Đồ án Robot Học Đường Đi: Nghiên cứu ứng dụng và điều khiển Robot AT89S52

Kl hoang ngoc hung 811141d la gi? Tim hieu chi tiet ve ma so nay. Thong tin, y nghia va nguon goc cua kl hoang ngoc hung 811141d. Xem ngay!

• Tác giả: Hoàng Ngọc Hùng
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Thanh Hải
• Trường học: Trường Đại Học Tôn Đức Thắng
• Chuyên ngành: Điều Khiển Tự Động
• Đề tài: Robot Học Đường Đi
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ ROBOT
• 1.1. Giới thiệu về robot
• 1.2. Mô hình động học của robot học đường đi
• 1.2.1. Mô hình kết cấu :
• 1.2.2. Động học của robot
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU CÁC LINH KIỆN ĐƯỢC SỬ DỤNG
• 2.1. Vi điều khiển họ 8051- AT89S52
• 2.1.1. Các đặc điểm chủ yếu của AT89S52:
• 2.1.2. Cấu tạo chân :
• 2.1.3. Tổ chức bộ nhớ
• 2.1.4. Bộ nhớ dữ liệu
• 2.1.5. Mô tả chức năng của các chân :
• 2.1.6. Chân XTAL1, XTAL2 :
• 2.1.7. Chân Vcc, Gnd :
• 2.2. HOẠT ĐỘNG TIMER CỦA 89S52 :
• 2.3. HOẠT ĐỘNG NGẮT
• 2.4. KHẢO SÁT LCD LMB162A
• 2.4.1. Các mã lệnh xử lý LCD
• 2.4.2. Mô tả mã lệnh
• 2.4.3. Mô tả tổng quát
• 2.5. MOTOR DC MỘT CHIỀU
• 2.5.1. Sơ lược động cơ điện 1 chiều:
• 2.5.2. Các bộ phận của động cơ một chiều
• 2.5.3. Điều khiển chiều quay của DC motor
• 2.5.4. Điều xung PWM, điều chỉnh vận tốc cho động cơ
• 2.5.5. Phương pháp điều rộng xung ở AT89S52
• 2.5.6. Lưu đồ điều rộng xung
• 2.6. Encoder cho bánh xe :
• 2.7. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIÊU KHIỂN TRONG ROBOT
• 3. Hai thiết bị thường dùng để đo tốc độ động cơ
• 4. Nguyên nhân gây sai số khi sử dụng encoder
• 5. Phương pháp dùng vi điều khiển đọc cùng lúc 2 encoder
• 6. XÁC ĐỊNH ĐƯỜNG CONG QUÁ ĐỘ
• 7. Lấy mẫu tốc độ
• 8. Cấu tạo phần cứng
• 8.1. Sơ đồ mạch điều khiển :
• 8.2. Mạch công suất điều khiển động cơ
• 9. THIẾT KẾ PHẦN MỀM ĐIỀU KHIỂN
• 9.1. Lưu đồ và giải thuật robot học đường đi
• 9.2. Lưu đồ và giải thuật ở chế độ chạy:
• LỜI MỞ ĐẦU

Tóm tắt

I. Robot Học Đường Đi Giới Thiệu Tổng Quan và Tiềm Năng Ứng Dụng

Robot học đường đi là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển đầy tiềm năng, hứa hẹn mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống và sản xuất. Theo định nghĩa tổng quan, robot là một loại xe tự hành, có khả năng lập trình lại để thực hiện các nhiệm vụ được giao một cách tự động. Môi trường hoạt động của robot rất đa dạng, từ đất liền, dưới nước, trên không, đến không gian vũ trụ. Robot học đường đi, cụ thể hơn, tập trung vào khả năng tự di chuyển và định hướng của robot dựa trên việc học hỏi và ghi nhớ lộ trình đã được hướng dẫn trước đó. Mục tiêu là tạo ra những cỗ máy có thể di chuyển hàng hóa, lau dọn, hoặc thực hiện các công việc lặp đi lặp lại mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Ví dụ, robot có thể được huấn luyện để đi theo một tuyến đường cụ thể trong nhà máy, kho hàng, hoặc thậm chí trong môi trường gia đình. Ưu điểm của robot học đường đi bao gồm khả năng hoạt động liên tục, năng suất cao, giảm thiểu rủi ro tai nạn lao động, và tiết kiệm thời gian cho con người để tập trung vào các công việc sáng tạo và phức tạp hơn. Tiềm năng ứng dụng là vô cùng lớn, từ vận chuyển vật liệu trong nhà máy, quét dọn đường phố, đến kiểm tra trong môi trường nguy hiểm và khám phá không gian. Tuy nhiên, chi phí chế tạo cao, thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng với các môi trường khác nhau vẫn là những thách thức cần vượt qua để robot học đường đi có thể được ứng dụng rộng rãi hơn trong tương lai. Theo luận văn tốt nghiệp, "Khả năng ứng dụng của đề tài này : robot này có thể giúp con người trong việc lau sàn nhà, vận chuyển hàng hóa từ vị trị này đến vị trí khác trong các nhà máy xí nghiệp." Điều này thể hiện rõ tính thực tiễn và khả năng giải quyết vấn đề cụ thể của robot học đường đi.

1.1. Định Nghĩa Robot Học Đường Đi Cơ Sở Lý Thuyết

Robot học đường đi là một nhánh của robot học tự hành. Nó tập trung vào việc phát triển các thuật toán và hệ thống cho phép robot tự học và ghi nhớ các tuyến đường đã được hướng dẫn trước đó. Thay vì lập trình sẵn một lộ trình cố định, robot học đường đi có khả năng thích ứng với môi trường thay đổi và tự điều chỉnh đường đi nếu cần thiết. Quá trình học tập thường bao gồm việc robot được điều khiển bằng tay hoặc thông qua hệ thống điều khiển từ xa để đi qua một tuyến đường cụ thể. Trong quá trình này, robot sẽ thu thập dữ liệu từ các cảm biến như camera, lidar, hoặc encoder để xây dựng bản đồ môi trường và ghi nhớ các điểm đặc trưng trên tuyến đường. Sau khi hoàn thành quá trình học tập, robot có thể tự động đi theo tuyến đường đã được ghi nhớ mà không cần sự can thiệp của con người.

1.2. Các Loại Robot Học Đường Đi Phân Loại Theo Phương Pháp Di Chuyển

Robot học đường đi có thể được phân loại dựa trên phương pháp di chuyển của chúng. Phổ biến nhất là robot di chuyển bằng bánh xe, bao gồm các loại như robot 2 bánh, 3 bánh, 4 bánh, hoặc robot sử dụng hệ thống bánh xe đa hướng (omni-directional wheels). Ngoài ra, còn có robot di chuyển bằng chân (legged robots), mô phỏng chuyển động của con người hoặc động vật. Robot di chuyển bằng chân có khả năng vượt qua các địa hình gồ ghề và phức tạp hơn, nhưng đòi hỏi hệ thống điều khiển phức tạp hơn so với robot di chuyển bằng bánh xe. Một số robot học đường đi còn sử dụng các phương pháp di chuyển khác như bằng xích (tracked robots) hoặc kết hợp cả bánh xe và xích. Lựa chọn phương pháp di chuyển phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và môi trường hoạt động.

1.3. Ứng Dụng Thực Tế Robot Học Đường Đi Tiềm Năng và Triển Vọng

Ứng dụng của robot học đường đi rất đa dạng và phong phú. Trong lĩnh vực công nghiệp, robot có thể được sử dụng để vận chuyển vật liệu, kiểm tra chất lượng sản phẩm, hoặc thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong dây chuyền sản xuất. Trong lĩnh vực logistics, robot có thể được sử dụng để phân loại và vận chuyển hàng hóa trong kho hàng, hoặc giao hàng tận nơi cho khách hàng. Trong lĩnh vực nông nghiệp, robot có thể được sử dụng để gieo hạt, tưới nước, hoặc thu hoạch mùa màng. Trong lĩnh vực dịch vụ, robot có thể được sử dụng để lau dọn nhà cửa, phục vụ đồ ăn, hoặc hướng dẫn khách hàng trong các trung tâm thương mại. Ngoài ra, robot học đường đi còn có tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, và giải trí.

II. Thách Thức và Vấn Đề Khó Khăn trong Phát Triển Robot

Mặc dù có nhiều tiềm năng, robot học đường đi vẫn đối mặt với một số thách thức và vấn đề trong quá trình phát triển và ứng dụng. Một trong những thách thức lớn nhất là khả năng thích ứng với môi trường thay đổi. Robot cần có khả năng nhận biết và xử lý các tình huống bất ngờ như vật cản trên đường đi, sự thay đổi về ánh sáng, hoặc sự xuất hiện của người hoặc vật thể lạ. Một vấn đề khác là độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống định vị và điều khiển. Robot cần có khả năng xác định vị trí của mình trong không gian một cách chính xác và duy trì đường đi đã được học một cách ổn định. Ngoài ra, vấn đề về chi phí chế tạo và bảo trì cũng là một yếu tố quan trọng cần xem xét. Robot cần được thiết kế sao cho có thể hoạt động hiệu quả và bền bỉ trong thời gian dài, đồng thời giảm thiểu chi phí bảo trì và sửa chữa. Vấn đề an toàn cũng cần được đặc biệt quan tâm, đặc biệt là khi robot hoạt động trong môi trường có người. Robot cần được trang bị các hệ thống cảm biến và thuật toán để đảm bảo an toàn cho con người và các vật thể xung quanh.

2.1. Vấn Đề Định Vị và Điều Hướng Chính Xác cho Robot

Định vị và điều hướng là hai yếu tố then chốt để robot học đường đi có thể hoạt động hiệu quả. Robot cần có khả năng xác định vị trí của mình trong không gian một cách chính xác và điều hướng theo đường đi đã được học một cách ổn định. Các phương pháp định vị phổ biến bao gồm sử dụng GPS, IMU (Inertial Measurement Unit), camera, lidar, hoặc kết hợp nhiều cảm biến khác nhau. Tuy nhiên, mỗi phương pháp đều có những hạn chế riêng. GPS không hoạt động tốt trong môi trường trong nhà hoặc khu vực có nhiều vật cản. IMU có thể bị trôi dạt theo thời gian, dẫn đến sai số tích lũy. Camera và lidar đòi hỏi thuật toán xử lý ảnh và xử lý dữ liệu phức tạp. Do đó, việc lựa chọn và kết hợp các phương pháp định vị phù hợp là một thách thức quan trọng.

2.2. Khả Năng Thích Ứng Môi Trường Thay Đổi Liên Tục

Môi trường hoạt động của robot thường xuyên thay đổi, do đó robot cần có khả năng thích ứng với các tình huống bất ngờ như vật cản trên đường đi, sự thay đổi về ánh sáng, hoặc sự xuất hiện của người hoặc vật thể lạ. Để giải quyết vấn đề này, robot cần được trang bị các hệ thống cảm biến và thuật toán để nhận biết và phân tích môi trường xung quanh. Các thuật toán như SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) cho phép robot đồng thời xây dựng bản đồ môi trường và xác định vị trí của mình trong bản đồ đó. Ngoài ra, robot cần có khả năng lập kế hoạch đường đi động để tránh các vật cản và điều chỉnh đường đi nếu cần thiết.

2.3. Yêu Cầu An Toàn và Bảo Mật Đảm Bảo Hoạt Động Tin Cậy

An toàn và bảo mật là hai yếu tố quan trọng cần được quan tâm khi triển khai robot trong thực tế. Robot cần được thiết kế sao cho không gây nguy hiểm cho con người và các vật thể xung quanh. Điều này đòi hỏi robot phải được trang bị các hệ thống cảm biến và thuật toán để phát hiện và tránh va chạm. Ngoài ra, robot cần được bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng và truy cập trái phép. Các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu, xác thực người dùng, và kiểm soát truy cập cần được triển khai để đảm bảo an toàn cho hệ thống.

III. Phương Pháp Điều Khiển Sử Dụng Vi Điều Khiển AT89S52 Hiệu Quả

Vi điều khiển AT89S52 là một lựa chọn phổ biến trong các dự án robot học đường đi nhờ vào tính linh hoạt, hiệu năng tốt và giá thành hợp lý. AT89S52 thuộc họ MCS-51, một chuẩn công nghiệp với nhiều hãng sản xuất, điển hình là ATMEL Corporation. Vi điều khiển này có 8 Kbyte bộ nhớ chương trình, 256 byte Ram, 32 đường I/O lập trình được, 3 timer/ counter 16 – bit và hỗ trợ giao tiếp nối tiếp. Sử dụng AT89S52 cho phép kiểm soát các thành phần quan trọng của robot như động cơ, cảm biến và hệ thống truyền thông. Ví dụ, có thể sử dụng các chân I/O để điều khiển chiều quay và tốc độ của động cơ DC thông qua mạch cầu H hoặc rơle. Các timer/counter có thể được sử dụng để đo tốc độ động cơ bằng encoder hoặc để tạo xung PWM (Pulse Width Modulation) điều khiển tốc độ. Ngoài ra, giao tiếp nối tiếp cho phép robot trao đổi dữ liệu với máy tính hoặc các thiết bị khác. Lựa chọn AT89S52 phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án, nhưng nó là một nền tảng vững chắc để xây dựng các hệ thống robot học đường đi đơn giản và hiệu quả. Luận văn đề cập "Do họ MCS-51 đã trở thành chuẩn công nghiệp nên có rất nhiều hãng sản xuất ra nó , điển hình là ATMEL Corporation. Hãng này đã kết hợp rất nhiều tính năng dựa trên nền tảng kỹ thuật của mình để tạo ra các vi điều khiển tương thích với MCS-51 nhưng mạnh mẽ hơn."

3.1. Điều Khiển Động Cơ DC Sử Dụng Mạch Cầu H và Điều Chế PWM

Điều khiển động cơ DC là một phần quan trọng trong việc điều khiển robot học đường đi. Có hai phương pháp phổ biến để điều khiển động cơ DC: sử dụng mạch cầu H và điều chế PWM. Mạch cầu H cho phép thay đổi chiều quay của động cơ bằng cách đảo chiều dòng điện chạy qua động cơ. Điều chế PWM cho phép điều khiển tốc độ của động cơ bằng cách thay đổi độ rộng xung của tín hiệu điện áp cấp cho động cơ. Kết hợp cả hai phương pháp này cho phép robot di chuyển linh hoạt và điều chỉnh tốc độ một cách chính xác.

3.2. Sử Dụng Encoder Phản Hồi Vòng Kín Đo Tốc Độ và Vị Trí

Encoder là một thiết bị cảm biến được sử dụng để đo tốc độ và vị trí của động cơ. Encoder thường được gắn trực tiếp vào trục động cơ và tạo ra các xung điện khi động cơ quay. Bằng cách đếm số xung và đo khoảng thời gian giữa các xung, có thể xác định được tốc độ và vị trí của động cơ. Thông tin từ encoder được sử dụng để tạo thành hệ thống điều khiển vòng kín, cho phép robot duy trì tốc độ và vị trí mong muốn một cách chính xác.

3.3. Giao Tiếp LCD Hiển Thị Thông Tin Trạng Thái Hoạt Động

Màn hình LCD (Liquid Crystal Display) là một thiết bị hiển thị thông tin hữu ích cho robot học đường đi. LCD có thể được sử dụng để hiển thị các thông tin như tốc độ động cơ, vị trí robot, trạng thái hoạt động, hoặc các thông báo lỗi. Việc hiển thị thông tin này giúp người sử dụng theo dõi và điều khiển robot một cách dễ dàng hơn.

IV. Các Cảm Biến Hỗ Trợ Tăng Cường Khả Năng Nhận Biết Môi Trường

Để robot học đường đi có thể hoạt động hiệu quả, cần trang bị thêm các cảm biến để tăng cường khả năng nhận biết môi trường xung quanh. Các cảm biến này có thể giúp robot phát hiện vật cản, đo khoảng cách, hoặc xác định hướng đi. Ví dụ, cảm biến siêu âm có thể được sử dụng để phát hiện vật cản trong phạm vi gần. Cảm biến hồng ngoại có thể được sử dụng để đo khoảng cách đến vật thể. La bàn số có thể được sử dụng để xác định hướng đi của robot. Camera có thể được sử dụng để nhận diện hình ảnh và xây dựng bản đồ môi trường. Việc lựa chọn các cảm biến phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và môi trường hoạt động. Sự kết hợp nhiều loại cảm biến khác nhau có thể giúp robot có được cái nhìn toàn diện hơn về môi trường xung quanh.

4.1. Cảm Biến Siêu Âm Phát Hiện Vật Cản và Đo Khoảng Cách

Cảm biến siêu âm là một thiết bị phổ biến được sử dụng để phát hiện vật cản và đo khoảng cách trong robot học đường đi. Cảm biến siêu âm hoạt động bằng cách phát ra sóng siêu âm và đo thời gian sóng phản xạ trở lại. Dựa vào thời gian này, có thể tính toán được khoảng cách đến vật thể. Cảm biến siêu âm có phạm vi hoạt động giới hạn, nhưng có độ chính xác tương đối cao và giá thành hợp lý.

4.2. Cảm Biến Hồng Ngoại Đo Khoảng Cách và Nhận Diện Màu Sắc

Cảm biến hồng ngoại cũng có thể được sử dụng để đo khoảng cách và nhận diện màu sắc. Cảm biến hồng ngoại hoạt động bằng cách phát ra tia hồng ngoại và đo lượng tia hồng ngoại phản xạ trở lại. Lượng tia hồng ngoại phản xạ phụ thuộc vào khoảng cách và màu sắc của vật thể. Cảm biến hồng ngoại có phạm vi hoạt động hẹp hơn cảm biến siêu âm, nhưng có thể được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao hơn.

4.3. La Bàn Số Xác Định Hướng Đi và Điều Hướng Robot

La bàn số là một thiết bị được sử dụng để xác định hướng đi của robot. La bàn số hoạt động bằng cách đo từ trường của Trái Đất. Dựa vào thông tin này, có thể xác định được hướng Bắc, Nam, Đông, và Tây. La bàn số rất hữu ích trong các ứng dụng đòi hỏi robot phải di chuyển theo một hướng cụ thể, hoặc định hướng trong môi trường không gian mở.

V. Thiết Kế Phần Mềm Lưu Đồ và Giải Thuật Robot Học Đường Đi

Phần mềm điều khiển đóng vai trò then chốt trong hoạt động của robot học đường đi. Thiết kế phần mềm bao gồm việc xây dựng lưu đồ và giải thuật để robot có thể tự động di chuyển theo lộ trình đã học. Quá trình này bao gồm các bước như thu thập dữ liệu từ cảm biến, xử lý dữ liệu, định vị robot, lập kế hoạch đường đi, và điều khiển động cơ. Lưu đồ thể hiện trình tự các bước thực hiện, trong khi giải thuật mô tả chi tiết cách thực hiện từng bước. Theo luận văn, "Lưu đồ và giải thuật robot học đường đi" là một phần quan trọng trong thiết kế phần mềm.

5.1. Thu Thập Dữ Liệu Cảm Biến Xây Dựng Bản Đồ Môi Trường

Bước đầu tiên trong thiết kế phần mềm là thu thập dữ liệu từ các cảm biến. Dữ liệu này được sử dụng để xây dựng bản đồ môi trường, giúp robot nhận biết được vị trí của mình và các vật cản xung quanh. Dữ liệu cảm biến cần được xử lý để loại bỏ nhiễu và trích xuất các thông tin quan trọng.

5.2. Định Vị và Điều Hướng Thuật Toán SLAM và PID Control

Định vị và điều hướng là hai chức năng quan trọng trong phần mềm điều khiển. Thuật toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) cho phép robot đồng thời xây dựng bản đồ môi trường và xác định vị trí của mình trong bản đồ đó. Bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) được sử dụng để điều khiển động cơ, giúp robot di chuyển theo đường đi đã được lập kế hoạch một cách chính xác.

5.3. Lưu Trữ và Tái Hiện Lộ Trình Bộ Nhớ và Thuật Toán Tìm Kiếm

Sau khi học xong lộ trình, robot cần có khả năng lưu trữ và tái hiện lộ trình đó. Dữ liệu về lộ trình được lưu trữ trong bộ nhớ của robot. Khi cần tái hiện lộ trình, robot sử dụng các thuật toán tìm kiếm để xác định đường đi ngắn nhất và hiệu quả nhất đến điểm đích.

VI. Kết Luận và Tương Lai Triển Vọng Robot Học Đường Đi

Robot học đường đi là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển đầy hứa hẹn với tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Mặc dù vẫn còn một số thách thức cần vượt qua, sự tiến bộ trong công nghệ cảm biến, thuật toán điều khiển, và vi điều khiển đang mở ra những cơ hội mới cho robot học đường đi. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy robot học đường đi được sử dụng rộng rãi hơn trong các nhà máy, kho hàng, bệnh viện, trường học, và thậm chí trong các hộ gia đình. Robot sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, giúp chúng ta giải quyết các công việc lặp đi lặp lại và tập trung vào các hoạt động sáng tạo và phức tạp hơn. Theo luận văn, hướng giải quyết của đề tài là "lúc mới bắt đầu chúng ta phải dạy cho đi trước, rồi sau đó chúng ta cho nó chạy tự động như máy CNC."

6.1. Phát Triển Cảm Biến Độ Chính Xác và Độ Tin Cậy Cao Hơn

Trong tương lai, các cảm biến sẽ được phát triển để có độ chính xác và độ tin cậy cao hơn. Điều này sẽ giúp robot nhận biết môi trường xung quanh một cách chính xác hơn, từ đó cải thiện khả năng định vị và điều hướng.

6.2. Thuật Toán AI Tự Học và Thích Ứng Môi Trường

Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong robot học đường đi. Các thuật toán AI sẽ giúp robot tự học và thích ứng với môi trường thay đổi, từ đó giảm thiểu sự can thiệp của con người.

6.3. Robot Hợp Tác Làm Việc Chung Con Người An Toàn

Robot hợp tác (cobots) sẽ được thiết kế để làm việc chung với con người một cách an toàn. Điều này đòi hỏi robot phải có khả năng nhận biết và phản ứng với hành động của con người, đồng thời đảm bảo an toàn cho con người trong quá trình làm việc.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ ROBOT 1. Giới thiệu về robot. Robot được định nghĩa là một 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 robot có thể là đất, nước, không khí, không gian vũ trụ hay sự tổ hợp giữa chúng ta.Địa hình bề mặt mà robot 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 ra làm 2 lớp : chuyển động bằng chân ( legged) và bằng bánh ( wheeled). Trong lớp đầu tiên, chuyển động có được nhờ các chân cơ khí bắt chước chuyển động của con người và động vật. Robot này có thể di chuyển rất tốt trên các địa hình lồi lõm, phức tạp.Tuy nhiên , cách phối hợp các chân cũng như vấn đề giữ vững tư thế là công việc cực kỳ khó khăn. Lớp còn lại di chuyển bằng bánh tỏ ra thức tế hơn , chúng có thể làm việc tốt trên hầu hết các địa hình do con người tạo ra.

Điều khiển robot di chuyển bằng bánh cũng đơn giản hơn nhiều , gần như luôn đảm tính ổn định cho robot. Lớp này có thể chia làm 3 loại robot : loại chuyển động băng bánh xe ( phổ biến ) ( hình 1.1a,b,c,f,i) loại chuyển động bằng vòng xích ( khi cần mômen phát động lớn hay khi cần di chuyển trên vùng đầm lầy, cát và băng tuyết ) ( hình 1.1 d,e ) , và loại hỗn hợp bánh xe và xích ( ít gặp) Tiềm năng ứng dụng của robot hết sức rộng lớn .Có thể kể đến robot vận chuyển vật liệu , hàng hóa trong các tòa nhà , nhà máy , cửa hàng ,sân bay và thư viện ; robot quét dọn đường phố , khoang chân không; robot kiểm tra trong môi trường nguy hiểm; robot cảnh giác ,do thám; robot khám phá không gian, di chuyển trên hành tinh ; robot hàn , sơn trong nhà máy ; robot xe lăn phục vụ nhười khuyết tật v.v… Mặc dù nhu cầu ứng dụng cao , nhưng những hạn chế chưa giải quyết được của robot như chi phí chế tạo cao, đã không cho phép chúng sử dụng rộng rãi. Một nhược điểm khác của robot phải kể đến là thiếu tính linh hoạt và thích ứng khi làm việc ở những vị trí khác nhau. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 4 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG Hình 1.

Một số hình ảnh về robot a ) Robot Nomad 150. b ) Sự kết hợp giữa robot tự hành Nomadic XR4000 và cánh tay PUMA 560. c ) Robot con rùa. d ) Robot Houdini di chuyển bằng xích.

e ) Robot tự động nghiên cứu ở vùng bắc cực. f ) Robot SRR và FIDO của NASA. g ) Robot tự hành bằng chân spiderbot di chuyển trên sao hỏa. h ) Robot sáu chân Ghanghis.

i ) Robot Meet Timbot dùng test các phần mềm hệ thống nhúng trong phòng thí nghiệm. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 5 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG 1. Mô hình động học của robot học đường đi. Mô hình kết cấu : Hình 1.2: Mô hình kết cấu của robot Kết cấu robot lựa chọn gồm 4 bánh trong đó có 2 bánh chủ động ( phía sau ) và 2 bánh đa hướng phía trước có khả năng quay tùy ý.

Với kết cấu cơ khí này robot có khả năng di chuyển rất linh hoạt: tiến, lùi và quay một góc bất kỳ. Động học của robot Hình 1. Động học của robot LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 6 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG Gọi s1, s2 là đoạn dịch chuyển của 2 bánh chủ động. r Với s1, s2 , r lần lượt là lượng dịch chuyển chiều quay và bán kính của 2 bánh chủ động.

T là khoảng cách giữa 2 bánh RD,  là bán kính quay và góc dịch chuyển của robot trong mặt phẳng nằm ngang. Khi đó : Trong luận văn này, ta chỉ xét 2 trường hợp đặc biệt của robot chuyển động : Khi s2 = s1: RD = 0 ,  = , robot đi theo quỹ đạo là đường thẳng ( tiến hoặc lùi ). Khi s2 = - s1: RD = 0,  = 2s2/T, robot quay quanh điểm giữa 2 bánh xe D. x, y : lượng dịch chuyển theo 2 phương của hệ tọa độ gắn với robot.

x = RD sin(  ) y = RD ( 1 - cos(  ))   : lượng dịch chuyển của robot theo 2 phương gắn với hệ tọa độ gốc : Vị trí của robot được xác định bởi tọa độ gốc của D ( XD và YD ) + gốc định hướng D, tọa độ tại thời điểm thứ I được xác định như sau : CHƯƠNG 2. GIỚI THIỆU CÁC LINH KIỆN ĐƯỢC SỬ DỤNG 2. Vi điều khiển họ 8051- AT89S52 Do họ MCS-51 đã trở thành chuẩn công nghiệp nên có rất nhiều hãng sản xuất ra nó , điển hình là ATMEL Corporation. Hãng này đã kết hợp rất nhiều tính năng dựa trên nền tảng kỹ thuật của mình để tạo ra các vi điều khiển tương thích với MCS-51 nhưng mạnh mẽ hơn.

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 7 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG Flash on-chip cho phép bộ nhớ lập trình được, lập trình trong hệ thống bởi một lập trình viên bình thường. Bằng cách nối 1 CPU 8 bit với một Flash trên một chip đơn , AT89S52 là một vi điêu khiển mạnh ( có công suất lớn ), cung cấp một sự linh động cao và giải pháp về giá cả đối với những ứng dụng vê vi điều khiển. Các đặc điểm chủ yếu của AT89S52:  8 Kbyte bộ nhớ chương trình  256 byte Ram  32 đường I/O lập trình được ( 4 port )  3 timer/ counter 16 – bit  Tần số hoạt động : 0Hz đến 24Hz  Giao tiếp nối tiếp  64 KB vùng nhớ mã ngoài.  64 KB vùng nhớ dữ liệu ngoài.

 Bộ xử lý bit ( thao tác trên các bit riêng rẽ )  210 vị trí nhớ có thể định vị bit.  Độ bền : 1000 lần ghi/xóa.  4s cho hoạt động nhân và chia.  Chế độ hạ nguồn và chế độ nghỉ tiêu tôn công suất thấp.

Cấu tạo chân : LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 8 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG Hình 1. Sơ đồ khối : LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 9 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG Hình 1.Sơ đồ khối của bộ vi điều khiển AT89S52. Bộ vi điều khiển AT89s52 gồm các khối chức năng chính sau đây: CPU( centralprocessing unit ) bao gồm : Thanh ghi tích lũy A ; Thanh ghi tích lũy phụ B, dùng cho phép nhân và chia; Đơn vị logic học ( ALU : Arithemetic Logic Unit ); Thanh ghi từ trạng thái chương trình ( PSW : Program Status Word ); Bốn băng thanh ghi; Con trỏ ngăn xếp. Bộ nhớ chương trình ( bộ nhớ ROM ) gồm 8kbyte Flash.

Bộ nhớ dữ liệu ( bộ nhớ RAM ) gồm 256 byte. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 10 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG Bộ UART ( Universal Ansynchronous Receiver and Transmitter ) có chức năng truyền nhận nối tiếp, AT89S52 có thể giao tiếp với cổng nối tiếp của máy tính thông qua bộ UART. 3 bộ Timer / Counter 16 bit thực hiện các chức năng định thời và đêm sự kiện. WDM ( Watch Dog Timer ) : WDM được dùng để phục hồi lại hoạt động của CPU khi nó bị treo bởi một nguyên nhân nào đó.

WDM ở AT89S52 gồm một bộ Timer 14 bit , 1 bộ timer 7 bit , thanh ghi WDTRST ( WDM register ). Bình thường WDT không hoạt động bị cấm , để cho phép WDT, cá giá trị 1EH và E1H cần phải được ghi liên tiếp vào thanh ghi WDTRST. Timer 14 bit của WDTsẽ đếm tăng dần sau mỗi chu kỳ đồng hồ cho đến giá trị 16383 thì xảy ra tràn. Khi xảy ra tràn, chân reset được dặt ở mức cao trong khoảng thời gian 98* T osc ( Tosc=1 / Fossc ) và AT89S52 sẽ được reset.

Khi WDT hoạt động,. ngoại trừ reset phần cứng và reset do WDT tràn thì không có cách nào có thể cấm được WDT, vì vậy khi sử dụng WDT thì các đoạn mã của chương trình phải được đặt trong các khe thời gian giữa các lần WDT được khởi tạo lại. Thanh ghi WDTRST : 7 6 5 4 3 2 1 0 - - - - - S2 S1 S0 Tùy theo các giá trị khác nhau được ghi vào S0,S1,S2 sẽ có chu kỳ máy mà WDT sẽ đếm cho trong bảng 1.1 và thời gian tràn ( timer – out ) của WDT trong bảng 1.Số chu kỳ máy WDT đếm tùy theo giá trị cua S0, S1, S2 S2 S1 S0 Machine Cycle Count 0 0 0 214 0 0 1 215 0 1 0 216 0 1 1 217 1 0 0 218 1 0 1 219 1 1 0 220 1 1 1 221 Bảng 1.2 Thời gian tràn của WDT S2 S1 S0 Fosc = 12 MHz Fosc = 16MHz Fosc = 20MHz LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 11 GVHD: TH.S NGÔ THANH HẢI SVTH: HOÀNG NGỌC HÙNG 0 0 0 16,38 ms 12,28 ms 9,82 ms 0 0 1 32,77 ms 24,57 ms 19,66 ms 0 1 0 65,54 ms 49,14 ms 39,32 ms 0 1 1 131,01 ms 98,28 ms 76,64 ms 1 0 0 262,14 ms 196,56ms 157,28 ms 1 0 1 524,29 ms 393,12 ms 314,56 ms 1 1 0 1,45 s 788,24 ms 629,17 ms 1 1 1 2,10 s 1,57 s 1. Tổ chức bộ nhớ.

AT89S52 có bộ nhớ theo cấu trúc Hảvard – có những vùng bộ nhớ riêng biệt cho chương trình và dữ liệu. Như đã nói ở trên, cả bộ nhớ chương trình và dữ liệu có sẵn trên chip, tuy nhiên dung lượng của các bộ nhớ trên chip là hạn chế. Khi thiết kế các ứng dụng đòi hỏi bộ nhớ lớn người ta có thể dùng bộ nhớ ngoài với dung lượng lên tới 64Kbyte cho bộ nhớ chương trình và 64 Kbyte cho bộ nhớ dữ liệu. Tổ chức bộ nhớ của AT89S52.

Bộ nhớ chương trình: AT89S52 có 8 Kbyte Flash ROM trên chip khi chân EA được đặt ở mức logic cao +5V, bộ nhớ vi điều khiển sẽ thức hiện chương trình trong bộ nhớ này bắt đầu từ địa chỉ 0000H. Số lần lập trình cho bộ nhớ này là khoảng 1000 lần. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP Trang 12 GVHD: TH.