Thiết kế xe doline đô án cơ điện tử 1

Bạn đang là sinh viên năm cuối chuyên ngành cơ khí? Bạn đang thực hiện đồ án tốt nghiệp và đang gặp khó khăn trong lựa chọn đề tài? Không biết hình thức trình bày một bài luận văn hoàn chỉnh như thế nào? Để giúp các bạn sinh viên giải quyết khó khăn và hoàn thành đồ án tốt nghiệp chuyên ngành xuất sắc nhất TaiLieu.VN chia sẻ đến bạn bộ đồ án tốt nghiệp chuyên ngành Cơ Khí. Đây sẽ là bộ tài liệu hữu ích cho các bạn sinh viên hoàn thành đồ án của mình một cách xuất sắc nhất.Đồ án kỹ thiệt cơ điện tử,điện điện tử đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh( Khóa 2017 trường đại học Bách Khoa bao gồm thiết kế cơ khí điện điều khiển tập trung và có code xe chạy vòng số 8)

TpHCM, ngày 7 tháng 5 năm 2016

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

KHOA CƠ KHÍ

BỘ MÔN CƠ ĐIỆN TỬ

BÁO CÁO ĐỒ ÁN THIẾT KẾ HỆ THỐNG CƠ ĐIỆN TỬ

GVHD: TS Nguyễn Tấn Tiến

i

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

DANH SÁCH HÌNH ẢNH iii

DANH SÁCH BẢNG BIỂU v

MỤC TIÊU ĐỒ ÁN 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 2

CHƯƠNG 2: ĐỀ XUẤT VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN 7

2.1 Đề xuất sơ đồ nguyên lý 7

2.2 Đề xuất cảm biến 7

2.3 Đề xuất cấu trúc điều khiển 8

2.4 Đề xuất giải thuật điều khiển 9

2.5 Phương án thiết kế 9

CHƯƠNG 3: MECHANICAL SYSTEMS 10

3.1 Lựa chọn bánh xe 10

3.2 Lựa chọn động cơ 10

3.3 Kích thước thân xe 12

3.4 Thiết kế đồ gá cho động cơ 13

CHƯƠNG 4: INFORMATION SYSTEMS 16

4.1 Mô hình động học của robot 16

4.2 Cách xác định vị trí của robot 17

4.3 Bộ điều khiển tracking, tìm khoảng cách d và mô phỏng bám sa bàn 19

CHƯƠNG 5: ELECTRICAL SYSTEMS 25

5.1 Hệ thống cảm biến 25

5.1.1 Xác định yêu cầu cảm biến 25

5.1.2 Thực nghiệm cảm biến 25

5.2 Hệ thống điều khiển động cơ 29

5.2.1 Lựa chọn driver 29

5.2.2 Mô hình hóa hệ driver-động cơ 29

5.2.3 Bộ điều khiển PID 33

5.3 Lựa chọn pin 36

ii

CHƯƠNG 6: COMPUTER SYSTEMS 37

6.1 Lựa chọn vi điều khiển 37

6.1.1 Sơ đồ khối của bộ điều khiển 37

6.1.2 Xác định yêu cầu và lựa chọn vi điều khiển 37

6.1.3 Lựa chọn vi điều khiển 38

6.2 Tính toán thời gian truyền nhận dữ liệu 38

6.3 Giải thuật điều khiển 39

CHƯƠNG 7: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 40

PHỤ LỤC A: KIT THÍ NGHIỆM SENSOR 42

PHỤ LỤC B: TÀI LIỆU THAM KHẢO 44

iii

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

Hình 0.1 Sa bàn di chuyển của robot 1

Sơ đồ nguyên lý RC racing cars 2

Hình A.1 Mô hình bộ thí nghiệm dùng cho thí nghiệm 2 42

Bộ mô hình dùng cho thí nghiệm 3 43

Hình A.2

v

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Thông số đầu vào của xe 11

Bảng 3.2 Thông số yêu cầu của động cơ 12

Bảng 3.3 Các thiết bị trên thân xe 13

Bảng 4.1 Thông số đầu vào mô phỏng 19

Bảng 4.2 Thông số đầu vào mô phỏng 20

Bảng 5.1 Số liệu thử nghiệm TB6612 với động cơ 1 30

Bảng 5.2 Số liệu thử nghiệm TB6612 với động cơ 2 32

Bảng 5.3 Dòng điện tiêu thụ các linh kiện trong mạch 36

vi

1

MỤC TIÊU ĐỒ ÁN

.Thiết kế và chế tạo xe dò line di chuyển tốc độ cao trên sa bàn có các đặc điểm :

- Màu sắc đường line: đen

- Màu nền: trắng

- Bề rộng đường line: 26mm

- Bề mặt địa hình di chuyển: phẳng

- Sa bàn được thể hiện trên Hình 0.1

Hình 0.1 Sa bàn di chuyển của robot

- Khi bắt đầu, robot được đặt tại vị trí START (điểm A), sau đó robot chạy theo thứ

tự đi qua các điểm nút quy định lần lượt :

2

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Robot dò line là một trường hợp đặc biệt của mobile robot, trong đó robot sẽ nhận biết vị trí tương đối của robot và bám theo đường line (line từ, line màu) đã có Hiện nay

vận chuyển hàng hóa, dùng làm nền tảng cho nhiều nghiên cứu về kỹ thuật nhận diện[6][8][18] và thiết kế bộ điều khiển[16][25][26][28] cũng như đề tài cho nhiều cuộc thi về kỹ thuật Để thiết kế và vận hành một robot dò line, tất cả các yếu tố kỹ thuật cấu thành của robot đều cần được quan tâm: sơ đồ nguyên lý, loại cảm biến, động cơ, cấu trúc điều khiển và giải thuật điều khiển được sử dụng

Rất nhiều sơ đồ nguyên lý có thể được ứng dụng cho việc chế tạo robot dò line Để đạt được tốc độ và khả năng bám đường, sơ đồ nguyên lý của các loại xe đua điều khiển

từ xa (RC racing cars) có thể được sử dụng Có hai loại sơ đồ nguyên lý chung cho các loại xe đua chuyên chạy trên mặt đường phẳng:

- Loại 1(Hình 1.1a) sử dụng trục truyền động cho trục trước và sau xe (Khung xe

của hãng Awesomatrix, TAMIYA TT01, Overdose Divall…)

- Loại 2(Hình 1.1b) sử dụng đai răng truyền động cho trục trước và sau xe (Khung

xe của hãng Sakura D3 CS, Serpent VETEQ 02, TA04 EPRO…)

Những sơ đồ nguyên lý này có đặc điểm hạn chế được hiện tượng trượt giữa các bánh khi xe thực hiện đổi hướng, tuy nhiên thiết kế cơ khí phức tạp và bán kính cong nhỏ nhất của xe sẽ bị giới hạn bởi kết cấu của xe

3

Một sơ đồ nguyên lý hiện nay của rất nhiều xe đua dò line như HBFS-2 (Robot RobotChallenge 2015) và Sylvestre (COSMOBOT 2012, CRJET International Robotics Competition 2010), Johnny-5 (IGVC), Thunderbolt (Robot Challenge 2014)… sử dụng

hai bánh chủ động được điều khiển độc lập kết hợp với bánh đa hướng (Hình 1.2a) Sơ đồ

nguyên lý này có đặc điểm kết cấu, mô hình động học đơn giản, dễ hiệu chỉnh sai số hệ thống và cho phép xe di chuyển được theo bán kính rất nhỏ, kể cả việc quay tại chỗ[5], tuy nhiên xe lại rất dễ bị trượt theo phương pháp tuyến khi thực hiện việc bám theo các đoạn đường bán kính nhỏ ở tốc độ cao

Ngoài ra, một dạng khác của sơ đồ nguyên lý này cũng được các xe đua như CartisX04 (All Japan Micromouse 2015), Mouse (RobotChallenge 2014)… sử dụng

(Hình 1.2b) Ở sơ đồ này, mỗi bánh xe vi sai chủ động được thay bằng một cặp bánh, giúp

xe dễ cân bằng hơn, tuy nhiên kết cấu cơ khí phức tạp hơn và luôn xuất hiện hiện tượng trượt bánh khi xe đổi hướng

Sơ đồ nguyên lý hai cặp chủ động vi sai

Hình 1.2

(a) Loại 2 bánh; (b) Loại 4 bánh

Về cảm biến, phần lớn các robot dò line hiện nay sử dụng các loại cảm biến quang

để nhận biết vị trí tương đối của đường line so với xe, từ đó xử lí để đưa ra tín hiệu điều khiển Có hai phương pháp thường được sử dụng cho robot dò line là phương pháp sử dụng camera và các loại cảm biến quang dẫn:

- Ở phương pháp camera, thiết bị thu hình ảnh từ đường line thực tế[3][6][7][8] (robot Johny-5 trong cuộc thi IGVC), sau đó xử lí và đưa ra tín hiệu điều khiển Đặc điểm của phương pháp này là có thể đạt được độ chính xác rất cao, tuy nhiên phương pháp này ít được dùng trong các cuộc thi đua xe line màu do khối lượng

xử lí nhiều, dẫn đến hạn chế tốc độ tối đa của xe

- Phương pháp thứ hai được ứng dụng phổ biến cho hầu hết các loại trong các cuộc thi robot dò line hiện nay Một số loại cảm biến có thể được sử dụng như quang điện trở[12]

(robot ALF trong cuộc thi ROBOCON Malaysia 2006) hoặc transistor[10][11][13] kết hợp với LED Hai loại cảm biến này có nguyên tắc hoạt động giống nhau, bộ thu sẽ thu tín hiệu ánh sáng phản xạ từ bộ phát xuống mặt

photo-4

đất, từ đó xử lí để xác định vị trí của đường line Mặc dù vậy, photo-transistor được ứng dụng nhiều hơn bởi nó cho thời gian đáp ứng nhanh hơn quang điện trở Nhiều đội đua như Pika (ROBOXY 2015, ROBO ~ Motion 2015…), Silvestre, Bolt (Konkursie robotów SEP Gdańsk 2015), Thunderbolt… đều đã sử dụng photo-transistor cho bộ phận dò line

Đối với các loại cảm biến quang, tín hiệu tương tự từ cảm biến sẽ được hiệu chuẩn

và xử lí bàng các giải thuật so sánh[19] hoặc xấp xỉ[18] để tìm ra vị trí tương đối của robot

dò line với tâm đường line

- Phương pháp thứ nhất dùng bộ so sánh để xác định trạng thái đóng/ngắt của các sensor, sau đó suy ra vị trí xe theo một bảng trạng thái đã được định sẵn[12][19][21][27]

(Hình 1.3.) Với phương pháp này, sai số dò line sẽ phụ thuộc vào số khả năng

phân biệt các trạng thái của hệ thống, hay khoảng cách giữa các sensor Phương pháp này có đặc điểm phụ thuộc chủ yếu vào mức ngưỡng so sánh của các sensor,

bậc 2, tuyến tính và theo trọng số (Hình 1.4.) với sai số dò line lần lượt là 5.4mm,

2.8mm và 2.6mm trong thí nghiệm được thưc hiện ở [18] Đặc điểm của phương pháp này là phụ thuộc chủ yếu vào thời gian đọc ADC tất cả các sensor của vi điều khiển, do đó thời gian xử lý sẽ lâu hơn phương pháp 1 Tuy nhiên độ phân giải cao hơn đáng kể so với phương án đầu

Line nằm giữa

Line nằm lệch bên phải

Line nằm lệch bên trái

Tín hiệu mức thấp tại vị trí không có line Tín hiệu mức cao tại vị trí có line

00011000

00000110

01100000

Về cấu trúc điều khiển, robot dò line có các module chính bao gồm module sensor, module điều khiển và module điều khiển động cơ Trong đó có hai phương pháp chính để kết nối các module đó với nhau là phương pháp điều khiển tập trung và phân cấp:

- Trong phương pháp điều khiển tâp trung, một MCU nhận tín hiệu từ cảm biến, xử

lí dữ liệu rồi truyền tín hiệu điều khiển cho cơ cấu tác động Đây là cấu trúc được

sử dụng khá nhiều trong các xe đua dò line thực tế như xe CartisX04, Le’Mua (Robot Challenge 2015), Pika Cấu trúc điều khiển tập trung có đặc điểm phần cứng đơn giản, tuy nhiên MCU phải xử lý tất cả thông tin trước khi cập nhật thông tin mới

- Trong phương pháp điều khiển phân cấp, nhiều hơn một MCU sẽ được sử dụng trong hệ thống Bên cạnh MCU master đảm nhiệm việc tính toán tổng thể, một số robot còn có thêm 1 Slave MCU chuyên xử lí tín hiệu encoder[18] hoặc 1 slave MCU để xử lí tín hiệu từ sensor[19] (Robot ALF) Ngoài ra, các robot dò line dùng camera thường có một MCU slave chuyên xử lí hình ảnh, rồi chuyển dữ liệu về

cho phép robot thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc[19][20] Cấu trúc điều khiển phân cấp có đặc điểm phần cứng phức tạp hơn, phải quan tâm đến vấn đề giao tiếp giữa các MCU, tuy nhiên có khả năng xử lý nhiều tác vụ cùng lúc, giúp cho thời gian lấy mẫu của hệ thống nhanh hơn khi sử dụng cấu trúc tập trung

Giải thuật điều khiển được dùng phổ biến cho các xe đua dò line là bộ điều khiển

Pika, Major (Robocomp 2014), Thunderstorm… Ngoài ra, một bộ điều khiển phổ biến khác thường được ứng dụng cho mobile robot là bộ điều khiển tracking[25][26][28]

Thực nghiệm từ [28] cho thấy bộ điều khiển này có thể giúp sai số bám line của robot trên đoạn

6

đường thẳng và cong; đạt sai số tối đa 150mm khi gặp các đoạn line gấp khúc và tối đa

năng ghi nhớ đường đi nhằm thay đổi các thông số điều khiển ứng với từng cung đường, giúp tăng khả năng đáp ứng của xe sau mỗi lần chạy như xe Silvestre và CartisX04; một giải thuật tự học đường là Q-Learning đã được mô tả trong [22] Tuy nhiên để áp dụng các giải thuật này, robot cần sử dụng thêm cảm biến gyro để nắm được trạng thái gia tốc của

xe trong suốt quá trình chuyển động

Với mục tiêu thiết kế và chế tạo robot bám được sa bàn với tốc độ cao, đầu bài cho bài toán thiết kế cần được đặt ra cho vận tốc tối đa của robot trên sa bàn, khả năng đổi hướng của robot và sai số tối đa của robot trong quá trình bám theo đường line

Về vận tốc tối đa, vận tốc cực đại trung bình của của các robot như Pika, HBFS-2, Sylvestre, Thunderbolt, Thunderstorm, Impact… tại các cuộc thi đều đạt từ 1.5-3m/s

Về khả năng đổi hướng, ngoài việc robot có thể bám được bán kính cong 500mm

(đoạn G →B, D→F Hình 0.1.) trên sa bàn, robot còn phải có khả năng bám theo đường line tại các vị trí line bị cắt đột ngột (điểm B, D, F, G Hình 0.1.) và vị trí góc 900 (điểm A

Hình 0.1.)

Về sai số tối đa của robot trong suốt quá trình, sai số trong quá trình xe di chuyển trên đường thẳng hay cong sẽ phụ thuộc vào sai số xác định vị trí của xe do hệ thống sensor (tối đa 5.4mm [18]) và sai số do bộ điều khiển Đối với sai số khi xe bám theo các vị trí đổi hướng đột ngột, sai số phụ thuộc phần lớn vào giải thuật điều khiển (tối đa 250mm [28])

Tóm lại, các thông số đầu vào cho bài toán thiết kế:

- Tốc độ tối đa: vmax = 1.3m/s

- Bán kính cong tối thiểu: Rmin = 500mm

- Sai số dò line tại các vị trí line đổi hướng đột ngột: emax = 250mm

- Sai số dò line trên đoạn đường thẳng và cong: emax = ±16mm

7

CHƯƠNG 2: ĐỀ XUẤT VÀ LỰA CHỌN PHƯƠNG ÁN

Chương này bao gồm việc đề xuất và lựa chọn phương án cho nguyên lý hoạt động của

xe, loại cảm biến, cấu trúc điều khiển và thuật toán điều khiển

2.1 Đề xuất sơ đồ nguyên lý:

Do robot chỉ cần bám theo đường cong bán kính lớn (R = 500mm) ,có khả năng thực hiện được việc đổi hướng tại các vị trí line bị gãy khúc và tính đơn giản trong kết cấu, mô hình động học, sơ đồ nguyên lý hai bánh chủ động vi sai kết hợp bánh đa hướng bị động

(Hình 2.1) được lựa chọn.

Phương án sơ đồ nguyên lý

Hình 2.1

2.2 Đề xuất cảm biến:

Từ yêu cầu đề bài về sai số bám line tối đa của robot (±5mm) và khả năng giúp xe

có thể bám line ở các đoạn đường gấp khúc đột ngột, các phương án sau về loại cảm biến

và giải thuật xử lý sẽ được cân nhắc

Về loại cảm biến:

Để thỏa mãn yêu cầu về việc đáp ứng được với các đường gãy khúc đột ngột của sa bàn, phương án cảm biến phải có độ nhạy thích hợp Dựa trên đặc tính độ nhạy cao của phototransistor so với các loại cảm biến quang khác hai phương án sử dụng loại sensor này được đề xuất:

- Phototransistor kết hợp với LED thường

- Phototransistor kết hợp với LED hồng ngoại

Nguyên tắc hoạt động của phototransistor dựa vào tín hiệu ánh sáng phản xạ từ nguồn phát để tạo ra tín hiệu dạng điện áp Đối với đường đua mà màu line với màu của nền có độ tương phản cao (ví dụ như line đen nền trắng như sa bàn mục tiêu), LED hồng ngoại cho độ nhạy cao hơn nhưng cần phải che chắn để chống nhiễu Đối với đường đua

mà màu line với màu của nền có độ tương phản thấp, sử dụng LED thường sẽ hiệu quả hơn

8

Về giải thuật xử lí tín hiệu:

Với sai số yêu cầu ±16mm như đầu bài, các phương pháp có độ phân cao nên được lựa chọn Có hai giải thuật xử lý được đề xuất:

- So sánh

- Xấp xỉ

Với phương pháp so sánh, vị trí của robot so với đường line chỉ có thể thuộc vào một số trường hợp đã được quy định sẵn Số trường hợp này phụ thuộc số lượng cảm biến, sai số ảnh hưởng bởi khoảng cách tối thiểu giữa các cảm biến Khoảng cách giữa các cảm biến này phụ thuộc nhiều vào góc chiếu của LED, góc thu của sensor và độ cao

2.3 Đề xuất cấu trúc điều khiển:

Để xe có thể đáp ứng kịp thời những đoạn đường đổi hướng đột ngột trên sa bàn, xe cần có khả năng thực hiện tác vụ xác định vị trí xe, tính toán vận tốc bánh cần đạt và đáp ứng vận tốc trước khi xe vượt ra khỏi đoạn gãy khúc Có một phương án được đề xuất: bộ điều khiển phân cấp với một MCU slave đọc giá trị hệ thống sensor và hai MCU slave điều khiển động cơ

Master

Left Motor Controller

Phương án cấu trúc điều khiển

Hình 2.2

Phương án này tận dụng được đặc điểm định vị trí và tính toán vận tốc mới đồng thời nhờ

sử dụng các MCU độc lập giúp hệ thống có khả năng đáp ứng nhanh Về việc điều khiển

9

động cơ, để tránh xung đột ngắt sinh ra từ tín hiệu các encoder, hai MCU nên được sử dụng để điều khiển độc lập tốc độ hai động cơ Ngoài việc có khả năng thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc, phương án này còn có đặc điểm giúp giảm nhẹ việc tính toán, xử lý của từng MCU Tuy nhiên, khó khăn gặp phải là việc xác định thời gian lấy mẫu và truyền

nhận dữ liệu của từng MCU Sơ đồ cấu trúc điều khiển được thể hiện trên Hình 2.2

2.4 Đề xuất giải thuật điều khiển:

Dựa vào yêu cầu robot phải bám được trên các đoạn đường thẳng, cong và sai số vị trí line bị gấp khúc (250mm), hai phương án cho bộ điều khiển được đề xuất:

- Bộ điều khiển PD kết hợp ghi nhớ đường đi

- Bộ điều khiển tracking

Phương án 1 có đặc điểm giúp robot có khả năng cải thiện được khả năng bám đường line sau mỗi lần chạy Tuy nhiên giải thuật tự học phức tạp và cần phải kết hợp thêm cảm biến gyro để bộ điều khiển có thể nhớ được trạng thái gia tốc của robot trong suốt đường đua

Phương án 2 là một bộ điều khiển thông dụng trong các nghiên cứu về khả năng bám theo quỹ đạo cho trước của mobile robot Lý thuyết và thực nghiệm đã chứng minh

bộ điều khiển có khả năng di chuyển robot tới các tọa độ cho trước với vận tốc mong muốn Ngoài ra, bộ thông số của bộ điều khiển Kx, Ky, Kθ[28] có thể được tùy chỉnh nhằm tăng khả năng bám line của robot cho các đoạn đường khác nhau

2.5 Phương án thiết kế:

Vậy, phương án thiết kế robot được lựa chọn:

- Sơ đồ nguyên lý: robot 2 bánh chủ động vi sai có bánh đa hướng bị động (Hình 2.1.)

- Cảm biến: bộ LED hông ngoại-Phototransistor và sử dụng giải thuật xấp xỉ để tìm

ra vị trí của robot so với đường line

- Động cơ: động cơ DC có gắn encoder

- Cấu trúc điều khiển: bộ điều khiển phân cấp (Hình 2.2.)

- Giải thuật điều khiển: bộ điều khiển tracking[28]

10

CHƯƠNG 3: MECHANICAL SYSTEMS

Chương này bao gồm lựa chọn bánh xe, tính toán lựa chọn động cơ, kích thước thân xe và thiết kế đồ gá cho động cơ

3.1 Lựa chọn bánh xe:

Bánh chủ động:

Ở Chương 1, giá trị vận tốc lớn nhất (1.3m/s) đặt ra ở đầu bài được tham khảo từ robot HBFS-2 (vô địch cuộc thi RobotChallenge 2015) Ngoài ra, bán kinh cong nhỏ nhất của sa bàn tại cuộc thi RobotChallenge 2015 (410mm) gần với bán kính cong nhỏ nhất của sa bàn mục tiêu Do đó, đường kính bánh xe của robot có thể được chọn theo kích thước bánh xe của HBFS-2, tương đương 65mm

Bánh bị động:

Hai loại bánh bị động thường được sử dụng cho mobile robot là bánh mắt trâu và bánh caster[5] Tuy nhiên đặc điểm của bánh caster là khoảng cách giữa trục quay và trục bánh gây ra hiện tượng shopping-cart làm ảnh hưởng đến phương trình động học của

trâu được lựa chọn làm bánh bị động

2 (2) Thay 𝐹𝑚𝑠 ở (2) vào (1),

𝜏 = 𝑚𝑅

2

(2𝑚 + 𝑀)𝑎𝑅2Công suất mỗi động cơ cần cung cấp

𝑃 = 𝜏𝜔

Với,

𝛾(rad/s2): gia tốc góc

Dựa vào các công thức và thông số đầu vào của xe, các thông số cần thiết của động

cơ có thể được tính toán

Bảng 3.1 Thông số đầu vào của xe

Với thông số động cơ đã được tính như trên, động cơ DC ESCAP

3.3 Kích thước thân xe:

Chiều cao trọng tâm xe:

Tại các đoạn đường chuyển hướng, xe có khả năng bị lật nếu việc bố trí thiết bị trên thân xe làm cho trọng tâm xe cao hơn một giới hạn nhất định Giới hạn này có thể được

tính toán dựa trên mô hình toán sau trên Hình 3.2

T

C

F lt P

Để tránh lật, moment sinh ra do trọng lực quanh tâm quay C phải lớn hơn moment của lực li tâm:

Bán kính cong của đường đua 𝑅 = 0,5𝑚

Vận tốc dài tối đa 𝑣 = 1,3𝑚/𝑠

Ta có,

ℎ ≤ 21,8𝑐𝑚

13

Kích thước bao:

Kích thước bao của xe phụ thuộc vào kích thước và việc sắp xếp các linh kiện điện, điện tử, khoảng cách được mô phỏng giữa sensor và các bánh chủ động Ngoài ra tỉ lệ kích thước dài-rộng của xe nên được chọn theo tỉ số √5 nhằm giảm thiểu tối đa ảnh hưởng của các yếu tố động lực học lên xe[33]

Các thiết bị được đặt trên thân xe được thể

3.4 Thiết kế đồ gá cho động cơ:

và phải đảm bảo yêu cầu về chiều cao trọng tâm xe Để đảm bảo độ cứng vững và dung sai

, cấp chính xác được lựa chọn là IT10

Mối ghép giữa đồ gá với mặt bích động cơ là mối ghép cố định, cần đảm bảo định tâm, đồng thời chi tiết ghép có khối lượng nhỏ nên ta chọn kiểu lắp giữa mặt bích với đồ

gá là kiểu lắp trung gian: ∅7𝐽𝑠10

14

−22𝜇𝑚

Để đảm bảo độ đồng tâm trục của hai hai động cơ và ghép chặt trên thân xe, nhóm

và đồ gá là mối ghép cần độ định tâm, mối ghép cố định, cùng với khối lượng chi tiết lắp

ℎ7

[35] Với kích thước danh nghĩa của thân Stepped Screws thuộc khoảng trên 3mm đến 6mm, ta có:

Sơ đồ sắp xếp linh kiện trên thân xe

12117

15

−29𝜇𝑚Miền dung sai kích thước trục: ∅6ℎ7

−12𝜇𝑚Mối ghép giữa trục động cơ và nối trục là mối ghép cần độ chính xác đồng tâm và

có chi tiết kẹp phụ, ta chọn kiểu lắp cho mối ghép này là kiểu lắp lỏng ∅3𝐻10

0𝜇𝑚

16

CHƯƠNG 4: INFORMATION SYSTEMS

Chương này bao gồm việc giới thiệu mô hình động học của robot, cách xác định vị trí robot so với line, bộ điều khiển tracking sử dụng cho robot và mô phỏng bám sa bàn cho robot

4.1 Mô hình động học của robot:

Mô hình động học của mobile platform đã được giới thiệu nhiều trong các nghiên cứu[7][26][27][28] Mô hình này bao gồm các điểm quan trọng: Điểm R: điểm tham chiếu cho robot; Điểm M: trung điểm của hai bánh chủ động; Điểm C: Điểm tracking của robot Mô

hình này được thể hiện trên Hình 4.1

Mô hình động học của mobile platform

Hình 4.1 Phương trình động học tại điểm M

Trong đó v và  là vận tốc dài và vận tốc góc của xe

Phương trình động học tại điểm C

Sai số của xe so với điểm tham chiếu được xác định như sau:

Do hệ thống phototransistor chỉ xác định được sai số theo phương pháp tuyến với phương chuyển động của xe, mô hình động học của xe cần được giới thiệu lại với điểm C

là tâm của dãy sensor, M là trung điểm hai bánh chủ động và là điểm tracking của xe Khi

đó, ta có e1 = d Mô hình này được thể hiện trên Hình 4.2 Như vậy, để xác định được đầy

đủ thông tin về vị trí của điểm tracking so với tham chiếu, sai số e 2 và e 3 cần được xác định

Trên thực tế, e 2 được xác định trực tiếp từ hệ thống sensor Đối với e 3, phương án

xác định được đề xuất là cho robot di chuyển theo phương trước đó một đoạn d s đủ nhỏ để

khi nối 2 điểm RR’ tạo thành tiếp tuyến của đường cong (Hình 4.3) Khi đó, sai số e 3

được xác định theo công thức

ù

û

úúúú

êêê

ùû

úúú

ù

û

úúúú

19

4.3 Bộ điều khiển tracking, tìm khoảng cách d và mô phỏng bám sa bàn

Sau khi có được các sai số e 1 , e 2 , e 3, bộ điều khiển tracking[28]cho phép xác định giá

trị v và  cần thiết để điểm tracking có thể bám theo điểm tham chiếu:

Để mô phỏng quá trình bám sa bàn của robot, ta sử dụng bảng thông số đầu vào:

Bảng 4.1 Thông số đầu vào mô phỏng

Dựa vào các thông số trên mô phỏng với các khoảng cách d thay đổi, ứng với mỗi giá trị của d chọn 1 bộ số k thích hợp sao cho sai số trung bình là nhỏ nhất và tốc độ góc của động cơ không quá giá trị định mức là 500 rpm Kết quả mô phỏng được thể hiện ở

Hình 4.4

Sai số trung bình ứng với mỗi giá trị khoảng cách d Hình 4.4

Kết quả mô phỏng cho thấy với d < 20 mm xe không thể hoàn tất được đoạn line và với

khoảng cách từ 40 – 50 thì sai số trung bình là ít nhất Do đó chọn d = 46mm

v=v R cos e3+k1e1

w =k2v R e2+wR+k3sin e3

ìí

ïîï

0 2 4 6 8 10 12 14 16