Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đề tài "Thiết kế, chế tạo và điều khiển Xe bám line tự động" được thực hiện trong khuôn khổ môn học Đồ án Thiết kế hệ thống cơ điện tử tại Khoa Cơ khí, Bộ môn Cơ điện tử, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM. Robot dò line (Line Following Robot) là dạng robot di động (mobile robot) di chuyển bằng bánh xe, có nhiệm vụ tự động bám theo quỹ đạo đường line được bố trí sẵn trên bề mặt sàn. Trong thực tế, các yêu cầu về việc xe phải mang tải trọng nặng, vận hành ổn định ở tốc độ cao và di chuyển chính xác trên sa bàn phức tạp đặt ra bài toán tối ưu hóa đồng thời về cơ khí, cảm biến và thuật toán điều khiển.

Mục tiêu và các nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể của đề tài bao gồm:

  1. Nghiên cứu tổng quan các mô hình xe dò line trong và ngoài nước; phân tích, đánh giá để lựa chọn nguyên lý truyền động tối ưu về kỹ thuật và chi phí.
  2. Thiết lập mô hình động học và phân tích động lực học hệ thống xe tự hành mang tải.
  3. Khảo sát, lựa chọn chủng loại và phương án bố trí cảm biến quang học nhằm hạn chế nhiễu môi trường; xây dựng giải thuật xác định vị trí đường line.
  4. Thiết kế hệ thống điều khiển tích hợp hai cấp: Bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic) điều hướng bám quỹ đạo và bộ điều khiển PID bám vận tốc động cơ.
  5. Lựa chọn cấu trúc điều khiển, vi điều khiển và mạch công suất; thiết kế khung cơ khí, mạch in PCB và chế tạo mô hình thực nghiệm hoàn chỉnh.
  6. Thử nghiệm vận hành trên sa bàn thực tế, đánh giá sai số vị trí và thời gian hoàn thành hành trình.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Xe tự hành bám line 3 bánh (2 bánh chủ động, 1 bánh bị động mắt trâu) mang tải trọng khối hộp chữ nhật nặng 2 kg với kích thước $200\text{ mm} \times 100\text{ mm} \times 300\text{ mm}$.
  • Phạm vi không gian: Sa bàn phẳng nền trắng, đường line màu đen bề rộng 26 mm. Robot xuất phát từ điểm START (điểm A) và di chuyển qua các điểm nút theo thứ tự: A $\rightarrow$ B $\rightarrow$ C $\rightarrow$ D $\rightarrow$ E $\rightarrow$ F $\rightarrow$ C $\rightarrow$ G $\rightarrow$ A $\rightarrow$ C $\rightarrow$ E (END).
  • Phạm vi thời gian: Đồ án được thực hiện trong 12 tuần (từ tuần 2 đến tuần 13 của học kỳ).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình tính toán:

  • Động học và động lực học vật rắn: Áp dụng định luật II Newton và phương trình cân bằng mô-men bánh xe để tính toán lực kéo $F_w$, lực ma sát $F_{ms}$, gia tốc tiếp tuyến $a = 0{,}65\text{ m/s}^2$ và gia tốc góc $\gamma = 15{,}1\text{ rad/s}^2$ nhằm xác định mô-men động cơ yêu cầu.
  • Mô hình vi phân trạng thái: Mô tả quan hệ giữa vận tốc dài $v$, vận tốc góc $\omega$ của xe với sai số khoảng cách $e_2$ và sai số góc hướng $e_3$ so với tiếp tuyến đường line: $$\dot{e}_2 = v \sin(e_3)$$
  • Lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Logic Control): Cấu trúc Direct Action với 2 đầu vào ($e_2, e_3$), 2 đầu ra ($v, \omega$), phương pháp giải mờ trọng tâm trung bình (Center Average).
  • Nhận dạng hệ thống (System Identification): Ứng dụng công cụ System Identification trên nền tảng MATLAB để tìm hàm truyền đạt bậc nhất của động cơ DC có tải dựa trên đáp ứng thực nghiệm với tín hiệu điều chế độ rộng xung (PWM).

Phương pháp nghiên cứu thực tế:

  • Phương pháp ma trận quyết định có trọng số: Đánh giá định lượng 5 phương án nguyên lý xe, 4 phương án bố trí cảm biến và 4 dòng vi điều khiển dựa trên các thang đo kỹ thuật và chi phí.
  • Phương pháp mô phỏng số: Khảo sát đáp ứng động học và quỹ đạo của xe trong môi trường MATLAB/Simulink ở hai điều kiện không nhiễu và có nhiễu sai số đầu vào.
  • Phương pháp thực nghiệm chế tạo: Thiết kế mạch in (PCB) bằng phần mềm Proteus; đo đạc thực tế đường đặc tính điện áp – khoảng cách của cảm biến; lập trình điều khiển nhúng trên vi điều khiển STM32.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thông số kỹ thuật linh kiện từ nhà sản xuất (TCRT5000, STM32F103C8T6, GA25, TB6612); dữ liệu đo đạc encoder 11 xung/vòng qua thực nghiệm với nguồn 12V DC.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Yêu cầu đề bài

Chương này xác định các thông số kỹ thuật biên của robot: tổng khối lượng xe kể cả tải nhỏ hơn 4 kg; tải trọng 2 kg; kích thước bao tối đa $300\text{ mm} \times 220\text{ mm} \times 300\text{ mm}$; đường kính bánh xe $d \le 200\text{ mm}$; vận tốc tối đa đạt $0{,}65\text{ m/s}$. Sa bàn quy định quỹ đạo đi qua 11 điểm nút liên tiếp. Kế hoạch thực hiện gồm 12 tuần với sự phân công trách nhiệm rõ ràng giữa 4 thành viên cho các mảng: động học - điều khiển mờ, cảm biến - mạch điện, nguyên lý cơ khí, và vi điều khiển - giải thuật PID.

Chương 2: Chọn nguyên lý xe

Tác giả tổng hợp các mẫu xe tiêu biểu trong nước (xe UIT-Mon đạt 1,5 m/s, sai số 20 mm; xe của Trịnh Nguyễn Trọng Hữu đạt sai số 15 mm) và nước ngoài (FRAGILE013RT đạt 6,5 m/s; Fireball-line dùng 4 động cơ; Silvestre đạt 2,6 m/s; Pionier đạt 2,1 m/s).

Năm phương án cơ cấu truyền động được lập ma trận so sánh dựa trên 4 tiêu chí: Vận tốc thẳng (trọng số 9), Khả năng chuyển hướng (trọng số 8), Vận tốc trên đoạn cong bán kính $R = 500\text{ mm}$ (trọng số 6) và Chi phí linh kiện (trọng số 10).

Phương án cơ cấu Vận tốc thẳng (thang 4) Khả năng chuyển hướng (thang 4) Vận tốc đường cong (thang 4) Chi phí (VNĐ) Điểm chi phí (thang 4) Tổng điểm đánh giá
4 bánh song song, 4 động cơ 4 4 3 228.000 3 49
4 bánh song song có bẻ lái 4 1 3 393.000 3 40
2 bánh chủ động, 1 bị động 4 4 3 161.000 4 53
Omni 3 bánh 3 4 3 855.000 2 37
Omni 4 bánh 4 4 4 1.140.000 1 44

Kết luận chương: Phương án 2 bánh chủ động kết hợp 1 bánh bị động mắt trâu đạt điểm số cao nhất (53 điểm) nhờ chi phí thấp nhất và khả năng quay vòng tại chỗ linh hoạt.

Chương 3: Phân tích động học

Xây dựng mô hình toán học biểu diễn chuyển động phẳng của xe. Hai biến trạng thái sai số được định nghĩa: $e_2$ là khoảng cách vuông góc từ tâm cụm cảm biến đến trục line, $e_3$ là góc lệch giữa trục đối xứng của xe và tiếp tuyến đường line. Từ các điều kiện chuyển động thẳng và quay quanh tâm, hệ phương trình vi phân động học được thiết lập làm cơ sở thiết kế bộ điều khiển.

Chương 4: Chọn động cơ

Với yêu cầu khối lượng tổng $m = 4\text{ kg}$, gia tốc $a = 0{,}65\text{ m/s}^2$, mô-men quán tính bánh xe $J = 0{,}00185\text{ kg}\cdot\text{m}^2$, đường kính bánh xe nhỏ nhất $0{,}043\text{ m}$, mô-men tĩnh tính toán yêu cầu là $0{,}084\text{ Nm}$ và tốc độ góc yêu cầu $30{,}39\text{ rad/s}$. Nhóm lựa chọn động cơ DC giảm tốc GA25 (tốc độ không tải 600 rpm, mô-men giữ stall torque đạt $7{,}2\text{ Nm}$). Tại điểm làm việc 46 rpm, động cơ cung cấp mô-men $6{,}6\text{ Nm}$, đáp ứng đầy đủ điều kiện tải.

Chương 5: Chọn cảm biến

So sánh các giải pháp thu nhận tín hiệu đường line giữa cảm biến quang và camera:

Phương án cảm biến Giá thành ước tính (VNĐ) Điểm kích thước (thang 4) Kích thước ma trận xử lý Tổng điểm có trọng số
1 dãy cảm biến quang (1x5) 60.000 4 1x5 88
Nhiều dãy cảm biến quang (3x5) 180.000 3 3x5 56
Camera cố định 250.000 1 3 kênh RGB (640x480) 22
Camera di chuyển 250.000 4 3 kênh RGB (640x480) 37

Về chủng loại cảm biến quang, tác giả phân tích quang trở (CdS) và photodiode hoạt động ở dải ánh sáng khả kiến (380–700 nm) nên rất dễ bị nhiễu bởi ánh sáng môi trường. Cảm biến phototransistor TCRT5000 hoạt động ở dải hồng ngoại bước sóng 950 nm giúp triệt tiêu nhiễu môi trường hiệu quả, được chọn làm cảm biến chính.

Chương 6: Chọn giải thuật xác định tọa độ line

Khảo sát 3 giải thuật tính toán tọa độ tâm line từ tín hiệu analog của dãy cảm biến:

  1. Thuật toán so sánh: Xử lý tín hiệu digital ON/OFF qua giá trị ngưỡng; độ phức tạp tính toán bằng 0, sai số hệ thống bằng một nửa khoảng cách giữa 2 cảm biến (điểm đánh giá: phức tạp 0, sai số 2).
  2. Thuật toán nội suy hàm bậc hai: Sử dụng 3 cảm biến có giá trị analog cao nhất để xác định đỉnh parabol (điểm đánh giá: phức tạp 2, sai số 1).
  3. Thuật toán trọng số trung bình (Weighted Average): Tính tọa độ theo công thức: $$x = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i \cdot A_i}{\sum_{i=1}^{n} A_i}$$ (với $x_i$ là vị trí hình học và $A_i$ là giá trị analog đọc từ cảm biến thứ $i$).

Bảng đánh giá lựa chọn: Thuật toán trọng số trung bình được chọn nhờ độ phức tạp tính toán ở mức trung bình (1 điểm) nhưng mang lại sai số nhỏ (1 điểm), phù hợp với tài nguyên tính toán của vi điều khiển.

Chương 7: Thiết kế bộ điều khiển

Hệ thống điều khiển được cấu trúc thành 2 tầng độc lập:

  • Bộ điều khiển bám line (Fuzzy Logic): Thiết kế theo mô hình mờ 25 luật. Biến vào $e_2 \in [-13; 13]\text{ mm}$ (chia 5 mức: nb, ns, ze, ps, pb) và $e_3$ đại diện cho xu hướng đổi góc. Biến ra gồm vận tốc dài $v \in [550; 650]\text{ mm/s}$ (slow, medium, fast) và vận tốc góc $\omega \in [-10; 10]\text{ rad/s}$ (left, sleft, straight, sright, right). Riêng tại điểm nút A, áp dụng thuật toán riêng biệt: xe đi thẳng 73 mm với tốc độ $0{,}5\text{ m/s}$ và quay tại chỗ 98 độ với tốc độ $10\text{ rad/s}$.
  • Mô phỏng bộ điều khiển: Thực hiện trên MATLAB với chu kỳ trích mẫu $T_s = 0{,}03\text{ s}$, khoảng cách thanh cảm biến đến tâm trục bánh $d = 80\text{ mm}$, khoảng cách giữa 2 bánh chủ động $b = 180\text{ mm}$. Kết quả mô phỏng cho thấy sai số vị trí lớn nhất đạt $11{,}5\text{ mm}$ ($< 13\text{ mm}$ theo tiêu chuẩn), thời gian hoàn thành hành trình dưới 18 giây ($< 20\text{ s}$ yêu cầu), tốc độ động cơ cực đại trong mô phỏng là 426 rpm.
  • Bộ điều khiển vận tốc động cơ (PID): Thí nghiệm đáp ứng động cơ có tải với nguồn 12V, tần số PWM 10 kHz qua công cụ System Identification xác định được hàm truyền động cơ trái: $$G_{trái}(s) = \frac{11{,}...}{s + 2{,}8727}$$ và hàm truyền động cơ phải: $$G_{phải}(s) = \frac{11{,}...}{s + 2{,}4627}$$ Bộ điều khiển sử dụng khâu tỉ lệ $P$ với thông số tối ưu qua PID Tuner và thử nghiệm thực tế là $K_P = 0{,}2488$ cho cả hai động cơ.

Chương 8: Lựa chọn cấu trúc điều khiển và vi điều khiển

So sánh cấu trúc điều khiển tập trung và điều khiển phân cấp. Đồ án lựa chọn cấu trúc điều khiển tập trung do chương trình dễ quản lý và tiết kiệm chi phí phần cứng.

Bảng so sánh 4 dòng vi điều khiển:

Thông số kỹ thuật STM32F103C8T6 ATmega328p PIC16F887 MSP430G2553
Kiến trúc CPU, xung nhịp 32-bit, 72 MHz 8-bit, 16 MHz 8-bit, 20 MHz 16-bit, 16 MHz
Dung lượng Flash / RAM 64 KB / 20 KB 32 KB / 2 KB 8 KB / 368 B 16 KB / 512 B
Số chân I/O / PWM / ADC 35 / 15 / 10 23 / 6 / 6 35 / 2 / 8 16 / 7 / 8
Mức điện áp logic 3,3V 5V 5V 3,3V
Giá thành mạch nạp & kit 150.000 VNĐ 120.000 VNĐ 300.000 VNĐ 350.000 VNĐ
Tổng điểm đánh giá 11 6 3 4

Vi điều khiển STM32F103C8T6 đạt điểm cao nhất nhờ xung nhịp 72 MHz mạnh mẽ, dung lượng bộ nhớ lớn và số kênh PWM/ADC vượt trội, đáp ứng hoàn toàn yêu cầu xử lý thuật toán mờ và đọc tín hiệu analog từ dãy cảm biến.

Chương 9: Thiết kế mạch công suất, khung xe và chế tạo thực nghiệm

  • Chọn mạch cầu H: Khảo sát các mạch L9110 (dòng tối đa 800 mA, không đáp ứng dòng đỉnh $1{,}5\text{ A}$ của động cơ), DRV8833 (điện áp 3–10V, không đáp ứng mức nguồn 12V), và TB6612 (đáp ứng điện áp 12V, dòng liên tục $1{,}2\text{ A}$, dòng đỉnh $3{,}2\text{ A}$). Mạch giảm áp sử dụng module LM2596.
  • Tính toán cơ khí: Phân tích điều kiện chống lật ngang, chống lật dọc khi xe vào cua và điều kiện bám đường của hai bánh chủ động.
  • Thi công phần cứng: Thiết kế và gia công mạch in cảm biến TCRT5000 trên phần mềm Proteus; bố trí thiết bị tầng trên (tải trọng, pin, mạch vi điều khiển) và tầng dưới (động cơ, bánh xe, cảm biến); xây dựng cơ cấu đo kiểm sai số thực nghiệm.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống kỹ thuật của xe bám line tự động được triển khai đồng bộ qua các khối chức năng:

  • Kiến trúc phần cứng: Khung xe 2 tầng chịu lực mang tải 2 kg. Tầng dưới bố trí cụm 2 động cơ DC GA25 kèm encoder 11 xung/vòng, 1 bánh xe mắt trâu dẫn hướng phía trước và thanh cảm biến TCRT5000. Tầng trên gá đặt vi điều khiển STM32F103C8T6, mạch công suất cầu H TB6612, module hạ áp LM2596 và khối tải trọng chuẩn.
  • Hệ thống cảm biến: Thanh cảm biến gồm 1 dãy cảm biến hồng ngoại TCRT5000 kết nối với 7 kênh ADC của STM32, xử lý tín hiệu thông qua giải thuật trọng số trung bình để xác định độ lệch tâm của xe so với line.
  • Phần mềm điều khiển nhúng: Triển khai trên nền vi điều khiển STM32F103C8T6 hoạt động ở tần số 72 MHz. Luồng chương trình chính đọc giá trị ADC từ thanh cảm biến, tính toán sai số $e_2, e_3$, thực thi luật mờ 25 quy tắc để tính toán vận tốc đặt $v$ và $\omega$, sau đó bộ điều khiển P tính toán chu kỳ xung PWM (tần số 10 kHz) xuất ra mạch cầu H để điều khiển hai động cơ độc lập.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được:

  • Xây dựng thành công mô hình xe bám line tự động đáp ứng toàn bộ các ràng buộc kỹ thuật: mang tải trọng 2 kg, kích thước nhỏ gọn trong giới hạn $300\text{ mm} \times 220\text{ mm} \times 300\text{ mm}$, tổng khối lượng dưới 4 kg.
  • Bộ điều khiển mờ 25 luật đảm bảo xe bám line ổn định trên toàn bộ sa bàn phức tạp (đi qua 11 điểm nút A-B-C-D-E-F-C-G-A-C-E); xử lý chính xác góc quay 98 độ tại điểm chuyển hướng A.
  • Trong mô phỏng, sai số bám line lớn nhất của hệ thống đạt $11{,}5\text{ mm}$ (thấp hơn ngưỡng cho phép $13\text{ mm}$), thời gian hoàn thành lộ trình dưới 18 giây (vượt chỉ tiêu $< 20\text{ s}$), vận tốc động cơ cực đại đạt 426 rpm (nằm trong giới hạn cho phép $< 480\text{ rpm}$).
  • Xác định được hàm truyền động cơ thực nghiệm thông qua công cụ System Identification và thiết lập thành công hệ số điều khiển vận tốc $K_P = 0{,}2488$.

Giải pháp và đóng góp của đồ án:

  • Đề xuất quy trình thiết kế tích hợp hoàn chỉnh một hệ thống Cơ điện tử từ khâu tính toán động học, động lực học, lựa chọn phần cứng tối ưu chi phí đến xây dựng thuật toán điều khiển mờ kết hợp điều khiển P bám vận tốc.
  • Giải quyết bài toán chống nhiễu quang học từ môi trường bằng cách sử dụng cảm biến phototransistor hồng ngoại bước sóng 950 nm kết hợp thuật toán trọng số trung bình.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đồ án:

  • Mô hình điều khiển mờ chủ yếu được kiểm chứng chi tiết qua mô phỏng trên MATLAB/Simulink; các thông số thực tế khi chạy có tải chịu ảnh hưởng bởi độ trượt bánh và độ sụt áp của nguồn pin.
  • Cảm biến sử dụng là dạng 1 dãy đơn hàng (1x5 hoặc 1x7) nên khả năng nhận diện trước các góc cua gấp ở khoảng cách xa còn bị giới hạn so với phương án dùng camera hoặc mảng cảm biến nhiều hàng.

Hướng nghiên cứu mở rộng:

  • Nâng cấp thuật toán điều khiển mờ thích nghi (Adaptive Fuzzy) hoặc kết hợp mạng nơ-ron để tự động tinh chỉnh hàm liên thuộc theo sự thay đổi tải trọng và ma sát mặt sàn.
  • Mở rộng hệ thống cảm biến quang hoặc tích hợp camera xử lý ảnh nhằm tăng tốc độ di chuyển tối đa của xe trên các đoạn đường cong phức tạp.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên ngành hữu ích cho sinh viên các ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Tự động hóa, Kỹ thuật Robot và Cơ kỹ thuật khi thực hiện các đồ án môn học hoặc khóa luận tốt nghiệp về robot di động tự hành (AGV, Line Follower).

Các nội dung có giá trị tham khảo cao bao gồm:

  • Phương pháp phân tích và lựa chọn cấu hình bánh xe, tính toán công suất động cơ theo điều kiện động lực học mang tải.
  • Ma trận đánh giá so sánh cảm biến quang và camera dựa trên chi phí và độ phức tạp thuật toán.
  • Phương pháp nhận dạng hàm truyền động cơ DC có tải bằng công cụ System Identification trên MATLAB.
  • Thiết kế chi tiết tập mờ, bảng 25 quy tắc điều khiển mờ và phương pháp giải mờ Center Average cho hệ thống nhúng STM32.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao đồ án lựa chọn cấu hình 2 bánh chủ động kết hợp 1 bánh bị động thay vì hệ bánh Omni hay 4 bánh song song?
    Trả lời: Dựa trên bảng đánh giá có trọng số ở Chương 2, cấu hình 2 bánh chủ động kết hợp 1 bánh mắt trâu đạt điểm số cao nhất (53 điểm). Phương án này có chi phí cơ cấu thấp nhất (161.000 VNĐ so với 855.000 VNĐ của Omni 3 bánh và 1.140.000 VNĐ của Omni 4 bánh), đồng thời đảm bảo khả năng quay vòng tại chỗ linh hoạt (đạt điểm tối đa 4/4 về chuyển hướng).

  2. Cảm biến TCRT5000 có ưu điểm gì nổi bật so với cảm biến quang trở (CdS) và photodiode trong đề tài này?
    Trả lời: Cảm biến quang trở và photodiode thông thường hoạt động trong dải ánh sáng khả kiến (380–700 nm) nên rất dễ bị nhiễu bởi cường độ ánh sáng môi trường (đặc biệt khi hoạt động ngoài trời). Cảm biến TCRT5000 hoạt động theo nguyên lý phototransistor phát và thu ở dải hồng ngoại bước sóng 950 nm, giúp triệt tiêu triệt để nhiễu quang học từ môi trường xung quanh.

  3. Thuật toán trọng số trung bình (Weighted Average) xác định vị trí line như thế nào?
    Trả lời: Thuật toán đọc giá trị điện áp analog ($A_i$) từ các cảm biến thành phần tại các vị trí tọa độ hình học ($x_i$), sau đó tính toán tâm đường line theo công thức trung bình có trọng số: $x = \frac{\sum x_i \cdot A_i}{\sum A_i}$. Thuật toán này cho kết quả mịn, sai số thấp mà không đòi hỏi tài nguyên tính toán quá lớn như thuật toán nội suy bậc hai.

  4. Bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic) trong đồ án có cấu trúc và thông số đầu vào/đầu ra như thế nào?
    Trả lời: Bộ điều khiển mờ thuộc loại Direct Action gồm 2 đầu vào là sai số vị trí $e_2 \in [-13; 13]\text{ mm}$ (5 hàm liên thuộc: nb, ns, ze, ps, pb) và sai số góc $e_3$; 2 đầu ra là vận tốc dài $v \in [550; 650]\text{ mm/s}$ (3 mức: slow, medium, fast) và vận tốc góc $\omega \in [-10; 10]\text{ rad/s}$ (5 mức: left, sleft, straight, sright, right), vận hành dựa trên tập 25 luật mờ và giải mờ bằng phương pháp Center Average.

  5. Kết quả mô phỏng hệ thống điều khiển bám line đạt được các chỉ số kỹ thuật nào?
    Trả lời: Trong điều kiện mô phỏng với thời gian lấy mẫu $0{,}03\text{ s}$, hệ thống đạt sai số vị trí lớn nhất là $11{,}5\text{ mm}$ (đáp ứng tiêu chuẩn thiết kế $< 13\text{ mm}$), thời gian hoàn thành toàn bộ lộ trình sa bàn dưới 18 giây (đáp ứng yêu cầu $< 20\text{ s}$) và tốc độ động cơ cực đại đạt 426 rpm (thấp hơn giới hạn 480 rpm khi có tải).

Kết luận

Đồ án "Thiết kế, chế tạo và điều khiển Xe bám line tự động" đã giải quyết trọn vẹn bài toán thiết kế một hệ thống robot tự hành cơ điện tử hoàn chỉnh mang tải trọng 2 kg. Nhóm tác giả đã kết hợp thành công cơ cấu 2 bánh chủ động kinh tế, cảm biến hồng ngoại TCRT5000 chống nhiễu và bộ điều khiển mờ 25 luật trên nền vi điều khiển STM32F103C8T6. Kết quả nghiên cứu và mô phỏng đã chứng minh tính đúng đắn của giải thuật, đáp ứng toàn diện các tiêu chí về độ chính xác sai số vị trí, thời gian bám quỹ đạo và tính ổn định cơ khí.