Nghiên Cứu Xây Dựng Mô Hình Xe Chạy Tự Động Theo Line và Tránh Vật Cản

Nghiên cứu phát triển mô hình xe tự hành: khám phá công nghệ, thuật toán và ứng dụng tiềm năng. Tìm hiểu quy trình xây dựng xe tự lái chi tiết.

Chuyên ngành

Cơ khí ô tô

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đồ án tốt nghiệp

2022

75
10
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH

DANH MỤC CÁC BẢNG

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

2. Mục đích của đề tài

3. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

1.1. Giới thiệu đề tài

1.2. Sơ lược về xe tự hành

1.3. Tiềm năng ứng dụng

1.4. Vấn đề nghiên cứu

1.5. Mục tiêu thiết kế

2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HÓA VÀ HỆ THỐNG

2.1. Cơ sở lí thuyết động học chuyển động

2.1.1. Chuyển động thẳng

2.1.2. Chuyển động quay vòng

2.1.3. Chuyển động chuyển làn

2.2. Tính toán quỹ đạo mô hình thực nghiệm

2.2.1. Chuyển động dò line

2.2.2. Chuyển động tránh vật cản

2.3. Lựa chọn cấu hình xe, thiết bị sử dụng và phương án điều khiển

2.3.1. Lựa chọn cấu hình xe

2.3.2. Lựa chọn thiết bị sử dụng

2.3.3. Phương án điều khiển

2.4. Cấu trúc mạch điều khiển

2.5. Xử lý thông tin đọc tín hiệu cảm biến

2.6. Khai thác một số thiết bị của mô hình và hệ thống điều khiển

2.6.1. Bộ khung xe robot 4 bánh mica 2 tầng 4WD

2.6.2. Cảm biến hồng ngoại TCRT5000

2.6.3. Cảm biến siêu âm HC – SR04

2.6.4. Module điều khiển động cơ L298

2.6.5. Pin sạc dung lượng cao 18650

2.6.6. Hộp pin đôi 18650

2.7. Thiết kế hình ảnh thân vỏ cho xe

2.7.1. Mô tả về vật liệu thiết kế

2.7.2. Thiết kế 2 mặt bên xe

2.7.3. Thiết kế các nắp ập trên, sau và trước của thân vỏ

2.7.4. Thiết kế gá đặt thân vỏ lên khung gầm

2.7.5. Hoàn thành hình ảnh thân vỏ cho ô tô robot

2.8. Lắp đặt hoàn thiện mô hình và hệ thống

3. CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG TRÊN PROTEUS

3.1. Giới thiệu chung về phần mềm

3.1.1. Khái quát phần mềm

3.1.2. Những đặc điểm nổi bật của phần mềm

3.1.3. Các bước chính sử dụng Proteus

3.2. Các linh kiện cần thiết cho mô phỏng

3.3. Tiến hành mô phỏng trên Proteus

3.3.1. Tiến hành mô phỏng

3.3.2. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Xe Tự Hành Nghiên Cứu Phát Triển

Mô hình xe tự hành đang ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh hiện nay, hứa hẹn mang lại nhiều tiềm năng ứng dụng trong cả sản xuất và đời sống. Đề tài nghiên cứu và phát triển xe tự hành không chỉ là một xu hướng mà còn là một nhu cầu tất yếu để giải quyết các vấn đề về giao thông, vận tải, và tự động hóa. Xe tự hành, hay còn gọi là xe không người lái, được định nghĩa là một loại xe có khả năng tự di chuyển, tự vận động dưới sự điều khiển tự động để thực hiện thành công công việc được giao. Môi trường hoạt động của xe tự hành có thể là đất, nước, không khí, không gian vũ trụ hay sự tổ hợp giữa chúng. Xe tự hành chuyển động bằng bánh làm việc tốt trong hầu hết các địa hình do con người tạo ra. Điều khiển di chuyển bằng bánh cũng đơn giản hơn nhiều, gần như luôn đảm bảo tính ổn định. Tiềm năng ứng dụng của xe tự hành là rất lớn. Có thể kể đến robot vận chuyển tự động AGV, robot xe lăn phục vụ người khuyết tật… AGV là một khái niệm chung chỉ tất cả các hệ thống có khả năng vận chuyển mà không cần người lái. Robot vận chuyển tự động thể hiện rất rõ hiệu quả của mình như giúp giảm thiệt hại trong kiểm kê, sắp xếp sản xuất linh hoạt hơn, giảm thiểu nguồn nhân lực, giảm chi phí chế tạo, tăng hiệu quả sản xuất. Tuy nhiên, chi phí chế tạo cao và thiếu tính linh hoạt là những hạn chế cần được giải quyết. Theo tài liệu từ Trường Đại học Giao Thông Vận Tải, "Robot đã ra đời rất sớm thay thế con người làm những việc nặng nhọc và độc hại. Trong thời đại công nghiệp hiện nay, robot ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất cũng như trong đời sống."

1.1. Giới Thiệu Chi Tiết về Công Nghệ Xe Tự Hành

Công nghệ xe tự hành là một lĩnh vực đa ngành, tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), cảm biến, và hệ thống định vị. Để một chiếc xe có thể tự hành một cách an toàn và hiệu quả, nó cần khả năng nhận diện môi trường xung quanh, lập kế hoạch đường đi, và điều khiển các hệ thống của xe một cách chính xác. Các cảm biến như LIDAR, Radar, và camera đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin về môi trường, từ đó xây dựng bản đồ và nhận diện các đối tượng như người đi bộ, xe cộ, và biển báo giao thông. Dữ liệu từ các cảm biến này sau đó được xử lý bởi các thuật toán AIhọc máy để đưa ra quyết định lái xe phù hợp.

1.2. Ứng Dụng Tiềm Năng Của Xe Tự Hành Trong Đời Sống

Ứng dụng của xe tự hành là vô cùng rộng lớn và đa dạng. Trong lĩnh vực giao thông vận tải, xe tự hành có thể giúp giảm thiểu tai nạn giao thông, giảm ùn tắc, và tối ưu hóa lưu lượng giao thông. Robotaxixe giao hàng tự động có thể cung cấp dịch vụ vận chuyển tiện lợi và hiệu quả hơn. Trong lĩnh vực logistics, xe tự hành có thể được sử dụng để vận chuyển hàng hóa trong kho bãi và trên các tuyến đường dài, giúp giảm chi phí và tăng năng suất. Ngoài ra, xe tự hành còn có thể được sử dụng trong các môi trường nguy hiểm như khai thác mỏ, cứu hỏa, và thám hiểm không gian, giúp bảo vệ tính mạng con người.

1.3. Lịch Sử Hình Thành và Phát Triển của Mô Hình Xe Tự Hành

Ý tưởng về xe tự hành đã xuất hiện từ rất lâu, nhưng chỉ đến những năm gần đây, nhờ sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ, chúng ta mới chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực này. Các thử nghiệm đầu tiên về xe tự hành được thực hiện từ những năm 1920, nhưng chỉ mang tính chất trình diễn. Đến những năm 1980, các dự án nghiên cứu nghiêm túc hơn bắt đầu được triển khai, với sự tham gia của các trường đại học và các công ty công nghệ lớn. Cuộc thi DARPA Grand Challenge, được tổ chức vào năm 2004 và 2005, đã thúc đẩy sự phát triển của xe tự hành một cách đáng kể. Ngày nay, nhiều công ty như Tesla, Google (Waymo), và Uber đang đầu tư mạnh mẽ vào việc phát triển xe tự hành, và chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy xe tự hành được triển khai rộng rãi trong tương lai gần.

II. Thách Thức Vấn Đề An Toàn Của Công Nghệ Xe Tự Hành

Mặc dù xe tự hành mang lại nhiều hứa hẹn, nhưng cũng đi kèm với không ít thách thức. An toàn là một trong những vấn đề quan trọng nhất cần được giải quyết. Các xe tự lái phải có khả năng hoạt động an toàn trong mọi điều kiện thời tiết và giao thông, đồng thời phải đối phó được với các tình huống bất ngờ và khó lường. Bên cạnh đó, các vấn đề về đạo đức, pháp lý, và bảo mật cũng cần được quan tâm. Ai sẽ chịu trách nhiệm trong trường hợp xe tự hành gây tai nạn? Làm thế nào để bảo vệ dữ liệu cá nhân của người dùng? Những câu hỏi này cần được trả lời trước khi xe tự hành có thể được chấp nhận rộng rãi. Tài liệu nghiên cứu của trường đại học GTVT cũng cho thấy, "Yêu cầu cần thiết của mọi xe tự hành là tránh vật cản. Tính năng này có tầm quan trọng cao trong hệ thống điều hướng của xe ở một khu vực không xác định để ngăn ngừa va chạm trong quá trình hoạt động của xe chạy tự động, để ngăn thiệt hại cho đối tượng hoặc cho chính xe."

2.1. Đảm Bảo An Toàn Tuyệt Đối Cho Hệ Thống Xe Tự Hành

Để đảm bảo an toàn cho xe tự hành, cần phải có các hệ thống dự phòng và kiểm tra an toàn nghiêm ngặt. Các cảm biếnthuật toán phải được kiểm tra và xác thực một cách kỹ lưỡng để đảm bảo rằng chúng hoạt động chính xác trong mọi tình huống. Ngoài ra, cần phải có các hệ thống giám sát và can thiệp từ xa để có thể kiểm soát xe tự hành trong trường hợp khẩn cấp. Mô phỏngkiểm thử đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và khắc phục các lỗi tiềm ẩn trong hệ thống xe tự hành.

2.2. Vấn Đề Đạo Đức Pháp Lý Liên Quan Xe Không Người Lái

Vấn đề đạo đức và pháp lý liên quan đến xe tự hành là một lĩnh vực phức tạp và đang được tranh luận rộng rãi. Ai sẽ chịu trách nhiệm trong trường hợp xe tự hành gây tai nạn? Liệu xe tự hành có nên được lập trình để ưu tiên bảo vệ tính mạng của hành khách hay người đi bộ trong trường hợp xảy ra tai nạn không thể tránh khỏi? Các quy địnhluật pháp cần phải được điều chỉnh để phù hợp với sự phát triển của xe tự hành, đồng thời phải đảm bảo quyền lợi và sự an toàn của tất cả mọi người.

2.3. Bảo Mật Dữ Liệu Nguy Cơ Tấn Công Xe Tự Hành

Xe tự hành thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu về môi trường xung quanh, vị trí, và hành vi của người dùng. Việc bảo vệ dữ liệu này khỏi bị xâm nhập và sử dụng sai mục đích là vô cùng quan trọng. Ngoài ra, xe tự hành cũng có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng, gây ra những hậu quả nghiêm trọng. Do đó, cần phải có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ xe tự hành khỏi các mối đe dọa từ bên ngoài.

III. Phương Pháp Điều Khiển Dẫn Đường Xe Tự Hành Hiệu Quả

Việc điều khiển và dẫn đường xe tự hành đòi hỏi sự kết hợp của nhiều phương pháp và thuật toán khác nhau. Hệ thống định vị (GPS) cung cấp thông tin về vị trí của xe, trong khi các cảm biến như LIDARcamera giúp xe nhận diện môi trường xung quanh. Các thuật toán lập kế hoạch đường điđiều khiển sẽ sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định lái xe phù hợp. Các phương pháp học máy cũng có thể được sử dụng để cải thiện khả năng điều khiển và dẫn đường của xe tự hành theo thời gian.

3.1. Sử Dụng Cảm Biến LIDAR Radar Camera Xe Tự Hành

LIDAR, Radar, và camera là ba loại cảm biến quan trọng nhất trong hệ thống xe tự hành. LIDAR sử dụng tia laser để tạo ra bản đồ 3D chi tiết về môi trường xung quanh. Radar sử dụng sóng radio để phát hiện các đối tượng ở khoảng cách xa, ngay cả trong điều kiện thời tiết xấu. Camera cung cấp hình ảnh màu sắc về môi trường, giúp xe nhận diện các đối tượng và biển báo giao thông. Sự kết hợp của ba loại cảm biến này giúp xe tự hành có được cái nhìn toàn diện và chính xác về môi trường xung quanh.

3.2. Thuật Toán Lập Kế Hoạch Đường Đi Cho Xe Tự Lái

Các thuật toán lập kế hoạch đường đi đóng vai trò quan trọng trong việc giúp xe tự hành tìm ra lộ trình tối ưu để đến đích. Các thuật toán này phải xem xét nhiều yếu tố như khoảng cách, thời gian, tình trạng giao thông, và các quy tắc giao thông. Các thuật toán lập kế hoạch đường đi phổ biến bao gồm A*, Dijkstra, và RRT (Rapidly-exploring Random Tree). Các thuật toán này có thể được cải tiến bằng cách sử dụng các phương pháp học máy để thích ứng với các điều kiện giao thông thay đổi.

3.3. Ứng Dụng Học Sâu Mạng Nơ ron Xe Tự Hành

Học sâu (Deep Learning)mạng nơ-ron (Neural Networks) là những công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để cải thiện khả năng điều khiển và dẫn đường của xe tự hành. Mạng nơ-ron có thể được huấn luyện để nhận diện các đối tượng, dự đoán hành vi của người đi bộ và xe cộ khác, và điều khiển các hệ thống của xe một cách chính xác. Học sâu có thể giúp xe tự hành học hỏi từ dữ liệu lớn và thích ứng với các điều kiện môi trường khác nhau.

IV. Mô Phỏng Kiểm Thử Đảm Bảo Độ Tin Cậy Xe Tự Hành

Để đảm bảo độ tin cậy và an toàn của xe tự hành, cần phải thực hiện các quá trình mô phỏngkiểm thử nghiêm ngặt. Mô phỏng cho phép các nhà phát triển thử nghiệm xe tự hành trong các môi trường ảo, nơi họ có thể tái tạo các tình huống giao thông khác nhau và đánh giá hiệu suất của xe. Kiểm thử thực tế trên đường phố cũng rất quan trọng để xác minh rằng xe tự hành hoạt động tốt trong điều kiện thực tế.

4.1. Phần Mềm Mô Phỏng Phổ Biến Cho Nghiên Cứu Xe Tự Hành

Có nhiều phần mềm mô phỏng khác nhau có sẵn cho các nhà nghiên cứu và phát triển xe tự hành. Một số phần mềm phổ biến bao gồm CARLA, LGSVL, và VTD. Các phần mềm này cung cấp các môi trường ảo chi tiết và thực tế, cho phép các nhà phát triển thử nghiệm xe tự hành trong nhiều tình huống khác nhau, từ đường phố đô thị đến đường cao tốc và đường nông thôn.

4.2. Các Phương Pháp Kiểm Thử Xe Tự Hành Thực Tế Trên Đường

Kiểm thử thực tế trên đường phố là một bước quan trọng trong quá trình phát triển xe tự hành. Các phương pháp kiểm thử này bao gồm lái xe trong các điều kiện thời tiết khác nhau, thử nghiệm phản ứng của xe trong các tình huống khẩn cấp, và đánh giá khả năng của xe trong việc tuân thủ các quy tắc giao thông. Để đảm bảo an toàn, các xe thử nghiệm thường được trang bị các hệ thống giám sát và can thiệp từ xa, và có người lái xe dự phòng trên xe.

4.3. Tiêu Chuẩn Quy Trình Đánh Giá Hiệu Suất Xe Tự Hành

Để đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của xe tự hành, cần phải có các tiêu chuẩnquy trình đánh giá hiệu suất rõ ràng. Các tiêu chuẩn này có thể bao gồm các yêu cầu về an toàn, hiệu suất, và độ tin cậy. Các quy trình đánh giá có thể bao gồm các bài kiểm tra mô phỏngkiểm thử thực tế, cũng như các đánh giá từ các chuyên gia độc lập.

V. Tương Lai Phát Triển Xu Hướng Thị Trường Xe Tự Hành

Thị trường xe tự hành đang phát triển nhanh chóng, và được dự đoán sẽ đạt giá trị hàng tỷ đô la trong những năm tới. Các công ty công nghệ lớn, các nhà sản xuất ô tô, và các công ty khởi nghiệp đang đầu tư mạnh mẽ vào việc phát triển xe tự hành. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy xe tự hành được triển khai rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giao thông vận tải đến logistics và sản xuất.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ V2V V2I

V2V (Vehicle-to-Vehicle)V2I (Vehicle-to-Infrastructure) là hai công nghệ quan trọng giúp cải thiện an toàn và hiệu quả giao thông. V2V cho phép các xe giao tiếp với nhau, chia sẻ thông tin về vị trí, tốc độ, và hướng di chuyển. V2I cho phép các xe giao tiếp với cơ sở hạ tầng giao thông, chẳng hạn như đèn giao thông, biển báo, và trung tâm điều khiển giao thông. Sự kết hợp của hai công nghệ này giúp xe tự hành có được thông tin đầy đủ và chính xác về môi trường xung quanh, từ đó đưa ra quyết định lái xe tốt hơn.

5.2. Tiềm Năng Phát Triển Của Dịch Vụ Robotaxi Giao Hàng Tự Động

Dịch vụ Robotaxigiao hàng tự động có tiềm năng thay đổi cách chúng ta di chuyển và vận chuyển hàng hóa. Robotaxi có thể cung cấp dịch vụ vận chuyển tiện lợi, giá rẻ, và an toàn hơn. Giao hàng tự động có thể giúp giảm chi phí và tăng tốc độ giao hàng. Tuy nhiên, để triển khai rộng rãi các dịch vụ này, cần phải giải quyết các vấn đề về an toàn, quy định, và chấp nhận của xã hội.

5.3. Ảnh Hưởng Của Quy Định Luật Pháp Lên Thị Trường Xe Tự Hành

Các quy địnhluật pháp có ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của thị trường xe tự hành. Các chính phủ và cơ quan quản lý cần phải ban hành các quy định rõ ràng và hợp lý để đảm bảo an toàn và khuyến khích sự đổi mới. Các quy định này có thể bao gồm các yêu cầu về an toàn, kiểm thử, bảo hiểm, và trách nhiệm pháp lý.

22/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1. Giới thiệu đề tài 1. Sơ lược về xe tự hành Mô hình xe chạy tự động theo line và tránh vật cản là xe tự hành được định nghĩa là 1 loại xe có khả năng tự di chuyển, tự vận động (có thể lập trình lại được) dưới sự điều khiển tự động để thực hiện thành công công việc được giao. Theo lý thuyết môi trường hoạt động của xe tự hành có thể là đất, nước, không khí, không gian vũ trụ hay sự tổ hợp giữa chúng.

Địa hình bề mặt của xe di chuyển trên đó có thể bằng phẳng hoặc thay đổi lồi lõm. Theo bộ phận thực hiện chuyển động ta có thể chia robot tự hành thành 2 lớp: chuyển động bằng chân hoặc bằng bánh. Trong đề tài này chúng ta sẽ nghiên cứu xe tự hành chuyển động bằng bánh, xe tự hành chuyển động bằng bánh làm việc tốt trong hầu hết các địa hình do con người tạo ra. Điều khiển di chuyển bằng bánh cũng đơn giản hơn nhiều, gần như luôn đảm bảo tính ổn định.

Lớp chuyển động bằng bánh có thể chia ra làm 3 loại: loại chuyển động bằng bánh xe, loại chuyển động bằng vòng xích và loại hỗn hợp bánh xe vòng xích. Tiềm năng ứng dụng Tiềm năng ứng dụng của xe tự hành là lớn có thể kể đến là robot vận chuyển tự động AGV, robot xe lăn phục vụ người khuyết tật… Robot vận chuyển tự động AGV (Automated Guided Vehicle) là một khái niệm chung chỉ tất cả các hệ thống có khả năng vận chuyển mà không cần người lái. Trong công nghiệp AGV được hiểu là các xe chuyên chở tự động được áp dụng trong các lĩnh vực: - Cung cấp sắp xếp linh kiện tại khu vực kho và sản xuất. - Chuyển hàng giữa các trạm sản xuất.

- Phân phối, cung ứng sản phẩm, đặc biệt trong bán buôn - Cung cấp, sắp xếp trong các lĩnh vực đặc biệt như bệnh viên, siêu thị, văn phòng. Qua tất cả các ứng dụng trên, Robot vận chuyển tự động thể hiện rất rõ hiệu quả của mình như: Giúp giảm thiệt hại trong kiểm kê, sắp xếp sản xuất linh hoạt hơn, giảm thiểu nguồn nhân lực v.v… Robot vận chuyển tự động còn giúp giảm chi phí chế tạo, tăng hiệu quả sản xuất. Chúng có thể được chế tạo để chuyển hàng, kéo hàng, nâng hoàng cấp phát cho một số vị trí làm việc nhất định. SVTH: Lê Văn Thịnh 2 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.1 Xe tự hành AGV kết hợp với Cobot để vận chuyển hàng hóa trong kho Hình 1.2 Ứng dụng xe tự hành AGV trong nhà xưởng Mặc dù nhu cầu ứng dụng cao, nhưng những hạn chế chưa giải quyết được của robot tự hành như chi phí chế tạo cao đã không cho phép chúng được ứng dụng rộng rãi.

Ngoài ra còn phải kể thêm nhược điểm của robot tự hành là thiếu tính linh hoạt và thích ứng khi làm việc ở những vị trí khác nhau. SVTH: Lê Văn Thịnh 3 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th. Vấn đề nghiên cứu Yêu cầu cần thiết của mọi xe tự hành là tránh vật cản. Tính năng này có tầm quan trọng cao trong hệ thống điều hướng của xe ở một khu vực không xác định để ngăn ngừa va chạm trong quá trình hoạt động của xe chạy tự động, để ngăn thiệt hại cho đối tượng hoặc cho chính xe.

Có thể lựa chọn nhiều cấu hình xe khác nhau để xây dựng mô hình xe chạy tự động theo line và tránh vật cản: cấu hình xe 3 bánh với một bánh xe bị động, cấu hình xe 4 bánh, cấu hình xe hai bánh.3 Xe robot tránh vật cản loại 3 bánh Hình 1.4 Xe robot dò line tránh vật cản V2 loại 4 bánh SVTH: Lê Văn Thịnh 4 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th. Mục tiêu thiết kế Xe bắt buộc phải chạy theo chiều quy định đã ghi trên sa hình (Hình 1. Khi bắt đầu, bật công tắc một chiều, sau đó đặt xe tại vị trí START xe sẽ tự động chạy theo đường line. Bên cạnh đó còn né các vật cản và tuân theo một số ràng buộc về xe dò line như sau: - Tốc độ tối thiểu của ô tô robot: 0,2 m/s.

- Đường kính các bánh xe: d ≤ 200mm. - Số lượng bánh xe (chủ dộng và bị động): tùy chọn. - Kích thước (dài×rộng×cao): 257mm × 150mm × 121mm. - Mô hình xe chạy tự động theo line và tránh vật cản được trang bị hệ thống cảm biến hồng ngoại để nhận biết và di chuyển bám line.

- Mô hình xe chạy tự động theo line và tránh vật cản được trang bị hệ thống cảm biến siêu âm để phát hiện vật cản phía trước và né vật cản. Mô tả về sa hình: - Màu sắc đường line: đen. - Màu nền: trắng. - Bề rộng đường line: 320 mm - Bề mặt địa hình di chuyển: phẳng.

- Đường line liên tục. - Vật cản nằm trên đường line có thể thay đổi vị trí bất kì trừ những khúc cua.5 Bản vẽ sa hình SVTH: Lê Văn Thịnh 5 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.S Vũ Văn Định CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HÓA VÀ HỆ THỐNG 2. Cơ sở lí thuyết động học chuyển động 2. Chuyển động thẳng Công thức: S= v.t Với: - S: là quãng đường - v: là vận tốc - t: là thời gian Bảng 2.1 Thông số tương quan của các đại lượng quãng đường, vận tốc thời gian Bảng thể hiện mối quan hệ giữa vận tốc, quãng đường và thời gian t(s) 1 2 3 4 5 6 v(m/s) 5 5 5 5 5 5 s(m) 5 10 15 20 25 30 Hình 2.1 Biều đồ tương quan các đại lượng s, v, t 2.

Chuyển động quay vòng Bảng 2.2 Thông số kích thước xe du lịch 4 chỗ Chiều rộng cơ sở B 1470mm Khoảng cách giữa 2 trụ quay đứng B0 1230mm Chiều dài cơ sở của xe L 2550mm Bán kính quay vòng tối thiểu R 4600mm Chiều dài toàn bộ xe L0 4300mm Khoảng cách từ trụ đứng tấm tâm bánh xe c 120mm SVTH: Lê Văn Thịnh 6 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.2 Sơ đồ động lực học quay vòng của ô tô có hai bánh xe dẫn hướng phía trước, bỏ qua biến dạng ngang Xác định góc quay vòng lớn nhất của bánh xe dẫn hướng, vì xét trường hợp xe đi với vận tốc thấp v(t) = 5 (m/s) nên bỏ qua sự biến dạng ở lốp. Xét tam giác OCA vuông tại C ta có: L tan( 2 ) = B0 R− 2 2550  2 = 1230 4600 − 2   2 = 32, 615 0 Xét tam giác OBD vuông tại D có: L tan(1 ) = B0 R+ 2 2550  1 = 1230 4600 + 2  1 = 26, 06 0 Xét tam giác vuông OFE vuông tại F: L tan( ) = R 2550  tan( ) = 4600   = 29 Vậy α2 > α > α1 ➔ α2 = αmax = 32,615o SVTH: Lê Văn Thịnh 7 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.S Vũ Văn Định Tỷ số truyền của hệ thống lái ic Ta có công thức: α’max=αmax.ic (1) Trong đó: + α’max: Gọi là vòng quay vành lái lớn nhất tính từ vị trí đi thẳng. Với xe thiết kế là xe du lịch ta chọn α’max = 1,8 vòng (tính từ lúc vô lăng ở vị trí thẳng lái) αmax: Góc quay vòng lớn nhất của bánh xe dẫn hướng (32,615o)  max ' 1, 75.360 Ta có: i = = = 19,316  max 32, 615 Ta lấy sơ bộ tỷ số truyền của hệ thống lái ic =20. Tính lại α’max, ta có:  max = i.32,615 = 652,3 , phù hợp với tiêu ` o chuẩn thiết kế.

Xác định góc đánh lái lớn nhất ta có công thức: tan( max ) = id .tan( max )(2) Tỷ số truyền của dẫn động lái phụ thuộc vào kích thước và quan hệ của các cánh tay đòn. thay vào công thức (2) ta có: tan( max ) = id .tan(32, 615)  tan( max )  0, 7  δ max  35 Góc đánh lái lớn nhất là:  max = 35 0 Gọi T là tỷ lệ góc quay vành vô lăng với góc đánh lái: ' 652,3 T = max =  18,64  max 35 Vậy cứ đánh vô lăng 18,64 độ thì góc đánh lái  = 10 Chọn tốc độ quay vô lăng:  = 46, 6(rad / s ) Ta có công thức: Với: +  là góc quay trên vô lăng. + t là khoảng thời gian quay 1 góc . Xác định thời gian đánh hết lái: ( =  max ;  =  'max ) SVTH: Lê Văn Thịnh 8 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.S Vũ Văn Định  = Δt 652,3 Thay vào công thức 2 ta có:  46, 6 = dt 652,3  t = = 14( s ) 46, 6 Vì đây là xe tự hành nên thời gian đánh lái sẽ thay đổi tuần hoàn, mất 14s để đạt góc đánh lái δ max = 350 tương đương với đánh lái được một góc δ = 20 trong khoảng thời gian Δt = 1s.

Khảo sát tương quang giữa góc đánh lái  và góc quay thân xe  Hình 2.3 Mô hình mô phỏng chuyển động Các giả định chính được sử dụng trong mô hình động học là lốp sau thẳng hàng với chuyển động của thân xe và lốp trước thẳng hàng với góc lái. Điều này tương đương với việc giả định rằng góc trượt ở cả hai bánh xe bằng không. Giả định này là hợp lý ở tốc độ thấp, khi các lực ngang được tạo ra nhỏ, (v(t) ≤ 5 m/s).Sin( ( t ) )(6) L Với: - v(t) là vận tốc của xe tại thời gian t - L là chiều dài cơ sở (mm) -  là góc đánh lái (degree) - ᴪ là góc quay thân xe (degree) SVTH: Lê Văn Thịnh 9 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.S Vũ Văn Định - Vx là vận tốc dọc (m/s) - Vy là vận tốc ngang (m/s) - V là vận tốc của xe theo hướng di chuyển (m/s) Giả sử xe giữ nguyên chân ga khi chuyển động, v(t)= const = 5 (m/s), vì chạy ở tốc độ thấp (v≤5) chúng ta bỏ qua biến dạng lốp xem như không có hiện tượng trượt. Dựa vào công thức số 6 khảo sát độ biến thiên của góc đánh lái δ và góc quay thân xe ᴪ theo thời gian t.3 Thông số thể hiện tương quan giữa δ và ᴪ theo thời gian t Bảng thông số góc đánh lái và góc quay thân xe theo thời gian t(m/s) 2 4 6 8 10 12 14 δ(degree) 5 10 15 20 25 30 35 ᴪ(degree) 0.4 Biều đồ tương quan giữa góc đánh lái và góc quay thân xe SVTH: Lê Văn Thịnh 10 Đồ án tốt nghiệp GVHD: Th.

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