Khóa luận tốt nghiệp Kỹ thuật máy tính: Thiết bị bay không người lái vận chuyển túi sơ cứu y tế khẩn cấp

Các yêu cầu kỹ thuật và tính năng cần được xác định bao gồm khả năng tải trọng của máy bay không người lái, thời gian bay, tầm bay, khả năng tự động hóa, khả nang bay trong điều kiện thờ

ĐẠI HỌC QUOC GIA TP HO CHÍ MINH TRUONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN

KHOA KỸ THUAT MAY TÍNH

PHAM TRUNG QUOC - 19520887

PHAM TRONG HUYNH - 19521651

KHOA LUAN TOT NGHIEP

THIET BI BAY KHONG NGƯỜI LAI VAN CHUYEN TUI SO CUU Y TE KHAN CAP

Unmanned aerial vehicle transports emergency medical kit bags

KY SU KY THUAT MAY TÍNH

GIANG VIEN HUONG DAN Ths PHAM MINH QUAN

LOI CAM ON

Nhóm xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc tới giảng viên Ths Phạm Minh

Quân đã vô cùng tận tình hướng dẫn và hỗ trợ nhóm trong toàn bộ quá trình thực

hiện khóa luận tốt nghiệp Nhóm cũng xin bày tỏ tắm lòng biết ơn đến các thầy côgiảng viên đã truyền đạt cho nhóm những kiến thức vô cùng quan trọng và hữu ích,không chỉ là kiến thức nền tảng cho quá trình hiện thực đề tài mà còn là hành trang

để nhóm chuẩn bị cho chặng đường phía trước

Ngoài ra, nhóm cũng muốn gửi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo của trường Đại họcCông nghệ Thông tin cùng với các phòng ban đã tạo điều kiện và cung cấp cơ sở

vật chất để nhóm có thé học tập và rèn luyện kỹ năng Chúng tôi rất trân trọng và

cảm kích sự hỗ trợ của mọi người.

Do kiến thức và khả năng lý luận còn nhiều hạn chế nên khóa luận sẽ khôngtránh được những thiếu sót nhất định Nhóm rất mong nhận được những đóng gópcủa các thầy cô giảng viên đề khóa luận tốt nghiệp của nhóm được hoàn thiện hơn

Cuối cùng, nhóm xin kính chúc các quý thầy cô thuộc Ban lãnh đạo và các phòngban chức năng trường đại học Dai học Công nghệ Thông tin dồi dao sức khỏe

Nhóm xin chân thành cảm ơn

1.2 Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu -ccc:¿++22vcvcvcceeree 7

.2.1 Mục tiêu nghiên cứu.

.2.2 Đối tượng nghiên cứu -2222+++22222EY++rrrttttErkktrrrrrrrrrrkrrree 8

.2.3 Pham vi nghiên cứu

1.3 Thuận lợi và khó khăn - - ¿+ + + St vrkekrkererrrkerrrrrrerrrkerkrrrrk 8

3.1 Thuan lợi

13.2 Khó khi c—„ “ ven 4 9

1.4 Các khái niệm liÊn quaH ¿+ + eee SSE}k‡E‡EEEEEkEkEkEEEEEkEkk tr ưy 9

AL Khái niệm điều khiển tự động -. 2¿+2222++evcvvvxvrerrrverrrrrs 9

4.2 Cấu trúc cơ bản của hệ thống điều khiền -¿ z-++ 0

.4.3 Các bài toán cơ bản trong lĩnh vực điều khiển tự động 1Chương 2 CƠ SỞ LY THUYET sccccsssssesssssssesssssssesssssuesesssseesessssecsssssiesssssseessessees 22.1 Lý thuyết điều khiển máy bay không người lái -+ 2

2.1.1 Nguyên lý cân bằng 2¿-222+222222EtEEEEEErrtrrttrrrrrrrrrrrrrrrree 2

2.1.2 Nguyên lý di chuyỀn 2+-©222++tSEE2E+tEEEEEErrtEEkvrrrrrrkrrrrrrrrvee 3

2.2 Mô hình toán học của hệ thống 2¿+£+22VV2v2+++ttttEEEEvvecrrrrrrrr 5

2.2.1 Động học - Sàn HH HH HT HH hit 5

2.2.2 Khí động hoc + St HH re 7

2.2.3 Động lực hOC -¿- + kh HH HH HH1”, T0 H010 1g re 18

2.3 Bộ lọc cảm biến Mahony

2.3.1 Lý thuyết về bộ lọc Mahony :-2¿+2++++222++z++tvvxvertrrrsree 23

2.3.2 So sánh Mahony và các bộ lọc khác.

2.4 Bộ điều khiển PID -2-¿¿-222222222222222121212222222111111 21211111 crrrrer 30

2.4.1 Khái niệm bộ điều khiển PID

2.4.2 Áp dụng bộ điều khiển PID số -cccccccc-ecccccsvcccc +Ö22.4.3 Phương pháp điều chỉnh các thông số

Chương 3 PHAN TÍCH VA THIET KE HỆ THÓNG -:-¿ 36

3.1 Các thành phan cấu tạo chính ¿ -¿¿-222++22++++22Evvv+etvvvvrrerrvrrrrrrr 36

3.1.1 Hệ thống truyền lực -c-cc¿++22222+v+vrettttEkkkrrrrrrrtrrrrrrrrrrrrrrer 36

3.1.2 IMU (Inertial Measurement Unit) - -« «5+5 s+c+c+xeeexerecee 43

3.1.3 BO xử lí trung tâm + + 3kg ng nưưn 50

3.1.4 Thiết bị truyền nhận và điều khién máy bay không người lái 52

3.1.5 Pin LIpO o St tre 54

Chương 4 THIET KE VA CHE TẠO DRONE : 2222+2222vvcteccvvvrrrrrrrree 59

4.1 Tính toán thông số chế tạo -: -¿©22++22V+++++2EE+++tttEEvvrevrrvrrrerrree 59

4.1.1 Công suất tiêu thụ ¿c2+2++222E+++t22EEE+222212122211 E2 re 59

4.1.2 Ước lượng thời gian bay - 5c sét tre 59

4.1.3 Thiết kế túi y tẾ -2¿-2222222222121122211122711112.1711.2.0111 E1 604.2 Thiết kế tổng quan hệ thống -2-2++22E++++22EE+2+tttEEEzrrrrrrrerrrrreg 64

4.2.1 Thiết kế phần cứng -2¿-©22222222E+++t22EEEvrtEEEvrrrrrrrrrrrrrrrrrrrl 64

4.2.2 Thiết kế phần mềm -2¿-22222E+++t22ESE+ttEEESvretvrrvrrrrrvrrrrrrl 67

4.2.3 Mô hình bay hoàn chỉnh -222222222EEEEEkvvrkrrrrrrerrrrrrrrrrrte 71

Chương 5 KET QUA THUC NGHIEM VÀ ĐÁNH GIA - 795.1 Ý nghĩa của việc đánh giá hệ thống

5.1.1 Đánh giá khả năng tải và thời gian sử dụng 5 +cc-++ 79

5.1.2 Đánh giá các chức năng điều khiển và hiền thị

5.1.3 Đánh giá khả năng cân bằng theo trục -¿-:cccccccccccccer 85

5.1.4 Đánh giá bộ lọc và thuật toán điều khiển cân bằng

5.1.5 Đánh giá hiệu suất bay thực té -2¿-+2+2+++2CE++etrrrrreerrrrrscee 90Chương 6 KET LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIEN

6.1 KẾ luận s:-2222222222+2222311222211222211112222111.221111 211111 e1 re 93

6.1.1 Kết quả đạt được 87222277 ong hồ Ga 93

6.1.2 Kết quả chưa dat được 2: 2222222222222 22211 tEEEEkxrrrrrkrvee 94

6.2 Hướng phát triỂn -:¿¿¿-©22222222++222222E2222222222211112 222cc 94

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Hệ thống vận chuyển y tế bằng Drone tai Ghana - 4

Hình 1.2: Máy bay không người lái Johns Hopkins Medicine tai Maryland 4

Hình 1.3: Máy bay không người lái DHIS2 tai Rwanda - 5-55 5555++ 5

Hình 1.4: Hệ thống điều khiển vòng kín cơ bản

Hình 2.1: Lý thuyết điều khiển máy bay không người lái - 12Hình 2.2: Nguyên lý di chuyền 2¿©2©2+++222E+2+t2EEEEEEEEEEErrrrrrkrrrrrrkrvee 14

Hình 2.3: Góc roll trong hệ tọa đỘỘ - - - ¿+ SE S k1 1 g1 vê 16 Hình 2.4: Góc pitch trong hệ toa đỘ - - ¿52-52 22t r2 re 16

Hình 2.5: Góc yaw trong hệ tọa đỘ + ng it 16

Hình 2.6: Tổng quan về bộ lọc Mahonyy : 2c++z+222vvvvvrrrrrrrrrrree 25Hình 2.7: Bộ điều khiển PID oooooccvcccc+EE2tEEEEEEEEiiiiiiiirrrrrrrrrrrrrrree 31

Hình 2.8: Hình đáp ứng biên độ PID 32

Hình 3.1: Khung máy bay không người lái QAV250 36

Hình 3.2: Động cơ không chồi than (BLDC) 2¿2£©22+zz+2222+zz+222szczez 38

Hình 3.3: Cánh quạt 5 inch -¿-¿- + St + kề E11 112 110121011 010121 tu 40

Hình 3.4: Bộ điều tốc ESC cc2 Hee 4I

Hình 3.5: Nguyên lý hoạt động của ESC ¿5-5525 c++++xsecrerrereeree 42

Hình 3.13: Các chân pinout của cảm biến GPS „48

Hình 3.14: Các thành phan trên cảm biến GPS NEO-6M

Hình 3.15: Mô-đun NEO-6M : 222222222+2222211112212221211111 21211111 cee 49

Hình 3.16: Ăng-ten NEO-6M -2¿-222222+222x222112221122711122111 211111 te 50

Hình 3.17: Vi điều khiển STM32F103C8T6 -: 2222222czcc2ccvvvvecccez 51

Hình 3.18: Thiết bị truyền nhận Lora -2¿©+¿22222++++22E++z++trzxzeesrr 53

Hình 3.19: pin Lipo c.cecccccccceseseceeeeseseseeseseseeeseeeeseseseseenesessseeseeseseseseeenesssesneeneneees 55

Hình 3.20: Nguồn tổ ong 30A 12V -.¿ ©2222+222222+t2EESEEtSEEEErrrrrrrrrrrrrrrree 58

Hình 4.1: Hộp đựng các vật phẩm y tế trên máy bay không người lái

Hình 4.2: Vị trí túi y tế khi dang bay 63Hình 4.3: Sơ đồ phần cứng toàn hệ thống .-:-z©+z++22vvvzcetrvseceeex 64Hình 4.4: Bồ trí các thành phan phần cứng trên mạch - : -:-2 65

Hình 4.5: Sơ đồ phần cứng kết nối trạm điều khiển -cccz-e 66

Hình 4.6: Cấu hình cho Mô-đun LoraE32 -2¿¿©2+++222++z++2vzv+ersrzxscee 67Hình 4.7: So đồ khối tong quát phan mềm hệ thống - 68Hình 4.8: Sơ đồ khối hàm main -2222+¿£2222EEE+vvrettrEEEEkrrrrrrrrrrrrrrrerree 69

Hình 4.9: Sơ đồ khối công việc 01 -+£222222vv+rrrrtttrvrvvrrrrrrrrrrrrrrrrcee 70

Hình 4.10 Sơ đồ khói công việc (2 ¿-222+222E++++222EE+2222112222212rrrrkrvee 72Hình 4.11: Sơ đồ khối công việc 03 c¿¿¿£22222vvvcrrttEEEEkrrrrrrrrrrtrrrrrrree 72Hình 4.12: GUI của hệ thống bay -22¿2222+2++2VE2++tEEEEEreetErvrrerrrrrrrrrr 74

Hình 4.13: Debug hệ thống bay bằng phần mềm STM Studio -. 75Hình 4.14: Sử dung Hercules dé điều khién/nhan tín hiệu từ hệ thống

Hình 4.15: Mô hình may bay không người lái hoàn chỉnh không tai 77

Hình 4.16: Mô hình may bay không người lái hoàn chỉnh có tải - T7

Hình 4.17: Máy bay không người lái vận chuyển túi y tẾ - 78

Hình 5.1: Biểu đồ biểu diễn tự tác động của tải trong lên tải thời bay 80Hình 5.2: Giao diện điều khiển dùng cho quá trình debug - 82

Hình 5.3: Giao diện sử dung chính ¿6S ki 83

Hình 5.4: Công cu Realterm terminal - - + +55 + 2£ +++x+xexe£erzxzkerersrx 84

Hình 5.5: Cân bằng thiết bị bay theo từng trục

Hình 5.6: Theo dõi chất lượng bộ loc Mahony ở điều kiện không tác động 87Hình 5.7: Theo dõi chat lượng bộ loc Mahony ở điều kiện có tác động 88

Hình 5.8: Kết quả bộ loc Mahony và tác động của giải thuật điều khiển PID 89

Hinh 5.9: Kich ban cu thé

Hình 5.10: Hình ảnh bay thực tÊ - ¿5-5 55+ S*2*2E+S xe 92

DANH MỤC BANG

Bang 2.1: So sánh các thuật toán lọc nhiễu thông dụng cho drone - 29Bang 2.2: Ảnh hưởng của ba tham số Kp, Ki, Ka 522cccccc+cccccvveeercee 31Bảng 3.1: Chức năng các chân cảm biến MPU6050 -¿7555+<2 44

Bang 3.2: Các pinout của cảm biến áp suất MS56I l - -cc¿+cc5scceccz 41

Bang 5.1: Mối quan hệ mật thiết giữa tải trọng và thời gian bay trong hệ théng 80Bang 5.2: Đánh giá độ trễ lệnh bằng phần mềm Realterm - - 85

DANH MỤC TU VIET TAT

UAV Unmanned Aerial Vehicle

UAS Unmanned Aerial System

RPAS Remotely Piloted Aircraft System

GCS Ground Control Station

GUI Graphical User Interface

DC Direct Current

BLDC Brushless DC

ESC Electronic Speed Controller

IMU Inertial Measurement Unit

PID Proportional Integral Derivative

MEMS Micro Electro-Mechanical System

GPS Global Positioning System

DMA Direct Memory Access

USART Universal Synchronous/Asynchronous Receiver/Transmitter SPI Serial Peripheral Interface

I2C Inter-Integrated Circuit

ADC Analog-to-Digital Converter

PWM Pulse Width Modulation

USB Universal Serial Bus

CAN Controller Area Network

LoRa Long Range radio

LiPo Lithium-Polymer battery

TÓM TÁT KHÓA LUẬN

Ứng dụng của máy bay không người lái trong lĩnh vực y tế là một sự tiễn bộ đáng

kế trong việc cải thiện chất lượng, các nhu cầu chăm sóc sức khỏe và giúp tiết kiệmthời gian cũng như chỉ phí Máy bay không người lái có thể được sử dụng để thamgia vận chuyên thuốc, máu, mẫu xét nghiệm và các vật dụng y tế khác đến các khuvực khó tiếp cận hoặc khẩn cấp Việc sử dụng máy bay không người lái trong lĩnhvực y tế giúp tăng tốc độ và độ chính xác của việc vận chuyển hàng hóa y tế, giảm

thiểu thời gian chờ đợi và đảm bảo tính an toàn và bảo mật của hàng hóa

Tìm hiểu các yêu cầu kỹ thuật và tính năng sẽ giúp đảm bảo rằng máy bay không

người lái có thể hoạt động hiệu quả cũng như đáp ứng được các yêu cầu của ngành

y tế Các yêu cầu kỹ thuật và tính năng cần được xác định bao gồm khả năng tải

trọng của máy bay không người lái, thời gian bay, tầm bay, khả năng tự động hóa,

khả nang bay trong điều kiện thời tiết xấu và hệ thống định vị và điều khiển từ xa

Thiết kế cơ khí, điện tử và phần mềm cho chiếc máy bay không người lái là một

quá trình rất phức tạp và đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm

việc thiết kế khung máy bay không người lái, cánh quạt, động cơ, bộ điều khiển vàcác bộ phận khác dé đảm bao máy bay không người lái có thé vận hành một cách ổnđịnh và an toàn trong quá trình bay Các bước thiết kế này bao gồm việc thiết kế

mạch điện, điều khién, tích hợp cảm biến và các bộ phận điện tử khác Cuối cùng,

thiết kế phần mềm cho máy bay không người lái cũng rất quan trọng đề giúp drone

hoạt động một cách thông minh và hiệu quả.

Thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của máy bay không người lái trong việc vận

chuyển túi y tế là quan trọng để đảm bảo tính khả thi và độ an toàn của công nghệnày Cần kiểm tra chức năng, khả năng tải trọng, thời gian bay và tính năng khác

của drone Đề đảm bảo tính khả thi, cần thử nghiệm các kịch bản khác nhau Sau

đó, đánh giá năng suất, độ chính xác và độ tin cậy của máy bay không người láitrong quá trình vận chuyên túi y tế

Chương 1 TONG QUAN DE TÀI

1.1 Giới thiệu đề tai

1.1.1 Ly do chọn đề tài

Việc sử dụng máy bay không người lái cho việc vận chuyển túi y tế khẩn cấp có

thể giúp tăng cường sự khả dụng của y tế khẩn cấp, đặc biệt là trong những khu vực

khó tiếp cận hoặc khân cấp Sử dụng máy bay không người lái để vận chuyển túi y

tế khan cấp có thé giảm thiểu rủi ro cho các nhân viên y tế và bệnh nhân, đồng thời

tăng cường hiệu quả của việc vận chuyền Ngoài ra, máy bay không người lái có thể

di chuyển nhanh chóng và linh hoạt hơn so với phương tiện vận chuyền truyềnthống, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Việc sử dung máy bay không người lái đểvận chuyền túi y tế khan cấp không chỉ giúp nâng cao chat lượng cuộc sống của con

người mà còn có tiềm năng đề ứng dụng Tộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác trong y

tế, chang hạn như vận chuyền mau xét nghiệm hoặc thuốc men và vật pham y tế

Đề tài đòi hỏi sự kết hợp kiến thức từ nhiều lĩnh vực như cơ khí, khí động học,

động lực học, toán học, truyền nhận tín hiệu và xử lý tín hiệu SỐ V.V Những kiếnthức trên sẽ được tổng quan và phân tích nguyên lý hoạt động, cơ sở lý thuyết và

thiết kế chế tạo mô hình bay vận chuyển túi y tế

1.1.2 Máy bay không người lái trong lĩnh vực y tế trong và ngoài nước

1.1.2.1 Lich sử phát triển của máy bay không người lái

Máy bay không người lái hay một số tên gọi phổ biến khác được sử dụng như:

UAV (Unmanned Aerial Vehicle), RPAS (Remotely Piloted Aircraft System), UAS

(Unmanned Aerial System), hay còn gọi là drone Công nghệ nay đã được phát triển

từ rất sớm, vào những thập niên 90 của thế kỷ 19 Người Áo đã sử dụng một quả

bom bằng bong bóng bay để tắn công vào thành phố Venice vào giữa những năm

1800 Ý tưởng đó đã trở thành nền tảng cho các phát minh về sau, bao gồm máy baykhông người lái, được phát triển trong những năm 1900 và liên tục được cải tiến

Năm 1916, một kỹ sư người Anh đã thành công trong việc chế tạo mẫu máy baykhông người lái đầu tiên trên thế giới Chiếc máy bay không người lái này có têngọi là "Aerial Target" và ra đời sau nhiều nỗ lực của kỹ sư người Anh Tại ViệtNam, quân đội Mỹ đã chính thức xác nhận về việc sử dụng máy bay không ngườilái trong chiến tranh miền Nam Việt Nam cho đến năm 1973 Máy bay không người

lái đã được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau có tính chất nguy hiểm,

nhằm hỗ trợ và bảo toàn tính mạng cho các phi công

Trong những năm gần đây, công nghệ máy bay không người lái đã phát triển rất

nhanh chóng và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như giám sát

môi trường, khảo sát địa chất, nghiên cứu khoa học và giám sát đường biên giới

Drone cũng được sử dụng nhiều trong các hoạt động cứu hộ và cứu trợ sau các thảm

họa tự nhiên.

1.1.2.2 Tổng quan về máy bay không người lái

Máy bay không người lái có thể được phân loại theo số cánh quạt như sau:

" May bay không cánh quạt (fixed-wing drone): không có cánh quạt, thay

vào đó là cánh máy bay không người lái cứng, giúp máy bay không người

lái tạo lực nâng khi di chuyền qua không khí

= May bay một cánh quạt (single-rotor drone): có một cánh quạt lớn ở trên

đầu máy bay không người lái, giúp tạo lực nâng và động cơ quay để điều

khiển hướng đi chuyển

" Máy bay đa cánh quạt (multirotor drone): có ba hoặc nhiều cánh quạt nhỏ,

tạo lực nâng và điều khiển hướng di chuyển bằng cách thay đổi tốc độ

quay của các cánh quạt Các loại máy bay không người lái đa cánh quạt

phổ biến bao gồm quadcopter (4 cánh quạt), hexacopter (6 cánh quạt) và

octocopter (8 cánh quạt).

Drone là một loại máy bay không người lái với các cánh quay xoay thành các cặp

theo chiều kim đồng hồ và ngược chiều kim đồng hồ, để tổng lực momen xoắn trênmáy bay không người lái bằng không Thiết bị có sáu độ tự do, nó có thể di chuyển

về phía trước, phía sau, sang trái, sang phải, lên và xuống, song cũng có thể xoayquanh ba trục này Máy bay được điều khiển hoàn toàn bằng cách thay đổi tốc độquay của các cánh quạt Mỗi cánh quạt quay được cung cấp năng lượng bởi động cơkhông chối than DC Các động co BLDC được điều khiển bởi ESC có thé kiểm soáttốc độ một cách chính xác.

Máy bay không người lái đã được dùng cho việc chụp ảnh từ không gian, giám

sát và tìm kiếm cứu hộ Trong thời kỳ đại dịch COVID-19, máy bay không người

lái đã được sử dụng để giao hàng y tế đến các vị trí xa xôi Ở Ghana, một loại máybay không người lái có cánh có định được gọi là Zipline đã được sử dụng dé vận

chuyển máu đến các vị trí khẩn cấp Các công ty công nghệ lớn đã tiến hành thử

nghiệm việc sử dụng máy bay không người lái để giao hàng Tuy nhiên, một hệthống giao hàng bằng máy bay không người lái chưa được triển khai trên quy mô

lớn.

Amazon, UPS và DHL đã thử nghiệm các máy bay không người lái với mục đích giao hàng của riêng họ như Parcelcopter và PrimeAir Nhưng các dự án này chưa

đạt được trạng thái thương mại có lợi Các cơ quan Hàng không Dân dụng trên toàn

thế giới có các quy định nghiêm ngặt về máy bay không người lái tự động Vì lý do

an toàn công cộng và các lý do khác, máy bay không người lái dân dụng phải luôn

được vận hành trong tầm nhìn trực tiếp Máy bay không người lái tự động cũng phải

có một phi công khẩn cấp có thể kiểm soát máy bay không người lái bất cứ lúc nào

Những quy định này sẽ phải được xem xét lại khi công nghệ máy bay không người

lái đang có xu hướng phát triển rất nhanh và các biện pháp mang tính an toàn tựđộng đã được tích hợp trong thiết kế của máy bay không người lái tự động

1.1.2.3 Ung dung trong lĩnh vực y tế

*Tinh hình ngoài nước

Trên thế giới, việc sử dụng máy bay không người lái trong y tế đang được pháttriển rất nhanh chóng Các nước như Mỹ, Anh, Nhật Bản và Úc đã triển khai các

tích cực Sử dụng máy bay không người lái trong y tế giúp tăng cường sự khả dụngcủa y tế khẩn cấp, đặc biệt với những khu vực khó tiếp cận hoặc khan cấp.

Zipline - Ghana: Công ty Zipline đã triển khai hệ thống vận chuyền y tế bằngdrone tại Ghana (hình 1.1) Hệ thống này giúp vận chuyên thuốc và máu đến các

khu vực khó tiếp cận trong vòng 30 phút [1]

Johns Hopkins Medicine - Mỹ: Johns Hopkins Medicine đã sử dụng drone để vậnchuyển mẫu máu và dược phẩm giữa các bệnh viện trong khu vực Maryland (hình

Hình 1.2: Máy bay không người lái Johns Hopkins Medicine tại Maryland

DHIS2 - Rwanda: DHIS2 đã sử dung drone đề vận chuyển thuốc và mẫu máu từcác trung tâm y tế đến các trung tâm xét nghiệm tại Rwanda (hình 1.3) Việc sử

dụng drone giúp giảm thiểu thời gian vận chuyển và tăng cường khả năng chan

Ở Việt Nam, máy bay không người lái trong y tế cũng đang được quan tâm và

triển khai Tuy nhiên, việc áp dụng drone trong y tế ở Việt Nam vẫn còn đang ở giaiđoạn đầu và chưa được phé biến rộng rãi Trong thời gian gần đây, các tổ chức y tế

và các doanh nghiệp công nghệ đã bắt đầu thực hiện các dự án sử dụng drone đểvận chuyên thuốc và vật phẩm y tế tới các khu vực khó tiếp cận Việc sử dụng máy

bay không người lái trong y tế sẽ giúp tăng cường hiệu quả của việc vận chuyển vàgiảm thiểu rủi ro cho các nhân viên y tế và bệnh nhân

Viettel Post - Hà Giang: Viettel Post đã triển khai dịch vụ vận chuyền y tế bằngdrone tại Hà Giang Dịch vụ này giúp vận chuyền thuốc và vật phẩm y tế đến cáckhu vực khó tiếp cận trong thời gian ngắn và an toàn

Vietnam Post - Hà Nội: Vietnam Post đã sử dụng drone để vận chuyển các mẫuxét nghiệm COVID-19 từ Bệnh viện Bạch Mai đến Trung tâm kiểm soát bệnh tật

Hà Nội Việc sử dụng máy bay không người lái giúp thời gian vận chuyển đượcgiảm thiểu và tăng cường khả năng phát hiện COVID-19.

Viettel Post - Quảng Bình: Viettel Post đã sử dụng drone để vận chuyền thuốc vàvật phẩm y tế đến các khu vực khó tiếp cận tại Quảng Bình Việc sử dụng máy bay

không người lái giúp giảm thiểu thời gian vận chuyền và tăng cường khả năng cứu

trợ cho người dân.

Các ví dụ trên cho thấy rằng việc ứng dụng máy bay không người lái vào y tế đã

được triển khai ở Việt Nam và đang được phát triển để đáp ứng nhu cầu của ngành

y tế Việc sử dụng drone giúp tăng cường hiệu quả của việc vận chuyên và giảm

thiêu rủi ro cho các nhân viên y tê và bệnh nhân.

1.1.3 Y nghĩa lý luận và thực tiễn của đề tai

Đề tài máy bay không người lái vận chuyền túi y tế khan cấp có ý nghĩa lý luận

và thực tiễn rất lớn đối với Việt Nam và đối với các sinh viên kỹ thuật Dưới đây làmột số ý nghĩa của đề tài này:

= Nâng cao hiệu quả của y tế khan cấp: Việc sử dụng drone trong y tế giúp

tăng cường sự khả dụng của y tế khẩn cấp, đặc biệt là trong những khu

vực khó tiếp cận hoặc khẩn cấp Điều này giúp cứu sống nhiều bệnh nhân

và giảm thiểu tỷ lệ tử vong

"= Giảm thiểu thời gian và chi phí vận chuyên: Việc sử dung drone trong y

tế giúp giảm thiêu thời gian và chi phí cho việc vận chuyền thuốc và vậtphẩm y tế đến các khu vực khó tiếp cận Điều này giúp tăng cường hiệu

quả của việc vận chuyền và giảm thiểu rủi ro cho các nhân viên y tế và

bệnh nhân

= Đóng góp vào quá trình nghiên cứu và ứng dụng máy bay không người

lái dé nâng cao hiệu quả và chất lượng của quá trình vận chuyền túi y tế

trong lĩnh vực sức khỏe

" Cơ hội nghiên cứu và phát triển kỹ thuật: Đề tài máy bay không người lái

vận chuyên túi y tế khan cấp cung cấp cho sinh viên kỹ thuật một cơ hội

để nghiên cứu và phát triển các giải pháp công nghệ trong lĩnh vực y tế.Điều này giúp tăng cường kỹ năng và năng lực của sinh viên trong việcgiải quyết các van dé thực tiễn trong đời sống.

Đề tài máy bay không người lái vận chuyền túi y tế khẩn cấp có ý nghĩa lý luận

và thực tiễn rất lớn đối với Việt Nam và đối với các sinh viên kỹ thuật Việc triểnkhai dé tài này giúp tăng cường hiệu quả của y tế khan cấp, giảm thiểu thời gian vàchi phí vận chuyên, đóng góp vào sự phát triển công nghệ của Việt Nam và cung

cấp cho sinh viên kỹ thuật một cơ hội dé nghiên cứu và phát triển kỹ thuật

1.2 Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu

Xây dựng thiết bị bay không người lái hoàn chỉnh, có khả năng mang và vận

chuyền vật phẩm y tế đến những nơi địa hình phức tạp hoặc bị cô lập, khu vực xảy

ra thiên tai, các khu vực đang có tình trạng cần vật tư y tế khan cap một cách an

toàn và ổn định, được điều khiển thông qua giao thức LoraWan, đồng thời có khả

năng theo dõi máy bay không người lái thông qua Webserver.

Đề tài nghiên cứu bao gồm:

= Chip xử lý chính: STM32F103C8T6

= IMU bao gồm 3 trục con quay hôi chuyền và 3 trục gia tốc kế

"Thiết bị truyền nhận lệnh và dữ liệu: mô-đun RF SX1278 LoRa E32

" Nghiên cứu sử dụng các thiết bị liên quan: motor, cánh quạt, ESC, pin

"Nghiên cứu con quay hồi chuyển và gia tốc kế, sử dụng mô-đun được

tích hợp sẵn con quay hồi chuyển và gia tốc kế dé tính được độ nghiêng

lệch của máy bay không người lái

" Nghiên cứu và áp dụng bộ lọc số đề loại bỏ nhiễu trong tín hiệu thu được

từ cảm biến đọc về từ con quay hồi chuyền và gia tốc kế

" _ Nghiên cứu hệ thống khí động lực hoc của máy bay không người lái

= Ứng dụng thuật toán PID vào hệ thống dé xây dựng thuật toán điều khiển

máy bay không người lái.

1.2.2 Đối tượng nghiên cứu

Xây dựng thiết bị bay không người lái hoàn chỉnh, có khả năng mang và vậnchuyền vật phẩm y tế đến những nơi địa hình phức tạp hoặc bị cô lập, khu vực xảy

ra thiên tai, các khu vực đang có tình trạng cần vật tư y tế khan cấp

1.2.3 Pham vi nghiên cứu

Thời gian hoạt động: máy bay không người lái sử dụng nguồn từ pin LiPo códung lượng thấp nên thời gian bay bị giới hạn trong khoảng từ 7-10 phút liên tục,

tùy vào chức năng cần sử dụng

Phạm vi hoạt động: Ở chế độ điều khiển thủ công là 3km trong điều kiện lý

tưởng.

Độ lệch so với điểm chỉ định: Sai số khi dừng tại điểm cần di chuyển đến vào

khoảng 1-2m, tùy vào điều kiện gió và ngoại lực

Kịch ban cụ thể: Thiết bị bay không người lái có thé cất cánh và cân bằng, thiết

bị sẽ được mang theo một túi sơ cứu y tế nhỏ Sau đó, thiết bị sẽ được điều khiển để

bay đến điểm đã xác định và hạ cánh Điều khiển và theo dõi thông qua webserver

1.3 Thuận lợi và khó khăn

1.3.1 Thuận lợi

Nhóm nhận được sự hỗ trợ từ giảng viên hướng dẫn và khoa Kỹ thuật Máy tính

về các linh kiện phần cứng cũng như các thiết bị đo đạc đánh giá hệ thống cũng như

là định hướng và hỗ trợ kĩ thuật cho việc thiết kế và xây dựng máy bay không người

lái.

Những kiến thức và kỹ năng đã học được trong quá trình học tập có thể được ápdụng dé thiết kế và xây dung máy bay không người lái hiệu quả

Có thé tìm kiếm hỗ trợ từ các chuyên gia và sinh viên khác trong trường đại học

để giúp đỡ trong quá trình thiết kế và xây dựng sản pham máy bay không người lái

Khi hoàn thành, máy bay không người lái có thể được sử dụng dé phục vụ cộng

đồng và mang lại lợi ích cho những người cần đến nó

1.3.2 Khó khăn

Bên cạnh những thuận lợi có được, nhóm cũng gặp không ít những khó khăn

trong quá trình thực hiện đề tài thiết kế máy bay không người lái vận chuyền thiết bị

ytế:

Thiếu kinh nghiệm: Nhóm chưa có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực

thiết kế máy bay không người lái, đặc biệt là trong việc vận chuyền

thiết bị y tế Điều này có thê gây khó khăn trong việc lên kế hoạch, thiết

kế và xây dựng hệ thống

Chi phí: Việc thiết kế và xây dựng một chiếc drone dé van chuyén thiét

bị y tế có thé đòi hỏi một khoản dau tư lớn, bao gồm chi phí cho các

linh kiện, phần mềm, và các công cụ cần thiết đề sản xuấtQuy định và pháp lý: Việc sử dung drone dé vận chuyền thiết bị y tế có

thể bị hạn chế bởi các quy định và pháp lý liên quan đến an toàn hàng

không và bảo mật thông tin

Thời gian: Thực hiện đề tài thiết kế máy bay không người lái vận

chuyền thiết bị y tế là một quá trình phức tạp và đòi hỏi nhiều thời gian,

từ việc nghiên cứu, lên kế hoạch, thiết kế, sản xuất và kiểm tra

1.4 Các khái niệm liên quan

1.4.1. Khái niệm điều khiển tự động

Điều khiển tự động (hay còn gọi là tự động hóa) là quá trình sử dụng các phươngtiện cơ học, điện tử, máy tính và phần mềm dé thực hiện các nhiệm vụ mà trước đâyphải được thực hiện bằng tay hoặc bằng cách thủ công Các hệ thống điều khiển tự

động có thê tự động hoá các quy trình sản xuất, kiểm soát và giám sát các thiết bị,

và thực hiện nhiêu tác vụ khác mà không cân sự can thiệp của con người Các ứng

dụng điều khiển tự động rất đa dạng, từ các hệ thống sản xuất công nghiệp đến cácthiết bị gia dụng thông minh, và còn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhaunhư ô tô tự lái, robot hút bụi, và các ứng dụng trong y tế và khoa học

1.4.2 Cấu trúc cơ bản của hệ thống điều khiển

Hệ thống điện không thể thực hiện được các nhiệm vụ, chức năng của nó nếu tồn

tại riêng rẽ, tách rời khỏi hệ thống điều khiển nó Một hệ thống điều khiển có bốnthành phần cơ bản là đối tượng điều khiển, thiết bị đo lường (cảm biến), bộ điềukhiển và cơ cấu chấp hành, cùng với các đường truyền tín hiệu (dây hoặc không

Hình 1.4: Hệ thong điều khiển vòng kin co bản

y()>

Câu trúc cơ bản của hệ thống điều khiển tự động (hình 1.4) bao gồm các thành

phần sau:

= Cảm biến (Sensor): Đây là thành phan thu thập dữ liệu về trạng thái của

hệ thông hoặc môi trường xung quanh Các cảm biến có thé đo nhiệt độ,

áp suất, độ 4m, tốc độ, vị trí, và nhiều thông số khác

"_ Bộ điều khiển (Controller): Bộ điều khiển là thành phan chịu trách nhiệm

xử lý dữ liệu từ cảm biến và ra lệnh điều khiển cho các thiết bị khác trong

hệ thống Bộ điều khiển có thé được lập trình sẵn dé thực hiện các tác vụ

cụ thể

"Thiết bị điều khiển (Actuator): Thiết bị điều khiến là thành phan thực

hiện lệnh từ bộ điều khiển Nó có thể là một động cơ, một van, một cơcấu hoặc một thiết bị khác

Các thành phan trên của hệ thống điều khiển tự động là những phan không théthiếu và hoạt động cùng nhau để tạo ra một hệ thống điều khiển tự động hiệu quả

Cảm biến thu thập thông tin về trạng thái của hệ thống hoặc môi trường xungquanh, bộ điều khiển xử lý dữ liệu và ra lệnh điều khiển cho thiết bị điều khiển,

thiết bị điều khiển thực hiện lệnh từ bộ điều khiển, mạch điện kết nói các thành

phan lại với nhau và phần mềm giúp lập trình và điều khiển các hoạt động của hệthống Khi các thành phan này hoạt động cùng nhau, hệ thống điều khién tự động sẽ

hoạt động hiệu quả, giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng và giảm thiểu sai sót

trong quá trình thực hiện các tác vụ.

1.4.3 Các bài toán cơ bản trong lĩnh vực điều khiển tự động

Phân tích hệ thống (System analysis): Bài toán này liên quan đến việc phân tích

các thành phần và tương tác giữa chúng trong hệ thống điều khiển tự động Các kỹthuật phân tích hệ thống có thể được sử dụng để xác định các thông số quan trọng

của hệ thống, như tần số và phản hồi

Thiết kế hệ thống (System design): Bài toán này liên quan đến việc thiết kế cácthành phần và kết nối chúng lại với nhau để tạo ra một hệ thống điều khiển tự động

hoạt động hiệu quả Các kỹ thuật thiết kế hệ thống có thể được sử dụng đề xác địnhcấu trúc và thông số của các thành phan, dam bao tinh én định và hiệu quả của hệ

thống

Nhận dạng hệ thống (System identification): Bài toán này liên quan đến việc xác

định các thông số của hệ thống điều khiển tự động bằng cách sử dụng các phương

pháp nhận dạng hệ thống Các kỹ thuật nhận dạng hệ thống có thé được sử dụng để

xác định các thông số của các thành phan, như tần số và phản hồi, từ dé liệu đầu

vào và đầu ra của hệ thống

Chương2 CƠ SỞ LÝ THUYET

2.1 Ly thuyết điều khiển máy bay không người lái

Lý thuyết điều khiển: sử dụng hai cánh quạt wl và cánh quạt @3 quay ngượcchiều kim đồng hồ, trong khi cánh quạt œ2 và 4 lại quay cùng chiều kim đồng hồ,

điều này tạo ra sự cân bằng momen xoắn được tạo ra bởi các cánh quạt khi quay Cả

4 cánh quạt khi quay phải sinh ra một lực đây bằng nhau khi máy bay không ngườilái cất cánh cũng như hạ cánh (throttle up/down) Dé điều khiển góc xoay roll (trục

x), tốc độ quay giữa hai cặp cánh bên phải và trái được thay đổi sao cho vẫn giữnguyên tổng lực day của 4 cánh Tương tự, góc nghiêng pitch (trục y) được điều

khiển bằng cách thay đổi tốc độ quay của các cặp cánh phía trước và phía sau màvẫn giữ nguyên tổng lực day của 4 cánh Góc lệch yaw (trục z) được điều khiển

bằng sự thay đổi tốc độ của các cặp cánh xoay cùng chiều, sao cho tổng lực đầy 4

cánh vẫn không đổi dé máy bay không người lái giữ được độ cao (hình 2.1)

2.1.1 Nguyên lý cân bằng

Máy bay không người lái được điều khiển bằng cách thay đổi lực nâng của bốn

cánh quạt Nguyên lý cân bằng của drone là cơ chế giữ cho máy bay không ngườilái ở vị trí ôn định trong không khí bằng cách duy trì sự cân bằng giữa lực nâng và

trọng lực.

Khi máy bay không người lái được kích hoạt, các động cơ quạt bắt đầu hoạt động

và tạo ra lực nâng để giúp máy bay không người lái bay lên Để giữ cho máy baykhông người lái ở vị trí ôn định, hệ thống điều khiển tự động sẽ điều chỉnh tốc độquay của các cánh quạt để giữ cho lực nâng của máy bay không người lái luôn bằng

với trọng lực của nó.

Hệ thống điều khiển tự động của máy bay không người lái được điều khiển bởimột bộ vi xử lý trung tâm, nhận thông tin từ các cảm biến như giả lập, gia tốc kế và

la bàn để xác định vị trí và hướng của máy bay không người lái Dựa trên thông tin

này, hệ thống điều khiển tự động sẽ điều chỉnh tốc độ quay của các cánh quạt đểduy trì sự cân bằng giữa lực nâng và trọng lực

Ngoài ra, drone cũng có thể thực hiện các chuyển động khác như bay lên, bayxuống, bay sang trái hoặc phải, quay vòng và dừng lại tại một vị trí cụ thể Tất cả

các chuyển động này được điều khiển bởi hệ thống điều khiển tự động của máy bay

không người lái thông qua việc điều chỉnh tốc độ quay của các cánh quạt

Tóm lại, nguyên lý cân bằng của máy bay không người lái là giữ cho máy bay

không người lái ở vị trí ồn định trong không khí bằng cách duy trì sự cân bằng giữalực nâng và trọng lực thông qua hệ thống điều khiển tự động

2.1.2 Nguyên lý di chuyển

Nguyên lý đi chuyển của máy bay không người lái được thực hiện bằng cách

điều chỉnh tốc độ quay của các cánh quạt dé tạo ra lực nâng và day máy bay khôngngười lái di chuyên theo hướng mong muốn

" Để bay lên, drone tăng tốc độ quay của các cánh quạt dé tao ra lực nâng

lớn hơn trọng lực của máy bay không người lái Khi lực nâng này vượt

qua trọng lực, máy bay không người lái sẽ bắt đầu bay lên, như hình 2.2

(8)

= Để bay xuống, drone giảm tốc độ quay của các cánh quạt để giảm lực

nâng Khi lực nâng giảm xuống dưới mức trọng lực, máy bay không

= Để bay sang trái hoặc phải, drone tăng tốc độ quay của cánh quạt ở một

bên và giảm tốc độ quay của cánh quạt ở bên kia để tạo ra lực nâng vàđây máy bay không người lái di chuyển sang một hướng, như hình 2.2

(b), (e)

= Để bay tiến về phía trước hoặc lùi về phía sau, drone tăng tốc độ quay

của cặp cánh quạt ở phía trước hoặc phía sau và giảm tốc độ quay của cặpcánh quạt còn lại dé tạo ra lực nâng và day máy bay không người lái di

chuyển sang một hướng, như hình 2.2 (a), (d)

= Để quay vòng, máy bay không người lái tăng tốc độ quay của một bộ

cánh quạt và giảm tốc độ quay của bộ cánh quạt còn lại ở chiều ngược lại

để tạo ra một lực xoay, như hình 2.2 (c), (f)

oor?

mở

Moor22

(g)

Hệ thống điều khiển tự động của drone sẽ điều chỉnh tốc độ quay của các cánh

quạt để thực hiện các chuyền động này dựa trên thông tin từ các cảm biến và lệnhđiều khiển từ người điều khién

2.2 Mô hình toán học của hệ thống

2.2.1 Động học

Mô hình động học của hệ thống bay không người lái là một mô hình toán học mô

tả chuyên động của drone trong không gian Mô hình này bao gồm các biến đại diệncho trạng thái của máy bay không người lái, bao gồm tọa độ không gian, tốc độ, gia

tốc và góc quay Một mô hình động học máy bay không người lái cơ bản có thểđược biểu diễn dưới dạng hệ phương trình vi phân bậc nhất, với các biến đại điện

cho tọa độ không gian, tốc độ và gia tốc của drone Hệ phương trình này có thểđược giải quyết để tính toán các giá trị của các biến đại diện cho chuyển động của

máy bay không người lái trong không gian.

Để mô tả đặc tính động học của hệ thống, ta phải tìm được ma trận xoay vì ma

trận xoay có thể biểu diễn phép quay của hệ théng trong không gian ba chiều Khi

hệ thống di chuyền, nó sẽ trải qua các phép quay và di chuyên theo các hướng khác

nhau trong không gian Do đó, việc biéu diễn các phép quay này là rat quan trọng dé

mô tả đặc tính động học của hệ thống Ma trận xoay là một ma trận vuông đặc biệt,

có tính chất đại diện cho phép quay trong không gian Ma trận này có thể được sửdụng để biểu diễn phép quay của hệ thống trong không gian ba chiều Khi ta biết ma

trận xoay của hệ thống, ta có thê tính toán được các thông số quan trọng của độnghọc của hệ thống, bao gồm vị trí, tốc độ và gia tốc

Các kỹ thuật toán học và kỹ thuật số có thể được sử dụng để tính toán ma trậnxoay dựa trên dữ liệu đầu vào từ các cảm biến hoặc mô hình toán học của hệ thống

= Góc roll (2) được tạo ra khi ta xoay hệ trục tọa độ theo trục Ox (hình 2.3).

Khi đó ta có ma trận xoay theo trục Ox (2.1):

1 0 0

R,(¢)=|0 cosý —sing 2.1)

0 sing cos¢

Hình 2.3: Góc roll trong hệ tọa độ

= Góc pitch (0) được tạo ra khi ta xoay hệ trục tọa độ theo trục Oy (hình

2.4) Khi đó ta có ma trận xoay theo trục Oy (2.2):

cosở 0 sinØ

(a)=| 0 1 0 (2.2)

-sind 0 cos@

Hình 2.4: Góc pitch trong hệ tọa độ

" Góc yaw (y) được tao ra khi ta xoay hệ trục tọa độ theo trục Oz (hình

2.5) Khi đó ta có ma trận xoay theo trục Oz (2.3):

= Muốn có được ma trận xoay ba chiều, ta thực hiện phép nhân các ma trận

(i roll; @: pitch; yw: yaw

Ngoài ra, mô hình động hoc máy bay không người lái cũng có thé bao gồm các

yếu tố khác như sự ảnh hưởng của gió, trọng lực và lực cản Các yếu tố này có thể

được tính toán và tích hợp vào mô hình đê cải thiện độ chính xác của dự đoán

chuyền động của máy bay không người lái

Mô hình động học drone là cơ sở dé thiết kế và điều khiển các hệ thống bay

không người lái, giúp đảm bảo an toàn và hiệu quả trong các hoạt động bay.

2.2.2 Khí động hoc

Bằng cách tính toán vận tốc dòng khí, ta có thé tối ưu hóa thiết kế cánh quạt và

động cơ để đạt được hiệu suất bay tối ưu và tiết kiệm năng lượng Tìm vận tốc dòng

khí cho mỗi cánh quạt của drone trong mô hình khí động học nhằm giúp tính toán

lực nâng và lực cản của cánh quạt Lực nâng và lực cản này sẽ ảnh hưởng đến động

cơ và vận tốc của cánh quạt, từ đó ảnh hưởng đến tốc độ bay và khả năng điều

khiên của drone.

Việc tính toán khí động học giúp mô tả các tác động khi quay của cánh quạt

trong không khí Với các thông số cho phương trình lực đây (2.5) được định nghĩa

như sau:

Tur = 2p;Svỷ (N) (2.5)

"= Tụ; là lực day của một cánh quạt, hướng lên (N)

= Š là diện tích của cánh quạt khi quay (m?)

= ps là mật độ không khí, áp suất không khí (kg/m3)

Do lực đây T(ur) = W(p) = m.g/4 (trọng lượng được mang bởi một cánh quạt),Van tốc dòng khí từng cánh quạt [1]

vr = (W,/(@p,5) (m/s) — Ø6)

2.2.3 Động lực hoc

2.2.3.1 Động cơ

Máy bay sử dụng bốn động cơ không chổi quét có cùng thông số hoạt động

Momen xoắn của mỗi động cơ (7) như sau:

r+1.K, t=K(I-1,) >1= (2.7)

Ũ

Trong đó:

= zlàmomen xoắn của động cơ (N.m)

= Kila hang số momen xoăn của động cơ (N.m/A)

" Ip là dòng điện tối thiểu dé động cơ bắt đầu quay (A)

= [la dòng điện di qua động cơ (A).

Điện áp rơi khi qua động cơ (8) bằng tổng sức điện động của các cuộn dây và

điện áp rơi do điện trở của các cuộn dây.

U=LR,+K,@ — (28)

Trong đó:

" U là điện áp rơi khi qua động cơ (V)

= Ilà dòng điện hiện tại (A)

= Rw là điện trở của động cơ (Q)

= K, là hằng số tỉ lệ giữa sức điện động và tốc độ góc (V/(rad/s))

" wlatéc độ góc (rad/s)

Từ đó ta có thể tính được năng lượng tiêu thụ bởi một động cơ (2.9):

(r+ KI, (KAR, +7R,, + K,K,o)

K?

P=U1= (2.9)

Để don giản hóa, ta giả sử rằng động không có điện trở nội Rm = 0 Và trên thực

tế, dòng điện chạy qua động cơ khi không tải khá nhỏ, nên ta nhận xét được rằng

KI, <<t, do đó ta có thé lược bỏ đại lượng này Cuối cùng ta có được công thức

năng lượng tiêu thụ (2.10) như sau [2]:

Pe K, @ (2.10)

K,

t

Trong đó: P là năng lượng tiêu thu của động co (W)

= Ky là hằng số tỉ lệ giữa sức điện động và tốc độ góc (V/(rad/s))

= K la hang số momen xoắn của động cơ (N.m/A)

= rlàmomen xoăn của động cơ (N.m)

= qa tốc độ góc (rad/s)

2.2.3.2 Cac lực tác động

*Luc nâng cánh quạt

Khi máy bay không người lái đang bay, đề giữ cho nó ở vị trí và độ cao mongmuốn, cần có lực đây từ động cơ để vượt qua lực ma sát và trọng lực Do đó, năng

lượng tiêu thụ dé giữ cho máy bay không người lái bay sẽ phụ thuộc vào độ lớn củalực đây tạo ra bởi động cơ Năng lượng tiêu tốn bởi động cơ phụ thuộc vào nhiều

yếu tố khác nhau như hiệu suất của động cơ, công suất của động cơ, tốc độ quay củacánh quạt, trọng lượng của drone và điều kiện môi trường (như khí động học) Tuy

nhiên, năng lượng tiêu tốn bởi động cơ cũng ảnh hưởng đến năng lượng tiêu thụ để

giữ cho máy bay không người lái giữ vị trí Nếu động cơ tiêu thụ nhiều năng lượnghơn, thì drone sẽ cần phải có nhiều năng lượng hơn để duy trì vận tốc và độ cao

mong muôn.

Theo định luật bảo toàn năng lượng, năng lượng tiêu tốn bởi động cơ bằng vớinăng lượng để tạo ra lực đây bởi các cánh quạt (2.11):

= P là năng lượng tiêu tốn bởi động cơ (W)

" Fa lực day do các cánh quạt tạo ra (N)

= vn là vận tốc của không khí được day bởi các cánh quạt (m/s)Với momen xoắn của cánh quạt tỉ lệ với lực nâng F theo hằng số K,:z = K,.F

'

k -([ Eales | là thông số của hệ thống Vậy ta có được lực nâng của máy bay

không người lái (2.13) bằng tổng lực nâng của bốn cánh quạt [2]

đạo bay của máy bay không người lái và cần được tính toán và kiểm soát để đảm

bảo hoạt động hiệu quả và an toàn Lực hấp dẫn của trái đất kéo máy bay không

người lái hướng xuống mặt đất theo trục Oz, nên ta có góc yaw trong trường hợpnày bằng không =0 Khi đó ta có lực hap dẫn tác động vào drone (2.14) bằngtích khối lượng tổng của máy bay không người lái, ma trận xoay và vector gia tốc

trọng trường:

0 sinØ F,=m,,,C;.| 0 | => F, =m,,.g.| —sin Ó.cos Ø (2.14)

g cos g.cos Ø

Trong đó:

"_ Ƒ„ là lực hấp dẫn của Trái Dat đối với drone (N)

"_ mor là khối lượng của vật (kg)

= C là ma trận biéu điễn hướng quay của drone trong không gian 3 chiều

= gla gia tốc trọng trường của Trái Dat (m/s?)

Khi máy bay không người lái bay ở độ cao thấp, lực hấp dẫn sẽ có tác động đáng

kể đến quỹ đạo bay của may bay không người lái Để giảm tác động của lực hấp

dẫn, các máy bay không người lái thường được thiết kế để bay ở độ cao cao hơn,

nơi mà lực hấp dẫn yếu hơn và có thể được bù đắp bởi lực nâng

Ngoài ra, các máy bay không người lái cũng được trang bị nhiều loại cảm biến và

hệ thống điều khiển tự động để giữ cho máy bay không người lái ở độ cao và quỹđạo bay mong muốn, đảm bảo hiệu quả cũng như an toàn trong hoạt động

*Luc cản

Lực cản được tạo ra bởi máy bay không người lái được tạo ra bởi các cánh quạt

quay và tạo ra luồng khí xuống dưới, tạo ra lực nâng Điện tích tiếp xúc giữa máy

bay không người lái va không khí có thé ảnh hưởng đến hiệu suất của cánh quạt valực cản của máy bay không người lái Tuy nhiên, tác động của điện tích tiếp xúc

trên lực cản của drone không đáng ké so với các yếu tô khác như tốc độ gió, độ âm,

áp suất khí quyền và nhiệt độ Lực cản được tạo ra do điện tích tiếp xúc (theo

phương ngang) của máy bay không người lái tạo ra ma sát với không khí và các

điều kiện thời tiết, gió v.v Được tính theo công thức:

e Slà diện tích tiếp xúc với không khí (m?)

e C¿là hệ số lực cản của máy bay, phụ thuộc vào hình dạng và bề mặt tiếp xúc

của máy bay.

Các yếu tố thời tiết như gió và độ ẩm cũng có thé ảnh hưởng đến lực cản của máy

bay không người lái Nếu gió mạnh, nó sẽ làm giảm lực cản của drone và cần điềuchỉnh để cân bằng lại Độ âm cao có thé làm giảm hiệu suất của cánh quạt và làmgiảm lực cản của máy bay không người lái Nhiệt độ cao có thé làm giảm mật độkhí quyền và làm giảm lực cản của máy bay không người lái Do đó, các yếu tốthời tiết cần được xem xét khi thiết kế và điều khiển máy bay không người lái

=m là khối lượng của máy bay không người lái (kg)

= ala gia tốc của máy bay không người lái (m/s?)

Các yếu tố ảnh hưởng đến drone bao gồm:

= Lực nâng: được tạo ra bởi cánh quạt và phụ thuộc vào tốc độ quay của

các cánh quạt, diện tích cánh quạt và độ nghiêng cánh quạt

" Lực cản: được tạo ra bởi cánh quạt và phụ thuộc vào tốc độ quay của các

cánh quạt và hướng bay của drone

" Lực hấp dẫn: có tác động đến quỹ đạo bay của máy bay không người lái

và cần được tính toán và kiểm soát để đảm bảo hoạt động hiệu quả và an

Trong đó: X,, Ÿ„, Z,, là gia tốc của may bay không người lái

Phương trình trên cho phép tính toán các yếu tô dé điều khiển drone bay ồn định

chuyển động và hướng của một thiết bị trong không gian ba chiều (inertialmeasurement unit - IMU) Bộ lọc Mahony được phát triển bởi Robert Mahony vào

năm 2005 và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao như robot di động, máy bay không người lái, xe tự hành và các ứng dụng tương tự.

Thuật toán bộ lọc Mahony sử dụng các giá trị đo từ các cảm biến IMU như gia

tốc kế và la bàn để ước lượng trạng thái của hệ thống Nó sử dụng phương pháp ước

lượng hướng từ các giá trị đo của la bàn và ước lượng vận tốc từ các giá trị đo của

gia tốc kế để tính toán vị trí và hướng của hệ thống Bộ lọc Mahony có thể được sử

dung dé giảm thiéu sai số trong ước lượng trạng thái của hệ thống, đặc biệt là khi hệ

thống bị nhiễu từ các tác động bên ngoài Nó cũng có thé được sử dung dé giảm

thiểu hiện tượng "trôi" trong ước lượng trạng thái của hệ thống [3]

Một trong những ưu điểm của bộ lọc Mahony là tính đơn giản của thuật toán, do

đó nó có thể được tích hợp vào các thiết bị có tài nguyên hạn chế Nó cũng có thểđược sử dụng để ước lượng trạng thái của các hệ thống động cơ không gian với độ

chính xác cao.

Tuy nhiên, bộ lọc Mahony cũng có một số hạn chế như cần phải được cấu hìnhchính xác để đảm bảo hiệu quả và độ chính xác cao trong ước lượng trạng thái của

hệ thống Nó cũng có thê bị ảnh hưởng bởi các tác động bên ngoài như rung động

và nhiễu từ môi trường

Tổng quan, bộ lọc Mahony là một thuật toán bộ lọc trạng thái phi tuyến đơn giản

và hiệu quả được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao như

robot di động, drone và xe tự hành.

2.3.1.2 M6 hình toán học

Mô hình toán học Mahony là một phương pháp điều khiển hướng của máy bay

không người lái dựa trên phương pháp ước lượng trạng thái (state estimation) và

ước lượng sai lệch (error estimation) Mô hình này được sử dụng dé ước lượng vị

trí, tốc độ và hướng Bộ lọc Mahony là một bộ lọc kết hợp với bộ lọc bù đắp(Complementary Filter) với những cải tiến đáng kể về độ chính xác mà không tăng

thời gian tính toán đáng kể Bộ lọc Mahony là một thuật toán được đặt theo tên củanhà khoa học John L Mahony Ông là một nhà nghiên cứu và giảng viên tại Đạihọc Toronto, Canada, và đã phát triển thuật toán bộ lọc Mahony vào những năm

1990 Bộ lọc này được sử dụng trong xử lý tín hiệu và ước lượng trạng thái cho các

áp dụng một bước sửa chữa dựa trên bộ bù PI (Proportional-Integral) để sửa chữa

tốc độ góc đo được Tốc độ góc này được áp dụng trên không gian quaternion vàtích hợp đề thu được ước lượng của góc Sau đây là các bước đề ước tính thái độ

đụ, đụ K,e Kye, =+1 +1 p®¿+1 + Bei ¡c1

Hình 2.6: Tổng quan về bộ loc Mahony

= Bước l: Lấy số đo góc cảm biến Lấy các phép đo từ con quay hồi

chuyền và cảm biến gia tốc

Khởi tạo l„, biểu thị các phép đo của con quay hồi chuyển, sẽ

được khởi tạo bằng vector [0, 0, 0]

Khởi tạo lạ, biểu thị cho cảm biến gia tốc tương ứng, là vector

tích lũy giá trị tích phân của sai lệch gia tốc gốcKhởi tạo lạ, biểu thị cho các phép đo của cảm biến gia tốc được

chuân hóa.

" Bước 2: Tính toán sai lệch định hướng bằng phép do Accelerate Sai lệch

định hướng tính toán từ ước tính trước đó bằng cách sử dụng các phép đo

cảm biên gia tôc.

giúp cải thiện độ chính xác của ước lượng hướng của thiết bị

Citta = Cie + Ceyi At (2.20)

Trong do:

fe) 40, q1, q2, q3 là bốn tham số của bộ loc Mahony filter, biểu diễn

hướng của thiết bị

€¢41 là giá tri sai lệch gia tốc góc tại thời điểm r+/

I là vecto sai lệch gia tốc được chuẩn hóa tại thời điểm +1,

Veer

tính bang cách trừ giá trị gia tốc do được từ cảm biến cho giá trị

gia tốc ước lượng từ bộ lọc

S

v là ma trận xoay từ hệ tọa độ body frame sang hệ tọa độ local

frame, được tính toán bằng cách sử dụng các tham số của bộ lọc

(ma trận 3x3)

deste là tham số biểu điễn hướng của thiết bị so với hướng bắc

của trái đất tại thời điểm t

e, giá trị sai lệch gia tốc góc được tính toán bằng cách so sánh giá

trị gia tốc góc đo được với giá trị gia tốc góc ước lượng từ bộ lọc

At là thời gian trôi qua giữa hai mẫu tại t và t+1.

= Bước 3: Cập nhật các phép đo con quay hồi chuyền bằng cách sử dụng

giá trị bù P và giá trị bù I Tính toán các phép đo con quay hồi chuyểnđược cập nhật sau khi áp dụng thuật ngữ bù P và I (công thức tổng hợp

cảm biến sử dụng phản hồi)

OO MA (2.21)

Wt+1 Wt+l + Ky Ceara + Ki@ieas

Trong đó:

lo) lự,,, là giá trị tích phân của sai lệch vận tốc góc tại thời điểm t+1

Ty, là giá trị tích phân của sai lệch vận tốc góc tại thời điểm t

Ky và Ki là hằng số điều chỉnh độ nhạy của bộ lọc

e¿+¡ là giá tri sai lệch gia tốc góc tại thời điểm t+1, được tính bằng

cách so sánh giá trị gia tốc góc đo được với giá trị gia tốc góc ước

lượng từ bộ lọc

€ie+1 là giá trị tích lũy của sai lệch gia tốc góc từ thời điểm 0 đến

thời diém t+1, được tính bằng cách tích phân các giá trị sai lệch

gia tốc góc từ thời điểm 0 đến thời điểm t+1

= Bước 4: Tăng định hướng từ Gyroscope Gia số định hướng tính toán từ

các phép đo con quay hồi chuyển Công thức này được sử dụng dé tính

toán giá trị ước lượng vận tốc góc mới tại thời điểm t+1, dựa trên giá trịước lượng vận tốc góc tại thời điểm t và giá trị sai lệch gia tốc góc tại

thời điểm t+1 (Ở đây ® được biểu thị cho phép nhân bậc bốn)

1w4 ot = 2 “id este) ®[0,1ø,;;]” (2.22)

" Bước 5: Tích hop số Tính toán định hướng bang cách tính hop gia số

định hướng

wdestt+i = wÑ este + water At (2.23)

= Lap lại từ bước 1 đến bước 5 cho mọi thời điểm liên tục [4]

Sau khi thực hiện 5 bước của thuật toán Mahony filter, chúng ta sẽ có được ước

lượng độ chính xác cao về hướng của thiết bị dựa trên các đo lường của cảm biếngia tốc và con quay hồi chuyền Kết quả ước lượng này sẽ được tích hợp trên không

gian quaternion đề đảm bảo tính toán chính xác và đồng nhất Thuật toán Mahony

filter là một phương pháp hiệu quả để ước lượng hướng của thiết bị trong các ứngdụng như robot di động, máy bay không người lái và các thiết bị IoT khác

2.3.2 So sánh Mahony và các bộ lọc khác

Các thuật toán lọc nhiễu thường được áp dụng cho drone bao gồm:

= Bộ lọc Kalman (Kalman filter): là một thuật toán bộ lọc trạng thái tuyến

tính được sử dụng dé ước lượng trạng thái của hệ thống dựa trên các giá

trị đo và mô hình dự đoán của hệ thống Bộ loc Kalman có thể giảm thiểusai lệch trong ước lượng trạng thái của drone và giảm thiểu tác động của

nhiễu.

= Bộ lọc Mahony (Mahony filter): là một thuật toán bộ lọc trang thái không

tuyến tính được sử dụng để ước lượng trạng thái của drone dựa trên các

giá trị đo từ các cảm biến IMU Bộ loc Mahony có thé giảm thiểu sai lệchtrong ước lượng trạng thái của drone và giảm thiêu hiện tượng "trôi"

Bộ lọc Complementary (Complementary filter): là một thuật toán bộ lọc

kết hợp giữa bộ lọc Kalman và bộ lọc Mahony đề giảm thiểu sai lệchtrong ước lượng trạng thái của drone và giảm thiểu hiện tượng "trôi"

Bộ lọc Extended Kalman (Extended Kalman filter): là một phiên bản của

bộ lọc Kalman được sử dụng cho các hệ thống phi tuyến tính Bộ lọc

Extended Kalman có thể được sử dụng để ước lượng trạng thái của dronedựa trên các giá trị đo từ các cảm biến MPU6050 và giảm thiểu tác động

của nhiễu.

Bộ loc Particle (Particle filter): là một thuật toán bộ lọc phi tuyến tính

dựa trên phương pháp Monte Carlo được sử dụng đề ước lượng trạng thái

của drone Bộ lọc Particle có thể giảm thiểu sai lệch trong ước lượngtrạng thái của máy bay không người lái và giảm thiéu tac động của nhiễu

Các thuật toán này đều có ưu điểm và hạn chế riêng, tùy thuộc vào yêu cầu củaứng dụng cụ thể mà ta có thể áp dụng một trong những thuật toán này để giảm thiểunhiễu và cải thiện độ chính xác của máy bay không người lái

Thuật toán

Bảng 2.1: So sánh các thuật toán lọc nhiễu thông dụng cho drone

m Ưu điểm Nhược điểm

lọc nhiều

Độ chính xác cao, xử lý tốt các Yêu cầu mô hình dự đoánKalman tín hiệu nhiễu, tốc độ xử lý đúng, không xử lý được các

nhanh tín hiệu phi tuyến tính

Xử lý tốt các tín hiệu phi tuyến _ Yêu cầu cân chỉnh tham sốMahony tính, độ chính xác cao, tốc độ xử phù hop, không xử lý được

lý nhanh các tín hiệu nhiễu.

Kết hợp ưu diém của bộ lọc

kalman và bộ lọc mahony, độ Yêu cầu cân chỉnh tham số

Complementary 5 ‘ ne phe kn ae, `

chính xác cao, xử lý tot các tín _ phù hợp.

hiệu nhiễu và phi tuyến tính

Xử lý ác tín hiệu phi F 5

Extended uy dược các ứn wu pm F Phức tạp và tôn kém về tính

tuyên tính, độ chính xác cao, tôc Ỏ kalman toán.

độ xử lý nhanh.