Đồ án xe điện tự hành dùng Raspberry Pi 4 - Thiết kế và lập trình xe dò line, tránh vật cản

Đồ án xe điện tự hành Raspberry Pi 4: Hướng dẫn chi tiết từ A-Z. Tìm hiểu cách xây dựng xe tự lái, code mẫu, sơ đồ mạch điện và ứng dụng thực tế.

Trường đại học

Đại học Bách Khoa

Chuyên ngành

Điện - Điện tử

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án môn học

2024

48
15
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI MỞ ĐẦU

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT ĐỒ ÁN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Tìm hiểu các mô hình

1.2. Tìm hiểu về cảm biến

1.3. Tìm hiểu về cấu trúc điều khiển

1.4. Lựa chọn phương án

1.5. Nhiệm vụ đề tài

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Module điều khiển L298N

2.2. Cảm biến hồng ngoại SCRT5000 và cảm biến siêu âm HC-SR04

2.3. SG90 Động Cơ Servo 180 Độ

2.4. Động cơ DC giảm tốc V1 Dual Shaft Plastic Geared TT Motor

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN CỨNG

3.1. Các linh kiện được sử dụng

3.2. Sơ đồ khối tổng quát

3.3. Nhiệm vụ và chức năng từng khối

3.3.1. Khối cảm biến

3.4. Khối điều khiển

3.5. Sơ đồ toàn mạch kết nối các linh kiện

4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ VÀ THỰC HIỆN PHẦN MỀM

4.1. Yêu cầu đặt ra

4.2. Phân tích yêu cầu để thực hiện chương trình

4.3. Lưu đồ giải thuật tổng quát

4.4. Lưu đồ giải thuật chi tiết

4.4.1. Lưu đồ giải thuật cho theo dõi đường

4.4.2. Lưu đồ giải thuật cho tránh vật cản

4.5. Khối chương trình chính điều khiển

KẾT QUẢ THỰC HIỆN

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

2.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH SÁCH HÌNH MINH HỌA

Tóm tắt

I. Tổng Quan Đồ Án Xe Điện Tự Hành Raspberry Pi 4 Tiềm Năng

Xe điện tự hành đang trở thành một xu hướng tất yếu trong ngành công nghiệp ô tô và robot. Việc tích hợp Raspberry Pi 4 vào các mô hình xe điện mở ra khả năng tự động hóa và điều khiển thông minh với chi phí hợp lý. Đồ án này tập trung vào việc xây dựng một mô hình xe tự hành cơ bản, có khả năng dò đường và tránh vật cản, sử dụng Raspberry Pi 4 làm bộ não điều khiển. Xe sử dụng các cảm biến xe tự hành như hồng ngoại và siêu âm để nhận biết môi trường xung quanh, sau đó xử lý thông tin và đưa ra quyết định di chuyển phù hợp. Ứng dụng của xe điện tự hành rất đa dạng, từ vận chuyển hàng hóa trong nhà kho đến các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh. Việc nắm vững kiến thức và kỹ năng liên quan đến lập trình xe tự hành, điều khiển xe tự hành và sử dụng Raspberry Pi sẽ là một lợi thế lớn trong bối cảnh công nghệ hiện nay. Đồ án này mong muốn mang đến cái nhìn tổng quan về cách xây dựng một robot tự hành đơn giản nhưng hiệu quả. Theo báo cáo của Nguyễn Hoàng Mỹ (2024), "Thiết kế xe tự hành giúp mô phỏng tính năng lái tự động bằng kỹ thuật dò line". Sự phát triển của khoa học kỹ thuật đã cho phép tích hợp các thiết bị thông minh vào đời sống, nâng cao sự an toàn và tiện nghi cho con người. Đồ án này là một bước tiến nhỏ trong việc hiện thực hóa những tiềm năng đó. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI)học máy (Machine Learning) vào các mô hình xe tự hành sẽ là hướng phát triển tiếp theo, mang đến những giải pháp giao thông thông minh và bền vững hơn.

1.1. Giới Thiệu Về Xe Điện Tự Hành Dùng Raspberry Pi 4

Xe điện tự hành dựa trên Raspberry Pi 4 là một nền tảng phát triển mạnh mẽ cho các ứng dụng robot và tự động hóa. Nó kết hợp khả năng xử lý của Raspberry Pi với các cảm biến xe tự hành và hệ thống điều khiển động cơ để tạo ra một mô hình xe tự hành có thể di chuyển và tương tác với môi trường xung quanh. Raspberry Pi 4 đóng vai trò là bộ não của xe, xử lý dữ liệu từ các cảm biến xe tự hành và đưa ra quyết định điều khiển motor driver. Phần mềm được viết bằng Python và sử dụng các thư viện như OpenCVTensorFlow cho xử lý ảnh và học máy (Machine Learning). ROS (Robot Operating System) cũng có thể được sử dụng để quản lý các thành phần khác nhau của hệ thống.

1.2. Ưu Điểm Của Xe Điện Tự Hành Dùng Raspberry Pi 4

Sử dụng Raspberry Pi 4 mang lại nhiều lợi thế cho việc phát triển xe điện tự hành. Đầu tiên, nó có chi phí thấp hơn so với các hệ thống nhúng khác, giúp giảm chi phí tổng thể của dự án. Thứ hai, Raspberry Pi 4 có cộng đồng hỗ trợ lớn và nhiều tài liệu hướng dẫn trực tuyến, giúp người phát triển dễ dàng tìm kiếm thông tin và giải quyết vấn đề. Thứ ba, nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và thư viện, cho phép linh hoạt trong việc phát triển phần mềm. Cuối cùng, Raspberry Pi 4 có khả năng kết nối mạng, cho phép điều khiển và giám sát xe điện tự hành từ xa.

1.3. Các Ứng Dụng Tiềm Năng Của Xe Điện Tự Hành

Xe điện tự hành có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực khác nhau. Trong công nghiệp, nó có thể được sử dụng để vận chuyển hàng hóa trong nhà kho hoặc nhà máy. Trong nông nghiệp, nó có thể được sử dụng để giám sát cây trồng hoặc phun thuốc trừ sâu. Trong giao thông, nó có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh hoặc xe buýt tự hành. Ngoài ra, xe điện tự hành cũng có thể được sử dụng trong các ứng dụng giải trí hoặc giáo dục, giúp người dùng khám phá và tìm hiểu về công nghệ robot và tự động hóa.

II. Thách Thức Giải Pháp Thiết Kế Xe Điện Tự Hành Raspberry Pi 4

Xây dựng xe điện tự hành không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Có nhiều thách thức kỹ thuật cần phải vượt qua, từ việc lựa chọn cảm biến xe tự hành phù hợp đến việc lập trình xe tự hành để nó có thể di chuyển một cách an toàn và hiệu quả. Một trong những thách thức lớn nhất là xử lý dữ liệu từ camera xe tự hành và các cảm biến xe tự hành khác. Dữ liệu này thường rất phức tạp và đòi hỏi các thuật toán xử lý mạnh mẽ để có thể nhận biết và phản ứng với môi trường xung quanh. Theo Nguyễn Hoàng Mỹ (2024), "Do thời gian, kiến thức và kinh nghiệm của em còn có hạn nên sẽ không thể tránh khỏi những sai sót." Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học hỏi và thử nghiệm liên tục. Việc lựa chọn pin xe điện phù hợp cũng là một yếu tố quan trọng, đảm bảo xe có thể hoạt động liên tục trong một khoảng thời gian nhất định. Bên cạnh đó, cần phải thiết kế mạch điều khiển xe điện một cách tối ưu để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và tăng hiệu suất hoạt động. Cuối cùng, việc đảm bảo an toàn cho xe điện tự hành là ưu tiên hàng đầu. Cần phải tích hợp các cơ chế an toàn như phanh khẩn cấp và hệ thống giám sát từ xa để ngăn ngừa tai nạn.

2.1. Các Vấn Đề Thường Gặp Khi Thiết Kế Xe Điện Tự Hành

Các vấn đề thường gặp trong quá trình thiết kế xe điện tự hành bao gồm lựa chọn cảm biến xe tự hành phù hợp, xử lý dữ liệu cảm biến xe tự hành, lập trình xe tự hành để điều khiển xe một cách chính xác, và đảm bảo an toàn cho xe. Việc chọn sai cảm biến xe tự hành có thể dẫn đến việc xe không thể nhận biết môi trường xung quanh một cách chính xác. Việc xử lý dữ liệu cảm biến xe tự hành đòi hỏi các thuật toán phức tạp và tài nguyên tính toán lớn. Việc lập trình xe tự hành cần phải đảm bảo xe có thể phản ứng nhanh chóng và an toàn với các tình huống bất ngờ. Cuối cùng, việc đảm bảo an toàn đòi hỏi các cơ chế bảo vệ và giám sát phức tạp.

2.2. Giải Pháp Cho Các Vấn Đề Thường Gặp

Để giải quyết các vấn đề thường gặp, có thể sử dụng nhiều giải pháp khác nhau. Việc lựa chọn cảm biến xe tự hành nên dựa trên yêu cầu cụ thể của ứng dụng, chẳng hạn như phạm vi đo, độ chính xác, và tốc độ phản hồi. Việc xử lý dữ liệu cảm biến xe tự hành có thể được cải thiện bằng cách sử dụng các thuật toán học máy (Machine Learning)trí tuệ nhân tạo (AI). Việc lập trình xe tự hành nên sử dụng các thư viện và framework chuyên dụng, như ROS (Robot Operating System). Việc đảm bảo an toàn có thể được thực hiện bằng cách tích hợp các cơ chế bảo vệ và giám sát, như phanh khẩn cấp, hệ thống cảnh báo, và hệ thống điều khiển từ xa.

2.3. Lựa Chọn Linh Kiện Phù Hợp Cho Xe Điện Tự Hành

Việc lựa chọn linh kiện phù hợp là yếu tố then chốt để xây dựng một xe điện tự hành hiệu quả. Raspberry Pi 4 là bộ não, cần đi kèm với camera xe tự hành (ví dụ, Raspberry Pi Camera Module), cảm biến xe tự hành (ví dụ, ultrasonic sensor, Lidar, GPS, IMU), motor driver (ví dụ, L298N), và pin xe điện. Mỗi thành phần cần được lựa chọn dựa trên yêu cầu của ứng dụng. Camera xe tự hành cần có độ phân giải đủ cao để nhận diện các vật thể. Cảm biến xe tự hành cần có độ chính xác và tốc độ phản hồi phù hợp. Motor driver cần có khả năng điều khiển động cơ một cách chính xác. Pin xe điện cần có dung lượng đủ lớn để xe có thể hoạt động trong một khoảng thời gian nhất định.

III. Hướng Dẫn Chi Tiết Xây Dựng Xe Điện Tự Hành Raspberry Pi 4

Quá trình xây dựng xe điện tự hành bao gồm nhiều bước, từ việc chuẩn bị phần cứng đến việc lập trình xe tự hành và kiểm tra hoạt động. Đầu tiên, cần phải lắp ráp các thành phần phần cứng, bao gồm Raspberry Pi 4, cảm biến xe tự hành, motor driver, và pin xe điện. Tiếp theo, cần phải cài đặt hệ điều hành và các thư viện cần thiết trên Raspberry Pi 4. Sau đó, cần phải viết chương trình để điều khiển xe, sử dụng các thuật toán xe tự hành như dò đường, tránh vật cản. Cuối cùng, cần phải kiểm tra hoạt động của xe trong các môi trường khác nhau để đảm bảo nó hoạt động một cách an toàn và hiệu quả. Theo báo cáo, xe dò line sử dụng cảm biến hồng ngoại SCRT5000 và cảm biến siêu âm HC-SR04 để nhận diện vạch kẻ đường và điều hướng xe, cũng như tránh vật cản. Việc nắm vững các bước này sẽ giúp người mới bắt đầu dễ dàng tiếp cận và xây dựng mô hình xe tự hành của riêng mình.

3.1. Chuẩn Bị Phần Cứng Và Phần Mềm Cho Xe Điện Tự Hành

Để bắt đầu xây dựng xe điện tự hành, cần chuẩn bị các thành phần phần cứng sau: Raspberry Pi 4, cảm biến xe tự hành (ví dụ, ultrasonic sensor, cảm biến hồng ngoại), motor driver, pin xe điện, khung xe, động cơ, và các dây kết nối. Về phần mềm, cần cài đặt hệ điều hành (ví dụ, Raspberry Pi OS) và các thư viện cần thiết (ví dụ, RPi.GPIO, OpenCV, TensorFlow) trên Raspberry Pi 4. Cần đảm bảo rằng các thư viện này tương thích với hệ điều hành và phiên bản Python đang sử dụng.

3.2. Lập Trình Điều Khiển Xe Điện Tự Hành Bằng Python

Lập trình xe tự hành thường được thực hiện bằng Python, sử dụng các thư viện như RPi.GPIO để điều khiển các chân GPIO, OpenCV để xử lý ảnh từ camera xe tự hành, và TensorFlow để triển khai các mô hình học máy (Machine Learning). Chương trình cần phải có khả năng đọc dữ liệu từ cảm biến xe tự hành, xử lý dữ liệu này, và đưa ra các lệnh điều khiển cho motor driver để điều khiển động cơ. Các thuật toán xe tự hành như dò đường và tránh vật cản cần được triển khai một cách cẩn thận để đảm bảo xe di chuyển một cách an toàn và hiệu quả.

3.3. Tối Ưu Hiệu Suất Và Độ Ổn Định Cho Xe Điện Tự Hành

Sau khi đã xây dựng và lập trình xe tự hành, cần phải tối ưu hiệu suất và độ ổn định của nó. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tinh chỉnh các tham số của các thuật toán xe tự hành, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu cảm biến xe tự hành, và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Cần phải kiểm tra xe trong các môi trường khác nhau để đảm bảo nó hoạt động một cách an toàn và hiệu quả trong mọi tình huống. Việc thu thập dữ liệu và phân tích hiệu suất của xe có thể giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn và cải thiện hiệu suất tổng thể.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Xe Điện Tự Hành Trong Đời Sống Sản Xuất

Tiềm năng ứng dụng của xe điện tự hành là vô cùng lớn và đa dạng. Trong lĩnh vực vận tải, chúng có thể được sử dụng để vận chuyển hàng hóa trong các nhà kho, sân bay, hoặc cảng biển. Trong lĩnh vực nông nghiệp, chúng có thể hỗ trợ giám sát mùa màng, phun thuốc trừ sâu, hoặc thu hoạch nông sản. Trong lĩnh vực dịch vụ, chúng có thể được sử dụng để giao hàng, dọn dẹp vệ sinh, hoặc cung cấp thông tin du lịch. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)học máy (Machine Learning) vào xe điện tự hành sẽ mở ra những khả năng mới, cho phép chúng hoạt động một cách thông minh và linh hoạt hơn. Chẳng hạn, chúng có thể tự động điều chỉnh lộ trình dựa trên tình hình giao thông, hoặc nhận diện và phản ứng với các tình huống bất ngờ. Theo Nguyễn Hoàng Mỹ (2024), hướng phát triển của đồ án có thể ứng dụng trong "các hệ thống xe tự động như robot dọn dẹp, xe tự lái nhỏ trong môi trường đóng". Điều này cho thấy tính ứng dụng cao của đề tài nghiên cứu.

4.1. Xe Điện Tự Hành Trong Vận Tải Và Logistics

Xe điện tự hành có thể cải thiện hiệu quả và giảm chi phí trong vận tải và logistics bằng cách tự động hóa các quy trình vận chuyển. Chúng có thể vận chuyển hàng hóa trong các nhà kho, trung tâm phân phối, hoặc các khu công nghiệp, giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động con người và giảm nguy cơ tai nạn. Ngoài ra, chúng có thể hoạt động liên tục 24/7, tăng năng suất và giảm thời gian giao hàng.

4.2. Xe Điện Tự Hành Trong Nông Nghiệp Thông Minh

Trong nông nghiệp, xe điện tự hành có thể được sử dụng để giám sát cây trồng, phân tích dữ liệu về độ ẩm, nhiệt độ, và tình trạng sức khỏe của cây. Chúng cũng có thể tự động phun thuốc trừ sâu, bón phân, hoặc thu hoạch nông sản, giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động con người và tối ưu hóa năng suất cây trồng. Việc sử dụng xe điện tự hành trong nông nghiệp có thể giúp giảm chi phí sản xuất và tăng tính bền vững của hệ thống nông nghiệp.

4.3. Xe Điện Tự Hành Trong Dịch Vụ Hỗ Trợ Con Người

Xe điện tự hành có thể cung cấp các dịch vụ hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng có thể giao hàng tận nhà, dọn dẹp vệ sinh đường phố, hoặc cung cấp thông tin du lịch cho khách du lịch. Việc sử dụng xe điện tự hành trong dịch vụ có thể giúp giảm chi phí lao động, tăng tính tiện lợi, và cải thiện chất lượng cuộc sống.

V. Kết Luận Tiềm Năng Phát Triển Của Xe Điện Tự Hành Raspberry Pi 4

Đồ án về xe điện tự hành sử dụng Raspberry Pi 4 đã chứng minh tiềm năng to lớn của công nghệ này trong việc tự động hóa và cải thiện hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Việc sử dụng Raspberry Pi 4 giúp giảm chi phí và tăng tính linh hoạt trong thiết kế và phát triển mô hình xe tự hành. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua, như cải thiện khả năng xử lý dữ liệu cảm biến xe tự hành, tối ưu hóa các thuật toán xe tự hành, và đảm bảo an toàn cho xe. Trong tương lai, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)học máy (Machine Learning) sẽ mở ra những khả năng mới cho xe điện tự hành, cho phép chúng hoạt động một cách thông minh và linh hoạt hơn. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển công nghệ này sẽ góp phần xây dựng một tương lai giao thông thông minh và bền vững hơn. Theo Nguyễn Hoàng Mỹ (2024), việc "nâng cao khả năng xử lý vật cản phức tạp" và "ứng dụng các thuật toán điều khiển nâng cao" là những hướng phát triển quan trọng.

5.1. Những Bài Học Rút Ra Từ Đồ Án Xe Điện Tự Hành

Quá trình thực hiện đồ án xe điện tự hành đã mang lại nhiều bài học quý giá. Việc thiết kế, xây dựng, và lập trình xe tự hành đòi hỏi kiến thức sâu rộng về phần cứng, phần mềm, và các thuật toán xe tự hành. Cần phải có khả năng giải quyết vấn đề, làm việc nhóm, và quản lý thời gian một cách hiệu quả. Ngoài ra, cần phải liên tục học hỏi và cập nhật kiến thức mới để theo kịp sự phát triển của công nghệ.

5.2. Hướng Phát Triển Tiềm Năng Cho Các Nghiên Cứu Tương Lai

Các nghiên cứu tương lai về xe điện tự hành có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng xử lý dữ liệu cảm biến xe tự hành, tối ưu hóa các thuật toán xe tự hành, tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)học máy (Machine Learning), và phát triển các ứng dụng mới cho xe điện tự hành. Việc nghiên cứu về các cảm biến xe tự hành mới, như Lidarradar, cũng có thể giúp cải thiện khả năng nhận biết môi trường xung quanh của xe.

5.3. Đóng Góp Của Đồ Án Vào Sự Phát Triển Của Công Nghệ

Đồ án xe điện tự hành góp phần vào sự phát triển của công nghệ bằng cách thúc đẩy nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực robot và tự động hóa. Việc chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm từ đồ án có thể giúp các nhà nghiên cứu và phát triển khác xây dựng các mô hình xe tự hành tốt hơn và phát triển các ứng dụng mới. Ngoài ra, đồ án cũng có thể truyền cảm hứng cho các bạn trẻ theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan  Xe điện tự hành là một lĩnh vực quan trọng trong các ứng dụng về tự động hóa và robot. Đặc biệt, xe điện dò line là một trong những hệ thống đơn giản nhưng có nhiều tiềm năng nghiên cứu, thường được dùng trong các môi trường công nghiệp và học thuật để phát triển kỹ năng lập trình, cảm biến và điều khiển tự động. Xe dò line được ứng dụng trong các hệ thống sản xuất, kho bãi thông minh, giúp vận chuyển hàng hóa tự động mà không cần can thiệp của con người.1 Tìm hiểu các mô hình  Robot Pika của đội Mechatron vô địch Cyberbot 2015, Poznan  Sơ đồ nguyên lí 8 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Hình 1a: Robot Pika Hình 1b: Sơ đồ kết cấu  Kích thước: Dài x Rộng x Cao = 280 x 180 x 50 (mm)  Hệ thống bánh xe: Tổng số: 4 bánh Bánh dẫn động: 2 bánh cao su (đường kính 34mm), đặt ở khung chính Bánh bị động: 2 bánh mắt trâu, đặt ở dây cảm biến, đóng vai trò như bánh tự do (caster)  Khả năng di chuyển: Vận tốc tối đa: 2.7 m/s Vận tốc trung bình: 1.9 m/s  Robot RR của Khoa Điện – Điện tử của trường đại học Manchester  Sơ đồ nguyên lí. Hình 2: Robot RR Hình 2b: Sơ đồ kết cấu  Kích thước: Dài x Rộng x Cao = 160 x 100 x 80 (mm)  Hệ thống bánh xe: Tổng cộng 3 bánh xe.

2 bánh sau: Bánh cao su có đường kính 54 mm, dùng để dẫn động robot. 1 bánh trước: Bánh cao su có chức năng điều khiển hướng đi của robot.  Khả năng di chuyển: 9 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Vận tốc tối đa: 1 m/s Vận tốc trung bình: 0.5 m/s  Robot Pinto của đội đua Grant tại cuộc thi LVBots Line Following, 4/2015  Sơ đồ nguyên lí. Hình 3a: Robot Pinto Hình 3b: Sơ đồ kết cấu  Kích thước: Dài x Rộng x Cao = 210 x 130 x 120 (mm)  Hệ thống bánh xe: Tổng cộng 3 bánh xe.

2 bánh trước: Bánh cao su có đường kính 60 mm, vừa có chức năng dẫn động vừa có chức năng điều khiển hướng đi của robot. 1 bánh sau: Bánh cao su nhỏ hơn, có chức năng như bánh tự do (bánh xoay).  Khả năng di chuyển: Vận tốc tối đa: 0.8 m/s Vận tốc trung bình: 0.5 m/s  Robot Dave của đội đua Bruce tại cuộc thi LVBots Line Following, 4/2015  Sơ đồ nguyên lí: Hình 5a: Robot Dave Hình 4b: Sơ đồ kết cấu  Kích thước: Dài x Rộng x Cao = 200 x 90 x 60 (mm) 10 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ  Hệ thống bánh xe: Tổng cộng 4 bánh xe. 2 bánh sau: Bánh cao su có đường kính 60 mm, được truyền động từ bộ vi sai.

Bộ vi sai là một cơ cấu truyền động đặc biệt giúp phân chia lực kéo giữa hai bánh sau, giúp robot chuyển hướng dễ dàng hơn. 2 bánh trước: Bánh tự do (bánh xoay) có chức năng điều khiển hướng đi của robot.  Khả năng di chuyển: Vận tốc tối đa: 1.2 m/s Vận tốc trung bình: 0.7 m/s  Robot Green Gaint V4.1 tại cuộc thi Micromouse 2013-2014. Hình 5a: Robot Green Gaint V4.1 Hình 5b: Sơ đồ kết cấu  Kích thước: Dài x Rộng x Cao = 190 x 110 x 40 (mm)  Hệ thống bánh xe: Tổng cộng 4 bánh xe.

2 bánh trước: Bánh cao su có đường kính 40 mm, dùng để dẫn động robot. 2 bánh sau: Bánh cao su nhỏ hơn, có chức năng như bánh tự do (bánh xoay).  Khả năng di chuyển: Vận tốc tối đa: 3.5 m/s Vận tốc trung bình: 2 m/s  So sánh ưu nhược điểm  Về kết cấu:  Xe 4 bánh 11 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Mô hình Kết cấu Đơn giản Phức tạp Phức tạp Điều khiển Phức tạp Phức tạp Không phức tạp Bám đường Không tốt Không tốt Tốt Vào cua Dễ Trung bình Khó  Xe 3 bánh Mô hình Kết cấu Đơn giản Đơn giản Điều khiển Không phức tạp Phức tạp Bám đường Tốt Tốt Vào cua Khó Dễ  Về số lượng bánh: Số bánh 4 bánh 3 bánh Đồng phẳng Khó đảm bảo đồng phẳng Luôn đồng phẳng Độ ổn định khi có vật cản Vẫn giữ ổn được độ ổn định Khó giữ được độ ổn định Lật khi vào cua Khó Dễ Ma sát Nhiều Ít 1.2 Tìm hiểu về cảm biến  Có 3 loại cảm biến thường dùng trong các robot dò line: Camera, cảm biến quang điện trở và cảm biến hồng ngoại.  Camera 12 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Camera dùng để ghi lại hình ảnh của đường line, sau đó xử lý đưa ra thông tin sai lệch vị trí tương đối của line so với xe.

Phương pháp này cho độ chính xác cao, tuy nhiên do tốc độ xử lý ảnh cần nhiều thời gian, làm hạn chế tốc độ của xe, nên không phù hợp với xe đua.  Cảm biến quang điện trở và cảm biến hồng ngoại Cảm biến quang điện trở có điện trở thay đổi khi ánh sáng thay đổi. Trong bóng tối giá trị điện trở cao, nhưng khi được chiếu sáng giá trị điện trở giảm mạnh. Hình 6 Nguyên lý hoạt động của cảm biến quang điện trở Hai phương pháp sử dụng cảm biến quang điện trở và cảm biến hồng ngoại có nguyên tắc hoạt động tương tự nhau, gồm 1 nguồn phát ánh sáng phản xạ xuống đất và 1 nguồn thu ánh sáng phản xạ từ đó xử lí tín hiệu và đưa ra vị trí của xe so với line.

Tuy nhiên cảm biến hồng ngoại được ứng dụng nhiều hơn vì thời gian đáp ứng nhanh hơn.  Cách xử lý tín hiệu của cảm biến:  Sử dụng giải thuật so sánh Sử dụng mạch lấy ngưỡng hoặc giải thuật lọc ngưỡng bằng lập trình để chuyển tín hiệu điện áp đọc từ cảm biến về thành mức cao hoặc mức thấp, từ đó suy ra vị trí của xe so với đường line. Hình 7 Mức so sánh của cảm biến ứng với các vị trí line khi xe di chuyển  Sử dụng giải thuật xấp xỉ 13 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Các giá trị đọc về qua phép xấp xỉ để tìm ra vị trí của đường line. Phương pháp này cho ra sai số phát hiện line nhỏ, có thể tới 2.

Công thức xấp xỉ: Hình 8 Tìm vị trí tâm đường line bằng giải thuật xấp xỉ 1.3 Tìm hiểu về cấu trúc điều khiển  Cấu trúc điều khiển phân cấp Mạch điều khiển phân cấp sử dụng nhiều vi điều khiển, mỗi vi điều khiển đảm nhận một chức năng riêng. Nhờ đó có sự chuyên biệt hóa, mỗi vi điều khiển chỉ đảm nhận một công việc giúp việc kiểm tra lỗi chương trình dễ dàng, các chức năng được thực hiện đồng thời, không cần phải đợi hoặc bỏ qua các tác vụ ngắt. Tuy nhiên cấu trúc phần cứng phức tạp và cần đảm bảo tín hiệu giao tiếp giữa các vi điều khiển tuyệt đối chính xác, không bị nhiễu. Hình 9 Cấu trúc điều khiển phân cấp 14 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ  Cấu trúc điều khiển tập trung Mạch chỉ sử dụng một vi điều khiển đảm nhận tất cả các chức năng nhờ vào đó mà phần cứng đơn giản.

Tuy nhiên, không có sự chuyên biệt hóa nên khó cho việc kiểm tra lỗi chương trình, các chức năng (tính toán ra vận tốc 2 bánh xe và điều khiển động cơ đạt vận tốc mong muốn) không được thực hiện đồng thời, khi chức năng này đang thực hiện thì chức năng khác phải đợi. Hình 10 Cấu trúc điều khiển tập trung 1.2 Lựa chọn phương án  Lựa chọn kết cấu xe  Thiết kế xe 4 bánh được điều khiển bằng động cơ DC độc lập.  Lựa chọn cấu trúc điều khiển  Điều khiển tập trung dùng vi máy tính Raspberry pi 4, nó quản lý tất cả các thiết bị ngoại vi, cảm biến qua các giao thức như UART, I2C, SPI hoặc GPIO.  Lựa chọn cảm biến  Sử dụng cảm biến hồng ngoại SCRT5000 để dò line và cảm biến siêu âm HC- SR04 dùng để phát hiện vật cản.

 Lựa chọn bộ điều khiển động cơ  Sử dụng bộ module điều khiển động L298N.  Mục tiêu cần nghiên cứu:  Nâng cao hiểu biết về cách tích hợp các loại cảm biến và điều khiển động cơ với Raspberry Pi 4. Xây dựng hệ thống điều hướng tự động cho xe bằng cách sử dụng cảm biến hồng ngoại để dò line, cùng với cảm biến siêu âm để tránh vật cản. 15 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Tối ưu hóa thuật toán điều khiển để xe di chuyển chính xác, ổn định và hiệu quả trong quá trình theo dõi vạch kẻ đường cũng như tránh được các chướng ngại vật.3 Nhiệm vụ đề tài  Nghiên cứu cách hoạt động của các cảm biến SCRT5000 và HC-SR04, và làm thế nào để tích hợp chúng với Raspberry Pi 4.

 Thiết kế và triển khai thuật toán điều khiển sử dụng dữ liệu từ cảm biến để đưa ra các quyết định điều hướng.  Tích hợp hệ thống điều khiển động cơ bằng cách lập trình bộ điều khiển L298N để xe có thể di chuyển chính xác theo vạch kẻ và phản ứng nhanh chóng khi phát hiện vật cản.  Thử nghiệm và đánh giá hiệu suất của xe trong các môi trường khác nhau để đảm bảo tính ổn định và chính xác trong quá trình hoạt động. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Giới thiệu chi tiết linh kiện 2.1 Raspberry Pi 4 Hình 11a: Raspberry Pi 4 Hình 11b: Sơ đồ chân Raspberry Pi 4  Thông số kỹ thuật Bộ xử lý (CPU): Model: Broadcom BCM2711 16 SVTH: Nguyễn Hoàng Mỹ Kiến trúc: ARM Cortex-A72 (ARMv8) 64-bit SoC Số lõi: 4 lõi Tần số xung nhịp: 1.5 GHz Bộ nhớ (RAM): 4 GB LPDDR4-3200 SDRAM Đồ họa (GPU): Model: Broadcom VideoCore VI Hỗ trợ: OpenGL ES 3.0, giải mã phần cứng video H.

Kết nối mạng: Ethernet: Gigabit Ethernet (băng thông thực 300 Mbps). Wi-Fi: Wi-Fi 802.11ac (băng tần 2.4 GHz và 5 GHz). Lưu trữ: Thẻ nhớ microSD: Sử dụng cho hệ điều hành và lưu trữ dữ liệu. Khả năng khởi động từ USB: Có thể khởi động từ ổ SSD hoặc USB flash.

Cổng kết nối: HDMI: 2 cổng micro-HDMI, hỗ trợ đầu ra 2 màn hình với độ phân giải 4K@30Hz hoặc 1 màn hình 4K@60Hz. USB: 2 cổng USB 3. Cổng GPIO: 40 chân GPIO hỗ trợ nhiều giao thức (I2C, SPI, UART). Cổng Camera và Display: MIPI DSI và MIPI CSI.

Nguồn: Nguồn cấp: 5V qua cổng USB-C (khuyên dùng nguồn 5V 3A). Chân cấp nguồn GPIO: Có thể cấp nguồn qua chân GPIO (5V). Kích thước: Kích thước: 85.5 mm Trọng lượng: Khoảng 46 g Hệ điều hành: Raspberry Pi OS (trước đây là Raspbian), hỗ trợ nhiều hệ điều hành như Ubuntu, và các hệ điều hành Linux khác.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ