Gumikerék memóriahatásának felhasználása önegyensúlyozó elektromos roller kormányzásában
A legnagyobb inspirációt a dolgozat megírásához a Honda által 2017-ben piacra dobott önegyensúlyozó motorkerékpár [1] nyújtotta. Ez a motor képes arra, hogy stabilizálja magát egy helyben állás közben az ún. Honda Riding System használatával, ami annyit takar, hogy csupán a kormányoszlop mozgatásával képes egyensúlyozni magát, a korábbi giroszkópos megoldásokkal ellentétben. Ez az ipari fejlesztés inspirálta ezen dolgozatot, hiszen a BME Műszaki Mechanikai Tanszéken egy jelenleg is futó kutatási projekt célja egy olyan szabályozási metódus kidolgozása, amely ugyanígy képes a jármű egyensúlyozására.
Ahhoz, hogy a kidolgozott elméleti irányítási sémákat valós berendezéseken is tesztelni lehessen, először egy kísérleti kétkerekű jármű fejlesztése szükséges. Munkánk során egy speciális berendezést terveztünk, amelyet egy Xiaomi Mi Electric Scooter 3 típusú elektromos rollerre [2] szereltünk fel. Ezzel a berendezéssel a jármű első villája elfordítható egy kefenélküli DC (BLDC) motor használatával, vagyis az önegyensúlyozáshoz szükséges mozgás létrehozható.
Egy korábbi munkánkban [3] a súrlódási együttható becslésére irányuló eljárásokat dolgoztunk ki. Az útburkolat és a gumikerék közötti súrlódási viszonyok ismerete fontos információt nyújtana a kormányrendszer szabályozásához, ami szükséges az önegyensúlyozó mozgás megvalósításához. A korábbiakban megemlített kísérleti berendezés lehetővé tette, hogy méréseket és kísérleteket végezzünk annak érdekében, hogy tovább növeljük ismereteinket a súrlódás hatásáról a kormányrendszer pontosságára.
A dolgozat során a fő céljaink voltak, hogy mért adatok alapján pontosítsuk a talaj és gumikerék között lezajló folyamatok leírását. Az így kapott szimulációs modellt felhasználva, összehasonlíthatóak a szimulációs és a kísérleti eredmények, ezzel megalapozva egy még pontosabb becslési eljárás kidolgozásának lehetőségét.
Irodalom:
1. Honda, “Honda riding assist,” https://global.honda/innovation/CES/2017/002.html, 2017, (Letöltés dátuma: 2023.09.09.).
2. Xiaomi, “Mi electric scooter 3,” https://xiaomiofficial.hu/okoseszkoz/elektromos-rollerek/mi-electric-scooter-3/, (Letöltés dátuma: 2023.09.09.).
3. B. M. Györök, “Estimating the coefficient of friction based on the memory effect of an elastic tire,” Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Tudományos Diákköri Konferencia, 2022.
szerző
-
Györök Bendegúz Máté
Mechatronikai mérnöki mesterképzési szak
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Takács Dénes
egyetemi docens, Műszaki Mechanikai Tanszék
