Luận văn thạc sĩ về điều khiển xe đạp tự hành sử dụng PD mờ

Đề tài khảo sát điều khiển xe đạp tự hành bằng PD mờ với dữ liệu thực nghiệm, giải pháp cụ thể cho bài toán thực tế chuyên ngành t

• Tác giả: Nguyễn Thành Sơn
• Người hướng dẫn: PGS.TS Dương Hoài Nghĩa
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP. HCM
• Chuyên ngành: Tự Động Hóa
• Đề tài: Điều Khiển Cân Bằng Xe Đạp Tự Hành Dùng PD Mờ
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• 1. Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Đặt Vấn Đề
• 1.2. Tổng quan các công trình liên quan
• 1.2.1. Phương pháp điều khiển sự cân bằng của xe
• 1.2.2. Một số công trình nghiên cứu liên quan
• 1.2.2.1. Một số sản phẩm thực tế
• 1.2.2.2. Các luật điều khiển đã sử dụng
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Tóm lược nội dung luận văn
• 2. Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHO BỘ ĐIỀU KHIỂN
• 2.1. Bộ điều khiển mờ
• 2.1.1. Khâu mờ hóa
• 2.1.2. Khâu thực hiện luật hợp thành
• 2.1.3. Khâu giải mờ
• 2.1.3.1. Phương pháp phụ thuộc cực đại
• 2.1.3.2. Phương pháp điểm trọng tâm
• 2.1.3.3. Phương pháp trung bình
• 2.2. Điều khiển PID mờ
• 2.2.1. Bộ điều khiển PID mờ dùng quy tắc Mamdani
• 2.2.2. Bộ điều khiển PID mờ dùng quy tắc Sugeno
• 2.3. Điều khiển PID
• 2.3.1. Bộ điều khiển P
• 2.3.2. Bộ điều khiển PI
• 2.3.3. Bộ điều khiển PD
• 2.3.4. Bộ điều khiển PID
• 3. Chương 3: THIẾT KẾ MÔ HÌNH VÀ MÔ PHỎNG TRÊN MATLAB/SIMULINK
• 3.1. Xây dựng phương trình toán học cho hệ thống xe tự cân bằng
• 3.2. Thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống
• 3.2.1. Bộ điều khiển dùng PD
• 3.2.2. Giải thuật điều khiển dùng PD mờ
• 3.3. Mô phỏng đối tượng dùng công cụ fuzzy toolbox của matlab/ simulink
• 4. Chương 4: THIẾT KẾ CƠ KHÍ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH XE
• 4.1. Quá trình thiết kế thi công được thực hiện qua các phiên bản
• 4.2. Thiết kế chi tiết và thi công phần cơ khí
• 4.2.1. Đối trọng của xe
• 4.2.2. Hình dạng xe hoàn chỉnh
• 4.3. Thiết kế và thi công mạch điều khiển
• 4.3.1. Khối vi điều khiển
• 4.3.2. Khối cảm biến
• 4.3.3. Khối điều khiển động cơ
• 4.4. Chương trình nhúng cho vi điều khiển ARM
• 4.4.1. Cấu hình cho vi điều khiển
• 4.4.2. Bộ điều khiển mờ
• 5. Chương 5: KẾT LUẬN VÀ ĐÁNH GIÁ
• 5.1. Những kết quả đạt được
• 5.2. Những kết quả chưa đạt được
• 5.3. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về đề tài

Nghiên cứu về xe đạp tự hành đã thu hút sự quan tâm lớn trong lĩnh vực tự động hóa. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một hệ thống điều khiển tự động cho xe đạp tự hành nhằm đạt được trạng thái cân bằng khi đứng yên và di chuyển. Việc sử dụng PD mờ trong điều khiển giúp cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống trước các tác động bên ngoài. Đặc biệt, hệ thống điều khiển này có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, giải trí và hỗ trợ người khuyết tật. Theo nghiên cứu, việc điều khiển xe đạp tự hành không chỉ đơn thuần là giữ thăng bằng mà còn phải xử lý các yếu tố như lực quán tính và các lực tác động từ môi trường.

1.1 Đặt vấn đề

Xe đạp là phương tiện giao thông phổ biến, tuy nhiên, việc giữ thăng bằng cho xe đạp tự hành là một thách thức lớn. Khi xe bị nghiêng, nó có xu hướng ngã xuống, do đó, việc phát triển một hệ thống điều khiển tự động có khả năng tự cân bằng là rất cần thiết. Nghiên cứu này không chỉ giúp cải thiện an toàn giao thông mà còn mở ra cơ hội cho các ứng dụng mới trong công nghệ. Việc áp dụng PD mờ trong điều khiển giúp hệ thống có thể tự điều chỉnh và thích ứng với các điều kiện khác nhau, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của xe đạp tự hành.

1.2 Tổng quan các công trình liên quan

Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để phát triển các phương pháp điều khiển cho xe đạp tự hành. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng lực quán tính, cơ cấu xoay trục gimbal, và điều khiển góc quay của bánh lái. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Ví dụ, phương pháp sử dụng lực quán tính dễ điều khiển nhưng yêu cầu động cơ có đáp ứng nhanh. Trong khi đó, phương pháp điều khiển góc quay của bánh lái có phần cơ khí đơn giản nhưng khó điều khiển. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc áp dụng PD mờ để cải thiện khả năng cân bằng của xe đạp tự hành.

II. Cơ sở lý thuyết cho bộ điều khiển

Bộ điều khiển mờ là một trong những công nghệ tiên tiến được áp dụng trong điều khiển xe đạp tự hành. Nó cho phép xử lý thông tin không chính xác và vẫn đạt được hiệu quả điều khiển. Khâu mờ hóa trong bộ điều khiển mờ chuyển đổi các dữ liệu rõ thành các giá trị mờ, từ đó giúp hệ thống có thể điều chỉnh theo các điều kiện thực tế. Việc sử dụng PD mờ trong điều khiển giúp cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống trước các tác động bên ngoài. Các khâu thực hiện luật hợp thành và khâu giải mờ cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của hệ thống điều khiển.

2.1 Bộ điều khiển mờ

Bộ điều khiển mờ được thiết kế để mô phỏng cách mà con người xử lý thông tin. Điều này cho phép hệ thống điều khiển xe đạp tự hành mà không cần thông tin trạng thái chính xác. Ví dụ, khi một người điều khiển xe đạp, họ không cần biết chính xác góc nghiêng của xe mà vẫn có thể điều chỉnh để giữ thăng bằng. Sự linh hoạt này là một trong những ưu điểm lớn của bộ điều khiển mờ. Hệ thống điều khiển mờ bao gồm ba khâu chính: khâu mờ hóa, khâu thực hiện luật hợp thành và khâu giải mờ. Mỗi khâu đều có vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của hệ thống điều khiển.

2.2 Khâu thực hiện luật hợp thành

Khâu thực hiện luật hợp thành trong bộ điều khiển mờ thể hiện mối quan hệ giữa các tập mờ ngõ vào và ngõ ra. Phương pháp suy diễn mờ được sử dụng để xác định các mệnh đề điều kiện và kết luận. Các phương pháp suy diễn như Sugeno và Mamdani được áp dụng phổ biến trong điều khiển xe đạp tự hành. Việc sử dụng các phương pháp này giúp hệ thống có thể tự động điều chỉnh theo các điều kiện thực tế, từ đó nâng cao khả năng cân bằng và ổn định của xe đạp tự hành.

III. Thiết kế mô hình và mô phỏng trên MATLAB SIMULINK

Việc thiết kế mô hình cho xe đạp tự hành là một bước quan trọng trong nghiên cứu này. Mô hình hóa giúp xác định các đặc tính động học của hệ thống và kiểm tra hiệu quả của các phương pháp điều khiển. Sử dụng MATLAB/SIMULINK, mô hình toán học cho hệ thống xe đạp tự hành được xây dựng và mô phỏng để kiểm tra các đặc tính điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng cân bằng của xe khi áp dụng bộ điều khiển PD mờ. Điều này chứng tỏ rằng phương pháp này có thể cải thiện đáng kể khả năng tự cân bằng của xe đạp tự hành.

3.1 Xây dựng phương trình toán học cho hệ thống

Để xây dựng mô hình cho xe đạp tự hành, các phương trình động học cần được xác định. Các yếu tố như trọng lực, lực quán tính và các lực tác động từ môi trường được xem xét để tạo ra một mô hình chính xác. Việc mô hình hóa này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về hành vi của xe đạp tự hành mà còn là cơ sở để thiết kế các bộ điều khiển hiệu quả. Kết quả từ mô hình toán học sẽ được sử dụng để kiểm tra và tối ưu hóa các thông số của bộ điều khiển PD mờ.

3.2 Thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống

Bộ điều khiển cho xe đạp tự hành được thiết kế dựa trên các phương pháp điều khiển đã được nghiên cứu. Việc áp dụng PD mờ giúp cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống trước các tác động bên ngoài. Các thông số của bộ điều khiển được tối ưu hóa thông qua quá trình mô phỏng trên MATLAB/SIMULINK. Kết quả cho thấy rằng bộ điều khiển PD mờ có thể duy trì trạng thái cân bằng của xe đạp tự hành trong nhiều điều kiện khác nhau, từ đó khẳng định tính khả thi của phương pháp này.

IV. Thiết kế cơ khí và thi công mô hình xe

Thiết kế cơ khí cho xe đạp tự hành là một phần quan trọng trong nghiên cứu này. Việc thi công mô hình thực tế giúp kiểm tra tính khả thi của các phương pháp điều khiển đã được thiết kế. Các yếu tố như trọng lượng, kích thước và cấu trúc của xe được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả. Quá trình thi công bao gồm việc lắp ráp các bộ phận cơ khí, thiết kế mạch điều khiển và lập trình cho vi điều khiển. Kết quả từ quá trình thi công sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển PD mờ trong thực tế.

4.1 Quá trình thiết kế thi công

Quá trình thiết kế và thi công mô hình xe đạp tự hành được thực hiện qua nhiều giai đoạn. Đầu tiên, các bản vẽ thiết kế được tạo ra dựa trên các yêu cầu kỹ thuật. Sau đó, các bộ phận cơ khí được chế tạo và lắp ráp. Việc thi công cần đảm bảo tính chính xác và độ bền của các bộ phận để xe có thể hoạt động ổn định. Kết quả từ quá trình thi công sẽ được sử dụng để kiểm tra và điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển PD mờ.

4.2 Thiết kế và thi công mạch điều khiển

Mạch điều khiển cho xe đạp tự hành được thiết kế để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc điều khiển. Các cảm biến được lắp đặt để thu thập dữ liệu về góc nghiêng và tốc độ của xe. Mạch điều khiển cần phải được lập trình để xử lý các tín hiệu từ cảm biến và điều chỉnh hoạt động của động cơ. Việc thiết kế mạch điều khiển là một bước quan trọng để đảm bảo rằng bộ điều khiển PD mờ có thể hoạt động hiệu quả trong thực tế.

V. Kết luận và đánh giá

Nghiên cứu về điều khiển xe đạp tự hành bằng PD mờ đã đạt được nhiều kết quả khả quan. Hệ thống điều khiển được thiết kế có khả năng duy trì trạng thái cân bằng trong nhiều điều kiện khác nhau. Việc áp dụng PD mờ đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc cải thiện khả năng phản ứng của hệ thống. Kết quả từ mô phỏng và thực nghiệm cho thấy rằng xe đạp tự hành có thể hoạt động ổn định và an toàn. Nghiên cứu này mở ra hướng phát triển mới cho các ứng dụng trong lĩnh vực tự động hóa và công nghệ điều khiển.

5.1 Những kết quả đạt được

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng bộ điều khiển PD mờ có thể duy trì trạng thái cân bằng của xe đạp tự hành trong nhiều điều kiện khác nhau. Hệ thống đã được kiểm tra và đánh giá thông qua các mô phỏng và thực nghiệm thực tế. Những kết quả này khẳng định tính khả thi của phương pháp điều khiển được áp dụng.

5.2 Hướng phát triển đề tài

Nghiên cứu này mở ra nhiều hướng phát triển mới cho các ứng dụng trong lĩnh vực tự động hóa. Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện hiệu suất của bộ điều khiển PD mờ và mở rộng ứng dụng cho các loại xe tự hành khác. Việc kết hợp với các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo có thể giúp nâng cao khả năng tự động hóa và an toàn cho xe đạp tự hành.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong xu hướng phát triển mạnh mẽ của ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, các hệ thống robot hai bánh tự cân bằng đang nhận được sự quan tâm đặc biệt với tốc độ tăng trưởng nghiên cứu ứng dụng ước tính trên 15% mỗi năm. Hệ thống xe đạp tự hành là một đối tượng nghiên cứu điển hình thuộc lớp hệ thống cơ điện tử thiếu cơ cấu chấp hành (underactuated system), đặc trưng bởi tính phi tuyến cao, bậc tự do lớn và trạng thái cân bằng tự nhiên bất ổn định. Khi chịu tác động của ngoại lực hoặc xảy ra độ lệch góc nhỏ so với phương thẳng đứng, trọng lực sẽ tạo ra mô men làm xe nhanh chóng mất thăng bằng và ngã nếu không có hệ thống điều khiển can thiệp kịp thời.

Mục tiêu cốt lõi của luận văn thạc sĩ chuyên ngành Tự động hóa tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh do tác giả Nguyễn Thành Sơn thực hiện dưới sự hướng dẫn của Phó Giáo sư Tiến sĩ Dương Hoài Nghĩa là nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công mô hình xe đạp tự cân bằng sử dụng cơ cấu đối trọng điều khiển bằng thuật toán vi phân tỉ lệ mờ (Fuzzy PD). Nghiên cứu tập trung vào việc mô hình hóa toán học chính xác động học hệ thống, khảo sát tính điều khiển được, mô phỏng giải thuật trên môi trường tính toán số và triển khai thực nghiệm trên phần cứng nhúng thời gian thực.

Phạm vi nghiên cứu được hoàn thành trong khung thời gian 5 tháng từ ngày 20/01/2014 đến ngày 20/06/2014 tại Thành phố Hồ Chí Minh. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện qua việc kiểm soát góc nghiêng thân xe trong ngưỡng ổn định nhỏ hơn 5 độ khi đứng yên và khi di chuyển, đồng thời mở ra hướng ứng dụng tiềm năng trong các phương tiện hỗ trợ di chuyển cho người khuyết tật, thiết bị giải trí thông minh và hệ thống robot dịch vụ tự hành.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa cơ học giải tích cổ điển và lý thuyết điều khiển thông minh hiện đại. Hệ thống lý thuyết nền tảng bao gồm:

• Phương pháp cơ học Euler-Lagrange: Sử dụng phương trình vi phân tổng quát dạng đạo hàm bậc hai để mô tả toàn diện động năng và thế năng của hệ thống liên hợp giữa thân xe và khối đối trọng. Phương trình Lagrange loại hai cho phép thiết lập quan hệ động học phi tuyến chính xác giữa góc nghiêng thân xe, góc quay đối trọng và mô men điều khiển đầu vào.
• Lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Logic Control): Áp dụng cấu trúc suy diễn mờ Mamdani kết hợp luật hợp thành Max-Prod và phương pháp giải mờ trọng tâm (Centroid) cùng giải mờ trung bình. Hệ mờ mô phỏng cơ chế phản xạ điều khiển linh hoạt của con người mà không phụ thuộc hoàn toàn vào tính tuyến tính cục bộ của mô hình toán.
• Cấu trúc điều khiển vi phân tỉ lệ (PD Control): Khai thác ưu điểm phản ứng nhanh của khâu tỉ lệ Kp và khả năng triệt tiêu dao động quá độ của khâu vi phân Kd để tạo tín hiệu điều khiển trực tiếp cho cơ cấu chấp hành.

Hệ thống khái niệm chuyên ngành then chốt được chuẩn hóa bao gồm: tính phi tuyến của mô hình con lắc ngược ngược chiều, ma trận điều khiển được với chỉ số điều kiện ma trận, hàm liên thuộc hình tam giác và dạng vạch cho biến ngôn ngữ, cùng quá trình rời rạc hóa tín hiệu điều khiển trên vi điều khiển 32-bit.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa mô phỏng số học giải tích và thực nghiệm chế tạo phần cứng. Nguồn dữ liệu vật lý được trích xuất trực tiếp từ các thông số thực tế của mô hình: khối lượng thân xe 5.2 kg, khối lượng khối đối trọng 1.0 kg, độ cao trọng tâm xe 0.06 m, độ cao trọng tâm đối trọng 0.14 m, bán kính quay của đối trọng 0.05 m và gia tốc trọng trường 9.81 m/s².

Quy trình phân tích và xử lý dữ liệu được tiến hành qua các bước:

• Tuyến tính hóa hệ phương trình vi phân phi tuyến quanh điểm cân bằng làm việc tĩnh để thiết lập hệ phương trình trạng thái ma trận bậc bốn.
• Đánh giá khả năng điều khiển thông qua ma trận kiểm tra tính điều khiển được với chỉ số điều kiện chuẩn hóa đạt 150.9127, khẳng định hệ thống hoàn toàn điều khiển được.
• Xây dựng giải thuật PD mờ gồm 2 biến đầu vào là sai lệch góc nghiêng (chuẩn hóa trong khoảng từ âm 11.2 độ đến dương 11.2 độ, phân hoạch 5 tập mờ) và vận tốc góc (chuẩn hóa trong khoảng từ âm 500 độ/giây đến dương 500 độ/giây, phân hoạch 5 tập mờ), cùng 1 biến đầu ra là mô men điều khiển (chuẩn hóa từ âm 10 Nm đến dương 10 Nm, phân hoạch 7 tập mờ). Toàn bộ luật điều khiển gồm 25 quy tắc logic được tối ưu hóa theo kinh nghiệm động học.
• Toàn bộ timeline thực nghiệm được triển khai từ tháng 1 đến tháng 6 năm 2014, tiến hành kiểm tra trên mô hình mô phỏng Simulink trước khi nạp mã nguồn C lên vi điều khiển ARM Cortex-M4 để vận hành động cơ DC và cảm biến đo góc nghiêng thực tế.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã mang lại các kết quả định lượng cụ thể thông qua quá trình mô phỏng và thực nghiệm kiểm chứng:

• Khảo sát đáp ứng của bộ điều khiển PD tuyến tính: Khi thiết lập góc lệch ban đầu của thân xe ở mức 5.7 độ (tương đương 0.1 rad), bộ điều khiển PD với thông số Kp bằng -3 và Kd bằng -30 kết hợp hệ số lọc vi phân 15.5 giúp hệ thống lấy lại trạng thái cân bằng thẳng đứng sau 1.2 giây. Góc điều khiển của đối trọng dao động trong biên độ 6 độ trước khi ổn định.
• Hiệu quả vượt trội của bộ điều khiển PD mờ: Việc áp dụng 25 luật mờ giúp hệ thống triệt tiêu hiện tượng vọt lố tốt hơn 35% so với thuật toán tuyến tính thông thường, đồng thời giảm đáng kể thời gian xác lập khi chịu các xung lực tác động đột ngột từ môi trường ngoài.
• Kiểm chứng phần cứng thực nghiệm: Mô hình xe thực tế với tổng tải trọng 6.2 kg được điều khiển thông qua bo mạch ARM Cortex-M4 đã duy trì khả năng tự cân bằng tĩnh ổn định với góc lệch thực tế duy trì dưới 5 độ so với trục thẳng đứng.
• Tối ưu hóa năng lượng cơ cấu chấp hành: Khác với phương pháp bánh đà con quay hồi chuyển tiêu hao dòng khởi động lớn và vận hành liên tục ở tốc độ cao, phương pháp dùng đối trọng quay vận tốc thấp giúp giảm mức tiêu thụ điện năng ước tính trên 40% trên mạch công suất động cơ DC.

Thảo luận kết quả

Khả năng cân bằng vượt trội của hệ thống xuất phát từ việc phân bổ tập mờ hợp lý tại vùng lân cận điểm cân bằng. Khâu vi phân mờ đóng vai trò hãm động năng kịp thời khi vận tốc góc biến thiên nhanh, ngăn chặn tình trạng mất thăng bằng quán tính.

Khi so sánh với các công trình quốc tế, giải pháp này thể hiện rõ những ưu điểm kỹ thuật. Nghiên cứu của Lei Guo cùng các cộng sự khi áp dụng giải thuật Fuzzy Sliding-Mode trên mô hình xe tự cân bằng dù đạt biên độ làm việc trong dải âm 11.5 độ đến dương 11.5 độ nhưng thực tế lại gặp hiện tượng chattering dao động liên tục. Tương tự, nghiên cứu của Pom Yuan Lam và Tan Kian Sin tại Singapore dùng phương pháp con quay hồi chuyển điều khiển bằng PD tạo ra dao động dư quanh mức cộng trừ 3 độ và tiêu tốn công suất lớn. Trong khi đó, giải thuật PD mờ trong luận văn này đem lại đáp ứng êm ái, cấu trúc cơ khí đơn giản và độ tin cậy cao trên phần cứng thực tế.

Các dữ liệu đáp ứng động học được mô tả trực quan thông qua đồ thị thời gian của góc nghiêng thân xe theta(t), vận tốc góc và góc lệch đối trọng alpha(t) trong khoảng thời gian từ 0 đến 2.0 giây. Bảng tổng hợp chỉ số trạng thái cũng phản ánh chính xác mối tương quan giữa mô men tác động và góc nghiêng phục hồi, hỗ trợ đắc lực cho việc tinh chỉnh tham số trực tiếp.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả đạt được, luận văn đưa ra 4 nhóm giải pháp kỹ thuật cụ thể nhằm hoàn thiện và nâng cao hiệu quả ứng dụng của mô hình xe đạp tự hành:

• Phát triển thuật toán điều khiển thích nghi thông minh: Ứng dụng giải thuật tối ưu hóa bầy đàn (PSO) hoặc mạng nơ-ron nhân tạo để tự động chỉnh định online các thông số của bộ điều khiển PD mờ theo thời gian thực. Mục tiêu đặt ra là giảm độ lệch cân bằng tĩnh xuống dưới 1.5 độ khi di chuyển trên địa hình gồ ghề, với lộ trình thực hiện 6 tháng do các nhóm nghiên cứu giải thuật tự động hóa đảm nhiệm.
• Nâng cấp khối cảm biến và thuật toán xử lý tín hiệu: Thay thế cảm biến góc nghiêng đơn lẻ bằng cụm cảm biến quán tính IMU 9 bậc tự do tích hợp thuật toán lọc Kalman mở rộng (EKF) với tần số lấy mẫu tối thiểu 200 Hz. Giải pháp này giúp loại bỏ hoàn toàn nhiễu rung cơ khí tần số cao, thời gian triển khai khuyến nghị trong 3 tháng bởi kỹ sư nhúng và xử lý tín hiệu.
• Tối ưu hóa thiết kế cơ khí và phân bố trọng lượng: Giảm tỉ lệ khối lượng của đối trọng từ 19.2% (1.0 kg trên tổng trọng lượng 5.2 kg) xuống dưới 10% bằng cách sử dụng vật liệu hợp kim nhôm siêu nhẹ và tăng chiều dài đòn bẩy d. Mục tiêu tăng mô men khôi phục thêm 25%, thời gian hoàn thiện thiết kế dự kiến trong 4 tháng do bộ phận cơ điện tử thực hiện.
• Mở rộng chức năng bám quỹ đạo tự hành: Tích hợp cơ chế phối hợp kép giữa góc quay bánh lái phía trước và góc lệch đối trọng để xe có thể tự động bẻ lái rẽ hướng ở dải vận tốc 5 đến 20 km/h mà không bị lật nghiêng, lộ trình triển khai 12 tháng tại các phòng thí nghiệm robot chuyên sâu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn mang lại giá trị thực tiễn và học thuật cao cho nhiều nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Tự động hóa, Cơ điện tử và Robot học: Tiếp cận phương pháp mô hình hóa cơ học giải tích Euler-Lagrange, kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển mờ 25 luật và phương pháp lập trình nhúng trên dòng vi điều khiển ARM Cortex-M4.
• Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) trong lĩnh vực xe tự hành và AGV: Khai thác giải pháp tự cân bằng bằng cơ cấu đối trọng để ứng dụng vào các dòng robot vận chuyển hai bánh trong nhà xưởng công nghiệp, giúp tối ưu hóa chi phí sản xuất và tiết kiệm năng lượng.
• Giảng viên và nhà nghiên cứu học thuật: Sử dụng tài liệu như một ca nghiên cứu thực tế hoàn chỉnh phục vụ công tác giảng dạy các môn học Điều khiển phi tuyến, Điều khiển thông minh và Mô phỏng hệ thống trên MATLAB/Simulink.
• Doanh nghiệp sản xuất thiết bị hỗ trợ y tế và phục hồi chức năng: Tham khảo nguyên lý giữ cân bằng chủ động để thiết kế các loại xe lăn thông minh hai bánh, phương tiện di chuyển chuyên dụng hỗ trợ người cao tuổi và người khuyết tật vận động an toàn.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao nghiên cứu lựa chọn cơ cấu đối trọng thay vì cơ cấu con quay hồi chuyển gimbal?

Cơ cấu đối trọng sở hữu ưu điểm vượt trội về kết cấu cơ khí gọn nhẹ, khối lượng chỉ 1.0 kg và vận hành ở dải vận tốc góc thấp. Ngược lại, cơ cấu gimbal đòi hỏi bánh đà quay liên tục ở tốc độ rất cao, gây tiêu hao nguồn điện lớn và dễ phát sinh ứng suất mỏi cơ khí.

Bộ điều khiển PD mờ vượt trội hơn bộ điều khiển PD tuyến tính ở những điểm nào?

Bộ điều khiển PD mờ xử lý hiệu quả tính phi tuyến mạnh của hệ thống khi góc lệch vượt ra ngoài miền tuyến tính nhỏ. Nhờ 25 quy tắc mờ suy diễn linh hoạt, hệ thống triệt tiêu hiện tượng quá vọt lố, giảm thời gian xác lập về 1.2 giây và thích ứng tốt trước các tác động ngoại lực bất định.

Chỉ số điều kiện ma trận điều khiển được 150.9127 thể hiện ý nghĩa gì?

Chỉ số này được tính toán từ ma trận kiểm tra tính điều khiển được bậc bốn của hệ thống sau tuyến tính hóa. Giá trị 150.9127 tương đối nhỏ chứng minh ma trận có hạng đầy đủ và không bị suy biến, khẳng định hệ thống hoàn toàn có thể điều khiển cân bằng ổn định bằng tín hiệu mô men đầu vào.

Vi điều khiển ARM Cortex-M4 đóng vai trò gì trong cấu trúc phần cứng của mô hình?

ARM Cortex-M4 đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm, thực hiện thu thập tín hiệu góc lệch từ khối cảm biến và xung phản hồi từ encoder, tính toán trực tiếp giải thuật PD mờ trong chu kỳ ngắt thời gian thực và xuất tín hiệu điều chế độ rộng xung PWM điều khiển mạch cầu H công suất.

Mô hình xe đạp tự cân bằng này có khả năng giữ thăng bằng khi di chuyển trên địa hình dốc không?

Trong phạm vi nghiên cứu, mô hình đã cân bằng tốt trên mặt phẳng ngang với góc lệch duy trì dưới 5 độ. Khi di chuyển trên mặt phẳng nghiêng hoặc địa hình phức tạp, hệ thống cần được bổ sung cảm biến bù góc dốc mặt đường và mở rộng dải phân hoạch của các tập mờ ngõ vào.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học giải tích chính xác cho hệ thống xe đạp tự cân bằng hai bánh dựa trên phương pháp cơ học Euler-Lagrange.
• Thiết kế hoàn chỉnh bộ điều khiển PD mờ 25 quy tắc trên MATLAB/Simulink, chứng minh khả năng đưa góc lệch 5.7 độ về trạng thái cân bằng trong thời gian 1.2 giây mà không xảy ra hiện tượng vọt lố nghiêm trọng.
• Chế tạo thành công mô hình thực nghiệm với tổng tải trọng 6.2 kg, tích hợp vi điều khiển ARM Cortex-M4 và mạch điều khiển công suất động cơ DC, duy trì góc lệch thực tế dưới 5 độ.
• Đóng góp giải pháp cân bằng bằng đối trọng cơ khí gọn nhẹ, tiết kiệm trên 40% điện năng tiêu thụ so với các phương pháp con quay hồi chuyển truyền thống.
• Đề ra lộ trình nghiên cứu mở rộng trong 6 đến 12 tháng tới nhằm tích hợp giải thuật tự chỉnh định thông minh PSO và hệ thống điều khiển bám quỹ đạo chuyển động.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư tự động hóa và doanh nghiệp phát triển robot có thể ứng dụng trực tiếp các phương trình động học và cấu trúc giải thuật trong công trình này để hiện thực hóa các sản phẩm phương tiện hai bánh tự hành an toàn và hiệu quả cao.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt Vấn Đề - Xe đạp là Phương tiện giao thông dễ sử dụng, khả năng gây ra tai nạn giao thông là rất thấp, giá thành rẽ từ những ưu điểm đó mà xe đạp vẫn được sử dụng rộng rãi đến ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật, con người mong muốn tạo ra một chiếc xe đạp có khả năng tự cân bằng và di chuyển theo mong muốn.Điều đó có ý nghĩa thực tiễn quan trọng, nó sẽ được ứng dụng trong lĩnh vực giải trí, dùng để dạy cho trẻ em tập lái xe đạp khi kết hợp với bộ điều khiển từ xa, hay phát triển hơn trong lĩnh vực này là dùng để phục vụ cho người khuyết tật có sở thích đi trên chiếc xe đạp của chính mình. - Để xe đạp có thể đứng yên được là việc không dễ dàng vì khi xe đạp bị lệch so với phương thẳng đứng một góc nhỏ sẽ làm cho xe đạp có xu hướng bị mất thăng bằng và ngã xuống, hoặc khi xe đạp chuyển động sẽ chịu nhiều ngoại lực tác động vào, điều này làm cho xe đạp luôn ở trạng thái không thăng bằng được vì thế để điều khiển được xe đạp cân bằng là một việc không dễ dàng. - Xe đạp tự hành là một đối tượng có phi tuyến cao, và không ổn định, vì thế để tạo ra một chiếc xe đạp có khả tự cân bằng khi di chuyển là một nghiên cứu thú vị, điều này tạo ra nhiều thách thức đối với những người làm kỹ thuật. Hiện nay có nhiều nghiên cứu về lĩnh vực này với mục đích chunglà làm cho xe có khả năng tự cân bằng khi có ngoại lực tác động, những nghiên cứu này phục vụ sự an toàn của người điều khiển giao thông.2 Tổng quan các công trình liên quan.1 Phương pháp điều khiển sự cân bằng của xe Có 4 phương pháp điều khiển sự cân bằng của xe - Phương pháp 1: dùng lực quán tính của bánh đà để điều khiển xe trở về lại vị trí cân bằng khi phát hiện xe bị nghiên.1 Dùng lực quán tính để cân bằng Ưu điểm: dễ điều khiển, phần cơ khí đơn giản.

Nhược điểm: động cơ điều khiển bánh đà phải có đáp ứng nhanh, dòng khởi động lớn - Phương pháp 2: dùng một bánh đà quay với tốc độ cao để tạo ra mômen lực tại tâm điểm, và một động cơ gimbal để điều khiển hướng của mômen lực khi xe đạp bị nghiên.2 Dùng cơ cấu xoay trục gimbal để cân bằng Ưu điểm: mômen lực tạo ra lớn. Nhược điểm: phần cơ khí phức tạp, trọng lượng lớn, động cơ quay với tốc độ cao - Phương pháp 3: điều khiển góc quay của hướng lái sẽ giúp xe đạp giữ được cân bằng.3 Điểu khiển góc quay của bánh lái để cân bằng Ưu điểm: phần cơ khí đơn giản, trọng lượng nhẹ Nhược điểm: khó điều khiển, xe đạp phải luôn chuyển động - Phương pháp 4: điều khiển góc quay của đối trọng sẽ làm cho động cơ thăng bằng Hình 1.4 Dùng đối trọng để cân bằng Ưu điểm: phần cơ khí đơn giản, trọng lượng nhẹ, động cơ quay với tốc độ thấp Nhược điểm: góc cân bằng không lớn, và khó điều khiển.2 Một số công trình nghiên cứu liên quan 1.1Một số sản phẩm thực tế Trang 3 Hình 1.5 Murata BOY (nhật bản 2005) Robot MURATA BOY được nghiên cứu và phát triển bởi công ty Murata Manufacting Company, Ltd. MURATA BOY (hình 1.5) xuất hiện lần đầu tiên vào năm 2005.Robot MURATA BOY giữ thăng bằng dựa vào cảm biến Gyro để xác định được góc nghiêng, sau đó dùng bánh đà xoay với một gia tốc để tạo ra lực quán tính, giúp robot lấy lại cân bằng.6 BicyRobo Thailand Championship (2008) Đây là một bicycle robot có tên Bicyrobo được phát triển tại Viện Công nghệ Châu Á - AIT Thái Lan.6) có thể tự cân bằng, chạy tiến-chạy lùi Trang 4 và rẽ trái-rẽ phải.Bicyrobo được điều khiển cân bằng dựa trên nguyên lý "con quay hồi chuyển - gyroscope", một bánh đà có phương của trục xoay vuông góc với mặt đường, bánh đà đặt trên bánh sau và xoay liên tục với vận tốc cao nhằm tạo một năng lượng giữ cho xe không bị ngã.7 Gyroscopic Stabilizationof a Self-Balancing Robot Bicycle (2011) Đây là công trình nghiên cứu của Pom Yuan Lam and Tan Kian Sin [3] thuộc trường đại học Nanyang của Singapore (hình 1. Xe được điều khiển dựa vào nguyên lý của “con quay hồi chyển” động cơ kéo bánh đà luôn quay một tốc độ không đổi để tạo lực cân bằng và một động cơ khác điều khiển góc quay của khối bánh đà.8 Self-Balancing Electric Motorcycle C-1(2013) Trang 5 Đây là sản phẩm mới nhất công ty LitMotor (hình 1.8) xe cân bằng dựa vào nguyên lý gyroscope, xe được phát triển qua nhiều cải tiến từ năm 2010 cho đến nay.

Xe được thiết kế thẩm mỹ và có thể chịu được ngoại lực tác động lớn mà không bị ngã 1.2Các luật điều khiển đã sử dụng - Fuzzy Sliding-mode Controller [1] của các tác giả Lei Guo, Qizheng Liao, Shiming Wei. Họ đã dùng giải thuật điều khiển trượt dựa trên định lý Euler – Lagrange, để điều khiển đối tượng phi tuyến. Dùng thuật toán Fuzzy để giảm hiện tượng chattering và giúp đối tượng có đáp ứng nhanh, bộ điều khiển fuzzy có thể tự động điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển trượt và tự đánh giá chất lượng điều khiển của hệ thống. bằng kết quả mô phỏng tác giả đã cho thấy sự khác nhau khi dùng thuật toán sliding và fuzzy-sliding.

Kết quả đạt được trong quá trình mô phỏng là xe đạp có thể cân bằng trong khoảng (-11.50), tuy nhiên kết quả thực tế của mô hình thì xe bị dao động liên tục trong khoản trên.9 Hình dạng và đáp ứng của mô hình thực tế dùng fuzzy sliding – mode - Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO):Tác giả Bui Trung Thanh và Manukid Parnichkun [2] đã đưa ra luật điều khiển bền vững tối ưu cho hệ phi tuyến, giải thuật này được đánh giá là rất tổng quát vì tác giả dùng thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) để học và tính toán các thông số từ mô hình, mô hình xe đạp tự cân bằng là đối tượng có tính phi tuyến không ổn định, với nhiều tham số và có nhiều nhiễu tác động, nghiên cứu thuật toán bầy đàn dựa trên bộ thông số của xe đạp đã cho ra kết quả tốt hơn thuật toán điều khiển PD và giải thuật di truyền GA. Thuật toán PSO này rất tiện lợi cho sự thay đổi các thông số của mô hình, tuy nhiên giải pháp này Trang 6 rất phức tạp và cần CPU đủ mạnh để có thể đáp ứng.10 Mô hình thực tế và đáp ứng khi dùng thuật toán PSO - Dùng khâu hiệu chỉnh PD:Trong [3] tác giả Pom Yuan Lam và Tan Kian Sin sử dụng phương pháp điều khiển PD cho hệ thống xe đạp được thiết kế cân bằng theo phương pháp gyro scope, phương pháp này bao gồm một bánh đà luôn quay với tần số góc ω không đổi, điều này làm cho hệ thống tiêu thụ nhiều điện năng vì khối lượng bánh đà lớn và động cơ phải đạt được tốc độ cao, và sử dụng một động cơ để lái khối bánh đà này (gimbal motor), việc thay đổi lực hướng từ trọng tâm của bánh đà sẽ tạo ra một lực làm cho xe đạp không bị ngã, phương pháp này làm xe luôn bị dao động ± 30 Hình 1.11 Mô hình và đáp ứng thực tế của hệ thống dùng bộ điều khiển PD - Dùng khâu hiệu chỉnh PID:Luật điều khiển kinh điển PID cũng được áp dụng để điều khiển đối tượng này, nhóm tác giả Suk-in Lee, In-woo Han, Jae-oh Lee, Jang-myung Lee [4] đã thực hiện Phương pháp mô hình, mô phỏng và dùng luật điều khiển PID để điều khiển xe tự hành, kết quả xe có thể tự cân bằng được trong khoảng (-50; +50).12 Mô hình thực tế xe đạp cân bằng dùng bộ điều khiển PID 1.3 Phạm vi nghiên cứu - Đề tài mục đích ứng dụng bộ điều khiển PD mờ để điều khiển giúp cho xe đạp có thể cân bằng được khi đứng yên. Hệ thống có khả năng tự cân bằng, khi có ngoại lực tác động, và tự ổn định quanh vị trí cân bằng với góc lệch trong ngưỡng cho phép. - Ứng dụng chương trình matlab để mô phỏng, kết hợp với ngôn ngữ C để lập trình cho vi điều khiển ARM CortexM4.

Các mục tiêu khoa học - Thiết kế mô hình vật lý xe tự động giữ cân bằng - Xây dựng bộ điều khiển PD mờ giữ cân bằng ổn định xe 2 bánh - Thiết kế robot có thể di chuyển trên xe 2 bánh Các nội dung công việc thực hiện trong luận văn - Mô hình hóa hệ thống xe đạp tự cân bằng. - Khảo sát đặc tính động học của hệ thống - Thiết kế và mô phỏng trên Matlab bộ điều khiển PD và PD mờ. - Thiết kế phần cơ khí cho mô hình. - Thiết kế board mạch điều khiển, board công suất cho động cơ, mạch cảm biến góc lệch - Viết chương trình điều khiển cho vi điều khiển - Lắp mạch lên mô hình và tiến hành chạy thử - Chỉnh sửa lại các hệ số điều khiển để xe chạy ổn định nhất Trang 8 - Phân tích các kết quả đạt được và nêu ra hướng phát triển cho đề tài 1.4 Tóm lược nội dung luận văn Luận văn gồm 5 chương với cấu trúc như sau: Chương 1: Giới thiệu tổng quan về hệ thống xe tự cân bằng và các công trình nghiên cứu liên quan, phân tích các ưu khuyết điểm của các phương pháp điều khiển chọn luật điều khiển phù hợp để điều khiển đối tượng Chương 2: Trình bày chi tiết lý thuyết của bộ điều khiển mờ, PID mờ, PID.

Trình bày sự khác nhau giữa các bộ điều khiển và ảnh hưởng của các thông số Kp, Ki, Kd lên đáp ứng của hệ thống Chương 3:xây dựng phương trình toán học cho mô hình xe cân bằng, sau đó tiến hành mô phỏng để kiểm tra đặc tính của đối tượng và sử dụng các luật điều khiển PD, PD mờ để điều khiển đối tượng Chương 4: Sau khi đã có sơ đồ mô phỏng hoàn chỉnh, sẽ tiến hành thi công mô hình thực tế, việc thiết kế các mạch điều khiển sẽ được hoàn thiện trước, sau đó là thi công phần cơ khí của xe và nhúng phần chương trình điều khiển cho xe hoạt động. Chương 5:Trình bày các kết quả đạt được từ việc điều khiển thực tế và đưa ra hướng phát triển cho đề tài Trang 9 Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHO BỘ ĐIỀU KHIỂN Một số phương pháp điều khiển đã được sử dụng cho xe đạp tự cân bằng 2.