Do an tot nghiep xe 1 banh tu can bang final

Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng Trong hệ thống các cảm biến, để loại trừ các tín hiệu nhiễu từ hệ thống và nhiễu từ tín hiệu đo, sai số của ngõ ra, đồng thời có thể ước lượng chính

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

Hà nội, 6-2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HN

-

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc -

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ và tên sinh viên: Số hiệu sinh viên:

Khóa Khoa/Viện Ngành

1 Đầu đề thiết kế:

2 Các số liệu ban đầu:

3 Nội dung các phần thuyết minh và tính toán:

4 Các bản vẽ, đồ thị ( ghi rõ các loại và kích thước bản vẽ ):

5 Họ tên cán bộ hướng dẫn:

6 Ngày giao nhiệm vụ đồ án:

7 Ngày hoàn thành đồ án:

Ngày tháng năm …

Trưởng bộ môn

( Ký, ghi rõ họ, tên)

Cán bộ hướng dẫn

( Ký, ghi rõ họ, tên)

Sinh viên đã hoàn thành và nộp đồ án tốt nghiệp ngày… tháng … năm 2010

Người duyệt

( Ký, ghi rõ họ, tên)

Sinh viên

( Ký, ghi rõ họ, tên)

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan bản đồ án tốt nghiệp: Nghiên cứu và phát triển xe điện một bánh tự cân bằng do em tự thiết kế dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS Nguyễn Hồng

Quang Các số liệu và kết quả là hoàn toàn đúng với thực tế

Để hoàn thành đồ án này em chỉ sử dụng những tài liệu được ghi trong danh mục tài liệu tham khảo và không sao chép hay sử dụng bất kỳ tài liệu nào khác Nếu phát hiện

có sự sao chép em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm

Hà Nội, ngày 29 tháng 05 năm 2010

Sinh viên thực hiện

Nguyễn Văn Quân

MỤC LỤC

DANH MỤC HÌNH VẼ i

DANH MỤC BẢNG SỐ LIỆU iv

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT v

LỜI NÓI ĐẦU 1

Chương 1 2

TỔNG QUAN VỀ XE MỘT BÁNH TỰ CÂN BẰNG 2

1.1 Giới thiệu về đề tài 2

1.2 Thế nào là xe một bánh tự cân bằng (One - Wheeled Self - Balancing Unicycle) 3

1.3 Nguyên lí hoạt động của xe một bánh tự cân bằng 5

1.4 Ưu nhược điểm của xe 1 bánh tự cân bằng 6

1.4.1 Ưu điểm 6

1.4.2 Nhược điểm 6

1.5 Khả năng ứng dụng 7

Chương 2 8

MÔ HÌNH HÓA VÀ ĐIỀU KHIỂN XE MỘT BÁNH TỰ CÂN BẰNG 8

2.1 Mô hình toán học hệ thống xe một bánh tự cân bằng 8

2.1.1 Lý thuyết tiếp cận 8

2.1.2 Mô hình toán học 8

2.2 Phương pháp điều khiển 14

2.2.1 Xây dựng sơ đồ mô phỏng 14

2.2.2 Kiểm nghiệm khả năng cân bằng của xe trong thực tế 16

2.3 Hệ thống cảm biến và bộ lọc sử dụng cho cảm biến 18

2.3.1 Giới thiệu về hệ thống cảm biến 18

2.3.2 Các phương pháp lọc tín hiệu từ cảm biến 21

2.3.3 Kết luận 24

2.3.4 Áp dụng Kalman cho cảm biến 24

2.3.5 Kết quả mô phỏng và thực nghiệm bộ lọc Kalman 28

Chương 3 32

ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ PHÁT ĐỘNG 32

3.1 Giới thiệu chung về động cơ phát động của xe 32

3.1.1 Cấu tạo và nguyên lý làm việc động cơ BLDC 32

3.2 Phương pháp điều khiển động cơ BLDC 36

3.2.1 Phương pháp điều khiển dòng điện HCC 36

3.3 Mô hình mô phỏng bằng Matlab Simulink 39

3.3.1 Sơ đồ mô phỏng tổng thể 39

3.3.2 Khối mạch nghịch lưu - khối đo lường - động cơ 39

3.3.3 Khối Hall Decoder 40

3.3.4 Khối điều khiển dòng điện HCC 41

3.4 Kết quả mô phỏng và thực nghiệm 42

3.4.1 Kết quả trên phần mềm mô phỏng Matlab Simulink 42

3.4.2 Kết quả thực nghiệm 43

Chương 4 45

TRIỂN KHAI PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM 45

4.1 Triển khai phần cứng 45

4.1.1 Động cơ 45

4.1.2 Mạch động lực 45

4.1.3 Mạch lái(Driver) 47

4.1.4 Mạch điều khiển 48

4.1.5 Mạch nguồn 49

4.1.6 Mạch phản hồi dòng điện 50

4.1.7 Mạch đo góc nghiêng 51

4.1.8 Một vài hình ảnh thực nghiệm 52

4.2 Triển khai phần mềm 55

4.2.1 Phần mềm chương trình điều khiển 55

4.2.2 Phần mềm giám sát và thu thập dữ liệu 57

KẾT LUẬN 59

TÀI LIỆU THAM KHẢO 60

PHỤ LỤC 62

Danh mục hình vẽ

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Sơ đồ tổng quan hệ thống điều khiển xe một bánh tự cân bằng 2

Hình 1.2 Mô hình con lắc ngược 4

Hình 1.3 The Focus SBU (2009)[12] 4

Hình 1.4 The Enicycle Polutnik (2010) [22] 4

Hình 1.5 The SoloWheel [23] 5

Hình 1.6 The EcoBoomer [24] 5

Hình 1.7 Nguyên lí hoạt động của xe 6

Hình 2.1 Cấu trúc xe một bánh tự cân bằng [3] 8

Hình 2.2 Cấu trúc điều khiển góc nghiêng xe một bánh 14

Hình 2.3 Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển góc nghiêng xe 15

Hình 2.4 Mô hình động học xe 15

Hình 2.5 Khối điều khiển 15

Hình 2.6 Đáp ứng góc nghiêng và tốc độ nghiêng (góc nghiêng ban đầu là -100) 16

Hình 2.7 Đáp ứng góc nghiêng và tốc độ góc nghiêng (góc nghiêng ban đầu là 100) 16

Hình 2.8 Phương án kiểm nghiệm khả năng cân bằng của xe 17

Hình 2.9 Vận tốc góc đọc từ gyroscope 18

Hình 2.10 Mô hình tính toán góc nghiêng từ cảm biến gia tốc [25] 19

Hình 2.11 Góc nghiêng ước lượng từ cảm biến gia tốc (góc thật là -20) 20

Hình 2.12 Góc nghiêng ước lượng từ accelerometer khi bị rung 20

Hình 2.13 Bộ lọc bù 21

Hình 2.14 So sánh giữa bộ lọc bù và bộ lọc Kalman [8] 22

Hình 2.15 Thuật toán Kalman 23

Hình 2.16 Góc nghiêng ước lượng bằng Kalman 28

Hình 2.17 Giá trị sai lệch bias được ước lượng 29

Danh mục hình vẽ

Hình 2.18 Kết quả mô phỏng góc nghiêng với tín hiệu cảm biến thật 29

Hình 2.19 Kết quả mô phỏng ước lượng bias với tín hiệu cảm biến thật 29

Hình 2.20 Góc nghiêng ước lượng bằng Kalman khi cảm biến đứng yên 30

Hình 2.21 Góc nghiêng ước lượng bằng Kalman khi cảm biến bị rung 31

Hình 3.1 Động cơ BLDC nhóm sử dụng 32

Hình 3.2 Cấu tạo động cơ BLDC [14] 33

Hình 3.3 Stator động cơ BLDC [15] 33

Hình 3.4 Dạng sức phản điện động của động cơ BLDC [15] 33

Hình 3.5 Các dạng rotor của động cơ BLDC [15] 34

Hình 3.6 Mạch nghịch lưu điều khiển động cơ BLDC [16] 34

Hình 3.7 Hệ điều khiển động cơ BLDC theo phương pháp điều khiển dòng điện theo góc pha [18] 37

Hình 3.8 Nguyên lý điều khiển dòng điện bằng bộ điều khiển dải trễ HCC [14] 37

Hình 3.9 Dòng điện, sức phản điện động trong nguyên lý điều khiển dải trễ [16] 38

Hình 3.10 Sơ đồ điều khiển dòng điện pha 39

Hình 3.11 Khối mạch nghich lưu – Khối đo lường – động cơ 39

Hình 3.12 Khối đo lường 40

Hình 3.13 Khối Hall Decoder 40

Hình 3.14 Khối điêu khiển dải trễ 41

Hình 3.15 Dòng điện pha A không điều khiển 42

Hình 3.16 Dòng điện pha A có điều khiển 42

Hình 3.17 Dòng điện thực nghiệm pha A không điều khiển 43

Hình 3.18 Dòng điện thực nghiệm pha A có điều khiển 43

Hình 4.1 Động cơ BLDC 45

Hình 4.2 Mạch động lực 46

Hình 4.3 Mạch lái cho MOSFET 47

Hình 4.4 Cấu tạo IR2103 47

Danh mục hình vẽ

Hình 4.5 Mạch điều khiển 49

Hình 4.6 Mạch nguồn 50

Hình 4.7 Mạch cảm biến ACS712-30A 50

Hình 4.8 Cấu tạo cảm biến gia tốc 51

Hình 4.9 Cấu tạo ADXRS401 51

Hình 4.10 Mạch động lực 52

Hình 4.11 Mạch điều khiển và mạch lái MOSFET 52

Hình 4.12 Mạch nguồn cho mạch điều khiển 53

Hình 4.13 Cảm biến vận tốc góc ADXRS401 53

Hình 4.14 Cảm biến gia tốc ADXL311 53

Hình 4.15 Đóng gói mạch hoàn chỉnh 54

Hình 4.16 Các tác vụ chính trong phầm mềm 55

Hình 4.17 Các chương trình chạy trong phần mềm 56

Hình 4.18 Giao diện chương trình giám sát và thu thập dữ liệu 58

Hình 4.19 Code chương trình bằng ngôn ngữ LABVIEW 58

Danh mục bảng số liệu

DANH MỤC BẢNG SỐ LIỆU

Bảng 3.1 Thứ tự chuyển mạch các van khi động cơ quay thuận chiều kim đồng hồ 35

Bảng 3.2 Thứ tự chuyển mạch các van khi động cơ quay ngược chiều kim đồng hồ 35

Bảng 4.1 Thông số kỹ thuật của IRF3205 46

Bảng 4.2 Thông số kỹ thuật của ACS712-30A 50

Bảng 4.3 Cảm biến gia tốc 51

Bảng 4.4 Cảm biến vận tốc góc 51

Bảng P1.1 Tham số mô phỏng cho động cơ 62

Bảng P1.2 Thông số bánh và thân xe sử dụng trong mô phỏng 62

Danh mục từ viết tắt

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

MIPS Million Instruction Per Second Triệu lệnh trên giây

BLDCM Brushless Direct Current Motor Động cơ một chiều không chổi than

IMU Inertial Measurement Unit Đơn vị đo lường quán tính

UAV Unmanned aerial vehicle Máy bay không người lái

INS Inertial Navigation System Hệ thống định vị quán tính

HCC Hysteresis Current Controller Bộ điều khiển dải trễ dòng điện ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự sang số

Lời nói đầu

LỜI NÓI ĐẦU

Mục tiêu của đồ án là xây dựng một mô hình thử nghiệm xe điện một bánh tự cân bằng Ý tưởng của đề tài xuất phát từ hai nhu cầu trong thực tế Thứ nhất, Ô nhiễm môi trường, tắc đường và biến đổi khí hậu đang là những vấn đề cấp bách hàng đầu ở nước ta Theo các khảo sát, giao thông là tác nhân chính gây ra 60 – 70% ô nhiễm không khí ở Việt Nam Do vậy việc sử dụng và chế tạo những phương tiện sử dụng năng lượng “sạch” đang trở thành một xu hướng ở nước ta cũng như trên thế giới Các phương tiện sử dụng động cơ điện không phát ra khí thải là một sự lựa chọn lý tưởng Thứ hai, xã hội ngày càng phát triển, vui chơi giải trí trở thành một nhu cầu thiết yếu của cuộc sống Xe điện một bánh tự cân bằng nếu được chế tạo thành công sẽ hứa hẹn trở thành một công cụ giải trí đầy thú vị cho mọi người

Dưới sự hướng dẫn của thầy giáo TS Nguyễn Hồng Quang nhóm em đã bắt tay

vào triển khai đề tài “Nghiên cứu và phát triển xe điện một bánh tự cân bằng” Các

kết quả ban đầu được trình bày trong 4 chương đồ án

 Chương 1: Tổng quan về xe điện một bánh tự cân bằng

 Chương 2: Mô hình hóa và điều khiển xe điện một bánh tự cân bằng

 Chương 3: Điều khiển động cơ phát động

 Chương 4: Triển khai phần cứng và phần mềm

Do thời gian không nhiều, cũng như còn nhiều hạn chế về kiến thức và kinh nghiệm thực tế, đồ án chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót Vì thế nhóm em kính mong nhận được những lời nhận xét, đánh giá và góp ý của các thầy cô để chúng em khắc phục và hoàn thiện các phần còn thiếu sót của bản đồ án, tạo tiền đề cho sự ra đời của một sản phẩm hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình, những định hướng quy báu của thầy giáo TS.Nguyễn Hồng Quang trong suốt quá trình chúng em thực hiện đồ án Em cũng muốn gửi lời cảm ơn tới các thầy cô trong bộ môn Tự Động Hóa đã dạy dỗ, trang bị kiến thức để làm hành trang cho chúng em trong tương lai

Lời nói đầu

Hà Nội, ngày 05 tháng 06 năm 2013

Sinh viên thực hiên

Nguyễn Văn Quân

Chương 1 Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ XE MỘT BÁNH TỰ CÂN BẰNG

1.1 Giới thiệu về đề tài

Đồ án xuất phát từ ý tưởng đã được thương mại hóa của hãng SBU xe một bánh tự cân bằng dựa trên ý tưởng về cách giữ thăng bằng của con người trên đôi chân Tuy vậy giá thành của sản phẩm không rẻ ( tầm 2000USD/xe ) do chi phí rất cao từ các cảm biến được tích hợp và xử lí với độ chính xác và tin cậy cao Do vậy, chúng ta tìm cách kết hợp các cảm biến riêng lẻ với giá thành thấp (4- 40USD/cảm biến ) và xử lí tín hiệu cảm biến của chúng ta để có được các tín hiệu tinh khiết và chính xác như mong muốn với giá thành không cao

Hình 1.1 Sơ đồ tổng quan hệ thống điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Mô hình là một chiếc xe 1 bánh duy nhất được gắn trên khung Trên mô hình sử dụng các cảm biến để đo góc nghiêng của thân xe, vận tốc góc của thân xe khi xe di chuyển Với cấu trúc này, góc nghiêng của xe được giới hạn <100, vì khi đó xe mới có thể điều khiển được hoàn toàn, ngoài đó ra, xe có thể bị mất khả năng điều khiển

Chương 1 Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng

Trong hệ thống các cảm biến, để loại trừ các tín hiệu nhiễu từ hệ thống và nhiễu từ tín hiệu đo, sai số của ngõ ra, đồng thời có thể ước lượng chính xác giá trị đo trong tương lai của cảm biến cũng như kết hợp của các tín hiệu, bộ lọc Kalman được nghiên cứu và

sử dụng nhằm cho một kết quả tối ưu về các tình trạng của xe bao gồm góc nghiêng, vận tốc góc xe Nói cách khác, hệ thông xử lý tín hiệu và bộ lọc Kalman là công cụ để biến các cảm biến đơn giản, độ chính xác không cao cho các kết quả có tối ưu nhất có thể Từ các tín hiệu đo, thông qua một số đại lượng đặc trưng của mô hình ( mô hình hệ thống xe ) như: khối lượng người lái, khối lượng bánh xe, chiều cao khung xe, đường kính bánh

… ta sẽ tính được momen cần thiết, từ đó đưa ra giá trị điều khiển phù hợp cho bánh xe

để giữ cho mô hình luôn di chuyển với một vận tốc ổn định

Toàn bộ mô hình được điều khiển bằng một vi điều khiển Dspic30F4011 Đây là dòng điều khiển động cơ nổi tiếng của Microchip, có thể xử lí và thực thi chương trình ở tốc độ cao ( đạt tới 30MIPS ) trong việc tính các giá trị cảm biến và đưa ra các tín hiệu điều khiển cho mạch lực điều khiển động cơ Bộ vi điều khiển làm 2 nhiệm vụ chính:

 Nhận tín hiệu từ cảm biến gia tốc và cảm biến vận tốc góc, dựa trên số liệu

đo về xử lí lọc Kalman số, cho ra kết quả đo là đáng tin cậy

 Dựa trên các tín hiệu đo về ( vị trí Hall, giá trị dòng điện đo … ), bộ điều khiển số tính toán xử lí, phát tín hiệu điều khiển động cơ ( đông cơ BLDC , động cơ một chiều … ), để điều khiển xe giữ thăng bằng, di chuyển, tăng tốc, giảm tốc …

Đây hứa hẹn là một phương tiện giải trí mới của tương lai với nhiều ưu điểm: gọn, nhẹ, chiếm ít diện tích đường phố, dễ mang vác, tháo lắp và vận chuyển, nhiên liệu sạch, khá dễ dàng điều khiển cho người lớn và trẻ em, đi được trên một số địa hình phức tạp

1.2 Thế nào là xe một bánh tự cân bằng (One - Wheeled Self - Balancing Unicycle)

Về tổng quan, xe một bánh tự cân bằng có thể coi là một robot 2 bậc tự do dựa trên nguyên lí cân bằng con lắc ngược – một vấn đề cổ điển trong lý thuyết điều khiển tự động Con lắc ngược bao gồm một cần mỏng có khối lượng được gắn trên đáy của một chiếc xe, nó có thể lắc quanh một trục theo hướng di chuyển của xe Để cho con lắc luôn

ở vị trí thẳng đứng, nó phải thực hiện việc cân bằng động bằng cách di chuyển thân xe như một hệ thống có phản hồi Bình thường cần xe luôn có xu hướng đổ về một phía, khi

Chương 1 Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng

đó thân xe sẽ di chuyển theo hướng đổ của cần, để giữ cần thăng bằng trở lại, tức là góc nghiêng bằng không, và khi đó xe sẽ ngừng di chuyển

Hình 1.2 Mô hình con lắc ngược

Với nền tảng dựa trên xe 2 bánh tự cân bằng đã có từ trước, nhiều công ty và cá nhân ở Mỹ đã nghiên cứu và chế tạo thành công xe một bánh tự cân bằng, có thể chở người đi lại một cách dễ dàng Loại xe này có ưu điểm là có tính cơ động cao, có thể di chuyển dễ dàng trong những không gian chật hẹp mà các loại xe khác không thể Xe có thể đi trên một vài những địa hình phức tạp, leo dốc Xe chiếm rất ít diện tích chỉ bằng một người nên không gây ách tắc giao thông, sử dụng nhiên liêu sạch là ắc quy nên không gây ô nhiễm môi trường Ngoài ra nó còn cuốn hút người sử dụng cũng như những người xung quanh bởi hình dáng và cách di chuyển kì lạ của mình

Hình 1.3 The Focus SBU (2009)[12] Hình 1.4 The Enicycle Polutnik (2010)

[22]

Chương 1 Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng

Hình 1.5 The SoloWheel [13]

Hình 1.6 The EcoBoomer [23]

Ở các nước phát triển loại xe này được ứng dụng nhiều trong ngành công nghiệp

du lịch và giải trí

1.3 Nguyên lí hoạt động của xe một bánh tự cân bằng

Đối với xe 1 bánh tự cân bằng, việc cân bằng khi xe không di chuyển là hoàn toàn không thể Khi bánh xe quay, cũng giống như xe đạp, khi ấy ta chỉ quan tâm tới phương chuyển động mà không cần quan tâm tới việc cân bằng hai phương hai bên, việc cân bằng

2 phương này được chủ động bởi người lái tác động vào 2 bàn đạp được gắn 2 bên xe

Nguyên lí hoạt động của xe rất đơn giản, gần giống với cách thức di chuyển của con người Thông thường người cân bằng là do trọng tâm nằm trong mặt chân đế tức là bàn chân, khi người hơi nghiêng về phía trước thì theo phản xạ sẽ bước chân lên phía trước để trọng tâm lại nằm trong mặt chân đế Còn khi nghiêng người về phía sau thì ta cần phải lùi về sau thì mới cân bằng trở lại được Đó là cách thức di chuyển mà con người cảm thấy thoải mái nhất Cũng gần như thế, đối với một chiếc xe một bánh tự cân bằng, nếu người nghiêng về phía trước, xe sẽ chạy tới trước và khi người được đẩy nghiêng ra sau, xe sẽ chạy lùi, để thẳng đứng xe sẽ đứng yên tại chỗ

Chương 1 Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng

Hình 1.7 Nguyên lí hoạt động của xe

1.4 Ƣu nhƣợc điểm của xe 1 bánh tự cân bằng

1.4.1 Ƣu điểm

- Không ô nhiễm ,sử dụng bình điện, và có thể sạc điện

- Sử dụng không gian hiệu quả, đa năng ( sử dụng trong nhà và ngoài phố )

- Khá dễ để lái vong quanh trong văn phòng, chạy ngang qua cửa ra vào và do tốc

độ thấp, di chuyển trong công viên

- Chiếm ít diện tích ( chỉ bằng một đứa trẻ ) nên nó không gây tắc nghẽn giao thông như các loại xe bốn bánh

- Cuốn hút người sử dụng cũng như mọi người xung quanh vì hình dáng kì lạ của

nó, phá vỡ các hình ảnh thường thấy về các phương tiện giao thông của con người

- Có thể làm việc khác trên xe khi điều khiển, chẳng hạn vừa đi vừa nghe điện thoại, hoặc vừa uống nước

- Xe một bánh là một sự lựa chọn thú vị cho những người yêu thích sự khác biệt, những bạn trẻ cá tính

1.4.2 Nhƣợc điểm

- Cảm thấy hơi mệt mỏi khi phải ngồi lái mà không có ghế tựa lưng

- Xe không đủ nhanh để đi trên đường trường và không đủ an toàn để lên xuống

lề đường

Chương 1 Tổng quan về xe một bánh tự cân bằng

- Chỉ vận chuyển một người trên một xe

1.5 Khả năng ứng dụng

- Đây là phương cách di chuyển rất mới và hiện đại tại các thành phố phát triển

- Xây dưng một phương thức vận chuyển mới trong khu vực chật hẹp có thể di chuyển ngay trong khu dân cư, tòa nhà cao tầng, khuôn viên trường học

- Dùng trong công nghiệp giải trí, đi lại trong các khu tham quan du lịch

Tóm lại, đây là phương cách di chuyển hoàn toàn mới Không giống như ô tô xe máy, muốn thay đổi tốc độ di chuyển phải có tay ga hoặc chân ga, còn xe 1 bánh tự cân bằng chỉ cần thay đổi góc nghiêng của xe, muốn dừng lại ô tô hay xe máy phải có một hệ thống phanh phức tạp, còn một bánh tự cân bằng chỉ cần ngả người về phía sau để giảm tốc, ngả về phía trước để tăng tốc

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Bên cạnh ưu điểm này, nó vẫn có nhược điểm là phải tuyến tính hóa tại vị trí Tuy nhiên việc này không đáng lo ngại trong mô hình đề tài, vì mô hình chỉ hoạt động xung quanh vị trí

2.1.2 Mô hình toán học

Hình 2.1 Cấu trúc xe một bánh tự cân bằng [3]

Như đã trình bày ở phần trên, xe được mô hình hóa theo phương pháp Lagrange như một robot 2 bậc tự do Để việc mô hình hóa được dễ dàng ta giả sử rằng:

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

 Xe chỉ chuyển động trong mặt phẳng , không xét đến trường hợp xe đổ sang 2 bên

 Bỏ qua các thành phần lực ma sát của mặt đường, lực ma sát của ổ bi, lực cản không khí khi xe chạy

 Không cớ sự trượt giữa lốp xe và mặt đường

Giả thiết ta xác định được các thông số sau

w

X



: Gia tốc của bánh xe [m/s2]

 : Góc nghiêng của khung xe so với trục Y [rad]

 : Vận tốc góc của khung xe [rad/s]

 : Gia tốc góc của khung xe [rad/s2]

w

T : Momen đặt cho động cơ [N.m]

 Theo Lagrange ta có:

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Trong đó là năng lượng của hệ.

 Tính toán động năng và thế năng của bánh xe

T d

w w

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

0

d dt

(2.12)) (2.13))

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

(2.14))

(2.15))

(2.16))

(2.17)) (2.18))

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

2.2 Phương pháp điều khiển

Nhiệm vụ điều khiển xe cân bằng là đưa góc nghiêng của xe so với trục y ( về không Có rất nhiều nghiên cứu về hệ thống xe 2 bánh tự cân bằng đã đề xuất ra các phương pháp điều khiển như: phương pháp LQR trong xe scooter của nhóm tại bộ môn TĐH năm 2007 [2], phương pháp điều khiển trượt [3], phương pháp điều khiển cuốn chiếu [4] cho phép điều khiển nhiều cả vị trí và góc nghiêng của xe Tuy nhiên, mục đích của đề tài là điều khiển xe một bánh tự cân bằng nên không cần thiết phải điều khiển cả

vị trí của xe Bởi vì với xe 2 bánh cần có trạng thái xe đứng yên tại chỗ, còn trong xe một bánh người lái chỉ cần lên xe để đi chứ không cần trạng thái xe đứng yên tại một chỗ Việc đứng yên một chỗ sẽ do người lái chống chân xuống Vì vậy nhóm quyết định chỉ điều khiển góc nghiêng (khớp quay) theo luật PID thông thường cho đơn giản, và kịp thời gian Bộ điều khiển sẽ chỉ có 2 thành phần: tỉ lệ (P) và đạo hàm (D) có cấu trúc như trong hình 2.2 [5]

Hình 2.2 Cấu trúc điều khiển góc nghiêng xe một bánh Luật điều khiển PD: M DK Kp q.( * q) K q D.



Thành phần I không được sử dụng vì dễ gây bão hòa cho tín hiệu điều khiển động

cơ, có thể sẽ rất nguy hiểm cho người lái Thành phần tỉ lệ P được nhân với sai lệch góc nghiêng giúp hệ thống đáp ứng nhanh với thay đổi góc nghiêng Thành phần đạo hàm D nhân với tốc độ góc nghiêng phản hồi về có tác dụng như giảm sóc làm cho hệ thống bớt dao động mạnh

2.2.1 Xây dựng sơ đồ mô phỏng

Sơ đồ mô phỏng trong hình 2.3 được xây dựng từ mô hình vừa thiết lập trong công thức (2.21) ở trên

(2.22))

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Hình 2.3 Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển góc nghiêng xe Khối mô hình động học của xe

Hình 2.4 Mô hình động học xe Trong đó khối “Init Theta” là khối đặt góc nghiêng ban đầu cho xe

Khối bộ điều khiển PD

: Hình 2.5 Khối điều khiển

Kết quả mô phỏng với và góc nghiêng ban đầu là 100 (0.17 rad), góc đặt là 00

, các thông số của xe trong bảng P1.2 phụ lục 1 và phụ lục P2

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Hình 2.6 Đáp ứng góc nghiêng và tốc độ nghiêng (góc nghiêng ban đầu là -100)

Hình 2.7 Đáp ứng góc nghiêng và tốc độ góc nghiêng (góc nghiêng ban đầu là 100) Kết quả với góc nghiêng ban đầu đặt là 100 hoặc -100 thì sau thời gian 3.5s xe có thể quay được trở về vị trí cân bằng

2.2.2 Kiểm nghiệm khả năng cân bằng của xe trong thực tế

Do xe chỉ có một bánh nên việc kiểm nghiệm với người lái là khá nguy hiểm và khó khăn Nhóm đã đưa ra môt phương án để kiểm nghiệm xem liệu momen động cơ

-0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

-0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

sinh ra có đủ để đưa xe trở về trạng thái cân bằng được hay không Phương pháp được thực hiện như trong hình 2.8

Hình 2.8 Phương án kiểm nghiệm khả năng cân bằng của xe Tuy nhiên, do việc điều khiển động cơ chưa hoàn toàn tốt nên tại thời điểm hiện tại nhóm chưa thực hiện được việc kiểm chứng này

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

2.3 Hệ thống cảm biến và bộ lọc sử dụng cho cảm biến

2.3.1 Giới thiệu về hệ thống cảm biến

Như đã phân tích ở 2 mục trên, ta thấy để có thể điều khiển được hệ thống cân bằng thì việc đầu tiên quan trọng phải làm là xác định được chính xác góc nghiêng của

xe Để làm được điều này hiện nay người ta sử dụng hệ thống cảm biến IMU (Inertial Measurement Unit) IMU là sự kết hợp của 2 loại cảm biến: cảm biến vận tốc góc (gyroscope) và cảm biến gia tốc (accelerometer) và đôi khi là cả cảm biến từ trường (magnetometer) IMU được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như smart phone,

đồ chơi công nghệ cao,… IMUs cũng là một thành phần trong hệ thống dẫn đường quán tính INS (Inertial Navigation System) được ứng dụng cho máy bay không người lái (UAV), vệ tinh, ….[6] Trong đồ án này, ta sử dụng 2 cảm biến vận tốc góc và gia tốc

a) Cảm biến vận tốc góc

Cảm biến vận tốc góc dùng để đo vận tóc góc quay quanh một trục Với công nghệ hiện nay mỗi cảm biến vận tốc góc có thể tích hợp đo tới 3 trục Từ vận tốc góc, ta có thể tính được góc nghiêng bằng cách tích phân:

1

.

t t

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Hình 2.9 là vận tốc góc đọc về từ cảm biến gyroscope bao gồm sai lệch ngay cả khi gyroscope được đặt đứng yên Các số liệu được thu thập về sử dụng phần mềm thu thập dữ liệu (sẽ trình bày trong chương 4) và được vẽ lại bằng MatLab

Từ công thức trên ta có thể thấy một nhược điểm lớn nhất của cảm biến đó là nếu cảm biến bị đo sai lệch thì sai lệch này sẽ bị cộng dồn Và hệ quả là góc nghiêng đo được

sẽ không chính xác và không ổn định được Trong thực tế, ít khi người ta sử dụng một cảm biến vận tốc góc riêng biệt mà sử dụng thêm cảm biến gia tốc

b) Cảm biến gia tốc

Cảm biến gia tốc dùng để đo sự thay đổi gia tốc động học trong không gian so với gia tốc trọng trường Các cảm biến gia tốc hiện tại cũng có khả năng đo gia tốc theo cả 3 trục Do đó ta dễ dàng có thể xác định được góc nghiêng từ các giá trị gia tốc cảm biến đưa về Để phân tích rõ cách ước lượng góc nghiêng bằng cảm biến gia tốc ta xét mô hình 2.10 sau

Hình 2.10 Mô hình tính toán góc nghiêng từ cảm biến gia tốc [25]

Từ hình vẽ trên, ta có thể thấy để tính toán góc nghiêng so với trục y hay cũng là góc nghiêng của xe chỉ cần sử dụng các giá trị và

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Hình 2.11 Góc nghiêng ước lượng từ cảm biến gia tốc (góc thật là -20)

Hai nhược điểm của cảm biến gia tốc là rất nhạy khi bị rung và đáp ứng chậm với những thay đổi Đối với ứng dụng xe cân bằng xe sẽ bị rung rất nhiều nên giá trị góc nghiêng ước lượng gồm nhiều những giá trị không mong muốn

Hình 2.12 Góc nghiêng ước lượng từ accelerometer khi bị rung

Vì vậy, để có được góc nghiêng chính xác của ta phải tìm cách kết hợp tín hiệu của cả 2 cảm biến với nhau Nói cách khác ta phải tiến hành “lọc” tín hiệu đưa về của 2 cảm biến

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

2.3.2 Các phương pháp lọc tín hiệu từ cảm biến

Trong việc xử lý tín hiệu IMU của các xe cân bằng hay các hệ thống định vị, người ta thường hay sử dụng 2 loại bộ lọc: bộ lọc bù (Complementary Filter) và bộ lọc Kalman (Kalman Filter)

mà chỉ rung thì tín hiệu cảm biến cũng bị dao động rất mạnh Do đó việc sử dụng bộ lọc thông thấp cho cảm biến gia tốc là phù hợp

 Bộ lọc thông cao: chỉ cho những thành phần thay đổi trong thời gian ngắn

đi qua và loại bỏ ra những thành phần ổn định trong thời gian dài Nhược điểm của cảm biến vận tốc góc là luôn tồn tại sai lệch (bias) dù ta có để nó đứng yên không chuyển động Để loại bỏ thành phần bias này ta có thể sử dụng bộ lọc thông thấp

Bộ lọc bù được thực hiện trên cơ sở tín hiệu từ cảm biến vận tốc là đáng tin hơn tín hiệu từ cảm biến gia tốc do cảm biến gia tốc có đáp ứng chậm với sự thay đổi Một công thức đơn giản để thực hiện bộ lọc bù trong [7]

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

  gyro 1 acc

b) Bộ lọc Kalman gián đoạn (Discrete Kalman )

Bộ lọc Kalman có thể khắc phục được nhược điểm của bộ lọc bù khi ta ước lượng

cả giá trị bias Điều này được thể hiện khá rõ trong hình 2.14

Hình 2.14 So sánh giữa bộ lọc bù và bộ lọc Kalman [8]

Lý thuyết lọc Kalman được đề xuất từ năm 1960 bởi R.E.Kalman mô tả một giải thuật truy hồi để giải quyết bài toán lọc thông tin rời rạc tuyến tính (discrete data linear filtering) Một cách khái quát, bộ lọc Kalman là tập hợp các phương trình truy hồi cho phép ta ước lượng trạng thái của môt quá trình theo tiêu chuẩn bình phương nhỏ nhất Bộ lọc Kalman rất hiệu quả trong việc ước lượng các trạng thái trong quá khứ, hiện tại và tương lai ngay cả khi mô hình của hệ thống không được biết chính xác [9]

Bộ lọc Kalman xuất phát từ hệ phương trình trạng thái mô tả quá trình:

(2.26))

(2.27)

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

Trong đó , là trạng thái tại thời điểm và , là tín hiệu vào tại thời điểm , là nhiễu quá trình (thường là nhiễu Gaussian), là giá trị đo lường tại thời điểm trong đó có tính cả đến thành phần nhiễu đo lường

Thuật toán Kalman bao gồm 2 quá trình: quá trình ước lượng và quá trình điều chỉnh được tóm tắt trong hình 2.15 [9] Quá trình ước lượng là quá trình tính toán giá trị biến trạng thái tại thời điểm ̂ (tiên nghiệm) từ giá trị hậu nghiệm tại thời điểm ( ̂ ) và tín hiệu đầu vào thông qua mô hình trạng thái của hệ thống Quá trình điều chỉnh là quá trình sử dụng giá trị đo lường thực tế tại thời điểm và hệ số Kalman để hiệu chỉnh lại giá trị ước lượng ̂ (tiên nghiệm) thành giá trị chính xác hơn ̂ (hậu nghiệm tại thời điểm ) Giá trị của hệ số được tính dựa trên các ma trận hiệp phương sai của 2 sai lệch giữa giá trị thật với tiên nghiệm, hậu nghiệm cùng với

ma trận đại diện cho nhiễu quá trình và nhiễu đo lường Và sau đó giá trị hậu nghiệm ̂ tại thời điểm lại được sử dụng để tính toán giá trị tiên nghiệm tại thời điểm

Hình 2.15 Thuật toán Kalman

.

)

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

2.3.3 Kết luận

Từ những phân tích ở các phần trên ta thấy bộ lọc bù có ưu điểm lớn nhất là dễ thực hiện, tính toán trên vi điều khiển tuy nhiên về bản chất vãn sử dụng 2 bộ lọc thông thấp và lọc thông cao nên không thể loại trừ sai lệch bias do không cập nhật giá trị này thường xuyên Điều này rất dễ làm cho bộ lọc mất tác dụng khi làm việc ở môi trường rung động, hoặc có nhiệt độ khác nhau[10] Ngoài ra việc hiệu chỉnh cũng khá khó khăn

Đối vợi bộ lọc Kalman, thuật ngữ “lọc” không được hiểu giống như các bộ lọc thông thường Bộ lọc Kalman là một giải thuật tính toán dựa vào tất cả các thông tin nhận được ở đầu vào để đưa ra thông tin đầu ra đáng tin cậy nhất Bộ lọc Kalman có khả năng loại bỏ các nhiễu trắng mà nó nhận được ở đầu vào dựa vào các thống kê trước đó và hiệu chỉnh lại bằng các giá trị đo hiện tại Nhờ có cơ chế cập nhật sai lệch bias tại mỗi thời điểm tính toán nên giá trị góc nghiêng ước lượng được ổn định và chính xác Nhược điểm của bộ lọc Kalman là phải tính toán nhiều và phức tạp, tuy nhiên, với các vi xử lý, vi điều khiển ngày nay có tốc độ tính toán cao thì điều này không quá khó khăn.Do đó nhóm quyết định chọn giải thuật lọc Kalman để “lọc” tín hiệu từ 2 cảm biến gia tốc và vận tốc góc

2.3.4 Áp dụng Kalman cho cảm biến

Để có thể sử dụng Kalman ta cần xây dựng mô hình của hệ cảm biến Dễ nhận thấy công thức tốt nhất để ước lượng góc là:

(2.30)) (2.31))

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

a) Quá trình ước lượng

 Ước lượng góc nghiêng với đầu vào là vận tốc góc đọc từ cảm biến vận tốc góc

và giá trị sai lệch từ lần ước lượng trước

(2.35))

(2.36))

(2.37))

(2.38))

(2.39))

(2.40))

Chương 2 Mô hình hóa và điều khiển xe một bánh tự cân bằng

(2.42)) (2.43)) (2.44)) (2.45))

(2.47)) (2.48)) (2.49))

(2.52))

(2.51))

(2.51))

(2.53)) (2.54)) (2.55)) (2.56)

(2.46))

(2.50))