Nghiên cứu phương thức định vị chính xác kết hợp gps và mems imu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HÀ VĂN DƯƠNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG THỨC ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC KẾT HỢP GPS VÀ MEMS IMU Chuyên ngành : Kỹ Thuật Truyền Thông LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT … NGƯỜI HƯỚNG DẪN : PGS.TS Nguyễn Thúy Anh Hà Nội – Năm 2014 MỤC LỤC Lời cam đoan Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Danh mục bảng Danh mục hình vẽ, đồ thị MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN 1.1 Bối cảnh: 1.2 Tổng quan tài liệu: Chương TỔNG QUAN VỀ BỘ THU ĐỊNH VỊ GPS VÀ HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH INS 11 2.1 Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) 11 2.1.2 Thành phần hệ thống định vị toàn cầu 13 2.1.3 Hoạt động hệ thống định vị toàn cầu 14 2.1.4 Ứng dụng hệ thống định vị toàn cầu 15 2.1.5 Mã hệ thống định vị toàn cầu 17 2.1.6 Hoạt động 18 2.2 Hệ thống dẫn đường quán tính (INS) 20 2.2.1 Phương trình động học 21 2.2.2 Ưu điểm nhược điểm INS 25 Chương HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG TÍCH HỢP GPS VÀ INS 27 3.1 Giới thiệu hệ dẫn đường quán tính 27 3.2 Các hệ tọa độ 28 3.2.1 Hệ tọa độ quán tính (Inertial Frame) 28 3.2.2 Hệ tọa độ cố định tâm trái đất (The Earth Fixed Frame) 28 3.2.3 Hệ tọa độ định vị(Navigation frame) 29 3.2.4 Hệ tọa độ gắn liền vật thể (Body frame) 29 3.3 Phương trình định vị 29 3.3.1.Hệ Phương trình định vị hệ tọa độ cố định tâm trái đât (e-frame) 31 3.4 Bộ lọc Kalman toán dẫn đường 33 3.4.1 Giới thiệu 33 3.4.2 Bản chất tính chất lọc 34 3.4.3 Bản chất thống kê lọc 36 3.4.4 Bộ lọc Kalman cải tiến hệ thống dẫn đường tích hợp GPS/INS 40 Chương HỆ THỐNG TÍCH HỢP PHƯƠNG THỨC ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC GPS VÀ THIẾT BỊ ĐO ĐẠC QN TÍNH SỬ DỤNG CƠNG NGHỆ VI CƠ ĐIỆN TỬ CHI PHÍ THẤP (MEMS IMU) 47 4.1 Tổng quan hệ cảm nhận quán tính IMU 47 4.1.1 Thuật tốn dẫn đường qn tính 48 4.1.2 Các loại nhiễu ảnh hưởng đến khối IMU 52 4.2 Bộ lọc định vị xác GPS 53 4.2.1 Trạng thái hệ thống 53 4.2.2 Mơ hình hệ thống: 55 4.2.3 Mơ hình đo lường mẫu: 59 4.3 Hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU mang tính chặt chẽ ( tightly) 62 4.3.1 Trạng thái hệ thống 64 4.3.2 Mơ hình hệ thống 65 4.3.3 Mơ hình đo lường mẫu 67 4.4 Hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU mang tính lỏng lẻo ( Loosely) 68 4.5 Mơ hình ràng buộc tốc độ 2D 71 4.6 Phát nhận dạng trượt chu kì qn tính Aided 74 Chương PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 85 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 94 TÀI LIỆU THAM KHẢO 95 Lời cam đoan Đầu tiên xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới giáo viên hướng dẫn tơi giúp tơi hồn thành luận văn tốt nghiệp Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi thực hiện; tất số liệu, kết luận văn chép hồn tồn từ báo, cơng trình nghiên cứu trước Tơi xin chịu trách nhiệm nội dung khoa học công trình Hà Nội, ngày 20 tháng năm 2014 Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt GPS (Global Positioning System) Hệ thống định vị toàn cầu IMU (Inertial Measurement Unit) Bộ đođạc quán tính INS (Inertial Navigation System) Hệ thống dẫn đường quán tính KF (Kalman Filter) Bộ lọc Kalman EKF (Extended Kalman Filter) Bộ lọc Kalman mở rộng LKF(Linearized Kalman Filter) Bộ lọc Kalman tuyến tính MEMS (MicroElectroMechanical System) Hệ vi điện tử NED (North, East, Down) Các trục hệ toạ độ dẫn đường PC-box (Persional Computer box) Máy tính cá nhân chuyên dụng SINS (Strapdown INS) Hệ dẫn đường loại gắn chặt CS (Cycle Slip) Chu kỳ trượt DGPS (Differential Global Positioning System) Hệ thống định vị xác khác biệt IGS (International GPS service) Dịch vụ GPS quốc tế PPP (Precise Point Positioning) Định vị điểm xác RF(Radio Frequency) Tần số vô tuyến WL (Widelane) Băng widelane DV(Decision Variable) Giá trị định Danh mục bảng Bảng 5.1 Số liệu từ HG1700 IMU ( Petovello, 2003)……………………………90 Danh mục hình vẽ, đồ thị Hình 2.1:Quỹ đạo vệ tinh hệ thống GPS 12 Hình 2.2: Cấu trúc hệ thống định vị toàn cầu 13 Hình 3: Các tín hiệu từ vệ tinh, máy thu GPS đặt ô tô thu nhận, sử dụng để xác định thơng tin vị trí xác 15 Hình 2.4: Trục toạ độ hệ thống dẫn đường quán tính 21 Hình 2.5 Ba góc Ơle 23 Hình 6: Hệ trục toạ độ dẫn đường 25 Hình 3.1: Hệ tọa độ định vị 29 Hình 3.2: Thuật tốn lọc Kalman 37 Hình 3.3: Sơ đồ thực thuật toán Kalman 39 Hình 3.4: Cấu trúc GPS/INS vòng mở 41 Hình 3.5: Cấu trúc GPS/INS vịng kín 41 Hình 3.6: Bộ lọc kalman song song 42 Hình 4.1Cấu trúc ma trận nhiễu 57 Hình 4.2 hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU mang tính chặt chẽ ( tightly) 63 Hình 4.3 hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU mang tính lỏng lẻo ( Loosely) 70 Hình 4.4 Mơ hình tốc độ 2D 72 Hình 4.5 hệ thống tích hợp mơ hình tốc độ 2D 73 Hình 4.6 Thuật tốn tính tốn giá trị băng WL 76 Hình 4.7 Thuật tốn phát xác định chu kì trượt 78 Hình 4.8 Đường đặc tính xác định xác suất cảnh báo sai 80 MỞ ĐẦU Hệ thống tích hợp định vị tồn cầu (GPS) hệ thống định vị quán tính chi phí thấp (INS) dự kiến trở nên phổ biến hệ mà cảm biến vi điện tử (MEMS) sản xuất với chi phí thấp Hệ thống tích hợp áp dụng rộng rãi đạt nhiều kết nhiều ứng dụng, chẳng hạn ngành hàng hải hệ thống đồ thiết bị di động… Hiện hầu hết hệ thống tích hợp GPS / INS dựa hệ thống DGPS để đảm bảo việc chuyển hướng đạt độ xác cao Tuy nhiên, yêu cầu cho trạm sở thường vấn đề khó bị hạn chế phạm vi hoạt động hệ thống; làm tăng chi phí độ phức tạp Để giải vấn đề này, luận văn đề xuất phương pháp sử dụng để tích hợp liệu từ máy thu GPS MEMS IMU chi phí thấp sau thực đồng vị trí tọa độ vật thể Dữ liệu GPS IMU hợp dựa cơng nghệ định vị điểm xác (PPP), cung cấp vị trí xác đến decimet cách sử dụng thu đa tần sử dụng để bảo đảm thực việc chuyển hướng xác Những nghiên cứu trước chứng minh tích hợp PPP GPS IMU cung cấp giải pháp điều hướng với độ xác cao từ centimet đến decimet cho vị trí centimet giây cho vận tốc Tuy nhiên, IMU đắt tiền nên khơng thích hợp cho ứng dụng thương mại Mục đích nghiên cứu để kiểm tra tích hợp PPP GPS MEMS IMU để xác đinh vị trí tọa độ vật thể Cả hai tích hợp PPP GPS MEMS IMU mang tính lỏng lẻo chặt chẽ nghiên cứu luận văn Bên cạnh đó,bộ lọc Kalman cho hai dạng lỏng lẻo chặt chẽ phân tích để đưa giải pháp điều hướng tối ưu Nội dung luận văn, bên cạnh lý thuyết tổng quan định vị GPS định vị quán tính INS, luận văn tập trung vào phân tích ưu điểm đạt tích hợp PPP GPS IMU việc khơng phát chu kỳ trượt ảnh hưởng xấu đến độ xác làm suy giảm hiệu suất tồn hệ thống Một thuật tốn để hỗ trợ phát chu kỳ trượt đề xuất luận án Đồng thời, để đánh giá việc thực tích hợp hệ thống PPP GPS / MEMS IMU đạt hiệu nào, mô xây dựng nhằm đưa kết thực tế phục vụ cho việc phân tích hiệu đạt Tổng kết lại sau thời gian tìm hiểu nghiên cứu tích hợp PPP GPS MEMS IMU, giúp đỡ nhiệt tình thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Hữu Trung, PGS.TS Nguyễn Thúy Anh thuộc viện Điện Tử - Viễn Thông, trường đại học Bách Khoa Hà Nội luận văn đưa phân tích cụ thể nhằm đánh giá hiệu so với cơng nghệ khác, để từ dần hồn thiện tối ưu mơ hình mơ cho tích hợp cơng cụ Matlab Chương TỔNG QUAN 1.1 Bối cảnh: Hiện hầu hết hệ thống tích hợp GPS / INS dựa GPS khác biệt (DGPS) để đảm bảo việc thực chuyển hướng Trong hệ thống vậy, hai máy thu GPS phải sử dụng, trạm sở thiết lập điểm cố định thu khác trạm cài đặt xe chuyển động Tuy nhiên, yêu cầu trạm sở thường vấn đề khó số ứng dụng bị hạn chế phạm vi hoạt động hệ thống; làm tăng chi phí độ phức tạp Với đời định vị điểm xác PPP GPS, có khả cung cấp độ xác cao từ centimet đến decimet cho vị trí mà khơng cần trạm thu sở, mở hội để phát triển hệ thống với việc tích hợp GPS / INS dựa hệ thống có GPS nhận Zhang Gao (2007) chứng minh tích hợp PPP GPS IMU cung cấp xác cao cho vị trí vận tốc Tuy nhiên, IMU đắt nhiều ứng dụng thương mại Với việc xem xét đến chi phí hiệu suất chấp nhận MEMS IMU lựa chọn tốt cho ứng dụng thương mại Thách thức việc sử dụng công nghệ MEMS IMU chi phí thấp khả chuyển hướng đối phó với lỗi lớn (Brown Lu, 2004) Trong đề xuất hệ thống tích hợp PPP GPS / MEMS IMU, lỗi cảm biến qn tính MEMS ước tính liên tục với trợ giúp PPP GPS, tích tụ lỗi INS bị hạn chế Mặt khác, cảm biến qn tính MEMS chi phí thấp sử dụng thời gian khơng có liệu PPP GPS Cuối cùng, giải pháp điều hướng bắt nguồn từ hệ thống tích hợp tốt so với việc sử dụng giải pháp độc lập 1.2 Tổng quan tài liệu: Việc phát bị lỡ có nghĩa ngưỡng khơng vượt q chu kỳ trượt thực Xác suất tính mơ tả phương trình (4.45) (Altmayer, 2000) Trong m số chu kỳ trượt phép đo pha sóng mang GPS Như minh họa hình 4.7, việc xác định chu kỳ trượt thực chu kỳ trượt phát Tương tự phát chu kỳ trượt, việc xác định chu kỳ trượt bao gồm hai nhiệm vụ, cụ thể 1) xác định giả thuyết 2) kiểm tra thống kê Giả thuyết xác định mơ tả phương trình (4.46) Trong m số chu kỳ trượt phép đo pha sóng mang GPS Việc kiểm tra thống kê cho giả thuyết theo phân bố trung tâm Gaussian số lượng chu kỳ trượt có phương sai σ, mơ tả phương trình 81 (4,47) Nếu kiểm định thống kê rơi vào khoảng thời gian định mà tập trung số nguyên m sau số nguyên cho số thực tế chu kỳ giảm Khoảng thời gian mơ tả phương trình (4.48) Trong ∈ {∙∙∙ −2, −1,1,2,∙∙∙} , số chu kì trượt ngưỡng cho việc xác định chu kì trượt Xác suất kiểm tra để xác định chu kỳ trượt bao gồm xác suất định định sai Quyết định có nghĩa kiểm tra thống kê rơi vào khoảng trung tâm giá trị m thực m số chu kỳ trượt Xác suất tính phương trình (4.49) (Altmayer, 2000) Trong hàm lỗi ( )= √ ∫ ∞ , giá trị ngưỡng cho chu kì trượt xảy Xác định sai có nghĩa kiểm tra thống kê nằm khoảng sai dẫn đến sai số cố định chu kỳ trượt Xác suất mơ tả phương trình (4.50) (Altmayer, 2000) 82 Vì nhìn thấy từ phương trình (4.44), (4.45), (4.49) (4.50), kiểm tra xác suất phụ thuộc nhiều vào ngưỡng chọn ( ) độ lệch chuẩn ( ) biến định Trong thực tế số xác suất thử nghiệm quan trọng đảm bảo coi giá trị định ngưỡng điều chỉnh theo ước lượng độ lệch chuẩn thực tế (Altmayer, 2000) Bước thứ hai: Mở rộng Widelane giai đoạn phát xác định chu kỳ trượt Giai đoạn mở rộng widelane dựa phát chu kỳ trượt xác định lần cuối thủ tục kiểm tra mô tả bước Sự khác biệt bước hai thay sử dụng kết hợp giai đoạn widelane, kết hợp giai đoạn ngồi widelane sử dụng, mà tạo đơn vị chu kỳ phương trình (4.51) Các bước sóng pha EWL 183 cm, dài lần so với bước sóng pha WL Bước ba: Xác định chu kỳ trượt tần số L1 L2 Pha WL EWL tổ hợp tuyến tính pha quan sát vận chuyển tần số L1 L2, đó, Pha chu kì trượt WL EWL tổ hợp tuyến tính chu kỳ trượt tần số L1 L2 Căn vào xác định chu kỳ xác định vào pha WL EWL, chu kỳ trượt tần số L1 L2 dễ dàng xác định phương trình (4.52) phương trình (4.53) 83 Trong và số chu kì trượt tần số L1 L2, tương ứng số chu kỳ trượt pha WL EWL, tương ứng 84 Chương PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 5.1 Mô tả MEMS IMU sử dụng nghiên cứu Crista IMU từ hãng cơng nghệ Cloud Cap hệ thống đo lường sáu trục gồm ba MEMS quay hồi chuyển ba gia tốc bù nhiệt đo liệu quán tính Một lợi cụ thể Crista xây dựng giao diện xung GPS giây (PPS) tạo điều kiện đồng hóa xác thời gian IMU Dữ liệu GPS (Godha, 2006) Kích thước Crista nhỏ (2.05 "× 1.50" x 1.00 ") nặng 36,8 gram (Crista- Tài liệu hoạt động, 2004) Các Crista IMU máy thu GPS Novatel xây dựng vào hộp điều hướng, phát triển nhóm PLAN Đại học Calgary Các Crista IMU liệu đồng với thời gian GPS thu GPS NovAtel bên hộp Navbox Ngoài Crista IMU, hệ thống NovAtel SPAN sử dụng Nó bao gồm thu NovAtel OEM4 lớp tích hợp HG1700AG11 IMU (HG1700) Dữ liệu HG1700 thời điểm đánh dấu nội thu OEM4 hệ thống SPAN Các chuyển động bên cạnh việc sử dụng HG1700 IMU để tạo cơng cụ đối chiếu xác để tạo điều kiện cho việc phân tích so sánh Các đặc tính lỗi Crista HG1700 thảo luận phần trước Các thử nghiệm bắt đầu với liên kết hai phút tĩnh cho phép hệ thống quán tính xác định thái độ ban đầu với đủ độ xác (chỉ thực loại đơn vị tích hợp) Các thiết bị sử dụng hệ thống SPAN NavBox Dữ liệu GPS tần số kép, bao gồm pseudorange, pha chuyển động đo lường Doppler, cài đặt từ hệ thống SPAN với tốc độ liệu Hz liệu IMU từ HG1700 cài đặt với tốc độ 100 Hz Các liệu Crista IMU thu thập 100 Hz Để tạo hệ đối chiếu sử dụng với độ xác cao 85 hệ thống tích hợp DGPS / INS, máy thu Novatel OEM4 thiết lập mái nhà đại học Calgary với vệ tinh GPS sẵn có trạm sở Hình 5.1 Hình 5.2 cho thấy khu vực chạy thử nghiệm vệ tinh sẵn có, tương ứng Các thử nghiệmđược thực khu dân cư, khoảng nhìn bầu trời tương đối trống Như hình 5.2, vệ tinh quan sát thấy số thời điểm Điều tín hiệu GPS từ vệ tinh với độ cao thấp thường xuyên bị chặn nhà hay cối Các thử nghiệm kéo dài khoảng 16 phút quỹ đạo qua hai lần 86 5.2 Tham khảo giải pháp Navigation: Để đánh giá hiệu đề xuất theo hướng tích hợp hệ thống PPP/ MEMS IMU GPS, chương trình MATLAB phát triển mà thực thuật tốn tích hợp DGPS / INS sử dụng để xử lý liệu DGPS HG1700 để tạo giải pháp điều hướng Giải pháp DGPS thu cách sử dụng phần mềm waypoint GrafNav 8.10 Các giải pháp khơng rõ ràng vị trí cố định thu từ phần mềm xác đến cm 87 Các độ xác điển hình việc sử dụng IMU, chẳng hạn HG1700 khoảng 0,05 độ cho pitch roll, 0.17 độ cho góc phương vị (Godha, 2006), đủ để đánh giá hiệu suất MEMS IMU Các tham số tiếng ồn HG1700 sử dụng hệ thống DGPS/ INS đưa Bảng 5.1 (Petovello, 2003) Hình 5.3, Hình 5.4 Hình 5.5 cho thấy quỹ đạo tham khảo, vận tốc tọa độ giải pháp tương ứng Bảng 5.1 Số liệu từ HG1700 IMU ( Petovello, 2003) 88 89 90 5.3 Kết PPP GPS: Để đánh giá hiệu hoạt động hệ thống tích hợp PPP GPS MEMS IMU, cần thiết để kiểm tra hiệu suất nguồn hỗ trợ, PPP GPS Hình 5.6 trình bày vệ tinh hình học Mặc dù giá trị HDOP phần lớn thời gian, thể tốt hình học vệ tinh ngang, giá trị VDOP tương đối số thời điểm Mật độ quang phổ sử dụng lọc PPP (được diễn tả chương 4) bảng 5.2 91 92 93 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Trong trình tìm hiểu nghiên cứu tích hợp PPP GPS MEMS IMU luận văn đưa nhìn tổng quan cấu trúc , thành phần, hoạt động ứng dụng hệ thống định vị xác PPP GPS, tổng quan hệ thống dẫn đường quán tính INS sử dụng kết hợp MEMS IMU, tìm hiểu cấu trúc tối ưu Kalman nói chung lọc Kalman cải tiến tốn dẫn đường Đơng thời thực đánh giá hiệu dựa phân tích từ mơ hình mơ đề xuất sử dụng cơng cụ Matlab – Simulink Tuy nhiên kết có phần hạn chế chưa tối ưu hết tham số đầu vào 94 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đề tài QGTĐ 05-09 Chủ biên GS.TS Nguyễn phú Thuỳ Năm 2007 [2] Đề tài QC 07.17 Chủ biên thạc sỹ Trần Đức Tân Năm 2008 [3] Vikas Kumar N, Integration of Inertial Navigation System and Global Positioning System Using Kalman Filtering, M.Tech Dissertation, Indian Institute of Technology, Bombay, July 2004 [4] Oleg S Salychev, Applied Inertial Navigation: Problems and Solutions, BMSTU Press, Moscow Russia, 2004 [5] Georey J.Bulmer, “In MICRO-ISU BP3010 Degrees- An OEM Miniature Hybrid Of-Freedom Inertial Sensor Unit”, Gyro Symposium, Stuttgart 16th- 17th September, 2003 [6] Peter S Maybeck, Stochastic models, estimation, and control, Academic Press, Vol 1, 1994 [7] Haiying Hou, Modeling inertial sensors errors using Allan variance, UCEGE reports number 20201, Master's thesis, University of Calgary, September 2004 [8] Wang, J., Lee, H.K., Rizos, C., “GPS/INS Integration: A Performance Sensitivity Analysis”, Wuhan University Journal of Nature Sciences, 8(2B), pp 508-516 [9] Gyro, Accelerometer Panel of the IEEE Aerospace, and Electronic Systems Society, Draft recommended practice for inertial sensor test equipment, instrumentation, data acquisition and analysis, In IEEE Std Working Draft P1554/D14 [10] Panzieri, S., Pascucci, F., Ulivi, G., “An Outdoor navigation system using GPS and Inertial Platform”, IEEE ASME Transactions on Mechatronics, Vol 7.(2002) 95 ... thích hợp cho ứng dụng thương mại Mục đích nghiên cứu để kiểm tra tích hợp PPP GPS MEMS IMU để xác đinh vị trí tọa độ vật thể Cả hai tích hợp PPP GPS MEMS IMU mang tính lỏng lẻo chặt chẽ nghiên cứu. .. xuất phương pháp sử dụng để tích hợp liệu từ máy thu GPS MEMS IMU chi phí thấp sau thực đồng vị trí tọa độ vật thể Dữ liệu GPS IMU hợp dựa công nghệ định vị điểm xác (PPP), cung cấp vị trí xác. .. thống dẫn đường tích hợp GPS/ INS 40 Chương HỆ THỐNG TÍCH HỢP PHƯƠNG THỨC ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC GPS VÀ THIẾT BỊ ĐO ĐẠC QN TÍNH SỬ DỤNG CƠNG NGHỆ VI CƠ ĐIỆN TỬ CHI PHÍ THẤP (MEMS IMU) 47