Trong bài viết này, một phương pháp mới được phát triển, bao gồm hai nhiệm vụ chính, cho các hệ thống hạ cánh tự động dựa trên kỹ thuật thị giác máy và được thực hiện bởi một quadcopter: (1) Một thuật toán dựa trên thị giác máy để phát hiện và dự đóa n chuyển động tương lai của đối tượng sử dụng bộ lọc Kalman; (2) Thuật toán điều khiển PID để quadcopter tự cân bằng và hạ cánh trên một mục tiêu xác định.
Trang 1Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học
THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI
TỰ ĐỘNG ĐÁP CÁNH TRÊN MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH
Trần Lê Anh*, Lê Tuấn Thông
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP Hồ Chí Minh
*Tác giả liên lạc: tranleanh.nt@gmail.com
TÓM TẮT
Trong suốt một quá trình bay tự hành, hạ cánh tự động trên một đối tượng được chỉ định là một trong những quy trình nguy hiểm và đầy thử thách nhất, đòi hỏi một nghiên cứu nâng cao về phương pháp trong cả phần cứng và phần mềm Trong bài báo này, một phương pháp mới được phát triển, bao gồm hai nhiệm vụ chính, cho các hệ thống hạ cánh tự động dựa trên kỹ thuật thị giác máy và được thực hiện bởi một quadcopter: (1) Một thuật tóa n dựa trên thị giác máy để phát hiện và dự đóa n chuyển động tương lai của đối tượng sử dụng bộ lọc Kalman; (2) Thuật tóa n điều khiển PID để quadcopter tự cân bằng và hạ cánh trên một mục tiêu xác định Nhiệm vụ này được thực hiện nhờ vào hai thành phần thiết yếu: cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển Tuy nhiên, các cảm biến này dễ bị nhiễu do các lực truyền động trong hệ thống, chẳng hạn như độ rung của động
cơ Do đó, chúng tôi cũng nghiên cứu và sử dụng bộ lọc bù để lấy kết quả tốt nhất
có thể từ hai cảm biến Các thí nghiệm thực tế trên mô hình quadcopter được thực hiện để xác nhận tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất và cho kết quả 80% số lần đáp cánh trúng đích
Từ khóa: Hạ cánh tự động, quadcopter, điều khiển PID
DESIGN AND IMPLEMENT A QUADCOPTER MODEL
AUTONOMOUS LANDING ON A STATIONARY TARGET
Tran Le Anh*, Le Tuan Thong
Ho Chi Minh City University of Technology and Education
*Corresponding Author: tranleanh.nt@gmail.com
ABSTRACT
During autonomous flight procedure, autonomous landing on a specified object
is one of the most dangerous and challenging processes, requiring an advanced study in both hardware and software approaches In this paper, a new methodology is developed, including two major tasks, for vision-based autonomous landing systems executed by a quadcopter: (1) a vision-based algorithm is used to detect and predict an object’s future motion using Kalman Filter; (2) PID algorithm is implemented in a quadcopter platform to autonomously balance and land this one on a stationary target This autonomous task is obtained by two essential components: Accelerometer and gyroscope However, the sensors are susceptible to noise caused by driving forces in the system, such as the vibration of the motors Therefore, we also investigate a use
of complementary filter to make the outcome from two sensors as best as possible Real quadcopter experiments have been implemented in door to validate the effectiveness of the proposed method and demonstrated that there were 8 out of
10 times of correctly landing
Keywords: Autonomous landing, quadcopter, PID controller
Trang 2Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học
TỔNG QUAN
Một thiết bị bay không người lái
(UAV), thường được gọi là Drone, là
một chiếc máy bay không có phi công
trực tiếp ngồi lái trên máy bay Có rất
nhiều mức độ khác nhau của các
chuyến bay tự lái: hoặc dưới sự kiểm
sóa t bởi con người hoặc được kiểm sóa
t bởi các máy tính trên máy bay Do sự
linh hoạt trong kiểm sóa t, hệ thống
UAV có ứng dụng rộng rãi trong công
nghiệp, xã hội và quân sự, chẳng hạn
như hoạt động tìm kiếm và cứu hộ,
theo dõi một đối tượng, vận chuyển sản
phẩm, hàng hóa Quadcopter là một
loại UAV với bốn động cơ, nó có ưu
điểm so với các loại UAV khác vì kết
cấu cơ khí đơn giản, khả năng di
chuyển linh hoạt trong không gian hẹp
với kích thước nhỏ gọn và rất dễ dàng
sản xuất
Thị giác máy tính bao gồm các lý
thuyết và kỹ thuật nhằm tạo ra các hệ
thống nhân tạo để thu thập và xử lý
hình ảnh hoặc cơ sở dữ liệu đa chiều
bằng máy ảnh Sự kết hợp giữa thị giác
máy tính và các công nghệ kỹ thuật
khác đã và đang tạo ra nhiều ứng dụng
trong khoa học, quân sự và nhiều ứng
dụng khác
Ngày nay, các chuyên gia đang đề xuất
các phương pháp để giải quyết các vấn
đề giao thông, đáng chú ý có thể kể đến
việc theo dõi tội phạm hoặc hỗ trợ nạn
nhân của một tai nạn giao thông Một
phương pháp tiềm năng được đề xuất
trong bài báo này là sử dụng UAV như
một robot hỗ trợ vì đường đi của nó ít
bị hạn chế không gian hơn so với các
phương tiện trên mặt đất Mặt khác,
một vấn đề khó khăn của UAV là hạ
cánh an toàn Hiện tại, các nghiên cứu
về việc hạ cánh tự động cho UAV vẫn
đang được tiến hành trên thế giới Mục
đích là để cho phép UAV có khả năng
hạ cánh trên tàu và xe tải, hoặc trong
trường hợp của lốc xóa y và các thảm
họa khác Bài báo này trình bày một giải pháp hạ cánh tự động dựa trên thị giác máy cho phép một quadcopter tự động hạ cánh trên một mục tiêu cố định
Quá trình này được chia thành 3 phần:
1 - phát hiện vị trí, 2 - dự đóa n vị trí và
3 - hạ cánh tự động Trong phần đầu tiên, hình ảnh được thu thập bởi một máy ảnh và sau đó được xử lý bởi một máy tính Raspberry Pi 3 Model B sử dụng không gian màu HSV, phương pháp lấy ngưỡng để phát hiện các tọa
độ X-Y của mục tiêu trên mặt phẳng ảnh 2D Sau đó, áp dụng bộ lọc Kalman để dự đóa n các tọa độ X'-Y của mục tiêu trong phần thứ hai Trong phần cuối cùng, giá trị tọa độ của X'-Y’ được chuyển thành tín hiệu điện điều khiển 4 động cơ để hạ cánh Ngoài
ra, sự cân bằng của quadcopter luôn được đảm bảo bằng cách sử dụng bộ điều khiển PID
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Vật liệu
S500 Quadcopter Frame Kit ngày càng được sử dụng nhiều trong nghiên cứu
vì chi phí thấp, cứng cáp và dễ lắp ráp
Hệ thống bao gồm vi điều khiển Arduino Uno, 4 bộ điều tốc (ESC), 4 động cơ không chổi than, cảm biến siêu âm HC-HR04, cảm biến
MPU-6050 6 bậc: con quay hồi chuyển 3 trục
và cảm biến gia tốc 3 trục, máy tính Raspberry Pi 3 Model B, camera 5.0
MP với độ phân giải tối đa là 720p và
độ phân giải 640x480 với 30 khung hình/giây được gắn ở dưới thân quadcopter để quan sát, pin 3800mAh cho thời lượng bay liên tục từ 10 đến
15 phút Các quadcopter có thể đạt được tốc độ khoảng 3 m/s và hoạt động rất tốt cả trong nhà và ngoài trời Khi bắt đầu, quadcopter cất cánh dưới một bộ điều khiển từ xa, gồm hai thành
Trang 3Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học phần: máy phát sóng Devo 7 và bộ thu
RX-701 với 7 kênh và tần số 2,4 GHz
Các chuyến bay hoạt động dưới sự điều
khiển của con người cho đến khi máy
ảnh có thể quan sát mục tiêu trong tầm nhìn của nó Hình 1 mô tả các phần cứng gồm mô hình bay và bãi đáp được
sử dụng trong nghiên cứu
Hình 1 Mô hình và mục tiêu sử dụng trong nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
Bộ điều khiển PID là thuật tóa n điều
khiển phổ biến nhất được sử dụng
trong nhiều ứng dụng để tối ưu hóa hệ
thống một cách tự động Một bộ điều
khiển PID có khả năng kiểm sóa t hệ
thống để đáp ứng các tiêu chuẩn chất
lượng như thời gian đáp ứng nhanh và
giảm độ vọt lố cho hệ thống
Trong điều khiển PID cho cân bằng
quadcopter Tín hiệu phản hồi là các
giá trị góc nghiêng được tính từ cảm
biến gia tốc MPU 6050
Ngoài ra, trong phần cứng này, một cảm biến siêu âm được sử dụng để duy trì độ cao của quadcopter trong không gian Trong trường hợp này, tín hiệu thời gian echo từ cảm biến siêu âm được đưa trở lại bộ điều khiển PID Cuối cùng, phản hồi các góc nghiêng
và tín hiệu thời gian echo cho các bộ điều khiển PID Hệ thống cuối cùng được cấu trúc như Hình 2
Hình 2 Sơ đồ khối bộ điều khiển PID quadcopter Phát hiện vùng màu
Một bức ảnh chụp từ máy ảnh được
định dạng dưới dạng hình ảnh màu
RGB Tuy nhiên, trong lĩnh vực xử lý
ảnh, không gian màu được chuyển
sang HSV vì những lợi ích nhất định
của nó HSV là một không gian màu
thường được sử dụng trong chỉnh sửa
hình ảnh, phân tích hình ảnh và thị giác
máy tính Không gian màu này dựa
trên ba tham số để mô tả màu sắc: Hue
(H), Saturation (S) và Value (V)
Nhiệm vụ phát hiện đối tượng trong nghiên cứu được thực hiện bằng ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV
Khi màu sắc được xác định bằng HSV, phương pháp lấy ngưỡng được sử dụng
để chuyển đổi hình ảnh thành định dạng nhị phân Sau đó, các hàm tìm kiếm đường biên được thực hiện để giới hạn vị trí hiện tại của đích Vị trí hiện tại được định nghĩa là trung tâm của vùng giới hạn
Trang 4Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Các thí nghiệm được thực hiện trong
phòng thí nghiệm, đáp cánh từ các độ
cao khác nhau với độ cao từ 100cm đến 150cm so với mục tiêu
Hình 3 Mô phỏng các vị trí đáp KẾT LUẬN
Sau nhiều nỗ lực nghiên cứu và phát
triển, chúng tôi đã thiết kế và lắp ráp
thành công một mô hình quadcopter
hoàn chỉnh Bên cạnh đó, một phương
pháp hạ cánh tự động dựa trên thị giác
máy tính với một nền tảng phần cứng
quadcopter cũng được trình bày trong
bài báo này Các thí nghiệm được thực
hiện trong nhà nhiều lần ở các độ cao
khác nhau Trong thời gian thử
nghiệm, có rất nhiều vấn đề mà chúng
tôi phải đối mặt, đặc biệt là ở phần hạ cánh Sau khi cải thiện thuật tóa n hạ cánh và tinh chỉnh mã nguồn, quadcopter hiện hoạt động với kết quả tốt Kết quả thí nghiệm đã chứng minh rằng quadcopter có khả năng tự động
hạ cánh trên một mục tiêu cố định rất tốt với độ chính xác khoảng 80% bằng cách sử dụng một camera đơn gắn vào phía dưới, có nghĩa là có 8 trong số 10 lần quadcopter đáp thành công trên mục tiêu
TÀI LIỆU THAM KHẢO
ĐÀO VĂN HIỆP, TRẦN XUÂN DIỆU, PHÙNG THẾ KIÊN Modeling of
Quadrotor dynamics In Vietnam Conference of Control and Automation
2011 (VCCA 2011), Ha Noi, Nov 25-26, 2011
POUNDS, PAUL, ROBERT MAHONY, AND PETER CORKE Modelling and
control of a quadrotorr robot In Proceedings Australasian Conference on
Robotics and Automation 2006, Australian Robotics and Automation Association Inc., 2006
TOMMASO BRESCIANI Modelling, Identification and Control of a Quadrotor
Helicopter Department of Automatic Control, Lund University, October
2008, ISSN 0280-5316