BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
TRẦN TRUNG CHUYÊN
NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TÍCH HỢP HỆ THỐNG GNSS/INS TRÊN THIẾT BỊ THÔNG MINH ỨNG DỤNG TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ
Mã số: 9520503
HÀ NỘI - 2018
Công trình được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.
Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long
Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....
ngày ..... tháng ..... năm ............
Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Quốc gia Việt Nam hoặc Thư
viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất.
1
Mở đầu
1. Tính cấp thiết của đề tài
Công tác Trắc địa - Bản đồ (TĐBĐ) bao gồm đo đạc và thể hiện thông
tin các đối tượng trên mặt đất làm cơ sở để thể hiện các thông tin khác gắn
với mặt đất. Kể từ những năm 1960 ở Việt Nam, bản đồ đã được thành lập
bằng phương pháp truyền thống bao gồm xây dựng mạng lưới khống chế
tọa độ và độ cao quốc gia làm cơ sở cho mọi công việc về đo vẽ và thành
lập bản đồ gốc dựa trên các phép đo của máy đo chuyên dụng; in ra các
bản sao của bản đồ để sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Các máy đo
chuyên dụng có độ chính xác cao được sử dụng trong đo vẽ thành lập bản
đồ nhưng có giá thành cao. Với sự phát triển của công nghệ máy tính, hình
ảnh thu được từ vệ tinh và Hệ thống định vị toàn cầu - Global Positioning
System (GPS) thì việc thành lập bản đồ trở nên dễ dàng hơn. Các máy thu
GPS đã trở thành công cụ quan trọng để định vị, dẫn đường, tìm kiếm đối
tượng quan tâm, gửi thông tin định vị tức thời, cập nhật thông tin không
gian trợ giúp công tác TĐBĐ. Các máy thu GPS cầm tay có chi phí thấp
hơn máy GPS chuyên dụng nhưng lại không đủ độ chính xác để xây dựng
các điểm khống chế trắc địa hay các công việc đòi hỏi độ chính xác cao. Tuy
nhiên, GPS cầm tay vẫn là công cụ hữu ích để hỗ trợ ra quyết định và trợ
giúp công tác TĐBĐ từ nhiều năm nay.
Cùng với sự phát triển công nghệ, điện thoại thông minh, máy tính
bảng, đồng hồ thông minh, gọi chung là thiết bị thông minh được ra đời
đã trang bị hợp phần máy thu Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu - Global
Navigation Satellite Systems (GNSS) và các cảm biến [3, 7]. Trong các
thiết bị thông minh kể trên thì Điện thoại thông minh (Smartphone), đối
tượng của nghiên cứu này được trang bị các thành phần trong đó có hệ điều
hành, phần cứng định vị và các cảm biến, những thành phần này thường
2
xuyên được cập nhật, nâng cấp và cải thiện hiệu năng. Một trong những yếu
tố quan trọng của Smartphone là người dùng có thể tận dụng phần cứng
được trang bị sẵn, lập trình để tạo ra các ứng dụng cài đặt vào Smartphone,
làm cho Smartphone có thêm tính năng như một thiết bị mới để ứng dụng
hiệu quả trong thực tế như định vị tọa độ trong công tác TĐBĐ. Nếu độ
chính xác định vị tọa độ của Smartphone đáp ứng được một số công việc
cụ thể trong TĐBĐ thì có thể sử dụng Smartphone và phần mềm được cài
đặt để thay thế các thiết bị định vị tọa độ chuyên dụng có độ chính xác
tương đương, giúp rút ngắn thời gian, giảm chi phí cấu thành sản phẩm
Đo đạc - Bản đồ. Để đánh giá khả năng ứng dụng của thiết bị thông minh
trong TĐBĐ, NCS cùng cộng sự đã tận dụng phần cứng GNSS được trang
bị sẵn để lập trình phần mềm định vị tọa độ và thu thập dữ liệu thực địa,
tính chuyển tọa độ theo hệ quy chiếu và lưới chiếu bản đồ, đồng thời làm
thực nghiệm định vị xác định tọa độ các điểm, tuyến đường và đánh giá độ
chính xác vị trí điểm thu được bằng iPhone. Kết quả độ chính xác định vị
tọa độ của iPhone và máy GPS cầm tay chuyên dụng là tương đương, công
trình khoa học này đã được NCS và cộng sự công bố trong bài báo tạp chí
khoa học quốc tế SCIE và phân phối 02 ứng dụng trên App Store.
Smartphone đã được ứng dụng thành công trong công tác TĐBĐ đối
với một số công việc cụ thể như: đo cập nhật các đối tượng địa vật, đối
tượng đường giao thông, đối tượng đường địa giới hành chính, đối tượng
rừng và đất rừng cho bản đồ tỷ lệ 1:5.000 hoặc nhỏ hơn, đo diện tích rừng,
trữ lượng rừng, tìm kiếm điểm khống chế trắc địa, tìm kiếm điểm khống
chế ảnh. Trên thực tế, phần cứng định vị GNSS được trang bị sẵn trên
Smartphone ở thời điểm 2009 và hiện tại 2017 chưa có sự thay đổi đáng
kể về công nghệ nên độ chính xác định vị tọa độ chưa cao [1, 11]. Vì vậy,
phạm vi ứng dụng của Smartphone trong TĐBĐ còn hạn chế, cần có những
nghiên cứu để cải thiện độ chính xác định vị tọa độ của Smartphone.
3
Độ chính xác định vị GNSS của Smartphone phụ thuộc vào một số
yếu tố chính như phần cứng định vị GNSS, khả năng thu nhận tín hiệu vệ
tinh, kỹ thuật và giải pháp định vị. Để cải thiện độ chính xác định vị trên
Smartphone có thể nâng cấp phần cứng định vị và phần mềm xử lý, kết hợp
phần cứng định vị mở rộng bên ngoài, hay tận dụng các cảm biến quán tính
được trang bị sẵn trên Smartphone để xây dựng giải pháp định vị tích hợp
GNSS/INS.
Việc nâng cấp phần cứng định vị và phần mềm xử lý trên Smartphone
hoàn toàn phụ thuộc vào nhà sản xuất và công nghệ hiện tại. Cũng có thể
kết hợp phần cứng định vị mở rộng bên ngoài nhưng đòi hỏi chi phí mua
thiết bị mở rộng. Việc tận dụng các cảm biến quán tính được trang bị sẵn
trên Smartphone để xây dựng hệ thống tích hợp GNSS/INS sẽ là giải pháp
phù hợp do không phải trang bị thêm bất kỳ thiết bị mở rộng nào.
2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Mục đích của luận án này là nghiên cứu giải pháp tích hợp GNSS/INS
•
trên Smartphone để cải thiện độ chính xác định vị tọa độ.
Đối tượng nghiên cứu là GNSS, Hệ thống dẫn đường quán tính - Inertial
•
Navigation System (INS) trên Smartphone; cảm biến gia tốc và cảm
biến tốc độ góc của Smartphone.
Phạm vi nghiên cứu là nâng cao độ chính xác định vị tọa độ của
•
Smartphone ứng dụng trong một số công tác TĐBĐ.
3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu của luận án dựa trên nghiên cứu lý thuyết
kết hợp thực nghiệm có đảm bảo bằng các kiến thức, nền tảng toán học
chặt chẽ, phát triển phần mềm và mô phỏng thực nghiệm để kiểm chứng
4
đảm bảo độ tin cậy, tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực Điện tử
viễn thông, Công nghệ thông tin và TĐBĐ.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Ý nghĩa khoa học
•
– Bổ sung về lý thuyết định vị tích hợp GNSS/INS trên Smartphone.
– Đưa ra cơ sở khoa học và giải pháp tích hợp GNSS/INS trên Smart-
phone ứng dụng trong TĐBĐ.
Ý nghĩa thực tiễn
•
– Những công bố khoa học về độ chính xác định vị sử dụng Smartphone
sẽ góp phần giảm chi phí mua sắm thiết bị chuyên dụng có độ chính
xác tương đương.
– Rút ngắn thời gian, giảm chi phí cấu thành sản phẩm Đo đạc - Bản
đồ.
– Đã nâng cao được độ chính xác định vị trên Smartphone bằng cách
tích hợp GNSS/INS.
– Mở ra hướng nghiên cứu thực nghiệm bài toán tích hợp GNSS/INS
với chi phí thấp và dễ áp dụng.
– Mở ra khả năng tính toán và chế tạo bộ thu GNSS/INS tại Việt
Nam.
5. Các luận điểm bảo vệ và điểm mới của luận án
Các luận điểm khoa học
•
– Luận điểm 1: Smartphone hiện tại có trang bị phần cứng GNSS
hoàn toàn có khả năng ứng dụng trong TĐBĐ.
5
– Luận điểm 2: Ước lượng sai số cảm biến quán tính của Smartphone
là giải pháp phù hợp cho bài toán tích hợp GNSS/INS để nâng cao
độ chính xác định vị tọa độ trên Smartphone.
Các điểm mới của luận án
•
– Đề xuất phương pháp chuẩn hóa ảnh hưởng của tốc độ quay Trái
Đất lên các trục của cảm biến tốc độ góc cho kỹ thuật hiệu chuẩn
không cần thiết bị tham chiếu ngoài nhằm giải quyết vấn đề tốc độ
quay Trái Đất bị lẫn trong nhiễu của cảm biến chi phí thấp và các
cảm biến quán tính được trang bị sẵn trên thiết bị thông minh.
– Mô-đun chức năng hiệu chuẩn cảm biến quán tính được lập trình
để có thể thực hiện trực quan ngay trên Smartphone theo thời gian
thực giúp dễ dàng hiệu chuẩn ở thực địa và kiểm tra trước khi tiến
hành đo.
– Phần mềm định vị GPS và thu thập dữ liệu thực địa được phát triển
hoàn thiện trên nền tảng iOS để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ.
6. Kết cấu luận án
Luận án gồm mở đầu, tổng quan, 3 chương, kết luận kiến nghị về
những nghiên cứu tiếp theo, danh mục công trình công bố của tác giả, danh
mục tài liệu tham khảo và phụ lục. Toàn bộ nội dung luận án được trình
bày trong 133 trang, trong đó nội dung chính gồm 105 trang, 50 hình và đồ
thị, 13 bảng biểu, 60 tài liệu tham khảo.
7. Cơ sở tài liệu
Luận án được xây dựng dựa trên cơ sở tài liệu từ nguồn chính thức
quốc tế đã công bố như ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc.,
Google Inc., InvenSense Inc., Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc.
6
Chương 1
Ước lượng sai số cảm biến quán tính của
Smartphone
1.1 Tóm tắt
Giải quyết vấn đề ước lượng sai số do cảm biến quán tính gây ra ảnh
hưởng đến khả năng của IMU trong INS. Phân tích và đề xuất phương pháp
giúp giải quyết những vấn đề còn tồn tại của các nghiên cứu trước đây.
1.2 Giới thiệu
Giới thiệu về các cảm biến quán tính có trong thiết bị thông minh
iPhone để xây dựng IMU trong INS. Các nguồn sai số của cảm biến quán
tính, các đặc tính và cách thức xử lý các sai số được thể hiện ở Bảng 1.1.
Bảng 1.1: Đặc tính và cách xử lý các nguồn sai số của cảm biến
Đặc tính Cách xử lý (loại bỏ / giảm thiểu) Sai số
Tất định Thống kê Hiệu chuẩn Mô hình hóa
X X X X Độ lệch
X X Hệ số tỷ lệ
X X Sự không trực giao
1.3 Mô hình sai số và bù nhiễu cảm biến
Nếu Véc-tơ gia tốc thực của cảm biến gia tốc (f ) và Véc-tơ tốc độ góc
thực của cảm biến tốc độ góc (ω) là những trị thực thì Véc-tơ dữ liệu đầu
X X Tạp nhiễu
7
ˆf ) và Véc-tơ dữ liệu đầu ra của cảm biến tốc độ ra của cảm biến gia tốc ( góc (ˆω) sẽ được viết dưới dạng mô hình toán học tiêu chuẩn như sau [4]:
ˆf (1.1) [I + Sa + δSa]f + ba + δba + wa ≈
ˆω (1.2) [I + Sg + δSg]ω + bg + δbg + wg ≈
Sau khi xác định được độ lệch và hệ số tỷ lệ, dữ liệu cảm biến sẽ được bù nhiễu
theo công thức 1.3 và 1.4.
ˆf ba δba wa f = (1.3) − − − I + Sa + δSa
1.4 Hiệu chuẩn cảm biến quán tính
1.4.1 Giới thiệu
ˆω bg δbg wg ω = (1.4) − − − I + Sg + δSg
Trong các cảm biến quán tính thì hiệu chuẩn là để loại bỏ nhiễu tất định,
1.4.2 Kỹ thuật hiệu chuẩn cảm biến sáu vị trí
a) Cơ sở lựa chọn kỹ thuật hiệu chuẩn
tức là so sánh giá trị đo được với một giá trị tham chiếu chuẩn đã biết.
Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật hiệu chuẩn cảm biến sáu vị trí để áp
dụng cho hiệu chuẩn cảm biến Smartphone do độ đáng tin cậy và thực hiện
b) Hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc
đơn giản, phù hợp với cảm biến chi phí thấp [4].
Đối với cảm biến tốc độ góc, việc xoay trục cùng chiều kim đồng hồ lần
lượt 1/2 vòng sẽ tách được thành phần vận tốc quay trái đất trong dữ liệu đầu
ra của cảm biến tốc độ góc Hình 1.1.
8
ωe ωe
ωe
ωe
North
Up
Cực Bắc
East
ωe
Mặt phẳng chiếu
Vĩ độ
R
Đường xích đạo
Kinh độ
Trục quay
Cực Nam
c) Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc
Hình 1.1: Mô hình hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc của Smartphone
Cơ sở lý thuyết của kỹ thuật này là tại một vị trí, gia tốc trọng trường
do lực hấp dẫn tác động lên một vật là như nhau, do đó việc sử dụng hai hướng
luân phiên của trục cảm biến gia tốc sẽ tách được thành phần gia tốc trọng
X=Up
Y=Up
Z=Up
Y
X
Z
Z
X
g
(e)
(c)
(a)
g
Y
g
Y
Y
X
iPhone
X
Z
Z
iPhone
g
g
X=Down
(b)
(d)
(f)
Z=Down
g Y=Down
trường cục bộ trong dữ liệu đầu ra của cảm biến gia tốc Hình 1.2.
cùng phương nhưng ngược hướng g; (d) Trục Y cùng phương và cùng hướng với g; (e) Trục Z cùng phương
nhưng ngược hướng với g; (f) Trục Z cùng phương và cùng hướng với g.
Hình 1.2: Mô hình hiệu chuẩn cảm biến gia tốc của Smartphone (a) Trục X cùng phương nhưng ngược hướng với g; (b) Trục X cùng phương và cùng hướng với g; (c) Trục Y
9
1.5 Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính
1.5.1 Giới thiệu
Trong phần này, phương pháp phân tích phương sai Allan được sử dụng
1.5.2 Phương pháp luận
để xác định các nhiễu ngẫu nhiên của cảm biến quán tính trong Smartphone.
Chia chuỗi dữ liệu đầu ra thành các cụm dữ liệu độc lập rồi lấy trung
bình với thời gian là τ = mτ0 sẽ tạo ra các mẫu mới đan xen Hình 1.3.
1.5.3 Phân tích nhiễu dùng phương sai Allan
Hình 1.3: Lấy mẫu theo các cluster
Mục đích của việc phân tích nhiễu dùng phương pháp Allan là để xác
định được các thông số đặc trưng của từng loại nhiễu thể hiện ở Bảng 1.2 [5].
Bảng 1.2: Đặc tính các nguồn sai số ngẫu nhiên của cảm biến
τ Các loại nhiễu Phương sai Allan Hệ số nhiễu Độ dốc
Q 1 √3 Lượng tử hóa −
1 2
N 1 Bước ngẫu nhiên
B − 0 Bất ổn độ lệch
K − 3 Tỷ lệ bước ngẫu nhiên + 1 2
3Q2 τ 2 N 2 τ 2B2 ln 2 π K 2τ 3 R2τ 2 2
R +1 √2 Tỷ lệ răng cưa
10
Chương 2
Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone
2.1 Tóm tắt
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết xây dựng IMU và triển khai áp
2.2 Giới thiệu
dụng xây dựng IMU trên Smartphone cho bài toán tích hợp GNSS/INS.
Áp dụng bài toán xác định tư thế và tích hợp GNSS/INS trong tài liệu
của Grewal, Andrews, and Bartone [10], và của Groves [6], kết hợp với giải thuật
Hệ tham chiếu thế hướng - Attitude and Heading Reference Systems (AHRS)
2.3 Khái quát các hệ tọa độ và động học Trái Đất
của Madgwick [9] để xây dựng IMU và tích hợp GNSS/INS trên Smartphone.
Các hệ tọa độ và mối quan hệ giữa chúng là nền tảng cơ sở toán học quan
2.3.1 Các hệ tọa độ được sử dụng
trọng để giải quyết bài toán tích hợp GNSS/INS.
Trong định vị dẫn đường tích hợp sẽ có mối liên hệ của nhiều hệ quy chiếu
cần phải giải quyết như: Hệ quy chiếu quán tính Trái Đất; Hệ tọa độ vuông
2.3.2 Động học Trái Đất
hóc không gian địa tâm cố định; Hệ tọa độ định vị cục bộ; Hệ tọa độ vật thể.
Các đại lương động học như vị trí, tốc độ, gia tốc, và tốc độ góc, liên
quan đến ba hệ tọa độ chính: (1) Hệ α; (2) Hệ β; (3) Hệ γ.
11
2.4 Hệ thống dẫn đường quán tính
INS là một hệ thống định vị không gian ba chiều hoàn chỉnh gồm cảm
2.5 Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu
biến gia tốc và cảm biến tốc độ góc dùng để xây dựng IMU.
Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu sử dụng các vệ tinh để xác định vị trí
2.6 Sử dụng Smartphone để xác định vị trí điểm
của máy thu trên bề mặt trái đất.
Hệ điều hành của Smartphone cho phép người dùng cuối lấy ra thông tin
từ bộ thu GNSS được trang bị sẵn bằng cách cung cấp một API cho các nhà
2.7 Xây dựng IMU trong Smartphone
2.7.1 Định hướng từ cảm biến tốc độ góc
phát triển với băng thông lớn nhất khoảng 1Hz.
Các giá trị đo được của cảm biến tốc độ góc sẽ tạo thành véc-tơ Sω và
định nghĩa theo công thức 2.1. Đạo hàm bậc nhất của quaternion của hệ cảm
S ˙q theo công thức 2.2 [2].
biến so với hệ Trái Đất E
Sω = h0 ωx ωy ωzi
Sω
(2.1)
E S ˙q =
E S ˆq
2.7.2 Định hướng từ cảm biến gia tốc
(2.2) 1 2 ⊗
Cảm biến gia tốc đo gia tốc dọc theo ba trục x, y, z, có thành phần cường
độ và hướng trọng lực cục bộ trên ba trục của hệ cảm biến.
12
2.7.3 Giải thuật định hướng kết hợp để xây dựng IMU
Ước lượng định hướng của hệ quán tính trong hệ Trái Đất gọi là giải
thuật định hướng kết hợp được tính toán bằng quaternion Hình 2.1.
2.8 Tích hợp GNSS/INS trong Smartphone
Hình 2.1: Sơ đồ khối bộ lọc định hướng xây dựng IMU [8]
Kiến trúc tổng quát của hệ thống được thể hiện ở Hình 2.2(b). Hình 2.2
Smartphone
Smartphone
Các ứng dụng
Phần cứng, SoC
Các ứng dụng
Phần cứng, SoC
Tín hiệu GNSS
Tín hiệu GNSS
3G/LTE
3G/LTE
WiFi
WiFi
GNSS
GNSS/INS
a n n e t n A-GNSS A
a n n e t n A-GNSS A
IMU
Gyroscope
Gyroscope
Accelerometer
Accelerometer
Games
Magnetometer
Magnetometer
Games
Game Sensor fusion
Game Sensor fusion
WLAN
WLAN
Bluetooth
Bluetooth
...
...
...
...
(b)
(a)
cho thấy sự thay đổi của hệ thống trước và sau khi tích hợp.
Hình 2.2: Kiến trúc tổng quát hệ thống tích hợp GNSS/INS trong Smartphone (a) Hệ thống trước khi tích hợp; (b) Hệ thống sau khi tích hợp
13
2.8.1 Kiến trúc tích hợp
IMU
Bộ thu GNSS
Các hệ số hiệu chuẩn cảm biến (sai số hệ thống)
Thông tin hỗ trợ
Bộ xử lý GNSS
Phương trình định vị quán tính
Mô hình sai số GNSS
Mô hình sai số cảm biến (sai số ngẫu nhiên)
r v,
Bộ lọc Kalman GNSS
Hiệu chỉnh vòng lặp đóng
Bộ lọc Kalman tích hợp GNSS/INS
Hiệu chỉnh INS
Giải pháp định vị GNSS
Giải pháp định vị tích hợp (vòng lặp đóng)
Giải pháp định vị tích hợp (vòng lặp mở)
Sử dụng cấu hình vòng lặp đóng cho giải thuật tích hợp Hình 2.3.
2.8.2 Xử lý dữ liệu với phép lọc Kalman mở rộng
a) Mô hình hệ thống
Hình 2.3: Sơ đồ khối tổng thể tích hợp GNSS/INS lỏng trên Smartphone
Mô hình hệ thống được xây dựng dựa trên mô hình sai số INS đã được
trình bày ở mục 1.5.
3
3 O3
3
×
× F23
3
3 F33
3 O3 ×
×
δrn δ ˙rn F11 F12 O3 δf b = + (2.3) δvn F21 F22 δωb ib δ ˙vn ˙ψ ψ O3 O3 × C n b O3 × 3 C n b O3 ×
14
b) Mô hình trị đo GNSS
Trị đo GNSS là vị trí của máy thu trong hệ ECEF và được viết dưới dạng
hàm của véc-tơ trạng thái như sau:
GN SS] = HGN SSC e re
nxk + ηr
IN S −
c) Tính toán sử dụng EKF
(2.4) δzGN SS(k) = [re
Véc-tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai tương ứng ở thời điểm k
được ước tính dựa trên các tham số đó ở thời điểm k + 1.
1;k ˆxk
1
(2.5) ˆx−k = Φk
1;kPk
− − 1;k + Qk
−
−
1ΦT k −
(2.6) P −k = Φk
Khi có các trị đo hỗ trợ, véc-tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai
1
−
được cập nhật dựa theo công thức sau:
k + Rk
(2.7) HkP −k H T Kk = P −k H T
k (cid:2) ˆxk = ˆx−k + Kk
(2.8) zk
(2.9) (cid:3) H ˆx−k (cid:1) − KkHkP −k (cid:0) Pk = P −k −
1, Pk
1, ˆx−k , P −k , ˆxk, Pk lần lượt là véc-tơ trạng thái và ma trận hiệp
−
− phương sai tại thời điểm k
trong đó, ˆxk
1, dự đoán sai tại thời điểm k, cập nhật tại thời
− điểm k, Rk là ma trận hiệp phương sai của nhiễu trị đo.
15
Chương 3
Thực nghiệm và các kết quả
3.1 Hiệu chuẩn cảm biến quán tính
3.1.1 Môi trường thực nghiệm
Nhiệt độ phòng là 25oC. Tần số lấy mẫu được thiết lập là 100Hz. Thời
3.1.2 Các kết quả và thảo luận
gian lấy mẫu tại mỗi vị trí hiệu chuẩn tối thiểu là 30 giây [4].
Kỹ thuật hiệu chuẩn C6W nếu không dùng thiết bị chính xác để làm
tham chiếu thì hệ số tỷ lệ và yếu tố không trực giao của cảm biến tốc độ góc
có sai số lớn. Khi áp dụng phương pháp đề xuất đã cho kết quả phù hợp hơn
như thể hiện ở Bảng 3.1 và Bảng 3.2.
Hệ số tỷ lệ (ppm)
Hệ số chéo trục (ppm)
Độ lệch (mGal)
Thiết bị
SZY a
SZXa
SY Za
SY Xa
SXZa
SXXa SY Y a SZZa SXY a
bza
bya
bxa
4,739 26,946 7,267 -1,798 -2,017
3,170
-16,064
4,613
-385
16,098
-4,836
963
1 TB 2 TB
5,392 20,525 4,475 -2,759 -2,552
2,348
-26,971
4,671
19,948 22,476 -17,589
519
1 Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ 2 Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial FK1NTA7VG5QM
Bảng 3.1: Các hệ số cảm biến gia tốc (C6W + pp đề xuất)
Hệ số tỷ lệ (ppm)
Hệ số chéo trục (ppm)
Độ lệch (o/h)
Thiết bị
SXXg SY Y g SZZg SXY g SXZg SY Xg SY Zg SZXg SZY g
bzg
byg
bxg
-5,056 9,159 -1,965
92
-245
11
267
-193
-188
-256
9
40
1 TB 2 TB
-446
3,820
1,277
387
-64
-376
-417
-949
60
-648
-5
-15
1 Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ 2 Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial FK1NTA7VG5QM
Bảng 3.2: Các hệ số cảm biến tốc độ góc (C6W + pp đề xuất)
16
3.2 Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính
3.2.1 Môi trường thực nghiệm
Các mẫu thử nghiệm được tiến hành trong Phòng thí nghiệm Địa tin học
3.2.2 Các kết quả và thảo luận
của Trường Đại học Mỏ - Địa chất với nhiệt độ phòng là 25oC.
Hình 3.1: Đường cong Allan của cảm biến tốc độ góc iPhone 6 Plus
Hình 3.2: Đường cong Allan của cảm biến gia tốc iPhone 6 Plus
Hình 3.1 và Hình 3.2 thể hiện đường cong độ lệch Allan của các cảm biến
quán tính trong iPhone 6 Plus được thử nghiệm.
17
2
Cảm biến gia tốc (µm/s
/√Hz)
Cảm biến tốc độ góc (o/h/√Hz)
Loại nhiễu
Ký hiệu
RMS
RMS
σx
σy
σz
σx
σy
σz
Lượng tử hóa
25.96
20.74
14.55
20.94
1542
402
1191
1148
Q
Bước ngẫu nhiên
32.48
26.56
18.90
26.57
1774
518
1469
1363
N
Bất ổn độ lệch
19.30
10.45
5.29
13.03
992
181
940
796
B
Tỷ lệ bước ngẫu nhiên
21.54
16.62
11.33
17.02
1338
317
1003
983
K
Tỷ lệ răng cưa
28.07
22.68
16.03
22.80
1625
441
1282
1222
R
1 Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ
3.3 Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone
3.3.1 Môi trường thực nghiệm
Bảng 3.3: Ước lượng các nhiễu của cảm biến quán tính iPhone 6 Plus1
Thực nghiệm được tiến hành bằng cách gắn Smartphone cố định trên
3.3.2 Các kết quả và thảo luận
phương tiện di chuyển là ô-tô, phần mềm SDLogger 1.0 trên nền tảng iOS.
Mức cải thiện độ chính xác mặt bằng GNSS/INS đạt 62% so với GNSS
trong Smartphone như thể hiện ở Bảng 3.4. Mức cải thiện về độ cao đạt 89%,
cao hơn nhiều so với mức cải thiện mặt phẳng.
Bảng 3.4: Độ chính xác định vị tích hợp GNSS/INS iPhone 6 Plus1
GNSS (RMSE) GNSS/INS (RMSE) Mức cải thiện Ký hiệu
Vận tốc (m/s) Vị trí (m) Vận tốc (m/s) Vị trí (m) Vị trí (%)
N 0.055 3.709 1.365 1.153 69
E 0.048 3.666 1.133 1.630 56
1 Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ
D 0.058 7.015 0.591 0.764 89
18
3.4 Ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ
3.4.1 Môi trường thực nghiệm
Thực nghiệm cập nhật tuyến đường giao thông cho bản đồ được tiến hành
ngoài trời ở nhiệt độ 35◦C. Thiết bị Smartphone và các thiết bị kèm theo bao
gồm: Máy Trimble R2 dùng để xác định lộ trình tham chiếu với chế độ đo RTK
Continuous mặc định, độ chính xác thiết lập là 5cm; Máy GPS cầm tay Garmin
3.4.2 Khu vực thực nghiệm
72H dùng để xác định lộ trình tham khảo.
Lộ trình đo thực nghiệm được tiến hành gần trung tâm TP. Hà Nội,
giới hạn từ 21◦0′3.247” đến 21◦2′18.373” vĩ độ Bắc, và từ 105◦45′56.486” đến
Hình 3.3: Lộ trình đo và khu vực thực nghiệm
105◦48′45.923” kinh độ Đông (như thể hiện ở Hình 3.3).
19
3.4.3 Các kết quả và thảo luận
Với thời lượng khoảng 50 phút đo liên tục, lượng điện năng tiêu thụ trên
iPhone 6 Plus khoảng 10%. Thiết bị GNSS chuyên dụng Trimble R2 thiết lập
mặc định với độ chính xác 5cm và được đo liên tục để làm lộ trình tham chiếu
và hoàn thành việc lưu dữ liệu với nhiều đoạn bị mất dữ liệu khi đi qua khu nhà
cao tầng và qua những đoạn có cây to (Hình 3.4). Khi đi qua hầm cầu vượt,
tất cả các thiết bị đều không nhận được tín hiệu GNSS từ vệ tinh. Một số đoạn
có sai số vị trí điểm trên iPhone lớn (Hình 3.5 và Hình 3.6) đều là những đoạn
chịu nhiều ảnh hưởng của sự che khuất tầm nhìn vệ tinh của thiết bị.
Kết quả tích hợp GNSS/INS cho iPhone để cập nhật dữ liệu tuyến đường
đã cải thiện đáng kể độ chính xác vị trí như kết luận trong phần thực nghiệm
Hình 3.4: Các vị trí thường bị gián đoạn tín hiệu vệ tinh, giảm độ chính xác GNSS
ở mục 3.3.
20
Hình 3.5: Đoạn có sai số vị trí điểm GNSS trên iPhone lớn (1)
Hình 3.6: Đoạn có sai số vị trí điểm GNSS trên iPhone lớn (2)
21
Kết luận và kiến nghị
1. Kết luận
Nghiên cứu của luận án đã phân tích, đánh giá hơn 60 công trình khoa
học liên quan đến đề tài được công bố trên các nguồn chính thức quốc tế như
ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google Inc., InvenSense Inc.,
Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc., để xác định vấn đề còn tồn tại
mà luận án cần tập trung giải quyết đối với bài toán tích hợp GNSS/INS trên
thiết bị thông minh. Có thể mô tả ngắn gọn công việc đã nghiên cứu trong hai
nhóm nội dung chính:
Nhóm nội dung thứ nhất là đánh giá khả năng sử dụng Smartphone trong
Trắc địa - Bản đồ bao gồm: lập trình phần mềm định vị tọa độ sử dụng phần
cứng GNSS được trang bị sẵn trong iPhone; tính chuyển tọa độ theo hệ quy
chiếu và lưới chiếu bản đồ làm cho iPhone có thêm chức năng như một thiết bị
định vị GPS cầm tay chuyên dụng để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ. Phần
thực nghiệm là định vị xác định tọa độ các điểm và đánh giá độ chính xác vị
trí điểm thu được bằng iPhone, công trình khoa học này đã được NCS và cộng
sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE. Kết quả đánh giá
độ chính xác cũng được so sánh với máy GPS cầm tay chuyên dụng (Garmin
eTrex 10), kết quả sai số mặt bằng của iPhone 4 là 4.11m, trong khi sai số
mặt bằng của Garmin eTrex 10 nhỏ hơn một chút là ± 3.70m; sai số độ cao của ±
3.53m, trong khi sai số độ cao của Garmin eTrex 10 lớn hơn một iPhone là
± 4.12m. Sự chênh lệch về độ chính xác giữa iPhone 4 và Garmin eTrex chút là ±
10 là không đáng kể và có thể kết luận chúng có cùng độ chính xác cỡ mét.
Như vậy, với độ chính xác tương đương GPS cầm tay, không cần trang bị thêm
phần cứng đồng thời có thể kết nối với Internet, kết nối cơ sở dữ liệu, chụp ảnh
22
có gắn tọa độ, gửi, nhận và xử lý dữ liệu thu thập được, thiết bị thông minh
iPhone với phần mềm được lập hoàn toàn có thể ứng dụng trong công tác Trắc
địa - Bản đồ cho một số hạng mục không đòi hỏi độ chính xác cao.
Nhóm nội dung thứ hai là nghiên cứu cải thiện độ chính xác định vị GNSS
của Smartphone bằng cách tận dụng các cảm biến quán tính được trang bị sẵn
trong Smartphone bao gồm: nghiên cứu xác định các nguồn sai số và thành
phần sai số của cảm biến quán tính gây ra cho bài toán tích hợp GNSS/INS
trên Smartphone; lập trình mô-đun chức năng hiệu chuẩn cảm biến quán tính
để xác định sai số hệ thống, đã xác định được 12 hệ số cho cảm biến gia tốc và
12 hệ số cho cảm biến tốc độ góc trong iPhone theo thời gian thực; lập trình
mô-đun chức năng thu nhận dữ liệu cảm biến quán tính để phân tích và mô
hình hóa dữ liệu cảm biến, xác định các thành phần sai số ngẫu nhiên của cảm
biến quán tính, công trình khoa học này đã được NCS và cộng sự công bố trong
bài báo tạp chí khoa học trong nước. Kết quả đã xác định được 5 thành phần
sai số ngẫu nhiên cho cảm gia tốc và 5 thành phần sai số ngẫu nhiên cho cảm
biến tốc độ góc của iPhone. Phần thực nghiệm cho thấy, nếu thiết bị chưa hiệu
chuẩn và bù nhiễu cho cảm biến thì hướng bị trôi đều 100◦ sau 30 giây, sau khi
hiệu chuẩn sai số hệ thống thì hướng bị lệch 2◦ sau 5 phút. Sai số mặt bằng
trước và sau khi tích hợp GNSS/INS tương ứng là 5.2m và 2.0m mức cải ± ±
thiện là 62%, sai số độ cao trước và sau khi tích hợp GNSS/INS tương ứng là
7.0m và 0.8m mức cải thiện là 89%. ± ±
Kết quả nghiên cứu đã đề xuất phương pháp chuẩn hóa ảnh hưởng của
tốc độ quay Trái Đất lên các trục của cảm biến tốc độ góc cho kỹ thuật hiệu
chuẩn không cần thiết bị tham chiếu chính xác nhằm giải quyết vấn đề tốc độ
quay trái đất bị lẫn trong nhiễu của cảm biến chi phí thấp và cảm biến được
trang bị sẵn trên thiết bị thông minh. Mô-đun chức năng hiệu chuẩn cảm biến
quán tính được lập trình để có thể thực hiện trực quan ngay trên iPhone theo
23
thời gian thực giúp dễ dàng hiệu chuẩn ở thực địa và kiểm tra trước khi tiến
hành đo. Phần mềm định vị GPS và thu thập dữ liệu thực địa được phát triển
2. Kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo
hoàn thiện trên nền tảng iOS để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ.
Tích hợp hệ thống GNSS/INS có thể cải thiện độ chính xác vị trí của
định vị dẫn đường, cảm biến quán tính trên điện thoại thông minh có thể được
sử dụng để bù độ nghiêng hoặc định hướng của các hệ thống đo đạc được trang
bị trong xe ô-tô, máy bay hay tàu thuyền. Đã có nhiều nghiên cứu liên quan
đến tích hợp hệ thống GNSS/INS trong suốt thời gian qua và ngày càng được
cải thiện. Tuy nhiên, một thách thức lớn khi tích hợp GNSS/INS trên thiết bị
thông minh là bài toán tốc độ xử lý bởi vì giải thuật tích hợp thường có khối
lượng tính toán lớn nhưng lại phải thực hiện liên tục trong một thời gian rất
ngắn (cỡ 0.01 giây). Để xây dựng các hệ thống tích hợp trên thiết bị thông
minh cần phải nghiên cứu cơ sở khoa học và đề xuất các giải thuật mới phù
hợp với nền tảng di động, phát triển các hệ thống tích hợp để ứng dụng hiệu
quả trong thực tiễn. Do đó, các nội dung sau cần được tiến hành nghiên cứu:
1. Tối ưu hóa giải thuật tích hợp GNSS/INS trên thiết bị thông minh.
2. Nghiên cứu và phát triển hệ thống tích hợp GNSS/INS và cảm biến đo sâu
hồi âm trên thiết bị thông minh ứng dụng trong đo đạc thủy văn.
24
Một số công trình đã công bố của tác giả
Bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE 1. Bùi Tiến Diệu, Trần Trung Chuyên, Biswajeet Pradhan, Inge Revhaug và
Razak Seidu (2015), “iGeoTrans - a novel iOS application for GPS positioning
in geosciences”, Tạp chí khoa học quốc tế Geocarto International, 30(2):1-21,
pp. 1-16, doi: 10.1080/10106049.2014.902114
Bài báo tạp chí khoa học trong nước 1. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường
Xuân, Đào Ngọc Long (2016), “Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến
quán tính của iPhone sử dụng phương sai Allan”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật
Mỏ - Địa chất, Số 55
2. Dương Thành Trung, Trương Minh Hùng, Trần Trung Chuyên, Đỗ Văn Dương
(2017), “Nâng cao độ chính xác hệ thống dẫn đường tích hợp GNSS/INS cùng
điều kiện ràng buộc vận tốc không đối với các hướng vuông góc với hướng di
chuyển”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, Số 58
Bài báo hội nghị khoa học quốc tế 1. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường
Xuân, Đào Ngọc Long (2016), “Development of A Mobile Data Collection And
Management System”, Hội thảo khoa học quốc tế International Conference on
Earth Sciences and Sustainable Geo-Resources Development Session: Interna-
tional Conference on GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development
in Earth & Allied Sciences
2. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Trường Xuân, Nguyễn Thị Mai Dung, Trần Mai
Hương, Bùi Tiến Diệu, Đậu Thanh Bình, Đoàn Thị Thư (2017), “Development
of a new iOS-based geospatial application in smartphone for assisting fieldwork
in geoscience”, Hội Thảo khoa học quốc tế International Conference on Geo-
Spatial Technologies and Earth Resources
Phần mềm ứng dụng cho Smartphone 1. Trần Trung Chuyên (2017), “iGeoTrans - GPS cầm tay tích hợp VN-2000 ”,
App Store, Apple Inc., (https://itunes.apple.com/app/id471312204).
2. Trần Trung Chuyên (2017), “GTField GPS & Data collection”, App Store,
Apple Inc.,
(https://itunes.apple.com/app/id1248227167).
