Đồ án: Thiết kế và thi công xe điều khiển tự cân bằng sử dụng STM32

Tham khảo đồ án thiết kế và thi công xe tự cân bằng STM32. Tài liệu đầy đủ sơ đồ nguyên lý, giải thuật điều khiển và hướng dẫn chi tiết.

• Tác giả: Nguyễn Đức Quân
• 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 Sử Dụng STM32
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Xe Tự Cân Bằng STM32

Xe tự cân bằng STM32 là một dự án điện tử hiện đại kết hợp các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực điều khiển tự động và xử lý tín hiệu. Đây là một đồ án toàn diện được thực hiện tại Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh, nhằm phát triển kỹ năng thiết kế và thi công của sinh viên. Hệ thống này sử dụng vi xử lý STM32F407VET6 làm trung tâm điều khiển, cho phép xe duy trì sự cân bằng một cách tự động và ổn định. Dự án này không chỉ là bài tập lý thuyết mà còn là ứng dụng thực tiễn của các kiến thức về lập trình nhúng, cảm biến, và điều khiển PID. Qua đó, sinh viên có cơ hội làm quen với quy trình thiết kế, lập trình và thi công một hệ thống điều khiển thực tế.

1.1. Khái niệm và ứng dụng của Xe Tự Cân Bằng

Xe tự cân bằng là một hệ thống sử dụng công nghệ cảm biến và thuật toán điều khiển để duy trì trạng thái cân bằng trên hai bánh. Ứng dụng của công nghệ này rất đa dạng, từ phương tiện giao thông cá nhân đến robot tự hành trong công nghiệp. Nguyên lý hoạt động dựa trên việc đo lường gia tốc và góc nghiêng thông qua cảm biến IMU 6DOF MPU6050, sau đó xử lý dữ liệu và điều khiển động cơ để giữ xe ở vị trí thẳng đứng.

1.2. Lợi ích của Dự án Thiết kế STM32

Dự án này mang lại nhiều lợi ích giáo dục cho sinh viên, bao gồm kiến thức thực tiễn về lập trình nhúng, thiết kế mạch điện tử, và điều khiển tự động. Sinh viên có cơ hội làm quen với vi xử lý STM32, cảm biến IoT, và kết nối dữ liệu đám mây thông qua Firebase. Ngoài ra, dự án còn phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề, làm việc nhóm, và báo cáo kỹ thuật chuyên nghiệp.

II. Cấu Trúc Phần Cứng và Các Thành Phần Chính

Hệ thống xe tự cân bằng STM32 được xây dựng trên nền tảng phần cứng mạnh mẽ gồm các thành phần chất lượng cao và tương thích tốt. Vi xử lí STM32F407VET6 đóng vai trò là bộ não của hệ thống, xử lý dữ liệu cảm biến và điều khiển động cơ với tốc độ cao. Cảm biến MPU6050 cung cấp thông tin gia tốc 3 trục và góc quay 3 trục, cho phép hệ thống phát hiện những thay đổi trong trạng thái cân bằng. Động cơ DC Servo JGB37-520 được sử dụng để điều khiển các bánh xe, tạo mô-men xoắn cần thiết duy trì sự ổn định. Module ESP-32 CAM AI-Thinker cung cấp khả năng thu nhận hình ảnh và truyền dữ liệu lên nền tảng đám mây.

2.1. Vi Xử Lí STM32F407VET6 Trái Tim Của Hệ Thống

STM32F407VET6 là một vi xử lí ARM Cortex-M4 mạnh mẽ với tần số 168 MHz và 512KB bộ nhớ RAM. Chip này cung cấp nhiều giao diện giao tiếp như I2C, SPI, UART, cho phép kết nối dễ dàng với các cảm biến và module khác nhau. Lập trình STM32 sử dụng ngôn ngữ C/C++ thông qua IDE STM32CubeIDE, giúp phát triển ứng dụng nhanh chóng và hiệu quả.

2.2. Cảm Biến IMU MPU6050 và Module Camera ESP 32

Cảm biến MPU6050 6DOF kết hợp gia tốc kế 3 trục và con quay hồi chuyển 3 trục, cung cấp dữ liệu chính xác về chuyển động. Module ESP-32 CAM cho phép hệ thống chụp ảnh và truyền dữ liệu lên Firebase, hỗ trợ điều khiển từ xa thông qua ứng dụng Android. Hai thành phần này tích hợp hoàn hảo để tạo nên một hệ thống IoT hoàn chỉnh.

III. Nguyên Lý Hoạt Động và Thuật Toán Điều Khiển

Nguyên lý hoạt động của xe tự cân bằng dựa trên vòng phản hồi liên tục giữa cảm biến, bộ xử lí và bộ điều khiển. Cảm biến IMU liên tục đo góc nghiêng và tốc độ quay của xe, gửi dữ liệu tới STM32 với tần số cao. Bộ xử lí tính toán sai số cân bằng và áp dụng thuật toán PID (Proportional-Integral-Derivative) để điều chỉnh tốc độ động cơ. Thuật toán PID là phương pháp điều khiển cổ điển nhưng cực kỳ hiệu quả, cho phép hệ thống ổn định nhanh chóng khi có nhiễu loạn. Quá trình này lặp đi lặp lại hàng trăm lần mỗi giây, đảm bảo xe luôn giữ trạng thái cân bằng trên hai bánh.

3.1. Thuật Toán Điều Khiển PID trong Hệ Thống

Điều khiển PID bao gồm ba thành phần: proportional (P) phản ứng với sai số hiện tại, integral (I) khắc phục sai số tích lũy, và derivative (D) dự đoán sai số tương lai. Hiệu chỉnh các hệ số PID (Kp, Ki, Kd) là bước quan trọng để đạt hiệu suất tối ưu. Lập trình STM32 cần tính toán nhanh và độ chính xác cao để đảm bảo phản ứng kịp thời.

3.2. Vòng Phản Hồi và Điều Khiển Động Cơ

Vòng phản hồi kín liên tục kiểm soát trạng thái xe thông qua cảm biến, xử lí dữ liệu và điều khiển độc lập từng động cơ DC. PWM (Pulse Width Modulation) được sử dụng để điều khiển tốc độ động cơ một cách mịn và hiệu quả. Hệ thống này tự điều chỉnh liên tục, tạo nên sự ổn định tự động mà không cần can thiệp thủ công.

IV. Kết Nối Đám Mây Ứng Dụng Điều Khiển và Đánh Giá Hệ Thống

Dự án xe tự cân bằng STM32 không chỉ dừng lại ở hệ thống cơ bản mà còn tích hợp công nghệ IoT tiên tiến. Module ESP-32 CAM kết nối với nền tảng Firebase để lưu trữ hình ảnh và dữ liệu thời gian thực. Ứng dụng Android được lập trình riêng cho phép người dùng điều khiển xe từ xa, xem video trực tiếp từ camera, và giám sát trạng thái hệ thống. Kiểm thử hệ thống bao gồm chạy thử trên mặt phẳng, đánh giá khả năng cân bằng, kiểm tra kết nối mạng, và tối ưu hiệu suất PID. Qua đó, dự án chứng minh rằng công nghệ STM32 có thể xây dựng các ứng dụng phức tạp và thực tế trong lĩnh vực robotics và IoT.

4.1. Kết Nối Firebase và Truyền Dữ liệu Lên Đám Mây

Firebase là nền tảng cơ sở dữ liệu đám mây được sử dụng để lưu trữ hình ảnh và dữ liệu cảm biến từ xe. Lập trình kết nối Firebase trên ESP-32 cho phép truyền tải an toàn thông qua Wi-Fi. Ứng dụng web/mobile có thể truy cập dữ liệu một cách thời gian thực, tạo nên hệ thống IoT hoàn chỉnh và hiện đại.

4.2. Ứng Dụng Android Điều Khiển và Kiểm Thử Hệ Thống

Ứng dụng Android được phát triển cho phép điều khiển xe tự cân bằng thông qua giao diện trực quan. Giao tiếp tín hiệu giữa app và xe diễn ra qua Firebase Realtime Database hoặc MQTT protocol. Kiểm thử hệ thống bao gồm đo lường độ ổn định, đánh giá tốc độ phản ứng, và tối ưu các tham số điều khiển để đạt hiệu suất tối đa.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Trang 4 xe điều khiển tự cân bằng. Các phương pháp tính toán, mô phỏng và phân tích sẽ được trình bày, cùng với các quyết định thiết kế quan trọng và lý do đằng sau chúng. Chương 4: Thi công hệ thống Trong chương này, quá trình thi công và xây dựng hệ thống xe tự cân bằng sẽ được mô tả. Bao gồm việc chọn lựa và lắp đặt các linh kiện, lập trình và cấu hình các phần mềm, cũng như kiểm tra và điều chỉnh hệ thống.

Chương 5: Kết quả nhận xét đánh giá Chương này tổng hợp kết quả của đồ án, bao gồm các thử nghiệm và đánh giá khả năng làm việc của hệ thống xe tự cân bằng. Các kết luận và nhận xét từ quá trình nghiên cứu và thực hiện cũng sẽ được đưa ra. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Cuối cùng, chương này tổng kết lại các kết quả chính và đề xuất hướng phát triển tiếp theo 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.

Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG Xe hai bánh tự cân bằng là một hệ thống động không ổn định. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể nghiêng về phía trước hoặc phía sau nếu không có lực tác động nào được áp dụng. Hệ thống có thể duy trì cân bằng khi trọng tâm và bánh xe của nó đặt trên cùng một đường thẳng dọc. Nếu không, bánh xe phải đi theo hướng nghiêng của hệ thống cho đến khi nó có thể cân bằng.

Sử dụng hai bánh xe duy nhất cho xe hai bánh tự cân bằng cung cấp trọng lượng nhẹ hơn và di chuyển mềm mại hơn.1 Nguyên lý cân bằng của xe hai bánh Trên thực tế, rất khó để xác định trọng tâm của một chiếc xe hai bánh tự cân bằng, đặc biệt khi trọng tâm phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau trên xe. Do đó, việc duy trì sự ổn định của trọng tâm là một nhiệm vụ khó khăn, và không có động cơ nào có thể quay với tốc độ đủ cao để giữ cho trọng tâm của xe cân bằng khi nó bị lệch quá nhiều. Về mặt kỹ thuật, việc xác định góc giữa mặt sàn và trục trọng lực của xe hai bánh tự cân bằng có thể được thực hiện, thay vì tập trung vào việc xác định trọng tâm của xe. Chẳng hạn, việc giữ cho phần thân xe luôn thẳng đứng và vuông góc với mặt sàn có thể giúp duy trì sự ổn định của xe.

Khi phần thân đẩy về phía trước, làm nghiêng xe về phía trước, trọng tâm của xe sẽ lệch ra khỏi vị trí cân bằng. Trong tình huống này, bánh xe phía trước sẽ cần phải di chuyển về phía trước để cân bằng lại trọng tâm của xe, từ đó duy trì sự ổn định. Ngược lại, nếu phần thân được đẩy về phía sau, làm lệch trọng tâm của xe về phía Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 6 sau, bánh xe phía sau sẽ phải quay về phía sau để duy trì thăng bằng. Để dừng hoặc giảm tốc độ của xe, chỉ cần điều chỉnh phần thân xe theo hướng ngược lại hướng di chuyển.

Từ những điều này, ta có thể thấy rằng việc điều khiển xe hai bánh tự cân bằng là khá dễ dàng chỉ với việc điều chỉnh hướng di chuyển của phần thân xe.2 Nguyên lý di chuyển của xe hai bánh 2.2 LÝ THUYẾT CHUYỂN ĐỘNG CỦA XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG Hệ con lắc ngược, mặc dù phức tạp hơn về động học hệ thống, nhưng có hành vi tương tự như một con lắc. Động lực học của lắc và bánh được phân tích riêng biệt ban đầu, nhưng điều này sẽ dẫn đến hai phương trình chuyển động mô tả hoàn toàn hành vi của xe hai bánh tự cân bằng.3 Phương trình động lực học của bánh xe Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 7 Sử dụng định luật Newton về chuyển động, tổng lực trên trục hoành x là: 𝑀𝑛 𝑥̈ = 𝐻𝑓 𝑅 − 𝐻𝑅 (2.1) Tổng của lực xung quanh trung tâm của bánh xe: ∑ 𝑀𝑜 = 𝐼𝛼 (2.2) 𝐼𝑤 𝜃̈ = 𝐶𝑅 − 𝐻𝑓 𝑅𝑟 Từ động lực học động cơ DC, moment xoắn của động cơ có thể được biểu diễn như sau: 𝑑𝜔 𝜏𝑚 = 𝐼𝑅 𝑑𝑡 + 𝜏𝑎 (2.3) Bằng cách sắp xếp lại phương trình và thay thế các tham số từ phần suy luận về động cơ DC, ta thu được moment xoắn đầu ra đến bánh xe: 𝑑𝜔 −𝑘𝑚 𝑘𝑒 𝑘 𝐶 = 𝐼𝑅 𝑑𝑡 = 𝜃̇𝜔 + 𝑅𝑚 𝑉𝑎 (2.4) 𝑅 Do đó, phương trình 2.6) 𝑅𝑟 𝑟 Thay công thức 2.1 để thu được phương trình cho bánh xe trái và phải. Đối với bánh xe trái: −𝑘𝑚 𝑘𝑒 𝑘 𝐼 𝑀𝜔𝑥̈ = ̇𝜃𝜔 + 𝑚 𝑉𝑎 − 𝜔 𝜃̈𝜔 − 𝐻𝐿 (2.7) 𝑅𝑟 𝑅𝑟 Đối với bánh xe phải: −𝑘𝑚 𝑘𝑒 𝑘 𝐼 𝑀𝜔𝑥̈ = + 𝑚 𝑉𝑎 − 𝜔 𝜃̈𝜔 − 𝐻𝑅 (2.8) 𝜃̇𝜔 𝑅𝑟 𝑅𝑟 Bởi vì chuyển động tuyến tính đang tác động lên trung tâm của bánh xe, nên sự quay góc có thể được chuyển đổi thành chuyển động tuyến tính bằng cách đơn giản. 𝑥̈ 𝜃𝜔̈ 𝑟 = 𝑥̈ => 𝜃𝜔̈ 𝑟 = 𝑟 Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 8 𝑥̈ 𝜃𝜔̇ 𝑟 = 𝑥̈ => 𝜃𝜔̇ 𝑟 = 𝑟 Bằng phép biến đổi tuyến tính, phương trình 2.8 trở thành: Đối với bánh xe trái: −𝑘𝑚 𝑘𝑒 𝑘 𝐼 𝑀𝜔𝑥̈ = 𝑥̇ + 𝑅𝑚 𝑉𝑎 − 𝑟𝜔2 𝜃𝜔̈ − 𝐻𝐿 (2.9) 𝑅𝑟 2 𝑟 Đối với bánh xe phải: −𝑘𝑚 𝑘𝑒 𝑘 𝐼 𝑀𝜔𝑥̈ = 𝑥̇ + 𝑅𝑟𝑚2 𝑉𝑎 − 𝑟𝜔 𝜃𝜔̈ − 𝐻𝑅 (2.10) 𝑅𝑟 2 Kết hợp 2 công thức 2.11) 𝑅𝑟 2 𝑟 Khung của mô hình có thể được mô hình hóa như một con lắc ngược, hình 2.4 minh họa giản đồ lực của khung.4 Giản đồ lực của khung xe Một lần nữa, bằng cách sử dụng định luật vận tốc của Newton, tổng lực theo hướng ngang: ∑ 𝐹𝑥 = 𝑀𝑝 𝑥̈ (2.13) Tổng của các lực vuông góc với con lắc: Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 9 ∑ 𝐹𝑠 𝑝 = 𝑀𝑝 𝑥̈ cos(𝜃𝑝 ) (2.14) (𝐻𝐿 + 𝐻𝑅 ) cos(𝜃𝑝 ) + (𝑃𝐿 + 𝑃𝑅 ) sin(𝜃𝑝 ) − 𝑀𝑝 𝑔 sin(𝜃𝑝 ) − 𝑀𝑝 𝑙𝜃𝑝̈ =𝑀𝑝 𝑥̈ cos(𝜃𝑝 ) Tổng của các moment xoay quanh trung tâm khối lượng của con lắc: ∑ 𝑀𝑎 = 𝐼𝛼 (2.16) −2𝑘𝑚 𝑘𝑒 𝑥̇ 2𝑘𝑚 Sau quá trình biến đổi tuyến tính, ta được: Cl + CR = 𝑅 𝑟 + 𝑅 𝑉𝑎 Thay công thức trên vào phương trình 2.17) Nhân phương trình 2.18) Thay thế phương trình 2.18 vào phương trình : 2𝑘𝑚𝑘𝑒 2𝑘𝑚 𝑙𝑝 𝜃̈𝑝 − 𝑅𝑟 𝑥̇ + 𝑅 𝑉𝑎 + 𝑀𝑝 𝑔𝑙𝑠𝑖𝑛(𝜃𝑝 ) + 𝑀𝑝 𝑙 2 𝜃̈ 𝑝 = −𝑀𝑝 𝑙𝑥̈ cos(𝜃𝑝 ) (2.19) Để loại bỏ (HL + HR) từ động lực học của động cơ, phương trình 2.13 được thế vào phương trình 2.20) 𝑅𝑟 𝑅 Sắp xếp lại các phương trình 2.20 cho ra các phương trình chuyển động phi tuyến của hệ thống: −2𝑘𝑚𝑘𝑒 2𝑘𝑚 (𝑙𝑝 + 𝑀𝑝 𝑙 2 )𝜃̈𝑝 − 𝑥̇ + 𝑉𝑎 + 𝑀𝑝 𝑔𝑙𝑠𝑖𝑛(𝜃𝑝 ) = 𝑀𝑝 𝑙𝑥̈ cos(𝜃𝑝 ) (2.22) Hai phương trình trên có thể được tuyến tính hóa bằng cách giả định θp = π +Φ , trong đó Φ đại diện cho một góc nhỏ so với hướng dọc lên trên.

Sự đơn giản hóa này được sử dụng để thu được một mô hình tuyến tính để có thể triển khai các bộ điều khiển không gian trạng thái tuyến tính. Do đó, phương trình chuyển động được tuyến tính hóa là: Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 10 2𝑘𝑚𝑘𝑒 2𝐼𝜔 2𝑘𝑚𝑘𝑒 𝑉𝑎 = (2𝑀𝜔 + 𝑟 2 + 𝑀𝑝)𝑥̈ + 𝑥̇ − 𝑀𝑝𝑙𝜃̈𝑝 (2.23) 𝑅𝑟 𝑅𝑟 2 Để có được biểu diễn không gian trạng thái của hệ thống, các phương trình 2.23 được sắp xếp lại: 𝑀𝑝𝑙 2𝑘𝑚𝑘𝑒 2𝑘𝑚 𝑀𝑝𝑙 𝜃̈ = 𝐼𝑝+𝑀𝑝𝑙2 𝑥̈ + 𝑅𝑟(𝐼𝑝+𝑀𝑝𝑙2 ) 𝑥̇ − 𝑅(𝐼𝑝+𝑀𝑝𝑙2 ) 𝑉𝑎 + 𝐼𝑝+𝑀𝑝𝑙2 𝜃 (2.25) 𝑅𝑟(2𝑀𝜔+ 2 +𝑀𝑝) 𝑅𝑟(2𝑀𝜔+ 2 +𝑀𝑝) 𝑅𝑟(2𝑀𝜔+ 2 +𝑀𝑝) 𝑟 𝑟 𝑟 Bằng cách thay thế phương trình 2.24 vào phương trình 2.23, thay thế phương trình 2.25 vào phương trình 2.22 và sau một loạt các phép biến đổi đại số, ta thu được phương trình không gian trạng thái cho hệ thống.3 PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH GÓC NGHIÊNG CHO XE HAI BÁNH TỰ CÂN BẰNG 2.1 Bộ lọc bổ sung (Complementary Filter) Trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa, việc đo lường chính xác góc nghiêng và hướng của vật thể rất quan trọng, đặc biệt trong các ứng dụng như drone, robot tự cân bằng và hệ thống ổn định. Phương pháp lọc bổ sung (Complementary Filter) là một kỹ thuật phổ biến để ước lượng góc nghiêng và hướng bằng cách kết hợp thông tin từ gia tốc kế và con quay hồi chuyển. Gia tốc kế cung cấp dữ liệu ổn định nhưng bị nhiễu ở tần số cao, trong khi con quay hồi chuyển cho dữ liệu chính xác nhưng bị trôi theo thời gian.

Bộ lọc bổ sung cân bằng giữa hai loại dữ liệu này để đưa ra ước lượng chính xác. Nguyễn Đức Quân - 20161360 Phạm Đức Thắng - 20161373 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trang 11 Hình 2.5 Sơ đồ nguyên lý hoạt động của bộ lọc bổ sung trên mô hình xe hai bánh tự cân bằng  Nguyên lý hoạt động Lọc bổ sung là một kỹ thuật kết hợp thông tin từ hai hoặc nhiều nguồn cảm biến khác nhau để cải thiện độ chính xác và ổn định của dữ liệu đầu ra. Trong trường hợp của hệ thống đo lường góc nghiêng, hai loại cảm biến chính được sử dụng là gia tốc kế (accelerometer) và con quay hồi chuyển (gyroscope).  Gia tốc kế (Accelerometer): Khi một vật thể nghiêng, thành phần của lực trọng lực tác động lên các trục x, y và z sẽ thay đổi.

Gia tốc kế đo được các thành phần này và từ đó tính toán được góc nghiêng. - Ưu điểm: Gia tốc kế cung cấp thông tin về góc nghiêng dựa trên lực hấp dẫn. Điều này cho phép đo lường chính xác góc nghiêng theo thời gian dài. - Nhược điểm: Gia tốc kế bị ảnh hưởng bởi nhiễu tần số cao và gia tốc tuyến tính, làm giảm độ chính xác trong điều kiện động.

 Con quay hồi chuyển (Gyroscope): - Ưu điểm: Con quay hồi chuyển đo tốc độ quay của vật thể với độ chính xác cao trong thời gian ngắn, cung cấp thông tin chính xác về thay đổi góc độ.