Phương pháp thiết kế và thực thi mô phỏng hướng đối tượng trong thời gian thực với kiến trúc hướng theo mô hình cho hệ thống điều khiển của quadrotor uav

LƯƠNG QUANG HUÂN BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LƯƠNG QUANG HUÂN KỸ THUẬT MÁY THỦY KHÍ PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ VÀ THỰC THI MÔ PHỎNG HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG TRONG THỜI GIAN THỰC VỚI KIẾN TRÚC HƯỚNG THEO MƠ HÌNH CHO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CỦA QUADROTOR UAV LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT MÁY THỦY KHÍ CLC2016B Hà Nội – Năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LƯƠNG QUANG HUÂN TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ VÀ THỰC THI MÔ PHỎNG HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG TRONG THỜI GIAN THỰC VỚI KIẾN TRÚC HƯỚNG THEO MƠ HÌNH CHO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CỦA QUADROTOR UAV Chuyên ngành : KỸ THUẬT MÁY THỦY KHÍ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC KỸ THUẬT MÁY THỦY KHÍ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS Lê Thị Thái Hà Nội - Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi – Lƣơng Quang Huân, học viên cao học mã số CBC16006 khóa CLC2016B, Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội – cam kết luận văn cơng trình nghiên cứu thân tơi dƣới hƣớng dẫn TS Lê Thị Thái – Viện Cơ khí Động lực – Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tác giả luận văn xin chịu trách nhiệm nghiên cứu Hà Nội, ngày 28 tháng 04 năm 2017 Tác giả Lƣơng Quang Huân Xác nhận giáo viên hƣớng dẫn mức độ hoàn thành luận văn tốt nghiệp cho phép bảo vệ: Hà Nội, ngày 28 tháng 04 năm 2017 Giảng viên hƣớng dẫn TS Lê Thị Thái TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Trong năm gần đây, nghiên cứu thiết bị bay không ngƣời lái (UAV) đặc biệt máy bay Quadrotor UAV, ngày đƣợc đẩy mạnh Để khai thác có hiệu tiềm Quadrotor UAV ứng dụng bao gồm dân quân sự, nghiên cứu gần tập trung vào việc giải tốn cân sau phát triển tác vụ Tuy nhiên, nghiên cứu tồn hạn chế máy bay hoạt động mơi trƣờng có nhiều chƣớng ngại vật nhƣ khả tùy biến điều khiển cho ứng dụng khác chƣa cao Để giải vấn đề nêu trên, luận văn nghiên cứu phƣơng pháp thiết kế thực thi mô hƣớng đối tƣợng thời gian thực với kiến trúc hƣớng theo mơ hình cho hệ thống điều khiển Quadrotor UAV cỡ nhỏ tích hợp khả tránh vật cản Kết nghiên cứu điều khiển PID có khả tùy biến sử dụng lọc Kalman dành cho Quadrotor UAV trƣờng hợp bay treo tránh vật cản ABSTRACT OF THESIS In recent years, research on Unmanned Aerial Vehicles (UAV), especially Quadrotor UAV, is increasingly promoted both in civilian and military applications To efficient utilization of their advantages, recent research deeply focuses on stabilization problem then develops new features However, it makes some issues when a Quadrotor UAV operates in the environment with more obstacles And it is hard to apply these controllers for others Quadrotor UAV In order to figure out these problems, this thesis will study on Real-time object-oriented simulation and design method combined with the model-driven architecture for Quadrotor UAV including obstacle avoidance task The result is a flexible PID controller using Kalman filter for Quadrotor UAV on hover mode and be capable of automatically obstacle avoidance MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC ĐỒ THỊ DANH MỤC BẢNG LỜI MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÁY BAY TRỰC THĂNG VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN 1.1 Lịch sử trình phát triển máy bay trực thăng 1.2 Các kỹ thuật điều khiển truyền thống 13 1.3 Phƣơng pháp lai công nghệ hƣớng đối tƣợng mơ hình hóa hệ thống điều khiển 14 1.3.1 Hệ thống động lực lai Automate lai 14 1.3.2 Kiến trúc hƣớng theo mô hình 17 CHƢƠNG MƠ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VÀ CẤU TRÚC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CỦA QUADROTOR UAV 19 2.1 Mơ hình động lực học điều khiển Quadrotor UAV 19 2.1.1 Hệ quy chiếu sử dụng nghiên cứu QuadrotorUAV 19 2.1.2 Mơ hình động lực học điều khiển Quadrotor UAV 19 2.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển Quadrotor UAV 27 2.2.1 Hệ thống điều khiển ổn định 27 2.2.2 Bộ điều khiển PID 27 2.3 Xử lý liệu trạng thái máy bay Quadrotor UAV 31 2.3.1 Lý thuyết lọc Kalman 31 2.3.2 Ứng dụng lọc nhiễu cho module cảm biến MPU6050 38 2.3.3 So sánh phƣơng pháp đo liệu góc 40 2.4 Giải thuật tránh vật cản 48 CHƢƠNG THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG CÔNG NGHỆ HƢỚNG ĐỐI TƢỢNG 51 3.1 Qui trình MDA tổng quát phát triển hệ thống điều khiển cho Quadrotor UAV 51 3.2 CIM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV 52 3.3 PIM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV 53 3.4 PSM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV 53 CHƢƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 55 4.1 Thiết kế mơ hình thử nghiệm 55 4.2 Kết hoạt động điều khiển ổn định 56 4.3 Kết điều khiển ổn định kết hợp tránh vật cản 58 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Mơ hình máy bay trực thăng Leonardo Da Vinci Hình 2: Mơ hình máy bay trực thăng VS-300 Igor Ivanovich Sikorsky năm 1939 Hình 3: Phân loại thiết bị bay 11 Hình 4: Quadrotor điều khiển ngƣời nhà khoa học Breguet-Richet 1907 13 Hình 5: Bộ giới hạn tín hiệu 16 Hình 6: Automate lai mơ hình hóa ứng xử giới hạn tín hiệu 17 Hình 7: Sự phân loại mơ hình MDA 17 Hình 8: Ví dụ phát triển theo hƣớng mơ hình 18 Hình 9: Hệ quy chiếu sử dụng cho Quadrotor UAV 19 Hình 10: Sơ đồ hệ thống điều khiển ổn định Quadrotor UAV 27 Hình 11: Bộ lọc Kalman 35 Hình 12: Quá trình xử lý lọc Kalman 38 Hình 13: Mơ đun cảm biến MPU6050 39 Hình 14: Mơ đun phát tránh vật cản 48 Hình 15: Sơ đồ hệ thống điều khiển Quadrotor UAV tích hợp mơ đun tránh vật cản 49 Hình 16: Chuyển đổi mơ hình PIM-PSM MDA 54 Hình 17: Mơ hình Quadrotor UAV thử nghiệm 55 Hình 18: Thử nghiệm tính tránh vật cản Quadrotor UAV 59 DANH MỤC ĐỒ THỊ Đồ thị 1: Dữ liệu đo góc sử dụng Gyro 42 Đồ thị 2: Dữ liệu đo góc sử dụng gia tốc kế 42 Đồ thị 3: Dữ liệu đo góc sử dụng lọc bổ sung 43 Đồ thị 4: Dữ liệu đo góc sử dụng lọc Kalman 43 Đồ thị 5: Dữ liệu đo góc sử dụng phƣơng pháp DMP 44 Đồ thị 6: Dữ liệu góc trạng thái ổn định, sử dụng lọc Kalman 44 Đồ thị 7: Dữ liệu góc trạng thái ổn định, sử dụng phƣơng pháp DMP 45 Đồ thị 8: So sánh phƣơng pháp đo góc 45 Đồ thị 9: Vận tốc góc hƣớng trạng thái tĩnh 46 Đồ thị 10: So sánh phƣơng pháp đo góc góc liệng (Roll) 47 Đồ thị 11: So sánh phƣơng pháp đo góc góc chúc (Pitch) 48 Đồ thị 12: Tỷ lệ khoảng cách đo đƣợc điện áp đầu cảm biến 49 Đồ thị 13: Góc Nghiêng bay thực nghiệm 57 Đồ thị 14: Góc Chúc bay thực nghiệm 57 Đồ thị 15: Vận tốc góc Hƣớng bay thực nghiệm 58 Đồ thị 16: Đáp ứng Quadrotor UAV gặp vật cản 59 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Một số loại mơ hình phƣơng tiện bay 11 Bảng 2: So sánh phƣơng pháp đo góc 46 Bảng 3: Các thông số mơ hình Quadrotor UAV 55 Bảng 4: Các thông số điều khiển mơ hình 56 LỜI MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, loại phƣơng tiện bay không ngƣời lái siêu nhỏ (MUAV – Miniature UAV) đƣợc phát triển nhanh chóng nƣớc ta nhằm mang lại nhiều ứng dụng lĩnh vực quân dân sự, nhƣ giám sát phân luồng giao thông đô thị, tuần tra biển đảo, cảnh báo cứu hộ trọng lâm nghiệp Nó mở hƣớng nghiên cứu nhằm triển khai ứng dụng khác nhau; đặc biệt, nghiên cứu cho phép phát triển dạng rô bốt bay tự hành không ngƣời lái lớn nhằm ứng dụng cho nhiệm vụ lĩnh vực quân Trong đó, loại UAV dạng nhiều cánh quạt mang nhƣ Quadrotor UAV đƣợc quan tâm phát triển mạnh ƣu điểm vƣợt trội nhƣ cất cánh, hạ cánh thẳng đứng, vận hành đơn giản an tồn Đã có số ứng dụng điều khiển cho UAV dạng nhiều cánh quạt mang đƣợc phát triển nƣớc ta, nhiên vấn đề điều khiển ổn định bám quỹ đạo bay cách tự hành tránh đƣợc vật cản loại phƣơng tiện bay cần phải đƣợc xem xét, mơ hình động lực học phi tuyến phức tạp đƣợc gắn chặt với chế độ hoạt động nhƣ an toàn toàn hệ thống Ngoài ra, việc điều khiển UAV đƣợc phát triển chủ yếu nƣớc điều khiển từ xa thông qua sóng radio Việc chế tạo hệ thống điều khiển tự động cho phép UAV hồn tồn tự hành bám theo quỹ đạo mong muốn tránh đƣợc vật cản chƣa đƣợc triển khai rộng nƣớc ta; nhƣng UAV loại đƣợc nhiều tổ chức nƣớc quan tâm, nhƣ là: Bộ quốc phòng, Cảnh sát biển Biên phòng, Bộ tài nguyên Mơi trƣờng Để đáp ứng đƣợc mục đích đây, phƣơng pháp phát triển hƣớng mơ hình hóa hƣớng đối tƣợng cho phép tạo thiết kế trực quan có khả đáp ứng đƣợc yêu cầu thay đổi hệ thống điều khiển Tổ chức đối tƣợng quốc tế (OMG – Object Management Group) đƣa cách tiếp cận kiến trúc hƣớng mơ hình (MDA – Model-Driven Architecture) kết hợp với ngơn ngữ mơ hình hóa hợp thời gian thực (RealTime UML/ MARTE – RealTime Unified Modeling Language/ Modeling and Analysis of Real-Time and Embedded Systems) nhằm ứng dụng việc phát triển hệ thống thơng tin nói chung hệ thống điều khiển cơng nghiệp nói riêng MDA cho phép tách cơng nghệ cụ thể Cách tiếp cận MDA có đặc điểm chính, nhƣ: tính linh hoạt, di động xuyên suốt ứng dụng phát triển với hệ thống tƣơng tác khả dễ dàng tái sử dụng thành Quadrotor UAV Trong suốt trình hoạt động Quadrotor UAV, vịng lặp điều khiển kín đƣợc thực lặp lại Điều khiển vị trí Góc mong muốn Ổn định PID Vận tốc mong muốn PID vận tốc Bộ điều tốc Quadrotor UAV Vận tốc góc thực Góc thực Hệ thống định vị Mơ đun tránh vật cản Hình 15: Sơ đồ hệ thống điều khiển Quadrotor UAV tích hợp mơ đun tránh vật cản Cảm biến sử dụng cho Quadrotor UAV loại cảm biến khoảng cách hồng ngoại IR GP2Y0A02YK0F với phạm vi đo từ 20-150cm tín hiệu tƣơng tự Với đầu cảm biến tín hiệu tƣơng tự nên cảm biến IR GP2Y0A02YK0F cho phép dễ dàng xử lý liệu nhƣ hạn chế sai số Đồ thị 12: Tỷ lệ khoảng cách đo điện áp đầu cảm biến Xét dải khoảng cách từ 20-150cm, liệu khoảng cách đƣợc tính tốn theo phƣơng trình xây dựng từ liệu mẫu nhƣ sau: L  10650.hieudienthe0.935  10 (cm) 49 Với phƣơng trình nhận đƣợc trên, khoảng từ Quadrotor UAV tới vật cản theo chiều chuyển động hƣớng phía trƣớc đƣợc xác định tính tốn thơng qua điều khiển tránh vật cản sau gửi tín hiệu điều khiển tớ điều khiển ổn định đƣa đáp ứng cho động cách phù hợp Khi Quadrotor UAV đáp ứng việc tránh vật cản việc di chuyển theo hƣớng ngƣợc lại đạt đƣợc khoảng cách an tồn với vật cản phía trƣớc, sau trở lại trạng thái cân ban đấu 50 CHƢƠNG THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG CƠNG NGHỆ HƢỚNG ĐỐI TƢỢNG 3.1 Qui trình MDA tổng quát phát triển hệ thống điều khiển cho Quadrotor UAV Xuất phát từ mơ hình động lực học điều khiển Quadrotor UAV kết hợp với đặc điểm hệ thống động lực lai (HDS), luận văn đề xuất phân tích, thiết kế thực thi mơ hệ thống điều khiển nhƣ HDS công nghiệp có ứng xử điều khiển đƣợc mơ hình hóa Automate lai (HA) Từ đó, kết hợp với đặc trƣng MDA kết hợp với RealTime UML ROPES [19], luận văn đƣa tổng quan quy trình MDA thực thi thời gian thực, nhằm phát triển cách hệ thống cho hệ thống điều khiển Quadrotor UAV tái sử dụng qui trình ứng dụng điều khiển khác cho MUAV dạng chong chóng mang cất cánh thẳng đứng (VTOL) - Automate lai (HA) Cộng tác đối tượng với UML đƣợc đặc tả CIM, cho phép phân tích cấu trúc ứng xử điều khiển Quadrotor UAV Theo đặc điểm CIM, cộng tác đối tƣợng UML nhằm mô tả đối tƣợng nghiệp vụ Quadrotor UAV thơng qua mơ hình trƣờng hợp sử dụng, sơ đồ tác động ảnh hƣởng máy trạng thái; bên cạnh đó, HA đƣợc dùng để mơ tả ứng xử tốn học hệ thống điều khiển, ví dụ: vị trí - chế độ hoạt động, biến trạng thái, kiện, dịch chuyển trạng thái, đại lƣợng bất biến, dòng liên tục tham số vị trí/biến trạng thái ban đầu - Mơ hình thiết kế với Real-Time UML PIM toàn giai đoạn thiết kế phần tử điều khiển hệ thống Những mơ hình đƣợc mơ tả thơng qua sử dụng gói, cổng, giao thức, kết nối lớp đối tƣợng thực thể (dữ liệu) kèm theo tƣơng tác chúng sơ đồ tĩnh động RealTime UML - Mơ hình mơ thực thi hướng đối tượng (OO) đƣợc sử dụng để đƣa PSM hệ thống nhằm thực giai đoạn mô phỏng, thi hành phần kiểm định tích hợp hệ thống Mơ hình mơ hƣớng đối tƣợng trƣớc hết đƣợc sử dụng PSM để đánh giá mặt lý thuyết hiệu chức điều khiển; từ cho 51 phép dễ dàng xác định phần tử thiết kế điều khiển hệ thống trƣớc chúng đƣợc thực thi triển khai Sau đó, mơ hình thi hành hƣớng đối tƣợng đƣợc phát triển PSM nhằm thực giai đoạn triển khai công nghệ cụ thể đƣợc hỗ trợ ngơn ngữ lập trình hƣớng đối tƣợng, nhƣ C ++, Java, Ada, IEC61499, v.v… nạp chƣơng trình điều khiển vi xử lý lập trình lơ gíc tƣơng thích Ngồi ra, luật chuyển đổi cho phép CIM đƣợc xác định chuyển đổi thành PIM chuyển đổi PIM vào PSM cụ thể Trong q trình chuyển đổi, có tồn vết theo dõi chuyển đổi cho phép theo dõi q trình chuyển đổi mơ hình 3.2 CIM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV Các bƣớc để xây dựng CIM cho hệ thống điều khiển Quadrotor UAV bao gồm hoạt động tác tạo nhƣ sau: 1) Xác định ứng xử điều khiển Quadrotor UAV thông qua trƣờng hợp sử dụng tác nhân liên kết hệ thống phát triển Sau đó, trƣờng hợp sử dụng đƣợc chi tiết hóa với quan hệ sau: tổng quát, bao hàm mở rộng theo thuật ngữ UML Ở đây, MDS đặc trƣng cho hệ thống đo lƣờng hiển thị kết hợp với hệ thống dẫn đƣờng định vị; AES đặc trƣng cho nhiễu loạn tạo thời tiết chƣớng ngại vật ngẫu nhiên Trong bƣớc cần thiết cung cấp điều kiện ràng buộc điều khiển công nghiệp ứng dụng, ví dụ: góc nghiêng, vận tốc, trần bay tối đa chế độ bay an toàn khác cho Quadrotor UAV để đảm bảo an toàn hoạt động toàn hệ thống 2) Máy trạng thái cục xác định đƣợc tạo thành máy trạng thái tồn cục; cho phép thể ứng xử động toàn cục hệ thống phát triển Máy trạng thái hệ tƣơng tác trƣờng hợp sử dụng xác định Các kiện mở rộng điều kiện công nghiệp chúng tạo kết nối máy trạng thái cục bộ, đƣợc xác định thông điệp sơ đồ diễn tiến tƣơng ứng Các dịch chuyển trạng thái máy trạng thái cục đƣợc xác định mối quan hệ tổng quát, bao hàm mở rộng trƣờng hợp sử dụng 52 3.3 PIM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV Sự chuyển đổi trực tiếp từ mơ hình CIM tới mơi trƣờng thực thi phải đƣợc bổ sung thêm mơ hình cấu trúc ứng xử chi tiết để thực thi hệ thống điều khiển Quadrotor UAV Ví dụ, phần tử CIM trình bày khơng thích ứng để mơ tả trực quan hóa chi tiết loại liên kết mơ hình đối tƣợng với hệ thống tƣơng tác cần phải rõ kiểu tham số biến điều khiển cụ thể Trong pha thiết kế chi tiết hệ thống điều khiển Quadrotor UAV, thành phần CIM đƣợc chuyển đổi thành gói thiết kế với RealTime UML PIM để thực thi hệ thống hoàn chỉnh nhằm tái sử dụng chung gói ứng dụng khác RealTime UML có thêm ký hiệu đồ họa so với UML, nhƣ: gói, cổng, giao thức kết nối, nhằm mơ hình cấu trúc ứng xử chi tiết cho hệ thống điều khiển thời gian thực Kiểu mở rộng gói đƣợc sử dụng để đại diện cho đối tƣợng chủ động Một gói giao tiếp với gói khác thơng qua cổng thơng điệp (tín hiệu/sự kiện) đƣợc xác định giao thức liên kết với cổng RealTime UML định nghĩa kết nối nhằm cung cấp kênh truyền đạt cho giao thức cụ thể RealTime UML đƣợc hƣớng nhiều cho việc thực hệ thống thực tế thiết kế vật lý Nhƣng lại thiếu ký hiệu mơ hình phân tích u cầu chức phi chức hệ thống Đó lý phải đƣa trình mơ hình hóa u cầu CIM đƣợc xác định cho hệ thống điều khiển Quadrotor UAV Do kết hợp việc sử dụng CIM yếu tố mơ hình thời gian RealTime UML để mơ tả hồn chỉnh cấu trúc ứng xử hệ thống điều khiển phức tạp nhƣ điều khiển Quadrotor UAV 3.4 PSM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV Sự chuyển đổi mơ hình MDA việc sử dụng chế định để biến đổi mơ hình mức trừu tƣợng hố cao thành mơ hình mức cụ thể chi tiết dựa định nghĩa luật chuyển đổi Đó chuyển từ CIM sang PIM, từ PIM sang PSM, từ PSM chuyển thành mã chƣơng trình cụ thể thực thi hệ thống Việc chuyển đổi mơ hình đƣợc thực qua thao tác tay, chuyển đổi tự động dựa vào mẫu chuyển đổi khác tuỳ thuộc vào công cụ chuyển đổi cơng nghệ đích, kết hợp hai phƣơng thức Hiện nay, công cụ hỗ trợ việc chuyển đổi mơ hình MDA tập trung chủ yếu vào giai đoạn chuyển đổi từ PIM sang PSM 53 Hình 16 mơ tả tổng quan q trình chuyển đổi mơ hình PIM-PSM Mơ hình đƣợc chuẩn bị cách sử dụng kiểu độc lập công nghệ mô hình Các kiểu phần khung phần mềm cụ thể Các yếu tố PIM kiểu phụ dạng độc lập công nghệ Một công nghệ cụ thể đƣợc lựa chọn Dạng biến đổi đặc tả cơng nghệ sẵn có đƣợc chuẩn bị sẵn Sự biến đổi ánh xạ kiểu độc lập tảng kiểu phụ thuộc tảng Các yếu tố PSM kiểu phụ kiểu đặc tả tảng Hình 16: Chuyển đổi mơ hình PIM-PSM MDA 54 CHƢƠNG 4: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.1 Thiết kế mơ hình thử nghiệm Mơ hình Quadrotor UAV đƣợc thiết kế phần mềm SolidWorks sau phát triển thơng qua tích hợp thành phần khí điện tử bao gồm khung Quadrotor UAV (frame), bốn động không chổi quét (BLDC), điều tốc ESC, vi điều khiển Arduino [2][5], cảm biến quán tính IMU(Inertial Measurement Unit) cảm biến hồng ngoại IR Hình 17: Mơ hình Quadrotor UAV thử nghiệm Bảng 3: Các thơng số mơ hình Quadrotor UAV Các thơng số qn tính (g.mm2) Ixx = 8800760.30 Ixy = 555.59 Ixz = -3.15 Iyx = 555.59 Iyy = 8800842.60 Iyz = -10.14 Izx = -3.15 Izy = -10.14 Izz = 15958637.70 Khối lƣợng (g): 720.5 Chiều dài cánh tay đòn (mm): L= 130 Vi điều khiển: Arduino Uno Tốc độ xử lý: 100Hz 55 4.2 Kết hoạt động điều khiển ổn định Việc thực nghiệm điều khiển ổn định đƣợc thực trạng thái bay treo Quadrotor UAV Kết thử nghiệm xác định tham số điều khiển PID thu đƣợc nhƣ sau: Bảng 4: Các thơng số điều khiển mơ hình KPstb KIstb KDstb KPrate KIrate KDrate Góc liệng (Roll) 1.394 0.126 0.080 Góc liệng (Roll) 0.762 0.633 0.020 Góc chúc (Pitch) 1.394 0.126 0.080 Góc chúc (Pitch) 0.762 0.633 0.020 Góc hƣớng (Yaw) 3.095 0.028 0.0 Độ đáp ứng máy bay Quadrotor UAV đƣợc thể đồ thị với trạng thái bay treo, giá trị góc mong muốn đƣợc thiết lập độ góc chúc góc liệng độ/s vận tốc góc hƣớng Dữ liệu đo góc bay đƣợc gửi từ quadrotor máy tính thơng qua thu phát tín hiệu 3DR telemetry Các số liệu thu đƣợc quadrotor bay đƣợc thể đồ thị: 56 Đồ thị 13: Góc Nghiêng bay thực nghiệm Đồ thị 14: Góc Chúc bay thực nghiệm 57 Đồ thị 15: Vận tốc góc Hướng bay thực nghiệm Số lần lấy mẫu đƣợc xác định khoảng thời gian điều khiển thực đƣợc vịng lặp (T=50ms), thấy điều khiển đƣợc xây dựng khả thi việc điều khiển ổn định trạng thái bay treo cho máy bay Quadroto UAV với sai lệch so với góc mong muốn ±4 độ Tuy nhiên kết điều khiển cho vận tốc góc hƣớng cịn gặp nhiều khó khăn biên độ sai lệch cao ±10 độ/s 4.3 Kết điều khiển ổn định kết hợp tránh vật cản Quadrotor UAV đƣợc thử nghiệm phòng với diện tích hẹp (3mx3m) cho kết bay ổn định có phản hồi lùi lại khoảng cách từ vật cản tới máy bay nhỏ khoảng cách an toàn (80cm) (đồ thị 16) Sau phản ứng tránh vật cản, Quadrotor UAV dần chuyển trạng thái cân 58 Hình 18: Thử nghiệm tính tránh vật cản Quadrotor UAV Góc (độ) Ổn định Gặp vật cản Đồ thị 16: Đáp ứng Quadrotor UAV gặp vật cản Nghiên cứu hạn chế phát triển thuật toán tránh vật cản mức độ đơn giản nên dừng lại thử nghiệm với vật cản tĩnh Tuy nhiên, hệ thống điều khiển Quadrotor UAV bƣớc đầu đạt đƣợc kết định đáp ứng với yêu cầu đề 59 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN Thơng qua mơ hình phân tích, thiết kế thực thi hệ thống điểu khiển cho thiết bị bay Quadrotor UAV, luận văn thể đƣợc nội dung nhƣ sau: - Nghiên cứu tổng quan UAV kỹ thuật mơ hình hóa, mơ thực thi điều khiển với Automate lai - Thiết kế điều khiển PID cho hệ thống điều khiển ổn định Quadrotor UAV có kèm theo lọc Kalman mở rộng so với số ứng dụng tồn nƣớc - Tìm hiểu quy trình cụ thể hóa hƣớng đối tƣợng thông qua MDA áp dụng cho hệ thống điều khiển Quadrotor UAV tảng Arduino - Tiến hành thực nghiệm Quadrotor UAV cỡ nhỏ trƣờng hợp bay treo tránh vật cản; điểm ứng dụng nghiên cứu luận văn Tuy kết thực nghiệm chƣa thực đạt mong đợi, xong nghiên cứu cho thấy điều khiển ổn định tránh vật cản phát triển dựa mô hƣớng đối tƣợng thời gian thực với kiến trúc hƣớng theo mơ hình đạt đƣợc độ đáp ứng định Cấu trúc thuật toán điều khiển tránh vật cản đƣợc viết dƣới dạng mơ đun con, tích hợp khối điều khiển định vị Quadrotor UAV đảm bảo cho hệ thống đồng thời có khả phát tránh vật cản mà đảm bảo đƣợc tính ổn định cân Kết nghiên cứu sở tảng để phát triển ứng dụng cho UAV có khả hoạt động tự động mơi trƣờng có vật cản Do số giới hạn định, luận văn sử dụng vi xử lý Arduino cho hệ thống điều khiển nên hiệu hệ thống bị hạn chế Đồng thời, nghiên cứu mô đun tránh vật cản thực cho hƣớng di chuyển (chuyển động hƣớng phía trƣớc) Quadrotor UAV chƣa thể đáp ứng đƣợc khả tránh vật cản máy bay theo chiều chuyển động 60 Hƣớng phát triển luận văn: - Đƣa vi xử lý công nghiệp hiệu cao ứng dụng thay vi xử lý Arduino nhằm cải đáp ứng hệ thống điều khiển, đồng thời tích hợp cảm biến “Opticflow”[15] nhằm cải thiện độ ổn định trạng thái bay treo - Nghiên cứu bổ sung cảm biến mở rộng mô đun tránh vật cản cho máy bay Quadrotor UAV tự hành mơi trƣờng có chƣớng ngại vật từ hƣớng khác 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phan Xuân Minh, Hà Thị Kim Duyên, Phạm Xuân Khánh; Giáo trình lý thuyết điều khiển tự động; NXB Giáo dục [2] John Boxall; Arduino Workshop; No Starch Press, San Francisco USA 2013 [3] MPU-6000 and MPU-6050 Product Specification; InvenSense Inc, California USA 2013 [4] ANIL GÜÇLÜ; Attitude and Altitude Control of an Outdoor Quadrotor; Altilim University 2012 [5] http://arduino.cc [6] Michael David Schmidt; SIMULATION AND CONTROL OF A QUADROTOR UNMANNED AERIAL VEHICLE; University of Kentucky, USA 2011 [7] Stuart Bennett; A history of control engineering 1930 – 1955; viện IEE, London, vƣơng quốc Anh 1993 [8] Tomáš Jiinec; Stabilization and Control of Unmanned Quadcopter; Master thesis, Lulể University of Technology, Cộng hịa Séc 2011 [9] Nguyễn Như Trung; Đồ án tốt nghiệp: Mô thiết kế hệ thống tự ổn định cho Quadrotor; Đại học Bách khoa Hà Nội 2014 [10] Samir BOUABDALLAH; design and control of quadrotors with application to autonomous flying 2007 [11] T Tomi´ c, K Schmid, P Lutz, A Domel, M Kassecker, E Mair, I Grixa, F Ruess, M Suppa, and D Burschka Toward a fully autonomous UAV: Research platform for indoor and outdoor urban search and rescue IEEE Robotics and Automation Magazine, 19(3):46-56, 2012 [12] Samir Bouabdallah, A Noth, "PID and LQ control techniques applied to an indoor micro quadrotor" in Proc (IEEE) International Conference on Intelligent Robots (IROS'04), (Sendai, Japan), 2004 62 [13] Samir Bouabdallah, R Siegwart, "Backstepping and sliding-mode techniques applied to an indoor micro quadrotor", in Proc (IEEE) International Conference on Robotics and Automation (ICRA '05), (Barcelona, Spain), 2005 [14] Tarek Madani and Abdelaziz Benallegue, "Backstepping control for a quadrotor helicopter", in Proc (IEEE) International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'04), (Beijing, China), 2006 [15] S E Hrabar and G S Sukhatme, "A comparison of two camera configurations for optic-fow based navigation of a uav through urban canyons," in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2004), Sendai, Japan, 2004, pp 2673 - 2680 [16] J Zufferey and D Floreano, "Toward 30-gram autonomous indoor aircraft: Vision-based obstacle avoidance and altitude control," in Proc IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2005), Barcelona, Spain", April 2005, pp 2594-2599 [17] J Serres, D Dray, F Ruffer, N Franceschini, "A vision-based autopilot for a miniature air vehicle: Joint speed control and lateral obstacle avoidance", Autonomous Robots, vol 25, pp 103 122, 2008 [18] L ASCORTI, "An application of the extended Kalman filter to the attitude control ofa quadrotor," 2013 [19] Phạm Gia Điềm, Luận văn tiến sỹ: Phƣơng pháp thiết kế hƣớng đối tƣợng điều khiển phƣơng tiện bay không ngƣời lái; Đại học Bách khoa Hà Nội 2016 63 ... triển hệ thống điều khiển cho Quadrotor UAV 51 3.2 CIM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV 52 3.3 PIM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV 53 3.4 PSM hệ thống điều khiển Quadrotor UAV ... biến điều khiển cho ứng dụng khác chƣa cao Để giải vấn đề nêu trên, luận văn nghiên cứu phƣơng pháp thi? ??t kế thực thi mô hƣớng đối tƣợng thời gian thực với kiến trúc hƣớng theo mơ hình cho hệ thống. .. DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - LƯƠNG QUANG HUÂN TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN PHƯƠNG PHÁP THI? ??T KẾ VÀ THỰC THI MÔ PHỎNG HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG TRONG THỜI GIAN THỰC VỚI KIẾN TRÚC