Về một phương pháp nhận dạng chuyển động cho một lớp phương tiện cơ giới quân sự sử dụng đa cảm biến

Luận văn

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG

VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Chuyên ngành: Lý thuyết điều khiển và điều khiển tối ưu

Mã số : 62 52 60 05

Người hướng dẫn khoa học : PGS TS Lê Hùng Lân

TS Nguyễn Quang Hùng

Hà Nội 2011

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kì công trình khoa học nào khác

Tác giả

Phạm Hải An

LỜI CÁM ƠN

-

-Sau thời gian học tập và nghiên cứu, tôi đã hoàn thành bản luận án này Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Lê Hùng Lân và TS Nguyễn Quang Hùng đã tận tình giúp đỡ tôi để tôi hoàn thành bản luận án này

Tôi gửi lời cảm ơn tới phòng Đào tạo Viện Khoa học và Công nghệ quân

sự, Viện Tự động hóa Kỹ thuật quân sự, Viện Tên lửa cùng các đồng nghiệp, các cộng sự hoạt động nghiên cứu khoa học trong và ngoài quân đội, đã giúp

đỡ tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu khoa học và hoàn thành luận án này

Hà Nội, ngày 15 tháng 4 năm 2011

Tác giả

Phạm Hải An

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT v

DANH MỤC CÁC BẢNG viii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ TRỘN DỮ LIỆU ĐA CẢM BIẾN VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CÁC THAM SỐ CHUYỂN ĐỘNG 9

1.1 Hệ thống trộn dữ liệu đa cảm biến 9

1.2 Quản lý đa cảm biến 12

1.3 Các vấn đề cần giải quyết trong bài toán trộn dữ liệu đa cảm biến 14

1.4 Kiến trúc hệ thống trộn dữ liệu 17

1.4.1 Kiến trúc trộn trung tâm 17

1.4.2 Kiến trúc trộn phân tán 18

1.4.3 Kiến trúc trộn cục bộ 18

1.5 Các phương pháp dẫn đường định vị xác định tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 19

1.5.1 Hệ thống dẫn đường định vị vô tuyến điện GPS 19

1.5.2 Hệ thống dẫn đường định vị dự đoán INS 24

1.5.3 Hệ thống định vị, dẫn đường đa cảm biến và quá trình trộn dữ liệu 28

1.6 Các hệ tọa độ và các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 30

1.6.1 Các hệ toạ độ tham chiếu và chuyển vị 30

1.6.2 Các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 32

1.7 Kết luận 34

CHƯƠNG 2 THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH CÁC THAM SỐ CHUYỂN ĐỘNG TRÊN CƠ SỞ TÍCH HỢP ÍN/GPS BẰNG BỘ LỌC KALMAN 36

2.1 Thuật toán dẫn đường quán tính 36

2.1.1 Ma trận chuyển vị giữa các hệ toạ độ 36

2.1.2 Thuật toán dẫn đường quán tính 39

2.1.3 Các phép toán cơ học của hệ dẫn đường quán tính 43

2.2 Bản chất bù giữa INS/GPS 46

2.3 Đánh giá về sai số 48

2.4 Sai số về vị trí 48

2.5 Sai số về vận tốc 49

2.6 Công thức động học các sai số về góc định hướng 52

2.7 Hệ thống tích hợp INS/GPS dựa trên bộ lọc Kalman 53

2.8 Các phương pháp tích hợp INS/GPS 60

2.9 Kết luận 66

CHƯƠNG 3 QUÁ TRÌNH ĐỘNG HỌC CHUYỂN ĐỘNG CỦA PHƯƠNG TIỆN CƠ GIỚI QUÂN SỰ VÀ CÁC HIỆU CHỈNH TỚI THUẬT TOÁN DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH 68

3.1 Hệ logic mờ 69

3.1.1 Khái niệm cơ bản 69

3.1.2 Các phần tử cơ bản của một hệ logic mờ 71

3.2 Thiết kế hệ mờ nhận dạng động học chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 74

3.2.1 Quá trình động học chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự và các hiệu chỉnh tương ứng tới thuật toán dẫn đường quán tính 74

3.2.2 Mô hình chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 76

3.2.3 Các phép hiệu chỉnh có thể thông qua quá trình động học chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 80

3.2.4 Thiết kế hệ mờ nhận dạng động học chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 85

3.2.5 Xây dựng hệ mờ nhận dạng động học chuyển động 90

3.2.6 Kết quả áp dụng thuật toán nhận dạng mô hình động học: 97

3.3 Kết luận 101

CHƯƠNG 4 NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐÁNH GIÁ ĐỘ CÂN BẰNG MẶT PHẲNG BỆ THÂN XE CỦA PHƯƠNG TIỆN CƠ GIỚI QUÂN SỰ 102

4.1 Mô hình mờ Takagi-Sugeno 104

4.2 Mô hình bộ lọc Kalman cho việc tính toán độ cân bằng 105

4.2.1 Cập nhật các giá trị độ nghiêng (góc Euler) 105

4.2.2 Cấu trúc của bộ lọc Kalman mờ 106

4.2.3 Mô hình hệ thống 107

4.2.4 Mô hình đo lường 108

4.3 Thiết kế hệ mờ đánh giá giá trị ma trận hiệp biến đo lường 109

4.4 Kết quả thực nghiệm 112

4.4.1 Chế độ thử tĩnh 113

4.4.2 Chế độ thử động 116

4.5 Kết luận 117

KẾT LUẬN 118

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 120

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

 góc cren (hay còn gọi là nghiêng hay góc lăn ngang)

 ma trận chuyển vị (ma trận chuyển trạng thái)

e độ lệch tâm của elipsoid tham chiếu

e vector sai số phép đo

E tích chéo hoặc dạng ma trận phản đối xứng của vector 

f vector gia tốc biểu kiến

F ma trận động học (ma trận dự báo)

g vector gia tốc trọng lực

g vector trọng lực

G ma trận thiết kế (ma trận khuyếch đại)

h chiều cao của elipsoid

H ma trận thiết kế của phép đo

I ma trận đơn vị

K độ lợi của bộ lọc Kalman

M bán kính cong của mặt phẳng cắt tạo bởi trục z và trục phương

R ma trận quay của vector hoặc hệ toạ độ, hoặc ma trận hiệp biến

của vector sai số phép đo

DCM ma trận Cosin chỉ phương (Direction Cosine Matrix)

DI chỉ tiêu động học

DA tham số động học tuyến tính

ENU hệ toạ độ dẫn đường Đông-Bắc-Xa tâm

FIS hệ suy diễn mờ

FOG con quay quang học

GPS hệ định vị toàn cầu

GYRO con quay

IF bộ lọc thông tin (Information Filter)

IMU khối đo lường quán tính

INS hệ dẫn đường quán tính

MEMS hệ vi cơ điện tử (Micro-Electro-Mechanical-System)

MEMS INS/GPS hệ INS dựa trên công nghệ vi cơ điện tử tích hợp GPS MISO nhiều đầu vào, một đầu ra

NED hệ toạ độ dẫn đường Bắc-Đông-Hướng tâm

N/A không có sẵn (Not Available)

TS hệ mờ Takagi-Sugeno

PVA vị trí, vận tốc và góc định hướng

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1: So sánh mô hình tích hợp INS/GPS tập trung và phân tán 65

Bảng 3.1: Các phép hiệu chỉnh thông qua quá trình động học chuyển động phương tiện cơ giới quân sự 85

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Quá trình xử lý thông minh của con người 10

Hình 1.2: Hệ thống quản lý đa cảm biến 13

Hình 1.3: Kiến trúc trung tâm với một trung tâm xử lý 17

Hình 1.4: Kiến trúc trộn phân tán 18

Hình 1.5: Kiến trúc trộn cục bộ 18

Hình 1.6: Hoạt động của hệ thống GPS 21

Hình 1.7: Sơ đồ nguyên lý tính vị trí, vận tốc và góc định hướngcủa hệ INS 25

Hình 1.8: Bộ lọc Kalman cho một hệ dẫn đường đa cảm biến 29

Hình 1.9: Hệ toạ độ quán tính 30

Hình 1.10: Hệ toạ độ trái đất (e) và hệ tọa độ dẫn đường (n) 31

Hình 1.11: Hệ toạ độ gắn liền 32

Hình 1.12: Biểu diễn véc tơ góc quay 34

Hình 2.1: Sơ đồ thuật toán dẫn đường quán tính 43

Hình 2.2: Sơ đồ thuật toán bộ lọc Kalman rời rạc 57

Hình 2.3: Khoảng thời gian lấy mẫu INS và GPS 59

Hình 2.4: Ảnh hưởng của cánh tay đòn 60

Hình 2.5: Phương pháp truyền thẳng (vòng lặp mở) 61

Hình 2.6: Phương pháp phản hồi (vòng lặp đóng) 62

Hình 2.7: Sơ đồ tích hợp INS/GPS tập trung (vòng mở) 64

Hình 2.8: Sơ đồ tích hợp INS/GPS tập trung (vòng đóng) 64

Hình 2.9: Sơ đồ tích hợp INS/GPS phân tán (vòng mở) 65

Hình 2.10: Sơ đồ tích hợp INS/GPS phân tán (vòng đóng) 65

Hình 3.1: Các thành phần cơ bản của một hệ thống suy diễn mờ 72

Hình 3.2: Phương pháp giải mờ Mamdani trung bình tâm 74

Hình 3.3: Hệ mờ nhận dạng động học chuyển động 86

Hình 3.4: Các giá trị vào/ra của hệ mờ nhận dạng động học chuyển động phương tiện cơ giới quân sự 88

Hình 3.5:Quá trình nhận dạng động học chuyển động phương tiện cơ giới quân sự 90

Hình 3.6: Quan hệ vào ra của các đầu vào, đầu ra và luật mờ 91

Hình 3.7: Sơ đồ khối đánh giá kết quả đầu ra DI(tk) dựa trên 91

các đầu vào và luật mờ tương ứng 91

Hình 3.8: Sơ đồ chức năng khối đánh giá đặc tính chuyển động 92

Hình 3.9: Sơ đồ hệ suy diễn mờ nhận dạng đặc tính chuyển động 93

Hình 3.10: Sơ đồ khối nhận dạng đặc tính đứng yên/chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 93

Hình 3.11: Sơ đồ khối nhận dạng chuyển động thẳng/chuyển động quay của phương tiện cơ giới quân sự 94

Hình 3.12: Giá trị góc hướng chuyển động trên tuyến đường thẳng chất lượng mặt đường tốt (đường Hoàng Quốc Việt) 95

Hình 3.13: Kết quả đánh giá chuyển động cong/thẳng trên tuyến đường thẳng chất lượng mặt đường tốt (đường Hoàng Quốc Việt) 95

Hình 3.14: Giá trị góc hướng chuyển động trên tuyến đường thẳng chất lượng mặt đường xấu (đường Nguyễn Khánh Toàn) 95

Hình 3.15: Kết quả đánh giá chuyển động cong/thẳng tuyến đường thẳng chất lượng mặt đường xấu (đường Nguyễn Khánh Toàn) 96

Hình 3.16: Giá trị góc hướng khi xe chuyển động trên tuyến đường nhiều ngã 3 ngã 4 và bùng binh (Vườn hoa Trung tâm) 96

Hình 3.17: Kết quả đánh giá chuyển động cong/thẳng trên tuyến đường nhiều ngã 3 ngã 4 và bùng binh (Vườn hoa Trung tâm) 97

Hình 3.18 Góc hướng có hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh khi phương tiện ở trạng thái không chuyển động 97

Hình 3.19 Góc nghiêng và góc chúc có hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh khi phương tiện ở trạng thái không chuyển động 98

Hình 3.20 Sai số tốc độ có hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh khi phương tiện chuyển động cong (Vườn hoa Trung tâm) 99

Hình 3.21: Sai số vị trí đánh giá bằng bộ lọc Kalman khi có hiệu chỉnh và khi không có hiệu chỉnh 100

Hình 3.22: Quỹ đạo chuyển động đánh giá bằng bộ lọc Kalman khi chưa có hiệu chỉnh và khi có hiệu chỉnh sai số 100

Hình 4.1 Cấu trúc của bộ điều khiển mờ TSK 104

Hình 4.3: Cấu trúc của bộ lọc Kalman mờ đánh giá độ cân bằng mặt phẳng bệ thân xe của phương tiện cơ giới quân sự 107

Hình 4.4: Hệ mờ đánh giá giá trị R 110

Hình 4.5: Tập mờ chỉ số động học của gia tốc kế và con quay 111

Hình 4.6: Quan hệ vào ra của mô hình mờ 112

Hình 4.7: Quan sát các giá trị vào ra của mô hình mờ 112

Hình 4.7: Con quay ADIS16354 và gia tốc kế ADIS16209 113

Hình 4.8: Chương trình mô phỏng trên Matlab 113

Hình 4.9 Giá trị góc nghiêng tính được từ đầu ra của gia tốc kế, con quay và của bộ lọc Kalman mờ 114

Hình 4.10 Giá trị góc chúc tính được từ đầu ra của gia tốc kế, con quay và của bộ lọc Kalman mờ 115

Hình 4.11 Giá trị góc chúc tính được từ đầu ra của gia tốc kế, con quay và của bộ lọc Kalman mờ khi thử nghiệm động 116

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề

Trong chiến tranh công nghệ cao, đối phương thường tổ chức trinh sát điện

tử phát hiện chính xác mục tiêu sau đó tiến hành tấn công ồ ạt đường không với các loại hoả lực như tên lửa hành trình, máy bay tầm thấp, kết hợp với các

hệ thống hoả lực khác tiêu diệt nhanh các tổ hợp chiến đấu của ta Điều này đòi hỏi các hệ thống chiến đấu của ta phải cơ động nhanh để tránh bị tiêu diệt

Để đảm bảo tính cơ động, các tổ hợp chiến đấu thường được tích hợp trên các loại phương tiện cơ giới quân sự hạng nặng, bánh lốp hoặc bánh xích Trên phương tiện cơ giới được tích hợp các loại khí tài trinh sát như rađa, hệ thống quang điện tử (đo xa laser, camera ánh sáng ngày và camera ảnh nhiệt hồng ngoại), các hệ thống điều khiển bám sát mục tiêu, các hệ thống điều khiển truyền động pháo và điều khiển hoả lực, các hệ thống thông tin liên lạc, chỉ huy Chính vì vậy, việc nhận dạng chuyển động phương tiện, phát hiện mục tiêu, lấy phần tử bắn, tự động ổn định đường ngắm của hệ trinh sát và hoả lực trên xe để đảm bảo khả năng tác chiến trong điều kiện cơ động là nội dung được quan tâm đặc biệt

2 Sự phát triển của một số phương tiện cơ giới quân sự trên thế giới

Các hệ thống C4i (Command, Control, Communications, Computers and Intelligence) điều khiển hoả lực cho tổ hợp vũ khí đã và đang được các nước tiên tiến hết sức quan tâm phát triển, đặc biệt là nhóm các nước có nền công nghiệp quân sự mạnh như Mỹ, Nga, Anh, Pháp, Đức Các nước này đều đã trang bị các tổ hợp chiến đấu có khả năng vừa cơ động, vừa chiến đấu, trong

đó điển hình là các tổ hợp sau: PANTSYR S1 trên xe bánh lốp của Nga; AVENGER, Blazer, LAV-AD của Mỹ

Bên cạnh các nước có trình độ công nghệ quân sự cao, một số nước trên thế giới như Trung quốc, Israel, Canada… cũng không đứng ngoài xu thế này như ADATS của Canada; TYPE95 của Trung quốc; EAGLE EYE của Israel Hiện nay, các nước trong khu vực Đông Nam Á cũng đã quan tâm và trang bị các hệ thống này như Thái Lan trang bị tổ hợp ADATS của Canada,

Singapore và Malaysia trang bị hệ thống JERNAS/RAPIER FSC của Anh

Đặc điểm chung của các tổ hợp này toàn bộ tổ hợp được đặt trên phương tiện cơ giới quân sự cho phép vừa cơ động, vừa chiến đấu Hầu hết các hệ thống này đều có khả năng quan sát trong vòng 10-25 km với khả năng tiêu diệt mục tiêu trong cự li nhỏ hơn 15 km Các loại tên lửa tầm thấp được sử dụng thường là tên lửa tầm thấp với tầm tiêu diệt mục tiêu từ 1 km đến 15 km Các loại súng kèm tổ hợp được thiết kế và trang bị từ 12,7 mm đến 30 mm với khả năng tiêu diệt mục tiêu từ 300m đến 2,5 km

Đặc tính kỹ thuật của một số loại tổ hợp:

+ Tổ hợp Pantsyr S1 của Nga:

- Xe cơ giới Ural-5323

- Tên lửa 12 tên lửa 57E6 tầm bắn 1-12km tốc độ lớn nhất 1.100m/s

Hình 1: Tổ hợp Pantsyr S1

- Súng: 2 khẩu 2A72 – 30mm 700 phát/phút tầm bắn 4Km

- Hệ thống quan sát: Rađa + quang điện tử

+ Tổ hợp Avenger của Mỹ

- Xe cơ giới: xe Hummer

- Tên lửa: 8 tên lửa Stinger tầm bắn 8km tốc độ lớn nhất 2.2M

- Súng: 1 khẩu M3P

- Hệ thống quan sát: rada + quang điện tử

Hình 2: Tổ hợp Avenger

3 Nhu cầu nghiên cứu thiết kế chế tạo tổ hợp chiến đấu tích hợp trên

phương tiện cơ giới quân sự tại Việt Nam

Nghiên cứu phát triển, cải tiến các hệ thống vũ khí trang bị hiện đại đáp ứng các yêu cầu nhiệm vụ quân sự luôn là hoạt động đặt ra hàng đầu trong chiến lược xây dựng quân đội theo hướng “Chính quy - tinh nhuệ - từng bước hiện đại” của Quân đội ta Hiện nay, các ngành kỹ thuật quân sự đang đẩy mạnh thực hiện các đề tài nghiên cứu cải tiến, chế tạo mới các loại vũ khí theo hướng nâng cao tính năng kỹ, chiến thuật, trong đó chú ý nhiều đến tính cơ động và uy lực của hoả lực Các hệ thống tổ hợp chiến đấu tích hợp trên

phương tiện cơ giới quân sự bánh lốp đang được nghiên cứu, thiết kế, chế tạo,

cụ thể:

- Tổ hợp chiến đấu gồm pháo 23mm 2 nòng và dàn phóng 2 quả đạn tên lửa phòng không vác vai lắp trên xe Gaz - 66, có camera quan sát, điều khiển bắn

từ buồng lái bằng Joystick

- Nghiên cứu lắp đặt hệ thống chỉ huy lên xe vận tải bánh lốp

- Xây dựng cụm hoả lực phòng không cơ động trên phương tiện cơ giới bánh lốp bao gồm một cụm hoả lực 14,5 mm 4 nòng với hệ thống điều khiển truyền động, đặt trên xe bánh lốp và các thiết bị phụ trợ đi kèm

Các nghiên cứu này đã từng bước giải quyết các vấn đề tích hợp vũ khí và

hệ thống quan sát phát hiện mục tiêu trên phương tiện cơ giới, tuy nhiên vấn

đề tác chiến bám bắt và tiêu diệt mục tiêu trong khi phải cơ động chiến đấu đang là vấn đề đặt ra cần giải quyết

Xác định tọa độ mục tiêu, lấy phần tử bắn, tự động ổn định đường ngắm của hệ trinh sát và hoả lực trong điều kiện hệ thống cơ động là một vấn đề rất phức tạp, cần tính đến các yếu tố bao gồm xác định vị trí hiện thời của hệ thống, trạng thái của thân bệ gắn liền với trạng thái chuyển động của phương tiện cơ giới Những vấn đề này đã được thế giới quan tâm nghiên cứu giải quyết, tuy nhiên do liên quan đến quân sự nên ít được công bố; Hiện nay Quân đội ta đang trong quá trình nghiên cứu và phát triển, tuy nhiên cho đến thời điểm hiện tại vẫn chưa có một công trình nghiên cứu cụ thể nào giải quyết bài toán nhận dạng chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự Các hệ thống nhận dạng chuyển động phương tiện cơ giới đều nhằm mục đích duy trì một cách liên tục và chính xác để bám theo vị trí và các góc hướng chuyển động của phương tiện Thông thường có hai kỹ thuật nhận dạng chuyển động là kỹ thuật dẫn đường quán tính INS và kỹ thuật dẫn đường định vị vệ tinh GPS Vấn đề ở đây là cả hai kỹ thuật dẫn đường trên

đều không thoả mãn các yêu cầu trên khi hoạt động riêng lẻ Giải pháp cho vấn đề này dùng bộ lọc Kalman tích hợp hai kỹ thuật trên để kết hợp đặc tính

bù dữ liệu giữa chúng

Ngày nay, với sự phát triển của các công nghệ vi điện tử, máy tính và cảm biến đã tạo ra các sản phẩm thương mại cảm biến quán tính vi cơ điện tử (MEMS INS) và bộ thu GPS cung cấp cho các hệ thống cần xác định trạng thái chuyển động Bài toán đặt ra cần nghiên cứu là phải đưa ra các phương pháp trộn dữ liệu đa cảm biến tích hợp MEMS-INS/GPS kết hợp bộ lọc Kalman để nhận dạng chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự

Với các thiết bị MEMS INS, các số đo thô đầu ra có sai số theo thời gian cao, bị ảnh hưởng bởi nhiễu và rung xóc và cả từ trường trái đất Do vậy, các

hệ nhận dạng chuyển động phải có khả năng giải quyết sự không chính xác của các số đo quán tính này Lý thuyết tập mờ rất hữu dụng trong việc biểu diễn các thông tin mơ hồ và không chắc chắn của đối tượng [40], với hệ tích hợp MEMS INS/GPS thì việc áp dụng logic mờ kết hợp bộ lọc Kalman để nâng cao độ chính xác khi xác định trạng thái chuyển động của phương tiện là một phương án khả quan

Trên phương tiện cơ giới quân sự sẽ bao gồm các hệ thống trinh sát, bắt bám mục tiêu, ngắm bắn Để có thể nhanh chóng tiêu diệt mục tiêu, thì một vấn đề cũng rất quan trọng nữa là phải xác định được trạng thái cân bằng của mặt phẳng bệ thân xe, từ đó đưa vào làm các tham số đầu vào cho các thuật toán bắn đón, kết hợp hệ thống bắt bám mục tiêu tính toán các phần tử bắn

Để đánh giá độ nghiêng của mặt phẳng bệ trên xe quân sự, trên xe được lắp đặt khối đo lường quán tính MEMS IMU (bao gồm 03 cảm biến gia tốc và 03 con quay) Con quay đo giá trị tốc độ góc của phương tiện trong khi gia tốc góc đo gia tốc Trong hệ thống dẫn đường quán tính truyền thống, các giá trị tính toán về độ nghiêng thu được nhờ phép tích phân về tốc độ góc của con

quay Tuy nhiên phương pháp này không phù hợp với tính độ nghiêng của phương tiện cơ giới quân sự do sai số độ lệch của con quay vi cơ điện tử lớn dẫn đến giá trị góc thu được nhanh chóng bị phân kỳ Do quá trình tích phân, giá trị độ nghiêng thu được từ con quay sẽ bị phân kỳ theo thời gian, tuy nhiên giá trị đầu ra của con quay lại ổn định với nhiễu, và nó rất chính xác với các ứng dụng trong thời gian ngắn Trong khi đó các giá trị sai số về góc nghiêng đo được từ gia tốc kế không bị phân kỳ theo thời gian do phép tính tích phân thì lại chịu ảnh hưởng của lực gia tốc trọng trường trên cả 03 trục tọa độ Do vậy, một thuật toán trộn sẽ được luận án phát triển để tích hợp đầu

ra của cảm biến gia tốc và con quay cho các đánh giá về độ cân bằng mặt phẳng bệ thân xe

4 Mục đích nghiên cứu của luận án

Xuất phát từ thực tế trên luận án đặt ra các mục tiêu nghiên cứu sau:

- Đưa ra một phương pháp hạn chế sai số khi đánh giá tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự thông qua nhận dạng quá trình động học phương tiện

- Nghiên cứu thiết kế bộ lọc Kalman mờ đánh giá độ nghiêng của phương tiện cơ giới quân sự, đưa ra giá trị chính xác về độ cân bằng thân phương tiện

5 Phạm vi nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu của luận án tập trung trong phạm vi sau:

- Phương tiện cơ giới quân sự là phương tiện xe bánh lốp cải tiến, trên xe

có bệ lắp hệ thống camera, đo xa laser quan sát chỉ thị mục tiêu Phương tiện

cơ giới quân sự được trang bị khối đo lường quán tính dựa trên công nghệ vi

cơ điện tử (MEMS INS) và thiết bị GPS để xác định tham số chuyển động

- Nhận dạng các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự là bài toán phức tạp, luận án chỉ tập trung nghiên cứu phát triển phương pháp trộn dữ liệu đa cảm biến tích hợp MEMS INS/GPS nhằm mục đích hạn chế

sai số trong đánh giá tham số vị trí và tham số độ nghiêng mặt phẳng bệ của phương tiện trong quá trình chuyển động

6 Nội dung nghiên cứu và bố cục của luận án

Để thực hiện các mục tiêu trên, luận án tập trung nghiên cứu các nhóm phương pháp sau:

- Các phương pháp trộn dữ liệu đa cảm biến

- Các phương pháp dẫn đường định vị nhận dạng chuyển động, các thuật toán dẫn đường quán tính

- Các phương pháp ứng dụng bộ lọc Kalman trong bài toán xác định tham số chuyển động trên cơ sở tích hợp INS/GPS

- Các phương pháp trí tuệ nhân tạo kết hợp với bộ lọc Kalman để xây dựng các thuật toán tích hợp thông minh

- Thực hiện mô phỏng đánh giá các kết quả nghiên cứu qua kiểm tra dữ liệu hiện trường

Trong quá trình nghiên cứu, luận án luôn kết hợp các phương pháp lý thuyết, thực nghiệm mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình thật của một hệ tích hợp dẫn đường quán tính và GPS

Luận án được bố cục thành 4 chương, lời mở đầu, kết luận, phụ lục và các tài liệu tham khảo

Chương 1: "Tổng quan về trộn dữ liệu đa cảm biến và bài toán nhận dạng

các tham số chuyển động"

Giới thiệu tổng quan về quá trình trộn dữ liệu đa cảm biến, các phương

pháp trộn dữ liệu Trình bày hệ dẫn đường GPS và INS, các hạn chế khi xác định tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự, đặt ra vấn đề cần tích hợp INS/GPS

Chương 2: "Thuật toán xác định tham số chuyển động trên cơ sở tích hợp

INS/GPS bằng bộ lọc Kalman"

Trình bày thuật toán dẫn đường quán tính, xây dựng các phương trình động học sai số của hệ thống dựa trên các phân tích về sai số Thiết kế bộ lọc Kalman tích hợp INS/GPS thông qua việc sử dụng các phương trình động học sai số

Chương 3: "Quá trình động học chuyển động của phương tiện cơ giới quân

sự và các hiệu chỉnh tương ứng tới thuật toán dẫn đường quán tính"

Đưa ra những nguyên lý cơ bản của logic mờ và xây dựng thuật toán cho

hệ mờ nhận dạng đặc tính của chuyển động Từ các kết quả đánh giá của hệ

mờ này, các hiệu chỉnh sai số sẽ được tiến hành tương ứng với động học của chuyển động

Chương 4: "Nâng cao độ chính xác đánh giá độ cân bằng mặt phẳng bệ

thân xe của phương tiện cơ giới quân sự"

Độ cân bằng mặt phẳng bệ thân xe của phương tiện cơ giới được đánh giá trên cơ sở sử dụng cảm biến gia tốc và con quay vi cơ điện tử Hai loại cảm biến này có đặc trưng nhiễu khác nhau, bộ lọc Kalman mờ sẽ trộn dữ liệu của chúng để đưa ra đánh giá sai số tốt nhất Hệ mờ ở đây đóng vai trò hiệu chỉnh các tham số của bộ lọc phù hợp với đặc tính của chuyển động hiện thời phương tiện cơ giới quân sự

1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ TRỘN DỮ LIỆU ĐA CẢM BIẾN

VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG CÁC THAM SỐ CHUYỂN ĐỘNG

1.1 Hệ thống trộn dữ liệu đa cảm biến

Trộn dữ liệu đa cảm biến (Multisensor Data Fusion) là quá trình kết hợp dữ liệu và thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau nhằm mục đích đưa ra được đánh giá tốt nhất về đại lượng đang xem xét [16] Ngày nay, các ứng dụng trộn dữ liệu đa cảm biến đã trở nên phổ biến Các ứng dụng trong quân

sự gồm: tự động nhận dạng mục tiêu trong các vũ khí thông minh, dẫn đường

xe tự hành, giám sát chiến trường Các ứng dụng phi quân sự như trong điều khiển giao thông, điều khiển robot, phân tích tài chính, dự đoán thời tiết, các ứng dụng trong y tế như chuẩn đoán bệnh

Nguồn của dữ liệu thu thập được từ các cảm biến và các cơ sở dữ liệu đã có (có thể là cơ sở dữ liệu trên máy tính hoặc văn bản).Cơ sở dữ liệu đã có được coi như là các thông tin, còn quan sát của các cảm biến là dữ liệu Trong luận

án này, thuật ngữ trộn dữ liệu cảm biến, trộn thông tin và tích hợp dữ liệu được hiểu như nhau, phụ thuộc vào nguồn của dữ liệu

Khái niệm trộn dữ liệu là một khái niệm mới được đưa ra trong những năm gần đây, tuy nhiên trong lịch sử tồn tại và phát triển của thế giới tự nhiên, trộn

dữ liệu đã là một quá trình tự nhiên Con người và các loài vật có khả năng sử dụng nhiều giác quan để tăng khả năng tồn tại

Quá trình trộn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau của con người là một quá trình xử lý thông minh Quá trình này mô tả bằng cách nào bộ não người trộn

dữ liệu từ các các giác quan của cơ thể ví dụ như mắt, mũi, tay, chân và da

Hệ thống cảm biến của cơ thể thu nhận các dữ liệu từ bên ngoài và qua hệ thần kinh đưa đến bộ não Bộ não trộn các dữ liệu này để rút ra và hoàn thiện các tri thức về môi trường xung quanh, đưa ra các kết luận hoặc suy diễn từ

việc trộn dữ liệu này [16], [28] Hình 1.1 chỉ ra hệ thống trộn dữ liệu thông minh của bộ não người sử dụng các nguồn thông tin đa cảm biến từ các giác quan

Hình 1.1: Quá trình xử lý thông minh của con người

Về nguyên tắc, trộn dữ liệu sẽ đưa ra được một kết quả có ý nghĩa hơn là từ một nguồn dữ liệu đơn Ta xét một ví dụ đơn giản khi giám sát một đối tượng chuyển động, như máy bay, được quan sát bởi một rada và một cảm biến ảnh hồng ngoại Rada cung cấp được dữ liệu về tầm xa của máy bay một cách chính xác nhưng lại bị hạn chế khả năng xác định góc chúc ngóc và góc hướng Bằng sự tương phản, cảm biến ảnh hồng ngoại có thể xác định chính xác góc chúc ngóc và góc hướng nhưng không thể đo được khoảng cách Nếu kết hợp dữ liệu nhận được của hai cảm biến trên ta sẽ xác định vị trí chính xác của máy bay trong không gian

Một số lý do chỉ ra tại sao phải trộn dữ liệu được đưa ra dưới đây [44]:

* Nâng cao tính bền vững của hệ thống: Trong tình huống nguồn dữ liệu đơn đó hỏng hoàn toàn thì hoạt động của hệ thống sẽ bị ảnh hưởng Vì vậy, một hệ thống sử dụng một vài nguồn dữ liệu sẽ bền vững hơn trong vận

Cảm biến Hoá học

Quá trình xử lý thông minh Hành động suy diễn và kết luận

Lưỡi điện tử Nhìn

Nghe

Nếm

Cảm biến nhiệt Cảm biến áp suất Cảm biến âm thanh

Sờ Cảm biến

Cảm biến quang điện tử

hành hoặc có một tỷ lệ lỗi vận hành thấp hơn các hệ thống chỉ sử dụng một nguồn dữ liệu

* Tốt hơn trong việc đánh giá tình huống và ra quyết định, và chính vì vậy phản ứng của hệ thống sẽ nhanh hơn Từ các nguồn dữ liệu khác nhau quá trình kết hợp và trộn dữ liệu sẽ đem lại một đánh giá tốt hơn về tình huống đang xem xét, vì vậy tăng độ chính xác khi kết luận dẫn đến dễ dàng đưa ra quyết định

* Tăng độ chính xác của dữ liệu, giảm các dữ liệu không chắc chắn và

mơ hồ (Tập hợp nhiều nguồn dữ liệu sẽ tăng độ chính xác của dữ liệu và giảm thông tin không chắc chắn sau quá trình trộn để bỏ đi các dữ liệu mơ hồ)

* Mở rộng thông tin về đối tượng Nhiều nguồn dữ liệu sẽ cung cấp thêm thông tin về đối tượng hoặc sự kiện quan sát Mở rộng thông tin bao gồm cả không gian và thời gian

* Hiệu quả về chi phí với việc giảm về chi phí tính toán, truyền thông

và tài nguyên mạng Trong trường hợp tổng quát, hầu hết chi phí sẽ phụ thuộc vào nhiều nguồn dữ liệu đầu vào hơn là dựa vào một nguồn dữ liệu để cung cấp tất cả thông tin cần thiết Ví dụ để xây dựng một cảm biến thực hiện nhiều chức năng sẽ đắt hơn rất nhiều so với việc kết hợp một vài cảm biến đơn giản

và rẻ tiền với một chức năng cụ thể

* Không có nguồn dữ liệu đơn hoàn chỉnh Hầu hết các nguồn thu thập

dữ liệu, ví dụ như các cảm biến, chỉ thực sự hữu ích trong một môi trường nhất định Những thông tin thu nhận được từ một nguồn dữ liệu đơn sẽ bị hạn chế và có thể không hoàn toàn đầy đủ và đáng tin cậy Ví dụ như cảm biến âm thanh chỉ phát hiện được đối tượng khi có tín hiệu âm thanh được phát ra, cảm biến quang điện tử hoàn toàn phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng ở môi trường xung quanh và các cảm biến giám sát điện tử chỉ có thể phát hiện các đối tượng có sóng điện từ phát ra

1.2 Quản lý đa cảm biến

Các cảm biến cung cấp dữ liệu và thông tin cho quá trình trộn dữ liệu Để đưa ra đánh giá tốt nhất về đại lượng đang xem xét, một trong các yêu cầu đầu tiên là phải lựa chọn được các loại cảm biến phù hợp và quản lý chúng Quản

lý cảm biến giải quyết các công việc phức tạp như sau [27], [32]:

+ Nguồn dữ liệu từ một cảm biến là không đủ

+ Khả năng của các cảm biến là hạn chế

+ Tính động học của môi trường cao

+ Khả năng và sự thực thi của các cảm biến là khác nhau

+ Khả năng xử lý tính toán hạn chế

+ Lỗi trong việc lập lịch các cảm biến

+ Các yêu cầu trộn dữ liệu và thông tin

Ví dụ như trên máy bay phải có một bộ điều khiển quản lý các cảm biến cho phép lựa chọn, xắp xếp quyền ưu tiên, chỉ định, phân bổ và sắp xếp các nhiệm vụ cho các cảm biến trên nền chuyển động tốc độ cao

Mục đích của một hệ thống quản lý đa cảm biến là quản lý, bố trí và tích hợp các cảm biến thông thường lại với nhau nhằm giải quyết các bài toán đặc thù nhất là trong bài toán giám sát đối tượng chuyển động Quản lý là nhằm điều khiển các cảm biến; bố trí mang lại hiệu quả nhất khi sử dụng các cảm biến; và tích hợp mang lại khả năng phối hợp giữa các cảm biến trong hệ thống hoặc là kết hợp toàn bộ các cảm biến lại với nhau Mục đích cuối cùng của hệ thống quản lý đa cảm biến là tối ưu hoá tất cả các công việc của hệ thống trộn dữ liệu

Nhiệm vụ chính của hệ thống quản lý đa cảm biến là lựa chọn được cảm biến để thực hiện đúng được công việc cho từng đối tượng cụ thể trong một thời gian chính xác Nói một cách khác, nó cần giải quyết các vấn đề dưới đây:

- Sử dụng loại cảm biến nào hoặc nhóm cảm biến nào ?

- Hoạt động theo chế độ nào (mode) hoặc nhiệm vụ nào ?

- Làm thế nào để điều khiển được cảm biến ?

- Khi nào thì bắt đầu ?

Hình 1.2: Hệ thống quản lý đa cảm biến

Quản lý đa cảm biến được thiết kế từ việc cấp phát các tài nguyên hoặc đặt lịch cho các nhiệm vụ của hệ thống Với các tiến bộ hiện nay trong công nghệ chế tạo cảm biến, vai trò và chức năng của chúng đã được mở rộng Chúng ta

có thể phân loại vai trò và chức năng của cảm biến theo tính hệ thống và theo cấu trúc định trước

Trong quá trình trộn dữ liệu và thông tin, quản lý các cảm biến có thể phân loại theo 03 mức dưới đây [44]:

+ Mức 1: mức thấp nhất của quản lý đa cảm biến liên quan đến việc điều khiển riêng lẻ từng cảm biến một, ví dụ như hướng theo dõi, điểm quan sát, thay đổi tần suất theo dõi Ví dụ, một rada định hướng theo dõi một mục tiêu

có thể được dẫn hướng bởi một hệ thống quản lý cảm biến

+ Mức 2: tại mức 2 hệ thống quản lý đa cảm biến sẽ tập trung vào nhiệm vụ

và các mode hoạt động của các cảm biến Các cảm biến sẽ hoạt động theo phương thức ưu tiên các nhiệm vụ và xác định khi nào và bằng cách nào một mode có thể được kích hoạt Bên cạnh đó, hệ thống quản lý các cảm biến có

Bố trí lại nhiệm vụ cảm biến

Nhiệm vụ/ Điều khiển Quản lý

đa cảm biến

Màn hình giao diện Người - Máy

thể xem xét một vài chức năng cơ bản của cảm biến để thay đổi cảm biến khi thực hiện một chức năng nào đó Mức 2 phải giải quyết các nhiệm vụ sau:

- Sắp lịch cho các nhiệm vụ của cảm biến

- Điều khiển cảm biến, các hỗ trợ để thu thập thêm dữ liệu từ các cảm biến khác

- Thay đổi chế độ làm việc của cảm biến

+ Mức 3: Mỗi một cảm biến chỉ có khả năng tìm kiếm một lượng thông tin hạn chế Tuy nhiên, hệ thống quản lý đa cảm biến có thể trực tiếp điều khiển một vài cảm biến trong một mô hình tích hợp hoặc trộn dữ liệu từ các cảm biến thành một nguồn cung cấp thông tin cho quá trình trộn Nhiệm vụ của mức này là:

- Sắp xếp hoặc triển khai vị trí của các cảm biến động sao cho vùng bao phủ là tốt nhất

- Trộn dữ liệu của các cảm biến một cách hiệu quả và tối ưu (cực tiểu hoá các bố trí không cần thiết)

1.3 Các vấn đề cần giải quyết trong bài toán trộn dữ liệu đa cảm biến

Trộn dữ liệu phải xử lý nhiều nguồn thông tin khác nhau, các thông tin có thể có nhiễu, độ chính xác thấp, số lượng lớn Dưới đây là các vấn đề thông thường cần phải giải quyết khi trộn dữ liệu [16], [32]:

+ Số chiều và sự sắp xếp của dữ liệu Các bộ cảm biến khác nhau có dữ liệu được đo lường khác nhau và vì vậy có số chiều và các đặc trưng khác nhau Việc sắp xếp và biến đổi dữ liệu là rất cần thiết để có được định dạng và chuẩn chung Quá trình đăng ký và nhập dữ liệu được xem là một phần của quá trình sắp xếp dữ liệu Các hệ thống cảm biến khác nhau sẽ đưa ra các dữ liệu khác nhau trong các mặt sau:

- Hệ thống tọa độ: dữ liệu có thể thu được ở các hệ toạ khác nhau ví dụ như trong các hệ toạ độ gắn liền, hệ toạ độ quán tính, hệ toạ độ dẫn đường

- Đơn vị đo: dặm, mét

- Kích thước khác nhau của dữ liệu

- Đặc trưng: tần số, biên độ, dữ liệu ảnh hoặc không phải là dữ liệu ảnh

- Độ phân giải và độ chính xác của dữ liệu

- Nền tham chiếu: Các cảm biến trong cùng một nền hoặc trên các nền khác nhau cần phải được sắp xếp vào trong một không gian tham chiếu chung

Vì vậy, các kỹ thuật biến đổi chuẩn hoá dữ liệu thành các định dạng và chuẩn chung phải được sử dụng cho các quá trình trộn dữ liệu Việc sắp xếp

dữ liệu là để biến đổi các dữ liệu quan sát được từ nhiều nguồn thành một định dạng chung

+ Bản chất và độ tin cậy của dữ liệu Việc trộn dữ liệu phân tán và tập trung cần phải xử lý vấn đề về bản chất và độ tin cậy của dữ liệu Một cách lý tưởng, mỗi dữ liệu được trộn cần phải chứa thông tin, dữ liệu này sẽ dùng cho cái gì và độ tin cậy như thế nào

+ Sắp xếp theo thời gian Việc đồng bộ hoá thời gian dữ liệu rất quan trọng

Vì chỉ các dữ liệu gần nhau về mặt thời gian mới có thể được tích hợp lại để

có kết quả có ý nghĩa Điều này đặc biệt quan trọng với các dữ liệu xung khắc nhau Các dữ liệu được trộn phải đảm bảo yêu cầu nhất định về mặt thời gian, yêu cầu này phụ thuộc vào dạng của hệ thống trộn Các hệ thống trộn theo thời gian thực như hệ thống trộn trên máy bay thì độ gần về mặt thời gian điển hình được tính theo thời gian micro giây hoặc miligiây trong khi đó các hệ thống trộn không yêu cầu thời gian thực có thể có độ gần thời gian tính theo phút hoặc giờ Tuy nhiên, đối với các dữ liệu bổ xung thì độ gần về mặt thời gian có thể được yêu cầu thấp hơn do dữ liệu bổ sung vẫn có thể cung cấp thông tin hữu ích cho hệ thống trộn ngay cả khi nguồn dữ liệu không đủ gần

về mặt thời gian

Sắp xếp theo thời gian phức tạp do:

- Các cảm biến được bố trí ở các vùng địa lý khác nhau hoặc trên các nền khác nhau

- Độ chênh lệch thời gian của sự kiện do tốc độ truyền tín hiệu khác nhau, chẳng hạn tốc độ tín hiệu âm thanh khác với tốc độ tín hiệu điện tử

- Tốc độ lấy mẫu và cập nhật dữ liệu của các cảm biến là khác nhau

Do vậy cần phải có khoảng thời gian và nhịp đồng hồ chung để đồng bộ hoá dữ liệu Phải xây dựng các kỹ thuật để giải quyết bài toán độ trễ theo thời gian do quá trình truyền tín hiệu và phát hiện của cảm biến Sự sắp xếp đảm bảo một khung thời gian chung

+ Các nền hoạt động của bộ cảm biến

- Đơn hoặc đa nền Các cảm biến đơn hoặc đa nền cần phải đồng bộ hoá thời gian riêng của chúng

- Nền động hoặc tĩnh Các cảm biến có thể hoạt động trên nền động hoặc tĩnh, bài toán sẽ trở nên phức tạp nếu các cảm biến hoạt động trên các nền động khác nhau Ví dụ trên thực tế ta có thể sẽ không thu được kết quả có

ý nghĩa khi có các cảm biến âm thanh trên nền chuyển động quá nhanh

+ Số lượng các cảm biến được sử dụng Tăng số lượng các cảm biến dẫn đến hiện tượng tăng theo hàm số mũ của các yếu tố sau [65]:

- Độ phức tạp khi thiết kế các động cơ trộn dữ liệu

- Độ phức tạp của cấu trúc lưu trữ dữ liệu

- Chi phí truyền thông

Nói chung, nếu có nhiều cảm biến thì sẽ có nhiều dữ liệu và sẽ không tồi về mặt lý thuyết để đưa ra quyết định Tuy nhiên nhiều dữ liệu hoặc nhiều thông tin thì có thể dẫn tình huống khó đưa ra quyết định cuối cùng nếu các dữ liệu

và thông tin đó không được tổ chức chặt chẽ và logic [38]

+ Các chiến lược lựa chọn cảm biến Việc lựa chọn cảm biến là nhằm mục đích lựa chọn được một cấu hình cảm biến thích hợp nhất từ các cảm biến có sẵn Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn cảm biến gồm [50]:

- Động học của đối tượng

- Các nguồn gây nhiễu

- Khả năng thực hiện của bộ cảm biến

+ Các lĩnh vực hoạt động Quá trình trộn dữ liệu mức cao cần phải xem xét đến lĩnh vực hoạt động của hệ thống là cho dân sự hay quân sự

+ Phối hợp làm việc theo nhóm hoặc đơn lẻ Để tạo ra được kết quả trộn có

ý nghĩa thì cần phải tìm hiểu chu trình luồng xử lý dữ liệu Các nhóm người khác nhau sẽ tìm kiếm các thông tin khác nhau, sau đó hệ thống trộn sẽ trộn các tập dữ liệu và thông tin có ích từ các thông tin tìm kiếm được

+ Các hạn chế về mặt vật lý và môi trường hoạt động của cảm biến

1.4.1 Kiến trúc trộn trung tâm

Trong kiến trúc trộn trung tâm, mỗi một thao tác trộn sẽ được thực hiện tại

bộ xử lý trung tâm Trung tâm sẽ nhận tất cả các thông tin từ nhiều nguồn cảm biến khác nhau (hình 1.3) và đưa ra các quyết định

Hình 1.3: Kiến trúc trung tâm với một trung tâm xử lý

Khối xử lý trung tâm

1.4.2 Kiến trúc trộn phân tán

Một kiến trúc trộn phân tán sẽ bao gồm các nút mạng có những phương tiện xử lý riêng Kiến trúc trộn phân tán có 3 đặc điểm sau [32]:

- Không có trung tâm xử lý

- Không có phương tiện giao tiếp chung

- Các nút không cấu trúc toàn cục về liên kết mạng

Kiến trúc trộn phân tán có thể phân loại tiếp thành kiến trúc trộn phân tán

có liên kết hoàn chỉnh và kiến trúc trộn phân tán có liên kết không hoàn chỉnh Hình 1.4 chỉ ra một kiến trúc trộn phân tán có liên kết hoàn chỉnh

Trung tâm

xử lý

Trộn vectơ trạng thái

Chú thích:

Giám sát các cảm biến đơn Giá trị đầu vào (số đo của cảm biến)

Để lựa chọn kiến trúc mạng phù hợp ta phải cân nhắc đến các yêu cầu của bài toán, cơ cở dữ liệu sẵn có, khả năng đáp ứng của công nghệ Nói chung, kiến trúc tập trung được cài đặt và sử dụng nhiều hơn kiến trúc cục bộ Phần lớn các hệ thống trộn dữ liệu hiện nay theo cách này hay cách khác đều sử dụng kiến trúc tập trung Kiến trúc cục bộ rất khó cài đặt do các hạn chế truyền thông và tính toán, chi phí và các vấn đề không gian thời gian

Phần lớn các nền tính toán độc lập như của ôtô, máy bay đều hoạt động theo kiến trúc tập trung Ở đây, nền tính toán độc lập là hệ thống chỉ có một

bộ xử lý trung tâm Việc chuyển các nền tính toán độc lập thành kiến trúc trộn cục bộ phụ thuộc rất nhiều vào việc các ràng buộc được giải quyết như thế nào

1.5 Các phương pháp dẫn đường định vị xác định tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự

Có rất nhiều phương pháp xác định tham số chuyển động, với bài toán xác định tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự, luận án tập trung nghiên cứu phương pháp dẫn đường định vị vô tuyến điện GPS và dẫn đường định vị dự đoán INS hay còn gọi là dẫn đường quán tính

1.5.1 Hệ thống dẫn đường định vị vô tuyến điện GPS

Phương pháp dẫn đường định vị vô tuyến điện là phương pháp sử dụng thiết bị phát sóng vô tuyến điện tử từ một trạm phát cố định có vị trí đã biết, tại điểm thu sóng, máy thu sẽ tính toán thời gian, khoảng cách và kết quả thu được vị trí Với việc đặt các trạm phát sóng trên vũ trụ phương pháp này đã trở nên rất phổ biến với các hệ dẫn đường định vị vệ tinh như GPS và GNSS Hiện nay, phương pháp này đang được sử dụng rất rộng rãi trong quân sự và dân sự làm nhiệm vụ định vị, dẫn đường tên lửa, máy bay, bom thông minh, tàu thuyền, ô tô Tuy nhiên, phương pháp này phải sử dụng nguồn tham chiếu bên ngoài nên khi không có được những thông tin chính xác từ các vệ

tinh, điều kiện thời tiết không tốt, môi trường nhiều vật cản thì sai số của phương pháp là rất lớn

Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System - GPS) là hệ thống xác định vị trí dựa trên vị trí của các vệ tinh nhân tạo GPS dựa trên một mạng lưới 24 vệ tinh được Bộ Quốc phòng Mỹ đặt trên quỹ đạo không gian nhưng chính phủ Mỹ cho phép các nước sử dụng miễn phí Do GPS được phát triển trước hết cho mục đích quân sự của Mỹ nên mặc dù cho phép dùng trong dân

sự nhưng không đảm bảo hoạt động một cách liên tục và chính xác Vì thế chúng không thoả mãn được những yêu cầu an toàn cho dẫn đường trong quân sự, hàng không và hàng hải, đặc biệt là tại những vùng trong những thời điểm có hoạt động quân sự của Mỹ Bộ thu GPS phải nhận được tín hiệu của

ít nhất ba vệ tinh để tính ra vị trí hai chiều (kinh độ và vĩ độ) và theo dõi được chuyển động Với bốn hay nhiều hơn số vệ tinh trong tầm nhìn thì bộ thu có thể tính được vị trí ba chiều (kinh độ, vĩ độ và độ cao) Một khi vị trí đối tượng đã tính được thì bộ thu GPS có thể tính thêm các thông tin khác như tốc

độ, hướng chuyển động, bám sát di chuyển, quãng cách tới điểm đến

1.5.1.1 Hệ thống vệ tinh GPS

24 vệ tinh làm nên vùng không gian GPS trên quỹ đạo 20.200 km cách mặt đất chuyển động với vận tốc 3400m/s Các vệ tinh được nuôi bằng năng lượng mặt trời, chúng có các nguồn pin dự phòng để duy trì hoạt động khi chạy khuất vào vùng không có ánh sáng mặt trời Các tên lửa nhỏ gắn ở mỗi vệ tinh giữ chúng bay đúng quỹ đạo đã định

Các vệ tinh GPS phát hai tín hiệu vô tuyến công suất thấp giải L1 và L2 (Giải L là phần sóng cực ngắn của phổ điện từ trải rộng từ 0,39 tới 1,55 GHz) GPS dân sự dùng tần số L1 575,42 MHz trong giải UHF Tín hiệu truyền trực thị, có nghĩa là chúng sẽ xuyên qua mây, thuỷ tinh và nhựa nhưng không qua

phần lớn các đối tượng cứng như núi và nhà Tín hiệu GPS chứa ba mẫu thông tin là giả mã, đốple và pha của sóng mang

Hình 1.6: Hoạt động của hệ thống GPS

1.5.1.2 Nguồn sai số của tín hiệu GPS

Có bốn nguồn sai số chính ảnh hưởng đến độ chính xác khi xác định vị trí trong hệ thống GPS là các sai số thành phần không gian và thành phần điều khiển, sai số thời gian truyền, sai số của bộ thu GPS và sai số vết quỹ đạo

- Sai số thành phần không gian và thành phần điều khiển

Thành phần không gian và thành phần điều khiển gây ra một phần quan trọng trong toàn bộ sai số khi xác định vị trí Nó bao gồm sai số của đồng hồ

vệ tinh và sai số của lịch vệ tinh Sai số đồng hồ trên vệ tinh nằm trong khoảng 10 nano giây tương đương với 3m

Tất cả các vệ tinh đều được trang bị đồng hồ nguyên tử, tần số đồng hồ của đồng hồ nguyên tử là cơ sở điều khiển toàn bộ hoạt động của các vệ tinh Độ chênh lệch giữa đồng hồ nguyên tử với thời gian của bộ thu GPS gây nên sai

số đồng hồ vệ tinh Sai số lịch vệ tinh cũng gây trở ngại trong việc dự đoán lượng hiệu chỉnh quỹ đạo Lịch vệ tinh chịu ảnh hưởng của trường hấp dẫn trái đất, gió, mặt trời, các đồng hồ trên vệ tinh, các đồng hồ ở trạm điều khiển

và một vài yếu tố khác

- Sai số thời gian truyền

Tín hiệu truyền từ vệ tinh tới bộ thu GPS đi qua tầng điện ly và tầng đối lưu, do đó sai số thời gian truyền bao gồm sai số do độ trễ tầng điện ly, sai số

độ trễ tầng đối lưu, sai số do hiện tượng đa đường của tín hiệu [33]

+ Sai số do độ trễ tầng điện ly

Các điện tử tự do trong tầng điện ly ảnh hưởng rất mạnh tới điện từ trường trong khoảng tần số của hệ thống GPS Ảnh hưởng của tầng điện ly tỷ lệ với tổng dung lượng điện tử dọc theo đường tín hiệu và do đó phụ thuộc vào cường độ mặt trời, vị trí bộ thu GPS, hướng quan sát và thời gian trong ngày

Độ trễ tầng điện ly có thể đạt tới 20÷30m vào ban ngày và 2÷6m vào ban đêm

Độ trễ tầng điện ly tỷ lệ nghịch với bình phương tần số Tần số càng cao thì ảnh hưởng của tầng điện ly càng thấp Sử dụng tín hiệu có tần số cao cho mã

P có thể giảm đáng kể sai số do độ trễ tầng điện ly gây ra (Tần số L1 phát cả

mã C/A và mã P, tần số L2 chỉ phát mã P) Quan sát hiệu thời gian tới của tín hiệu mã P trên L1 và L2 sẽ dự đoán được độ trễ của tầng điện ly

+ Sai số do độ trễ tầng đối lưu

Tia sóng tín hiệu GPS bị uốn cong và bị chậm đi khi đi qua tầng đối lưu

Do đó, giá trị hiệu chỉnh độ trễ tầng đối lưu phải được trừ đi từ giá trị khoảng cách dự tính quan sát được Độ trễ này phụ thuộc vào nhiệt độ, độ ẩm, độ cao

bộ thu Hiện nay có nhiều mô hình khúc xạ tầng đối lưu khác nhau Chúng được sử dụng cùng với các thiết bị đo áp suất, nhiệt độ và độ ẩm để tính toán lượng hiệu chỉnh độ trễ tầng đối lưu

+ Sai số đa đường truyền

Hầu hết các anten ở các bộ thu GPS là các anten vô hướng, cho phép thu nhận đồng thời tín hiệu từ nhiều vệ tinh Các phép đo gặp phải sai số đa đường truyền do có sự phản xạ trước khi đến mục tiêu Đa đường truyền làm sai lệch giá trị đo khoảng cách giả, do có sự thay đổi vị trí hình học giữa bộ thu, vệ tinh và vật phản xạ Sai số đa đường truyền có thể giảm bằng cách sử dụng các nguyên liệu hấp thu sóng vô tuyến điện xung quang chỗ đặt anten, lắp đặt anten cách đất, chọn vị trí cẩn thận cũng như chọn vị trí cách xa mặt phẳng phản xạ phẳng Sai số đa đường truyền có thể gây ra sai số khoảng cách từ 2÷10m

- Sai số bộ thu GPS

Sai số này chủ yếu do sai số đồng hồ của bộ thu, đó là sai số ngẫu nhiên, vì chúng là ngẫu nhiên nên có thể giảm được bằng bộ lọc thông thấp

- Sai số vết quỹ đạo

Sự thay đổi vận tốc của người sử dụng một cách đột ngột là nguyên nhân gây ra sai số vết quỹ đạo Các bộ thu GPS thường được cài đặt bộ lọc Kalman

để bù trừ sai số này

Ngoài các nguyên nhân sai số khách quan trên còn có sai số do sự giảm có chủ tâm tín hiệu vệ tinh của Bộ Quốc phòng Mỹ, nhằm chống lại việc đối thủ

1.5.2 Hệ thống dẫn đường định vị dự đoán INS

Phương pháp dẫn đường định vị dự đoán dựa vào vị trí xuất phát ban đầu, tốc độ di chuyển và hướng di chuyển để dự đoán vị trí hiện thời của phương tiện chuyển động Đây là hệ thống dẫn đường duy nhất có khả năng hoạt động độc lập không sử dụng các nguồn tham chiếu bên ngoài cho phép xác định vị trí, vận tốc và các góc định hướng của đối tượng Tuy nhiên phương pháp này vấp phải vấn đề sai số tăng nhanh theo thời gian với các ứng dụng kéo dài Nếu phương pháp dẫn đường vô tuyến chịu ảnh hưởng của thời tiết và địa hình thì phương pháp dẫn đường dự đoán có thể khắc phục được Xu thế hiện nay là phát triển các hệ dẫn đường kết hợp dẫn đường định vị dự đoán INS và dẫn đường định vị vệ tinh GPS Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ vi

cơ điện tử (MEMS) thì các hệ thống dẫn đường tích hợp MEMS INS/GPS có thể được xây dựng với độ chính xác cao, giá thành thấp, kích thước nhỏ gọn

1.5.2.1 Nguyên tắc xây dựng hệ thống dẫn đường quán tính

Hoạt động của một hệ thống dẫn đường quán tính tuân theo định luật 2 của Newton Định luật 2 của Newton phát biểu “Gia tốc của một vật tỉ lệ thuận tương ứng với lực và hướng của lực tác động”

tốc kế chịu trách nhiệm Các vết hướng này sẽ được tính toán thông qua các

số đo của con quay Căn cứ vào các thông tin về hướng do con quay cung cấp,

ta sẽ chiếu gia tốc vào một hệ toạ độ tham chiếu trước khi tính ra vị trí của nó trong hệ toạ độ dẫn đường bằng thuật toán dẫn đường quán tính [14]

Thuật toán dẫn đường quán tính bao gồm các công thức toán học cho phép tính toán từ đầu ra của gia tốc kế, con quay và các điều kiện ban đầu để nhận được thông tin về vị trí, vận tốc và góc định hướng (PVA: Position, Velocity, Attitude) trong hệ tọa độ dẫn đường

Hình 1.7: Sơ đồ nguyên lý tính vị trí, vận tốc và góc định hướngcủa hệ dẫn

đường quán tính INS

Để xây dựng hệ dẫn đường quán tính cho một ứng dụng cụ thể, đầu tiên các yêu cầu kỹ thuật của ứng dụng đó phải được đưa ra đầy đủ và chính xác Sau

đó hoạt động của hệ thống cảm biến quán tính phải được xác định thông qua việc tính toán, tổng hợp hoạt động của từng cảm biến quán tính riêng lẻ liên quan đến hệ thống Điều này có thể thực hiện được thông qua việc xác định số lượng các tham số hoặc đặc tính mô tả hoạt động của mỗi một cảm biến thông qua một loạt các kiểm tra thí nghiệm Quan trọng nhất trong các đặc tính này là: độ dịch, hệ số tỉ lệ, sự ổn định đầu ra, nhạy cảm với nhiệt, nhạy cảm với từ

Phản hồi

dữ liệu conquay

Thuật toán dẫn đường quán tính INS

tính, lực li tâm, khả năng chịu đựng va chạm, tác động của lực rung xóc Các

mô tả sơ lược sẽ được đưa ra dưới đây

1.5.2.2 Các đặc tính của hệ INS

- Sai số (Bias)

Sai số của cảm biến được xác định bởi hai thành phần: thành phần định tính được gọi là độ dịch là phần bù của phép đo đưa ra bởi cảm biến từ các đầu vào chính xác; và thành phần ngẫu nhiên còn gọi là độ trôi (offset) là lỗi tích luỹ theo thời gian của một cảm biến quán tính Độ dịch là thành phần tiền định và có thể được tính toán cụ thể trong khi thành phần độ trôi thay đổi một cách ngẫu nhiên và chỉ có thể được tính toán như là một quá trình ngẫu nhiên

- Độ ổn định đầu ra (Output Stability)

Độ ổn định đầu ra của các cảm biến được xác định là sự thay đổi độ dịch của gia tốc kế hoặc độ trôi của con quay giữa hai lần hoạt động hoặc hai lần khởi động cũng như là sự thay đổi của chúng trong quá trình hoạt động Sự ổn định giữa hai lần hoạt động được đánh giá từ sự phân bố của các trung bình đầu ra cho mỗi lần hoạt động với một số lần chạy cho trước khi mà các cảm biến được tắt đi và khởi động lại giữa hai lần chạy liên tiếp Độ ổn định trong khi hoạt động của một cảm biến được suy ra từ sự phân bố trung bình của độ trôi đo được trong các đầu ra với giá trị trung bình trong một lần chạy

- Độ nhạy về nhiệt (Thermal Sensitivity)

Độ nhạy về nhiệt độ là sự thay đổi về đặc trưng hoạt động của cảm biến, đặc biệt là sai số hệ số tỉ lệ và độ dịch khi có sự thay đổi về nhiệt độ Một độ dịch hay hệ số tỉ lệ liên quan đến sự biến đổi của nhiệt độ có thể biểu diễn

bằng đồ hoạ hoặc số (sử dụng các biểu thức toán học) thông qua các kiểm tra trong các phòng LAB chuyên sâu về nhiệt Các liên quan như vậy có thể được lưu trữ trong máy tính cho việc sử dụng Online để cung cấp một lượng bù cho các giá trị đầu ra khi có sự thay đổi về nhiệt độ bên trong của cảm biến

- Độ nhạy với từ tính (Magnetic Sensitivity)

Độ nhạy với từ tính là ảnh hưởng của bất kỳ một trường từ tính nào bên ngoài môi trường tới độ dịch của cảm biến Các kiểm tra trong phòng thí nghiệm phải được thực hiện để đưa ra sự phụ thuộc của độ dịch vào cường độ

và hướng của môi trường từ tính [60]

- Ảnh hưởng của lực li tâm (Centrifuge)

Lực li tâm được dùng làm công cụ để đánh giá các ảnh hưởng các gia tốc biến đổi hoặc các gia tốc lớn tới cảm biến (gia tốc kế hoặc con quay) Mục đích để xem xét đáp ứng của cảm biến với các gia tốc lớn để đưa ra khả năng chịu đựng một gia tốc liên tục và biến đổi lớn trong khi các cảm biến đang hoạt động hoặc trong điều kiện đứng yên [66]

- Khả năng chịu va đập (Shock Survivability)

Mục đích của phương pháp kiểm tra va đập là đo được các phản ứng của cảm biến trước các lực va đập của ứng dụng và xác định khả năng phục hồi của cảm biến với các gia tốc như vậy trong một thời gian rất ngắn, thường là vài 10-3s [30] Cũng như trong trường hợp của lực li tâm, các cảm biến có thể đang hoạt động hoặc đứng yên trong quá trình kiểm tra Việc so sánh giữa giá trị trung bình của độ dịch cảm biến trước và sau va đập của ứng dụng sẽ chỉ ra các thay đổi tạm thời hoặc vĩnh cửu trong các đặc trưng của cảm biến

- Ảnh hưởng của rung (Vibration Effect)

Các kiểm tra về độ rung là các kiểm tra cuối cùng thực hiện trên cảm biến

để xác định các nguy cơ tiềm tàng của rung xóc ảnh hưởng lâu dài tới hoạt động của cảm biến Các đánh giá về tác động rung nhằm mục đích [30]:

- Xác định tần số mà tại nó đáp ứng cộng hưởng của cảm biến xảy ra

- Xác định ảnh hưởng của rung tới độ dịch của cảm biến

- Nghiên cứu khả năng phục hồi và sống sót của cảm biến trong môi trường rung xóc cụ thể

- Đánh giá sự thay đổi với các đặc trưng sai số tín hiệu đầu ra của cảm biến trong môi trường rung xóc

1.5.3 Hệ thống định vị, dẫn đường đa cảm biến và quá trình trộn dữ liệu

Để dẫn đường một phương tiện cơ giới ta cần phải xác định được các tham

số về vị trí, vận tốc và góc định hướng của phương tiện Có rất nhiều phương pháp dẫn đường định vị để xác định các tham số trên GPS đưa ra được các tham số về vị trí và vận tốc, INS đưa ra các tham số vị trí, vận tốc và góc định hướng Trong hầu hết các ứng dụng nhận dạng tham số chuyển động, ta phải

sử dụng nhiều hơn 1 cảm biến nhằm mục đích không chỉ để xác định các trạng thái chuyển động tại thời gian hiện thời mà còn phải đưa ra liên tục trong mọi khoảng thời gian Do vậy thuật ngữ “hệ thống dẫn đường định vị đa cảm biến” đã thường xuyên được sử dụng Các hệ thống dẫn đường như vậy thường được vận hành với đa cảm biến tham chiếu trong một nền độc lập và được đồng bộ về mặt thời gian [58] Dữ liệu đầu ra của mỗi một cảm biến sẽ được trộn để đưa ra kết quả tối ưu

Trong hầu hết các hệ thống dẫn đường đa cảm biến, có hai câu hỏi chính cần phải giải quyết:

- Lựa chọn loại cảm biến nào?

- Đầu ra của mỗi cảm biến sẽ kết hợp trộn như thế nào để đưa ra kết quả tối ưu?

Căn cứ vào yêu cầu bài toán, môi trường hoạt động, tính khả dụng mỗi một cảm biến cần được lựa chọn chính xác và phát triển một thuật toán xử lý tối ưu cho các hệ dẫn đường đa cảm biến Một số cảm biến có tính chất bù dữ liệu cho nhau và đôi khi một số cảm biến dư thừa sẽ cần thiết để tránh các

trục trặc có thể xảy ra khi vận hành Hơn nữa các thuật toán trộn khác nhau cần được sử dụng trong các môi trường khác nhau Hình 1.8 dưới đây chỉ ra một ví dụ về sự phức tạp của thuật toán trộn dữ liệu của hệ thống dẫn đường

đa cảm biến

Hình 1.8: Bộ lọc Kalman cho một hệ dẫn đường đa cảm biến

Ví dụ trên đưa ra một hệ thống định vị dẫn đường theo kiến trúc trộn cục

bộ có các cảm biến cục bộ được liên kết với nhau bằng các bộ lọc Kalman cục

bộ Trong hệ thống này các đầu ra của INS đóng vai trò là số đo tham chiếu chung cho mỗi cảm biến cục bộ Bộ lọc Kalman toàn cục sẽ kết hợp các đánh giá cục bộ để đưa ra các đánh giá tối ưu toàn cục, sau đó các đánh giá này lại được phản hồi về các bộ lọc cục bộ Dạng kiến trúc này yêu cầu sắp xếp theo thứ bậc các vector trạng thái của từng bộ lọc cục bộ và điều này là rất khó thực hiện Các hệ thống dẫn đường đa cảm biến hiện nay chủ yếu đều áp dụng kiến trúc xử lý trộn tập trung, các dữ liệu của các cảm biến cục bộ sẽ được xử

lý trước khi đưa vào quá trình trộn dữ liệu

2 1

) ( ), (

ˆF  P F  

X

) (

F

P

n F

F P

Xˆ (  ), (  ) 1

) ( ), ( ˆ

1

X

) ( ), (

ˆ 

m

X

) (

m

P

Cập nhật

và trộn dữ liệu

) (

1.6 Các hệ tọa độ và các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự

1.6.1 Các hệ toạ độ tham chiếu và chuyển vị

1.6.1.1 Hệ toạ độ quán tính (i-frame)

Hệ tọa độ quán tính là hệ tọa độ tuân theo 3 định luật của Newton có tọa độ

gốc tại tâm của trái đất và các trục cố định đối với các vì sao trong đó trục z song song với trục quay của trái đất, trục x đi qua điểm xuân phân là giao điểm giữa quỹ đạo quay của trái đất và đường xích đạo của mặt trời và trục y

nằm phía bên phải của khung toạ độ trực giao (hình 1.9)

Hình 1.9: Hệ toạ độ quán tính

1.6.1.2 Hệ toạ độ cố định tâm trái đất (e-frame)

Có toạ độ gốc tại tâm của trái đất và các trục cố định đối với trái đất Trục x

có hướng đi qua kinh tuyến của đài thiên văn Greenwich, trục z song song với trục quay của trái đất và trục y nằm bên phải của khung trực giao

1.6.1.3 Hệ tọa độ dẫn đường (n-frame hoặc l-frame)

Là hệ tọa độ đo đạc cục bộ với tâm của nó trùng khớp với hệ toạ độ của

cảm biến, trục x chỉ về hướng đo đạc phía bắc, trục z vuông góc trực giao với đường elipsoid tham chiếu hướng xuống dưới, và trục y nằm bên phải của

Quỹ đạo quay của trái đất

Điểm xuân phân

e i

z z

i

y