Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đề tài được thực hiện dựa trên cơ sở thống kê thực tiễn về người khuyết tật tại Việt Nam: cả nước 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%, nữ giới chiếm 58%, trẻ em chiếm 28,3%, người cao tuổi chiếm 10,2% và khoảng 10% thuộc diện hộ nghèo. Đối với nhóm đối tượng này, việc tự chủ di chuyển trong sinh hoạt hằng ngày gặp rất nhiều trở ngại. Dù các dòng xe lăn điện sử dụng cần điều khiển (joystick) đã xuất hiện phổ biến, việc điều khiển thủ công vẫn đòi hỏi sự tập trung và khả năng vận động tay nhất định.

Trên thế giới và trong nước đã có nhiều công trình nghiên cứu về xe lăn và robot tự hành như: Xe lăn an toàn tích hợp khả năng cứu hộ, Thiết kế và thi công bộ điều khiển thông minh cho xe lăn điện, Robot dò đường trong mê cung, Xây dựng môi trường 3D và tự định vị cho robot. Đáng chú ý là dự án nghiên cứu xe lăn ngoài trời của nhóm GS. Spletzer tại Mỹ (tài trợ 480.000 USD từ Quỹ Khoa học Quốc gia Mỹ - NSF) sử dụng hệ thống cảm biến quét laser LiDAR kết hợp thuật toán lập bản đồ. Tuy nhiên, các hệ thống ngoài trời sử dụng LiDAR thường có chi phí linh kiện rất cao và cấu trúc phức tạp. Do đó, nhóm tác giả định hướng xây dựng một mô hình xe lăn tự hành trong nhà với chi phí tối ưu, ứng dụng công nghệ vi điều khiển kết hợp cảm biến quay và bản đồ 2D.

Mục tiêu nghiên cứu: Thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình phần cứng và phần mềm cho xe lăn điện thông minh hoạt động trong nhà, có khả năng tự xác định tọa độ hiện tại, tiếp nhận vị trí đích đến thông qua màn hình cảm ứng, tự tính toán quỹ đạo chuyển động trên bản đồ 2D và di chuyển đến đích kết hợp né tránh vật cản.

Nhiệm vụ nghiên cứu:

  1. Kết nối vi điều khiển Arduino với các mạch cầu H điều khiển động cơ công suất.
  2. Kết nối cảm biến góc quay Encoder với vi điều khiển Arduino.
  3. Đọc, xử lý tín hiệu xung và tính toán vị trí, tọa độ xe lăn dựa vào dữ liệu encoder.
  4. Xây dựng thuật toán tính toán quỹ đạo đường đi của xe lăn dựa vào bản đồ 2D.
  5. Thiết kế toàn diện mô hình hệ thống phần cứng và mạch điện.
  6. Thi công phần cứng, tiến hành chạy thử nghiệm thực tế và hiệu chỉnh sai số hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống định vị cục bộ và điều khiển tự động cho xe lăn điện hai bánh chủ động vi sai, giao tiếp HMI qua màn hình cảm ứng Nextion và cảm biến vật cản siêu âm.
  • Không gian nghiên cứu: Môi trường trong nhà phẳng (hành lang, phòng chức năng trong tòa nhà).
  • Giới hạn kỹ thuật: Vận tốc tối đa đạt 5 km/h; kích thước tổng thể khung xe là 115 cm x 60 cm x 130 cm; cấu hình phần cứng gồm kit vi điều khiển Arduino Due R3, 2 cảm biến Rotary Encoder, 2 module điều khiển động cơ BTS7960 (43A), 2 động cơ DC giảm tốc 24V (250W), ắc quy 24V (12Ah), module hạ áp DC-DC XL4005 (hoặc LM2596), màn hình cảm ứng Nextion 3.2 inch và 2 cảm biến siêu âm HC-SR05.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình tính toán

Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết động học robot di động vi sai (differential drive kinematics) và các kỹ thuật định vị chuyển động:

  1. Phương pháp dẫn đường bằng dự tính (Dead-Reckoning): Tính toán vị trí tương đối của xe lăn dựa trên tích phân vận tốc và quãng đường lăn của từng bánh thông qua số xung từ bộ mã hóa góc quay (Rotary Encoder). Tác giả phân tích các yếu tố gây sai số dead-reckoning gồm sai số hệ thống (sai lệch đường kính bánh xe, chiều dài trục cơ sở) và sai số không hệ thống (trượt bánh, độ lún của lốp).
  2. Phương pháp định vị sử dụng bản đồ và phép đo mốc: Phân tích so sánh phương pháp đường cột mốc chủ động (trilateration dựa trên việc đo khoảng cách tới ít nhất 3 trạm phát mốc cố định hoặc hệ thống GPS) và phương pháp đối sánh bản đồ 2D cục bộ với bản đồ toàn cục đã nạp sẵn trong bộ nhớ hệ thống.
  3. Mô hình toán học xác định tọa độ và hướng:
    • Quãng đường bánh trái di chuyển trong khoảng thời gian $\Delta t$: $$\Delta S_{left} = \frac{\Delta_tick_left \cdot d_{left} \cdot \pi}{Ne_{left} \cdot \Delta t}$$
    • Quãng đường bánh phải di chuyển trong khoảng thời gian $\Delta t$: $$\Delta S_{right} = \frac{\Delta_tick_right \cdot d_{right} \cdot \pi}{Ne_{right} \cdot \Delta t}$$
    • Góc quay biến thiên của xe: $$\Delta\theta = \frac{\Delta S_{right} - \Delta S_{left}}{L}$$
    • Tọa độ xe tại thời điểm $t$: $$X(t) = \cos(\Delta\theta) \cdot \frac{\Delta S_{right} + \Delta S_{left}}{2} + X(t-\Delta t)$$ Trong đó: $Ne_{left} = 1000$ xung/vòng, $Ne_{right} = 2048$ xung/vòng; $d_{left}, d_{right}$ là đường kính hai bánh xe; $L$ là khoảng cách giữa hai tâm bánh xe ($0{,}55\text{ m}$).
  4. Lý thuyết đo khoảng cách bằng sóng siêu âm: Cảm biến HC-SR05 phát chùm sóng âm $40\text{ kHz}$, đo độ rộng xung phản xạ $t$ để suy ra cự ly: $$D = \frac{v \cdot t}{2 \cdot 1000}$$ Với $v = 340\text{ m/s}$ là vận tốc âm thanh trong không khí.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống kỹ thuật: Phân rã sơ đồ khối chức năng phần cứng (khối nguồn, khối điều khiển trung tâm, khối cảm biến, khối hiển thị HMI, khối công suất).
  • Phương pháp thực nghiệm hiệu chỉnh tham số (Calibration): Thiết lập đường chạy chuẩn hình số 8 và quỹ đạo kín (A-B-C-D-A) để đo đạc sai lệch thực tế so với lý thuyết, từ đó tinh chỉnh đường kính từng bánh xe và khoảng cách trục xe theo từng milimét.
  • Thu thập và xử lý dữ liệu: Sử dụng phần mềm MATLAB kết hợp Microsoft Excel để đọc và lưu trữ chuỗi dữ liệu tọa độ gửi qua cổng UART/Serial từ Arduino theo thời gian thực, phục vụ vẽ biểu đồ quỹ đạo và đánh giá sai số.

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Kiến trúc phần cứng và sơ đồ khối

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc điều khiển phân tầng gồm 6 khối chính:

  • Khối xử lý trung tâm: Sử dụng board Arduino Due chạy vi điều khiển AT91SAM3X8E (lõi 32-bit ARM Cortex-M3, tần số xung nhịp $84\text{ MHz}$, bộ nhớ Flash $512\text{ KB}$, điện áp làm việc logic $3{,}3\text{V}$, tích hợp bộ điều khiển DMA và tất cả các chân đều hỗ trợ ngắt).
  • Khối công suất: 2 module cầu H BTS7960 ($43\text{A}$, điện áp vận hành $6 - 27\text{V}$, tần số điều khiển PWM tối đa $25\text{ kHz}$, tích hợp cảm biến dòng điện và bảo vệ quá nhiệt/quá dòng), điều khiển 2 động cơ DC giảm tốc $24\text{V}$ model GP04-44-26100-6 (công suất $250\text{W}$, tốc độ không tải $82\text{ rpm}$, dòng điện định mức $15\text{A}$).
  • Khối hiển thị và nhập liệu (HMI): Màn hình cảm ứng điện trở Nextion 3.2 inch NX4024T032 (độ phân giải $400 \times 240\text{ pixel}$, $65.536\text{ màu}$, giao tiếp chuẩn UART tốc độ $9600\text{ bps}$), kết nối với vi điều khiển qua mạch chuyển mức logic hai chiều (Logic Level Shifter $5\text{V} \leftrightarrow 3{,}3\text{V}$).
  • Khối cảm biến định vị và an toàn: 2 bộ mã hóa vòng quay Rotary Encoder quang học (bánh trái 1000 xung/vòng, bánh phải 2048 xung/vòng) gắn đồng trục bánh xe; 2 cảm biến siêu âm HC-SR05 (dải đo $2 - 450\text{ cm}$, hỗ trợ chế độ tách riêng chân Trigger/Echo hoặc dùng chung chân Output kết nối GND).
  • Khối nguồn: Bình ắc quy $24\text{V} - 12\text{Ah}$ cấp trực tiếp cho động cơ và module cầu H; module hạ áp DC-DC Buck (XL4005 / LM2596) hạ áp xuống $5\text{V}$ ổn định cung cấp cho vi điều khiển, màn hình và cảm biến.
Tên linh kiện Số lượng Điện áp định mức (VDC) Dòng điện tối đa (mA)
Arduino Due 1 5 800
LCD Nextion NX4024T032 1 5 85
Rotary Encoder 2 5 150 (mỗi cái)
Module siêu âm HC-SR05 2 5 2 (mỗi cái)
Tổng cộng tính toán - 5 1189 mA

Công thức tính thời gian sử dụng ắc quy danh định: $$t = \frac{A \cdot V}{P} \cdot \eta = \frac{12 \cdot 24}{500} \cdot 0{,}7 \approx 0{,}403\text{ giờ} \approx 24{,}2\text{ phút}$$ (với $A = 12\text{Ah}$, $V = 24\text{V}$, tổng công suất 2 tải $P = 500\text{W}$, hệ số xả an toàn $\eta = 0{,}7$).

Thiết kế mạch in (PCB) và lắp ráp cơ khí

  • Mạch in PCB: Thiết kế trên phần mềm Proteus thành bo mạch 1 lớp (kích thước $17 \times 14\text{ cm}$). Đường dây tín hiệu thiết kế rộng $1\text{ mm}$, đường nguồn $5\text{V}$ rộng $1{,}5\text{ mm}$, đường cấp nguồn công suất $12\text{V}/24\text{V}$ phủ bản đồng lớn chống quá dòng; khoảng cách cách ly giữa các đường mạch là $2\text{ mm}$, toàn bộ diện tích trống được phủ đồng GND.
  • Thi công cơ khí: Toàn bộ bo mạch điều khiển được bố trí trong hộp bảo vệ gắn trực tiếp vào thân bình ắc quy; cụm cảm biến siêu âm đặt trong hộp bảo vệ chuyên dụng kích thước $100 \times 70 \times 38\text{ mm}$; màn hình cảm ứng Nextion gắn trên giá đỡ có khớp xoay điều chỉnh góc nhìn cho người dùng. Dây dẫn được gom gọn trong ống xoắn nhựa chuyên dụng nhằm chống rung lắc cơ học khi xe di chuyển.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài thông qua các số liệu thống kê về người khuyết tật tại Việt Nam. Tác giả tổng thuật các hướng tiếp cận phát triển xe lăn thông minh trên thế giới, chỉ ra ưu nhược điểm của các giải pháp phức tạp đắt tiền (như quét laser ngoài trời LiDAR), từ đó xác định mục tiêu thiết kế một mẫu xe lăn tự hành giá thành hợp lý phục vụ trong nhà. Chương này cũng phân định rõ ràng 6 nội dung nghiên cứu, các thông số giới hạn của phần cứng và cấu trúc tổ chức 6 chương của quyển báo cáo.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở lý thuyết về các phương pháp dẫn đường phương tiện tự hành: dẫn đường dự tính (dead-reckoning), dẫn đường bằng sóng vô tuyến (radio navigation), dẫn đường quán tính (inertial navigation) và các phương pháp vẽ quỹ đạo (phương pháp cột mốc chủ động, phương pháp sử dụng bản đồ 2D). Đồng thời, tác giả khảo sát chi tiết cấu tạo, nguyên lý vận hành và thông số kỹ thuật của từng khối linh kiện: vi điều khiển 32-bit AT91SAM3X8E trên kit Arduino Due; cấu tạo Encoder quang học tương đối/tuyệt đối; mạch hạ áp DC-DC Buck XL4005 ($5\text{A}$, tần số $300\text{kHz}$); IC điều khiển động cơ BTS7960; động cơ DC có chổi than kích từ nam châm vĩnh cửu; màn hình HMI Nextion giao tiếp UART và cảm biến sóng siêu âm HC-SR05.

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương 3 tập trung giải bài toán tính toán giải thuật và tích hợp hệ thống. Tác giả xây dựng sơ đồ khối tổng quát và sơ đồ nguyên lý ghép nối dây giữa các module ngoại vi với Arduino Due. Phân tích chi tiết công thức toán học nội suy vị trí $(X, Y, \theta)$ từ dữ liệu xung Encoder. Trình bày quá trình thực nghiệm phát hiện sai số khi xe chạy thử tuyến hành lang C306 - C301: ban đầu xe bị lệch phải đáng kể sau khi chạy quá $7{,}5\text{ m}$ (và $18\text{ m}$ sau khi bơm căng lốp). Tác giả đã phân tích nguyên nhân do sự bất đối xứng đường kính lốp cao su và khoảng cách trục, từ đó đề xuất phương pháp hiệu chỉnh cho xe chạy vạch số 8 (A-B-C-D-E-F-G-H-K) và tinh chỉnh đường kính từng bánh xuống cấp milimét. Thiết kế tính toán tải nguồn $5\text{V}$ (xác định tổng dòng đỉnh $1189\text{ mA}$, lựa chọn nguồn hạ áp LM2596/XL4005), tính toán thời gian xả của ắc quy $24\text{V} - 12\text{Ah}$ và phân tích 2 chế độ kích xung của cảm biến siêu âm HC-SR05.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương 4 mô tả toàn bộ quy trình hiện thực hóa mô hình từ bản vẽ đến thực tế:

  • Bảng thống kê chi tiết danh mục linh kiện phần cứng.
  • Bản vẽ thiết kế mạch in PCB 1 lớp ($17 \times 14\text{ cm}$) bằng Proteus, quá trình ủi phíp đồng, ăn mòn hóa chất và hàn gắn linh kiện.
  • Quy trình chế tạo hộp bảo vệ cảm biến siêu âm ($100 \times 70 \times 38\text{ mm}$), hộp chứa mạch điện và giá xoay đỡ màn hình cảm ứng Nextion.
  • Thiết kế giao diện HMI trên phần mềm Nextion Editor hiển thị sơ đồ bản đồ 2D, các phím bấm chọn phòng/tọa độ đích và hiển thị thông số vận tốc, quãng đường.
  • Cấu hình môi trường lập trình Arduino IDE, xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển tổng quát, giải thuật di chuyển tự động hướng đích theo 4 góc phần tư hệ trục tọa độ và thuật toán tránh vật cản dựa trên khoảng cách đo từ cảm biến siêu âm.
  • Biên soạn tài liệu hướng dẫn vận hành và các bước thao tác trên màn hình điều khiển.

Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá

Chương 5 công bố các kết quả thử nghiệm thực tế của mô hình xe lăn tự hành trong hai kịch bản:

  • Kịch bản 1 (Môi trường không có vật cản): Xe tiếp nhận tọa độ đích từ màn hình cảm ứng, tự động tính góc quay, khởi động động cơ di chuyển theo quỹ đạo định sẵn, liên tục cập nhật tọa độ dead-reckoning qua Serial/MATLAB và dừng chính xác tại điểm đích.
  • Kịch bản 2 (Môi trường có chướng ngại vật): Khi đang di chuyển theo quỹ đạo, cảm biến siêu âm phát hiện chướng ngại vật trong vùng nguy hiểm, hệ thống tự động kích hoạt thuật toán rẽ nhánh né tránh vật cản, vòng qua chướng ngại và sau đó tiếp tục định hướng quay trở lại quỹ đạo đến đích. Đánh giá quỹ đạo thực nghiệm ghi nhận độ tin cậy và mức độ bám quỹ đạo sau khi đã hiệu chỉnh tham số bánh xe.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 đúc kết toàn bộ các mục tiêu kỹ thuật đã hoàn thành, nêu rõ các giới hạn còn tồn tại về độ chính xác cơ khí và tích lũy sai số trượt của phương pháp dead-reckoning khi xe vận hành trên quãng đường dài, đồng thời đề xuất các hướng nâng cấp trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  1. Chế tạo hoàn chỉnh phần cứng xe lăn điện tự hành: Tích hợp thành công kit Arduino Due 32-bit với 2 mạch cầu H BTS7960, màn hình HMI cảm ứng Nextion 3.2 inch, 2 bộ Encoder và 2 cảm biến siêu âm trên một khung xe lăn thực tế kích thước $115 \times 60 \times 130\text{ cm}$.
  2. Xây dựng mạch in và kết cấu cơ khí chắc chắn: Thi công bo mạch PCB 1 lớp kích thước $17 \times 14\text{ cm}$ gọn gàng, cách ly tốt giữa đường nguồn công suất và đường tín hiệu điều khiển logic; chế tạo các hộp gá bảo vệ cảm biến ($100 \times 70 \times 38\text{ mm}$) và giá treo màn hình.
  3. Triển khai thành công giải thuật định vị và bám quỹ đạo 2D: Thuật toán dead-reckoning tính toán tọa độ $(X, Y, \theta)$ theo thời gian thực đáp ứng tốt bài toán dẫn đường trong nhà.
  4. Phương pháp hiệu chuẩn tham số động học vi sai: Phát hiện và xử lý triệt để sai lệch quỹ đạo do biến dạng lốp xe bằng phương pháp chạy vòng số 8, hiệu chỉnh tham số đường kính bánh xe trái ($d_{left}$), bánh xe phải ($d_{right}$) và khoảng cách trục ($L$) tới độ phân giải milimét, giúp quỹ đạo thực tế bám sát quỹ đạo lý thuyết.
  5. Khả năng tự động tránh vật cản: Cảm biến siêu âm HC-SR05 nhận diện chính xác chướng ngại vật trên đường đi và điều khiển xe chuyển hướng né tránh an toàn trước khi tiếp tục hành trình đến đích.

Đóng góp của đề tài

  • Hiện thực hóa một giải pháp xe lăn tự hành sử dụng linh kiện điện tử phổ thông, giá thành thấp nhưng vẫn đảm bảo tính năng tự định vị và tự tìm đường trong môi trường trong nhà.
  • Đơn giản hóa giao diện người dùng thông qua bản đồ 2D trực quan trên màn hình cảm ứng Nextion, giúp người cao tuổi và người khuyết tật có thể thao tác chọn điểm đến dễ dàng mà không cần dùng cần gạt joystick liên tục.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Sai số tích lũy của phương pháp Dead-Reckoning: Do bản chất của phương pháp dự tính vị trí chỉ dựa vào Encoder, sai số tích lũy tăng dần theo quãng đường di chuyển do hiện tượng trượt vi mô giữa bánh cao su và mặt sàn, cũng như sự thay đổi áp suất lốp theo thời gian.
  • Phạm vi hoạt động: Hệ thống mới chỉ vận hành tối ưu trên mặt sàn phẳng trong nhà, chưa thể thích ứng với địa hình gồ ghề ngoài trời hoặc mặt đường có độ dốc lớn.
  • Cảm biến môi trường đơn giản: Sử dụng cảm biến siêu âm có góc quét hẹp, chưa bao quát được toàn diện các vật cản dạng mảnh, vật thể ở vị trí quá cao hoặc nằm ngoài búp sóng siêu âm.

Hướng phát triển đề xuất

  • Tích hợp thêm cảm biến đo quán tính IMU (con quay hồi chuyển Gyroscope và gia tốc kế Accelerometer) kết hợp thuật toán lọc Kalman (Extended Kalman Filter) để bù trôi góc quay và triệt tiêu sai số tích lũy của Encoder.
  • Nghiên cứu ứng dụng cảm biến LiDAR 2D quét góc rộng hoặc camera nhận dạng hình ảnh (Visual Odometry / SLAM) để lập bản đồ môi trường động và định vị chính xác hơn.
  • Nâng cấp thuật toán quy hoạch đường đi tối ưu (như thuật toán $A^*$ hoặc Dijkstra) trên bản đồ 2D phức tạp có nhiều phòng và hành lang giao nhau.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên môn hữu ích cho:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Điện tử Y sinh, Kỹ thuật Cơ điện tử, Tự động hóa và Robot: Tham khảo quy trình thiết kế hoàn chỉnh một hệ thống nhúng điều khiển phương tiện tự hành từ khâu tính toán lý thuyết, thiết kế mạch in PCB bằng Proteus, đến lập trình nhúng trên vi điều khiển ARM Cortex-M3 (Arduino Due).
  • Các nhóm nghiên cứu về Robot di động (AGV/Mobile Robot) và Thiết bị Y sinh trợ giúp:
    • Đáng tham khảo nhất là mục phân tích nguồn gốc sai số động học vi sai và phương pháp thực nghiệm căn chỉnh kích thước bánh xe thông qua quỹ đạo hình số 8 ở Chương 3.
    • Phương pháp kết nối và đồng bộ dữ liệu đồ họa giữa màn hình cảm ứng HMI Nextion với vi điều khiển và máy tính qua giao thức UART.
    • Sơ đồ mạch công suất cầu H BTS7960 dòng cao điều khiển động cơ DC giảm tốc $24\text{V} - 250\text{W}$.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao nhóm nghiên cứu lựa chọn vi điều khiển Arduino Due thay vì các dòng Arduino thông dụng như Uno hay Mega?

Arduino Due sử dụng vi điều khiển 32-bit AT91SAM3X8E lõi ARM Cortex-M3 với xung nhịp cao $84\text{ MHz}$, bộ nhớ Flash lớn ($512\text{ KB}$), hỗ trợ bộ điều khiển DMA và tất cả các chân I/O đều hỗ trợ ngắt ngoài. Cấu hình này đáp ứng tốt việc tiếp nhận xung tốc độ cao từ 2 bộ Encoder (trong đó có encoder lên tới 2048 xung/vòng), tính toán các hàm lượng giác trong công thức động học theo thời gian thực và quản lý đồng thời nhiều cổng truyền thông nối tiếp UART (giao tiếp với màn hình Nextion và máy tính).

2. Nguyên nhân chính gây ra sai lệch quỹ đạo của xe lăn trong các thử nghiệm ban đầu là gì và nhóm đã khắc phục bằng cách nào?

Nguyên nhân gây sai số lớn trong các lần chạy thử nghiệm ban đầu (khi xe chạy tuyến C306 - C301 bị lệch phải sau $7{,}5\text{ m}$) là do sự không đồng đều về đường kính thực tế giữa hai bánh xe cao su bơm hơi (bị xẹp và mất hơi không đều) cùng sai số đo khoảng cách giữa hai tâm bánh xe. Nhóm tác giả đã khắc phục bằng cách cho xe chạy thực nghiệm theo đường chuẩn hình số 8 (A-B-C-D-E-F-G-H-K), lấy số liệu thực tế so sánh với quỹ đạo lý thuyết trên MATLAB, sau đó tinh chỉnh thông số đường kính từng bánh ($d_{left}, d_{right}$) và khoảng cách trục ($L$) đến từng milimét trực tiếp trong mã nguồn chương trình.

3. Hệ thống HMI trên màn hình Nextion hoạt động và kết nối với Arduino Due như thế nào?

Màn hình Nextion NX4024T032 ($3{,}2\text{ inch}$) được thiết kế giao diện đồ họa bằng phần mềm Nextion Editor, chứa bản đồ 2D và các nút nhấn chọn tọa độ phòng đích. Nextion giao tiếp với Arduino Due qua chuẩn truyền thông nối tiếp bất đồng bộ UART (tốc độ $9600\text{ bps}$). Do Arduino Due làm việc ở mức điện áp logic $3{,}3\text{V}$ trong khi Nextion dùng mức $5\text{V}$, hệ thống bắt buộc phải sử dụng mạch chuyển mức logic hai chiều (Logic Level Shifter) trên hai đường tín hiệu RX và TX để bảo vệ chân vi điều khiển.

4. Thuật toán tránh vật cản bằng cảm biến siêu âm HC-SR05 được triển khai theo nguyên lý nào?

Cảm biến siêu âm HC-SR05 phát sóng âm tần số $40\text{ kHz}$ qua chân Trigger (hoặc chân chung) và bắt tín hiệu phản xạ về trên chân Echo. Vi điều khiển tính toán độ rộng xung phản xạ để xác định khoảng cách $D = (v \cdot t) / (2 \cdot 1000)$. Trong quá trình xe tự hành theo bản đồ, nếu khoảng cách đo được phía trước nhỏ hơn ngưỡng an toàn cài đặt, vi điều khiển sẽ tạm dừng quỹ đạo bám đích hiện tại, kích hoạt lưu đồ rẽ nhánh điều khiển hai động cơ bẻ lái chuyển hướng né vật cản, sau đó tái tính toán góc lệch để đưa xe quay trở lại vị trí đích đến.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công xe lăn trong nhà tự định vị và đến đích dựa vào bản đồ 2D" đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu và chế tạo thành công mô hình xe lăn điện tự hành hỗ trợ người cao tuổi và người khuyết tật di chuyển trong nhà. Bằng việc ứng dụng thuật toán dead-reckoning tối ưu hóa tham số động học kết hợp bộ điều khiển 32-bit ARM Cortex-M3 và giao diện HMI Nextion trực quan, hệ thống có khả năng tự định vị tọa độ, bám quỹ đạo bản đồ 2D và tự động né tránh chướng ngại vật an toàn. Công trình khẳng định tính khả thi cao trong việc ứng dụng các giải pháp kỹ thuật nhúng chi phí hợp lý vào các thiết bị hỗ trợ y tế và phục hồi chức năng thực tiễn.