp: cuộn dây kích từ mắc nối tiếp với cuộn dây phần ứng
Phương trình cơ bản của động cơ điện một chiều:
K: Hằng số, phụ thuộc vào cấu trúc động cơ ω: Tốc độ động cơ (rad/s)
R ư : Điện trở phản ứng (Ohm)
I ư : Dòng điện phản ứng (A) Φ: Từ thông trên mỗi cực (Wb)
E: Sức điện động phản ứng (V)
2.5.2 Phương pháp điều khiển tốc độ động cơ:
Động cơ điện một chiều kích từ độc lập có quan hệ ω = f(M) phụ thuộc các thông số điện U, φ, R Việc thay đổi các thông số này tạo ra các họ đặc tính cơ khác nhau, nên với cùng một mô-men tải, tốc độ quay của động cơ sẽ khác nhau tùy thuộc vào đặc tính cơ tương ứng.
21 động cơ điện một chiều kích từ độc lập (hay kích từ song song) có thể được điều chỉnh tốc độ bằng các phương pháp:
+ Điều chỉnh tốc độ bằng cách thay đổi điện trở ở mạch phần ứng
+ Điều khiển điện áp phần ứng
2.6 Thuật toán điều khiển động cơ PID
Theo chức năng, bộ điều khiển được phân thành các loại là bộ điều khiển tỉ lệ (P-Proportional), bộ điều khiển vi phân (I-Integration), bộ diều khiển tỉ lệ-tích phân (PI), bộ điều khiển tỉ lệ-vi phân (PD- Proportional Derivative) và bộ điều khiển tỉ lệ vi tích phân (PID) Bộ điều khiển đơn giản nhất là bộ điều khiển tỉ lệ (P) , tác dụng của nó như một khâu khuyếch đại với hệ thay đổi được Thay đổi hệ số khuếch đại có thể làm thay đổi sai lệch tĩnh nhưng không thể triệt tiêu được nó Hệ số khuếch đại càng lớn thì hệ càng mất khả năng ổn định Trong phần này chúng ta sẽ đề cập tới bộ điều khiển PID [20]
PID là cách viết tắc của các từ P-Propotional (tỉ lệ), I-Integral (tích phân) và D- Derivative (đạo hàm), được gọi là bộ điều khiển tỷ lệ vi tích phân Đây là một trong những bộ điều khiển phổ biến và quan trọng nhất trong các thiết bị và hệ thống công nghiệp từ ổ đĩa CD tới vận tốc xe ô tô đều được thực hiện bởi các thuật toán PID
Bộ điều khiển PID là một hệ thống hiệu chỉnh có phản hồi được thiết kế để làm giảm sai lệch giữa tín hiệu đang được điều khiển và giá trị mục tiêu bằng không Nó bao gồm ba thành phần chính là Proportional (tỉ lệ), Integral (tích phân) và Derivative (đạo hàm); khi kết hợp với nhau, ba thành phần này điều chỉnh tín hiệu điều khiển sao cho đáp ứng nhanh và ổn định Hình minh họa phía dưới thể hiện cấu hình của bộ điều khiển PID.
Hình 2.9: Sơ đồ khối bộ điều khiển PID [21]
Thuật toán điều khiển động cơ
Theo chức năng, các bộ điều khiển được phân thành các loại: bộ điều khiển tỉ lệ (P), bộ điều khiển vi phân (I), bộ điều khiển tỉ lệ-tích phân (PI), bộ điều khiển tỉ lệ-vi phân (PD) và bộ điều khiển tỉ lệ-vi tích phân (PID) Bộ điều khiển đơn giản nhất là bộ điều khiển tỉ lệ (P), hoạt động như một khâu khuếch đại với hệ thay đổi được Việc điều chỉnh hệ số khuếch đại có thể thay đổi sai lệch tĩnh nhưng không thể triệt tiêu nó; hệ số khuếch đại càng lớn, hệ thống càng mất khả năng ổn định Trong phần này chúng ta sẽ đề cập tới bộ điều khiển PID [20].
PID là viết tắt của P (Proportional - tỉ lệ), I (Integral - tích phân) và D (Derivative - đạo hàm), được gọi là bộ điều khiển tỷ lệ-vi tích phân Đây là một trong những bộ điều khiển phổ biến và quan trọng nhất trong các thiết bị và hệ thống công nghiệp, từ ổ đĩa CD cho tới kiểm soát vận tốc xe ô tô, và mọi hệ thống điều khiển đều được thực hiện bằng các thuật toán PID.
Bộ điều khiển PID là một bộ hiệu chỉnh có phản hồi nhằm giảm thiểu sai lệch giữa giá trị mong muốn và giá trị thực tế của một tín hiệu đang được điều khiển Nó gồm ba thành phần chính là Proportional (tỉ lệ), Integral (tích phân) và Derivative (đạo hàm), hoạt động phối hợp để cải thiện đáp ứng và giảm sai số, và được thể hiện như hình minh họa phía dưới.
Hình 2.9: Sơ đồ khối bộ điều khiển PID [21]
Trong hệ thống điều khiển PID, khâu tỷ lệ (P) có tác dụng khuếch đại khả năng đáp ứng của hệ thống với hệ số điều chỉnh có thể thay đổi được Khâu tích phân (I) triệt tiêu sai lệch tĩnh, và phần tử vi phân (D) cải thiện quá trình quá độ nếu tham số của nó được xác định đúng.
2.6.2 Điều khiển PID động cơ DC
Hình 2.10: Sơ đồ điều khiển động cơ DC theo thuật toán PID [22]
Ví dụ này mô tả cách điều khiển động cơ được dùng để điều chỉnh góc lái của bánh dẫn hướng của xe ô tô sang phải từ 0° đến 30°, thông qua thanh dẫn hướng như hình 2.11 Quá trình điều khiển góc lái này giúp hệ thống lái phản hồi nhanh nhạy và chính xác, tăng độ ổn định và kiểm soát xe khi di chuyển ở các góc lái khác nhau.
Hình 2.11: Sơ đồ hệ thống điều khiển lái
Sơ đồ của hệ thống trong hình trên được vẽ lại thành hình
Hình 2.12: Bộ PID điều khiển vị trí góc lái của xe [23]
Trong bộ điều khiển PID, sai lệch e được tính bằng hiệu giữa giá trị đặt (setpoint) Θs và giá trị thực tế đo được Θm của hệ thống, e = Θs − Θm (2.15) Việc tính sai lệch này là bước căn bản giúp PID nhận diện mức chênh lệch so với mục tiêu và điều chỉnh tín hiệu điều khiển để giảm sai số, tiến tới trạng thái mong muốn của hệ thống.
Hoạt động của bộ điều khiển vị trí góc lái của bánh dẫn hướng bắt đầu từ việc nhận giá trị đặt δ từ người điều khiển thông qua GUI (giao diện người dùng đồ họa), ví dụ δ = 30 độ, làm mục tiêu điều khiển cho vị trí góc lái Bộ điều khiển PID sẽ so sánh giá trị đặt với giá trị thực tế, sinh ra sai lệch e, và qua thuật toán PID chuyển sai lệch thành tín hiệu điều khiển, từ đó cấp tín hiệu đầu ra cho cơ cấu truyền động để điều chỉnh góc lái về trạng thái mong muốn.
Motor điều khiển góc lái
Bộ khuếch đại Đối tượng điều khiển
Cảm biến đo giá trị thực ( tín hiệu phản hồi) e u(t) Giá trị thực u(t) U(t)
Trong hệ điều khiển mô tả tại công thức 2.16, sai lệch được tính toán và tín hiệu sai lệch này được truyền ra ngoài hệ thống thực thông qua các card I/O như HDL 9090 hoặc NI 6009, lúc này tín hiệu còn được gọi là u(t)2 ở dạng tín hiệu điện áp; sau đó tín hiệu này được khuếch đại bởi một bộ Driver (ví dụ Motor driver) để tạo ra công suất cần thiết điều khiển cơ cấu chấp hành (động cơ DC), hình thành tín hiệu điều khiển U(t) và từ đó điều khiển thanh dẫn hướng để điều chỉnh góc lái của bánh dẫn hướng; khi động cơ quay, bánh răng trên thanh dẫn hướng quay và dịch chuyển dần sang trái (tương ứng một góc lái khoảng 30 độ) để hoàn thành một vòng điều khiển; bộ điều khiển PID sẽ liên tục tính toán sai lệch giữa góc lái đặt (δ) và giá trị thực tế đo được từ bộ đo vị trí gắn với động cơ và nếu sai lệch còn tồn tại thì PID tiếp tục phát tín hiệu để quay động cơ cho tới khi giá trị thực tế trùng khớp với giá trị đặt, tức là sai lệch bằng 0 và quá trình đóng vòng sẽ dừng cho điều kiện đó; chừng nào sai lệch còn tồn tại thì bộ điều khiển PID vẫn hoạt động để điều chỉnh tín hiệu điều khiển, và bản chất toán học của bộ điều khiển PID được thể hiện qua công thức 2.16 với tín hiệu gửi tới động cơ là u(t) = Kp · e(t) + Ki ∫ e(t) dt + Kd · de(t)/dt.
- Kp, Ki, Kd lần lượt là hệ số tỉ lệ, tích phân, vi phân; Kp, Ki, Kd luôn dương
- e(t) sai lệch tại thời điểm hiện tại
- ( ) diện tích tạo bởi đường cong giá trị thực tế và đường thẳng giá trị đặt
- ( ) e(t) tốc độ thay đổi của sai lệch tại thời điểm hiện tại Ý nghĩa các hệ sốgain trong bộ PID khi tăng các hệ số K p , K i , K d độc lập nhau
Với cùng một e(t), khi tăng Kp thì tín hiệu điều khiển u(t) tăng và đồng thời điện áp tác động lên động cơ một chiều cũng tăng lên; sự tăng điện áp này làm cho e(t) giảm nhanh hơn, tức là sai số giữa giá trị đặt và giá trị thực tế được rút ngắn nhanh hơn Nhờ vậy, khả năng đáp ứng của hệ thống trở nên nhanh hơn, thể hiện qua tốc độ giảm sai số và đáp ứng động của động cơ.
Trong hệ thống điều khiển, thời gian đáp ứng càng ngắn thì tín hiệu đầu ra đạt giá trị đặt càng nhanh Tuy nhiên, khi Kp quá lớn, hệ thống có thể trở nên bất ổn do giá trị đo được vượt quá giá trị đặt, dẫn tới hiện tượng vọt lố (overshoot).
K_i có tác dụng làm tăng tốc độ đáp ứng hệ thống bằng cách tăng điện áp U(t) đặt vào động cơ Đồng thời khâu tích phân này làm sai lệch tĩnh (steady-state error) trở về 0 nhờ đặc tính cộng dồn sai lệch của phép toán tích phân Sai lệch tĩnh được hiểu là sai lệch còn lại sau khi tín hiệu đầu ra của hệ thống đã ở trạng thái ổn định.
Khâu D, với hệ số Kd trong bộ điều khiển, có tác dụng ổn định hệ thống bằng cách điều chỉnh tín hiệu điều khiển u(t) Khi e(t) là giá trị phản hồi và lớn hơn giá trị đặt setpoint, khâu D sẽ làm giảm u(t), từ đó giúp hệ thống hạ sai lệch và quay về trạng thái cân bằng.
Yêu cầu đầu tiên của hệ thống điều khiển là ổn định, nhưng điều này chưa đủ để đảm bảo hoạt động tốt; thực tế, hệ thống còn phải đồng thời thỏa mãn nhiều chỉ tiêu chất lượng khác, bao gồm chất lượng đáp ứng quá độ (động học) và chất lượng tĩnh học (sai số xác lập), cùng với khả năng chống nhiễu và chịu ảnh hưởng từ môi trường Vì vậy, quá trình thiết kế và vận hành hệ thống điều khiển phải cân bằng giữa ổn định và các chỉ tiêu này để tối ưu hiệu suất, độ tin cậy và đáp ứng mong muốn của hệ thống.
Chất lượng động học và tĩnh học của các hệ thống điều khiển thường được đánh giá thông qua đáp ứng quá độ đối với tín hiệu vào bậc thang đơn vị, vì đây là phương pháp đo dễ thực hiện và cho kết quả chính xác Khi hệ thống chịu tác động bởi tín hiệu bậc thang u(t), đáp ứng đầu ra thể hiện dạng dao động tắt dần và tiến tới trạng thái ổn định, như minh họa trong hình 2.13 Phân tích đáp ứng quá độ cho phép đánh giá các đặc tính của hệ thống như khả năng ổn định, độ nhanh chậm của đáp ứng và tổng thể động học của hệ thống điều khiển.
Hình 2.13: Các thông số chất lượng của đáp ứng quá độ [21]
Thời gian quá độ ts (hay t_set) là thời gian cần thiết để tín hiệu ra đạt và duy trì giá trị xác lập y(∞) với sai số cho phép ±2% hoặc ±5% Độ vọt lố overshoot (POT - Percent Overshoot) là sai lệch giữa giá trị cực đại của đáp ứng và giá trị xác lập, tính theo phần trăm Hai tham số này là những thước đo quan trọng trong phân tích đáp ứng của hệ thống điều khiển, phản ánh mức độ ổn định, độ nhanh và độ chính xác của đáp ứng so với mục tiêu Trong thiết kế hệ thống, mục tiêu là cân bằng giữa thời gian thiết lập ngắn và độ vọt lố thấp để đảm bảo đáp ứng nhanh mà không vượt quá giới hạn cho phép.
Công cụ xử lý ảnh và điều khiển góc lái, điều khiển vận tốc trong LabVIEW 26
LabVIEW là một ngôn ngữ lập trình đồ họa do National Instruments (NI) phát triển Thay vì viết các lệnh bằng chữ, LabVIEW sử dụng biểu tượng để đại diện cho các thao tác và kết nối chúng bằng các dây dẫn, tạo thành một chương trình hoạt động Đây là một ngôn ngữ lập trình theo luồng dữ liệu, nơi sự di chuyển của dữ liệu quyết định trình tự thực thi Các khối hình ảnh sinh động và các dây nối đóng vai trò như các lệnh và hàm, như thể hiện trong hình 2.14.
Hình 2.14: Cách thực hiện xây dụng chương trình trong Lab VIEW
Nhờ sự khác biệt này, LabVIEW làm cho lập trình trở nên đơn giản và trực quan hơn bao giờ hết, đặc biệt phù hợp với kỹ sư, nhà khoa học và giảng viên Với tính dễ học và dễ nhớ, LabVIEW đã trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất cho các ứng dụng thu thập dữ liệu từ cảm biến, phát triển thuật toán và điều khiển thiết bị trong các phòng thí nghiệm trên toàn cầu.
Về mặt kỹ thuật, LabVIEW được dùng để lập trình các chương trình trên máy tính, tương tự các ngôn ngữ lập trình dựa trên chữ như C, Python, Java hay Basic Nó hỗ trợ kỹ sư, nhà khoa học và sinh viên xây dựng và thực thi các thuật toán một cách nhanh chóng, gọn nhẹ, sáng tạo và dễ hiểu nhờ hệ thống khối đồ họa có tính nhận diện và cách hoạt động theo luồng dữ liệu (data flow) từ trái sang phải Những thuật toán này sau đó được áp dụng lên các mạch điện và cơ cấu chấp hành bằng cách kết nối hệ thống thật với LabVIEW thông qua nhiều chuẩn giao tiếp mạng như TCP/IP, GPIB, v.v., khiến LabVIEW trở thành một ngôn ngữ giao tiếp đa kênh.
LabVIEW hỗ trợ hầu hết các hệ điều hành phổ biến, bao gồm Windows (2000, XP, Vista, 7, 8), Linux và macOS, cùng với Windows Mobile và Windows Embedded Hiện tại, LabVIEW 2012 là phiên bản mới nhất; các phiên bản trước như 2009, 2010 và 2013 cũng từng được phát hành LabVIEW được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực đo lường, tự động hóa, cơ điện tử, robotics, vật lý, sinh học, vật liệu và ô tô.
2.7.2 Ứng dụng của Lab VIEW
LabVIEW được sử dụng trong các lĩnh vực đo lường, tự động hóa, cơ điện tử, robotics, vật lý, toán học, sinh học, vật liệu, ôtô, vv Nhìn chung:
- LabVIEW giúp kỹ sư kết nối bất kỳ cảm biến, và bất kỳ cơ cấu chấp hành nào với máy tính
LabVIEW là nền tảng phát triển đồ họa cho các hệ thống đo lường và xử lý dữ liệu, có thể xử lý các kiểu dữ liệu như tín hiệu tương tự (analog), tín hiệu số (digital), hình ảnh (vision) và âm thanh (audio) Với LabVIEW, người dùng có thể thiết kế các chu trình xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa kết quả, đồng thời tích hợp các thiết bị đo và cảm biến để thu thập dữ liệu thời gian thực Hệ thống hỗ trợ xử lý tín hiệu, xử lý hình ảnh và xử lý âm thanh thông qua các công cụ và toolkit chuyên dụng, giúp tối ưu phát triển ứng dụng đo lường và tự động hóa LabVIEW được ưa chuộng trong các lĩnh vực kiểm tra chất lượng, tự động hóa công nghiệp và nghiên cứu nhờ sự linh hoạt và khả năng tích hợp với phần cứng.
- LabVIEW hỗ trợ các giao thức giao tiếp khác nhau như RS232, RS485, TCP / IP, PCI, PXI
2.7.3 Lập trình với LabVIEW Để làm việc với phần mềm LabVIEW ta thao tác trên 2 cửa sổ là Front Panel và Block Diagram Hai cửa sổ này sẽ xuất hiện sau khi ta khởi động phần mềm LabVIEW
Hình 2.15: Môi trường làm việc trong LabVIEW; (a) cửa sổ Front Panel, (b) cửa sổ
Front Panel, hay còn gọi là giao diện người dùng, là cửa sổ cho phép khởi tạo các Control (Input) như số, nút nhấn và mảng, cùng với các Indicator (Output) như LED và đồ thị Nhờ cửa sổ Front Panel, người dùng có thể thiết lập các tham số đầu vào cho một ứng dụng và quan sát kết quả khảo sát hay tính toán của ứng dụng đó một cách trực quan.
Cửa sổ Block Diagram là môi trường để viết và triển khai các thuật toán cho ứng dụng, cho phép người lập trình xây dựng các hàm toán học cơ bản (cộng, trừ, nhân, chia), các phép toán nâng cao như đạo hàm, tích phân và xử lý ma trận, đồng thời tích hợp các cấu trúc lặp (while loop, for loop) và cấu trúc điều khiển case, cùng các hàm tạo trễ để mô phỏng thời gian và trình tự xử lý Các thuật toán được người lập trình khởi tạo và điều khiển trên cửa sổ Block Diagram sẽ được hiển thị trực tiếp kết quả trên Front Panel, giúp người dùng dễ dàng theo dõi, tương tác và đánh giá hiệu suất của hệ thống.
2.7.4 Một số hàm thường sử dụng trong Lab VIEW
Vòng lặp và cấu trúc điều kiện là thành phần không thể thiếu trong lập trình và được LabVIEW thể hiện dưới dạng các cấu trúc hình ảnh trên sơ đồ khối Việc sử dụng các cấu trúc này cho phép lặp lại tiến trình, điều khiển dựa trên điều kiện và phục vụ cho các mục đích đặc biệt khác trong thiết kế hệ thống LabVIEW cung cấp năm cấu trúc cơ bản: vòng lặp While (While Loop), vòng lặp For (For Loop), cấu trúc Case (Case Structure), cấu trúc chuỗi (Sequence Structure) và nút Formula Node (Formula Node), mỗi cấu trúc có vai trò riêng giúp quản lý dòng chảy dữ liệu, thực hiện lặp lại và xử lý các nhánh điều kiện hoặc tính toán phức tạp.
Vòng lặp while cho phép chương trình liên tục thực thi cho tới khi điều kiện dừng được thỏa mãn; ở ví dụ này, điều kiện dừng là khi nút Stop được nhấn, và khối lệnh i sẽ cho biết có bao nhiêu vòng lặp đã được thực hiện Để xem hoặc làm việc với vòng lặp while, truy cập BD > Express > Execution > While loop như hình minh hoạ.
Hình 2.16: Vòng lặp While Loop
Case Structure là một cấu trúc điều kiện tương đương với một hàm IF trong lập trình: các trường hợp thuộc miền True sẽ xảy ra nếu giả thiết đầu vào là True, còn các trường hợp thuộc miền False sẽ xảy ra nếu giả thiết đầu vào là False Cấu trúc này cho phép nhánh luồng logic được chọn dựa trên giá trị của điều kiện, giúp điều khiển dòng thực thi và xử lý dữ liệu một cách rõ ràng Khi kết hợp với vòng lặp For, đường dẫn BD>Express>Execution>Case Structure có thể áp dụng các nhánh Case tương ứng cho từng trường hợp điều kiện, tối ưu hóa quá trình xử lý và tổ chức luồng công việc.
Hình 2.17: Cấu trúc trường hợp Case Structure
- Vòng lặp For Loop: vòng lặp For có ký hiệu Vòng lặp For sẽ thực thi chương trình N lần với biến I tăng liên tục trong khoảng [0, N-1]
Hình 2.18: Vòng lặp For Loop
Cấu trúc chuỗi trong LabVIEW được dùng để tạo ra các đoạn chương trình con bên trong chương trình chính, giúp gói gọn luồng xử lý và dễ kiểm soát biến cùng ô nhớ LabVIEW cung cấp hai dạng chuỗi có cùng chức năng là chuỗi phẳng (Flat Sequence) và chuỗi ngăn xếp (Stacked Sequence), nhằm quản lý thứ tự thực thi và tổ chức luồng điều khiển một cách có cấu trúc Mục đích của cấu trúc chuỗi là phân tách các bước thực thi thành các khối để điều khiển biến và ô nhớ một cách rõ ràng, với chuỗi phẳng thực hiện theo trình tự tuyến tính qua mỗi frame và chuỗi ngăn xếp cho phép sắp xếp các bước theo lớp để tăng tính linh hoạt trong thiết kế LabVIEW.
Hình 2.19: Hai cách thể hiện của cấu trúc chuỗi
Trong các cấu trúc chuỗi, các đoạn chương trình con bên trong được thực thi Đối với chuỗi phẳng, các chương trình con thực thi từ trái sang phải; đối với chuỗi ngăn xếp, chúng được thực thi từ vị trí 0 của ngăn xếp.
Trong bảng hàm, có một nút thao tác được ký hiệu đặc biệt, đóng vai trò là một hỗ trợ đắc lực cho người lập trình khi làm việc với LabVIEW Với nút này, người lập trình hoàn toàn có thể viết ngôn ngữ C bên trong LabVIEW Khi người dùng chưa quen hoàn toàn với LabVIEW, công cụ này giúp họ không phụ thuộc quá nhiều vào việc kết nối của LabVIEW và tăng tính linh hoạt trong quá trình phát triển.
Hinh 2.20: Đoạn chương trình Y=x 3 +3x+2 viết theo hai cách
THIẾT KẾ, LẬP TRÌNH MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN XE
Thiết kế, lắp đặt hệ thống điều khiển xe tự động
3.1.1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển
Hình 3.1: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển 3.1.2 Các thành phần cơ bản của hệ thống
+ Kiểu giao tiếp: USB, dùng dây
+ Tự động điều chỉnh ánh sáng: Có
+ Phù hợp: Màn hình CRT, Laptop, màn hình LCD Hình 3.2: Camera colorvis camera
+ Hệ điều hành: Windows ® 7 - 64-bit Hình 3.3: Máy tính HP Elitebook 8840p
Card USB HDL 9090 là một card thu thập dữ liệu và xuất tín hiệu điều khiển, cho phép thu thập dữ liệu từ các cảm biến và phát tín hiệu điều khiển ON/OFF, đồng thời tích hợp chức năng điều chế xung PWM để điều khiển tốc độ, vị trí và các tham số điều khiển khác trong các hệ thống tự động hóa.
Hình 3.4: Card điều khiển HDL 9090 I/O Bảng 3.1: Các chân tín hiệu của Card điều khiển HDL 9090 I/O
Bảng 3.2: Thông số kỹ thuật của card HĐL 9090
Hỗ trợ hệ điều hành Windows XP, 7, 8
Tương thích phần mềm LabVIEW Điện áp 220 VAC
Kích thước dài x rộng x cao
Ngõ vào tương tự (ADC)
Số kênh 6 Độ phân giải 10 bits
Tốc độ lấy mẫu 100 kS/s
Số kênh 2 Độ phân giải 0-500
Tốc độ lấy mẫu 2000kS/s
Số bộ đọc 1 Độ phân giải 16 bits
Ngõ ra số (DO – Digital Output)
Bộ đếm Counter tốc độ cao
Card USB HDL 9090 được kết nối với phần mềm điều khiển LabVIEW thông qua hàm Hocdelam USB 9090:
Hình 3.5: Hàm Hocdelam USB 9090 Bảng 3.3: Các chân hàm Hocdelam USB 9090
Bảng 3.3: mô tả các chân hàm Hocdelam USB 9090 Hướng dẫn cách kết nối thiết bị USB HDL 9090 với máy tính
Máy tính cần cài NI VISA phiên bản 3.1 hay cao hơn.Sau đó thực hiện các bước sau
Không cắm HDL 9090 vào máy
Chọn Start >> All Programs >> National Instruments >> VISA >> Driver Wizard
Chọn Other trong khung Device List >> Next
Lúc này, cắm dây USB HDL 9090 vào máy Chọn Yes
Nhập 9090 vào khung USB Manufacturer ID (Vendor ID)
Nhập 0001 vào khung USB Model Code (Product ID)
Nhập HDL-9090 vào khung Instrument Prefix (thay cho chữ prefix có sẵn) Chọn
Chọn mục đầu tiên như hình trên (Install the generated files on this computer) Click Finish
Lúc này card HDL 9090 sẽ được cài và nhận dạng trong NI MAX Xin chờ một vài phút để quá trình hoàn tất
Mở MAX (Measurement & Automation Exprorer) ra:
Lúc này thiết bị HDL USB 9090 đã được nhận biết ở đây
Note: When you plug a USB HDL 9090 card into your computer, the Found New Hardware Wizard will prompt you to install drivers for this device Simply choose Yes to proceed with the driver installation and complete the setup.
Ok thì card này sẽ được nhận biết trong MAX bởi vì đã thực hiện các thao tác ở trên
Hướng dẫn cách mở hàm HDL 9090 để kết nối với card HDL 9090
Bước 1: Mở LabVIEW, mở mới một VI
- Trên Block Diagram (BD), Right Click (RC) >> chọn Select a VI
- Chọn IO Library Hocdelam USB 9090.VI
- Right Click lên hàm HDL USB9090 và bỏ chọn mục ‘View as Icon’
Lúc này hàm sẽ có các chân như sau:
Khi rê chuột đến chân nào thì tên của chân đó sẽ hiện lên để nhận biết
- Right Click lên hàm tại chân USB Card và chọn Create >> Control
Chọn cổng kết nối USB
Lúc này card HDL 9090 đã được kết nối với LabVIEW thông qua hàm HDL 9090 và sẵn sàng làm việc
Motor driver dùng để khuếch đại tín hiệu điều khiển để điều khiển động cơ bẻ lái và motor chạy Đặc tính kỹ thuật:
Điều khiển hai động cơ
Có led báo nguồn cho mạch
Có led báo chiều động cơ
Sơ đồ cổng kết nối:
Hình 3.7: Sơ đồ các cổng kết nối trên mạch suất
Phương pháp điều khiển chiều quay động cơ:
Cách kết nối phần cứng
- Chân PWM1 lúc này nối với chân PWM1 của card HDL 9090
- Chân PWM2 lúc này nối với chân PWM2 của card HDL 9090
- Chân SW1, SW2 của motor driver nối với SW1, SW2 của card HDL 9090 để điều khiển động cơ lái
- Chân SW3, SW4 của motor driver nối với SW3, SW4 của card HDL 9090 để điều khiển động cơ chạy
Cách kết nối phần mềm trong hàm HDL 9090
- Nối giá trị Boolean (TRUE-FALSE) vào các chân SW1, SW2, SW3, SW4 của hàm HDL 9090 để phần cứng HDL 9090 xuất ra tín hiệu số tương ứng: TRUE 5V, FALSE 0V
Trong hàm HDL9090, khi các chân SW1, SW2, SW3 và SW4 được kết nối với giá trị Boolean TRUE, cả động cơ điều khiển lái và động cơ chạy đều không quay Tình trạng này cho thấy mức logic cao ở các chân đầu vào đã vô hiệu hóa hoạt động của hệ thống truyền động, khiến hai động cơ ở trạng thái dừng Để động cơ hoạt động lại, cần đặt các chân về mức FALSE hoặc điều chỉnh cấu hình HDL9090 cho phép quay.
Khi nối giá trị Boolean TRUE vào chân SW1 và SW3 và FALSE vào chân SW4, hai động cơ (động cơ điều khiển lái và động cơ chạy) quay thuận; độ rộng xung PWM1, PWM2 càng lớn thì tốc độ của hai động cơ càng nhanh và đạt tối đa khi PWM1, PWM2 ở mức max; ngược lại, khi PWM1, PWM2 giảm xuống mức min thì tốc độ động cơ càng chậm và dừng hẳn.
Trong cấu hình hệ thống này, nối giá trị Boolean FALSE vào các chân SW1 và SW3, và nối TRUE vào các chân SW2 và SW4 sẽ khiến động cơ điều khiển lái và động cơ chạy quay nghịch Độ rộng xung của PWM1 và PWM2 càng lớn thì tốc độ của hai động cơ càng nhanh, đạt tối đa khi PWM1 và PWM2 ở mức tối đa; ngược lại, độ rộng xung PWM1 và PWM2 càng nhỏ thì tốc độ động cơ càng chậm và có thể dừng ở mức PWM1 và PWM2 ở min.
3.1.2.5 Motor điều khiển lái và chạy xe
Motor chổi than, còn được gọi là motor DC, là động cơ điện có chổi than và rotor nhận nguồn từ điện áp DC, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và nổi bật nhất trong công nghiệp nhờ cấu tạo đơn giản, chi phí hợp lý và khả năng điều chỉnh tốc độ dễ dàng Với đặc điểm điều khiển bằng điện áp, motor chổi than được áp dụng phổ biến trong tự động hóa, máy công cụ, thiết bị điện gia dụng và robotics Ngoài ra, motor chổi than còn được dùng trong xe mô hình, xe RC và các ứng dụng mô phỏng nhờ kích thước nhỏ gọn và khả năng tăng tốc nhanh, phù hợp với nhiều nhu cầu về hiệu suất động cơ DC cho mô hình.
45 tuy có hình dạng, kích thước giống với motor dùng trong công nghiệp nhưng nó có công suất cao hơn và số vòng quay lớn hơn Do để điều khiển góc lái chỉ cần mô men lớn và không cần tốc độ cao nên động cơ có gắn thêm bộ giảm tốc Đồng thời ở phía đuôi động cơ có gắn thêm encoder đo góc quay của động cơ điều khiển lái
Hình 3.8: Motor điều khiển bẻ lái và motor chạy xe
Chiều dài motor: 69mm( Không bao gồm đầu trục)
Đường kính trục motor: 5mm
Chiều dài đầu trục: 2,5mm
Đĩa encoder 100 xung tương ứng một vòng quay động cơ
Hình 3.10: Encoder đo góc quay động cơ
Bằng việc đếm số xung sinh ra trong một khoảng thời gian ta có thể xác định được tốc độ quay của động cơ theo công thức:
∆xung: số xung trong thời gian đếm ( xung trước – xung sau )
N 0 : số lỗ của đĩa (độ phân giải của đĩa: 100)
T: thời gian đếm xung ( hay tần số lấy mẫu: 0.05s) (s)
Tính vận tốc thực tế của xe:
Trong đó: r bx = 10cm = 0.1m i tl = 2.1
3.1.3 Sơ đồ bố trí các bộ phận
Hình 3.11: Sơ đồ bố trí các bộ phận
3.2.4 Bản vẽ thiết kế mô phỏng vị trí các thiết bị
Hình 3.12: Bản vẽ thiết kế mô phỏng trí các bộ phận
Hình 3.13: Mô hình bố trí các bộ phận hệ thống điều khiển trên xe Để có thể xử lý ảnh thông qua phần mềm xử lý ảnh Lab VIEW, máy tính được bố trí trực tiếp trên xe Camera, được bố trí phía trước; card HDL 9090, card driver được bố trí và cố định phía dưới máy tính Nguồn cấp cho motor hoạt động cũng được bố trí bên hông xe
3.1.6 Sơ đồ mạch điện hệ thống điều khiển xe tự động
Hình 3.14: Sơ đồ mạch điện hệ thống điều khiển xe tự động
Motor điều khiển bẻ lái có encoder
Nhận dạng, xử lý và xuất tín hiệu điều khiển bẻ lái và điều khiển tốc độ trong
3.2.1 Mô hình hệ thống điều khiển xe chạy tự động
Mô hình hệ thống bao gồm:
- Camera: thu tín hiệu hình ảnh làn đường
Phần mềm xử lý ảnh kết hợp với điều khiển lái và điều khiển tốc độ bằng LabVIEW xác định vị trí của xe so với làn đường trong môi trường thực tế và xuất tín hiệu điều khiển tới card HDL 9090 Hệ thống phân tích hình ảnh thời gian thực, theo dõi biên và giữa làn đường, tính toán lệch điều hướng và điều chỉnh vận tốc để duy trì một hành trình an toàn Các tín hiệu điều khiển được chuyển tới card HDL 9090 để thực thi với độ trễ thấp, tăng tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống Việc tích hợp LabVIEW với HDL 9090 giúp tối ưu hóa quá trình kiểm thử, mô-đun hoá và ứng dụng trong các hệ thống xe tự hành hoặc xe hỗ trợ tự động lái ngoài thực tế.
- Card HDL 9090: truyền và nhận tín hiệu
- Card motor driver khuếch đại tín hiệu điều khiển để điều khiển động cơ điều khiển lái và động cơ chạy xe
- Động cơ điều khiển lái và động cơ chạy nhận tín hiệu hoạt động
Hinh 3.15: Sơ đồ nguyên lý của hệ thống điều khiển xe tự động
Hệ thống truyền động camera
3.2.2 Nguyên lý hoạt động hệ thống điều khiển xe chạy tự động
Hệ thống điều khiển xe tự động sẽ hoạt động như sau:
Camera thu thập hình ảnh làn đường và chuyển đến máy tính để xử lý Trong máy tính, chương trình xử lý ảnh nhận diện và xác định vị trí của xe so với làn đường trong môi trường thực tế, sau đó tính toán và xuất tín hiệu điều khiển Tín hiệu này được truyền tới card motor driver thông qua card HDL 9090, và card này sẽ khuếch đại tín hiệu để điều khiển động cơ lái cũng như động cơ chạy, nhằm điều chỉnh góc lái và vận hành xe một cách chính xác.
3.2.3 Lưu đồ thuật toán điều khiển
3.2.3.1 Thuật toán xử lý ảnh và điều khiển góc lái, điều khiển tốc độ xe
Hình 3.16: Lưu đồ thuật toán điều khiển góc lái và theo vị trí của xe so với làn đường trong môi trường thực tế
Camera thu thập hình ảnh
Xử lý làn đường thu nhận được
Bài viết mô tả cách xác định vị trí của xe so với làn đường dựa trên cảm biến với các ngưỡng d = 30 cm, d < 40 cm và d > 20 cm, từ đó điều khiển xe để duy trì hoặc điều chỉnh góc lái và tốc độ Khi khoảng cách đến mép làn nằm trong vùng an toàn, hệ thống sẽ giữ nguyên góc lái và tốc độ Khi xe lệch về phía phải, hệ thống sẽ đánh lái sang phải và giảm tốc độ để đưa xe về giữa làn Khi xe lệch về phía trái, hệ thống sẽ đánh lái sang trái và giảm tốc độ Quá trình này được thực hiện liên tục để đảm bảo vị trí xe trên làn đường và sự ổn định khi di chuyển.
3.2.3.2 Thuật toán điều khiển góc lái và tốc độ theo vị trí của xe so với vạch sơn đường
Hình 3.17: Lưu đồ thuật toán điều khiển góc lái và tốc độ theo vị trí của xe so với vạch sơn đường
Thiết lập chương trình điều khiển góc lái và vận tốc xe bằng thuật toán điều khiển PID trong LabVIEW
3.3.1 Thiết lập chương trình điều khiển góc lái bằng thuật toán điều khiển PID
Cho sơ đồ hệ thống điều khiển góc lái với các thông số sau:
- Chọn chiều quay thuận chiều kim đồng hồ của mô tơ là chiều dương, ngược lại là chiều âm
Xác định vị trí xe
Giàm tốc Đ Đánh lái qua trái, trả lái
Giàm tốc Đánh lái qua phải, trả lái
Giữ nguyên vận tốc và góc lái d20cm
- Tương ứng góc xoay của bánh xe dẫn hướng qua bên phải là chiều dương, xoay sang bên trái là chiều âm
- Góc quay của bánh xe dẫn hướng δmax = 45 0 , nhưng để đảm bảo an toàn cho hệ thống lái ta chọng góc xoay cực đại cho phép là 40 0
Khi mô tơ quay theo chiều kim đồng hồ, bánh dẫn hướng quay sang bên phải; ngược lại, khi mô tơ quay ngược chiều kim đồng hồ, bánh dẫn hướng quay sang bên trái.
Hình 3.18: Sơ đồ hệ thống điều khiển lái theo góc quay động cơ
Mối tương quan giữa góc quay động cơ và góc xoay bánh dẫn hướng:
Hình 3.19: Mối quan hệ giữa góc quay động cơ và góc xoay bánh dẫn hướng
Motor điều khiển góc lái
Góc quay mô tơ lái
Góc xoay bánh dẫn hướng δmax = +40 0 δ max = +40 0
Ví dụ, khi mô tơ điều khiển lái quay +360° thì bánh dẫn hướng sẽ quay sang phải +40° Mỗi vòng quay của động cơ tương ứng với 100 xung của encoder Do đó, công thức tính số xung encoder cần cấp để mô tơ quay theo góc δx mong muốn là N = (δx / 360) × 100, với δx là góc quay mong muốn của động cơ và N là số xung encoder cần phát ra để đạt được δx.
X = (δ x 100)/40 (3.3) Với X: là số xung encoder cần cấp δx: là góc xoay bánh xe dẫn hướng mong muốn
Thiết lập bộ điều khiển PID điều khiển góc lái với hệ số Kp, Ki, Kd được xác định bằng thực nghiệm
Ta chọn tần số lấy mẫu hay thời gian lặp lại của vòng lặp while loop là 50 ms để đảm bảo chu kỳ xử lý ổn định và phản hồi đúng yêu cầu Giá trị sai lệch e(t) được tính bằng hiệu giữa giá trị xung đặt và giá trị xung thực tế đo được, cho biết mức độ lệch so với tín hiệu đo được và giúp đánh giá độ chính xác của hệ thống.
Khâu tỉ lệ Up = e(t) Kp
Khâu vi phân Để Up, Ui, Ud luôn dương ta dùng hàm trị tuyệt
Hình 3.20: Chương trình điều khiển góc lái với thuật toán điều khiển PID
3.3.2 Thiết lập chương trình điều khiển tốc độ xe bằng thuật toán điều khiển PID
Cho sơ đồ hệ thống điều khiển chạy xe
Hình 3.21: Sơ đồ hệ thống chạy xe
- Chọn chiều quay thuận chiều kim đồng hồ của mô tơ là chiều dương, ngược lại là chiều âm
- Khi mô tơ quay thuận chiều kim đồng hồ thì bánh xe chủ động sẽ tiến về phía trước
Công thức tính tốc độ động cơ n e = [(xung trước – xung sau) 60] / [0.05 100] (vòng/phút) (3.4) Trong đó
Thời gian lấy mẫu: 0.05s Độ phân giải của encoder: 100
Công thức tính vận tốc xe
V x = [ 2π r bx n e 3600 ] /[ i tl 60 1000 ] (km/h) (3.5) Thiết lập bộ điều khiển PID điều khiển vận tốc với hệ số Kp, Ki, Kd được xác định bằng thực nghiệm
Ta chọn tần số lấy mẫu hoặc thời gian lặp lại cho vòng lặp while là 50 ms Sai lệch e(t) = giá trị xung đặt – giá trị xung thực tế đo được.
Khâu tỉ lệ Up = e(t) Kp, Khâu tích phân Ui = Ki ∫ ( )
Bánh xe chủ động Động cơ chạy cchạy
Khâu vi phân Để U p , U i , U d luôn dương ta dùng hàm trị tuyệt
Hình3.22: Chương trình điều khiển vận tốc với thuật toán điều khiển PID 3.3.3 Giao diện người dùng
Hình 3.23: Giao diện người dùng chương trình điều khiển hệ thống xe tự động
Trong giao diện người dùng, cổng USB được dùng làm cổng giao tiếp chính Các hệ số gain Kp, Ki, Kd được điều chỉnh qua thử nghiệm thực tế Tần số PWM được dùng để điều chỉnh tần số xung PWM Nút STOP dùng để dừng chương trình Bảng đồng hồ tốc độ thể hiện tốc độ thực tế của xe Đồ thị góc lái cho thấy giá trị góc lái đặt được (đường vàng) và giá trị góc lái đáp ứng (đường đỏ) Đồ thị vận tốc xe thể hiện giá trị vận tốc đặt được (đường vàng) và giá trị vận tốc đáp ứng là vận tốc thực của xe (đường đỏ) khi xe đánh lái theo vị trí của xe so với làn đường trong môi trường thực tế.