Thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng

Đồ án thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng - ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM 2025

• Tác giả: Huỳnh Thanh Duy
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Đình Phú
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử - viễn thông
• Đề tài: Thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về đề tài thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng

Đề tài thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM. Nghiên cứu thuộc chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông. Mục tiêu cốt lõi là xây dựng một mô hình robot hai bánh có khả năng giữ thăng bằng động. Mô hình này mô phỏng cơ chế vật lý của con lắc ngược phi tuyến. Hệ thống tích hợp xử lý tín hiệu số, điều khiển tự động và kỹ thuật nhúng. Vi điều khiển trung tâm STM32F407VET6 đóng vai trò cốt lõi trong việc thu nhận dữ liệu và thực thi thuật toán. Cảm biến MPU6050 liên tục đo góc nghiêng và tốc độ góc của khung xe. Mô-đun ESP32-CAM AI-Thinker hỗ trợ truyền hình ảnh trực tiếp và nhận tín hiệu điều hướng không dây. Khối công suất điều khiển động cơ DC Servo thông qua mạch cầu H L298N kết hợp mạch cách ly quang. Công trình thể hiện tính liên ngành cao giữa cơ điện tử, tự động hóa và công nghệ thông tin. Nghiên cứu cung cấp nền tảng lý thuyết và thực nghiệm vững chắc cho các ứng dụng vận tải cá nhân thông minh.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu và nhiệm vụ trọng tâm

Mục tiêu chính của đề tài là chế tạo hoàn chỉnh mô hình xe tự cân bằng vận hành ổn định. Sinh viên nghiên cứu cấu trúc phần cứng vi điều khiển STM32F407VET6 và vi xử lý phụ trợ ESP32-CAM. Nhiệm vụ bao gồm thiết kế mạch in, tích hợp cảm biến đo lường và lập trình thuật toán điều khiển thời gian thực. Hệ thống phải đáp ứng tốt trước các tác động ngoại lực gây mất thăng bằng. Bên cạnh đó, mô hình tích hợp truyền phát video thời gian thực về giao diện giám sát. Người vận hành có thể gửi lệnh điều hướng di chuyển tiến, lùi, quay trái hoặc quay phải qua sóng vô tuyến. Quá trình kiểm nghiệm thực tế giúp xác thực độ chính xác của mô hình toán học đã thiết lập.

1.2. Cấu trúc tổng thể của hệ thống xe tự cân bằng

Cấu trúc hệ thống bao gồm bốn khối chức năng chính: khối xử lý trung tâm, khối cảm biến, khối công suất và khối truyền thông. Khối xử lý trung tâm dùng vi điều khiển STM32F407VET6 với xung nhịp 168 MHz. Khối cảm biến chứa đơn vị đo quán tính MPU6050 giao tiếp qua chuẩn I2C. Khối công suất gồm mạch điều khiển động cơ L298N kết nối hai động cơ DC Servo JGB37-520. Mạch cách ly quang TLP281 nằm giữa bộ điều khiển và mạch công suất để triệt tiêu xung nhiễu điện áp. Cuối cùng, khối truyền thông sử dụng ESP32-CAM đảm nhiệm vai trò máy chủ cục bộ phát hình ảnh và nhận lệnh. Toàn bộ thiết bị gắn trên khung xe kim loại hai bánh đồng trục vững chắc.

II. Phân tích thách thức kỹ thuật của mô hình xe điều khiển tự cân bằng

Mô hình xe tự cân bằng là hệ thống phi tuyến có tính chất bất ổn định tự nhiên. Xe chỉ có hai điểm tiếp xúc mặt đất trên cùng một trục quay. Trọng tâm của hệ thống nằm cao hơn trục bánh xe. Nếu không có lực phản hồi kịp thời, xe sẽ lập tức ngã đổ do trọng lực. Việc kiểm soát vị trí và góc nghiêng đòi hỏi thời gian đáp ứng cực kỳ khắt khe. Thách thức kỹ thuật lớn nhất nằm ở việc trích xuất góc nghiêng thực tế. Cảm biến gia tốc thường bị ảnh hưởng nặng nề bởi rung động cơ học khi xe chuyển động. Cảm biến con quay hồi chuyển lại gặp hiện tượng trôi dạt dữ liệu theo thời gian tích phân. Nếu chỉ sử dụng một cảm biến đơn lẻ, giá trị đo đạc sẽ sai lệch nghiêm trọng. Bên cạnh đó, hiện tượng sụt áp và xung điện áp ngược từ động cơ gây nhiễu tín hiệu logic của vi điều khiển. Việc phân bổ thời gian lấy mẫu rời rạc hóa trong giải thuật số cũng tạo ra trễ pha. Những yếu tố này dễ dẫn đến hiện tượng dao động cưỡng bức mất kiểm soát.

2.1. Hạn chế của cảm biến quán tính và nhiễu tín hiệu

Cảm biến MPU6050 tích hợp gia tốc kế 3 trục và con quay hồi chuyển 3 trục. Dữ liệu gia tốc kế có độ tin cậy cao ở trạng thái tĩnh. Khi xe chuyển động hoặc va chạm mặt sàn, tín hiệu này chịu tác động của gia tốc quán tính ngoại sinh. Ngược lại, con quay hồi chuyển cung cấp vận tốc góc chính xác trong khoảng thời gian ngắn. Tích phân vận tốc góc theo thời gian làm sai số tích lũy tăng dần liên tục, tạo ra độ trôi điểm không. Tín hiệu thô từ MPU6050 do đó không thể đưa trực tiếp vào bộ điều khiển vòng kín. Hệ thống bắt buộc phải áp dụng bộ lọc phối hợp hoặc lọc Kalman để hợp nhất dữ liệu cảm biến chính xác.

2.2. Vấn đề trễ động cơ và ảnh hưởng xung nhiễu công suất

Động cơ DC Servo JGB37-520 có quán tính cơ học và độ trễ phản ứng cuộn dây. Vùng chết điện áp khiến động cơ không thể khởi động ở các giá trị điều chế độ rộng xung PWM quá thấp. Khi xe đảo chiều quay đột ngột để phục hồi thăng bằng, dòng điện khởi động tăng vọt. Sự thay đổi dòng điện sinh ra sức điện động cảm ứng ngược trên cuộn dây. Xung điện này dễ truyền ngược về đường nguồn vi điều khiển STM32F407VET6 gây treo hệ thống. Ngoài ra, việc tính toán sai số rời rạc trong chu kỳ mẫu nếu quá dài sẽ làm trễ đáp ứng mô-men xoắn. Xe sẽ xuất hiện hiện tượng vọt lố biên độ góc và mất cân bằng hoàn toàn.

III. Giải pháp điều khiển và thi công xe điều khiển tự cân bằng STM32

Giải pháp kỹ thuật tập trung vào việc tối ưu hóa cả phần cứng lẫn giải thuật điều khiển số. Bộ xử lý STM32F407VET6 ARM Cortex-M4 hoạt động ở tần số 168 MHz đảm bảo tốc độ tính toán nhanh. Hệ thống triển khai giải thuật điều khiển PID số với chu kỳ ngắt thời gian thực chuẩn xác. Thuật toán kết hợp các khâu tỷ lệ, tích phân đệ quy và vi phân sai phân. Nhờ đó, điện áp cấp cho động cơ được điều chỉnh liên tục theo độ lệch góc nghiêng. Ở tầng phần cứng, mạch cách ly quang 4 kênh TLP281 được bố trí làm cầu nối trung gian giữa STM32 và mạch cầu H L298N. Các chân PD9 đến PD12 điều khiển hướng quay thông qua cách ly quang hoàn toàn. Tín hiệu PWM điều khiển tốc độ phát từ Timer3 qua chân PA6 và PA7. Thiết kế này ngăn triệt để dòng rò và nhiễu xung cao tần xâm nhập vào vi điều khiển. Mô-đun ESP32-CAM đảm nhận thu hình ảnh và xử lý dữ liệu truyền thông không dây. Việc phân chia xử lý độc lập giữa điều khiển cân bằng và giao tiếp mạng giúp tối ưu hóa hiệu năng toàn hệ thống.

3.1. Thiết kế giải thuật điều khiển PID số rời rạc

Thuật toán PID số rời rạc hóa liên tục tính toán tín hiệu điều khiển u tại mỗi chu kỳ lấy mẫu h. Khâu tỷ lệ Kp nhân trực tiếp với sai số góc nghiêng e(k) nhằm tạo phản lực tức thời. Khâu tích phân áp dụng phương pháp cộng dồn hình chữ nhật đệ quy I(k) = I(k-1) + e(k)*h. Giải thuật này giúp triệt tiêu hoàn toàn sai số xác lập ở trạng thái tĩnh. Khâu vi phân tính toán biến thiên (e(k) - e(k-1))/h để dự báo xu hướng chuyển động của khung xe. Tín hiệu đầu ra u tổng hợp ba thành phần và được chuyển đổi thành độ rộng xung PWM tương ứng. Nhờ cấu hình ngắt Timer cơ sở trên STM32, thời gian trễ vòng lặp được cố định chính xác.

3.2. Thi công mạch công suất và mạch cách ly bảo vệ

Mạch công suất sử dụng IC cầu đôi L298N cho phép điều khiển dòng tải lên đến 2A mỗi kênh. Bốn đường tín hiệu logic điều khiển chiều động cơ kết nối qua IC cách ly quang TLP281. Optocoupler này dùng ánh sáng hồng ngoại truyền tín hiệu, cách ly điện áp logic 3.3V của STM32 khỏi nguồn động lực 12V. Bộ định thời Timer3 của STM32 tạo xung PWM tần số cao xuất qua hai chân PA6 và PA7 đến chân kích hoạt ENA, ENB của L298N. Cấu hình này giúp động cơ chuyển động êm ái, giảm thiểu hiện tượng rung giật bánh xe. Việc bố trí đường mass riêng biệt giữa mạch số và mạch công suất bảo vệ an toàn tuyệt đối cho linh kiện xử lý.

IV. Đánh giá kết quả và tiềm năng của xe điều khiển tự cân bằng SPKT

Quá trình thử nghiệm thực tế tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM cho thấy xe tự cân bằng vận hành ổn định. Xe duy trì được vị trí cân bằng thẳng đứng trên nhiều bề mặt sàn phẳng khác nhau. Khi chịu lực đẩy nhẹ từ bên ngoài, hệ thống tự động sinh mô-men đối kháng để phục hồi trạng thái thăng bằng nhanh chóng. Thời gian đáp ứng của bộ điều khiển số STM32 đạt mức mili giây. Mô-đun truyền thông ESP32-CAM truyền tải hình ảnh không dây ổn định về giao diện người dùng. Tín hiệu điều khiển di chuyển phản hồi mượt mà, không gặp hiện tượng trễ nghiêm trọng. Mạch cách ly quang TLP281 hoạt động tin cậy, bảo vệ hoàn toàn vi điều khiển trước các đợt tăng dòng của động cơ. Đề tài hoàn thành đầy đủ các mục tiêu đề ra ban đầu về cả phần cứng lẫn phần mềm. Kết quả này chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng lý thuyết điều khiển tự động vào mô hình thực tế. Đây là nền tảng quan trọng cho việc chế tạo các robot phục vụ vận tải thông minh.

4.1. Kết quả kiểm nghiệm và độ ổn định thực tế

Mô hình thực nghiệm chứng minh khả năng tự giữ thăng bằng vượt trội sau khi hiệu chỉnh tham số PID. Thời gian xác lập trạng thái cân bằng chỉ mất dưới hai giây kể từ khi khởi động. Góc nghiêng dao động duy trì trong biên độ an toàn từ âm hai độ đến dương hai độ quanh vị trí cân bằng tĩnh. Động cơ phản hồi nhanh chóng khi có ngoại lực xô đẩy mà không làm xe bị lật. Dữ liệu truyền từ cảm biến quán tính qua bus I2C đến STM32 luôn thông suốt. Bộ xử lý không ghi nhận sự cố gián đoạn hay nghẽn lệnh tính toán trong suốt quá trình chạy liên tục. Cấu trúc khung gầm đạt độ cứng vững cao và cân đối trọng tâm chuẩn xác.

4.2. Hướng phát triển ứng dụng trong công nghiệp và đời sống

Mô hình xe tự cân bằng mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn trong đời sống và sản xuất. Công nghệ con lắc ngược hai bánh là tiền đề chế tạo xe điện tự hành cá nhân trong đô thị. Thiết kế bánh xe đồng trục giúp tối ưu bán kính quay vòng, di chuyển linh hoạt trong không gian hẹp. Trong logistics, nền tảng này có thể phát triển thành robot vận chuyển hàng tự động AGV trong kho thông minh. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tích hợp thuật toán trí tuệ nhân tạo trên ESP32-CAM để nhận diện vật cản. Hệ thống cũng có thể nâng cấp bộ lọc Kalman mở rộng để tăng cường khả năng thích ứng địa hình dốc gồ ghề.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong lĩnh vực điều khiển tự động và robot học, mô hình xe hai bánh tự cân bằng là một hệ thống phi tuyến điển hình, có tính bất ổn định nội tại cao nhưng mang lại khả năng di chuyển linh hoạt trong không gian hẹp và thân thiện với môi trường. Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử, Viễn thông của nhóm tác giả Huỳnh Thanh Duy và Phan Tấn Lợi (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, thực hiện dưới sự hướng dẫn của GVC. ThS. Nguyễn Đình Phú) giải quyết bài toán thiết kế, thi công và điều khiển một mô hình xe hai bánh tự cân bằng có khả năng giám sát, tương tác từ xa thông qua giao diện Web.

Về mặt kế thừa nghiên cứu, tác giả đối chiếu với công trình nghiên cứu khoa học sinh viên năm 2018 của Phạm Ngọc Thái (sử dụng vi điều khiển 8-bit Arduino Mega 2560 kết hợp giải thuật điều khiển LQR). Nhóm tác giả chỉ ra rằng nền tảng vi điều khiển cũ gặp hạn chế khi cần xử lý đồng thời nhiều thuật toán phức tạp với chu kỳ lấy mẫu ngắn. Từ đó, nghiên cứu này đề xuất giải pháp sử dụng vi điều khiển 32-bit ARM Cortex-M4 (STM32F407VET6) kết hợp với thuật toán điều khiển PID và bộ lọc Kalman nhằm nâng cao tốc độ tính toán, triệt tiêu nhiễu góc nghiêng và tăng cường độ ổn định thời gian thực cho hệ thống.

Mục tiêu chính của đề tài là thiết kế, chế tạo hoàn chỉnh mô hình xe hai bánh tự cân bằng, ứng dụng bộ vi điều khiển STM32F407VET6 chạy giải thuật PID để duy trì góc đứng thẳng của thân xe; đồng thời tích hợp module ESP32-CAM nhằm truyền hình ảnh trực tiếp và nhận dữ liệu điều khiển thông qua mạng không dây Wi-Fi trên nền tảng giao diện Web thích ứng với nhiều loại thiết bị điều khiển (điện thoại thông minh, máy tính bảng, máy tính xách tay).

Nhiệm vụ nghiên cứu được văn bản cụ thể hóa thành 5 nội dung chính:

1. Nghiên cứu vi điều khiển STM32F407VET6 và phương thức phối ghép với các module phần cứng: cảm biến gia tốc MPU6050, mạch công suất L298N DC Motor Driver, mạch cách ly quang 4 kênh TLP281, động cơ DC Servo và module ESP32-CAM.
2. Nghiên cứu và lập trình các giao thức giao tiếp giữa vi điều khiển với các module ngoại vi, đồng thời xây dựng thuật toán điều khiển tự cân bằng cho hệ thống.
3. Phát triển ứng dụng điều khiển xe trên nền tảng Web thông qua kết nối Wi-Fi cục bộ.
4. Thiết kế và thi công kết cấu phần cứng của mô hình cơ khí, bảo đảm bố trí các linh kiện đối xứng và đồng tâm trên một trục phẳng để tối ưu trọng tâm khi vận hành.
5. Tiến hành chạy thực nghiệm, đo đạc và hiệu chỉnh các thông số kỹ thuật của bộ điều khiển nhằm bảo đảm tính ổn định của hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Mô hình vật lý của xe hai bánh tự cân bằng động dựa trên nguyên lý con lắc ngược; các thuật toán ước lượng trạng thái (Kalman Filter) và giải thuật điều khiển phản hồi vòng kín (PID số).
• Phạm vi không gian: Xe thử nghiệm hoạt động trên bề mặt phẳng, nhẵn, trong phạm vi phủ sóng của mạng Wi-Fi cục bộ do module ESP32-CAM phát ra.
• Phạm vi thời gian: Đề tài được giao thực hiện từ ngày 26/02/2025 và hoàn thành nghiệm thu vào ngày 10/06/2025.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Hệ thống xe hai bánh tự cân bằng được mô hình hóa dựa trên nguyên lý con lắc ngược (Inverted Pendulum). Khác với con lắc đơn có vị trí cân bằng bền ở điểm treo dưới, con lắc ngược có điểm cân bằng không bền ở vị trí thẳng đứng hướng lên trên ($\theta = 0^\circ$). Khi xuất hiện độ lệch góc do tác động của trọng lực hoặc ngoại lực, thân xe sẽ phát sinh mô-men làm lật đổ nếu bánh xe ở chân đế không chủ động di chuyển theo hướng nghiêng để tạo ra phản lực cân bằng lại trọng tâm.

Để xác định vị trí và chuyển động quay của vật thể rắn trong không gian ba chiều, tác giả áp dụng lý thuyết hệ toạ độ Euler với ba góc quay độc lập quanh ba trục trực giao:

• Góc Roll ($\varphi$): chuyển động quay quanh trục dọc X (nghiêng trái/phải).
• Góc Pitch ($\theta$): chuyển động quay quanh trục ngang Y (chúi về phía trước hoặc ngửa ra phía sau).
• Góc Yaw ($\gamma$): chuyển động xoay quanh trục đứng Z (chuyển hướng phương ngang).

Trong mô hình xe tự cân bằng hai bánh, góc Pitch ($\theta$) là biến trạng thái điều chỉnh trung tâm. Khi $\theta > 0$, thân xe chúi về phía trước, hệ thống điều khiển động cơ quay tiến để đưa xe về trạng thái thăng bằng; ngược lại khi $\theta < 0$, thân xe ngửa ra sau, động cơ phải đổi chiều quay lùi để chống ngã. Mối quan hệ giữa các thành phần gia tốc đo được dọc theo các trục $a_x, a_y, a_z$ và góc Pitch được tính theo công thức lượng giác:

$$\theta = \arctan\left(\frac{a_x}{\sqrt{a_y^2 + a_z^2}}\right)$$

Bộ điều khiển phản hồi PID liên tục xác định sai số giữa giá trị đặt (Setpoint - vị trí cân bằng thẳng đứng) và giá trị thực tế đo được (Process Variable): $e(t) = SP - PV$. Tín hiệu điều khiển liên tục theo thời gian được mô tả qua phương trình:

$$u(t) = K_p \left( e(t) + \frac{1}{T_i} \int_0^t e(\tau)d\tau + T_d \frac{de(t)}{dt} \right)$$

Khi triển khai trên hệ thống nhúng số, giải thuật PID liên tục được xấp xỉ thành phương trình PID số rời rạc:

• Thành phần tỉ lệ (P): phản ứng trực tiếp với độ lớn sai số tức thời qua hệ số $K_p$.
• Thành phần tích phân (I): triệt tiêu sai số tĩnh bằng phép xấp xỉ diện tích hình chữ nhật cộng dồn theo thời gian lấy mẫu $h$: $I(k) = I(k-1) + e(k) \times h$.
• Thành phần vi phân (D): dự đoán xu hướng biến thiên và chống hiện tượng vọt lố thông qua tốc độ biến thiên sai số giữa hai lần lấy mẫu liên tiếp: $(e(k) - e(k-1))/h$.

Về mặt xử lý tín hiệu đo lường, việc sử dụng đơn lẻ một loại cảm biến đều bộc lộ hạn chế vật lý: gia tốc kế (Accelerometer) cung cấp góc đo tuyệt đối theo trọng trường nhưng rất nhạy với rung động cơ học; trong khi con quay hồi chuyển (Gyroscope) đo vận tốc góc ổn định tức thời nhưng gặp hiện tượng trôi dạt tích phân (drift) theo thời gian. Nhóm nghiên cứu áp dụng bộ lọc Kalman tuyến tính tối ưu theo chu trình hai giai đoạn lặp thời gian thực:

• Giai đoạn dự đoán (Prediction): ước lượng góc nghiêng tiếp theo dựa trên tích phân vận tốc góc $\omega$ và bù độ lệch trôi (bias):

$$\theta_{\text{dự đoán}} = \theta_{\text{trước}} + (\omega - \text{bias})\Delta t$$

• Giai đoạn cập nhật (Update): tính toán sai số đo lường $y = \theta_{\text{accel}} - \theta_{\text{dự đoán}}$, tính toán ma trận độ lợi Kalman $K$ dựa trên ma trận hiệp phương sai sai số kích thước $2 \times 2$ đại diện cho góc nghiêng và độ trôi gyroscope, từ đó hiệu chỉnh góc nghiêng tối ưu:

$$\theta = \theta_{\text{dự đoán}} + K[0] \times y$$

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành thông qua việc kết hợp giữa tính toán lý thuyết giải thuật điều khiển trên nền tảng phần cứng nhúng, thiết kế sơ đồ nguyên lý trên máy tính, thi công lắp ráp mô hình vật lý phân tầng bằng vật liệu mica và thực hiện các phép đo kiểm tra góc nghiêng thực tế khi vận hành.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được tính toán và thiết kế nhằm đáp ứng các chỉ tiêu kỹ thuật ban đầu do nhóm tác giả đặt ra cho một mô hình xe hai bánh tự cân bằng cỡ nhỏ.

Thông số kỹ thuật	Yêu cầu thiết kế
Kích thước tổng thể (Dài × Rộng × Cao)	10 × 15 × 17.5 cm
Khối lượng xe tối đa	Dưới 1 kg
Đường kính bánh xe	65 mm
Hệ thống động cơ	02 động cơ DC Servo 12V
Nguồn cấp toàn hệ thống	Tối đa 13 VDC (khối pin 3 cell 18650)
Thời gian giữ thăng bằng liên tục	Trên 2 giờ
Phương thức điều khiển và giám sát	Giao diện Web qua mạng không dây Wi-Fi

Cấu trúc phần cứng của hệ thống được phân chia thành các khối chức năng cụ thể và liên kết chặt chẽ với nhau:

Khối chức năng	Linh kiện / Thiết bị chính	Nhiệm vụ kỹ thuật
Khối xử lý trung tâm	Kit STM32F407VET6 (ARM Cortex-M4, 168 MHz)	Thu nhận dữ liệu cảm biến, tính toán bộ lọc Kalman, thực thi PID số, phát xung PWM điều khiển động cơ
Khối cảm biến	Module GY-521 6DOF IMU (MPU6050)	Đo gia tốc 3 trục và vận tốc góc 3 trục, chuyển đổi ADC 16-bit nội
Khối điều khiển động cơ	Driver L298N kết hợp mạch Opto cách ly TLP281	Cầu H điều khiển hướng và tốc độ động cơ DC, cách ly xung điện áp ngược bảo vệ MCU
Khối chấp hành	02 Động cơ DC Servo JGB37-520 (110 RPM)	Tỉ số truyền 90:1, tích hợp đĩa quang encoder 990 xung/vòng, tạo lực kéo giữ cân bằng
Khối xử lý dữ liệu & Camera	Module ESP32-CAM AI-Thinker	Khởi tạo trạm phát Wi-Fi (AP), lập trình Web Server điều khiển, truyền luồng video camera
Khối nguồn	Pin Lithium-Ion 3S, sạc XR-121, hạ áp LM2596	Cung cấp nguồn 12V cho động cơ, hạ áp 5V/3.3V cấp cho các mạch điều khiển và cảm biến

Các chuẩn giao tiếp và liên kết phần cứng được triển khai chi tiết:

• Giao diện giữa Khối cảm biến MPU6050 và STM32F407VET6: Sử dụng chuẩn giao tiếp nối tiếp hai dây I2C1 (chân dữ liệu SDA nối PA7, chân xung nhịp SCL nối PA6). Tín hiệu được truyền nhận theo khung bit với mức logic open-drain kéo áp.
• Giao diện điều khiển động cơ: Vi điều khiển xuất 4 tín hiệu số từ các chân PD9, PD10, PD11, PD12 đến các kênh đầu vào của mạch Opto cách ly TLP281 nhằm ngắt trực tiếp kết nối điện giữa phần vi điều khiển và mạch công suất. Đầu ra của TLP281 nối tới các chân IN1, IN2, IN3, IN4 của module L298N để xác lập trạng thái chiều quay. Tốc độ động cơ được điều biến thông qua 2 kênh phát xung PWM từ Timer3 của vi điều khiển cấp vào chân ENA và ENB của driver L298N.
• Giao diện truyền thông giữa ESP32-CAM và STM32F407VET6: Sử dụng chuẩn truyền thông nối tiếp không đồng bộ UART (2 dây truyền nhận chéo TX-RX), tốc độ truyền được đồng bộ hóa để gửi dữ liệu chuỗi lệnh điều khiển chuyển động từ giao diện Web về vi điều khiển xử lý trung tâm.

Kết cấu vật lý của xe được thi công theo kiến trúc tháp 3 tầng bằng các tấm nhựa mica cách điện:

• Tầng thứ nhất (tầng đáy): Lắp đặt cụm giá đỡ hai động cơ DC JGB37-520, bộ đôi bánh xe cao su đường kính 65 mm, giắc cắm sạc DC và công tắc nguồn chính.
• Tầng thứ hai (tầng giữa): Bố trí mạch giảm áp LM2596, khối pin 3 cell 18650 kèm mạch quản lý sạc XR-121, mạch công suất L298N và mạch cách ly quang TLP281.
• Tầng thứ ba (tầng đỉnh): Gắn bo mạch vi điều khiển STM32F407VET6, cảm biến MPU6050 đặt tại vị trí trung tâm trục quay và module camera ESP32-CAM hướng về phía trước.

Môi trường phát triển phần mềm bao gồm: STM32CubeMX cấu hình xung nhịp 168 MHz và phân bổ chân ngoại vi (I2C, UART, Timer PWM); môi trường Keil uVision 5 biên dịch mã nguồn C cho ARM Cortex-M4; và Arduino IDE lập trình firmware cho chip ESP32-CAM xử lý giao thức mạng và giao diện Web.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu thực tiễn về các phương tiện di chuyển thông minh, nhỏ gọn và tự động hóa. Tác giả đối chiếu các nghiên cứu đi trước (như đề tài của Phạm Ngọc Thái năm 2018 sử dụng Arduino Mega 2560 và LQR), từ đó xác lập tính cấp thiết của việc cải tiến phần cứng sang dòng chip ARM STM32F407VET6 nhằm đáp ứng giải thuật Kalman và PID số. Chương này xác định rõ mục tiêu chế tạo xe tự cân bằng điều khiển qua giao diện Web, vạch ra 5 nội dung nghiên cứu thực hiện, nêu rõ các giới hạn vận hành (chỉ di chuyển trên mặt phẳng, tầm điều khiển trong vùng phủ sóng Wi-Fi, là mô hình nghiên cứu thực nghiệm không chở người) và phác thảo cấu trúc 6 chương của toàn bộ báo cáo tốt nghiệp.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương 2 thiết lập nền tảng toán học và kỹ thuật cho đồ án. Nội dung chương tập trung phân tích mô hình con lắc ngược và động học quay vật thể trong không gian 3 chiều thông qua các góc Euler (Roll, Pitch, Yaw), làm rõ vai trò quyết định của góc Pitch ($\theta$) đối với sự thăng bằng dọc của xe. Tác giả trình bày chi tiết cấu trúc bộ điều khiển phản hồi PID liên tục và phương pháp số hóa rời rạc hóa các khâu tỷ lệ, tích phân (cộng dồn diện tích) và vi phân (sai phân bậc một) trên vi xử lý. Đồng thời, chương này giải thích chi tiết nguyên lý ước lượng của bộ lọc Kalman 2 trạng thái với ma trận hiệp phương sai sai số, giúp dung hợp dữ liệu cảm biến MPU6050 để loại bỏ nhiễu rung cơ học và bù trôi vận tốc góc. Cuối chương là phần giới thiệu thông số kỹ thuật chi tiết của các linh kiện: STM32F407VET6, driver L298N, Opto TLP281, động cơ DC JGB37-520, IC giảm áp LM2596, mạch sạc XR-121, module ESP32-CAM và các chuẩn giao tiếp công nghiệp I2C, UART.

CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ

Chương 3 xác định bảng yêu cầu thiết kế hệ thống (kích thước $10 \times 15 \times 17.5$ cm, khối lượng dưới 1 kg, bánh xe 65 mm, thời gian cân bằng trên 2 giờ). Tác giả xây dựng sơ đồ khối tổng thể gồm 8 khối chức năng và phân tích chi tiết sơ đồ nguyên lý kết nối giữa các khối: sơ đồ kết nối I2C1 giữa STM32 và MPU6050; sơ đồ ghép nối vi điều khiển với mạch công suất L298N qua mạch đệm cách ly quang TLP281; sơ đồ liên kết UART giữa khối xử lý trung tâm và khối dữ liệu ESP32-CAM; sơ đồ mạng điện hạ áp từ khối nguồn pin. Chương này cũng phân tích mô hình cơ khí cân đối trọng tâm và phương pháp hiệu chỉnh các tham số $K_p, K_i, K_d$ cho bộ điều khiển xe tự cân bằng.

CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG

Chương 4 mô tả toàn bộ quy trình hiện thực hóa mô hình từ bản vẽ thiết kế đến sản phẩm vật lý. Nội dung bao gồm việc chế tạo và gắn kết linh kiện trên 3 tầng khung mica, đấu nối dây tín hiệu và dây công suất; xây dựng lưu đồ thuật toán chương trình chính, lưu đồ hiệu chuẩn cảm biến MPU6050, thuật toán xử lý cân bằng PID, lưu đồ điều khiển động cơ qua PWM, và lưu đồ ngắt nhận dữ liệu UART. Tác giả hướng dẫn chi tiết quy trình cài đặt và cấu hình phần mềm công cụ gồm STM32CubeMX, Keil uVision 5 và Arduino IDE; đồng thời ghi nhận các bảng số liệu đo góc nghiêng thực nghiệm về phía trước và phía sau trong các lần thử nghiệm, biên soạn quy trình thao tác và hướng dẫn vận hành thiết bị an toàn.

CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ

Chương 5 tổng hợp toàn bộ các kết quả thực nghiệm sau khi hoàn thiện phần cứng và nạp chương trình điều khiển. Tác giả trình bày các hình ảnh thực tế ghi nhận trạng thái tự cân bằng của xe nhìn từ các hướng (mặt trước, mặt sau, mặt bên) và giao diện điều khiển thực tế hiển thị trên trình duyệt Web. Nội dung chương phân tích bảng kiểm nghiệm đánh giá hệ thống, nhận xét về thời gian đáp ứng, độ ổn định góc nghiêng khi đứng yên và khi nhận lệnh di chuyển tiến/lùi, rẽ trái/phải, đồng thời đánh giá chất lượng truyền hình ảnh không dây từ module ESP32-CAM trong điều kiện thử nghiệm thực tế.

CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương 6 tóm kết các thành tựu mà đề tài đã hoàn thành so với mục tiêu và nhiệm vụ đặt ra ban đầu; chỉ ra những hạn chế kỹ thuật còn tồn tại trong thiết kế phần cứng cũng như giải thuật điều khiển; và đề xuất các giải pháp nâng cấp, hoàn thiện mô hình trong các giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Về mặt kết quả kỹ thuật, đồ án đã hoàn thành các mục tiêu đề ra với các số liệu cụ thể:

• Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng hoạt động ổn định với kích thước thực tế nằm trong giới hạn $10 \times 15 \times 17.5$ cm và khối lượng tổng thể không vượt quá 1 kg.
• Tích hợp thành công bộ vi điều khiển 32-bit STM32F407VET6 chạy ở tần số xung nhịp 168 MHz, xử lý giải thuật lọc Kalman hai trạng thái kết hợp thuật toán PID số, tính toán tín hiệu điều khiển trong thời gian thực.
• Thiết kế hệ thống truyền thông không dây kép: vi điều khiển trung tâm giao tiếp qua UART với module ESP32-CAM để nhận lệnh chuyển động; ESP32-CAM đóng vai trò Web Server nội bộ phát sóng Wi-Fi, hỗ trợ truyền hình ảnh trực tiếp và hiển thị giao diện điều khiển bao gồm 4 nút điều hướng và thanh trượt tinh chỉnh đèn.
• Khối nguồn hoạt động ổn định với 3 cell pin 18650, bảo đảm hệ thống có khả năng tự giữ thăng bằng liên tục trong thời gian trên 2 giờ theo đúng chỉ tiêu thiết kế.

Các giải pháp kỹ thuật do nhóm tác giả đề xuất và áp dụng:

• Bổ sung tầng đệm cách ly quang 4 kênh TLP281 giữa STM32 và mạch công suất L298N. Giải pháp này giúp triệt tiêu xung nhiễu điện áp ngược sinh ra từ cuộn dây động cơ DC, bảo vệ an toàn tuyệt đối cho các chân I/O của vi điều khiển xử lý trung tâm.
• Thiết kế khung cơ khí 3 tầng mica phân bố đều khối lượng, đưa tâm của cảm biến quán tính MPU6050 về vị trí đồng trục với trọng tâm xe, giúp giá trị gia tốc đo được phản ánh chính xác góc nghiêng vật lý thực tế.
• Xây dựng giao diện điều khiển trên nền tảng Web tiêu chuẩn, giúp loại bỏ yêu cầu cài đặt phần mềm chuyên dụng (app), cho phép bất kỳ thiết bị thông minh nào có trình duyệt và kết nối Wi-Fi đều có thể vận hành được xe.

Về mặt đóng góp học thuật và kỹ thuật so với các đề tài trước: So với đề tài sử dụng Arduino Mega 2560 của Phạm Ngọc Thái (2018), công trình này đã nâng cấp năng lực tính toán của hệ thống nhúng lên kiến trúc ARM Cortex-M4 tốc độ cao, xử lý mượt mà bộ lọc Kalman kết hợp PID số để giải quyết triệt để bài toán trôi dạt góc của gyroscope và độ nhạy nhiễu rung của accelerometer. Đồng thời, đề tài mở rộng thêm chức năng truyền video thời gian thực và tương tác đa nền tảng qua giao thức mạng, tạo ra một mô hình hoàn chỉnh về cả cơ khí, mạch điện tử, thuật toán điều khiển và truyền thông nhúng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ theo các giới hạn được nhóm tác giả xác định trong nội dung báo cáo:

• Địa hình vận hành: Mô hình xe hiện tại chỉ có khả năng giữ cân bằng và di chuyển ổn định trên bề mặt phẳng, nhẵn; chưa được trang bị giải thuật thích nghi để di chuyển trên bề mặt nghiêng (dốc) hoặc các điều kiện địa hình gồ ghề, có mấp mô lớn.
• Khả năng chịu tải: Thiết bị chỉ dừng lại ở quy mô mô hình thí nghiệm phục vụ nghiên cứu giải thuật và học tập, kết cấu cơ khí và công suất động cơ JGB37-520 chưa đáp ứng tải trọng để ứng dụng làm phương tiện vận chuyển người hay hàng hóa thực tế.
• Bán kính điều khiển: Tầm điều khiển và khả năng giám sát hình ảnh bị giới hạn trong bán kính phát sóng cục bộ của module Wi-Fi ESP32-CAM (phụ thuộc vào công suất ăng-ten tích hợp của module trong môi trường có vật cản).

Các định hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Nâng cấp giải thuật điều khiển: Nghiên cứu áp dụng các thuật toán điều khiển phi tuyến hiện đại hơn như LQR kết hợp mạng nơ-ron hoặc điều khiển trượt (Sliding Mode Control) nhằm nâng cao khả năng giữ thăng bằng khi xe gặp ngoại lực tác động mạnh hoặc khi leo dốc.
• Cải tiến phần cứng: Nâng cấp động cơ có công suất và mô-men xoắn lớn hơn, sử dụng cảm biến quán tính có độ chính xác cao hơn, tối ưu hóa vật liệu khung xe để tăng độ bền cơ học.
• Mở rộng phạm vi truyền thông: Mở rộng khả năng điều khiển từ xa qua mạng diện rộng Internet (IoT) hoặc mạng dữ liệu di động viễn thông, bổ sung các thuật toán tự hành tránh vật cản dựa trên thị giác máy tính từ luồng hình ảnh của camera.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo thực tiễn và có hệ thống cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Robot học đang thực hiện các đồ án chuyên ngành hoặc đồ án tốt nghiệp về hệ thống nhúng và phương tiện tự cân bằng.
• Những người nghiên cứu và phát triển các hệ thống cơ điện tử ứng dụng mô hình con lắc ngược, xử lý cảm biến quán tính IMU và điều khiển động cơ DC có phản hồi tốc độ.

Các phần nội dung có giá trị tham khảo kỹ thuật cao trong tài liệu:

• Phương pháp rời rạc hóa thuật toán PID liên tục sang giải thuật PID số để lập trình trực tiếp trên vi điều khiển.
• Các bước toán học và quy trình lập trình bộ lọc Kalman 2 trạng thái dung hợp dữ liệu giữa gia tốc kế và con quay hồi chuyển trên dòng chip ARM Cortex-M4.
• Thiết kế mạch phần cứng thực tế kết hợp giải pháp cách ly quang (Opto TLP281) bảo vệ khối điều khiển số trước các xung nhiễu của khối động lực L298N.
• Kiến trúc phần mềm phân tán: sử dụng kết hợp STM32F4 làm nhiệm vụ điều khiển thời gian thực (Real-time Control) và ESP32-CAM làm nhiệm vụ truyền thông mạng, phát video streaming và xử lý giao diện người dùng Web.

Câu hỏi thường gặp

1. Vi điều khiển trung tâm STM32F407VET6 đóng vai trò gì và có các thông số kỹ thuật then chốt nào trong hệ thống? STM32F407VET6 là bộ xử lý trung tâm điều phối toàn bộ hoạt động của xe: thu nhận tín hiệu thô từ cảm biến MPU6050 qua I2C1, thực thi thuật toán Kalman để tính góc Pitch, chạy giải thuật PID số theo chu kỳ thời gian thực, xuất tín hiệu PWM qua Timer3 để điều khiển tốc độ động cơ và nhận lệnh chuyển động từ ESP32-CAM qua UART. Vi điều khiển này sở hữu lõi 32-bit RISC ARM Cortex-M4 hoạt động ở xung nhịp tối đa 168 MHz (hiệu năng 210 DMIPS), bộ nhớ Flash 512 kB, RAM 192 kB + 4 kB SRAM và sử dụng đóng gói chân LQFP100.

2. Tại sao hệ thống bắt buộc phải tích hợp bộ lọc Kalman khi đọc dữ liệu từ cảm biến quán tính MPU6050? Bản thân cảm biến MPU6050 gồm gia tốc kế 3 trục và con quay hồi chuyển 3 trục. Gia tốc kế đo góc nghiêng dựa trên véc-tơ trọng trường nên ổn định về lâu dài, nhưng giá trị đo tức thời lại chịu ảnh hưởng nặng bởi rung chấn cơ học của khung xe và quán tính chuyển động. Ngược lại, con quay hồi chuyển đo vận tốc góc có độ đáp ứng nhanh và không bị ảnh hưởng bởi rung chấn ngắn hạn, nhưng khi tích phân theo thời gian để tính góc nghiêng sẽ bị hiện tượng trôi dạt (drift) tích lũy sai số. Bộ lọc Kalman đóng vai trò dung hợp dữ liệu tối ưu: lấy tích phân con quay hồi chuyển làm bước dự đoán và dùng dữ liệu gia tốc kế ở bước cập nhật để bù trôi, tạo ra giá trị góc Pitch chính xác, mượt mà và tức thời cho bộ điều khiển PID.

3. Mạch Opto cách ly 4 kênh TLP281 được đưa vào sơ đồ nguyên lý nhằm mục đích kỹ thuật gì? Mạch Opto TLP281 được bố trí ở giữa các chân xuất tín hiệu điều khiển logic (PD9, PD10, PD11, PD12) của STM32 và các chân điều khiển chiều (IN1, IN2, IN3, IN4) của driver L298N. Mục đích chính là cách ly quang học hoàn toàn về mặt điện áp giữa khối xử lý logic nhạy cảm (3.3V) và khối công suất điều khiển động cơ DC (12V). Điều này giúp triệt tiêu triệt để các xung điện áp ngược, nhiễu cao tần và hiện tượng sụt áp tức thời do động cơ phát sinh khi đảo chiều quay, ngăn chặn nguy cơ gây treo vi điều khiển hoặc cháy hỏng cổng I/O của STM32.

4. Khối xử lý dữ liệu ESP32-CAM thiết lập liên kết điều khiển và truyền hình ảnh lên Web như thế nào? Module ESP32-CAM hoạt động độc lập bằng nguồn 5V, được lập trình khởi tạo một mạng Wi-Fi cục bộ (Access Point) và vận hành một Web Server. Người dùng kết nối vào Wi-Fi này thông qua điện thoại hoặc máy tính để truy cập trang Web điều khiển. Trên giao diện Web hiển thị hình ảnh luồng video trực tiếp từ cảm biến camera (OV2640), 4 nút bấm điều hướng (Tiến, Lùi, Trái, Phải) và thanh trượt điều chỉnh đèn flash. Khi người dùng nhấn nút trên Web, ESP32-CAM biên dịch tín hiệu và gửi chuỗi dữ liệu lệnh điều khiển tương ứng xuống cổng UART của vi điều khiển STM32F407VET6 để trực tiếp điều khiển hướng di chuyển của xe.

5. Những giới hạn kỹ thuật chính mà tác giả đã xác định đối với mô hình xe tự cân bằng này là gì? Tác giả đã công bố rõ 3 giới hạn vật lý của đề tài: thứ nhất, xe chỉ giữ được thăng bằng trên mặt đường phẳng, chưa có khả năng di chuyển trên đoạn đường dốc hay gồ ghề; thứ hai, hệ thống dừng lại ở mức mô hình thí nghiệm kỹ thuật kiểm chứng giải thuật điều khiển nên không có khả năng mang tải hoặc làm phương tiện chở người; thứ ba, tầm hoạt động của xe phụ thuộc hoàn toàn vào phạm vi phủ sóng không dây của mạng Wi-Fi phát ra từ module ESP32-CAM.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng" của sinh viên Huỳnh Thanh Duy và Phan Tấn Lợi đã hoàn thành toàn diện việc xây dựng một hệ thống cơ điện tử tự cân bằng dựa trên nguyên lý con lắc ngược. Bằng việc kết hợp năng lực tính toán của vi điều khiển ARM Cortex-M4 STM32F407VET6 với bộ lọc Kalman và thuật toán PID số, hệ thống đã giải quyết hiệu quả bài toán ước lượng và ổn định góc nghiêng trong thời gian thực. Mô hình còn tích hợp thành công công nghệ truyền thông không dây và thị giác nhúng qua ESP32-CAM, cung cấp giao diện giám sát và điều khiển trực quan qua mạng Wi-Fi, tạo nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu chuyên sâu về robot tự hành và phương tiện giao thông thông minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN cách sử dụng của đề tài và giới thiệu những phần mềm lập trình đã sử dụng ở đề tài này. ❖ Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá: ➢ Chương này bao gồm tổng hợp các kết quả của đồ án, gồm những thử nghiệm và đánh giá khả năng giữ cân bằng của hệ thống từ đó đưa ra nhận xét và kết luận. ❖ Chương 6: Kết Luận và Hướng Phát Triển: ➢ Chương này tổng kết lại những kết quả chính và đề xuất hướng phát triển cho đề tài, Cung cấp cái nhìn tổng quan về ý nghĩa và tiềm năng của công trình nghiên cứu, cũng như những đóng góp và hạn chế có thể gặp phải.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 3 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2.1 NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG Xe hai bánh tự cân bằng là một hệ thống hoạt động không ổn định, điều này có nghĩa là xe có thể tự ngã về phía trước hoặc phía sau mặc dù không có lực tác động nào. Tự cân bằng có nghĩa là xe duy trì trạng thái đứng thẳng, thân xe có xu hướng giữ góc 90 độ so với mặt đất giúp xe không bị ngã về phía trước hoặc phía sau. Để giữ cho xe tự cân bằng là nhờ vào các thuật toán điều khiển và cảm biến để chống lại các lực gây mất cân bằng như trọng lực hoặc ngoại lực.

Xe hai bánh tự cân bằng hoạt động dựa trên nguyên lý con lắc ngược (Inverted Pendulum). Trong đó, thân xe được xem như một con lắc đứng ngược lên trên, và các bánh xe hoạt động như bộ phận điều chỉnh để giữ thăng bằng cho thân xe. Nguyên lý xe cân bằng 2.2 MÔ HÌNH CON LẮC NGƯỢC Con lắc ngược là một hệ cơ học đặc biệt. Khác với con lắc đơn thông thường, điểm cân bằng của con lắc ngược là ở vị trí thẳng đứng lên trên – một vị trí không ổn định.

Con lắc ngược là một hệ thống vốn không ổn định buộc phải được áp dụng đúng cách để giữ nguyên hệ thống. Do đó, để duy trì sự thăng bằng, hệ thống này phải được điều khiển một cách thích hợp bằng các phương pháp điều khiển phản hồi. Cơ chế duy trì sự ổn định thường dựa vào việc áp dụng mô-men xoắn tại điểm trục hoặc điều chỉnh vị trí của xe đẩy, giúp con lắc đứng vững trong điều kiện dao động. Với đặc tính phi tuyến của mình, con lắc ngược là một trong những hệ thống khó kiểm soát nhất trong lĩnh vực điều khiển kỹ thuật.

Tuy nhiên, khi được điều khiển đúng cách, nó có thể được ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học và công nghệ, chẳng hạn như mô hình xe tự cân bằng, hệ thống xe tự hành hay kiểm soát tư thế con người. Các phương pháp phổ biến để ổn định con lắc ngược bao gồm điều BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP- Y SINH 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT khiển PID và điều khiển tối ưu, giúp điều chỉnh vị trí và vận tốc của điểm treo nhằm giữ hệ thống trong trạng thái cân bằng. Con lắc ngược 2.3 LÝ THUYẾT CHUYỂN ĐỘNG CỦA XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 2.1 Hệ toạ độ trong không gian và chuyển động quay Trong không gian ba chiều, để mô tả đầy đủ vị trí của một vật thể như xe tự cân bằng, người ta sử dụng hệ tọa độ không gian với ba trục chính: trục X, Y và Z.

Có hai hệ tọa độ được sử dụng phổ biến: Hệ tọa độ cố định: là hệ quy chiếu đứng yên, thường gắn với mặt đất hoặc môi trường xung quanh. Hệ tọa độ gắn với vật thể: là hệ tọa độ chuyển động cùng với xe, gắn vào thân xe.