Một phương pháp kiểm thử cơ chế điều khiển tự động phương tiện bay QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và X-Plane

Chia sẻ: Wang Ziyi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

Thêm vào BST

Báo xấu

36
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày phương pháp kiểm thử mô hình điều khiển máy bay không người lái cánh bằng với cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và X-Plane. Mô hình hệ thống mô phỏng, quá trình thiết lập môi trường mô phỏng cũng như cơ chế điều khiển tự động quá trình cất cánh, bay hành trình và quá trình hạ cánh của phương tiện Quadplane được trình bày chi tiết trong bài báo. Thông qua kết quả kiểm thử các kịch bản điểu khiển tự động phương tiện bay cho thấy thuật toán điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane có thể tin cậy về mặt lý thuyết và khả thi khi áp dụng cho một số tình huống được mô phỏng khảo sát theo thời gian thực. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Một phương pháp kiểm thử cơ chế điều khiển tự động phương tiện bay QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và X-Plane

Một Phương Pháp Kiểm Thử Cơ Chế Điều Khiển Tự động Phương Tiện Bay QuadPlane Sử Dụng Kết Hợp Công Cụ Matlab và X-Plane Đỗ Trọng Tuấn1†, Phạm Hồng Quân1 Nguyễn Thái Bình2 1 Viện Điện tử Viễn thông, Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Viện Hàng Không Vũ trụ Viettel † Email: tuan.dotrong@hust.edu.vn Email: thethaibinh@gmailcom cả quá trình cất và hạ cánh. Ngược lại, multirotor tốn nhiều năng Abstract— Trong bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp lượng nhưng lại có khả năng cất hạ cánh thẳng đứng. Cấu hình kiểm thử mô hình điều khiển máy bay không người lái cánh bằng QuadPlane ra đời để tận dụng được điểm mạnh cũng như khắc với cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và phục điểm hạn chế của cả hai cấu hình trên. Đối tượng khảo sát X-Plane. Mô hình hệ thống mô phỏng, quá trình thiết lập môi là cấu hình UAV có sự kết hợp của máy bay cánh bằng cấu hình trường mô phỏng cũng như cơ chế điều khiển tự động quá trình Twin-boom inverted V-tail (đuôi V ngược) với Quadcopter. cất cánh, bay hành trình và quá trình hạ cánh của phương tiện Quadplane được trình bày chi tiết trong bài báo. Thông qua kết Với cấu hình này, UAV có đủ các bộ phận cũng như các cơ cấu quả kiểm thử các kịch bản điểu khiển tự động phương tiện bay cho chấp hành của một Twin-boom inverted V-tail: aileron, thấy thuật toán điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane ruddervators (đuôi chữ V ngược). Đồng thời cấu hình này sẽ có có thể tin cậy về mặt lý thuyết và khả thi khi áp dụng cho một số thêm bốn động cơ cánh quạt nằm song song với mặt đất, hướng tình huống được mô phỏng khảo sát theo thời gian thực. thẳng đứng như bốn động cơ của cấu hình Quadcopter [1] Bảng 1. Thông số cấu hình UAV Index Terms— UAV, cánh bằng, mô phỏng, điều khiển Thông số GIÁ TRỊ Đơn vị Độ dài thân (từ mũi tới động cơ ở đuôi) 1.08 m Sải cánh 3.00 m I. GIỚI THIỆU Diện tích cánh 0.927 𝑚2 A. Máy bay không người lái cấu hình QuadPlane Công suất động cơ 3150 W Hệ số lực nâng tối đa 1.6 n/a Trong những năm gần đây, công nghệ máy bay không người Góc tấn khi chưa cất cánh -2.2 degree lái-UAV (Unmanned Arial Vehicles) đã được phát triển và ứng Chiều cao của cánh so với mặt đất 0.15 m dụng rất mạnh vào nhiều lĩnh vực cả kinh tế xã hội và an ninh Cánh tải 15.79 𝑘𝑔/𝑚2 quốc phòng. Hai cấu hình phổ biến của UAV là cánh bằng và Khối lượng 22 kg UAV đa chong chóng mang (mutirotor), nhưng mỗi cấu hình có B. Kiến trúc tổng quan hệ thống UAV điểm mạnh và điểm hạn chế riêng. Trong sơ đồ nguyên lý của một hệ thống UAV điển hình, tín hiệu điều khiển sẽ được truyền đến UAV, hệ thống điều khiển bay nhận và thực hiệu lệnh điều khiển các cơ cấu chấp hành. Tiếp theo phản hồi của UAV sẽ được quan sát bởi hệ thống cảm biến. Dữ liệu này sẽ được dùng để kết hợp tính toán đưa ra tín điều khiển tiếp theo. Hình 2. Sơ đồ kiến trúc tổng quan một hệ thống UAV Mô hình mô phỏng cũng sẽ được được hiện tương tự như vậy. Trong đó công cụ tạo môi trường mô phỏng là phần mềm X-Plane và thuật toán điều khiển sẽ được triển khai trên Matlab- Hình 1. Cấu hình Twin-boom QuadPlane. Simulink. Hiện có 3 hệ thống mô phỏng thường sử dụng là: (1) FAA/EASA approved Flight Simulators, (2) RC Model Aircraft UAV cánh bằng có điểm mạnh là tiêu thụ ít nhiên liệu hơn Flight Simulator, và (3) Full Scale Flight Simulators.Trongcông nếu cùng khối lượng và trên cùng một quãng đường bay so với cụ mô phỏng trên, FAA/EASA approved Flight Simulators là multirotor nhưng lại cần đường băng dài và bằng phẳng trong phần mềm mô phỏng chuyên dụng dùng để huấn luyện phi công 295
cho máy bay thương mại với chi phí cao. RC Model Aircraft D. Kiến trúc hệ thống mô phỏng Flight Simulator là phần mềm mô phỏng dùng trong việc tập luyện lái các loại máy bay mô hình cỡ nhỏ. Full Scale Flight Simulators là phần mềm mô phỏng máy bay với quy mô đầy đủ cho phép nhiều tùy biến từ người dùng từ đó đáp ứng đủ yêu cầu có thể kiểm thử các thuật toán bay tự động trên matlab simulink. Trong đó X-Plane thuộc loại thứ nhất, FAA/EASA approved Flight Simulators, là phần mềm mô phỏng máy bay toàn diện và mạnh mẽ nhất, cung cấp các mô hình và chuyến bay thực tế cũng như có thể kết hợp với công cụ Matlab- Simulink để thực hiện kiểm thử thuật toán điều khiển tự động với đa dạng các mô hình UAV. C. Nền tảng mô phỏng X-Plane X-Plane là một công cụ phần mềm cho phép thực hiện các chuyến bay mô phỏng trong môi trường giả lập của hãng Laminar Research, mô hình hóa chi tiết động lực học của Hình 4. Kiến trúc của hệ thống mô phỏng phương tiện bay. Bộ công cụ X-Plane đã được FAA - Cục hàng không liên bang Mỹ sử dụng trong quá trình đào tạo phi công Hệ thống mô phỏng cấu thành bởi hai thành phần chính như của họ bởi phương pháp tiếp cận của nó đảm bảo sự tin cậy của trên hình 4, bao gồm: . kết quả đáp ứng. Vì sự tiên tiến và chi tiết hơn so với những nền - Phần mềm điều khiển được thực thi dưới dạng mô hình tảng mô phỏng bay dựa trên phương pháp tính các phương trình Simulink. Mô hình này sẽ tính toán và cung cấp tín hiệu điều vi phân cân bằng (stability derivatives), nhiều dự án nghiên cứu khiển cơ cấu chấp hành. Phần mềm điều khiển bao gồm hai thành công đã được thực hiện với sự trợ giúp của X-Plane là thành phần con: một khối tính toán ước lượng trạng thái vật lý công cụ dùng để mô phỏng và kiểm thử. [2] của UAV và một bộ điều khiển. Bộ ước lượng trạng thái sử dụng dữ liệu thô từ cảm biến để tính toán và đưa ra trạng thái của UAV. Trạng thái ước lượng được sẽ được sử dụng bởi bộ điều khiển để tính toán tín hiệu điều khiển. Ngoài ra một vài mô hình tín hiệu của cảm biến sẽ được xây dượng để giả lập tín hiệu thô cảm biến từ dữ liệu phản hồi thực do X-Plane cung cấp. - Mô hình động lực học và môi trường mô phỏng của X-Plane sẽ bao gồm một mô hình đối tượng UAV được xây dựng bằng Plane Maker, công cụ mô hình hóa phương tiện bay của X- Plane, mô hình đối tượng này sẽ được đưa vào bên trong môi trường mô phỏng được tạo ra bởi chính X-Plane. Hình 3. Phương pháp tiếp cận mô phỏng của X-Plane Cấu trúc một mô hình động lực học bay của một nền tảng mô phỏng điển hình sẽ bao gồm một solver khí động lực học - một tập hợp các phương trình miêu tả đáp ứng của phương tiện bay. Đáp ứng đầu ra của solver sẽ được đưa vào khối tính toán 6DoF (6 degrees of freedom). Một nền tảng mô phỏng thông thường Hình 5. Thiết kế biên dạng thân UAV như FlightGear hay Matlab-Simulink sẽ tạo ra đáp ứng thực của phương tiện bay dựa trên các dữ liệu thực nghiệm và các bảng Công cụ Plane Maker có một bộ sưu tập những thành phần tham chiếu định nghĩa trước – lookup table để xác định lực khí cơ bản đã được định nghĩa trước của máy bay. Người dùng phải động như lực nâng, lực cản, những đại lượng này sẽ luôn thay định nghĩa vị trí và kích thước của các thành phần tạo nên máy đổi theo điều kiện bay khác nhau. X-Plane khác biệt so với phần bay. Đi kèm với một thư viện biên dạng cánh lớn và nhiều mẫu còn lại của thế giới bằng cách áp dụng một phương pháp mô máy bay mẫu có sẵn, Plane Maker cho phép người dùng chỉnh hình hóa khí động có tên gọi là blade element theory. Phương sửa mẫu có sẵn để đưa ra một cấu hình nhanh hơn. Các hệ số pháp này sẽ cải thiện độ chính xác của mô phỏng bằng cách tái khí động sẽ được tính luôn tại thời điểm xây dựng mô hình từ tạo lại lực và mô men tác động lên từng thành phần của phương hình dạng của máy bay. X-Plane sử dụng tất cả các hệ số và tiện bay mà có đóng góp vào lực hay mô men đó một cách độc hình dạng của máy bay để tính toán đáp ứng của phương tiện lập. [3] bay trong thời gian thực. X-Plane có nhiều địa hình của nhiều 296
sân bay lớn nhỏ trên thế giới. Người ta cũng cung cấp một công Ổn định tư thế - Attitude Stabilizer là bộ điều khiển ở mức cụ phục vụ việc tích hợp bản đồ số của bên thứ ba vào để tùy thấp nhất, trực tiếp cung cấp đầu ra tín hiệu điều khiển cơ cấu chỉnh địa hình tại cục bộ. chấp hành hoặc bộ phân phối tín hiệu điều khiển. Bộ ổn định tư thế được sử dụng ở tất cả các pha bay của QuadPlane, đặc biệt II. THIẾT LẬP MÔI TRƯỜNG MÔ PHỎNG quan trọng trong quá trình cất hạ cánh thẳng đứng bởi khối A. Mô hình hóa đối tượng UAV bằng công cụ Plane Maker Quad. Lõi của bộ ổn định tư thế vẫn là bộ điều khiển vi tích Để mô hình hóa một UAV cần cấu hình một số bộ phận cơ phân tỷ lệ PID (Proportional Integral Derivative). Được cấu trúc bản như cánh, thân, càng đáp, bánh, động cơ, khối lượng, trọng một cách có thứ bậc và nối tiếp, Attitude Stabilizer có hai bậc tâm. Sau đó cần ghép các bộ phận đúng vị trí bằng cách nhập điều khiển nối tiếp: điều khiển góc và điều khiển vận tốc góc, chính xác tọa độ của các bộ phận trong không gian. Plane Maker cả hai điều là bộ điều khiển PID. có rất nhiều các loại cấu hình, từ biplanes cho đến trực thăng Vận tốc góc Bộ ổn định tư thế với nhiều lựa chọn tính năng của động cơ hoặc yêu cầu về biên thực tế Giá trị góc dạng cánh hay vật liệu. Mô hình tạo ra hoàn toàn tương thích thực tế Tín hiệu điều Quy đổi Góc pitch Bộ PID điều với môi trường X-Plane. khiển chiều dọc Pitch mục tiêu Bô khiển Các góc mục tiêu khiển kết Hệ số tín hiệu điều khiển Tín hiệu điều Điều phối Quy đổi sử dụng hợp giữa theo tỉ lệ khiển hướng góc roll roll trị góc vận tốc góc và giá Điều phối trị góc góc yaw Hình 8. Sơ đồ bộ ổn định tư thế Khi UAV thực hiện một pha rẽ, các cánh lái aileron chịu trách nhiệm chủ yếu cho việc nghiêng thân máy bay sang một bên, tạo ra hiệu ứng quay thân – adverse yaw [7]. Một kết quả của việc phân bố không đồng đều giữa lực cản trên cánh khi rẽ Hình 6. Mô hình hóa đối tượng UAV hướng. Để giảm điều này, cơ cấu chấp hành điều khiển góc yaw B. Tích hợp hệ thống mô phỏng sẽ tham gia vào điều khiển trong quá trình rẽ bằng cách phân Do nhiệm vụ là đánh giá thuật toán điều khiển tự động, hệ phối lượng điều khiển tương ứng tỷ lệ với điều khiển roll. Điều thống mô phỏng cần được thực thi sao cho đáp ứng hiệu năng này sẽ chỉnh lại định hướng cho thân máy bay trong quá trình trong thời gian thực, do đó chúng ta sử dụng truyền thông theo rẽ. Với cấu hình này, việc xoay thân sẽ do hai cơ cấu chấp hảnh giao thức UDP giữa X-Plane và Simulink để truyền và nhận dữ ở đuôi V đảm nhiệm (ruddervator). Ta sử dụng một bộ phân liệu. Để làm được điều này, chúng ta sử dụng thư viện UDP của phối tỷ lệ giữa điều khiển yaw và roll để giải quyết vấn đề này. Simulink cho phép gửi lệnh điều khiển cơ cấu chấp hành cho mô hình bên X-Plane và nhận lại dữ liệu về trạng thái vật lý [4]. IV. KỊCH BẢN MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ Các tín hiệu cơ cấu chấp hành được chuẩn hóa lại dưới dạng A. Tự động cất cánh thẳng đứng đơn vị: Throttle in [0,1]; Elevator, Aileron, Rudder and Nose wheel in [–1,1]. Hình 7. Sơ đồ kết nối hệ thống mô phỏng Tại bước đầu tiên địa chỉ IP và cổng đầu ra, đầu vào của truyền thông UDP của cả X-Plane và Simulink được cấu hình. Hình 9. Quỹ đạo quá trình cất cánh thẳng đứng Hệ thống mô phỏng sẽ sẵn sàng khi kết nối được thiết lập. Để đạt hiệu quả điều khiển tốt nhất, tần số cập nhật gói qua UDP được đặt là 50Hz. Tiếp theo quá trình cân chỉnh bộ điều khiển tuyến tính PID để tìm ra các hệ số tối ưu bằng phương pháp Ziegler-Nichols [5] [6] được thực thi. III. THIẾT KẾ MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG A. Cấu trúc thuật toán điều khiển Mỗi một pha trong chu trình bay đều được quản lý bởi một bộ điều khiển riêng biệt (stage-controller), đó là tự động cất Hình 10. Biểu đồ độ cao và hướng mũi theo thời gian thực giai đoạn cất cánh cánh, tự động hạ cánh và tự động bay hành trình. 297
đất khi ta thả một vật rơi tự do xuống mặt đất ở độ cao 15,6cm. Kết quả của quá trình cất cánh tương tự như lí thuyết. Phải Đồng thời hướng mũi được giữ dao động xung quanh hưỡng mất 36s để UAV hoàn thành giai đoạn cất cánh, với độ cao là mũi tham chiếu là 288°. 50m và hướng mũi là 153°. Đồng thời trong giai đoạn này, UAV gần như chỉ bay thẳng, nên vị trí hình chiếu của UAV trên mặt đấ gần như là không thay đổi. B. Bay hành trình theo Waypoint cho trước UAV sẽ được di chuyển với vận tốc tối ưu là 25 m/s với độ cao được giữ ở giá trị 50 m trong giai đoạn di chuyển tới các điểm tham chiếu. Kịch bản khảo sát bao gồm hai điểm tham chiếu mục tiêu với mục đích để UAV di chuyển theo các đường cong khác nhau để kiểm tra khả năng đáp ứng, cũng như hiệu quả kiểm soát. Dữ liệu sau mô phỏng cho thấy thuật toán hoạt động hiệu quả, điều khiển UAV di chuyển tới vị trí cách điểm mục tiêu 1,5m. Hình 14. Quỹ đạo hạ cánh thẳng đứng tự động Tuy nhiên để vận tốc tiếp xúc với mặt đất nhỏ như vậy thì thời gian cho giai đoạn hạ cánh là tương đối lớn (gần 100s), điều này có thể khiến UAV di chuyển ra xa vị trí mục tiêu để hạ cánh với khoảng cách đáng kể. Hình 11. Quỹ đạo 2D và quỹ đạo 3D bay hành trình theo Waypoint Hình 15. Biểu đồ độ cao và hướng mũi theo thời gian thực giai đoạn hạ cánh D. Thu thập và phân tích, đánh giá dữ liệu Hình 12. Quỹ đạo 3D trong chế độ hover – bay vòng tròng quanh một điểm Bộ điều khiển cân bằng tư thế thực thi cơ chế tự động ổn định Tuy nhiên, hầu hết các thử nghiệm cho thấy kết quả tốt hơn, giữ cân bằng cho máy bay trước các kích thích điều khiển hoặc UAV hoàn thành nhiệm vụ di chuyển tới vị trí tham chiếu với nhiễu động trong giới hạn cho phép. Việc đánh giá hiệu quả của khoảng cách là 1m. Một tiêu chí quan trọng khác là bán kính bộ điều khiển tự động cân bằng tư thế được kiểm chuwscng quỹ đạo cong (𝑅°𝐶) đạt mức tối thiểu khi chuyển tới điểm tham thông qua kịch bản mô phỏng như sau: thu lại tín hiệu điều chiếu. Trong đó, các giá trị quan trọng là: 𝑅°𝐶𝑚𝑖𝑛 = 50 m với khiển đầu vào thực của UAV cho kịch bản giữ các kênh điều roll = 40° ở vận tốc 25 m/s. Giá trị tối thiểu giữ 2 điểm tham khiển ở vị trí trung gian sau đó giảm góc roll (nghiêng trái), về chiếu liên tiếp có khoảng cách bằng khoảng 125 m. X-Plane có lại trung gian và tăng góc roll (nghiêng phải) một lượng xấp xỉ tính năng cho ta thấy quỹ đạo 3D của UAV trực tiếp trong lúc tương đương rồi lưu lại dưới dạng ma trận dữ liệu. UAV đang di chuyển như thể hiện trên Hình 15. Hình 13. Quỹ đạo 3D của quá trình bay C. Tự động hạ cánh thẳng đứng Trong giai đoạn hạ cánh, để UAV hạ cánh với thời gian ít Hình 16. Tín hiệu đầu vào thực điều khiển kênh roll nhất nhưng vận tốc khi tiếp xúc với mặt đất lại nhỏ, ta sẽ sử Sau mô phỏng, dữ liệu đầu ra góc tư thế của máy bay trong dụng thêm giá trị độ cao để điều khiển giảm gas của 4 động cơ. toàn bộ quá trình được thu thập và biểu diễn lại trên đồ thị trên Trong thuật toán này, vận tốc khi tiếp xúc mặt đất rơi vào miền thời gian. Qua các đồ thị hiển thị trên Hình 18-21 có thể khoảng 1,748m/s, vận tốc này tương đương với vận tốc chạm 298
thấy bộ điều khiển thực thi thuật toán cân bằng tư thế đã giúp V. KẾT LUẬN tự động hóa được một phần trong việc điều khiển UAV, chuyển Bài báo trình bày phương pháp kiểm thử mô hình điều khiển từ cân bằng tư thế thủ công sang tự động cân bằng. máy bay không người lái cánh bằng với cấu hình QuadPlane sử dụng kết hợp công cụ Matlab và X-Plane. Kết quả của quá trình kiểm thử cho thấy thuật toán điều khiển tự động cho UAV cấu hình QuadPlane là tin cậy về mặt lý thuyết khi áp dụng cho một số kịch bản tự động cất cánh, bay hành trình và hạ cánh của phương tiện Quadplane. Tuy nhiên, những yếu tố ảnh hưởng từ môi trường trong các mô phỏng này đã được lý tưởng hóa (nhiễu động và gió nhỏ nhất) để tập trung và mục tiêu nghiên cứu thuật toán điều khiển tự động. Định hướng tiếp theo sẽ dựa trên hai định hướng: chuẩn hóa và thực thi thuật toán điều khiển trên nền tảng phần cứng để tiến hành mô phỏng HIL (Hardware in the Loop) và sử dụng tính năng của X-Plane trong việc đánh giá thuật toán trong các điều kiện bất lợi từ môi trường như gió Hình 17. Đáp ứng tư thế góc roll của UAV ngang và nhiễu động. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Douglas M. Marshall, R. Kurt Barnhart, Eric Shappee, Michael Most, Introduction to Unmanned Aircraft Systems, New York: CRC Press, 2016. [2] Richard Garcia, Laura Barnes, "Multi-UAV Simulator Utilizing X-Plane," Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 57, pp. 393-406, 2010. [3] https://www.x-plane.com/desktop/how-x-plane-works/. [Accessed 09 08 2018]. [4] M. A. Zahana, "Simulink-Xplane10 Communication Via Hình 18. Minh họa quá trình cập nhật điều khiển của bộ cân bằng tư thế UDP," File Exchange - MathWorks, [Online]. Available: Bộ điều khiển tự động cân bằng tư thế sẽ sử dụng các tầng https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchang điều khiển PID cùng với các giá trị đầu vào từ các cảm biến để e/47144-simulink-xplane10-communication-via-udp. tính toán và đưa ra giá trị điều khiển cập nhật với tốc độ cao cho [Accessed 23 6 2017]. các cơ cấu chấp hành phụ trách điều khiển góc roll để đảm bảo [5] J.G. Ziegler, N. B. Nichols, "Optimum Settings for đáp ứng sát với “mong muốn” của tín hiệu điều khiển. Đường Automatic Controllers," Transactions of the ASME. 64: màu đỏ cam trong hình biểu diễn giá trị roll đầu ra của bộ cân 759–768, 1942. bằng tư thế (Attitude Stabilizer) cập nhật điều khiển tốc độ cao [6] N. D. Phước, “Designing controller,” trong Cơ sở lý cho cơ cấu chấp hành để giữ cân bằng cho góc roll. thuyết điều khiển tuyến tính - Fundamentals of Linear Control, Hanoi, Hanoi University of Science and Technology Publisher, 2016, pp. 170-174. [7] Federal Aviation Administration, Pilot's Handbook of Aeronautical Knowledge, Wayback Machine, 2008. [8] http://airfoiltools.com/airfoil/details?airfoil=naca65241 5a05-il. [Accessed 17 6 2017]. [9] Stevens B, Lewis F, Aircraft control and simulation, 2, Ed., New York: Wiley, 2003. [10] S. R, Flight dynamics, 1, Ed., Princeton University, 2004. [11] B. Godbolt, N. I. Vitzilaios, and A. F. Lynch, Hình 19. Dữ liệu thu được đánh giá kết quả tự động giữ cân bằng tư thế của "Experimental validation of a helicopter autopilot design UAV khi có tác động của đầu vào điều khiển using model-based PID control," Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 70, p. 385–399, 2013. Trong cả quá trình mô phỏng, bộ điều khiển cân bằng tư thế [12] L. Quang, Cơ học vật bay, Hà Nội: Nhà xuất bản Đại học đã được chứng minh là hiệu quả về mặt lý thuyết trong việc tự Bách Khoa Hà Nội, 2012. động giữ cân bằng tư thế UAV trước những kích thích điều khiển đầu vào thay đổi theo thời gian thực. 299