GPSINS integrated navigation system with dual antenna for autonomous robot

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN QUỐC TIẾN DŨNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TÍCH HỢP GPS/INS HAI ĂNG-TEN CHO ROBOT TỰ HÀNH GPS/INS INTEGRATED NAVIGATION SYSTEM WITH DUAL ANTENNA FOR AUTONOMOUS ROBOT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 8520216 LUẬN VĂN THẠC SĨ Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2020 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG TP.HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN VĨNH HẢO Cán chấm nhận xét 1: PGS TS HUỲNH THÁI HOÀNG Cán chấm nhận xét 2: PGS TS NGUYỄN TẤN LŨY Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM ngày 04 tháng 09 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Chủ tịch: PGS TS NGUYỄN THANH PHƯƠNG Thư kí: TS TRẦN NGỌC HUY Phản biện 1: PGS TS HUỲNH THÁI HOÀNG Phản biện 2: PGS TS NGUYỄN TẤN LŨY Ủy viên: TS NGUYỄN HOÀNG GIÁP Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Luận văn thạc sĩ TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Trang I ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: TRẦN QUỐC TIẾN DŨNG Ngày, tháng, năm sinh: 15/01/1996 MSHV: 1870362 Nơi sinh: Thừa Thiên – Huế Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số : 8520216 I TÊN ĐỀ TÀI: Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành (GPS/INS integrated navigation system with dual antenna for autonomous robot) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:  Nghiên cứu xây dựng hệ thống ước lượng góc heading sử dụng GPS hai ăngten Hệ thống sử dụng với thu tần số tần số sóng mang  Nghiên cứu tích hợp hệ thống vừa xây dựng với hệ INS Hệ thống tích hợp có khả tăng cường độ xác ước lượng góc heading  Thực nghiệm để kiểm tra kết quả, đánh giá, nhận xét chất lượng hệ thống III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/08/2019 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 07/06/2020 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Nguyễn Vĩnh Hảo TP Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Luận văn thạc sĩ Trang II LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc chân thành đến thầy TS Nguyễn Vĩnh Hảo trực tiếp tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, ln sẵn lịng tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình nghiên cứu Tơi xin bày tỏ lòng biết ơn đến quý thầy cô giáo truyền đạt cho kiến thức kinh nghiệm năm học trường Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh Tôi xin cảm ơn bạn em Phịng thí nghiệm Điều khiển Tự động (207B3) đồng hành, giúp đỡ hỗ trợ việc thực luận văn Đặc biệt gửi lời cảm ơn đến bạn Trần Hồng Khơi Ngun hỗ trợ suốt q trình làm luận văn Cuối cùng, tơi xin dành lời cảm ơn đến gia đình ln chăm sóc, quan tâm động viên suốt trình học tập, nguồn động lực lớn giúp tơi hồn thành luận văn TP Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng năm 2020 Học viên thực Luận văn thạc sĩ Trang III TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Hiện phần lớn ước lượng góc xoay ba trục sử dụng thành phần cảm biến qn tính (IMU) Việc ước lượng góc yaw (góc heading) thường có sai số lớn Lý phương pháp ước lượng sử dụng cảm biến từ trường nên có nhược điểm góc yaw ước lượng với cực bắc từ, cực bắc địa lý Ở vùng có độ từ thiên lớn, sai số lớn hơn, làm giảm chất lượng dẫn đường quán tính Luận văn trình bày phương pháp sử dụng hệ thống GPS hai ăng-ten, với thuật toán ước lượng định vị động (GPS-RTK) để xác định góc yaw phương tiện Kết hợp vào hệ thống định vị tích hợp GPS/INS để tăng cường khả định vị Hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hội tụ ưu điểm hệ thống thành phần: sai số nhỏ, ổn định theo thời gian, tốc độ cập nhật cao… Hai phương pháp tích hợp GPS/INS nghiên cứu nhiều phương pháp tích hợp lỏng phương pháp tích hợp chặt Trong luận văn trình bày phương pháp tích hợp lỏng cải tiến để sử dụng với phép đo góc Bộ ước lượng sử dụng lọc Kalman mở rộng với vector trạng thái có 15 phẩn tử Ngồi giá trị vị trí, vận tốc, góc hướng, hệ tích hợp lỏng cịn giúp ước lượng độ trôi độ lệch bias cảm biến IMU Để cải thiện độ xác cho hệ thống tín hiệu GPS bị gián đoạn, luận văn trình bày phương án phát điểm tĩnh, ước lượng góc xoay ba trục ràng buộc vận tốc Hệ thống phần cứng xây dựng với trung tâm vi xử lý STM32F7/H7 giúp đạt tốc độ xử lý cao Tần số cập nhật tối đa hệ thống ước lượng góc yaw sử dụng GPS hai ăng-ten 20 Hz, tần số cập nhật tối đa hệ GPS/INS 100 Hz Kết thực nghiệm hệ ước lượng góc đạt độ xác 0.31 độ baseline m hệ thống sử dụng tần số sóng mang 0.19 độ baseline m hệ thống sử dụng tần số sóng mang Luận văn thạc sĩ Trang IV ABSTRACT Nowadays most rotation angle estimators use the inertial measurement unit (IMU) When using IMU, the estimation of the yaw angle (heading angle) often has a large error because it depends on a magnetometer Another disadvantage is that the estimated yaw angle is referenced by the magnetic pole, not the geographic pole In regions with a large declination, this error will be even greater, reducing the quality of the inertial navigation system This thesis presents the method of using a dual-antenna GPS and Real-time Kinematic algorithm (GPS-RTK) to determine the yaw angle Combined with an IMU we have a GPS/INS integrated navigation system that has all the advantages of both GPS and INS systems such as small error and high update rate Two main integrating methods are Loosely Coupled (LC) and Tightly Coupled (TC) In this thesis, an improved LC method is introduced which can be used with angular measurements The center of this system is an extended Kalman filter with a state vector of 15 elements In addition to the position, velocities, and angles, this LC method can estimate the bias drift of the IMU sensor To improve the system's accuracy when the GPS signal is lost, this thesis presents the stationary detection algorithm, rotation angle estimator, and velocity constraints An STM32F7/H7 microprocessor is used to perform high processing speeds The maximum update rate of the yaw angle estimation system using dual-antenna GPS is 20 Hz For the integrated GPS/INS system, the maximum rate is 100 Hz Experimental results show that the dual-antenna GPS heading estimation system can achieve an accuracy of 0.31 degrees when the baseline is m for systems with singlefrequency receivers and 0.19 degrees when the baseline is m for systems with dualfrequency receivers Luận văn thạc sĩ Trang V LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn khoa học thầy TS Nguyễn Vĩnh Hảo Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa cơng bố hình thức trước tác giả khác Những số liệu kết tác giả thu thập từ thực nghiệm Những tài liệu tham khảo luận văn tác giả ghi lại cụ thể Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nội dung nghiên cứu TP Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng 08 năm 2020 Học viên thực Luận văn thạc sĩ Trang VI MỤC LỤC CHƯƠNG 1: Giới thiệu chung 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận văn 1.3 Mục tiêu luận văn CHƯƠNG 2: Phương pháp ước lượng góc heading hệ thống GPS hai ăng-ten 2.1 Các hệ trục tọa độ phép biến đổi hệ trục 2.1.1 Hệ quy chiếu quán tính Trái Đất 2.1.2 Hệ quy chiếu địa tâm cố định 2.1.3 Hệ tọa độ khảo sát 2.1.4 Hệ tọa độ vật thể 2.2 Tổng quan hệ thống định vị toàn cầu (GPS) 10 2.2.1 Các hệ thống GNSS giới 10 2.2.2 Kiến trúc hệ thống GPS 11 2.2.3 Bản tin GPS 12 2.3 Định vị vị trí đơn điểm GPS 14 2.4 Phương pháp ước lượng góc heading sử dụng GPS hai ăng-ten 18 2.4.1 Bộ lọc ước lượng vị trí sử dụng sai phân bậc 20 2.4.2 Thuật toán LAMBDA/MLAMBDA 23 2.4.3 Sai số phép đo góc heading sử dụng GPS hai ăng-ten 26 CHƯƠNG 3: Đơn vị đo quán tính hệ thống đo lường quán tính 27 3.1 Cảm biến quán tính (IMU) 27 3.2 Các phương trình cập nhật hệ thống định vị quán tính INS 30 3.2.1 Cập nhật góc 31 3.2.2 Biến đổi tọa độ ngoại lực 31 3.2.3 Cập nhật vận tốc 31 3.2.4 Cập nhật vị trí 32 3.3 3.3.1 Sai số tính tốn hệ thống INS 32 Sai số ước lượng INS [3] 32 Luận văn thạc sĩ Trang VII 3.3.2 3.4 Nhiễu cảm biến IMU 35 Hiệu chuẩn cảm biến 36 3.4.1 Hiệu chuẩn cảm biến theo nhiệt độ 36 3.4.2 Hiệu chuẩn cảm biến điểm làm việc 38 CHƯƠNG 4: Hệ thống định vị tích hợp GPS/INS 43 4.1 Tổng quan phương pháp tích hợp GPS/INS 43 4.1.1 Các đặc điểm bù trừ GPS INS 43 4.1.2 Sơ lược phương pháp tích hợp GPS/INS 44 4.1.3 Tổng quan phương pháp tích hợp lỏng 45 4.1.4 Tổng quan phương pháp tích hợp chặt 47 4.1.5 So sánh mơ hình LC TC 47 4.2 Bộ lọc Kalman lọc Kalman mở rộng 48 4.3 Xây dựng mơ hình tích hợp lỏng 15 trạng thái (LC15) 50 4.3.1 Process model 50 4.3.2 Measurement model 54 4.3.3 Cải tiến hệ GPS/INS để sử dụng phép đo góc 55 4.4 Các phương pháp giữ độ xác hệ thống tín hiệu GPS bị gián đoạn 63 4.4.1 Bộ phát trạng thái tĩnh 63 4.4.2 Bộ ước lượng góc xoay ba trục 64 4.4.3 Ràng buộc vận tốc 67 CHƯƠNG 5: Kết thực nghiệm, nhận xét đánh giá 69 5.1 Xây dựng phần cứng hệ thống ước lượng góc yaw hệ thống định vị tích hợp GPS/INS 69 5.2 Kết thực nghiệm hệ thống ước lượng góc yaw 72 5.2.1 Thực nghiệm tĩnh (static test) 72 5.2.2 Thực nghiệm động (dynamic test) 78 5.3 Kết thực nghiệm hệ thống định vị tích hợp GPS/INS sử dụng hệ thống ước lượng góc yaw từ GPS hai ăng-ten 81 5.3.1 Ước lượng bias cảm biến IMU 82 Luận văn thạc sĩ Trang VIII 5.3.2 So sánh trường hợp sử dụng GPS để ước lượng góc yaw 83 CHƯƠNG 6: Kết luận hướng phát triển 88 6.1 Những kết đạt 88 6.2 Những hạn chế tồn 88 6.3 Hướng phát triển 89 TÀI LIỆU THAM KHẢO 90 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 93 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA TÁC GIẢ 94 Luận văn thạc sĩ Trang IX Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành Hình 5.13: Góc heading sai số góc heading theo thời gian Hình 5.14: Vị trí tương đối thực nghiệm động Kết tính tốn trường hợp động, sai số góc lớn khoảng 20% so với trường hợp tĩnh, hệ thống định vị tích hợp GPS/INS, ta đặt riêng phương sai nhiễu R góc yaw cho trường hợp tĩnh động để việc ước lượng xác Luận văn thạc sĩ Trang 80 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành 5.3 Kết thực nghiệm hệ thống định vị tích hợp GPS/INS sử dụng hệ thống ước lượng góc yaw từ GPS hai ăng-ten Hình 5.15: Hệ thống định vị tích hợp xây dựng Hình 5.15 mơ tả hệ thống sử dụng thực nghiệm Tùy thuộc vào phương tiện sử dụng mà ăng-ten đặt ngang thân phương tiện thay dọc theo phương tiện Trong trường hợp thực nghiệm, hai ăng-ten đặt ngang với nhau, kết đọc có độ lệch cố định 90 độ bù Ngồi tâm ăng-ten rover tâm IMU trùng nhau, dẫn đến hiệu ứng cánh tay đòn (Lever-arm effect) Hiệu ứng làm cho giá trị đọc từ GPS có độ lệch so với giá trị đo IMU Vì ước lượng ta phải bù trừ offset tượng b Kí hiệu roffset khoảng cách từ IMU đến ăng-ten hệ b-frame, ta có cơng thức bù trừ sau [3]: n n rIMU , meas  rGPS Luận văn thạc sĩ  M  h  E        N E  h  cos   0   b  Cbn roffset  1   (Pt 5-5) Trang 81 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành n n n n n n b vIMU ,meas  vGPS   inCb  Cb ib  roffset (Pt 5-6) Việc tính đến offset giúp giữ độ xác trường hợp ăng-ten để xa IMU trường hợp phương tiện theo đường cong 5.3.1 Ước lượng bias cảm biến IMU Đầu tiên, ta xét trường hợp ước lượng bias cảm biến IMU Thông thường độ trôi bias cảm biến thường thay đổi chậm, ta đưa vào hệ giá trị bias cố định để khảo sát khả ước lượng tự bù trừ giá trị đưa vào Để so sánh, ta xét trường hợp đứng yên Lúc ước lượng góc có khả ước lượng bias ước lượng gia tốc tác động vào IMU Từ kết Hình 5.16 Hình 5.17, ta thấy hệ GPS/INS có khả ước lượng giá trị bias cảm biến Ở hình ta thấy đáp ứng ước lượng cảm biến chậm, điều giá trị bias đưa vào đột ngột, khơng phù hợp với mơ hình bias thực tế Trong thực tế độ trôi bias chậm Hình 5.16: So sánh giá trị bias cảm biến gyroscope hệ GPS/INS ước lượng góc Luận văn thạc sĩ Trang 82 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành Hình 5.17: So sánh giá trị bias cảm biến gia tốc hệ GPS/INS giá trị ước lượng gia tốc ngồi ước lượng góc 5.3.2 So sánh trường hợp sử dụng GPS để ước lượng góc yaw Trong phần ta so sánh chất lượng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai trường hợp ước lượng góc yaw (sử dụng GPS hai ăng-ten sử dụng phép đo từ trường) Các điều kiện cịn lại (góc roll, pitch ước lượng, sử dụng ràng buộc vận tốc) đặt giống Trong điều kiện thí nghiệm, firmware định vị có chức giả làm tín hiệu GPS Tức tín hiệu GPS có bình thường định vị không sử dụng Chức bật để khảo sát ổn định hệ thống trường hợp tín hiệu GPS bị gián đoạn Trong thí nghiệm xét trường hợp gián đoạn gián đoạn đường thẳng, gián đoạn rẽ 90 độ gián đoạn quay đầu 180 độ Luận văn thạc sĩ Trang 83 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành Hình 5.18: Kết ước lượng GPS/INS trường hợp sử dụng GPS hai ăng-ten để ước lượng góc yaw Ở Hình 5.18, điểm GPS mà GPS/INS sử dụng kí hiệu màu đỏ, điểm GPS làm kí hiệu màu tím Ta thấy có tín hiệu GPS hệ thống bám tốt Độ sai lệch GPS/INS tín hiệu GPS ổn định m Tuy nhiên tín hiệu GPS bị làm mất, giá trị ước lượng không bám theo quỹ đạo chuẩn Dựa vào Hình 5.19, ta có bảng độ sai lệch giá trị ước lượng GPS/INS tín hiệu GPS: Bảng 5.3: Độ sai lệch theo thời gian tín hiệu GPS/INS GPS (trường hợp sử dụng ước lượng GPS hai ăng-ten) Sai số (m) \ Thời gian (s) 12 15 Đi đường thẳng 0.04 0.36 0.88 1.81 2.79 Rẽ 90 độ 0.26 0.62 2.27 4.17 6.82 Quay 180 độ 0.79 2.25 3.50 3.98 4.32 Luận văn thạc sĩ Trang 84 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành Hình 5.19: Độ lệch kết ước lượng GPS/INS tín hiệu GPS theo phương ngang (sử dụng GPS hai ăng-ten) Dựa vào bảng trên, ta thấy GPS, thời gian giữ tín hiệu lâu trường hợp đường thẳng (dưới m sau 15 giây), trường hợp theo đường cong giá trị ước lượng có xu hướng phân kì nhanh Tiếp theo ta xét trường hợp sử dụng phép đo từ trường để ước lượng góc yaw Đường điểm GPS tương tự trường hợp sử dụng GPS hai ăngten: Luận văn thạc sĩ Trang 85 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành Hình 5.20: Kết ước lượng GPS/INS trường hợp sử dụng từ trường để ước lượng góc yaw Khi sử dụng từ trường để ước lượng góc yaw, ta thấy tín hiệu GPS ổn định GPS/INS bám theo Tuy nhiên tín hiệu GPS chất lượng nhiều so với việc sử dụng GPS hai ăng-ten Dựa vào Hình 5.21, ta có bảng độ sai lệch giá trị ước lượng GPS/INS tín hiệu GPS Bởi trường hợp rẽ 90 độ, tín hiệu GPS ổn định nên ta xét trường hợp lại: Bảng 5.4: Độ sai lệch theo thời gian tín hiệu GPS/INS GPS (trường hợp sử dụng phép đo từ trường) Sai số (m) \ Thời gian (s) 12 15 Đường thẳng 0.39 1.56 4.04 8.13 13.32 Quay 180 độ 0.58 1.54 2.55 3.32 6.99 Luận văn thạc sĩ Trang 86 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành Hình 5.21: Độ lệch kết ước lượng GPS/INS tín hiệu GPS theo phương ngang (sử dụng phép đo từ trường) Dựa vào kết trên, ta thấy tín hiệu GPS bị hệ sử dụng từ trường nhanh bị phân kì hơn, kể trường hợp theo đường thẳng theo đường cong So sánh với hệ GPS/INS sử dụng hai ăng-ten, ta thấy tín hiệu GPS ổn định hai hệ bám theo tín hiệu GPS được, nhiên tín hiệu GPS hệ sử dụng GPS hai ăng-ten có khả giữ độ sai lệch tốt so với việc sử dụng từ trường Đặc biệt đường thẳng độ lệch GPS/INS dùng GPS hai ăng-ten nhỏ hẳn (bé m sau 15 giây tín hiệu) so với trường hợp sử dụng từ trường để tính góc yaw (lớn 10 m sau 15 giây) Luận văn thạc sĩ Trang 87 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Những kết đạt Từ kết trình bày chương trước, ta thấy luận văn nghiên cứu xây dựng hệ thống ước lượng góc yaw sử dụng GPS hai ăng-ten Trong sử dụng thu tín hiệu tần số sóng mang (bộ thu Ublox NEO-M8) sai số tĩnh đạt 0.27 độ baseline 1m Khi sử dụng thu tín hiệu tần số sóng mang (bộ thu NovAtel OEMV-2) sai số tĩnh đạt 0.16 độ baseline 1m Ngồi ra, việc tích hợp ước lượng góc yaw sử dụng GPS hai ăng-ten với hệ dẫn đường quán tính cho kết tốt So với GPS/INS sử dụng phép đo từ trường để ước lượng góc yaw, GPS/INS sử dụng GPS hai ăng-ten cho khả giữ ước lượng tốt tín hiệu GPS bị gián đoạn Khi phương tiện đường thẳng sai số đạt m sau 15 giây tín hiệu Khi phương tiện đường cong sai số đạt 10 m sau 15 giây tín hiệu 6.2 Những hạn chế tồn Mặc dù đạt kết tốt trên, cịn số thiếu sót cần phải cải thiện: - Hệ thống xác định thời gian trễ tính tốn GPS INS, chưa xác định độ trễ hệ thống Từ việc đồng thời gian chưa hồn tồn chuẩn xác - Hệ thống định vị tích hợp dừng lại mức tích hợp lỏng ước lượng độ trôi bias cảm biến Các cảm biến IMU dạng MEMS thường bị nhiễu độ trôi hệ số nhân (scale factor), cần ước lượng thêm độ trôi hệ số - Hệ thống sử dụng GPS INS, chưa nghiên cứu việc kết hợp thêm số hệ thống khác odometer (encoder), LiDAR, Camera… Luận văn thạc sĩ Trang 88 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành 6.3 Hướng phát triển Từ hạn chế vừa nêu, có hướng phát triển cho đề tài sau: - Nghiên cứu thời gian trễ hệ thống GPS để đồng thời gian xác - Nghiên cứu xây dựng hệ thống tích hợp GPS/INS tích hợp lỏng 21 trạng thái, tính thêm sai số hệ số nhân (scale factor) - Nghiên cứu xây dựng hệ thống tích hợp GPS/INS tích hợp chặt, giúp cải thiện khả ước lượng hệ tín hiệu GPS bị suy hao - Nghiên cứu phương pháp mở rộng hệ thống tích hợp GPS/INS như: tích hợp chặt, ước lượng độ trôi scale factor, kết hợp hệ thống khác Luận văn thạc sĩ Trang 89 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] G.T Schmidt and R.E Phillips, "INS/GPS Integration Architectures," RTO Educational Notes: Low-Cost Navigation Sensors and Integration Technology, no 5, 2010 [2] D.-M Ma et al., "Attitude determination using a MEMS-based flight infomation measurement unit," Sensors, vol 12, pp 1-23, 2012 [3] E.-H Shin, "Accuracy Improvement of Low Cost INS/GPS for Land Applications," Ph.D Thesis, University of Calgary, 2001 [4] M.B Alatise and G.P Hancke, "Pose Estimation of a Moblie Robot Based on Fusion of IMU Data and Vision Data Using an Extended Kalman Filter," Sensors, vol 17, p 2164, 2017 [5] Y Gao et al., "INS/GPS/LiDAR Integrated Navigation System for Urban and Indoor Environments Using Hybrid Scan Matching Algorithm," Sensors, vol 15, pp 23286-23302, 2015 [6] A Angrisano, "GNSS/INS Integration Methods," Ph.D Thesis, University Parthenope, 2010 [7] M Strohmeier and S Montenegro, "Coupled GPS/MEMS IMU Attitude Determination of Small UAVs with COTS," Electronics, vol 6, no 1, p 15, 2017 [8] A Consoli et al., "A Multi-Antenna Approach for UAV's Attitude Determination.," in IEEE Metrology for Aerospace (MetroAeroSpace), Benevento, Italy, 2015 Luận văn thạc sĩ Trang 90 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành [9] N Nadarajah et al., "Instantaneous GPS-Galileo attitude determination: single-frequency performance in satellite-deprived environments," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2013 [10] P Henkel and C Guenther, "Attitude determination with low-cost GPS/INS," in The 26-th ION GNSS+, Nashville, TN, USA, 2013 [11] C Eling et al., "Real-time Single-frequency GPS/MEMS-IMU Attitude Determination of Lightweight UAVs," Sensors, vol 15, pp 26212-26235, 2015 [12] Nguyễn Thanh Hải, “Nghiên cứu thiết kế, chế tạo thiết bị định vị vệ tinh phục vụ giám sát, quản lí phương tiện giao thơng vận tải đường bộ, đường sắt,” Đề tài cấp nhà nước 2007-2009 [13] Vũ Ngọc Hải, “Nghiên cứu, thiết kế chế tạo hệ thống định vị 3D độ xác cao dùng điều khiển giám sát đối tượng chuyển động,” Đề tài cấp Nhà nước 2012-2015 [14] Đoàn Thanh Hiếu, “Thiết kế, thử nghiệm hệ thống quan sát, theo dõi máy bay trực thăng cho Sở Chỉ huy Không quan,” Đề tài cấp Sở 2012-2014 [15] Nguyễn Vĩnh Hảo, “Nghiên cứu xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hỗ trợ việc giám sát đánh giá theo tác bay học viên phi cơng dịng máy bay huấn luyện,” Đề tài cấp Sở 2015-2017 [16] Nguyễn Quang Minh, Huỳnh Thị Lệ Quyên, “Nghiên cứu tích hợp thiết bị xây dựng phần mềm hỗ trợ cho phi công bay biển xa máy bay Su-22M4,” Đề tài cấp Sở 2013-2015 [17] Trần Đức Tân, Nguyễn Phú Thùy, “Nâng cao chất lượng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS cho ứng dụng mặt đất,” Tạp chí Phát triển KHCN, tập 12, số 4, 2009 Luận văn thạc sĩ Trang 91 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành [18] GPS ICD, Global Positioning Systems Directorate System Engineering & Integration Interface Specification IS-GPS-200H, Navstar GPS Space Segment/Navigation User Interfaces, 2013 [19] T Takasu, "RTKLIB ver 2.4.2 Manual," 29 April 2013 [Online] Available: http://www.rtklib.com/prog/manual_2.4.2.pdf [Accessed August 2020] [20] P.J.G Teunissen, "The least-squares ambuity decorelation adjustment: a method for fast GPS ambiguity estimation," Geodesy, vol 70, pp 65-82, 1995 [21] X.-W Chang et al., "MLAMBDA: a modified LAMBDA method for integer least-squares estimation," Geodesy, vol 79, pp 552-565, 2005 [22] Lê Mạnh Cầm, “Phương pháp hiệu chuẩn IMU 9-DOF ước lượng góc xoay ba trục,” Luận văn tốt nghiệp đại học, Trường Đại Học Bách Khoa, 2018 [23] Trần Trung Chuyên, “Nghiên cứu giải pháp tích hợp hệ thống GNSS/INS thiết bị thông minh ứng dụng trắc địa đồ,” Luận văn Tiến sĩ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, 2018 [24] K Kim, “GPS/INS with non-linear filters,” ICCAS 2011, KINTEX, Gyeonggi-do, Korea, 2011 [25] M Petovello, "Real-time Integration of a Tactical-Grade IMU and GPS for High-Accuracy Positioning and Navigation," Ph.D Dissertation, University of Calgary, Canada, 2003 [26] S Thrun, "Gaussian Filters," in Probabilistic Robotics, 2000, pp 33-66 [27] J.A Farrell et al., "IMU Error State Modeling for State Estimation and Sensor Calibration: A Tutorial," in UC Riverside: Bourns College of Engineering, 2019 Luận văn thạc sĩ Trang 92 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ Thơng tin báo khoa học tác giả nghiên cứu liên quan đến nội dung luận văn: Tien-Dung Quoc Tran, Vinh-Hao Nguyen, “Heading estimation for autonomous robot using Dual-antenna GPS”, International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research (IJMERR), ISSN: 2278-0149 (đã chấp nhận đăng, chưa xuất bản) Bài báo tác giả trình bày hội nghị International Conference on Control, Robotics and Informatics lần thứ ba (ICCRI 2020, tổ chức online, tham khảo thêm tại: www.iccri.org/iccri2020.html) Luận văn thạc sĩ Trang 93 Xây dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA TÁC GIẢ Họ tên: Trần Quốc Tiến Dũng Ngày tháng năm sinh: 15/01/1996 Nơi sinh: Thừa Thiên – Huế Địa liên lạc: Bộ môn Điều khiển tự động, khoa Điện – Điện tử, nhà B3, trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM, số 268 Lý Thường Kiệt, phường 14, quận 10, TP Hồ Chí Minh Q trình đào tạo: - 08/2014 đến 06/2018: học đại học chuyên ngành Kĩ thuật điều khiển tự động hóa, trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM - 08/2018 đến nay: học cao học chuyên ngành Kĩ thuật điều khiển tự động hóa, trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM Q trình cơng tác: - 09/2016 đến 11/2018: cộng tác viên phịng Robot, PTN Trọng điểm Quốc gia Điều khiển số Kĩ thuật hệ thống (DCSELAB), nhà C6, trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM, số 268 Lý Thường Kiệt, phường 14, quận 10, TP Hồ Chí Minh - 06/2019 đến nay: giảng viên, môn Điều khiển tự động, khoa Điện – Điện tử, nhà B3, trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM, số 268 Lý Thường Kiệt, phường 14, quận 10, TP Hồ Chí Minh Luận văn thạc sĩ Trang 94 ... dựng hệ thống định vị tích hợp GPS/INS hai ăng-ten cho robot tự hành (GPS/INS integrated navigation system with dual antenna for autonomous robot) II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:  Nghiên cứu xây dựng... microprocessor is used to perform high processing speeds The maximum update rate of the yaw angle estimation system using dual- antenna GPS is 20 Hz For the integrated GPS/INS system, the maximum rate... the dual- antenna GPS heading estimation system can achieve an accuracy of 0.31 degrees when the baseline is m for systems with singlefrequency receivers and 0.19 degrees when the baseline is m for