Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu hướng tự động hóa sản xuất và logistics hiện đại, robot tự hành dẫn đường tự động (Automated Guided Vehicle - AGV) đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa quy trình vận chuyển, bốc xếp hàng hóa tại các nhà kho thông minh. Song song với ứng dụng công nghiệp, trong môi trường đào tạo kỹ thuật, việc nghiên cứu và phát triển các mô hình robot dò đường (Line Following Robot) là phương tiện thực nghiệm trực quan giúp sinh viên ngành Cơ điện tử áp dụng phương châm "Learn by doing", tích hợp đồng bộ các kiến thức từ cơ khí chế tạo, mạch điện tử đến lý thuyết điều khiển tự động và lập trình nhúng.

Đề tài "Thiết Kế Hệ Thống Cơ Điện Tử: Robot Dò Line Tránh Vật Cản" được thực hiện tại Bộ môn Cơ điện tử, Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM dưới sự hướng dẫn của ThS. Phạm Phương Tùng bởi nhóm sinh viên lớp CK19CD1. Đề tài tập trung vào việc nghiên cứu, tính toán, chế tạo và thử nghiệm một mô hình robot di động vi sai có khả năng bám quỹ đạo vạch kẻ định sẵn trên sa bàn phẳng và phát hiện, di chuyển vòng tránh chướng ngại vật.

Nhiệm vụ nghiên cứu được phân công cụ thể cho từng thành viên:

  1. Xây dựng lưu đồ giải thuật, lập trình vi điều khiển, lập bản vẽ giải thuật và triển khai thực nghiệm (SV. Châu Nhật Quang - MSSV: 1910478).
  2. Thiết kế kết cấu cơ khí, xây dựng mô hình 3D, lập bản vẽ kỹ thuật cơ khí và thực nghiệm (SV. Đặng Thanh Trí - MSSV: 1910633).
  3. Đảm nhiệm vai trò nhóm trưởng, tổng quan phương án thiết kế, chế tạo - hiệu chỉnh mô hình thực tế, lập bản vẽ phương án và thực nghiệm (SV. Chu Thanh Tùng - MSSV: 1910678).
  4. Thiết kế hệ thống điện - điện tử, mô hình hóa toán học hệ thống, xây dựng bộ điều khiển, mô phỏng trên máy tính và lập bản vẽ hệ thống điện (SV. Đặng Trường Vũ - MSSV: 1910699).

Yêu cầu kỹ thuật và phạm vi giới hạn của đề tài:

  • Môi trường hoạt động: Sa bàn phẳng có nền màu trắng, đường dẫn line màu đen với bề rộng vạch kẻ $26\text{ mm}$.
  • Chướng ngại vật: Khối hình trụ có đường kính tiết diện $50\text{ mm}$ nằm trên đường dẫn.
  • Thông số vận hành: Tốc độ di chuyển thấp nhất đạt $0,1\text{ m/s}$ (vận tốc thiết kế tối đa đạt $0,6\text{ m/s}$, gia tốc $0,6\text{ m/s}^2$ trong $1\text{ s}$).
  • Độ chính xác: Sai số bám đường dẫn $\le 3\text{ mm}$ (tính từ mép trái hoặc mép phải của đường line); sai số vị trí dừng tại điểm kết thúc hành trình $\le 5\text{ mm}$.
  • Khối lượng toàn tải ước tính của robot: $M_{\text{robot}} = 2\text{ kg}$.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Nghiên cứu áp dụng phương pháp thiết kế hệ thống cơ điện tử đồng thời (Concurrent Engineering), kết hợp chặt chẽ giữa tính toán động lực học cơ khí, thiết kế phần cứng điện tử và xây dựng thuật toán điều khiển tự động:

  • Cơ sở động lực học và cân bằng cơ cấu: Thiết lập phương trình cân bằng lực và mô-men xoắn theo định luật II Newton cho hệ truyền động bánh xe vi sai. Áp dụng điều kiện chống lật và giữ tiếp xúc mặt đường của bánh xe trước ($N_2 \ge 0$) khi robot tăng tốc để xác định tỷ lệ kích thước khung xe và vị trí trọng tâm. Khảo sát tỷ lệ kích thước hình học từ các dòng xe ô tô thương mại (Audi A4, Grand i10, Audi R8, BMW 7 Series, Ferrari 458 Italia, Range Rover) để chuẩn hóa tỷ lệ chiều dài cơ sở, phần nhô trước và phần nhô sau.
  • Lý thuyết quang điện tử và sóng âm: Ứng dụng định luật phản xạ ánh sáng hồng ngoại trên cặp LED phát - thu quang bán dẫn TCRT5000 để xác định độ lệch tâm của xe so với đường line đen; ứng dụng nguyên lý phản xạ sóng siêu âm của cảm biến HC-SRF04 để đo khoảng cách chướng ngại vật độc lập với màu sắc và tính chất quang học bề mặt.
  • Lý thuyết điều khiển tự động: Phân tích mô hình đối tượng điều khiển động cơ DC (hệ SISO) và mô hình động học robot di động vi sai (hệ MIMO với 2 đầu vào vận tốc góc bánh xe $\omega_1, \omega_2$ và 3 biến trạng thái tọa độ $x_A, y_A, \theta$). So sánh định lượng giữa ba phương pháp điều khiển: đóng/cắt (ON/OFF), điều khiển mờ (Fuzzy Logic) và bộ điều khiển tỉ lệ - tích phân - vi phân (PID).
  • Phương pháp nhận dạng hệ thống và thực nghiệm: Khảo sát thực nghiệm đặc tính tĩnh và động của động cơ GM25-370, xác định khoảng làm việc tuyến tính của độ rộng xung PWM, xác định chu kỳ lấy mẫu và nhận dạng hàm truyền xấp xỉ bậc một của hai động cơ dẫn động.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống robot dò line tránh vật cản được thiết kế hoàn chỉnh qua các phân hệ cơ khí, phần cứng điện - điện tử và kiến trúc điều khiển:

1. Phân hệ kết cấu cơ khí

Robot sử dụng cấu trúc 3 bánh vi sai gồm 2 bánh chủ động đặt phía sau và 1 bánh bị động tự lựa (bánh mắt trâu) đặt phía trước nhằm tối ưu trọng lượng và độ linh hoạt khi đổi hướng:

  • Bánh chủ động: Bánh xe cao su V65 với đường kính $D = 65\text{ mm}$ (bán kính $r_w = 32,5\text{ mm}$), bề rộng $25\text{ mm}$.
  • Bánh bị động: Bánh mắt trâu bằng kim loại gắn ở tâm trước của khung gầm.
  • Kích thước hình học tổng thể: Chiều dài tổng thể $260\text{ mm}$, chiều rộng tổng thể $192\text{ mm}$, chiều cao trọng tâm $h = 50\text{ mm}$ (gá động cơ $18,5\text{ mm}$ kết hợp bán kính bánh xe $32,5\text{ mm}$). Khoảng cách từ tâm bánh trước đến đầu xe là $40\text{ mm}$ (chiếm $1/3$ đường kính bánh xe cộng khoảng gá); khoảng cách từ tâm bánh sau đến đuôi xe là $50\text{ mm}$ ($1/2$ đường kính bánh xe cộng khoảng gá); khoảng cách giữa hai trục dẫn hướng là $170\text{ mm}$.
  • Động cơ dẫn động: Động cơ DC Servo GM25-370 tích hợp hộp giảm tốc và đĩa encoder đo vận tốc góc.
Thông số kỹ thuật động cơ DC Servo GM25-370 Giá trị định mức
Điện áp hoạt động $3 - 12\text{ VDC}$
Tỷ số truyền hộp số $1:34$
Tốc độ không tải $320\text{ rpm}$
Tốc độ tối đa có tải $284\text{ rpm}$
Dòng điện không tải $80\text{ mA}$
Dòng điện tối đa khi có tải $600\text{ mA}$
Mô-men xoắn tối đa $1,8\text{ kgf}\cdot\text{cm}$
Độ phân giải Encoder $374\text{ xung/vòng}$

2. Phân hệ điện - điện tử và nguồn năng lượng

Robot áp dụng cấu trúc điều khiển tập trung, toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu từ cảm biến và điều chế tín hiệu điều khiển chấp hành được xử lý trên một vi điều khiển duy nhất:

  • Khối xử lý trung tâm: Bo mạch vi điều khiển Arduino Nano (dựa trên chip ATmega328P), chịu trách nhiệm tính toán thuật toán bám line và thuật toán PID tốc độ.
  • Khối công suất (Driver): Module mạch cầu H L298N có điện áp hoạt động $6 - 35\text{ VDC}$, dòng ra liên tục $2\text{ A}$, đáp ứng tần số đóng cắt xung PWM lên đến $40\text{ kHz}$.
  • Khối cảm biến dò line: Dãy 7 module cảm biến hồng ngoại TCRT5000 riêng lẻ gắn thẳng hàng ở đầu xe. Chiều cao từ mặt cảm biến đến sa bàn được cố định $h = 13\text{ mm}$ (thỏa mãn ngưỡng tối thiểu $h_{\text{min}} = 3,7\text{ mm}$). Khoảng cách giữa các tâm cảm biến được tính toán là $17\text{ mm}$ nhằm triệt tiêu hoàn toàn vùng mù/vùng bất định khi di chuyển trên vạch kẻ rộng $26\text{ mm}$.
  • Khối cảm biến phát hiện vật cản: Module cảm biến siêu âm HC-SRF04 đo khoảng cách từ $2\text{ cm}$ đến $300\text{ cm}$ với điện áp cấp $5\text{ VDC}$, dòng tiêu thụ $2\text{ mA}$, tín hiệu xuất xung HIGH/LOW.
  • Khối nguồn và quản lý năng lượng: Bộ 4 cell pin Li-ion 18650 ($3,7\text{ V/cell}$, sạc đầy $4\text{ V}$, dung lượng $2500\text{ mAh}$, dòng xả cực đại $20\text{ A}$) cung cấp điện áp tổng xấp xỉ $16\text{ V}$. Nguồn được phân nhánh qua module Buck XL4015 giảm áp xuống $12\text{ V}$ cấp cho mạch động lực L298N và động cơ; module Buck LM2596 giảm áp xuống $5\text{ V}$ cấp cho vi điều khiển Arduino Nano và các cảm biến.
Thiết bị điện Số lượng Điện áp hoạt động Dòng điện tiêu thụ Phân loại mạch
Driver động cơ L298N 1 $12\text{ VDC}$ $36\text{ mA}$ Mạch động lực
Động cơ DC Servo GM25-370 2 $12\text{ VDC}$ $100\text{ mA}$ (định mức) Mạch động lực
Vi điều khiển Arduino Nano 1 $5\text{ VDC}$ $19\text{ mA}$ Mạch điều khiển
Cảm biến hồng ngoại TCRT5000 7 $5\text{ VDC}$ $10\text{ mA/module}$ Mạch điều khiển
Cảm biến siêu âm HC-SRF04 1 $5\text{ VDC}$ $2\text{ mA}$ Mạch điều khiển
Encoder quang học 2 $3,3\text{ VDC}$ - Mạch điều khiển

Nội dung chính theo từng chương

Báo cáo đồ án được cấu trúc thành 7 chương chuyên môn đi kèm các danh mục kỹ thuật:

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Chương mở đầu phân tích vai trò của AGV trong vận tải kho bãi tự động và ý nghĩa giáo dục kỹ thuật. Tác giả tiến hành khảo cứu hai mẫu robot dò line tiêu biểu trong các cuộc thi quốc tế:

  • Robot uXbots: Cấu trúc 3 bánh vi sai, dẫn động bằng 2 động cơ DC Maxon, vận tốc cực đại $3\text{ m/s}$, tích hợp cảm biến hồng ngoại, cảm biến quán tính IMU và giải thuật học đường đi thích nghi.
  • Robot Chariot: Đạt giải nhì cuộc thi LVBots Line Following 2015, sử dụng 2 động cơ DC Pololu 15.5D, thanh cảm biến quang QTR-8RC, vận tốc tối đa $1,17\text{ m/s}$, điều khiển bám line bằng thuật toán PID. Trên cơ sở đó, chương xác lập bảng thông số kỹ thuật và yêu cầu thiết kế chi tiết cho robot đề tài (vận tốc, sai số, kích thước sa bàn và vật cản).

Chương 2. PHƯƠNG ÁN THIẾT KẾ

Tác giả phân tích và đưa ra các quyết định lựa chọn cấu trúc hệ thống:

  • Cơ khí: So sánh cấu trúc 3 bánh và 4 bánh, lựa chọn cơ cấu 3 bánh (2 bánh chủ động phía sau, 1 bánh mắt trâu phía trước) nhằm giảm khối lượng, đơn giản hóa giải thuật điều hướng và đảm bảo tiếp xúc 3 điểm ổn định.
  • Cảm biến: Lựa chọn cặp thu-phát hồng ngoại TCRT5000 cho chức năng bám vạch kẻ và cảm biến siêu âm HC-SRF04 cho chức năng đo khoảng cách vật cản (ưu điểm không phụ thuộc màu sắc vật cản, độ sai số chỉ khoảng $0,15%$).
  • Kiến trúc điều khiển: So sánh cấu trúc điều khiển tập trung và điều khiển phân cấp (Master-Slave giao tiếp UART/CAN/I2C). Đồ án chọn cấu trúc tập trung trên vi điều khiển Arduino Nano để tiết kiệm chi phí và tài nguyên phần cứng.
  • Giải thuật điều khiển: Chia làm hai tầng (tầng cao điều khiển bám line, tầng thấp điều khiển vận tốc góc động cơ). Lựa chọn bộ điều khiển PID kinh điển vì đáp ứng tốt cho hệ SISO động cơ DC, thuật toán tường minh và khả năng triệt tiêu sai số xác lập cao so với điều khiển ON/OFF hay điều khiển mờ.

Chương 3. THIẾT KẾ CƠ KHÍ

Chương này thực hiện toàn bộ các phép tính động lực học truyền động:

  • Tính toán vận tốc góc cực đại của bánh xe: $\omega_{\text{max}} = v_{\text{max}} / r_w = 0,6 / 0,0325 = 18,46\text{ rad/s}$ ($176,29\text{ rpm}$).
  • Gia tốc góc bánh xe: $\varepsilon_w = a_w / r_w = 0,6 / 0,0325 = 18,61\text{ rad/s}^2$.
  • Tính lực cản kéo tổng cộng trên 2 bánh chủ động khi xe có tải $2\text{ kg}$, hệ số ma sát lăn $C = 0,015$: $$F_{\text{trac}} = M_{\text{robot}} a_w + \frac{1}{3} M_{\text{robot}} g C = 2 \cdot 0,6 + \frac{1}{3} \cdot 2 \cdot 9,81 \cdot 0,015 = 1,298\text{ N}$$
  • Lực tác dụng lên một bánh chủ động: $F_{\text{frame}} = 0,65\text{ N}$.
  • Mô-men xoắn yêu cầu tính toán trên trục động cơ: $T_m = 0,0226\text{ Nm}$. Với hệ số an toàn $k = 1,3$, thông số yêu cầu là $\omega = 229,81\text{ rpm}$ và $T_m = 0,0249\text{ Nm}$, phù hợp với động cơ DC Servo GM25-370 ($320\text{ rpm}$, $1,8\text{ kgf}\cdot\text{cm} \approx 0,176\text{ Nm}$).
  • Kiểm tra điều kiện ổn định không lật của khung xe ($h/L_1 \le 16,35$), xác lập bản vẽ thiết kế 3D khung xe với kích thước $260 \times 192\text{ mm}$.

Chương 4. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỆN

Nội dung chương trình bày chi tiết về thông số các linh kiện phần cứng:

  • Thiết lập mảng 7 cảm biến hồng ngoại TCRT5000 với độ cao $h = 13\text{ mm}$. Tính toán hình học góc mở chùm tia ($16^\circ$ và $30^\circ$) để xác định khoảng cách tối thiểu giữa hai cảm biến liền kề $l_{\text{min}} = 7,3\text{ mm}$, từ đó chọn khoảng cách bố trí $17\text{ mm}$ nhằm tối ưu hóa thuật toán xấp xỉ trọng số trung bình.
  • Xây dựng quy trình 5 bước hiệu chuẩn (calibrate) ngưỡng so sánh tín hiệu Digital của biến trở cảm biến khi chuyển đổi qua lại giữa nền trắng và line đen.
  • Thiết kế mạch hạ áp kép dùng IC XL4015 ($12\text{ V}$) và LM2596 ($5\text{ V}$) từ khối nguồn 4 cell pin 18650, tính toán tổng năng lượng tiêu thụ toàn hệ thống trong 1 giờ đạt xấp xỉ $0,287\text{ Wh}$.

Chương 5. MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG

  • Xây dựng hệ phương trình vi phân mô tả chuyển động động học của robot vi sai trong hệ tọa độ Descartes.
  • Thực nghiệm đo đạc quan hệ giữa độ rộng xung PWM và tốc độ vòng quay động cơ để xác định vùng làm việc tuyến tính.
  • Xác định thời gian trích mẫu phù hợp cho vòng quét điều khiển.
  • Cấp tín hiệu đầu vào hàm nấc (step input) cho hai động cơ, thu thập đáp ứng tốc độ qua encoder và nhận dạng hàm truyền xấp xỉ bậc một của từng nhánh động cơ dẫn động.

Chương 6. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

  • Thiết lập tiêu chí chất lượng cho hệ thống điều khiển vòng kín (độ quá điều chỉnh, thời gian quá độ, sai số xác lập).
  • Tính toán và hiệu chỉnh các hệ số $K_p, K_i, K_d$ cho bộ điều khiển PID vận tốc động cơ dựa trên hàm truyền đã nhận dạng.
  • Xây dựng luật điều khiển chuyển hướng bám theo tâm đường line dựa trên sai lệch vị trí đọc về từ dãy 7 cảm biến quang và luật xử lý dừng/vòng tránh chướng ngại vật khi cảm biến siêu âm phát hiện khối trụ trong cự ly giới hạn.

Chương 7. MÔ PHỎNG HOẠT ĐỘNG CỦA ROBOT VÀ THỰC NGHIỆM

  • Xây dựng mô hình mô phỏng đường line và quỹ đạo chuyển động của robot trên máy tính để kiểm chứng độ ổn định của giải thuật bám line.
  • Triển khai lắp ráp hoàn thiện mô hình robot phần cứng thực tế.
  • Chạy thực nghiệm trên sa bàn tiêu chuẩn, đo đạc sai số bám vạch và độ lệch dừng xe thực tế để so sánh với các chỉ tiêu lý thuyết ban đầu.

Kết quả và đóng góp

Báo cáo đồ án đã hoàn thành đầy đủ các mục tiêu thiết kế và thực nghiệm đặt ra:

  1. Kết quả kỹ thuật và chế tạo phần cứng:
    • Hoàn thiện mô hình robot 3 bánh vi sai hoàn chỉnh với kích thước thực tế $260 \times 192\text{ mm}$, kết cấu khung gầm vững chắc đảm bảo không bị bênh bánh trước khi gia tốc $a = 0,6\text{ m/s}^2$.
    • Tính toán và lựa chọn chính xác cặp động cơ DC Servo GM25-370 đáp ứng mô-men $0,0249\text{ Nm}$ và tốc độ $229,81\text{ rpm}$.
    • Chế tạo thành công mảng 7 cảm biến quang TCRT5000 với khoảng cách chuẩn $17\text{ mm}$, độ cao $13\text{ mm}$, loại bỏ hoàn toàn vùng bất định khi đọc vạch kẻ rộng $26\text{ mm}$.
    • Xây dựng mạch phân phối nguồn 2 tầng ổn định ($12\text{ V}$ động lực, $5\text{ V}$ điều khiển) sử dụng 4 cell pin 18650 và hai module Buck XL4015, LM2596.
  2. Kết quả điều khiển và thực nghiệm:
    • Xây dựng thành công bộ điều khiển PID vận tốc động cơ từ mô hình hàm truyền thực nghiệm, giúp xe chuyển động êm ái, khắc phục nhược điểm giật cục và rung lắc của giải thuật ON/OFF truyền thống.
    • Hệ thống đáp ứng yêu cầu bám đường dẫn với sai số trong phạm vi cho phép $\le 3\text{ mm}$, phát hiện vật cản bằng cảm biến siêu âm HC-SRF04 và thực hiện chu trình tránh vật cản chính xác.
  3. Đóng góp về mặt phương pháp:
    • Thiết lập quy trình tính toán động lực học bài bản từ mô hình phân tích lực tiếp xúc bánh xe đến lựa chọn động cơ có hệ số an toàn rõ ràng.
    • Chuẩn hóa phương pháp tính toán hình học bố trí cảm biến dò line chống nhiễu quang và quy trình cân chỉnh biến trở thực nghiệm 5 bước.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung và phạm vi nghiên cứu thực tế của đồ án, một số hạn chế kỹ thuật và hướng mở được ghi nhận:

  • Hạn chế:
    • Kiến trúc điều khiển tập trung sử dụng vi điều khiển 8-bit (Arduino Nano) có dung lượng bộ nhớ và tốc độ xử lý hữu hạn, gây khó khăn khi mở rộng các tác vụ xử lý ảnh phức tạp hoặc tích hợp thêm nhiều cảm biến tốc độ cao.
    • Mô hình động lực học được xây dựng dựa trên giả thiết xe chạy trên mặt phẳng lý tưởng, phân bố khối lượng đều và hệ số ma sát lăn không đổi ($C = 0,015$); chưa xét đến hiện tượng trượt bánh khi di chuyển ở dải tốc độ cao hoặc khi bề mặt sa bàn có độ bám kém.
    • Cảm biến siêu âm HC-SRF04 có vùng quét hình nón với góc mở nhất định, có thể gặp góc chết hoặc phản xạ sai lệch nếu vật cản có hình dạng phức tạp hoặc bề mặt không vuông góc.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Nâng cấp phần cứng điều khiển lên dòng vi điều khiển 32-bit (như STM32) hoặc kiến trúc phân cấp Master-Slave để nâng cao tần số lấy mẫu và tối ưu hóa thời gian thực thi thuật toán.
    • Tích hợp thêm cảm biến đo quán tính (IMU) để bù sai số trượt và cải thiện độ ổn định hướng khi vào cua gấp.
    • Ứng dụng cảm biến thị giác (camera Pixy) kết hợp thuật toán xử lý ảnh nhằm nhận diện đường line và vật cản ở khoảng cách xa hơn, nâng cao vận tốc hành trình của robot.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Tự động hóa, Kỹ thuật Robot và Kỹ thuật Điều khiển:

  • Khối kiến thức cơ khí: Cung cấp phương pháp luận chi tiết về tính toán động lực học xe tự hành 3 bánh vi sai, công thức tính lực cản ma sát lăn, tính mô-men xoắn động cơ và kiểm nghiệm ổn định chống lật dựa trên tỷ lệ kích thước xe thực tế.
  • Khối kiến thức điện - cảm biến: Cung cấp công thức tính toán khoảng cách lắp đặt mảng cảm biến quang phản xạ chống vùng mù/vùng bất định trên vạch kẻ, kèm quy trình 5 bước hiệu chỉnh ngưỡng cảm biến quang trực quan.
  • Khối kiến thức điều khiển: Cung cấp quy trình thực nghiệm nhận dạng hàm truyền động cơ DC từ phản hồi xung encoder và phương pháp thiết kế bộ điều khiển PID cho hệ truyền động vi sai.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot trong đồ án sử dụng cấu trúc dẫn động và loại bánh xe nào?
Robot sử dụng cấu trúc 3 bánh vi sai gồm 2 bánh chủ động cao su V65 (đường kính $65\text{ mm}$, bề dày $25\text{ mm}$) đặt phía sau và 1 bánh bị động dạng bánh mắt trâu đặt ở tâm phía trước để tối ưu trọng lượng và độ linh hoạt khi quay vòng.

2. Tại sao khoảng cách giữa các cảm biến TCRT5000 được chọn là 17 mm và độ cao là 13 mm?
Độ cao $13\text{ mm}$ được chọn dựa trên tính toán góc mở quang học để đảm bảo lớn hơn độ cao ngưỡng tối thiểu ($h_{\text{min}} = 3,7\text{ mm}$). Khoảng cách $17\text{ mm}$ giữa các cảm biến đảm bảo lớn hơn khoảng cách chống nhiễu quang tối thiểu ($7,3\text{ mm}$) và thỏa mãn điều kiện hình học để trên vạch kẻ rộng $26\text{ mm}$ luôn có tối thiểu 2 cảm biến cùng nhận tín hiệu, giúp loại bỏ hoàn toàn vùng bất định khi áp dụng thuật toán xấp xỉ trung bình trọng số.

3. Động cơ dẫn động DC Servo GM25-370 được lựa chọn dựa trên những thông số tính toán nào?
Từ khối lượng xe $2\text{ kg}$, vận tốc cực đại $0,6\text{ m/s}$ và gia tốc $0,6\text{ m/s}^2$, nhóm tính toán được vận tốc góc yêu cầu là $176,29\text{ rpm}$ và mô-men xoắn $0,0226\text{ Nm}$. Sau khi nhân hệ số an toàn $k = 1,3$, thông số yêu cầu là $229,81\text{ rpm}$ và $0,0249\text{ Nm}$. Động cơ GM25-370 (tốc độ có tải $284\text{ rpm}$, mô-men xoắn cực đại $1,8\text{ kgf}\cdot\text{cm} \approx 0,176\text{ Nm}$, tỷ số truyền $1:34$) hoàn toàn đáp ứng tốt các yêu cầu này.

4. Vì sao nhóm nghiên cứu chọn cấu trúc điều khiển tập trung thay vì phân cấp?
Cấu trúc điều khiển tập trung sử dụng duy nhất một vi điều khiển Arduino Nano để đọc toàn bộ cảm biến và xuất xung điều khiển động cơ. Phương án này giúp tiết kiệm tài nguyên phần cứng, tối ưu chi phí chế tạo, đồng nhất luồng dữ liệu và hoàn toàn đáp ứng đủ khối lượng tính toán của một mô hình robot dò line cơ bản.

5. Hệ thống nguồn của robot được cấu hình như thế nào để cấp điện cho các khối chức năng?
Hệ thống sử dụng bộ nguồn gồm 4 cell pin Li-ion 18650 mắc nối tiếp (điện áp danh định $14,8\text{ V}$, khi sạc đầy đạt xấp xỉ $16\text{ V}$, dung lượng $2500\text{ mAh}$). Nguồn được chia thành 2 nhánh: module Buck XL4015 hạ áp xuống $12\text{ V}$ cấp cho mạch công suất động cơ L298N; module LM2596 hạ áp xuống $5\text{ V}$ cấp cho vi điều khiển Arduino Nano, mảng 7 cảm biến TCRT5000 và cảm biến siêu âm HC-SRF04.

Kết luận

Đồ án "Thiết Kế Hệ Thống Cơ Điện Tử: Robot Dò Line Tránh Vật Cản" của nhóm sinh viên Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM đã giải quyết trọn vẹn bài toán thiết kế và chế tạo một hệ thống AGV vi sai bám vạch kẻ và tránh chướng ngại vật theo quy trình cơ điện tử đồng thời. Toàn bộ các phân hệ từ kết cấu cơ khí, mạch điện động lực - điều khiển, mảng cảm biến quang học đến giải thuật PID bám quỹ đạo đều được tính toán lý thuyết và kiểm chứng qua thực nghiệm chặt chẽ. Kết quả của đồ án cung cấp một mô hình kỹ thuật mẫu có độ tin cậy cao, đóng góp tài liệu thực hành giá trị cho việc học tập và nghiên cứu trong lĩnh vực robot tự hành.