Đồ Án Tốt Nghiệp: Thiết Kế Xe Lăn Tự Định Vị Dựa Trên Bản Đồ 2D

Hiện nay, xe lăn là một phương tiện hỗ trợ di chuyển vô cùng quan trọng cho người khuyết… 80 trang · Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh · 2020.

• Tác giả: Lê Trung Nghĩa
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Bá Việt
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông
• Đề tài: Thiết Kế Và Thi Công Xe Lăn Trong Nhà Tự Định Vị Và Đến Đích Dựa Vào Bản Đồ 2D
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.4. GIỚI HẠN ĐỀ TÀI
• 1.5. BỐ CỤC
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN XE LĂN ĐẾN ĐÍCH
• 2.2. PHƯƠNG PHÁP VẼ QUỸ ĐẠO ĐƯỜNG ĐI CỦA XE LĂN
• 2.3. GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG
• 2.3.1. Giới thiệu về kit Arduino DUE
• 2.3.2. Encoder
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ VÀ TÍNH TOÁN
• 4. CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ, NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Thiết Kế Xe Lăn Tự Định Vị 2D

Hiện nay, xe lăn là một phương tiện hỗ trợ di chuyển vô cùng quan trọng cho người khuyết tật và người già. Đề tài "Thiết kế xe lăn tự định vị và đến đích dựa trên bản đồ 2D" ra đời nhằm mục tiêu giúp đỡ những đối tượng này dễ dàng di chuyển trong nhà. Đề tài này áp dụng các công nghệ hiện đại và kiến thức đã học để xe lăn có thể tự di chuyển và tìm đường đến vị trí được chỉ định. Theo thống kê, Việt Nam có khoảng 7 triệu người khuyết tật, chiếm 7,8% dân số, cho thấy nhu cầu cấp thiết về các giải pháp hỗ trợ di chuyển. Đề tài này hứa hẹn mang lại một giải pháp thiết thực, cải thiện chất lượng cuộc sống cho người sử dụng.

1.1. Tầm Quan Trọng của Xe Lăn Cho Người Khuyết Tật

Xe lăn đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ người khuyết tật và người già di chuyển, giúp họ hòa nhập cộng đồng và tham gia các hoạt động xã hội. Các nghiên cứu và phát triển xe lăn thông minh ngày càng được chú trọng, nhằm mang lại sự tiện lợi và an toàn tối đa cho người sử dụng. Theo tài liệu, khoảng 28,9% người khuyết tật thuộc diện đặc biệt nặng và nặng, cho thấy nhu cầu lớn về các thiết bị hỗ trợ chuyên dụng.

1.2. Ứng Dụng Công Nghệ Vào Xe Lăn Điều Khiển Tự Động

Việc ứng dụng công nghệ vào xe lăn mở ra một kỷ nguyên mới, với khả năng tự định vị, tránh vật cản và di chuyển đến đích một cách an toàn. Các công nghệ như định vị SLAM, cảm biến và thuật toán điều khiển được tích hợp để tạo ra những chiếc xe lăn thông minh, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Các chuyên gia Mỹ cũng đang nỗ lực chế tạo xe lăn có thể vận hành không cần sự hướng dẫn của con người.

II. Thách Thức Trong Thiết Kế Xe Lăn Tự Hành 2D

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc thiết kế xe lăn tự hành dựa trên bản đồ 2D cũng đối mặt với không ít thách thức. Độ chính xác của hệ thống định vị, khả năng xử lý vật cản và đảm bảo an toàn cho người sử dụng là những yếu tố then chốt cần được giải quyết. Các yếu tố ngoại cảnh như độ trơn trượt của mặt phẳng di chuyển, địa hình gồ ghề cũng ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Theo tài liệu, phương pháp dẫn đường bằng dự tính (dead reckoning) có độ chính xác tùy thuộc nhiều vào ảnh hưởng của ngoại cảnh.

2.1. Sai Số và Độ Chính Xác Của Hệ Thống Định Vị Xe Lăn

Một trong những thách thức lớn nhất là đảm bảo độ chính xác của hệ thống định vị. Các sai số có thể phát sinh từ nhiều nguồn, bao gồm sai số cảm biến, sai số thuật toán và sai số do môi trường. Việc hiệu chỉnh và bù trừ sai số là vô cùng quan trọng để xe lăn có thể di chuyển chính xác đến đích. Để giảm sai số dead-reckoning cần phải tăng độ chính xác động học cũng như kích thước tới hạn.

2.2. Xử Lý Vật Cản và Đảm Bảo An Toàn Cho Xe Lăn Thông Minh

Khả năng xử lý vật cản là một yếu tố quan trọng khác. Xe lăn cần có khả năng phát hiện và tránh các vật cản trên đường đi, đồng thời đảm bảo an toàn cho người sử dụng. Các cảm biến siêu âm và camera có thể được sử dụng để phát hiện vật cản, và các thuật toán điều khiển sẽ giúp xe lăn tự động điều chỉnh hướng đi.

2.3. Giới Hạn Về Môi Trường Hoạt Động Của Xe Lăn Bản Đồ 2D

Việc sử dụng bản đồ 2D có thể gặp hạn chế trong môi trường phức tạp, nơi có nhiều vật thể 3D hoặc địa hình không bằng phẳng. Xe lăn có thể gặp khó khăn trong việc định vị và di chuyển trong những môi trường này. Do đó, cần có các giải pháp bổ sung để tăng cường khả năng hoạt động của xe lăn trong các môi trường khác nhau.

III. Phương Pháp Định Vị và Vẽ Quỹ Đạo Xe Lăn 2D

Để giải quyết các thách thức trên, đề tài tập trung vào việc phát triển một hệ thống định vị chính xác và hiệu quả, kết hợp với các thuật toán vẽ quỹ đạo đường đi tối ưu. Hệ thống sử dụng Arduino DUE và encoder để định vị xe và tự tìm đường dựa trên bản đồ 2D. Các phương pháp như dead-reckoning, đường cột mốc chủ động và định vị sử dụng bản đồ được nghiên cứu và áp dụng.

3.1. Sử Dụng Encoder Để Đo Quãng Đường và Góc Quay Xe Lăn

Encoder là một cảm biến quan trọng trong hệ thống định vị, cho phép đo chính xác quãng đường và góc quay của xe lăn. Dữ liệu từ encoder được sử dụng để tính toán vị trí hiện tại của xe lăn trên bản đồ 2D. Encoder đưa ra thông tin về góc quay dưới dạng số mà không cần bộ ADC.

3.2. Thuật Toán Định Vị SLAM và Xây Dựng Bản Đồ 2D Cho Xe Lăn

Thuật toán định vị SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) được sử dụng để xây dựng bản đồ 2D của môi trường xung quanh, đồng thời định vị xe lăn trên bản đồ đó. Thuật toán này cho phép xe lăn tự động khám phá và lập bản đồ môi trường, ngay cả khi không có bản đồ sẵn có. Phương pháp định vị sử dụng bản đồ sử dụng các cảm biến được trang bị để tạo ra một bản đồ cục bộ môi trường xung quanh.

3.3. Kết Hợp Cảm Biến Siêu Âm Để Tránh Vật Cản Cho Xe Lăn

Cảm biến siêu âm được sử dụng để phát hiện và tránh các vật cản trên đường đi của xe lăn. Dữ liệu từ cảm biến siêu âm được sử dụng để điều chỉnh hướng đi của xe lăn, đảm bảo an toàn cho người sử dụng. Cảm biến siêu âm HC-SR05 được giới thiệu trong tài liệu.

IV. Thiết Kế và Thi Công Hệ Thống Xe Lăn Tự Định Vị

Quá trình thiết kế và thi công hệ thống xe lăn tự định vị bao gồm nhiều giai đoạn, từ lựa chọn phần cứng và phần mềm phù hợp, đến xây dựng mạch điện và lập trình điều khiển. Arduino DUE được sử dụng làm bộ điều khiển trung tâm, kết hợp với các module điều khiển động cơ, cảm biến và màn hình hiển thị. Đề tài sử dụng Arduino và encoder để định vị xe và tự tìm đường dựa trên bạn đồ 2D.

4.1. Lựa Chọn và Kết Nối Các Module Phần Cứng Cho Xe Lăn

Việc lựa chọn các module phần cứng phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống. Các module như Arduino DUE, module điều khiển động cơ BTS7960, encoder và cảm biến siêu âm được lựa chọn dựa trên các tiêu chí như hiệu năng, giá thành và khả năng tương thích. Đề tài gồm những nội dung sau: Kết nối Arduino với các mạch cầu H điều khiển động cơ, Kết nối Encoder và Arduino.

4.2. Lập Trình Điều Khiển Xe Lăn Bằng Arduino DUE

Việc lập trình điều khiển xe lăn bằng Arduino DUE đòi hỏi kiến thức về lập trình nhúng và các giao thức truyền thông. Chương trình điều khiển sẽ đọc dữ liệu từ các cảm biến, tính toán vị trí và hướng đi của xe lăn, và điều khiển động cơ để di chuyển đến đích. Nội dung 3: Đọc và tính toán vị trí xe lăn dựa vào encoder, Nội dung 4: Tính toán đường đi của xe lăn dựa vào bản đồ 2D.

4.3. Thiết Kế Giao Diện Điều Khiển Cho Người Sử Dụng Xe Lăn

Giao diện điều khiển cho người sử dụng cần được thiết kế đơn giản, dễ sử dụng và trực quan. Màn hình cảm ứng LCD được sử dụng để hiển thị thông tin về vị trí, hướng đi và trạng thái của xe lăn, đồng thời cho phép người dùng điều khiển xe lăn bằng các thao tác chạm. Thiết kế giao diện trên LCD cảm ứng Nextion và gửi dữ liệu qua Arduino.

V. Kết Quả Thực Nghiệm và Đánh Giá Hiệu Quả Xe Lăn

Sau khi hoàn thành quá trình thiết kế và thi công, hệ thống xe lăn tự định vị được thử nghiệm trong môi trường thực tế để đánh giá hiệu quả và độ tin cậy. Các kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống có khả năng định vị chính xác, tránh vật cản và di chuyển đến đích một cách an toàn. Kết quả thu được trong đề tài là: -Định vị được vị trị của mình -Định vị đươc nơi mình muốn đến -Tìm được đường đến vị trí đó

5.1. Đánh Giá Độ Chính Xác Định Vị và Khả Năng Tránh Vật Cản

Độ chính xác định vị và khả năng tránh vật cản là hai tiêu chí quan trọng để đánh giá hiệu quả của hệ thống. Các thử nghiệm được thực hiện để đo độ lệch vị trí, thời gian phản ứng và khoảng cách an toàn khi tránh vật cản. Đánh giá kết quả thực nghiệm trong trường hợp có vật cản.

5.2. Phân Tích Quỹ Đạo Đường Đi và Tốc Độ Di Chuyển Xe Lăn

Quỹ đạo đường đi và tốc độ di chuyển của xe lăn cũng được phân tích để đánh giá hiệu quả của thuật toán điều khiển. Các thông số như độ dài đường đi, thời gian di chuyển và độ mượt của quỹ đạo được đo và so sánh với các giá trị lý thuyết. Dữ liệu quỹ đạo kết quả thực nghiệm.

5.3. Nhận Xét và Đánh Giá Tổng Quan Về Hệ Thống Xe Lăn

Dựa trên các kết quả thực nghiệm, hệ thống xe lăn tự định vị được đánh giá là có tiềm năng ứng dụng cao trong thực tế. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục để tăng cường hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống. Nêu các kết quả đạt được khi thực hiện chương trình, phân tích, nhận xét, đánh giá kết quả thực thi được.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Xe Lăn Tự Định Vị

Đề tài "Thiết kế xe lăn tự định vị và đến đích dựa trên bản đồ 2D" đã đạt được những kết quả đáng khích lệ, mở ra một hướng đi mới trong việc phát triển các thiết bị hỗ trợ di chuyển cho người khuyết tật và người già. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng để nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng của hệ thống. Với kết quả trên có thể chạy trong điều kiện thức tế và khả thi trong thương mại và cuộc sống

6.1. Tóm Tắt Những Thành Công và Hạn Chế Của Đề Tài

Đề tài đã thành công trong việc xây dựng một hệ thống xe lăn tự định vị có khả năng định vị chính xác, tránh vật cản và di chuyển đến đích một cách an toàn. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế về độ phức tạp của thuật toán, khả năng hoạt động trong môi trường phức tạp và chi phí sản xuất. Tóm tắt những kết quả đạt được, những hạn chế và nêu lên các hướng phát triển trong tương lai.

6.2. Đề Xuất Các Hướng Phát Triển Tiềm Năng Cho Xe Lăn Thông Minh

Các hướng phát triển tiềm năng cho xe lăn thông minh bao gồm việc tích hợp các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning) và thị giác máy tính (Computer Vision) để tăng cường khả năng định vị, nhận dạng vật thể và điều khiển xe lăn. HƯỚNG PHÁT TRIỂN.

6.3. Ứng Dụng Thực Tế và Tiềm Năng Thương Mại Của Xe Lăn

Xe lăn tự định vị có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các môi trường như bệnh viện, viện dưỡng lão, trung tâm thương mại và nhà ở. Việc thương mại hóa sản phẩm này có thể mang lại lợi ích to lớn cho người khuyết tật và người già, đồng thời tạo ra một thị trường tiềm năng cho các nhà sản xuất thiết bị y tế.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Theo thống kê được nhóm tác giả dẫn chiếu, Việt Nam hiện có khoảng 7 triệu người khuyết tật, chiếm 7,8% dân số; trong đó người khuyết tật nặng và đặc biệt nặng chiếm 28,9%, 58% là nữ giới, 28,3% là trẻ em, 10,2% là người cao tuổi và khoảng 10% thuộc hộ nghèo. Xe lăn là công cụ trợ giúp thiết yếu nhằm hỗ trợ nhóm đối tượng này hòa nhập cuộc sống. Trong khi các loại xe lăn điện truyền thống điều khiển bằng cần gạt (joystick) đòi hỏi người dùng phải liên tục thao tác thủ công, xu hướng công nghệ số và tự động hóa mở ra hướng phát triển các hệ thống hỗ trợ di chuyển tự hành.

Trước đó, các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước đã giải quyết nhiều bài toán liên quan như: xe lăn an toàn tích hợp khả năng cứu hộ, bộ điều khiển thông minh cho xe lăn điện, robot dò đường trong mê cung, hoặc xây dựng môi trường 3D tự định vị cho robot. Tiêu biểu ở quy mô quốc tế, dự án 5 năm của nhóm nghiên cứu GS. Spletzer (nhận tài trợ 480.000 USD từ Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ - NSF) đã chế tạo xe lăn tự hành ngoài trời dựa trên hệ thống cảm biến quét laser LiDAR kết hợp phần mềm bản đồ. Tuy nhiên, việc ứng dụng LiDAR có chi phí đắt đỏ và cấu hình phức tạp khi triển khai cho các nhu cầu di chuyển cơ bản trong nhà. Nhằm kế thừa ưu điểm và khắc phục hạn chế về chi phí của các nghiên cứu trước, đề tài "Thiết kế và thi công xe lăn trong nhà tự định vị và đến đích dựa vào bản đồ 2D" được thực hiện.

Mục tiêu tổng quát của đồ án là thiết kế, chế tạo hoàn chỉnh mô hình xe lăn điện trong nhà có khả năng tự định vị vị trí hiện tại, xác định vị trí đích đến và tự động tìm đường di chuyển theo bản đồ 2D được hiển thị, điều khiển thông qua màn hình cảm ứng Nextion, sử dụng vi điều khiển trung tâm Arduino DUE kết hợp cảm biến quay Encoder.

Nhiệm vụ nghiên cứu được phân định thành 6 nội dung cụ thể:

1. Kết nối vi điều khiển Arduino với các mạch cầu H điều khiển động cơ công suất lớn.
2. Thiết kế giao tiếp phần cứng giữa hai bộ cảm biến Encoder và Arduino.
3. Xây dựng thuật toán đọc xung, tính toán tọa độ và vận tốc của xe lăn dựa trên nguyên lý Dead-reckoning từ Encoder.
4. Phát triển thuật toán hoạch định đường đi cho xe dựa trên không gian tọa độ bản đồ 2D kết hợp phát hiện vật cản.
5. Thiết kế kết cấu cơ khí, vỏ hộp bảo vệ và mô hình tổng thể của hệ thống xe lăn.
6. Thi công phần cứng, lắp ráp bo mạch thực tế, chạy thử nghiệm thực nghiệm và hiệu chỉnh sai số hệ thống.

Phạm vi và giới hạn đề tài được xác định:

• Không gian hoạt động: Môi trường trong nhà, mặt sàn phẳng.
• Kích thước mô hình xe lăn: $115\text{ cm} \times 60\text{ cm} \times 130\text{ cm}$.
• Vận tốc di chuyển tối đa: $5\text{ km/h}$.
• Nền tảng phần cứng chính: Vi điều khiển 32-bit Arduino DUE R3, 2 cảm biến quang Encoder, 2 module điều khiển động cơ cầu H BTS7960, khung xe lăn điện thương mại, 2 động cơ giảm tốc DC 24V, ắc quy nguồn 24VDC (ghép từ 2 bình 12V), module hạ áp xung DC-DC Buck, 2 cảm biến siêu âm HC-SR05 và màn hình LCD cảm ứng HMI Nextion.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án tổng hợp và đối sánh các phương pháp dẫn đường và vẽ quỹ đạo phương tiện tự hành phổ biến:

• Dẫn đường theo mốc cố định: Dùng dây cảm ứng, nam châm, vạch kẻ line hoặc mã vạch quang học. Phương pháp này có độ tin cậy cao nhưng thiếu linh hoạt do xe bị giới hạn hoàn toàn trong phạm vi lắp đặt của thiết bị định vị bên ngoài.
• Dẫn đường bằng sóng vô tuyến (Radio navigation) và hệ thống định vị toàn cầu (GPS): Xác định tọa độ qua thời gian truyền tín hiệu và phương vị từ các trạm phát cố định, tuy nhiên tín hiệu bị suy giảm nghiêm trọng hoặc mất hoàn toàn khi hoạt động trong môi trường nhà kín.
• Dẫn đường quán tính (Inertial navigation): Dùng cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để tích phân vận tốc, vị trí mà không phụ thuộc thiết bị ngoài, song tích lũy sai số trôi dạt lớn theo thời gian nếu không có cơ chế bù trừ.
• Dẫn đường bằng cột mốc chủ động (Landmark triangulation) và định vị theo bản đồ (Map-based positioning): Dùng phép đo khoảng cách tới các mốc hoặc so sánh bản đồ môi trường cục bộ quét được từ cảm biến với bản đồ toàn cục lưu trong bộ nhớ.
• Dẫn đường dự tính (Dead-reckoning): Tính toán tọa độ tức thời dựa vào điểm xuất phát ban đầu, số vòng quay bánh xe thông qua Encoder và mô hình động học vi sai. Đây là phương pháp chính được tác giả lựa chọn để xây dựng hệ thống nhờ tính gọn nhẹ và khả năng xử lý thời gian thực trên vi điều khiển.

Mô hình toán học động học vi sai của xe lăn được nhóm tác giả xây dựng dựa trên các thông số hình học: đường kính bánh xe trái ($d_{left}$), đường kính bánh xe phải ($d_{right}$), khoảng cách giữa hai tâm bánh xe ($L$), độ phân giải Encoder bánh trái ($Ne_{left} = 1000\text{ xung/vòng}$), độ phân giải Encoder bánh phải ($Ne_{right} = 2048\text{ xung/vòng}$), số xung đọc được trong chu kỳ lấy mẫu $\Delta t$ ($\Delta tick_{left}, \Delta tick_{right}$).

Các công thức xác định quãng đường, góc quay và tọa độ vị trí:

• Quãng đường bánh trái di chuyển trong khoảng $\Delta t$: $$\Delta S_{left} = \frac{\Delta tick_{left} \cdot d_{left} \cdot \pi}{Ne_{left} \cdot \Delta t}$$
• Quãng đường bánh phải di chuyển trong khoảng $\Delta t$: $$\Delta S_{right} = \frac{\Delta tick_{right} \cdot d_{right} \cdot \pi}{Ne_{right} \cdot \Delta t}$$
• Góc quay của xe trong khoảng $\Delta t$: $$\Delta\theta = \frac{\Delta S_{right} - \Delta S_{left}}{L}$$
• Cập nhật tọa độ vị trí của xe tại thời điểm $t$: $$X(t) = X(t - \Delta t) + \cos(\Delta\theta) \cdot \frac{\Delta S_{right} + \Delta S_{left}}{2}$$ $$Y(t) = Y(t - \Delta t) + \sin(\Delta\theta) \cdot \frac{\Delta S_{right} + \Delta S_{left}}{2}$$

Nguyên lý đo khoảng cách tránh vật cản bằng cảm biến siêu âm HC-SR05 dựa trên thời gian truyền sóng âm phản xạ với tần số phát $40\text{ kHz}$: $$D = \frac{v \cdot t}{2 \cdot 1000}$$ Trong đó $v = 340\text{ m/s}$ là vận tốc truyền âm trong không khí, $t$ là độ rộng xung mức cao phản hồi trên chân Echo ($\text{ms}$), $D$ là khoảng cách đến vật cản ($\text{m}$).

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm thiết kế phần cứng, lập trình điều khiển nhúng, đo kiểm thực nghiệm thu thập dữ liệu tọa độ qua cổng nối tiếp UART xuất sang phần mềm MATLAB và Microsoft Excel để vẽ lại quỹ đạo thực tế, từ đó tinh chỉnh thực nghiệm các thông số hình học nhằm triệt tiêu sai số cơ khí.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống xe lăn tự định vị được cấu trúc thành 6 khối chức năng liên kết chặt chẽ:

Khối chức năng	Phần cứng / Linh kiện chính	Thông số kỹ thuật & Chức năng
Khối xử lý trung tâm	Kit Arduino DUE (MCU AT91SAM3X8E)	Lõi ARM 32-bit Cortex-M3, xung nhịp $84\text{ MHz}$, $512\text{ KB}$ Flash, điện áp logic $3.3\text{V}$, 54 chân Digital I/O (12 ngõ PWM), 4 cổng UART. Tiếp nhận dữ liệu encoder, cảm biến siêu âm, tính toán tọa độ và xuất xung điều khiển động cơ.
Khối cảm biến vị trí	2 Cảm biến quay Rotary Encoder	Bánh phải: $2048\text{ xung/vòng}$; Bánh trái: $1000\text{ xung/vòng}$. Cung cấp tín hiệu xung số theo dõi góc quay của từng bánh xe.
Khối phát hiện vật cản	2 Cảm biến siêu âm HC-SR05	Tần số $40\text{ kHz}$, cự ly phát hiện $2\text{ cm} - 450\text{ cm}$, góc quét hướng về phía trước xe.
Khối giao tiếp HMI	Màn hình LCD cảm ứng Nextion NX4024T032 ($3.2\text{ inch}$)	Độ phân giải $400 \times 240\text{ pixel}$, cảm ứng điện trở, truyền thông nối tiếp UART chuẩn TTL, kèm mạch chuyển đổi mức logic hai chiều (Logic Level Shifter $5\text{V} \leftrightarrow 3.3\text{V}$). Cho phép nhập tọa độ đích hoặc chọn phòng trực tiếp trên bản đồ 2D.
Khối công suất điều khiển	2 Module cầu H BTS7960	Dòng tải tối đa $43\text{ A}$, dải điện áp $6 - 27\text{V}$, tần số PWM tối đa $25\text{ kHz}$, tích hợp bảo vệ quá nhiệt, quá dòng, sụt áp. Điều khiển đảo chiều và điều tốc hai động cơ DC độc lập.
Khối chấp hành	2 Động cơ giảm tốc DC 24V GP04-44-26100-6	Công suất $250\text{ W}$, tốc độ không tải $82\text{ vòng/phút}$, dòng điện định mức $15\text{ A}$.
Khối nguồn	Bình ắc quy 24VDC ($12\text{ Ah}$) & Mạch hạ áp Buck LM2596/XL4005	Cấp nguồn động lực 24VDC cho động cơ và hạ áp $5\text{V}$ ổn định cung cấp dòng điện tổng $1189\text{ mA}$ cho mạch điều khiển và ngoại vi.

Dòng tiêu thụ của khối điều khiển $5\text{V}$ được nhóm tác giả tính toán chi tiết:

• Arduino DUE: $800\text{ mA}$
• Màn hình LCD Nextion: $85\text{ mA}$
• 2 Encoder ($2 \times 150\text{ mA}$): $300\text{ mA}$
• 2 Cảm biến HC-SR05 ($2 \times 2\text{ mA}$): $4\text{ mA}$
• Tổng dòng tiêu thụ danh định: $I_{tổng} = 800 + 85 + 300 + 4 = 1189\text{ mA}$. Module nguồn Buck LM2596 đáp ứng dòng ra tối đa $3\text{ A}$, đảm bảo công suất vận hành an toàn.

Thời gian làm việc ước lượng của bộ ắc quy được tính theo công thức: $$t = \frac{A \cdot V \cdot \eta}{P}$$ Với dung lượng $A = 12\text{ Ah}$, điện áp $V = 24\text{ V}$, công suất tải $P = 500\text{ W}$ (hai động cơ $250\text{ W}$), hệ số phóng điện ắc quy $\eta = 0,7$.

Quy trình thi công cơ khí và điện tử:

• Bo mạch điều khiển PCB: Thiết kế một lớp bằng phần mềm Proteus với kích thước $17\text{ cm} \times 14\text{ cm}$. Đường dây tín hiệu có độ rộng $1\text{ mm}$, đường nguồn $5\text{V}$ rộng $1,5\text{ mm}$, đường công suất $24\text{V}$ được mở rộng tối đa để chịu dòng lớn, toàn bộ diện tích trống phủ đồng nối đất (GND), khoảng cách cách điện tối thiểu $2\text{ mm}$.
• Thi công cơ khí: Chế tạo hộp bảo vệ cho cảm biến siêu âm và màn hình Nextion bằng nhựa kích thước $100 \times 70 \times 38\text{ mm}$, khoét lỗ định vị linh kiện và bắt vít chống rung. Màn hình Nextion gắn trên giá đỡ cơ khí có khớp quay linh hoạt giúp người ngồi dễ quan sát. Trục Encoder được gia công gá lắp đồng trục tuyệt đối với trục bánh sau xe lăn, có thanh giằng kim loại định hình chống kẹt dây tín hiệu. Dây dẫn được bọc toàn bộ bằng ống nhựa ruột gà xoắn chống đứt gãy.

Thuật toán điều khiển nhúng trên Arduino DUE:

• Quản lý truyền nhận dữ liệu UART bất đồng bộ với màn hình Nextion theo giao thức đóng gói khung truyền.
• Thuật toán bám quỹ đạo chia không gian chuyển động thành các góc phần tư (Góc I, II, III, IV) dựa trên sai lệch tọa độ hiện tại $(X, Y)$ và tọa độ đích $(X_{target}, Y_{target})$. Vi điều khiển tính toán góc lệch hướng $\Delta\theta$, điều xung PWM cho hai cầu H để xe quay góc tại chỗ hoặc vừa tiến vừa rẽ.
• Thuật toán tránh vật cản tự động: Cảm biến siêu âm quét liên tục chu kỳ $40\text{ Hz}$. Khi cự ly tới vật cản phía trước nhỏ hơn ngưỡng an toàn, xe tự động dừng, chuyển hướng né tránh chướng ngại vật và tái lập lộ trình tiến về điểm đích.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương này đặt vấn đề về nhu cầu cấp thiết của xe lăn thông minh phục vụ người khuyết tật và người cao tuổi tại Việt Nam. Tác giả phân tích các nghiên cứu tiền đề, xác định rõ tính cấp thiết của việc phát triển xe lăn tự định vị bằng bản đồ 2D trong nhà, đồng thời thiết lập 6 mục tiêu, 6 nội dung nghiên cứu, các giới hạn kỹ thuật và bố cục tổng thể của đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Tập trung làm rõ cơ sở lý thuyết của các phương pháp định vị, dẫn đường tự hành (Dead-reckoning, Radio navigation, Inertial navigation, Landmark triangulation, Map-based). Chương này giới thiệu chi tiết cấu tạo, nguyên lý làm việc và thông số kỹ thuật của từng thành phần phần cứng: vi điều khiển ARM 32-bit AT91SAM3X8E trên kit Arduino DUE, cảm biến đo góc quay Encoder (phân biệt tuyệt đối và tương đối), module nguồn hạ áp XL4005, module cầu H BTS7960, động cơ điện DC 24V có chổi than, màn hình thông minh Nextion HMI và cảm biến siêu âm HC-SR05 với 2 chế độ điều khiển Trigger/Echo.

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương này thực hiện mô hình hóa toán học cho hệ thống dẫn đường Dead-reckoning vi sai. Tác giả trình bày sơ đồ khối hệ thống, sơ đồ nguyên lý ghép nối toàn diện giữa vi điều khiển DUE với các linh kiện ngoại vi, tính toán tổng dòng tiêu thụ điện ($1189\text{ mA}$), tính toán công suất nguồn ắc quy. Đặc biệt, tác giả trình bày quá trình phát hiện sai số trích xuất từ các chuyến chạy thử thực tế dọc hành lang (từ phòng C306 đến C301) do hiện tượng bánh xe bị mất hơi cao su và sự sai lệch đường kính cơ khí giữa hai bánh. Phương pháp căn chỉnh thông số thực nghiệm được đề xuất bằng cách cho xe chạy kiểm tra theo quỹ đạo số 8 (lộ trình A-B-C-D-E-F-G-H-K) và vòng lặp hành lang khép kín (A-B-C-D-A), sau đó hiệu chỉnh đường kính bánh xe và khoảng cách trục xe tới độ phân giải milimet.

Chương 4: Thi công hệ thống

Trình bày kết quả thi công toàn bộ phần cứng và phần mềm của đề tài. Bao gồm: danh mục linh kiện, thiết kế và gia công bảng mạch in PCB một lớp kích thước $17 \times 14\text{ cm}$ bằng Proteus, đóng gói hộp bảo vệ module siêu âm, hộp màn hình cảm ứng gắn khớp quay, gia công giá đỡ đồng trục Encoder cho hai bánh xe. Về phần mềm, chương 4 cung cấp chi tiết lưu đồ thuật toán điều khiển tổng quát, lưu đồ truyền nhận dữ liệu HMI Nextion, lưu đồ giải thuật di chuyển đến các góc phần tư tọa độ, lưu đồ phát hiện - né tránh vật cản tự động và tài liệu quy trình thao tác dành cho người sử dụng.

Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá

Trình bày kết quả thực nghiệm hệ thống xe lăn trong hai kịch bản: chạy tự hành không có vật cản và chạy tự hành trong môi trường có bố trí chướng ngại vật. Dữ liệu tọa độ di chuyển theo thời gian thực được Arduino DUE truyền qua cổng Serial sang máy tính và xử lý vẽ lại trên MATLAB/Excel để đối chiếu trực tiếp giữa quỹ đạo thực tế và quỹ đạo lý thuyết. Đưa ra các bảng nhận xét, đánh giá độ sai lệch vị trí đích đến và khả năng đáp ứng né tránh vật cản của xe.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Tóm lược các hạng mục đã hoàn thành theo mục tiêu ban đầu, chỉ ra những mặt tồn tại về mặt phần cứng lẫn thuật toán, đồng thời vạch ra các định hướng mở rộng hệ thống trong giai đoạn tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính thu được từ mô hình thực tế:

• Hệ thống cơ khí và phần cứng vận hành ổn định: Khung xe lăn chịu tải tốt, khối nguồn ắc quy kết hợp mạch hạ áp $5\text{V}$ cung cấp nguồn liên tục không xảy ra hiện tượng sụt áp hay nhiễu tín hiệu vi điều khiển.
• Khả năng định vị và dẫn đường tự động: Xe lăn xác định chính xác vị trí xuất phát, tiếp nhận tọa độ đích từ màn hình Nextion, tự động tính toán lộ trình và di chuyển đến đúng vị trí được chỉ định trong không gian nhà.
• Khả năng tránh vật cản: Cảm biến siêu âm HC-SR05 phản hồi kịp thời khi xuất hiện chướng ngại vật trên lộ trình, xe tự động dừng lại, chuyển hướng né tránh an toàn và tiếp tục lộ trình đến đích.
• Hiệu chỉnh sai số Dead-reckoning: Sau khi áp dụng phương pháp căn chỉnh thông số thực nghiệm (chạy vòng số 8 và lặp quỹ đạo hành lang), sai số vị trí điểm kết thúc so với điểm khởi đầu trên hành trình khép kín A-B-C-D-A được giảm thiểu rõ rệt so với lúc chưa cân chỉnh bánh xe, quỹ đạo thực tế bám sát quỹ đạo lý thuyết.

Đóng góp của đề tài:

• Xây dựng thành công một giải pháp xe lăn tự hành giá thành thấp cho môi trường trong nhà, không phụ thuộc vào hệ thống cảm biến quét laser LiDAR đắt tiền hay hạ tầng dẫn đường cố định gắn trên sàn/tường.
• Đề xuất và kiểm chứng quy trình hiệu chỉnh sai số cơ khí (đường kính bánh xe lốp hơi cao su, khoảng cách hai bánh) cho hệ thống định vị Dead-reckoning vi sai với độ chính xác đến từng milimet.
• Tích hợp giao diện điều khiển trực quan dạng bản đồ 2D trên màn hình cảm ứng HMI Nextion, giúp người khuyết tật và người cao tuổi thao tác lựa chọn điểm đến thuận tiện.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đồ án:

• Phạm vi hoạt động còn bó hẹp trong không gian sàn nhà phẳng; hệ thống định vị Dead-reckoning bằng Encoder dễ bị trôi dạt sai số nếu xe di chuyển trên bề mặt trơn trượt hoặc gồ ghề kéo dài.
• Cảm biến siêu âm có góc quét giới hạn, chưa bao quát được toàn bộ các điểm mù xung quanh thân xe lăn.
• Bản đồ không gian 2D trên màn hình Nextion ở dạng các điểm mốc tĩnh, chưa có khả năng tự động cập nhật bản đồ thời gian thực (SLAM).

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả đề xuất:

• Tích hợp thêm cảm biến đo quán tính (IMU) để dung hợp dữ liệu (Sensor Fusion) với Encoder qua bộ lọc Kalman, nâng cao độ chính xác định vị và bù trôi góc xoay.
• Nâng cấp hệ thống cảm biến môi trường (bổ sung LiDAR mini hoặc camera thị giác máy tính) nhằm tăng cường độ phân giải nhận dạng chướng ngại vật phức tạp.
• Phát triển tính năng điều khiển xe bằng giọng nói, cử chỉ đầu hoặc sóng não để hỗ trợ người khuyết tật vận động nặng.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị ứng dụng cao cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Y sinh.

Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu gồm:

• Phương pháp phối ghép phần cứng vi điều khiển ARM 32-bit (Arduino DUE chạy mức logic $3.3\text{V}$) với các module công nghiệp và ngoại vi hoạt động ở mức $5\text{V}$ và $24\text{V}$ (BTS7960, Nextion, HC-SR05, Encoder).
• Thuật toán và công thức toán học tính toán động học vi sai, định vị Dead-reckoning dựa trên số đếm xung Encoder với hai loại encoder có độ phân giải khác nhau trên cùng một xe.
• Quy trình thực nghiệm căn chỉnh sai số đường kính bánh xe và trục cơ khí bằng phương pháp quỹ đạo vòng số 8.
• Thiết kế mạch in PCB công suất một lớp bằng Proteus chịu dòng lớn cho động cơ DC công suất $500\text{ W}$.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao vi điều khiển Arduino DUE cần sử dụng mạch chuyển mức logic khi kết nối với màn hình LCD Nextion?
Arduino DUE sử dụng vi điều khiển SAM3X8E hoạt động hoàn toàn ở mức điện áp logic $3.3\text{V}$, các chân I/O không chịu được điện áp vượt quá $3.3\text{V}$. Trong khi đó, màn hình HMI Nextion hoạt động ở điện áp $5\text{V}$ và xuất tín hiệu UART ở mức logic $5\text{V}$. Do đó, việc sử dụng mạch chuyển mức logic hai chiều (Logic Level Shifter) là bắt buộc để bảo vệ các cổng vào/ra của Arduino DUE không bị hỏng hóc.

2. Nguyên nhân chính gây ra sai lệch quỹ đạo xe lăn trong quá trình định vị Dead-reckoning là gì và nhóm tác giả xử lý như thế nào?
Nguyên nhân xuất phát từ sự không đồng đều cơ khí: lốp xe cao su bơm hơi có độ lún và mất hơi theo thời gian khiến đường kính hai bánh xe không bằng nhau ($d_{left} \neq d_{right}$) và khoảng cách giữa hai bánh xe ($L$) có sai số đo đạc. Nhóm tác giả đã giải quyết bằng phương pháp cho xe chạy thực nghiệm theo đường chuẩn (vòng số 8 và vòng lặp khép kín quanh hành lang), sau đó tinh chỉnh thông số đường kính từng bánh và khoảng cách trục xe với độ phân giải từng milimet trên mã nguồn cho đến khi quỹ đạo thực tế bám sát quỹ đạo lý thuyết.

3. Khối động lực và khối nguồn của hệ thống xe lăn được thiết kế với thông số như thế nào?
Khối động lực sử dụng 2 động cơ giảm tốc DC 24V mã hiệu GP04-44-26100-6, công suất $250\text{ W/động cơ}$, tốc độ không tải $82\text{ vòng/phút}$, dòng tải danh định $15\text{ A}$, điều khiển thông qua 2 mạch cầu H BTS7960 chịu dòng cực đại $43\text{ A}$. Khối nguồn sử dụng bộ ắc quy 24VDC dung lượng $12\text{ Ah}$, kết hợp mạch hạ áp Buck LM2596 để tạo nguồn $5\text{V}$ ổn áp cấp cho hệ thống điều khiển và cảm biến với tổng dòng tiêu thụ định mức là $1189\text{ mA}$.

4. Cảm biến siêu âm HC-SR05 được cấu hình theo nguyên lý nào để phát hiện vật cản?
Cảm biến HC-SR05 phát chùm sóng siêu âm $40\text{ kHz}$ sau khi nhận xung kích $10\text{ }\mu\text{s}$ từ chân Trigger của Arduino. Thời gian sóng âm phản xạ trở lại được đo bằng độ rộng xung mức cao trên chân Echo, từ đó vi điều khiển tính toán khoảng cách vật cản theo vận tốc âm thanh $340\text{ m/s}$ trong cự ly hoạt động từ $2\text{ cm}$ đến $450\text{ cm}$ để kích hoạt chế độ dừng hoặc đổi hướng né tránh.

Kết luận

Đồ án "Thiết kế và thi công xe lăn trong nhà tự định vị và đến đích dựa vào bản đồ 2D" đã hoàn thiện trọn vẹn từ mô hình lý thuyết, thiết kế phần cứng, thi công mạch in, lập trình thuật toán định vị vi sai đến chế tạo mô hình thực tế. Việc kết hợp vi điều khiển Arduino DUE, cảm biến Encoder, cảm biến siêu âm và màn hình HMI Nextion mang lại giải pháp xe lăn tự hành trong nhà hiệu quả, chi phí thấp và dễ sử dụng. Kết quả thử nghiệm thực tế chứng minh tính khả thi của phương pháp căn chỉnh sai số cơ khí và thuật toán dẫn đường, tạo nền tảng tin cậy cho các nghiên cứu phát triển thiết bị y sinh và phương tiện trợ cấp thông minh trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề dẫn nhập lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung nghiên cứu, các giới hạn thông số và bố cục đồ án. Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương này giới thiệu các phương pháp điều khiển xe lăn đến đích, Phương pháp vẽ quỹ đạo đường đi xe lăn dựa vào thông tin đọc được từ các cảm biến, giới thiệu về kit Arduino, giới thiệu về cảm biến chuyển động Encoder, giới thiệu Module đổi nguồn hạ áp Buck DC-DC, giới thiệu về Module điều khiển động cơ, giới thiệu về động cơ DC, giới thiều về màn hình LCD cảm ứng Nextion, giới thiệu về cảm biển siêu âm HC-SR05. Chương 3: Thiết kế và tính toán  Phân tích, xây dựng sơ đồ khối, sơ đồ phần cứng.  Thiết kế giao diện trên LCD cảm ứng Nextion và gửi dữ liệu qua Arduino.

 Thiết kế chương trình nhận dữ liệu và điều khiển xe lăn trên Arduino. Chương 4: Thi công hệ thống  Xây dựng chương trình hoàn chỉnh, các thuật toán, các lưu đồ, các chương trình được sử dụng.  Lắp ráp và chạy chương trình. Viết tài liệu hướng dẫn sử dụng, quy trình thao tác.

Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá Nêu các kết quả đạt được khi thực hiện chương trình, phân tích, nhận xét, đánh giá kết quả thực thi được. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tóm tắt những kết quả đạt được, những hạn chế và nêu lên các hướng phát triển trong tương lai. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 3 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2.1 PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN XE LĂN ĐẾN ĐÍCH Để điều khiển xe lăn di chuyển được đến đích, cần phải biết được tọa độ vị trí hiện tại của xe và đích đến cùng nằm trong một hê quy chiếu, từ đó khai thác sự sai biệt giữa 2 điểm tọa độ để thiết lập phương pháp dẫn đường theo dõi, điều khiển được xe di chuyển đến đích.

Có những phương pháp dẫn đường phổ biến, đó là đặt cuộn dây cảm ứng hoặc nam châm xuống sàn nhà, kẻ vạch dò line, đánh dấu bằng đèn hiệu,mã vạch nhưng bị hạn chế khả năng di chuyển vì xe bị giới hạn trong phạm vi ảnh hưởng của thiết bị đánh dấu bên ngoài. Tuy nhiên vẫn có phương pháp giải quyết những giới hạn đó. Dẫn đường bằng dự tính (dead reckoning), dựa vào vị trí xuất phát ban đầu, thời gian , tốc độ di chuyển và hướng di chuyển để dự tính vị trí của phương tiện. Độ chính xác của phương pháp này tùy thuộc nhiều vào ảnh hưởng của ngoại cảnh như độ trơn trượt của mặt phẳng di chuyển, địa hình gồ ghề[4].

Dẫn đường bằng sóng điện vô tuyến (radio navigation) sử dụng thiết bị phát sóng vô tuyến từ một trạm phát cố định đã biết vị trí tọa độ, tại trạm thu sóng, máy sẽ tính toán thời gian , phương vị, khoảng cách đến trạm phát cho ra kết quả là vị trí của trạm thu sóng, chính là nơi cần định vị. Phương pháp này chính là tiền thân của hệ thống GPS[5]. Dẫn đường quán tính (inertial navigation) dựa vào vị trí,vận tốc đã biết của phương tiện, từ đó, đo tốc độ động thái và gia tốc rồi dùng phương pháp tích phân để tìm ra vị trí của phương tiện. Đây là phương pháp duy nhất không dựa vào thiết bị đánh dấu bên ngoài.

Phương pháp dẫn đường vô tuyến chịu ảnh hưởng của sóng điện vô tuyến, không sử dụng được trong những khu vực mất sóng thì phương pháp dẫn đường quán tính có thể khắc phục được. Tuy nhiên, sau một thời gian, do ảnh hưởng của nhiều yếu tố, dẫn đường quán tính sẽ xuất hiện sai lệch trong việc xác định vị trí, nếu không có sự điều chỉnh[6].2 PHƯƠNG PHÁP VẼ QUỸ ĐẠO ĐƯỜNG ĐI CỦA XE LĂN Hiện nay để vẽ đường đi của xe lăn có rât nhiều phương pháp như phương pháp dead-reckoning, phướng pháp đường cột mốc chủ động, định vị sử dụng bản đồ. Phương pháp đường cột mốc chủ động là sử dụng phép đo 3 cạnh tam giác xác BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 4 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT định vị trí vật thể dựa trên khoảng cách đo được tới cột mốc biết trước.

Trong hệ thống dẫn đường sử dụng phép đo này thông thường có ít nhất là 3 trạm phát đặt tại các vị trí biết trước ngoài môi trường và 1 trạm nhận đặt trên rô bốt. Hoặc ngược lại có 1 trạm phát đặt trên rô bốt và các trạm nhận đặt ngoài môi trường. Sử dụng thông tin về thời gian truyền của chùm tia hệ thống sẽ tính toán khoảng cách giữa các trạm phát cố định và trạm nhận đặt trên robot. GPS (Global Positionings Systems) - hệ thống định vị toàn cầu hoặc hệ thống cột mốc sử dụng cảm biến siêu âm là các ví dụ khi sử dụng phép đo 3 cạnh tam giác.1: Phương pháp đường cột mốc chủ động.

Phương pháp định vị sử dụng bản đồ sử dụng các cảm biến được trang bị để tạo ra một bản đồ cục bộ môi trường xung quanh. Bản đồ này sau đó so sánh với bản đồ toàn cục lưu trữ sẵn trong bộ nhớ. Nếu tương ứng, rô bốt sẽ tính toán vị trí và góc hướng thực tế của nó trong môi trường[7].2 : Phương pháp sử dụng bản đồ. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 5 CHƯƠNG 2.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT Phương pháp dead-reckoning dựa trên phương trình đơn giản và thực hiện được một cách dễ dàng, sử dụng dữ liệu từ bộ mã hoá số vòng quay bánh xe. Dead- reckoning dựa trên nguyên tắc là chuyển đổi số vòng quay bánh xe thành độ dịch tuyến tính tương ứng của rô bốt. Nguyên tắc này chỉ đúng với giá trị giới hạn. Có một vài lý do dẫn đến sự không chính xác trong việc chuyển từ số gia vòng quay bánh xe sang chuyển động tuyến tính.

Tất cả các nguồn sai số này được chia thành 2 nhóm: sai số hệ thống và sai số không hệ thống. Để giảm sai số dead-reckoning cần phải tăng độ chính xác động học cũng như kích thước tới hạn[8]. Tất cả phương pháp trên dùng phần mềm Matlab và Microsoft Excel là công cụ hỗ trợ đắc lực cho việc theo dõi và ghi lại dữ liệu chuyển động của xe. Cụ thể phần mềm Matlab có khả năng đọc và lưu các giá trị mà Arduino in ra qua cổng Serial theo thời gian, và lưu lại thành từng mảng dưới dạng file.

Giúp cho việc theo dõi, sửa chữa, đánh giá được dễ dàng nhanh chóng hơn.3 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG 2.1 Giới thiệu về kit Arduino DUE Đề tài dùng kit Arduino DUE được sử dụng nhân ARM 32bit cortexM3 cho số ngoại vi, các chuẩn giao tiếp và số chân nhiều nhất, bộ nhớ rất lớn (512KB), nếu có những ứng dụng cần mở rộng thêm nhiều chân, nhiều ngoại vi thì đây là một sự lựa chọn đáng giá, để sử dụng trình biên dịch có thể nạp chương trình được cho board Arduino Due cần sử dụng trình biên dịch Arduino IDE 1.5 trở lên hoặc bản 1. Vì board Arduino Due chạy nhân ARM Atmel SA3MX8E, nên bị hạn chế điện áp vào của các chân I/O là 3. Nhưng các Shield Arduino đa phần là sử dụng I/O là 5V nên việc kết nối với Arduino Due phức tạp hơn một chút. Đa số các Shield thiết kế chuẩn theo Arduino Uno nên phải cẩn thận khi sử dụng shield với Arduino Due.3 : Board Arduino DUE.

BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 6 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.4 : Sơ đồ và chức năng chân Arduino DUE. Một vài thông số của Arduino DUE:  Microcontroller AT91SAM3X8E.  Analog Input Pins 12.

 Analog Output Pins 2 (DAC).  Total DC Output Current on all I/O lines 130 mA.  DC Current for 3.  DC Current for 5V Pin 800 mA.

 Flash Memory 512 KB all available for the user applications.  Clock Speed 84 MHz. BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 7 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Giao tiếp UART trong Arduino Due: Khái niệm giao tiếp UART: UART là chuẩn truyền thông nối tiếp bất đồng bộ (Universal Asynchronous Receiver – Transmitter) dùng để truyền nhận dữ liệu giữa 2 hệ thống và không có phân biết chủ- tớ, giữa các hệ thống là ngang cấp nhau.

Chuẩn UART gồm một đường phát dữ liệu và một đường nhận dữ liệu. Để truyền dữ liệu giữa 2 hệ thống với nhau thì cả hai hệ thống phải tự tạo xung clock (CK) có cùng tần số.5 : Giao tiếp 2 hệ thống dùng chuẩn UART. Nguyên lý hoạt động: Khi ở trạng thái chờ, mức điện áp của thiết bị truyền ở mức 1 (high). Khi bắt đầu truyền dữ liệu, START bit sẽ chuyển từ 1 xuống 0 để báo hiệu cho thiết bị nhận là quá trình truyền dữ liệu sắp xảy ra.

Sau START bit là đến các bit dữ liệu D0-D7. Sau khi truyền hết dữ liệu thì đến Bit Parity để bộ nhận kiểm tra tính đúng đắn của dữ liệu truyền. Cuối cùng là STOP bit là 1 báo cho thiết bị nhận rằng các bit đã được gửi xong. Thiết bị nhận sẽ tiến hành kiểm tra khung truyền (Frame) nhằm đảm báo tính đúng đắn của dữ liệu.6 : Nguyên lý hoạt động chuẩn UART.

Giao tiếp UART trong Arduino DUE: Trên Arduino DUE có hổ trợ một chuẩn giao tiếp UART đó là 4 chân D0 (RX) dùng để nhận dữ liệu chuẩn TTL và D1(TX) dùng để truyền dữ liệu chuẩn TTL.2 Encoder Encoder là loại cảm biến vị trí, đưa ra thông tin về góc quay dưới dạng số mà không cần bộ ADC. Encoder có cấu tạo gồm: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 8 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT  Đĩa quay được khoét lỗ gắn vào trục động cơ.  Một đèn led làm nguồn phát sáng và 1 mắt thu quang điện được bố trí thẳng hàng.

 Mạch khuếch đại tín hiệu.7 : Cấu tạo của Encoder. Trên đĩa có các lỗ người ta dùng đèn led để chiếu lên mặt đĩa. Khi đĩa quay chỗ có đèn led sẽ chiếu xuyên qua còn phía mặt bên kia của đĩa, người ta đặt một mắt thu, cứ mỗi lần mắt thu nhận đc tín hiệu từ đèn led thì encoder trả về một xung.8 : Nguyên lý hoạt động Encoder. Encoder được chia làm 2 loại là encoder tuyệt đối và encoder tương đối.

Encoder tuyệt đối có tín hiệu trả về từ encoder cho biết chính xác vị trí của encoder mà người dùng không cần sử lí gì thêm. Encoder tương đối chỉ có 1,2 hoặc tối đa 3 vòng lỗ nên thường có thêm một lỗ định vị.