Hệ thống dẫn đường quán tính INS: Nguyên lý và Ứng dụng

Hoạt động

Tuy nhiên, mục đích chính của các tín hiệu mã hóa là nhằm tính toán thời gian cần thiết để thông tin truyền từ vệ tinh tới một thiết bị thu nhận trên mặt đất. Sau đó, khoảng cách giữa 2 bên được tính bằng cách nhân thời gian cần thiết để tín hiệu đến nơi với tốc độ của ánh sáng là 300.000 km/giây. Vì vậy, kèm theo thông điệp gửi tới các thiết bị nhận, các vệ tinh thường gửi kèm luôn thông tin về quỹ đạo và thời gian.

Nó truyền đi liên tục và được lưu trữ trong bộ nhớ của thiết bị thu nhận khi các vệ tinh di chuyển quanh quỹ đạo. Việc sửa chữa những sai số này là rất quan trọng và được đảm nhiệm bởi trạm chủ trên mặt đất trước khi thông báo lại cho các vệ tinh biết vị trí mới của chúng. Lỗi dữ liệu Ephemeris xảy ra khi thông điệp của GPS không truyền chính xác vị trí của vệ tinh và vì thế ảnh hưởng tới độ chính xác khi xác định khoảng cách.

Lỗi đo lường gây sai số khoảng cách cỡ vài mét.Trễ ở tầng điện ly và đối lưu gây nên trễ pha khi tính toán khoảng cách (pseudorange).

Hệ thống dẫn đường quán tính (INS)

0 sin ec cos sec

Lý thuyết hệ thống dẫn đường tích hợp GPS/INS

• Các hệ tọa độ

Dẫn đường quán tính dựa trên cơ sở tính toán vị trí, vận tốc và hướng của một vật thể chuyển động bằng các sử dụng các thông số đo được từ các cảm biến như cảm biến gia tốc và cảm biến vận tốc góc. Các cảm biến quán tính và đo chuyển động đều dựa vào các định luật vật lý về tự nhiên và không chịu ảnh hưởng của các tín hiệu điện hay điện từ bên ngoài, điều này là cơ sở cho cảm biến quán tính hoạt động đáng tin cậy và khó bị nhiễu. Với xi là vị trí trong hệ tọa độ thứ i, gi là gia tốc trọng trường của hệ tọa độ thứ i phụ thuộc vào vị trí x, ai là gia tốc thành phần được đo bởi các cảm biến gia tốc.

Trục x được định nghĩa có chiều dương quay về phía giao điểm của đường kinh tuyến 0 và đường xích đạo, trục z là trục quay của trái đất có chiều dương hướng lên bắc cực, trục y là tích có hướng của trục z và trục x sao cho hệ tọa độ cố định tâm trái đất là một hệ thuận. Hệ tọa độ định vị được sử dụng để mô tả sự chuyển động của vật thể theo các hướng bắc, đông, và hướng đi lên vuông góc bề mặt trái đất-hệ ENU (hình 2.1). Ngoài ra hệ định vị còn có thể định nghĩa trục hướng đi lên thành trục hướng đi xuống, tức là đi thẳng vào tâm trái đất-Hệ NED.

Hệ tọa độ gắn liền vật thể lấy vật thể làm gốc hệ tọa độ, từ đó mô tả các chuyển động theo các hướng trước, sau, trái phải, lên, xuống và các góc quay Euler. Trái đất chỉ quay quanh trục z , do đó trong hệ tọa độ cố định tâm trái đất e-frame thì chỉ có thành phần ω3 =ωelà khác không, còn các thành phần còn lại đều bằng không. Ngày nay, cùng với sự tiến bộ của khoa học công nghệ, đặc biệt là công nghệ vật liệu mới và công nghệ vi chế tạo đã tạo ra các cảm biến vi cơ có kích thước rất nhỏ (cỡ centimet), hoạt động hiệu quả, tiêu thụ ít năng lượng và đặc biệt là giá thành hạ, điều này mở ra một khả năng rộng lớn cho việc ứng dụng các cảm biến vi cơ trong nhiều lĩnh vực đời sống.

Một khối vi cơ IMU được cấu tạo từ các cảm biến vi cơ, thường là 3 cảm biến gia tốc và 3 cảm biến vận tốc góc, hoặc cũng có thể là 1 cảm biến gia tốc 3 chiều kết hợp với 3 cảm biến vận tốc góc. Các cảm biến vi cơ kết cấu hỗ trợ với nhau theo cấu trúc gắn liền (hình 2.2a) hoặc theo cấu trúc nổi (hình 2.2b), từ đó có thể xác định được 3 thành phần chuyển động quay và tịnh tiến của vật thể. Điểm khác nhau cơ bản của hai kiểu cấu trúc này đó là: với kiểu gắn liền thì các cảm biến không bị thay đổi hướng theo đối tượng chuyển động, còn trong kiểu Strapdown thì các cảm biến được gắn chặt với vật chuyển động, do đó sẽ thay đổi trang thái chuyển động theo vật đó.

Trên thực tế khối IMU có cấu trúc kiểu Strapdown được sử dụng rộng rãi hơn bởi cấu trúc này đơn giản và có giá thành chế tạo thấp với độ chính xác có thể chấp nhận được.Khi kết hợp các cảm biến vi cơ thành một cấu trúc tổng thể thì thường tạo ra sai số. Ở cấp độ cảm biến là sai số của từng cảm biến cấu tạo tên khối IMU, còn ở cấp độ nhóm cảm biến là sai số tổ hợp của nhóm cảm biến với nhau.

IMUI

• Các loại nhiễu ảnh hưởng đến khối IMU
• Áp dụng bộ lọc Kalman (hai bộ lọc Kalman) vào bài toán dẫn đường
• Các kết qủa thực nghiệm

Bản chất của các lỗi bước góc ngẫu nhiên (đối với cảm biến vận tốc góc) và bước vận tốc ngẫu nghiên (đối với cảm biến gia tốc) đều xuất phát từ nhiễu trắng. Trong thực tế, ma trận hiệp phương sai nhiễu quá trình Q và ma trận hiệp phương sai nhiễu đo R phải thay đổi theo từng thời điểm, tuy nhiên chúng ta có thể giả sử là hằng số. P = (3.7) Xuất phát từ phương trình cho bộ lọc Kalman, chúng ta đi tìm ra một phương trình tính toán trạng thái hậu ước lượng x∧k như là một tổ hợp tuyến tính của trạng thái tiền ước lượng ∧x−k và sự khác nhau giữa giá trị đo thực tế z k và giá trị tiên đoán H x∧k được chỉ trong phương trình sau.

Trường hợp, khi giá trị hiệp phương sai lỗi ước lượng trước Pk−tiến tới 0, giá trị zk là kém chính xác trong khi đó giá trị tiên đoán H ∧x−k lại đạt độ chính xác hơn. Nói tóm lại, Bộ lọc Kalman ước lượng một quá trình bằng việc sử dụng một dạng của điều khiển phản hồi: bộ lọc ước lượng trạng thái quá trình tại một vài thời điểm và sau đó quan sát phản hồi trong dạng của nhiễu đo. Hệ thống dẫn đường quán tính INS có 2 ưu điểm nổi bật khi so sánh với các hệ thống dẫn đường khác là khả năng hoạt động tự trị và độ chính xác cao trong những khoảng thời gian ngắn.

Chính vì thế trong những ứng dụng thời gian dài thì hệ thống dẫn đường quán tính INS thường sử dụng với các hệ thống hỗ trợ khác như hệ thống dẫn đường vô tuyến (Loran, Omega và Tacan), hệ thống dẫn đường vệ tinh (GPS, GLONASS và Transit), JTIDS, DME…Các hệ thống này hoạt động ổn định theo thời gian và vì thế cần tích hợp INS và các hệ thống hỗ trợ này. Chúng ta có thể lựa chọn tốc độ cập nhật cao hơn cho đầu ra của bộ lọc Kalman này (chẳng hạn là 2 s) với giả thiết rằng khoảng thời gian 0.5 s thì vận tốc của vật thể chuyển động là không thay đổi. Vì thế, hệ thống của chúng ta cần phải tận dụng được các phép đo ảo dựa vào tính chất động học của vật thể chuyển động (ở đây tập trung vào các phương tiện chuyển động trên mặt đất).

Để cho việc ước lượng lỗi INS chính xác hơn thì véctơ đo lường cần được gia tăng so với khi phương tiện chuyển động nhằm thu được độ khuếch đại Kalman lớn hơn. Trước tiên, chúng ta phải đặc trưng được các nhiễu ngẫu nhiên tác động lên hệ thống sử dụng phương pháp mật độ phổ công suất, phương pháp phương sai Allan hoặc kết hợp cả hai phương pháp này. Sáu lối ra của 6 cảm biến này được đưa qua một mạch tích phân sáu đường để thu được 3 độ tăng về góc dThx, dThy, dThz và 3 độ tăng vận tốc là dVx, dVy, dVz.

Thuật toán dẫn đường quán tính và lọc Kalman được xây dựng trên ngôn ngữ C và VC++ để thu thập dữ liệu từ khối IMU, GPS và la bàn từ phục vụ cho việc thực hiện dẫn đường quán tính theo thời gian thực. Với giao diện này người dùng có thể quan sát được các góc định hướng thể hiện trạng thái vật thể và các vận tốc, vị trí hiện tại của vật thể đo bởi hệ GPS/INS cũng như các thông tin thu được từ GPS. Hiện tại vấn đề xây dựng chương trình thời gian thực cho quỹ đạo ngoài phòng thí nghiệm đã được xây dựng xong và đưa vào thử nghiệm cho một số kết quả rất khả quan.

Nhằm dễ dàng đánh giá chất lượng của hệ dẫn đường thì một thí nghiệm khác được thực hiện với quỹ đạo nhỏ và phương tiện chuyển động trong khoảng thời gian khoảng 80s.