Đang tải... (xem toàn văn)
Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (Tóm tắt LA tiến sĩ)
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRIỆU VIỆT PHƯƠNG TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN VÀ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRÊN MẶT ĐẤT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển Tự động hóa Mã số : 62520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2017 Công trình hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Lan Hương PGS.TS Trịnh Quang Thông Phản biện 1:…………………………… Phản biện 2:…………………………… Phản biện 3:…………………………… Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ……… Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Nhu cầu định vị dẫn đường xác cho đối tượng chuyển động mặt đất ngày tăng Các đối tượng chuyển động mặt đất chủ yếu di chuyển địa hình phẳng, có thay đổi bất thường độ cao, với đặc thù số lượng phương tiện lớn, khoảng cách đối tượng di chuyển nhỏ, yêu cầu thông tin cung cấp phải liên tục, độ xác xác định vị trí cao Vì xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GNSS (phổ biến INS/GPS) giá thành phải rẻ, dễ dàng triển khai lắp đặt cho đối tượng chuyển động mặt đất phù hợp Tuy nhiên, giá thành rẻ dẫn tới độ xác hệ thống không cao Do đó, cần thiết phải nâng cao độ xác, tin cậy hệ thống kết hợp Để nâng cao độ xác tập trung vào: nâng cao thuật toán kết hợp thông tin; nâng cao độ xác hệ INS; nâng cao độ xác hệ GPS Việc nâng cao độ xác, tin cậy hệ GPS nghiên cứu nhiều giới Tuy nhiên, nghiên cứu riêng rẽ GPS, đánh giá hệ kết hợp INS/GPS Ngoài ra, với nước Việt Nam việc phụ thuộc công nghệ nước trở ngại lớn nghiên cứu nâng cao độ xác hệ GPS Các thuật toán kết hợp thông tin đa dạng, đáp ứng tốt tính ổn định tin cậy Đối với hệ INS, độ xác cảm biến có vai trò định, ảnh hưởng trực tiếp đến độ xác xác định vị trí đối tượng chuyển động Các nghiên cứu liên quan đến độ xác cảm biến hệ INS chủ yếu tập trung xử lý sai số đơn lẻ cho cảm biến, phương pháp đưa chưa phù hợp với đặc thù đối tượng chuyển động mặt đất như: di chuyển liên tục, yêu cầu thao tác lắp đặt, vận hành đơn giản, dễ dàng, thường xuyên phải hiệu chuẩn lại Ở Việt Nam nay, nhiều hệ thống giám sát hành trình, giám sát phương tiện vận tải dựa hệ GNSS triển khai Tuy nhiên, đặc thù hệ GNSS, nên hệ thống chưa đáp ứng yêu cầu mong đợi Cụ thể, thông tin vận tốc, vị trí bị gián đoạn phương tiện di chuyển vào khu vực tín hiệu vệ tinh, khu vực có công trình cao tầng, đường hầm…Các hệ dẫn đường kết hợp xây dựng tảng hệ INS MEMS giá rẻ số nhà khoa học, đơn vị khoa học nước đầu tư nghiên cứu Tuy nhiên số lượng nghiên cứu ít, chủ yếu tập trung theo hướng tiếp cận lý thuyết, nghiên cứu cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin INS GNSS (chủ yếu GPS) mà chưa tập trung vào nâng cao độ xác hệ thống, đặc biệt hệ INS, chưa đưa phương pháp đánh giá, xử lý sai số phù hợp với đặc tính cảm biến ứng dụng thực tiễn Mục đích nghiên cứu Nâng cao độ xác xác định vị trí hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ Từ sở hệ INS cải thiện, xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS giá rẻ, chất lượng cao phục vụ dẫn đường đối tượng chuyển động mặt đất Làm chủ công nghệ tích hợp, xây dựng hệ thống dẫn đường kết hợp có độ tin cậy, xác cao, áp dụng quản lý giao thông vận tải, hỗ trợ quản lý nhà nước đo lường hoạt động thanh, kiểm tra phát gian lận kinh doanh vận tải taxi phù hợp với điều kiện nước Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án gồm: - Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn cảm biến phù hợp với mục đích đối tượng áp dụng nghiên cứu thông qua việc phân tích đánh giá kết đo khối đo lường quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU) - Phương pháp kết hợp kết đo cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường, nâng cao độ xác xác định góc định hướng, từ cải thiện độ xác xác định vị trí hệ INS - Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS phục vụ dẫn đường đối tượng chuyển động mặt đất sở hệ INS cải thiện độ xác thông qua tự hiệu chuẩn cảm biến khối IMU xác định xác góc định hướng - Các thử nghiệm hệ thống dẫn đường kết hợp INS/GPS có khả ứng dụng thực tế Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 4.1 Ý nghĩa khoa học Luận án đưa phương pháp xác định giá trị sai số hệ thống cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng nước Xây dựng thuật toán kết hợp thông tin từ nhiều cảm biến, cải thiện độ xác xác định góc định hướng, vận tốc, vị trí đối tượng chuyển động, tiếp cận bước làm chủ công nghệ cao giới 4.2 Ý nghĩa thực tiễn Việc làm chủ công nghệ cao, nâng cao độ xác, tin cậy phép đo vận tốc, vị trí (quãng đường di chuyển) đối tượng chuyển động, giúp hạn chế nhập thiết bị, góp phần hỗ trợ quản lý phương tiện giao thông, an toàn giao thông, hỗ trợ quản lý vận tải, mở khả xây dựng hệ thống giao thông thông minh Ngoài ra, hệ thống xây dựng sở đề xuất luận án có khả ứng dụng công nghiệp chế tạo rô bốt, ô tô, thiết bị tự hành với chất lượng cao, giá thành thấp Kết nghiên cứu luận án làm tiền đề tiến tới chế tạo thiết bị nhỏ gọn, dễ triển khai lắp đặt, góp phần hỗ trợ quản lý nhà nước đo lường hoạt động thanh, kiểm tra phát gian lận kinh doanh vận tải taxi có công cụ đo vận tốc, quãng đường xác, độc lập với thông tin cung cấp từ công tơ mét xe ô tô Những đóng góp luận án Luận án có đóng góp sau: - Dựa phương pháp tự hiệu chuẩn, đề xuất phương pháp xác định giá trị sai số hệ thống cảm biến gia tốc cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc hệ dẫn đường quán tính Xây dựng quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc - Đề xuất phương pháp xác định góc định hướng vật thể không gian sử dụng lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình tự hồi quy (Auto-Regressive Model – AR) Bố cục luận án Luận án gồm phần mở đầu, chương nội dung, kết luận kiến nghị: Chƣơng 1: Tổng quan hệ thống dẫn đường quán tính Chƣơng 2: Xây dựng phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến hệ INS Chƣơng 3: Xây dựng hệ dẫn đường quán tính Chƣơng 4: Xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS Kết luận kiến nghị CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Chương trình bày tổng quan, sở vật lý, toán học xác định vị trí vật thể chuyển động hệ INS, tình hình nghiên cứu giới nước Phân tích, tổng hợp nhận định ưu nhược điểm phương pháp cải thiện độ xác xác định vị trí hệ INS, phương pháp xây dựng hệ kết hợp INS/GPS Từ phân tích đưa định hướng nghiên cứu luận án 1.1 Các phƣơng pháp nâng cao độ xác hệ INS Trong nghiên cứu này, hệ dẫn đường kết hợp xây dựng dựa việc kết hợp hệ INS (theo cấu trúc Strapdown) với hệ thống xác định góc định hướng dựa gia tốc trọng trường từ trường Trái đất, hệ thống định vị toàn cầu GPS 1.1.1 INS với hệ thống xác định góc hướng dựa gia tốc trọng trường từ trường Trái đất Một phương pháp thường áp dụng kết hợp tích phân kết đo từ cảm biến vận tốc góc với kết đo từ cảm biến gia tốc để xác định xác giá trị góc nghiêng góc ngẩng, kết hợp tích phân kết đo từ cảm biến vận tốc góc với kết đo từ cảm biến từ trường để xác định xác giá trị góc hướng Thuật toán sử dụng để kết hợp kết đo cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để xác định xác định hướng vật thể không gian đa dạng Tiêu biểu thuật toán: lọc bù; lọc Madgwick – Mahony; lọc Kalman; lọc Particle Trong nghiên cứu này, thuận toán sử dụng để kết hợp thông tin cảm biến lọc Kalman mở rộng 1.1.2 INS với hệ thống GPS Có nhiều thuật toán khác sử dụng để kết hợp hệ INS với hệ GPS như: lọc Kalman; lọc Particle; logic mờ, mạng Neuron Việc kết hợp hệ INS với hệ GPS sử dụng lọc Kalman thực theo cấu trúc: ghép lỏng, ghép chặt, ghép siêu chặt Trong nghiên cứu này, cấu trúc kết hợp INS/GPS ghép lỏng, sử dụng thuật toán kết hợp lọc Kalman CHƢƠNG 2: XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN TRONG HỆ INS Trên sở phương pháp tự hiệu chuẩn, tác giả đề xuất phương pháp xác định giá trị sai số hệ thống cảm biến đưa quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến: gia tốc, từ trường, vận tốc góc 2.1 Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc Cảm biến gia tốc sử dụng hệ INS cảm biến chiều Thông tin đo từ cảm biến bao gồm gia tốc trọng trường gia tốc chuyển động Trong trường hợp cảm biến đứng yên, thông tin đo cảm biến giá trị gia tốc trọng trường vị trí đặt, mà giá trị gia tốc trọng trường vị trí coi không đổi (thay đổi vô nhỏ theo thời gian), dùng giá trị làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến gia tốc hệ INS Ưu điểm phương pháp đơn giản, thực hoàn toàn tự động, không cần sử dụng thêm phương tiện đo, chuẩn tham chiếu bên ngoài, mà đảm bảo độ xác, tin cậy cảm biến Xét trường hợp phép đo cảm biến gia tốc tồn sai số tỷ lệ sai số bias, đó: G pT G p W Acc Rx ( ) R y ( ) Rz ( )Gr V Acc W T Acc Rx ( ) R y ( ) Rz ( )Gr V Acc | Gr |2 Mục tiêu trình tự hiệu chuẩn ước lượng thông số ma trận sai số tỷ lệ Wacc vector sai số bias Vacc từ kết đo cảm biến trạng thái đứng yên, cho kết đo sau hiệu chuẩn thỏa mãn phương trình sau: W Acc 1 T (G p V Acc ) W Acc 1 (G p V Acc ) | Gr |2 (2.1) Có nhiều phương pháp khác sử dụng để ước lượng thông số ma trận sai số tỷ lệ tổng hợp W Acc vector sai số bias V Acc Trong luận án này, tác giả đề xuất phương pháp nhằm ước lượng giá trị tham số sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu Các tham số sai số ước lượng cách Phương pháp đề xuất đơn giản hơn, tính toán nhanh hơn, đảm bảo độ xác 2.1.1 Xác định vector sai số bias Từ phương trình (2.1), đặt: A Acc W Acc T 1 W Acc Acc Axx Acc Axy A Acc xz 1 Acc Axz Acc Ayz AzzAcc Acc Axy Acc Ayy Acc Ayz thu được: (G p V Acc )T A Acc (G p V Acc ) | Gr |2 (2.2) Vì tác động sai số bias có tính chất cộng tính sai số tỷ lệ có tính chất nhân tính Nên để xác định thành phần sai số bias, giả thiết kết đo cảm biến không tồn sai số tỷ lệ, hay ma trận W Acc =I A Acc =I Khi phương trình (2.2) trở thành: (G p V Acc )T (G p V Acc ) | Gr |2 G Tp G p 2G TpV Acc V Acc T V acc | Gr |2 (2.3) Phương trình (2.3) vector sai số bias xác định xác Tuy nhiên, thực tế điều đạt được, dẫn tới tồn sai lệch vế trái vế phải phương trình (2.3) Từ suy ra, phương trình sai số cảm biến sau hiệu chuẩn xác định sau: Acc rbias G Tp G p 2G TpV Acc V Acc T V Acc | Gr |2 (2.4) Sai số phép đo thứ i sau hiệu chuẩn xác định sau: Acc 2 rbias [i ] G 2px [i ] G py [i ] G pz [i ] 2G px [i ]VxAcc 2G py [i ]V yAcc 2G pz [i ]VzAcc VxAcc V V Acc y Acc z | G r |2 T G px [i ] G py [i ] Acc 2 rbias [i ] (G 2px [i ] G py [i ] G pz [i ]) G pz [i ] 2V xAcc 2V yAcc 2V zAcc | G |2 V Acc V Acc x y r V Acc z (2.5) Thực M phép đo khác (M ≥ 4, phương trình (2.5) có tham số cần tìm), thu hệ phương trình sai số sau: Acc rbias Y X (2.6) Trong đó: Acc rbias Acc G 2px [1] G 2py [1] G 2pz [1] rbias [1] G [2] G [2] G [2] r Acc [2] px py pz bias ; Y Acc 2 r [M] G [ M ] G [ M ] G [ M ] bias py pz px 2V xAcc G py [1] G pz [1] G px [1] 1 2V yAcc G py [2] G pz [2] G px [2] 2 X ; 3 2V zAcc G px [ M ] G py [ M ] G pz [ M ] | G |2 V Acc V Acc x y r V Acc z Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn xác định sau: Acc Acc Pbias rbias [1] r Acc bias [2] r Acc bias [3] Acc rbias [M] (Y X )T (Y X ) (2.7) Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, tổng bình phương đạt cực tiểu khi: 2V xAcc 2V yAcc T 1 T (X X ) X Y 2V zAcc | G |2 V Acc V Acc x y r V Acc z ( X T X ) 1 X T Y (2.8) 2.1.2 Xác định ma trận sai số tỷ lệ Sau xác định sai số bias cảm biến, đặt: G pv G p V Acc G px V xAcc G py V yAcc ; VxAcc , V yAcc , VzAcc G V Acc pz z sai số bias xác định Khi đó, phương trình (2.3) trở thành: G Tpv A AccG pv | Gr |2 (2.9) Phương trình (2.9) thông số ma trận sai số tỷ lệ xác định xác Tuy nhiên, thực tế điều đạt được, dẫn tới tồn sai lệch vế trái vế phải phương trình (2.9) Từ suy ra, phương trình sai số cảm biến sau hiệu chuẩn xác định sau: Acc rScale | Gr |2 G Tpv A AccG pv (2.10) Sai số phép đo thứ i sau hiệu chuẩn xác định sau: G 2pvx [i] G 2pvy [i ] G pvz [i ] Acc rscale [i ]=|G r |2 2G pvx [i ]G pvy [i ] 2G pvx [i ]G pvz [i ] 2G pvy [i ]G pvz [i ] T Acc Axx Acc Ayy AzzAcc Acc Axz Acc Axy Acc Ayz (2.11) Thực M phép đo khác (M ≥ 6, phương trình (2.11) có tham số cần tìm), thu hệ phương trình sai số sau: Acc rscale Y X (2.12) Trong đó: Acc rscale A Acc G 2pvx [1] 1 xx Acc Ayy G 2pvy [1] Acc 2 rscale | G r |2 [1] A Acc G 2pvz [1] zz ; Y ; Acc ; X A 2G pvx [1]G pvy [1] xz | G |2 r Acc [M] r scale Acc Axz 2G pvx [1]G pvz [1] Acc 2G pvy [1]G pvz [1] Ayz G pvy [ M ] G pvz [ M ] 2G pvx [ M ]G pvy [ M ] 2G pvx [ M ]G pvz [ M ] 2G pvy [ M ]G pvz [ M ] G 2pvx [ M ] T Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn xác định sau: Acc Acc Pscale rscale [1] r Acc scale [2] r Acc scale [3] Acc rscale [M] (Y X )T (Y X ) Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, tổng bình phương đạt giá trị cực tiểu khi: A Acc 1 xx Acc Ayy 2 A Acc zz T 1 T (X X ) X Y ( X T X ) 1 X T Y Acc Axz Acc Axz Acc Ayz Áp dụng tính chất đối xứng ma trận Acc A Acc W scale T 1 W Acc scale 1 Acc W scale W Acc scale W 1 Acc scale 1 1 thu được: Acc W scale 1 A Acc (2.13) 2.2 Hiệu chuẩn cảm biến từ trƣờng Tương tự giá trị gia tốc trọng trường, giá trị từ trường Trái Đất vị trí không đổi, sử dụng giá trị làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến từ trường hệ INS Do mô hình sai số cảm biến từ trường mô hình sai số cảm biến gia tốc tương tự nhau, hoàn toàn áp dụng phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến gia tốc (đã trình bày mục 2.1) cho cảm biến từ trường 2.3 Hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc Xác định sai số bias: Đặt cảm biến cố định, tiến hành thu thập kết đo, sau lấy giá trị trung bình cộng để loại trừ nhiễu thu giá trị sai số bias cảm biến vận tốc góc Xác định sai số tỷ lệ: Giá trị sai số tỷ lệ cảm biến vận tốc góc xác định qua bước sau: Đặt IMU trạng thái đứng yên, tính toán góc định hướng IMU từ kết đo cảm biến gia tốc cảm biến từ trường Quay IMU góc không gian thu thập kết đo Đặt IMU trạng thái đứng yên, tính toán góc định hướng IMU từ kết đo cảm biến gia tốc cảm biến từ trường Tích phân kết đo thu từ cảm biến vận tốc góc, so sánh với hiệu góc định hướng lúc sau lúc trước để xác định giá trị sai số tỷ lệ 2.4 Kết thử nghiệm Để thử nghiệm đánh giá phương pháp đề xuất, nghiên cứu này, khối IMU sử dụng 3DM-GX3-35 hãng MicroStrain IMU 3DM-GX3-35 bao gồm cảm biến MEMS ba chiều: cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường Các phần mềm phân tích kết quả, xử lý liệu, tự hiệu chuẩn tác giả xây dựng môi trường Matlab 2.4.1 Cảm biến gia tốc Tác giả tiến hành thử nghiệm đánh giá, so sánh với gia tốc trọng trường địa điểm thử nghiệm xác định từ mô hình gia tốc trọng trường, giá trị gia tốc chuẩn tạo chuẩn rung động Viện Đo lường Việt Nam Tác giả tiến hành so sánh kết phương pháp đề xuất với phương pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số “High Precision Calibration Of a Three Axis Accelerometer” hãng Freescale Semiconductor Sau hiệu chuẩn, tiến hành xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ số En lần đo sau với lần đo Các giá trị thể bảng 2.1, 2.2 Bảng 2.1 Kết đánh giá tỷ số En cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn Lần đo Giá trị trung bình (g) Độ lệch chuẩn (g) Tỷ số En 0,997763 0,000784 0,997624 0,000717 0,02646 0,997637 0,000761 0,08232 0,997669 0,000823 0,04120 0,997703 0,000955 0,02874 Từ bảng 2.1, dễ dàng nhận thấy |En| lần đo với lần đo nhỏ 1, độ lệch chuẩn lần đo nhỏ gần nhau, vậy, kết đo lần sau chụm với lần đo đầu tiên, hay nói cách khác, kết đo lần đo chụm với Bảng 2.2 Tổng bình phương sai số trước sau hiệu chuẩn cảm biến gia tốc Lần đo Tổng bình phƣơng sai số trƣớc hiệu chuẩn (g2) 6,750457 Tổng bình phƣơng sai số sau hiệu chuẩn (g2) 0,021133 sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung bình tiến gần đến giá trị từ trường Trái đất trung bình điểm thử nghiệm Phương pháp tự hiệu chuẩn đề xuất thử nghiệm, so sánh với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số “Magnetic Calibration” hãng Freescale Semiconductor Kết tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn thể bảng 2.7 Bảng 2.7 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn phương pháp đề xuất phương pháp xác định đồng thời tham số Tổng bình phƣơng sai số Tổng bình phƣơng sai số sau hiệu Lần đo sau hiệu chuẩn phƣơng chuẩn phƣơng pháp xác định pháp đề xuất (gauss2) đồng thời tham số (gauss2) 3,309117 3,901261 2,786896 2,945319 2,461860 2,802114 3,252220 3,755126 4,262452 4,753585 Kết thể bảng 2.7, cho thấy rõ phương pháp đề xuất có độ xác cao hơn, thủ tục tính toán đơn giản so với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số Phương pháp đề xuất phải tính trị riêng ma trận 4×4, phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số phải tính trị riêng ma trận 7×7 Phương pháp đề xuất cần thu thập kết đo cảm biến gia tốc tối thiểu định hướng khác nhau, phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số cần thu thập kết đo tối thiểu định hướng khác 2.4.3 Cảm biến vận tốc góc Phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc thử nghiệm đánh giá hệ thống bàn xoay Tamagawa, hệ thống bàn xoay Tamagawa sử dụng để tạo góc quay chuẩn cho cảm biến Bảng 2.8 Độ xác trung bình xác định sai số tỷ lệ trục cảm biến Trục Độ xác trung bình (%) X Y Z 99,53 98,97 98,52 Do phương pháp xác định sai số tỷ lệ đề xuất thực dựa so sánh góc quay xác định từ cảm biến vận tốc góc với góc quay xác định từ cảm biến gia tốc cảm biến từ trường, nên độ xác xác định sai số tỷ lệ phụ thuộc vào độ xác xác định góc quay từ cảm biến gia tốc cảm biến từ trường Tuy nhiên với kết thể bảng 2.8, khẳng định phương pháp xác định sai số tỷ lệ cảm biến vận tốc góc đề xuất xác có khả ứng dụng thực tế 11 2.5 Kết luận chƣơng Kết đạt chương giải toán cho mục tiêu nâng cao độ xác xác định vị trí hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ, tự hiệu chuẩn nâng cao độ xác cảm biến sử dụng hệ INS Một phần kết phương pháp quy trình tự hiệu chuẩn cảm biến (cảm biến gia tốc) tác giả đề xuất trình bày công trình công bố [4] Các kết đạt chương tiền đề để xây dựng, nâng cao độ xác tin cậy xác định vị trí hệ INS trình bày chương CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƢỜNG QUÁN TÍNH Chương tập trung xây dựng, đề xuất phối hợp thuật toán nhằm nâng cao độ xác tin cậy xác định vị trí hệ INS 3.1 Xác định ma trận chuyển vector từ b-frame sang e-frame Từ hệ phương trình (3.1), nhận thấy, để xác định vận tốc, vị trí vật thể hệ e-frame, trước tiên phải xác định ma trận C be Ma trận xác định qua bước: xác định ma trận C ne ; xác định ma trận C bn 3.1.1 Xác định ma trận chuyển vector từ n-frame sang e-frame Ma trận chuyển vector từ hệ n-frame sang e-frame xác định theo công thức sau [20,36]: C ne sin( ) cos( ) sin( ) sin( ) cos( ) sin( ) cos( ) cos( ) cos( ) cos( ) sin( ) sin( ) (3.2) Trong đó: φ: Kinh độ vật thể; λ: Vĩ độ vật thể 3.1.2 Xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame Để xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame cần phải xác định định hướng vật thể không gian Hệ thống cung cấp thông tin định hướng vật thể không gian gọi chung AHRS Dù hiệu chuẩn, kết đo cảm biến tồn sai số, sai số tích lũy theo thời gian làm giảm độ xác hệ AHRS Vì vậy, cần thiết phải áp dụng kỹ thuật bù trừ sai số khác Một phương pháp thường áp dụng kết hợp tích phân kết đo từ cảm biến vận tốc góc với kết đo từ cảm biến gia tốc để xác định xác giá trị góc nghiêng góc ngẩng, kết hợp tích phân kết đo từ cảm biến vận tốc góc với kết đo từ cảm biến từ trường để xác định xác giá trị góc hướng Thuật toán sử dụng để kết hợp kết đo cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để 12 xác định xác định hướng vật thể không gian đa dạng: Complementary Filter, Kalman Filter, Mahony & Magwick Filter, Particle Filter Trong nghiên cứu này, thuật toán áp dụng lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự hồi quy AR 3.1.2.1 Mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự hồi quy Do đối tượng mặt đất chuyển động với tần số thấp (từ - Hz), nên sai số ngẫu nhiên tần số cao dễ dàng loại bỏ Bộ lọc dựa biến đổi Wavelet tác giả sử dụng để loại bỏ sai số ngẫu nhiên tần số cao Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành khảo sát tất hàm wavelet Hàm wavele thích hợp hàm làm cho mô hình AR ước lượng có độ xác cao Phương trình mô tả sai số ngẫu nhiên theo mô hình tự hồi quy bậc p tín hiệu ngẫu nhiên miền gián đoạn có dạng sau: X t = c + a1 X t - + + a p X t - p + et (3.3) Trong đó: X t : Giá trị tín hiệu X thời điểm t.; c, a , a , , a p : Các tham số mô hình; e t : giá trị có phân bố hoàn toàn ngẫu nhiên có phương sai s e2 Trong nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp Burg’s Method để xác định tham số mô hình AR Bậc mô hình xác định cách khảo sát giá trị tổng bình phương sai lệch mô hình ước lượng tín hiệu thực tế 3.1.2.2 Đề xuất xây dựng hệ AHRS sử dụng lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình AR Phương trình trạng thái lọc Kalman sau: xk = Fxk - + wk (3.4) Trong đó: x k qk k bkg bkg1 bkg bkg p T sin(| |) (cos(| |) I + | | å ) 0 1 0 0 0 c 1 Fk 0 0 0 0 0 13 0 0 0 g p ; w k e 0 0 0 Phương trình quan sát lọc Kalman xây dựng dựa mối quan hệ vector gia tốc trọng trường, vector từ trường Trái Đất hệ n-frame với vector gia tốc, vector từ trường đo cảm biến hệ b-frame sau: éf b ù é nù ê ú= C b ê f ú+ v ê bú n ê nú k êëm úû êëm úû (3.5) Trong đó: f b : vector gia tốc đo cảm biến gia tốc gắn vật thể; m b : vector từ trường Trái đất đo cảm biến từ trường gắn vật thể; f n : vector gia tốc trọng trường hệ n-frame; m n : vector từ trường Trái đất hệ n-frame; C nb : ma trận chuyển vector từ hệ n-frame sang hệ b-frame C nb q12 q22 q32 q42 2( q2 q3 q1q4 ) 2( q2 q4 q1q3 ) 2( q2 q3 q1q4 ) q12 q22 q32 q 42 2( q3q4 q1q2 ) 2( q2 q4 q1q3 ) 2( q3q q1q ) q12 q22 q32 q42 3.2 Kết thử nghiệm 3.2.1 Thử nghiệm xác định hướng hệ INS Hệ AHRS xây dựng nội dung nghiên cứu thử nghiệm đánh giá dựa hệ thống bàn xoay Tamagawa (để tạo góc quay chuẩn cho IMU) Quá trình thử nghiệm đánh giá thực cho trục IMU Đánh giá hệ AHRS đề xuất dựa so sánh góc quay với góc quay xác định hệ AHRS sử dụng Kalman kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình Gauss-Markov bậc Sai số trung bình đứng yên chuyển động hệ AHRS theo phương pháp đề xuất phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình Gauss-Markov bậc thể bảng 3.1, 3.2, 3.3 Bảng 3.1 Sai số trung bình góc nghiêng hệ AHRS Phƣơng pháp Phƣơng pháp Gaussđề xuất Markov bậc Sai số trung bình 0,579 0,621 đứng yên (o) Sai số trung bình 1,533 1,864 chuyển động (o) Cải thiện (%) 6,76 17,75 Bảng 3.2 Sai số trung bình góc ngẩng hệ AHRS Sai số trung bình đứng yên (o) Phƣơng pháp đề xuất Phƣơng pháp GaussMarkov bậc Cải thiện (%) 0,472 0,547 13,71 14 Sai số trung bình chuyển động (o) 1,885 2,877 34,48 Bảng 3.3 Sai số trung bình góc hướng hệ AHRS Sai số trung bình đứng yên (o) Sai số trung bình chuyển động (o) Phƣơng pháp đề xuất Phƣơng pháp GaussMarkov bậc Cải thiện (%) 0,486 0,506 3,95 1,780 2,139 16,78 Từ kết sai số xác định góc định hướng hệ AHRS theo phương pháp đề xuất hệ AHRS mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình Gauss-Markov bậc thể bảng 3.1, 3.2, 3.3, rõ ràng hệ AHRS xây dựng theo phương pháp đề xuất cải thiện độ xác xác định góc định hướng vật thể Có thể nhận thấy, phương pháp đề xuất đắn hoàn toàn có khả ứng dụng thực tế 3.2.2 Thử nghiệm xác định vận tốc, vị trí hệ INS 3.2.2.1 Trường hợp đứng yên Với trường hợp đứng yên, hệ INS đặt cố định 10 phút, kết đo cảm biến thu thập tần số 100 Hz Kết sai số vận tốc, vị trí hệ INS vài thời điểm thể bảng 3.4 Bảng 3.4 Sai số vận tốc vị trí hệ INS vài thời điểm Thời điểm Sai số vận tốc (m/s) Sai số vị trí (m) 10 (s) 0,0247 0,1039 30 (s) 0,0485 0,8198 60 (s) 0,0956 2,9891 180 (s) 0,3471 26,8712 300 (s) 0,9587 101,2577 3.2.2.2 Trường hợp chuyển động Hệ INS đề xuất gắn cố định ô tô sau cho di chuyển theo quỹ đạo thẳng quỹ đạo có rẽ hướng Do có sử dụng cảm biến từ trường xác định góc định hướng vật thể, vị trí lắp đặt thiết bị xe khảo sát kỹ lưỡng để đảm bảo vật liệu sắt từ, tín hiệu điện xe không gây nhiễu cho cảm biến từ trường Để kết thử nghiệm xác tin cậy, thời điểm ban đầu xe cần phải trạng thái đứng yên, thuật toán xác định thời điểm chuyển động thực xe xây dựng Quỹ đạo chuyển động xác định từ hệ INS đề xuất so sánh với quỹ đạo xác định từ thu GPS thương mại chất lượng cao CW46 hãng Navsync Ngoài ra, quỹ đạo chuyển động so sánh với 15 quỹ đạo chuyển động hệ INS truyền thống (hệ INS sử dụng kết đo cảm biến vận tốc góc để xác định giá trị góc định hướng) a Chuyển động quỹ đạo thẳng Hệ INS cho di chuyển trên quỹ đạo thẳng thời gian 40 s Sai lệch vị trí theo thời gian thể bảng 3.5 Bảng 3.5 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động thẳng Sai lệch quỹ đạo xác Sai lệch quỹ đạo xác Thời gian (s) định từ hệ INS truyền thống định từ hệ INS đề xuất với với hệ GPS (m) hệ GPS (m) 0,2041 0,2041 1,9706 1,9706 10 2,7524 2,7515 15 2,0394 2,0371 20 3,3683 3,3016 25 10,9331 10,8973 30 34,1791 24,9704 35 70,2065 34,8442 40 120,9908 42,7944 Trong khoảng thời gian tăng tốc từ trạng thái đứng yên (0 – 10) s, gia tốc, vận tốc vận tốc góc xe nhỏ Sai lệch xác định vị trí hệ INS đề xuất hệ INS truyền thống với hệ GPS sau 10 s chuyển động xấp xỉ 2,75 m Sau khoảng thời gian tăng tốc từ trạng thái đứng yên (10 – 40) s, gia tốc, vận tốc, vận tốc góc xe lớn hơn, sai lệch xác định vị trí hệ INS đề xuất hệ INS tryền thống với hệ GPS bắt đầu có thay đổi Sai số tích lũy xác định góc định hướng hệ INS truyền thống lớn dần, dẫn tới sai lệch vị trí tăng dần Trong đó, có sử dụng kết đo cảm biến gia tốc cảm biến từ trường để hiệu chỉnh lại góc định hướng xác định từ kết đo cảm biến vận tốc góc, nên sai lệch xác định vị trí hệ INS đề xuất có tăng dần theo thời gian nhỏ sai lệch xác định vị trí hệ INS truyền thống Nói cách khác, quỹ đạo chuyển động xác định từ hệ INS đề xuất bám sát quỹ đạo xác định từ hệ GPS so với quỹ đạo xác định từ hệ INS truyền thống Sau 40 s, sai lệch vị trí hệ INS đề xuất so với hệ GPS 42,7944 (m), đó, sai lệch vị trí hệ INS truyền thống với hệ GPS 120,9908 (m) Như vậy, sai lệch vị trí xác định từ hệ INS đề xuất giảm gần lần so với hệ INS truyền thống Rõ ràng, với kết trên, hệ INS đề xuất hoàn toàn sử dụng toán thực tế 16 b Chuyển động quỹ đạo có rẽ hướng Hệ INS lắp xe, cho di chuyển trên quỹ đạo có rẽ hướng thời gian 10 s Sai lệch vị trí quỹ đạo xác định từ hệ INS đề xuất hệ INS truyền thống với quỹ đạo xác định từ hệ GPS theo thời gian thể bảng 3.6 Thời gian (s) Bảng 3.6 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động có rẽ hướng Sai lệch quỹ đạo xác định từ Sai lệch quỹ đạo xác hệ INS truyền thống với hệ GPS định từ hệ INS đề xuất với (m) hệ GPS (m) 0,4103 0,3440 1,0935 0,8160 2,1007 1,5693 2,1169 2,1072 1,4604 2,8280 2,8433 2,4110 5,7760 1,9177 10,5683 1,5715 16,5463 0,9003 10 24,6279 2,8648 Sai lệch vị trí lớn hệ INS đề xuất GPS sau 10 s chuyển động 2,8648 (m) Sai lệch vị trí lớn hệ INS truyền thống GPS sau 10 s chuyển động 24,6279 (m) Rõ ràng, quỹ đạo xác định từ hệ INS đề xuất bám sát với quỹ đạo xác định từ hệ GPS so với quỹ đạo xác định từ hệ INS truyền thống 3.3 Kết luận chƣơng Kết chương giải toán nâng cao độ xác xác định vận tốc, vị trí hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ Điều khẳng định tính đắn hệ AHRS đề xuất việc giảm sai số xác định góc định hướng vật thể, từ nâng cao độ xác xác định vị trí Một phần kết nghiên cứu chương trình bày công trình công bố [3], [5] Khả ứng dụng hệ INS xây dựng chương kiểm chứng lại thông qua việc xây dựng, thử nghiệm hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS trình bày chương CHƢƠNG XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƢỜNG KẾT HỢP INS/GPS Chương trình bày phương pháp xác định vị trí, vận tốc GPS, phương pháp kết thử nghiệm hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng sở hệ INS đề xuất 17 4.1 Hệ dẫn đƣờng kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng Mô hình áp dụng lọc Kalman kết hợp hệ INS hệ GPS mô tả hình 4.1 Bộ lọc Kalman dùng để ước lượng sai số vị trí, vận tốc hệ INS, với tín hiệu quan sát sai lệch vị trí, vận tốc thu từ e e e e GPS, rGP S , vGPS vị trí, vận tốc xác định từ INS, rINS , v INS Thông tin đầu lọc Kalman gồm kết ước đoán sai số vị trí, r e sai số vận tốc vật thể, v e Lấy kết vận tốc vị trí xác định từ hệ INS trừ giá trị sai số thu vận tốc vị trí xác vật thể Kết ước đoán sai số vị trí, sai số vận tốc vật thể phản hồi để điều chỉnh lại hệ INS Với cấu trúc kết hợp này, hệ INS GPS hoạt động độc lập, hệ INS kết hợp với thu GPS Ưu điểm mô hình đơn giản, khả mở rộng tính kế thừa cao Hình 4.1 Hệ INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng 4.2 Kết thử nghiệm 4.2.1 Đường thẳng che chắn Để đảm bảo độ xác tin cậy so sánh, cung đường thử nghiệm chuyển động thẳng lựa chọn khu vực bị che chắn - cung đường Khu đô thị Xa La – Mậu Lương - để tín hiệu GPS thu tốt Thời gian thử nghiệm chuyển động phút Sai số vận tốc trung bình hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống với chu kỳ cập nhật GPS khác thể bảng 4.1 Bảng 4.1 Sai số vận tốc trung bình với chu kỳ cập nhật GPS khác Sai số vận tốc hệ ghép Chu kỳ cập Sai số vận tốc hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống nhật GPS (s) lỏng INS/GPS đề xuất (m/s) (m/s) 0,1495 0,1391 0,3277 0,2540 0,8975 0,5287 10 1,4452 0,9532 18 15 20 3,0578 5,8893 1,4101 2,5476 Từ bảng 4.1 thấy vận tốc xác định từ hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất với chu kỳ cập nhật GPS 1s bám sát với vận tốc chuyển động thực tế xác định từ thu GPS Tại thời điểm thay đổi tốc độ đột ngột (lúc thu GPS cần có thời gian để bám vệ tinh, thông thường lúc thông tin vận tốc đo thu GPS không xác không mang giá trị tham chiếu, so sánh) có sai khác vận tốc xác định từ hai hệ Sai số vị trí trung bình hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống với chu kỳ cập nhật GPS khác thể bảng 4.2 Bảng 4.2 Sai số vị trí trung bình với chu kỳ cập nhật GPS khác Chu kỳ cập Sai số vị trí hệ ghép lỏng Sai số vị trí hệ ghép nhật GPS (s) INS/GPS truyền thống (m) lỏng INS/GPS đề xuất (m) 2,0951 2,0823 4,6462 4,2050 13,8972 7,8987 10 45,9147 14,5297 15 94,0231 21,8577 20 170,2700 30,1010 Từ kết thể bảng 4.2 thấy với chu kỳ cập nhật s s, sai số hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ sai số hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống, nhiên sai lệch hai hệ không lớn Điều với chu kỳ cập nhật nhỏ, sai số tích lũy hệ INS đề xuất INS truyền thống chưa đủ lớn, chưa đủ để tạo nên khác biệt rõ ràng Với chu kỳ cập nhật lớn s, thấy rõ ràng khác biệt hai hệ, sai số hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ nhiều so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống Kết hoàn toàn phù hợp với kết thử nghiệm hệ INS hoạt động độc lập chương (hệ INS truyền thống cung cấp thông tin vận tốc, vị trí xác (cỡ 10 m) khoảng thời gian 10 s, hệ INS đề xuất cung cấp thông tin vận tốc, vị trí xác (cỡ 10 m) khoảng thời gian 20 s Từ kết thể bảng 4.2, thấy hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất cải thiện đáng kể độ xác so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống Ở mức sai số cho phép hệ INS/GPS đề xuất cho phép xác định xác vị trí vật thể với khoảng thời gian tín hiệu vệ tinh GPS lớn so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống Rõ ràng, hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất đạt độ xác cao hơn, có khả ứng dụng thực tế so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống 19 4.2.2 Đường cong che chắn Để đảm bảo độ xác tin cậy so sánh, cung đường thử nghiệm chuyển động lựa chọn khu vực bị che chắn để tín hiệu GPS thu tốt (vòng xoay tròn tuyến đường khu đô thị Xa La – Mậu Lương) Thời gian chuyển động vòng khoảng phút Sai số vị trí trung bình hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống với chu kỳ cập nhật GPS khác thể bảng 4.3 Bảng 4.3 Sai số vị trí trung bình chuyển động cong bị che chắn Chu kỳ cập Sai số vị trí hệ ghép Sai số vị trí hệ ghép nhật GPS (s) lỏng INS/GPS truyền thống (m) lỏng INS/GPS đề xuất (m) 1,7467 1,7421 3,6015 3,5804 4,6637 4,4268 10 11,3734 10,2988 Từ kết thể bảng 4.3 thấy với chu kỳ cập nhật s s, sai số hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ sai số hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống, nhiên sai lệch hai hệ không lớn Điều với chu kỳ cập nhật nhỏ, cộng với vận tốc chuyển động nhỏ, sai số tích lũy hệ INS đề xuất INS truyền thống chưa đủ lớn, chưa đủ để tạo nên khác biệt rõ ràng Với chu kỳ cập nhật lớn 5s, thấy rõ ràng khác biệt hai hệ, sai số hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống Tuy nhiên, thấy, trường hợp di chuyển theo quỹ đạo cong có bán kính nhỏ (dưới 20 m), vận tốc di chuyển nhỏ thử nghiệm, cần thiết phải thực cập nhật GPS với chu kỳ nhỏ, để đảm bảo kết xác định vị trí xác 4.2.3 Đường thẳng bị che chắn Cung đường thử nghiệm chuyển động lựa chọn môi trường đô thị, phía có đường sắt cao, nhà ga đường sắt cao xung quanh có nhiều nhà cao tầng, đường di chuyển có hầm đường (nút giao Khuất Duy Tiến – Nguyễn Trãi với hầm chui có tổng chiều dài 980 m) theo hai hướng: Hà Đông – Ngã Tư Sở Ngã Tư Sở - Hà Đông Quỹ đạo chuyển động thẳng xe đoạn đường bị che chắn xác định từ hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất (đường màu đỏ) hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống (đường màu xanh lam) với chu kỳ cập nhật GPS 1s theo hướng Hà Đông – Ngã Tư Sở thể hình 4.2a 20 (a) (b) Hình 4.2 Quỹ đạo chuyển động thẳng bị che chắn hướng Hà Đông – Ngã Tư Sở Do đường chuyển có nhiều vị trí tín hiệu GPS tín hiệu GPS (trong hầm đường bộ, nhà ga đường sắt cao), nên trường hợp sử dụng tín hiệu GPS làm giá trị tham chiếu Chất lượng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS đánh giá dựa quan sát quỹ đạo chuyển động Từ kết thể hình 4.2 thấy độ xác tin cậy hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất cao hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống Trong trường hợp chuẩn để tham chiếu, nên lấy khoảng sai lệch cho phép hai bên lề đường (chấp nhận sai số vượt thực tế) hình 4.2b, kết luận hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất xác định xác vị trí vật thể điều kiện bị che chắn nhiều qua hầm đường bộ, nhà ga đường sắt cao (cụ thể, quỹ đạo xác định từ hệ INS/GPS đề xuất nằm đường, sát với thực tế chuyển động xe ô tô so với hệ INS/GPS truyền thống) Nói cách khác, việc kết hợp hệ INS đề xuất với GPS, ta xác định vị trí xe chuyển động tuyến đường hầm chui qua khu vực bị che chắn, tín hiệu GPS khoàng thời gian 20 s 4.3 Kết luận chƣơng Các kết thực nghiệm cho thấy hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất có độ xác cao so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống Điều lần khẳng định tính đắn đề xuất nhằm cải thiện hệ INS tác giả trình bày chương chương Nội dung xây dựng hệ INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng sử dụng lọc Kalman sở hệ INS đề xuất phần kết thực nghiệm tác giả trình bày công trình công bố[7] Từ kết thể chương 4, nhận thấy với ứng dụng giám sát hành trình cho ô tô, đơn giản không thường xuyên di chuyển 21 qua khu vực tín hiệu GPS chịu ảnh hưởng lớn nhiễu đa đường, việc sử dụng hệ INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng phù hợp Khi đó, GPS bị khoảng thời gian ngắn (dưới 20 s) hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất cung cấp thông tin xác vận tốc, vị trí Đối với mục đích giám sát cần độ xác cao hơn, phức tạp đối tượng chuyển động thường xuyên phải di chuyển qua khu vực đường hầm, nhà cao tầng, khu vực đồi núi bị che chắn thời gian dài, lúc số lượng vệ tinh thu hoàn toàn tín hiệu vệ tinh, cần phải sử dụng giải pháp tích hợp INS/GPS theo hướng chặt/siêu chặt kết hợp thêm với hệ cảm biến khác Tuy nhiên, việc nâng cao độ xác hệ INS thông qua sử dụng giải pháp đề xuất, việc kết hợp với hệ dẫn đường cảm biến khác, hay kết hợp INS/GNSS theo hướng sử dụng cấu trúc ghép chặt siêu chặt cho kết tốt sử dụng hệ INS ứng dụng dẫn đường khác KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Việc nâng cao độ xác xác định vận tốc, vị trí áp dụng cho toán dẫn đường đối tượng chuyển động mặt đất ngày trở nên cấp thiết Các hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cảm biến MEMS giá rẻ tập trung nghiên cứu nước giới Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu chủ yếu tập trung vào cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin INS GPS, tập trung vào nâng cao độ xác hệ INS, yếu tố quan trọng định đến chất lượng hệ thống Nhận thấy, để cải thiện độ xác xác định vị trí, vận tốc hệ INS, cần phải nâng cao độ xác IMU, đồng thời xác định xác định hướng vật thể không gian Từ đó, Tác giả đưa quy trình phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến khối IMU đạt độ xác cao; đề xuất giải pháp kết hợp kết đo cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường sử dụng lọc Kalman mở rộng, kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình AR toán xác định xác định hướng vật thể không gian Tác giả xây dựng thử nghiệm thành công hệ kết hợp INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng Tất phương pháp, giải thuật đưa nghiên cứu kiểm chứng thông qua thử nghiệm thực tế, từ đánh giá nội dung phương pháp đề xuất thông qua so sánh với chuẩn phòng thí nghiệm phương tiện đo có độ xác cao, cho thấy phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến đề xuất đắn, phù hợp có khả áp dụng cho hệ INS thực tế Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn đề xuất áp dụng việc tự hiệu chuẩn phương tiện đo độ rung động, đo rung chiều – có nguyên lý đo giống với cảm biến gia tốc khối IMU hệ INS - giúp nâng cao độ xác, tin cậy 22 phép đo rung công nghiệp, hoạt động đo đạc thực tế Qua thử nghiệm thực tế cho thấy giải pháp kết hợp INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng đắn phù hợp, khẳng định phương pháp đề xuất giúp nâng cao đáng kể độ xác thông tin vận tốc, vị trí vật thể chuyển động mặt đất Các đóng góp luận án xác định bao gồm: Đề xuất phương pháp quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc hệ dẫn đường quán tính Đây phương pháp thực đơn giản, có độ xác cao, thực hoàn toàn tự động, không cần sử dụng thêm phương tiện đo, chuẩn tham chiếu bên ngoài, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng hệ thống tích hợp đa cảm biến lắp cố định đối tượng chuyển động Từ kết thực theo phương pháp đề xuất, thông qua so sánh với chuẩn phòng thí nghiệm với phương tiện đo có độ xác cao, cho thấy phương pháp đề xuất cho kết đắn, phù hợp Phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số Kết thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất có tổng bình phương sai số nhỏ so với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời tham số, thao tác thực hiện, thủ tục tính toán đơn giản Với việc đơn giản hóa thao tác thực tính toán, phương pháp đề xuất dễ dàng triển khai thực tế + Đề xuất xây dựng phương pháp xác định góc định hướng vật thể không gian sử dụng lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình tự hồi quy Phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp kết hợp kết đo cảm biến vận tốc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường sử dụng lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên mô hình Gauss-Markov bậc Kết thực nghiệm IMU 3DM-GX3-35 cho thấy, trạng thái đứng yên phương pháp đề xuất cải thiện 6,76% độ xác xác định góc nghiêng, 13,71% độ xác xác định góc ngẩng, 3,95% độ xác xác định góc hướng Ở trạng thái chuyển động, phương pháp đề xuất cải thiện 17,75% độ xác xác định góc nghiêng, 34,48% độ xác xác định góc ngẩng, 16,78% độ xác xác định góc hướng Kết cho thấy hệ AHRS xây dựng theo phương pháp đề xuất cải thiện độ xác xác định góc định hướng vật thể không gian Có thể nhận thấy, phương pháp đề xuất đắn qua đánh giá thực nghiệm cho thấy phương pháp hoàn toàn có khả áp dụng thực tế Các đề xuất kiểm nghiệm thông qua xây dựng hệ INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng Kết xác định vận tốc, vị trí hệ ghép lỏng INS/GPS sử dụng hệ INS tác giả đề xuất so sánh với hệ ghép lỏng INS/GPS sử dụng hệ INS truyền thống thử 23 nghiệm hệ kết hợp INS/GPS chế độ chuyển động Kết thử nghiệm cho thấy hệ ghép lỏng INS/GPS sử dụng INS tác giả đề xuất bám theo quỹ đạo di chuyển thực tế Sai số vị trí trung bình hệ sử dụng INS tác giả đề xuất cải thiện đáng kể Qua khẳng định kết hợp INS/GPS áp dụng lọc Kalman hướng nghiên cứu phù hợp toán xác định xác vị trí dẫn đường cho đối tượng chuyển động mặt đất Từ kết nghiên cứu Luận án, nhận thấy với ứng dụng giám sát hành trình cho ô tô, đơn giản không thường xuyên di chuyển qua khu vực tín hiệu GPS chịu ảnh hưởng lớn nhiễu đa đường, việc sử dụng hệ INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng phù hợp Khi đó, GPS bị khoảng thời gian ngắn (dưới 30 s) hệ thống cung cấp thông tin xác vị trí từ hệ INS (sai số ±10 m) Đối với mục đích giám sát cần độ xác cao hơn, phức tạp đối tượng chuyển động thường xuyên phải di chuyển qua khu vực đường hầm, nhà cao tầng, khu vực đồi núi bị che chắn, lúc này, số lượng vệ tinh thu hoàn toàn tín hiệu vệ tinh, cần phải sử dụng giải pháp tích hợp INS/GPS theo hướng chặt, siêu chặt kết hợp thêm với hệ cảm biến khác Tuy nhiên, việc nâng cao độ xác INS thông qua sử dụng giải pháp đề xuất, việc kết hợp với hệ dẫn đường cảm biến khác cho kết tốt Các kết nghiên cứu Luận án tiền đề giải toán hỗ trợ quản lý đo lường kiểm tra taximet thời gian tới Bên cạnh với kết đạt luận án, để nâng cao độ xác việc xác định vận tốc, vị trí đối tượng chuyển động mặt đất, nghiên cứu sau tập trung vào xây dựng hệ kết hợp INS/GNSS theo cấu trúc ghép chặt, siêu chặt, xây dựng lọc Kalman nối tầng, tăng trạng thái quan sát lọc kết hợp thêm hệ thống đo khác cao độ kế khí áp 24 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Trieu Viet Phuong, Hoang Van Trong, Nguyen Thi Lan Huong, Trinh Quang Thong (2013) “Improvement of Positioning Algorithm of Moving Objects Applied for INS using MEMS-based Sensors Combined with GPS Technology”, The 10th International Conference on Space, Aeronautical and Navigational Electronics 2013 (ICSANE-2013), Hanoi, ISSN 09135685, pp 99-105 Trieu Viet Phuong, Hoang Van Trong, Nguyen Thi Lan Hương, Trinh Quang Thong (2014) “Experimental Verification of Positioning Algorithm of Moving Objects Applied for Self-Made IMUusing MEMS Inertial Sensors”, The 2nd International Conference on Advanced Materials and Nanotechnology (ICAMN), Hanoi, ISBN 978-604-911-946-0, pp 156-158 Triệu Việt Phương, Nguyễn Thị Lan Hương, Trịnh Quang Thông (2015) “Xây dựng hệ AHRS sở cảm biến MEMS sử dụng lọc Kalman kết hợp mô hình sai số ngẫu nhiên AR”, Tuyển tập báo cáo hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa, Thái Nguyên 112015, VCCA2015, pp 844-851 Trieu Viet Phuong, Nguyen Thi Lan Huong, Trinh Quang Thong (2016) “Implementation Of Self-Calibration Method For Accelerometer In Inertial Navigation System”, tạp chí KHCN trường Đại học kỹ thuật (số tiếng Anh), số 113, trang 56-61 Triệu Việt Phương, Nguyễn Thị Lan Hương (2016) “Xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng lọc Kalman kết hợp mô hình sai số ngẫu nhiên tự hồi quy AR áp dụng cho đối tượng chuyển động mặt đất”, tạp chí GTVT, -2016, ISSN 2354 – 0818, trang 66-68 Triệu Việt Phương, Nguyễn Thị Lan Hương, Đào Trung Kiên, Hoàng Ngọc Đế (2016) “Ứng dụng hệ dẫn đường quán tính xác thực mô hình động lực học xe đạp”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học công nghệ Quân sự, Số đặc san 07-2016, ISSN 1859-1043, trang 196-204 Triệu Việt Phương, Nguyễn Thị Lan Hương, Trịnh Quang Thông (2016) “Xây dựng hệ INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng sử dụng lọc Kalman sở hệ INS đã cải thiện độ xác”, tạp chí KHCN trường Đại học kỹ thuật (số tiếng Việt), ISSN 2354-1083, số 116 (Giấy chứng nhận đăng) ... lắp đặt cho đối tượng chuyển động mặt đất phù hợp Tuy nhiên, giá thành rẻ dẫn tới độ xác hệ thống không cao Do đó, cần thiết phải nâng cao độ xác, tin cậy hệ thống kết hợp Để nâng cao độ xác tập... phục vụ dẫn đường đối tượng chuyển động mặt đất sở hệ INS cải thiện độ xác thông qua tự hiệu chuẩn cảm biến khối IMU xác định xác góc định hướng - Các thử nghiệm hệ thống dẫn đường kết hợp INS/GPS... tài Nhu cầu định vị dẫn đường xác cho đối tượng chuyển động mặt đất ngày tăng Các đối tượng chuyển động mặt đất chủ yếu di chuyển địa hình phẳng, có thay đổi bất thường độ cao, với đặc thù số lượng