Luận án thực hiện nghiên cứu để tìm ra các thuật toán mới kết hợp với dữ liệu trong bản đồ số để nâng cao chất lượng định vị và dẫn đường của hệ tích hợp INS/GPS thương mại, đưa ra một cấu trúc mới về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (TFG) dựa trên công nghệ MEMS. Mời các bạn cùng tham khảo.
Trang 11
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT
ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG
Hà Nội – 2016
Trang 2Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Công nghệ,
Đại học Quốc gia Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Chử Đức Trình
PGS.TS Trần Đức Tân
Phản biện: Phản biện: Phản biện: Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc
gia chấm luận án tiến sĩ họp tại………
vào hồi…… giờ………ngày…… tháng………năm………
Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Thư viện Quốc gia Việt Nam
- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội
Trang 3tự trị, có độ chính xác cao trong khoảng thời gian ngắn và có tốc độ cập nhật cao Tuy nhiên, INS làm việc kém hiệu quả trong khoảng thời gian dài do hiện tượng tích lũy của các cảm biến
Một trong những giải pháp được coi là tối ưu nhất là sự kết hợp giữa GPS và INS để tạo ra hệ tích hợp INS/GPS Tuy nhiên, ngay cả khi kết hợp chúng với nhau đặc biệt là đối với các hệ tích hợp thương mại (giá rẻ) vẫn tồn tại sai số nhất định
Với những lý do trên đã đòi hỏi những nghiên cứu mới nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả làm việc của chúng Rất nhiều các nghiên cứu trong và ngoài nước đã thành công và được ứng dụng trong thực tế Tuy vậy, mỗi nghiên cứu đều dừng lại ở một mức độ thành công Với mong muốn nâng cao chất lượng làm việc cho hệ định vị tích hợp INS/GPS giá rẻ nên tác giả đã chọn đề tài “Thiết kế
và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS dùng cho tàu thủy” cho luận án tiến sĩ của mình
Đối tượng nghiên cứu
Hệ thống GPS, INS, hệ tích hợp phần cứng INS/GPS giá rẻ và các biện pháp nâng cao chất lượng làm việc và Các Gyroscope trong khối đo lường quán tính IMU
Mục đích nghiên cứu
Trang 4Tìm ra các thuật toán mới kết hợp với dữ liệu trong bản đồ số để nâng cao chất lượng định vị và dẫn đường của hệ tích hợp INS/GPS thương mại
Đưa ra một cấu trúc mới về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (TFG) dựa trên công nghệ MEMS
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu của luận án là kết hợp nghiên cứu, tính toán lý thuyết và thiết kế, mô phỏng bằng phần mềm và mô phỏng trên dữ liệu thực nghiệm
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Đưa ra thuật toán mới có thể kết hợp với bản đồ số để ứng dụng vào hệ định vị và dẫn đường INS/GPS Ngoài ra còn thiết kế được một cấu trúc mới về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (tạo
ra một cấu trúc linh kiện mới về cảm biến vận tốc)
Căn cứ vào những kết quả nghiên cứu và mô phỏng có thể tạo ra sản phẩm thực tế là một linh kiện cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (TFG) Đồng thời, có thể đưa vào ứng dụng thực tế một
hệ định vị tích hợp INS/GPS giá rẻ làm việc hiệu quả hơn bằng thuật toán vừa được nghiên cứu
Cấu trúc của luận án
Trang 5Luận án sẽ đi sâu nghiên cứu hai giải pháp cụ thể để nâng cao chất lượng làm việc của hệ tích hợp INS/GPS đó là: Cải tiến về hệ thống và cải tiến về linh kiện của hệ thống
1.2 Tổng quan về Gyroscope và hệ tích hợp INS/GPS
1.2.1 Tổng quan nghiên cứu về MEMS và các cảm biến dựa trên công nghệ MEMS
Các linh kiện MEMS ra đời vào năm 1954 và được phát triển mạnh mẽ từ cuối năm 1959 Công nghệ MEMS ra đời là khởi nguồn của các vi cảm biến và các bộ kích thích/chấp hành làm nhiệm vụ nhận biết môi trường và sự thay đổi trong môi trường đó [49] Vì
Trang 6kích thước nhỏ gọn nên MEMS cần tới nguồn cung cấp cỡ micro mét
và các khối vi xử lý tín hiệu [23] Các hệ vi cơ điện tử làm cho hệ thống làm việc với tốc độ nhanh hơn, giá thành rẻ hơn, độ tin cậy cao hơn và có khả năng tích hợp được nhiều tính năng phức tạp hơn [17] Vào những năm 1990, MEMS đã xuất hiện cùng với sự phát triển của quá trình sản xuất mạch tích hợp (IC) nên đã được nghiên cứu và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống con người như không gian vũ trụ, các phân tích y sinh, truyền thông không dây, lưu trữ dữ liệu Đến cuối những năm 1990, hầu hết các bộ cảm biến MEMS trong đó có các cảm biến đo vận tốc góc và cảm biến gia tốc
đã được chế tạo bằng các phương pháp: vi cơ khối, vi cơ bề mặt, và LIGA [20] Ngoài ra, còn áp dụng các quy trình vi chế tạo 3 chiều căn cứ vào từng yêu cầu cụ thể như tạo ra các thiết bị y sinh và các
bộ vi kích thích/chấp hành có nguồn điện áp đầu ra cao hơn
Trong các hệ vi cơ điện tử, các cảm biến gia tốc và cảm biến vận tốc góc được ứng dụng trong ngành công nghiệp ô tô [68], y sinh [30], điện tử gia đình [70], rô bốt, phân tích rung, hệ định vị [66]
1.2.2 Tổng quan nghiên cứu về ứng dụng của Gyroscope và các biện pháp nâng cao hiệu quả của hệ tích hợp INS/GPS
Thuật ngữ Gyroscope lần đầu tiên được đưa ra bởi nhà khoa học người Pháp, Leon Foucault Khi đó, Foucault đã áp dụng định luật chuyển động quay của Gyro để giải thích chuyển động quay của trái đất vào năm 1852 [73] Gyroscope đã ra đời và được trình bày trong Hình 1.1 [25],[26]
Trang 75
Hình 1.1 Con quay cơ học cổ điển [25]
Sự ra đời của MEMS là tiền đề cho việc tạo ra các cảm biến đo vận tốc góc và các cảm biến đo gia tốc kích thước cỡ nm và µm Vì thế đã dẫn đến các nghiên cứu về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork -TFG Hiện nay, TFG đã được sử dụng khá phổ biến trong thực tế [9],[36],[47],[79] Ngoài ra, độ cứng của các cảm biến
và các dầm cũng có ảnh hướng lớn tới hoạt động và chất lượng làm việc của chúng [2]
Những nghiên cứu về hệ tích hợp INS/GPS: Trong nghiên cứu [16] đưa ra những phân tích chất lượng của hệ định vị tích hợp INS/GPS thời gian thực Nghiên cứu đã đánh giá và đưa ra giải pháp nâng cao chất lượng cho hệ thống này bằng cách loại bỏ những thông tin đo bất thường của GPS Có nghiên cứu lại đưa ra giải pháp dùng lọc Kalman khi kết hợp hai hệ thống riêng lẻ để tạo ra hệ tích hợp làm việc hiệu quả hơn [42]
Bên cạnh những nghiên cứu, giải pháp kể trên thì các nghiên cứu
về thuật toán khớp bản đồ MM (Map Matching) đã được thực hiện
để nâng cao chất lượng làm việc cho các hệ thống định vị và dẫn đường MM đang trở nên cấp thiết khi mà ô tô được sử dụng như các
bộ cảm biến giao thông để đo tốc độ xe đường trường và xây dựng
Trang 8các mô hình thống kê về sự cản trở giao thông Dữ liệu trong các bộ cảm biến giao thông đang được sử dụng trong các động cơ định tuyến thương mại của Microsoft [31], Inrix [32] Map matching còn được nghiên cứu để đưa vào các ứng dụng như dự đoán đường [41] Nghiên cứu trình bày trong tài liệu trích dẫn [51] đã đưa ra một thuật toán Map matching mới dựa trên mô hình Hidden Markov có khả tìm
ra con đường thích hợp nhất Thuật toán MM dựa trên luật logic mờ dùng cho phương tiện đường bộ được trình bày trong tài liệu [60] Ngoài ra, còn rất nhiều các nghiên cứu khác về MM đã được các nhà nghiên cứu trên thế giới thực hiện thành công như trong các tài liệu trích dẫn [10],[12],[13],[14],[15],[45]
1.3 Định hướng nghiên cứu
Luận văn đưa ra hai đóng góp mới, đó là hai giải pháp để nâng cao chất lượng làm việc của hệ tích hợp INS/GPS giá rẻ:
Giải pháp thứ nhất là tìm ra thuật toán mới với tên gọi “Thuật toán bám đường” STA (Street Tracking Algorithm) kết hợp với bản
đồ số để hỗ trợ cho hệ tích hợp INS/GPS làm việc khi mất GPS
Giải pháp thứ hai là nâng cao chất lượng của Gyro trong INS, cụ
thể là đưa ra thiết kế, mô phỏng một cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning fork (TFG) hoạt động dựa trên hiệu ứng điện dung có khả năng bù lệch pha cho hai tín hiệu kích thích đầu vào
Trang 97
Chương 2: HỆ DẪN ĐƯỜNG TÍCH HỢP INS/GPS VÀ CÁC
BIỆN PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG
hệ thống Về bản chất thì bộ lọc Kalman là một bộ lọc tối ưu dùng để lọc tín hiệu bị nhiễu thống kê và lấy ra các thông tin cần thiết với điều kiện là các tính chất của nhiễu thống kê này đã được biết trước
2.1.1.3 Thuật toán dẫn đường quán tính
Thuật toán dẫn đường quán tính trong INS sẽ tính toán vị trí, vận tốc, tư thế vật thể [64] Dữ liệu vào là các thông tin ban đầu về vị trí
và dữ liệu thu được từ khối IMU Đầu ra là các thông tin về:
- Kinh độ, vĩ độ và góc phương vị (trong hệ tọa độ trái đất)
Trang 102.2 Ứng dụng thuật toán STA và kết quả mô phỏng thực nghiệm 2.2.1 Thuật toán bám đường (STA) và sơ đồ đề xuất
Trước khi đi vào phân tích và đánh giá thuật toán mới, tác giả xin
đưa ra một số ràng buộc trong nghiên cứu này là: Thứ nhất, quỹ đạo chuyển động của xe thực nghiệm đã được biết trước Thứ hai, ứng
dụng này chỉ dành cho việc định vị và dẫn đường cho các phương
tiện di chuyển trên mặt đất Thứ ba, ràng buộc về vận tốc được ứng
dụng cho hệ tích hợp INS/GPS khi tín hiệu GPS bị mất Cụ thể, trên
hệ tọa độ gắn liền vật thể xe chỉ chạy theo trục Y (bám sát tâm đường), vận tốc theo các hướng của trục X và Z trong hệ tọa độ gắn liền vật thể bằng “0” Do đó, chỉ tính vận tốc theo trục Y
Cấu hình tích hợp INS và GPS đề xuất được chỉ ra trong Hình 2.14 Nguyên lý hoạt động của hệ thống như sau:
Trước hết ta gọi γ là tham số thể hiện việc có hoặc không có tín hiệu GPS Khi có tín hiệu GPS thì γ = 1, còn khi không có (mất tín hiệu GPS hoặc tín hiệu GPS không tin cậy) thì γ = 0 Trong thuật toán lọc Kalman, véc tơ trạng thái ước lượng được chỉ ra như sau:
Trong đó, A k , B k , H là dạng rời rạc của F(t), G(t), H(t); K k là hệ số
khuếch đại Kalman tại bước k
Khi có tín hiệu GPS, chuyển mạch sẽ ở trạng thái “1”, γ = 1, và
bộ lọc Kalman làm việc ở chế độ thông thường
Khi mất tín hiệu GPS hoặc tín hiệu GPS không đáng tin cậy, chuyển mạch sẽ ở trạng thái “0”, γ = 0 Khi đó bộ lọc Kalman làm việc ở chế độ dự đoán Khi đó đầu ra của bộ lọc Kalman không được
Trang 119
đưa về khối INS, do vậy vận tốc (v N ,v E ) mà INS tính toán ở bước
Hình 2.14 Hệ thống tích hợp đề xuất với thuật toán STA
thứ k+1 sẽ dựa vào vận tốc tại bước thứ k và độ tăng vận tốc tại bước thứ k+1 Bởi vậy, đầu ra của INS gồm vị trí theo hệ tọa độ cố định
tâm trái đất và gia tốc thô theo hệ tọa độ gắn liền vật thể được đưa trực tiếp đến khối STA thay vì đưa tới khối “P V A(góc hướng) đã căn chỉnh” Lúc này khối STA và khối cơ sở dữ liệu bản đồ số được kích hoạt Nguyên lý làm việc của thuật toán STA và bản đồ số trong
hệ thống như sau:
- Trước tiên, căn cứ vào cơ sở dữ liệu của bản đồ số để chọn ra
các điểm mốc trong quỹ đạo chuyển động của xe (gọi là các điểm tham chiếu) Các điểm mốc được lựa chọn là các điểm nằm trên tâm của làn đường xe chạy Do đó, có thể khẳng định được rằng các điểm tham chiếu và quỹ đạo tham chiếu (đường nối các điểm tham chiếu với nhau) hoàn toàn đáng tin cậy và có thể dùng để thay thế quỹ đạo chuẩn (do GPS xác định trong điều kiện bình thường) khi mất tín
Trang 12hiệu GPS
- Tiếp đến là xác định vị trí của xe ở các thời điểm sau khi mất
GPS Hình 2.16 là một thuyết minh về thuật toán STA Trong hình này đường màu xám to là con đường thực tế cho xe chạy (lưu ý ràng buộc xe chạy bám tâm đường), còn đường nối các điểm nằm giữa con đường thực là đường nối các điểm tham chiếu với nhau (lúc này
đã trở thành các điểm đáng tin cậy như lập luận ở trên) Xe được trang bị hệ thống định vị tích hợp tích hợp đề xuất ở trên và giả sử
chạy từ vị trí xuất phát đến trước thời điểm t s thì máy thu GPS vẫn
hoạt động tốt Từ thời điểm t s thì bị mất tín hiệu GPS Điều đó có
nghĩa là những thông tin định vị tại trước thời điểm t s vẫn là đáng tin
cậy Tính đến thời điểm t k (t k > t s), khoảng cách di chuyển thực của
xe từ t s tới t k gọi là d(t k ) được tính bằng tích phân kép của gia tốc
theo trục y trong hệ tọa độ gắn liền vật thể do IMU cung cấp
Hình 2.16 Minh chứng về thuật toán STA
Lúc này, lý do mà hệ thống không sử dụng thuật toán dẫn đường quán tính để xác định vị trí của xe theo hệ tọa độ tâm trái đất là vì ma trận chuyển hệ tọa độ bị ảnh hưởng bởi lỗi tích lũy từ 03 cảm biến vận tốc góc trong khối IMU Điểm thú vị của đề xuất này là với các
Trang 1311
thông tin vị trí tin cậy trên hệ tọa độ tâm trái đất từ trước thời điểm t s
khi kết hợp với thông tin về quãng đường di chuyển thực tế trong hệ tọa độ gắn liền vật thể d t( )k bằng cách sử dụng STA sẽ cho thông
tin vị trí tin cậy ở thời điểm t k (t k > t s) trong hệ tọa độ tâm trái đất để đảm bảo được: 1) độ tin cậy của hệ định vị đề xuất và 2) tính thống nhất trong việc biểu diễn thông tin định vị của vật thể Cụ thể đề xuất được trình bày như sau:
1) Gọi d ref là khoảng cách di chuyển của xe từ thời điểm ngay trước khi mất tín hiệu GPS tới một vị trí tham chiếu nào đó trong quỹ
đạo chuyển động đã được xác định từ trước Khoảng cách d ref này dễ dàng được xác định vì những thông tin tọa độ của các điểm tham chiếu đã biết trước và thông tin tọa độ của xe ở thời điểm ngay trước khi mất tín hiệu GPS cũng đã được xác định
2) Mặc dù d(t k ) là độ dài thực tế mà xe di chuyển từ thời điểm t s tới t k nhưng nó không thể cung cấp được thông tin về tọa độ (hệ tọa
độ tâm trái đất) của xe ở thời điểm t k Lí do là với cùng một độ dài
thực tế di chuyển thì xe có thể ở nhiều tọa độ (X,Y) khác nhau
(đường thẳng, đường cong, đường gấp khúc…) Vì vậy, để xác định
được vị trí của xe ở thời điểm t k cần phải dùng công thức dưới đây:
Trang 14định trong hệ tọa độ tâm trái đất (vốn là thông tin ban đầu của các điểm tham chiếu) Trường hợp không thỏa mãn thì sẽ nâng giá trị của
Δd rồi lặp lại công thức (2.19) để tìm ra điểm tham chiếu mà có d ref
thỏa mãn Do đó, điểm tham chiếu vừa tìm được là điểm nằm trên
quỹ đạo chuyển động và gần với vị trí thực của xe tại thời điểm t k nhất Cơ sở đặt ra giá trị Δd phụ thuộc vào mật độ điểm tham chiếu
trên quỹ đạo và yêu cầu về độ chính xác của hệ thống Mật độ các điểm tham chiếu càng dày thì độ chính xác càng lớn Tuy nhiên, cần phải dung hoà giữa hai yếu tố trên vì khi tăng mật độ điểm tham chiếu sẽ làm cho việc tính toán trong thuật toán STA và hệ thống sẽ phức tạp hơn dẫn đến tốc độ cập nhật chậm và ngược lại
Sau khi xác định được vị trí của xe theo hướng Bắc và hướng Đông trong hệ tọa độ định vị tiếp tục dùng thuật toán STA xác định vận tốc trung bình theo các hướng đó, theo công thức:
1 1
( )
( )
N STA k
2.2.2 Kết quả và thảo luận
Để có cơ sở so sánh chất lượng của hệ tích hợp INS/GPS thông thường với hệ tích hợp có thêm thuật toán STA đề xuất, nghiên cứu
Trang 1513
đã đưa hệ phần cứng đã giới thiệu ở trên vào một xe ô tô và chạy thực nghiệm tại hiện trường Sau đó, sử dụng dữ liệu để mô phỏng đánh giá kết quả Xe chạy trong khoảng thời gian 1350 giây Trong thời gian này tín hiệu GPS hoàn toàn được thu nhận tốt để xây dựng được quỹ đạo chuyển động (đường màu đen trong hình 2.18) Quỹ đạo này được sử dụng như một giá trị chuẩn để đánh giá chất lượng của hệ thống INS/GPS khi có và không có STA Để tạo tình huống
so sánh chất lượng giữa hệ tích hợp INS/GPS không sử dụng thuật toán STA và hệ tích hợp dùng thuật toán STA, tín hiệu GPS được ngắt trong vòng 200 giây từ giây thứ 900 đến giây thứ 1100 với khoảng cách di chuyển là 1870 mét
Khi cấu hình không có STA: bộ lọc Kalman vẫn sẽ tính toán vị trí, vận tốc và góc hướng trong suốt thời gian mất tín hiệu GPS trên
cơ sở chỉ cập nhật vectơ trạng thái (xem phương trình 2.16 và 2.17,
và γ=0 vì lúc này vecto đo đạc là không tin cậy/không có) Tuy
nhiên, vị trí đầu ra của hệ INS/GPS khi không có thuật toán STA sẽ sai lệch rất nhiều (hàng trăm mét) Ngay khi có tín hiệu GPS trở lại
(γ=1) quỹ đạo chuyển động của xe (tính toán theo INS/GPS) sẽ được
kéo ngay về quỹ đạo của GPS và hệ thống INS/GPS được thiết lập lại tại thời điểm và vị trí tín hiệu GPS được khôi phục
Khi có thuật toán STA: vị trí mà hệ thống xác định (đường màu
đỏ, xem Hình 2.18) vẫn có thể bám sát các vị trí thực của xe, kết quả này đã được cải thiện rất nhiều so với khi không sử dụng STA
Để đánh giá được chất lượng (sai số) của hệ thống có thể tính toán lỗi bằng công thức:
1
1 N
ref
i i i