Nghiên cứu và mô phỏng hệ thống thu định vị chính xác tích hợp gps

TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH VIỆN KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài NGHIÊN CỨU VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG THU ĐỊNH VỊ CHÍNH XÁC TÍCH HỢP GPS/INS SỬ DỤNG MEMS IMU Giảng viên hƣớng dẫn :Th.S Lƣơng Ngọc Minh Sinh viên thực : Ngu n Ngọc iên MSSV : 135D5202070006 LỚP :54K1-ĐTTT Nghệ An, tháng năm2018 i LỜI NÓI ĐẦU Trong sống đại, song song với phát triển không ngừng khoa học công nghệ nhu cầu ngày tăng ngƣời Nhu cầu định vị dẫn đƣờng nhu cầu quan trọng đời sống Sự đời hệ thống định vị toàn cầu GNSS (Global Navigation Satellite System - tên dùng chung cho hệ thống định vị toàn cầu sử dụng vệ tinh nhƣ GPS (Hoa Kỳ), hệ thống định vị Galileo (Liên minh châu Âu) GLONASS (Liên bang Nga)) đáp ứng đƣợc nhu cầu Với hệ thống này, ngƣời dễ dàng xác định đƣợc vị trí, hƣớng đi, vận tốc, xây dựng đồ…, phục vụ cho nhiều mục đích khác Tuy nhiên, nhiều ứng dụng địi hỏi độ xác cao Vì vậy, yêu cầu đƣợc đặt là để tăng đƣợc độ xác hệ thống định vị Hiện nay, hoạt động ngƣời đòi hỏi định vị, dẫn đƣờng điều khiển cho vật thể chuyển động nhƣ máy bay, tên lửa, ôtô, tàu thuyền , trở thành nhu cầu cấp thiết nhiều lĩnh vực đời sống an ninh quốc phòng Một hệ thống dẫn đƣờng đƣợc ứng dụng nhiều hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu (GPS) Tuy nhiên, bên cạnh ƣu điểm nhƣ độ xác tƣơng đối cao ổn định theo thời gian, hệ thống GPS lộ nhƣợc điểm nhƣ tín hiệu bị gián đoạn thời gian không xác định ảnh hƣởng địa hình sai số có chủ đích nhà cung cấp Bên cạnh hệ thống GPS, hệ thống dẫn đƣờng quán tính (INS) đƣợc sử dụng nhiều nhằm xác định tọa độ thông tin vật thể chuyển động dựa thơng số đo đạc tính tốn từ cảm biến gắn vật thể nhƣ cảm biến gia tốc, quay hồi chuyển, la bàn từ ,Việc tích hợp INS GPS cho phép tạo nên hệ thống dẫn đƣờng có tính hồn thiện cao đƣợc ứng dụng ngành nhƣ điều khiển dẫn đƣờng phƣơng tiện đƣờng bộ, đƣờng khơng vũ trụ Vì lí đồ án tốt nghiệp em tìm hiểu đề tài “Nghiên cứu mô hệ thống thu định vị xác tích hợp GPS/INS sử dụng mems IMU” Hệ thống đƣợc thiết kế sử dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu số đại, đặc biệt lọc lọc Kalman, cảm biến gia tốc MEMS mới, để đáp ứng đƣợc yêu cầu nhƣ tính xác cao thời gian đáp ứng nhanh ii TÓM TẮT Đồ án em tập trung tìm hiểu về“Nghiên cứu & mơ hệ thống thu định vị xác tích hợp GPS/INS sử dụng mems IMU” Đây phƣơng pháp định vị đem lại độ xác cao, ổn định, chịu ảnh hƣởng điều kiện thời tiết Chi phí thấp nhiều so với hệ thống định vị khác có độ xác Theo đó, luận văn em xin trình bày nội dung nhƣ sau: Chƣơng1: Tổng quan định vị điểm xác PPP GPS hệ thống định vị quán tính INS Giới thiệu nét khái quát phƣơng pháp định vị điểm xác, cảm biến quán tính MEMS IMU hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU Đồng thời, trình bày hệ thống GPS, phƣơng pháp định vị điểm xác PPP hệ thống định vị quán tính INS Chƣơng 2: Mơ tả phƣơng pháp tích hợp hai hệ thống GPS INS đồng thời trình bày lý thuyết lọc Kalman trình bày cụ thể phƣơng pháp tích hợp định vị điểm xác PPP GPS, INS Chƣơng 3: Là kết thu đƣợc dựa mô matlab so sánh sai số vị trí hệ thống rời rạc hệ thống tích hợp Cùng với đó, phần kết luận đƣa đánh giá đề xuất vài hƣớng nghiên cứu ABSTRACT My project focuses on studying about “Integration & Simulation the system GPS and INS use mems IMU”.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: presents Global Positioning System (GPS), Precise Point Positioning and Inertial Navigation System (INS) The most general definitions ofPrecise Point Positioning (PPP), low Cost mems IMU and intergration of PPP GPS and mems IMU Presentation on GPS systems, positioning method and PPP exact inertial navigation system INS Chapter 2: 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 Presents particular methodological integration between precise point positioning GPS and INS PPP Chapter 3: 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 iii MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU i TÓM TẮT iii MỤC LỤC……………………………… ……………iii DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU vi DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT .vii CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH INS 1.1 Sơ lƣợc hệ thống định vị điểm xác GPS cảm biến quán tính 1.1.1 Định vị điểm xác GPS 1.1.2 MEMS IMU 1.2 Sơ lƣợc hệ thống tích hợp PPPGPS/ mems IMU 1.2.1 Sự kết hợp GPS INS sử dụng lọc Kalman 1.2.2 Mơ hình cảm biến quán tính 1.3 Tổng quan hệ thống định vị toàn cầu GPS 1.3.1 Cấu trúc hệ thống GPS 1.3.2 Cấu trúc tín hiệu GPS 1.3.3 Các phƣơng pháp đo 18 1.4 Tổng quan phƣơng pháp định vị điểm xác ………… ………20 1.4.1 Sai số đồng hồ quỹ đạo vệ tinh………………………… ………21 1.4.2 Trễ tầng đối lƣu 21 1.4.3 Tầng điện ly 22 1.5 Tổng quan hệ thống định vị quán tính INS………… …………….23 1.5.1 Hệ tọa độ chuyển đổi hệ tọa độ…… ……… ………… 23 1.5.2 Bộ xử lý INS 26 1.5.3 Sự hiệu chỉnh ban đầu cho INS 29 CHƢƠNG SỰ TÍCH HỢP GIỮA INS VÀ GPS 31 2.1 Phƣơng pháp tích hợp GPS/INS 31 2.1.1 Hệ thống tích hợp chặt chẽ 31 iv 2.1.2 Hệ thống tích hợp lỏng GPS/INS 32 2.2 Bộ lọc kalman 33 2.3 Bộ lọc PPP GPS 36 2.3.1 Trạng thái hệ thống 36 2.3.2 Mơ hình hệ thống 37 2.3.3 Mơ hình đo…………………………… …….39 2.4 Hệ thống PPP GPS/MEMS IMU theo phƣơng pháp tích hợp chặt chẽ 40 2.5 Hệ thống tích hợp lỏng PPP GPS/MEMS IMU 43 CHƢƠNG 346 MÔ PHỎNG HỆ HỐNG GPS,INS,GPS/INS……… …………46 3.1 Kịch mô lƣợc đồ thuật toán 46 3.11 Kịch 46 3.1.2 Mô tả tổng quan 46 3.1.3 Lƣu đồ thuật tốn hệ thống mơ 46 3.2.1 Thiết lập kiện ban đầu 48 3.2.2 Yêu cầu hệ thống 48 3.3 Kết mô 49 3.3.1 Sơ đồ khối toán mô 49 3.3.2 Kết mô 49 3.3.3 Dự đốn vị trí vận tốc đối tƣợng di chuyển…… ………….52 KẾT LUẬN 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 v DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Chòm vệ tinh Hình 1.2 Vệ tinh NAVSTAR Hình 1.3 Phân hệ điều khiển Hình 1.4 Sơ đồ khối tạo tín hiệu GPS Hình 1.5 Cấu trúc tín hiệu L1 Hình 1.6 Điều chế BPSK tín hiệu GPS Hình 1.7 Đồ thị cột ACF cho chuỗi Gold 10 Hình 1.8 Bộ tạo mã C/A 11 Hình 1.9 Đặc tính tƣơng quan mã C/A 14 Hình 1.10 Cấu trúc liệu định vịtrongGPS 16 Hình 1.11 Định dạng hai từ TLM HOW 17 Hình 1.12 Hình vẽ minh họa phƣơng pháp đo giả khoảng cách 19 Hình 1.13 Hệ tọa độ cố định tâm trái đất hệ tọa độ trắc địa 24 Hình 1.14 Hệ tọa độ gắn liền vật thể 25 Hình 2.1 Hệ thống tích hợp chặt chẽ GPS/INS 31 Hình 2.2 Hệ thơng tích hợp lỏng GPS/INS 32 Hình 2.3 Quy trình tính tốn lọc Kalman 35 Hình 2.4 Cấu trúc ma trận nhiễu 38 Hình 2.5 Sơ đồ hệ thống tích hợp chặt chẽ PPP GPS/MEMS IMU 41 Hình 2.6 Sơ đồ hệ thống tích hợp lỏng 44 Hình 3.1 Sơ đồ khối xử lý 46 Hình 3.2 Sơ đồ khối thuật toán 46 Hình 3.3 Sơ đồ khối mơ tích hợp lỏng GPS/INS 49 Hình 3.4 ự đốn lỗi vị trí sau lọc alman 49 Hình 3.5 ự đốn lỗi vận tốc sau lọc alman 50 Hình 3.6 Sai số theo phƣơng X hệ tọa độ cố định tâm trái đất 50 Hình 3.7 Sai số theo phƣơng Y hệ tọa độ cố định tâm trái đất 50 Hình 3.8 Sai số theo phƣơng Z hệ tọa độ cố định tâm trái đất 51 Hình 3.9 Sai số vị trí hệ tọa độ cố định tâm trái đất 52 Hình 3.10 Đánh giá sai số vận tốc hệ thống INS GPS/INS 52 vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Ấn định pha mã C/A 12 Bảng 1.2 Mã ID khung 18 Bảng 1.3 Độ xác sản phẩm IGS 21 ảng 3.1 ết sai số trung bình thu đƣợc hệ thống định vị GPS, INS GPS/INS 53 vii DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT CDMA DOP ECEF Code Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo mã Dilution of Precision Earth Centered, Earth Fixed Suy giảm độ xác Hệ tọa độ địa tâm EKF ENU Extended Kalman Filter East-North-Up Bộ lọc Kalman mở rộng Đông-Bắc-Hƣớng lên GPS GPST Global Positioning System GPS Time Hệ thống định vị toàn cầu Thời gian GPS IF IGS IMU Ionosphere-free International GPS service Inertial Measurement Unit Không điện ly Dịch vị GPS quốc tế Đơn vị đo quán tính INS IODE LKF Inertial Navigation System Issue of Data Ephemerides Linearized Kalman Filter Hệ thống định vị quán tính Vấn đề lịch thiên văn Bộ lọc Kalman tuyến tính MEMS Micro-Electro-MechanicalSensor Cảm biến vi điện tử PPP Precise Point Positioning Định vị điểm xác PRN RF Pseudo Random Noise Radio Frequency Nhiễu giả ngẫu nhiên Cao tần viii CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH INS Ngày nay, kết hợp GPS INS với đời hệ thông vi điện tử (MEMS) làm cho kết hợp trở nên ngày phổ biến Việc tích hợp hai hệ thống lại với đƣợc thực cách sử dụng lọc alman theo mô hình, mơ hình liên kết chặt mơ hình liên kết lỏng Lỗi nghiêm trọng hệ thống dẫn đƣờng quán tính INS cảm biến quán tính gây Lỗi đƣợc khắc phục nhờ hệ thống GPS Đồ án nghiên cứu hệ thống tích hợp GPS/INS dựa thu GPS lƣỡng tần số Để tăng thêm độ xác, em sử dụng cơng nghệ định vị điểm xác (PPP) 1.1 Sơ lược hệ thống định vị điểm xác GPS cảm biến quán tính Hiện nay, hầu hết hệ thống tích hợp GPS/INS đêu dựa công nghệ GPS vi sai (DGPS) Một hệ thống nhƣ đòi hỏi thu GPS, thu trạm tham chiếu thu lắp phƣơng tiện cần theo dõi Việc lắp đặt thêm trạm tham chiếu tốn chi phí, tăng độ phức tạp, mà phƣơng pháp cịn gặp phải hạn chế phạm vi hoạt động Sự đời phƣơng pháp định vị điểm xác (PPP) cho phép nâng cao độ xác tới cm mà khơng cần trạm tham chiếu Nó mở hội để phát triển hệ thống tích hợp GPS/INS với độ xác cao mà cần thu GPS Đối với hệ thống INS, với đời công nghệ vi điện tử (MEMS) MEMS IMU lựa chọn tốt tính đến chi phí hiệu chấp nhận đƣợc Một khó khăn gặp phải sử dụng MEMS IMU lỗi cảm biến quán tính, lỗi khơng đƣợc khắc phục sai số ngày tăng tích lũy theo thời gian Trong hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU, lỗi đƣợc ƣớc tính hệ thống PPP GPS Sự tích lũy lỗi đƣợc hạn chế Mặt khác, Cảm biến qn tính MEMS IMU hoạt động tín hiệu PPP GPS bị gián đoạn, đảm bảo cho hệ thống hoạt động liên tục Tóm lại, việc tích hợp hai hệ thống lại với giúp hạn chế nhƣợc điểm đồng thời phát huy ƣu điểm hệ thống Với ƣu điểm nhƣ vậy, hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU thích hợp cho nhiều ứng dụng Sau số ứng dụng sử dụng hệ thống này:  Hệ thống giám sát phƣơng tiện bay không ngƣời lái (Unmanned Aerial VehicleUAV) Trong năm gần đây, UAV đƣợc sử dụng ngày nhiều ứng dụng dân sự, chẳng hạn nhƣ: đánh giá thiên tai, tìm kiếm cứu nạn, theo dõi thời tiết, thăm dị khống sản…UAV muốn hoạt động đƣợc cần phải có thơng tin xác vị trí, tốc độ, phƣơng hƣớng Độ xác thông số phụ thuộc vào sứ mệnh mà UAV thực Hiện nay, số hệ thống dẫn đƣờng thƣơng mại cho UAV đƣợc phát triển dựa hệ thống tích hợp GPS/MEMS IMU, độ xác hệ thống đến 10 mét Vì , hệ thống đáp ứng đƣợc ứng dụng yêu cầu độ xác cao Một số hệ thống dẫn đƣờng khác đƣợc phát triển dựa GPS để đảm bảo hiệu dẫn đƣờng phƣơng pháp không khả thi số trƣờng hợp thiên tai, khẩn cấp việc lắp đặt trạm tĩnh đòi hỏi thời gian, phạm vi hoạt động bị hạn chế, tăng chi phí mà độ phức tạp Hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU đƣợc sử dụng cho hệ thống đẫn đƣờng UAV, đặc biết trƣờng hợp trạm tĩnh khó lắp đặt  Tự động hóa máy móc phƣơng tiện Hệ thống đẫn đƣờng dựa MEMS IMU tích hợp với GPS đƣợc sử dụng rộng rãi ứng dụng máy móc phƣơng tiện tự động, chẳng hạn nhƣ: máy khoan, máy ủi, máy xúc…Hầu hết hệ thống đƣợc phát triển dựa GPS Phƣơng pháp khơng tốn mà cịn bị giới hạn phạm vi hoạt động Vấn đề khác trƣợt chu kì xảy tín hiệu định vị bị che khuất điều dẫn đến xuống cấp chất lƣợng hệ thống Hệ thống tích hợp PPP GPS/MEMS IMU hƣớng dẫn cho máy móc tự động khơng cần tới trạm tham chiếu mà đảm bảo độ xác ổn định cho dù tín hiệu GPS bị đứt quãng 1.1.1 Định vị điểm xác GPS PPP sử dụng phƣơng pháp ko vi sai từ thu lƣỡng tần số chẳng hạn nhƣ giả khoảng cách, đo pha sóng mang kết hợp với liệu quỹ đạo đồng hồ xác ĩ thuật khơng phải chịu hạn chế kỹ thuật GPS truyền thống đƣa độ xác tƣơng tự độ xác kỹ thuật DGPS mà khơng cần trạm tham chiếu Một số tổ chức nhƣ International GPS Service (IGS) Jet Propulsion Laboratory (JPL) cung cấp quỹ đạo vệ tinh đồng hồ xác IGS tổ chức dân sự, hoạt đông với mạng lƣới trạm GPS lƣỡng tần số chất lƣợng cao toàn cầu, cung cấp thông số quỹ đạo, đồng hồ, chuyển động quay trái đất, trễ tầng đối lƣu tầng điện ly JPL sử dụng mạng lƣới trạm GPS tồn cầu, tính tốn sai số quỹ đạo vệ tinh sai số đồng hồ Những thông số đƣợc truyền tới ngƣời sử dụng thông qua internet Bộ tài nguyên thiên nhiên Canada sử dụng mạng lƣới trạm GPS để tạo thông số hiệu chỉnh đồng hồ quỹ đạo vệ tinh Những thông số đƣợc phát qua internet vệ tinh MSAT Canada Công nghệ định vị điểm xác đƣợc đƣa Zumberge et al (1997)[1] nhƣ ouba and Heroux (2000) [2] đề xuất phƣơng pháp tính tốn liệu quỹ đạo đồng hồ sử dụng phần mạng IGS Bằng cách sử dụng liệu xác vào đặc tính loại cảm biến Đối với low cost MEMS IMU, độ trôi lỗi cảm biến khởi động khoảng vài nghìn độ giờ, độ trôi hoạt động 1000 độ Vì vậy, thực tế khơng thể xác định đƣợc lỗi lần cảm biến đƣợc bật Giải pháp để khắc phục vấn đề bổ sung chúng vào trạng thái lọc alman để ƣớc tính Tóm lại, với trạng thái lỗi vị trí, vận tốc, phƣơng hƣớng, trạng thái độ trôi cảm biến trạng thái tổng hợp khác, tổng cộng có 27 trạng thái véc tớ trạng thái INS xINS   r l ,  vl ,  l ,  ba ,  bg , ba ,tob , bg ,tob , Sa , S g  Trong đó: (2.31) a tƣợng trƣng cho gia tốc kế, g tƣợng trƣng cho quay  l   ,  ,   véc tơ trạng thái lỗi phƣơng hƣớng  ,  ,  lần lƣợt trạng thái lỗi pitch, roll azimuth Si trạng thái lỗi tổng hợp bi ,tob độ lệch bật cảm biến  bi độ trơi độ lệch Vì có lọc hệ thống tích hợp chặt chẽ để xử lý thông tin GPS lẫn thông tin từ INS nên lọc phải tính đến khơng trạng thái lỗi INS mà trạng thái lỗi PPP GPS nhƣ sai số đồng hồ, sai số quỹ đạo, trễ tầng điện ly, trễ thành phần ƣớt tầng đối lƣu, thông số nhập nhằng o đó, véc tơ trạng thái tồn hệ thống đƣợc mơ tả phƣơng trình sau: (2.32) x  [ xINS , dT , ddT , d trop , NIF2 , NIF2 NIFn ] 42  P i   xu H ( P)    n  P  x  u   i  x  u H ( )    n    x  u   i   xu H ( )    n    x  u P i yu P i zu 0 0121 m(e)i P n yu P n zu 0 0121 m(e) n  0    0    i yu  i zu 0 0121 m(e)i IF  n yu  n zu 0 0121 m(e) n  i yu  i zu  i vx  i v y  i vz 0121  n yu  n zu  n vx  n v y  n vz 0121  PjGPS  PjINS   GPS   j   INS j   Z  GPS  j   INS  j     Trong đó: S S PjGPS , GP , GP j j (2.33)      IF    0     0  (2.34) (2.35) (2.36) lần lƣợt thống số đo giả khoảng cách ,đo pha P INS ,  INS , INS j j sóng mang đo oppler đƣợc hiệu chỉnh từ PPP j lần lƣợt thống số đo giả khoảng cách ,đo pha sóng mang đo oppler đƣợc dự đoán INS 2.5 Hệ thống tích hợp lỏng PPP GPS/MEMS IMU Phần mơ tả hệ thống tích hợp lỏng PPP GPS/MEMS IMU Đối với hệ thống này,việc xử lý liệu từ GPS INS đƣợc tiến hành theo hai lọc riêng biệt có tên lọc PPP lọc tích hợp[6] 43 Hình 2.6 Sơ đồ hệ thống tích hợp lỏng Theo nhƣ hình vẽ, hệ thống tích hợp gồm phần: phần INS, phần PPP phần lọc tích hợp Các thơng số GPS đƣợc xử lý trƣớc tiên sửa lỗi nằm phần PPP để giảm lỗi Sau đó, lọc PPP xử lý liệu GPS đƣợc hiệu chỉnh để ƣớc tính vị trí vận tốc Trong đó, liệu thô từ IMU đƣợc xử lý phần INS để thu đƣợc vị trí vận tốc Bộ lọc tích hợp xử lý sai khác vận tốc vị trí thu đƣợc từ PPP với vận tốc vị trí thu đƣợc từ INS để ƣớc tính trạng thái lỗi Phƣơng pháp vịng lặp kín đƣợc sử dụng để phản hồi trạng thái lỗi đƣợc ƣớc tính tới phận INS để bù lỗi INS Tƣơng tự hệ thống tích hợp chặt chẽ, đầu xử lý INS đƣợc áp dụng sửa lỗi PPP để giúp kiểm soát chất lƣợng Do việc xử lý liệu PPP GPS INS đƣợc tiến hành riêng biết nên lọc tích hợp phải xử lý trạng thái lỗi INS, 27 lỗi đƣợc trình bày phƣơng trình (2.31) Mơ hình hệ thống lọc tích hợp đơn mơ hình lỗi INS Mơ hình đƣợc mơ tả từ phƣơng trình (2.32) đến (2.36) Bộ lọc tích hợp sử dụng sử sai khác vận tốc vị trí đƣợc ƣớc lƣợng từ lọc PPP với vận tốc vị trí thu đƣợc từ xử lý INS để ƣớc lƣợng lỗi o đó, ma trận thiết kế véc tơ sai số khép đƣợc mô tả phƣơng trình (2.37) (2.38)  I 3x3 H   03x3 03x3 I 3x3 l l  rGP  S  rINS Z  l  l vGPS  vINS  6x1 44 03x( n 6)   03x( n 6)  (2.37) (2.38) Ma trận nhiễu đo lọc tích hợp đƣợc tạo cách chuyển vị ma trận hiệp phƣơng sai vận tốc vị trí từ lọc PPP để đảm bảo tính tƣơng quan vị trí vận tốc thu đƣợc từ PPP đƣợc tính cách xác 45 CHƢƠNG MÔ PHỎNG HỆ HỐNG GPS – INS - GPS/INS 3.1 Kịch mơ lƣợc đồ thuật tốn 3.1.1 Kịch Đánh giá so sánh sai số hệ thống GPS, hệ thống INS, hệ thống tích hợp GPS/INS sử dụng lọc Kalman Cụ thể dự đốn vị trí vận tốc đối tƣợng di chuyển 3.1.2 Mô tả tổng quan Thiết kế mơ hình mơ phỏng, sơ đồ khối hệ thống, phân tích đầu vào đầu ra, sơ đồ khối giải thuật, sơ đồ khối xử lý, triên khai mã nguồn thể ứng dụng GPS/INS dự đoán sai số vị trí đối tƣợng 3.1.3 Lƣu đồ thuật tốn hệ thống mơ Sơ đồ khối hệ thống đƣợc trình bày hình (3.2) theo phƣơng pháp tích hợp lỏng Sơ đồ khối xử lý Hình 3.1 Sơ đồ khối xử lý 46 - Qúa trình bắt đầu - Dữ liệu sau đƣa vào đo đạc đƣợc phân tích dịng liệu INS GPS - Dữ liệu sau kết hợp đƣợc đƣa vào so sánh với liệu chuẩn - Qúa trình so sánh phát dịng liệu bất thƣờng tách - Qúa trình kết thúc Sơ đồ khối thuật tốn Hình 3.2 Sơ đồ khối thuật tốn - Qúa trình bắt đầu - Thực trình đọc liệu IMU – GPS - Dữ liệu đƣợc đƣa vào so sánh với - Tín hiệu xuất đƣợc đƣa vào ghi liệu cho vị trí trung bình GPS quan sát IMU - Định hƣớng ban đầu máy tính - Tiến độ điều hƣớng động - Quá trình kết thúc 47 3.2 Khởi tạo phân tích tốn 3.2.1 Thiết lập kiện ban đầu  Vị trí đối tƣợng đƣợc khởi tạo x = chuyển động dọc theo trục Ox với vận tốc trung bình xấp xỉ 20m/s  Phƣơng trình chuyển động đƣợc mô tả theo theo x1 x2 tƣơng ứng vị trí vận tốc  Thiết lập thơng số ban đầu cho hệ thống cho lọc (sử dụng lọc Kalman)  Các ma trận trạng thái ban đầu giá trị cho đo tuyến tính: A, B, C, D, Q, R, u, x0  Các ma trận trạng thái ban đầu giá trị cho lọc Kalman: A1, B1, C1, D1, Q1, x1, P1 (x1 # x0)  Thời gian chuyển động dt, chu kỳ ts  Thiết lập công thức ƣớc lƣợng theo vị trí vân tốc phƣơng pháp ƣớc lƣợng theo khoảng thời gian dt lọc Kalman 3.2.2 Yêu cầu hệ thống Trong điều kiện thông thƣờng sử dụng phƣơng pháp đo lƣờng để ƣớc lƣợng vị trí vận tốc thực tế Biểu diễn đƣợc giá trị ƣớc lƣợng vị trí vân tốc đối tƣợng sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình thƣờng lọc Kalman, tính tốn sai số so với thực tế 48 3.3 Kết mô 3.3.1 Sơ đồ khối tốn mơ Hình 3.3 Sơ đồ khối mơ tích hợp GPS/INS 3.3.2 Kết mơ  Dự đốn lỗi vị trí vận tốc sau lọc Kalman Với thiết lập điều kiện ban đầu (3.2.1) áp dụng sơ đồ thuật tốn mơ , sử dụng Matlab cho kết nhƣ sau : Hình 3.4 ự đốn lỗi vị trí sau lọc alman 49 Hình 3.5 ự đoán lỗi vận tốc sau lọc alman  Đánh giá sai số vị trí vận tốc hệ thống INS, GPS, GPS + INS Hình 3.6 Sai số theo phƣơng X hệ tọa độ cố định tâm trái đất 50 Hình 3.7 Sai số theo phƣơng Y hệ tọa độ cố định tâm trái đất Hình 3.8 Sai số theo phƣơng Z hệ tọa độ cố định tâm trái đất 51 Hình 3.9 Sai số vị trí hệ tọa độ cố định tâm trái đất Hình 3.10 Đánh giá sai số vận tốc hệ thống INS GPS/INS Từ hình 3.1 đến hình 3.4 cho thấy sai số vị trí hệ thống INS lớn Sai số tích lũy dần theo thời gian Việc tích hợp hai hệ thống GPS INS lại với sử dụng lọc Kalman cho sai số vị trí thấp nhiều so với sử dụng hệ thống riêng rẽ  Nhận ét đánh giá ết thu đƣợc từ mơ - Nhận xét 52 Độ xác hệ thống tích hợp GPS/INS cao độ xác hệ thống GPS hay INS hoạt động độc lập Rõ ràng xu hƣớng kết hợp GPS/INS xu hƣớng tất yếu vấn đề định vị dẫn đƣờng - ảng đánh giá sai số ảng 3.1 ết sai số trung bình thu đƣợc hệ thống định vị GPS, INS GPS/INS Hệ thống định vị Trung bình sai số vị trí GPS INS (m) GPS+INS (m) (m) 3.3.3 Dự đốn vị trí vận tốc đối tƣợng di chuyển Chƣơng đƣa kịch điều kiện khởi tạo, phân tích cho tốn.Với điều kiện ban đầu mục (3.2.1)và áp dụng lọc Kalman cho phép dự đốn đƣợc liên tƣởng đƣợc vị trí vận tốc đoạn đƣờng di chuyển Sau kết thực nghiệm toán 53 Hình 3.11 Dự đốn vị trí vận tốc đoàn tàu chuyển động dùng lọc Kalman Nhận xét:  Ở hình cùng: Qũy đạo đƣờng màu xanh màu tím gần giống với quỹ đạo đƣờng màu xanh dƣơng  Ở hình dƣới:  Quỹ đạo đƣờng màu xanh dƣơng, xanh đậm gần giống với quỹ đạo đƣờng màu xanh Trong quỹ đạo màu xanh dƣơng giống với quỹ đạo màu xanh  Quá trình ƣớc lƣợng vận tốc sau hai nhiều khoảng thời gian liên tục cho sai số lớn (đƣờng màu đỏ) 54 KẾT LUẬN Đồ án mô chức lọc Kalman, tích hợp hai hệ thống GPS INS Đến thời điểm có việc làm đƣợc Ngồi hạn chế mặt thời gian nhƣ kinh phí, chúng em xin đƣa hƣớng phát triển cho đồ án thời gian tới Những kết thu đƣợc:  Tìm hiểu lý thuyết tổng quan hệ thống GNSS INS  Tìm hiểu lý thuyết hệ thống DGPS, so sánh với hệ thống GPS  Tìm hiểu nguyên lý, cấu tạo, cách xử lý lọc Kalman  Tìm hiểu lý thuyết nhƣ biện pháp tích hợp hệ thống GPS INS việc sử dụng lọc Kalman  Mơ độ xác sai số hệ thống GPS, INS, GPS tích hợp INS  Mơ số ví dụ chức lọc Kalman Hƣớng phát triển tiếp theo:  Nghiêm cứu sâu phƣơng thức định vị GNSS vi sai  Thiết kế sơ đồ khối nhƣ chế tạo phần cứng thu GPS  Thiết kế khối IMU sau cho hai hệ thống tích hợp với Tất đồ án em tập trung vào lý thuyết tích hợp hai hệ thống GPS INS sử dụng mems IMU Trên sở lý thuyết em mô đƣợc hệ thống tích hợp theo mơ hình liên kết lỏng phần mềm matlab Cuối cùng, em xin đƣợc gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Lƣơng Ngọc Minh, thầy giúp đỡ tận tình tạo điều kiện để em hoàn thành đồ án ! 55 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 5005-5017 [2] Kouba, J and P Heroux (2000) GPS Precise Point Positioning Using IGS Orbit Products GPS Solutions, Vol 5, No [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, 26-28 January, Anaheim CA, pp 98-105, 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, 13-16 September, Long Beach CA, pp 1007-1015, U S Institute of Navigation, Fairfax VA [5] Godha, S (2006) Performance Evaluation of Low Cost MEMS-Based IMU Integrated With GPS for Land Vehicle Navigation Application, MSc Thesis, Department of Geomatics Engineering, The University of Calgary, Canada [6] Shuang Du (2010) Integration of Precise Point Positioning and Low Cost MEMS IMU 56 ... TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH INS 1.1 Sơ lƣợc hệ thống định vị điểm xác GPS cảm biến quán tính 1.1.1 Định vị điểm xác GPS ... dụng cơng nghệ định vị điểm xác (PPP) 1.1 Sơ lược hệ thống định vị điểm xác GPS cảm biến quán tính Hiện nay, hầu hết hệ thống tích hợp GPS/ INS đêu dựa cơng nghệ GPS vi sai (DGPS) Một hệ thống nhƣ... VỀ ĐỊNH VỊ ĐIỂM CHÍNH XÁC PPP GPS VÀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH INS Ngày nay, kết hợp GPS INS với đời hệ thông vi điện tử (MEMS) làm cho kết hợp trở nên ngày phổ biến Việc tích hợp hai hệ thống