Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 32, Số (2016) 73-78 Thiết lập tuyến đường bay khép kín vật thể bay khơng người lái hạng nhẹ có liệu thống kê gió vùng bay Phạm Xuân Quyền* Học viện Kỹ thuật Quân sự, 236 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 26 tháng năm 2015 Chỉnh sửa ngày 22 tháng năm 2015; Chấp nhận đăng ngày 18 tháng năm 2016 Tóm tắt: Trong báo này, tác giả trình bày phương pháp xác định tuyến đường bay tối ưu vật thể bay khơng người lái hạng nhẹ có liệu thống kê gió vùng bay Đây sở khoa học để xây dựng chương trình bay khoang UAV điều kiện thời tiết phức tạp Kết tính tốn phù hợp với lời giải cơng trình cơng bố Từ khóa: Bài tốn người bán hàng, quy hoạch hành trình bay, tìm nghiệm điều kiện bất định, liệu thống kê gió Mở đầu∗ “Gatewing X100” vận tốc bay trung bình khoảng 75 km/h, thời gian bay khơng giờ, tầm xa hoạt động giới hạn 40 km Điểm đặc biệt UAV này, thứ vận tốc bay gần với vận tốc gió vùng bay, cụ thể “Gatewing X100” vận hành vận tốc gió đạt đến 65 km/h Thứ hai, tầm xa thời gian bay tương đối nhỏ, theo đặc trưng nói hồn tồn bỏ qua biến đổi thời gian không gian giá trị tham số thành phần gió [3] Khi có gió khơng đổi cho trước [1] nghiên cứu, UAV hạng nhẹ sử dụng nhằm thu cảnh quay video mục tiêu mặt đất với góc phương vị xác định với máy quay cố định, thu mơ hình tuyến đường bay có diện gió nhiễu loạn ngẫu nhiên Quỹ đạo bay [2] UAV hạng nhẹ nghiên cứu tập trung việc xác định gió tối ưu để chụp ảnh mục tiêu mặt đất Kết tính tốn [4] thu thời gian bay Trong giai đoạn phát triển vật thể bay không người lái (UAV), lĩnh vực quan trọng xây dựng mơ hình phương pháp ứng dụng UAV [1] Việc xây dựng chương trình bay bước chuẩn bị ảnh hưởng lớn đến ứng dụng UAV Chương trình bay cài đặt vào thiết bị khoang trước bay khảo sát việc thực sơ đồ bay theo tọa độ tọa độ - thời gian [2] Để hiệu chỉnh chương trình bay cần tính đến đặc trưng kỹ thuật ứng dụng UAV Trong số UAV có, báo khảo sát UAV hạng nhẹ với đặc trưng kỹ thuật bay bán kính hoạt động nhỏ trung bình, vận tốc bay khoảng 65 km/h, thời gian bay từ đến vài Ví dụ _ ∗ ĐT.: 84- 967859576 Email: famvn@mail.ru 73 74 P.X Quyền / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 32, Số (2016) 73-78 tối thiểu hành trình bay tối ưu với vận tốc khơng đổi UAV độ cao khơng đổi điều kiện gió phân bố ổn định Nhận thấy rằng, vận tốc hướng gió xác định theo vệ tinh khí tượng trạm khí tượng mặt đất… Tuy nhiên, nhiều nguyên nhân dự báo gió vùng bay khơng phải lúc có, ví dụ điều kiện khơng có internet, khơng có tín hiệu vơ tuyến, khơng có liên kết khác thơng tin gió, khơng có thiết bị thu thơng tin gió… Khi đó, xây dựng hành trình bay hợp lý UAV có tính đến gió khó khăn chí khơng thể thực Trong đó, nhiều khu vực có liệu thống kê giá trị tham số gió giới thiệu sách tra cứu khí hậu [5] Việc sử dụng liệu thống kê gió để tính tốn quỹ đạo thời gian bay UAV trình bày [6] Bên cạnh cịn tồn tốn chưa giải liên quan tới việc xác định thứ tự bay tối ưu qua điểm xác định theo thời gian UAV vùng gió với liệu thống kê biết Vì vậy, xây dựng phương pháp thiết lập hành trình bay khép kín UAV có liệu thống kê gió vùng bay toán thực tế cấp bách quan trọng Thông tin thống kê tham số gió Trong sách tra cứu thơng tin thống kê tham số gió [5] thường biểu diễn dạng bảng, xác suất tham số gió nhận giá trị khoảng xác định Dữ liệu bảng phụ thuộc vào thời gian xác định ngày, mùa địa điểm (Bảng 1) Vì dạng tổng quát bảng đưa bảng Bảng Xác suất thống kê gió (%) thành phố Tưigđa, tháng 3, 13h00 Hướng gió (độ) VВ (m/s) [0;1] [2;5] [6;9] [10;13] [14;17] 45 90 135 180 225 270 315 1.0 12 5.0 1.0 0.2 0.8 7.9 1.4 1.0 0.2 1.1 4.0 1.1 0.2 0.2 0.8 3.3 2.1 1.0 0.5 1.1 2.1 1.9 0.5 0.2 1.4 5.5 1.1 0.3 0.0 1.7 5.4 2.1 1.0 0.5 2.1 13.5 11.2 2.5 1.1 Bảng Xác suất thống kê gió (%) 1; VВN1 ≤ VВ ≤ VВB1 … k; VВkN ≤ VВ ≤ VВkB … N B K; VВK ≤ VВ ≤ VВK 1; λ1l ≤ λ < λ1п … z; λzl ≤ λ < λzп … Z; λZl ≤ λ < λZп P (Ω1,1 ) … P (Ω1, z ) … P (Ω1, Z ) … … … … … P (Ω k ,1 ) … P (Ω K ,1 ) Ở đây, z - số khoảng hướng gió; k - số khoảng vận tốc gió Ω k , z - vùng gió «kz» vùng φ - vùng gió; P (Ω k , z ) - xác P (Ω k , z ) … … … P (Ω K , z ) P (Ω k , Z ) … … … P (Ω K , Z ) suất xuất gió vùng Ω k , z xác suất gió tồn phần vùng φ có dạng: P.X Quyền / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 32, Số (2016) 73-78 P= ∑ P (Ω k ,m 75 hàm sơ cấp vùng Ω k , z , nghĩa hàm cực trị: ) = 100% m =1,M k =1, K t max (m, Ω k , z ) = max t (m,VВ ) Ωk ,z Thiết lập tốn quy hoạch hành trình bay có thơng tin thống kê tham số gió Thiết lập tốn lập hành trình bay giống tốn tối ưu ngẫu nhiên sử dụng phương pháp ngẫu nhiên [7] Khi đó, yếu tố nhiễu loạn tham số gió ( VВ ) vùng Ω k , z với xác suất thống kê gió cho trước P (Ω k , z ) = Pk , z Trong m hành trình bay [8-12] từ tập hợp M [13] Khi hàm mục tiêu sơ cấp thời gian bay qua điểm hành trình t (m,VВ ) đại lượng ngẫu nhiên có tính khơng xác định bỏ qua cách chuyển từ hàm mục tiêu sơ cấp thời gian bay t (m,VВ ) đến đặc trưng thống kê mà xem hàm mục tiêu thứ cấp Khi đặc trưng kỳ vọng tốn học: t (m) = MO t (m,VВ ) (1) Ở ký hiệu MO thể phép tốn thống kê trung bình theo tập hợp vector gió ngẫu nhiên VВ vùng Ω k , z Và dĩ nhiên kỳ vọng toán học theo tập vector gió ngẫu nhiên VВ vùng Ω k , z viết lại dạng sau: t (m, Ω k , z ) = MO t (m,VВ ) Ωk ,z (2) Với tư cách yếu tố nhiễu loạn, vector gió VВ hiểu yếu tố không xác định biết giới hạn giá trị chúng (bảng 2) Tính bất định hàm mục tiêu sơ cấp loại trừ cách chuyển sang hàm mục tiêu thứ cấp Tuy nhiên, vector VВ hồn tồn khơng biết, vùng cho phép Ω k , z nên rõ ràng vai trò làm thứ cấp đánh giá thời gian bay t max (m, Ω k , z ) tiếp nhận giá trị xấu theo tất yếu tố không xác định cho phép (3) Tuy nhiên đánh giá thời gian bay UAV theo (3) khơng thể tính liên tục thơng số gió vector VВ vùng Ω k , z Vì để đánh giá thời gian bay lớn theo (3) cần phải sử dụng giá trị rời rạc biết thơng số gió vùng Ω k , z [13] với xác suất là: P (Ω k , z ) = Pk , z (4) Khi tốn tìm hành trình bay tối ưu m* có dạng kỳ vọng tốn học nhỏ thời gian bay, nghĩa thiết lập toán tối ưu ngẫu nhiên có dạng sau: m* = arg MO t max (m, Ω k , z ) M φ (5) Thủ tục giải toán quy hoạch hành trình bay 4.1 Đánh giá thời gian bay hành trình bay theo vùng gió Ω k , z Theo cơng thức (3) lựa chọn giá trị thời gian bay lớn điều kiện gió xấu vùng cho với xác suất P (Ω k , z ) Đánh giá thời gian theo tất giá trị rời rạc vùng Ω k , z khó khăn phụ thuộc vào phân bố giá trị này[13] Điều có nghĩa kết thu phụ thuộc lớn vào việc lựa chọn giá trị số lượng chúng Lựa chọn ngẫu nhiên giá trị rời rạc khơng đưa giá trị cực trị giá trị có độ lệch lớn so với giá trị cực trị Còn lựa chọn số lượng lớn chúng theo vùng Ω k , z , kết khơng thu giá trị tham số gió gọi liệu ban đầu toán thiết lập hành trình bay [11], việc tìm nghiệm tốn khó khối lượng P.X Quyền / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên Cơng nghệ, Tập 32, Số (2016) 73-78 76 tính tốn lớn, đặc biệt có số lượng lớn điểm thuộc hành trình [13] Mặt khác theo hình khơng khó để thấy thời gian bay phụ thuộc lớn vào gió phụ thuộc vào hướng gió Ngoài ra, giá trị cực trị thời gian theo tất vùng ln ln tìm vận tốc gió lớn nhất, nghĩa vị trí biên vùng Ω k , z theo vận tốc gió Hình Sự phụ thuộc thời gian bay vào giá trị tham số gió [13] Vì vậy, để nhận giá trị cực trị theo công thức (3) cần xem xét giá trị lớn vận tốc gió VВмах theo tất hướng gió vùng Ω k , z gần giá trị bên cạnh Kỳ vọng toán học đánh giá thời gian bay hành trình theo vùng gió φ tính theo cơng thức (7): Nghĩa là, λi = λi −1 + ∆λ , ∆λ - đại lượng MO [t (m)] = MO [t (m)] = nhỏ ( λ − λ ) , ví dụ ∆λ = ; п z l z cơng thức (3) viết lại dạng sau: t max ( m, Ω k , z ) = max в VВмах =VВk ∈Ω k , z λzl ≤ λi < λzп в Вk t (m,V , λi ) (6) Ở đây, t (m,VВkв , λi ) thời gian bay qua điểm hành trình bay khép kín có thơng tin gió, chúng tính theo cơng thức [2], [4] 4.2 Chỉ số hiệu hành trình bay theo vùng φ φ ∑t max ( m, Ω k , z ) P ( Ω k , z ) k =1, K z =1, Z (7) Ở đây, giá trị t max (m, Ωk , z ) tính theo công thức (6) P (Ω k , z ) xác định theo liệu cho bảng 4.3 Lựa chọn hành trình bay tốt Xác định m* theo cơng thức (5) gặp phải khó khăn lớn chí khơng thể xác định được, đặc biệt số lượng điểm thuộc hành trình lớn số M lớn [13] Vì vậy, để giải tốn đặt theo cơng thức (5) cần phải tiếp P.X Quyền / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 32, Số (2016) 73-78 nhận tập hợp hành trình bay tối ưu tiềm (M) [13], số lượng hành trình tập M nhỏ so với số lượng M , nghĩa NМ N M Ngoài ra, [13] hành trình bay khép kín nhanh tìm tập M M M Khi viết lại công thức (5) dạng sau: m* = arg MO [t (m)] M [3] [4] [5] (8) Vì vậy, sử dụng công thức (6-8) cho phép thu hành trình bay khép kín nhanh có liệu thống kê gió vùng bay [6] [7] [8] Kết luận Bài báo phân tích đề xuất việc sử dụng phương án giải tốn lập hành trình bay UAV có liệu thống kê gió vùng bay sở sử dụng hàm mục tiêu thứ cấp Vấn đề tính tốn khó khăn xuất giải tốn thiết lập hành trình bay điều kiện khoảng giá trị tham số gió lựa chọn tuyến đường bay tối ưu từ tập hợp lớn số lượng hành trình bay Khó khăn khắc phục nhờ sử dụng tập hợp hành trình bay tối ưu tiềm Kết nhận cho phép xây dựng chương trình bay tự động khoang UAV hạng nhẹ giúp tối ưu thời gian bay từ 23% đến 33% [9] [10] [11] Tài liệu tham khảo [1] Nicola Ceccarelli, John J Enright, Emilio Frazzoli, Steven J Rasmussen and Corey J Schumacher Micro UAV Path Planning for Reconnaissance in Wind // Proceedings of the 2007 American Control Conference Marriott Marquis Hotel at Times Square New York City, USA, July 11-13, 2007 FrB12.3, -5310-5315р [2] Techy, L and Woolsey, C A Minimum-Time Path Planning for Unmanned Aerial Vehicles in Steady Uniform Winds // Journal of Guidance, [12] [13] 77 Control, and Dynamics, Vol 32, No 6, 2009, pp 1736–1746 Garifullin K K Variability of Wind in Free Atmosphere L Gidrometeoizdat, 1967 - 143 p Michaël Soulignac, Patrick Taillibert, Michel Rueher Path Planning for UAVs in Time-Varying Winds // 27th Workshop of the uk planning and scheduling Special Interest Group, December 1112, 2008, PLanSIG 2008, 2p Handbook on Climate of SSSR 25 Khabarovsk Territory and Amur Region Part Wind // Gidrometeoizdat, 1967 – 314 p Rivkin AM, Flying Model Aircraft at FL // Electronic Scientific Publication, Science and Education, November 2011, № 11, 12p V.V Malyshev Methods for Optimization Problems in System Analysis and Management: Textbook / / Moscow: MAI -PRINT in 2010 – 440p i Pham Xuan Quyen , Moiseev D.V Some Properties of Optimal Closed Flight Itinerary of Light Aircraft With Regard To Wind Forecast Thesis of 10th International Conference "Aviation and Space - 2011", November 8-10, 2011, Moscow - St Petersburg LLC "Print-Salon", 2011 - P.103 -104 i Pham Xuan Quyen, Moiseev D.V Targamadze R.Ch Study of Optimal Closed Flight Itinerary By Points in Constant Wind // Thesis of 17th International Conference "System Analysis, Management and Navigation" , July 1-8, 2012 , Ukraine , Evpatoria (Crimea) - M : MAI, 2012 P.59 -60 i Moiseev D.V Analysis of Stability of Optimal flight Itinerary of UAV With Regard To Wind Forecast // Proceedings of XVII International Scientific and Technical Seminar "Modern Technologies in Control, Automation and Information Processing" - St Petersburg: RIP SAC , 2008 - P.172 i Targamadze R.Ch Moiseev DV, Pham Xuan Quyen Rational Choice of Closed Flight Itinerary of Light Aircraft With Regard To Wind Forecast // Bulletin of Federal State Unitary Enterprise NPO Lavochkin, 2012 № P.76-83 i Moiseev D.V., Pham Xuan Quyen Properties of Optimal Closed Flight Itinerary of Light Aircraft With Regard To Wind Forecast / / Internet Journal " Proceedings of MAI", 2012 № 52 http://www/mai/ru i Phạm Xuân Quyền, Trịnh Văn Minh Vùng nghiệm khơng đổi tốn lập hành trình bay có tính đến ảnh hưởng gió vùng bay Tạp chí Khoa học & Kỹ thuật (Học viện KTQS), số 159(2-2014), tr 74-83 78 P.X Quyền / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên Công nghệ, Tập 32, Số (2016) 73-78 Setting Closed Flight Route for Lightweight Unmanned Aerial Vehicle with Statistical Data of the Wind in the Flight Area Phạm Xuân Quyền Military Technical Academy, 236 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hanoi, Vietnam Abstract: In this paper, the authors present methods for determining the optimal route for lightweight unmanned aerial vehicle with statistical data of the wind in the flight area This is the scientific basis for the setting program on the board of UAV with weather conditions The results calculated in accordance with the interpretation of the works have been published Keywords: Salesman problem, planning on the flight route, search results in uncertain conditions, statistical data on wind i Tài liệu viết tiếng Nga ... phương pháp thiết lập hành trình bay khép kín UAV có liệu thống kê gió vùng bay tốn thực tế cấp bách quan trọng Thông tin thống kê tham số gió Trong sách tra cứu thơng tin thống kê tham số gió [5]... trình bay khép kín nhanh có liệu thống kê gió vùng bay [6] [7] [8] Kết luận Bài báo phân tích đề xuất việc sử dụng phương án giải toán lập hành trình bay UAV có liệu thống kê gió vùng bay sở... trình bay hợp lý UAV có tính đến gió khó khăn chí khơng thể thực Trong đó, nhiều khu vực có liệu thống kê giá trị tham số gió giới thiệu sách tra cứu khí hậu [5] Việc sử dụng liệu thống kê gió