CHƢƠNG 2 BÀI TOÁN DẪN ĐƢỜNG CHO PHƢƠNG TIỆN BAY
2.2 Bài toán điều khiển và dẫn đƣờng cho thiết bị bay
Hiện tại, đề tài nghiên cứu đã thực hiện chế tạo đƣợc một số mơ hình UAV.
Hình 2.2: Mơ hình phƣơng tiện bay khơng ngƣời lái UAV X16
Bài toán đặt ra là việc dẫn đƣờng tự động cho thiết bị bay không ngƣời lái trên. Hiện nay, việc cần thiết sau khi xây dựng mơ hình là xây dựng thuật tốn điều khiển và dẫn đƣờng cho thiết bị bay. Việc dẫn đƣờng cho thiết bị bay hoàn tồn phụ thuộc vào GPS. Theo đó, độ chính xác của GPS sẽ ảnh hƣởng rất lớn đến hoạt động của thiết bị bay. Trong điều kiện thời tiết xấu hoặc trong các khu vực GPS bị che khuất sẽ không đủ điều kiện để thiết bị bay hoạt động. Đó là trở ngại rất lớn trong việc thực hiện thuật tốn dẫn đƣờng cho thiết bị bay khơng ngƣời lái.
Phƣơng án giải quyết.
Xây dựng bộ điều khiển cho thiết bị bay đồng thời khắc phục vấn đề tín hiệu GPS trong bài tốn dẫn đƣờng bằng GPS, thuật toán điều khiển PID đƣợc sử dụng và thuật toán dẫn đƣờng dự đoán Dead Reckoning đƣợc đƣa ra. Dead Reckoning đƣợc thêm vào để hỗ trợ dẫn đƣờng bằng GPS/GNSS thông qua thuật tốn thơng minh dựa trên sự biến đổi các dữ liệu về khoảng cách, vận tốc, các góc trạng thái trong q trình tín hiệu GPS bị ngắt quãng. Trong khuôn khổ đề tài, sẽ áp dụng thuật tốn Dead Reckoning để tích hợp tín hiệu GPS và INS sử dụng bộ lọc Kalman và xây dựng thuật toán điều khiển PID cho phƣơng tiện bay trong q trình hỗ trợ cơng tác PCCC.
30
CHƢƠNG 3. HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ GPS VÀ HỆ ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH INS