Luận văn thạc sĩ về tự động hóa điều khiển xe hai bánh và khả năng leo dốc

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu tự động hóa điều khiển xe hai bánh cân bằng và leo dốc, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp cải thiện thực tiễn.

• Tác giả: Lâm Văn Linh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Vĩnh Hảo
• Trường học: Đại Học Bách Khoa - ĐHQG TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tự Động Hóa
• Đề tài: Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2012
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN THẠC SĨ
• Abstract
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Các công trình liên quan
• 1.1.1. Một số mô hình robot hai bánh tự cân bằng
• 1.1.2. Xe hai bánh cân bằng gom rác
• 1.1.3. Xe Segway PT , [20]
• 1.1.4. Xe di chuyển người của hãng Toyota
• 1.2. Các báo cáo nghiên cứu khoa học liên quan
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 2.1. Nguyên lý hoạt động của xe hai bánh cân bằng
• 2.2. Lý thuyết về phương pháp điều khiển
• 2.2.1. Phương pháp điều khiển phi tuyến
• 2.2.2. Điều khiển cuốn chiếu (Back-Stepping)
• 2.2.2.1. Cuốn chiếu qua khâu tích phân
• 2.2.2.2. Trường hợp tổng quát
• 2.2.3. Phương pháp điều khiển trượt (Sliding Mode)
• 2.3. Lý thuyết về lọc Kalman
• 2.3.1. Bản chất toán học của bộ lọc Kalman
• 2.3.2. Bản chất thống kê của lọc Kalman
• 2.3.3. Giải thuật lập trình bộ lọc Kalman rời rạc
• 2.3.4. So sánh các bộ lọc với lọc Kalman
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO XE HAI BÁNH CÂN BẰNG
• 3.1. Mô hình hóa xe hai bánh tự cân bằng
• 3.2. Thiết kế bộ điều khiển cho xe hai bánh cân bằng
• 3.2.1. Bộ điều khiển đặt cực
• 3.2.2. Bộ điều khiển PID - PD
• 3.2.3. Bộ điều khiển cuốn chiếu
• 3.2.4. Bộ điều khiển trượt (Sliding Mode)
• 3.3. So sánh kết quả mô phỏng của hệ thống
• 3.4. Ưu, khuyết điểm của bộ điều khiển thiết kế cho mô hình hệ thống
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG MÔ HÌNH XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG
• 4.1. Thiết kế mô hình cơ khí
• 4.1.1. Sơ đồ cấu trúc cơ khí của robot
• 4.1.2. Động cơ DC-Servo dùng để truyền động cho robot
• 4.2. Sơ đồ khối và chức năng các mạch phần cứng liên quan
• 4.2.1. Sơ đồ khối cảm biến đo góc nghiêng
• 4.2.2. Giới thiệu IC MC33932 và chức năng mạch cầu H (phụ lục B)
• 4.2.3. Sơ đồ và chức năng IC điều khiển trung tâm (phụ lục B)
• 4.2.4. Chức năng mạch giao tiếp với máy vi tính
• 4.2.5. Chức năng mạch điều khiển nút nhấn
• 4.2.6. Chức năng mạch hiển thị LCD
• 4.2.7. Mô-đun thu phát tín hiệu qua sóng radio
• 4.3. Giải thuật chương trình cho mô hình xe hai bánh
• 4.3.1. Giải thuật chương trình
• 4.3.2. Chi tiết các hàm trong chương trình con
• 4.3.3. Khai báo và quản lý ngắt
• 4.3.4. Cách thu nhận và xử lý tín hiệu cảm biến
• 4.4. Mô hình xe hai bánh đã thực nghiệm
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM MÔ HÌNH
• 5.1. Xe giữ thăng bằng không di chuyển
• 5.2. Xe giữ thăng bằng khi di chuyển đến vị trí đặt trước
• 5.3. Xe giữ thăng bằng khi tác dụng ngoại lực
• 5.4. Xe giữ thăng bằng di chuyển tiến – lùi
• 5.5. Xe giữ thăng bằng khi lên dốc
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Các kết quả đạt được
• 6.2. Một số hạn chế
• 6.3. Hướng phát triển đề tài
• Tài liệu tham khảo
• PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG
• Phụ lục A: Các mạch điện tử thi công trong mô hình
• Phụ lục B: Code chương trình thu thập dữ liệu trên PC
• Phụ lục C: Code chương trình điều khiển

Tóm tắt

I. Giới thiệu tổng quan về đề tài

Đề tài 'Nghiên cứu xe hai bánh tự động hóa điều khiển và leo dốc' tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp điều khiển phi tuyến cho mô hình xe hai bánh tự cân bằng. Mô hình này không chỉ có khả năng giữ thăng bằng mà còn có thể di chuyển và leo dốc. Công nghệ xe hai bánh tự lái đã thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà nghiên cứu và các công ty sản xuất robot. Việc nghiên cứu mô hình này không chỉ giúp cải thiện khả năng điều khiển mà còn mở ra hướng đi mới cho các ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực tự động hóa. Đặc biệt, xe hai bánh tự cân bằng có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giao thông, dịch vụ và thậm chí trong các nhiệm vụ thám hiểm.

1.1. Đặt vấn đề

Mô hình xe hai bánh tự cân bằng là một trong những đối tượng nghiên cứu điển hình trong lĩnh vực điều khiển tự động. Đặc tính động không ổn định của mô hình này đặt ra nhiều thách thức trong việc thiết kế bộ điều khiển. Công nghệ robot đã đạt được nhiều thành tựu lớn, và xe hai bánh tự cân bằng là một trong những sản phẩm tiêu biểu. Việc nghiên cứu và phát triển mô hình này không chỉ giúp nâng cao hiệu suất điều khiển mà còn mở rộng khả năng ứng dụng trong thực tiễn.

II. Cơ sở lý thuyết liên quan

Cơ sở lý thuyết cho việc điều khiển xe hai bánh tự cân bằng bao gồm các phương pháp điều khiển phi tuyến như điều khiển cuốn chiếu (Backstepping) và điều khiển trượt (Sliding Mode). Những phương pháp này cho phép thiết kế bộ điều khiển có khả năng xử lý các biến động và bất định trong hệ thống. Lý thuyết về lọc Kalman cũng được áp dụng để triệt nhiễu tín hiệu từ cảm biến, giúp cải thiện độ chính xác trong việc đo lường góc nghiêng của xe. Việc áp dụng các lý thuyết này không chỉ giúp mô hình hoạt động ổn định mà còn nâng cao khả năng leo dốc của xe.

2.1. Nguyên lý hoạt động của xe hai bánh cân bằng

Nguyên lý hoạt động của xe hai bánh tự cân bằng dựa trên việc duy trì trọng tâm của xe trong vùng bám của bánh xe. Khi xe di chuyển trên địa hình dốc, nó tự động nghiêng về phía trước để giữ cho trọng lượng dồn vào hai bánh chính, từ đó đảm bảo khả năng bám đường. Điều này giúp xe có thể di chuyển linh hoạt trên các địa hình phức tạp mà không bị ngã. Hệ thống điều khiển phi tuyến được thiết kế để phản ứng nhanh chóng với các thay đổi trong trạng thái của xe, từ đó duy trì thăng bằng và khả năng di chuyển.

III. Thiết kế bộ điều khiển cho xe hai bánh cân bằng

Thiết kế bộ điều khiển cho xe hai bánh tự cân bằng bao gồm việc mô hình hóa hệ thống và áp dụng các phương pháp điều khiển phi tuyến. Bộ điều khiển cuốn chiếu và bộ điều khiển trượt được sử dụng để điều chỉnh động cơ DC-Servo, giúp xe duy trì thăng bằng và di chuyển hiệu quả. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển phi tuyến có khả năng đáp ứng nhanh và ổn định hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống. Việc so sánh giữa các phương pháp điều khiển cho thấy ưu điểm của bộ điều khiển phi tuyến trong việc xử lý các tình huống bất định.

3.1. Mô hình hóa xe hai bánh tự cân bằng

Mô hình hóa xe hai bánh tự cân bằng được thực hiện thông qua việc xác định các thông số động học và động lực học của hệ thống. Các yếu tố như trọng lượng, kích thước và vị trí của các cảm biến được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác trong mô phỏng. Mô hình này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về hành vi của xe mà còn là cơ sở để thiết kế bộ điều khiển phù hợp. Việc mô phỏng trong MATLAB/Simulink cho phép kiểm tra và tối ưu hóa các thông số điều khiển trước khi thực hiện trên mô hình thực tế.

IV. Kết quả thực nghiệm mô hình

Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình xe hai bánh tự cân bằng có khả năng giữ thăng bằng tốt và di chuyển linh hoạt. Xe có thể leo dốc với góc nghiêng nhỏ hơn 8 độ, cho thấy khả năng ứng dụng thực tiễn cao. Các thử nghiệm cũng chỉ ra rằng bộ điều khiển phi tuyến cho kết quả tốt hơn so với bộ điều khiển PID, với thời gian phản hồi nhanh và ít dao động. Việc điều khiển từ xa cũng được thực hiện thành công, cho phép người dùng dễ dàng thao tác với mô hình.

4.1. Xe giữ thăng bằng khi di chuyển

Trong các thử nghiệm, xe đã thể hiện khả năng giữ thăng bằng khi di chuyển đến vị trí đã định. Điều này chứng tỏ rằng bộ điều khiển đã hoạt động hiệu quả trong việc duy trì trạng thái cân bằng trong quá trình di chuyển. Các tín hiệu từ cảm biến được xử lý nhanh chóng, giúp xe điều chỉnh vị trí và hướng đi một cách linh hoạt. Kết quả này không chỉ khẳng định tính khả thi của mô hình mà còn mở ra hướng đi mới cho các ứng dụng trong thực tế.

V. Kết luận và hướng phát triển

Đề tài 'Nghiên cứu xe hai bánh tự động hóa điều khiển và leo dốc' đã đạt được những kết quả khả quan trong việc thiết kế và thực hiện mô hình xe hai bánh tự cân bằng. Các phương pháp điều khiển phi tuyến đã được áp dụng thành công, cho thấy ưu điểm vượt trội trong việc duy trì thăng bằng và khả năng leo dốc. Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc mở rộng khả năng điều khiển cho các địa hình phức tạp hơn và tích hợp thêm các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để nâng cao hiệu suất hoạt động của xe.

5.1. Hướng phát triển đề tài

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng leo dốc và mở rộng ứng dụng của xe trong các lĩnh vực khác nhau. Việc tích hợp các cảm biến tiên tiến và công nghệ điều khiển thông minh sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của mô hình. Ngoài ra, nghiên cứu thêm về các phương pháp điều khiển mới có thể mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn, từ giao thông đến dịch vụ và thám hiểm.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống xe hai bánh tự cân bằng phát triển trên nền tảng mô hình con lắc ngược là một đối tượng nghiên cứu kinh điển và phức tạp bậc nhất trong lĩnh vực Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa. Kể từ khi phát minh xe cá nhân Segway ra đời vào năm 2001, các hệ thống robot hai bánh đồng trục đã thu hút sự quan tâm mạnh mẽ nhờ tính cơ động vượt trội so với cấu trúc ba hoặc bốn bánh truyền thống. Trong thực tế, các robot ba bánh kinh điển thường gặp hiện tượng mất lực bám khi leo dốc hoặc nguy cơ lật úp khi xuống dốc do trọng tâm rơi ra ngoài vùng nâng đỡ của bánh xe. Ngược lại, robot hai bánh đồng trục có khả năng tự điều chỉnh góc nghiêng thân xe để trọng tâm luôn hội tụ chính xác vào trục bánh chính, giúp duy trì trạng thái cân bằng động linh hoạt ngay cả trên địa hình phức tạp.

Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là xây dựng mô hình toán học phi tuyến hoàn chỉnh, thiết kế và tối ưu hóa các giải thuật điều khiển phi tuyến hiện đại bao gồm điều khiển cuốn chiếu (Backstepping) và điều khiển trượt (Sliding Mode), đồng thời so sánh trực tiếp hiệu quả ổn định với cấu trúc điều khiển vi tích phân tỷ lệ (PID) kinh điển. Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm toàn diện trong giai đoạn từ tháng 08 năm 2011 đến tháng 06 năm 2012 tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Luận văn đã chế tạo thành công mô hình phần cứng hoàn chỉnh với tổng khối lượng khung xe 7.0 kg, bán kính bánh xe 0.075 m, tích hợp thuật toán lọc Kalman rời rạc giúp triệt tiêu nhiễu đo lường từ cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển. Kết quả thực nghiệm khẳng định robot duy trì độ thăng bằng ổn định cao, di chuyển chính xác theo quỹ đạo đặt trước, mang được tải trọng hữu ích 1.0 kg và chinh phục thành công dốc nghiêng lên đến 8 độ, tạo tiền đề vững chắc cho việc ứng dụng robot tự hành trong công nghiệp và dân dụng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên hệ thống lý thuyết điều khiển tự động hiện đại và toán học ứng dụng chuyên sâu, tập trung vào ba trụ cột lý thuyết chính:

Thứ nhất, lý thuyết mô hình hóa động học và động lực học hệ phi tuyến dựa trên các định luật chuyển động Newton - Euler. Hệ thống xe hai bánh tự cân bằng được mô tả thông qua bốn biến trạng thái phi tuyến cơ bản: vị trí di chuyển của bánh xe, vận tốc di chuyển, góc nghiêng lệch của thân xe so với phương trọng lực và vận tốc góc nghiêng. Không gian trạng thái phản ánh đầy đủ các thành phần phi tuyến bậc cao, mô men quán tính của khung thân xe chiều dài 0.36 m và lực tương tác động học đa chiều giữa hai bánh dẫn động độc lập.

Thứ hai, lý thuyết ổn định Lyapunov và phương pháp điều khiển cuốn chiếu (Backstepping). Đây là kỹ thuật điều khiển phi tuyến đệ quy cho các hệ thống có cấu trúc tam giác lồng ghép. Bằng cách thiết lập hàm ứng viên Lyapunov xác định dương tại từng bước lồng ghép và tính toán đạo hàm bảo đảm giá trị xác định âm, giải thuật triệt tiêu hoàn toàn các thành phần bất định, bảo đảm hệ thống đạt trạng thái ổn định tiệm cận toàn cục.

Thứ ba, lý thuyết điều khiển cấu trúc biến đổi và điều khiển trượt (Sliding Mode Control). Bằng việc xây dựng mặt trượt Hurwitz n-chiều thỏa mãn điều kiện bền vững, luật điều khiển trượt cưỡng bức các quỹ đạo pha của hệ thống tiến về mặt trượt trong thời gian hữu hạn và duy trì chuyển động ổn định trên mặt trượt, thể hiện tính kháng nhiễu và độ bền vững cơ học vượt trội trước các biến động tham số mô hình.

Thứ tư, lý thuyết ước lượng trạng thái tối ưu qua bộ lọc Kalman rời rạc (Discrete Kalman Filter). Thuật toán kết hợp tín hiệu dải tần thấp từ cảm biến gia tốc và tín hiệu dải tần cao từ cảm biến con quay hồi chuyển (gyroscope), liên tục thực hiện hai chu trình cập nhật thời gian và cập nhật giá trị đo, tối thiểu hóa ma trận hiệp phương sai sai số để tái tạo tín hiệu góc nghiêng thực tế không trễ pha.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa mô hình hóa toán học, mô phỏng số học trên máy tính và kiểm chứng thực nghiệm trên mô hình vật lý:

Về phương pháp mô phỏng số, tác giả thiết lập toàn bộ hệ phương trình vi phân phi tuyến trong môi trường MATLAB và Simulink. Bộ dữ liệu mô phỏng sử dụng chu kỳ lấy mẫu tiêu chuẩn dt = 2.5 ms, tiến hành phân tích trên 3 kịch bản vận hành điển hình: trạng thái cân bằng tự do không ngoại lực, trạng thái nghiêng góc ban đầu và trạng thái chịu mô men xung lực kích thích 1.0 Nm tại thời điểm 1.0 giây. Phương pháp phân tích số này được lựa chọn nhằm khảo sát chính xác phản hồi thời gian, đánh giá độ vọt lố và thời gian xác lập của từng giải thuật điều khiển trước khi nạp vào vi xử lý.

Về phương pháp thực nghiệm, cấu hình phần cứng được chế tạo với độ chính xác cao gồm khung cơ khí hợp kim nhôm, 2 động cơ DC-Servo tích hợp hộp giảm tốc và encoder quang học, mạch công suất cầu H sử dụng vi mạch MC33932 có cách ly quang bảo vệ, khối cảm biến quán tính IMU và khối vi điều khiển trung tâm 16-bit Freescale MC9S12XDT256 vận hành ở xung nhịp cao. Mẫu thử nghiệm thực tế được vận hành lặp lại qua hơn 50 chu kỳ đo đạc độc lập trên các địa hình sàn phẳng, đường dốc nghiêng từ 0 đến 8 độ và dưới tác động của các lực đẩy ngẫu nhiên từ bên ngoài.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và thử nghiệm thực tế đã mang lại những kết quả kỹ thuật định lượng ấn tượng:

Thứ nhất, thuật toán lọc Kalman rời rạc chứng minh khả năng triệt tiêu nhiễu đo lường vượt trội. Tín hiệu góc nghiêng đo thô từ cảm biến khi chưa qua xử lý có biên độ dao động nhiễu rất lớn, dao động từ âm 6.0 độ đến dương 6.0 độ với tần số nhiễu cao. Sau khi đi qua bộ lọc Kalman với chu kỳ cập nhật hàm đo lường 7.5 ms, biên độ nhiễu ngẫu nhiên đã giảm hơn 85%, đường đáp ứng góc nghiêng trở nên mịn màng với sai số đo lường duy trì dưới 0.4 độ, cung cấp phản hồi tin cậy tuyệt đối cho bộ điều khiển trung tâm.

Thứ hai, giải thuật điều khiển cuốn chiếu (Backstepping) mang lại chất lượng đáp ứng động lực học vượt trội so với bộ điều khiển PID đa vòng kinh điển. Trong mô phỏng góc nghiêng thân xe với góc lệch ban đầu 5.0 độ, bộ điều khiển Backstepping giúp đưa góc lệch về vị trí cân bằng 0 độ với thời gian xác lập chỉ 0.8 giây và độ vọt lố được triệt tiêu hoàn toàn dưới mức 2.0%. Trong khi đó, bộ điều khiển PID tuyến tính cần thời gian xác lập lên tới 1.4 giây (chậm hơn 42.8%) và xuất hiện độ vọt lố góc nghiêng xấp xỉ 8.5%.

Thứ ba, chiến lược phân bổ công suất điều khiển đa vòng đạt độ ổn định cơ học hoàn hảo. Bằng việc phân chia tỷ trọng tín hiệu điều khiển gồm 80% công suất cho vòng ổn định góc nghiêng thân xe và 20% công suất cho vòng PD định vị vị trí bánh xe, hệ thống triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng trượt bánh dẫn động, duy trì vị trí bánh xe trong phạm vi sai số dịch chuyển dưới 0.05 m.

Thứ tư, mô hình thực nghiệm phần cứng hoạt động ổn định trên địa hình dốc thực tế. Xe hai bánh tự cân bằng đã duy trì trạng thái đứng thăng bằng liên tục trong thời gian dài, di chuyển linh hoạt tiến, lùi, quay tròn theo lệnh điều khiển không dây RF, mang vật nặng 1.0 kg và leo thành công dốc nghiêng thực tế lên đến 8.0 độ (vượt 60% so với chỉ tiêu thiết kế ban đầu là 5.0 độ).

Thảo luận kết quả

Khi biểu diễn các dữ liệu mô phỏng qua đồ thị phản hồi thời gian và quỹ đạo trạng thái pha, sự vượt trội của phương pháp điều khiển phi tuyến trở nên rất rõ ràng. Đồ thị dao động góc nghiêng của phương pháp PID truyền thống thường xuất hiện dạng sóng hình sin tắt dần với nhiều chu kỳ dao động quanh điểm cân bằng, nguyên nhân là do phép xuyến tuyến tính hóa quanh điểm làm việc hẹp đã bỏ qua các hiệu ứng ghép kênh phi tuyến bậc cao khi góc nghiêng mở rộng. Ngược lại, đồ thị đáp ứng của bộ điều khiển cuốn chiếu và điều khiển trượt thể hiện đường dốc tiệm cận mượt mà đơn điệu, triệt tiêu hoàn toàn dao động dư thừa.

Sở dĩ giải thuật điều khiển phi tuyến đạt được hiệu quả xuất sắc này là nhờ việc kết hợp trực tiếp các hàm phi tuyến thực tế vào luật điều khiển thông qua hàm Lyapunov, giúp tạo ra mô men bù trừ chính xác tương ứng với từng góc nghiêng tức thời. So sánh với các nghiên cứu robot tự cân bằng trong và ngoài nước cùng thời kỳ, việc kết hợp thành công thuật toán lọc Kalman trên vi điều khiển 16-bit giá thành thấp để điều khiển trực tiếp mạch cầu H MC33932 đã khẳng định tính khả thi cao và khả năng ứng dụng thực tế sâu rộng của đề tài.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm chế tạo, tác giả đề xuất 4 khuyến nghị kỹ thuật cụ thể nhằm hoàn thiện và nâng cao hiệu năng hệ thống:

Một là, tích hợp giải thuật điều khiển trượt mờ thích nghi (Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control) trong giai đoạn 6 tháng tiếp theo. Giải thuật này sẽ cho phép hệ thống tự động nhận dạng và thích ứng tham số khi khối lượng tải trọng thay đổi đột ngột từ 1.0 kg lên 3.0 kg, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng rung lắc chattering vốn có của mặt trượt cơ bản. Chủ thể thực hiện là nhóm nghiên cứu phát triển thuật toán tự động hóa.

Hai là, nâng cấp nền tảng xử lý trung tâm lên dòng vi điều khiển 32-bit kiến trúc ARM Cortex-M4 hoặc Cortex-M7 với tần số xung nhịp tối thiểu 168 MHz trong vòng 3 tháng tới. Việc này giúp rút ngắn chu kỳ trích mẫu điều khiển từ 2.5 ms xuống dưới 0.5 ms, cho phép thực thi các thuật toán ma trận phức tạp với độ chính xác số học dấu phẩy động 64-bit. Chủ thể thực hiện là kỹ sư thiết kế phần cứng nhúng.

Ba là, bổ sung khối cảm biến định vị không gian 9 bậc tự do (9-DOF IMU) kết hợp cảm biến từ trường và thuật toán dung hợp cảm biến mở rộng (Extended Kalman Filter) trong thời gian 12 tháng. Giải pháp này sẽ nâng cao độ chính xác ước lượng góc xoay hướng (yaw) lên mức 99.5%, hỗ trợ xe tự hành xây dựng bản đồ số và tránh chướng ngại vật trong nhà xưởng. Chủ thể thực hiện là kỹ sư chuyên ngành robotics.

Bốn là, tối ưu hóa cấu trúc truyền động cơ khí và tích hợp mạch phanh tái sinh năng lượng (Regenerative Braking) nhằm thu hồi năng lượng khi xe hãm tốc hoặc xuống dốc, nâng cao hiệu suất sử dụng pin lithium thêm khoảng 20% đến 25% cho mỗi chu kỳ hoạt động. Chủ thể thực hiện là các doanh nghiệp chế tạo phương tiện tự hành.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo giá trị và toàn diện dành cho 4 nhóm đối tượng chính:

Thứ nhất, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển, Tự động hóa và Cơ điện tử. Luận văn cung cấp phương pháp luận chi tiết từ khâu thiết lập phương trình vi phân Lagrange, phân tích ổn định Lyapunov, thiết kế bộ lọc Kalman đến cách thức lập trình nhúng thuật toán phi tuyến trên vi xử lý thực tế.

Thứ hai, kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) tại các doanh nghiệp sản xuất robot di động và xe tự hành công nghiệp (AGV/AMR). Các kỹ sư có thể ứng dụng ngay cấu trúc mạch công suất cầu H MC33932 cách ly quang, sơ đồ phân bổ mô men 80/20 và thuật toán lọc nhiễu IMU vào các dòng xe kéo hàng tự cân bằng trong kho thông minh.

Thứ ba, giảng viên và sinh viên các trường đại học kỹ thuật. Tài liệu là giáo trình tham khảo sinh động cho các môn học như Điều khiển phi tuyến, Kỹ thuật Robot, Xử lý tín hiệu số và Thiết kế hệ thống nhúng, đi kèm toàn bộ sơ đồ nguyên lý mạch điện tử và mã nguồn chương trình điều khiển chi tiết.

Thứ tư, các công ty khởi nghiệp công nghệ y tế và thiết bị hỗ trợ di chuyển cá nhân. Luận văn cung cấp giải pháp công nghệ nền tảng để phát triển các loại xe lăn tự cân bằng thông minh cho người khuyết tật, bảo đảm an toàn khi di chuyển trên địa hình dốc và gồ ghề.

Câu hỏi thường gặp

Bộ lọc Kalman mang lại ưu thế gì vượt trội so với bộ lọc bổ phụ trong xe hai bánh tự cân bằng? Bộ lọc Kalman là giải thuật ước lượng thống kê tối ưu đệ quy, liên tục cập nhật ma trận hiệp phương sai sai số dựa trên mô hình nhiễu trắng thực tế. Khác với bộ lọc bổ phụ có độ lợi cố định và dễ bị lệch pha tại tần số cắt khi nhiệt độ hoặc rung động cơ khí thay đổi, lọc Kalman loại bỏ hơn 85% nhiễu đo lường và duy trì độ lệch pha gần bằng 0 trên toàn bộ dải tần hoạt động.

Tại sao bộ điều khiển cuốn chiếu lại vượt trội hơn bộ điều khiển PID truyền thống? Bộ điều khiển PID kinh điển dựa trên mô hình tuyến tính hóa cục bộ quanh vị trí thẳng đứng nên mất ổn định khi góc nghiêng lệch lớn hoặc khi có tải trọng bất định. Phương pháp cuốn chiếu giải quyết trực tiếp hệ phương trình phi tuyến thực thông qua các hàm Lyapunov xác định âm từng bước, giúp giảm thời gian xác lập xuống dưới 0.8 giây và triệt tiêu độ vọt lố.

Làm thế nào xe hai bánh tự cân bằng có thể leo dốc nghiêng 8 độ mà không bị lật? Khi phát hiện độ dốc qua cảm biến gia tốc, bộ điều khiển trung tâm tự động tính toán và điều khiển thân xe nghiêng về phía trước một góc lớn hơn góc nghiêng của dốc. Cơ chế này bảo đảm trọng tâm toàn phần của xe luôn rơi chính xác vào điểm tiếp xúc của hai bánh chính với mặt dốc, ngăn chặn hoàn toàn lực lật và bảo đảm ma sát bám đường liên tục.

Ý nghĩa của tỷ lệ phân bổ tín hiệu 80% cho góc nghiêng và 20% cho vị trí là gì? Đối với hệ con lắc ngược hai bánh, việc duy trì góc thăng bằng thân xe là điều kiện tiên quyết để hệ thống không bị sụp đổ cơ học. Tỷ trọng 80% mô men ưu tiên cho việc dập tắt góc nghiêng nhanh chóng, trong khi 20% mô men còn lại được dùng để điều chỉnh vị trí bánh xe dịch chuyển mượt mà, tránh hiện tượng đổi chiều động cơ đột ngột gây trượt bánh.

Cấu hình phần cứng vi điều khiển MC9S12XDT256 có đáp ứng tốt thuật toán phi tuyến không? Vi điều khiển 16-bit MC9S12XDT256 của Freescale có kiến trúc đường truyền mạnh mẽ, hỗ trợ các khối ngắt định thời chính xác 2.5 ms và các kênh điều chế độ rộng xung (PWM) độ phân giải cao. Thực nghiệm cho thấy vi điều khiển thực thi toàn bộ chu trình lọc Kalman và tính toán luật điều khiển phi tuyến chỉ mất khoảng 1.2 ms, hoàn toàn đáp ứng yêu cầu điều khiển thời gian thực.

Kết luận

Luận văn thạc sĩ đã giải quyết trọn vẹn bài toán điều khiển phi tuyến cho đối tượng xe hai bánh tự cân bằng và leo dốc, tạo nên một công trình khoa học có tính thực tiễn cao với các đóng góp nổi bật:

• Xây dựng thành công mô hình toán học không gian trạng thái phi tuyến 4 biến của xe hai bánh tự cân bằng dựa trên nguyên lý cơ học động lực học nhiều vật.
• Thiết kế và mô phỏng xuất sắc các bộ điều khiển phi tuyến hiện đại gồm Backstepping và Sliding Mode, chứng minh sự vượt trội về thời gian xác lập dưới 0.8 giây so với bộ điều khiển PID kinh điển.
• Phát triển và nạp thành công thuật toán lọc Kalman rời rạc trên vi điều khiển nhúng, giúp giảm hơn 85% nhiễu đo lường từ cảm biến IMU trong thời gian thực.
• Thi công hoàn chỉnh hệ thống phần cứng robot 7.0 kg với mạch điều khiển công suất cầu H MC33932, giao tiếp không dây RF và truyền động DC-Servo chính xác.
• Thực nghiệm thành công khả năng tự cân bằng động, kháng nhiễu ngoại lực, mang tải 1.0 kg và leo dốc nghiêng 8.0 độ ổn định.

Trong lộ trình phát triển tiếp theo, nhóm tác giả sẽ tiếp tục nghiên cứu nâng cấp thuật toán điều khiển thích nghi mờ và mở rộng bản đồ định vị tự hành SLAM. Quý độc giả, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp quan tâm có thể khai thác toàn bộ tài liệu luận văn và mã nguồn nhúng để phát triển các ứng dụng robot tự hành thông minh phục vụ cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề: Trong ngành tự động hóa – điều khiển tự động nói chung và điều khiển học nói riêng, mô hình con lắc ngƣợc là một trong những đối tƣợng nghiên cứu điển hình và đặc thù bởi đặc tính động không ổn định của mô hình nên việc điều khiển đƣợc đối tƣợng này trên thực tế đặt ra nhƣ một thử thách. Công nghệ robot đã đạt đƣợc nhiều thành tựu lớn và xuất hiện trong nhiều lĩnh vực nhƣ: robot dân dụng giúp việc gia đình, robot thực hiện việc giải trí - quảng cáo, robot công nghiệp, robot tự hành thám hiểm trong lòng đất, robot thăm dò các hành tinh trong khoa học vũ trụ. Kết quả nghiên cứu mô hình con lắc ngƣợc cơ bản, ví dụ nhƣ mô hình xe-con lắc, con lắc ngƣợc quay… có thể ứng dụng và kế thừa sang các mô hình tƣơng tự khác nhƣng có tính ứng dụng thực tiễn hơn, chẳng hạn nhƣ mô hình tên lửa, mô hình xe hai bánh tự cân bằng… Xuất phát từ ý tƣởng chiếc xe hai bánh tự cân bằng Segway, một phát minh nổi tiếng của Dean Kamen – một kỹ sƣ ngƣời Mỹ vào năm 2001, đã mở ra một hƣớng phát triển chế tạo robot mới, đó là các robot hai bánh tự cân bằng. Đây là loại robot có hai bánh, có thể tự giữ thăng bằng, di chuyển và hoạt động dễ dàng trong các khoảng không gian nơi mà sự linh hoạt, cơ động, hiệu quả đƣợc đặt lên hàng đầu.

Với những ƣu điểm đó, robot hai bánh tự cân bằng đã nhận đƣợc nhiều sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu và các hãng sản xuất robot trên thế giới trong những năm gần đây. Robot hai bánh tự cân bằng đƣợc xem nhƣ cầu nối kinh nghiệm giữa mô hình con lắc ngƣợc với robot hai chân và robot giống ngƣời. Đây là dạng robot có hai bánh đồng trục, do đó khắc phục đƣợc những nhƣợc điểm vốn có của các robot hai hoặc ba bánh kinh điển. Các robot hai hoặc ba bánh kinh điển, theo đó có cấu tạo gồm bánh dẫn động và bánh tự do để đỡ trọng lƣợng robot.

Nếu trọng lƣợng đƣợc đặt nhiều vào bánh lái thì robot sẽ không ổn định và dễ bị ngã, còn nếu đặt vào nhiều bánh đuôi thì hai bánh chính sẽ mất khả năng Trang 4 Luận Văn Thạc Sĩ – Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc bám. Nhiều thiết kế robot có thể di chuyển tốt trên địa hình phẳng nhƣng không thể di chuyển lên xuống trên địa hình lồi lõm hoặc mặt phẳng nghiêng. Khi di chuyển lên đồi, trọng lƣợng robot dồn vào đuôi xe làm mất khả năng bám và trƣợt ngã. Tuy nhiên, loại robot này hoạt động dựa trên mô hình hệ con lắc ngƣợc gắn lên trên trục có hai bánh xe, nên khuyết điểm chính của nó là cần phải có một bộ điều khiển để điều khiển cho robot luôn giữ đƣợc thăng bằng, di chuyển và hoạt động.

Do vậy, bài toán đƣợc đặt ra ở đây là phải nghiên cứu, thiết kế đƣợc bộ điều khiển phù hợp với một mô hình phi tuyến và có các thông số hệ thống là bất định nhƣ là mô hình xe hai bánh tự cân bằng.1 - Robot dạng 3 bánh xe khi lên dốc, trọng lƣợng dồn vào bánh trƣớc khiến lực ma sát giúp xe bám trên mặt đƣờng không đƣợc đảm bảo.2 - Robot dạng 3 bánh xe khi xuống dốc, trọng lực dồn vào bánh sau khiến xe có thể bị lật úp. Trang 5 Luận Văn Thạc Sĩ – Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc Ngƣợc lại, các robot dạng hai bánh đồng trục lại thăng bằng rất linh động khi di chuyển trên địa hình phức tạp, mặc dù bản thân robot là một hệ thống không ổn định. Khi robot di chuyển trên địa hình dốc, nó tự động nghiêng ra trƣớc và giữ cho trọng lƣợng dồn về hai bánh chính. Tƣơng tự, khi di chuyển xuống dốc, nó nghiêng ra sau và giữ trọng tâm rơi vào bánh chính.

Vì vậy, không bao giờ có hiện tƣợng trọng tâm xe rơi ngoài vùng đỡ bánh xe để có thể gây ra lật úp. Các công trình liên quan 1. Một số mô hình robot hai bánh tự cân bằng Robot hai bánh tự cân bằng, tự di chuyển và hoạt động, không chở ngƣời nhƣ : Robot-JOE (mục 1.2), Robot dọn rác (mục 1. Xe hai bánh tự cân bằng, có chở ngƣời, là phƣơng tiện di chuyển: xe Segway (mục 1.4), robot chở ngƣời của hãng Toyota (mục 1.

Robot JOE - [2] Đây là sản phẩm của phòng thí nghiệm Điện tử công nghiệp của Viện công nghệ Federal, Lausanne, Thụy Sĩ. Robot JOE cao 65cm, nặng khoảng 12kg, tốc độ tối đa 1,5 m/s, có thể di chuyển trên dốc nghiêng 30 độ. Nguồn điện cấp là nguồn pin 32V dung lƣợng 1. Hình dạng của nó gồm hai bánh xe đồng trục, mỗi bánh gắn với một động cơ DC, robot này có thể chuyển động xoay theo hình chữ U.

Hệ thống điều khiển gồm hai bộ điều khiển “không gian trạng Hình 1.3: Robot JOE thái” (state space) tách rời nhau, kiểm soát Trang 6 Luận Văn Thạc Sĩ – Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc động cơ để giữ cân bằng cho hệ thống. Thông tin trạng thái đƣợc cung cấp bởi hai encoder quang và hai cảm biến là gia tốc góc và con quay hồi chuyển (gyro). JOE đƣợc điều khiển bởi một bộ điều khiển từ xa RC. Bộ điều khiển trung tâm và xử lý tín hiệu là một board xử lý tín hiệu số (DSP) phát triển bởi chính nhóm và của viện Federal, kết hợp với FPGA của XILINC.4: Mô hình N-Bot N-Bot là sản phẩm của David P.Anderson và là một trong những robot hai bánh cân bằng thành công nhất khi đƣợc công nhận là “Robot độc đáo trong tuần” do NASA phong tặng và đƣợc một số tổ chức, tạp chí khoa học đánh giá cao.

Nguyên tắc cơ bản của N-Bot là điều khiển hai bánh xe của robot chạy theo chiều mà phần thân phía trên của robot có khả năng ngã đổ. Nếu các bánh có thể đƣợc lái theo cách đứng vững theo trọng tâm của robot thì robot sẽ giữ đƣợc cân bằng. Quá trình điều khiển sử dụng 2 tín hiệu cảm biến phản hồi là cảm biến góc nghiêng để đo góc nghiêng của robot với phƣơng của trọng lực, và encoder gắn ở bánh để đo vị trí của robot. Các biến sau đây thể hiện sự chuyển động và vị trí của „con lắc ngƣợc‟ này giúp nó giữ cân bằng: Góc nghiêng của thân robot (theta), đạo hàm góc nghiêng hay chính là vận tốc góc nghiêng (theta-dot), vị trí robot (position), đạo hàm của vị trí hay vận tốc di Trang 7 Luận Văn Thạc Sĩ – Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc chuyển của robot (position-dot).

Bốn thông số này sẽ đƣợc đƣa vào bộ điều khiển để tính ra điện áp điều khiển U cho 2 động cơ lái hai bánh xe. Xe hai bánh cân bằng gom rác Với dáng tròn trịa, robot có tên gọi DustCart di chuyển trên hai bánh xe, tự định vị và có thể đến đúng ngôi nhà gọi nó tới thu gom rác. Giáo sƣ Paolo Dario - thuộc trƣờng Sant‟Anna ở Pisa và là điều phối viên của dự án DustBot do EU tài trợ - cho biết: “Chúng tôi đã tập hợp những thành phần chế tạo robot tiên tiến nhất để tạo ra DustCart, ngƣời máy giúp việc cho các đơn vị thu gom rác trên khắp châu Âu. Nó không chỉ là một thùng rác di động có ngăn kéo để bạn bỏ bao rác vào, mà còn có nhiều tính năng khác”.5: Xe hai bánh “DustCart” gom rác tự động DustCart có thể di chuyển qua con đƣờng hẹp, đƣợc trang bị camera và các thiết bị cảm biến khác.

Xe có thể quan sát nơi nó đang di chuyển, chụp ảnh đƣờng đi và phân tích thông tin để tránh va chạm vào các chƣớng ngại vật cố định. Nó cũng có thể nhận ra những đối tƣợng đang di chuyển, ví dụ nhƣ khách đi bộ, xe máy và nhanh chóng tính toán đƣờng đi rồi đổi hƣớng để tránh va chạm. Những hình ảnh hiển thị cũng đƣợc chuyển về trung tâm kiểm soát để nhân viên phụ trách có thể giám sát hoạt động của DustCart và can thiệp nếu cần thiết. Xe này sử dụng một hệ thống tam giác thông minh để di chuyển đến Trang 8 Luận Văn Thạc Sĩ – Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc nhà một hộ dân bằng cách tƣơng tác với mạng không dây.

Mạng không dây có thể xác định chính xác vị trí của xe, tính toán tuyến đƣờng tối ƣu giữa những lần gom rác và chuyển thông tin này đến xe. Xe Segway PT , [20] Segway PT (viết tắt của Segway Personal Transporter - xe cá nhân Segway), đặc điểm nổi bật của Segway là cơ chế tự cân bằng nhờ hệ thống máy tính, động cơ và con quay hồi chuyển đặt bên trong xe, nó giúp cho xe dù chỉ có một trục chuyển động với hai bánh nhƣng luôn ở trạng thái cân bằng, ngƣời sử dụng chỉ việc ngả về đằng trƣớc hoặc đằng sau để điều khiển xe đi tiến hoặc đi lùi. Với các điều khiển sang phải hoặc sang trái, Segway có một cần lái- muốn điều khiển sang phải hoặc sang trái chỉ cần nghiêng cần lái về phía đó. Động cơ của xe Segway có thể đạt tốc độ 5,6 m/s (khoảng 20 km/h).

Do có giá thành khá cao và mới chỉ thích hợp ở các địa điểm bằng phẳng nên Segway hiện chủ yếu đƣợc sử dụng ở các sở cảnh sát, căn cứ quân sự, cơ sở sản xuất hoặc khu công nghiệp.6: Các kiểu dáng của xe Segway Trang 9 Luận Văn Thạc Sĩ – Điều Khiển Xe Hai Bánh Cân Bằng Và Leo Dốc Cơ chế tự cân bằng của Segway dựa trên hoạt động của hệ thống máy tính, hai sensor độ nghiêng và năm con quay hồi chuyển đặt trong xe. Dựa trên các số liệu của sensor, máy tính sẽ tính toán để truyền lệnh cho các động cơ phụ di chuyển bánh xe về phía trƣớc hoặc phía sau để tái lập cân bằng cho xe. Với các mẫu Segway PT mới, quá trình này lặp đi lặp lại khoảng 100 lần trên giây, đủ để cân bằng xe cho dù ngƣời lái ở trạng thái nào. Khi xe đạt tới vận tốc tối đa, các phần mềm trong Segway sẽ tự động điều khiển xe hơi nghiêng về sau giúp xe di chuyển chậm lại, cơ chế này giúp hạn chế khả năng ngƣời điều khiển tiếp tục nghiêng về trƣớc ngay cả khi Segway đã ở vận tốc tối đa.

Các Segway cũng sẽ tự động giảm tốc và dừng lại khi gặp chƣớng ngại vật. Về sự an toàn, Segway có tốc độ tối đa 20 km/giờ và không chạy quá 20 km/h, kể cả khi xuống dốc.