Luận văn:Nghiên cứu ứng dụng mô hình Quadrotor trong giám sát và cứu hộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP.HCM

PHẠM QUỐC PHƢƠNG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH QUADROTOR TRONG GIÁM SÁT VÀ CỨU HỘ

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CHUYÊN NGÀNH: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN

MÃ SỐ : 60.52.50

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP.HCM

PHẠM QUỐC PHƢƠNG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH QUADROTOR TRONG GIÁM SÁT VÀ CỨU HỘ

LUẬN VĂN THẠC SĨ

CHUYÊN NGÀNH: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN

MÃ SỐ : 60.52.50

CÁN BỘ HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. VÕ HOÀNG DUY

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2012

CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP. HCM

Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : TS.VÕ HOÀNG DUY

Cán bộ chấm nhận xét 1:

Cán bộ chấm nhận xét 2:

Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghệ TP. HCM

ngày tháng năm 2012.

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1. PGS.TS. Chủ tịch Hội đồng

2. PGS.TS. Phản biện 1

3. TS. Phản biện 2

4. TS. Ủy viên

5. TS. Thƣ ký

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Khoa quản lý chuyên ngành

sau khi luận văn đã đƣợc sửa chữa (nếu có).

Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn Khoa quản lý chuyên ngành

TRƢỜNG ĐH KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP.HCM

CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG QLKH – ĐTSĐH

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 06 năm 2012

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Phạm Quốc Phƣơng Giới tính: Nam.

Ngày, tháng, năm sinh: 24/05/1979 Nơi sinh: Khánh Hòa.

Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện MSHV:1081031014.

I. TÊN ĐỀ TÀI.

“NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH QUADROTOR TRONG GIÁM

SÁT VÀ CỨU HỘ” .

II.NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG.

1. Nhiệm vụ của đề tài:

 Nghiên cứu các phƣơng pháp điều khiển Quadrotor.

 Xác định mô hình toán học của Quadrotor.

 Xây dựng mô hình và thuật toán điều khiển Quadrotor .

 Mô phỏng mô hình Quadrotor sử dụng Matlab Simulink.

 Thi công mô hình Quadrotor để kiểm nghiệm thực tế.

 Nhận xét kết quả đạt đƣợc và so sánh với các kết quả đã đƣợc trong

và ngoài nƣớc.

2. Nội dung của đề tài:

 Phần 1: Nghiên cứu các phƣơng pháp điều khiển Quadrotor, từ đó

đƣa ra các vấn đề cần giải quyết để phục vụ cho việc xây dựng mô

hình Quadrotor.

 Phần 2: Xác định mô hình toán học của Quadrotor.

 Phần 3: Xây dựng mô hình và thuật toán điều khiển, mô phỏng đáp

ứng và ứng suất bằng phần mềm Matlab Simulink & Inventor.

 Phần 4: Thi công mô hình Quadrotor.

III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: ngày 15 tháng 09 năm 2011.

IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: ngày 15 tháng 06 năm 2012.

V. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: TS. Võ Hoàng Duy.

Cán bộ hƣớng dẫn Khoa quản lý chuyên ngành

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng luận văn với nội dung “Nghiên cứu ứng dụng mô

hình Quadrotor trong giám sát và cứu hộ” là công trình nghiên cứu của riêng

tôi, dưới sự hướng dẫn của TS. Võ Hoàng Duy.

Các số liệu, kết quả mô phỏng nêu trong luận văn là trung thực, có nguồn

trích dẫn và chưa được công bố trong các công trình nghiên cứu khác.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 06 năm 2012

Ngƣời thực hiện luận văn

Phạm Quốc Phƣơng

LỜI CẢM ƠN

Xin cảm ơn Trường Đại học Kỹ thuật Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh,

cùng Quý Thầy, Cô đã tận tình truyền đạt kiến thức và tạo mọi điều kiện tốt nhất

cho lớp chúng tôi trong suốt quá trình học cao học.

Với lòng tri ân sâu sắc, tôi muốn nói lời cám ơn đến Thầy TS. Võ Hoàng

Duy, người đã nhiệt tình hướng dẫn và chỉ bảo cho tôi trong suốt thời gian thực

hiện nghiên cứu đề tài này.

Cám ơn lãnh đạo Khoa Cơ – Điện – Điện tử và quý Thầy Cô trong khoa đã

giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện đề tài.

Cám ơn tất cả các bạn trong khóa học, những người cùng chung chí hướng

trong con đường tri thức để tất cả chúng ta có được kết quả ngày hôm nay.

Cảm ơn gia đình và những người thân đã động viên, hỗ trợ tôi trong suốt

thời gian thực hiện nghiên cứu này.

Xin trân trọng gửi lòng tri ân và cảm ơn quý Thầy Cô.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 06 năm 2012

Ngƣời thực hiện luận văn

Phạm Quốc Phƣơng

i

MỤC LỤC

MỤC LỤC ............................................................................................................... i

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................... iii

DANH MỤC HÌNH ẢNH...................................................................................... v

TÓM TẮT ............................................................................................................. vi

ABSTRACT ......................................................................................................... vii

Chƣơng 1: MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1

1.1 Lý do chọn đề tài. ........................................................................................... 1

1.2 Mục đích nghiên cứu....................................................................................... 1

1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................................. 2

1.4 Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................ 2

1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn. ........................................................................ 3

1.6 Bố cục của luận văn ........................................................................................ 3

Chƣơng 2: TỔNG QUAN ........................................................................................ 4

2.1 Lịch sử phát triển Quadrotor. .......................................................................... 4

2.2 Đặt vấn đề ....................................................................................................... 6

2.3 Nhiệm vụ và mục tiêu của luận văn. ................................................................ 7

Chƣơng 3: CƠ SỞ ĐIỀU KHIỂN ............................................................................ 9

3.1 Giới thiệu Quadrotor ....................................................................................... 9

3.2 Phƣơng trình chuyển động. ............................................................................12

3.3 Tổng quan về kỹ thuật điều khiển Quadrotor. .................................................18

Chƣơng 4: MÔ PHỎNG .........................................................................................28

4.1 Xây dựng mô hình Quadrotor trong Matlab Simulink. ...................................28

4.2 Mô hình matlab và kết quả mô phỏng. ...........................................................31

Chƣơng 5: THI CÔNG ...........................................................................................36

5.1 Xây dựng mô hình Quadrotor trong phần mềm Inventor. ...............................36

5.2 Sơ đồ khối mạch điều khiển giữa Quadrotor và PC – Transmitter. .................40

5.3 Mô hình kiểm tra lực đẩy của motor...............................................................40

ii

5.4 Xây dựng giao diện Labview dùng để giám sát. .............................................42

Chƣơng 6: TỔNG KẾT ..........................................................................................43

6.1 Kết quả. .........................................................................................................43

6.2 Hiệu quả kinh tế, xã hội, giáo dục, an ninh, quốc phòng, … ...........................44

6.3 Hƣớng phát triển ............................................................................................44

iii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

x: Vị trí dài theo trục xE.

y: Vị trí dài theo trục yE.

: Góc roll ( xoay quanh trục X).

: Góc yaw ( xoay quanh trục Z).

z: Vị trí dài theo trục zE.

Ψ: Góc pitch ( xoay quanh trục Y).

u: Vận tốc dài theo trục xB.

v: Vận tốc dài theo trục yB.

w: Vận tốc dài theo trục zB.

u : Gia tốc dài theo trục xB.

v : Gia tốc dài theo trục yB.

w : Gia tốc dài theo trục zB.

q: Vận tốc góc theo trục xB.

p: Vận tốc góc theo trục yB.

r: Vận tốc góc theo trục zB.

q : Gia tốc góc theo trục xB.

p : Gia tốc góc theo trục yB.

r : Gia tốc góc theo trục zB. 𝑍 : là gia tốc theo phƣơng Zb.

Ω𝐻: là vận tốc góc của cánh quạt.

Δ𝐴: là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻 để bay lên hay hạ xuống. Φ : là gia tốc theo phƣơng Xb.

Ω𝐻: là vận tốc góc của cánh quạt.

Δ𝐴,Δ𝐵 (Δ𝐴 ≈ ∆𝐵): là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻. ϑ : là gia tốc theo phƣơng Yb.

Ω𝐻: là vận tốc góc của cánh quạt. Δ𝐴,Δ𝐵 (Δ𝐴 ≈ ∆𝐵): là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻.

iv

RΘ: Ma trận quay.

TΘ: ma trận chuyển vị.

JΘ: Ma trận tổng quát.

U1: Tổng lực của các motor.

U2:Moment góc Roll.

U3:Moment góc Pitch.

U4:Moment góc Yaw.

W: Trọng lực.

I: Moment quán tính

: Vector tốc độ cánh quạt.

1: Tốc độ cánh quạt trƣớc.

2: Tốc độ cánh quạt phải.

3: Tốc độ cánh quạt sau.

4: Tốc độ cánh quạt trái.

v

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 Breguet- Richet Gyroplane No 1 ................................................................ 4 Hình 2.2 Quadrotor của Etienne Oemichen ............................................................... 5 Hình 2.3 Bạch tuộc bay ............................................................................................ 5 Hình 2.4 Draganflyer X-Pro .................................................................................... 6 Hình 3.1 Quadrotor. ................................................................................................. 9 Hình 3.2 Nguyên lí hoạt động của Quadrotor. .......................................................... 9 Hình 3.3 Trạng thái lơ lửng. .................................................................................. 10 Hình 3.4 Trạng thái bay lên/xuống. ....................................................................... 10 Hình 3.5Trạng thái nghiêng trái/phải ..................................................................... 11 Hình 3.6 Trạng thái lật trƣớc/sau ........................................................................... 11 Hình 3.7Trạng thái xoay qua trái/phải.................................................................... 12 Hình 3.8 Hệ qui chiếu quán tính và vật thể (Kivrak, A, 𝑂.2006 ) ........................... 13 Hình 3.9 Hình dạng của cánh quạt ......................................................................... 18 Hình 3.10 Sơ đồ khối bộ điều khiển PID ............................................................... 20 Hình 3.11 Đồ thị PV theo thời gian, ba giá trị Kp (Ki và Kd là hằng số) ................. 21 Hình 3.12 Đồ thị PV theo thời gian, với 3 giá trị Ki (Kp và Kd không đổi) ........... 22 Hình 3.13 Đồ thị PV theo thời gian, với 3 giá trị Kd (Kp and Ki không đổi).......... 23 Hình 3.14 Sơ đồ khối dùng bộ lọc Kalman để lọc tín hiệu nhiễu. ........................... 25 Hình 3.15 Quá trình tính toán dùng bộ lọc Kalman ................................................ 25 Hình 3.16 Mô phỏng đáp ứng dùng bộ lọc Kalman ................................................ 27 Hình 4.1 Khởi tạo 12 biến trạng thái ...................................................................... 29 Hình 4.2 Mô hình vận tốc góc của động cơ ............................................................ 29 Hình 4.3 Mô hình đáp ứng động của động cơ ........................................................ 30 Hình 4.4 Mô hình đáp ứng động của hệ thống ....................................................... 30 Hình 4.5 Mô hình điều khiển độ cao và góc xoay .................................................. 30 Hình 4.6 Mô hình mô phỏng Quadrotor trong Matlab Simulink. ............................ 31 Hình 4.8 Trƣờng hợp 2 ........................................... 31 Hình 4.7 Trƣờng hợp 1 Hình 4.10 Trƣờng hợp 4 ......................................... 32 Hình 4.9 Trƣờng hợp 3 Hình 4.11 Trƣờng hợp 5 Hình 4.12 Trƣờng hợp 6 ......................................... 32 Hình 5.1 Mô hình Quadrotor 2D. ........................................................................... 36 Hình 5.2 Mô hình Quadrotor 3D. ........................................................................... 37 Hình 5.3 Mô hình Quadrotor (trong phần mềm Inventor). ..................................... 38 Hình 5.4 Kết quả mô phỏng ứng suất và chuyển vị. ............................................... 38 Hình 5.5 Mô hình Quadrotor. ................................................................................ 39 Hình 5.6 Sơ đồ khối mạch điều khiển .................................................................... 40 Hình 5.7 Mô hình kiểm tra lực đẩy motor .............................................................. 40 Hình 5.8 Bảng tham chiếu tốc độ động cơ ............................................................. 41 Hình 5.9 Đồ thị đáp ứng lực đẩy động cơ .............................................................. 42 Hình 5.10 Giao diện giám sát Quadrotor................................................................ 42

vi

TÓM TẮT

Trong những năm gần đây máy bay trực thăng Quadrotorngày càng trở nên

quan trọng, là nền tảng cho cả nghiên cứu và thƣơng mại trong các ứng dụng

phƣơng tiện bay không ngƣời lái.Phƣơng tiện bay không ngƣời lái (UAV) là máy

bay có khả năng bay mà không cần ngƣời vận hành bên trong. Phƣơng tiện này có

thể đƣợc điều khiển từ xa bởi ngƣời điều hành trên mặt đất, hoặc bay tự động thông

qua một đƣờng bay đƣợc lập trình trƣớc. UAVs đã đƣợc quân đội sử dụng cho các

hoạt động tìm kiếm và cứu hộ.

Luận văn: “Nghiên cứu ứng dụng mô hình Quadrotor trong giám sát và cứu

hộ” Nghiên cứu này đƣợc thực hiện mô phỏng trong môi trƣờng MATLAB /

Simulink và kết quả cho thấy rằng thuật toán điều khiển PID cho phép Quadrotor

bay ổn định mà không tạo ra dao động.

Mô hình Quadrotor đƣợc xây dựng thủ công phải có cấu trúc cứng và nhẹ.

Quadrotor đƣợc thiết kế trong một khối khép kín, hệ thống kiểm soát tỷ lệ đo động

lực trong khi bay thông qua một cảm biến con quay hồi chuyển 3 trục và một cảm

biến góc nghiên hai trục. Một vi điều khiển nhận tín hiệu các cảm biến và thực hiện

kiểm soát tỷ lệ trên bốn động cơ bằng cách thay đổi tín hiệu PWM gửi cho mỗi

động cơ. Các kết quả điều khiển đƣợc gửi lại đến vi điều khiển và sau đó vi điều

khiển cung cấp cho các động cơ không chổi than tín hiệu PWM để thiết lập tốc độ

mà tại đó động cơ phải quay.Tốc độ chuyển thành một lực giữ cho Quadrotor ổn

định.

vii

ABSTRACT

Quadrotor helicopters have become increasingly important in recent years, as

platform for both research and commercial unmanned aerial vehicle applications.

Unmanned aerial vehicles (UAV) are aircrafts capable of flight without on-board

operator. Such vehicles can be controlled remotely by operator on the ground, or

autonomously via a pre-programmed flight path. UAVs are already being used by

the military for search and rescue operations.

The thesis is: “ Research Aplication Modelling of Quadrotor for Monitoring

and Rescue”. Simulation studies are carried out in the MATLAB/Simulink

environment and results show that the PID control algorithm allows for the

Quadrotor to make steady corrections that do not break into an oscillation.

Modelling of a Quadrotor for building a craft structure that was both stiff and

lightweight. I incorporated in my quadrotor a closed loop, proportional control

system which measured in-flight dynamics via a three axis gyro and two dual axis

tilt-sensors. A microcontroller took these sensor inputs and performed proportional

control on the four motors by varying PWM signals sent to each of the motors. The

controlled results and sent to the microcontroller which then provides the brushless

motor drivers the pulse width modulated signal that specifies the speed at which the

motors have to spin. The speed translates into a force that keeps the Quadrotor

stable.

1

Chƣơng 1: MỞ ĐẦU

1.1 Lý do chọn đề tài.

Khoa học và công nghệ có vai trò rất quan trọng trong sự nghiệp công nghiệp

hóa và hiện đại hóa đất nƣớc, là thƣớc đo và động lực phát triển của mỗi quốc gia.

Ngày nay, các nhà khoa học vẫn luôn không ngừng nghiên cứu và phát triển các

ứng dụng nhằm phục vụ cho nhu cầu ngày càng nâng cao của con ngƣời. Khoa học

và công nghệ giúp chúng ta ngày càng vƣơn cao hơn, xa hơn, sâu hơn…

Trong những năm gần đây, các viện nghiên cứu, trƣờng đại học, trung tâm

nghiên cứu và phát triển công nghệ trên thế giới đã đi sâu vào nghiên cứu và phát

triển ứng dụng một thiết bị bay không ngƣời lái (UAV) có khả năng đáp ứng một

cách linh hoạt các yêu cầu của con ngƣời.

Trong khi đó ở Việt Nam hiện nay vẫn chƣa có một công trình nghiên cứu hoàn

chỉnh nào về UAV. Các công trình nghiên cứu vẫn chỉ ở mức độ nghiên cứu trong

các phòng thí nghiệm. Một số ngƣời đam mê bay chỉ thực hiện công việc lắp ghép

các mô hình có sẵn chứ chƣa đi vào nghiên cứu thực tế và áp dụng vào cuộc sống.

Ngoài ra, các tƣ liệu và điều kiện chế tạo UAV ở Việt Nam cũng còn nhiều khó

khăn.

Từ những vấn đề nêu trên, ngƣời thực hiện đã chọn đề tài:

“ Nghiên cứu ứng dụng mô hình Quadrotor trong giám sát và cứu hộ.”

1.2 Mục đích nghiên cứu.

Đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng mô hình Quadrotor trong giám sát và cứu

hộ” đƣợc thực hiện nhằm mục đích khảo sát mô hình vật lý, kết hợp với việc xây

dựng mô hình và giải thuật điều khiển để từ đó đƣa ra cơ sở lý thuyết phục vụ cho

việc tính toán, thiết kế phần cứng và phần mềm điều khiển Quadrotor.

2

1.3 Phƣơng pháp nghiên cứu

Ứng dụng phƣơng pháp luận cơ điện tử trong tính toán thiết kế và chế tạo robot.

Ở phƣơng pháp này việc thiết kế có xét đến tính liên ngành và tích hợp hệ thống, cụ

thể:

 Nghiên cứu các tài liệu và thiết kế có sẵn trong và ngoài nƣớc.

 Tính toán thiết kế mô hình hóa và mô phỏng để đánh giá chất lƣợng hệ thống

và loại trừ các lỗi khi thiết kế.

 Thiết kế mô hình tổng hợp dựa trên mô hình ảo, bao gồm: mô hình cơ khí,

mô hình điều khiển, tích hợp hệ thống cảm biến.

 Thử nghiệm, đánh giá và hiệu chỉnh.

1.4 Phạm vi nghiên cứu

Đề tài về Quadrotor là một đề tài khó, đòi hỏi kiến thức tổng hợp ở nhiều lĩnh

vực nhƣ: thiết kế cơ khí, động lực học, khí động học, xử lý tín hiệu số, mạch điện

tử, điều khiển, ghép nối máy tính, truyền thông không dây, mô hình hóa, mô phỏng,

lập trình điều khiển, lập trình giao diện,… trong khi những đề tài trong nƣớc nghiên

cứu về Quadrotor là không nhiều và cũng chƣa có kết quả thành công mỹ mãn. Do

đó, ngƣời thực hiện chỉ trọng tâm đi sâu vào nghiên cứu thiết bị bay không ngƣời lái

có 4 cánh hay còn đƣợc gọi là Quadrotorvới một số điều kiện nhƣ sau:

 Nghiên cứu loại Quadrotor 4 cánh công suất nhỏ sử dụng động cơ không

chổi than.

 Sử dụng các cảm biến góc và gia tốc.

 Thời gian bay trong khoảng 5 phút.

 Cho phép hoạt động trong phòng thí nghiệm và ngoài trời.

 Lực nâng tối đa của robot là 1kg.

 Mục tiêu của đề tài là tập trung chủ yếu vào bài toán điều khiển cân bằng.

3

1.5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn.

1.5.1 Ý nghĩa khoa học .

Đề tài hoàn thành là bƣớc khởi đầu cho các đề tài nghiên cứu ứng dụng

Quadrotor có tính phức tạp cao hơn. Đồng thời có thể áp dụng các kết quả nghiên

cứu đƣợc, làm tài liệu tham khảo cho các công trình nghiên cứu sau này.

1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn:

Tích hợp camera wifi độ phân giải cao để quay phim và chụp ảnh gửi về

máy tính trong các ứng dụng giám sát và thăm dò.

Tích hợp hệ thống định vị toàn cầu GPS để Quadrotor có thể tự bay không cần

ngƣời điều khiển mà chỉ phụ thuộc vào các trạm điều khiển mặt đất thông qua sóng

wifi. Việc tích hợp thêm hệ thống định vị GPS là một bƣớc tiếp theo giúp cho

quadrotor trở nên linh hoạt hơn trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.

Ngoài ra, việc tích hợp thêm một số thiết bị phụ trợ phục vụ cho từng loại

nhiệm vụ cũng cần đƣợc quan tâm nhƣ việc lắp thêm các cảm biến siêu âm, cảm

biến từ trƣờng, cảm biến ảnh 3D … để tránh vật cản, xây dựng bản đồ và dò tìm

mục tiêu…

Phát triển đề tài với các ứng dụng trong quân sự nhƣ tích hợp thêm vũ khí để có

thể do thám và tấn công các mục tiêu nhằm tránh thƣơng vong cho con ngƣời.

1.6 Bố cục của luận văn

Chƣơng 1: Mở đầu

Chƣơng 2: Tổng quan

Chƣơng 3: Cơ sở điều khiển

Chƣơng 4: Mô phỏng.

Chƣơng 5: Thi công.

Chƣơng 6: Tổng kết.

4

Chƣơng 2: TỔNG QUAN

2.1 Lịch sử phát triển Quadrotor.

Chiếc Quadrotor đầu tiên trên thế giới ra đời năm 1907 do 2 anh em nhà khoa

học ngƣời Pháp Charles Richet và Charlaes Breguet chế tạo. Nó đƣợc mang tên là

“Breguet - Richet Gyroplane No 1”. Yêu cầu đƣợc đƣa ra là nó có thể cất cánh

khỏi mặt đất với 1 phi công. Một động cơ 8 xi lanh đƣợc sử dụng để quay 4 cánh

quạt.Mỗi cánh quạt có 4 bản cánh. Hệ thống dây đai và pu-li đƣợc gắn lên nhằm

truyền động từ động cơ cho các cánh. Bộ khung của chiếc quadrotor này làm từ các

ống thép. Tổng trọng lƣợng của nó vào khoảng 500kg. Lần bay thử nghiệm đầu tiên

diễn ra tại Douai- Pháp vào năm 1907. Nó đã có thể nâng cao khỏi mặt đất 1,5 m.

Hình 2.1 Breguet- Richet Gyroplane No 1

Đến năm 1920, Etienne Oemichen đã chế tạo một chiếc quadrotor với 8 cánh quạt

linh hoạt nhằm điều khiển và tạo lực đẩy.Ban đầu, nó đƣợc gắn thêm một khí cầu để

nâng và giữ ổn định cho cỗ máy này.Năm 1924, Oemichen đã thành công khi cho

chiếc quadrotor bay mà không cần sự trợ giúp của khí cầu.Sau đó, nó không bao

giờ đƣợc sử dụng nữa.

5

Hình 2.2 Quadrotor của Etienne Oemichen

Trong năm 1922, Georges de Bothezat và Ivan Jerome thành công khi thiết kế

chiếc quadrotor khổng lồ phục vụ cho quân đội Mỹ. Cỗ máy này đã đƣợc điều khiển

bằng cách thay đổi đơn lẻ hoặc cùng lúc các góc xoắn của cánh quạt. Ngoài ra,

nócòn đƣợc gắn thêm 4 cánh quạt loại nhỏ để trợ giúp điều khiển. Chiếc quadrotor này

đƣợc đặt tên là ”Bạch tuộc bay”. Nhƣng dự án này bị hủy bỏ vì khả năng bay thấp,

giá thành cao.

Hình 2.3Bạch tuộc bay

Từ đó, quadrotor không còn đƣợc chú ý nhƣ trƣớc.Cho đến những năm 1980,

quadrotor lại đƣợc quan tâm trở lại với kết cấu đơn giản, khả năng mang tải cao và giá

thành thấp.

Chiếc Draganflyer X-Pro của hãng sáng chế Draganfly, là một trong những chiếc

quadrotor thƣơng mại điều khiển bằng sóng radio. Nó đƣợc trang bị một bảng

mạch điều khiển vị trí, X-pro có thể bay dễ dàng so với một chiếc trực thăng

6

thông thƣờng.Khung đƣợc làm bằng ống sợi các-bon có trọng lƣợng nhẹ nhƣng đủ

bền.X-pro sử dụng 3 cảm biến góc Gyro để giữ thăng bằng. Ngày nay, rất nhiều

nhà nghiên cứu sử dụng X-pro nhƣ một phƣơng tiện cơ bản phục vụ cho các công

việc nghiên cứu.

Hình 2.4Draganflyer X-Pro

Công việc nghiên cứu về Quadrotor đã đƣợc quan tâm từ lâu bởi các nhóm nghiên

cứu khác nhau trên thế giới đã chứng tỏ rằng quadrotor là một lựa chọn tốt cho các

ứng dụng của UAV so với một máy bay trực thăng thông thƣờng.Quadrotor ngày

càng đƣợc ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực quân sự cũng nhƣ dân sự.Nó đã mang

lại cho các nhà khoa học thêm nhiều lựa chọn cho công việc nghiên cứu.

2.2 Đặt vấn đề

UAV (Unmanned Arial Vehicle) là một thiết bị bay có gắn động cơ nhƣng

không ngƣời lái, sử dụng các lực khí động học để di chuyển, có thể bay tự động

hoặc thông qua bộ điều khiển từ xa.

Ngày nay, một số lƣợng lớn UAV đƣợc phát triển dựa trên các nhiệm vụ yêu

cầu đƣợc đặt ra. Thông qua số lƣợng các UAV đang đƣợc sử dụng cho thấy không

thể phủ nhận khả năng của các phƣơng tiên bay lên thẳng bởi tính tiện dụng và linh

hoạt trong phạm vi hoạt động hẹp. Phƣơng tiện bay lên thẳng có thể bay trong các

khu vực thấp hơn so với mặt nƣớc biển và cung cấp chi tiết các thông tin về khu vực

đó thông qua các trạm điều khiển.

Các UAV đƣợc biết đến bởi khả năng thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến các

thiết bị quân sự. Sau khi chiến tranh lạnh kết thúc, hàng loạt các nƣớc nhƣ Mỹ, Tây

Âu, Úc, Israel, Trung Quốc, Nga đã đầu tƣ cho các công trình nghiên cứu và phát

7

triển UAV. Các loại UAV phục vụ cho các nhiệm vụ quân sự khác nhau đƣợc thiết

kế và đƣa vào thực tế. Ngoài các thiết kế dành cho quân sự, các ứng dụng cho các

lĩnh vực khác cũng đƣợc quan tâm nhƣ quan sát núi lửa, điều tra môi trƣờng, bảo

dƣỡng thiết bị, gieo trồng, phun thuốc trừ sâu trong nông nghiệp… Ngày càng có

nhiều các ứng dụng thƣơng mại đƣợc phát triển với UAV.

Quadrotor là thiết bị bay không ngƣời lái đƣợc điều khiển từ xa. Ƣu điểm

chính của thiết bị là có kích thƣớc nhỏ gọn, giá thành thấp, hoạt động linh

hoạt…Các nƣớc phát triển trên thế giới đã đi sâu vào nghiên cứu và phát triển trong

khoảng một thập niên gần đây nhƣng ở Việt Nam thì thiết bị này chỉ bƣớc đầu đƣợc

sinh viên các Trƣờng Đại học Bách Khoa Tp.HCM, Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật, …

thực hiện trong các đề tài tốt nghiệp và thực tế chƣa đi sâu vào nghiên cứu mô hình

toán học cũng nhƣ các vấn đề về động học và động lực học. Bên cạnh đó cũng có

công trình nghiên cứu và chế tạo của kỹ sƣ Lê Công Danh đƣợc PGS-TS Lê Hoài

Quốc đánh giá cao nhƣng hiện nay vẫn còn đang trong quá trình nghiên cứu và thử

nghiệm.

Qua thực tiễn cho thấy rằng để có thể thiết kế và chế tạo thành công một sản phẩm

công nghệ thì đòi hỏi ngƣời thực hiện phải nắm đƣợc lýthuyết vững chắc kết hợp với

kinh nghiệm thực tế. Thực tế cũng chứng minh rằng mô hình Quadrotor đƣợc nghiên

cứu và chế tạo ở Việt Nam hiện nay vẫn cũng chỉ là các dựán và các đề tài nghiên cứu

chƣa thể ứng dụng rộng rãi trong thực tế cuộc sống.

Từ những vấn đề cấp thiết nêu trên, ngƣời thực hiện đề tài này muốn đi sâu vào

nghiên cứu mô hình toán học của Quadrotor để từ đó khi tiến hành thiết kế và thi công

mô hình bay thực tế những ngƣời thực hiện sẽ có cơ sở khoa học vững chắc.

2.3 Nhiệm vụ và mục tiêu của luận văn.

2.3.1 Nhiệm vu:

 Nghiên cứu các phƣơng pháp điều khiển Quadrotor.

 Xác định mô hình toán học của Quadrotor.

 Xây dựng mô hình và thuật toán điều khiển Quadrotor .

 Mô phỏng mô hình Quadrotor sử dụng Matlab Simulink.

8

 Thi công mô hình Quadrotor để kiểm nghiệm thực tế.

 Nhận xét kết quả đạt đƣợc và so sánh với các kết quả đã đƣợc trong và

ngoài nƣớc.

2.3.2 Mục tiêu:

 Mô tả đƣợc mô hình toán học của 1 thiết bị bay không ngƣời lái.

 Xây dựng thuật toán điều khiển ổn định và chính xác.

 Mô hình thi công phải đáp ứng đƣợc các vấn đề về cơ khí và điều

khiển, thẩm mỹ, giá thành thấp.

9

Chƣơng 3: CƠ SỞ ĐIỀU KHIỂN

3.1 Giới thiệu Quadrotor

3.1.1 Định nghĩa: Quadrotor có thể đƣợc định nghĩa là một phƣơng tiện bay có

4 cánh quạt gắn lên phía cuối của một khung hình chữ thập.

Hình 3.1Quadrotor.

3.1.2 Nguyên lí hoạt động

Hình 3.2Nguyên lí hoạt động của Quadrotor.

Cặp cánh quạt phía trƣớc và phía sau quay thuận chiều kim đồng hồ, trong khi đó

cặp cánh bên phải và bên trái lại quay ngƣợc chiều kim đồng hồ nhằm cân bằng mô-

men xoay đƣợc tạo ra bởi các cánh quạt trên khung. Cả 4 cánh sinh ra một lực đẩy

bằng nhau khi cất cánh nếu quay ở cùng một tốc độ. Góc nghiêng đƣợc điều khiển

khi thay đổi mối quan hệ về tốc độ giữa cánh bên phải và bên trái sao cho giữ

nguyên tổng lực đẩy sinh ra bởi cặp cánh này. Tƣơng tự, góc lật cũng đƣợc điều

khiển bởi mối quan hệ giữa 2 tốc độ của 2 cánh phía trƣớc và phía sau. Góc xoay lại

đƣợc thay đổi nhờ vào sự thay đổi vận tốc của cánh bên phải và bên trái liên quan

tới tốc độ của cặp cánh phía trƣớc và phía sau.

Khi đó, tổng lực đẩy sinh ra bởi các cặp cánh đƣợc giữ không đổi. Độ cao của

Quadrotor thay đổi khi tăng hoặc giảm đồng thời tốc độ của các cánh quạt.

10

3.1.2.1 Trạng thái lơ lửng (Hover):

Quadrotor sẽ bay lơ lửng trong không trung. Ở trạng thái này, tất cả các

cánh quạt quay cùng một tốc độ không đổi (1 = 2 = 3 = 4).

Hình 3.3Trạng thái lơ lửng.

3.1.2.2 Trạng thái bay lên/xuống (Throttle):

Quadrotor sẽbay lên hoặc hạ xuống theo phƣơng thẳng đứng. Để bay lên,

tốc độ của 4 cánh quạt tăng lên, hạ xuống thì cả 4 cánh cùng giảm tốc độ, lúc đó sẽ

sinh ra một hợp lực dọc trục theo phƣơng z điều khiển quadrotor bay lên hoặc bay

xuống.

Hình 3.4Trạng thái bay lên/xuống.

Trong đó:

𝑍 :là gia tốc theo phƣơng Zb.

Ω𝐻:là vận tốc góc của cánh quạt.

Δ𝐴:là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻 để bay lên hay hạ xuống.

Lƣu ý: Δ𝐴 không đƣợc quá lớn vì sẽ ảnh hƣởng đến độ ổn định và cân bằng.

3.1.2.3 Trạng thái nghiêng trái/phải (Roll):

Quadrotor bay nghiêng bên trái hoặc bên phải, để bay nghiêng bên phải

(bên trái) giữ nguyên tốc độ của 2 cánh quạt trƣớc và sau, tăng (giảm) tốc độ của

cánh quạt bên trái và giảm (tăng) tốc độ cánh quạt bên phải. Khi đó moment sinh ra

11

quay quanh trục Xb làm cho tổng lực nâng của các cánh quạt không còn nằm theo

phƣơng thẳng đứng mà theo phƣơng chuyển động.

Hình 3.5Trạng thái nghiêng trái/phải

Trong đó: Φ :là gia tốc theo phƣơng Xb.

Ω𝐻:là vận tốc góc của cánh quạt.

Δ𝐴,Δ𝐵 (Δ𝐴 ≈ ∆𝐵): là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻.

3.1.2.4 Trạng thái lật trƣớc/ sau (Pitch):

Quadrotor sẽ bay tới trƣớc hoặc bay lùi về sau. Tƣơng tự nhƣ khi bay

nghiêng trái/ phải, 2 cánh quạt trái và phải giữ một tốc độ nhƣ nhau. Để bay tới

(lùi) điều khiển tăng(giảm) tốc độ của cánh quạt sau và giảm (tăng) tốc độ cánh quạt

trƣớc, sinh ra moment xoay quanh truc Yb.

Hình 3.6Trạng thái lật trƣớc/sau

Trong đó: ϑ : là gia tốc theo phƣơng Yb

Ω𝐻:là vận tốc góc của cánh quạt.

Δ𝐴,Δ𝐵 (Δ𝐴 ≈ ∆𝐵): là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻.

12

3.1.2.5 Trạng thái xoay qua trái/phải (Yaw):

Quadrotor quay quanh trục Zb. Điều khiển tốc độ cánh quạt theo cách sau:

tốc độ 2 cánh đối diện thì bằng nhau, nhƣng khác với tốc độ 2 cánh đối diện còn lại,

để quaddrotor quay quanh trục Zb theo chiều ngƣợc kim đồng hồ, ta giảm tốc độ cặp

cánh có chiều quay ngƣợc kim đồng hồ (chiều muốn quay) và tăng tốc độ cặp cánh

quạt quay thuận chiều kim. Để quadrotor quay theo chiều thuận ta làm ngƣợc lại

cách trên

Hình 3.7Trạng thái xoay qua trái/phải

Trong đó:

Ψ :là gia tốc theo phƣơng Zb

Ω𝐻:là vận tốc góc của cánh quạt

Δ𝐴,Δ𝐵 (Δ𝐴 ≈ ∆𝐵): là lƣợng tăng hoặc giảm của Ω𝐻.

Qua đó, chúng ta có thể thấy rằng việc điều khiển bay của quadrotor là việc

điều khiển tốc độ quay của các động cơ. So sánh với máy bay trực thăng, việc di

chuyển của máy bay trực thăng phụ thuộc vào góc lệch giữa mặt phẳng cánh và

mặt đất, phải có một cơ cấu cơ khí để thay đổi góc lệch này. Cơ cấu cơ khí này có

kết cấu phức tạp nhằm đáp ứng độ chính xác. Điều này dẫn đến các sai số cơ khí

trong quá trình điều khiển bay. Việc điều khiển tốc độ các cặp động cơ của quadrotor

sẽ đơn giản và chính xác hơn. Đây là một ƣu điểm của Quadrotor.

3.2 Phƣơng trình chuyển động.

Quadrotor là một hệ thống 6DOF, do đó dùng 12 biến trạng thái để mô tả, 6

biến trạng thái đầu tiên mô tả độ cao và nó thay đổi. Các biến , ,  ( các góc

roll, pitch, yaw là góc Euler giữa hệ qui chiếu vật thể và hệ qui chiếu mặt đất) và p,

q, r là vận tốc góc roll, pitch, yaw của hệ qui chiếu vật thể.

13

Hệ quy chiếu vật thể B (oB, xB, yB, zB) là hệ quy chiếu đƣợc gắn với thân

Quadrotor, xB chỉ hƣớng phía trƣớc, yB chỉ hƣớng bên trái, zB chỉ hƣớng vuông góc

với mặt phẳng (xB,yB) và hƣớng lên, oB gốc của hệ trục tọa độ gắn với thân

Quadrotor đƣợc đặt ở vị trí tâm. Hệ quy chiếu này tuân theo quy tắc bàn tay phải.

Các biến x, y, z tƣơng ứng với hệ trục tọa độ mặt đất, các biến u, v, w là vận tốc

dài trong hệ qui chiếu vật thể.

Hệ quy chiếu mặt đất E (oE, xE, yE, zE) đƣợc chọn theo qui tắc tham chiếu theo

qui tắc bàn tay phải, xE chỉ hƣớng Bắc, yE chỉ hƣớng Tây, zE hƣớng vuông góc với

mặt phẳng (xE,yE) và hƣớng lên, oE gốc của hệ trục tọa độ .

Hình 3.8Hệ qui chiếu quán tính và vật thể (Kivrak, A, 𝑂 .2006 )

3.2.1 Ma trận Newton – Euler.

Để xác định mối liên hệ giữa các vector nhằm mô tả chuyển động của vật

thể cần xác định các ma trận: ma trận quay 𝐑Θ, ma trận chuyển vị 𝐓Θ và ma trận

tổng quát 𝐉Θ. Ma trận quay 𝐑Θ có đƣợc bằng cách nhân liên tiếp ba ma trận quay

quanh các trục x, y, z.

3.2.1.1 Ma trận quay 𝑹𝜣:  Quay quanh trục xE một góc 𝜙 𝑟𝑜𝑙𝑙 ta đƣợc ma trận quay R(𝜙, 𝑥)

(3.1)

14

 Quay quanh trục yE một góc 𝜃(pitch) ta đƣợc ma trận quay R(𝜃, 𝑦)

(3.3)

 Quay quanh trục zE một góc 𝜓 (yaw) ta đƣợc ma trận quay R(𝜓, 𝑧)

(3.4)

 Qui ƣớc kí hiệu nhƣ sau: ck=cosk, sk=sink, tk=tank.

 Nhân ba ma trận quay quanh các trục x, y, z.

(3.5)

Ma trận xoay 𝐑Θlà ma trận chuyển đổi từ hệ trục tọa độ mặt đất sang hệ trục tọa độ

vật thể.

Phƣơng trình trạng thái mô tả sự thay đổi vị trí với vận tốc trong hệ tọa độ vật thể

−1

(3.6) = 𝐑Θ 𝑢 𝑣 𝑤 𝑥 𝑦 𝑧

3.2.1.2 Chuyển đổi vận tốc góc:

Phƣơng trình chuyển đổi vận tốc góc giữa hệ tọa mặt đất và hệ tọa độ vậtthể (Cook

1997,p.23).

15

= 𝐸 (3.7) 𝑝 𝑞 𝑟   

Trong đó:

0 − sin

𝐸 = (3.8)

1 cos sincos 0 0 − sin  coscos

Phƣơng trình trạng thái mô tả sự thay đổi độ cao khi xoay trong hệ tọa độ vật thể

(3.9) 𝑝 = 𝐸−1 𝑞 𝑟   

3.2.1.3 Vận tốc dài:

Phƣơng trình mô tả vận tốc dài trong hệ trục tọa độ mặt đất theo định luật

II Newton:

(3.10) 𝐹 = 𝑚𝑉

Tốc độ u, v, w đƣợc đo trong hệ tọa độ vật thể và vector vận tốc có thể xoay và thay

đổi trong cùng thời điểm (Blakelock 1991, p.10).

(3.11) 𝐹 = 𝑚𝑉 + 𝜔𝑋𝑚𝑉

Chuyển sang ma trận: (3.12) = 𝑚 + 𝑚 𝑋 𝑝 𝑞 𝑟 𝑢 𝑣 𝑤 𝑢 𝑣 𝑤 𝐹𝑥 𝐹𝑦 𝐹𝑧

Sau khi tính toán ta đƣợc:

(3.13) = 𝑚

𝑢 + 𝑞𝑤 − 𝑟𝑣 𝑣 + 𝑟𝑢 − 𝑝𝑤 𝑤 + 𝑝𝑣 − 𝑞𝑢 𝐹𝑥 𝐹𝑦 𝐹𝑧

Ngoại lực tác động Quadrotor gồm tổng lực nâng của 4 cánh quạt U1 và trọng lực

W. Lực nâng U1 có hƣớng theo trục z trong khi đó trọng lực W có hƣớng theo trục z

nhƣng ngƣợc chiều với U1.

16

(3.14) = 𝑚

𝑢 + 𝑞𝑤 − 𝑟𝑣 𝑣 + 𝑟𝑢 − 𝑝𝑤 𝑤 + 𝑝𝑣 − 𝑞𝑢 𝑊𝑥 𝑊𝑦 𝑊𝑧 − U1

Sau khi tính toán ta đƣợc:

𝑢 = 𝑟𝑣 − 𝑞𝑤 − 𝑠 sin 𝑣 = 𝑝𝑤 − 𝑟𝑢 + 𝑔 cossin  (3.15)

U 1 𝑚

𝑤 = 𝑞𝑢 − 𝑝𝑣 + 𝑠 coscos−

Tổng lực của các motor U1 (theo Hoffmann et al.2007,p8):

2)

2 + 2

2 + 3

2 + 4

(3.16) U1 = 𝑏(1

Trong đó:

𝑖: tốc độ của mỗi motor

b: hằng số lực.

𝑖

Thế phƣơng trình (2.31) vào phƣơng trình (2.30) ta đƣợc:

𝑏(1

(3.17) 2) 2+4 𝑤 = 𝑞𝑢 − 𝑝𝑣 + 𝑠 coscos− 𝑢 = 𝑟𝑣 − 𝑞𝑤 − 𝑠 sin  𝑣 = 𝑝𝑤 − 𝑟𝑢 + 𝑔 cossin 2+3 2+2 𝑚

3.2.1.4 Vận tốc góc:

Phƣơng trình mô tả vận tốc góc:

(3.18) U= 𝐻

Khi vector moment góc đổi chiều (Blacklock 1991,p13).

(3.19) 𝑈 = 𝐻 + 𝐻

Và

H = I (3.20)

(3.21) 𝐼 =

𝐼𝑥 0 0 0 𝐼𝑦 0 0 0 𝐼𝑧

Trong đó: I: Moment quán tính

: thay đổi theo độ cao

Thế phƣơng (3.20) và (3.21) vào (3.19) ta đƣợc:

17

(3.22)

U2 = 𝑝 𝐼𝑥 + 𝑞𝑟(𝐼𝑧 − 𝐼𝑦 ) U3 = 𝑞 𝐼𝑦 + 𝑝𝑟(𝐼𝑥 − 𝐼𝑧) U4 = 𝑟 𝐼𝑧 + 𝑝𝑞(𝐼𝑦 − 𝐼𝑥 )

Mặt khác, xz và yz đối xứng nên 𝐼𝑥 ≈ 𝐼𝑦 :

(3.23)

U1 = 𝑝 𝐼𝑥 + 𝑞𝑟(𝐼𝑧 − 𝐼𝑦 ) U2 = 𝑞 𝐼𝑦 + 𝑝𝑟(𝐼𝑥 − 𝐼𝑧) U3 = 𝑟 𝐼𝑧

Ngoài ra, moment đƣợc tạo ra bởi motor:

(3.24)

2 − 4 2) 2) 2 − 3 2 2 − 3 2 − 1

U2 = 𝑙𝑏(2 U3 = 𝑙𝑏(1 2 + 4 U4 = 𝑑 2

Trong đó:

l : khoảng cách từ cánh đến tâm

d: hệ số kéo

2 − 𝑞𝑟

2 − 4

Từ những phƣơng trình trên ta có hệ phƣơng trình chuyển động:

2

2 − 𝑝𝑟

2 − 3

𝑝 = 𝑞 = (3.25) 1

2 + 4

2 − 1

𝐼𝑧 −𝐼𝑦 𝐼𝑥 𝐼𝑥 −𝐼𝑧 𝐼𝑦 2) 2 − 3

𝑙𝑏 𝐼𝑥 𝑙𝑏 𝐼𝑦 𝑑 (2 𝐼𝑧

𝑟 =

3.2.1.5 Moment hồi chuyển của cánh quạt:

Ảnh hƣởng của moment hồi chuyển đối với các phƣơng trình moment

(Stepaniak 2008,p65).

(3.26)

U2 = 𝑝 𝐼𝑥 + 𝑞𝑟 𝐼𝑧 − 𝐼𝑦 + 𝐻 𝑥 + 𝐻𝑧 𝑞 − 𝐻𝑦 𝑟 U3 = 𝑞 𝐼𝑦 + 𝑝𝑟 𝐼𝑥 − 𝐼𝑧 + 𝐻 𝑦 + 𝐻𝑥𝑟 − 𝐻𝑧𝑝 U4 = 𝑟 𝐼𝑧 + 𝐻 𝑧 + 𝐻𝑦 𝑝 − 𝐻𝑥 𝑞

Trong đó:

𝐻𝑥 = 𝐼𝑥𝑖

4 𝑖=1 𝑥𝑖 4 𝑖=1 𝑦𝑖

𝐻𝑦 = 𝐼𝑦𝑖

4 𝑖=1 𝑧𝑖

𝐻𝑧 = 𝐼𝑧𝑖

18

Vận tốc góc của rotor chỉ trong trục z (theo hệ trục tọa độ của vật thể) nên hệ

phƣơng trình có thể đƣợc viết lại đơn giản hơn.

(3.26)

U2 = 𝑝 𝐼𝑥 + 𝑞𝑟 𝐼𝑧 − 𝐼𝑦 + 𝐻𝑧𝑞 U3 = 𝑞 𝐼𝑦 + 𝑝𝑟 𝐼𝑥 − 𝐼𝑧 − 𝐻𝑧𝑝 U4 = 𝑟 𝐼𝑧 + 𝐻 𝑧

Phƣơng trình trạng thái của vận tốc góc khi có sự ảnh hƣởng của moment hồi

2 − 𝑞𝑟

chuyển.

2 − 4

𝑞 − 2

2 − 𝑝𝑟

2 − 3

𝑙𝑏 𝐼𝑥 𝑙𝑏 𝐼𝑦

𝑝 = 𝑞 = 𝑝 + (3.27) 1

2 + 4

2 − 1

𝐼𝑧 −𝐼𝑦 𝐻𝑧 𝐼𝑥 𝐼𝑥 𝐻𝑧 𝐼𝑥 −𝐼𝑧 𝐼𝑦 𝐼𝑦 2) 2 − 3

𝑑 𝐼𝑧

𝑟 = (2

3.2.1.6 Moment quán tính của cánh quạt:

Hình 3.9Hình dạng của cánh quạt

Cánh quạt đƣợc chia làm 3 phần: I, II, II.

Moment quán tính của một đĩa hình chữ nhật mỏng có chiều cao h, chiều rộng w,

khối lƣợng m (Segway & Jewett n.d, p.304).

ℎ 2 12

𝑤 2 12

(3.28) 𝐼 = 𝑚 +

3.3 Tổng quan về kỹ thuật điều khiển Quadrotor.

3.3.1 Điều khiển PID.

Bouabdallah et al.2005 đã sử dụng thuật toán PID để ổn định độ cao của

Quadrotor khi bay ở chế độ lơ lửng (Hover). Bộ điều khiển đƣợc thiết kế dựa trên

mô hình phi tuyến của Quadrotor tại điểm cắt trong khi Quadrotor ở trạng thái lơ

lững (Hover).Bộ điều khiển đƣợc phát triển sử dụng mô hình mô phỏng không phi

tuyến (Matlab Simulink model).Kết quả là bộ điều khiển đã ổn định hệ thống vật lý

trong 3 giây.

19

Hoffmann et al. 2007 đã sử dụng thuật toán PID để điều khiển độ cao và vị

trí.Kết quả là đạt đƣợc yêu cầu nhƣng Quadrotor không phải thực hiện bất kỳ sự cơ

động nào và cũng không loại bỏ nhiễu nên hệ thống không đƣợc tốt lắm.

3.3.2 Điều khiển LQR.

Castillo et al.2005 đã sử dụng thuật toán LQR để điều khiển. Kết quả mô

phỏng là đạt yêu cầu.Khi có sự nhiễu loạn lớn thì bộ điều khiển đã không thể ổn

định hệ thống.

Bouabdallah et al.2005 đã thực hiện bộ điều khiển LQR sử dụng nhiều điểm cắt

nhƣng đã không thực hiện đƣợc đáp ứng động của đông cơ trong mô hình vật lí này.

Bộ điều khiển này không tốt hơn với bộ điều khiển PID mà tác giả đã thực hiện

trƣớc đó.

3.3.3 Điều khiển 𝑯∞.

Chen & Huzmezan 2003 đã sử dụng giải thuật 𝐻∞ để thiết kế bộ điều

khiển 2DOF kết hợp với bộ điều khiển MPC (mô hình điều khiển tiên đoán) để điều

khiển vị trí.Mô phỏng đã cho kết quả ổn định.

 Từ những kết quả và đánh giá qua các giải thuật điều khiển nêu trên,

giải thuật điểu khiển 𝐻∞kết hợp với MPC của 2 tác giả Chen & Huzmezan là tốt

nhất nhƣng bộ điều khiển này chỉ điều khiển hệ thống 2DOF trong khi mô hình

Quadrotor là 6DOF, do đó ngƣời thực hiện đã chọn thuật toán PID để thực hiện việc

thiết kế bộ điều khiển cho Quadrotor trong đề tài này.

3.3.4 Thuật toán PID.

3.3.4.1 Điều khiển PID là gì?

Bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) là một bộ

hiệu chỉnh có phản hồi nhằm làm giá trị sai lệch của một tín hiệu đang đƣợc điều

khiển bằng 0. Bộ PID có 3 thành phần:

 Proportional: tỷ lệ

 Integral: tích phân

 Derivative: đạo hàm

20

Ba thành phần này đều có vai trò đƣa sai lệch về 0, nhƣng mỗi thành phần đều có

tính chất riêng. Tín hiệu phản hồi (feedback signal) thƣờng là tín hiệu đo bằng cảm

biến. Giá trị sai lệch là tín hiệu của tín hiệu đặt (setpoint) trừ cho tín hiệu phản hồi.

3.3.4.2 Lý thuyết điều khiển PID.

Hình 3.10Sơ đồ khối bộ điều khiển PID

Sơ đồ điều khiển PID đƣợc đặt tên theo ba khâu hiệu chỉnh, tổng của ba khâu này

tạo thành bởi các biến điều khiển (MV).

Ta có:

(3.29) 𝑴𝑽 𝒕 = 𝑷𝒐𝒖𝒕 + 𝑰𝒐𝒖𝒕 + 𝑫𝒐𝒖𝒕

Trong đó:

𝑷𝒐𝒖𝒕, 𝑰𝒐𝒖𝒕, 𝑫𝒐𝒖𝒕: là các thành phần đầu ra từ ba khâu của bộ điều khiển PID.

 Khâu P:Khâu tỉ lệ (đôi khi còn đƣợc gọi là độ lợi) làm thay đổi giá trị đầu

ra, tỉ lệ với giá trị sai số hiện tại. Đáp ứng tỉ lệ có thể đƣợc điều chỉnh bằng

cách nhân sai số đó với một hằng số Kp, đƣợc gọi là độ lợi tỉ lệ.

Khâu tỉ lệ đƣợc cho bởi:

(3.30) 𝑷𝒐𝒖𝒕 = 𝑲𝒑. 𝒆(𝒕)

Trong đó:

𝑷𝒐𝒖𝒕: thừa số tỉ lệ của đầu ra

𝑲𝒑: Độ lợi tỉ lệ, thông số điều chỉnh

𝒆: sai số

𝒕: thời gian hay thời gian tức thời (hiện tại)

21

Hình 3.11Đồ thị PV theo thời gian, ba giá trị Kp (Ki và Kd là hằng số)

Đồ thị trên cho thấy rằng:Độ lợi của khâu tỉ lệ lớn là do thay đổi lớn ở đầu ra mà

sai số thay đổi nhỏ. Nếu độ lợi của khâu tỉ lệ quá cao, hệ thống sẽ không ổn định

Ngƣợc lại, độ lợi nhỏ là do đáp ứng đầu ra nhỏ trong khi sai số đầu vào lớn, và làm

cho bộ điều khiển kém nhạy, hoặc đáp ứng chậm. Nếu độ lợi của khâu tỉ lệ quá

thấp, tác động điều khiển có thể sẽ quá bé khi đáp ứng với các nhiễu của hệ thống

 Khâu I: Phân phối của khâu tích phân (đôi khi còn gọi là reset) tỉ lệ thuận

với cả biên độ sai số và thời gian xảy ra sai số. Tổng sai số tức thời theo thời gian

(tích phân sai số) cho ta tích lũy bù đã đƣợc hiệu chỉnh trƣớc đó. Tích lũy sai số sau

đó đƣợc nhân với độ lợi tích phân và cộng với tín hiệu đầu ra của bộ điều khiển.

Biên độ phân phối của khâu tích phân trên tất cả tác động điều chỉnh đƣợc xác định

bởi độ lợi tích phân.

Thừa số tích phân đƣợc cho bởi:

𝒕 𝟎

(3.31) 𝒅𝝉 𝑰𝒐𝒖𝒕 = 𝑲𝒊 𝒆(𝝉)

Trong đó:

𝑰𝒐𝒖𝒕: thừa số tích phân của đầu ra.

𝑲𝒊: độ lợi tích phân.

𝒆: sai số

𝒕: thời gian hoặc thời gian tức thời (hiện tại)

𝝉: một biến tích phân trung gian

22

Hình 3.12Đồ thị PV theo thời gian, với 3 giá trị Ki (Kp và Kd không đổi)

Đồ thị trên cho thấy rằng:Khâu tích phân (khi cộng thêm khâu tỉ lệ) sẽ tăng tốc

chuyển động của quá trình tới điểm đặt và khử số dƣ sai số ổn định với một tỉ lệ chỉ

phụ thuộc vào bộ điều khiển. Tuy nhiên, vì khâu tích phân là đáp ứng của sai số tích

lũy trong quá khứ, nó có thể khiến giá trị hiện tại vọt lố qua giá trị đặt (ngang qua

điểm đặt và tạo ra một độ lệch với các hƣớng khác).

 Khâu D:Tốc độ thay đổi của sai số qua trình đƣợc tính toán bằng cách xác

định độ dốc của sai số theo thời gian (tức là đạo hàm bậc một theo thời gian) và

nhân tốc độ này với độ lợi tỉ lệ. Biên độ của phân phối khâu vi phân (đôi khi đƣợc

gọi là tốc độ) trên tất cả các hành vi điều khiển đƣợc giới hạn bởi độ lợi vi phân.

𝒅

Thừa số vi phân đƣợc cho bởi:

𝒅𝒕

(3.32) 𝒆(𝒕) 𝑫𝒐𝒖𝒕 = 𝑲𝒅

Trong đó:

𝑫𝒐𝒖𝒕: thừa số vi phân của đầu ra

𝑲𝒅: Độ lợi vi phân, một thông số điều chỉnh

𝒆: Sai số

𝒕: thời gian hoặc thời gian tức thời (hiện tại)

23

Hình 3.13Đồ thị PV theo thời gian, với 3 giá trị Kd (Kp and Ki không đổi)

Đồ thị trên cho thấy rằng: Khâu vi phân làm chậm tốc độ thay đổi của đầu ra bộ

điều khiển và đặc tính này là đang chú ý nhất để đạt tới điểm đặt của bộ điều khiển.

Từ đó, điều khiển vi phân đƣợc sử dụng để làm giảm biên độ vọt lố đƣợc tạo ra bởi

thành phần tích phân và tăng cƣờng độ ổn định của bộ điều khiển hỗn hợp. Tuy

nhiên, phép vi phân của một tín hiệu sẽ khuếch đại nhiễu và do đó khâu này sẽ nhạy

hơn đối với nhiễu trong sai số, và có thể khiến quá trình trở nên không ổn định nếu

nhiễu và độ lợi vi phân đủ lớn.

3.3.4.3 Tóm tắt: Khâu tỉ lệ, tích phân, vi phân đƣợc cộng lại với nhau để

tính toán đầu ra của bộ điều khiển PID. Định nghĩa rằng 𝒖(𝒕) là đầu ra của bộ điều

𝒅

khiển, biểu thức cuối cùng của giải thuật PID là:

𝒕 𝟎

𝒅𝒕

(3.33) 𝒆(𝒕) 𝒅𝝉 + 𝑲𝒅 𝒖 𝒕 = 𝑴𝑽 𝒕 = 𝑲𝒑. 𝒆 𝒕 + 𝑲𝒊 𝒆 𝝉

Trong đó các thông số điều chỉnh là:

 Độ lợi tỉ lệ 𝑲𝒑: Giá trị càng lớn thì đáp ứng càng nhanh do đó sai số

càng lớn, bù khâu tỉ lệ càng lớn. Một giá gị độ lợi tỉ lệ quá lớn sẽ dấn đến

quá trình mất ổn định và dao động.

 Độ lợi tích phân 𝑲𝒊: Giá trị càng lớn kéo theo sai số ổn định bị khử càng

nhanh. Đổi lại là độ vọt lố càng lớn thì bất kỳ sai số âm nào đƣợc tích

phân trong suốt đáp ứng quá độ phải đƣợc triệt tiêu tích phân bằng sai số

dƣơng trƣớc khi tiến tới trạng thái ổn định.

24

 Độ lợi vi phân 𝑲𝒅: Giá trị càng lớn càng giảm độ vọt lố, nhƣng lại làm

chậm đáp ứng quá độ và có thể dẫn đến mất ổn định do khuếch đại nhiễu

tín hiệu trong phép vi phân sai số.

3.3.5 Bộ lọc (filter).

Bộ lọc là gì?Bộ lọc là quá trình xử lý nhằm loạị bỏ những gì không có

giá trị hoặc không quan tâm đến và giữ lại những gì có giá trị sử dụng.

3.3.5.1 Bộ lọc Kalman: Bộ lọcKalman là một tập hợp các phƣơng trình

toán học mô tả một phƣơng pháp tính toán truy hồi hiệu qủa cho phép ƣớc đoán

trạng thái của một quá trình (process) sao cho trung bình phương sai của độ lệch

(giữa giá trị thực và giá trị ƣớc đoán) là nhỏ nhất. Bộ lọc Kalman rất hiệu quả trong

việc ƣớc đoán các trạng thái trong quá khứ, hiện tại và tƣơng lai thậm chí ngay cả

khi tính chính xác của hệ thống mô phỏng không đƣợc khẳng định.

Ngõ ra của bộ lọc Kalman không phải là tín hiệu cùng loại với tín hiệu cảm

biến (sau khi đã loại nhiễu) nhƣ những bộ lọc khác mà ngõ ra của nó chính là ƣớc

lƣợng (ƣớc đoán, dự đoán...) tối ƣu của vector trạng thái.

25

Các nguồn nhiễu Mô hình hệ thống

Cảm biến Bộ lọc Tín hiệu cảm biến Tín hiệu cần đo

Vector Trạng tháiX(k) Vector quan sát Z(k) Sai số cảm biến Vector ƣớc lƣợng trạng thái𝑿 (𝒌) quan sát Z(k)

Hình 3.14Sơ đồ khối dùng bộ lọc Kalman để lọc tín hiệu nhiễu.

Bộ lọc kalman đƣợc thực hiện nhƣ sau:

 Ƣớc đoán trạng thái tiên nghiệm, và sau đó.

 Dựa vào kết quả đo để hiệu chỉnh lại ƣớc đoán.

Quá trình tính toán bộ lọc Kalman:

Hình 3.15Quá trình tính toán dùng bộ lọc Kalman

Trong đó:

𝐹𝑘: mô hình chuyển đổi trạng thái.

𝐻𝑘: mô hình quan sát.

𝑄𝑘: hiệp phƣơng sai của xử lí nhiễu.

𝑃𝑘 : hiệp phƣơng sai của nhiễu quan sát

26

Mô hình bộ lọc Kalman giả thuyết trạng thái thực tại thời điểm k đƣợc tạo ra từ

trạng thái k-1.

(3.34) 𝑥𝑘 = 𝐹𝑘𝑥𝑘−1 + 𝐵𝑘𝑢𝑘 + 𝑤𝑘

 Tiên đoán:

(3.35)

(3.36) Trạng thái: 𝑥 𝑘k−1 = 𝐹𝑘𝑥 𝑘−1k−1 + 𝐵𝑘𝑢𝑘 𝑇 + 𝑄𝑘 Hiệp phƣơng sai: 𝑃𝑘k−1 = 𝐹𝑘 𝑃𝑘−1k−1𝐹𝑘

 Cập nhật:

(3.37) Giá trị đo: 𝑦 𝑘 = 𝑧𝑘 − 𝐻𝑘𝑥 𝑘k−1

𝑇 + 𝑅𝑘 −1

(3.38)

(3.39) Hiệp phƣơng sai: 𝑆𝑘 = 𝐻𝑘 𝑃𝑘k−1𝐻𝑘 𝑇𝑆𝑘 Độ lợi bộ lọc Kalman: 𝐾𝑘 = 𝑃𝑘k−1𝐻𝑘

(3.40) Ƣớc lƣợng trạng thái: 𝑥 𝑘k = 𝑥 𝑘k−1 + 𝐾𝑘𝑦 𝑘

(3.41) Ƣớc lƣợng hiệp phƣơng sai: 𝑃𝑘k = (𝐼 − 𝐾𝑘𝐻𝑘)𝑃𝑘k−1

 Ví dụ: Thiết kế bộ lọc Kalman và mô phỏng trong Matlab.

Cho một hệ rời rạc nhƣ sau:

𝑥 𝑛 + 1 = 𝐴𝑥 𝑛 + 𝐵𝑢(𝑛) 𝑦 𝑛 = 𝐶𝑥 𝑛 + 𝐷𝑢(𝑛)

Trong đó: 𝐴 =

1.1269 −0.4940 0.1129 0 1 1 0 0 0

D = 0. 𝐵 = , 𝐶 = 1 0 0 ,

−0.3832 0.5919 0.5191

Thiết kế bộ lọc Kalman để ƣớc lƣợng đầu ra y trên cơ sở các đo có nhiễu:

𝑦𝑣 𝑛 = 𝐶𝑥 𝑛 + 𝑣(𝑛)

27

Kết quả mô phỏng:

Hình 3.16 Mô phỏng đáp ứng dùng bộ lọc Kalman

Kết luận: Trên hình vẽ ta thấy, bộ lọc Kalman làm giảm sai lệch 𝑦 − 𝑦(𝑣) do nhiễu

đo. Để chứng thực điều này, ta so sánh các hiệp phƣơng sai sai lệch.

Code Matlab

1. MeasErr = y-yv;

2. MeasErrCov = sum(MeasErr.*MeasErr)/length(MeasErr);

3. EstErr = y-ye;

4. EstErrCov = sum(EstErr.*EstErr)/length(EstErr);

Hiệp phƣơng sai của sai lệch trƣớc khi lọc (sai lệch đo lƣờng):

1.MeasErrCov

2.

3. MeasErrCov=

4. 1.1138

Hiệp phƣơng sai của sai lệch sau khi lọc (sai lệch ƣớc lƣợng)

1.EstErrCov

2.

3. EstErrCov =

4. 0.43095

28

Chƣơng 4: MÔ PHỎNG

4.1 Xây dựng mô hình Quadrotor trong Matlab Simulink.

 Điều kiện ban đầu: Khởi tạo 12 biến trạng thái (vì Quadrotor là 1 hệ thống

6DOF ).

Thông số của mô hình

g(m/s2) b(N.s2) d(N.m.s2) 9.81 3.13.10-5 9.10-7

0.4794

0.0086

0.0086

m(kg) Ix(kg.m2) Iy(kg.m2) Iz(kg.m2) IR(kg.m2) 0.00172 3.7404.10-5

l(m) 0.225

 Vận tốc dài và vị trí: tất cả bằng 0

 Vận tốc góc: bằng 0

 Góc: roll = 0.2, pitch = 0.2, yaw =0.2

 Sơ đồ khối.

29

 Mô hình khởi tạo 12 biến trạng thái trong matlab.

𝑔.𝑚

Hình 4.1Khởi tạo 12 biến trạng thái

4𝑏

 Các ngõ vào hệ thống: 1 = 2 = 3 = 4 =

Hình 4.2Mô hình vận tốc góc của động cơ

30

 Module đáp ứng động của động cơ:

Hình 4.3Mô hình đáp ứng động của động cơ

 Module đáp ứng động của hệ thống:

Hình 4.4Mô hình đáp ứng động của hệ thống

 Module điều khiển độ cao và góc xoay:

Hình 4.5Mô hình điều khiển độ cao và góc xoay

31

4.2 Mô hình matlab và kết quả mô phỏng.

4.2.1 Mô hình tổng quát.

Hình 4.6Mô hình mô phỏng Quadrotor trong Matlab Simulink.

4.2.2 Kết quả mô phỏng.

Hình 4.7 Trƣờng hợp 1 Hình 4.8 Trƣờng hợp 2

32

Hình 4.10 Trƣờng hợp 4 Hình 4.9 Trƣờng hợp 3

Hình 4.11 Trƣờng hợp 5 Hình 4.12 Trƣờng hợp 6

4.2.2.1 Trƣờng hợp 1: Chƣa xét đến đáp ứng động của motor và tốc độ của 4

motor là nhƣ nhau (Motor Dynamic Switch và Controller Switch ở vị trí dƣới).

Hệ số Kp, Kd của bộ điều khiển nhƣ sau:

ROLL (without motor dynamics)

kp_roll=0.8;

kd_roll=0.4;

PITCH (without motor dynamics)

kp_pitch=0.8;

33

kd_pitch=0.4;

YAW (without motor dynamics)

kp_yaw=0.8;

kd_yaw=0.4;

Nhận xét: Với đáp ứng đầu vào x, y, z biến thiên nhƣ kết quả mô phỏng, thời gian

đáp ứng là 20s. Ta nhận thấy rằng Quadrotor đáp ứng rất tốt cả 3 góc roll, pitch,

yaw (không có sự mất cân bằng).

4.2.2.2 Trƣờng hợp 2:Xét đến đáp ứng động của motor và tốc độ của 4

motor là nhƣ nhau (Motor Dynamic Switch ở vị trí trên và Controller Switch ở vị trí

dƣới).

Hệ số Kp, Kd của bộ điều khiển nhƣ sau:

ROLL (with motor dynamics)

kp_roll=0.1;

kd_roll=0.4;

PITCH (with motor dynamics)

kp_pitch=0.1;

kd_pitch=0.4;

YAW (with motor dynamics)

kp_yaw=0.1;

kd_yaw=0.1;

Nhận xét: Với đáp ứng đầu vào x, y, z biến thiên nhƣ kết quả mô phỏng, thời gian

đáp ứng là 20s. Ta nhận thấy rằng cả 3 góc roll, pitch, yaw không còn sự cân bằng,

Quadrotor sẽ bị xoay cả 3 góc roll, pitch, yaw.

4.2.2.3 Trƣờng hợp 3:Chƣa xét đến đáp ứng động của motor, thay đổi độcao

altitude = 0.5 (Motor Dynamic Switch ở vị trí dƣới và Controller Switch ở vị trí

trên).

Hệ số Kp, Kd của bộ điều khiển nhƣ sau:

ROLL (without motor dynamics)

kp_roll=0.8;

34

kd_roll=0.4;

PITCH (without motor dynamics)

kp_pitch=0.8;

kd_pitch=0.4;

YAW (without motor dynamics)

kp_yaw=0.8;

kd_yaw=0.4;

Nhận xét: Với đáp ứng đầu vào x, y, z biến thiên nhƣ kết quả mô phỏng, thời gian

đáp ứng là 20s. Ta nhận thấy rằng cả 3 góc roll, pitch, yaw có sự biến thiên trong

khoảng 1s đầu tiên, sau đó Quadrotor đã giữ đƣợc sự cân bằng (bộ điều khiển đáp

ứng tốt).

4.2.2.4 Trƣờng hợp 4:Xét đến đáp ứng động của motor, thay đổi độ cao

altitude = 0.5 (Motor Dynamic Switch ở vị trí trên và Controller Switch ở vị trí

trên).

Hệ số Kp, Kd của bộ điều khiển nhƣ sau:

ROLL (with motor dynamics)

kp_roll=0.1;

kd_roll=0.4;

PITCH (with motor dynamics)

kp_pitch=0.1;

kd_pitch=0.4;

YAW (with motor dynamics)

kp_yaw=0.1;

kd_yaw=0.1;

Nhận xét:Kết quả nhƣ trƣờng hợp 3, do đó bộ điều khiển vẫn đáp ứng tốt trong

trƣờng hợp này.

4.2.2.5 Trƣờng hợp 5:Giữ nguyên mô hình nhƣ trƣờng hợp 3 và 4 nhƣng lúc

này thêm thành phần nhiễu vào mô hình (Noise Switch ở vị trí trên).

Hệ số Kp, Kd của bộ điều khiển nhƣ sau:

35

ROLL (with motor dynamics)

kp_roll=0.1;

kd_roll=0.4;

PITCH (with motor dynamics)

kp_pitch=0.1;

kd_pitch=0.4;

YAW (with motor dynamics)

kp_yaw=0.1;

kd_yaw=0.1;

Nhận xét: Với đáp ứng đầu vào x, y, z biến thiên nhƣ kết quả mô phỏng, thời gian

đáp ứng là 20s. Ta nhận thấy rằng cả 3 góc roll, pitch, yaw có sự biến thiên. Góc

yaw biến thiên trong khoảng 2s đầu tiên, góc roll và góc pitch biến thiên trong

khoảng 10s, sau đó Quadrotor đã giữ đƣợc sự cân bằng (bộ điều khiển đáp ứng chƣa

nhạy).

4.2.2.6 Kết luận.

Với việc xây dựng bộ điều khiển dựa vào mô hình toán của Quadrotor kết hợp

với thuật toán PID và các kết quả mô phỏng ta nhận thấy rằng:

 Bộ điều khiển đáp ứng tƣơng đối tốt trong các trƣờng hợp mô phỏng.

 Để bộ điều khiển đáp ứng tốt với mô hình thì cần đòi hỏi kinh nghiệm tinh

chỉnh các thông số Kp, Kd, Ki.

 Tuỳ theo từng mô hình động cơ cụ thể mà ta chọn các thong số Kp, Kd, Ki

cho phù hợp. Nếu chọn không phù hợp thì mô hình sẽ mất ổn định và sẽ bị

dao động (trƣờng hợp 6).

36

Chƣơng 5: THI CÔNG

5.1 Xây dựng mô hình Quadrotor trong phần mềm Inventor.

5.1.1 Thiết kế cơ khí.

Phần quan trọng của Quadrotor là thiết kế thanh nối giữa động cơ và phần trung

tâm, đây là phần chịu lực chủ yếu nên phải đảm bảo thiết kế chắc chắn mà vẫn đảm

bảo tính thẩm mỹ.

Yêu cầu chung:

 Thiết kế là phải nhẹ và chịu lực tốt (nên ta chọn nhôm để chế tạo).

 Trục xoay của cánh phạt phải vuông góc với khung để không gây ra sai số

trong mô hình toán đã xây dựng.

 Quadrotor phải đảm bảo khoảng cách đủ rộng giữa các cánh quạt.

5.1.1.1 Mô hình Quadrotor 2D:

Hình 5.1 Mô hình Quadrotor 2D.

37

5.1.1.2 Mô hình Quadrotor 3D:

Hình 5.2 Mô hình Quadrotor 3D.

Sau khi xây dựng mô hình 2D và 3D với những điều kiện nêu trên ta chọn: chiều

dài thanh nối là 215mm (D cánh quạt = 254mm), sử dụng nhôm hộp có khích

thƣớc: 10x25, dày 0.5mm. Phần khớp nối trung tâm có nhiện vụ kết nối 4 thanh

nhôm thành khung chữ thập.Chi tiết đƣợc gia công trên CNC với vật liệu phíp sợi

thủy tinh có độ dày 2mm. Yêu cầu kỹ thuật các lỗ khoan phải chính xác để không

làm lệch các thanh nhôm.

38

5.1.2 Mô phỏng ứng suất và chuyển vị.

Hình 5.3Mô hình Quadrotor (trong phần mềm Inventor).

Hình 5.4 Kết quả mô phỏng ứng suất và chuyển vị.

39

Mô phỏng ứng suất và chuyển vị trên phần mềm Inventor, chọn vật liệu nhôm 6061,

đặt ngàm tại các điểm liên kết với 2 tấm nối, hệ số an toàn bằng 7, lực kéo tƣơng

ứng với công suất cực đại của động cơ là 10N.

Kết quả mô phỏng cho thấy trên các thanh nối không xuất hiện vùng ứng suất nguy

hiểm.Điểm phải chịu ứng suất cao nhất là điểm giáp với ngàm chỉ ở mức 40% khả

năng nguy hiểm.

Tại biểu đồ chuyển vị, có thể thấy chuyển vị lớn nhất thanh phải chịu là 0.165mm,

trong đó chuyển vị tại vị trí đặt động cơ là 0.053mm. Giá trị chuyển vị này rất nhỏ

nên sẽ không gây ra nhiều sai lệch so với mô hình toán Newton-Euler đã xây dựng.

5.1.3 Mô hình thi công hoàn chỉnh.

Sau khi có mô hình thiết kế cơ khí trên phần mềm Inventor ta tiến hành thi công.

Kết quả mô hình sau khi thi công.

Hình 5.5 Mô hình Quadrotor.

40

5.2 Sơ đồ khối mạch điều khiển giữa Quadrotor và PC – Transmitter.

Hình 5.6 Sơ đồ khối mạch điều khiển

Chức năng các khối:

 Alt. sensor:Cảm biến độ cao.

 IMU: cảm biến gyro, accelerometer, barometer, pressure…

 GPS: hệ thống định vị toàn cầu (bay tự động).

 RC: nhận tín hiệu từ bộ điều khiển (bay bằng tay).

 Communication: truyền tín hiệu wireless giao tiếp PC.

 Actuators: Motor brushless.

5.3 Mô hình kiểm tra lực đẩy của motor.

Hình 5.7 Mô hình kiểm tra lực đẩy motor

41

Sau quá trình kiểm tra và đánh giá kết quả, từ đó đƣa ra đƣợc bảng tham chiếu giá

trị giữa lực nâng của động cơ và tín hiệu điều khiển độ rộng xung PWM.

Hình 5.8 Bảng tham chiếu tốc độ động cơ

42

Hình 5.9 Đồ thị đáp ứng lực đẩy động cơ

5.4 Xây dựng giao diện Labview dùng để giám sát.

Hình 5.10 Giao diện giám sát Quadrotor

43

Chƣơng 6: TỔNG KẾT

6.1 Kết quả.

Với mục tiêu đặt ra trong quá trình thực hiện đề tài và qua quá trình làm việc đã

đạt đƣợc một số kết quả nghiên cứu nhƣ sau:

 Nghiên cứu lý thuyết:

Đã có sự nghiên cứu và nắm bắt một cách tổng thể về nguyên lý và lý thuyết

tổng quan nhất về thiết bị bay Quadrotor.

 Phần thiết kế và thi công mô hình:

Thiết kế, chế tạo cơ khí hoàn chỉnh mô hình đảm bảo độ bền. Thiết kế mô

hình thực chính xác về kích thƣớc và khá tối ƣu về khối lƣợng (1000g), tận dụng

đƣợc nguồn thiết bị và vật liệu có sẵn trên thị trƣờng.

Quadrotor có khả năng chịu tải trọng tĩnh và tải trọng động tốt.Khả năng chịu

moment xoắn, moment uốn đƣợc đảm bảo.Mô hình đảm bảo đƣợc yêu cầu kỹ thuật

và thẩm mỹ.Tuy vậy, việc đƣa ra các thông số về kết cấu cơ khí và công suất động

cơ còn dựa nhiều vào kinh nghiệm thực tế.

Thiết kế, chế tạo mạch điều khiển: Mạch đƣợc thiết kế trên phần mềm chuyên

dụng Orcad, mạch trung tâm thiết kế nhỏ gọn có tính thẩm mĩ cao, kích thƣớc mạch

nhỏ gọn.

 Về điều khiển:

 Xử lý cảm biến, lấy đƣợc dữ liệu và xử lý đƣợc dữ liệu phục vụ cho

việc điều khiển cân bằng qua bộ lọc số Kalman.

 Điều khiển đƣợc động cơ nhƣng đáp ứng của động cơ chƣa kịp thời,

nguyên nhân là bộ ESC xung bị trễ đáp ứng một thời gian dẫn đến cân

bằng của Quadrotorchƣa tốt, chƣa khắc phục đƣợc quán tính khi bay

của Quadrotor.

 Có đƣợc sự kết hợp tối ƣu giữa pin, ESC, động cơ và cánh quạt nên đã

sử dụng đƣợc nguồn năng lƣợng với hiệu suất cao.

44

 Chƣơng trình điều khiển đã đƣợc viết hoàn chỉnh và linh hoạt, cho

phép thay đổi lực nâng của Quadrotor, điều khiển Quadrotor cất cánh,

hạ cánh, quay trái, phải di chuyển sang trái, phải, trƣớc, sau.

 Viết các chƣơng trình giao diện giao tiếp máy tính để phục vụ test và

điều khiển.

 Quadrotor đã có khả năng tự nâng lên, đáp ứng cân bằng.

6.2 Hiệu quả kinh tế, xã hội, giáo dục, an ninh, quốc phòng, …

Giám sát tình trạng giao thông ở những thành phố lớn, quan sát và chụp ảnh ở

những thung lũng sâu, rừng rậm, kiểm tra độ ẩm và nhiệt độ ở một vùng miền đất

nƣớc, hỗ trợ công tác cứu hộ cháy rừng, tai nạn tàu bay…

Các ứng dụng trong quân sự: do thám hoạt động của đối phƣơng, mang vác các

thiết bị quân sự tải trọng nhẹ.

Ngoài các thiết kế dành cho quân sự, các ứng dụng cho các lĩnh vực khác cũng

đƣợc quan tâm nhƣ quan sát núi lửa, điều tra môi trƣờng, bảo dƣỡng thiết bị, gieo

trồng, phun thuốc trừ sâu trong nông nghiệp… Ngày càng có nhiều các ứng dụng

thƣơng mại đƣợc phát triển với Quadrotor.

Mặt khác, đề tài này cũng phục vụ đắc lực cho luận án tốt nghiệp khơi nguồn

sáng tạo và nghiên cứu trong sinh viên khối kỹ thuật.

6.3 Hƣớng phát triển

Tích hợp hệ thống định vị toàn cầu GPS. Sau khi Quadrotor đã có thể tự cân

bằng và có thể tự bay mà không cần ngƣời điều khiển mà chỉ phụ thuộc vào các

trạm điều khiển mặt đất thông qua sóng wifi. Việc tích hợp thêm hệ thống định vị

GPS là một bƣớc tiếp theo giúp cho Quadrotor trở nên linh hoạt hơn trong quá trình

thực hiện nhiệm vụ.

Ngoài ra, việc tích hợp thêm một số thiết bị phụ trợ phục vụ cho từng loại

nhiệm vụ cũng cần đƣợc quan tâm nhƣ việc lắp thêm camera cho Quadrotor nhằm

ghi lại các đặc điểm địa hình do thám hay các cảm biến siêu âm để dò tìm mục

tiêu…

45

Phát triển đề tài với các ứng dụng trong quân sự, có thể mang vác các thiết bị

quân sự.

Hiện nay ở Việt Nam đã bắt đầu có nhu cầu về loại đồ chơi công nghệ cao dạng

Quadrotor, vì thế việc nghiên cứu để hoàn thiện và thƣơng mại hóa loại sản phẩm

này là một hƣớng phát triển tốt.

46

PHỤ LỤC

1. Code Matlab

% - global constants for quadrotor -----------------------------------------------------------

g = 9.81; % [m/s^2]

b = 3.13e-5;

d = 9e-7;

m = 0.4794; % [kg]

Ix = 0.0086; % [kg.m^2]

Iy = 0.0086; % [kg.m^2]

Iz = 0.0172; % [kg.m^2]

Jr = 3.7404e-5; % [kg.m^2]

L = 0.225; % [m]

% - system dynamics for quadrotor ---------------------------------------------------------

function out = system_dynamics(in)

% - state variables -----------------------------------------------------------------------------

x1 = in(1); % x position

x2 = in(2); % xdot velocity

x3 = in(3); % y position

x4 = in(4); % ydot velocity

x5 = in(5); % z position

x6 = in(6); % zdot velocity

x7 = in(7); % phi roll angle

x8 = in(8); % phidot roll velocity

x9 = in(9); % theta pitch angle

x10 = in(10); % thetadot pitch velocity

x11 = in(11); % psi yaw angle

x12 = in(12); % psidot yaw velocity

47

% - system inputs -------------------------------------------------------------------------------

Om_1 = in(13);

Om_2 = in(14);

Om_3 = in(15);

Om_4 = in(16);

U1 = b*(Om_1^2 + Om_2^2 + Om_3^2 + Om_4^2);

U2 = b*(-Om_2^2 + Om_4^2);

U3 = b*(Om_1^2 - Om_3^2);

U4 = d*(-Om_1^2 + Om_2^2 - Om_3^2 + Om_4^2);

omega = - Om_1 + Om_2 - Om_3 + Om_4;

% - first order differential equations --------------------------------------------------------

xdot = x2;

xddot = 1/m * (cos(x7)*sin(x9)*cos(x11) + sin(x7)*sin(x11)) * U1;

ydot = x4;

yddot = 1/m * (cos(x7)*sin(x9)*sin(x11) - sin(x7)*cos(x11)) * U1;

zdot = x6;

zddot = g - (1/m)*cos(x7)*cos(x9) * U1;

phidot = x8;

phiddot = x10*x12*(Iyy-Izz)/Ixx + Jr/Ixx*x10*omega + L/Ixx * U2;

thetadot = x10;

thetaddot = x8*x12*(Izz-Ixx)/Iyy - Jr/Iyy*x8*omega + L/Iyy * U3;

psidot = x12;

psiddot = x8*x10*(Ixx-Iyy)/Izz + U4/Izz;

% - function output - state variable derivatives --------------------------------------------

out(1) = xdot; % xdot velocity

out(2) = xddot; % xddot acceleration

out(3) = ydot; % ydot velocity

out(4) = yddot; % yddot acceleration

out(5) = zdot; % zdot velocity

48

out(6) = zddot; % zddot acceleration

out(7) = phidot; % phidot roll velocity

out(8) = phiddot; % phiddot acceleration

out(9) = thetadot; % thetadot roll velocity

out(10) = thetaddot; % thetaddot acceleration

out(11) = psidot; % psidot roll velocity

out(12) = psiddot; % psiddot acceleration

% - end of file -----------------------------------------------------------------------------------

% Transformation from U commands to Omd desired propellers speed

% INPUT: U vector (4 elements)

% OUTPUT: Desired propellers speed (Omega)

function out=U2Om(in)

const_global;

% Control inputs

U(1)=in(1);

U(2)=in(2);

U(3)=in(3);

U(4)=in(4);

MM = [1/(4*b), 0, 1/(2*L*b), -1/(4*d);

1/(4*b), -1/(2*L*b), 0, 1/(4*d);

1/(4*b), 0, -1/(2*L*b), -1/(4*d);

1/(4*b), 1/(2*L*b), 0, 1/(4*d)];

Omd = sqrt(MM*U');

% outputs

out(1)=Omd(1); % [dec]

out(2)=Omd(2);

out(3)=Omd(3);

out(4)=Omd(4);

49

% Altitude control function

% INPUT: state, desired altitude

% OUTPUT: desired speeds

function out=alt_control(in)

const_global;

% -------------------- State ----------------------------------------------------------------------

x=in(1);

dotx=in(2);

y=in(3);

doty=in(4);

z=in(5); % [m]

dotz=in(6); % [m/s]

roll=in(7); % [rad]

dotroll=in(8); % [rad/s]

pitch=in(9);

dotpitch=in(10);

yaw=in(11);

dotyaw=in(12);

zd=in(13); % desired altitude [m]

% Setpoint

dotzd=0;

%------------------Control parameters---------------------------------------------------------

% ALTITUDE (without motor dynamics)

kp_z=0.6;

kd_z=0.5;

% % ALTITUDE (with motor dynamics)

% kp_z=1.4;

% kd_z=1;

50

U1=-(m/(cos(roll)*cos(pitch))) * (-g + (zd-z)*kp_z + (dotzd-dotz)*kd_z);

%out(1)=m*g; % required thrust [N]

out(1)=U1; % required thrust [N]

% Rotations control function

% INPUT: state, (phi,theta,psi)(ref)

% OUTPUT:

function out=rot_control(in)

const_global;

% --------------------------- State -----------------------------------------------------

x=in(1);

dotx=in(2);

y=in(3);

doty=in(4);

z=in(5); % [m]

dotz=in(6); % [m/s]

roll=in(7); % [rad]

dotroll=in(8); % [rad/s]

pitch=in(9);

dotpitch=in(10);

yaw=in(11);

dotyaw=in(12);

% --------------------------------Setpoints ------------------------------------------------------

rolld=in(13); % desired ROLL angle [rad]

pitchd=in(14); % desired PITCH angle [rad]

yawd=in(15); % desired yaw angle [rad]

Td=in(16); % desired thrust [N] (from Altitude controller)

dotrolld=0;

dotpitchd=0;

dotyawd=0;

51

% ------------------------------ Control parameters -------------------------------------------

% ROLL (without motor dynamics)

%kp_roll=0.8;

%kd_roll=0.4;

% PITCH (without motor dynamics)

%kp_pitch=0.8;

%kd_pitch=0.4;

% YAW (with motor dynamics)

%kp_yaw=0.8;

%kd_yaw=0.5;

% ****************************************************************

% ROLL (with motor dynamics)

kp_roll=0.1;

kd_roll=0.4;

% PITCH (with motor dynamics)

kp_pitch=0.1;

kd_pitch=0.4;

% YAW (with motor dynamics)

kp_yaw=0.1;

kd_yaw=0.1;

% ************ PD controllers ****************************************

U(1)=Td; % [N]

U(2)=(rolld-roll)*kp_roll + (dotrolld-dotroll)*kd_roll; % ROll

U(3)=(pitchd-pitch)*kp_pitch + (dotpitchd-dotpitch)*kd_pitch; % PITCH

U(4)=(yawd-yaw)*kp_yaw + (dotyawd-dotyaw)*kd_yaw; % YAW

out(1)=U(1);

out(2)=U(2);

out(3)=U(3);

out(4)=U(4);

52

2. Sơ đồ nguyên lí.

2.1 Cảm biến.

2.1.2 Cảm biến góc nghiêng (Accelerometer ADXL345).

2.1.2 Cảm biến gia tốc (Gyroscope L3G4200D).

2.1.3 Cảm biến từ trƣờng (Magnetometer HMC5883).

53

2.1.2 Cảm biến áp suất và nhiệt độ (Barometric Pressure / Temperature

Sensor BMP085 ).

2.2 Vi diều khiển (Atmega168).

54

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Samir Bouabdallah, Pierpaolo Murrieri, Roland Siegwart, “Designand control of

indoor micro Quadrocopter”.

[2] http://www.rctoys.com

[3] Gabriel M. Hoffmann (2005), “Multi-Agent Quadrocopter Testbed

ControlDesign:Intergal sliding mode vs reinforcement learning”, IEEE

InternationalConference on Intelligent Robots and Systems.

[4] Scott D. Hanford, Lyle N. Long, and Joseph F. Horn (September 2005). “A

SmallSemi-Autonomous Rotary-Wing Unmanned Air Vehicle (UAV)”, AIAA,

Arlington,Virginia.

[5] http://www.enae.umd.edu/AGRC/Aero/history.html

[6] http://www.eads.net/xml/content/OF00000000400005/8/98

[7] Paul Pounds, Robert Mahony, Joel Gresham (2004), “Towards

DynamicallyFavorable Quad-Rotor Aerial Robots”, Proceedings of the 2004

AustralasianConference on Robotics andAutomation, Canberra, Australia.

[8] Hoffmann, G., Rajnarayan, D.G., Waslander, S.L., Dostal, D., Jang,J.S., Tomlin,

C.J.

[9] Samir Bouadallah, Andre Noth and Roland Siegwart (September 2004), “PID vs

LQControl Techniques Applied to an Indoor Micro Quadrocopter,”Proceedings

of2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and

Systems,Sendal, Japan.

[10] Ming Chen and Mihai Huzmezan (2003), “A Combined MBPC/ 2

DOFControler for a Quad Rotor UAV,” AIAA Guidance, Navigation, and

ControlConference and Exhibit,Austin, Texas, August.

[11] Erdinc Altu, James P. Ostrowski and Robert Mahony (May 2004), “Control of

a Quadrotor Helicopter Using Visual Feedback”,Proceedings of the 2002 IEEE

International Conference on Robotics and Automation, Washington, DC USA.

55

[12] J. Dunfied, M. Tarbouchi and G. Labonte (2004), “Neural Network Based

Control of a Four Rotor Helicopter,” IEEE International Conference on Industrial

Technology.

[13] H. Goldstein (2002) et al., Classical Mechanics. Addison Wesley.

[14] B. Etkin and L. Reid (1996), Dynamics of Flight: Stability and Control. John

Wiley and Sons.

[15] J. Watkinson (2004), The Art of the Helicopter. Elsevier.

[16] R. Murray (1994)et al., A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation.

CRC.

[17] S. Arimoto (1996), Control Theory of Non-linear Mechanical Systems. Oxford

Science.