Phương pháp thiết kế hướng đối tượng trong điều khiển phương tiện bay không người lái

Mục đích Trên thế giới và trong nước đã có nhiều công trình nghiên cứu khoa học được thực hiện về thiết kế và chế tạo hệ thống điều khiển cho MUAV tự hành nói chung và Q-UAV nói riêng [

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC CÁC BẢNG vii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii

MỞ ĐẦU 14

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN 19

1.1 Sơ lược quá trình phát triển và ứng dụng phương tiện bay không người lái 19

1.2 Các phương pháp truyền thống trong phát triển hệ thống điều khiển UAV 25

1.3 Phương pháp lai và công nghệ hướng đối tượng trong mô hình hóa hệ thống điều khiển 28

1.3.1 Hệ thống động lực lai và Automate lai 28

1.3.2 Sử dụng công nghệ hướng đối tượng 31

1.3.3 Kiến trúc hướng theo mô hình 33

1.4 Lựa chọn ứng dụng 37

Kết luận chương 40

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VÀ CẤU TRÚC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CỦA Q-UAV VỚI AUTOMATE LAI 42

2.1 Mô hình động lực học trong điều khiển Q-UAV 42

2.1.1 Mô hình động lực học tổng quát trong điều khiển UAV 42

2.1.2 Mô hình động lực học trong điều khiển Q-UAV 44

2.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển của Q-UAV 49

2.2.1 Kiến trúc điều khiển Q-UAV tự hành 49

2.2.2 Sơ đồ khối chức năng thực thi của hệ thống điều khiển cho Q-UAV

50

2.2.3 Mô hình hệ thống điều khiển phi tuyến lai cho Q-UAV 52

2.3 Mô hình mô phỏng hệ thống điều khiển cho Q-UAV 54

2.3.1 Mô phỏng nhân quả 55

2.3.2 Mô phỏng phi nhân quả 56

2.3.3 Sử dụng ngôn ngữ mô phỏng hệ thống 57

2.3.4 Mô phỏng mô hình phân tích hệ thống 58

Kết luận chương 69

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ VÀ THỰC THI CỦA HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CHO Q-UAV BẰNG CÔNG NGHỆ HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG 71

3.1 Mô hình hóa và quy trình phát triển tái lặp trực quan cho hệ thống điều khiển nhúng trong thời gian thực 71

3.1.1 Mô hình hóa trực quan 71

3.1.2 Quy trình phát triển tái lặp trực quan cho hệ thống điều khiển nhúng trong thời gian thực 74

3.2 Qui trình MDA tổng quát trong phát triển hệ thống điều khiển cho Q-UAV 77

3.2.1 Lựa chọn MDA và RealTime UML 77

3.2.2 Qui trình MDA thực thi cho hệ thống điều khiển Q-UAV 78

3.3 Cụ thể hóa qui trình MDA thực thi trong thời gian thực cho hệ thống điều khiển Q-UAV 80

3.3.1 CIM của hệ thống điều khiển Q-UAV 80

3.3.2 PIM của hệ thống điều khiển Q-UAV 86

3.3.3 PSM của hệ thống điều khiển Q-UAV 95

Kết luận chương 103

CHƯƠNG 4 THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

Q-UAV 104

4.1 Các tình huống thử nghiệm và đánh giá kết quả 104

4.2 Tích hợp thiết bị và quy trình khởi động hệ thống thử nghiệm 104

4.2.1 Tích hợp các thiết bị thử nghiệm 104

4.2.2 Quy trình khởi động hệ thống thử nghiệm 108

4.3 Tiến hành thử nghiệm và đánh giá hệ thống điều khiển Q-UAV 110

4.3.1 Thử nghiệm và đánh giá các chế độ cất cánh, bay treo và hạ cánh tự động 110

4.3.2 Thử nghiệm và đánh giá bay tự động bám theo các quỹ đạo mong muốn 112

Kết luận chương 123

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 125

1 Kết luận 125

2 Kiến nghị 126

TÀI LIỆU THAM KHẢO 127

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 134

PHỤ LỤC 136

Phụ lục 1 Các mô hình, hàm chức năng cơ bản trong mô phỏng và thực thi điều khiển cho ứng dụng Q-AUV 136

Phụ lục 2 Dữ liệu các thông số quỹ đạo và trạng thái của Q-UAV theo các kịch bản thử nghiệm 141

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Ký hiệu

viết tắt

BS Backstepping Phương thức điều khiển cấp

ngược CIM Computation Independent

DAE Differential Algebraic

Equation Phương trình đại số vi phân

DoF Degree of Freedom Bậc tự do

EKF Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng

FB Function Block Khối chức năng trong IEC

GPS Global Positioning

Systems Hệ thống định vị toàn cầu

GUI Graphical User Interface Giao diện người dung đồ họa

HA Hybrid Automata Automate lai

HDS Hybrid Dynamic System Hệ thống động lực lai

HIL Hardware-In-the-Loop Mô phỏng phần cứng vật lý

IB Integral Backstepping Phương thức điều khiển tích

phân cấp ngược IDE Integrated Development

Environment Môi trường phát triển tích hợp

IEC International

Electro-technical Commission Ủy ban kỹ thuật điện quốc tế

IGCB Instantaneous Global

Continuous Behavior Ứng xử liên tục toàn cục tức thời

INCOSE International Council on

Systems Engineering

Hội đồng quốc tế về công nghệ

hệ thống IMU Inertial Measurement Unit Thiết bị đo quán tính

INS Inertial Navigation

Systems Hệ thống dẫn đường quán tính

LOS Line-Of-Sight Giải thuật bám đường LOS

LQ Linear Quadratic Phương thức điều khiển toàn

phương tuyến tính MARTE

Modeling and Analysis of Real Time and Embedded systems

Mô hình hóa và phân tích các hệ thống nhúng và thời gian thực

MDA Model-Driven

Architecture Kiến trúc hướng theo mô hình

MPC Model Predictive Control Điều khiển dự đoán mô hình

MUAV Micro Unmanned Aerial

NED North-East-Down Hệ tọa độ gắn với trái đất

ODE Ordinary Differential

Equation Phương trình vi phân thường

OO Object-Oriented Hướng đối tượng

PID Proportional – Integral –

RPY Roll-Pitch-Yaw Các góc Nghiêng-Chúc-Hướng

ROPES

Rapid Object-Oriented Process for Embedded Systems

Qui trình hướng đối tượng cho

hệ thống nhúng SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt

UML Unified Modeling

Language Ngôn ngữ mô hình hoá hợp nhất

VTOL Vertical Take-Off and

Landing Cất cánh và hạ cánh thẳng đứng

WP Way-Point Điểm đường (điểm lộ trình)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang

Bảng 1.1 Các thông số vật lý cơ bản của ứng dụng Q-UAV 39

Bảng 2.1 Các tham số chuyển động của phương tiện bay 43Bảng 2.2 Các thành phần lực và mô men tác động lên Q-UAV 45Bảng 2.3 Liên kết HA với IB và PI cho hệ thống điều khiển Q-UAV 53

Bảng 3.1 Nguyên tắc tùy biến và tái sử dụng của các gói điều khiển

Bảng PL1.1 Các thông số động lực học cơ bản của ứng dụng Q-UAV 137Bảng PL2.1 Trường hợp 1- Bay theo quỹ đạo 4 điểm với góc mở lái lớn nhất tại mỗi điểm là 90 độ với vận tốc là 2,5 m/s 141Bảng PL2.2 Trường hợp 2 - Bay theo quỹ đạo 4 điểm với góc mở lái lớn nhất tại mỗi điểm là 60 độ với vận tốc là 2,5 m/s 142Bảng PL2.3 Trường hợp 3 - Bay theo quỹ đạo 4 điểm với góc mở lái lớn nhất tại mỗi điểm là 60 độ với vận tốc là 3,5 m/s 143Bảng PL2.4 Trường hợp 4 - Bay theo quỹ đạo 4 điểm với góc mở lái lớn nhất tại mỗi điểm là 30 độ với vận tốc là 3,5 m/s 144

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Trang

Hình 1.1 Hình ảnh ghi lại ứng dụng “chim bồ câu” bay vào năm 425

BC (a) và mẫu máy bay của Leonardo Da Vinci vào năm 1483 (b) 19

Hình 1.2 Hệ thống UAV đầu tiên: Aerial Torpedo (a) và Kettering

Hình 1.7 UAV thập niên 2000s: "Predator B" (a) và "Reaper" (b) 23

Hình 1.8 FlyCam UAV “Align M690L” (a) và DJI “Phantom 3 Pro”

Hình 1.10 Automate lai trong mô hình hóa ứng xử của bộ giới hạn

Hình 1.11 Sự phân loại các mô hình chính trong MDA 34

Hình 1.15 Ví dụ về PSM dựa theo hình 1.13 với công nghệ J2EE 36Hình 1.16 Mô tả phương và hướng di chuyển của Q-UAV 38Hình 1.17 Mô hình thiết kế tổng quan về hình học của Q-UAV 39Hình 1.18 Ví dụ về phân bố áp suất (a) và phân bố vận tốc cánh quạt

(b) 39

Hình 2.2 Cấu trúc kết nối giữa điều khiển vị trí, độ cao và RPY 48Hình 2.3 Sơ đồ khối điều khiển, định vị và dẫn đường của Q-UAV 49Hình 2.4 Sơ đồ khối chức năng thực thi của hệ thống điều khiển cho

Hình 2.7 Giao diện theo dõi thông số điều khiển của Q-UAV trên

Hình 2.18 Đánh giá sai số quĩ đạo theo hệ trục toạ độ xy - có kết hợp

Hình 2.19 Đánh giá sai số quĩ đạo theo hệ trục toạ độ xz - có kết hợp

Hình 3.2 Tổng quan về quy trình MDA trong thời gian thực cho hệ

Hình 3.3 Sơ đồ lớp UML thể hiện các chức năng chính của Q-UAV 81

Hình 3.5 Kịch bản điều khiển bám theo quỹ đạo mong muốn 83

Hình 3.6 Máy trạng thái cục bộ của trường hợp sử dụng “Bám quỹ

Hình 3.8 Mẫu kết nối truyền đạt giữa các gói điều khiển chính của

Hình 3.11 Sơ đồ tiến trình trong thời gian thực của 5 gói điều khiển

Hình 3.12 Cấu trúc tĩnh của các gói điều khiển chính 92Hình 3.13 Tương tác giữa các gói điều khiển chính cho một chu kỳ

Hình 3.15 Chuyển đổi mô hình PIM-PSM cho hệ thống điều khiển

Hình 3.16 Đáp ứng quá độ điều khiển cất cánh theo phương thẳng

Hình 3.19 Tích hợp và chạy thử nghiệm mô hình triển khai hệ thống

Hình 4.1 Sơ đồ khối tổng quan kết nối phần cứng và các thiết bị

Hình 4.8 Động cơ T-motor và các thông số kỹ thuật 108Hình 4.9 Giao diện phần mềm điều khiển và theo dõi trạng thái trên

trường hợp 1 113Hình 4.15 Quỹ đạo di chuyển thực tế thu được của Q-UAV: trường

Hình 4.30 Quỹ đạo di chuyển mô phỏng của Q-UAV: trường hợp 4 121Hình 4.31 Đồ thị theo dõi giữa góc chúc điều khiển mong muốn và

Hình PL1.3 Các thành phần mô phỏng trong khối động lực học cho

Hình PL1.4 Kiểm tra mã chương trình chính của tất cả các mô đun

được biên dịch trước khi nạp vào vi xử lý MCU-STM32-Cortex M4 140

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Nghiên cứu và phát triển các hệ thống lái tự động đã được các hãng hàng không trên thế giới triển khai ứng dụng từ rất lâu trên các loại máy bay được sử dụng trong lĩnh vực dân sự và quân sự Tất cả các loại máy bay hiện

tại của các hãng hàng không lớn, như: Airbus, Boeing và Locked Martin đều

được trang bị hệ thống lái tự động hiện đại và độ tin cậy cao [9], [24], [45] Tương tự như vậy, các hệ thống lái này cũng được phát triển và triển khai cho các sản phẩm là phương tiện bay không người lái (máy bay không người lái - UAV) [7], [25], [68], [74] nhằm phục vụ cho các mục đích khác nhau, như: + Lĩnh vực quân sự: UAV được sử dụng làm các mục tiêu di động trên không, quan sát vùng lãnh thổ, biên giới và do thám

- Các ngành khác: UAV tham gia vào việc quan sát tại các địa hình khó

và phức tạp mà con người khó có thể có mặt trực tiếp, như: quan sát các vùng cháy rừng, địa điểm có độc tố và phóng xạ

Trong những năm gần đây, loại phương tiện bay không người lái siêu nhỏ (MUAV) đã được phát triển nhanh chóng ở nước ta nhằm có thể mang lại nhiều ứng dụng trong lĩnh vực dân sự và quân sự, như là giám sát và phân luồng giao thông trong đô thị, tuần tra biển đảo, cảnh báo và cứu hộ trong lâm nghiệp Nó cũng có thể mở ra các hướng nghiên cứu mới nhằm triển khai các ứng dụng khác nhau; đặc biệt, các nghiên cứu này có thể cho phép phát triển các dạng rô bốt bay tự hành không người lái lớn hơn nhằm ứng dụng cho các nhiệm vụ trong lĩnh vực quân sự [1]

Trong đó, loại UAV dạng nhiều cánh quạt mang (ví dụ: Q-UAV) được quan tâm và phát triển mạnh bởi vì nó có chế độ cất cánh, hạ cánh thẳng đứng, vận hành đơn giản và an toàn hơn Ngoài ra, lực đẩy được tạo ra bởi các cánh quạt có thể dễ dàng xác lập ra trạng thái ổn định lơ lửng trên không

để phục vụ cho mục đích thu phát dữ liệu và quan sát mục tiêu tại vị trí xác định đặt trước Đã có một số ứng dụng điều khiển cho UAV dạng nhiều cánh quạt mang được phát triển ở nước ta, tuy nhiên vấn đề điều khiển và ổn định bám quỹ đạo bay một cách tự hành của loại phương tiện bay này cần phải được xem xét, bởi vì mô hình động lực học phi tuyến của nó rất phức tạp và được gắn chặt với các chế độ hoạt động cũng như an toàn của toàn bộ hệ thống Ngoài ra, việc điều khiển UAV hiện tại mới đang được phát triển chủ

yếu ở trong nước bởi điều khiển từ xa bằng tay thông qua sóng radio Việc

chế tạo hệ thống điều khiển tự động cho phép UAV hoàn toàn có thể tự hành bám theo quỹ đạo mong muốn vẫn chưa được triển khai diện rộng ở nước ta; nhưng các UAV loại này lại đang được rất nhiều các tổ chức trong nước quan tâm, như là: Bộ quốc phòng, Cảnh sát biển và Biên phòng, Bộ Tài nguyên và Môi trường [1] Đặc biệt, đối với địa hình của nước ta có bờ biển dài và nhiểu rừng núi thì việc ứng dụng sản phẩm trên cho cả mục đích dân sự và quân sự lại càng cấp thiết

2 Mục đích

Trên thế giới và trong nước đã có nhiều công trình nghiên cứu khoa học được thực hiện về thiết kế và chế tạo hệ thống điều khiển cho MUAV tự hành nói chung và Q-UAV nói riêng [1], [17], [73]; MUAV có thể hoạt động được một cách tự hành, cấu trúc điều khiển của nó đòi hỏi có ba hệ thống chính: Hệ thống dẫn đường nhằm đưa ra quỹ đạo cho phương tiện chuyển động bám theo; hệ thống định vị để xác định các trạng thái hiện tại của phương tiện; hệ thống điều khiển nhằm tính toán và áp dụng theo mô hình động lực học tương ứng với các chế độ hoạt động khác nhau của phương tiện Trong luận án này,

hệ thống điều khiển MUAV được mô tả bởi các mô hình liên tục, mô hình sự

kiện rời rạc và tác động qua lại giữa chúng, như là: các chuyển động theo hướng RPY, cao độ và vị trí mặt ngang khác nhau, các sự kiện và tín hiệu tương tác với hệ thống dẫn đường và định vị, các tác động nhiễu loạn đến từ môi trường xung quanh; hệ thống điều khiển có đặc điểm như thế có thể được xem như là hệ thống động lực lai (HDS) [16], [33], [34], [50] Các mô hình liên tục/rời rạc và tương tác giữa chúng có thể được mô hình hóa thông qua cụ

thể hóa Automate lai [32], [33] và cần phải được thực thi kèm theo các giả

thuyết xác nhận tính hợp lệ nhằm kiểm tra về an toàn và hiệu năng của toàn

bộ hệ thống tại mọi thời điểm hoạt động Bên cạnh đó, việc sử dụng các chuẩn để phân tích, thiết kế và thi hành hệ thống điều khiển công nghiệp cần phải được xét đến; việc tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển MUAV

đã phát triển được áp dụng cho ứng dụng UAV mới là quan trọng, nhằm giảm chi phí tài chính và thời gian trong vòng đời phát triển sản phẩm công nghiệp [35], [65]

3 Phạm vi nghiên cứu của đề tài

Để đáp ứng được các mục đích chính trên đây, các phương pháp phát triển hướng mô hình hóa hướng đối tượng đã cho phép tạo ra các bản thiết kế trực quan và có khả năng đáp ứng được các yêu cầu thay đổi của các hệ thống điều khiển Tổ chức hướng đối tượng quốc tế (OMG) đã đưa ra cách tiếp cận kiến trúc hướng mô hình (MDA) [58] kết hợp với ngôn ngữ mô hình hóa hợp nhất trong thời gian thực (RealTime UML/MARTE) [15], [21], [40], [56], [63] nhằm ứng dụng trong việc phát triển các hệ thống thông tin nói chung và các hệ thống điều khiển công nghiệp nói riêng Cách tiếp cận MDA có các đặc điểm chính, như: tính linh hoạt, di động và xuyên suốt giữa ứng dụng phát triển với các hệ thống tương tác và khả năng dễ dàng tái sử dụng các thành phần đã phát triển nhằm giảm thời gian, chi phí và nhân lực cho các dự án phát triển hệ thống công nghiệp Dựa theo cách tiếp cận này đã có nhiều ứng dụng được phát triển thành công trên các hệ thống điều khiển công nghiệp,

đặc biệt các hệ thống điều khiển nhúng trong thời gian thực trong lĩnh vực điều khiển công nghiệp khác nhau [2], [3], [22], [38], [48], [64]

Bên cạnh đó, có những công cụ phần mềm mã nguồn mở hoặc thương mại hỗ trợ cho việc phân tích, thiết kế và thi hành hệ thống một cách nhanh

chóng và có kế thừa dựa trên phương pháp luận trên đây, như: OpenModelica [59], MatLab-Simulink [47], IBM Rational Rose RealTime và IBM Rational

Rhapsody [36] Hiện nay đã có nhiều doanh nghiệp hàng không lớn trên thế

giới đã ứng dụng thành công công nghệ hướng đối tượng để phát triển các hệ

thống điều khiển phức tạp trên các phương tiện bay, như: Boeing, Lockeed

Martin và Airbus [57], [71], [75] Với tính ứng dụng và yêu cầu kỹ thuật như

trên, có thể khẳng định rằng việc nghiên cứu và phát triển một phương pháp linh hoạt trong điều khiển các MUAV là rất quan trọng; nó không những góp phần rất lớn cho các mục đích dân sự mà xa hơn nữa còn góp phần vào mục đích quân sự

Xuất phát từ các phân tích và đánh giá trên đây, luận án đã được đề

xuất nghiên cứu về đề tài: “Phương pháp thiết kế hướng đối tượng trong điều

khiển phương tiện bay không người lái”

Trong phạm vi của luận án, đối tượng phương tiện bay không người lái

là thiết bị bay có bốn chong chóng mang (Q-UAV) được sử dụng nhằm minh họa dễ dàng cách tiếp cận hướng đối tượng trong phát triển hệ thống điều khiển UAV Ngoài ra, các qui tắc tùy biến và tái sử dụng bản thiết kế chi tiết của hệ thống điều khiển đã phát triển này cũng được đưa ra nhằm có thể dễ dàng ứng dụng cho các loại UAV khác nhau

Đề tài có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao thông qua cụ thể hóa và áp dụng kết hợp các phương thức điều khiển và công nghệ thực thi mới gần đây nhất; có thể ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, như: dân sự, cứu hộ, cứu nạn, an ninh và quốc phòng

Cách tiếp cận của luận án dựa trên phương pháp thực thi điều khiển hiện đại đã được ứng dụng trên nhiều hệ thống và thiết bị Cơ điện tử - Điều

khiển; các kết quả nghiên cứu được tính toán theo lý thuyết và mô phỏng trên máy tính bằng các phần mền chuyên dụng cũng như triển khai kiểm thử thông qua thực nghiệm Tuy nhiên, đây là lần đầu tiên được nghiên cứu và ứng dụng

và thử nghiệm trên thiết bị bay tự hành và cho một Q-UAV do NCS tự tính toán, thiết kế, lắp đặt và chế tạo tại Việt nam

4 Các điểm mới của luận án đạt được

- Đưa ra cấu trúc điều khiển cho Q-UAV dựa trên việc cụ thể hóa các đặc trưng của hệ thống động lực lai (HDS) có ứng xử điều khiển được mô tả

bởi Automate lai (HA)

- Đưa ra qui trình phân tích, thiết kế và thực thi điều khiển hướng đối tượng trong thời gian thực cho MUAV thông qua cụ thể hóa RealTime UML với MDA, nhằm nâng cao hiệu năng thực thi hệ thống điều khiển và triển khai trên một MUAV: Q-UAV tự hành bám theo quỹ đạo mong muốn

- Thiết kế chi tiết của hệ thống điều khiển có thể dễ dàng tùy biến và tái

sử dụng cho các ứng dụng điều khiển các loại Q-UAV hoặc MUAV chong chóng mang và cất cánh/hạ cánh thẳng đứng (VTOL) khác nhau

5 Cấu trúc của luận án

Luận án được trình bày theo các nội dung chính sau: Chương 1 trình bày tổng quan về phương tiện bay không người lái và các kỹ thuật điều khiển; Chương 2 giới thiệu mô hình hóa và mô phỏng động lực học trong điều khiển cho Q-UAV Quy trình phân tích, thiết kế, mô phỏng và thực thi hệ thống điều khiển cho Q-UAV bằng công nghệ hướng đối tượng được trình bày trong Chương 3; Chương 4 trình bày kết quả thực nghiệm và đánh giá Cuối cùng là kết luận chung và kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN BAY KHÔNG NGƯỜI

LÁI VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN 1.1 Sơ lược quá trình phát triển và ứng dụng phương tiện bay không người lái

Mặc dù có rất nhiều người tin rằng UAV là một phát minh mới trong hai hoặc ba thập kỷ gần đây, nhưng các thiết bị bay không người lái có một lịch sử phong phú bắt đầu từ thời cổ đại [73] Tất nhiên, các hệ thống và thiết

bị bay đầu tiên có thể có đủ điều kiện hội tụ với các khái niệm hiện đại của UAV gần đây chủ yếu liên quan đến những chiếc máy bay trinh sát được phát triển và triển khai trong chiến tranh lạnh Ngày nay, các hệ thống UAV đã được phát triển và mở rộng sang các dạng thiết kế khác nhau và được ứng dụng rộng rãi như UAV dạng nhiều cánh quạt, dạng mô phỏng theo sinh học

và khinh khí cầu bên cạnh các dạng có cánh cố định và trực thăng truyền thống Chúng cũng đã đóng những vai trò mới ngoài lĩnh vực quân sự, ví dụ: việc theo dõi thời tiết, kiểm tra cơ sở hạ tầng và tham gia cứu hộ [17], [73]

Hình 1.1 Hình ảnh ghi lại ứng dụng “chim bồ câu” bay [72] vào năm 425 BC

(a) và mẫu máy bay của Leonardo Da Vinci vào năm 1483 [52] (b)

Khoảng từ những năm 425 đến 400 BC tại Hy Lạp và Trung Quốc đã xuất hiện những ý tưởng chế tạo thiết bị bay không người lái Hình 1.1a ghi

lại ứng dụng về “chim bồ câu bay” được chế tạo bằng gỗ vào năm 425 BC và bay được khoảng 200m [72] Năm 1483, Leonardo Da Vinci đã thiết kế một

mẫu thiết bị bay không người lái có khả năng bay lơ lửng trên không (hình 1.1b); nó là một mẫu cội nguồn của các loại máy bay trực thăng sau này

Nhiều thiết bị bay đã được thiết kế giữa năm 1860 và năm 1909, ban đầu tập trung vào cất cánh và hạ cánh thẳng đứng do các hạn chế của động cơ hơi nước được sử dụng vào thời điểm đó Khi công suất của động cơ được cải thiện, các thiết bị bay này đã được chuyển sang dạng thiết kế như máy bay trực thăng và máy bay cánh cố định được sử dụng ngày nay Các UAV đầu tiên được phát triển với tầm hoạt động xa và được trang bị vũ khí và được coi

là tiền thân của tên lửa hành trình, như: năm 1917, Hải quân Mỹ đã sử dụng

một loại máy bay ném bom không người lái "Aerial Torpedo" (hình 1.2a), có

hai lớp cánh được làm bằng gỗ, khối lượng 270kg và được trang bị một động

cơ 40 mã lực từ hãng Ford; "Kettering Bug" (hình 1.2b) là một loại phương tiện bay không người lái cánh kép tương tự "Aerial Torpedo" nhưng nhẹ hơn

và mang tải trọng nổ 82 kg được sử dụng bởi quân đội Mỹ vào năm 1918

Hình 1.2 Hệ thống UAV đầu tiên: Aerial Torpedo (a) và Kettering Bug (b)

Trong thập niên 1960, UAV bắt đầu được sử dụng cho mục đích do

thám trên lãnh thổ đối phương, ví dụ: "Ryan Firebee" (hình 1.3a) là loại UAV

có trang bị camera dùng để tiến hành theo chụp và theo dõi địa hình; máy bay

trực thăng không người lái "Gyrodyne DASH" (hình 1.3b) đã được thiết kế

đặc biệt mang ngư lôi tấn công tàu ngầm đối phương Tiếp theo, UAV đã được phát triển tiên tiến hơn cho các tác vụ trinh sát và giám sát tinh vi vào thập niên 1970 Ngoài ra, các đặc tính về độ bền, an toàn và thời gian tự hành

đã trở thành nghiên cứu chính khi phát triển UAV bởi áp lực chiến tranh lạnh,

như: "MBLE Epervier" (hình 1.4a) được phát triển ở Bỉ, có một động cơ phản

lực loại nhỏ, hệ thống lái tự động được lập trình sẵn, camera ánh sang ban ngày và quét hồng ngoại UAV dạng cất cánh và hạ cánh thẳng đứng (VTOL) cũng được phát triển trong những năm này, nhưng phạm vi hoạt động của

chúng hẹp hơn, như: "Westland Wisp" (hình 1.4b) là máy bay lên thẳng đối

xứng và mang camera để gửi hình ảnh và dữ liệu theo thời gian thực cho các nhà phân tích và điều hành; nó có lợi thế đặc biệt khi mà lơ lửng để thực hiện tác vụ giám sát

Hình 1.3 UAV thập niên 1960s: Ryan Firebee (a) và Gyrodyne DASH (b)

Hình 1.4 UAV thập niên 1970s: MBLE Epervier (a) và Westland Wisp (b)

Trong thập niên 1980, các hệ thống UAV giám sát và định vị càng trở

nên tiên tiến, như: "Canadair CL-89" (hình 1.5a) được sử dụng để cung cấp

thông tin tình báo trực quan không theo thời gian thực của lãnh thổ đối phương trong bán kính hoạt động của 70 km Hệ thống dẫn đường và định vị của UAV này đã được thực thi bằng một chương trình điều khiển cài đặt sẵn trên thiết bị lái tự động được hỗ trợ bởi cảm biến hướng, tốc độ và độ cao

Các phiên bản sau của "Canadair CL-89" đã đạt được truyền hình ảnh và dữ

liệu thời gian thực và có hỗ trợ bởi hệ thống định vị toàn cầu (GPS) Ngành

công nghiệp hàng không Do Thái đã phát triển "IAI Scout" UAV (hình 1.5b);

nó là loại máy bay động cơ-piston với sải cánh dài 4,0m được làm bằng sợi

thủy tinh Scout UAV có thể truyền tải được dữ liệu thời gian thực, giám sát

360o thông qua một máy ảnh đa hướng trong tháp trung tâm của nó Cùng cấu

hình tương tự với Scout UAV, "Tadiran Mastiff" (hình 1.5c) đã được cải tiến thành "Pioneer" (hình 1.5d) và đã phục vụ trong quân đội Do Thái và Mỹ cho

đến giữa thập niên 2000

Hình 1.5 UAV thập niên 1980s: "Canadair CL-89" (a), "IAI Scout" (b),

"Tadiran Mastiff" (c) và "Pioneer" (d)

Trong thập niên 1990, với khả năng định vị chính xác của GPS kết hợp với kỹ thuật tính toán mềm trên máy vi tính, một thành tựu quan trọng trong thập kỷ này là sự xuất hiện những sản phẩm tiên phong với quy mô lớn về

UAV dạng cánh quạt "Yamaha R50" và phiên bản cải tiến của nó "R.Max"

(hình 1.6) từ Nhật Bản Sản phẩm này đã được sử dụng trong lĩnh vực nông nghiệp và đã thành công trong việc tìm kiếm một thị trường thích hợp mà ở

đó cơ quan quản lý cho phép nó được hoạt động

Hình 1.6 UAV thập niên 1990s: "Yamaha R50" phục vụ trong nông nghiệp

Đầu thập niên 2000, UAV đã được sử dụng nhiều trong lĩnh vực quân

sự, như: "Predator B" (hình 1.7a) có thời gian hoạt động lâu hơn hẳn so với

UAV đã phát triển trong thập kỷ trước đó Tiếp theo, UAV được trang bị vũ khí trong khi thực hiện nhiệm vụ do thám quân sự Đây là một biến thể của

"Predator B" còn được gọi là "Reaper" UAV (hình 1.7b), nếu được kích hoạt

đáp ứng thì nó sẽ chuyển ngay lập tức sang tình trạng tấn công mục tiêu nếu cần thiết

Hình 1.7 UAV thập niên 2000s: "Predator B" (a) và "Reaper" (b)

Bắt đầu từ năm 2010, UAV đã được sử dụng tương đối phổ biến cho

các tác vụ dân sự, đặc biệt là "R.Max" UAV vẫn được coi là một trong những

ứng dụng quan trọng nhất Với sự phát triển công nghệ điện tử và thông tin hiện nay cho phép nâng cao hiệu quả ứng dụng các hệ thống UAV hiện tại trong lĩnh vực dân sự, như:

- Ghi hình và quay phim: nhằm thu thập thông tin, khảo sát địa chất, khảo cổ học và lập bản đồ

- An ninh: tham gia kiểm tra an ninh đường ống dẫn, đường dây điện, chống thiên tai, tìm kiếm cứu hộ và cứu nạn, giám sát giao thông và bờ biển, giám sát đối với hàng nhập khẩu bất hợp pháp và kiểm soát sự cố

- Môi trường: tham gia phát hiện cháy rừng, giám sát ô nhiễm và kiểm soát, lấy mẫu và phân tích khí quyển để dự báo và bảo vệ thủy sản

- Nghiên cứu khoa học: lấy dữ liệu từ vị trí nguy hiểm hoặc từ xa

- Nông nghiệp: giám sát nông nghiệp, phun thuốc bảo vệ và chăm sóc thực vật

Hiện nay, loại UAV dạng nhiều cánh quạt mang (ví dụ: Q-UAV) được quan tâm và phát triển mạnh bởi vì nó có chế độ cất cánh, hạ cánh thẳng đứng, vận hành đơn giản và an toàn hơn Ngoài ra, lực đẩy được tạo ra bởi các cánh quạt có thể dễ dàng xác lập ra trạng thái ổn định lơ lửng trên không

để phục vụ cho mục đích thu phát dữ liệu và quan sát mục tiêu tại vị trí xác

định đặt trước Trên thực tế, nhiều doanh nghiệp trên thế giới (ví dụ: DJI [20],

FlyCam [26], Yamaha [78]) đã phát triển và thương mại hóa UAV dạng nhiều

cánh quạt mang này phục vụ trong các lĩnh vực thuộc dân sự, như: ghi hình và quay phim, môi trường, nông nghiệp và công nghiệp Hình 1.8a và Hình1.8b

lần lượt thể hiện sản phẩm loại UAV dạng nhiều cánh quạt mang “Align

M690L” của hãng FlyCam [26] và “Phantom 3 Pro” của hãng DJI [20] được

sử dụng trong quay phim và truyền hình ảnh phục vụ trong ngành công nghiệp giải trí

Hình 1.8 FlyCam UAV “Align M690L” (a) và DJI “Phantom 3 Pro” (b) sử

dụng trong quay phim và truyền hình Hơn thế nữa, các nhà khoa học kết hợp với các doanh nghiệp đã và đang nghiên cứu và phát triển các nguồn năng lượng mới như năng lượng mặt

trời hay nạp năng lượng bằng chùm tia Laser nhằm tăng thời gian hoạt động

cho các loại UAV Lý tưởng nhất là các UAV hoạt động bằng năng lượng mặt trời có thời gian bay vô hạn (tự tích lũy năng lượng khi có ánh sáng mặt trời

để dùng khi không có ánh sáng mặt trời); nếu điều đó xảy ra, các UAV này có thể coi như là những vệ tinh hoạt động tầm thấp có chi phí rất thấp so với vệ tinh hiện nay [73]

1.2 Các phương pháp truyền thống trong phát triển hệ thống điều khiển UAV

Hiện tại đã có nhiều phương thức điều khiển truyền thống khác nhau kết hợp với các kỹ thuật tính toán mềm nhằm tối ưu hệ thống điều khiển của UAV và đảm bảo cho UAV hoạt theo các nhiệm vụ được xác định trong kế hoạch tác vụ Giải thuật PID [41] đã được sử dụng thành công để điều khiển các loại hệ thống và thiết bị khác nhau bao gồm cả các phương tiện tự hành, như: sử dụng bộ điều khiển PID để khảo sát việc ổn định và cân bằng tải trọng vật mang cho các máy bay siêu nhỏ không người lái từ đó xác định các giới hạn về tải trọng và sự mất căn bằng trọng tâm đối với các máy bay siêu nhỏ không người lái [60]; hoặc sử dụng bộ điều khiển PID để điều khiển cho Q-UAV [62] ổn định cân bằng các trạng thái RPY Trong [11] đã giới thiệu

bộ điều chỉnh PID truyền thống trong điều khiển Q-UAV tự hạ cánh bám theo

xe đẩy di động; các thí nghiệm trên mô hình cho thấy rằng hệ thống điều khiển được triển khai một cách đơn giản và chi phí thấp

Tuy nhiên, PID không phải có hiệu quả tốt trong việc xử lý các tình huống khi mà UAV có mô hình động lực phi tuyến; do đó, nó thường được sử dụng cho UAV đơn giản và hoạt động trong môi trường mà không có hoặc ít nhiễu loạn bên ngoài Một giải thuật thay thế được gọi là điều khiển trượt (SMC) [41], [81] đã được chứng minh hiệu quả hơn khi xử lý mô hình động lực học phi tuyến với nhiễu loạn phi tuyến SMC là một cách tiếp cận điều khiển phi tuyến, mà ở đó sử dụng các giải thuật chuyển đổi phi tuyến để có được một đáp ứng quá độ nhanh nhằm giữ trạng thái ổn định cho hệ thống Một phương pháp dựa trên SMC bậc hai [82] đã được đề xuất để thiết kế bộ điều khiển cho Q-UAV, nhằm giải quyết các chuyển mạch trượt thiết kế đa dạng và việc lựa chọn các hệ số phi tuyến của chúng thông qua việc sử dụng

các hệ thống con có kết hợp với tiêu chuẩn ổn định Hurwitz Trên thực tế có

hai biến thể SMC tách cặp và ghép cặp, chúng được sử dụng tùy theo mức độ phức tạp của mô hình động lực học điều khiển của UAV

Một cách tiếp cận khác ghép giữa SMC và phương thức điều khiển cấp ngược (BS) [41] được sử dụng để đưa ra hiệu năng kiểm soát cao, nhằm thực thi các hàm chức năng của chế độ trượt cùng với đạo hàm của nó bằng không tại thời điểm chặn Độ chính xác của phương pháp kết hợp giữa SMC và BS

đã được giới thiệu trong [81] dựa trên các kịch bản dẫn đường trên mặt ngang cho Q-UAV có xét đến các đặc tính khí động lực học

Bên cạnh các giải thuật PID, SMC và BS còn có nhiều phương thức khác nhau cũng được áp dụng trong thiết kế hệ thống điều khiển cho UAV, như: tích phân cấp ngược (IB), toàn phương tuyến tính (LQ), tiêu chuẩn

Lyapunov và dự đoán mô hình (MPC)

Bằng việc kết hợp giữa phương thức tích phân cấp ngược với lý thuyết

Frenet-Serret áp dụng cho UAV nhằm cân bằng trạng thái của nó; hiệu năng

điều khiển cân bằng trạng thái này tăng khoảng 2,5 lần so với việc sử dụng giải thuật điều khiển PID [14], [19], [31] Phương thức IB cũng được áp dụng trong điều khiển kiểm soát vị trí và hướng cho các MUAV khi không xác định được rõ ảnh hưởng của khí động học, như: bằng việc thiết kế một bộ điều khiển thích nghi dựa trên phương thức IB đã cho phép theo dõi đường bay, hướng bay và độ ổn định vị trí của loại MUAV được khởi động thông qua cơ

cấu kích hoạt dạng súng (hoặc tên lửa đẩy nhỏ) đã được mô tả chi tiết trong

trên hàm bậc hai và triển khai Magnus để đưa giải thuật điều khiển tối ưu có kết hợp với hệ phương trình vi phân Riccati Một trong những ứng dụng cụ

thể của phương thức này cho Q-UAV đã được phát triển bởi [8] hoặc điều

khiển phối hợp giữa hai vật thể bay được mô hình hóa và mô phỏng trong [44]

Bên cạnh đó, tiêu chuẩn Lyapunov cũng được sử dụng để phát triển

thuật toán điều khiển và dẫn đường cho UAV theo không gian véc tơ xác lập đặt trước [18] và để đánh giá độ ổn định cho việc thiết kế điều khiển phi tuyến cho các UAV này [13] Hơn thế nữa, phương thức điều khiển MPC [4], [43], [67] đã được sử dụng để dự đoán quỹ đạo điều khiển cho các UAV dưới sự tác động của các rối loạn từ môi trường Có thể kết hợp phương thức MPC và giải thuật điều khiển phản hồi tuyến tính [80] để điều khiển thiết bị bay tránh vật cản; trong đó phương thức MPC sẽ dự đoán tạo ra quỹ đạo tránh va chạm tham chiếu nhằm tối ưu thỏa mãn các tham số liên quan đầu vào, còn giải thuật điều khiển phản hồi tuyến tính sẽ kiểm soát các tham số tham chiếu và ngăn chặn các lỗi phát sinh bất kỳ trong khoảng thời gian cập nhật cho mô hình MPC Phương thức MPC còn được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo điều khiển cho UAV trường hợp hạ cánh tự động bằng việc xác định vị trí bản

đồ địa hình tham chiếu thông qua camera [69]

Tuy nhiên, các mô hình điều khiển truyền thống trên đây đã được phát triển theo hướng thủ tục; do đó chúng sẽ rất khó khăn trong việc được tùy biến và tái sử dụng các thành phần điều khiển đã được thiết kế để ứng dụng cho các UAV khác nhau Do vậy, các phương thức điều khiển truyền thống trên đây cần được kết hợp với các ngôn ngữ mô hình hóa, mô phỏng và thực thi theo hướng hệ thống [37], [56], [58] nhằm đưa ra bản phân tích và thiết kế

có tính mô đun hóa để có thể trực quan các tham số điều khiển trong thời gian thực, tùy biến và tái sử dụng các thành phần đã phát triển cho các UAV mới

Xuất phát từ các phân tích và đánh giá trên đây, mục tiêu và giải pháp nghiên cứu của luận án đã được đề xuất như sau: Đưa ra cấu trúc điều khiển phi tuyến lai chi tiết cho Q-UAV; Xây dựng qui trình phân tích, thiết kế và thực thi điều khiển hướng đối tượng trong thời gian thực cho Q-UAV nhằm nâng cao hiệu năng hoạt động và triển khai trên một Q-UAV cụ thể tự hành

bám theo quỹ đạo mong muốn; Thực thi phần mềm điều khiển được thiết kế

và thực thi theo công nghệ hướng đối tượng trong thời gian thực cho phép dễ dàng tích hợp các giao thức và đồng bộ thời gian xử lý thông tin giữa các mô đun điều khiển khi thêm hoặc bớt tác vụ của Q-UAV; Thiết kế chi tiết của hệ thống điều khiển có thể dễ dàng tùy biến và tái sử dụng cho các ứng dụng điều khiển các loại Q-UAV khác nhau

1.3 Phương pháp lai và công nghệ hướng đối tượng trong mô hình hóa

hệ thống điều khiển

Như đã được giới thiệu trong mục mở đầu, các hệ thống điều khiển hiện tại và cơ cấu chấp hành có xét tới các mô hình với dữ kiện rời rạc và mô hình ứng xử liên tục được gọi là các hệ thống động lực lai (HDS) ứng xử điều

khiển của chúng có thể được mô hình hóa bởi Automate lai (HA) [32] và được

mô phỏng thực thi bởi các ngôn ngữ hình thức hoặc hướng đối tượng khác nhau [34]

1.3.1 Hệ thống động lực lai và Automate lai

sơ đồ trộn, ví dụ: BondGraph lai [50], Grafcet lai [70] hoặc Automate lai [32]

Tuy nhiên, các sơ đồ trộn này không cho phép nghiên cứu đối tượng điều khiển và bộ điều khiển một cách tổng hợp, nó cần phải làm rõ một vài yếu tố

về mô hình hóa về các phần tử lai, như:

Phần liên tục: Để nghiên cứu phần liên tục cần phải đưa ra các ký hiệu

mô hình hóa nhằm xây dựng một mô hình cho phần thực thi cho các mô hình toán tổng quát liên quan tới phương trình vi phân, mô hình hàm truyền đạt hoặc hệ phương trình trạng thái

Phần rời rạc: Để nghiên cứu phần rời rạc của hệ thống động lực lai, Grafcet, mạng Petri và máy trạng thái có thể được sử dụng nhằm mô tả ứng

xử động của hệ thống [34], ví dụ: biểu diễn mối quan hệ giữa các trạng thái rời rạc với tổ hợp các biến liên tục để thực thi hệ thống Ở đây, các biến liên tục tham gia vào quá trình thực thi của các trạng thái rời rạc thông qua các điều kiện hợp lệ và dịch chuyển trạng thái dưới sự kiểm soát của đại lượng bất biến Ngoài ra, tổ hợp các phương trình vi phân có thể được liên kết với các trạng thái rời rạc của máy trạng thái để mô hình hóa thực thi ứng xử trong thời gian thực của các biến liên tục

Phần tương tác liên tục và rời rạc: Cho phép kết nối các trạng thái rời

rạc của phần rời rạc với các tổ hợp biến liên tục tương ứng Sự liên kết các giá trị liên tục của hệ thống qua các trạng thái rời rạc có thể được biểu diễn qua

hàm bước nhảy (Jumps) [16], [32]

1.3.1.2 Automate lai

Thông thường để mô hình hệ thống điều khiển công nghiệp, người ta sử dụng biểu đồ diễn tiến chức năng; nhưng để mô hình hóa cấu trúc và ứng xử

các HDS thì Automate lai (HA) được sử dụng, bởi vì: chỉ duy nhất một ứng

xử liên tục tại một thời điểm được xác định; có đại lượng bất biến nhằm kiểm tra lại giả thuyết về trạng thái liên tục trong HA; HA được bắt nguồn từ

Automate nên mô hình ứng xử động của hệ thống tương thích các ứng dụng

tương tác sẵn có; cuối cùng, nó có thể sử dụng được các phần mềm mô phỏng sẵn có [16]

Các đặc trưng trong HA [32] của hệ thống được biểu diễn bởi (1.1)

H = (Q, X, , A, Inv, F, q o , x o ) (1.1)

Ở đây, Q là tổ hợp các vị trí mô tả các chế độ hoạt động của hệ thống;

q 0 là vị trí (trạng thái) ban đầu; X là không gian trạng thái liên tục của

Automate, X  n , x 0 là giá trị ban đầu của trạng thái liên tục;  là tập hợp

hữu hạn các sự kiện tác động; A là tập hợp các dịch chuyển giữa các vị trí được xác định bởi (q, Guard,  , Jump, q ’ ), q Q, q’Q, Guard - một tổ hợp

điều kiện cho phép thực hiện dịch chuyển a A, Jump - giá trị bước nhảy giữa

hai không gian trạng thái liên tục của hai vị trí liền kề nhau,  - tổ hợp các

sự kiện cho phép dịch chuyển vị trí; Inv là đại lượng bất biến, dùng để theo dõi trạng thái liên tục phải được duy trì, cụ thể vị trí là q thì trạng thái liên tục phải được xác định theo x inv(q); F là hàm liên tục tổng thể (dòng liên tục),

được xác định theo từng vị trí của hệ thống; nó được tổng hợp từ các phần tử liên tục của hệ thống theo một sơ đồ điều khiển đã được xác định (sơ đồ khối

chức năng thực thi được mở rộng), tiến trình của dòng liên tục cụ thể f iF

xuất hiện khi vị trí tương ứng q iQ của nó được kích hoạt

Để thấy rõ hơn về các đặc trưng của HA, hình 1.9 và 1.10 đưa ra ví dụ

về mô hình hóa ứng xử của một bộ giới hạn tín hiệu (trạng thái bão hòa); ở đây, S+ và S- lần lượt là giá trị giới hạn tín hiệu trên và dưới

Hình 1.9 Bộ giới hạn tín hiệu

Hình 1.10 Automate lai trong mô hình hóa ứng xử của bộ giới hạn tín hiệu

Xuất phát từ mô hình động lực học trong điều khiển tổng quát của UAV đã được giới thiệu trong [27], [39] và các mô tả chi tiết về hệ thống động lực lai với HA trên đây, có thể coi hệ thống điều khiển của các UAV này như là một hệ thống động lực lai và ứng xử động của nó được mô hình hóa bởi HA; bởi vì trong hệ thống này có các phần liên tục/rời rạc và tác động qua lại giữa các phần đó, như: các chuyển động theo hướng RPY, cao độ và vị trí khác nhau và các tác động nhiễu loạn đến từ môi trường xung quanh

1.3.2 Sử dụng công nghệ hướng đối tượng

Công nghệ hướng đối tượng là tổ hợp các nguyên tắc về tính trừu tượng hóa, tính đóng gói, tính mô đun hóa và tính phân cấp được kết hợp với các ngôn ngữ lập trình và cơ sở dữ liệu, nhằm để xây dựng các ứng dụng phần mềm công nghiệp [66]

Tính trừu tượng hoá cho phép người phát triển ứng dụng giải quyết những bài toán phức tạp bằng cách bỏ qua hay không chú ý đến một số khía cạnh chi tiết của thông tin để tập trung vào các đặc trưng cốt yếu của một thực thể; các đặc trưng làm thực thể đó nổi bật so với tất cả các thực thể khác

Tính đóng gói cho phép ẩn dấu phần thực thi của các tính năng (các thuộc tính và các ứng xử) theo cơ chế hộp đen, thông qua giao diện dùng chung Tính chất này không cho phép người sử dụng hoặc hệ thống tương tác tới các đối tượng thay đổi trạng thái nội tại của một đối tượng, mà chỉ có các phương thức nội tại của đối tượng mới được phép thay đổi trạng thái của nó

Mô đun hoá là tính chất cho phép chia một mô đun lớn và phức tạp thành một tập các mô đun con và đơn giản hơn để xử lý Các bài toán này có thể được phân tích, thiết kế, thực thi độc lập và sau đó được tích hợp với nhau thành một hệ thống lớn thông qua các giao diện của các mô đun con, để xử lý toàn bộ vấn đề Mô đun hoá làm cho một hệ thống dễ dàng hơn trong việc thiết kế, thực thi, bảo trì và nâng cấp sau này, cũng như thuận lợi hơn cho việc tái sử dụng các thành phần đã phát triển Các mô đun của một hệ thống có thể

được thực thi, gỡ bỏ, kích hoạt hoặc vô hiệu hóa thông qua hệ thống quản lý

1.3.2.1 Lập trình hướng đối tượng

Lập trình hướng đối tượng được coi là phương pháp lập trình chuẩn hiện nay bởi nó có nhiều ưu điểm lớn so với các phương pháp cấu trúc Mục tiêu mà lập trình hướng đối tượng hướng tới là:

- Đơn giản hóa việc xây dựng và sử dụng các thư viện và cho phép tái

sử dụng mã chương trình; nếu các hàm thư viện không phù hợp với yêu cầu của người lập trình thì chúng có khả năng được sửa đổi dễ dàng

- Cải thiện khả năng bảo trì của mã chương trình; trên thực tế, việc biên soạn tài liệu bao giờ cũng đi sau khá xa so với mã được viết ra

- Cho phép tạo ra chương trình dễ mở rộng; có thể thêm hoặc bỏ bớt chức năng cho chương trình mà không ảnh hưởng dây chuyền đến mã đã viết

Lập trình hướng đối tượng cho các hệ thống điều khiển nhúng trong thời gian thực được thực hiện thông qua ngôn ngữ lập trình hỗ trợ hướng đối tượng thông dụng như: C++, Java và Ada Để đạt được các mục tiêu trên, mọi ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng đều thể hiện bốn tính chất cơ bản của công nghệ hướng đối tượng như đã được mô tả trên đây

1.3.2.2 Ngôn ngữ mô hình hóa hợp nhất trong thời gian thực

Để phục vụ cho công việc mô hình hóa vốn là cốt lõi của phân tích, thiết kế phần mềm công nghiệp, ngôn ngữ mô hình hóa hợp nhất (UML) đã được OMG chuẩn hóa và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau [55] UML là một ngôn ngữ đồ họa dùng để trực quan hóa, đặc tả, xây dựng và tư liệu hóa hệ thống chuyên sâu về phần mềm UML đem lại cho

người sử dụng phương pháp chuẩn để đưa ra bản thiết kế hệ thống bao trùm

từ những thành phần cụ thể, như: các lớp viết bằng một ngôn ngữ lập trình nào đó và thành phần phần mềm có thể tái sử dụng, cho đến những yếu tố trừu tượng, như: chức năng hoạt động của toàn bộ hệ thống

Bên cạnh đó, ngôn ngữ mô hình hóa trong thời gian thực (RealTime UML) cũng đã được phát triển [15], [21], [40], [63] và chuẩn hóa bởi OMG [56]; nó dùng để mô tả trực quan, xây dựng và lập tài liệu các thành phần của các ứng dụng phần mềm điều khiển trong các hệ thống thời gian thực và hệ thống nhúng RealTime UML bao gồm tất cả các ký hiệu mô hình hóa của UML, ngoài ra nó còn đưa ra các ký hiệu mô hình hóa: gói, cổng và giao thức nhằm mô hình hóa các hệ thống điều khiển trong công nghiệp Do đó, luận án

đã lựa chọn RealTime UML là ngôn ngữ trực quan để mô hình hóa các pha phân tích và thiết kế cho hệ thống điều khiển UAV kết hợp với HA

1.3.3 Kiến trúc hướng theo mô hình

Kiến trúc hướng mô hình (MDA) [58] là một cách tiếp cận mô hình hoá trực quan trong suốt quá trình tìm hiểu, phân tích, thiết kế, thực thi một hệ thống phần mềm nói chung, đặc biệt là trong điều khiển công nghiệp Một số ứng dụng quan trọng về MDA trong điều khiển công nghiệp đã được mô tả trong [57]

MDA phân chia mô hình hệ thống từ mức độ trừu tượng hóa cao cho đến mức chi tiết và cung cấp các luật chuyển đổi cho phép chuyển đổi giữa các mô hình Các mô hình chính của MDA bao gồm: mô hình độc lập với thao tác tính toán (CIM), mô hình độc lập với nền công nghệ (PIM) và mô hình theo nền công nghệ cụ thể (PSM)

Hình 1.11 mô tả một cách tổng quan về sự phân loại các mô hình chính của MDA theo trật tự từ mức độ trừu tượng hóa đến cụ thể hoá Hình 1.12 minh họa một quá trình phát triển phần mềm điều khiển công nghiệp theo kiến trúc hướng mô hình

Hình 1.11 Sự phân loại các mô hình chính trong MDA

Hình 1.12 Ví dụ về phát triển hướng theo mô hình

Mô hình độc lập với thao tác tính toán (CIM):

CIM được xem như là mô hình nghiệp vụ hoặc lĩnh vực phát triển liên quan mô tả hệ thống ở mức cao nhất về cấp độ trừu tượng Mục tiêu cơ bản của CIM là dùng để mô hình hóa toàn bộ vấn đề của hệ thống trong ngữ cảnh nghiệp vụ, không đi vào giải pháp hoặc làm thế nào có thể thực thi được vấn

đề đó Hình 1.13 sử dụng sơ đồ lớp của UML nhằm đưa ra một ví dụ cụ thể của CIM Trong mô hình này không có thông tin nào chỉ ra giải pháp dựa trên thao tác tính toán

Hình 1.13 Ví dụ về CIM

Mô hình độc lập với nền công nghệ (PIM):

PIM được các nhà thiết kế sử dụng để mô tả giải pháp ở mức độ trừu tượng cao, độc lập với nền công nghệ dùng để triển khai giải pháp đó Tiếp theo, khái niệm về mức độ trừu tượng cao của giải pháp này có thể được chuyển sang các mô hình cụ thể của các nền công nghệ khác nhau Hình 1.14

sử dụng sơ đồ lớp của UML nhằm giới thiệu ví dụ về PIM xuất phát từ ví dụ

về CIM được mô tả trên hình 1.13

Hình 1.14 Ví dụ về PIM dựa theo hình 1.13

Mô hình này đã tiến gần tới việc thực thi, nhưng nó không gắn chặt với một nền công nghệ nào cả Ở đây, một nền công nghệ đích đối với hệ thống phần mềm điều khiển có thể là một trong nhiều các yếu tố sau: một hệ thống điều hành cụ thể, một vi xử lý tính toán cụ thể, một ngôn ngữ lập trình cụ thể,

hoặc là một thư viện mã cụ thể

Mô hình theo nền công nghệ cụ thể (PSM):

PSM đặc tả sự kết hợp giữa các thông tin được xác định trong PIM với một nền công nghệ cụ thể Nó thể hiện làm thế nào để một giải pháp có thể được thực thi trên một nền công nghệ mà chúng ta lựa chọn tối ưu nhất Hình 1.15 sử dụng sơ đồ lớp của UML nhằm chỉ ra ví dụ về PSM xuất phát từ ví dụ

về PIM được mô tả trên hình 1.14 Trong mô hình này, PSM đã thể hiện PIM của nó thông qua việc sử dụng các thuật ngữ và cấu trúc của một công nghệ

cụ thể đó là J2EE

Hình 1.15 Ví dụ về PSM dựa theo hình 1.14 với công nghệ J2EE

Ngoài ra, sự chuyển đổi mô hình trong MDA là việc sử dụng một cơ chế nhất định để biến đổi các mô hình ở mức trừu tượng hoá cao thành các

mô hình ở mức cụ thể và chi tiết hơn dựa trên sự định nghĩa các luật chuyển đổi Đó là sự chuyển từ CIM sang PIM, từ PIM sang PSM, và từ PSM có thể chuyển thành mã chương trình cụ thể thực thi hệ thống Việc chuyển đổi giữa các mô hình có thể được thực hiện qua thao tác bằng tay hoặc tự động dựa

vào các mẫu chuyển đổi khác nhau tuỳ thuộc vào những công cụ chuyển đổi

và nền công nghệ đích, hoặc kết hợp cả hai phương thức Hiện nay, các công

cụ hỗ trợ việc chuyển đổi mô hình trong MDA tập trung chủ yếu vào giai đoạn chuyển đổi từ PIM sang PSM, chỉ có một số ít cho phép chuyển đổi từ CIM sang PIM [36]

Theo cách tiếp cận hướng đối tượng đã có nhiều ứng dụng được phát triển thành công trên các hệ thống điều khiển công nghiệp, đặc biệt các hệ thống điều khiển nhúng trong thời gian thực trong các lĩnh vực điều khiển công nghiệp khác nhau [2], [3], [22], [38], [48], [64] Ngoài ra, có những công cụ phần mềm mã nguồn mở hoặc thương mại hỗ trợ cho việc phân tích, thiết kế và thi hành hệ thống một cách nhanh chóng và có kế thừa dựa trên

phương pháp luận này, như: OpenModelica [59], MatLab-Simulink [48], IBM

Rational Rose RealTime và IBM Rational Rhapsody [36]

1.4 Lựa chọn ứng dụng

Như đã được trình bày trong mục mở đầu, loại UAV dạng nhiều cánh quạt mang (ví dụ: Q-UAV) được quan tâm và phát triển mạnh bởi vì nó có chế độ cất cánh, hạ cánh thẳng đứng, vận hành đơn giản và an toàn hơn Ngoài ra, lực đẩy được tạo ra bởi các cánh quạt có thể dễ dàng xác lập ra trạng thái ổn định lơ lửng trên không để phục vụ cho mục đích thu phát dữ liệu và quan sát mục tiêu tại vị trí xác định đặt trước Việc chế tạo hệ thống điều khiển tự động cho phép UAV hoàn toàn có thể tự hành bám theo quỹ đạo mong muốn vẫn chưa được triển khai diện rộng ở nước ta; nhưng các UAV loại này lại đang được rất nhiều các tổ chức trong nước quan tâm, như là: Bộ quốc phòng, Cảnh sát biển và Biên phòng, Bộ Tài nguyên và Môi trường

Để minh họa cho phương pháp phân tích, thiết kế và thực thi hướng đối tượng cho hệ thống điều khiển MUAV, luận án đã lựa chọn loại máy bay siêu nhỏ không người lái bốn cánh quạt (Q-UAV) Nguyên lý hoạt động cơ bản của Q-UAV được mô tả như sau: mỗi một động cơ trong Q-UAV đều tạo ra

lực đẩy và mô men xoắn; trong đó các động cơ phía trước và phía sau đều quay theo chiều ngược chiều kim đồng hồ, hai động cơ còn lại quay theo chiều kim đồng hồ; các phương và hướng di chuyển của Q-UAV được mô tả

cụ thể như trên hình 1.16

Hình 1.16 Mô tả phương và hướng di chuyển của Q-UAV

Từ lý thuyết về CFD kết hợp với phương pháp thể tích hữu hạn (FVM) [76] được sử dụng để mô tả và đánh giá các phương trình vi phân riêng và

kèm theo mô hình dòng rối k-ε [49], cho phép tính toán được các thông số cơ

bản khí động học của một Q-UAV Hình 1.17 thể hiện mô hình thiết kế tổng quan về hình học của Q-UAV này

Trong ứng dụng này, phần mềm Ansys-Fluent [5] được sử dụng để hỗ

trợ trong việc thực hiện các quy trình tính toán Một ví dụ minh họa các kết quả mô phỏng CFD về phân bố áp suất và vận tốc trên một cánh quạt được biểu diễn như trên hình 1.18

Tất cả các kết quả từ mô phỏng CFD cho phép suy ra về mặt lý thuyết các giá trị khí động lực học, như: lực nâng, lực cản và mô men quay tương ứng với tốc độ khác nhau của cánh quạt cho động cơ Tuy nhiên, việc nghiên cứu chuyên sâu về CFD cho Q-UAV không phải là điểm chính của luận án,

mà nó chỉ là phần tính toán sơ bộ về mặt khí động lực học nhằm phục vụ việc lựa chọn ban đầu các cơ cấu chấp hành và cấu trúc hệ thống điều khiển cơ bản

cho Q-UAV Bảng 1.1 mô tả các thông số vật lý cơ bản của Q-UAV đã được lựa chọn dựa trên kết quả mô phỏng CFD

Hình 1.17 Mô hình thiết kế tổng quan về hình học của Q-UAV

Hình 1.18 Ví dụ về phân bố áp suất (a) và phân bố vận tốc cánh quạt (b)

Bảng 1.1 Các thông số vật lý cơ bản của ứng dụng Q-UAV

- Cập nhật về quá trình hình thành, phát triển và ứng dụng UAV

- Nghiên cứu các phương pháp truyền thống trong điều khiển UAV Tuy nhiên, các phương thức điều khiển truyền thống này cần phải được kết hợp với các ngôn ngữ mô hình hóa và mô phỏng nhằm đưa ra bản phân tích

và thiết kế có tính mô đun hóa để có thể trực quan các tham số điều khiển trong thời gian thực, tùy biến và tái sử dụng các thành phần đã phát triển cho các ứng dụng UAV mới khác nhau

- Giới thiệu về hệ thống động lực lai (HDS) và đề xuất mô hình hóa

ứng xử điều khiển của nó bằng Automate lai (HA) Tiếp theo, hệ thống điều

khiển cho UVA được đề xuất là mang đặc tính của HDS; bởi nó bao gồm phần liên tục, phần rời rạc và phần tương tác giữa liên tục và rời rạc

- Cập nhật công nghệ hướng đối tượng để phát triển hệ thống điều khiển công nghiệp, như: mô tả ngôn ngữ mô hình hóa trong thời gian thực (RealTime UML) và kiến trúc hướng theo mô hình (MDA), nhằm phân tích

và thiết kế một cách có hệ thống cho UAV có ứng xử được mô hình hóa bởi

HA

Xuất phát từ các phân tích và đánh giá tổng quan về UAV cũng như các phương pháp mô hình hóa, mô phỏng, thực thi hệ thống điều khiển trên đây, mục tiêu và giải pháp nghiên cứu cụ thể của luận án đã được đề xuất như sau sau: