Trí tuệ nhân tạo, chế tạo drone

Trí tuệ nhân tạo và máy bay không người lái là sự kết hợp của một thiên đường công nghệ. Việc kết hợp Trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực với khả năng khám phá của máy bay không người lái mang lại cho người điều khiển dưới mặt đất một con mắt giống như của con người trên bầu trời. Máy bay không người lái đã, đang và ngày càng đóng vai trò thiết yếu trong nhiều lĩnh vực trong đời sống chúng ta. Ban đầu drone được sử dụng trong lĩnh vực quân sự để thám thính, thu hình, tình báo điện tử và hướng dẫn đánh bom bằng xác định mục tiêu với tia laser. Hiện nay, với sự phát triển của công nghệ, drone đã có thể đảm nhiệm vai trò phức tạp hơn như tấn công cảm tử, tấn công bằng bom và tên lửa, phá hủy hoặc ngăn chặn các hệ thống phòng không, các mắt xích hoặc toàn bộ hệ thống liên lạc của đối phương, không thám chiến thuật chiến trường cũng như tiến hành các nhiệm vụ tìm kiếm và giải cứu. Ngoài ra, chúng có thể giám sát từ trên cao giúp bảo vệ an ninh một cách tối ưu, chống cướp biển, đóng vai trò bia ngắm bắn cho các hệ thống vũ khí trên mặt đất và trên không… Ngày nay, drone được sử dụng trong nhiều lĩnh vực trong đời sống loài người như thu thập số liệu, khảo sát, giám sát và theo dõi các đối tượng trên thực địa, chụp ảnh phục vụ công tác nghiên cứu khoa học trong nông nghiệp, địa chất, khí quyển, vận chuyển giao nhận hàng, giám sát các công trình xây dựng cầu đường, nhà máy, nhà cao tầng, đê điều, khai thác mỏ có quy mô lớn,….

Bản thuyết minh Mơ hình nghiên cứu drone áp dụng trí tuệ nhân tạo Tóm tắt: Tơi giới thiệu ý tưởng máy bay không người lái áp dụng trí tuệ nhân tạo cơng nghệ cảm biến tiên tiến để điều khiển mà không cần diện người Giới thiệu: Trí tuệ nhân tạo máy bay khơng người lái kết hợp thiên đường công nghệ Việc kết hợp Trí tuệ nhân tạo thời gian thực với khả khám phá máy bay không người lái mang lại cho người điều khiển mặt đất mắt giống người bầu trời Máy bay không người lái đã, ngày đóng vai trị thiết yếu nhiều lĩnh vực đời sống Ban đầu drone sử dụng lĩnh vực quân để thám thính, thu hình, tình báo điện tử hướng dẫn đánh bom xác định mục tiêu với tia laser Hiện nay, với phát triển công nghệ, drone đảm nhiệm vai trị phức tạp công cảm tử, công bom tên lửa, phá hủy ngăn chặn hệ thống phòng khơng, mắt xích tồn hệ thống liên lạc đối phương, không thám chiến thuật chiến trường tiến hành nhiệm vụ tìm kiếm giải cứu Ngồi ra, chúng giám sát từ cao giúp bảo vệ an ninh cách tối ưu, chống cướp biển, đóng vai trị bia ngắm bắn cho hệ thống vũ khí mặt đất không… Ngày nay, drone sử dụng nhiều lĩnh vực đời sống loài người thu thập số liệu, khảo sát, giám sát theo dõi đối tượng thực địa, chụp ảnh phục vụ công tác nghiên cứu khoa học nông nghiệp, địa chất, khí quyển, vận chuyển giao nhận hàng, giám sát cơng trình xây dựng cầu đường, nhà máy, nhà cao tầng, đê điều, khai thác mỏ có quy mơ lớn,… Tính cấp thiết nhiệm vụ : Xây dựng drone áp dụng trí tuệ nhân tạo, xu tất yếu thời đại cách mạng công nghệ 4.0 (CMCN 4.0) Ứng dụng sản xuất thông minh nơi mà quy trình sản xuất tự động hóa tối ưu hóa Với nóng lên trái đất qua năm qua, việc sản xuất drone trí tuệ nhân tạo việc bảo vệ phổi xanh giới điều cần thiết hợp lý Nó giúp giải tình trạng bùng phát đám cháy bất ngờ dỗi vào lúc thảnh thơi tận hưởng sống mà không hay biết Tiêu biểu đám cháy Úc vào cuối năm 2019 đầu năm 2020, thiêu cháy khoảng 10.7 triệu hecta, phá hủy 5.900 công trình xây dựng khiến 28 người thiệt mạng gần nửa triệu động vật bị ảnh hưởng Từ đưa giải pháp nhanh chóng cho việc dập tắt đám cháy Tuy nhiên, phần lớn doanh nghiệp Việt Nam nhỏ vừa chưa thực chuẩn bị đầy đủ từ kiến thức đến thiết bị hạ tầng cho việc tiếp cận với cách mạng Các tài liệu chuyên sâu tiếp cận AI khó để hiểu tiếp cận góc độ người sử dụng, từ tạo nên suy nghĩ cơng nghệ sản xuất truyền thống tạo môi trường sản xuất an tồn thân thiện cơng nghệ cao Dựa thực tế này, tính cấp thiết để mang Drone AI đến với doanh nghiệp theo cách dễ tiếp cận trực quan Từ tính cấp thiết việc mang CMCN 4.0 đến đối tượng ứng dụng doanh nghiệp Việt Nam có đặc thù định, đề tài nghiên cứu hướng tới xây dựng mơ hình điều hành Drone AI thơng minh dạng hệ thống hóa q trình từ máy sản xuất đến thiết bị kết nối đến phần cứng phần mềm quản lý Tuy nhiên điều kiện hạn chế nên tiến hành sản xuất phương pháp thủ công Nhưng với thành công mà đạt tới, doanh nghiệp nước đầu tư sở hạ tầng đến với chúng tơi Hiện sản phẩm có tính khả thi tương lai nóng lên trái đất lớn, vụ hỏa hoạn nguy hiểm lúc ngủ say Từ đó, doanh nghiệp tham khảo tìm giải pháp để ứng dụng quản lý, điều hành trình sản xuất đặc thù riêng doanh nghiệp Các cơng trình có: Việc ứng dụng AI máy bay không người lái quan tâm nghiên cứu năm qua Hiện nay, với phát triển nhanh chóng công nghệ, công việc thu hút nhà khoa học doanh nghiệp tập trung nghiên cứu Có nhiều cách tiếp cận khác thường phân loại thành loại: ứng dụng AI máy bay không người lái để điều khiển sử dụng ứng dụng sử dụng AI máy bay không người lái Và hy vọng kết hợp nhánh với nhau, sử dụng AI để điều khiển, sử dụng ứng dụng AI máy bay không người lái Trên giới, có máy bay khơng người lái theo đường này, có tên Skydio2 Theo người tạo nó, Skydio2 ($ 999) máy bay không người lái tự động theo dõi tiên tiến giới Nhờ có hệ thống sáu máy ảnh 4K số phần mềm độc quyền phát triển nhóm sinh viên tốt nghiệp MIT, máy bay không người lái có khả bay, quay phim, né tránh chướng ngại vật lập kế hoạch bay ứng dụng điện ảnh giải trí, tự điều khiển mà cần điều khiển từ người sử dụng Chúng làm điều tương tự sản phẩm mình, cho ứng dụng khác sống Ý tưởng Xây dựng hệ mơ hình thống giám sát nguy hỏa hoạn, cháy rừng an toàn loại sinh vật rừng, lây lan nhanh chóng hỏa hoạn khu vực xung quanh Mơ hình trọng đến bước: thiết kế, phát triển mơ hình drone, tính tốn số liệu, kết nối mơ hình với trí tuệ AI, vận hành điều khiển mơ hình vào làm việc Cụ thể xây dựng mơ hình máy báy khơng người lái với kết hợp với thuật toán Trí tuệ nhân tạo bật Phân vùng ngữ nghĩa (Semantic Segmentation) để thiết bị phác thảo hình dáng đối tượng, giúp cho thiết bị hiểu ngữ nghĩa khung cảnh từ điều khiển cách xác Tuy nhiên độ xác thuật tốn khơng cao nên áp dụng kỹ thuật Lidar với YOLO (You Only Look Once) để tăng độ xác đối tượng phức tạp đám cháy, khói, Các nội dung chính:  Phạm vi sản phẩm: Dự án tập trung vào việc khảo sát, nghiên cứu thuật tốn mơ hình điều khiển Phân tích chuyển động tự trạng thái ổn định Drone khơng gian Từ chúng tơi đánh giá chất lượng mơ hình hệ thống điều khiển tự động  Dự án tập trung vào lĩnh vực kiến thức sau: • Phân tích, đánh giá thiết lập tiêu chuẩn giao tiếp mơ hình drone; • Phân tích tìm hiểu học mơ hình drone; • Xây dựng thuật tốn để tối ưu hóa liệu đầu vào cảm biến dễ bị tác động từ bên nhiễu yếu tố bên độ xác tốc độ phản hồi; • Áp dụng AI để điều khiển drone suốt chuyến bay giải vấn đề đặt Đầu tiên, giải vấn đề làm để drone tự điều khiển để tránh chướng ngại vật bay theo lịch trình có sẵn Chúng tơi đề xuất sử dụng thuật tốn phân vùng ngữ nghĩa để tìm hình dạng đối tượng, giúp drone bao quát không gian trước mắt, từ cho phép điều khiển drone cách xác Ưu điểm thuật tốn phân vùng ngữ nghĩa nhận dạng đối tượng nhanh, tốn tài nguyên xử lý nên xử lý theo thời gian thực, nhiên độ xác khơng cao Và áp dụng kỹ thuật Lidar vào phương pháp đo khoảng cách (phạm vi) đến vật thể cách sử dụng chùm tia laser để xác đinh thời gian phản xạ từ xác định xác khoảng cách đối tượng không gianSự khác biệt thời gian quay trở lại tia laser bước sóng sau sử dụng để tạo biểu diễn 3D kỹ thuật số mục tiêu Kỹ thuật giúp drone tìm chướng ngại vật chuyến bay Do thuật tốn phân vùng ngữ nghĩa khơng cho độ xác cao, để xác định đối tượng phức tạp cần độ xác người, đám cháy, vật thể khó xác định YOLO (You Only Look Once) ứng cử viên sáng giá cho thuật toán phát đối tượng Mặc dù YOLO cho kết xác so với thuật tốn Object Detection thời cần phần cứng có khả tính tốn mạnh Vì ý tưởng chúng tơi sau phát đối tượng phân vùng ngữ nghĩa, liệu ảnh trả đối tượng cần xác định dùng YOLO để xác định xác đối tượng từ trả liệu mong muốn cho máy chủ Khi xác định đối tượng, liệu trả người, chúng tơi theo dõi sử dụng thuật tốn nhận biết hành động người (Human Activity Recognition) để phân tích hành động dự đốn hành động họ Nếu hành vi phá hoại, chụp lại hình ảnh gửi máy chủ để máy chủ nhận diện thủ phạm Tính tốn, thiết kế mơ hình drone: 7.1 Phân tích động lực học drone: 7.1.1 Các hệ tọa độ chuyển đổi hệ tọa độ  Hệ tọa độ toàn cục: Một hệ quy chiếu qn tính tồn cục cố định nơi nằm mặt đất, ký hiệu {W} Hệ quy chiếu quán tính tuân thủ theo quy tắc ENU ( East – North –UP) với Zw hướng lên trên, Yw hướng phía đơng Xw hướng phía bắc Hệ quy chiếu quán tính biểu diễn hình đây: Hình 1: Hệ tọa độ toàn cục {W} Quadcopter Gốc tọa độ Lw, hệ tọa độ cố định tất hệ tọa độ khác tham chiếu đến hệ tọa độ toàn cục Hệ tọa độ xác định theo quy tắc bàn tay phải Quy tắc North-East-Down thường sử dụng hệ thống định vị Đối với Quacopter, quy tắc ENU sử dụng hệ tọa độ nằm Quadcopter Có vài lý mà quy tắc ENU sử dụng phổ biến Đầu tiên, Quadcopter bao gồm nhiều khớp mà thường mô tả thông số Denavit- Hartenberg, tạo đồng với hệ trục khác dễ dàng việc theo dõi  Hệ tọa độ cục bộ: Hệ tọa độ bậc tự thường sử dụng để biểu diễn trạng thái Quadcopter không Hệ tham chiếu Quadcopter đặt trọng tâm nằm phía bề mặt Quadcopter Trong hầu hết trường hợp, trục Z hệ tọa độ cục trùng với trục Z Quadcopter biểu diễn hình Các trục hệ tọa độ cục song song hướng với trục hệ tọa độ toàn cục Hình Hệ tọa độ cục Khi thiết lập hệ trục tọa độ này, vị trí phương hướng điểm không gian mô tả thông qua ma trận biến đổi Ma trận biểu diễn mối liên hệ hệ tọa độ với hệ tọa độ khác Ma trận có kích thước 4x4 bao gồm: vecto biểu diễn cho vị trí vecto lại biểu diễn cho phương hướng hay gọi ma trận xoay 3x3 (được đề cập phần động học) Ma trận biến đổi nhất: � RWB T  �T �0 B W B � pW � � (1) 7.1.2 Các hướng chuyển động quay Để Quadcopter chuyển động tự khơng gian, phải cấu hình để quay theo trục quay Roll, Pitch, Yaw Yaw: Đây chuyển động xoay quanh trục Z Quadcopter, sang trái sang phải Người ta điều khiển hướng xoay cách sử dụng ga bên trái hiệu chỉnh theo phương ngang Phép quay yaw biểu diễn ma trận xoay R( , x) : Hình Chuyển động Yaw cos � � R( , z )  � sin � �0  sin cos 0� 0� � 1� �(2) Pitch: Đây chuyển động Quadcopter xoay quanh trục Y phía trước phía sau Chuyển động quay Pitch điều khiển cách đẩy cần ga bên phải theo hướng dọc Phép quay Pitch biểu diễn dạng ma trận xoay R( , y ) : Hình Chuyển động Pitch �cos  R( , y)  � � �  sin  � sin  � � � cos  � � (3) Roll: Đây chuyển động Quadcopter xoay quanh trục X sang trái sang phải Chuyển động quay Roll điều khiển cách đẩy cần ga bên phải theo phương ngang Phép quay Roll biểu diễn dạng ma trận xoay R(, x) : Hình Chuyển động Roll � � R (, x )  � cos  � sin  � �  sin  � � cos  � � (4) 7.1.3 Nguyên lý điều khiển Hình Định nghĩa hướng chuyển động Quadcopter Cặp cánh quạt phía trước (front) phía sau (back) quay ngược chiều kim đồng hồ, cặp cánh bên phải (right) bên trái (left) lại quay thuận chiều kim đồng hồ nhằm cân moment xoắn tạo cánh quạt khung Cả cánh phải sinh lực đẩy máy bay cất cánh hạ cánh (throttle up/down) Góc xoay (roll) điều khiển cách thay đổi tốc độ cánh bên phải bên trái cho giữ nguyên tổng lực đẩy sinh cặp cánh Tương tự vậy, góc nghiêng (pitch) điều khiển thay đổi tốc độ cánh phía trước phía sau mà giữ nguyên tổng lực đẩy Trong đó, góc lệch (yaw) điều khiển nhờ vào thay đổi tốc độ cặp cánh phải – trái so với tốc độ cặp cánh trước – sau mà tổng lực đẩy cánh không đổi để máy bay giữ độ cao Như vậy, việc điều khiển bay Quadcopter việc điều khiển tốc độ quay cánh quạt So sánh với máy bay trực thăng, việc di chuyển phụ thuộc vào góc lệch mặt phẳng cánh, mặt phẳng quay so với trục quay cánh phải có cấu khí để thay đổi góc lệch Cơ cấu khí có kết cấu phức tạp, dẫn đến sai số khí q trình điều khiển Việc điều khiển tốc độ cặp motor Quadcopter đơn giản xác Đây ưu điểm lớn mơ hình Quadcopter Sau mơ tả cụ thể chuyển động bay máy bay: Qui ước hệ trục tọa độ gắn vào thân máy bay có trục bố trí hình 7, gốc tọa độ đặt tâm máy bay a Hover: Quadcopter bay lơ lửng không trung Ở trạng thái này, tất cánh quạt quay tốc độ không đổi (1  2  3  4   H ) Hình Hover a Throttle: Quadcopter bay lên hạ xuống theo phương thẳng đứng Để bay lên, tốc độ cánh quạt tăng lên, hạ xuống cánh giảm tốc, tạo hợp lực dọc trục đứng làm Quadcopter bay lên bay xuống Hình Throttle Trong : - � � Z gia tốc theo phương Z b H vận tốc góc cánh quạt A lượng tăng giảm  H để Quadcopter bay lên hạ xuống Cần ý  A không lớn ảnh hưởng mạnh đến độ ổn định, cân Quadcopter b Roll: Quadcopter bay sang phải sang trái Để bay sang phải sang trái ( ta giữ nguyên tốc độ cánh quạt trước sau, tăng (hoặc giảm) tốc độ cánh quạt bên trái giảm ( tăng) tốc độ cánh quạt bên phải Từ tạo moment xoắn quanh trục Xb làm cho tổng lực nâng cánh quạt khơng cịn nằm theo phương thẳng đứng mà tồn thành phần lực hướng theo phương chuyển động Hình Roll c Pitch: Quadcopter bay tới trước bay lùi sau Tương tự Roll, cánh quạt trái phải giữ nguyên tốc độ Để bay tới (hoặc bay lui) điều khiển tăng ( giảm ) tốc độ cánh quạt sau giảm ( tăng) tốc độ cánh quạt trước, tạo moment xoắn quanh trục Yb Hình 10 Pitch Trong : - �  : gia tốc góc xoay quanh trục Yb H vận tốc góc cánh quạt -  A ,  B (  A =  B ) độ tăng hay giảm vận tốc góc  H b Yaw: Quadcopter quay quanh trục Zb Điều khiển tốc độ cánh quạt theo cách sau : tốc độ cánh đối diện nhau, khác với tốc độ cánh đối diện lại Để Quadcopter quay quanh trục Zb theo chiều ngược kim đồng hồ ta giảm tốc độ cặp cánh quạt có chiều quay ngược kim đồng hồ ( chiều muốn quay) tăng tốc độ cặp cánh quạt quay thuận chiều kim đồng hồ Để quay quanh trục Zb theo chiều thuận kim đồng hồ, ta làm ngược lại cách 10 Bảng Các thông số hiệu chỉnh cảm biến MS5611 Chế độ I2C mode: Vi điều khiển bên giao tiếp với cảm biến MS5611 thông qua chân SCL SDA, liêu di chuyển theo hai chiều Loại giao tiếp yêu cầu dây mà không cần chân chọn chip, nhờ làm giảm khơng gian bo mạch Trong chế độ I2C, chân CSB module tương ứng với bit LS địa I2C Do đó, kết nối giao tiếp với module cảm biến MS5611 bus I2C Chân CSB phải nối lên VDD GND, ý không để chân Câu lệnh: Việc giao tiếp với MS5611 thông qua câu lệnh:  Reset (khởi động lại module)  Read Prom ( đọc liệu hiệu chỉnh từ nhà sản xuất)  D1 conversion ( thực chuyển đổi áp suất )  D2 convension ( thực chuyển đổi nhiệt độ )  Read ADC result ( 24 bit pressure/ temperature) ( đọc giá trị áp suất, nhiệt độ từ câu lệnh D1 conversion D2 convension trước đó) Thực tính tốn áp suất nhiệt độ theo sơ đồ sau: 31 Hình 22 Lưu đồ hiệu chỉnh giá trị áp suất MS5611 32 Hiệu chỉnh lại giá trị nhiệt độ theo sơ đồ sau: Hình 23 Lưu đồ hiệu chỉnh giá trị nhiệt độ MS5611 Kích cỡ câu lệnh byte Sau câu lệnh ADC read, thiết bị trả giá trị 24 bit sau câu lệnh PROM read, thiết bị trả giá trị 16 bit Địa liệu PROM nhúng vào câu lệnh PROM read thông qua bit a2, a1 a0 Bảng Các mã lệnh cảm biến MS5611 Địa hệ số nhớ PROM: 33 Bảng Địa ghi cảm biến MS5611 Lưu ý: Cảm biến áp suất khí MS5611 nhạy cảm ánh sáng từ trường bên tác động, mà cụ thể dây dẫn có dịng điện cao chạy qua Do đó, cần có vật che chắn đặt dây dẫn cách xa module cảm biến Cảm biến định vị GPS Hình 24 Module cảm biến GPS GPS viết tắt “Global positioning system” ( hệ thống định vị toàn cầu) Đây mạng lưới bao gồm 27 vệ tinh quay xung quanh trái đất, 24 vệ tinh 34 hoạt động, vệ tinh cịn lại đóng vai trị dự phịng Hệ thơng snayf Bộ Quốc phịng nước tiên tiến Hoa kỳ, Liên xô, Trug Quốc nước liên minh châu Âu thiết kế, xây dựng để vận hành quản lý Module GPS ứng dụng nhiều việc, cụ thể như:  Xác đinh tọa độ (kinh tuyến, vĩ tuyến) module bề mặt trái đất với sai số nhỏ < 1m  Xác định thời gian quốc tế cấp đồng hồ nguyên tử vệ tinh gửi Từ đó, suy thời gian đồng hồ nơi theo quy tắc trừ múi  Chỉ cần vệ tinh xác đinh tọa độ, vệ tinh để xác định độ cao so với mực nước biển  Có thể tính tốn tốc độ di chuyển, hướng di chuyển vật thể gắn với module GPS  Giải toán tính tốn điểm bất kì, tính diện tích khơng gian rộng lớn Các thơng số kỹ thuật module GPS NEOM8N  Điện áp sử dụng: 3.3 – 5VDC  Giao tiếp UART TTL/USB  Baud rate UART: 9600 mặc định ( thay đổi được)  Tần số liệu đầu ra: 1Hz ( thay đổi được)  Tần số tối đa liệu đầu ra: 10Hz  Hỗ trợ hệ thống vệ tinh như: GPS, Galileo, GLONASS, BeiDou  Tích hợp Passive ceramic antenna  Kênh tín hiệu: tần số 1575.42 MHz  Tích hợp cổng giao tiếp Micro USB  Tích hợp EEPROM lưu thiết lập Config  Tích hợp pin Battery Backup Bảng Các thông số module GPS NEO M8N 35 Lưu ý: Module phải đặt nơi thống đãng, khơng có vật cản phía module tán cây, nhà hoăc bên cụm tòa nhà cao tầng Giới thiệu định dạng liệu NMEA NMEA viết tắt Hiệp hội Điện tử Hàng hải Quốc gia NMEA có trước GPS phát minh Hiệp hội thành lập vào năm 1957 nhóm đại lý nhóm nhà phân phối điện tử để tạo giao thức tốt cho nhà sản xuất Ngày giới, có hệ thống định vị, NMEA dịnh dạng liệu tiêu chuẩn cho tất nhà sản xuất GPS, giống ASCII ( tiêu chuẩn số hóa ký tự máy tính) Mục đích NMEA cung cấp cho người sử dụng kết hợp phần cứng phần mềm Dữ liệu định dạng GPS theo chuẩn NMEA giúp nhà phát triển phần mềm dễ dàng việc sử dụng giao tiếp với thu GPS khác Ví dụ phần mềm miễn phí VisualGPS chấp nhận định dạng NMEA từ thu GPS thị lên giao diện Nếu khơng có tiêu chuẩn NMEA, tốn thời gian chi phí việc phát triển bảo trì phần mềm Tiêu chuẩn NMEA có nhiều loại thông điệp khác Số lượng loại thông điệp phụ thuộc vào tính thu GPS Dữ liệu NMEA truyền theo nhiều loại giao tiếp khác RS-232, USB, Bluetooth, Wifi, … Cấu trúc thông điệp NMEA: Ta tìm hiểu thơng điệp cụ thể định dạng NMEA GPGGA Thông $GPGGA,181908.00,3404.7041778,N,07044.3966270,W,4,13,1.00,495.144,M,29.2 điệp sau giống đây: 00,M,0.10,0000*40 Tất thông điệp bắt đầu với ký tự $, trường liệu ngăn cách dấu phẩy Trong đó: o GP: Biểu thị loại hệ thống định vị o 181908.00: Là mốc thời gian theo quốc tế Tương ứng với giờ, phút, giây o 3404.7041778 giá trị kinh độ theo định dạng DDMM.MMMMM o N: biểu thị kinh độ Bắc o 07044.3966270: giá trị vĩ tuyến theo định dạng DDDMM.MMMMM o W: biểu thị vĩ độ Tây o 4: Biểu thị số chất lượng: - 1: Tọa độ khong xác - 2: Tọa độ có độ xác khác - 4: Tọa độ RTK fix (độ xác theo centimet) - 5: RTK float (độ xác theo decimet) o 13: biểu thị cho số vệ tinh sử dụng hệ thống o 1.0: biểu thị HDOP (độ pha lỗng xác theo chiều ngang) o 495.144: biểu thị độ cao ăn ten o M: biểu thị cho đơn vị độ cao ( ví dụ: mét feet) o 29.200: biểu thị cho thông số geoidal separation o M: biểu thị cho đơn vị sử dụng cho thông số geoidal separation o 1.0: biểu thị cho giá trị hiệu chỉnh (nếu có) o 0000: biểu thị cho ID trạm hiệu chỉnh ( có) o 40: biểu thị cho giá trị checksum Cũng có thơng điệp NMEA tương tự $GPGGA là: 36 $GPGLL, $GPRMC Ngồi thơng điệp tọa độ ra, bên cạnh cịn có thơng điệp cung cấp thơng tin khác cụ thể như: $GPGSA: chi tiết GPS DOP thông tin vệ tinh theo dõi $GNGSA sử dụng cho nhận GNSS $GPGSV: chi tiết thơng tin vệ tinh GPS góc phương vị độ cao vệ tinh theo dõi $GNGSV sử dụng cho máy thu GNSS $GPVTG: tốc độ thu GPS giá trị offset $GPGST: ước tính độ xác theo phương ngang dọc $GNGST sử dụng cho máy thu GNSS Trong giới hạn đồ án, ta cần quan tâm đến thông điệp: $GPGSA, $GPGLL, $GPGGA Bộ thu tín hiệu RF Các giao thức liên lạc vơ tuyến sử dụng máy bay không người lái thướng chia thành nhóm sau:  Giao thức RX: giao tiếp thu RX với mạch điều khiển  Giao thức TX: giao tiếp phát TX với thu RX Hình 25 Giao thức Tx Rx Một số giao thức RX thường dùng chung cho loại thu khác như: PWM - Pulse Width Modulation, PPM – Pulse Position Modulation , PCM – Pulse Code Modulationvà số khác dành riêng cho loại thu định như: SBUS( Futaba, Frsky), IBUS(Flysky), MSP (Multiwii) Trong đó, giao thức Tx khác phụ thuộc vào thương hiệu ví dụ như: (D8, d16, LR12 – Frsky), (DSM, DSM2, DSMX – Spektrum) Đồ án sử dụng giao thức Tx tay điều khiển Devo7 giao thức RX PPM Lý lựa chọn giao thức PPM ta cần dây cho việc truyền nhận tín hiệu thu Rx, truyền kênh liệu đường dây, thuật toán giải mã giao thức khơng q phức tạp có đáp ứng nhanh, không chiếm nhiều tài nguyên vi xử lý 37 Hình 26 Giản đồ xung PPM giải mã tín hiệu Tín hiệu PPM có chu kỳ khoảng 20ms, thời gian kênh phải đảm bảo nhỏ 20ms Khoảng thời gian cạnh lên liên tiếp Duty cycle tín hiệu PWM kênh có giới hạn khoảng 1000us – 2000us Sau nhận tín hiệu PPM từ thu RX, nhiệm vụ mạch điều khiển phải giải mã giao thức PPM tín hiệu PWM để tạo xung cho ESC, điều khiển động khơng chổi than Tính chọn cấu chấp hành Trong lĩnh vực máy bay mơ hình thường sử dụng động không chổi than (brushless DC motor) để truyền động cho cánh quạt Ngoài ra, động thường ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực sống ổ đĩa máy tính, máy nghe nhạc, phận máy móc công nghiệp cần tốc độ quay cao, xe đạp điện, xe máy điện,… Loại động có nhiều ưu điểm: tốc độ cao, moment lớn, độ bền cao, không bị mịn cổ góp khơng phóng tia lửa điện gây tổn hao lượng động chiều thông thường Động chiều không chổi than ( gọi tắt BLDC) có tên gọi thực chất thuộc nhóm động đồng nam châm vĩnh cửu động chiều Động đồng nam châm vĩnh cửu nhóm động xoay chiều đồng bộ, rotor quay tốc độ với từ trường quay, có phần cảm nam châm vĩnh cửu Dựa vào cách đặt phần quay rotor, động BLDC chia thành loại inrunner outrunner 38 Hình Động BLDC inrunner Hình 28 Động BLDC outrunner Việc điều khiển tốc độ động BLDC dựa nguyên tắc cấp xung cho cuộn dây để tạo từ trường quay Để thực công việc này, tay dùng điều tốc có tên gọi ESC ( Electronic Speed Controller), chức biến tần biến đổi điện áp chiều thành điện áp xoay chiều pha có tần số thay đổi cung cấp cho động Để đảo chiều động cơ, ta cần đổi vị tri S2 dây pha Trong kết cấu động BLDC, nam châm vĩnh cửu gắn vào rotor tạo thành pha cho quay có từ tường quay 39 Hình 29 Sơ đồ đấu dây động BLDC ESC Trong mơ hình máy bay, ESC xác đinh tốc dộ điều khiển dựa vào độ rộng xung tín hiệu PWM nhận Dạng tín hiệu PWM quy chuẩn theo động RC servo, tức độ rộng xung khoảng 1-2 ms, tần số điều khiển 50Hz Hình 30 Tín hiệu PWM điều khiển đưa vào ESC 40 Hình 31 Ngun lý tạo dịng pha Để tạo từ trường quay pha với nam châm rotor, ESC phải biết vị trí nam châm vĩnh cửu vận tốc Có cách để làm điều này: 41 Cách thứ nhất: sử dụng cảm biến để nhận biết vị trí rotor (cảm biến Hall) Cách thứ hai: cảm ứng pha xung ddienj từ trường phản hồi ( xung BEMF-Back ElectroMagnetic Field pulses) Cả hai cách có ưu nhược điểm riêng, nhiên hầu hết hệ thống động chiều không chổi than sử dụng cho mơ hình bay dùng phương pháp cảm ứng xung Back EMF Hình 32 Sơ đồ chuỗi xung Ta thấy rằng, thời điểm ln ln có pha dẫn điện Khi rotor quay, cuộn dây nam châm điện lại chưa có điện tương tác với từ trường nam châm vĩnh cửu phát sinh lượng giống máy phát điện ESC nhận biết xung điện phát sinh xung điện phản hồi Điều khiển vận tốc động chiều không chổi than phương pháp cảm ứng dựa phát thời điêm pha khoảng thời gian xung điện phát sinh xung điện phản hồi Mục đích tính thời điểm mà cuộn dây nam châm điện khơng có điện từ trường nam châm vĩnh cửu chưa làm cuộn dây phát điện Đó điểm nằm khoảng xung xung điện phát sinh xung điện phản hồi, lúc ESC biết ví trí nam châm vĩnh cửu sử dụng thông tin để cấp điện cho nam châm điện lúc tạo nên từ trường quay cho cặp nam châm vĩnh cửu nam châm điện đối diện đẩy hút để động quay Nếu ta cần nam châm rotor quay nhanh hơn, ta tăng lực từ trường Bằng cách tăng độ rộng xung (PWM), từ tường mạnh làm moment xoắn tăng, rotor quay nhanh Esc tăng tần số cấp xung điện cho nam châm điện để đáp ứng thời điểm với tăng tốc rotor Do ESC phải tăng độ lớn từ trường trước tăng tần số xung 42 Kết tại: Hình 33: Mạch tay cầm Hình 33: Mạch thiết kế điều khiển 43 Hình 33: Drone lắp ráp cấu Hình 33: Kết dự đoán Segmentation tập liệu CamVid Khả địa áp dụng: Từ mơ hình thực nghiệm sản xuất Drone ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mơ hình mở rộng ứng dụng cho lực lượng chức năng, kiểm lâm, cơng ty người dân nhằm kiểm sốt rừng đám cháy 10 Dự kiến hiệu mang lại: Đề tài chủ định xây dựng sở lý thuyết Drone trí tuệ nhân tạo dựa diễn giải thực tế đơn giản để hướng đến phục vụ đối tượng ứng dụng 44 công ty nhỏ vừa Việt Nam; đồng thời, mơ hình thực nghiệm theo hướng trực quan chia theo mô đun dễ nắm bắt vận dụng cho người mới, nên mang lại hiệu cao ứng dụng thực tế hiệu đào tạo 45 ... hình drone, tính tốn số liệu, kết nối mơ hình với trí tuệ AI, vận hành điều khiển mơ hình vào làm việc Cụ thể xây dựng mơ hình máy báy khơng người lái với kết hợp với thuật tốn Trí tuệ nhân tạo. .. điều khiển 43 Hình 33: Drone lắp ráp cấu Hình 33: Kết dự đoán Segmentation tập liệu CamVid Khả địa áp dụng: Từ mơ hình thực nghiệm sản xuất Drone ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mơ hình mở rộng ứng... kiểm soát rừng đám cháy 10 Dự kiến hiệu mang lại: Đề tài chủ định xây dựng sở lý thuyết Drone trí tuệ nhân tạo dựa diễn giải thực tế đơn giản để hướng đến phục vụ đối tượng ứng dụng 44 công ty