Điều Khiển Cân Bằng và Bám Quỹ Đạo Bicyrobot

Luận văn thạc sĩ về điều khiển cân bằng và bám quỹ đạo bicyrobot. Nghiên cứu chuyên sâu kỹ thuật điều khiển, tự động hóa hệ thống robot xe đạp.

• Tác giả: Huỳnh Minh Sáng
• Người hướng dẫn: PGS.TS Huỳnh Thái Hoàng
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa – ĐHQG – HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển và Tự Động Hóa
• Đề tài: Điều Khiển Cân Bằng Và Bám Quỹ Đạo Bicyrobot
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Bicyrobot Tổng Quan Về Hệ Thống Ứng Dụng Tiềm Năng

Bicyrobot, hay robot hai bánh tự cân bằng, là một lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn, kết hợp giữa kỹ thuật điều khiển, tự động hóa và robotics. Lấy cảm hứng từ xe đạp truyền thống, bicyrobot mở ra những ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực, từ vận chuyển cá nhân, logistics đến các hoạt động trinh sát và khám phá. Điểm đặc biệt của bicyrobot nằm ở khả năng tự cân bằng, một thách thức kỹ thuật đòi hỏi sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa mô hình động học, mô hình động lực học, và các thuật toán điều khiển phức tạp. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khía cạnh khác nhau của việc điều khiển cân bằng và bám quỹ đạo bicyrobot, dựa trên nghiên cứu được trình bày trong luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kỹ Thuật Điều Khiển & Tự Động Hóa của Huỳnh Minh Sáng. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng bộ điều khiển cân bằng cho robot xe đạp, áp dụng lý thuyết cân bằng con lắc ngược quay sử dụng bánh đà. Quy trình được chia thành hai phần: điều khiển cân bằng và điều khiển bám quỹ đạo. Luận văn đã đề xuất giải pháp điều khiển LQR cho cân bằng và điều khiển mờ cho bám quỹ đạo. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy tính hiệu quả của các phương pháp điều khiển này.

1.1. Vì sao Bicyrobot lại thu hút sự quan tâm

Robot hai bánh tự cân bằng thu hút sự quan tâm bởi tính cơ động cao, khả năng di chuyển linh hoạt trong không gian hẹp, và tiềm năng ứng dụng đa dạng. So với các phương tiện tự hành khác, bicyrobot có kích thước nhỏ gọn, tiêu thụ ít năng lượng hơn, và có thể di chuyển trên các địa hình phức tạp hơn. Sự phát triển của bicyrobot hứa hẹn mang lại những giải pháp đột phá trong lĩnh vực vận tải, giao thông thông minh, và các hoạt động tự động hóa khác. Ngoài ra, nghiên cứu về bicyrobot còn đóng góp vào sự phát triển của lý thuyết điều khiển và kỹ thuật điều khiển, đặc biệt là trong việc giải quyết các bài toán điều khiển hệ thống phi tuyến và điều khiển hệ thống không ổn định.

1.2. Ứng dụng tiềm năng của Bicyrobot trong thực tiễn

Ứng dụng của bicyrobot rất đa dạng và phong phú. Trong lĩnh vực logistics, bicyrobot có thể được sử dụng để vận chuyển hàng hóa trong các kho bãi, khu công nghiệp, hoặc các khu đô thị. Trong lĩnh vực giao thông thông minh, bicyrobot có thể được sử dụng để giám sát giao thông, thu thập dữ liệu, hoặc cung cấp các dịch vụ hỗ trợ lái xe. Trong lĩnh vực quân sự và an ninh, bicyrobot có thể được sử dụng để trinh sát, tuần tra, hoặc thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm. Ngoài ra, bicyrobot còn có thể được sử dụng trong các hoạt động giáo dục và nghiên cứu, giúp sinh viên và nhà nghiên cứu khám phá các khái niệm về điều khiển tự động, robotics, và cơ điện tử một cách trực quan và sinh động.

II. Thách Thức Trong Điều Khiển Cân Bằng và Bám Quỹ Đạo Bicyrobot

Việc điều khiển cân bằng và bám quỹ đạo bicyrobot đặt ra nhiều thách thức kỹ thuật. Thứ nhất, bicyrobot là một hệ thống không ổn định và phi tuyến, đòi hỏi các phương pháp điều khiển mạnh mẽ và linh hoạt. Thứ hai, hệ thống chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố gây nhiễu, như gió, độ dốc mặt đường, và sự thay đổi tải trọng. Thứ ba, việc đo lường chính xác trạng thái của bicyrobot, đặc biệt là góc nghiêng và vận tốc, là một vấn đề khó khăn, đòi hỏi sự kết hợp của nhiều loại cảm biến và các thuật toán lọc nhiễu hiệu quả. Luận văn của Huỳnh Minh Sáng đã đề cập đến các vấn đề này và đề xuất các giải pháp cụ thể để giải quyết chúng, bao gồm việc sử dụng bộ điều khiển LQR cho điều khiển cân bằng, bộ điều khiển mờ cho điều khiển bám quỹ đạo, và các thuật toán lọc Kalman để ước lượng trạng thái. Những thách thức này đòi hỏi sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa lý thuyết và thực nghiệm, cũng như sự sáng tạo và đổi mới trong việc thiết kế các hệ thống điều khiển.

2.1. Tính chất không ổn định và phi tuyến của Bicyrobot

Tính chất không ổn định của bicyrobot xuất phát từ việc nó chỉ có hai bánh xe tiếp xúc với mặt đất, tương tự như một con lắc ngược. Nếu không có sự can thiệp của hệ thống điều khiển, bicyrobot sẽ tự động đổ xuống. Tính chất phi tuyến của hệ thống xuất phát từ các phương trình động học và động lực học mô tả chuyển động của bicyrobot. Các phương trình này chứa các thành phần phi tuyến, gây khó khăn cho việc thiết kế các bộ điều khiển tuyến tính truyền thống. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các phương pháp điều khiển phi tuyến, như điều khiển trượt, điều khiển thích nghi, hoặc điều khiển mờ.

2.2. Ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu đến hệ thống

Các yếu tố gây nhiễu, như gió, độ dốc mặt đường, và sự thay đổi tải trọng, có thể ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của hệ thống điều khiển bicyrobot. Gió có thể tạo ra các lực và momen không mong muốn lên bicyrobot, làm mất cân bằng. Độ dốc mặt đường có thể làm thay đổi góc nghiêng của bicyrobot, đòi hỏi hệ thống điều khiển phải điều chỉnh liên tục. Sự thay đổi tải trọng, ví dụ như khi bicyrobot chở thêm hàng hóa, có thể làm thay đổi mô hình động lực học của hệ thống, đòi hỏi hệ thống điều khiển phải thích nghi. Để giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các phương pháp điều khiển mạnh mẽ (robust control), có khả năng chống lại các nhiễu loạn và sự không chắc chắn trong hệ thống.

III. Cách Điều Khiển Cân Bằng Bicyrobot Bằng Thuật Toán LQR

Luận văn của Huỳnh Minh Sáng đã đề xuất sử dụng bộ điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator) để điều khiển cân bằng bicyrobot. LQR là một phương pháp điều khiển tối ưu dựa trên lý thuyết trạng thái. Nó cho phép thiết kế một bộ điều khiển tuyến tính sao cho hệ thống đạt được trạng thái mong muốn với chi phí tối thiểu. Để áp dụng LQR, cần xây dựng mô hình tuyến tính hóa của hệ thống bicyrobot xung quanh một điểm làm việc. Sau đó, cần chọn các ma trận trọng số Q và R để xác định mức độ ưu tiên giữa việc đạt được trạng thái mong muốn và việc tiêu thụ năng lượng điều khiển. Bộ điều khiển LQR sẽ tính toán tín hiệu điều khiển tối ưu dựa trên trạng thái hiện tại của hệ thống và các ma trận trọng số đã chọn. Ưu điểm của LQR là tính đơn giản, dễ triển khai, và khả năng đảm bảo tính ổn định của hệ thống. Tuy nhiên, LQR chỉ hiệu quả khi hệ thống hoạt động gần điểm làm việc tuyến tính hóa, và có thể không đủ mạnh mẽ để chống lại các nhiễu loạn lớn.

3.1. Ưu điểm của bộ điều khiển LQR trong việc ổn định Bicyrobot

Bộ điều khiển LQR có một số ưu điểm nổi bật trong việc ổn định bicyrobot. Thứ nhất, LQR là một phương pháp điều khiển tối ưu, cho phép thiết kế một bộ điều khiển sao cho hệ thống đạt được trạng thái cân bằng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Thứ hai, LQR đảm bảo tính ổn định của hệ thống, nghĩa là bicyrobot sẽ không bị đổ xuống khi có sự tác động của các yếu tố bên ngoài. Thứ ba, LQR có thể được triển khai một cách dễ dàng trên các hệ thống điều khiển số, sử dụng các công cụ như Matlab/Simulink. Những ưu điểm này khiến cho LQR trở thành một lựa chọn phổ biến trong việc điều khiển cân bằng cho bicyrobot và các hệ thống tương tự.

3.2. Hạn chế và giải pháp khắc phục của LQR

Mặc dù có nhiều ưu điểm, bộ điều khiển LQR cũng có một số hạn chế. Thứ nhất, LQR dựa trên mô hình tuyến tính hóa của hệ thống, do đó chỉ hoạt động hiệu quả khi hệ thống hoạt động gần điểm làm việc tuyến tính hóa. Thứ hai, LQR có thể không đủ mạnh mẽ để chống lại các nhiễu loạn lớn hoặc các thay đổi đột ngột trong hệ thống. Để khắc phục những hạn chế này, các nhà nghiên cứu thường sử dụng các phương pháp điều khiển phi tuyến, như điều khiển trượt, điều khiển thích nghi, hoặc điều khiển mờ, hoặc kết hợp LQR với các kỹ thuật điều khiển mạnh mẽ (robust control).

IV. Điều Khiển Bám Quỹ Đạo Bicyrobot Phương Pháp Điều Khiển Mờ Fuzzy

Để điều khiển bám quỹ đạo bicyrobot, luận văn của Huỳnh Minh Sáng đã đề xuất sử dụng phương pháp điều khiển mờ Fuzzy. Điều khiển mờ là một phương pháp điều khiển dựa trên logic mờ, cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác. Trong điều khiển bám quỹ đạo, bộ điều khiển mờ sẽ nhận các tín hiệu đầu vào, như khoảng cách và góc lệch so với quỹ đạo mong muốn, và tạo ra các tín hiệu điều khiển đầu ra, như vận tốc và góc lái, sao cho bicyrobot bám theo quỹ đạo một cách chính xác. Bộ điều khiển mờ được thiết kế dựa trên các luật mờ (fuzzy rules), mô tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và các biến đầu ra. Các luật mờ này thường được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc dựa trên các dữ liệu thu thập được từ hệ thống. Ưu điểm của điều khiển mờ là khả năng xử lý các thông tin không chắc chắn, tính linh hoạt, và dễ dàng điều chỉnh. Tuy nhiên, điều khiển mờ có thể khó khăn trong việc đảm bảo tính ổn định và hiệu suất của hệ thống.

4.1. Ưu điểm của điều khiển mờ trong điều khiển bám quỹ đạo

Điều khiển mờ có nhiều ưu điểm trong việc điều khiển bám quỹ đạo cho bicyrobot. Thứ nhất, điều khiển mờ có khả năng xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác, giúp bicyrobot bám theo quỹ đạo một cách mượt mà ngay cả khi có các nhiễu loạn hoặc sai số đo lường. Thứ hai, điều khiển mờ có tính linh hoạt cao, cho phép dễ dàng điều chỉnh các luật mờ để đáp ứng các yêu cầu khác nhau về hiệu suất. Thứ ba, điều khiển mờ có thể được thiết kế dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia hoặc dựa trên các dữ liệu thu thập được từ hệ thống, giúp giảm thiểu thời gian và chi phí thiết kế.

4.2. Hạn chế và cách thiết kế bộ điều khiển Fuzzy hiệu quả

Một trong những hạn chế của điều khiển mờ là khó khăn trong việc đảm bảo tính ổn định và hiệu suất của hệ thống. Để khắc phục hạn chế này, cần thiết kế bộ điều khiển mờ một cách cẩn thận, sử dụng các phương pháp phân tích và mô phỏng để kiểm tra tính ổn định và hiệu suất của hệ thống. Một số phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ hiệu quả bao gồm: sử dụng các hàm liên thuộc phù hợp, xây dựng các luật mờ dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia, và sử dụng các thuật toán tối ưu hóa để tìm kiếm các tham số tối ưu cho bộ điều khiển mờ.

V. Mô Hình Thực Nghiệm và Kết Quả Điều Khiển Bicyrobot

Luận văn của Huỳnh Minh Sáng đã trình bày kết quả mô phỏng và thực nghiệm hệ thống điều khiển bicyrobot. Trong phần mô phỏng, tác giả đã sử dụng Matlab/Simulink để xây dựng mô hình động học và mô hình động lực học của bicyrobot, cũng như các bộ điều khiển LQR và bộ điều khiển mờ. Kết quả mô phỏng cho thấy các bộ điều khiển này có khả năng điều khiển cân bằng và điều khiển bám quỹ đạo cho bicyrobot một cách hiệu quả. Trong phần thực nghiệm, tác giả đã xây dựng mô hình bicyrobot thực tế sử dụng kit STM32F4xx và các cảm biến như IMU (Inertial Measurement Unit). Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình bicyrobot có khả năng tự cân bằng và bám theo quỹ đạo định trước, mặc dù hiệu suất có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố gây nhiễu và sai số đo lường. Các kết quả này chứng minh tính khả thi của các phương pháp điều khiển được đề xuất trong luận văn.

5.1. Chi tiết về mô hình Bicyrobot thực nghiệm

Mô hình bicyrobot thực nghiệm được xây dựng dựa trên các linh kiện và thiết bị có sẵn, như kit STM32F4xx, cảm biến IMU, động cơ DC, và các bộ phận cơ khí. Kit STM32F4xx được sử dụng để thực hiện các thuật toán điều khiển và giao tiếp với các cảm biến và động cơ. Cảm biến IMU được sử dụng để đo góc nghiêng và vận tốc góc của bicyrobot. Động cơ DC được sử dụng để điều khiển bánh xe và bánh đà. Các bộ phận cơ khí được sử dụng để xây dựng khung xe và các bộ phận khác của bicyrobot. Việc lựa chọn các linh kiện và thiết bị phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo tính ổn định và hiệu suất của mô hình bicyrobot.

5.2. Kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu suất

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình bicyrobot có khả năng tự cân bằng và bám theo quỹ đạo định trước. Tuy nhiên, hiệu suất có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố gây nhiễu và sai số đo lường. Để cải thiện hiệu suất, có thể sử dụng các thuật toán lọc nhiễu hiệu quả hơn, như lọc Kalman, hoặc sử dụng các phương pháp điều khiển mạnh mẽ (robust control). Ngoài ra, việc điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống. Các kết quả thực nghiệm này cung cấp những thông tin quan trọng cho việc phát triển các hệ thống bicyrobot thực tế.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Nghiên Cứu Bicyrobot

Nghiên cứu về điều khiển cân bằng và bám quỹ đạo bicyrobot là một lĩnh vực đầy tiềm năng, với nhiều ứng dụng trong thực tế. Luận văn của Huỳnh Minh Sáng đã đóng góp vào lĩnh vực này bằng cách đề xuất các phương pháp điều khiển hiệu quả và xây dựng mô hình bicyrobot thực nghiệm. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều vấn đề cần được nghiên cứu và giải quyết, như việc cải thiện tính ổn định và hiệu suất của hệ thống, giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu, và phát triển các thuật toán điều khiển thông minh hơn. Trong tương lai, có thể kỳ vọng rằng bicyrobot sẽ trở thành một phương tiện di chuyển phổ biến và hữu ích trong nhiều lĩnh vực.

6.1. Tổng kết kết quả nghiên cứu

Luận văn đã thành công trong việc xây dựng một hệ thống điều khiển cho bicyrobot có khả năng tự cân bằng và bám theo quỹ đạo định trước. Các phương pháp điều khiển LQR và điều khiển mờ đã chứng minh tính hiệu quả của mình trong việc giải quyết các bài toán điều khiển hệ thống không ổn định và điều khiển bám quỹ đạo. Mô hình bicyrobot thực nghiệm đã cung cấp những thông tin quan trọng cho việc phát triển các hệ thống bicyrobot thực tế.

6.2. Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, có thể tập trung vào việc cải thiện tính ổn định và hiệu suất của hệ thống, giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu, và phát triển các thuật toán điều khiển thông minh hơn, ví dụ như sử dụng học máy (machine learning) để tự động điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các ứng dụng mới của bicyrobot, như sử dụng trong các hoạt động tìm kiếm cứu nạn, hoặc sử dụng trong các môi trường nguy hiểm. Sự phát triển của bicyrobot hứa hẹn mang lại những lợi ích to lớn cho xã hội.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU BICYROBOT 1.1 Giới thiệu vấn đề cần nghiên cứu Xe đạp được phát triển cách đây gần 2 thế kỷ, mở ra kỷ nguyên mới cho những phương tiện di chuyển có bánh hiện đại ngày nay. Xe đạp là phương tiện vận chuyển hàng hóa, phương tiện đi lại suốt từ khi được phát minh đến nay. Với tình hình ô nhiễm môi trường như hiện nay, các phương tiện di chuyển cá nhân thân thiện với môi trường đang được nghiên cứu rất nhiều. Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu về phương tiện không người lái đã được thực hiện.

So với ô tô, xe đạp cơ động hơn, sử dụng ít không gian hơn trong khi di chuyển bởi kích thước nhỏ gọn nhưng cũng có những bất lợi nhất định bởi cấu trúc 2 bánh. Xe đạp linh hoạt hơn và dễ điều khiển hơn so với bất cứ phương tiện nào khác, có thể di chuyển qua những con hẻm nhỏ hoặc những không gian chật hẹp, trong khi ô tô thì không thể. Cấu trúc chính của xe đạp gồm 4 phần: khung xe, hai bánh xe tiếp xúc với mặt đường (được giả sử phẳng và nằm ngang) và một phần không thể tách rời đó là người điều khiển xe (có khối lượng lớn nhất trong toàn bộ hệ thống). Người lái có thể được mô hình hóa gắn chặt với xe hoặc có thể di chuyển ngang, dọc, tác dụng lực vào tay lái.

Do chỉ có 2 điểm tiếp xúc với mặt đường, xe đạp mặc định đã là hệ thống không ổn định, giống như hệ con lắc ngược.2 Ý nghĩa khoa học Robot tự cân bằng là một hệ thống dựa trên khái niệm hệ thống con lắc ngược, nơi nó thẳng đứng được xoay trên hai bánh xe. Nếu không có bộ điều khiển thích hợp, hệ thống tự nó không thể được cân bằng và sẽ ngã. Do đó, bản thân nó là một hệ thống không ổn định và tính phi tuyến của nó làm cho vấn đề điều khiển trở nên khó khăn, kết quả là một chủ đề nghiên cứu đầy thách thức được đặt ra.3 Ứng dụng thực tiễn Với những chiếc mô tô PKL nặng thì việc giữ thăng bằng khi chạy ở tốc độ rất chậm đòi hỏi kỹ năng lái xe tốt. Việc có một bộ điều khiển giúp xe tự cân bằng khi di chuyển ở tốc độ chậm hoặc khi dừng lại là điều cần thiết.

Một phương tiện hai bánh có tên là C1 được phát triển từ công nghệ tự cân bằng của xe ba bánh và có thể là giải pháp hữu hiệu, phù hợp với những ai điều khiển mô tô trong điều kiện đường trơn trượt do điều kiện thời tiết. Mẫu xe lý tưởng này do công ty Lit Motors bắt đầu thực hiện từ năm 2012, xe hoạt động bằng điện và có khả năng tự thăng bằng nhờ vào hệ thống cảm biến điện tử, đối trọng đặc biệt nằm dưới gầm xe, thậm chí là xe còn có thể giữ cân bằng ngay cả khi bị húc bởi những phương tiện khác khi di chuyển trên đường. Hiện giá bán mà Lit Motors đưa ra cho mẫu xe này là 24.000 USD, tương đương khoảng 530 triệu đồng.1: Thiết kế xe tự cân bằng C-1 của Lit Motors. Ngoài ra, tại triễn lãm Điện tử tiêu dùng vào tháng 6/2017 tại Las Vegas, Honda đã giới thiệu công nghệ hỗ trợ lái, sử dụng công nghệ cho phép xe gắn máy cân bằng với tốc độ chậm mà không cần sử dụng con quay.

Khi chiếc xe chuyển từ chế độ thông thường sang chế độ tự cân bằng, phuộc trước sẽ được đẩy về phía trước, đưa bánh trước cách xa hơn với phần thân xe. Đồng thời các cảm biến sẽ hoạt đồng và đưa dữ liệu về bộ xử lý trung tâm nhằm điều chỉnh thân xe sao cho xe không bị ngã. Chiếc xe của Honda không chỉ hỗ trợ tài xế trong việc giữ thăng bằng mà nó còn có thể tự đứng thăng bằng lúc không có tài xế trên xe. Các kỹ sư của Honda nhận ra rằng nếu 3 một chiếc xe có thể “tự đứng” thì tại sao lại không cho phép nó có thể tự lái.

Honda đã ứng dụng những nghiên cứu từ thiết bị di chuyển cá nhân Uni-Cub vào các vấn đề của đời thực.2: Xe máy tự cân bằng của hang Honda với hệ thống hỗ trợ lái 1.2 Các công trình nghiên cứu liên quan Trong vài thập kỷ qua, các nhà nghiên cứu đã tìm ra các giải pháp khác nhau để cân bằng động hệ thống bicycle robot. Các ý tưởng thực hiện việc này có thể chia làm 4 nhóm chính như sau: Ổn định hồi chuyển, điều khiển góc lái, điều khiển bánh đà, Mass balancing Sau đây, ta đi tìm hiểu cụ thể các phương pháp điều khiển dựa trên các nhóm cơ bản này Nhóm phương pháp dựa trên ổn định hồi chuyển (CMG); Nghiên cứu đầu tiên thực hiện việc ổn định xe đạp bằng con quay hồi chuyển được thực hiện bởi Beznos et al, 1998 [1]. Về mặt khái niệm, nghiên cứu này dựa trên ý tưởng cũ về con quay hồi chuyển cân bằng hệ xe chạy trên monorail của Louis Brennan’s và xe của Pyotr Shylovsky’s (đầu thế kỷ 20). Xe được ổn định cân bằng bởi hai bánh đà quay ngược chiều nhau theo hướng đối diện, hai bánh đà được đặt giữa xe (về phía dưới).

Cả sự chuyển động của con quay hồi chuyển cũng như tốc độ của con quay đều góp phần điều khiển cho xe đứng thẳng. Việc sử dụng các con quay hồi chuyển nhanh chủ 4 yếu được các tác giả đánh giá cao đến mức độ ổn định liên tục mà phương pháp này có thể tạo ra khi so sánh với điều khiển bánh lái và điều khiển cân bằng khối lượng khi xe dừng hoặc di chuyển chậm. Phạm vi tốc độ mà các tác giả thường nghiên cứu và điều khiển do đó cũng thường ở trạng thái tĩnh và ở tốc độ thấp (<1m / s). Các loại bộ điều khiển khác nhau để kiểm soát sự vận động hồi chuyển được thực hiện như điều khiển H2 / H ∞ [3].

Thanh và Parnichkun, 2008 [3]đề xuất thiết kế một bộ điều khiển hỗn hợp H2/ H∞ sử dụng phương pháp tối ưu hóa bầy đàn (PSO) để điểu khiển cân bằng xe đạp. Kết quả đạt được một bộ điều khiển bền vững với các thông số không chắc chắn cho hiệu suất cao hơn so với bộ điều khiển PD thông thường cũng như thuật toán đề xuất cho kết quả tốt hơn so với thuật toán di truyền.Tác giả đã chọn phương pháp áp dụng lực điều khiển lên bánh đà để đảm bảo xe có thể cân bằng ở mọi vận tốc (kế cả khi xe đứng yên_vận tốc bằng không). Quyết định sử dụng bộ điều khiển H2/H∞ được thúc đẩy bởi sự bền vững của bộ điều khiển lên đối tượng với những thông số không chắc chắn. Thuật toán tối ưu hóa phỏng sinh học sau đó được áp dụng để tìm kiếm các tham số của bộ điều khiển được chỉ định theo một cấu trúc có thể chấp nhận được để giảm thiểu tích phân bình phương sai số (chuẩn H2) chịu các ràng buộc về tính ổn định bền vững (chuẩn H ∞) đối với sự không chắc chắn của mô hình và nhiễu bên ngoài.

Mô hình thi công thực tế trong hình 1.3: Xe đạp cân bằng sử dụng H2/ H∞ (Thanh và Parnichkun, 2008) [3] 5 Hình 1.4: Mô hình xe cân bằng sử dụng con quay hồi chuyển bởi (Yetkin et al, 2014) [5]. Lam, 2011 [6] đã tuyên bố trong nghiên cứu của mình rằng bộ điều khiển PD là đủ để điều khiển con quay hồi chuyển gắn trên một mô hình xe đạp kích thước nhỏ. Kết quả được kiểm chứng trên một mô hình xe đạp thực tế với bánh đà quay trong mặt phẳng của khung và quay trái-phải như trong hình 1.5: Xe đạp cân bằng kích thước nhỏ với con quay hồi chuyển: tổng quát (Lam, 2011) [6] 6 Hình 1.6: Xe đạp cân bằng kích thước nhỏ với con quay hồi chuyển: bánh đà (Lam, 2011). Trong nghiên cứu của mình, Yetkin et al, 2014 [5] đã đề xuất thiết kế bộ điều khiển trượt (SMC) bậc 1 để điều khiển CMG và ổn định một chiếc xe đạp với vận tốc tới bằng không.

Kết quả được so sánh với phương pháp điều khiển PID để đánh giá tính ưu việt của bộ điều khiển SMC đối với việc ổn định hệ thống phi tuyến. Zhang et al, 2014 [7] đã ứng dụng phương pháp sử dụng hàm Lyapunov để lái CMG của mô hình robot hình 1. Kết quả của nghiên cứu là thiết kế được bộ điều khiển cân bằng được robot không người lái. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn thực hiện các thí nghiệm với người lái xe đạp để nghiên cứu về khả năng điều chỉnh và kiểm soát tư thế động lực của con người.7: Xe đạp cân bằng sử dụng con quay hồi chuyển (Zhang et al, 2014).

[7] 7 He & Zhao, 2015 [8] quay lại với mô hình được sử dụng trong nghiên cứu của Suntharasantic và Wongsaisuwan (2011) [4] đề xuất bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính để điều khiển CMG nhưng với CMG được gắn ở phía sau xe – Hình 1. Nghiên cứu giải quyết được vấn đề cân bằng xe khi di chuyển với vận tốc thấp của con quay hồi chuyển. Nhưng bên cạnh ưu điểm, hệ thống vẫn tồn tại khuyết điềm là năng lượng tiêu hao quá lớn, bên cạnh đó, phát sinh thêm một vấn đề đó là khi con quay tạo ra moment thẳng đứng tác dụng lên xe, bánh trước của xe có xu hướng rời khỏi mặt đất và xe có thể ngã ngược về phía sau.8: Mô hình xe trong nghiên cứu của He và Zhao, 2015.[8] Ổn định bằng con quay hồi chuyển, ưu điểm của hệ thống này đó là nó có thể tạo ra moment quay lớn, hệ thống thậm chí có thể ổn định ngay cả khi xe đứng yêu. Nhược điểm là nó tiêu thụ quá nhiều năng lượng bởi con quay hồi chuyển lúc nào cũng xoay quanh trục, ngoài ra, cấu trúc vật lý của nó khá phức tạp.

Một dự án của so sánh các phương pháp trên đã được thực hiện bởi Coady et al, 2013 [10]. Xây dựng mô hình của dự án này được thể hiện ở hình 1.9: Mô hình xe thu nhỏ được xây dựng trong một dự án của sinh viên (Coady et al, 2013).[10] Nhóm phương pháp dựa trên điều khiển góc lái Lý thuyết về điểu khiển góc lái lần đầu tiên được J.Fajans giới thiệu trong tạp chí “American Journal of Physics” vào năm 1999. Điều khiển góc lái, một bộ điều khiển kiểm soát việc bao nhiêu lực sẽ được tác dụng lên tay láu để cân bằng xe đạp.