CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI XE ĐẠP TỰ CÂN BẰNG 1.1 Giới thiệu đề tài Ngày nay, khoa học công nghệ phát triển mạnh mẽ giúp cho những phương tiện phục vụ đi lại của con người như xe máy, xe hơi… ngày càng hoàn thiện và tiện lợi. Tuy nhiên, xe đạp vẫn là một sự lựa chọn được nhiều người quan tâm do sự thân thiện với môi trường và những lợi ích về mặt sức khỏe mà nó đem lại. Với nhiều người, việc đi xe đạp có thể khá đơn giản, dù vậy, vẫn có những đối tượng gặp khó khăn, đặc biệt là trẻ nhỏ, người lớn chưa từng học lái xe đạp hay những người bị thương, người gặp vấn đề về phát triển nhận thức. Một hệ thống có khả năng hỗ trợ cân bằng cho người đi xe đạp có thể mang lại lợi ích to lớn cho nhóm người này.
Hệ thống này có thể được sử dụng như một công cụ huấn luyện việc chạy xe đạp hoặc một thiết bị hỗ trợ điều trị vật lý. Về bản chất, xe đạp là một đối tượng có tính phi tuyến cao, điều này mang lại nhiều thách thức cho bài toán điều khiển cân bằng xe đạp. Các nhà nghiên cứu trên thế giới đã dùng nhiều giải pháp cơ điện tử để tự động cân bằng và điều khiển cho xe đạp. Ý tưởng chính của xe đạp tự cân bằng là dùng các cảm biến để đo góc lệch của xe đạp so với phương thẳng đứng và dùng các cơ cấu tác động để đưa nó về vị trí cân bằng.
Dựa trên ý tưởng này đã có 4 loại xe đạp tự cân bằng được nghiên cứu và giới thiệu. Loại thứ nhất là cân bằng nhờ điều chỉnh trọng tâm hay “cân bằng khối lượng” (mass balancer). Ưu điểm của thiết kế dạng này là đơn giản nhưng moment xoắn sinh ra nhỏ.1: Mô hình xe đạp tự cân bằng dùng mass balancer trong nghiên cứu của Masaki Yamakita và Atsuo Utano [1] 2 Loại thứ hai là cân bằng dựa trên góc lái (steering control). Bộ điều khiển sẽ kiểm soát moment tác dụng lên tay lái để điều khiển cân bằng.
Ưu điểm của phương pháp này là khối lượng nhỏ, tiêu thụ ít năng lượng nhưng khuyết điểm là mô hình toán học phức tạp, yêu cầu xét đến lực phản xạ của mặt đất và hệ thống không thể cân bằng khi bị lệch một góc nghiêng lớn.2: Mô hình xe đạp tự cân bằng dùng phương pháp điều khiển góc lái kết hợp với cân bằng khối lượng [2] Loại thứ ba là cân bằng bằng cách điều khiển moment con quay hồi chuyển (CMG – Control Moment Gyroscope). Gồm một hoặc nhiều khớp vạn năng (gimbal) điều khiển hướng trục quay của một đĩa quán tính. Khi xe đạp nghiêng, bộ điều khiển sẽ dựa vào góc nghiêng đo được để tính toán thay đổi hướng trục quay và hướng moment quay của đĩa quán tính. Sự thay đổi thay sinh ra một moment tiến động (precessive torque) giúp đưa xe đạp trở về tư thế cân bằng.
Phương pháp này có thể sinh ra moment rất lớn tuy nhiên năng lượng tiêu thụ cũng rất nhiều, do đĩa quán tính phải được quay liên tục (giả định với một vận tốc góc lớn nhất để có thể sinh ra moment lớn) 3 Hình 1.3: Mô hình xe đạp tự cân bằng dùng CMG Loại thứ tư sử dụng bánh đà quán tính để cân bằng xe đạp. Với kiểu thiết kế này, mô hình xe đạp có đặc tính tương tự với hệ con lắc ngược bánh đà quán tính []. Bằng việc tăng hoặc giảm tốc độ quay của bánh đà, moment quán tính sẽ được tạo ra và tác dụng lên trục quay song song với khung xe. Khi xe đạp bắt đầu ngã về một phía, động cơ gắn với bánh đà sẽ tác dụng một moment lên bánh đà, từ đó một moment quán tính sẽ được sinh ra và tác dụng lên xe đạp, giúp xe trở về vị trí cân bằng.4: Murata Boy – Robot lái xe đạp ứng dụng bánh đà quán tính Hạn chế của phương án này là tiêu thụ nhiều năng lượng và không thể sinh ra moment lớn.
Tuy vậy đây là phương án tương đối đơn giản về mặt mô hình, ít chi phí và vấn đề 4 tác động của phản lực mặt đất lên xe đạp gần như được loại bỏ. Vì vậy, trong luận văn này, học viên sẽ chọn cách tiếp cận dùng bánh đà quán tính để điều khiển cân bằng cho xe đạp.2 Một số công trình nghiên cứu liên quan Trên thế giới đã có một số nghiên cứu ứng dụng mô hình bánh đà quán tính để điều khiển cân bằng cho xe đạp. Trong nghiên cứu [4], nhóm tác giả đã trình bày sự ảnh hưởng của bánh đà quán tính đến sự cân bằng của xe đạp thông qua việc thành lập mô hình toán học. Nghiên cứu này cũng khảo sát một số chuyển động của xe đạp trong điều kiện phức tạp hơn như: chuyển động trên mặt phẳng nghiêng, chuyển động trong vòng cung.5: Mô hình xe đạp tự cân bằng trong nghiên cứu [4] Trong nghiên cứu [5], nhóm tác giả đã xây dựng mô hình toán học và thiết kế bộ điều khiển cho xe đạp tự hành.
Trong đó, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một đĩa quay để tạo ra ngoại lực giúp hỗ trợ cân bằng cho xe tự hành. Đáng chú ý, mô hình toán học của xe đạp tự hành được xây dựng với độ phi tuyến cao vốn có của mô hình, do nhóm tác giả không sử dụng các giả thiết đơn giản hóa hoặc tuyến tính hóa.6: Mô hình xe đạp tự cân bằng trong nghiên cứu [5] Việc ứng dụng bánh đà quán tính để để hỗ trợ cân bằng cho xe máy cũng đã được đề cập trong nghiên cứu [6], tác giả đã sử dụng bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa để mô phỏng điều khiển cân bằng. Tuy nhiên, kết quả tín hiệu điều khiển thu được rất lớn, không phù hợp với thực tế, do đó tác giả đề xuất nghiên cứu sử dụng thêm bộ điều khiển hoạch định độ lợi bên cạnh bộ điều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa.7: Mô hình xe máy tự cân bằng trong nghiên cứu [6] Đối với các bài toán điều khiển cân bằng, không thể không nhắc đến giải thuật toàn phương tuyến tính LQR (Linear Quadratic Regulator). Nhóm nghiên cứu [7] đã sử dụng và kiểm chứng được sự phù hợp của bộ điều khiển LQR đối với việc kiểm soát cân bằng cho xe đạp.8: Cấu trúc bộ điều khiển LQR trong nghiên cứu [7] Trong nghiên cứu [8], nhóm nghiên cứu ở trường đại học Pusan, Korea, đã dùng bộ điều khiển PID để điều khiển cân bằng xe đạp.
Trong đó, vận tốc quay của bánh đà được hồi tiếp về bộ điều khiển để giúp cho bộ điều khiển PID thực sự ổn định. Kết quả cho thấy bộ điều khiển PID có thể điều khiển cân bằng cho xe đạp dù vẫn có xuất hiện sai lệch góc nghiêng.9: Cấu trúc bộ điều khiển PID trong nghiên cứu [8] Tương tự như nghiên cứu [8], nhóm nghiên cứu [9] đã thiết kế và chế tạo mẫu xe đạp có thể tự lái và cân bằng dùng bánh đà quán tính. Tuy nhiên, khó khăn chính trong nghiên cứu này điều khiển cân bằng trong khi có thay đổi về góc lái.10: Mô hình xe đạp tự cân bằng trong nghiên cứu [9] Nghiên cứu [10] đã thực hiện điều khiển cân bằng và vận tốc của xe đạp trong chuyển động thẳng và đường cong hình chữ S. Đối với chuyển động thẳng, nhóm tác giả kiểm chứng được việc điều khiển cân bằng và điều khiển vận tốc của xe có thể thực hiện độc lập.
Đối với chuyển động trên đường cong, góc nghiêng của xe đạp được điều chỉnh để phù hợp với lực hướng tâm, lực gây ra do sự thay đổi của góc lái và trọng lực.11: Mô hình xe đạp tự cân bằng trong nghiên cứu [10] Với mục tiêu điều khiển cân bằng và thu được đáp ứng tối ưu trong giới hạn đặt ra cho ngoại lực tác dụng lên xe đạp, nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu [11] đã đề xuất sử dụng giải thuật Fuzzy. Ngoài ra, các hệ số chuẩn hóa cho các biến ngôn ngữ của bộ điều khiển Fuzzy cũng được chỉnh định bằng cách sử dụng mạng thần kinh nhân tạo.12: Cấu trúc bộ điều khiển trong nghiên cứu [11] Vấn đề được tác giả ở nghiên cứu [12] đặt ra là một số giới hạn của hệ thống phải được xét đến như góc lệch lớn nhất của xe đạp theo phương thẳng đứng, vận tốc lớn nhất của bánh đà quán tính và tín hiệu điều khiển lớn nhất. Nói cách khác, mỗi động cơ điện đều có giới hạn riêng về tốc độ và moment. Khi một trong những giá trị này bão hòa, hệ thống sẽ trở nên khó điều khiển.
Bằng cách giới thiệu mô hình với những giới hạn của cơ cấu tác động (actuator failure model) kết hợp với các luật điều khiển LQR, LQI (Linear Quadratic Integral), bộ điều khiển đã thể hiện được đặc tính bền vững, đặc biệt là giảm được năng lượng tiêu thụ của hệ thống.13: Mô hình xe đạp tự cân bằng trong nghiên cứu [12] 9 Tác giả Kiattisin Kanjanawanishkul trong nghiên cứu [13] đã đề xuất sử dụng ba bộ điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator), LMPC (Linear Model Predictive Control) và NMPC (Non-linear Model Predictive Control) cho hệ xe đạp tự cân bằng, với mô hình toán học được xây dựng từ [14]. Kết quả cho thấy cả ba bộ điều khiển đều cho kết quả ổn định cân bằng tốt, các chỉ tiêu chất lượng như trung bình sai số tuyệt đối (MAE – Mean Absolute Error), độ vọt lố và thời gian xác lập của cả ba bộ điều khiển đều tương tự nhau. Bộ điều khiển LQR có ưu điểm là tính toán nhanh, trong khi bộ điều khiển NMPC dù mất nhiều thời gian tính toán hơn song lại có ưu điểm là dùng trực tiếp mô hình phi tuyến, do đó có thể giải quyết những đặc tính phức tạp và những giới hạn của hệ thống phi tuyến. Trên cơ sở những kết quả khá tốt thu được của các nghiên cứu [7], [12] và [13] khi dùng bộ điều khiển LQR điều khiển cho hệ xe đạp tự cân bằng, học viên đề xuất sử dụng giải thuật điều khiển Fuzzy-LQR, trong đó vector hồi tiếp K (kết quả của bài toán LQR) đóng vai trò là hệ số cho các biến trạng thái hồi tiếp của hệ thống.
Bộ điều khiển Fuzzy-LQR cũng đã được công bố trong một số nghiên cứu trong nước và thế giới như điều khiển độ cao của trực thăng bốn cánh [15], điều khiển tàu không người lái [16], điều khiển bộ giảm xóc cho xe buýt [17]. Trên cơ sở của nghiên cứu [18], tác giả Narinder Singh Bhangal trong nghiên cứu điều khiển cân bằng cho hệ con lắc ngược kép [19] đã thực hiện so sánh hai bộ điều khiển LQR và Fuzzy-LQR.