PHÁT TRIỂN BỘ PID MỀM TỰ CHỈNH ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG THIẾT BỊ VTOL UAV

Trong các nhiệm vụ giải cứu, UAV có thể sử dụng các cảm biến để tìm kiếm người bị nạn và gửi hình ảnh về trạm điều khiển, khi đó thiết bị bay không người lái có thể thả đồ sơ cứu cho nạn

THIẾT BỊ VTOL UAV

Sinh viên thực hiện

Nguyễn Nhật Anh Lớp: KTĐT&THCN-K56 Khoa: Điện – Điện tử

Nguyễn Trọng Quý Anh Lớp: KTĐT&THCN-K56 Khoa: Điện – Điện tử

Đặng Văn Hào Lớp: KTĐT&THCN-K57 Khoa: Điện – Điện tử

Lưu Trọng Hiếu Lớp: KTĐT&THCN-K57 Khoa: Điện – Điện tử

Nguyễn Việt Anh Lớp: KTĐT&THCN-K57 Khoa: Điện – Điện tử

Người hướng dẫn: TS Ngô Thanh Bình

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN

NĂM 2019

PHÁT TRIỂN BỘ PID MỀM TỰ CHỈNH ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN CÂN BẰNG

THIẾT BỊ VTOL UAV

Sinh viên thực hiện

Lớp: KTĐT&THCN Khoa: Điện-Điện tử Năm thứ: 4/4.5 năm

Ngành học: Kỹ thuật Điện tử

Lớp: KTĐT&THCN Khoa: Điện-Điện tử Năm thứ: 4/4.5 năm

Ngành học: Kỹ thuật Điện tử

Lớp: KTĐT&THCN Khoa: Điện-Điện tử Năm thứ: 3/4.5 năm

Ngành học: Kỹ thuật Điện tử

Lớp: KTĐT&THCN Khoa: Điện-Điện tử Năm thứ: 3/4.5 năm

Ngành học: Kỹ thuật Điện tử

Lớp: KTĐT&THCN Khoa: Điện-Điện tử Năm thứ: 3/4.5 năm

Ngành học: Kỹ thuật Điện tử

Người hướng dẫn: TS Ngô Thanh Bình

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU, LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI VÀ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1

MỤC TIÊU CỦA DỰ ÁN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC : 2

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH 3

CHƯƠNG 1:CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3

1.1 MEMSINS 3

1.2 PID 3

1.3 BỘ LỌC KALMAN 4

1.4 VTOLUAV 5

CHƯƠNG 2:TÍNH TOÁN VÀ XỬ LÝ 9

2.1 XỬ LÝ TÍN HIỆU IMU,GPS VÀ CHẾ TẠO MODULE CẢM BIẾN 9

2.1.1 Xử lý tín hiệu IMU 9

2.1.2 Xử lý dữ liệu từ trường 11

2.1.3 Chế tạo mô-đun cảm biến 15

2.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH KHUNG TỰ CÂN BẰNG 16

2.3 ÁP DỤNG BỘ LỌC VÀ THUẬT TOÁN PID 22

2.3.1 Bộ lọc Kalman Filter 22

2.3.2 Bộ điều khiển PID tầng 24

CHƯƠNG 3:NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG PID MỀM TỰ CHỈNH TRÊN VTOL UAV HEXACOPTER 31

3.1 TÍNH TOÁN VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH VTOLUAVHEXACOPTER 31

3.1.1 Hệ tọa độ 31

3.1.2 Ma trận quay 32

3.1.3 Lực nâng 33

3.1.4 Mô-men lực 33

3.1.5 Mô hình động học Hexacopter 35

3.1.6 Mô hình hệ thống Hexacopter 37

3.1.7 Mô phỏng mô hình hệ thống VTOL UAV Hexacopter trên Matlab 39

3.2 THỬ NGHIỆM MÔ HÌNH VTOLUAVHEXACOPTER 41

CHƯƠNG 4:KẾT LUẬN 46

4.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 46

4.2 KIẾN NGHỊ 50

TÀI LIỆU THAM KHẢO 52

PHỤ LỤC 54

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Hình 1 1 INS cơ sử dụng trong máy bay Concord 3

Hình 1 2 Quá trình rời rạc tuyến tính 4

Hình 1 3 Phương thức hoạt động của Kalman Filter 5

Hình 1 4 VTOL UAV Hexacopter 6

Hình 2.1 Dữ liệu góc từ cảm biến đo thực tế 10

Hình 2.2 Tốc độ đáp ứng và độ chính xác của các dữ liệu góc nghiêng 11

Hình 2.3 Xác định góc Phi bằng từ trường 12

Hình 2.4 Dữ liệu của từ kế sau khi hiệu chỉnh 12

Hình 2.5 Sai lệch do nhiễu từ trường cứng 13

Hình 2.6 Sai lệch do nhiễu từ trường mềm 14

Hình 2 7 Dữ liệu sau khi và trước khi được hiệu chỉnh 15

Hình 2 8 Mạch thiết kế trên phần mềm Altium 15

Hình 2 9 Mạch điều khiển sử dụng Arduino UNO R3 15

Hình 2 10 Khung cân bằng dùng trong thí nghiệm 16

Hình 2 11 Động cơ, ESC 17

Hình 2 12 Pin Lipo 3S 17

Hình 2 13 Sức phản điện động hình thang của động cơ BLDC 18

Hình 2 14 Cấu tạo bên trong động cơ BLDC 18

Hình 2 15 Đặc tính mô-men - tốc độ của động cơ BLDC 19

Hình 2 16 ESC Hobby King 30A sử dụng chip điều khiển ATMega8 19

Hình 2 17 Sơ đồ ESC 20

Hình 2 18 Một số loại ESC thông dụng 21

Hình 2 19 Ví dụ datasheet động cơ V5208-350KV 21

Hình 2 20 Cánh quạt chiều nghịch 22

Hình 2 21 Dữ liệu góc nghiêng tình từ gia tốc kế và CF 23

Hình 2 22 Kalman Filter và CF 23

Hình 2 23 Hệ thống PID truyền thống 24

Hình 2 24 PID truyền thống với điểm đặt bằng 0 24

Hình 2 25 so sánh bộ PID thường và bộ PID cộng với 3 điểm đặt 0,30 và -30 25

Hình 2 26 Bộ điều khiển PID tầng 26

Hình 2 27 Dữ liệu góc nghiêng với các thiết kế của bộ PID khác nhau 26

Hình 2 28 Dữ liệu góc nghiêng 3 điểm đặt sử dụng PID tầng 27

Hình 2 29 Lưu đồ thuật toán PID mềm tự chỉnh 28

Hình 2 30 Lưu đồ thuật toán Autotune() 29

Hình 3 1 Hệ tọa độ 31

Hình 3 2 Hệ tọa độ vật thể 31

Hình 3 3 Phối hợp tốc độ động cơ 34

Hình 3 4 Hệ thống mô phỏng trên Simulink/Matlab 39

Hình 3 5 Dữ liệu chạy mô phỏng 39

Hình 3 6 Dữ liệu góc Euler 40

Hình 3 7 Dữ liệu vận tốc góc 40

Hình 3 8 Chế tạo khung và máy bay 41

Hình 3 9 Khung thiết bị bay Hexacopter 42

Hình 3 10 Cấu hình động cơ Hexacopter 42

Hình 3 11 VTOL UAV Hexacopter 44

Hình 3 12 Cấu trúc bộ điều khiển bay 44

Hình 3 13 Bộ điều khiển bay Pixhawk và Raspberry Pi 3 (gắn ở dưới) 45

Hình 3 14 Sơ đồ kết nối RPi với Pixhawk 45

Hình 4 1 Dữ liệu góc nghiên sau khi lọc bằng lọc CF và lọc Kalman 46

Hình 4 2 Dữ liệu góc Euler sau khi hiệu chỉnh 47

Hình 4 3 Khung tự cân bằng 47

Hình 4 4 Bay thử nghiệm ngoài sân bóng của trường 48

Hình 4 5 Máy bay cất cánh ổn định và đạt độ cao nhanh chóng 48

Hình 4 6 Thiết bị bay hạ cánh rất êm 48

Hình 4 7 Biểu đồ so sánh Roll thực tế và Roll mong muốn 49

Hình 4 8 Biểu đồ so sánh Pitch thực tế và Pitch mong muốn 49

Hình 4 9 Biểu đồ so sánh Yaw thực tế và Yaw mong muốn 50

Hình 4 10 Vị trí GPS 50

Bảng 2 1 Bảng tra thông số theo phương pháp ZN 27

DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT

STT Từ viết tắt Nội dung Nghĩa Tiếng Việt

không chổi than

khuyết

Regulator

Điều khiển tối ưu

Mechanic System

Hệ thống vi cơ điện tử

Vehicle

Xe không người lái

Landing

Cất và hạ cánh thẳng đứng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI

1 Thông tin chung:

- Tên đề tài: Phát triển bộ PID mềm tự chỉnh ứng dụng trong điều khiển cân bằng thiết bị VTOL UAV

- Sinh viên thực hiện: Nguyễn Nhật Anh

Nguyễn Trọng Quý Anh Đặng Văn Hào

Lưu Trọng Hiếu

Nguyễn Việt Anh

- Lớp: KTĐT&THCN Khoa: Điện – Điện tử Năm thứ: 3, 4 Số năm đào tạo: 4.5

- Người hướng dẫn: TS Ngô Thanh Bình

2 Mục tiêu đề tài: Nghiên cứu phát triển bộ PID mềm tự chỉnh (Soft-Tuning Proportional Integral

Derivative) ứng dụng trong điều khiển cân bằng thiết bị bị bay không người lái dạng hạ cánh thẳng đứng VTOL UAV (Vertical Take-Off and Landing Unmanned Aerial Vehicle )

3 Tính mới và sáng tạo: Phát triển thành công bộ điều khiển PID mềm tự chỉnh kiến trúc dạng PID

tầng (Cascade PID) có khả năng tự chỉnh thông số trên vi xử lý của bộ điều khiển, từ đó nâng cao chất

lượng và phát triển tính năng cho bộ điều khiển bay

4 Kết quả nghiên cứu: Bộ điều khiển PID tầng được xây dựng trên vi xử lý có khả năng tự chỉnh thông

số phù hợp đáp ứng cân bằng bay tốt, từ đó kết nối máy tính đơn chip để phát triển tính năng cho bộ điều khiển bay Đã xây dựng mô hình và tính toán thiết kế thiết bị bay Hexacopter thể hiện rõ ràng kết

quả nghiên cứu lý thuyết

của đề tài: Mô hình VTOL UAV có thể phát triển để sử dụng cho các mục đích an ninh quốc phòng,

khảo sát công trình, GTVT, thăm dò, theo dõi từ trên cao Sử dụng bộ điều khiển bay tự chế tạo với chi phí thấp sẽ giảm chi phí, tự chủ công nghệ, đảm bảo về mặt bảo mật thông tin Về mặt giáo dục, nghiên cứu giúp nâng cao trình độ kiến thức về công nghệ thông tin, truyền thông, điện tử, tự động hóa, đặc biệt là trong kỹ thuật điều khiển mô hình phi tuyến có tác động nhiễu

6 Công bố khoa học của sinh viên từ kết quả nghiên cứu của đề tài (ghi rõ họ tên tác giả, nhan đề

và các yếu tố về xuất bản nếu có) hoặc nhận xét, đánh giá của cơ sở đã áp dụng các kết quả nghiên cứu (nếu có):

Ngo Thanh Binh, Nguyen Quang Tuấn, Nguyen Nhat Anh, Nguyen Trong Quy Anh (2019) “Modeling

and Control Hexacopter Using Cascaded PID Controller with Open Source Flight Controller and Companion Computer.”, VCCA 2019 (submitted)

Nhận xét của người hướng dẫn về những đóng góp khoa học của sinh viên thực hiện đề tài (phần

này do người hướng dẫn ghi):

Ngày tháng năm

Người hướng dẫn

(ký, họ và tên)

MỞ ĐẦU

Tổng quan về nghiên cứu, lý do chọn đề tài và mục tiêu nghiên cứu

Thiết bị bay không người lái có rất nhiều loại như máy bay cánh bằng, VTOL – Máy bay lên thẳng Với sự linh hoạt và các ưu điểm vượt trội mà UAV có được đã giúp

nó trở thành một công cụ đắc lực cho nhiều ứng dụng, đặc biệt là trong những nhiệm vụ khó khăn mà con người khó có thể thực hiện UAV có thể hoạt động trong môi trường

mà có thể gây nguy hiểm cho con người như vùng nhiễm xạ, những vùng xạt lở hay lũ quét hoặc vùng núi hiểm trở UAV có thể dễ dàng trang bị hoặc thay thế những thiết bị

và cảm biến ngoại vi tùy theo mục đích sử dụng

Trong các nhiệm vụ giải cứu, UAV có thể sử dụng các cảm biến để tìm kiếm người

bị nạn và gửi hình ảnh về trạm điều khiển, khi đó thiết bị bay không người lái có thể thả

đồ sơ cứu cho nạn nhân và báo vị trí cho lực lượng cứu hộ

Trong xây dựng dân dụng và giao thông vận tải, các máy bay không người lái có thể sử dụng để khảo sát khu vực giúp các kỹ sư có thể nắm bắt được tình hình tổng quát khu vực quy hoạch Ngoài ra hệ thống này có thể để sử dụng để khảo sát hay quản lý các công trình dân dụng, các công trình giao thông vận tải từ xa Ví dụ như khảo sát đập thủy điện giúp các kỹ sư có thể quan sát những nơi khó chạm đến nhất, nó có thể quét

và phát hiện vết nứt và có thể cứu khỏi thảm họa vỡ đập

Hiện tại trên thế giới đang có rất nhiều hãng lớn đã và đang phát triển ứng dụng của UAV và thương mại hóa như Riegl, DJI, Yellow Scan, Phoenix, ScanSolution Nhưng ở Việt Nam do chính sách và qui định về UAV còn chưa rõ ràng nên việc phát triển công nghệ này vẫn còn hạn chế

Với công nghệ như hiện nay như cảm biến MEMS (Microelectromechanical systems – Hệ thống vi cơ điện tử) những thiết bị không người lái sử dụng các vi xử lý hoặc vi điều khiển có thể được sản xuất với kích thước nhỏ gọn với chi phí thấp hơn nhiều so với trước đây Trong bài viết này thiết bị UAV được thiết kế và chế tạo thử nghiệm là loại Hexacopter (Thiết bị bay sử dụng sáu động cơ)

Lý do chọn đề tài

Đặc biệt với những ứng dụng sử dụng công nghệ quan sát và khảo sát như camera

và Lidar, để có thể thu được những tập dữ liệu chính xác của đối tượng hay khu vực

quan sát, đòi hỏi thiết bị bay phải rất ổn định Dự án nghiên cứu này thiết kế bộ chỉnh PID tầng mềm để giải quyết bài toán điều khiển thiết bị bay VTOL UAV Để hoạt động

hệ thống cần các thông tin phản hồi chính xác của vị trí và độ cao, được đo bằng các cảm biến 9 trục (bao gồm 3 loại cảm biển: Gyro, Gia tốc và Trọng trường) và một số ngoại vi đo đạc khác như GPS Vì vậy để nâng cao khả năng hoạt động của Hexacopter, phần cứng mã nguồn mở Pixhawk được sử dụng với firmware chạy thuật toán riêng

Mục tiêu của dự án nghiên cứu khoa học :

- Tìm hiểu về thiết bị bay không người lái UAV, từ đó phát triển bộ PID mềm tự chỉnh ứng dụng trong điều khiển cân bằng thiết bị VTOL UAV

- Giải mã thiết bị công nghiệp bay chuyên dụng Pixhawk tích hợp Raspberry Pi 3 tác động điều khiển trên cơ sở lập trình Python

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 MEMS INS

INS (Inertial Navigation System) là một thiết bị chuyên dụng dùng để đo lường các giá trị gia tốc, góc quay, véc-tơ trọng trường và thiết bị định vị để xác định hướng dịch chuyển của một vật thể đa số được sử dụng trên các phương tiện chuyển động trong không gian như máy bay, UAV, tàu thuyền, UGV Hệ thống này sử dụng các cảm biến IMU bao gồm các cảm biến như cảm biến gia tốc (Acclerometers), con quay hồi chuyển (Gyroscope) và có thể có thêm cảm biến từ trường (Magnetometers) hay còn được biết đến như la bàn số IMU thường đươc ̣ dùng để đo chuyển động của các phương tiện vận chuyển hoặc robot tự hành

Trước đây những năm 60 thì hệ thống này thường sử dụng bằng những hệ thống cảm biến bằng cơ có cấu tạo và phương thức hoạt động rất phức tạp, và có thể tốn hàng triệu đô la cho một hệ thống đo lường quán tính INS

Hình 1.1 INS cơ sử dụng trong máy bay Concord

Nhờ vào công nghệ sản xuất linh kiện bán dẫn phát triển mà công nghệ MEMS INS đã ra đời khoảng vào những năm 1980’s, đã tạo nên bước ngoặt thay đổi cho toàn

bộ công nghệ cảm biến với cấu trúc nhỏ, tiêu thụ năng lượng thấp, độ chính xác như cảm biến cơ và giá thành lại rất rẻ Chính vì những lý do này mà các cảm biến MEMS INS sẽ được sử dụng trong đề tài nghiên cứu VTOL UAV này

1.2 PID

Giải thuật tính toán bộ điều khiển PID bao gồm 3 thông số riêng biệt: Proportional(tỉ lệ), Integral(tích phân), Derivative(vi phân) Giá trị tỉ lệ xác định tác

động của sai số hiện tại, giá trị tích phân xác định tác động của tổng các sai số trước đấy, giá trị vi phân xác định tác động của tốc độ biến đổi sai số

Hình 1 2 Quá trình rời rạc tuyến tính

Với quá trình rời rạc tuyến tính hình trên, ta có phương trình không gian trạng thái:

k k k

Hình 1.3 Phương thức hoạt động của Kalman Filter

Thuật toán dự đoán:

VTOL UAV (Vertical Take-off Or Landing Unmanned Aerial Vehicle) – Thiết bị bay không người lái cất/hạ cánh thẳng đứng là một loại thiết bị bay, được điều khiển từ

xa hoặc bán tự động dưới sự giám sát của người điều khiển thiết bị bay

UAV đã và đang được nghiên cứu rất nhiều về các thiết kế mô hình khí động học phức tạp và cũng như các giải pháp để điều khiển như điều khiển PID, điều khiển LQR

Sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu đối với thiết kế của thiết bị bay không người lái đang phát triển nhanh với mục đích là sản xuất ra các thiết bị rẻ hơn và đáp ứng tốt hơn Các ứng dụng cho quân sự và dân sự trải dài từ theo dõi, trinh sát cho đến tìm kiếm và giải cứu, nhưng hơn tất cả là để tránh gây ra các rủi ro cho phi hành đoàn

Nhờ có cấu trúc cơ khí và hệ thống điều khiển, máy bay nhỏ nhiều rotor có một vài ưu điểm lợi thế hơn so với máy bay không người lái hạ cánh và cất cánh thẳng đứng

Hình 1.4 VTOL UAV Hexacopter

Gần đây, thiết kế UAV đang dần thay đổi thành các thiết kế nhiều hơn 4 động cơ, các thiết kế 6 động cơ đang dần thịnh hành trong các năm vừa qua nhờ khả năng mang được trọng lượng nặng hơn và xử lý được nhiều vấn đề khi động cơ hỏng Bởi vì lý do này, trong nghiên cứu này,nhóm sẽ sử dụng hệ thống bay 6 động cơ, hay còn được gọi

là hexacopter hoặc drone 6 rotor được đặt ở các đỉnh của hình lục giác và hệ thống đẩy bao gồm 3 đôi cánh quay ngược chiều nhau

Để xây dựng một mô hình toán học cho drone trên thân vật thể, động lực học của

nó được thể hiện qua các phương trình vi phân Newton-Euler, khảo sát cả ảnh hưởng bên trong lẫn bên ngoài tác động đến UAV Thực chất, tham số góc Euler, mô tả góc quay của máy bay, được thay bằng công thức động học quaternion

Yếu tố để quyết định tính hoạt động ổn định của thiết bị bay chính là sự ổn định khi gặp những sự thay đổi đột ngột của môi trường (như gió, nhiễu không khí, vật thể bay trong không gian, ) và khả năng phục hổi từ những biến nhiễu từ hệ thống cảm biến hoặc sự rung động do động cơ gây ra Và yếu tố thứ hai là điều chỉnh tham số PID cho bộ điều khiển tuning mềm PID tầng

Các hệ số PID ảnh hưởng thế nào đến drone?

Thay đổi trị số PID sẽ gây ảnh hưởng đến hành vi của drone theo nhiều cách khác nhau

Độ lợi P

Độ lợi P quyết định việc bộ điều khiển bay sửa lỗi với tốc độ thế nào để bay

được theo đường bay mong muốn (đến vị trí mà người điều khiển muốn máy bay đến

bằng cách gạt cần điều khiển) Nó giống như tùy chỉnh độ nhạy và tốc độ đáp ứng Độ

lợi P cao có nghĩa là việc điều khiển sẽ “sắc” hơn và độ lợi P thấp là việc điều khiển sẽ

Độ lợi I quyết định việc bộ điều khiển bay giữ vị trí như thế nao khi gặp ngoại

lực, như là gió hoặc lệch trọng tâm Nó giống như thông số điều chỉnh độ “rắn” khi máy

bay đứng yên, và nó giữ vị trí tốt ra sao Khi I quá thấp thì thường ta hay phải điều chỉnh đường bay của máy bay nhiều bằng điều khiển, nhất là những lúc gạt throttle

Nếu độ lợi I quá cao, máy bay sẽ bị hạn chế quá mức và dần trở nên cứng và không phản hồi Nó cũng giống như việc phản ứng của máy bay chậm và độ lợi P bị giảm Trong một số trường hợp, độ lợi I quá lớn cũng có thể gây ra hiện tượng dao động nhẹ Một vấn đề nữa mà độ lợi I có thể giải quyết hoặc cải thiện là đồng bộ tốc độ quay của động cơ Trên thực tế, không một chiếc ESC, động cơ hay cánh nào là giống nhau

cả, nên chúng sẽ cần lực đẩy khác nhau khi quay trong cùng 1 môi trường Khi ta giảm throttle đột ngột, một động cơ có thể tăng và giảm số vòng quay nhanh hơn những động

cơ khác và khiến cho máy bay có hiện tượng mất độ cao không mong muốn Ta có thể tăng độ lợi I để “sửa” những lỗi nhỏ này khi bay

Độ lợi D

Độ lợi D giúp giảm xóc, giảm thiểu việc sửa vượt ngưỡng và vọt lố gây ra bởi độ lợi P Giống như 1 bộ giảm xóc, thêm độ lợi D giúp “làm mềm” và chống lại dao động gây ra bởi độ lợi P cao, đồng thời giảm thiểu tối đa hiện tượng dao động mạnh khi giảm

độ cao

Khi D quá thấp, máy bay sẽ không lấy lại được độ cân bằng ở cuối các khúc lượn, đồng thời sẽ dao động mạnh khi hạ cánh hoặc giảm độ cao Tăng D sẽ cải thiện các vấn

đề này, nhưng D quá cao sẽ gây rung lắc máy bay vì nó tăng độ nhiễu hệ thống Dần dần sẽ khiến cho động cơ quá nóng và máy bay bị dao động mạnh Một tác dụng phụ nữa của việc tăng D quá đà là làm giảm độ phản hồi của máy bay

CHƯƠNG 2: TÍNH TOÁN VÀ XỬ LÝ

2.1 Xử lý tín hiệu IMU, GPS và chế tạo module cảm biến

Đối với các thiết bị bay nói chung và VTOL UAV nói riêng thì điều quan trọng nhất là xác định được chính xác thông tin như vị trí góc nghiêng, tốc độ góc, độ cao, vận tốc, tọa độ vị trí từ các cảm biến Thông thường tín hiệu gốc của cảm biến rất nhiễu, các tín hiệu nhiễu này gây ra bởi các yếu tố như độ sai lệch khi sản xuất, do nhiệt độ,

do nhiễu nguồn, đường tín hiệu Do vậy tín hiệu của các cảm biến sẽ được hiệu chuẩn thông qua các bộ lọc sử dụng giải thuật, và kết quả của việc xử lý đã cho kết quả dữ liệu IMU rất tốt.[1]

2.1.1 Xử lý tín hiệu IMU

Với cảm biến IMU được sử dụng ở đây là loại cảm biến góc nghiêng 6 trục MPU6050 được trang bị trên cùng một cảm biến MEMS là cảm biến 3 trục gia tốc

và cảm biến 3 trục con quay hồi chuyển Ngoài ra, trên cảm biến còn được trang bị sẵn bộ tiền xử lý tín hiệu DMP nên việc xử lý tín hiệu sẽ dễ dàng hơn nhưng trên thực tế khi chế tạo cảm biến MEMS IMU thì không có cảm biến nào là giống nhau nên khi đo dữ liệu cảm biến gia tốc và cảm biến gyro sẽ luôn có sai lệch - thuật ngữ gọi là offset, chính vì sự sai lệch này mà dữ liệu cảm biến bị sai tích lũy và gây nên hiện tượng trượt, tức là khi để cảm biến trong trạng thái tĩnh tự nhiên nhưng dữ liệu

đo được tự thay đổi và tăng dần theo thời gian Dịch về “0” bằng việc dịch offset sử dụng công thức:

bias

accel accel accel

S (8)

Để chuyển từ giá trị trọng lực sang góc Pitch, Roll qua công thức

180 arctan y .

Nhưng với chỉ tính toán đó thì dữ liệu cảm biến vẫn bị nhiễu, do người ta sử dụng kỹ thuật được gọi là sensor fusion – kết hợp cảm biến Sử dụng bộ lọc Complementary Filter (tạm dịch là Bộ lọc bổ sung khuyết thiếu) Lý do để hợp nhất

dữ liệu của con quay hồi chuyển và gia tốc là vì con quay hồi chuyển ổn định trong thời gian ngắn, nhưng trôi theo thời gian, trong khi ngược lại, gia tốc kế bị nhiễu trong thời gian ngắn, nhưng cho góc ổn định theo thời gian Bằng việc kết hợp cả hai

dữ liệu đo của con quay hồi chuyển và gia tốc kế, vấn đề có thể khắc phục những thiếu sót của từng cảm biến

được xác định thông qua tần số lấy mẫu

t Với là tần số lấy mẫu, tham số được xác định theo tần số cắt dữ liệu cảm biến con quay hồi chuyển và cảm biến gia tốc, với thời gian đó cho phép hệ thống lấy quyền tính toán và có thể đáp ứng kịp thời trước khi dữ liệu bị sai số tích lũy quá nhiều

Hình 2.1 Dữ liệu góc từ cảm biến đo thực tế

Trong hình 2.1 là dữ liệu khi cảm biến được đặt trên mặt bằng phẳng không nghiêng Có thể thấy dữ liệu góc cảm biến con quay hồi chuyển trên hình 2.1, dữ liệu không được ổn định và có tốc độ trượt rất nhanh, khi giá trị góc quay đạt đến cực tiểu -180o dữ liệu góc con quay hồi chuyển bị lật lại trở về 0 và tiếp tục trôi Dựa trên tác

dụng của CF để hạn chế sự trôi góc của cảm biến con quay hồi chuyển Còn hai giá trị góc gia tốc kế và góc CF đều có dữ liệu chính xác và không bị trôi

Hình 2.2 Tốc độ đáp ứng và độ chính xác của các dữ liệu góc nghiêng

Trong hình 2.2, cảm biến được nghiên theo góc bất kỳ để kiểm tra tốc độ đáp ứng và độ chính xác của dữ liệu Góc tính bởi con quay hồi chuyển tuy vẫn bị trôi nhưng có những phản ứng theo sự thay đổi góc nghiêng Với CF (đường màu xanh lá) ta có thể thấy nhờ kết hợp sự đáp ứng nhạy của con quay hồi chuyển và sự chính xác của gia tốc kế để tính góc nghiêng của cảm biến mà dữ liệu góc nghiêng của CF chính xác Còn đối với góc gia tốc mỗi khi thay đổi góc nhanh, dữ liệu có sự tăng vọt đột ngột rồi dữ liệu đo bình thường

2.1.2 Xử lý dữ liệu từ trường

Xác định góc xoay theo phương ngang (Yaw) theo cảm biến từ trường bằng cách xác định được trình bày như sau:

Gọi Mx, My, Mz là hình chiều của vector cường độ từ trương B lên các trục tộ

độ tương đối và M’x, M’y, M’z là các giá trị đo được trong hệ tọa độ tuyệt đối Trong hệ tọa độ tuyệt đối thì rõ ràng Yaw sẽ được tính như sau:

Nếu thiết bị nghiêng theo các góc Roll và Pitch thì ta quy về hệ tọa độ tuyệt đối như sau:

Hình 2.4 Dữ liệu của từ kế sau khi hiệu chỉnh

Sự biến dạng của từ trường cứng và từ trường mềm phụ thuộc vào vật liệu có

từ trường (hoặc) từ tính quay hoặc di chuyển cùng với cảm biến Cảm biến sẽ được

gắn trên Module GPS, và được đặt ở khoảng cách đủ xa với động cơ để tránh sự nhiễu loạn từ trường khi động cơ hoạt động

Biến dạng từ trường cứng được tạo ra bởi một đối tượng tạo ra từ trường Ví

dụ, một chiếc loa sẽ gây ra biến dạng từ trường cứng gây ra sai lệch tĩnh trong dữ liệu ra của từ kế Các biến dạng từ trường cứng có thể được điều chỉnh bằng cách bù làm dịch chuyển tâm của vòng tròn đi, như trong hình 2.5

Hình 2.5 Sai lệch do nhiễu từ trường cứng

Để bù trừ sự biến dạng từ trường cứng có thể được thực hiện bằng cách xác định độ lệch trục x và y là trung bình quân phương của giá trị tối đa và tối thiểu của mỗi trục, khoảng cách từ vị trí ban đầu đến vị trí bị biến dạng

Xmax, Ymax, Zmax ∶ Giá trị cực đại của các trục XYZ

Xmin, Ymin, Zmin ∶ Giá trị cực tiểu của các trục XYZ

Biến dạng từ trường mềm là sự lệch hoặc thay đổi trong từ trường có các vật liệu kim loại (nikel, sắt, thép) Khi đó sự biến dạng sẽ kéo dài hoặc làm biến dạng từ trường tùy thuộc vào hướng với cảm biến Biến dạng sắt mềm sẽ làm cong từ trường thành một hình elip, như hình dưới đây

Hình 2.6 Sai lệch do nhiễu từ trường mềm

Biến dạng từu trường mềm không chỉ kéo dài hoặc làm biến dạng từ trường,

nó còn tạo ra hiện tượng xoay tròn được biểu thị cho từ trường bị biến dạng Ma trận xoay được sử dụng để căn chỉnh độ nghiêng sai lệch của esllipse với trục hoành, bằng cách tìm giá trị tối đa của các điểm dữ liệu, với giá trị tọa độ (xmax, ymax), góc được tính theo phương trình (18) và phương trình (19) Khi góc đã được thiết lập, áp dụng giá trị vectơ trục cho ma trận xoay - được đưa ra dưới đây

r = √x2 + y2 (18)

δ = sinx−1(y

r) (19) Bằng cách áp dụng độ lệch cho vectơ của dữ liệu từ kế thô, sau đó nhân với ma trận biến đổi để loại bỏ các biến dạng từ trường cứng và mềm - phương trình (20)

[

Xc

YC

ZC] = [

Bx

By

Bz]) (20)

Trong trường hợp này, mặt phẳng XY đang được xem xét vì ma trận xoay bị giới hạn trong phép quay trong mặt phẳng đơn (XY, YZ, XZ)

[

Xc

YC

ZC] = [

Bx

By0]) (21)

Sau khi hiệu chỉnh và lưu dữ liệu, dữ liệu từ kế được hiển thị bằng phần mềm

hỗ trợ Khi chúng ta xoay cảm biến quanh trục Z, hướng trục X về phía Bắc, góc sẽ

là 0o, như trong hình So với hình xx không có hiệu chuẩn, khí đưa vật kim loại có từ trường cứng và từ trường mềm gần cảm biến khoảng 1-2,5cm, chúng ta có thể thấy trôi góc đáng kể, như trong hình 2.7 và 2.8 dưới đây

Hình 2 7 Dữ liệu sau khi và trước khi được hiệu chỉnh

2.1.3 Chế tạo mô-đun cảm biến

Mô-đun cảm biến được thiết kế để có thể cắm cảm biến góc nghiêng MPU6050

và đầu ra điều khiển hai động cơ không chổi than, kết nối với kit vi điều khiển Arduino UNO R3 hoặc STM32F103C8T6

Hình 2 8 Mạch thiết kế trên phần mềm Altium

Hình 2 9 Mạch điều khiển sử dụng Arduino UNO R3

2.2 Xây dựng mô hình khung tự cân bằng

Trước khi áp dụng thuật toán điều khiển lên thiết bị VTOL UAV hoạt động ở ngoài môi trường thực tế Bằng việc xây dựng hệ thống khung tự cân bằng trong phòng thí nghiệm để khảo sát động cơ và ESC và tiến hành các thử nghiệm để tính ra các hệ số cho thuật toán tự chỉnh mềm PID tầng và các tác động nhiễu môi trường, từ đó có thể

có dữ liệu để tối ưu để lựa chọn cấu hình thiết bị (động cơ, ESC, pin) và phát triển thuật toán sao cho phù hợp hệ thống điều khiển VTOL UAV Hexacopter

Khung cân bằng bao gồm khung, module đo dữ liệu, mô-đun điều tốc ESC, động

cơ không chổi than, cánh quạt, pin Lipo 3S

Hình 2 10 Khung cân bằng dùng trong thí nghiệm

Hình 2 11 Động cơ, ESC

Hình 2 12 Pin Lipo 3S

Khung cân bằng có sải cánh dài 680 mm Trục của cánh tay được treo trên hai vòng

bi gắn vào thân khung Khung cân bằng có chân để điều chỉnh bề mặt nghiêng Với thiết

bị này ta chỉ có thể thử nghiệm theo từng cặp động cơ ví dụ như với góc pitch thì sẽ là động cơ trước phải và động cơ sau phải, với góc roll là hai động cơ trái và phải phía sau Động cơ không chổi than là động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu, động cơ có cấu tạo bao gồm stator dây quấn (khác với động cơ 3 pha về cách quấn dây) nên động cơ có sức phản điện động hình thang Số vòng dây quấn ở stator quyết định dòng lớn nhất mà động cơ sẽ tiêu thụ, càng nhiều vòng thì sẽ có nội trở càng lớn, tức hệ số KV càng nhỏ Ngược lại, số vòng dây càng ít thì sẽ có hệ số KV càng lớn

Hệ số KV là hệ số cho ta biết tốc độ của động cơ ứng với mỗi vôn, ví dụ với động

cơ không chổi than có hệ số 2300KV và cấp nguồn bởi pin Lipo 3S (12.6 V), động cơ sẽ quay với tốc độ 28980 vòng trên phút (không lắp cánh quạt) Nhưng không có nghĩa

là cứ cấp dòng điện càng cao thì động cơ không chổi than sẽ chạy càng nhanh vì tùy từng loại động cơ được cuốn dây khác nhau mà sẽ có điện áp lớn nhất khác nhau

Hình 2 13 Sức phản điện động hình thang của động cơ BLDC

Phần xoay bên ngoài là Rotor gồm các cực nam châm P-N đặt sole với nhau, số lượng cực P-N càng nhiều thì động cơ có tốc độ càng nhanh và càng mượt, ngược lại càng ít thì có mô-men lực càng lớn Bởi vì là động cơ kiểu 3 pha nên số lượng P-N thường là n*3 (9, 12, 15, 18, …)

Hình 2 14 Cấu tạo bên trong động cơ BLDC

Hình 2 15 Đặc tính mô-men - tốc độ của động cơ BLDC

Động cơ không chổi than sẽ được điều khiển bởi mạch điều tốc ESC, ESC nhận tín hiệu từ vi điều khiển để điều khiển tốc độ động cơ BLDC ESC hiện đại thường có

vi điều khiển có chức năng bảo vệ mạch và điều khiển thông minh

ESC hoạt động bằng cách sử dụng vi điều khiển để điều khiển các Transistor MOSFET để điều khiển bằng cách đóng mở lần lượt các cổng theo từng giai đoạn, tương

tự như cách điều khiển động động cơ bap ha dây quấn Để đổi chiều động cơ ta chỉ việc đổi 2 trong 3 dây điều khiển A,B,C là có thể đổi chiều quay

Hình 2 16 ESC Hobby King 30A sử dụng chip điều khiển ATMega8

Hình 2 18 Một số loại ESC thông dụng

Để lựa chọn ESC phù hợp với động cơ, thường ESC sẽ được chọn với hệ số dòng điện định mức lớn hơn rất nhiều so với giá trị dòng điện tiêu thụ lớn nhất của động cơ

Hình 2 19 Ví dụ datasheet động cơ V5208-350KV

Theo như datasheet của hãng sản xuất động cơ Sunny Sky : Với loại cánh 15 inch

có góc nghiêng cánh 5.5 độ, nguồn pin 6S (22.2V), có tốc độ quay là 6270 vòng trên phút, dòng tiêu thụ 13.2A, lực đẩy 2050 gram, công suất tiêu thụ 293 Watt, hiệu suất 7.00 gram/watt, nhiệt độ với tốc độ tối đa là 40oC ESC cần lựa chọn sẽ là loại chịu được dòng 13.2 A, vậy ESC 40A là loại cần được sử dụng cho động cơ Sunny Sky V5208 350KV trong ví dụ này

Cánh quạt dùng cho máy bay VTOL UAV trong thí nghiệm khung cân bằng này

sử dụng cánh nhựa APC 1045, sải cánh dài 10 inch, góc nghiêng của cánh quạt là 45o

độ Hai động cơ hai bên của khung tự cân bằng có chiều quay ngược nhau, do khi động

cơ có cánh quạt quay sẽ sinh ra lực mô-men ngược với chiều quay của động cơ, nếu cả hai động cơ cùng quay theo một chiều xuôi chiều kim đồng hồ, một lực mô-ment sẽ được sinh ra và tạo ra lực đẩy về phía bên trái Theo định luật 3 Newton, để triệt tiêu hay cân bằng hai lực mô-men này hai động cơ sẽ quay ngược chiều nhau và khi đó sẽ chỉ còn lực đẩy Với mỗi động cơ sẽ có loại cánh được thiết kế chuyên cho chiều quay thuận hay nghịch, theo chiều vát xuống của động cơ nếu động cơ và cánh quạt quay đúng chiều đúng chiều thì dòng không khí sẽ được thổi xuống phía dưới tạo nên lực đẩy Ngược lại nếu động cơ quay thuận lắp cánh quay ngược thì dòng không khí sẽ bị thổi ngược lại lên trên, không có lực đẩy Chú ý, cánh phải được cân bằng trước khi sử dụng

2.3 Áp dụng bộ lọc và thuật toán PID

Q t

t t

00 01 10 11

kế và con quay hồi chuyển và ban đầu được giả sử là hằng số khác không vì nó chỉ ảnh hưởng đến các dự đoán ngắn hạn của bộ lọc t là bước thời gian và Q là tham

số nhiễu quá trình được giả định là khác không Mỗi hằng số được giả định ban đầu

là 0,1 Phương trình (22) có thể rút gọn thành phương trình (23) để giảm khối lượng tính toán cho vi xử lý

Tham số độ lợi Kk, hay trọng số để điều chỉnh dẫn đến việc ước tính các tín hiệu cảm biến nằm giữa trạng thái hiện tại và trạng thái dự đoán của đầu ra được tính qua công thức (24)

00 ,00

00

k

k

P K

R P

Hình 2 21 Dữ liệu góc nghiêng tình từ gia tốc kế và CF

Hình 2 22 Kalman Filter và CF