Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS cho tàu thủy: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Công nghệ kỹ thuật điện tử, truyền thông

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Văn Thắng

THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG

TÍCH HỢP INS/GPS DÙNG CHO TÀU THỦY

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 62520203

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT

ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG

Hà Nội – 2016

Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Công nghệ,

Đại học Quốc gia Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Chử Đức Trình

PGS.TS Trần Đức Tân

Phản biện: ..............................................................................................................................

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc

gia chấm luận án tiến sĩ họp tại………………………………

vào hồi……..giờ………ngày……..tháng………năm……….

Có thể tìm hiểu luận án tại:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài

Một trong những hệ thống định vị được sử dụng rộng rãi nhất

hiện nay là hệ định vị toàn cầu GPS. Hệ thống này hoạt động hiệu

quả trong môi trường thuận lợi như thời tiết tốt, không bị che chắn.

Tuy nhiên, khi GPS hoạt động trong điều kiện thời tiết xấu, tại các

khu bị che chắn thì sẽ làm giảm thậm chí mất khả năng định vị.

Trong khi đó hệ dẫn đường quán tính INS có khả năng hoạt động

tự trị, có độ chính xác cao trong khoảng thời gian ngắn và có tốc độ

cập nhật cao. Tuy nhiên, INS làm việc kém hiệu quả trong khoảng

thời gian dài do hiện tượng tích lũy của các cảm biến.

Một trong những giải pháp được coi là tối ưu nhất là sự kết hợp

giữa GPS và INS để tạo ra hệ tích hợp INS/GPS. Tuy nhiên, ngay cả

khi kết hợp chúng với nhau đặc biệt là đối với các hệ tích hợp thương

mại (giá rẻ) vẫn tồn tại sai số nhất định.

Với những lý do trên đã đòi hỏi những nghiên cứu mới nhằm

nâng cao chất lượng, hiệu quả làm việc của chúng. Rất nhiều các

nghiên cứu trong và ngoài nước đã thành công và được ứng dụng

trong thực tế. Tuy vậy, mỗi nghiên cứu đều dừng lại ở một mức độ

thành công. Với mong muốn nâng cao chất lượng làm việc cho hệ

định vị tích hợp INS/GPS giá rẻ nên tác giả đã chọn đề tài “Thiết kế

và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS dùng cho tàu

thủy” cho luận án tiến sĩ của mình.

Đối tượng nghiên cứu

Hệ thống GPS, INS, hệ tích hợp phần cứng INS/GPS giá rẻ và các

biện pháp nâng cao chất lượng làm việc và Các Gyroscope trong

khối đo lường quán tính IMU.

Mục đích nghiên cứu 1

Tìm ra các thuật toán mới kết hợp với dữ liệu trong bản đồ số để

nâng cao chất lượng định vị và dẫn đường của hệ tích hợp INS/GPS

thương mại.

Đưa ra một cấu trúc mới về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning

Fork (TFG) dựa trên công nghệ MEMS.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu của luận án là kết hợp nghiên cứu, tính

toán lý thuyết và thiết kế, mô phỏng bằng phần mềm và mô phỏng

trên dữ liệu thực nghiệm.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Đưa ra thuật toán mới có thể kết hợp với bản đồ số để ứng dụng

vào hệ định vị và dẫn đường INS/GPS. Ngoài ra còn thiết kế được

một cấu trúc mới về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (tạo

ra một cấu trúc linh kiện mới về cảm biến vận tốc).

Căn cứ vào những kết quả nghiên cứu và mô phỏng có thể tạo ra

sản phẩm thực tế là một linh kiện cảm biến đo vận tốc góc kiểu

Tuning Fork (TFG). Đồng thời, có thể đưa vào ứng dụng thực tế một

hệ định vị tích hợp INS/GPS giá rẻ làm việc hiệu quả hơn bằng thuật

toán vừa được nghiên cứu.

Cấu trúc của luận án

Mở đầu

Chương 1: Tổng quan

Chương 2: Hệ dẫn đường tích hợp INS/GPS và các biện pháp

nâng cao chất lượng.

Chương 3: Cấu trúc Gyroscope kiểu vi sai

Kết luận và kiến nghị

Chương 1: TỔNG QUAN

1.1. Đặt vấn đề

Trong lĩnh vực định vị và dẫn đường, các hệ đơn lẻ như GPS, INS

hay các hệ tích hợp như hệ INS/GPS đều có sai số nhất định và đặc

biệt là các hệ giá rẻ, được thương mại hóa. Vì vậy, cần có các giải

pháp nâng cao chất lượng, hiệu quả làm việc của chúng mà không

làm tăng giá thành của sản phẩm. Chính vì vậy cần có các nghiên

cứu để thực hiện điều đó. Có nhiều giải pháp để thực hiện như tìm ra

các thuật toán thông minh, hiệu quả cho việc tích hợp hai hệ thống

(bộ lọc Kalman, Kalman thích nghi…); nâng cao thuật toán dẫn

đường (thuật toán Map matching); căn chỉnh để giảm lỗi ngay khi hệ

thống bắt đầu làm việc; hay nâng cao chất lượng INS mà cụ thể là

các cảm biến và sự kết hợp chúng với nhau. Về mặt cấu tạo, INS

gồm một khối đo lường quán tính (IMU) và một thuật toán dẫn

đường. Trong đó, IMU được cấu tạo bởi các cảm biến và thông

thường là 3 cảm biến đo gia tốc (Accelermeter) và 3 cảm biến đo vận

tốc góc (Gyroscope).

Luận án sẽ đi sâu nghiên cứu hai giải pháp cụ thể để nâng cao

chất lượng làm việc của hệ tích hợp INS/GPS đó là: Cải tiến về hệ

thống và cải tiến về linh kiện của hệ thống.

1.2. Tổng quan về Gyroscope và hệ tích hợp INS/GPS

1.2.1. Tổng quan nghiên cứu về MEMS và các cảm biến dựa trên

công nghệ MEMS

Các linh kiện MEMS ra đời vào năm 1954 và được phát triển

mạnh mẽ từ cuối năm 1959. Công nghệ MEMS ra đời là khởi nguồn

của các vi cảm biến và các bộ kích thích/chấp hành làm nhiệm vụ

nhận biết môi trường và sự thay đổi trong môi trường đó [49]. Vì 3

kích thước nhỏ gọn nên MEMS cần tới nguồn cung cấp cỡ micro mét

và các khối vi xử lý tín hiệu [23]. Các hệ vi cơ điện tử làm cho hệ

thống làm việc với tốc độ nhanh hơn, giá thành rẻ hơn, độ tin cậy cao

hơn và có khả năng tích hợp được nhiều tính năng phức tạp hơn [17].

Vào những năm 1990, MEMS đã xuất hiện cùng với sự phát triển

của quá trình sản xuất mạch tích hợp (IC) nên đã được nghiên cứu và

ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống con người

như không gian vũ trụ, các phân tích y sinh, truyền thông không dây,

lưu trữ dữ liệu... Đến cuối những năm 1990, hầu hết các bộ cảm biến

MEMS trong đó có các cảm biến đo vận tốc góc và cảm biến gia tốc

đã được chế tạo bằng các phương pháp: vi cơ khối, vi cơ bề mặt, và

LIGA [20]. Ngoài ra, còn áp dụng các quy trình vi chế tạo 3 chiều

căn cứ vào từng yêu cầu cụ thể như tạo ra các thiết bị y sinh và các

bộ vi kích thích/chấp hành có nguồn điện áp đầu ra cao hơn.

Trong các hệ vi cơ điện tử, các cảm biến gia tốc và cảm biến vận

tốc góc được ứng dụng trong ngành công nghiệp ô tô [68], y sinh

[30], điện tử gia đình [70], rô bốt, phân tích rung, hệ định vị [66]...

1.2.2. Tổng quan nghiên cứu về ứng dụng của Gyroscope và các

biện pháp nâng cao hiệu quả của hệ tích hợp INS/GPS

Thuật ngữ Gyroscope lần đầu tiên được đưa ra bởi nhà khoa học

người Pháp, Leon Foucault. Khi đó, Foucault đã áp dụng định luật

chuyển động quay của Gyro để giải thích chuyển động quay của trái

đất vào năm 1852 [73]. Gyroscope đã ra đời và được trình bày trong

Hình 1.1 [25],[26].

Hình 1.1 Con quay cơ học cổ điển [25]

Sự ra đời của MEMS là tiền đề cho việc tạo ra các cảm biến đo

vận tốc góc và các cảm biến đo gia tốc kích thước cỡ nm và µm. Vì

thế đã dẫn đến các nghiên cứu về cảm biến đo vận tốc góc kiểu

Tuning Fork -TFG. Hiện nay, TFG đã được sử dụng khá phổ biến

trong thực tế [9],[36],[47],[79]. Ngoài ra, độ cứng của các cảm biến

và các dầm cũng có ảnh hướng lớn tới hoạt động và chất lượng làm

việc của chúng [2].

Những nghiên cứu về hệ tích hợp INS/GPS: Trong nghiên cứu

[16] đưa ra những phân tích chất lượng của hệ định vị tích hợp

INS/GPS thời gian thực. Nghiên cứu đã đánh giá và đưa ra giải pháp

nâng cao chất lượng cho hệ thống này bằng cách loại bỏ những thông

tin đo bất thường của GPS. Có nghiên cứu lại đưa ra giải pháp dùng

lọc Kalman khi kết hợp hai hệ thống riêng lẻ để tạo ra hệ tích hợp

làm việc hiệu quả hơn [42].

Bên cạnh những nghiên cứu, giải pháp kể trên thì các nghiên cứu

về thuật toán khớp bản đồ MM (Map Matching) đã được thực hiện

để nâng cao chất lượng làm việc cho các hệ thống định vị và dẫn

đường. MM đang trở nên cấp thiết khi mà ô tô được sử dụng như các

bộ cảm biến giao thông để đo tốc độ xe đường trường và xây dựng 5

các mô hình thống kê về sự cản trở giao thông. Dữ liệu trong các bộ

cảm biến giao thông đang được sử dụng trong các động cơ định

tuyến thương mại của Microsoft [31], Inrix [32]. Map matching còn

được nghiên cứu để đưa vào các ứng dụng như dự đoán đường [41].

Nghiên cứu trình bày trong tài liệu trích dẫn [51] đã đưa ra một thuật

toán Map matching mới dựa trên mô hình Hidden Markov có khả tìm

ra con đường thích hợp nhất. Thuật toán MM dựa trên luật logic mờ

dùng cho phương tiện đường bộ được trình bày trong tài liệu [60].

Ngoài ra, còn rất nhiều các nghiên cứu khác về MM đã được các nhà

nghiên cứu trên thế giới thực hiện thành công như trong các tài liệu

trích dẫn [10],[12],[13],[14],[15],[45].

1.3. Định hướng nghiên cứu

Luận văn đưa ra hai đóng góp mới, đó là hai giải pháp để nâng

cao chất lượng làm việc của hệ tích hợp INS/GPS giá rẻ:

Giải pháp thứ nhất là tìm ra thuật toán mới với tên gọi “Thuật

toán bám đường” STA (Street Tracking Algorithm) kết hợp với bản

đồ số để hỗ trợ cho hệ tích hợp INS/GPS làm việc khi mất GPS.

Giải pháp thứ hai là nâng cao chất lượng của Gyro trong INS, cụ

thể là đưa ra thiết kế, mô phỏng một cảm biến đo vận tốc góc kiểu

Tuning fork (TFG) hoạt động dựa trên hiệu ứng điện dung có khả

năng bù lệch pha cho hai tín hiệu kích thích đầu vào.

Chương 2: HỆ DẪN ĐƯỜNG TÍCH HỢP INS/GPS VÀ CÁC

BIỆN PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG

2.1 Hệ tích hợp INS/GPS

2.1.1. Nguyên lý kết hợp INS/GPS

2.1.1.1. Các phương thức kết hợp và kĩ thuật điều chỉnh lỗi

Để kết hợp INS và GPS thành một hệ tích hợp có thể sử dụng một

số phương thức cơ bản: Kết hợp lỏng, kết hợp chặt hay phương thức

chặt phát triển [69]. Để điều chỉnh lỗi khi kết hợp hai hệ thống này

có thể dùng 2 kỹ thuật: Điều chỉnh kiểu vòng hở và kiểu vòng kín.

2.1.1.2. Bộ lọc Kalman

Trái tim của hệ thống tích hợp INS/GPS chính là bộ lọc tối ưu

Kalman. Bộ lọc Kalman rất hiệu quả và linh hoạt trong việc kết hợp

đầu ra bị nhiễu của cảm biến quán tính để ước lượng trạng thái của

hệ thống. Về bản chất thì bộ lọc Kalman là một bộ lọc tối ưu dùng để

lọc tín hiệu bị nhiễu thống kê và lấy ra các thông tin cần thiết với

điều kiện là các tính chất của nhiễu thống kê này đã được biết trước.

2.1.1.3. Thuật toán dẫn đường quán tính

Thuật toán dẫn đường quán tính trong INS sẽ tính toán vị trí, vận

tốc, tư thế vật thể [64]. Dữ liệu vào là các thông tin ban đầu về vị trí

và dữ liệu thu được từ khối IMU. Đầu ra là các thông tin về:

- Kinh độ, vĩ độ và góc phương vị (trong hệ tọa độ trái đất).

- Các vận tốc trong hệ tọa độ định vị.

- Tư thế: Góc quay, góc chúc và góc hướng.

2.1.2. Hệ thống phần cứng tích hợp INS/GPS

Cấu hình phần cứng sử dụng trong nghiên cứu thực nghiệm của

luận án này gồm một máy tính chuyên dụng, một máy thu GPS HI-

204E, một IMU là MICRO-ISU BP3010.

2.2 Ứng dụng thuật toán STA và kết quả mô phỏng thực nghiệm

2.2.1 Thuật toán bám đường (STA) và sơ đồ đề xuất

Trước khi đi vào phân tích và đánh giá thuật toán mới, tác giả xin

đưa ra một số ràng buộc trong nghiên cứu này là: Thứ nhất, quỹ đạo

chuyển động của xe thực nghiệm đã được biết trước. Thứ hai, ứng

dụng này chỉ dành cho việc định vị và dẫn đường cho các phương

tiện di chuyển trên mặt đất. Thứ ba, ràng buộc về vận tốc được ứng

dụng cho hệ tích hợp INS/GPS khi tín hiệu GPS bị mất. Cụ thể, trên

hệ tọa độ gắn liền vật thể xe chỉ chạy theo trục Y (bám sát tâm

đường), vận tốc theo các hướng của trục X và Z trong hệ tọa độ gắn

liền vật thể bằng “0”. Do đó, chỉ tính vận tốc theo trục Y.

Cấu hình tích hợp INS và GPS đề xuất được chỉ ra trong Hình

2.14. Nguyên lý hoạt động của hệ thống như sau:

Trước hết ta gọi γ là tham số thể hiện việc có hoặc không có tín

hiệu GPS. Khi có tín hiệu GPS thì γ = 1, còn khi không có (mất tín

hiệu GPS hoặc tín hiệu GPS không tin cậy) thì γ = 0. Trong thuật

toán lọc Kalman, véc tơ trạng thái ước lượng được chỉ ra như sau:

(2.16)

(2.17)

Trong đó, Ak, Bk, H là dạng rời rạc của F(t), G(t), H(t); Kk là hệ số

khuếch đại Kalman tại bước k.

Khi có tín hiệu GPS, chuyển mạch sẽ ở trạng thái “1”, γ = 1, và

bộ lọc Kalman làm việc ở chế độ thông thường.

Khi mất tín hiệu GPS hoặc tín hiệu GPS không đáng tin cậy,

chuyển mạch sẽ ở trạng thái “0”, γ = 0. Khi đó bộ lọc Kalman làm

việc ở chế độ dự đoán. Khi đó đầu ra của bộ lọc Kalman không được

đưa về khối INS, do vậy vận tốc mà INS tính toán ở bước

Hình 2.14 Hệ thống tích hợp đề xuất với thuật toán STA

thứ k+1 sẽ dựa vào vận tốc tại bước thứ k và độ tăng vận tốc tại bước

thứ k+1. Bởi vậy, đầu ra của INS gồm vị trí theo hệ tọa độ cố định

tâm trái đất và gia tốc thô theo hệ tọa độ gắn liền vật thể được đưa

trực tiếp đến khối STA thay vì đưa tới khối “P V A(góc hướng) đã

căn chỉnh”. Lúc này khối STA và khối cơ sở dữ liệu bản đồ số được

kích hoạt. Nguyên lý làm việc của thuật toán STA và bản đồ số trong

hệ thống như sau:

- Trước tiên, căn cứ vào cơ sở dữ liệu của bản đồ số để chọn ra

các điểm mốc trong quỹ đạo chuyển động của xe (gọi là các điểm

tham chiếu). Các điểm mốc được lựa chọn là các điểm nằm trên tâm

của làn đường xe chạy. Do đó, có thể khẳng định được rằng các điểm

tham chiếu và quỹ đạo tham chiếu (đường nối các điểm tham chiếu

với nhau) hoàn toàn đáng tin cậy và có thể dùng để thay thế quỹ đạo

chuẩn (do GPS xác định trong điều kiện bình thường) khi mất tín

hiệu GPS.

- Tiếp đến là xác định vị trí của xe ở các thời điểm sau khi mất

GPS. Hình 2.16 là một thuyết minh về thuật toán STA. Trong hình

này đường màu xám to là con đường thực tế cho xe chạy (lưu ý ràng

buộc xe chạy bám tâm đường), còn đường nối các điểm nằm giữa

con đường thực là đường nối các điểm tham chiếu với nhau (lúc này

đã trở thành các điểm đáng tin cậy như lập luận ở trên). Xe được

trang bị hệ thống định vị tích hợp tích hợp đề xuất ở trên và giả sử

chạy từ vị trí xuất phát đến trước thời điểm ts thì máy thu GPS vẫn hoạt động tốt. Từ thời điểm ts thì bị mất tín hiệu GPS. Điều đó có nghĩa là những thông tin định vị tại trước thời điểm ts vẫn là đáng tin cậy. Tính đến thời điểm tk (tk > ts), khoảng cách di chuyển thực của xe từ ts tới tk gọi là d(tk) được tính bằng tích phân kép của gia tốc theo trục y trong hệ tọa độ gắn liền vật thể do IMU cung cấp.

Hình 2.16 Minh chứng về thuật toán STA

Lúc này, lý do mà hệ thống không sử dụng thuật toán dẫn đường

quán tính để xác định vị trí của xe theo hệ tọa độ tâm trái đất là vì ma

trận chuyển hệ tọa độ bị ảnh hưởng bởi lỗi tích lũy từ 03 cảm biến

vận tốc góc trong khối IMU. Điểm thú vị của đề xuất này là với các

thông tin vị trí tin cậy trên hệ tọa độ tâm trái đất từ trước thời điểm ts khi kết hợp với thông tin về quãng đường di chuyển thực tế trong hệ

tọa độ gắn liền vật thể bằng cách sử dụng STA sẽ cho thông

tin vị trí tin cậy ở thời điểm tk (tk > ts) trong hệ tọa độ tâm trái đất để đảm bảo được: 1) độ tin cậy của hệ định vị đề xuất và 2) tính thống

nhất trong việc biểu diễn thông tin định vị của vật thể. Cụ thể đề xuất

được trình bày như sau:

1) Gọi dref là khoảng cách di chuyển của xe từ thời điểm ngay trước khi mất tín hiệu GPS tới một vị trí tham chiếu nào đó trong quỹ

đạo chuyển động đã được xác định từ trước. Khoảng cách dref này dễ dàng được xác định vì những thông tin tọa độ của các điểm tham

chiếu đã biết trước và thông tin tọa độ của xe ở thời điểm ngay trước

khi mất tín hiệu GPS cũng đã được xác định.

2) Mặc dù d(tk) là độ dài thực tế mà xe di chuyển từ thời điểm ts tới tk nhưng nó không thể cung cấp được thông tin về tọa độ (hệ tọa độ tâm trái đất) của xe ở thời điểm tk. Lí do là với cùng một độ dài thực tế di chuyển thì xe có thể ở nhiều tọa độ (X,Y) khác nhau

(đường thẳng, đường cong, đường gấp khúc…). Vì vậy, để xác định

được vị trí của xe ở thời điểm tk cần phải dùng công thức dưới đây:

(2.19)

Trong công thức (2.19) có tham số Δd, đây là giá trị sai số vị trí

cho phép được đặt ra từ ban đầu (lưu ý Δd không mô tả độ chính xác

vị trí của thuật toán STA đề xuất nhưng Δd có ảnh hưởng tới độ

chính xác của hệ thống). Giá trị của dref được xác định trong tập các điểm tham chiếu, khi thỏa mãn điều kiện trong công thức (2.19) là sẽ

tìm ra được vị trí của xe. Vị trí của xe lúc này được gán là vị trí của

điểm tham chiếu thỏa mãn (2.19). Vị trí này đương nhiên có thể xác

định trong hệ tọa độ tâm trái đất (vốn là thông tin ban đầu của các

điểm tham chiếu). Trường hợp không thỏa mãn thì sẽ nâng giá trị của

Δd rồi lặp lại công thức (2.19) để tìm ra điểm tham chiếu mà có dref thỏa mãn. Do đó, điểm tham chiếu vừa tìm được là điểm nằm trên

quỹ đạo chuyển động và gần với vị trí thực của xe tại thời điểm tk nhất. Cơ sở đặt ra giá trị Δd phụ thuộc vào mật độ điểm tham chiếu

trên quỹ đạo và yêu cầu về độ chính xác của hệ thống. Mật độ các

điểm tham chiếu càng dày thì độ chính xác càng lớn. Tuy nhiên, cần

phải dung hoà giữa hai yếu tố trên vì khi tăng mật độ điểm tham

chiếu sẽ làm cho việc tính toán trong thuật toán STA và hệ thống sẽ

phức tạp hơn dẫn đến tốc độ cập nhật chậm và ngược lại.

Sau khi xác định được vị trí của xe theo hướng Bắc và hướng

Đông trong hệ tọa độ định vị tiếp tục dùng thuật toán STA xác định

vận tốc trung bình theo các hướng đó, theo công thức:

(2.20)

(2.21)

Lưu ý rằng, ở đây đơn vị của tính theo mét (m),

không dùng thông tin về vị trí theo kinh độ và vĩ độ bởi vì sự thay

đổi vị trí theo độ là rất nhỏ. Cuối cùng thuật toán STA xác định góc

hướng trung bình (tk) theo công thức:

(2.22)

2.2.2 Kết quả và thảo luận

Để có cơ sở so sánh chất lượng của hệ tích hợp INS/GPS thông

thường với hệ tích hợp có thêm thuật toán STA đề xuất, nghiên cứu

đã đưa hệ phần cứng đã giới thiệu ở trên vào một xe ô tô và chạy

thực nghiệm tại hiện trường. Sau đó, sử dụng dữ liệu để mô phỏng

đánh giá kết quả. Xe chạy trong khoảng thời gian 1350 giây. Trong

thời gian này tín hiệu GPS hoàn toàn được thu nhận tốt để xây dựng

được quỹ đạo chuyển động (đường màu đen trong hình 2.18). Quỹ

đạo này được sử dụng như một giá trị chuẩn để đánh giá chất lượng

của hệ thống INS/GPS khi có và không có STA. Để tạo tình huống

so sánh chất lượng giữa hệ tích hợp INS/GPS không sử dụng thuật

toán STA và hệ tích hợp dùng thuật toán STA, tín hiệu GPS được

ngắt trong vòng 200 giây từ giây thứ 900 đến giây thứ 1100 với

khoảng cách di chuyển là 1870 mét.

Khi cấu hình không có STA: bộ lọc Kalman vẫn sẽ tính toán vị

trí, vận tốc và góc hướng trong suốt thời gian mất tín hiệu GPS trên

cơ sở chỉ cập nhật vectơ trạng thái (xem phương trình 2.16 và 2.17,

và γ=0 vì lúc này vecto đo đạc là không tin cậy/không có). Tuy

nhiên, vị trí đầu ra của hệ INS/GPS khi không có thuật toán STA sẽ

sai lệch rất nhiều (hàng trăm mét). Ngay khi có tín hiệu GPS trở lại

(γ=1) quỹ đạo chuyển động của xe (tính toán theo INS/GPS) sẽ được

kéo ngay về quỹ đạo của GPS và hệ thống INS/GPS được thiết lập

lại tại thời điểm và vị trí tín hiệu GPS được khôi phục.

Khi có thuật toán STA: vị trí mà hệ thống xác định (đường màu

đỏ, xem Hình 2.18) vẫn có thể bám sát các vị trí thực của xe, kết quả

này đã được cải thiện rất nhiều so với khi không sử dụng STA.

Để đánh giá được chất lượng (sai số) của hệ thống có thể tính

toán lỗi bằng công thức:

(2.23)

Trong đó, và là giá trị ước lượng (đường màu đỏ) và các

giá trị chuẩn (đường màu đen), và N là số mẫu sử dụng để đánh giá.

)

m

(

(m)

Hình 2.18 Chất lượng định vị của hệ thống INS/GPS khi có STA

Hình 2.19 và Hình 2.20 chỉ ra vận tốc theo hướng Đông và hướng

Bắc của hệ thống INS/GPS khi có và không có thuật toán STA và

của GPS khi làm việc trong điều kiện thời tiết tốt. Từ kết quả cho

thấy không có có sự sai khác khi có và không có STA nếu có tín hiệu

GPS với lý do là khối STA chỉ được kích hoạt khi mất tín hiệu GPS.

Trong khoảng thời gian mất tín hiệu GPS vận tốc của hệ thống khi

không dùng STA (đường nét đứt, màu xanh) không thể bám được

vận tốc thực (đường nét đứt, màu đỏ). Bằng cách dùng STA, thì mặc

dù vẫn tồn tại những thăng giáng nhưng vận tốc (đường liền màu

đen) vẫn có thể bám khá tốt vận tốc chuẩn.

Có thể tính toán sai số định vị và vận tốc dựa vào công thức

(2.23) và dữ liệu được chỉ ra trong các Hình 2.18 đến Hình 2.20. Khi

hệ thống dùng thuật toán STA sai số định vị vào khoảng 5 mét và lỗi

vận tốc khoảng 3.2 m/s khi tín hiệu GPS bị mất trong vòng 200 giây

với quãng đường di chuyển là 1870 mét.

Hình 2.19 Vận tốc theo hướng Đông khi có và không có STA

Hình 2.20 Vận tốc theo hướng Bắc khi có và không có STA

Hình 2.21 Góc hướng của hệ INS/GPS khi có và không có STA

Bên cạnh những kết quả đạt được ở trên, Hình 2.21 cũng chỉ ra

những đóng góp về việc nâng cao chất lượng trong việc xác định góc

hướng của xe trong điều kiện mất tín hiệu GPS với thời gian và

quãng đường như đã đề cập ở trên. Trong hình vẽ này, đường nét

chấm màu xanh là đường biểu diễn góc hướng do hệ thống tích hợp

tính toán khi không dùng thuật toán STA; đường nét đứt màu đỏ là

góc hướng do GPS cung cấp (được coi là dữ liệu chuẩn, dùng để

tham chiếu); còn lại là đường nét đứt màu đen là góc hướng do hệ

thống xác định được khi áp dụng thuật toán STA. Với kết quả này

chỉ ra rằng khi không có thuật toán STA thì hệ thống cung cấp thông

tin về góc hướng với sai số lớn. Còn khi có thuật toán thì góc hướng

bám rất sát dữ liệu của GPS cung cấp mặc dù cũng còn có những

thăng giáng nhất định ở một số điểm.

2.3 Kết luận

Kết quả mô phỏng trên dữ liệu thực nghiệm đã chứng minh được

rằng: Khi hệ thống dùng thuật toán STA sai số định vị vào khoảng 5

mét và lỗi vận tốc khoảng 3.2 m/s khi tín hiệu GPS bị mất trong vòng

200 giây với quãng đường di chuyển là 1870 mét. Ngoài cải thiện độ

chính xác về vị trí, vận tốc, thuật toán STA đề xuất còn cho phép cải

thiện cả về góc hướng của xe.

Liên quan đến các nội dung của chương này tác giả đã có 5 công

trình nghiên cứu khoa học được đăng trên các hội nghị/tạp chí trong

và ngoài nước. Cụ thể là các công trình từ (1) đến (5) trong danh mục

các công trình nghiên cứu khoa học.

Chương 3: CẤU TRÚC GYROSCOPE KIỂU VI SAI

3.1. Cấu trúc Gyroscope đơn đề xuất

Cảm biến đo vận tốc góc rung vi cơ dạng hai chiều hoạt động dựa

trên hiệu ứng điện dung đề xuất được trình bày trong Hình 3.12.

Hình 3.12 Cảm biến đo vận tốc góc rung vi cơ đề xuất.

Theo tài liệu [2], tín hiệu kích thích có thể đặt vào giữa điện cực

kích thích Cdrive và khối gia trọng có công thức: (3.25) Do đó, lực kích thích tương ứng tác động lên khung kích thích là: (3.26)

Tuy nhiên trong quá trình mô phỏng tác giả nghiên cứu đã đặt

trực tiếp lực kích thích vào 8 khung răng lược thay vì kích thích bằng

điện áp. Trong nghiên cứu này, các thông số thiết kế của cảm biến đo

vận tốc góc hoạt động dựa trên hiệu ứng điện dung được liệt kê trong

Bảng 3.1.

Bảng 3.1: Các tham số thiết kế trong cấu trúc cảm biến vận tốc

góc đề xuất

Tham số

Ký hiệu

Giá trị

Độ cao của Gyro

1754 µm

H

Chiều rộng của Gyro

1644 µm

W

Độ dày của Gyro

30 µm

t

Độ cao của khung kích thích

1200 µm

Độ rộng của khung kích thích

1300 µm

Độ cao của khung cảm ứng

840 µm

Độ rộng của khung cảm ứng

940 µm

Độ cao dầm treo phụ của khung kích thích

190 µm

Độ cao dầm treo chính của khung kích thích

260 µm

Độ rộng dầm treo khung kích thích

6 µm

Kích thước chốt cố định

40 µm × 40 µm

Số lượng khung răng lược

8 hdpm wdpm hspm wspm h1 h2 w1 w2 × h3

Độ cao khung răng lược kích thích

200 µm

25 µm

h5 w3

15 Chiều rộng khung răng lược kích thích Số răng lược trên một khung răng lược kích thích Kích thước răng lược kích thích

50 µm × 3 µm

2.5 µm

w4 × h4

8 µm

g

Khoảng cách giữa 2 răng lược liên tiếp Khoảng cách giữa hai răng lược trên cùng một khung răng lược kích thích Khoảng cách trồng lên nhau của hai răng lược

10 µm

ldfo

Dầm treo cảm ứng hình E líp (1)

Dầm treo cảm ứng hình E líp (2)

Trọng lượng khung kích thích

Trọng lượng khung cảm ứng

Độ cứng mode kích thích

a1 × b1 150 µm × 20 µm a2 × b2 144 µm × 14 µm 0.5452 × 10-7 Kg 0.9408 × 10-11 Kg 347 N/m

Độ cứng mode cảm ứng

540 N/m

md ms Kd Ks

3.2. Cấu trúc TFG có hệ dầm treo vi sai đề xuất

3.2.1. Hệ dầm treo vi sai

Trong luận văn này tác giả giới thiệu một cấu trúc treo vi sai như

được chỉ ra trong Hình 3.14. Các tham số thiết kế cụ thể của hệ dầm

treo được chỉ ra trong Bảng 3.3.

Hình 3.14 Cấu trúc dầm treo/ lò xo liên kết hình quả trám Bảng 3.3 Các tham số thiết kế của dầm treo liên kết hình quả trám

Giá trị

Tham số R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7

Rộng × Cao: 132 µm × 100 µm Rộng × Cao: 70 µm × 20 µm Rộng × Cao: 60 µm × 600 µm Rộng × Cao: 60 µm × 20 µm Rộng × Cao: 60 µm × 80 µm Rộng × Cao: 500 µm × 6 µm Rộng × Cao: 200 µm × 6 µm Rộng × Cao: 1000 µm × 1700 µm 30o Rộng × Cao: 40 µm × 40 µm 30 µm 121 N/m 2314 N/m

Kích thước tổng thể Góc nghiêng của thanh R3 Kích thước chốt cố định Độ dày của cấu trúc Độ cứng theo trục X Độ cứng theo trục Y

3.2.2. Thiết kế TFG có hệ dầm treo vi sai

Cấu trúc của cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning fork đề xuất

được chỉ ra trong Hình 3.15.

Hình 3.15 Cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning fork có hệ dầm treo không đổi

Trong thiết kế mới này độ cứng của toàn bộ hệ dầm treo/ lò xo

của cấu trúc theo phương kích thích/trục X là KdTFG = 1700 N/m. Kích thước tổng thể của toàn cấu trúc là 4000 µm × 1900 µm với độ

dày là 30 µm. Vật liệu sử dụng trong thiết kế và mô phỏng là

Polysilicon và không khí. Trong đó các cảm biến và dầm treo làm

bằng Polysilicon, môi trường xung quanh và khoảng trống còn lại là

không khí.

3.3. Kết quả và thảo luận

Trước khi chứng minh TFG đề xuất có khả năng bù lệch pha cho

hai tín hiệu kích thích đầu vào, ba cấu trúc TFG đã được tạo nên với

sự khác nhau về độ cứng của hệ lò xo treo hình quả trám. Mục đích

của việc tạo ra ba cấu trúc đó là để tìm ra giá trị lệch pha cụ thể của

hai tín hiệu kích thích mà cấu trúc có thể bù được.

Để thu được độ dịch chuyển biên độ lớn nhất khi dao động của

các khung kích thích và khung cảm ứng của hai Gyro thì cần tìm

được tần số phù hợp nhất để đưa vào phương trình tín hiệu kích

thích. Tần số này chính là tần số dao động riêng theo phương kích

thích (dao động kích thích) của từng cấu trúc TFG và được xác định

thông qua phương pháp phân tích phần tử hữu hạn trong Comsol

Multiphysics 4.4.

Trong mô phỏng này xây dựng 3 cấu trúc TFG khác nhau ở độ

cứng của dầm treo. Cụ thể là khác nhau về độ cao của dầm R6 trong

hệ dầm treo hình quả trám (Hình 3.14). Độ cao của R6 lần lượt là

6µm, 4µm, 12µm tương ứng với cấu trúc TFG 1, 2 và 3. Ngoài ra,

các thông số còn lại của cả 3 TFG giống nhau.Các mode dao động

riêng tổng hợp được từ các kết quả phân tích của 3 TFG được liệt kê

trong Bảng 3.4.

Bảng 3.4 Kết quả phân tích tần số dao động riêng liên quan đến

phương kích thích của 3 cấu trúc

Tần số (Hz)

Mode dao động

1 - Dao động kích thích 2 - Dao động không mong muốn 3 - Dao động không mong muốn 4 - Dao động không mong muốn

Cấu trúc 1 (HR6 = 6µm) 21397.9 44446.8 63436.5 65032.2

Cấu trúc 2 (HR6 = 4µm) 21184.7 44227.6 63427.9 65020.9

Cấu trúc 3 (HR6 = 12µm) 21751.2 44801.3 63447.1 65049.6

Trong suốt quá trình mô phỏng, các cấu trúc đều sử dụng chung

một kiểu chia lưới: “Physics-controlled mesh” với kích thước phần

tử: “Extremely coarse”. Các cấu trúc được thiết kế bằng vật liệu

Polysilicon và được nhúng trong không khí.

Hai tín hiệu kích thích đặt vào hai hệ tụ răng lược kích thích của

hai Gyro đơn có công thức:

(3.27) (3.28)

Trong đó: Tín hiệu f1 được đặt vào 8 khung răng lược kích thích của Gyro bên trái và tín hiệu f2 được đặt vào 8 khung răng lược kích thích của Gyro bên phải hoặc ngược lại.

Quá trình thực hiện mô phỏng kết quả được thực hiện một cách

độc lập với từng cấu trúc. Do vậy, lần thực hiện mô phỏng của cấu

trúc nào thì tần số f trong hai công thức (3.27), (3.28) được thay thế

bởi tần số cộng hưởng theo hướng kích thích của cấu trúc đó. Theo

nguyên lý hoạt động thông thường của TFG thì hai tín hiệu kích

thích f1 và f2 luôn ngược pha nhau. Nếu gọi φ là độ lệch pha giữa hai tín hiệu kích thích thì theo nguyên lý chung của TFG φ = 180o.

Tuy nhiên, trong nghiên cứu này tín hiệu kích thích f1 được giữ nguyên và f2 được thay đổi bởi các giá trị khác nhau của φ trong mỗi lần tính toán và mô phỏng một cấu trúc cụ thể. Mục đích của việc

thay đổi độ lệch φ của hai tín hiệu kích thích là để quan sát độ lệch

pha rung cơ học của hai khung kích thích nhằm đánh giá được khả

năng bù lệch pha của các cấu trúc TFG đề xuất khi có độ lệch pha

giữa hai tín hiệu kích thích.

Bảng 3.5 chỉ ra mối quan hệ giữa độ lệch pha của hai tín hiệu kích

thích φ và độ lệch pha rung cơ học của hai khung kích thích φ1 trong các lần mô phỏng của 3 cấu trúc TFG đề xuất.

Bảng 3.5 Mối quan hệ giữa φ và φ1 (Độ)

φ 1

Cấu trúc 1

Cấu trúc 2

Cấu trúc 3

φ

180°/0° 179.5°/0.5° 179°/1° 178.5°/1.5° 178°/2° 177.5°/2.5°

0 0 0 0 0 0

177°/3° 176.5°/3.5° 176°/4° 175.5°/4.5°

0 0 3.9 18.2

3.5 7.0 15 x

0 0 0 15.6

3.4. Kết luận

Trong chương này tác giả của luận án đã đưa ra các cơ sở lý

thuyết và đi đến thiết kế, chế tạo một cảm biến đo vận tốc góc kiểu

Tuning fork có hệ lò xo liên kết/dầm treo liên kết hình quả trám.

Thiết kế có các hệ tụ răng lược dùng để kích thích bằng tín hiệu điện.

Thiết kế đã thể hiện được tính ưu việc của hệ lò xo liên kết hình quả

trám. Các kết quả trong Bảng 3.5 và Hình 3.22 chỉ ra rằng rung động

cơ học của hai khung kích thích được khớp nối rất tốt khi độ lệch pha của hai tín hiệu kích thích lần lượt  3.5o, 2.5o và 4o tương ứng với cấu trúc 1, 2 và 3. Các rung động cơ học của hai khung kích thích sẽ

không được bù khi độ lệch pha của hai tín hiệu kích thích lần lượt lớn hơn 3.5o, 2.5o và 4o tương ứng với cấu trúc 1, 2 và 3

KẾT LUẬN

Với mục tiêu đề ra từ đầu luận án là đưa ra hai giải pháp cụ thể

nhằm nâng cao chất lượng làm việc của hệ tích hợp INS/GPS giá rẻ.

Một giải pháp liên quan đến phần hệ thống, còn một giải pháp liên

quan đến cải tiến phần cứng của hệ thống. Luận án đã thực hiện được

những kết quả cụ thể như sau:

- Nghiên cứu thành công một thuật toán mới với tên gọi “Thuật

toán bám đường” STA. Thuật toán này kết hợp với bản đồ số đã

được đưa vào hệ tích hợp phần cứng INS/GPS để kiểm nghiệm. Kết

quả mô phỏng trên dữ liệu thực nghiệm đã chứng minh được rằng:

Khi hệ thống dùng thuật toán STA sai số định vị vào khoảng 5 mét

và lỗi vận tốc khoảng 3.2 m/s khi tín hiệu GPS bị mất trong vòng 200

giây với quãng đường di chuyển là 1870 mét. Bên cạnh đó thuật toán

đề xuất còn cho phép cải thiện cả về góc hướng của xe (bỏ qua góc

chúc và góc nghiêng vì ứng dụng chỉ dành cho phương tiện trên mặt

đất). Tuy nhiên, có thêm một số ràng buộc trong thuật toán này đó là:

Quỹ đạo chuyển động phải được biết trước, chỉ ứng dụng đối với

phương tiện chuyển động trên mặt đất.

- Thiết kế, mô phỏng thành công một cấu trúc TFG có hệ dầm

treo/lò xo liên kết hình quả trám giữa hai Gyroscope đơn. TFG hoạt

động dựa trên hiệu ứng điện dung và vì vậy nó được kích thích bằng

hai tín hiệu điện có cùng biên độ và ngược pha nhau. Kết quả mô

phỏng đã chứng minh TFG đề xuất có nguyên lý hoạt động giống

như một mạch KĐVSĐT dùng 2 Transistor và một nguồn dòng

không đổi. Cụ thể, cấu trúc có khả năng bù lệch pha cho hai tín hiệu kích thích đầu vào khi giá trị lệch pha lần lượt là 3.5o, 2.5o, 4o tương ứng với cấu trúc TFG 1, 2 và 3.

DANH MỤC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA

TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Nguyen Van Thang; Pham Manh Thang; Tran Duc Tan (2012),

“The Performance Improvement of a low-cost INS/GPS

Integration System Using the Street Return Algorithm”, Vietnam

Journal of Machanics, VAST, Vol. 34, No. 4, pp. 271-280.

2. Nguyen Van Thang; Chu Duc Trinh; Tran Duc Tan (2012), “The

performance improvement of a low-cost INS/GPS integration system using street return algorithm and compass sensor”, The 6th Vietnam Conference on Mechantronics (VCM 2012), Hanoi,

Vietnam, pp. 280-287.

3. Nguyen Van Thang; Chu Duc Trinh; Tran Duc Tan (2013),

“Application of Street Tracking Algorithm in a feedback

configuration for an integrated INS/GPS navigation system”,

AETA 2013: Recent Advanced in Electrical Engineering and

Related Sciences, Lecture Notes in Electrical Engineering, Vol.

282, pp. 279-288.

4. Thang Nguyen Van; Trinh Chu Duc; and Tran Duc-Tan (2014),

“Enhanced Accuracy Navigation Solution of an Integrated

SINS/GPS System using an Simple and Effective Adaptive

Kalman Filter”, International Journal of Intelligent Information

Processing, Volume 5, Number 1, pp. 21-28.