Luận văn Thạc sỹ: Nghiên cứu thiết kế bộ thu định vị chính xác tích hợp GPS/INS

90 80 1
Luận văn Thạc sỹ: Nghiên cứu thiết kế bộ thu định vị chính xác tích hợp GPS/INS

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Với kết cấu nội dung gồm 4 chương, luận văn Nghiên cứu thiết kế bộ thu định vị chính xác tích hợp GPS/INS giới thiệu đến các bạn những nội dung tổng quan về định vị điểm chính xác PPP GPS và hệ thống định vị quán tính INS, sự tích hợp giữa GPS và INS, sự tích hợp giữa định vị điểm chính xác GPS và INS,...

LỜI NĨI ĐẦU Trong cuộc sống hiện đại, song song với sự  phát triển khơng ngừng của   khoa học cơng nghệ là nhu cầu ngày càng tăng của con người. Nhu cầu về định  vị dẫn đường là một nhu cầu quan trọng trong đời sống. Sự ra đời của hệ thống  định vị tồn cầu GNSS(Global Navigation Satellite System ­ là tên dùng chung cho  các hệ thống định vị tồn cầu sử dụng vệ tinh như GPS (Hoa Kỳ), hệ thống định  vị Galileo (Liên minh châu Âu) và GLONASS (Liên bang Nga)) đã đáp ứng được  nhu cầu đó. Với hệ  thống này, con người có thể  dễ  dàng xác định được vị  trí,  hướng đi, vận tốc, xây dựng bản đồ…phục vụ  cho nhiều mục đích khác nhau.  Tuy nhiên, nhiều ứng dụng đòi hỏi độ  chính xác cao. Vì vậy, u cầu mới được  đặt ra là là sao để tăng được độ chính xác của hệ thống định vị Hiện nay, các hoạt động của con người đòi hỏi về định vị, dẫn đường và  điều khiển cho các vật thể chuyển động như  máy bay, tên lửa, ơtơ, tàu thuyền,   v.v. đã trở thành một nhu cầu hết sức cấp thiết trong nhiều lĩnh vực đời sống và  an ninh quốc phòng. Một trong những hệ  thống dẫn đường hiện tại đang được  ứng dụng nhiều là hệ thống định vị vệ tinh tồn cầu (GPS). Tuy nhiên, bên cạnh  những  ưu điểm như  độ  chính xác tương đối cao và  ổn định theo thời gian, hệ  thống GPS bộ lộ những nhược điểm như  tín hiệu có thể  bị gián đoạn trong thời  gian khơng xác định do  ảnh hưởng của địa hình hoặc do sai số  có chủ  đích của   nhà cung cấp. Bên cạnh hệ thống GPS, hệ thống dẫn đường qn tính (INS) cũng  được sử  dụng nhiều nhằm xác định tọa độ  và các thơng tin của vật thể  chuyển   động dựa trên các thơng số đo đạc tính tốn từ các cảm biến gắn trên vật thể như  cảm biến gia tốc, con quay hồi chuyển, la bàn từ, v.v. Việc tích hợp INS và GPS  cho phép tạo nên một hệ thống dẫn đường có tính hồn thiện cao được ứng dụng  trong các ngành như  điều khiển dẫn đường các phương tiện đường bộ, đường  khơng và vũ trụ Hệ thống được thiết kế sử dụng các kỹ  thuật xử  lý tín hiệu số  hiện đại,   đặc biệt là lọc bộ  lọc Kalman, và cảm biến gia tốc MEMS mới, để  đáp  ứng  được các u cầu như tính chính xác cao và thời gian đáp ứng nhanh TĨM TẮT Luận văn của em tập trung tìm hiểu về“nghiên cứu thiết kế bộ thu định   vị  chính xác tích hợp GPS/INS”. Đây là phương pháp định vị  đem lại độ  chính  xác cao,  ổn định, ít chịu  ảnh hưởng của điều kiện thời tiết. Chi phí thấp hơn   nhiều so với các hệ thống định vị khác có cùng độ chính xác. Theo đó, trong luận   văn em xin trình bày các nội dung như sau: CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU Giới thiệu những nét khái qt nhất   về  phương pháp định vị  điểm chính xác,   cảm biến qn tính MEMS IMU và  hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ  HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QN TÍNH INS Trình bày về  hệ  thống GPS, phương pháp định vị  điểm chính xác PPP và hệ  thống định vị qn tính INS CHƯƠNG 3. SỰ TÍCH HỢP GIỮA GPS VÀ INS Mơ tả  về  các phương pháp tích hợp giữa hai hệ  thống GPS và INS đồng thời   trình bày lý thuyết về bộ lọc Kalman CHƯƠNG 4. SỰ TÍCH HỢP GIỮA ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC GPS VÀ  INS Trình bày cụ thể về phương pháp tích hợp giữa định vị điểm chính xác PPP GPS   và INS CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Là những kết quả  thu được dựa trên mơ phỏng matlab so sánh sai số vị  trí giữa   các hệ thống rời rạc và hệ thống tích hợp Cùng với đó, phần kết luận sẽ đưa ra những đánh giá và đề xuất một vài hướng  nghiên cứu tiếp theo ABSTRACT             My   project   focuses   on   studying   about  “Integration  of   Precise  Point  Positioning GPS and INS”.This is a positioning method provides highly accurate,  stable, less affected by weather conditions. This has lower cost than other systems  with the same positioning accuracy.Accordingly, the project would like to present  the contents as follows: Chapter 1 introduces The most general definitions ofPrecise Point Positioning (PPP), low Cost   mems  IMU and intergration of PPP GPS and mems IMU Chapter 2 presents Global Positioning System (GPS), Precise Point  Positioning and Inertial Navigation System (INS) Presentation on GPS systems, positioning method and PPP exact inertial navigation  system INS Chapter 3 describes the method to integrate GPS and INS, theory of  Kalman filter A  description   of   the   method  of  integration   between  GPS  and  INS   systems   and  presents a Kalman filter theory Chapter 4 presents in detail method of integration of Precise Point  Positioning and INS Presents   particular   methodological   integration   between   precise   point   positioning  GPS and INS PPP Chapter 5 Result of framework The   result   based   on   the   simulation   using   matlabfor   estimating   error   between  separate systems and integration system And   the   conclusion   will   evaluate   and   make   a   few   suggestions   towards   further  researches MỤC LỤC  ẢNH DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU CHƯƠNG 1.                 GIỚI THIỆU Ngày nay, sự kết hợp giữa GPS và  INS cùng với sự ra đời của hệ thông vi   cơ điện tử (MEMS) đã làm cho sự kết hợp này trở nên ngày càng phổ  biến hơn   Việc tích hợp hai hệ thống này lại với nhau có thể được thực hiện bằng cách sử  dụng bộ lọc Kalman theo 2 mơ hình, đó là mơ hình liên kết chặt và mơ hình liên   kết lỏng. Lỗi nghiêm trọng nhất của hệ thống dẫn đường qn tính INS là do các   cảm biến qn tính gây ra. Lỗi này được khắc phục nhờ  hệ  thống GPS. Đồ  án   này nghiên cứu hệ  thống tích hợp GPS/INS dựa trên bộ  thu GPS lưỡng tần số.  Để tăng thêm độ chính xác, em sử dụng cơng nghệ định vị điểm chính xác (PPP) 1.1. Sơ lược về  các hệ thống định vị  điểm chính xác GPS và cảm biến   qn tính Hiện nay, hầu hết các hệ thống tích hợp GPS/INS đêu dựa trên cơng nghệ  GPS vi sai (DGPS). Một hệ thống như thế đòi hỏi 2 bộ  thu GPS, một bộ thu  ở  trạm tham chiếu và một bộ  thu lắp trên các phương tiện cần theo dõi. Việc lắp  đặt thêm một trạm tham chiếu  khơng những tốn kém về  chi phí, tăng độ  phức  tạp, mà phương pháp này còn gặp phải hạn chế về phạm vi hoạt động. Sự ra đời  của phương pháp định vị điểm chính xác (PPP) đã cho phép nâng cao độ chính xác  tới cm mà khơng cần trạm tham chiếu. Nó mở  ra cơ hội để  phát triển hệ  thống   tích hợp GPS/INS với độ chính xác cao mà chỉ cần duy nhất một bộ thu GPS.  Đối với hệ  thống INS, cùng với sự  ra đời của cơng nghệ  vi cơ  điện tử  (MEMS) thì MEMS IMU là một sự lựa chọn tốt khi tính đến chi phí và hiệu năng  chấp nhận được. Một khó khăn gặp phải hiện nay khi sử  dụng MEMS IMU là  lỗi của cảm biến qn tính, lỗi này nếu khơng được khắc phục thì sai số  càng   ngày     tăng       tích   lũy   theo   thời   gian   Trong   hệ   thống   tích   hợp   PPP   GPS/MEMS IMU, lỗi  này được ước tính bởi hệ thống PPP GPS. Sự tích lũy lỗi   cũng được hạn chế. Mặt khác, Cảm biến qn tính MEMS IMU có thể  hoạt   động khi tín hiệu PPP GPS bị gián đoạn, đảm bảo cho hệ thống hoạt động liên   tục. Tóm lại, việc tích hợp hai hệ  thống này lại với nhau giúp hạn chế  những  nhược điểm  đồng thời phát huy ưu điểm của từng hệ thống Với những  ưu điểm như  vậy, hệ  thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU   thích hợp cho nhiều  ứng dụng. Sau đây là một số   ứng dụng sử  dụng hệ  thống   này: Hệ  thống giám sát phương tiện bay không người lái (Unmanned  Aerial  Vehicle­UAV) Trong những năm gần đây, UAV được sử dụng ngày càng nhiều trong các   ứng dụng dân sự, chẳng hạn như: đánh giá thiên tai, tìm kiếm cứu nạn, theo dõi  thời tiết, thăm dò khống sản…UAV muốn hoạt động được cần phải có thơng tin  chính xác về vị trí, tốc độ, phương hướng. Độ chính xác của những thơng số này  phụ  thuộc vào sứ  mệnh mà UAV thực hiện. Hiện nay, một số  hệ  thống dẫn   đường   thương   mại   cho   UAV     phát   triển   dựa     hệ   thống   tích   hợp   GPS/MEMS IMU, độ chính xác của những hệ thống này là 2 đến 10 mét. Vì vậy ,  những hệ thống này khơng thể đáp ứng được những ứng dụng u cầu độ  chính   xác cao. Một số  hệ  thống dẫn đường khác được phát triển dựa trên DGPS để  đảm bảo hiệu năng dẫn đường. phương pháp này khơng khả  thi trong một số  trường hợp thiên tai, khẩn cấp bởi vì việc lắp đặt trạm tĩnh đòi hỏi thời gian,   phạm vi hoạt động cũng bị hạn chế, tăng chi phí mà độ phức tạp Hệ  thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU có thể  được sử  dụng cho hệ  thống đẫn đường UAV, đặc biết là trong trường hợp trạm tĩnh khó lắp đặt Tự động hóa máy móc và phương tiện Hệ  thống đẫn đường dựa trên MEMS IMU tích hợp với GPS được sử  dụng rộng rãi trong các ứng dụng máy móc và phương tiện tự  động, chẳng hạn   như: máy khoan, máy  ủi, máy xúc…Hầu hết các hệ  thống này được phát triển   dựa trên DGPS. Phương pháp này khơng những tốn kém mà còn bị  giới hạn về  phạm vi hoạt động. Vấn đề  khác nữa đó là sự  trượt chu kì xảy ra do tín hiệu  định vị  bị  che khuất. điều này dẫn đến sự  xuống cấp về  chất lượng của hệ  thống Hệ  thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU có thể  hướng dẫn cho các máy  móc tự động khơng cần tới trạm tham chiếu mà vẫn đảm bảo độ chính xác và ổn   định cho dù tín hiệu GPS bị đứt qng 1.1.1.Định vị điểm chính xác GPS PPP sử dụng các phương pháp ko vi sai từ một bộ thu lưỡng tần số chẳng   hạn như  giả  khoảng cách, đo pha sóng mang kết hợp với dữ  liệu quỹ  đạo và  đồng hồ  chính xác  .Kĩ thuật này khơng phải chịu những hạn chế  của kỹ  thuật   GPS truyền thống và có thế  đưa ra độ  chính xác tương tự  độ   chính xác của kỹ  thuật DGPS mà khơng cần trạm tham chiếu. Một số  tổ  chức như  International   GPS Service (IGS) và Jet Propulsion Laboratory (JPL) cung cấp quỹ đạo vệ  tinh  và đồng hồ  chính xác. IGS là một tổ  chức dân sự, hoạt đơng với mạng lưới các   trạm GPS lưỡng tần số chất lượng cao trên tồn cầu, cung cấp các thơng số  về  quỹ đạo, đồng hồ, chuyển động quay của trái đất, trễ tầng đối lưu và tầng điện   ly. JPL sử dụng mạng lưới các trạm GPS trên tồn cầu, tính tốn sai số của quỹ  đạo vệ  tinh và sai số  đồng hồ. Những thông số  này được truyền tới người sử  dụng thông qua internet. Bộ  tài nguyên thiên nhiên Canada cũng sử  dụng một  mạng lưới các trạm GPS để tạo ra thông số  hiệu chỉnh về đồng hồ  và quỹ  đạo   vệ  tinh. Những thơng số  này cũng được phát qua internet và vệ  tinh MSAT của  Canada Cơng nghệ định vị điểm chính xác được đưa ra bởi Zumberge et al. (1997) [1] cũng như bởi Kouba and Heroux (2000) [2] đề xuất phương pháp tính tốn dữ  liệu quỹ đạo và đồng hồ sử dụng một phần của mạng IGS. Bằng cách sử dụng    liệu chính xác với chu kì 30 giây đối với đồng hồ  và 1phút đối với quỹ  đạo  của vệ  tinh. Kỹ  thuật này đã thu được những kết quả  triển vọng. Kouba and   Heroux (2000) lần đầu tiên đã đưa ra kỹ  thuật sử  dụng phương pháp đo mã và  quan sát pha sóng mang từ bộ thu lưỡng tần số. Họ nhấn mạnh sự giảm lỗi, đặc  biết là lỗi liên quan đến phương pháp đo mã và quan sát pha sóng mang. Kết quả  thu được tương đương với kết quả của Zumberge’s (1997) Cơng trình nghiên cứu của Zumberge et al. (1997) cũng như  Kouba and   Heroux (2000)[2] tập trung sử dụng phương pháp đo giả khoảng cách và quan sát  pha sóng mang. Các thơng số  chưa biết bao gồm số  ngun lần bước sóng, độ  lệch đồng hồ  bộ  thu,và các thơng số  về  tầng đối lưu. Gao and Shen (2001) đã   giới thiệu một mơ hình quan sát mới sử dụng mức trung bình của đo mã và quan  sát pha sóng mang trên cả hai tần số L1 và L2 để hiệu chỉnh sự sai pha sóng mang   do tầng đối lưu gây ra. Mơ hình  mới này cho phép ước tính số ngun lần bước  sóng trên cả hai tần sốL1 và L2 đối với mỗi vệ tinh cùng với thơng số về vị  trí,   sai số đồng hồ bộ thu và trễ tầng đối lưu Sự  thành cơng của hệ thống định vị  điển chính xác đã cải thiện một cách  đáng kể tính linh hoạt và giảm giá thành của hệ thống, nó cũng làm gia răng các  ứng dụng sử dụng cơng nghệ GPS, chẳng hạn như: thăm dò địa hình , điều khiển   máy móc, theo dõi thời tiết 1.1.2.Low cost MEMS IMU Vấn đề  then chốt của việc lựu chọn MEMS IMU sử dụng cho hệ th ống   INS thương mại là mức chi phí hợp lý. Với kích thướng nhỏ  hơn, giá cả  thấp   hơn, sự lựa chọn này đang được sử  dụng cho nhiều ứng dụng hiện  nay, những   ứng dụng này trước đây là khơng khả  thi do sự  ràng buộc về  kích thước và chi   phí. MEMS IMU được xếp vào loại cảm biến tự  động dựa trên hiệu năng và  mục đích ứng dụng Xét về lỗi cảm biến của MEMS IMU, một số cách tiếp cận truyền thống   sử dụng IMU cao cấp là khơng phù hợp với MEMS IMU, chẳng hạn như phương   pháp  hiệu chỉnh thơ khơng thể thực hiện với MEMS IMU. Vì vậy, các biện pháp  và cách tiếp cận phi truyền thống được sử dụng 10 5.1.6. hình ảnh setup hệ thống thực nghiệm Hình 5.3 Hình ảnh setup thực nghiệm 5.2 Khởi tạo và phân tích bài tốn 5.2.1. Thiết lập các sự kiện ban đầu  Vị trí đối tượng được khởi tạo tại x = 0 và chuyển động dọc theo trục Ox  với vận tốc trung bình xấp xỉ 20m/s  Phương trình chuyển động được mơ tả theo theo x1 và x2 tương ứng là vị  trí và vận tốc  Thiết lập các thơng số  ban đầu cho hệ  thống và cho bộ  lọc (sử  dụng bộ  lọc Kalman) Các ma trận trạng thái ban đầu và giá trị cho bộ đo tuyến tính: A, B,  C, D, Q, R, u, x0 Các ma trận trạng thái ban đầu và giá trị cho bộ lọc Kalman: A1, B1,   C1, D1, Q1, x1, P1 (x1 # x0) Thời gian chuyển động dt, chu kỳ ts 76 Thiết lập các cơng thức  ước lượng theo vị  trí và vân tốc bằng các   phương pháp  ước lượng theo các khoảng thời gian dt và bộ  lọc  Kalman 5.2.2. Yêu cầu hệ thống Trong điều kiện thông thường chúng ta vẫn sử dụng các phương pháp đo   lường để   ước lượng vị  trí và vận tốc thực tế  . Biểu diễn được các giá trị   ước  lượng về  vị  trí và vân tốc của đối tượng sử  dụng các phương pháp  ước lượng  bình thường và bộ lọc Kalman. Tính tốn sai số so với thực tế 5.3 Kết quả mơ phỏng Trong điều kiện thơng thường chúng ta vẫn sử dụng các phương pháp đo   lường để ước lượng vị trí và vận tốc thực tế, ví dụ: Ước lượng vị trí đối tượng   sau mỗi đơn vị thời gian tức thời dt=0.1 s,  ước lượng giá trị  trung bình vân tốc   Nhưng trong q trình chuyển động đối tượng gặp các điều kiện khơng ổn định    đường xấu, thời tiết xấu  Do vậy cần sử  dụng bộ  lọc Kalman  để   ước   lượng một cách nhanh chóng và chính xác vận tốc của đối tượng. Những kết quả  sau sẽ thể hiện một cách trực quan hơn 77 5.3.1 Sơ đồ khối của bài tốn mơ phỏng Hình 5.4. Sơ đơ khơi mơ phong tich h ̀ ́ ̉ ́ ợp long GPS/INS ̉ Hình 5.5. Dự đoan lơi vi tri sau bơ loc Kalman ́ ̃ ̣ ́ ̣ ̣ 78 Hình 5.6. Dự đoan lơi vân tơc sau bơ loc Kalman ́ ̃ ̣ ́ ̣ ̣ Hình 5.7. Sai số theo phương X trong hệ tọa độ cố định tâm trái đất 79 Hình 5.8. Sai số theo phương Y trong hệ tọa độ cố định tâm trái đất Hình  5.9. Sai số theo phương Z trong hệ tọa độ cố định tâm trái đất 80 Hình 5.10. Sai số vị trí trong hệ tọa độ cố định tâm trái đất Hình 5.11. Đanh gia sai sơ vân tơc hê thơng INS va GPS ́ ́ ́ ̣ ́ ̣ ́ ̀ /INS 81 Từ hình 5.1 đến hình 5.4 cho thấy rằng sai số vị trí của hệ thống INS là rất  lớn. Sai số  này tích lũy dần theo thời gian. Việc tích hợp hai hệ  thống GPS và   INS lại với nhau sử  dụng bộ lọc Kalman sẽ cho sai s ố v ị trí thấp hơn nhiều so  với sử dụng từng hệ thống riêng rẽ Nhân xet va đanh gia kêt qua thu đ ̣ ́ ̀ ́ ́ ́ ̉ ược từ mơ phong ̉ ­ Nhân xet ̣ ́ Độ  chính xác của hệ  thống tích hợp GPS/INS cao hơn cả  độ  chính xác của hệ  thống   GPS   hay   INS     hoạt   động   độc   lập   Rõ   ràng     xu   hướng   kết   hợp  GPS/INS là xu hướng tất yếu của vấn đề định vị và dẫn đường ­ Bang đanh gia sai sô ̉ ́ ́ ́ Bang 5.1: Kêt qua sai sô trung binh thu đ ̉ ́ ̉ ́ ̀ ược hê thông đinh vi GPS, INS va ̣ ́ ̣ ̣ ̀  GPS/INS Hê thông đinh vi ̣ ́ ̣ ̣ GPS INS GPS+INS 82 Trung binh s ̀ ai sô vi tri ́ ̣ ́ (m) (m) (m) 5.3.2. Dự đốn vị trí và vận tốc của đối tượng di chuyển (đồn tàu) Trong phần  5.1   5.2  của chương này chúng ta đã đưa ra kịch bản và  những điều kiện khởi tạo, phân tích cho bài tốn. Sau đây sẽ  là kết quả  thực  nghiệm của bài tốn 83 Hình 5.12. Dự đốn vị trí và vận tốc của một đồn tàu đang chuyển động   dùng bộ lọc Kalman Nhận xét:   Ở  hình trên cùng: Qũy đạo của các đường màu xanh lá và màu tím gần  giống với quỹ đạo của đường màu xanh dương.   Ở hình dưới: 84  Quỹ đạo của các đường màu xanh dương, xanh đậm gần giống với  quỹ   đạo     đường   màu   xanh     Trong     quỹ   đạo  màu  xanh  dương giống với quỹ đạo màu xanh lá nhất.   Q trình  ước lượng vận tốc sau hai hoặc nhiều khoảng thời gian  liên tục cho sai số rất lớn (đường màu đỏ) Hình 5.13. Mơ phỏng trạng thái với mơ hình Kalman 85 Hình 5.14. Mơ phỏng trạng thái với mơ hình Kalman LTI 86 5.4 Kết luận chương và hướng phát triển Chương này đã mơ phỏng về   chức năng của bộ  lọc Kalman, sự tích hợp  giữa hai hệ  thống GPS và INS. Đến thời điểm hiện tại có những việc đã làm  được. Ngồi ra do hạn chế và mặt thời gian cũng như kinh phí, chúng em xin đưa   ra những hướng phát triển tiếp theo cho đồ án trong thời gian tới   Những kết quả thu được:  Tìm hiểu lý thuyết tổng quan hệ thống GNSS và INS  Tìm hiểu lý thuyết về hệ thống DGPS, so sánh với hệ thống GPS  Tìm hiểu về ngun lý, cấu tạo, cách xử lý của bộ lọc Kalman  Tìm hiểu  lý thuyết cũng như các biện pháp tích hợp giữa hệ thống GPS và  INS bằng việc sử dụng bộ lọc Kalman  Mơ phỏng độ  chính xác và sai số  của các hệ  thống GPS, INS, GPS tích  hợp INS  Mơ phỏng một số ví dụ về chức năng của bộ lọc Kalman Hướng phát triển tiếp theo:  Nghiêm cưu sâu vê ph ́ ̀ ương thưc đinh vi GNSS vi sai ́ ̣ ̣  Thiết kế các sơ đồ khối cũng như chế tạo phần cứng bộ thu GPS   Thiết kế khối IMU sau đó cho hai hệ thống này tích hợp với nhau 87 KẾT LUẬN Mỗi ngày trên thế giới có hàng ngàn cơng nghệ mới được phát minh, hàng   triệu người đang sử dụng ứng dụng định vị dẫn đường mỗi ngày, do đó nhu cầu  của con người là khơng giới hạn. Q trình đo chính xác vị  trí và nâng cao độ  chính xác định vị bằng cách kết hợp các hệ định vị  thống lại với nhau ngày càng   phát triển mạnh mẽ. Đặc biệt, sự kết hợp giữa hai hệ thống GPS và INS lại với  nhau khơng những nâng cao được độ chính xác mà còn duy trì được tính liên tục  và ổn định trong mọi điều kiện, điều mà khó thực hiện nếu chỉ sử dụng hệ thống   định vị vệ tinh. Việc tích hợp hai hệ thống GPS và INS  sử dụng bộ lọc Kalman  đã tạo ra bước đột phá trong cơng nghệ định vị dẫn đường Tất cả đồ án của em tập trung chính vào lý thuyết về tích hợp giữa hai hệ  thống GPS và INS sử  dụng mems IMU. Trên cơ  sở  lý thuyết em đã mơ phỏng   được hệ thống tích hợp theo mơ hình liên kết lỏng bằng phần mềm matlab. Em   hy vọng phần tìm hiểu của em sẽ giúp ích cho các nghiên cứu sau này về các hệ  thống định vị cũng như việc triển khai thực hiện hệ thống tích hợp trên thực tế   Thực tế còn rất nhiều khó khăn nhưng suốt thời gian qua  em nỗ lực và cố gắng   hết mình để  thực hiện đồ  án. Em đã tăng thêm được nhiều kiến thức rất tổng  quan về các hệ thống định vị, lý thuyết về tín hiệu, kiến trúc, hoạt động của hệ  thống GPS. Đồng thời em cũng đã thu được kiến thức về xử lý nhiễu, đó là một   q trình xử lý khơng thể thiếu cho bất kỳ hệ thống viễn thơng nào đó là sử dụng   bộ lọc.  Trong q trình làm đồ án, dù đã cố gắng nhưng cũng khơng thể tránh khỏi   những thiếu sót, em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp q báu của các   thầy cơ và các bạn!  88 Cuối cùng, em xin được gửi lời cảm  ơn sâu sắc đến các thầy cơ giáo   PGS.TS Nguyễn Hữu Trung và PGS.TS Nguyễn Thúy Anh, thầy cơ đã giúp đỡ  tận tình và tạo điều kiện để em hồn thành luận văn này ! TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Zumberge, J. F., M. B. Heflin, D. C. Jefferson, M.M. Watkins, and F.H. Webb  (1997). Precise Point Positioning for the Efficient and   Robust Analysis of GPS  Data from Large Networks.   Journal of Geophysical Research, Vol. 102, No. B3  Pages 5005­5017 [2]  Kouba, J. and P. Heroux (2000). GPS Precise Point Positioning Using IGS  Orbit Products. GPS Solutions, Vol. 5, No. 2 [3]  Salychev,   O.,   V.   V.   Voronov,   M.   E.   Cannon,   R.   A.   Nayak,   and   G.  Lachapelle   (2000). Low   Cost   INS/GPS   Integration:   Concepts   and   Testing.  Proceedings     of     ION     NTM,   26­28   January,   Anaheim   CA,   pp   98­105,   U   S.  Institute of Navigation, Fairfax VA [4]  Hide,  C.  D   and  T  Moore  (2005)   GPS  and  Low   Cost  INS  Integration  for  Positioning   in   the     Urban     Environment     Proceedings     of     ION     GPS,     13­16  September,  Long  Beach CA, pp. 1007­1015, U. S. Institute of Navigation, Fairfax  VA [5]  Godha,   S.   (2006)   Performance   Evaluation   of   Low   Cost   MEMS­Based  IMU   Integrated With   GPS   for   Land   Vehicle   Navigation   Application,   MSc  Thesis, Department  of Geomatics Engineering, The University of Calgary, Canada 89 [6]  Shuang   Du   (2010)   Integration   of   Precise   Point   Positioning   and   Low   Cost  MEMS IMU 90 ... được các yêu cầu như tính chính xác cao và thời gian đáp ứng nhanh TĨM TẮT Luận văn của em tập trung tìm hiểu về nghiên cứu thiết kế bộ thu định   vị chính xác tích hợp GPS/INS . Đây là phương pháp định vị  đem lại độ chính xác cao,  ổn định,  ít chịu ... trình bày lý thuyết về bộ lọc Kalman CHƯƠNG 4. SỰ TÍCH HỢP GIỮA ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC GPS VÀ  INS Trình bày cụ thể về phương pháp tích hợp giữa định vị điểm chính xác PPP GPS   và INS CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU... này nghiên cứu hệ  thống tích hợp GPS/INS dựa trên bộ thu GPS lưỡng tần số.  Để tăng thêm độ chính xác,  em sử dụng cơng nghệ định vị điểm chính xác (PPP) 1.1. Sơ lược về  các hệ thống định vị

Ngày đăng: 09/01/2020, 19:28

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • TÓM TẮT

  • ABSTRACT

  • MỤC LỤC

  • DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

  • DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

  • CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU

    • 1.1. Sơ lược về các hệ thống định vị điểm chính xác GPS và cảm biến quán tính

  • 1.1.1.Định vị điểm chính xác GPS

    • 1.1.2.Low cost MEMS IMU

      • 1.2.Sơ lược về hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU

      • 1.2.1.Sự kết hợp giữa GPS và INS sử dụng bộ lọc Kalman

        • 1.2.2.Mô hình cảm biến quán tính

          • CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH INS

            • 2.1. Tổng quan về hệ thống định vị toàn cầu GPS

          • 2.1.1. Cấu trúc của hệ thống GPS

            • 2.1.2. Cấu trúc tín hiệu GPS

              • 2.1.3 Các phương pháp đo

                • 2.2. Tổng quan về phương pháp định vị điểm chính xác

                • 2.2.1. Sai số đồng hồ và quỹ đạo vệ tinh

                  • 2.2.2. Trễ tầng đối lưu

                    • 2.2.3. Tầng điện ly

                      • 2.3. Tổng quan về hệ thống định vị quán tính INS

                      • 2.3.1. Hệ tọa độ và sự chuyển đổi giữa các hệt tọa độ

                        • 2.3.2. Bộ xử lý INS

                          • Hình 2.15. sơ đồi thuật toán xử lý INS

                            • 2.2.3. Sự hiệu chỉnh ban đầu cho INS

                              • Chương 3. SỰ TÍCH HỢP GIỮA INS VÀ GPS

                                • 3.1. Phương pháp tích hợp GPS/INS

                              • 3.1.2. Hệ thống tích hợp chặt chẽ.

                                • 3.1.2. Hệ thống tích hợp lỏng GPS/INS

                                  • 3.2. Bộ lọc Kalman

                                  • CHƯƠNG 4. SỰ TÍCH HỢP GIỮA ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ INS

                                    • 4.1. Bộ lọc PPP GPS

                                  • 4.1.1. Trạng thái của hệ thống

                                    • 4.1.2. Mô hình hệ thống

                                      • 4.2. Hệ thống PPP GPS/MEMS IMU theo phương pháp tích hợp chặt chẽ

                                      • 4.2.1. Véc tơ trạng thái của hệ thống

                                        • 4.2.2. Mô hình hệ thống.

                                          • 4.2.3. Mô hình đo

                                            • 4.3. Hệ thống tích hợp lỏng PPP GPS/MEMS IMU

                                            • CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

                                              • 5.1 Tổng quan và thực nghiệm

                                            • 5.11. Kịch bản

                                              • 5.1.2. Mô tả tổng quan

                                                • 5.1.3. Sơ đồ khối của hệ thống mô phỏng

                                                  • 5.1.4. Sơ đồ khối thuật toán

                                                    • 5.1.5. Sơ đồ khối xử lý

                                                      • 5.1.6. hình ảnh setup hệ thống thực nghiệm

                                                        • 5.2 Khởi tạo và phân tích bài toán

                                                        • 5.2.1. Thiết lập các sự kiện ban đầu

                                                          • 5.2.2. Yêu cầu hệ thống

                                                            • 5.3 Kết quả mô phỏng

                                                            • 5.3.1 Sơ đồ khối của bài toán mô phỏng

                                                              • 5.3.2. Dự đoán vị trí và vận tốc của đối tượng di chuyển (đoàn tàu)

                                                                • 5.4 Kết luận chương và hướng phát triển

                                                                • KẾT LUẬN

                                                                • TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan