Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất

Đối với các đối tượng chuyển động trên mặt đất, phương pháp dẫn đường phổ biến nhất hiện nay là dẫn đường bằng sóng vô tuyến dựa trên các hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu Global Nav

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

TRIỆU VIỆT PHƯƠNG

TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN VÀ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA

HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG

CHUYỂN ĐỘNG TRÊN MẶT ĐẤT

LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Hà Nội – 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

TRIỆU VIỆT PHƯƠNG

TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN VÀ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA

HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG

CHUYỂN ĐỘNG TRÊN MẶT ĐẤT

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Mã số:62520216

LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1 PGS.TS NGUYỄN THỊ LAN HƯƠNG

2 PGS.TS TRỊNH QUANG THÔNG

Hà Nội – 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, dựa trên những hướng dẫn của PGS.TS Nguyễn Thị Lan Hương, PGS.TS Trịnh Quang Thông Tất cả những tham khảo, kế thừa đều được trích dẫn và tham chiếu đầy đủ Kết quả nghiên cứu là trung thực

và chưa từng công bố trên bất kỳ công trình nào khác

Hà Nội, ngày 03 tháng 05 năm 2017

PGS.TS TRỊNH QUANG THÔNG

LỜI CẢM ƠN

Luận án này được thực hiện tại Bộ môn Kỹ thuật Đo & Tin học Công nghiệp – Viện Điện – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Thị Lan Hương và PGS.TS Trịnh Quang Thông Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến hai thầy cô đã hướng dẫn tận tình, hiệu quả trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện Luận án

Nghiên cứu sinh cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành tới:

GS.TS Phạm Thị Ngọc Yến, PGS.TS Nguyễn Quốc Cường, Hội đồng khoa học và các thầy cô trong Bộ môn Kỹ thuật Đo & Tin học Công nghiệp – Viện Điện – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã có những ý kiến đóng góp về khoa học, chuyên môn rất sâu sắc đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu sinh trong quá trình thực hiện Luận án

Lãnh đạo, các cán bộ kỹ thuật trong Trung tâm Hợp tác Nghiên cứu Phát triển Công nghệ Định vị Sử dụng Vệ tinh (NAVIS) – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội; các đồng nghiệp trong phòng thí nghiệm Địa vật lý – Liên Đoàn Vật lý Địa chất; các đồng nghiệp công tác tại phòng Đo lường Độ dài, phòng Đo lường Thời gian & Tần số, phòng Đo lường

Áp suất – Viện Đo lường Việt Nam đã tạo mọi điều kiện, hợp tác, nhiệt tình giúp đỡ để nghiên cứu sinh thực nghiệm, đánh giá kết quả nghiên cứu của mình

Lãnh đạo Viện Đo lường Việt Nam, Viện đào tạo Sau đại học – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo những điều kiện tốt nhất cho nghiên cứu sinh trong quá trình thực hiện Luận án

Cũng nhân dịp này, nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn với các thành viên trong gia đình, anh em thân thiết, những người đã không quản ngại khó khăn, hết lòng giúp đỡ, động viên, tạo điều kiện thuận lợi trong suốt thời gian qua để nghiên cứu sinh có được cơ hội hoàn thành tốt Luận án của mình

Tác giả luận án

Triệu Việt Phương

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi

DANH MỤC CÁC BẢNG xii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ xiii

MỞ ĐẦU 1

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH 5

CHƯƠNG 1. 1.1 Hệ dẫn đường quán tính 5

1.1.1 Các phương pháp dẫn đường 5

1.1.2 Các đặc điểm cơ bản của hệ INS 6

1.1.3 Cấu tạo của hệ INS 6

1.1.4 Phân loại hệ dẫn đường quán tính 7

1.2 Cơ sở vật lý và toán học xác định vị trí vật thể chuyển động 8

1.2.1 Các hệ quy chiếu 8

1.2.2 Nguyên lý hoạt động của hệ INS Strapdown 11

1.2.3 Các phương pháp chuyển hệ tọa độ 11

1.3 Các phương pháp nâng cao độ chính xác hệ INS 17

1.3.1 INS với hệ thống xác định góc định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất 18

1.3.2 INS với hệ thống GPS 19

1.4 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 21

1.5 Tình hình nghiên cứu trong nước 22

1.6 Kết luận chương 1 23

XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN TRONG CHƯƠNG 2 HỆ INS 25

2.1 Cơ sở phép đo và đặc trưng cơ bản các cảm biến trong INS 25

2.1.1 Cảm biến gia tốc 25

2.1.2 Cảm biến vận tốc góc 27

2.1.3 Cảm biến từ trường 30

2.2 Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc 32

2.2.1 Mô hình sai số 33

2.2.2 Phương pháp tự hiệu chuẩn 33

2.2.3 Quy trình tự hiệu chuẩn 38

2.3 Hiệu chuẩn cảm biến từ trường 39

2.3.1 Mô hình sai số 39

2.3.2 Phương pháp tự hiệu chuẩn 40

2.3.3 Quy trình tự hiệu chuẩn 44

2.4 Hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc 46

2.4.1 Mô hình sai số 46

2.4.2 Phương pháp tự hiệu chuẩn 46

2.4.3 Quy trình tự hiệu chuẩn 49

2.5 Đề xuất quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc 49

2.6 Kết quả thử nghiệm 50

2.6.1 Cảm biến gia tốc 51

2.6.2 Cảm biến từ trường 58

2.6.3 Cảm biến vận tốc góc 65

2.7 Kết luận chương 2 67

XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH 68

CHƯƠNG 3. 3.1 Phương trình xác định vị trí vật thể 68

3.1.1 Phương trình xác định vị trí vật thể trong một hệ quy chiếu bất kỳ 68

3.1.2 Phương trình xác định vị vật thể trong hệ e-frame 70

3.2 Xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang e-frame 71

3.2.1 Xác định ma trận chuyển vector từ n-frame sang e-frame 72

3.2.2 Xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame 72

3.3 Thuật toán xác định vận tốc và vị trí của vật thể 81

3.4 Kết quả thử nghiệm xác định hướng, vận tốc, vị trí của hệ INS 82

3.4.1 Xác định tham số mô hình AR 82

3.4.2 Thử nghiệm xác định hướng của hệ INS 83

3.4.3 Thử nghiệm xác định vận tốc, vị trí của hệ INS 88

3.5 Kết luận chương 3 93

XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƯỜNG KẾT HỢP INS/GPS 95

CHƯƠNG 4. 4.1 Tổng quan về định vị, dẫn đường sử dụng vệ tinh 95

4.1.1 Cấu trúc và nguyên lý hoạt động của hệ GPS 95

4.1.2 Nguyên lý xác định vị trí vật thể trong hệ GPS 96

4.2 Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng 99

4.2.1 Cấu trúc ghép lỏng INS/GPS 99

4.2.2 Xây dựng bộ lọc Kalman cho hệ ghép lỏng INS/GPS 99

4.3 Kết quả thử nghiệm 102

4.3.1 Đường thẳng ít bị che chắn 103

4.3.2 Đường cong ít bị che chắn 107

4.3.3 Đường thẳng bị che chắn 110

4.4 Kết luận chương 4 113

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 114

TÀI LIỆU THAM KHẢO 116

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 121

PHỤ LỤC A: Xác định góc định hướng của vật thể ở trạng thái đứng yên và Chuyển đổi giữa các phương pháp chuyển hệ tọa độ 122

PHỤ LỤC B: Kết quả thử nghiệm tự hiệu chuẩn cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường 125

PHỤ LỤC C: Kết quả thử nghiệm hệ ghép lỏng INS/GPS trên cung đường bị che chắn 136

PHỤ LỤC D: Lưu đồ thuật toán các phần mềm 138

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

1 Các chữ viết tắt

Chữ viết

GNSS Global Navigation Satellite System - Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu

GLONASS Global'naya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema - Hệ thống vệ tinh định vị

toàn cầu của Liên bang Nga INS Inertial Navigation System - Hệ thống dẫn đường quán tính

GPS Global Positioning System - Hệ thống định vị toàn cầu

MEMS Micro-Electro-Mechanical System - Hệ vi cơ điện tử

Baro Barometer - Cảm biến áp suất khí quyển

IMU Inertial Measurement Unit - Khối đo quán tính

AR Auto-Regressive Model - Mô hình tự hồi quy

i-frame Inertial Frame - Hệ quy chiếu quán tính

e-frame Earth Frame - Hệ quy chiếu Trái đất

n-frame Hệ quy chiếu địa lý

b-frame Body Frame - Hệ quy chiếu vật thể

ENU East North Up - Đông Bắc Hướng lên trên

NED North East Down - Bắc Đông Hướng xuống dưới

DCM Direction Cosine Matrix - Ma trận cosin chỉ phương

AMR Anisotropic MagnetoResistance - Hiệu ứng từ trở dị hướng

AHRS Attitude and Heading Reference System - Hệ xác định sự định hướng của vật

thể trong không gian

MA Moving Average Model - Mô hình trung bình động

ARMA Auto-Regressive - Moving Average Model - Mô hình kết hợp tự hồi quy và trung bình động CEP Circular Error Probability - Xác xuất sai số vòng tròn

PDOP Position Dilution Of Precision - Hệ số suy giảm độ chính xác vị trí

2 Các ký hiệu

(xi, yi, zi) Tọa độ của vật thể trong hệ quy chiếu quán tính Trái đất m

e

(xe, ye, ze) Tọa độ của vật thể trong hệ quy chiếu Trái đất m

h Cao độ của vật thể trong hệ quy chiếu Trái đất m

0

φ Kinh độ của vật thể trong hệ quy chiếu Trái đất rad

λ Vĩ độ của vật thể trong hệ quy chiếu Trái đất rad

a

C Ma trận chuyển vector từ hệ tọa độ A bất kỳ sang hệ tọa độ

B bất kỳ

q Vector quaternion biểu diễn sự định hướng của vật thể

G Vector gia tốc xác định được từ cảm biến gia tốc sau khi

Acc

scale

r Vector sai số của cảm biến gia tốc sau khi loại bỏ sai số tỷ

P Tổng bình phương sai số của cảm biến từ trường sau khi

2

pv

H Vector từ trường xác định được từ cảm biến từ trường sau

P Tổng bình phương sai số của cảm biến từ trường sau khi

a m

 Góc quay của IMU xác định từ kết quả đo của cảm biến gia

b Vector sai số ngẫu nhiên còn lại trong kết quả đo của cảm

C Ma trận chuyển vector từ b-frame sang e-frame ước đoán

 Vector sai số vận tốc góc của cảm biến vận tốc góc rad/s

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 So sánh các phương pháp chuyển vector gia tốc từ hệ b-frame sang hệ n-frame 17

Bảng 2.1 Cảm biến gia tốc và ứng dụng 27

Bảng 2.2 Cảm biến vận tốc góc và ứng dụng 29

Bảng 2.3 Các đặc trưng cơ bản của cảm biến từ trường theo hiệu ứng Hall 32

Bảng 2.4 Đặc tính kỹ thuật cơ bản của khối IMU 3DM-GX3-35 51

Bảng 2.5 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến gia tốc trước hiệu chuẩn 52

Bảng 2.6 Giá trị sai số xác định được từ các bộ số liệu đã thu thập 53

Bảng 2.7 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn 55

Bảng 2.8 Độ lệch chuẩn của kết quả đo gia tốc trước và sau hiệu chuẩn 56

Bảng 2.9 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc 56

Bảng 2.10 Một vài thông số kỹ thuật của hệ thống chuẩn rung Type 3629 57

Bảng 2.11 Sai số cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn tại Viện Đo lường Việt Nam 57 Bảng 2.12 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn cảm biến gia tốc 58

Bảng 2.13 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến từ trường trước hiệu chuẩn 60

Bảng 2.14 Sai số bias và sai số tỷ lệ xác định được từ các bộ số liệu đã thu thập 60

Bảng 2.15 Một vài thông số kỹ thuật của thiết bị đo MINIMAG 61

Bảng 2.16 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến từ trường sau hiệu chuẩn 63

Bảng 2.17 Độ lệch chuẩn của kết quả đo từ trường Trái đất trước và sau hiệu chuẩn 63

Bảng 2.18 Kết quả đo từ trường Trái đất bằng thiết bị MINIMAG 63

Bảng 2.19 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến từ trường 64

Bảng 2.20 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn cảm biến từ trường 65

Bảng 2.21 Sai số, độ chính xác xác định sai số tỷ lệ của trục X cảm biến vận tốc góc 66

Bảng 2.22 Sai số, độ chính xác xác định sai số tỷ lệ của trục Y cảm biến vận tốc góc 66

Bảng 2.23 Sai số, độ chính xác xác định sai số tỷ lệ của trục Z cảm biến vận tốc góc 66

Bảng 3.1 Dải tần của tín hiệu sau khi lọc tương ứng với bậc của biến đổi wavelet 77

Bảng 3.2 Bậc thích hợp nhất cho biến đổi wavelet với một vài tần số lấy mẫu khác nhau 78 Bảng 3.3 Độ chính xác và bậc của mô hình AR (đơn vị: %) 83

Bảng 3.4 Các tham số của mô hình AR bậc 2 83

Bảng 3.5 Sai số trung bình góc nghiêng của hệ AHRS 88

Bảng 3.6 Sai số trung bình góc ngẩng của hệ AHRS 88

Bảng 3.7 Sai số trung bình góc hướng của hệ AHRS 88

Bảng 3.8 Sai số vận tốc và vị trí của hệ INS trong trường hợp đứng yên 89

Bảng 3.9 Độ chính xác đo của bộ thu CW46 90

Bảng 3.10 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động thẳng 91

Bảng 3.11 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động có rẽ hướng 93

Bảng 4.1 Đặc tính kỹ thuật của bộ thu GPS trong khối 3DM-GX3-35 102

Bảng 4.2 Sai số vận tốc trung bình với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau 105

Bảng 4.3 Sai số vị trí trung bình với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau 107

Bảng 4.4 Sai số vị trí trung bình trong chuyển động cong ít bị che chắn 109

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 Nguyên lý xác định vị trí trong phương pháp dẫn đường quán tính 6

Hình 1.2 Cấu tạo hệ dẫn đường quán tính 6

Hình 1.3 Cấu tạo khối đo lường quán tính 7

Hình 1.4 Cấu trúc hệ dẫn đường quán tính Gimbal 7

Hình 1.5 Cấu trúc hệ dẫn đường quán tính Strapdown 8

Hình 1.6 Các hệ quy chiếu sử dụng trong dẫn đường quán tính 9

Hình 1.7 Minh họa hệ quy chiếu vật thể 10

Hình 1.8 Nguyên lý xác định vị trí của hệ INS Strapdown 11

Hình 1.9 Sự thay đổi của vector gia tốc khi vật thể chuyển động 12

Hình 1.10 Nguyên lý chuyển hệ tọa độ bằng phương pháp DCM 13

Hình 1.11 Nguyên lý chuyển hệ tọa độ sử dụng phương pháp góc Euler 14

Hình 1.12 Định nghĩa các góc Euler sử dụng trong nghiên cứu 17

Hình 1.13 Nguyên lý kết hợp hệ INS với các hệ thống khác 18

Hình 1.14 Cấu trúc hệ kết hợp INS/GPS ghép lỏng 20

Hình 1.15 Cấu trúc hệ kết hợp INS/GPS ghép chặt 20

Hình 1.16 Cấu trúc hệ kết hợp INS/GPS ghép siêu chặt 20

Hình 2.1 Mô hình tương đương của cấu trúc cảm biến gia tốc 26

Hình 2.2 Cách xác định gia tốc và lực Coriolis 28

Hình 2.3 Nguyên lý cấu trúc và hoạt động của cảm biến vận tốc góc 28

Hình 2.4 (a)-cực từ trường và địa cực Trái đất; (b)-từ trường Trái đất trong hệ tọa độ X, Y, Z 30

Hình 2.5 Nguyên lý cơ sở của hiệu ứng Hall 30

Hình 2.6 Quỹ tích kết quả đo của cảm biến gia tốc 34

Hình 2.7 Các sự định hướng của cảm biến gia tốc trong quá trình tự hiệu chuẩn 38

Hình 2.8 Quy trinh tự hiệu chuẩn cảm biến gia tốc 39

Hình 2.9 Quỹ tích kết quả đo của cảm biến từ trường 41

Hình 2.10 Các sự định hướng của cảm biến từ trường trong quá trình tự hiệu chuẩn 45

Hình 2.11 Quy trình tự hiệu chuẩn cảm biến từ trường 45

Hình 2.12 Nguyên lý xác định trực tiếp sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc góc 47

Hình 2.13 Nguyên lý xác định gián tiếp sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc góc 47

Hình 2.14 Quy trình tự hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc 49

Hình 2.15 Quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời các cảm biến 50

Hình 2.16 Khối IMU 3DM-GX3-35 50

Hình 2.17 Kết quả đo lần 1 của cảm biến gia tốc 52

Hình 2.18 Kết quả đo lần 2, 3, 4, 5 của cảm biến gia tốc 52

Hình 2.19 Kết quả đo lần 1 của cảm biến gia tốc trước hiệu chuẩn 54

Hình 2.20 Kết quả đo lần 2, 3, 4, 5 của cảm biến gia tốc trước hiệu chuẩn 54

Hình 2.21 Kết quả đo lần 1 của cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn 55

Hình 2.22 Kết quả đo lần 2,3,4,5 của cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn 55

Hình 2.23 Kết quả đo lần 1 của cảm biến từ trường 59

Hình 2.24 Kết quả đo lần 2,3,4,5 của cảm biến từ trường 59

Hình 2.25 Kết quả đo lần 1 của cảm biến từ trường trước hiệu chuẩn 61

Hình 2.26 Kết quả đo lần 2, 3, 4, 5 của cảm biến từ trường trước hiệu chuẩn 62

Hình 2.27 Kết quả đo lần 1 của cảm biến từ trường sau hiệu chuẩn 62

Hình 2.28 Kết quả đo lần 2, 3, 4, 5 của cảm biến từ trường sau hiệu chuẩn 62

Hình 3.1 Nguyên lý xác định hướng, vận tốc, vị trí vật thể trong hệ e-frame 71

Hình 3.2 Quá trình thực hiện của bộ lọc Kalman tuyến tính 75

Hình 3.3 Nguyên lý hoạt động của bộ lọc sử dụng biến đổi wavelet 77

Hình 3.4 Kết quả xác định góc nghiêng 84

Hình 3.5 Kết quả xác định góc ngẩng 84

Hình 3.6 Kết quả xác định góc hướng 84

Hình 3.7 Sai số xác định góc nghiêng theo phương pháp đề xuất 85

Hình 3.8 Sai số xác định góc ngẩng theo phương pháp đề xuất 85

Hình 3.9 Sai số xác định góc hướng theo phương pháp đề xuất 85

Hình 3.10 Góc nghiêng xác định theo phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 và từ bàn xoay Tamagawa 86

Hình 3.11 Góc ngẩng xác định theo phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 và từ bàn xoay Tamagawa 86

Hình 3.12 Góc hướng xác định theo phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 và từ bàn xoay Tamagawa 86

Hình 3.13 Sai số xác định góc nghiêng theo phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 87

Hình 3.14 Sai số xác định góc ngẩng theo phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 87

Hình 3.15 Sai số xác định góc hướng theo phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 87

Hình 3.16 Sai số vận tốc của hệ INS trong trường hợp đứng yên 89

Hình 3.17 Sai số vị trí của hệ INS trong trường hợp đứng yên 89

Hình 3.18 Kết quả thử nghiệm quỹ đạo chuyển động thẳng 90

Hình 3.19 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động thẳng 91

Hình 3.20 Quỹ đạo chuyển động có rẽ hướng 92

Hình 3.21 Sai lệch vị trí giữa quỹ đạo xác định từ hệ INS đề xuất và giữa hệ INS truyền thống với hệ GPS 92

Hình 4.1 Mô hình kết hợp INS-GPS theo cấu trúc ghép lỏng sử dụng bộ lọc Kalman 99

Hình 4.2 Số lượng vệ tinh thu được trong quá trình thử nghiệm 103

Hình 4.3 Hệ số phân tán độ chính xác vị trí trong quá trình thử nghiệm 103

Hình 4.4 Góc ngẩng của vệ tinh trong quá trình thử nghiệm 104

Hình 4.5 Vận tốc xác định từ hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất với chu kỳ cập nhật GPS 1s và vận tốc xác định bằng GPS 104

Hình 4.6 Sai số xác định vận tốc trong chuyển động thẳng ít bị che chắn của hệ ghép lỏng INS/GPS 105

Hình 4.7 Quỹ đạo chuyển động trên đường thẳng ít bị che chắn 105

Hình 4.8 Quỹ đạo chuyển động thẳng ít bị che chắn trên Google Map 106

Hình 4.9 Sai số xác định vị trí trong chuyển động thẳng ít bị che chắn của hệ ghép lỏng INS/GPS 106

Hình 4.10 Số lượng vệ tinh thu được trong quá trình thử nghiệm trên cung đường cong 108 Hình 4.11 Hệ số phân tán độ chính xác vị trí trong quá trình thử nghiệm trên cung đường cong 108

Hình 4.12 Góc ngẩng vệ tinh trong quá trình thử nghiệm trên cung đường cong 108

Hình 4.13 Quỹ đạo chuyển động trên đường cong ít bị che chắn 109

Hình 4.14 Quỹ đạo chuyển động cong ít bị che chắn trên Google Map 109

Hình 4.15 Số lượng vệ tinh thu được trong quá trình thử nghiệm 110

Hình 4.16 Hệ số phân tán độ chính xác vị trí trong quá trình thử nghiệm 110

Hình 4.17 Quỹ đạo chuyển động thẳng bị che chắn hướng Hà Đông – Ngã Tư Sở 111

Hình 4.18 Quỹ đạo chuyển động thẳng bị che chắn hướng Hà Đông – Ngã Tư Sở trên Google Map 111 Hình 4.19 Quỹ đạo chuyển động thẳng bị che chắn theo hướng Ngã Tư Sở - Hà Đông 112 Hình 4.20 Quỹ đạo chuyển động thẳng bị che chắn hướng Ngã Tư Sở - Hà Đông trên Google Map 112

MỞ ĐẦU

Định vị và dẫn đường có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực đời sống xã hội, kinh tế – kỹ thuật, đặc biệt trong giao thông vận tải, hàng không vũ trụ, quân sự Trong giao thông vận tải, định vị và dẫn đường chính xác, có đồng bộ giữa các phương tiện tham gia giao thông giúp giải quyết các vấn đề bức bối hiện nay như ùn tắc, tai nạn giao thông, quản lý các phương tiện giao thông Không chỉ vậy, định vị và dẫn đường chính xác còn là tiền đề

để phát triển các phương tiện giao thông tự hành, phát triển các hệ thống giao thông thông minh, góp phần nâng cao chất lượng đời sống xã hội Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, định vị và dẫn đường chính xác là yêu cầu bắt buộc Định vị và dẫn đường chính xác giúp điều khiển chính xác hoạt động của các thiết bị bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ, tạo điều kiện thuận lợi cho giao thông hàng không, hệ thống thông tin liên lạc qua vệ tinh, các hoạt động nghiên cứu Trái đất, môi trường, tìm kiếm cứu nạn, nghiên cứu không gian Trong lĩnh vực quân sự, định vị và dẫn đường chính xác giúp nâng cao hiệu quả trong việc điều động lực lượng, nâng cao hiệu quả của các trang thiết bị, khí tài quân sự trong tác chiến, từ đó góp phần hạn chế thiệt hại về người và vật chất

Trong quá trình phát triển, con người đã sáng tạo ra nhiều phương pháp dẫn đường khác nhau: dẫn đường bằng mục tiêu, dẫn đường bằng thiên văn học, dẫn đường dự đoán, dẫn đường bằng sóng vô tuyến, dẫn đường quán tính Đối với các đối tượng chuyển động trên mặt đất, phương pháp dẫn đường phổ biến nhất hiện nay là dẫn đường bằng sóng vô tuyến dựa trên các hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu (Global Navigation Satellite System - GNSS) như GPS (Global Positioning System) của Mỹ, Galileo của Liên minh Châu Âu, GLONASS (Global'naya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema) của Nga, BeiDou của Trung Quốc…Các hệ thống GNSS dựa vào sóng vô tuyến để xác định vị trí và đặc điểm chuyển động của vật thể (đối tượng chuyển động) với ưu điểm là có độ chính xác tương đối cao, ổn định trong thời gian dài Tuy nhiên, do sử dụng sóng vô tuyến nên có những hạn chế như nhạy với nhiễu điện từ, chịu ảnh hưởng của các yếu tố khí hậu, thời tiết, địa hình, tốc độ cung cấp thông tin chậm, độ chính xác thấp trong các khu vực bị che chắn

Với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ, hoạt động dẫn đường đã có được những bước tiến đáng kể, đó là sự ra đời của hệ dẫn đường quán tính - INS (Inertial Navigation System) Ưu điểm của hệ INS là khả năng hoạt động độc lập trong mọi điều kiện khí hậu, thời tiết, địa hình, cung cấp thông tin về vị trí, đặc điểm chuyển động của vật thể một cách tức thời và liên tục Đặc biệt, thời gian gần đây, các thành tựu công nghệ mới nhất về linh kiện vi cơ điện tử (Micro-Electro-Mechanical System - MEMS) đã được ứng dụng, tạo ra bước đột phá mới trong lĩnh vực kỹ thuật này Những cảm biến quán tính MEMS có độ chính xác cao, kích thước nhỏ, khối lượng nhẹ đã giúp thu nhỏ kích thước và khối lượng của một hệ INS, trong khi độ chính xác và tin cậy thì không ngừng được cải thiện Tuy nhiên, hệ INS tồn tại hạn chế là có sai số tích lũy theo thời gian, dẫn tới hệ chỉ cho thông tin chính xác trong một khoảng thời gian ngắn Để nâng cao độ chính xác của hệ INS, cần thiết phải áp dụng nhiều kỹ thuật bù trừ sai số khác nhau, phổ biến là kết hợp hệ INS với các hệ thống khác Điển hình trong số đó là các hệ kết hợp INS/GNSS (như INS/GPS, INS/Galileo), INS/Baro hoặc INS/GNSS/Baro Các hệ dẫn đường kết hợp như trên cho phép phát huy ưu điểm, đồng thời hạn chế nhược điểm của từng hệ riêng rẽ Các

hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên hệ INS chính xác cao, tốc độ cập nhật thông tin nhanh

có giá thành rất cao, chủ yếu được ứng dụng trong lĩnh vực quân sự, hàng không vũ trụ, ít được ứng dụng trong định vị, dẫn đường cho các đối tượng chuyển động mặt đất Trong

khi đó, nhu cầu định vị và dẫn đường chính xác cho các đối tượng chuyển động mặt đất ngày càng tăng Các đối tượng chuyển động mặt đất chủ yếu di chuyển trên các địa hình bằng phẳng, ít có sự thay đổi bất thường về độ cao, với đặc thù số lượng phương tiện lớn, khoảng cách giữa các đối tượng khi di chuyển nhỏ, yêu cầu về thông tin cung cấp phải liên tục, độ chính xác xác định vị trí cao Vì vậy xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GNSS (phổ biến là INS/GPS) giá thành phải rẻ, dễ dàng triển khai lắp đặt cho đối tượng chuyển động mặt đất là phù hợp Tuy nhiên, giá thành rẻ thường dẫn tới độ chính xác của hệ thống không cao Do đó, cần thiết phải nâng cao độ chính xác, tin cậy của hệ thống kết hợp này

Để nâng cao độ chính xác có thể tập trung vào: nâng cao thuật toán kết hợp thông tin; nâng cao độ chính xác hệ INS; nâng cao độ chính xác hệ GPS Việc nâng cao độ chính xác, tin cậy của hệ GPS đã được nghiên cứu nhiều trên thế giới Tuy nhiên, đây chỉ là các nghiên cứu riêng rẽ về GPS, ít được đánh giá trong hệ kết hợp INS/GPS Ngoài ra, với các nước như Việt Nam thì việc phụ thuộc công nghệ nước ngoài cũng là trở ngại lớn khi nghiên cứu nâng cao độ chính xác hệ GPS Các thuật toán kết hợp thông tin hiện nay cũng rất đa dạng, đáp ứng tốt về tính ổn định và tin cậy Đối với hệ INS, độ chính xác của cảm biến có vai trò quyết định, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác xác định vị trí của đối tượng chuyển động Các nghiên cứu liên quan đến độ chính xác cảm biến trong hệ INS chủ yếu tập trung xử lý sai số đơn lẻ cho từng cảm biến, các phương pháp đã đưa ra chưa phù hợp với đặc thù của các đối tượng chuyển động mặt đất như: di chuyển liên tục, yêu cầu thao tác lắp đặt, vận hành đơn giản, dễ dàng, thường xuyên phải hiệu chuẩn lại

Ở Việt Nam hiện nay, nhu cầu định vị và dẫn đường chính xác cho đối tượng chuyển động trên mặt đất, ứng dụng trong quản lý phương tiện giao thông, giải quyết ùn tắc, hạn chế tai nạn giao thông đang trở nên cấp thiết Nhiều hệ thống giám sát hành trình, giám sát phương tiện vận tải dựa trên các hệ GNSS đã được một số doanh nghiệp triển khai Tuy nhiên, do đặc thù của hệ GNSS, nên các hệ thống này chưa đáp ứng được yêu cầu mong đợi Cụ thể, thông tin vận tốc, vị trí bị gián đoạn khi phương tiện di chuyển vào khu vực không có tín hiệu vệ tinh, khu vực có các công trình cao tầng, đường hầm…Các hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên nền tảng hệ INS MEMS giá rẻ cũng đã được một số nhà khoa học, các đơn vị khoa học trong nước đầu tư nghiên cứu Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu còn ít, và mỗi nghiên cứu đều dừng lại ở một mức độ thành công nhất định, chủ yếu tập trung theo hướng tiếp cận lý thuyết, nghiên cứu các cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin giữa INS và GNSS (chủ yếu là GPS) mà chưa tập trung vào nâng cao độ chính xác của từng hệ thống, đặc biệt là hệ INS, chưa đưa ra được phương pháp đánh giá, xử lý sai số phù hợp với đặc tính của cảm biến và ứng dụng thực tiễn

Có thể thấy, quá trình dẫn đường bao gồm hai giai đoạn: định vị (xác định vị trí) và dẫn đường Giai đoạn định vị có nhiệm vụ xác định các đặc điểm chuyển động của vật thể như hướng, vận tốc, vị trí Giai đoạn dẫn đường thực hiện xử lý các thông tin thu được từ giai đoạn định vị, từ đó điều khiển vật thể chuyển động theo quỹ đạo mong muốn Rõ ràng, định vị chính xác là tiền đề để xây dựng hệ thống dẫn đường chính xác Trong khuôn khổ của luận án, các nghiên cứu tập trung vào giai đoạn định vị nhằm xây dựng hệ thống có khả năng xác định chính xác hướng, vận tốc, vị trí nhằm phục vụ dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất như: con người, rô bốt, phương tiện tham gia giao thông… giải quyết các vấn đề cấp thiết đã trình bày ở trên Vì vậy ý nghĩa của thuật ngữ “dẫn đường” dừng ở mức xác định chính xác vị trí

Mục đích nghiên cứu:

Nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng các cảm biến MEMS thương mại giá rẻ Từ cơ sở hệ INS đã cải thiện, xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS giá rẻ, chất lượng cao phục vụ dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất Làm chủ được công nghệ tích hợp, xây dựng được hệ thống dẫn đường kết hợp có độ

tin cậy, chính xác cao, áp dụng trong quản lý giao thông vận tải, hỗ trợ quản lý nhà nước

về đo lường đối với hoạt động thanh, kiểm tra phát hiện gian lận trong kinh doanh vận tải taxi phù hợp với điều kiện trong nước

Đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu chính của luận án gồm:

- Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến phù hợp với mục đích và đối tượng áp dụng của nghiên cứu thông qua việc phân tích đánh giá kết quả đo của khối đo quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU)

- Phương pháp kết hợp kết quả đo của cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến

từ trường, nâng cao độ chính xác xác định góc định hướng, từ đó cải thiện độ chính xác xác định vị trí của hệ INS

- Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS phục vụ dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất trên cơ sở hệ INS đã được cải thiện độ chính xác thông qua tự hiệu chuẩn các cảm biến trong khối IMU và xác định chính xác góc định hướng

- Các thử nghiệm hệ thống dẫn đường kết hợp INS/GPS có khả năng ứng dụng trong thực tế

Phương pháp nghiên cứu:

Phương pháp nghiên cứu được lựa chọn là kết hợp chặt chẽ giữa nghiên cứu lý thuyết

và thực nghiệm, nghiên cứu từ tổng quan đến chi tiết, tìm hiểu, kế thừa các kết quả nghiên cứu đã được công bố

Ý nghĩa khoa học:

Luận án đã đưa ra được phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng trong nước Xây dựng được thuật toán kết hợp thông tin từ nhiều cảm biến, cải thiện

độ chính xác xác định góc định hướng, vận tốc, vị trí của đối tượng chuyển động, tiếp cận

và từng bước làm chủ công nghệ cao của thế giới

Những đóng góp của luận án:

Luận án đã có những đóng góp sau:

- Dựa trên phương pháp tự hiệu chuẩn, đề xuất phương pháp mới xác định các giá trị sai

số hệ thống của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc trong hệ dẫn đường quán tính Xây dựng quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến

từ trường, cảm biến vận tốc góc

- Đề xuất phương pháp xác định các góc định hướng của vật thể trong không gian sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình tự hồi quy (Auto-Regressive Model – AR)

Bố cục luận án:

Luận án bao gồm phần mở đầu, 4 chương nội dung, kết luận và kiến nghị:

Chương 1 (Tổng quan về hệ thống dẫn đường quán tính), trình bày tổng quan về hệ

thống dẫn đường quán tính, cơ sở vật lý và toán học xác định vị trí vật thể chuyển động Kết hợp việc trình bày tổng quan với phân tích ưu nhược điểm của hệ INS, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về hệ dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất Qua phân tích ưu nhược điểm của hệ dẫn đường xây dựng trên cơ sở hệ INS, đưa ra các định hướng nội dung nghiên cứu của luận án

Chương 2 (Xây dựng phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến trong hệ INS), trình bày

nguyên lý hoạt động, cấu trúc, đặc tính cảm biến trong INS, mô hình sai số của cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc Dựa trên phương pháp tự hiệu chuẩn, đề xuất phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống và quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cho cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc Đánh giá độ chính xác, tin cậy của phương pháp đề xuất

Chương 3 (Xây dựng hệ dẫn đường quán tính), trình bày đề xuất phương pháp và kết

quả thử nghiệm xác định các góc định hướng của vật thể trong không gian từ kết quả đo của cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình tự hồi quy Xây dựng hệ INS (hệ INS đề xuất) trên cơ sở tự hiệu chuẩn các cảm biến của IMU, cải thiện độ chính xác xác định góc định hướng Trình bày phương pháp và kết quả thử nghiệm xác định vận tốc, vị trí vật thể của hệ INS đề xuất

Chương 4 (Xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS), trình bày tổng quan về định vị

và dẫn đường sử dụng GPS Xây dựng hệ kết hợp INS/GPS phục vụ dẫn đường các đối tượng chuyển động mặt đất trên cơ sở hệ INS đề xuất Chương này cũng trình bày phương pháp và kết quả thử nghiệm hệ dẫn đường INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng sử dụng bộ lọc Kalman nhằm kiểm nghiệm lại hệ INS đã xây dựng được tại chương 3

Kết luận và kiến nghị: tóm tắt những kết quả đạt được và những đóng góp mới của luận

án trong lĩnh vực chuyên ngành, bàn luận về khả năng ứng dụng thực tế và kiến nghị cho các hướng phát triển của đề tài

hệ kết hợp INS/GPS Từ các phân tích đưa ra định hướng nghiên cứu chính của luận án

Dựa trên đối tượng được dẫn đường, có thể chia thành 4 loại:

 Dẫn đường mặt đất: đối tượng là ô tô, xe máy, con người…

 Dẫn đường hàng hải: đối tượng là tàu thủy, tàu ngầm…

 Dẫn đường hàng không: đối tượng là máy bay, trực thăng, khinh khí cầu…

 Dẫn đường không gian: đối tượng là tàu vũ trụ, tên lửa đạn đạo…

Hoạt động dẫn đường đã được con người thực hiện ngay từ giai đoạn phát triển sơ khai ban đầu Qua quá trình phát triển lâu dài, đến nay con người đã sáng tạo ra 5 phương pháp dẫn đường [3], đó là:

 Dẫn đường bằng mục tiêu: là phương pháp dựa vào những mục tiêu nhìn thấy để xác định vị trí của vật thể, từ đó điều khiển chuyển động của vật thể Những mục tiêu nhìn thấy

có thể là đỉnh núi, hải đăng, chập tiêu, biển báo…Phương pháp dẫn đường bằng mục tiêu là phương pháp cổ xưa và đơn giản nhất

 Dẫn đường bằng thiên văn học: là phương pháp dựa vào việc quan sát các thiên thể đã biết trên bầu trời như mặt trời, mặt trăng, các vì sao để xác định vị trí của vật thể, từ đó điều khiển chuyển động của vật thể Phương pháp này sử dụng kính lục phân để đo độ cao

và góc giữa các thiên thể, dùng đồng hồ để đo thời gian và dùng lịch thiên văn để tính toán

vị trí của vật thể

 Dẫn đường dự đoán: là phương pháp dựa vào vị trí xuất phát ban đầu, tốc độ di chuyển, thời gian và hướng di chuyển của vật thể để dự đoán vị trí của vật thể, từ đó điều khiển chuyển động của vật thể Phương pháp này nếu không có ảnh hưởng của các yếu tố ngoại cảnh như dòng chảy, gió, sóng, trơn trượt, ma sát…thì cho độ chính xác cao

 Dẫn đường bằng sóng vô tuyến: là phương pháp sử dụng thiết bị phát sóng vô tuyến điện,

từ một hoặc một số trạm phát cố định có vị trí đã biết để xác định vị trí của vật thể, từ đó

điều khiển chuyển động của vật thể Phương pháp dẫn đường dựa trên các hệ GNSS như GPS, Galileo, GLONASS…là ví dụ điển hình, các vệ tinh định vị toàn cầu chính là các trạm phát sóng vô tuyến điện

 Dẫn đường quán tính: là phương pháp dựa vào đo vận tốc góc, gia tốc chuyển động của vật thể bằng các cảm biến quán tính gắn trên vật thể, rồi dùng phương pháp tích phân để tìm ra hướng chuyển động, vận tốc, vị trí, từ đó điều khiển chuyển động của vật thể [3,20]

Hình 1.1 Nguyên lý xác định vị trí trong phương pháp dẫn đường quán tính (nguồn: [20])

1.1.2 Các đặc điểm cơ bản của hệ INS

Hệ INS xác định vị trí dựa trên chính thông tin chuyển động nội tại của vật thể, đó là gia tốc chuyển động Từ gia tốc chuyển động của vật thể, lấy tích phân hai lần theo thời gian sẽ xác định được vận tốc và quãng đường chuyển động của vật thể Hệ INS hoàn toàn có thể cung cấp thông tin về vị trí của vật thể so với vị trí ban đầu theo thời gian Điểm làm nên

sự khác biệt và cũng chính là tính ưu việt so với các hệ dẫn đường khác đó là hệ INS không

sử dụng các thông tin từ bên ngoài Điều này giúp hệ có khả năng hoạt động độc lập trong mọi điều kiện khí hậu, thời tiết, địa hình Ngoài ra, hệ INS có thể cung cấp thông tin về vị trí, đặc điểm chuyển động của vật thể một cách tức thời và liên tục.Tuy nhiên, hệ thống INS cũng có điểm hạn chế, đó là do sử dụng phép tính tích phân trong xác định hướng chuyển động, vận tốc, vị trí của vật thể nên có thể sinh ra sai số tích lũy theo thời gian [20] Một trong những đặc điểm khác của hệ INS đó là việc sử dụng cảm biến MEMS Những cảm biến MEMS có độ chính xác cao, kích thước nhỏ, khối lượng nhẹ đã giúp thu nhỏ lại kích thước của một hệ INS, trong khi độ chính xác và độ tin cậy thì không ngừng được cải thiện Giờ đây một hệ INS đầy đủ có thể nằm gọn trong lòng bàn tay [9,10,20,39]

1.1.3 Cấu tạo của hệ INS

Hệ INS hoàn chỉnh bao gồm: khối IMU, các thiết bị tính toán, các thuật toán để tổng hợp và xác định vị trí, đặc điểm chuyển động của vật thể (hình 1.2) Khối IMU bao gồm: cảm biến gia tốc 3 chiều, cảm biến vận tốc góc 3 chiều (hình 1.3) [20]

Hình 1.2 Cấu tạo hệ dẫn đường quán tính (nguồn: [20])

Hình 1.3 Cấu tạo khối đo lường quán tính (nguồn: [20])

1.1.4 Phân loại hệ dẫn đường quán tính

Dựa vào cấu trúc, có thể chia hệ INS thành 2 loại, đó là: Gimbal (hệ dẫn đường quán tính có đế) và Strapdown (hệ dẫn đường quán tính không đế)

Với hệ INS sử dụng cấu trúc Gimbal: các cảm biến được gắn trên một khung các đăng

ba bậc tự do, độc lập với chuyển động của vật thể (hình 1.4) Cấu trúc này có ưu điểm là thuật toán tính toán đơn giản hơn so với hệ sử dụng cấu trúc Strapdown Điểm hạn chế của

hệ này là đòi hỏi các thiết bị phức tạp, khối lượng lớn, giá thành cao, khó hiệu chỉnh và thử nghiệm [20,36]

Hình 1.4 Cấu trúc hệ dẫn đường quán tính Gimbal (nguồn: [56])

Với INS sử dụng cấu trúc Strapdown: Các cảm biến gắn trên vật thể nên chuyển động cùng vật thể (hình 1.5) Hệ này có ưu điểm là cấu trúc đơn giản, độ tin cậy cao, độ chính xác có thể chấp nhận được, chi phí thấp, kích thước nhỏ gọn Tuy nhiên, hệ này có thuật toán tính toán phức tạp hơn so với cấu trúc Gimbal, mặc dù vậy khi mà khả năng tính toán của các thiết bị tính toán ngày càng cao, thì ảnh hưởng của hạn chế này ngày càng mờ nhạt [20,36]

Hình 1.5 Cấu trúc hệ dẫn đường quán tính Strapdown (nguồn: [22])

Từ các phân tích về ưu điểm và hạn chế của hệ INS theo cấu trúc Gimbal và Strapdown,

có thể thấy việc luận án tập trung nghiên cứu xây dựng INS theo cấu Strapdown là phù hợp với điều kiện thực tế Ngoài ra việc nghiên cứu xây dựng hệ INS theo cấu trúc Strapdown

là phù hợp với xu hướng phát triển chung của thế giới Hệ INS trong các kết quả nghiên cứu của luận án này được hiểu là xây dựng, đánh giá, thử nghiệm…theo cấu trúc Strapdown

1.2 Cơ sở vật lý và toán học xác định vị trí vật thể chuyển động

1.2.1 Các hệ quy chiếu

Hệ quy chiếu là một hệ vật được quy ước làm mốc, để xác định vị trí, đặc điểm chuyển động (vận tốc, gia tốc, hướng chuyển động) của vật thể (đối tượng chuyển động) trong không gian, theo thời gian Để định lượng vị trí và chuyển động của vật thể trong hệ quy chiếu, cần gắn vào hệ quy chiếu đó một hệ trục tọa độ cố định Hai hệ tọa độ thường được

sử dụng là: hệ tọa độ cầu và hệ tọa độ đề các

Trong luận án này, các hệ quy chiếu, hệ tọa độ được quy ước như sau:

1.2.1.1 Hệ quy chiếu quán tính (i-frame)

Hệ quy chiếu quán tính là hệ quy chiếu thỏa mãn định luật I Newton Gốc của hệ quy chiếu quán tính là tùy ý Với bài toán dẫn đường cho các vật thể chuyển động trên bề mặt Trái đất, có thể chọn một hệ quy chiếu gần quán tính với gốc hệ quy chiếu gắn với tâm của Trái đất, hệ quy chiếu này được gọi là hệ quy chiếu quán tính Trái đất (i-frame) Tất cả các phép đo quán tính đều tham chiếu đến hệ quy chiếu này Gắn vào hệ i-frame một hệ trục tọa độ đề các có đặc điểm như sau: gốc tọa độ trùng với gốc quy chiếu, trục z trùng với trục quay của Trái đất, trục x đi qua giao điểm của kinh tuyến gốc và đường xích đạo tại một thời điểm nào đó (thường chọn là thời điểm Xuân phân), trục y là tích có hướng của trục z

và trục x (hình 1.6) [20,39] Quy ước, gọi hệ tọa độ này là hệ tọa độ quán tính Trái đất Để

thuận tiện, các thông số trong hệ i-frame sẽ có thêm ký tự i, ví dụ x i Vị trí của một điểm trong hệ i-frame sẽ được biểu diễn bởi vector có dạng: (xi, yi, zi)

Với cách lựa chọn hệ quy chiếu như trên, có thể nhận thấy rõ ràng rằng Trái đất quay quanh trục z của hệ i-frame với vận tốc góc không đổi là e 7, 2921159.105(rad/s)

[20,39] Hệ quả là tại các thời điểm khác nhau, một tọa độ trong hệ tọa độ quán tính Trái đất lại biểu diễn các vị trí khác nhau trên Trái đất Điều này dẫn tới khó khăn trong việc xác định vị trí của vật thể

Hình 1.6 Các hệ quy chiếu sử dụng trong dẫn đường quán tính (nguồn: [20])

1.2.1.2 Hệ quy chiếu Trái đất (e-frame)

Hệ quy chiếu Trái đất (e-frame) có gốc được chọn trùng với tâm của Trái đất Gắn lên

hệ quy chiếu này một hệ trục tọa độ đề các với gốc tọa độ trùng với gốc quy chiếu, trục x

có chiều dương quay về phía giao điểm của đường kinh tuyến gốc và đường xích đạo, trục

z trùng với trục quay của Trái đất có chiều dương hướng lên phía bắc, trục y là tích có hướng của trục z và trục x (hình 1.6) [20,39] Quy ước, gọi hệ tọa độ này là hệ tọa độ Trái

đất Để thuận tiện, các thông số trong hệ e-frame có thêm ký tự e, ví dụ x e

Khi đó, vị trí

của một điểm trong hệ e-frame được biểu diễn bởi vector có dạng: (xe, ye, ze)

Ngoài ra, hệ tọa độ cầu cũng có thể được sử dụng để biểu diễn vị trí của một điểm nằm trong hệ e-frame [20,39] Khi đó, vị trí của một điểm trong hệ e-frame được biểu diễn bởi vector có dạng: (λ, φ, h)

1

tan ( )sin ( )

e e e

e

y x z h

Trong đó, R là Bán kính Trái đất (m) 0

Với cách lựa chọn hệ quy chiếu như trên, rõ ràng hệ e-frame quay cùng với Trái đất, với vận tốc góc không đổi là: e 7, 2921159.105 (rad/s) quanh trục z của hệ i-frame, tức là

hệ e-frame và Trái đất là không chuyển động so với nhau [20,39] Hệ quả là tại mọi thời điểm, một tọa độ trong hệ tọa độ Trái đất chỉ biểu diễn một vị trí duy nhất trên Trái đất Việc xác định vị trí vật thể trong hệ e-frame trở lên dễ dàng hơn

1.2.1.3 Hệ quy chiếu địa lý (n-frame)

Hệ quy chiếu địa lý (n-frame) là hệ quy chiếu gắn liền với vật thể, gốc quy chiếu được lựa chọn trùng với tâm khối của vật thể Gắn vào hệ quy chiếu này một hệ trục tọa độ đề các với gốc tọa độ trùng với gốc quy chiếu, trục x của hệ hướng về phía cực Bắc địa lý (theo chiều tăng vĩ độ), trục y của hệ hướng về phía Đông (theo chiều tăng kinh độ), trục x

và trục y tạo thành một mặt phẳng tiếp tuyến với bề mặt Trái đất Nếu chọn trục z có hướng đi lên vuông góc với bề mặt Trái đất thì thu được hệ ENU, còn nếu chọn trục z có hướng đi xuống vuông góc với bề mặt Trái đất thì thu được hệ NED (hình 1.6) [20,39] Để

thuận tiện, các thông số trong hệ n-frame có thêm ký tự n, ví dụ x n

1.2.1.4 Hệ quy chiếu vật thể (b-frame)

Hệ quy chiếu vật thể (b-frame) là hệ quy chiếu gắn liền với vật thể, gốc quy chiếu được lựa chọn trùng với tâm khối của vật thể Gắn vào hệ b-frame hệ tọa độ vật thể có gốc tọa

độ trùng với gốc quy chiếu, trục x trùng với trục dọc của vật thể, có hướng chỉ ra phía trước, trục z vuông góc với trục x và nằm trong mặt phẳng đối xứng của vật thể, trục y là tích có hướng của trục x và trục z (hình 1.7) [20,39] Để thuận tiện, các thông số trong hệ

b-frame này sẽ có thêm ký tự b, ví dụ x b Hệ b-frame gắn với vật thể, nên không thể sử

dụng để xác định vị trí vật thể, tuy nhiên hệ này lại có vai trò quan trọng trong việc xác định sự định hướng, phương, chiều chuyển động của vật thể trong không gian

Hình 1.7 Minh họa hệ quy chiếu vật thể

1.2.1.5 Chọn lựa hệ quy chiếu xác định vị trí vật thể

Lựa chọn các hệ quy chiếu khác nhau cho việc xác định vị trí vật thể sẽ đem lại những kết quả khác nhau Với i-frame, vì tất cả các phép đo quán tính đều tham chiếu đến hệ quy chiếu này, nên việc xác định quán tính của vật thể là dễ dàng nhất Tuy nhiên như đã phân tích ở mục 1.2.1.1, ứng với mỗi thời điểm khác nhau thì một tọa độ trong i-frame lại biễu diễn những vị trí khác nhau trên Trái đất, điều này rõ ràng gây khó khăn trong việc xác định, cũng như sử dụng thông tin vị trí của vật thể

Với hệ e-frame, vì tại mọi thời điểm, một tọa độ trong hệ này chỉ biểu diễn duy nhất một vị trí trên Trái đất, nên việc xác định và sử dụng thông tin vị trí của vật thể dễ dàng hơn, tuy nhiên, do hệ e-frame là hệ phi quán tính nên việc xác định quán tính của vật thể sẽ phức tạp hơn

Hệ n-frame có gốc gắn với vật thể, nên không thể sử dụng để xác định vị trí vật thể, hệ này đóng vai trò trung gian trong việc xác định sự định hướng và gia tốc chuyển động của vật thể từ kết quả đo của cảm biến gia tốc Trong nghiên cứu này, hệ n-frame được sử dụng

là hệ NED

Mặc dù, việc xác định quán tính của vật thể trong hệ e-frame phức tạp hơn so với trong

hệ i-frame, tuy nhiên do các tham số chuyển động giữa hệ e-frame và i-frame đều đã biết, cùng với thuận lợi trong việc xác định và sử dụng thông tin vị trí của vật thể, nên trong nghiên cứu này tác giả lựa chọn hệ e-frame làm hệ quy chiếu để xác định vị trí và các đặc điểm chuyển động vật thể

1.2.2 Nguyên lý hoạt động của hệ INS Strapdown

Nguyên lý hoạt động của hệ INS Strapdown là nhận các tín hiệu đo được từ khối IMU, sau đó xử lý thông tin thu được để tìm ra trạng thái hiện thời của vật thể Các tín hiệu đo được bởi IMU gồm có vận tốc góc và gia tốc của vật thể Cảm biến vận tốc góc đo vận tốc góc của vật thể trong hệ i-frame Từ hướng tại vị trí ban đầu của vật thể, lấy tích phân giá trị vận tốc góc đo được sẽ xác định được hướng của vật thể Cảm biến gia tốc đo gia tốc chuyển động của vật thể trong hệ i-frame Tuy nhiên do vật thể chuyển động theo nhiều hướng khác nhau, nên hướng của vector gia tốc của vật thể cũng thay đổi liên tục Từ đó, dẫn tới vector vận tốc và quãng đường đi được của vật thể cũng có hướng thay đổi liên tục, điều này gây khó khăn cho việc xác định chính xác vị trí và vận tốc chuyển động của vật thể Tuy nhiên, bằng cách xác định được hướng của vật thể từ dữ liệu đo được từ cảm biến vận tốc góc, hoàn toàn có thể xác định được gia tốc chuyển động của vật thể trong hệ i-frame theo các hướng cố định Từ giá trị gia tốc đó, lấy tích phân sẽ thu được vận tốc chuyển động của vật thể theo các các hướng cố định Tiếp tục lấy tích phân giá trị vận tốc chuyển động, sẽ thu được giá trị quãng đường chuyển động của vật thể theo các hướng cố định Rõ ràng, nếu biết được vị trí ban đầu của vật thể, hoàn toàn có thể xác định được vị trí của vật thể tại các thời điểm sau [20,39] Nguyên lý xác định vị trí vật thể trong hệ INS Strapdown được thể hiện trên hình 1.8

Hình 1.8 Nguyên lý xác định vị trí của hệ INS Strapdown (nguồn: [20])

1.2.3 Các phương pháp chuyển hệ tọa độ

Do cảm biến gia tốc trong hệ INS sử dụng cấu trúc Strapdown gắn liền vào vật thể, chuyển động cùng với vật thể, nên vector gia tốc đo được có phương và chiều thay đổi liên tục, dẫn tới khó khăn trong việc xác định chính xác vận tốc, vị trí của vật thể (hình 1.9) [20,39] Đồng thời, do hệ quy chiếu được lựa chọn để xác định vị trí của vật thể là hệ e-frame, nên cần thiết phải thực hiện chuyển vector gia tốc đo được trong hệ b-frame sang e-frame

Về mặt toán học, việc chuyển một vector từ hệ tọa độ này sang một hệ tọa độ khác chính là nhân vector đó với một ma trận chuyển [2] Việc chuyển vector gia tốc đo được từ

hệ b-frame sang hệ e-frame có thể được viết dưới dạng ma trận như sau [20,39]:

e e b b



Hình 1.9 Sự thay đổi của vector gia tốc khi vật thể chuyển động

Vì ma trận C thực hiện chuyển vector gia tốc từ hệ b-frame sang hệ e-frame, nên chính b e

nó cũng chứa đựng thông tin về sự định hướng của hệ b-frame trong không gian tạo bởi hệ e-frame

Từ định nghĩa các hệ quy chiếu trong mục 1.2.1, có thể nhận thấy khó có thể xác định trực tiếp sự định hướng của b-frame trong không gian tạo bởi hệ e-frame Với việc sử dụng

hệ n-frame đóng vai trò là hệ trung gian, việc chuyển vector gia tốc đo được trong hệ frame sang hệ e-frame có thể thực hiện qua hai bước [20]:

b- Chuyển từ hệ b-frame sang n-frame:

n n b b



Hệ b-frame và hệ n-frame có gốc trùng nhau vì vậy ma trận C có thể được xác định b n

bằng các phương pháp: Phương pháp ma trận cosin chỉ phương (Direction Cosine Matrix – DCM), phương pháp góc Euler, phương pháp quaternion [20,39] Ngoài ra, thông tin về sự định hướng giữa hệ b-frame trong không gian tạo bởi hệ n-frame (góc định hướng của vật thể trong không gian) còn có vai trò quan trọng trong quá trình dẫn đường cho vật thể

 Chuyển từ hệ n-frame sang hệ e-frame:

e e n n



Do hệ n-frame có trục x luôn hướng về phía cực Bắc địa lý, trục y luôn hướng về phía Đông, trục z luôn hướng về tâm Trái đất, nên chỉ cần biết tọa độ của khối IMU là có thể dễ dàng xác định được sự định hướng của hệ n-frame trong không gian tạo bởi hệ e-frame theo công thức sau:

sin( ) os( ) sin( ) os( ) os( )sin( ) sin( ) os( ) os( ) sin( )os( ) 0 sin( )

e n

b b a a



Giả sử gọi { ,i a j k a, a}và { ,i b j k b, b}là các vector đơn vị của hai hệ tọa độ A và B có gốc

tọa độ trùng nhau như trên hình 1.10

Hình 1.10 Nguyên lý chuyển hệ tọa độ bằng phương pháp DCM (nguồn: [36])

Khi đó, một vector P bất kỳ trong hệ tọa độ A sẽ được biểu diễn như sau:

a

xa y za x a a y a a z a a

Chiếu các vector thành phần P xa , P ya , P za lên hệ tọa độ B thu được:

os( , ) os( , ) os( , )os( , ) os( , ) os( , )os( , ) os( , ) os( , )

cos( , ) cos( , ) cos( , )

cos( , ) cos( , ) cos( , )

cos( , ) cos( , ) cos( , )

1.2.3.2 Phương pháp góc Euler

Nguyên lý của phương pháp này dựa trên nguyên tắc khi xoay một trong hai hệ trục tọa

độ có gốc trùng nhau quanh các trục của nó một góc thích hợp, thì sẽ được một hệ trục tọa

độ mới, có các trục trùng với hệ tọa độ còn lại

Giả sử có hai hệ tọa độ có gốc tọa độ trùng nhau như trên hình 1.11

Hình 1.11 Nguyên lý chuyển hệ tọa độ sử dụng phương pháp góc Euler (nguồn: [36])

Bước 1: Quay hệ tọa độ A quanh trục z một góc a 1 sao cho trục x a trùng với hình chiếu của x trên mặt phẳng tạo bởi hai trục b x a,y a Khi đó:

cos( ) sin( ) 0sin( ) cos( ) 0

Nhân các ma trận xoay trong các công thức, thu được ma trận C chuyển tọa độ của a b

vector P từ hệ tọa độ A sang hệ tọa độ B như sau [36]:

sin( ) cos( ) cos( ) sin( ) sin( )

cos( ) cos( ) sin( ) sin( ) sin( )

Các góc   1; 2; 3 được gọi là các góc Euler

Dễ dàng nhận thấy, ma trận chuyển hệ tọa độ C của phương pháp góc Euler cũng có a b

Nguyên lý của phương pháp này dựa trên nguyên tắc khi xoay một trong hai hệ trục tọa

độ đề các có gốc trùng nhau quanh một vector một góc thích hợp, thì sẽ được một hệ trục tọa độ mới, có các trục trùng với hệ tọa độ còn lại Quá trình chuyển đổi này có thể được biểu diễn dưới dạng một quaternion như sau [20]:

 0 1 2 3 os sin sin sin

T T

Một quaternion có thể được biểu diễn dưới dạng số phức với q là thành phần thực; 0

3

2

1,q ,q

q là thành phần ảo như sau: q q0 q1iq2jq3k

Giả sử tọa độ của vector P xét trong hệ tọa độ A có dạng như sau: a  T

Giả sử tồn tại một quaternionq cho phép chuyển tọa độ của vector P từ hệ tọa độ A sang

hệ tọa B, khi đó:

1.2.3.4 Chọn lựa phương pháp chuyển hệ tọa độ

Do ma trận chuyển vector gia tốc từ hệ n-frame sang e-frame là đã xác định nên chỉ phải chọn lựa phương pháp chuyển vector gia tốc từ hệ b-frame sang hệ n-frame Do ba phương pháp: DCM, góc Euler, Quaternion đều thực hiện cùng một nhiệm vụ, nên ma trận chuyển xây dựng được là tương đương nhau, các tham số của ma trận có thể chuyển đổi qua lại cho nhau theo các công thức trình bày trong phụ lục A.2 Tuy nhiên, mỗi một phương pháp lại có những ưu và nhược điểm riêng, đem lại những lợi ích khác nhau khi sử dụng

Với phương pháp DCM, trong mọi trường hợp ma trận n

b

C luôn có hạng là 3, tức là ma

trận này không bị suy biến, hệ quả là không xảy ra hiện tượng mất thông tin khi chuyển vector gia tốc từ hệ b-frame sang hệ n-frame Tuy nhiên, phương pháp này có tính trực quan thấp, khó khăn trong việc hình dung sự định hướng của vật thể trong không gian tạo bởi hệ n-frame Ngoài ra, phương pháp này còn bị dư thừa dữ liệu, trong suốt quá trình tính toán cần phải dành bộ nhớ để lưu trữ cả 9 phần tử của ma trận C b n, nhưng trong thực tế lại chỉ có 3 phần tử là độc lập, tức là đã có 6 phần tử dư thừa

Với phương pháp góc Euler, khi góc 2 90o thì ma trận C chỉ có hạng là 2, tức là b n

ma trận đã bị suy biến, điều này dẫn tới mất thông tin khi chuyển vector gia tốc từ hệ frame sang hệ n-frame Tuy nhiên phương pháp này lại có ưu điểm nổi trội đó là tính trực quan cao, từ các góc Euler có thể dễ dàng hình dung ra được sự định hướng của vật thể trong không gian tạo bởi hệ n-frame Ngoài ra một ưu điểm khác của phương pháp này là không bị dư thừa dữ liệu Trong suốt quá trình tính toán chỉ cần dành bộ nhớ để lưu trữ giá trị của ba góc Euler

b-Phương pháp quaternion có ưu điểm là không xảy ra hiện tượng suy biến, tuy nhiên cũng giống như phương pháp ma trận DCM, phương pháp này có tính trực quan thấp, và cũng bị dư thừa dữ liệu

Số phép tính cần để thực hiện chuyển vector gia tốc từ hệ b-frame sang n-frame của ba phương pháp được thể hiện trong bảng 1.1

Bảng 1.1 So sánh các phương pháp chuyển vector gia tốc từ hệ b-frame sang hệ n-frame

Vì phương pháp quaternion có tính trực quan thấp, nên các góc Euler sẽ được sử dụng

để biểu diễn sự định hướng của vật thể Các góc Euler (Góc nghiêng (Roll) ( ) ; Góc ngẩng (Pitch) ( ) ; Góc hướng (Yaw) ( ) ) được định nghĩa như trên hình 1.12 Do nghiên cứu áp dụng cho các đối tượng chuyển động mặt đất, nên phạm vi giá trị của các góc Euler được quy ước như sau: [-180 ,180 ];o o [-90 , 90 ];o o [-180 , 180 ]o o

Giá trị các góc Euler này có thể được tính toán từ quaternion theo công thức sau [20]:

Hình 1.12 Định nghĩa các góc Euler sử dụng trong nghiên cứu

1.3 Các phương pháp nâng cao độ chính xác hệ INS

Từ nguyên lý hoạt động của hệ INS trình bày tại mục 1.2.2, có thể thấy chất lượng của

hệ INS phụ thuộc trực tiếp vào độ chính xác của khối IMU Tuy nhiên các giá trị đo được

từ khối IMU luôn luôn tồn tại sai số, các sai số này tích lũy theo thời gian, dẫn tới thông tin cung cấp từ hệ chỉ chính xác trong một khoảng thời gian ngắn Trong khi đó, các đối tượng chuyển động mặt đất thường phải dẫn đường trong thời gian dài, vì vậy cần thiết phải áp dụng nhiều giải pháp khác nhau để nâng cao chất lượng hệ INS [9,20,36,39]

Giải pháp đầu tiên cần phải thực hiện là nâng cao độ chính xác của khối IMU Điều này

có thể thực hiện bằng cách sử dụng khối IMU có chất lượng cao hơn hoặc thực hiện hiệu chuẩn khối IMU Hiện nay, các khối IMU chất lượng cao có giá rất đắt từ vài chục nghìn đến hàng trăm nghìn đô la (USD) [10], với mục đích và đối tượng sử dụng của nghiên cứu thì rõ ràng biện pháp sử dụng các khối IMU chất lượng cao là không phù hợp Hiệu chuẩn khối IMU giúp nâng cao chất lượng của phép đo, tuy nhiên, không thể loại bỏ hoàn toàn

các sai số của cảm biến, vẫn cần phải thực hiện các biện pháp khác để nâng cao chất lượng

hệ INS [20,39]

Một trong những giải pháp đã và đang là xu hướng được giới nghiên cứu quan tâm đó là kết hợp hệ INS với các hệ thống khác Vì hệ INS có độ ổn định trong thời gian ngắn, nên các hệ thống được sử dụng để kết hợp cần có độ ổn định trong thời gian dài, khi đó việc kết hợp này sẽ khắc phục các nhược điểm và phát huy các ưu điểm của từng hệ thống riêng rẽ Hiện nay, hệ INS thường được kết hợp với các hệ thống GNSS như GPS, Galileo, GLONASS hệ thống xác định góc định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất, hệ thống xác định độ cao dựa trên áp suất khí quyển, hệ thống định vị bằng radar, các hệ thống đo vận tốc như encoder, ống pitot, các hệ thống xác định chuyển động dựa trên xử lý hình ảnh…Có thể thấy, rất nhiều hệ thống khác nhau có thể kết hợp với hệ INS [9,20,22,36,39,43,56]

Nguyên lý kết hợp hệ INS với các hệ thống khác có thể được thực hiện như trên hình 1.13

Hình 1.13 Nguyên lý kết hợp hệ INS với các hệ thống khác (nguồn:[20])

Với mục tiêu và đối tượng áp dụng của nghiên cứu thì rõ ràng việc kết hợp hệ INS với

hệ thống định vị bằng radar, hệ thống đo vận tốc bằng ống pitot, các hệ thống xác định chuyển động dựa trên xử lý hình ảnh là không phù hợp Trong nghiên cứu này, hệ dẫn đường kết hợp được xây dựng dựa trên việc kết hợp hệ INS với hệ thống xác định góc định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất, hệ thống định vị toàn cầu GPS

1.3.1 INS với hệ thống xác định góc định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất

Dựa trên nguyên lý hoạt động của hệ INS đã được trình bày ở mục 1.2.2 có thể thấy, để

hệ INS có thể hoạt động được thì cần phải xác định được sự định hướng ban đầu cũng như khi chuyển động của vật thể Việc xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian là tiền đề để xác định chính xác gia tốc chuyển động, vận tốc và vị trí của vật thể [20,39]

Để đơn giản, quy ước ở thời điểm ban đầu vật thể đứng yên, không chuyển động, khi đó

từ kết quả đo của cảm biến gia tốc có thể xác định được góc nghiêng và góc ngẩng (Phụ lục A.1) Rõ ràng, với việc chỉ xác định được góc nghiêng và góc ngẩng là chưa đủ để cho

hệ INS hoạt động, vẫn cần phải xác định góc hướng Có nhiều phương pháp khác nhau để xác định góc hướng của vật thể ở thời điểm ban đầu Trong số đó sử dụng cảm biến từ trường là phổ biến (Phụ lục A.1) [1,20,33,68,72,75]

Cũng từ nguyên lý hoạt động của hệ INS đã được trình bày ở mục 1.2.2, có thể thấy, sau khi xác định được các góc định hướng ban đầu, bằng việc lấy tích phân kết quả đo thu được từ cảm biến vận tốc góc hoàn toàn xác định được các góc định hướng mới của vật thể

trong không gian Tuy nhiên, do kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, dù đã được thực hiện chuẩn, vẫn tồn tại sai số, các sai số này tích lũy theo thời gian, làm giảm độ chính xác trong xác định góc định hướng của vật thể Vì vậy, cần thiết phải áp dụng các kỹ thuật bù trừ sai số khác nhau để hiệu chỉnh lại sai số này Một trong các phương pháp thường được

áp dụng là kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết quả

đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác định chính xác giá trị góc hướng [20,39]

Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa dạng Tiêu biểu là các thuật toán:

1.3.2 INS với hệ thống GPS

Hiện nay GPS là hệ thống định vị được sử dụng phổ biến nhất và đóng vai trò quan trọng trong đời sống xã hội Hệ GPS có tốc độ cung cấp thông tin chậm, chịu ảnh hưởng của các yếu tố khí hậu, thời tiết, địa hình, tuy nhiên thông tin lại ổn định trong thời gian dài Kết hợp INS với GPS sử dụng bộ lọc Kalman giúp hệ thống có thể cung cấp được thông tin với tốc độ nhanh, độ ổn định dài, độ chính xác cao Có nhiều thuật toán khác nhau được sử dụng để kết hợp hệ INS với hệ GPS như:

 Ghép lỏng: Trong cấu trúc ghép lỏng, hệ GPS và hệ INS hoạt động độc lập, bộ lọc Kalman sẽ ước lượng sai số của hệ INS từ thông tin vận tốc, vị trí thu được của hai hệ Sai

số ước lượng được sử dụng để hiệu chỉnh sai số tích lũy của hệ INS (hình 1.14) Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản, tính kế thừa cao, dễ dàng áp dụng với các bộ thu GPS có sẵn trên thị trường hiện nay Hạn chế của phương pháp này là đòi hỏi hệ GPS phải đưa ra được kết quả định vị với ít nhất 4 vệ tinh Khi hệ GPS mất tín hiệu vệ tinh thì hệ kết hợp hoạt động như một hệ INS đơn lẻ, với sai số tích lũy theo thời gian [9,20,39]

Hình 1.14 Cấu trúc hệ kết hợp INS/GPS ghép lỏng (nguồn: [20])

 Ghép chặt: Trong cấu trúc này hệ GPS và hệ INS vẫn hoạt động độc lập Bộ lọc Kalman được sử dụng với đầu vào là sự sai khác giữa giả khoảng cách và Doppler của INS và GPS hoặc chỉ là sự sai khác về giả khoảng cách giữa INS và GPS hoặc là sự sai khác giữa giả khoảng cách và pha sóng mang giữa INS và GPS (hình 1.15) Ưu điểm của phương pháp này là có độ chính xác cao, chỉ cần hệ GPS nhận được thông tin từ một vệ tinh là hệ kết hợp có thể hoạt động được Hạn chế của phương pháp này là đòi hỏi phải can thiệp trực tiếp vào cấu trúc xử lý tín hiệu của bộ thu GPS, không áp dụng được phổ biến với các bộ thu GPS có sẵn trên thị trường hiện nay [9,20,39]

Hình 1.15 Cấu trúc hệ kết hợp INS/GPS ghép chặt (nguồn: [20])

 Ghép siêu chặt: Trong cấu trúc ghép siêu chặt, hệ INS được ghép trực tiếp với các phép

đo bám pha tần số và mã từ bộ thu GPS (hình 1.16) Cấu trúc này có ưu điểm là cho độ chính xác rất cao Tuy nhiên cũng như cấu trúc ghép chặt, cấu trúc ghép siêu chặt cũng đòi hỏi phải can thiệp trực tiếp vào cấu trúc xử lý tín hiệu của bộ thu GPS, đồng thời thuật toán

xử lý rất phức tạp [9,20,39]

Hình 1.16 Cấu trúc hệ kết hợp INS/GPS ghép siêu chặt (nguồn: [20])

Từ các đặc điểm của 3 cấu trúc kết hợp, tác giả nhận thấy hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng là phù hợp với mục tiêu, đối tượng áp dụng của nghiên cứu, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng trong nước, đây chính là cấu trúc sẽ được thực hiện trong luận án

1.4 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Hệ INS và hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên cơ sở hệ INS áp dụng cho các đối tượng chuyển động mặt đất đã được nghiên cứu từ lâu trên thế giới Số lượng, chất lượng và ứng dụng của các nghiên cứu rất đa dạng, phong phú Điểm khác biệt giữa các nghiên cứu hiện nay chủ yếu xuất phát từ các yếu tố sau:

 Chất lượng IMU: Từ nguyên lý hoạt động đã được trình bày tại mục 1.2.2, 1.3, có thể thấy rõ chất lượng của khối IMU ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của hệ INS và hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên cơ sở hệ INS Sử dụng các IMU có chất lượng càng cao sẽ cho kết quả càng tốt, nhưng kéo theo giá thành sản phẩm cũng càng cao Hiện nay các nghiên cứu chủ yếu sử dụng một trong hai loại cảm biến đó là:

+ IMU MEMS giá rẻ [18,20,36,72,82]

+ IMU chất lượng cao [1,20]

 Hệ thống kết hợp với hệ INS: chủ yếu kết hợp hệ INS với các hệ sau:

+ GNSS: GPS, Galileo, GLONASS [18,36,68,72]

+ Cao độ kế khí áp [1]

+ Các hệ thống xác định chuyển động dựa trên xử lý hình ảnh [49,24]

 Thuật toán kết hợp: Thuật toán được sử dụng để kết hợp hệ INS với các hệ thống khác cũng vô cùng đa dạng Trong cùng một nhóm thuật toán thì cũng có rất nhiều cấu trúc kết hợp khác nhau đã được phát triển Xu hướng hiện nay tập trung vào nghiên cứu các thuật toán sau:

+ Kalman Filter, Extend Kalman Filter, Invariant Extend Kalman Filter, Uncented Kalman Filter… [12,15,33,34,36,68]

+ Particle Filter [81]

Trong bài toán kết hợp INS/GPS áp dụng cho đối tượng chuyển động mặt đất, thuật

toán kết hợp phổ biến sử dụng bộ lọc Kalman, có thể kể đến, Isaac Skog trong [36] đã trình

bày cơ sở lý thuyết xây dựng hệ INS, nguyên lý sử dụng thông tin GPS bổ trợ cho hệ INS bằng bộ lọc Kalman mở rộng 15 trạng thái, theo cấu trúc vòng kín Một hệ thống mô phỏng

hệ INS/GPS cũng đã được Isaac Skog xây dựng và thử nghiệm, đánh giá theo phương pháp

mô phỏng Monte Carlo Sau 100 s, trung bình bình phương sai số trong xác định vị trí của

hệ kết hợp INS/GPS là 2,0948 m Với nghiên cứu của mình, Honghui Qi và John B Moore [33] sử dụng bộ lọc Kalman trực tiếp trong kết hợp INS/GPS và thử nghiệm bằng phần mềm mô phỏng trên máy tính Cũng sử dụng bộ lọc Kalman, nhưng số trạng thái là 18 để kết hợp INS/GPS, Ashish Kumar Gupta, S.S Sarma Evani, R.David Koilpillai [15], đã kiểm nghiệm và đánh giá hệ kết hợp INS/GPS bằng phần mềm mô phỏng trên máy tính Kết quả khi có tín hiệu GPS, sai số xác định vị trí của hệ INS/GPS nhỏ hơn 2 m Ho Quoc Phuong Nguyen và cộng sự [33] đã trình bày phương án sử dụng bộ lọc Kalman 9 trạng tháiđồng thời cũng đã đưa ra phương pháp ước lượng và hiệu chỉnh giá trị góc nghiêng và góc ngẩng sử dụng thông tin thu được từ cảm biến vận tốc góc và cảm biến gia tốc, giá trị góc hướng được xác định từ thông tin thu được từ cảm biến từ trường và GPS Phần cứng

hệ kết hợp INS/GPS đã được Ho Quoc Phuong Nguyen và cộng sự xây dựng để chứng minh, kiểm nghiệm phương pháp kết hợp đã đưa ra Khi sử dụng bộ lọc Kalman, sai số xác

định góc giảm từ 14o

xuống còn 6o Trong trường hợp thử nghiệm ngoài trời, nếu chỉ sử dụng bộ lọc Kalman 6 trạng thái để bù trừ sai số xác định vận tốc và vị trí, thì sau 10 s mất tín hiệu GPS, sai số vị trí trung bình là 18 m, nếu sử dụng bộ lọc Kalmman 9 trạng thái để

bù trừ cả sai số xác định các góc định hướng, vận tốc, vị trí thì sau 10 s mất tín hiệu GPS, sai số vị trí trung bình là 9 m Trong [18], Chun-Jung Sun, Chang-Wen Hung, Wei-Cheng Huang, Chin E Lin đã xây dựng hệ kết hợp INS/GPS Quá trình hiệu chuẩn và đánh giá cảm biến cũng đã được thực hiện Hệ thống INS/GPS đã được thử nghiệm trên ô tô và máy bay mô hình Kết quả thử nghiệm cho thấy, trong vòng 6 s mất tín hiệu GPS, hệ thống có thể hoạt động tốt, ổn định

Một số nghiên cứu cũng sử dụng các bộ lọc khác để xây dựng hệ kết hợp INS/GPS Tuy nhiên số lượng những nghiên cứu như vậy không nhiều và việc kiểm chứng lại kết quả cũng khá phức tạp, như Xiaoying Kong [83] đã trình bày phương pháp kết hợp INS với hệ GPS sử dụng bộ lọc Distribution Approximation Flter Kết quả là sai số xác định góc định hướng của hệ thống nằm trong khoảng ±0,5o

Sai số trong xác định vận tốc của hệ thống nằm trong khoảng ±0,1 m/s Sai số trong xác định vị trí của hệ nằm trong khoảng ±0,2 m Khalid Touil, Mourad Zribi, Mohammed Benjelloun [45] đã trình bày phương án kết hợp

hệ INS/GPS sử dụng bộ lọc Bayesian Bootstrap và kiểm nghiệm bằng phần mềm mô phỏng trên máy tính Sau 50 s mất tín hiệu GPS, trung bình bình phương sai số trong xác định vận tốc và vị trí của hệ lần lượt là 3,65 m/s và 6,9 m

Có thể thấy, các nghiên cứu hệ dẫn đường kết hợp áp dụng cho đối tượng chuyển động mặt đất là nhiều, tuy nhiên chủ yếu tập trung vào cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin giữa INS và GPS, ít tập trung vào nâng cao độ chính xác của hệ INS, trong khi đây là yếu tố quan trọng quyết định đến chất lượng hệ thống Hiện nay, trên thị trường cũng đã có các hệ dẫn đường kết hợp thương mại xây dựng dựa trên hệ INS, tuy nhiên giá thành cao, bí mật công nghệ, giải pháp thực hiện phức tạp…là những rào cản không nhỏ để triển khai thực tế

ở Việt Nam

1.5 Tình hình nghiên cứu trong nước

Hệ INS và hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên cơ sở hệ INS là hướng nghiên cứu còn rất mới mẻ tại Việt Nam Số lượng và chất lượng các nghiên cứu trong nước còn hạn chế, chưa xây dựng thành một hệ thống hoàn thiện, chưa có khả năng ứng dụng trong thực tiễn Trong tài liệu [10] nhóm tác giả thuộc Viện tên lửa đã áp dụng thuật toán Salychev để

xử lý thông tin thu được từ cảm biến gia tốc và con quay, phát triển kỹ thuật kết hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman 15 trạng thái (6 trạng thái trong chế độ AHRS) theo cả hai cấu trúc: vòng hở và vòng kín Hệ thống đã được đánh giá, kiểm nghiệm bằng cả phần mềm mô phỏng trên máy tính, thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và thực nghiệm ngoài trời Đối với sai số hướng, ở chế độ thử nghiệm tĩnh, sai số góc riêng của INS lên đến khoảng 100o sau 300 s, còn sai số góc của hệ thống khá nhỏ (khoảng 2o đến 3o) và chỉ tăng lên 20o sau 400 s mất tín hiệu GPS Khi có tín hiệu GPS trở lại, sai số giảm đi đáng kể Ở chế độ thử nghiệm động, trong trường hợp không áp dụng thuật toán bù trừ, sai số hướng lên đến khoảng 60o

sau 400 s Còn trong trường hợp có áp dụng thuật toán bù trừ, khi có tín hiệu GPS thì sai số hướng khá nhỏ, sau 400 s mất tín hiệu GPS, sai số hướng chỉ từ 12ođến 15o Trong trường hợp INS hoạt động độc lập, có bù trừ bằng Compass từ thì sai số hướng còn khoảng 2o

đến 3o Đối với sai số vị trí, trong chế độ thử nghiệm tĩnh, sai số vị trí riêng của GPS ổn định trong khoảng 100 m, sai số riêng của INS sau 180 s lên tới 2000 m, còn sai số kết hợp chỉ khoảng 30 m đến 70 m Khi mất tín hiệu GPS thì sai số cũng chỉ khoảng 180 m sau 400 s Sau khi có tín hiệu GPS thì sai số kết hợp giảm xuống còn

khoàng 50 m Trong chế độ thử nghiệm động, với hệ thống chỉ dùng riêng INS thì sau 400

s, sai số vị trí lên tới khoảng 6400 m Còn với hệ thống có áp dụng thuật toán bù trừ thì ở giai đoạn đầu sai số vị trí của hệ thống khá nhỏ, khoảng ±5 m Khi mất tín hiệu GPS, sai số tăng dần, sau 400 s là 1660 m Sau khi có tín hiệu GPS hệ thống tự hiệu chỉnh, và sai số nhỏ dần và trở về bình thường

Với mục đích nâng cao chất lượng cho các thiết bị định vị dẫn đường sử dụng GPS, phục vụ bài toán giám sát, quản lý phương tiện giao thông đường bộ, Ngô Thanh Bình [1]

đã trình bày giải pháp mới trong tích hợp hệ thống GPS/INS dựa trên nguyên tắc điều khiển phân tán Ngô Thanh Bình đã phát triển và ứng dụng thành công phương pháp xử lý chống trôi các phần tử của ma trận quay cho MEMS INS 9 bậc tự do Công việc xử lý chống trôi dữ liệu INS được thực hiện tại thiết bị trên xe Ngô Thanh Bình cũng đã xây dựng thành công bộ lọc Unscented Kalman Filter với hai chế độ hoạt động riêng biệt ở các tần số lấy mẫu khác nhau, tự động chuyển đổi theo đặc điểm của tín hiệu đầu vào, để kết hợp INS với GPS Việc kết hợp thông tin giữa INS và GPS được thực hiện tại trạm giám sát Hệ thống đã được kiểm nghiệm bằng phần mềm mô phỏng trên máy tính Khi áp dụng phương pháp xử lý chống trôi các phần tử của ma trận quay, giá trị các góc định hướng của vật thể không bị cộng dồn theo thời gian, tự động hiệu chỉnh dao động quanh điểm cân bằng và ổn định Giá trị biến thiên lớn nhất đối với góc nghiêng là 4o, đối với góc ngẩng và góc hướng là 6o

Quỹ đạo chuyển động của vật thể xác định được từ hệ thống đúng với quỹ đạo thực tế

Nhằm nâng cao độ chính xác quỹ đạo chuyển động phương tiện cơ giới đường bộ bằng phương pháp nhận dạng đối tượng đứng yên hay chuyển động sử dụng logic mờ, Phạm Hải

An [4] đã đưa ra giải pháp xử lý thông tin kết hợp, xử lý dữ liệu hệ INS (cảm biến gia tốc, vận tốc góc MEMS – 6 bậc tự do)/ GPS Phạm Hải An cũng đã phát triển một thuật toán kết hợp bộ lọc Kalman với hệ suy diễn mờ trộn dữ liệu đầu ra của cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc để đánh giá tham số độ cân bằng mặt phẳng bệ thân xe của phương tiện cơ giới quân sự

Trong [79], T.D.Tan và các cộng sự đã trình bày phương án kết hợp INS/GPS sử dụng

bộ lọc Kalman tuyến tính áp dụng cho các đối tượng chuyển động mặt đất, trong đó nâng cao độ chính xác của hệ thống tập trung chủ yếu vào thuật toán kết hợp thông tin và giới hạn vận tốc, độ cao

Có thể thấy, xu hướng nghiên cứu trong nước cũng chủ yếu tập trung vào các cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin giữa INS và GPS mà chưa tập trung vào nâng cao độ chính xác của từng hệ thống

và biểu diễn sự định hướng của vật thể trong không gian đồng thời được trình bày trong chương này

Từ các ưu nhược điểm của hệ INS, tác giả cũng phân tích sự cần thiết của việc kết hợp

hệ INS với các hệ thống khác Ưu nhược điểm của các phương pháp, các cấu trúc kết hợp