Đồ Án HCMUTE: Xe Hai Bánh Tự Cân Bằng Sử Dụng Giải Thuật LQR và Xử Lý Ảnh

Một trong những thách thức chính của xe hai bánh tự cân bằng là thiết kế bộ điều khiển hiệu quả. Đồ án này tập trung vào giải thuật LQR (Linear Quadratic Regulator), một phương pháp điều khiển tối ưu tuyến tính. Giải thuật LQR tìm kiếm một tín hiệu điều khiển tối ưu để giảm thiểu một hàm chi phí, trong đó bao gồm cả sai số trạng thái và năng lượng điều khiển. So với các phương pháp khác như điều khiển PID, giải thuật LQR cung cấp hiệu suất vượt trội trong việc duy trì sự ổn định và chính xác của hệ thống. Điều khiển PID tuy đơn giản nhưng có thể không đạt được độ chính xác cao trong trường hợp hệ thống phức tạp như xe hai bánh tự cân bằng. Giải thuật điều khiển tự động đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo sự ổn định của hệ thống. Đồ án sẽ phân tích và so sánh hiệu quả của giải thuật LQR so với điều khiển PID trong bối cảnh cụ thể này. Thuật toán điều khiển được thiết kế cẩn thận để đáp ứng yêu cầu về tốc độ phản hồi và độ chính xác của hệ thống. Mô hình môi trường mô phỏng được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuật toán điều khiển. Kết quả mô phỏng trên MATLAB và Simulink cho thấy tính hiệu quả của giải thuật LQR trong việc điều khiển robot.

Khả năng bám theo quả bóng là một tính năng quan trọng của hệ thống. Xử lý ảnh được sử dụng để nhận dạng và theo dõi quả bóng trong thời gian thực. Hệ thống sử dụng một camera kết hợp với thư viện OpenCV để xử lý hình ảnh. Các bước chính bao gồm: phát hiện vật thể, xác định vị trí, và theo dõi chuyển động. Phát hiện màu sắc được áp dụng để phân biệt quả bóng với môi trường xung quanh. Xử lý ảnh thời gian thực đặt ra những thách thức về tính toán, đòi hỏi tối ưu hóa thuật toán và lựa chọn phần cứng phù hợp. Raspberry Pi, với khả năng xử lý hình ảnh tương đối mạnh, được lựa chọn làm nền tảng xử lý. Xác định vị trí chính xác của quả bóng là quan trọng để điều khiển xe di chuyển chính xác. Tầm nhìn máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện chức năng bám theo quả bóng. Thuật toán theo dõi được thiết kế để xử lý các trường hợp quả bóng bị che khuất hoặc chuyển động nhanh.

Thiết kế robot bao gồm việc lựa chọn các linh kiện phù hợp, sắp xếp bố trí các linh kiện sao cho trọng tâm nằm ở vị trí lý tưởng. Cân bằng robot là một vấn đề phức tạp, yêu cầu tính toán chính xác các thông số động học của hệ thống. Việc chọn lựa các thông số chính xác cho robot tự hành có ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động. Mô hình toán học của hệ thống được xây dựng để mô phỏng và dự đoán hành vi của hệ thống. Mô phỏng robot trên phần mềm giúp tối ưu hóa thiết kế trước khi chế tạo thực tế. Kiểm soát ổn định được thực hiện thông qua việc thiết kế bộ điều khiển LQR, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và tránh rung lắc. Thiết kế phần cứng phải đáp ứng yêu cầu về độ bền, độ chính xác và khả năng hoạt động trong điều kiện thực tế. Việc sử dụng các cảm biến chính xác là cần thiết để thu thập dữ liệu phản hồi chính xác cho hệ thống.

Lập trình robot gồm hai phần chính: lập trình trên Arduino và lập trình trên Raspberry Pi. Trên Arduino, chương trình thực hiện việc đọc dữ liệu từ cảm biến, tính toán tín hiệu điều khiển dựa trên giải thuật LQR và điều khiển động cơ. Trên Raspberry Pi, chương trình thực hiện việc thu nhận hình ảnh từ camera, xử lý hình ảnh để phát hiện vật thể (quả bóng) và theo dõi chuyển động của quả bóng. Phát hiện vật thể dựa trên việc phân tích màu sắc của quả bóng trong không gian màu HSV. Theo dõi chuyển động sử dụng các thuật toán theo dõi đối tượng, ví dụ như thuật toán Kalman filter. Lập trình nhúng được sử dụng để tối ưu hóa hiệu năng của chương trình. Giao tiếp giữa hai hệ thống được thực hiện thông qua giao thức truyền thông phù hợp. Hệ thống xử lý ảnh cần được tối ưu hóa để đảm bảo xử lý hình ảnh nhanh chóng và chính xác. Xử lý ảnh thời gian thực đòi hỏi tối ưu hóa thuật toán và sử dụng phần cứng có khả năng xử lý mạnh.

Kết quả thực nghiệm bao gồm các video và dữ liệu đo đạc về hiệu suất của xe hai bánh tự cân bằng. Các chỉ số quan trọng bao gồm khả năng cân bằng, thời gian đáp ứng, độ chính xác trong việc bám theo quả bóng, và độ ổn định của hệ thống trong các điều kiện khác nhau. Phân tích hiệu quả của hệ thống sẽ dựa trên các chỉ số này. Dữ liệu thực nghiệm sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của giải thuật LQR và khả năng xử lý ảnh của hệ thống. So sánh với các phương pháp khác, ví dụ như điều khiển PID, sẽ được thực hiện để đánh giá tính ưu việt của giải thuật LQR. Phân tích lỗi và các nguyên nhân gây ra lỗi sẽ được chỉ ra để tìm ra phương án cải tiến. Kết quả mô phỏng sẽ được so sánh với kết quả thực nghiệm để đánh giá độ chính xác của mô hình toán học.

Ứng dụng thực tiễn của xe hai bánh tự cân bằng này rất đa dạng. Nó có thể được ứng dụng trong các lĩnh vực như: robot phục vụ, robot nghiên cứu, hoặc các hệ thống tự động khác. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm: cải tiến thuật toán để tăng độ chính xác và tốc độ phản hồi, tích hợp thêm các cảm biến để tăng khả năng nhận biết môi trường, và phát triển các ứng dụng thực tiễn cụ thể hơn. Tối ưu hóa thuật toán là một hướng phát triển quan trọng để nâng cao hiệu suất của hệ thống. Tích hợp các công nghệ mới như AI và machine learning có thể giúp nâng cao khả năng tự động hóa và trí tuệ của hệ thống. Phát triển giao diện người dùng thân thiện hơn cũng là một hướng phát triển quan trọng để mở rộng phạm vi ứng dụng của hệ thống.