Nghiên cứu thiết kế hệ thống phát hiện chướng ngại vật cho robot tự hành

Tác giả chọn đề tài:” Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phát hiện chướng ngại vật cho robot tự hành.” với lý do sau: Ngày nay, robot được ứng dụng không chỉ trong vũ trụ, công nghiệp, quân s

MỤC LỤC

HỆ THỐNG DANH MỤC HÌNH ẢNH 3

HỆ THỐNG KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT 5

HỆ THỐNG DANH MỤC BẢNG BIỂU 6

LỜI CAM ĐOAN 7

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 8

1 Lý do chọn đề tài 8

2 Mục đích của đề tài 8

3 Nội dung cơ bản của đề tài: 8

4 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài: 9

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH VÀ HỆ THỐNG PHÁT

HIỆN CHƯỚNG NGẠI VẬT DÙNG TRONG ROBOT TỰ HÀNH 10

1.1.Tổng quan về robot tự hành 10

1.2.Hệ thống phát hiện chướng ngại vật trong robot tự hành 20

1.3.Kết luận 40

CHƯƠNG 2 : GIẢI BÀI TOÁN TRÁNH VẬT CẢN CHO ROBOT TỰ HÀNH 41

2.1 Phân tích mô hình động học robot 41

2.2 Giải bài toán tìm đường và tránh vật cản 42

2.3 Thuật toán cho robot 52

2.4 Giải bài toán giao tiếp từ xa cho robot 59

2.5 Kết luận 68

CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH THỰC TẾ 69

3.1 Nguyên lý hoạt động của robot 69

3.2 Phân tích các khối chức năng của robot 70

3.3 Tính quãng đường di chuyển của robot 71

3.4 Mô hình thực tế 72

3.5 Các linh kiện sử dụng trong mô hình 75

3.6 Thiết kế mạch 84

3.7 Lập trình 87

3.8 Kết luận 88

KẾT LUẬN 89

PHỤ LỤC 90

TÀI LIỆU THAM KHẢO 100

HỆ THỐNG DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Robot tự hành SmatROD 10

Hình 1.2 Mantis Robot 11

Hình 1.3 Robot thám hiểm của trung tâm vũ trụ NASA 11

Hình 1.4.robot tự hành 8 bánh Lunokhod. 12

Hình 1.5 Robot Lauron II từ đại học Karlsruhe 12

Hình 1.6 Caterpillar robot ROBHAZ_DT3 của Viện Khoa học và Công Nghệ Hàn Quốc ( KIST ) 13

Hình 1.7 Robot tự hành Shrimp III của công ty Bluebotics 13

Hình 1.8 Robot người P2 của hãng Honda (Nhật Bản) 14

Hình 1.9 Robot Dog Aibo của hãng Sony (Nhật Bản) 14

Hình 1.10 Một số loại robot di chuyển bằng chân điển hình 16

Hình 1.11 Nguyên lý của incremental encoder 21

Hình 1.12 (a) Mã hóa tín hiệu từ incremental encoder băng mã gray. 22

Hình 1.13 Một số loại cảm biến gia tốc 23

Hình 1.14 Nguyên lý của Mechanical Gyroscope 24

Hình1.15 Nguyên lý của Optical Gyroscope 25

Hình 1.16 Nguyên lý đo khoảng cách sử dụng cảm biến hồng ngoại 26

Hình 1.17: Nguyên lý tính khoảng cách của cảm biến siêu âm. 27

Hình 1.18: Tầm quét của cảm biến siêu âm. 27

Hình 1.19: Cảm biến siêu âm SRF05 29

Hình 1.20 Giản đồ định thời SRF05, chế độ 1 30

Hình 1.21.Giản đồ định thời SRF05 chế độ 2. 32

Hình 1.22 Biểu đồ độ rộng chùm tia của SRF05 33

Hình 1.23 Nguyên lý cơ ban thu phát của sóng âm. 34

Hình 1.24 Sự phụ thuộc của sóng âm hồi tiếp vào góc phản xạ 34

Hình 1.25 Vùng phát hiện vật thể của cảm biến SRF05 35

Hình 1.26.Vùng phát hiện khi kết hợp 2 cảm biến. 35

Hình 1.27 Thị trường của robot với optical flow 36

Hình 1.28 Ảnh gốc và ảnh sau khi tách biên 37

Hình 1.30 Phương pháp sử dụng 2 camera 39

Hình 2.1 Mô hình kết cấu của robot 41

Hình 2.2 Phân tích động học cho mô hình 41

Hình 2.3 Mô hình bố trí cảm biến cho robot. 44

Hình 2.4 Chuyển động của robot hệ tọa độ XY 45

Hình 2.5 Robot gặp vật cản phía trước 46

Hình 2.6 Ứng xử của robot khi gặp vật cản phía trước 47

Hình 2.7.Robot gặp vật cản phía trước và bên phải. 48

Hình 2.8 Ứng xử của robot khi gặp vật cản phía trước và bên phải. 48

Hình 2.9.Robot gặp vật cản phía trước và phía bên trái. 49

Hình 2.10.Ứng xử của robot khi gặp vật cản phía trước và bên trái. 49

Hình 2.11.Robot gặp chướng ngại vật phía trước và 2 bên. 50

Hình 2.12.Ứng xử của robot khi gặp vật cản trước mặt và 2 bên. 51

Hình 2.14.Điều biên cho sóng 62

Hình 2.15 Điều tần cho sóng 62

Hình 2.16 Điều pha cho sóng 63

Hình 2.17 Sóng được phát theo nguyên tắc ASK 64

Hình 2.18 Sóng được phát theo nguyên tắc OOK 64

Hình 2.16 Sơ đồ giải mã 67

Hình 3.1 Cách xác định điểm đến cho robot. 69

Hình 3.2 Mô hình robot 69

Hình 3.3 Sơ đồ các khối chức năng dùng trong robot. 70

Hình 3.4 Cơ cấu truyền động của robot. 71

Hình 3.5 Mô hình robot 72

Hình 3.13 Kết nối RF và Vi điều khiển 76

Hình 3.15 Sơ đồ chân IC PT2272 78

Hình 3.16 Màn hình LCD 79

Hình 3.18 Mạch giao tiếp RS232 84

Hình 3.19 LCD và thu phát RF 84

Hình 3.20 Khối nguồn. 85

Hình 3.23 Mạch cảm biến Siêu âm 86

HỆ THỐNG DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1: Sơ đồ bánh xe của robot tự hành

Bảng 2: Thông số một số loại cảm biến siêu âm SRF

Bảng 3.1 Thông số kỹ thuật của module RF 315 MHz

Bảng 3.2 Các chân của LCD

LỜI CAM ĐOAN

Tôi tên là Hoàng Văn Tiến học viên cao học lớp 13BCĐT.KT khóa 2013B

Chuyên ngành: Cơ Điện Tử

Đề tài: Nghiên cứu thiết kế hệ thống phát hiện chướng ngại vật cho robot tự hành Giáo viên hướng dẫn: GVCC.TS Nguyễn Trọng Doanh

Tôi xin cam đoan các nghiên cứu, thực nghiệm trong luận văn này là do chính tác giả thực hiện

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1 Lý do chọn đề tài

Tác giả chọn đề tài:” Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phát hiện chướng ngại vật cho robot tự hành.” với lý do sau:

Ngày nay, robot được ứng dụng không chỉ trong vũ trụ, công nghiệp, quân sự

mà còn trong cuộc sống hàng ngày.Với sự phát triển của các cảm biến đã giúp cho robot ngày càng linh hoạt và mức độ tự động hóa cao hơn.Việc nghiên cứu

và thiết kế hệ thống phát hiện chướng ngại vật chính là góp phần làm cho robot nâng cao mức độ tự động hóa và ngày càng thông minh hơn Với sức hấp dẫn của lĩnh vực này tác giả đã chọn đề tài:” Nghiên cứu, thiết kế hệ thống phát hiện chướng ngại vật cho robot tự hành.”

2 Mục đích của đề tài

Đề tài được nghiên cứu với 2 mục đích chính:

- Nghiên cứu hệ thống phát hiện chướng ngại vật

- Ứng dụng vào mô hình robot tự hành cụ thể

3 Nội dung cơ bản của đề tài:

Nội dung của đề tài gồm ba chương:

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH VÀ HỆ THỐNG PHÁT HIỆN CHƯỚNG NGẠI VẬT DÙNG TRONG ROBOT TỰ HÀNH CHƯƠNG 2: GIẢI BÀI TOÁN TRÁNH VẬT CẢN CHO ROBOT TỰ HÀNH

2.1 Phân tích mô hình động học cho robot

2.2 Giải bài toàn tìm đường và tránh vật cản

2.3.Thuật toán cho robot

2.4 Giải bài toán giao tiếp từ xa

CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG VÀO MÔ HÌNH THỰC TẾ

4 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:

Trong quá trình nghiên cứu tác giả mong muốn có cái nhìn tổng quan nhất về robot tự hành và hệ thống phát hiện chướng ngại vật cho robot.Xây dựng được mô hình robot có khả năng tránh chướng ngại vật và có khả năng giao tiếp từ xa với máy tính

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT TỰ HÀNH VÀ HỆ THỐNG PHÁT HIỆN CHƯỚNG NGẠI VẬT DÙNG TRONG

Hình 1.1 Robot tự hành SmatROD

Đặc tính có thể mang trọng tải và di chuyển tụ động trên nền phẳng

Về kết cấu mẫu robot tự hành này tương tự một hệ thống nâng chuyển được điều khiển hoàn toàn tự động[9]

Hình 1.2 Mantis Robot

Đặc điểm của Robot mantis là khả năng leo địa hình đặc biệt là cầu thang Tuy nhiên về kết cấu phần cơ k hí của hệ thống thì còn nhiều yếu tố chưa hoàn hảo khi chuyển động Hinh dạng bánh không cân xứng dẫn tới mất cân bằng và phân bố lực không đều khi chuyển động[9]

Hình 1.3 Robot thám hiểm của trung tâm vũ trụ NASA Đặc điểm của các mẫu robốt tự hành này là tính ổn định và bền vững trước những yễu tố tác động của môi trường Được trang bị những hệ thống cảm biến hiện đại và hệ thống điều khiển tối ưu Năng lượng cấp cho toàn hệ thống được chuyển đổi trực tiếp từ năng lượng tự nhiên (năng lượng từ mặt trời) thông qua hệ thống pin quang học

Hình 1.4.robot tự hành 8 bánh Lunokhod

Hình 1.5 Robot Lauron II từ đại học Karlsruhe

Robot Lauron II là loại di chuyển bằng chân có khả năng thích nghi tốt với địa hình tự nhiên nhờ khả năng tự đảm bảo cân bằng của nó Tuy nhiên

nó có kết cấu cơ khí quá phức tạp , đòi hỏi sự điều khiển cực tốt và thường

có tốc độ rất chậm[9]

Hình 1.6 Caterpillar robot ROBHAZ_DT3 của Viện Khoa học và Công

Nghệ Hàn Quốc ( KIST ) Robot chạy bằng xích có khả năng vượt chướng ngại vật tốt nhờ sự vững chắc và hệ số ma sát động cao Tuy nhiên do ma sát lớn nên robot gặp khó khăn trong việc xoay chuyển và nếu một động cơ của cơ cấu bánh xích bị hỏng sẽ làm robot mất hoàn toàn tính linh hoạt[9]

Hình 1.7 Robot tự hành Shrimp III của công ty Bluebotics

Đây là một mẫu robot tự hành có kết cấu ấn tượng và tính năng vượt trội với những địa hình có chiều cao trung bình và phức tạp Những điểm đặc biệt của nó sẽ được nói tới trong những phần sau

Hình 1.8 Robot người P2 của hãng Honda (Nhật Bản)

Hình 1.9 Robot Dog Aibo của hãng Sony (Nhật Bản)

Hình 1.8 và 1.9 là 2 mẫu robot đặc biệt phỏng sinh theo hình dáng của các sinh vật thực là con người và loài chó Có thể nói 2 mẫu robot này là sự

tích hợp hoàn hảo và đòi hỏi độ chính xác cao và được trang bị những phần

tử hiện đại nhất

1.1.2 Phân loại robot tự hành

Robot tự hành được chia làm 2 loại chính đó là loại robot tự hành chuyển động bằng chân và robot tự hành chuyển động bằng bánh.Ngoài ra một số loại robot hoạt động trong các môi trường đặc biệt như dưới nước hay trên không trung thì chúng được trang bị cơ cấu di chuyển đặc trưng[10]

1.1.2.1 Robot tự hành di chuyển bằng chân

Ưu điểm lớn nhất của loại robot này là có thể thích nghi và di chuyển trên các địa hình gồ ghề.Hơn nữa chúng còn có thể đi qua những vật cản như hố, vết nứt sâu

Nhược điểm chính của robot loại này chính là chế tạo quá phức tạp Chân robot là kết cấu nhiều bậc tự do, đây là nguyên nhân làm tăng trọng lượng của robot đồng thời giảm tốc độ di chuyển Các kĩ năng như cầm, nắm hay nâng tải cũng là nguyên nhân làm giảm độ cứng vững của robot.Robot loại này càng linh hoạt thì chi phí chế tạo càng cao

Robot tự hành di chuyển bằng chân được mô phỏng theo các loài động vật vì thế mà chúng có loại 1 chân, loại 2,4,6 chân và có thể nhiều hơn Dưới đây là một số loại robot điển hình chuyển động bằng chân[10]

a, b,

c, d, Hình 1.10 Một số loại robot di chuyển bằng chân điển hình

a, Robot 1 chân Raibert b, Robot SDR-4X, chế tạo năm 2003 của hãng Sony

c, Robot 6 chân d, Robot 4 chân

Bảng 1: Sơ đồ bánh xe của robot tự hành

2

Một bánh chủ động phía sau, bánh lái phía trước

Hai bánh truyền động, trọng tâm bên dưới trục bánh xe

3

Hai bánh truyền động ở giữa và

có điểm thứ 3 tiếp xúc

Hai bánh truyền động độc lập ở phía sau và một bánh lái ở phía trước

Hai bánh truyền động được nối với trục ở phía sau, một bánh lái

ở phía trước

Hai bánh quay tự do ở phía sau, bánh trước vừa là bánh truyền động vừa là bánh lái

4

2 bánh chủ động ở phía sau, hai bánh lái ở phía trước

2 bánh chủ động ở phía sau cũng là bánh lái

Cả 4 bánh đều là bánh truyền động và lái

1.1.3 Các vấn đề của robot di động

Từ những ví dụ trên có thể thấy robot đã có những bước tiến đáng kể trong hơn nửa thế kỷqua Robot đầu tiên được ứng dụng trong công nghiệp vào những năm 60 để thay thế con người làm những công việc nặng nhọc,

nguy hiểm trong môi trường độc hại Do nhu cầu sử dụng ngày càng nhiều trong quá trình sản xuất phức tạp nên robot công nghiệp cần có những khả năng thích ứng linh hoạt và thông minh hơn Ngày nay, ngoài ứng dụng sơ khai ban đầu của robot trong chế tạo máy thì các ứng dụng khác như trong y

tế, chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp, đóng tàu, xây dựng, an ninh quốc phòng đang là động lực cho sự phát triển của ngành công nghiệp robot

Có thể kể đến những loại robot được quan tâm nhiều trong thời gian qua là: tay máy robot (Robot Manipulators), robot di động (Mobile Robots), robot phỏng sinh học (Bio Inspired Robots) và robot cá nhân (Personal Robots) Robot di động được nghiên cứu nhiều như xe tự hành trên mặt đất AGV (Autonomous Guided Vehicles), robot tự hành dưới nước AUV (Autonomous Underwater Vehicles), robot tự hành trên không UAV (Unmanned Arial Vehicles) và robot vũ trụ (Space robots) Với robot phỏng sinh học, các nghiên cứu trong thời gian qua tập trung vào hai loại chính là robot đi bộ (Walking robot) và robot dáng người (Humanoid robot) Bên cạnh đó các loại robot phỏng sinh học như cá dưới nước, các cấu trúc chuyển động phỏng theo sinh vật biển cũng được nhiều nhóm nghiên cứu, phát triển[10]

Robot tự hành hay robot di động (mobile robots, thường được gọi tắt

là mobots) được định nghĩa là một loại xe robot có khả năng tự dịch chuyển,

tự vận động (có thể lập trình lại được) dưới sự điền khiển tự động để thực hiện thành công công việc được giao Theo lý thuyết, môi trường hoạt động của robot tự hành có thể là đất, nước, không khí, không gian vũ trụ hay sự tổ hợp giữa chúng Địa hình bề mặt mà robot di chuyển trên đó có thể bằng phẳng hoặc thay đổi, lồi lõm

Ngày nay, Robot học đã đạt được những thành tựu to lớn trong nền sản xuất công nghiệp Những cánh tay robot có khả năng làm việc với tốc độ cao, chính xác và liên tục làm năng suất lao động tăng nhiều lần Chúng có thể làm việc trong các môi trường độc hại như hàn, phun sơn, các nhà máy

hạt nhân, hay lắp ráp các linh kiện điện tử tạo ra điện thoại, máy tính…một công việc đòi hỏi sự tỉ mỉ, chính xác cao Tuy nhiên những robot này có một hạn chế chung đó là hạn chế về không gian làm việc Không gian làm việc của chúng bị giới hạn bởi số bậc tự do tay máy và vị trí gắn chúng Ngược lại, các Robot tự hành lại có khả năng hoạt động một cách linh hoạt trong các môi trường khác nhau

Robot tự hành là loại Mobile robot có khả năng tự hoạt động, thực thi nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người Với những cảm biến, chúng có khả năng nhận biết về môi trường xung quanh Robot tự hành ngày càng có nhiều ý nghĩa trong các ngành công nghiệp, thương mại, y tế, các ứng dụng khoa học và phục vụ đời sống của con người Với sự phát triển của ngành Robot họ, robot tự hành ngày càng có khả năng hoạt động trong các môi trường khác nhau, tùy mỗi lĩnh vực áp dụng mà chúng có nhiều loại khác nhau như robot sơn, robot hàn, robot cắt cỏ, robot thám hiểm đại dương, robot làm việc ngoài vũ trụ Cùng với sự phát triển của yêu cầu trong thực tế, robot tự hành tiếp tục đưa ra những thách thức mới cho các nhà nghiên cứu

Vấn đề của robot tự hành là làm thế nào để robot tự hành có thể hoạt động, nhận biết môi trường và thực thi các nhiệm vụ đề ra Vấn đề đầu tiên là

di chuyển, Robot tự hành nên di chuyển như thế nào và cơ cấu di chuyển nào

là sự lựa chọn tốt nhất Điều hướng là vấn đề cơ bản trong nghiên cứu và chế tạo Robot tự hành Trong hiệp hội nghiên cứu về Robot tự hành có 2 hướng nghiên cứu khác nhau:

- Hướng thứ nhất: nghiên cứu về Robot tự hành có khả năng điều hướng ở tốc độ cao nhờ thông tin thu được từ cảm biến, đây là loại robot có khả năng hoạt động ở mối trường trong phòng cũng như môi trường bên ngoài Loại robot này yêu cầu khả năng tính toán đồ sộ và được trang bị cảm biến có độ nhạy cao, dải đo lớn để có thể điều khiển robot di chuyển

ở tốc độ cao, trong những môi trường có địa hình phức tạp

- Hướng thứ hai : nhằm giải quyết các vấn đề về các loại robot tự hành chỉdùng để hoạt động trong môi trường trong phòng Loại robot tự hành này có kết cấu đơn giản hơn loại trên, thực hiện những nhiệm vụ đơn giản

Bài toán dẫn hướng cho robot tự hành được chia làm 2 loại: bài toán toàn cục(global) và bài toán cục bộ(local) Ở bài toàn cục, môi trường làm việc của robot hoàn toàn xác định,đường đi và vật cản là hoàn toàn biết trước Ở bài toán cục bộ, môi trường hoạt động của robot là chưa biết trước hoặc chỉ biết một phần Các cảm biến và thiết bị định vị cho phép robot xác định được vật cản, vị trí của nó trong môi trường giúp nó đi tới được mục tiêu

Các vấn đề gặp phải khi điều hướng cho Robot tự hành thường không giống như các loại robot khác Để có thể điều hướng cho Robot tự hành, quyết định theo thời gian thực phải dựa vào thông tin liên tục về môi trường thông qua các cảm biến, hoặc ở môi trường trong phòng hoặc ngoài trời, đây

là điểm khác biệt lớn nhất so với kỹ thuật lập kế hoạch ngoại tuyến.Robot tự hành phải có khả năng tự quyết định về phương thức điều hướng, định hướng chuyển động để có thể tới đích thực hiện nhiệm vụ nhất định

Điều hướng cho robot tự hành là công việc đòi hỏi phải thực hiện được một số khả năng khác nhau, bao gồm : khả năng di chuyển ở mức cơ bản, ví

dụ như hoạt động đi tới vị trí cho trước; khả năng phản ứng các sự kiện theo thời gian thực, ví dụ như khi có sự xuất hiện đột ngột của vật cản; khả năng xây dựng, sử dụng và duy trì bản đồ môi trường hoạt động; khả năng xác định vị trí của robot trong bản đồ đó; khả năng thiết lập kế hoạch để đi tới đích hoặc tránh các tình huống không mong muốn và khả năng thích nghi với các thay đổi của môi trường hoạt động

1.2 Hệ thống phát hiện chướng ngại vật trong robot tự hành

1.2.1 Rotary Encoder:

Rotary encoder hay còn gọi là shaft encoder, là một thiết bị điện cơ dùng

để đo vận tốc hoặc vị trí Encoder sử dụng các cảm biến quang để đưa ra một chuỗi xung có thể chuyển đổi thành các giá trị của chuyển động như vận tốc,

vị trí hay hướng.Hình dưới mô tả cấu tạo một dạng encoder: một đĩa rất mỏng và một diode phát quang (LED) gắn ở một phía, phía bên kia có một transistor nhạy sáng (light activate) phát hiện ánh sáng từ LED Đĩa được gắn vào trục quay và khi trục quay thì đĩa quay Khi đĩa quay đến vị trí mà ánh sáng từ LED có thể truyền qua khe trên đĩa đến transistor làm nó bão hòa, transistor sẽ phát ra một xung vuông Có hai dạng rotary encoder : incremental encoder và absolute encoder

Incremental encoder:

Nguyên lý của incremental encoder[1]

Hình 1.11 Nguyên lý của incremental encoder Encoder với một chuỗi xung thì khó để nhận biết chiều chuyển động của vật thể Các encoder loại incremental có thêm chuỗi xung thứ hai lệch pha so với chuỗi thứ nhất Encoder này sử dụng hai ngõ ra A, B vuông pha với nhau, có các trạng thái được mã hóa như sau:

Hình 1.12 (a) Mã hóa tín hiệu từ incremental encoder băng mã gray

(b) Trường hợp encoder quay thuận chiều chiều kim đồng hồ

Absolute encoder :

Hạn chế của incremental encoder là số xung phải được đếm và lưu trong

bộ đệm hoặc bộ đếm ngoài, nếu mất nguồn, giá trị đếm sẽ mất Trong trường một thiết bị cần tắt nguồn định kì để bảo dưỡng thì khi cấp nguồn lại nó sẽ không biết tiếp tục ở vị trí nào Absolute encoder có thể khắc phục điều này bằng thiết kế đĩa với các vòng đồng tâm trên đĩa, mội vòng đều có những chỗ

hở cho ánh sáng đi qua và những chỗ kín xen kẽ nhau gọi là các phần tử nhị phân Các vòng này bắt đầu từ tâm đĩa và càng ra xa thì số phần tử nhị phân lại tăng gấp đôi Giá trị đọc được sẽ có dạng số nhị phân duy nhất cho mội vị trí tương đương của đĩa

1.2.2 Cảm biến gia tốc:

Cảm biến gia tốc đo gia tốc mà nó nhận được tương đối so với gia tốc rơi

tự do, tức là bằng gia tốc quán tính trừ gia tốc trọng trường, trong đó gia tốc quán tính được hiểu theo khái niệm của Newton về gia tốc thuộc một hệ quy chiếu đứng yên Một điều hơi phản trực giác là nếu cảm biến gia tốc đứng yên trên mặt đất sẽ cho ra gia tốc 1 g hướng lên Để có được gia tốc theo chuyển động, giá trị offset này phải được trừ ra Nếu gia tốc cần đo nẳm ngang thì cảm biến gia tốc sẽ cho giá trị trực tiếp.Về nguyên lý, cảm biến gia

tốc họat động như một vật nặng đặt trên lò xo Khi chịu tác động một gia tốc , vật nặng được dịch chuyển đến vị trí mà lò xo có thể đạt được với cùng một gia tốc Sự dịch chuyển này được đo để cho ra gia tốc[1]

Hình 1.13 Một số loại cảm biến gia tốc

Một loại cảm biến gia tốc thông dụng là MEMS ( Micro Mechanical System) MEMS là công nghệ tích hợp các phần tử cơ khí, cảm biến, chấp hành và điện tử trên cùng một đế silicon Trong khi phần điện tử

Electro-có thể chế tạo bằng quy trình sản xuất vi mạch, phần vi cơ học (micromechanical) được chế tạo bằng quy trình “micromachining” : làm ăn mòn các tấm sillicon (wafer) hoặc thêm vào các lớp cấu trúc mới để tạo nên các thiết bị cơ và điện cơ Cảm biến gia tốc lọai MEMS bao gồm một thanh

đỡ mang trọng lượng, khi nhận các tác động gia tốc bên ngoài, thanh đỡ này

bị lệch khỏi vị trí cân bằng của nó Độ lệch này có thể được đo theo kiểu tương tự ( analog) hoặc số (digital)

Một cảm biến gia tốc có thể là loại một hay nhiều trục, do robot có thể phát hiện lực trên một hay nhiều hướng Robot dùng cảm biến gia tốc loại một hướng, nó có thể nhận biết khi nào robot đụng phải tường ( theo hướng

đó ) nhưng không thể biết được nếu robot khác đâm vào nó theo hướng vuông góc Do đó dùng cảm biến gia tốc nhiều trục sẽ tiện lợi hơn Một ứng dụng khác là cho robot đi bằng hai chân và ta muốn robot cân bằng trên mặt phẳng Do cảm biến gia tốc có thể tính được góc lệch của gia tốc so với gia tốc trọng trường nên ta chỉ cần dùng loại hai trục, nếu gia tốc trên hai trục X-

Y ( 2 trục nằm ngang) bằng không, có nghĩa là robot đang cân bằng hoàn toàn

1.2.3 Con quay hồi chuyển (Gyroscopes)

Gyroscopes có hai loại : mechanical gyroscopes và optical gyroscope Mechanical gyroscopes:

Dựa trên nguyên lý lệch trục của con quay hồi chuyển Trong trường hợp con quay đạng quay với tốc độ cao, ta tác động vào một trục thì con quay sẽ phản ứng ở trục còn lại Trong sơ đồ con quay hình dưới, phần quay (rotor ) có ba bậc tự do và trục của nó ( spin axis) có hai bậc tự do Khi rotor quay với vận tốc cao, ta tác động vào trục nằm ngang ( input axis ) thì con quay sẽ đáp ứng ở trục thẳng đứng ( output axis)

Trong thực tế, con quay hồi chuyển gồm một rotor được lắp trên một khung động quay quanh trục Y’Y với tốc độ lớn (~ 10000 vòng / phút) nhờ một động cơ Tốc độ quay cần đo theo trục Z’Z vuông góc với trục Y’Y Nó làm xuất hiện một ngẫu lực (tỉ lệ với ) theo hướng X’X vuông góc với hai trục Y’Y và Z’Z có xu hướng làm cho khung động của con quay hồi chuyển quay theo Ngẫu lực cân bằng với lực đàn hồi của lò xo và thể hiện qua góc quay của khung Góc quay tỉ lệ với vận tốc góc cần đo, để tiện cho việc xử lý thì góc được chuyển thành tín hiệu điện nhờ vào một điện thế kế[1]

Hình 1.14 Nguyên lý của Mechanical Gyroscope

Optical Gyroscope:

Mới được phát triển gần đây và được thương mại hóa vào năm 1982 với ứng dụng trên máy bay Optical gyroscopes dựa trên nguyên lý : khi các sóng truyền theo hai hướng ngược nhau trên chu vi hình tròn bán kính r ( chu

vi ), và hình tròn quay với tốc độ(n)

Trong thực tế, người ta cho hai chùm tia xuất phát từ cùng một nguồn lazer truyền theo hai hướng ngược nhau trong một sợi cáp quang quay với vận tốc cần đo Khi ra khỏi cáp, hai tia giao thoa Bằng cách đếm số vân giao thoa bị dịch chuyển do cáp quay có thể tính tốc độ quay

Hình1.15 Nguyên lý của Optical Gyroscope

Con quay quang này cho phép mở rộng phạm vi đo vận tốc về giới hạn dưới ( tốc độ nhỏ) bằng cách tăng độ dài L của cáp quang khi cuốn nó thành cuộn nhiều vòng

1.2.4 Cảm biến hồng ngoại

Cảm biến hồng ngoại hoạt động dựa trên nguyên tắc sau : một xung ánhsáng trong vùng hồng ngoại được phát đi rồi phản xạ lại ( hoặc không phản xạ) Khi ánh sáng phản xạ lại, góc tới của sóng phản xạ sẽ phụ thuộc vào khoảng cách của vật phản xạ Với việc đo góc phản xạ, ta sẽ suy ra được khoảng cách cần đo Phép đo như vậy gọi là phép tam giác lượng (triangulation)

Nhược điểm của cảm biến hồng ngoại là chịu tác động của ánh sáng môi trường và màu sắc của vật phản xạ Do đó không thể sử dụng cảm biến này cho robot dung ngoải trời Tuy nhiên một số cảm biến hồng ngoại mới như Sharp IR có thể làm việc tốt với ánh sánh môi trường Ưu điểm của cảm biến hồng ngoại là góc mở nhỏ nên độ phân giải hướng lớn[2]

Hình 1.16 Nguyên lý đo khoảng cách sử dụng cảm biến hồng ngoại

1.2.5 Cảm biến siêu âm

Cảm biến siêu âm có nhiều loại với những công dụng khác nhau như: đo khoảng cách hay để nhận biết các vật trong môi trường khác nhau[2]

Nguyên tắc để xác định khoảng cách từ cảm biến tới vật là: đầu phát của cảm biến phát ra sóng siêu âm tới vật thể, vật thể phản xạ lại sóng siêu âm tới đầu thu của cảm biến Từ khoảng thời gian thu phát và vận tốc sóng ta có thể tính được khoảng cách của vật thể và cảm biến

.2

t

Hình 1.17: Nguyên lý tính khoảng cách của cảm biến siêu âm

Tầm quét của cảm biến siêu âm

Khi sóng siêu âm phát ra và thu về, cảm biến siêu âm, một cách gián tiếp cho

ta biết vị trí các chướng ngại vật theo hướng quét của cảm biến Khi đó, dường như trên quãng đường đi từ cảm biến đến chướng ngại vật, sóng siêu âm không gặp bất cứ vật cản nào, và đâu đó xung quanh vị trí mà thông số cảm biến ghi nhận được, có một chướng ngại vật Và vì thế, cảm biến siêu âm có thể được

mô hình hóa thành một hình quạt, trong đó các điểm ở giữa dường như không

có chướng ngại vật, còn các điểm trên biên thì dường như có chướng ngại vật nằm ở đâu đó

Hình 1.18: Tầm quét của cảm biến siêu âm

Như vậy, khi phát và thu về sóng siêu âm, ta ghi nhận được một vector định

vị, với hướng là hướng của cảm biến và độ lớn là khoảng cách từ cảm biến đế chướng ngại vật Và khi đó, nếu ta nói cảm biến ghi nhận một vector 100cm, theo hướng theta, có nghĩa là trong khoảng từ cảm biến tới chướng ngại vật ở hướng theta dường như không có vật cản nào, và chướng ngại vật nằm ở đâu đó, cách cảm biến theo hướng phát của cảm biến (theta) một khoảng 100cm

Hình 1.18 chỉ ra rằng nếu có vật cản nằm trong tần quét của cảm biến siêu

âm, thì vùng quét của siêu âm có thể được phân phân ra làm 3 vùng.Vùng 1 là vùng phía ngoài hình quạt, là vùng dường như có vật cản nào đó.Vùng 2 là vùng gần tâm quạt, dường như không có vật cản nào Và vùng 3 là vùng còn lại sau vật cản, cho đến vị trí xa nhất trong tầm quét của siêu âm, đây là vùng chưa biết, vì siêu âm không thể “nhìn” xuyên qua vật cản, chúng ta không xét tới vùng này

Bảng 2: Thông số một số loại cảm biến siêu âm SRF

Ghi chú Min Max

(*)Ước tính góc của hình nón cảm biến ở 1 / 2 cảm biến

(**)Số vang ghi lại bởi cảm biến Đây là những tiếng vọng ghi từ đọc gần đây nhất, và được ghi đè mới bằng mỗi lần khác nhau

A: Những cảm biến nhỏ hơn điển hình (SRF 05/04 / 08) kích thước

B: Phạm vi thời gian có thể được điều chỉnh xuống bằng cách điều chỉnh được

C: cảm biến này cũng bao gồm một photocell ở mặt trước để phát hiện ánh sáng

D: Hoạt động ở một tần số 235kHz cao hơn

1.2.6 Cảm biến siêu âm SRF05

1.2.6.1 Đặc điểm kỹ thuật

Hình 1.19: Cảm biến siêu âm SRF05

SRF05 là một bước phát triển từ SRF04, được thiết kế để làm tăng tính linhhoạt, tăng phạm vi, ngoài ra còn giảm bớt chi phí SRF05 là hoàn toàn tương thích với SRF04 Khoảng cách được tăng từ 3 mét đến 4 mét

SRF05 cho phép sử dụng một chân duy nhất cho cả kích hoạt và phản hồi, do đó tiết kiệm giá trị trên chân điều khiển Khi chân chế độ không kết nối, thì SRF05 hoạt động riêng biệt chân kích hoạt và và chân hồi tiếp, như SRF04 SRF05 bao gồm một thời gian trễ trước khi xung phản hồi để mang lại điều khiển chậm hơn chẳng hạn như bộ điều khiển thời gian cơ bản Stamps và Picaxe để thực hiện các xung lệnh

1.2.6.2 Các chế độ của SRF05[2]

Chế độ 1: Tách biệt kích hoạt và phản hồi

Chế độ này sử dụng riêng biệt chân kích hoạt và chân phản hồi, và là chế độ đơn giản nhất để sử dụng Tất cả các chương trình điển hình cho

SRF04 sẽ làm việc cho SRF05 ở chế độ này Để sử dụng chế độ này, chỉ cần chân chế độ không kết nối- SRF05 có một nội dừng trên chân này

Hình 1.20 Giản đồ định thời SRF05, chế độ 1

Chế độ 2: Dùng một chân cho cả kích hoạt và phản hồi

Chế độ này sử dụng một chân duy nhất cho cả tín hiệu kích hoạt và hồi tiếp, và được thiết kế để lưu các giá trị trên chân lên bộ điều khiển nhúng.Để sử dụng chế độ này, chân chế độ kết nối vào chân mass.Tín hiệu hồi tiếp sẽ xuất hiện trên cùng một chân với tín hiệu kích hoạt SRF05 sẽ không tăng dòng phản hồi cho đến 700μS sau khi kết thúc các tín hiệu kích hoạt

Để sử dụng chế độ 2 với các Stamps BS2 cơ bản, ta chỉ cần sử dụng PULSOUT và PULSIN trên cùng một chân, như sau :

SRF05 PIN 15 Sử dụng pin cho cả 2 và kích hoạt echo Range VAR word xác định phạm vi bit 16

Hình 1.21.Giản đồ định thời SRF05 chế độ 2

1.2.6.3 Tính toán khoảng cách

Giản đồ định thời SRF05 thể hiện ở hai chế độ trên; Chỉ cần cung cấp một đoạn xung ngắn 10uS kích hoạt đầu vào để bắt đầu đo khoảng cách Các SRF05 sẽ cho ra một chu kỳ 8 burst của siêu âm ở 40khz và tăng cao dòng phản hồi của nó (hoặc kích hoạt chế độ dòng 2) Sau đó chờ phản hồi, và ngay sau khi phát hiện nó giảm các dòng phản hồi lại.Dòng phản hồi là một xung có chiều rộng tỷ lệ với khoảng cách đến đối tượng Bằng cách đo xung,

ta hoàn toàn có thể để tính toán khoảng cách theo inch / centimét hoặc đơn vị

đo khác Nếu không phát hiện gì thì SRF05 giảm thấp hơn dòng phản hồi của

nó sau khoảng 30mS

SRF05 có thể được kích hoạt nhanh chóng với mọi 50mS, hoặc 20 lần mỗi giây Nên chờ 50ms trước khi kích hoạt kế tiếp, ngay cả khi SRF05 phát hiện một đối tượng gần và xung phản hồi ngắn hơn.Điều này là để đảm bảo các siêu âm "beep" đã phai mờ và sẽ không gây ra sai phản hồi ở lần đo kế tiếp

1.2.6.3 Thay đổi độ rộng chùm tia

Chùm tia của SRF05 có dạng nón với độ rộng chùm tia bằng diện tích mặt của cảm biến và có giá trị cố định Các chùm tia của cảm biến SRF05 được biểu diễn bởi hình dưới:

Hình 1.22 Biểu đồ độ rộng chùm tia của SRF05 1.2.6.4 Hoạt động phát và nhận phản hồi sóng âm cơ bản của SRF05[2] Nguyên tắc cơ bản của sonar:

Là tạo ra một xung âm thanh điện tử và sau đó lắng nghe tiếng vọng tạo

ra khi các làn sóng âm thanh số truy cập một đối tượng và được phản xạ trở lại.Để tính thời gian chophản hồi trở về, mộtước tính chính xác có thể được làm bằng khoảng cách tới đối tượng Xung âm thanh tạo ra bởi SRF05 là siêu

âm, nghĩa là nó là ở trên phạm vi nhận xét của con người Trong khi tần số thấp hơn có thể được sử dụng trong các loại ứng dụng, tần số cao hơn thực hiện tốt hơn cho phạm vi ngắn, nhu cầu độ chính xác cao

Hình 1.23 Nguyên lý cơ ban thu phát của sóng âm

1.2.6.5 Nguyên lý thu phát của SRF05

Nguyên lý thu phát tín hiệu của SRF05 vẫn dựa theo nguyên lý phản xạ sonar Tuy nhiên mức độ của sóng âm hồi tiếp sẽ phụ thuộc vào cấu tạo của đối tượng và góc phản xạ của nó.Ví dụ, một vật thể mềm sẽ cho tín hiệu phản xạ kém hơn một vật thể cứng

Hình 1.24 Sự phụ thuộc của sóng âm hồi tiếp vào góc phản xạ

1.2.6.6 Vùng phát hiện của SRF05

Nếu ngưỡng để phát hiện đối tượng được đặt quá gần với cảm biến,các đối tượng trên một đườngcó thể bị va chạm tại một điểm mù Nếu ngưỡng này được đặt ở một khoảng cách quá lớn từ các cảm biến thì các đối tượng sẽ được phát hiện mà không phải là trên một đường va chạm

Hình 1.25 Vùng phát hiện vật thể của cảm biến SRF05

Một kỹ thuật phổ biến để làm giảm các điểm mù và đạt được phát hiện

chiều rộng lớn hơn ở cự ly gần là thêm một cải tiến bằng cách thêm một đơn

vị SRF05 bổ sung và gắn kết của hai đơn vị hướng về phía trước Thiết lập

như vậy thì có một khu vực mà hai khu vực phát hiện chồng chéo lên nhau

Hình 1.26.Vùng phát hiện khi kết hợp 2 cảm biến

1.2.7 Sử dụng camera để phát hiện chướng ngại vật[2]

1.2.7.1 Xử lý ảnh với một camera (Monocular vision)

Phương pháp này chủ yếu dựa trên các phân tích màu sắc hay sự

thay đổi do chuyển động của các khung hình liên tiếp nhau; kỹ thuật xử lý

ảnh đơn giản nhưng chỉ hiệu quả trong một số môi trường nhất định Sau đây là một sốphương pháp thường được sử dụng: optical flow, edge detection, floor finder technique

Optical Flow:

Là phương pháp tránh chướng ngại vật nhờ vào quan sát sự di chuyển của phần tử ảnh Giải thuật sẽ tìm những phần tử ảnh đặc biệt trong ảnh tại một frame nào đó và quan sát độ dịch chuyển của nó ở frame tiếp theo Vật càng gần, độ dịch chuyển càng lớn.Phương pháp này chia thị trường của robot ra làm 2 phần trái, phải Dựa vào giá trị optical flow tính được từ 2 vùng, ta sẽ biết được chướng ngại vật đang ở phía nào của robot

và ra lệnh điều khiển robot rẽ tránh về hướng làm giảm giá trị optical flow

Hình 1.27 Thị trường của robot với optical flow

Ưu điểm: Phát hiện chướng ngại vật không phụ thuộc nhiều vào hình dạng vật

- Dễ bị nhiễu: nếu nền có hoa văn hay đường viền sẽ gây nhiễu do camera

sẽ bám theo các phần tử đặc biệt trên nền Ngoài ra, những vật trong thị trường của robot phải đứng yên, nếu có vật chuyển động ở xa nhưng vẫn trong thị trường của robot sẽ làm tăng optical flow khiến robot nhầm lẫn đang có vật cản ở trước mặt

- Tốc độ xử lý chậm do yêu cầu tính toán nặng

Edge Detection:

Phương pháp này dùng những kỹ thuật tách biên cho ta ảnh chỉ hiển thị đường biên của vật thể như hình 4.6 Từ đó giúp ta phân biệt được nền và các vật cản Vật cản sẽ là những vật có viền bao quanh, còn nền là vùng không gian còn lại

Hình 1.28 Ảnh gốc và ảnh sau khi tách biên

Ưu điểm: xử lý nhanh, dò tìm ra vật cản tốt, chính xác

Khuyết điểm: chỉ hoạt động tốt trong điều kiện nền đơn sắc và không có hoa văn hay họa tiết

Floor Finder Technique:

Phương pháp này dựa trên màu sắc của các điểm ảnh, những điểm ảnh không trùng màu với màu nền thì được xem là vật cản Ta giả định vùng không gian nhỏ trước mặt robot là không có vật cản Bằng cách lấy giá trị màu sắc các điểm ảnh trong vùng này, ta được một tập mẫu màu

mẫu này ta sẽ xác định được điểm ảnh nào thuộc về nền, điểm ảnh nào thuộc

về vật cản

Hình 1.29 Phương pháp dò nền

Ưu điểm: đơn giản, hiệu quả, phát hiện vật cản chính xác, không phụ thuộc vào hình dạng và kích thước của vật cản Đồng thời, tốc độ xử lý nhanh do yêu cầu tính toán không nhiều

Khuyết điểm: như các phương pháp dùng xử lý ảnh khác, do sử dụng màu sắc để nhận biết nên dễ nhầm lẫn giữa bóng đổ trên sàn và vật cản do bóng có màu sắc khác với nền Bên cạnh đó, nếu vật có cùng màu với nền thì phương pháp này không đạt hiệu quả cao

1.2.7.1 Xử lý ảnh với hai camera (Stereo vision)

Hạn chế của phương pháp sử dụng một camera đến từ sự ảnh hưởng của màu sắc hay họa tiết môi trường phức tạp Đó cũng là hạn chế chung của xử

lý ảnh trong không gian 2D cho robot tự hành tránh vật cản Bằng việc sử dụng từ hai camera trở lên ta thu được đầy đủ hơn thông tin từ môi trường, nhờ vậy mà những hạn chế trên được khắc phục Thông tin thêm ở đây là giá trị khoảng cách tới vật, lúc này công việc xử lý ảnh phức tạp hơn do phải làm việc trong không gian 3D

Hình 1.30 Phương pháp sử dụng 2 camera

Phương pháp này ảnh từ thế giới thực được thu về thông qua hai camera, sau đó qua khâu hiệu chỉnh, khắc phục méo trước khi cho ra bản đồ

độ sâu Công việc này được thực hiện bằng các giải thuật đặc biệt với

sự hỗ trợ của thư viện OpenCV Ta thu được đầy đủ thông tin của vật cản trong môi trường như chiều cao, bề rộng hay khoảng cách từ camera tới vật sau khâu khôi phục 3D (3D reconstruction)

Ưu điểm : phát hiện vật cản chính xác, hiệu quả, không phụ thuộc hình dạng, kích thước hay màu sắc vật, có thể phát hiện các vật thể trong không trung

Khuyết điểm: xử lý phức tạp, đòi hỏi sự chính xác cao trong khâu hiệu chỉnh Tính toán khá nặng nên yêu cầu bộ vi xử lý cao

1.3 Kết luận

Chương này tập trung vào giới thiệu các dạng robot tự hành và các hệ thống phát hiện chướng ngại vật dùng trong robot tự hành Từ những ưu, nhược điểm cũng như khả năng tiếp cận hệ thống mà chúng ta sẽ chọn ra được thiết kế sao cho phù hợp từng mục đích cụ thể Với những yêu cầu đơn giản như di chuyển trong phạm vi hẹp và địa hình không phức tạp ta có thể chọn hệ thống công tắc hành trình, cảm biến hồng ngoại Với những yêu cầu robot di chuyển trên địa hình phức tạp thì ta có thể chọn hệ thống cảm biến siêu âm hoặc camera Ngoài

ra, việc chọn thiết kế cơ khí cho robot cũng cần xuất phát từ yêu cầu thực tế Nếu cần robot có khả năng thăng bằng và chịu tải lớn mà không yêu cầu độ linh hoạt cao thì ta có thể chọn loại robot di chuyển bằng bánh Với yêu cầu robot có khả năng di chuyển linh hoạt trên các địa hình phức tạp thì chúng ta sẽ

sử dụng loại robot di chuyển bằng chân