Nghiên cứu kiến trúc hướng mô hình kết hợp với RealTime UML-MARTE trong thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành trên mặt nước

4 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Phương tiện tự hành trên mặt nước/phương tiện tự hành hành dưới nước (ASV/AUV) đã và đang tiếp tục được nghiên cứu và có bước phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua, được sử dụng chủ yếu cho các ứng dụng quân sự và dân sự [8], [14], [52], [53], [69], trong tương lai sẽ được sử dụng rộng rãi cho các giám sát môi trường, sinh học của các nguồn tài nguyên biển, thảm họa sóng thần và cảnh báo thiên tai, ví dụ: rô bốt tự hành, tàu thủy tự hành, ngư lôi, tàu ngầm,... do nguồn tài nguyên trên đất liền ngày càng cạn kiệt dần và nhu cầu thiết yếu cho cuộc sống của con người ngày càng tăng cao. Đặc biệt do các đặc tính cơ bản về an toàn và hiệu quả chi phí khi so sánh với phương tiện có người lái nên phương tiện biển không người lái hoặc tự hành đang ngày càng được sử dụng để khai thác dân sự và quốc phòng cho các nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm: vì các phương tiện không yêu cầu điều hành trực tiếp của con người do đó hoạt động tốt trong các điều kiện khắc nghiệt và nguy hiểm trong môi trường dưới nước, hiệu quả chi phí về cả thời gian và tài chính đạt được là do phương tiện tự hành được thiết kế nhỏ, gọn vì nó không chứa các hệ thống cần thiết để duy trì cuộc sống trong khi dưới nước cũng như các cơ cấu truyền động nhỏ hơn so với một phương tiện có người lái, cũng như qui mô cần thiết cho việc thực hiện bảo trì thường xuyên sẽ nhỏ hơn nhằm duy trì cho một phương tiện hoạt động. Với các đặc trưng nổi bật như trên, các loại phương tiện biển không người lái hoặc tự hành đã được sử dụng thành công và hiệu quả trong ngành công nghệ hàng hải cho cả mục đích dân sự và quân sự ở các nước phát triển và một số nước đang phát triển. Bên cạnh đó, trong quá trình phát triển các hệ thống điều khiển công nghiệp nói chung cũng như các hệ thống điều khiển các phương tiện tự hành nói riêng, việc tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển đã phát triển được áp dụng cho hệ thống ứng dụng mới là rất quan trọng nhằm giảm chi phí, thời gian và nhân công sản xuất. Hơn thế nữa, là một quốc gia với bờ biển dài trên 3.260 km, hơn 1 triệu km 2 vùng đặc quyền kinh tế, với gần 3.000 đảo ven bờ, Việt Nam có nguồn tài nguyên đặc biệt về biển, từ tài nguyên sinh vật, tài nguyên phi sinh vật đến tài nguyên vị thế. Việc khai thác, sử dụng, quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường biển một cách bền vững, hiệu quả, cùng với bảo vệ, giữ vững chủ quyền, an ninh biển đảo Việt Nam là những nhiệm vụ vừa cấp bách và vừa lâu dài. Trong mấy năm gần đây, Đảng và Nhà nước ta đã đề ra những chủ trương, biện pháp quan trọng nhằm quản lý, bảo vệ và khai thác biển. Hoạt động kinh tế biển và an ninh quốc phòng trên vùng đặc quyền kinh tế của Việt Nam ngày càng sôi động, kể cả khi tình hình trên Biển Đông xuất hiện những vấn đề nhạy cảm và phức tạp. Do vậy, việc phát triển các phương tiện tự hành trên mặt nước/phương tiện tự hành hành dưới nước (ASV/AUV) rất cần thiết và hữu hiệu trong việc phục vụ các ngành công nghiệp như: xây dựng công trình biển, khảo sát nghiên cứu biển, hải dương học, tìm kiếm cứu hộ, kinh tế biển và quốc phòng-an ninh ở trong nước. Ở trong nước đã có nhiều đề tài nghiên cứu về điều khiển các phương tiện tự hành hoặc bán tự hành dưới nước tại các trường đại học và viện nghiên cứu ở nước ta; ví dụ: tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội cũng đã nghiên cứu và chế tạo một số hệ thống điều khiển cho phương tiện biển tự hành hoặc bán tự hành, nhưng chưa có đủ điều kiện tích hợp công nghệ để chuyển giao sản xuất hàng loạt ở trong nước. Ngoài ra, tính tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển đã phát triển nhằm giảm chi phí, thời gian, nhân công sản xuất trong các ứng dụng mới chưa được quan tâm tới [ 1]. Thậm chí nhiều đơn vị và tổ chức nghiên cứu trong nước đã phải nhập khẩu từ nước ngoài nhiều thiết bị điều khiển, như thế chi phí cho sản xuất một phương tiện tự hành sẽ rất cao và đặc biệt là bị lệ thuộc vào bí mật công nghệ.

i

M ỤC LỤC

1 DANH M ỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT iv

2 DANH M ỤC CÁC BẢNG vii

3 DANH M ỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii

4 M Ở ĐẦU 11

1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN TỰ HÀNH DƯỚI NƯỚC VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN 18

1.1 Sơ lược quá trình phát triển và ứng dụng phương tiện tự hành dưới nước 18

1.2 T ổng quan về hệ thống dẫn đường, định vị, điều khiển cho ASV 26

1.2.1 Hệ thống dẫn đường của ASV 26

1.2.2 Hệ thống định vị của ASV 27

1.2.3 Hệ thống điều khiển của ASV 27

1.3 Phương pháp lai và công nghệ hướng đối tượng trong mô hình hóa h ệ 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 30

1.3.3 Quy trình phát triển tái lặp hướng đối tượng cho hệ thống thời gian thực 33

1.3.4 Kiến trúc hướng theo mô hình 35

1.4 K ết luận chương 37

2 CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC TRONG ĐIỀU KHIỂN VÀ KI ẾN TRÚC GNCS CỦA ASV VỚI AUTOMATE LAI 38

ii

2.1 Mô hình động lực học và cơ sở giải thuật điều khiển tổng quát

cho ASV 38

2.1.1 Mô hình động lực học tổng quát trong điều khiển ASV 38

2.1.2 Cơ sở giải thuật điều khiển tích phân hồi tiếp (IB) tổng quát cho GNCS của ASV 41

2.2 Mô hình động lực học và giải thuật điều khiển thực thi cho ASV trên m ặt ngang 44

2.2.1 Mô hình động lực học trong điều khiển ASV trên mặt ngang 44

2.2.2 Giải thuật điều khiển thực thi cho ASV bám quỹ đạo trên mặt ngang 45

2.3 C ấu trúc GNCS của ASV 49

2.3.1 Cấu trúc GNCS tổng quát của ASV 49

2.3.2 Mô hình hóa trạng thái điều khiển ASV 52

2.3.3 Mô hình GNCS phi tuyến lai cho ASV 53

2.4 S ử dụng mô hình và ngôn ngữ mô phỏng cho GNCS của ASV 55

2.4.1 Vai trò mô phỏng hệ thống điều khiển công nghiệp 55

2.4.2 Sử dụng ngôn ngữ mô phỏng hệ thống 56

2.5 K ết luận chương 58

3 CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH PHÂN TÍCH, THIẾT KẾ VÀ THỰC THI GNCS CHO ASV B ẰNG MDA VÀ REALTIME UML/MARTE 59

3.1 Qui trình MDA t ổng quát trong phát triển GNCS cho ASV 59

3.1.1 Sử dụng MDA, chuyển đổi mô hình và RealTime UML/MARTE 59

3.1.2 Qui trình MDA thực thi cho GNCS của ASV 64

3.2 C ụ thể hóa qui trình MDA thực thi cho GNCS của ASV 66

iii

3.2.1 CIM 66

3.2.2 PIM 73

3.2.3 PSM 82

3.3 K ết luận chương 92

4 CHƯƠNG 4 THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ GNCS CHO ỨNG D ỤNG ASV 93

4.1 Các tình hu ống và môi trường thử nghiệm ứng dụng 93

4.1.1 Các tình huống thử nghiệm 93

4.1.2 Môi trường thử nghiệm 93

4.2 Quy trình v ận hành thử nghiệm chương trình điều khiển 94

4.3 Ti ến hành thử nghiệm và đánh giá GNCS của ứng dụng ASV 100 4.3.1 Thử nghiệm kịch bản bám quỹ đạo của ASV 100

4.3.2 Thử nghiệm tính ổn định hướng của mô hình 103

4.4 K ết luận chương 104

1 K ẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 105

2 TÀI LI ỆU THAM KHẢO 107

3 DANH M ỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 113 5 PH Ụ LỤC 115

iv

Ký hi ệu

vi ết tắt Vi ết đầy đủ (tiếng Anh) Ý nghĩa

ASV Autonomous Surface

Vehicles

Phương tiện tự hành trên mặt nước

AUV Autonomous Underwater

Vehicles Phương tiện tự hành dưới nước

CB Center of Bouyancy Tâm nổi của ASV

CG Center of Gravity Trọng tâm của ASV

CIM Computation Independent

Model

Mô hình độc lập với thao tác tính toán

CLF Control Lyapunov

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

GNCS Guidance/Navigation and

Control System

Hệ thống dẫn đường/định vị và điều khiển

GPS Global Positioning

Systems Hệ thống định vị toàn cầu

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 hồi tiếp IDE Integrated Development

Environment Môi trường phát triển tích hợp

v

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

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

MDS Measurement and Display

System

Hệ thống đo lường và hiển thị kết hợp với các hệ thống dẫn đường và định vị

MES Marine Environment

System

Hệ thống đặc trưng cho nhiễu

loạn do môi trường tạo ra

MVC Model-View-Controller

pattern

Mẫu mô hình-khung nhìn-điều khiển

ODE Ordinary Differential

Equation Phương trình vi phân thường

PID Proportional – Integral –

Qui trình hướng đối tượng cho

hệ thống nhúng

RPY Roll-Pitch-Yaw Các góc Nghiêng-Chúc-Hướng SMC Sliding Mode Control Điều khiển trượt

UML Unified Modeling

Language Ngôn ngữ mô hình hoá hợp nhất

vii

Bảng 2.1 Các ký hiệu SNAME cho phương tiện dưới nước 39

Bảng 2.2 IB liên kết với HA cho GNCS của ASV 54

Bảng 3.1 Nguyên tắc tùy biến và tái sử dụng của các gói điều khiển chính của GNCS cho các ASV khác nhau 81

Bảng 4.1 Dữ liệu đánh giá tính bám quỹ đạo hình tam giác của ASV 101

Bảng 4.2 Dữ liệu đánh giá tính bám quỹ đạo hình chữ nhật của ASV 102

Bảng 4.3 Số liệu ổn định hướng của ứng dụng ASV 103

Bảng P.1 Các thông số thủy động lực học chính của ứng dụng ASV với vận tốc di chuyển 0,5m/s [4] 115

viii

Hình 1.1 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (SPURV) 18Hình 1.2 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (Epaulard)19Hình 1.3 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (AUSS) 19Hình 1.4 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (REMUS 6000) 20Hình 1.5 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV (SEAOTTER MKII) 20Hình 1.6 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (Bluefin-9) 20Hình 1.7 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (CUSV) 21Hình 1.8 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (ARCIMS) 21Hình 1.9 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (CARACAS) 21Hình 1.10 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (MAST) [65] 22Hình 1.11 Thống kê tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng tính đến năm 2009 22Hình 1.12 Dự báo tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng giai đoạn 2010 – 2019 23Hình 1.13 Hệ thống dẫn đường cho các phương tiện dưới nước không người lái [24], [38], [39] 26Hình 1.14 Qui trình phát triển tái lặp nhúng hướng đối tượng [21], [22] 34Hình 2.1 Các hệ tọa độ và tham số chuyển động của ASV 38Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống dẫn đường, khối điều khiển và định vị của ASV 50Hình 2.3 Ví dụ sơ đồ chức năng thực thi mở rộng 54Hình 3.1 Mô hı̀nh chuyển đổi từ CIM sang PIM [46], [32] 60Hình 3.2 Chuyển đổi mô hı̀nh theo vết 61

ix

Hình 3.3 Quá trı̀nh biến đổi siêu mô hı̀nh 61

Hình 3.4 Quá trı̀nh biến đổi theo ứng dụng mẫu 62

Hình 3.5 Vı́ dụ tổng quát về quá trı̀nh biến đổi sử dụng tên mẫu 63

Hình 3.6 Vı́ dụ về quay trı̀nh MDA cho một hê ̣ thống phức ta ̣p 63

Hình 3.7 Tổng quan về quy trình MDA thực thi GNCS cho ASV 65

Hình 3.8 Siêu mô hình UML thể hiện các chức năng chính của GNCS 67

Hình 3.9 Mô hình trường hợp sử dụng của ASV 68

Hình 3.10 Kịch bản điều khiển bám theo quỹ đạo mong muốn 69

Hình 3.11 Máy trạng thái cục bộ của trường hợp sử dụng “Bám theo quỹ đạo mong muốn” 69

Hình 3.12 Máy trạng thái toàn cục của ASV 70

Hình 3.13 Sơ đồ khối chức năng của GNCS cho ASV 71

Hình 3.14 Mẫu kết nối truyền đạt giữa các gói điều khiển chính của GNCS cho ASV 75

Hình 3.15 Máy trạng thái của gói phần rời rạc của GNCS cho ASV 75

Hình 3.16 Máy trạng thái của gói IGCB của GNCS cho ASV 77

Hình 3.17 Sơ đồ tiến trình trong thời gian thực của 5 gói điều khiển chính nhằm thực thi HA cho GNCS của ASV 78

Hình 3.18 Cấu trúc tĩnh của các gói chính của GNCS cho ASV 79

Hình 3.19 Tương tác giữa các gói chính cho một chu kỳ lấy mẫu trong GNCS 80

Hình 3.20 Chuyển đổi mô hình PIM-PSM trong MDA 83

Hình 3.21 Chuyển đổi mô hình PIM-PSM cho hệ thống điều khiển ASV 84 Hình 3.22 Đáp ứng quá độ khả năng ổn định hướng của ASV với vận tốc v=0,5m/s và hướng đi đặt 0100 86

Hình 3.23 Đáp ứng quá độ khả năng ổn định hướng của ASV với vận tốc v=1,0m/s và hướng đi đặt 0100 87

hồ Tiền Đại học Bách khoa Hà Nội) 102

11

4 MỞ ĐẦU

1 Tính c ấp thiết của đề tài

Phương tiện tự hành trên mặt nước/phương tiện tự hành hành dưới nước (ASV/AUV) đã và đang tiếp tục được nghiên cứu và có bước phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua, được sử dụng chủ yếu cho các ứng dụng quân sự và dân sự [8], [14], [52], [53], [69], trong tương lai sẽ được sử dụng rộng rãi cho các giám sát môi trường, sinh học của các nguồn tài nguyên biển, thảm họa sóng thần và cảnh báo thiên tai, ví dụ: rô bốt tự hành, tàu thủy tự hành, ngư lôi, tàu ngầm, do nguồn tài nguyên trên đất liền ngày càng cạn kiệt dần và nhu cầu thiết yếu cho cuộc sống của con người ngày càng tăng cao

Đặc biệt do các đặc tính cơ bản về an toàn và hiệu quả chi phí khi so sánh với phương tiện có người lái nên phương tiện biển không người lái hoặc

tự hành đang ngày càng được sử dụng để khai thác dân sự và quốc phòng cho các nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm: vì các phương tiện không yêu cầu điều hành trực tiếp của con người do đó hoạt động tốt trong các điều kiện khắc nghiệt và nguy hiểm trong môi trường dưới nước, hiệu quả chi phí về cả thời gian và tài chính đạt được là do phương tiện tự hành được thiết kế nhỏ, gọn vì

nó không chứa các hệ thống cần thiết để duy trì cuộc sống trong khi dưới nước cũng như các cơ cấu truyền động nhỏ hơn so với một phương tiện có người lái, cũng như qui mô cần thiết cho việc thực hiện bảo trì thường xuyên

sẽ nhỏ hơn nhằm duy trì cho một phương tiện hoạt động Với các đặc trưng

nổi bật như trên, các loại phương tiện biển không người lái hoặc tự hành đã được sử dụng thành công và hiệu quả trong ngành công nghệ hàng hải cho cả mục đích dân sự và quân sự ở các nước phát triển và một số nước đang phát triển

Bên cạnh đó, trong quá trình phát triển các hệ thống điều khiển công nghiệp nói chung cũng như các hệ thống điều khiển các phương tiện tự hành nói riêng, việc tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển đã phát triển

12

được áp dụng cho hệ thống ứng dụng mới là rất quan trọng nhằm giảm chi phí, thời gian và nhân công sản xuất

Hơn thế nữa, là một quốc gia với bờ biển dài trên 3.260 km, hơn 1 triệu

km2 vùng đặc quyền kinh tế, với gần 3.000 đảo ven bờ, Việt Nam có nguồn tài nguyên đặc biệt về biển, từ tài nguyên sinh vật, tài nguyên phi sinh vật đến tài nguyên vị thế Việc khai thác, sử dụng, quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường biển một cách bền vững, hiệu quả, cùng với bảo vệ, giữ vững chủ quyền, an ninh biển đảo Việt Nam là những nhiệm vụ vừa cấp bách và vừa lâu dài Trong mấy năm gần đây, Đảng và Nhà nước ta đã đề ra những chủ trương, biện pháp quan trọng nhằm quản lý, bảo vệ và khai thác biển Hoạt động kinh tế biển và an ninh quốc phòng trên vùng đặc quyền kinh tế của Việt Nam ngày càng sôi động, kể cả khi tình hình trên Biển Đông xuất hiện những

vấn đề nhạy cảm và phức tạp Do vậy, việc phát triển các phương tiện tự hành trên mặt nước/phương tiện tự hành hành dưới nước (ASV/AUV) rất cần thiết

và hữu hiệu trong việc phục vụ các ngành công nghiệp như: xây dựng công trình biển, khảo sát nghiên cứu biển, hải dương học, tìm kiếm cứu hộ, kinh tế biển và quốc phòng-an ninh ở trong nước

Ở trong nước đã có nhiều đề tài nghiên cứu về điều khiển các phương

tiện tự hành hoặc bán tự hành dưới nước tại các trường đại học và viện nghiên cứu ở nước ta; ví dụ: tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội cũng đã nghiên cứu và chế tạo một số hệ thống điều khiển cho phương tiện biển tự hành hoặc bán tự hành, nhưng chưa có đủ điều kiện tích hợp công nghệ để chuyển giao

sản xuất hàng loạt ở trong nước Ngoài ra, tính tùy biến và tái sử dụng các mô đun điều khiển đã phát triển nhằm giảm chi phí, thời gian, nhân công sản xuất trong các ứng dụng mới chưa được quan tâm tới [1] Thậm chí nhiều đơn vị

và tổ chức nghiên cứu trong nước đã phải nhập khẩu từ nước ngoài nhiều thiết

bị điều khiển, như thế chi phí cho sản xuất một phương tiện tự hành sẽ rất cao

và đặc biệt là bị lệ thuộc vào bí mật công nghệ

13

Gần đây nhất có một số công trình khoa học ở trong nước đã và đang được nghiên cứu liên quan đến phát triển công nghệ hướng đối tượng và kiến

trúc hướng theo mô hình cho phương tiện tự hành, như: “Phương pháp thiết

k ế hướng đối tượng trong điều khiển phương tiện bay không người lái” [3];

nghiên cứu này đã áp dụng quy trình MDA cụ thể cho phương tiện bay không người lái loại nhỏ nhưng chưa đưa ra chi tiết được mô hình cạnh tranh trong thời gian thực cho các mô đun điều khiển và sự chuyển đổi giữa các mô hình con trong MDA Bên cạnh đó còn có nghiên cứu về “Phân tích thủy động lực

h ọc và thiết kế hệ thống điều khiển theo công nghệ hướng đối tượng cho phương tiện tự hành dưới nước” [4]; nghiên cứu này tập trung vào việc tính

toán thủy động lực học phương tiện tự hành dưới nước (AUV) loại nhỏ và áp dụng công nghệ hướng đối tượng trong phát triển hệ thống điều khiển bám hướng trên mặt ngang với bộ điều khiển PID tuyến tính đơn giản Ngoài ra đã

có nghiên cứu về “Nghiên cứu phương pháp hướng đối tượng trong phân tích

và thi ết kế điều khiển chuyển động cho thiết bị tự hành AUV/ASV với chuẩn SysML-Modelica và Automate lai” [5]; nghiên cứu này đã xây dựng được các

thành phần phân tích, thiết kế và thực thi hướng đối tượng trong điều khiển chuyển động cho AUV/ASV bằng công nghệ hệ thống hướng mô hình kết

hợp với ngôn ngữ mô hình hóa hệ thống, ngôn ngữ mô phỏng Modelica và automate lai Tuy nhiên, nghiên cứu trên đây cũng chưa đề cập chi tiết tới sự

chuyển đổi và tích hợp giữa các mô hình thiết kế, thực thi, triển khai và quan

hệ theo vết giữa chúng cho hệ thống điều khiển của AUV/ASV Đến thời điểm hiện nay chưa có công trình nào nghiên cứu chi tiết về cụ thể hóa MDA

để phát triển GNCS cho phương tiện tự hành trên mặt nước (ASV) cũng như tùy biến hoặc tái sử dụng các mô đun đã được thiết kế cho các ASV khác nhau

Từ tính cấp thiết trên đây cùng với sự hướng dẫn của tập thể các thầy

hướng dẫn, NCS đã lựa chọn thực hiện luận án: “Nghiên cứu kiến trúc hướng

14

mô hình kết hợp với RealTime UML/MARTE trong thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành trên mặt nước”

2 M ục đích nghiên cứu

Để một phương tiện hoạt động được một cách tự hành, kiến trúc của hệ

thống điều khiển thường phải có ba hệ thống con chính: Hệ thống con dẫn đường nhằm đưa ra quỹ đạo cho phương tiện chuyển động bám theo; Hệ thống con định vị để xác định các trạng thái hiện hành của phương tiện; Hệ thống con điều khiển nhằm tính toán và áp dụng theo mô hình thủy động lực

học thích hợp trong vận hành Ba hệ thống con này có nhiệm vụ riêng của mình đồng thời cũng phải hoạt động một cách tích hợp để phương tiện hoàn thành được các tác vụ của nó [36] Trong đó, hệ thống tích hợp điều khiển và dẫn đường/định vị (GNCS) cho ASV thông thường cấu thành bởi các mô hình liên tục, mô hình sự kiện rời rạc và tác động qua lại giữa các mô hình Hệ

thống điều khiển có đặc điểm như trên được xem như là hệ thống động lực lai (HDS) [32], [16], [44], [30] Do đó mục đích nghiên cứu của đề tài được đề xuất như sau:

+ Mô hình hóa ứng xử của GNCS như là một hệ thống động lực lai công nghiệp thông qua cụ thể hóa Automate lai (HA) [31], [29] và được thực thi

kèm theo các giả thuyết xác nhận tính hợp lệ nhằm kiểm tra về tính năng và

độ tin cậy của toàn bộ GNCS tại mọi thời điểm hoạt động

+ Làm chủ kiến trúc hướng theo mô hình (MDA) để phân tích, thiết kế

và thi hành một cách hệ thống GNCS cho ASV có kèm theo sử dụng các chuẩn công nghiệp; hơn nữa nó cho phép tùy biến và tái sử dụng các mô đun GNCS của ASV đã phát triển được áp dụng cho các ứng dụng ASV mới, nhằm giảm chi phí tài chính và thời gian trong vòng đời phát triển sản phẩm công nghiệp

3 Đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

Tổ chức quản trị hướng đối tượng quốc tế (OMG) đã phát triển cách tiếp

15

cận kiến trúc hướng theo mô hình (MDA) [47] để ứng dụng trong việc phát triển các hệ thống thông tin nói chung và các hệ thống điều khiển công nghiệp nói riêng Theo cách tiếp cận MDA đã có nhiều tổ chức [46] áp dụng thành công trong trên thế giới như: công ty hàng không Lockheed Martin của Mỹ,

Viện nghiên cứu và khảo sát đại dương Ifremer và SeaTech của Pháp, trong

nhiều lĩnh vực khác nhau, như: cơ khí động lực, điều khiển-tự động, điện viễn thông, [12], [70], [19], [50]

tử-Để đạt được các mục đích chính đề ra, luận án nghiên cứu cách tiếp cận

kiến trúc hướng mô hình (MDA) [47] do tổ chức hướng đối tượng quốc tế (OMG) phát triển, kết hợp với ngôn ngữ mô hình hóa hợp nhất trong thời gian thực (RealTime UML/MARTE) [45], [15], [22], [38], [58], [59] 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 nguồn lực cho các dự án phát triển hệ thống công nghiệp

Xuất phát từ các phân tích và đánh giá ở trên cũng như giới hạn về tài chính và thời gian nghiên cứu, luận án đã lựa chọn đối tượng là phương tiện

tự hành trên mặt nước (ASV: AUV di chuyển trên mặt nước) và chỉ xét tới nhiễu về sóng tuyến tính với biên độ nhỏ (sóng gợn, mã trạng thái số 1 [51]) Luận án cụ thể hóa MDA kết hợp với HA và RealTime UML/MARTE để thiết kế, thực thi cụ thể 01 ASV để minh họa cách tiếp cận hướng đối tượng

dễ dàng trong phát triển, tích hợp các hệ thống dẫn đường/định vị và điều khiển (GNCS) cho ASV, ngoài ra, các qui tắc tùy biến và tái sử dụng bản thiết

kế chi tiết của GNCS đã phát triển này cũng được đưa ra nhằm có thể dễ dàng ứng dụng cho các loại ASV khác nhau

16

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 chứng thông qua thử nghiệm Tuy nhiên, đây là lần đầu tiên Nghiên cứu kiến trúc hướng

mô hình kết hợp với RealTime UML/MARTE trong thiết kế hệ thống điều khiển cho phương tiện không người lái tự hành trên mặt nước được áp dụng

và thử nghiệm trên phương tiện tự hành trên mặt nước (ASV) do Nghiên cứu sinh (NCS) tự phân tích, tính toán thiết kế, chế tạo, tích hợp và triển khai thử nhiệm tại Việt nam

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Luận án cụ thể hóa phương pháp luận về kiến trúc hướng theo mô hình (MDA) có kết hợp với RealTime UML/MARTE, HA và phương thức điều khiển tích phân hồi tiếp (IB) [2], [26] truyền thống cũng như sử dụng các phần mềm mã nguồn mở hoặc thương mại để hỗ trợ cho việc thiết kế và thi hành hệ thống một cách nhanh chóng và có kế thừa dựa mô hình đề xuất, như:

OpenModelica [49], MatLab-Simulink [43], IBM Rational Rhapsody [33] Do

vậy, đề tài cũng bao hàm 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 hiện đại (MDA, RealTime UML/MARTE và HA); sản phẩm có thể là tiền đề cho việc phát triển các ứng dụng công nghệ cao trong các lĩnh vực khác nhau, như: cứu hộ/cứu nạn, cảnh báo sóng thần an ninh và quốc phòng trên biển

Đặc biệt, nó có thể tham gia một góp phần nhỏ trong mục tiêu “Chiến lược

Bi ển” mà Đảng và Nhà nước đang đầu tư phát triển

5 Các điểm mới của luận án đạt được

- Xây dựng thuật toán thực thi GNCS cụ thể cho ASV thông qua phương

thức tích phân hồi tiếp (IB) kết hợp với Automate lai

17

- Thiết lập quy trình phân tích, thiết kế và thực thi điều khiển hướng đối tượng trong thời gian thực cho ASV thông qua cụ thể hóa MDA với RealTime UML/MARTE, nhằm thực thi một cách hệ thống cho GNCS và triển khai trên một ASV tự hành bám theo hướng đi và quỹ đạo mong muốn trên mặt nước

- Thiết kế chi tiết của GNCS có thể dễ dàng tùy biến và tái sử dụng cho các ứng dụng điều khiển các loại ASV khác nhau

6 C ấu trúc của luận án

Luận án bao gồm phần mở đầu, 04 chương và kết luận được trình bày như sau: Chương 1 giới thiệu tổng quan về phương tiện tự hành trên mặt nước

và các kỹ thuật điều khiển tích hợp Chương 2 trình bày về mô hình hóa và

mô phỏng động lực học trong điều khiển cho ASV/AUV Chương 3 đề xuất quy trình phân tích, thiết kế, mô phỏng và thực thi GNCS cho ASV bằng công nghệ hướng đối tượng kết hợp dựa trên MDA và ngôn ngữ mô hình hóa hợp

nhất trong thời gian thực (RealTime UML/MARTE) kết hợp với HA Chương

4 trình bày về kết quả thử nghiệm và đánh giá Cuối cùng là kết luận chung và kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo

18

DƯỚI NƯỚC VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN

1.1 Sơ lược quá trình phát triển và ứng dụng phương tiện tự hành dưới nước

Trên thế giới, phương tiện tự hành dưới nước AUV nói chung và phương

tiện tự hành trên mặt nước ASV nói riêng đã có bước phát triển vượt bậc

Hiện tại, ASV được sử dụng cho một số ứng dụng quân sự hoặc dân sự, ví dụ: giám sát mục tiêu, thăm dò nguồn tài nguyên biển, cảnh báo thảm họa và cứu nạn trên biển Toàn bộ quá trình phát triển và đánh giá các loại sản phẩm về ASV/AUV thế giới có thể tham khảo trong [55], [11] Sơ lược về một số sản

phẩm ASV/AUV trên thế giới:

Năm 1957, Trường Đại học Washington, Mỹ đã phát triển ASV/AUV (SPURV) (Hình 1.1) lặn sâu 3.000m và thời gian lặn liên tục trong 4 giờ; Có

khả năng đo nhiệt độ và độ truyền được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu hải dương học, bao gồm nghiên cứu truyền tải âm thanh và phát hiện tàu ngầm [11]

Hình 1.1 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (SPURV)

Năm 1980, Viện nghiên cứu đại dương (IFREMER), Pháp đã thiết kế

chế tạo ASV/AUV (Epaulard) (Hình 1.2), dài 4m và nặng 2,9 tấn, có khả năng lặn sâu tới 6.000m, được sử dụng trong nghiên cứu đại đại dương [11]

19

Hình 1.2 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (Epaulard)

Năm 1983 Trung tâm nghiên cứu quân sự về đại dương và không gian (SPAWAR), Mỹ chế tạo ASV/AUV (AUSS) (Hình 1.3) hoạt động ở độ sâu lên đến 6.000m, có thể chụp và truyền hình ảnh đáy của đại dương thông qua

một máy truyền âm ở tốc độ lên đến 4.800 bít/giây, được trang bị các Sonar quét bên và các Sonar nhìn về phía trước để giúp xác định vị trí các đối tượng

lạ trong đại dương [11]

Hình 1.3 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (AUSS) Năm 1997 Tập đoàn Kongsberg Maritime, Na Uy chế tạo ASV/AUV

(REMUS 6000) (Hình 1.4) có thể lặn sâu tới 6.000m, phục vụ nghiên cứu giám sát, thăm dò và lập bản đồ đại dương, dễ dàng tùy biến cho các tác vụ dân sự và quân khác khi trang bị các Sonar chức năng [11]

20

Hình 1.4 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (REMUS 6000)

Năm 2007 Tập đoàn Atlas Elektronik, Đức chế tạo ASV (SEAOTTER MKII) (Hình 1.5) chiều dài 3,65m, trọng lượng 1.000kg, chiều sâu lặn tới 600m, tải trọng mang thêm đến 160kg và thời gian hoạt động một lần 20 giờ, thăm dò và khai khoáng tài nguyên biển, chống xâm nhập tàu ngầm, trinh sát

và giám sát vùng kinh tế biển đảo và lập bản đồ [11]

Hình 1.5 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV (SEAOTTER MKII)

Năm 2010 Tập đoàn Bluefin Robotics, Mỹ chế tạo ASV (Bluefin-9) (Hình 1.6) có trọng lượng 60,5kg, kích thước L x W = 1,65m x 0,24m, lặn sâu lớn nhất 200m, tốc độ di chuyển 2m/s, thời gian hoạt động một lần 12giờ, thăm dò và khai khoáng tài nguyên biển, theo dõi và bảo vệ môi trường, trinh sát và giám sát vùng kinh tế biển đảo, bảo vệ hải cảng và giàn khoan [11]

Hình 1.6 Hình ảnh phương tiện tự hành dưới nước ASV/AUV (Bluefin-9)

Từ năm 2009 đến nay, lực lượng Hải quân Mỹ đã chế tạo và thử nghiệm các phiên bản của ASV (CUSV) (Hình 1.7) có khả năng mang nhiều loại vũ

21

khí và các trang thiết bị phục vụ công tác giám sát và tuần tra trên biển [67]

Hình 1.7 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (CUSV)

Năm 2017, Công ty Atlas Elektronik UK chế tạo và thử nghiệm ASV (ARCIMS) (Hình 1.8) có khả năng lai dắt, tự hoạt động theo nhóm và tránh

va chạm [68]

Hình 1.8 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (ARCIMS)

Năm 2016, lực lượng Hải quân Mỹ cũng đã chế tạo và thử nghiệm

ASV (CARACAS) (Hình 1.9) có tự hoạt động theo nhóm và phối hợp với các

tàu có người lái [65]

Hình 1.9 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (CARACAS)

Năm 2016, phòng thí nghiệm Khoa học và Công nghệ Quốc phòng – Bộ

22

Quốc phòng Anh chế tạo và thử nghiệm ASV (MAST) (Hình 1.10) có năng ngăn đánh chặn và tấn công gần bờ [66]

Hình 1.10 Hình ảnh phương tiện tự hành trên mặt nước ASV (MAST) [66]

Hãng nghiên cứu chiến lược Douglas-Westwood [21] đã thống kê dữ liệu ASV/AUV đã phát triển đến năm 2009 là 629 chiếc và dự báo thị trường ASV trên thế giới giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2019 khoảng 1144 chiếc nhằm

phục vụ các tác vụ: tìm kiếm năng lượng và khai thác dầu khí trữ lượng dưới lòng đại dương, phục vụ an ninh quốc phòng, khai thác tiềm năng tài nguyên sinh vật biển với tỷ lệ phân bổ như Hình 1.11 và Hình 1.12

Hình 1.11 Th ống kê tỷ lệ phân bổ ASV/AUV theo phạm vi ứng dụng tính đến

và bảo vệ lãnh hải của đất nước Hơn nữa, nó góp phần trong mục tiêu “Chiến

lược Biển” mà Đảng và Nhà nước đang đầu tư phát triển

Ngoài ra, việc nghiên cứu về đại dương cũng rất cần các phương tiện tự hành dưới nước nhằm mục đích nâng cao hiệu quả kinh tế xã hội trong dân sự cũng như các trang thiết bị hải quân trong quân sự ở nước ta; ví dụ như là tìm hiểu các nguồn sinh vật học của đại dương, cảnh báo thiên tai và sóng thần, các thiết bị quân sự tự hành dưới nước, ASV có các đặc tính cơ bản về an toàn và chi phí hiệu quả hơn khi so sánh với phương tiện có người lái ASV không yêu cầu điều hành của con người và phải chịu các điều kiện và các mối nguy hiểm vốn có trong môi trường dưới nước, hiệu quả về cả thời gian và tài chính được do phương tiện nhỏ hơn nhiều, không chứa các hệ thống con khác nhau cần thiết để duy trì cuộc sống trong khi dưới nước cũng như các cơ cấu

24

truyền động nhỏ hơn so với một phương tiện có người lái Điều này cũng dẫn đến qui mô yêu cầu thực hiện bảo trì thường xuyên cần thiết sẽ nhỏ hơn nhằm duy trì cho một phương tiện hoạt động Với các đặc trưng nổi bật như trên, các loại ASV đã được sử dụng thành công và hiệu quả trong ngành công nghệ hàng hải cho cả mục đích dân sự và quân sự Trong thời gian vừa qua có một

số cá nhân tự nghiên cứu chế tạo tàu ngầm đã được báo chí trong nước có nêu

như “Tầu ngầm Trường Sa 01” của Ông Nguyễn Quốc Hòa, Tàu ngầm “Yết Kiêu” của Ông Phan Bội Trân [6], các tàu ngầm này đều có người lái và được

được thử ở độ sâu còn khiêm tốn Ngoài ra, Bộ KH&CN cũng đã hỗ trợ Công

ty Cổ phần đầu tư và phát triển công nghệ cao VINASHIN thực hiện Dự án

SXTN “Hoàn thiện thiết kế công nghệ và chế tạo tàu lặn cỡ nhỏ”, mã số

DAĐL-2010/15 [7], đến nay cơ bản đã chế tạo được 01 tàu lặn và thử nghiệm

một số tính năng chính tại Vịnh Cam Ranh Khánh Hòa

Do đó, việc nghiên cứu sản xuất các phương tiện dạng ASV/AUV trong nước sẽ tăng được tính chủ động trong sản xuất hàng loạt, giảm chi phí nhập khẩu từ nước ngoài và hạn chế được việc lệ thuộc vào bí mật công nghệ đặc biệt là trong lĩnh vực quân sự Đã có một số trường đại học và cao đẳng trong nước nghiên cứu và chế tạo mô hình về hệ thống lái tự động, tuy nhiên vẫn

phải có sự can thiệp trược tiếp của người điều hành [1]

Bên cạnh đó, vấn đề thiết kế hệ thống điều khiển cho ASV gặp nhiều khó khăn bởi vì nó phải được kết nối chặt chẽ với các mô hình động lực học Trên thực tế, có nhiều ứng dụng điều khiển ASV với các giải pháp tối ưu cho

việc kiểm soát mô hình động lực học của các phương tiện này Ví dụ, Titan và Collins [63] giới thiệu phương pháp lập kế hoạch quỹ đạo mong muốn cho phương tiện tự hành dưới nước trong phạm vi hoạt động bị hạn chế Phương pháp này sử dụng đa thức dựa trên nội suy khối Hermite để ước tính tiến trình

thời gian đi qua tại các điểm lộ trình (WP) của quỹ đạo mong muốn khi thực thi tác vụ Li và Lee [41] đã giới thiệu bộ điều khiển phi tuyến cho phép

25

phương tiện tự hành dưới nước có thể kiểm soát được chiều sâu lặn dựa trên

kỹ thuật điều khiển cấp ngược (BS) Hệ thống điều khiển có sử dụng chế độ kiểm soát trượt (SMC) [17] được ứng dụng cho phương tiện tự hành dưới nước có khả năng bám quỹ đạo chính xác của bộ điều khiển phi tuyến trong

tiến trình thực thi điều khiển Son và Kim [62] đã công bố nghiên cứu về điều

khiển chuyển động cho phương tiện tự hành dưới nước trên quan điểm mô hình lai có kết hợp giữa mô hình rời rạc và mô hình liên tục Jouffroy và

Opderbecke [35] đã đưa ra một mô hình điều khiển thích nghi có kết hợp với

kỹ thuật tích phân hồi tiếp (IB) nhằm đưa ra bộ điều khiển phi tuyến tương đối hoàn thiện cho phép AUV có khả năng bám theo quỹ đạo ít sai lệch nhất

về vị trí và thời gian Dong et al [20] đã giới thiệu bộ điều chỉnh PID kết hợp với mạng nơ ron cho một phương tiện tự hành dưới nước dạng hình cầu có tính đến các nhiễu phức tạp trong môi trường dưới nước Bộ điều khiển này cũng bao gồm nhận dạng và kiểm soát mạng lưới nơ ron; các trọng số của

mạng nơ ron được thiết lập thông qua việc sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu Davidon có chống nhiễu mạnh và tốc độ hội tụ nhanh Ứng dụng cụ thể phương tiện tự hành dưới nước trong nông nghiệp và ngư nghiệp được

giới thiệu trong [42]; cảm biến GPS và luật dẫn đường trực thị cũng được triển khai trên GNCS của ứng dụng này Shojaei và Dolatshahi [60] đã nghiên

cứu về kiểm soát theo dõi mục tiêu của các phương tiện tự hành dưới nước kèm theo nhiễu loạn môi trường; mạng nơ-ron và kỹ thuật điều khiển thích nghi được sử dụng để phát triển bộ điều khiển theo dõi mục tiêu trong ứng

dụng của nghiên cứu này

Tuy nhiên, các mô hình điều khiển 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 GNCS đã được thiết kế để ứng dụng cho ASV khác nhau Do đó, 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

26

thống [50], [12] 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 ASV 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: Xây dựng thuật toán thực thi GNCS cụ thể cho ASV thông qua phương thức tích phân hồi tiếp (IB) kết hợp với Automate lai; Đưa ra qui trình phân tích, thiết kế và thực thi điều khiển hướng đối tượng trong thời gian thực cho ASV thông qua cụ thể hóa RealTime UML/MARTE với MDA, nhằm thực thi một cách có hệ thống cho GNCS và triển khai trên một ASV tự hành bám theo hướng đi và quỹ đạo mong muốn; Thiết kế chi tiết của GNCS có thể dễ dàng tùy biến và tái sử dụng cho các ứng dụng điều khiển các loại ASV khác nhau

1.2 T ổng quan về hệ thống dẫn đường, định vị, điều khiển cho ASV

1.2.1 Hệ thống dẫn đường của ASV

Hệ thống dẫn đường các phương tiện dưới nước không người lái thực hiện theo sơ đồ khối mô tả trên Hình 1.13

Hình 1.13 H ệ thống dẫn đường cho các phương tiện dưới nước không người

lái [25], [39], [40]

Theo quy trình trên các tham số về tốc độ và vị trí phương tiện giả định được kiểm soát, nếu xét trên mặt phẳng nằm ngang (x, y) thì ta không cần quan tâm đến vị trí chiều z Hệ thống dẫn đường của phương tiện tự hành không người lái dựa trên các tham số cho phép để theo dõi quỹ đạo có thể sử

l ập kế

ho ạch và đáp ứng.

Luật dẫn hướng:

LOS ho ặc

Track Error

Cross-Điều khiển: tốc

độ, vị trí

và hướng

Một số nghiên cứu khác cũng được đề xuất trong [54] sử dụng thống kê các dữ liệu đã có từ nhiều cảm biến và mục đích tích hợp điều khiển trong ASV Đó là việc sử dụng các bộ lọc Kalman đơn giản (SKF: Simple Kalman

Filter) và b ộ lọc Kalman mở rộng (EKF); phương pháp này hiện nay được

quan tâm và phát triển liên tục các thuật toán lọc thích nghi trong thời gian

gần đây

1.2.3 Hệ thống điều khiển của ASV

Hệ thống điều khiển bao gồm nhiều thành phần, chức năng chính là cung

cấp cho ASV có khả năng ra những quyết định cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ định trước đồng thời đảm bảo sự an toàn của phương tiện tại mọi thời điểm Tùy theo mục tiêu và tác vụ định trước mà hệ thống điều khiển ASV sẽ được thiết kế với những cảm biến phù hợp để đo các đại lượng vật lý

từ môi trường nước Các đại lượng vật lý này có thể phát sinh từ quá trình

hoạt động ASV hoặc kết quả của một tiến trình phát sinh từ bên trong hệ

thống theo các chế độ hoạt động của phương tiện Tất cả các tiến trình thực thi điều khiển đều được thực hiện trong thời gian thực

Có ba phương pháp chính đã được áp dụng cho hệ thống điều khiển theo

các đề xuất của một số công bố trong [54]: Thứ nhất, phương pháp dựa trên

28

việc lập kế hoạch trên một mô hình tổng quát; phương pháp này cho phép suy luận và có thể dự đoán về môi trường Nó chỉ ra từng thứ bậc trong kế hoạch

và được sắp xếp thành ba lớp thống nhất Lớp trên chịu trách nhiệm về lập kế

hoạch tác vụ trong khi hai lớp dưới có trách nhiệm nhận/gửi các lệnh đến các thiết bị truyền động Thứ hai, phương pháp dựa trên việc phân tích những ứng

xử điều khiển mong muốn cho phương tiện tự hành Theo phương pháp này, các tác vụ được đặc tả thành một chuỗi các giai đoạn, mỗi giai đoạn bao gồm một bộ các ứng xử nhằm đặc tả hoạt động của ASV Các ứng xử liên tục tương tác với môi trường thông qua hệ thống nhận/gửi tín hiệu Ứng xử tổng quát của ASV được kết hợp từ các hoạt động riêng lẻ Ứng xử giữa các hoạt động riêng lẻ này được thực thi dựa trên tín hiệu tác động theo các qui tắc

định trước Thứ ba, kiến trúc lai là sự kết hợp hai phương pháp tiếp cận trên

nhằm giảm thiểu những hạn chế của riêng từng phương pháp Kiến trúc thường là cấu trúc ba lớp: lớp đưa ra quy hoạch tác vụ, lớp thực hiện kiểm soát ứng xử và lớp liên kết với các hàm chức năng

1.3 P hương pháp lai và công nghệ hướng đối tượng trong mô hình hóa h ệ 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), mà ứng xử điều khiển của chúng có thể được mô hình hóa bởi Automate lai (HA) [31], [29] và được mô phỏng thực thi bởi các ngôn ngữ hình thức hoặc hướng đối tượng khác nhau [30]

1.3.1 Hệ thống động lực lai và Automate lai

1.3.1.1 Hệ thống động lực lai

Hệ thống động lực lai (HDS) là hệ thống thời gian thực, nó bao gồm

phần liên tục, phần rời rạc, và sự tương tác giữa chúng [16] Ngoài ra, trong

29

hệ thống động lực lai có thể phát sinh các sự kiện bên trong không theo thời gian Ví dụ: Các hệ thống điều khiển điện thủy lực trong máy nâng chuyển, hệ thống lái tự động trong tàu thủy hoặc máy bay, hệ thống theo dõi đối tượng tại

cảng hàng không, có thể xem như là các hệ thống động lực lai Một cách

tổng quát HDS bao gồm 3 phần: phần liên tục, phần rời rạc và phần tương tác giữa liên tục/rời rạc Các thành phần này thường được đặc tả trong một sơ đồ trộn, ví dụ: BondGraph lai [44] hoặc Automate lai [30] Tuy nhiên cần phải làm chi tiết các yếu tố về mô hình hóa về các phần tử lai, như:

Ph ần 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

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

xử động của hệ thống, 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

Ph ần 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) [31], [16]

1.3.1.2 Automate lai

Thông thường để mô hình hóa 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

30

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 [29] của hệ thống động lực tổng quát được biểu diễn bởi (1.1)

H = (Q, X, Σ, 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 ⊂ ℜn , x 0 là giá trị ban đầu của trạng thái liên tục; Σ 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, σ, 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, σ∈Σ - 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

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

31

ngôn ngữ lập trình và cơ sở dữ liệu, nhằm để xây dựng các ứng dụng phần mềm công nghiệp [13]

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

mô đun

Cấu trúc chung của một hệ thống hướng đối tượng là sự phân cấp các thành phần theo các mức độ trừu tượng hoá như phân cấp lớp, phân cấp thừa

kế và phân cấp đặc tả Các thành phần ở cùng một mức phân cấp thì nên tổ

chức trong cùng mức trừu tượng hoá

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:

32

- 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 [48] 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/MARTE) cũng đã được phát triển [38], [22], [24], [59] và chuẩn hóa bởi OMG [45]; 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/MARTE 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,

33

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/MARTE là ngôn ngữ trực quan để mô hình hóa các pha phân tích và thiết kế GNCS cho ASV kết hợp

+ Pha phân tích xác định các yếu tố cần thiết và các giao thức ban đầu

cho dự án, định nghĩa các thuộc tính ứng dụng cần thiết thỏa mãn các yêu cầu được đặt ra từ người sử dụng cuối, cụ thể là:

- Phân tích yêu cầu nhằm xác định các yêu cầu chức năng tổng quan của

hệ thống và hiệu năng thực hiện cũng như sự tương tác giữa các phần của hệ thống nhưng chưa đi sâu vào cấu trúc bên trong của hệ thống

- Phân tích hệ thống được thực hiện nhằm phân tích các thành phần cấu

tạo của hệ thống cũng như các mối liên quan tương tác lẫn nhau giữa chúng,

ví dụ: phần điện-điện tử, phần mềm, phần cơ khí-thủy lực và khí nén

- Phân tích đối tượng nhằm xác định sự khác nhau cũng như mối liên quan giữa các đối tượng trong hệ thống, bao gồm các đối tượng biên, điều khiển và thực thể Có hai khía cạnh được xem xét trong phân tích đối tượng là

“cấu trúc” và “hành vi”: Phân tích cấu trúc đối tượng để xác định các khái

niệm trừu tượng chính và tính đúng đắn của ứng dụng cũng như mối quan hệ liên kết giữa chúng với nhau; Phân tích hành vi đối tượng là xác định các đáp ứng với các kích thích từ môi trường bên ngoài cũng như các tác động nội tại bên trong đối tượng Xác định các cộng tác tự động giữa các đối tượng để chúng có thể hoạt động cùng nhau

34

+ Pha thi ết kế tối ưu một giải pháp cho ứng dụng cụ thể nhưng vẫn phù

hợp với những mục tiêu với các mô hình phân tích Điểm quan trọng trong khâu thiết kế là phải thực hiên tối ưu Pha thiết kế được chia thành ba phần chính:

- Thiết kế kiến trúc nhằm xác định các thiết kế cơ bản có ảnh hưởng đến tất cả ứng dụng bao gồm các mô hình triển khai vật lý, các biểu đồ tiến trình thời gian xử lý, Điều này thường được thực hiện thông qua việc áp dụng các mẫu thiết kế kiến trúc có trước

Hình 1.14 Qui trình phát tri ển tái lặp nhúng hướng đối tượng [22], [23]

- Thiết kế cơ chế làm tăng thêm sự hợp tác để tối ưu các ứng xử theo một

số tiêu chí tối ưu hóa hệ thống Điều này thường được thực hiện thông qua việc áp dụng các mô hình thiết kế được chuẩn hóa theo từng nền công nghệ cụ

thể, như.NET, Java, Embedded C++, hoặc Ada

- Thiết kế chi tiết cung cấp thêm các thông tin cần thiết để tối ưu hệ

thống lần cuối thông qua các thuộc tính, chức năng và sáu mối quan hệ đối tượng kết hợp với máy trạng thái của các lớp đối tượng tham gia vào trong bản thiết kế

35

+ Pha th ực thi tạo ra một ứng dụng được thi hành bởi mã chương trình

sinh từ mô hình thiết kế; bên cạnh đó, khâu thực thi không chỉ tạo ra mã thực thi mà còn tạo ra các kịch bản kiểm định chạy chương trình tiếp theo

+ Pha ki ểm định nhằm để kiểm tra tính đúng đắn về chức năng, hiệu

năng và độ tin cậy của mô hình thực thi để từ đó phát hiện ra các yếu điểm trong mô hình thiết kế

+ Pha đánh giá xem xét lại các vấn đề về tối ưu, cải tiến và bổ sung các

chức năng còn lại cho ứng dụng trong vòng lặp tiếp theo

Mô tả chi tiết các pha phát triển trên đây cho hệ thống điều khiển nhúng trong thời gian thực có thể xem trong [22], [24] Một chu trình lặp của qui trình ROPES này sẽ được kết hợp với kiến trúc hướng mô hình (MDA), nhằm đưa ra một quy trình thống nhất về phân tích, thiết kế và thi hành hướng đối tượng cho GNCScủa ASV trong mục tiếp theo của luận án

1.3.4 Kiến trúc hướng theo mô hình

Kiến trúc hướng mô hình (MDA) [47] 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 [47]

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

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

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

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 [47]

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

37

công nghiệp khác nhau [46] 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 [49] và IBM Rational Rhapsody [33]

1.4 K ết luận chương

Trong chương này, luận án đã trình bày tổng quan về ASV/AUV và các

kỹ thuật điều khiển theo chương trình, bao gồm các nội dung chính sau:

- Cập nhật về quá trình hình thành, phát triển và ứng dụng ASV/AUV

- Nghiên cứu các phương pháp truyền thống trong dẫn đường, định vị và điều khiển ASV 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, dẫn đường và định vị trong thời gian thực, tùy biến và tái sử dụng các thành phần đã phát triển cho các ứng dụng ASV 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)

- Trình bày tổng quan về 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/MARTE), quy trình phát triển tái lặp nhúng hướng đối tượng (ROPES) và kiến trúc hướng theo mô hình (MDA), nhằm sử dụng trong phân tích và thiết kế một cách có hệ thống GNCS cho ASV có ứng xử được mô hình hóa bởi HA

38

KHIỂN VÀ KIẾN TRÚC GNCS CỦA ASV VỚI AUTOMATE

LAI 2.1 Mô hình động lực học và cơ sở giải thuật điều khiển tổng quát cho ASV

2.1.1 Mô hình động lực học tổng quát trong điều khiển ASV

Để dẫn đường, định vị và điều khiển các ASV trong không gian cần nghiên cứu phương trình vi phân chuyển động của chúng nhằm đưa ra cấu trúc điều khiển phù hợp với tốc độ xử lý của vi điều khiển sử dụng và khả năng đáp ứng của cảm biến Từ đó nghiên cứu các phương pháp xử lý tín hiệu

để có được các tham số điều khiển cần thiết trong việc xác định các trạng thái của các ASV, bao gồm cả xử lý lọc nhiễu tác động do môi trường gây ra Theo SNAME [61], các hệ trục tọa độ dùng để biểu diễn chuyển động

của các phương tiện dưới nước bao gồm hệ trục cố định trên trái đất và hệ trục tọa độ cố định trên phương tiện được mô tả trên Bảng 2.1, có các ký hiệu như trong Hình 2.1

Hình 2.1 Các hệ tọa độ và tham số chuyển động của ASV

Trong quá trình hoạt động, một phương tiện dưới nước chuyển động theo

6 bậc tự do (DoF) được biểu diễn bởi phương trình (2.1) [25], [26], [57]

là ký hiệu ma trận véc tơ tích số theo (.)

M = M RB + M A là ma trận quán tính 6×6 bao gồm vật rắn chuyển động

MRB và khối lượng bổ sung (gia tăng) MA:

𝑀𝑀𝑅𝑅𝑅𝑅 = � 𝑚𝑚𝐼𝐼3 −𝑚𝑚�𝑟𝑟𝑔𝑔 ×�

𝑚𝑚�𝑟𝑟𝑔𝑔 ×� 𝐼𝐼𝑅𝑅 � = �

𝑚𝑚11 𝑚𝑚12

Ở đây: 𝑋𝑋 = −𝑋𝑋𝑢𝑢̇𝑢𝑢̇ − ⋯ − 𝑋𝑋𝑟𝑟̇𝑟𝑟̇ là các lực khối gia tăng phụ thuộc vào gia

tốc của hướng khác nhau 𝑋𝑋𝑢𝑢̇ = −𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑢𝑢̇ − ⋯ −𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑟𝑟̇

C( ν)=C RB ( ν)+C A ( ν) là ma trận lực Coriolis và lực ly tâm 6×6 kèm theo

khối lượng bổ sung:

D( ν)= D n ( ν)+D giảm chấn thủy động lực tuyến tính và phi tuyến được

biểu diễn bởi ma trận 6×6; Dn (ν) biểu diễn đại lượng giảm chấn phi tuyến; D

biểu diễn đại lượng giảm chấn tuyến tính:

g( η) là véc tơ 6×1 của lực trọng trường, các lực và mô men nổi: đặt r b =

(x b , y b , z b)T ∈ K B và rg = (x g , y g , z g)T ∈ K B tương ứng tọa độ của trọng tâm nổi (CB) và trọng tâm tàu (CG); trọng lực W = mg ∈ KNED và lực nổi là B = ρg∇