Đồ án tốt nghiệp Xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô - Đại học Nguyễn Tất Thành

Nghiên cứu xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô sử dụng cảm biến và thuật toán điều khiển. Đồ án tốt nghiệp cung cấp giải pháp công nghệ cho

• Tác giả: Lê Nguyễn Trung Thi
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hữu Luân
• Trường học: Trường Đại học Nguyễn Tất Thành
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật Ô tô
• Đề tài: Xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về đồ án tốt nghiệp xây dựng hệ thống xe tự động theo line

Đề tài Xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô là đồ án tốt nghiệp thuộc ngành Công nghệ kỹ thuật Ô tô tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành. Hệ thống được thiết kế để xe mô hình có thể tự động di chuyển theo vạch kẻ đường mà không cần sự can thiệp của người điều khiển. Dự án sử dụng kết hợp nhiều công nghệ hiện đại bao gồm cảm biến quang học, camera xử lý hình ảnh, vi điều khiển Arduino Pro Mini và máy tính nhúng Raspberry Pi. Bộ điều khiển PID đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý tín hiệu và điều khiển hướng đi của xe một cách chính xác. Hệ thống được cấp nguồn từ pin lithium 2S có dung lượng 5200mAh thông qua module hạ áp để cung cấp điện áp ổn định 5V cho toàn bộ thiết bị điện tử. Dự án này minh họa khả năng tích hợp các kiến thức về cơ khí, điện tử và lập trình trong lĩnh vực công nghệ ô tô tự động.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu chính của đồ án là xây dựng hệ thống xe mô hình có khả năng chạy tự động theo đường kẻ line trên bề mặt di chuyển. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào thiết kế phần cứng và lập trình phần mềm điều khiển cho hệ thống. Hệ thống bao gồm các khối chức năng chính: khối phát hiện line sử dụng phototransistor và camera, khối xử lý tín hiệu với Arduino Pro Mini và Raspberry Pi, khối điều khiển động cơ DC thông qua mạch lái DRV8833. Dự án hướng đến ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực xe tự hành và robot di động.

1.2. Cơ sở lý thuyết và công nghệ sử dụng

Hệ thống dựa trên nguyên lý cảm biến quang học để phát hiện sự khác biệt độ phản xạ ánh sáng giữa vạch kẻ và bề mặt nền. Phototransistor thu nhận tín hiệu analog chuyển đổi thành dữ liệu số cho vi xử lý. Camera kết hợp Raspberry Pi thực hiện xử lý hình ảnh phức tạp hơn, nhận diện đường đi chính xác. Thuật toán PID (Proportional-Integral-Derivative) được áp dụng để điều khiển tốc độ và hướng quay động cơ dựa trên sai lệch giữa vị trí thực tế và vị trí mong muốn. Giao thức UART đảm bảo truyền thông ổn định giữa Raspberry Pi và Arduino Pro Mini.

II. Phân tích các vấn đề trong thiết kế hệ thống xe tự động theo line

Quá trình thiết kế hệ thống xe chạy tự động theo line đặt ra nhiều thách thức kỹ thuật cần giải quyết. Vấn đề đầu tiên liên quan đến độ chính xác của cảm biến khi phát hiện line trong điều kiện ánh sáng thay đổi. Phototransistor có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu môi trường dẫn đến nhận diện sai đường đi. Thứ hai, việc xử lý hình ảnh từ camera đòi hỏi năng lực tính toán cao mà vi điều khiển đơn giản không thể đáp ứng. Thứ ba, cơ chế điều khiển động cơ cần đảm bảo độ mượt mà khi xe chuyển hướng, tránh hiện tượng rung giật hoặc lệch đường. Thứ tư, thời gian phản hồi của hệ thống phải đủ nhanh để xe có thể bám line chính xác ở tốc độ di chuyển khác nhau. Cuối cùng, việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng từ pin 2S là yếu tố quan trọng để đảm bảo thời gian hoạt động liên tục của hệ thống.

2.1. Thách thức trong phát hiện và nhận diện đường line

Độ chính xác của cảm biến quang học phụ thuộc nhiều vào điều kiện môi trường như ánh sáng nền, màu sắc bề mặt và độ rộng của vạch kẻ. Phototransistor có thể bị nhiễu do ánh sáng mạnh từ bên ngoài hoặc do bụi bẩn bám trên bề mặt cảm biến. Camera xử lý hình ảnh gặp khó khăn khi góc quay thay đổi đột ngột hoặc khi đường line có độ cong phức tạp. Việc lựa chọn ngưỡng phân biệt giữa line và nền cũng là vấn đề kỹ thuật quan trọng cần cân nhắc kỹ lưỡng trong quá trình hiệu chỉnh hệ thống.

2.2. Vấn đề điều khiển và truyền thông trong hệ thống

Hệ thống sử dụng hai vi xử lý chính là Arduino Pro Mini và Raspberry Pi, đòi hỏi cơ chế truyền thông hiệu quả qua giao thức UART. Độ trễ trong truyền dữ liệu có thể ảnh hưởng đến khả năng phản hồi của xe khi gặp đường cong hoặc vật cản. Bộ điều khiển PID cần được tinh chỉnh các thông số Kp, Ki, Kd để đạt hiệu suất tối ưu. Mạch lái động cơ DC DRV8833 phải xử lý chính xác tín hiệu PWM từ vi điều khiển để điều khiển tốc độ và hướng quay của hai bánh xe một cách đồng bộ.

III. Giải pháp và phương pháp triển khai hệ thống xe tự động theo line

Hệ thống được triển khai theo kiến trúc mô-đun với các khối chức năng rõ ràng. Khối đầu vào gồm phototransistor và camera thu thập tín hiệu đường đi. Phototransistor phát hiện sự khác biệt độ phản xạ ánh sáng giữa vạch kẻ và bề mặt nền, chuyển đổi tín hiệu quang học thành điện áp analog. Camera kết hợp Raspberry Pi thực hiện xử lý hình ảnh phức tạp hơn, truyền dữ liệu đã xử lý cho Arduino Pro Mini qua giao thức UART. Khối xử lý trung tâm sử dụng Arduino Pro Mini với chip Atmega 328 chạy thuật toán PID để tính toán điều khiển liên tục. Thuật toán so sánh vị trí thực tế với vị trí mục tiêu, tính toán sai lệch và sinh ra tín hiệu điều khiển phù hợp. Khối đầu ra gồm động cơ DC được điều khiển bởi mạch lái DRV8833 với các chế độ quay thuận và ngược chiều kim đồng hồ. Hệ thống cấp nguồn từ pin lithium 2S dung lượng 5200mAh qua module hạ áp 5V đảm bảo hoạt động ổn định.

3.1. Thiết kế phần cứng và cấu trúc hệ thống

Phần cứng hệ thống được thiết kế với các module chức năng riêng biệt. Cảm biến phototransistor được bố trí phía trước xe để phát hiện line liên tục. Raspberry Pi xử lý dữ liệu hình ảnh từ camera truyền qua giao thức UART đến Arduino Pro Mini. Vi điều khiển Arduino Pro Mini với chip Atmega 328 đóng vai trò trung tâm xử lý tín hiệu và chạy thuật toán PID. Mạch lái động cơ DC Mini DRV8833 điều khiển hai động cơ bánh xe với các chế độ quay thuận và ngược. Pin 2S 5200mAh cung cấp nguồn qua module hạ áp 5V cho toàn bộ hệ thống điện tử.

3.2. Lập trình phần mềm và thuật toán điều khiển

Phần mềm được phát triển trên nền tảng Arduino IDE sử dụng ngôn ngữ lập trình C/C++. Chương trình chính chạy trên Arduino Pro Mini thực hiện đọc dữ liệu từ cảm biến, tính toán thuật toán PID và xuất tín hiệu điều khiển động cơ. Raspberry Pi chạy chương trình xử lý hình ảnh bằng Python để nhận diện đường line từ camera. Thuật toán PID liên tục tính toán sai lệch giữa vị trí thực tế và mục tiêu, điều chỉnh tốc độ và hướng quay của động cơ để xe bám line chính xác. Các thông số PID được tinh chỉnh qua thực nghiệm để đạt hiệu suất tối ưu.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn của hệ thống xe tự động theo line

Đồ án tốt nghiệp Xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô đã hoàn thành các mục tiêu đề ra. Hệ thống hoạt động ổn định với khả năng phát hiện và bám line chính xác nhờ sự kết hợp giữa cảm biến quang học và camera xử lý hình ảnh. Bộ điều khiển PID đảm bảo xe di chuyển mượt mà trên các đoạn đường thẳng và đường cong. Việc tích hợp Raspberry Pi và Arduino Pro Mini cho thấy khả năng xử lý song song hiệu quả giữa xử lý hình ảnh và điều khiển thời gian thực. Hệ thống sử dụng nguồn pin lithium 2S với dung lượng 5200mAh đáp ứng thời gian hoạt động liên tục. Dự án minh chứng tính khả thi của việc áp dụng công nghệ tự động hóa trong lĩnh vực ô tô tại Việt Nam. Kết quả đạt được mở ra hướng phát triển mới cho các ứng dụng xe tự hành thông minh và robot di động trong tương lai.

4.1. Kết quả đạt được và đánh giá hiệu suất

Hệ thống đã đạt được khả năng chạy tự động theo line với độ chính xác cao trên đường thẳng và đường cong có bán kính lớn. Thời gian phản hồi của hệ thống đủ nhanh để bám line ở tốc độ trung bình. Bộ điều khiển PID hoạt động hiệu quả giúp xe di chuyển mượt mà, không bị rung giật khi chuyển hướng. Mạch lái DRV8833 điều khiển động cơ DC chính xác theo tín hiệu từ Arduino Pro Mini. Hệ thống cấp nguồn ổn định từ pin 2S qua module hạ áp 5V đảm bảo hoạt động liên tục trong thời gian dài.

4.2. Ứng dụng và hướng phát triển tương lai

Công nghệ xe chạy tự động theo line có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong công nghiệp, hệ thống được áp dụng cho xe vận chuyển hàng hóa tự động trong nhà kho và nhà máy sản xuất. Trong nông nghiệp, công nghệ tương tự hỗ trợ xe nông nghiệp chạy tự động trên đồng ruộng. Hướng phát triển bao gồm tích hợp thêm cảm biến khoảng cách để tránh vật cản, nâng cấp thuật toán học sâu để nhận diện phức tạp hơn, và phát triển giao diện điều khiển từ xa qua mạng không dây. Dự án cũng là nền tảng để nghiên cứu xe tự hành cấp cao hơn với khả năng ra quyết định thông minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tính cấp thiết của đề tài: Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học đời sống, cuộc sống của con người ngày một tốt hơn, Ngày càng có nhiều những trang thiết bị hiện đại phục vụ trong công cuộc công nghiêp hóa, hiện đại hóa. Trong đó góp phần không nhỏ là ngành kỹ thuật điện – điện tử. Những thiết bị điện, điện tử ngày được phát triển và ứng dụng rộng rãi, những thành tựu của nó đã góp phần nâng cao đời sống vật chất và tinh thần cho con người. Để làm sáng tỏ hiệu quả của những thiết bị trong thực tế chúng em chọn đề tài “Xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô” nhằm mục đích áp dụng công nghệ xe chạy tự động theo line trên ô tô, những chiếc xe này có thể giúp con người nâng cao đời sống của họ.

Khi lái xe liên tục không nghỉ trong nhiều giờ trên đường cao tốc hay đường xuyên quốc gia vắng người, người lái có thể thả chân ga, đạp ga và xe sẽ chạy với một tốc độ không đổi cho dù là lên hay xuống dốc. Nhờ có hệ thống này cũng giúp những chuyến hành trình dài ít gây mệt mỏi hơn, đồng thời góp phần giảm suất tiêu hao nhiên liệu bằng cách hạn chế độ lệch của bướm ga. Lúc đó con người chỉ có nhiệm vụ là ngồi kiểm soát việc vận hành của chiếc xe, mọi thứ trở nên tiện ích hơn. Vì thế chúng em hoạt động trên nguyên tắc dò line trắng dán trên nền thông thường và tránh vật cản bằng cảm biến siêu âm trên đường phố có nhiều xe qua lại 1.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài: Ý nghĩa khoa học: Đề tài “Xây dựng hệ thống xe chạy tự động theo line trên ô tô” có ý nghĩa khá quan trọng trong công nghệ chế tạo robot hiện đại như hiện nay.

Đóng vai trò là mắt của robot, giúp nhận biết đường đi, điều chỉnh tốc độ động cơ và tránh các vật cản. Ý nghĩa thực tiễn: Với sự phát triển không ngừng của thời kì hiện nay, đề tài có ứng dụng khá rộng rãi trong công nghệ chế tạo robot, không chỉ riêng về chế tạo ô tô mà còn cả trong về đồ dùng thông minh, thiết bị nhận dạng.3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài: - Tạo ra một thiết bị thông minh giúp nâng cao đời sống con người. - Tìm hiểu về cách sử dụng và lập trình Python. - So sánh với đề tài được đặt ra.

- Tiến hành viết chương trình hệ thống. - Mô phỏng hệ thống. - Sửa chữa, khắc phục lỗi (nếu có).4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: 1.1 Đối tượng nghiên cứu: Chế tạo mô hình xe điện sử dụng vi điều khiển để xử lý thuật toán dò line và máy tính nhúng Raspberry Pi cho việc thu thập và xử lý hình ảnh.2 Phạm vi nghiên cứu: Sử dụng mô hình xe điện do các sinh viên tự thiết kế và hoạt động trên sa hình mô phỏng có các đường line và tích hợp xử lý ảnh để nhận diện các biển báo, tín hiệu. (Mẫu Hình thức trình bày tài liệu tham khảo) CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ ĐỀ TÀI 2.1 Giới thiệu Hệ thống dò line được tích hợp được tích hợp trên xe ô tô giúp cho xe có thể di chuyển đúng những line đã được vẽ trên đường, garage, kho xưởng, etc.

Line có màu trắng nền đen. Nhờ vào cảm biến quang có thể kiểm tra đường thẳng và điều động xe đi đúng hướng, đồng thời cân chỉnh một cách liên tục các hướng di chuyển sai bằng cách đọc phản hồi từ cảm biến quang. Kết hợp với xử lý ảnh để đọc các biển báo chỉ dẫn, đèn giao thông, etc. Tạo thành một hệ thống xử lý đơn giản nhưng mạng lại hiệu quả cao.2 Nền tảng Ngày nay công nghệ đóng một vai trò rất quan trọng và phát triển theo từng giờ ở các phòng nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới.

Chúng ta không những học cách sử dụng công nghệ mà còn phải hiểu cách để tạo ra và phát triển công nghệ. Hầu hết các đề tài hiện nay chỉ chọn phạm vi nghiên cứu cụ thể, điều này làm giới hạn sự đổi mới và khả năng sáng tạo. Đề tài này được tạo ra bởi nhiều kết nối trên nhiều lĩnh vực thay vì chỉ một chủ đề riêng lẻ, đề tài được kết hợp các kỹ năng cơ khí, điện & điện tử và lập trình. Có cái nhìn trực quan về toán học và công nghệ.

Có khả năng xây dựng hệ thống một cách logic. Mang lại sự đổi với và khả năng sáng tạo. Nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề. Hệ thống dò line không chỉ cho phép xe di chuyển theo một lộ trình đã được chỉ ra, nó còn có thể nhận dạng biển báo thông qua quá trình xử lý ảnh.3 Nguồn cảm hứng Ở các thành phố lớn như New York, Tokyo.

Để tránh tình trạng kẹt xe họ đã xây dựng hệ thống tàu điện ngầm, có thể thấy các đầu tàu chỉ di chuyển theo một tuyến đường duy nhất đã chỉ ra, để hạn chế khả năng xảy ra tại nạn giao thông và kẹt tàu. Từ ý tưởng đó việc xây dựng hệ thống dò line đã được tích hợp vào ô tô có thể giúp chúng ta tự hành một cách an toàn và hiệu quả trên các tuyến đường đã được chỉ định sẵn, nhưng đối với quy mô hiện nay thì khó mà di chuyển một cách hiệu quả. Nhưng ta có thể được ứng dụng vào bãi đỗ xe tự động, các xe nhận diện biển báo và đi theo line đến các ô đỗ xe. Các robot dò line nay đã được sử dụng rất nhiều trong môi trường công nghiệp như vận chuyển hàng hóa, thiết bị dân dụng, etc.4 Thách thức 2.5 Giới hạn (Mẫu Hình thức trình bày tài liệu tham khảo) CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3.1 Khảo sát về công nghệ Robot dò line là một robot tự động nhận diện và đi theo đường được sơn trên mặt sàn.

Robot dò line sử dụng Arduino và cảm biến quang để nhận diện line đã được vẽ trước đó, đường được sơn bằng màu đen trên nền trắng. Kết hợp máy tính nhúng Raspberry Pi 3 B+ và module Camera 5MP để thu thập và xử lý các biển báo tín hiệu.2 Hoạt động cơ bản của hệ thống Hoạt động cơ bản của hệ thống được chỉ ra dưới đây: Chụp vị trí line với cảm biến quang được gắn ở phía trước của xe. Cảm biến kết hợp IR- LED và Photodiode gọi là cảm biến quang. Cảm biến quang cấu tạo đơn giản nhưng mang lại hiệu quả cho việc đánh giá độ tương phản giữa nền và line.

Mô hình xe được trang bị vi điều khiển Arduino là cơ cấu điều khiển động cơ bằng cách đọc phản hồi từ cảm biến quang. Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 B+ xử lý hình ảnh và gửi tín hiệu có mức ưu tiên cao hơn cho vi điều khiển thực thi. Nếu xe không phát hiện được đường line nào xe di chuyển xoay vòng cho đến khi tìm được line.1 Cơ cấu chấp hành Hình 3.: Sơ đồ khối của hệ thống 3.3 Tổng quan về phần cứng Phần cứng được chia ra làm 3 hệ thống, hệ thống đầu vào (Input system), hệ thống xử lý tín hiệu (Processing System) và hệ thống đầu ra (Ouput system).1 Cảm biến quang (Mẫu Hình thức trình bày tài liệu tham khảo) Bộ dò line QTR-8RC sử dụng phototransistor để phát hiện line, một dãy bao gồm 8 bộ thu phát cách đều nhau một khoảng 9.525mm được đặt đối diện với mặt đất để phát hiện line. Một số đặc điểm của module này: Không cần bộ chuyển đổi ADC.

Cải thiện độ nhạy bằng cách băm xung MOSFET. Đọc song song nhiều tín hiệu đầu ra cho vi điều khiển. Đọc song song cho phép tối ưu hóa tùy chọn nguồn đầu vào.: Sơ đồ nguyên lý của module QTR-8RC Hình 3.: Ảnh thực tế của module QTR-8RC Thông số kỹ thuật: Dimensions: 2.0 V Supply current: 100 mA Output format: 8 digital I/O-compatible signals that can be read as a timed high pulse Optimal sensing distance: 0.125" (3 mm) Maximum recommended sensing distance: 0.5 mm) (Mẫu Hình thức trình bày tài liệu tham khảo) Weight without header pins: 0.: QTR-1RC đầu ra (màu vàng) khi được đặt trên line đen với khoảng cách 3mm và tín hiệu được đưa vào vi điều khiển (xanh dương). Giao tiếp đầu ra của QRT-8RC với những I/O của vi điều khiển: Module QRT-8RC có 8 tín hiệu đầu ra độc lập và song song nhau, cần một đường I/O có khả năng điều khiển đầu ra ở mức cao sau đó đợi thời gian lấy mẫu vào vi điều khiển rồi điều khiển đầu ra ở mức thấp.

Trình tự điều khiển để đọc cảm biến như sau: 1. Bật IR LEDs 2. Thiết lập I/O là ouput và điện áp ra là mức cao 3. Đợi ít nhất 10us để đầu ra cảm biến là cao 4.

Thiết lập I/O là input (trở kháng cao) 5. Đo thời gian để điện áp giảm xuống bằng cách đợi dòng I/O xuống thấp 6. Tắt IR LEDs Các bước trên có thể thực hiện một cách song song với nhiều I/O.2 Module Camera (Mẫu Hình thức trình bày tài liệu tham khảo) Hình 3.: Module máy ảnh 5MP cho Raspberry Pi Camera được kết nối với Raspberry Pi thông qua 1 socket nhỏ ở phía trên của bo mạch, và có nhãn (tên) là “Camera”. Kết nối này thông qua CSI interface, được thiết kế dành riêng cho việc truyền tải dữ liệu giữa Camera và Raspberry Pi.

Bus CSI này có thể truyền dữ liệu ở tốc độ rất cao và chỉ mang theo dữ liệu hình ảnh. Kích thước board camera rất nhỏ, khoảng 25mm x 20mm x 9mm. Nó cũng chỉ nặng hơn 3 gram, rất thích hợp cho các ứng dụng di động hoặc những dự án cần kích thước và trọng lượng nhỏ. Máy ảnh được kết nối với bộ xử lý BCM2835 trên Pi thông qua bus CSI.

Bus CSI này sẽ được kết nối tới Pi Camera thông qua cáp FFC (Flexible Flat Cable). Raspberry Pi Zero và Zero W có kết nối CSI khác nhau, và bộ sản phẩm này đi kèm với 2 cáp FFC khác nhau, một cho chuẩn Raspberry Pi (Model A, B và B +) và một cáp dành cho Raspberry Pi nhỏ gọn (The Zero series). Cảm biến của máy ảnh có độ phân giải 5 megapixel và có ống kính với tiêu cự cố định. Camera có thể chụp ảnh tĩnh ở độ phân giải 2592 x 1944 pixel và hỗ trợ quay video 1080p @ 30fps, 720p @ 60fps và 640x480p 60/90.