Chi tiết các thông số kỹ thuật đạt được của sản phẩm sau thử nghiệm được liệt kê trong Bảng 3.2.
Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật của hệ thống tích hợp
STT Tên hạng mục Đánh giá
1 Sai số về góc 2o
2 Sai số toạ độ có GPS Nhỏ hơn 8m
- -
3 Sai số toạ độ mất GPS Nhỏ hơn 450m trong thời gian 50s 4 Dải đo tốc độ góc ±150o/s
5 Dải đo gia tốc 10g
6 Dải đo góc chúc ± 900
7 Dải đo góc nghiêng ± 900 8 Dải đo góc hướng 0 – 3600
Từ những tình huống thực nghiệm và kết quả thu được đã chứng tỏ hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS được thiết kế, xây dựng dựa trên hệ thống phần cứng xử lý số và thuật toán bộ lọc Kalman đã đảm bảo được khả năng tính tốn. Hệ thống dẫn đường tích hợp này đã đáp ứng được yêu cầu dẫn đường và định vị cho các phương tiện chuyển động trên mặt đất.
Kết luận chương 3
Trong chương này, nghiên cứu sinh đề xuất sử dụng cấu trúc 2 bộ lọc Kalman mắc song song hoạt động linh hoạt, phù hợp với các điều kiện tín hiệu GPS khơng ổn định hoặc bị gián đoạn. Bộ lọc Kalman thứ nhất sử dụng cho việc ước lượng vị trí và vận tốc của vật thể chuyển động; bộ lọc Kalman thứ hai sử dụng ước lượng tư thế của vật thể chuyển động. Trong tình huống khi tín hiệu GPS gián đoạn bộ lọc Kalman thứ nhất sẽ sử dụng cấu trúc lọc tuyến tính, ngược lại khi tín hiệu GPS tin cậy thì bộ lọc Kalman thứ nhất sẽ sử dụng cấu trúc Kalman mở rộng. Hệ thống dẫn đường tích hợp đề xuất đã được thử nghiệm với các tình huống khác nhau và đã cho kết quả đáng tin cậy.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Luận án đã thành công trong việc thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS dựa trên các cảm biến MEMS thương mại thông dụng. Hệ thống dẫn đường tích hợp này đã đáp ứng được những yêu cầu dẫn đường và định vị cho các phương tiện chuyển động trên mặt đất. Luận án đã đề xuất hai đóng góp chính nhằm nâng cao chất lượng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS. Cụ thể như sau:
1) Phân tích và đặc trưng hóa sai số của các cảm biến MEMS sử dụng trong hệ thống dẫn đường INS. Việc đặc trưng hóa sai số cảm biến (cung cấp tín hiệu đầu vào cho hệ INS) đóng vai trị then chốt trong việc định vị vật thể chuyển động. Những nghiên cứu theo hướng này được trình bày trong cơng trình số 3 và 4.
2) Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS sử dụng các cấu trúc lọc Kalman linh hoạt, phù hợp trong cả điều kiện tín hiệu GPS khơng ổn định hoặc bị gián đoạn. Những nghiên cứu theo hướng này được trình bày trong cơng trình số 1, 2 và 5.
Trên cơ sở các kết quả nhận được trong quá trình nghiên cứu, Nghiên cứu sinh đề xuất một số nội dung nghiên cứu tiếp theo của đề tài như sau:
- Tiếp tục nghiên cứu phát triển các thuật tốn lọc thơng minh nhằm nâng cao hơn nữa độ chính xác của hệ thống tích hợp.
- Nghiên cứu bổ sung thêm các cảm biến và các thuật tốn tích hợp nhằm ổn định hệ thống dẫn đường trong trường hợp tín hiệu GPS bị gián đoạn trong thời gian tương đối dài.
DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN
1. Thang N.V., Tang P.V., Ninh V.V., Trinh, C.D., Tan T.D. (2012), “Application of Extended and Linear Kalman Filters for an Integrated Navigation System”,
Proceedings of the International Conference on Communications and Electronics
(ICCE’12), pp. 574-577.
2. Tang Pham Van, Thang Nguyen Van, Duc Anh Nguyen, Trinh Chu Duc, Tran Duc-Tan (2015), “15-state Extended Kalman Filter Design for INS/GPS Navigation System”, Journal of Automation and Control Engineering, 3(2), pp.
109-114.
3. Van-Tang Pham, Dinh-Chinh Nguyen, Quang-Huy Tran, Duc-Trinh Chu and Duc-Tan Tran (2015), “Thermal Stability of Magnetic Compass Sensor for High Accuracy Positioning Applications”, Sensors & Transducers Journal,
195(12), pp. 1 - 8.
4. Pham Van Tang, Tran Duc Tan, Chu Duc Trinh (2016), “Characterizing Stochastic Errors of MEMS – Based Inertial Sensors”, VNU Journal of Science: Mathematics
– Physics, 32(2), pp. 34 - 42.
5. Pham Van Tang, Tran Duc Nghia, Nguyen Tien Anh (2016), “INS/GPS Integration System based on Beagle board”, The 2016 National Conference on Electronics, Communications and Information Technology (REV-2016), pp. 4.32 - 4.35.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Phạm Hải An (2011), Về một phương pháp nhận dạng chuyển động cho một
lớp phương tiện cơ giới quân sự sử dụng đa cảm biến, Luận án tiến sĩ kỹ thuật,
Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự.
2. Ngơ Thanh Bình (2015), Nâng cao chất lượng cho các thiết bị định vị dẫn đường sử dụng GPS phục vụ bài toán giám sát quản lý phương tiện giao thông đường bộ, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Trường đại học Giao thông Vận tải.
3. Phạm Tuấn Hải (2011), Nâng cao chất lượng hệ dẫn đường thiết bị bay trên
cơ sở áp dụng phương pháp xử lý thông tin kết hợp, Luận án tiến sĩ kỹ thuật,
Học viện Kỹ thuật Quân sự.
Tiếng Anh
4. Aggarwal P. (2010), MEMS-based integrated navigation, Artech House. 5. Aggarwal P., Syed Z., Niu X., El-Sheimy N. (2008), “Standard Testing and
Calibration Procedure for Low Cost MEMS Inertial Sensors and Units”, The
Journal of Navigation, 61, pp.323-336.
6. Barbour N., Schmidt G. (2001), “Inertial sensor technology trends”, IEEE Sensors Journal ,1(4), pp. 332-339.
7. Bin W., Jian W., Jianping W., Baigen C. (2003), “Study on adaptive GPS/INS integrated navigation system”, 2003 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 2, pp. 1016-1021.
8. Britting K.R. (1971), Inertial Navigation Systems Analysis, Wiley, New York. 9. Brown, R.G. and Hwang, P.Y. (2012), Introduction to random signals and applied Kalman filtering: with MATLAB exercises and solutions, John Wiley
& Sons, Inc.
10. Caruso M.J. (2000), “Applications of magnetic sensors for low cost compass systems”, In Position Location and Navigation Symposium, IEEE 2000, pp.
177-184.
11. Chatfield A.B. (1997), Fundamentals of high accuracy inertial navigation,
(Vol. 174). Aiaa. American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc. 12. El-Sheimy N., Hou H., Niu X. (2008), “Analysis and modeling of inertial
sensors using Allan variance”, IEEE Transactions on instrumentation and measurement, 57(1), pp.140-149.
13. Farrell J. (2008), Aided navigation: GPS with high rate sensors, McGraw-Hill. 14. Gai E. (2000), “The century of inertial navigation technology”, Aerospace
Conference Proceedings, 2000 IEEE, 1, pp. 59-60.
15. Gizawy M., El-Sheimy N., Taha R., Noureldin A. (2004), “Neuro-Fuzzy System for GPS/INS Integration”, The European Navigation Conference, GNSS.
16. Gleason, S. and Gebre-Egziabher, D. (2009), GNSS applications and methods, Artech House.
17. Godha S., Petovello M.G. and Lachapelle G. (2005), “ Performance analysis of MEMS IMU/HSGPS/magnetic sensor integrated system in urban canyons”,
Proceedings of the ION GNSS, pp. 1977-1990.
18. Grewal M.S., Andrews A.P. (2008), Kalman filtering: theory and practice using MATLAB, 3rd ed, Wiley, New York.
19. Grewal M.S., Weill L.R., Andrews A.P. (2001), Global positioning systems:
inertial navigation and integration, John Wiley & Sons.
20. Ha L.M., Tan T.D., Trinh C.D., Long N.T., Duc N.D. (2011). “INS/GPS navigation for land applications via GSM/GPRS network.”, Proceeding 2nd Integrated Circuits and Devices in Vietnam, pp.30-55.
21. Hasan A.M., Samsudin K., Ramli A.R., Azmir R.S., Ismaeel S.A.(2009), “A review of navigation systems (integration and algorithms)”, Australian journal
of basic and applied sciences, 3(2), pp.943-959.
22. Hegarty C.J., Chatre E. (2008), “Evolution of the global navigation satellite system (gnss)”, Proceedings of the IEEE, 96(12), pp. 1902-1917.
theory and practice, Fifth Edition, Springer Wien, NewYork.
24. Hofmann B., Lichtenegger H., Wasle E. (2008), GNSS-global navigation satellite systems, Springer Wien, NewYork.
25. Hou, H. and El-Sheimy, N. (2003), “Inertial Sensors Errors Modeling Using Allan Variance”, Best Presentation Winning Paper, The US Institute of Navigation, ION GPS/GNSS 2003 Proceedings, pp. 2860-2867, Sep 9-12, Portland, 2003.
26. IEEE (2005), Gyro, Accelerometer Panel of the IEEE Aerospace, and Electronic Systems Society. Draft recommended practice for inertial sensor test equipment, instrumentation, data acquisition and analysis, In IEEE Std
Working Draft P1554/D14.
27. IEEE (2008), IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure
for Single-axis Interferometric Fiber Optic Gyros, (Revision of IEEE Std 952- 1997), IEEE-SA Standards Board.
28. Ismaeel S.A. (2003), Design of Kalman Filter of Augmenting GPS to INS Systems, Ph.D. Thesis, College of Engineering, Al-Nahrain University.
29. Jan W. Gert F. (2004), “Tightly coupled GPS/INS integration for missile applications”, Aerospace Science and Technology, 8, pp. 627-634.
30. Jekeli C. (2001), Inertial navigation systems with geodetic applications,
Walter de Gruyter, New York.
31. Jin-ling W., Lee H.K., Rizos C. (2003), “GPS/INS integration: A performance sensitivity analysis”, Wuhan University Journal of Natural Sciences, 8(2), pp. 508-516.
32. Johan B., Steyn W. (2008), “Kalman filter configurations for a low-cost loosely integrated inertial navigation system on an airship”, Control Engineering Practice, 16(12), pp.1509-1518.
33. Johnson R., Sasiadek J., Zalewski J. (2003), “Kalman filter enhancement for UAV navigation”, Simulation Series, 35(1), pp.267-272.
problems”, Journal of basic Engineering, 82(1), pp.35-45.
35. Kaplan E., Hegarty C. (2005), Understanding GPS: principles and applications, Artech house, London.
36. Kumar V. (2004), Integration of inertial navigation system and global positioning system using Kalman filtering, Doctoral dissertation, Indian
Institute of Technology, Bombay.
37. Lawrence C. Ng and DarryII J. Pines. (1997), “Characterization of Ring Laser Gyro Performance Using the Allan Variance Method”, Journal of Guidance,
Control, and Dynamics, 20(1), p 211-214.
38. Li J., Fang J. (2013), “Not fully overlapping Allan variance and total variance for inertial sensor stochastic error analysis”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 62(10), pp.2659-2672.
39. Loebis D., Sutton R., Chudley J., Naeem W. (2004), “Adaptive tuning of a Kalman filter via fuzzy logic for an intelligent AUV navigation system”,
Control engineering practice, 12(12), pp.1531-1539.
40. Loebis D., Sutton R., Chudley J., Naeem W. (2004), “Adaptive tuning of a Kalman filter via fuzzy logic for an intelligent AUV navigation system”, Control engineering practice, 12(12), pp.1531-1539.
41. Misra, P. and Enge, P. (2006) Global Positioning System: Signals, Measurements and Performance, Second Edition, Lincoln, MA: Ganga-
Jamuna Press.
42. Noureldin A., Karamat T.B., Georgy J.(2013), Fundamentals of Inertial Navigation, Satellite-based Positioning and their Integration, Springer-Verlag
Berlin Heidelberg.
43. Park M., Gao Y. (2008), “Error and performance analysis of MEMS-based inertial sensors with a low-cost GPS receiver”, Sensors, 8(4), pp.2240-2261. 44. Parkingson B.W., Spilker J.J. (1996), Global Positioning System: Theory and
Applications, Vol. I, American Institute of Aeronautics and Astronautics,
45. Paul G.D. (2008), Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor integrated Navigation Systems, Artech House, London.
46. Paul Z., Howard M. (2009), Fundamentals of kalman filtering: A practical approach, American Institute of Aeronautics and Astronautics, USA.
47. Peter S. Maybeck (1994), Stochastic models, estimation, and control, Vol. 1, Academic Press.
48. Prasad R., Ruggieri M. (2005), Applied satellite navigation-using GPS, GALILEO and augmentation systems, Artech House, London.
49. Ramalingam R., Anitha. G, Shanmugam J. (2009), “Microelectromechnical systems inertial measurement unit error modelling and error analysis for low- cost strapdown inertial navigation system”, Defence Science Journal, 59(6),
pp. 650-658.
50. Ray J. (2000), Mitigation of GPS Code and Carrier Phase Multipath Effects
Using a Multi-antenna System, PhD Thesis, UCGE Report #20136, The
Department of Geomatics Engineering, University of Calgary.
51. Ripka P. (2008), “Improving the accuracy of magnetic sensors”, Sensors, pp. 45-60.
52. Salychev O.S. (1998), Inertial systems in navigation and geophysics, Bauman MSTU Press, Moscow.
53. Salychev O.S. (2004), Applied Inertial Navigation: problems and solutions,
Bauman MSTU Press, Moscow.
54. Salycheva A.O. (2004), Medium Accuracy INS/GPS Integration in Various GPS Environment, M.Sc Thesis, University of Calgary, Canada.
55. Sharaf R. and Noureldin A. (2007), “Sensor integration for satellite-based vehicular navigation using neural networks”, IEEE transactions on neural networks, 18(2), pp.589-594.
56. Shin E.H. (2005), Estimation Techniques for Low-Cost Inertial Navigation,
PhD Thesis, University of Calgary, Canada.
Applications, M.S. thesis, University of Calgary, Canada..
58. Steigenberger P., Hugentobler U., Hauschild A., Montenbruck O. (2013), “Orbit and clock analysis of Compass GEO and IGSO satellites” Journal of Geodesy, 87(6), pp.515-525.
59. Titterton D., Weston J.L. (2004), Strapdown Inertial Navigation Technology, The American Institute of Aeronautics and Astronautics.
60. Tsui J.B.Y. (2005), Fundamentals of global positioning system receivers, John Wiley & Sons, Inc.
61. Wang J.H. (2006), Intelligent MEMS INS/GPS integration for land vehicle navigation, PhD Thesis, UCGE Report #20246, The Department of Geomatics
Engineering, University of Calgary.
62. Watson J. (2016), Aerospace Navigation Systems. John Wiley & Sons.
63. Weiss J.D. (1996), “Analysis of upgraded GPS internal Kalman filter”, IEEE
Aerospace and Electronic Systems Magazine, 11(1), pp.23-26.
64. Woodman O.J. (2007), An introduction to inertial navigation, University of
Cambridge, University of Cambridge’s Computer Laboratory Technical Report. 65. Xu G. (2007), GPS: theory, algorithms and applications, Springer Science &
Business Media.
66. YangY., Li J., Wang A., Xu J., He H., Guo H., Shen J., Dai X. (2014), “Preliminary assessment of the navigation and positioning performance of BeiDou regional navigation satellite system”, Science China Earth Sciences, 57(1), pp.144-152.
67.Zhang P., Gu J., Milios E.E., Huynh P. (2005), “Navigation with IMU/GPS/digital compass with unscented Kalman filter”, IEEE International Conference Mechatronics and Automation, 3, pp. 1497-
1502.
Internet
69. http://www.becnav.co.uk/ 70. http://www.eurocontrol.fr/Newsletter/2003/March/Galileo/Galileo_EEC_Ne ws_1_2.htm 71. http://www.gps.gov/systems/gps/space/ 72. http://www.montana.edu/gps/understd.html 73. http://www.russianspaceweb.com/glonass.html