Một phương pháp kiểm thử cơ chế điều khiển tự động phương tiện bay QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và X-Plane

Bài viết trình bày phương pháp kiểm thử mô hình điều khiển máy bay không người lái cánh bằng với cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và X-Plane. Mô hình hệ thống mô phỏng, quá trình thiết lập môi trường mô phỏng cũng như cơ chế điều khiển tự động quá trình cất cánh, bay hành trình và quá trình hạ cánh của phương tiện Quadplane được trình bày chi tiết trong bài báo. Thông qua kết quả kiểm thử các kịch bản điểu khiển tự động phương tiện bay cho thấy thuật toán điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane có thể tin cậy về mặt lý thuyết và khả thi khi áp dụng cho một số tình huống được mô phỏng khảo sát theo thời gian thực. Mời các bạn cùng tham khảo!

Một Phương Pháp Kiểm Thử Cơ Chế Điều Khiển Tự động Phương Tiện Bay QuadPlane Sử Dụng Kết Hợp Công Cụ Matlab X-Plane Đỗ Trọng Tuấn1†, Phạm Hồng Quân1 Nguyễn Thái Bình2 Viện Điện tử Viễn thơng, Đại học Bách khoa Hà Nội † Email: tuan.dotrong@hust.edu.vn Viện Hàng Khơng Vũ trụ Viettel Email: thethaibinh@gmailcom q trình cất hạ cánh Ngược lại, multirotor tốn nhiều lượng lại có khả cất hạ cánh thẳng đứng Cấu hình QuadPlane đời để tận dụng điểm mạnh khắc phục điểm hạn chế hai cấu hình Đối tượng khảo sát cấu hình UAV có kết hợp máy bay cánh cấu hình Twin-boom inverted V-tail (đi V ngược) với Quadcopter Với cấu hình này, UAV có đủ phận cấu chấp hành Twin-boom inverted V-tail: aileron, ruddervators (đuôi chữ V ngược) Đồng thời cấu hình có thêm bốn động cánh quạt nằm song song với mặt đất, hướng thẳng đứng bốn động cấu hình Quadcopter [1] Abstract— Trong báo này, chúng tơi trình bày phương pháp kiểm thử mơ hình điều khiển máy bay khơng người lái cánh với cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp cơng cụ Matlab X-Plane Mơ hình hệ thống mơ phỏng, q trình thiết lập mơi trường mô chế điều khiển tự động trình cất cánh, bay hành trình trình hạ cánh phương tiện Quadplane trình bày chi tiết báo Thông qua kết kiểm thử kịch điểu khiển tự động phương tiện bay cho thấy thuật toán điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane tin cậy mặt lý thuyết khả thi áp dụng cho số tình mơ khảo sát theo thời gian thực Bảng Thơng số cấu hình UAV Index Terms— UAV, cánh bằng, mô phỏng, điều khiển Thông số Độ dài thân (từ mũi tới động đuôi) Sải cánh Diện tích cánh Cơng suất động Hệ số lực nâng tối đa Góc chưa cất cánh Chiều cao cánh so với mặt đất Cánh tải Khối lượng I GIỚI THIỆU A Máy bay không người lái cấu hình QuadPlane Trong năm gần đây, cơng nghệ máy bay không người lái-UAV (Unmanned Arial Vehicles) phát triển ứng dụng mạnh vào nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội an ninh quốc phịng Hai cấu hình phổ biến UAV cánh UAV đa chong chóng mang (mutirotor), cấu hình có điểm mạnh điểm hạn chế riêng GIÁ TRỊ 1.08 3.00 0.927 3150 1.6 -2.2 0.15 15.79 22 Đơn vị m m 𝑚2 W n/a degree m 𝑘𝑔/𝑚2 kg B Kiến trúc tổng quan hệ thống UAV Trong sơ đồ nguyên lý hệ thống UAV điển hình, tín hiệu điều khiển truyền đến UAV, hệ thống điều khiển bay nhận thực hiệu lệnh điều khiển cấu chấp hành Tiếp theo phản hồi UAV quan sát hệ thống cảm biến Dữ liệu dùng để kết hợp tính tốn đưa tín điều khiển Hình Sơ đồ kiến trúc tổng quan hệ thống UAV Mơ hình mơ được tương tự Trong cơng cụ tạo môi trường mô phần mềm X-Plane thuật toán điều khiển triển khai MatlabSimulink Hiện có hệ thống mơ thường sử dụng là: (1) FAA/EASA approved Flight Simulators, (2) RC Model Aircraft Flight Simulator, (3) Full Scale Flight Simulators.Trongcông cụ mô trên, FAA/EASA approved Flight Simulators phần mềm mô chuyên dụng dùng để huấn luyện phi công Hình Cấu hình Twin-boom QuadPlane UAV cánh có điểm mạnh tiêu thụ nhiên liệu khối lượng quãng đường bay so với multirotor lại cần đường băng dài phẳng 295 cho máy bay thương mại với chi phí cao RC Model Aircraft Flight Simulator phần mềm mô dùng việc tập luyện lái loại máy bay mơ hình cỡ nhỏ Full Scale Flight Simulators phần mềm mô máy bay với quy mô đầy đủ cho phép nhiều tùy biến từ người dùng từ đáp ứng đủ yêu cầu kiểm thử thuật toán bay tự động matlab simulink Trong X-Plane thuộc loại thứ nhất, FAA/EASA approved Flight Simulators, phần mềm mơ máy bay tồn diện mạnh mẽ nhất, cung cấp mơ hình chuyến bay thực tế kết hợp với công cụ MatlabSimulink để thực kiểm thử thuật toán điều khiển tự động với đa dạng mơ hình UAV D Kiến trúc hệ thống mơ C Nền tảng mô X-Plane X-Plane công cụ phần mềm cho phép thực chuyến bay mô môi trường giả lập hãng Laminar Research, mơ hình hóa chi tiết động lực học phương tiện bay Bộ công cụ X-Plane FAA - Cục hàng không liên bang Mỹ sử dụng q trình đào tạo phi cơng họ phương pháp tiếp cận đảm bảo tin cậy kết đáp ứng Vì tiên tiến chi tiết so với tảng mô bay dựa phương pháp tính phương trình vi phân cân (stability derivatives), nhiều dự án nghiên cứu thành công thực với trợ giúp X-Plane công cụ dùng để mô kiểm thử [2] Hình Kiến trúc hệ thống mô Hệ thống mô cấu thành hai thành phần hình 4, bao gồm: - Phần mềm điều khiển thực thi dạng mơ hình Simulink Mơ hình tính tốn cung cấp tín hiệu điều khiển cấu chấp hành Phần mềm điều khiển bao gồm hai thành phần con: khối tính tốn ước lượng trạng thái vật lý UAV điều khiển Bộ ước lượng trạng thái sử dụng liệu thô từ cảm biến để tính tốn đưa trạng thái UAV Trạng thái ước lượng sử dụng điều khiển để tính tốn tín hiệu điều khiển Ngồi vài mơ hình tín hiệu cảm biến xây dượng để giả lập tín hiệu thô cảm biến từ liệu phản hồi thực X-Plane cung cấp - Mơ hình động lực học môi trường mô X-Plane bao gồm mơ hình đối tượng UAV xây dựng Plane Maker, cơng cụ mơ hình hóa phương tiện bay XPlane, mơ hình đối tượng đưa vào bên môi trường mô tạo X-Plane Hình Phương pháp tiếp cận mơ X-Plane Cấu trúc mơ hình động lực học bay tảng mơ điển hình bao gồm solver khí động lực học - tập hợp phương trình miêu tả đáp ứng phương tiện bay Đáp ứng đầu solver đưa vào khối tính tốn 6DoF (6 degrees of freedom) Một tảng mô thông thường FlightGear hay Matlab-Simulink tạo đáp ứng thực phương tiện bay dựa liệu thực nghiệm bảng tham chiếu định nghĩa trước – lookup table để xác định lực khí động lực nâng, lực cản, đại lượng thay đổi theo điều kiện bay khác X-Plane khác biệt so với phần lại giới cách áp dụng phương pháp mơ hình hóa khí động có tên gọi blade element theory Phương pháp cải thiện độ xác mơ cách tái tạo lại lực mô men tác động lên thành phần phương tiện bay mà có đóng góp vào lực hay mơ men cách độc lập [3] Hình Thiết kế biên dạng thân UAV Cơng cụ Plane Maker có sưu tập thành phần định nghĩa trước máy bay Người dùng phải định nghĩa vị trí kích thước thành phần tạo nên máy bay Đi kèm với thư viện biên dạng cánh lớn nhiều mẫu máy bay mẫu có sẵn, Plane Maker cho phép người dùng chỉnh sửa mẫu có sẵn để đưa cấu hình nhanh Các hệ số khí động tính ln thời điểm xây dựng mơ hình từ hình dạng máy bay X-Plane sử dụng tất hệ số hình dạng máy bay để tính tốn đáp ứng phương tiện bay thời gian thực X-Plane có nhiều địa hình nhiều 296 sân bay lớn nhỏ giới Người ta cung cấp công cụ phục vụ việc tích hợp đồ số bên thứ ba vào để tùy chỉnh địa hình cục Ổn định tư - Attitude Stabilizer điều khiển mức thấp nhất, trực tiếp cung cấp đầu tín hiệu điều khiển cấu chấp hành phân phối tín hiệu điều khiển Bộ ổn định tư sử dụng tất pha bay QuadPlane, đặc biệt quan trọng trình cất hạ cánh thẳng đứng khối Quad Lõi ổn định tư điều khiển vi tích phân tỷ lệ PID (Proportional Integral Derivative) Được cấu trúc cách có thứ bậc nối tiếp, Attitude Stabilizer có hai bậc điều khiển nối tiếp: điều khiển góc điều khiển vận tốc góc, hai điều điều khiển PID II THIẾT LẬP MÔI TRƯỜNG MƠ PHỎNG A Mơ hình hóa đối tượng UAV cơng cụ Plane Maker Để mơ hình hóa UAV cần cấu hình số phận cánh, thân, đáp, bánh, động cơ, khối lượng, trọng tâm Sau cần ghép phận vị trí cách nhập xác tọa độ phận khơng gian Plane Maker có nhiều loại cấu hình, từ biplanes trực thăng với nhiều lựa chọn tính động yêu cầu biên dạng cánh hay vật liệu Mô hình tạo hồn tồn tương thích với mơi trường X-Plane Bộ ổn định tư Vận tốc góc thực tế Giá trị góc thực tế Tín hiệu điều khiển chiều dọc Tín hiệu điều khiển hướng Quy đổi Pitch Điều phối góc roll Góc pitch mục tiêu Quy đổi roll Bơ khiển sử dụng trị góc Các góc mục tiêu theo tỉ lệ Điều phối góc yaw Bộ PID điều khiển kết hợp vận tốc góc giá trị góc Hệ số tín hiệu điều khiển Hình Sơ đồ ổn định tư Khi UAV thực pha rẽ, cánh lái aileron chịu trách nhiệm chủ yếu cho việc nghiêng thân máy bay sang bên, tạo hiệu ứng quay thân – adverse yaw [7] Một kết việc phân bố không đồng lực cản cánh rẽ hướng Để giảm điều này, cấu chấp hành điều khiển góc yaw tham gia vào điều khiển trình rẽ cách phân phối lượng điều khiển tương ứng tỷ lệ với điều khiển roll Điều chỉnh lại định hướng cho thân máy bay trình rẽ Với cấu hình này, việc xoay thân hai cấu chấp hảnh đuôi V đảm nhiệm (ruddervator) Ta sử dụng phân phối tỷ lệ điều khiển yaw roll để giải vấn đề Hình Mơ hình hóa đối tượng UAV B Tích hợp hệ thống mơ Do nhiệm vụ đánh giá thuật toán điều khiển tự động, hệ thống mô cần thực thi cho đáp ứng hiệu thời gian thực, sử dụng truyền thông theo giao thức UDP X-Plane Simulink để truyền nhận liệu Để làm điều này, sử dụng thư viện UDP Simulink cho phép gửi lệnh điều khiển cấu chấp hành cho mơ hình bên X-Plane nhận lại liệu trạng thái vật lý [4] Các tín hiệu cấu chấp hành chuẩn hóa lại dạng đơn vị: Throttle in [0,1]; Elevator, Aileron, Rudder and Nose wheel in [–1,1] IV KỊCH BẢN MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ A Tự động cất cánh thẳng đứng Hình Sơ đồ kết nối hệ thống mơ Tại bước địa IP cổng đầu ra, đầu vào truyền thông UDP X-Plane Simulink cấu hình Hệ thống mơ sẵn sàng kết nối thiết lập Để đạt hiệu điều khiển tốt nhất, tần số cập nhật gói qua UDP đặt 50Hz Tiếp theo q trình cân chỉnh điều khiển tuyến tính PID để tìm hệ số tối ưu phương pháp Ziegler-Nichols [5] [6] thực thi Hình Quỹ đạo trình cất cánh thẳng đứng III THIẾT KẾ MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG A Cấu trúc thuật tốn điều khiển Mỗi pha chu trình bay quản lý điều khiển riêng biệt (stage-controller), tự động cất cánh, tự động hạ cánh tự động bay hành trình Hình 10 Biểu đồ độ cao hướng mũi theo thời gian thực giai đoạn cất cánh 297 đất ta thả vật rơi tự xuống mặt đất độ cao 15,6cm Đồng thời hướng mũi giữ dao động xung quanh hưỡng mũi tham chiếu 288° Kết q trình cất cánh tương tự lí thuyết Phải 36s để UAV hoàn thành giai đoạn cất cánh, với độ cao 50m hướng mũi 153° Đồng thời giai đoạn này, UAV gần bay thẳng, nên vị trí hình chiếu UAV mặt đấ gần không thay đổi B Bay hành trình theo Waypoint cho trước UAV di chuyển với vận tốc tối ưu 25 m/s với độ cao giữ giá trị 50 m giai đoạn di chuyển tới điểm tham chiếu Kịch khảo sát bao gồm hai điểm tham chiếu mục tiêu với mục đích để UAV di chuyển theo đường cong khác để kiểm tra khả đáp ứng, hiệu kiểm soát Dữ liệu sau mơ cho thấy thuật tốn hoạt động hiệu quả, điều khiển UAV di chuyển tới vị trí cách điểm mục tiêu 1,5m Hình 14 Quỹ đạo hạ cánh thẳng đứng tự động Tuy nhiên để vận tốc tiếp xúc với mặt đất nhỏ thời gian cho giai đoạn hạ cánh tương đối lớn (gần 100s), điều khiến UAV di chuyển xa vị trí mục tiêu để hạ cánh với khoảng cách đáng kể Hình 11 Quỹ đạo 2D quỹ đạo 3D bay hành trình theo Waypoint Hình 15 Biểu đồ độ cao hướng mũi theo thời gian thực giai đoạn hạ cánh D Thu thập phân tích, đánh giá liệu Bộ điều khiển cân tư thực thi chế tự động ổn định giữ cân cho máy bay trước kích thích điều khiển nhiễu động giới hạn cho phép Việc đánh giá hiệu điều khiển tự động cân tư kiểm chuwscng thông qua kịch mơ sau: thu lại tín hiệu điều khiển đầu vào thực UAV cho kịch giữ kênh điều khiển vị trí trung gian sau giảm góc roll (nghiêng trái), lại trung gian tăng góc roll (nghiêng phải) lượng xấp xỉ tương đương lưu lại dạng ma trận liệu Hình 12 Quỹ đạo 3D chế độ hover – bay vòng tròng quanh điểm Tuy nhiên, hầu hết thử nghiệm cho thấy kết tốt hơn, UAV hồn thành nhiệm vụ di chuyển tới vị trí tham chiếu với khoảng cách 1m Một tiêu chí quan trọng khác bán kính quỹ đạo cong (𝑅°𝐶) đạt mức tối thiểu chuyển tới điểm tham chiếu Trong đó, giá trị quan trọng là: 𝑅°𝐶𝑚𝑖𝑛 = 50 m với roll = 40° vận tốc 25 m/s Giá trị tối thiểu giữ điểm tham chiếu liên tiếp có khoảng cách khoảng 125 m X-Plane có tính cho ta thấy quỹ đạo 3D UAV trực tiếp lúc UAV di chuyển thể Hình 15 Hình 13 Quỹ đạo 3D trình bay C Tự động hạ cánh thẳng đứng Trong giai đoạn hạ cánh, để UAV hạ cánh với thời gian vận tốc tiếp xúc với mặt đất lại nhỏ, ta sử dụng thêm giá trị độ cao để điều khiển giảm gas động Trong thuật toán này, vận tốc tiếp xúc mặt đất rơi vào khoảng 1,748m/s, vận tốc tương đương với vận tốc chạm Hình 16 Tín hiệu đầu vào thực điều khiển kênh roll Sau mơ phỏng, liệu đầu góc tư máy bay tồn q trình thu thập biểu diễn lại đồ thị miền thời gian Qua đồ thị hiển thị Hình 18-21 298 thấy điều khiển thực thi thuật tốn cân tư giúp tự động hóa phần việc điều khiển UAV, chuyển từ cân tư thủ công sang tự động cân V KẾT LUẬN Bài báo trình bày phương pháp kiểm thử mơ hình điều khiển máy bay khơng người lái cánh với cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab X-Plane Kết trình kiểm thử cho thấy thuật tốn điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane tin cậy mặt lý thuyết áp dụng cho số kịch tự động cất cánh, bay hành trình hạ cánh phương tiện Quadplane Tuy nhiên, yếu tố ảnh hưởng từ môi trường mô lý tưởng hóa (nhiễu động gió nhỏ nhất) để tập trung mục tiêu nghiên cứu thuật toán điều khiển tự động Định hướng dựa hai định hướng: chuẩn hóa thực thi thuật toán điều khiển tảng phần cứng để tiến hành mô HIL (Hardware in the Loop) sử dụng tính X-Plane việc đánh giá thuật tốn điều kiện bất lợi từ mơi trường gió ngang nhiễu động Hình 17 Đáp ứng tư góc roll UAV TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Douglas M Marshall, R Kurt Barnhart, Eric Shappee, Michael Most, Introduction to Unmanned Aircraft Systems, New York: CRC Press, 2016 [2] Richard Garcia, Laura Barnes, "Multi-UAV Simulator Utilizing X-Plane," Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol 57, pp 393-406, 2010 [3] https://www.x-plane.com/desktop/how-x-plane-works/ [Accessed 09 08 2018] [4] M A Zahana, "Simulink-Xplane10 Communication Via UDP," File Exchange - MathWorks, [Online] Available: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchang e/47144-simulink-xplane10-communication-via-udp [Accessed 23 2017] [5] J.G Ziegler, N B Nichols, "Optimum Settings for Automatic Controllers," Transactions of the ASME 64: 759–768, 1942 [6] N D Phước, “Designing controller,” Cơ sở lý thuyết điều khiển tuyến tính - Fundamentals of Linear Control, Hanoi, Hanoi University of Science and Technology Publisher, 2016, pp 170-174 [7] Federal Aviation Administration, Pilot's Handbook of Aeronautical Knowledge, Wayback Machine, 2008 [8] http://airfoiltools.com/airfoil/details?airfoil=naca65241 5a05-il [Accessed 17 2017] [9] Stevens B, Lewis F, Aircraft control and simulation, 2, Ed., New York: Wiley, 2003 [10] S R, Flight dynamics, 1, Ed., Princeton University, 2004 [11] B Godbolt, N I Vitzilaios, and A F Lynch, "Experimental validation of a helicopter autopilot design using model-based PID control," Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol 70, p 385–399, 2013 [12] L Quang, Cơ học vật bay, Hà Nội: Nhà xuất Đại học Bách Khoa Hà Nội, 2012 Hình 18 Minh họa trình cập nhật điều khiển cân tư Bộ điều khiển tự động cân tư sử dụng tầng điều khiển PID với giá trị đầu vào từ cảm biến để tính tốn đưa giá trị điều khiển cập nhật với tốc độ cao cho cấu chấp hành phụ trách điều khiển góc roll để đảm bảo đáp ứng sát với “mong muốn” tín hiệu điều khiển Đường màu đỏ cam hình biểu diễn giá trị roll đầu cân tư (Attitude Stabilizer) cập nhật điều khiển tốc độ cao cho cấu chấp hành để giữ cân cho góc roll Hình 19 Dữ liệu thu đánh giá kết tự động giữ cân tư UAV có tác động đầu vào điều khiển Trong trình mô phỏng, điều khiển cân tư chứng minh hiệu mặt lý thuyết việc tự động giữ cân tư UAV trước kích thích điều khiển đầu vào thay đổi theo thời gian thực 299 ... cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp cơng cụ Matlab X-Plane Kết trình kiểm thử cho thấy thuật toán điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane tin cậy mặt lý thuyết áp dụng cho số kịch tự động cất... THIẾT KẾ MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG A Cấu trúc thuật toán điều khiển Mỗi pha chu trình bay quản lý điều khiển riêng biệt (stage-controller), tự động cất cánh, tự động hạ cánh tự động bay hành trình... thuật toán cân tư giúp tự động hóa phần việc điều khiển UAV, chuyển từ cân tư thủ công sang tự động cân V KẾT LUẬN Bài báo trình bày phương pháp kiểm thử mơ hình điều khiển máy bay không người lái