Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất

Chia sẻ: Trần Văn Yan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

47
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án đã đưa ra được phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng trong nước. Xây dựng được thuật toán kết hợp thông tin từ nhiều cảm biến, cải thiện độ chính xác xác định góc định hướng, vận tốc, vị trí của đối tượng chuyển động, tiếp cận và từng bước làm chủ công nghệ cao của thế giới.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRIỆU VIỆT PHƯƠNG TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN VÀ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRÊN MẶT ĐẤT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số : 62520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2017
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS Nguyễn Thị Lan Hương 2. PGS.TS Trịnh Quang Thông Phản biện 1:…………………………….. Phản biện 2:…………………………….. Phản biện 3:…………………………….. Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Nhu cầu định vị và dẫn đường chính xác cho các đối tượng chuyển động mặt đất ngày càng tăng. Các đối tượng chuyển động mặt đất chủ yếu di chuyển trên các địa hình bằng phẳng, ít có sự thay đổi bất thường về độ cao, với đặc thù số lượng phương tiện lớn, khoảng cách giữa các đối tượng khi di chuyển nhỏ, yêu cầu về thông tin cung cấp phải liên tục, độ chính xác xác định vị trí cao. Vì vậy xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GNSS (phổ biến là INS/GPS) giá thành phải rẻ, dễ dàng triển khai lắp đặt cho đối tượng chuyển động mặt đất là phù hợp. Tuy nhiên, giá thành rẻ dẫn tới độ chính xác của hệ thống không cao. Do đó, cần thiết phải nâng cao độ chính xác, tin cậy của hệ thống kết hợp này. Để nâng cao độ chính xác có thể tập trung vào: nâng cao thuật toán kết hợp thông tin; nâng cao độ chính xác hệ INS; nâng cao độ chính xác hệ GPS. Việc nâng cao độ chính xác, tin cậy của hệ GPS đã được nghiên cứu nhiều trên thế giới. Tuy nhiên, đây chỉ là các nghiên cứu riêng rẽ về GPS, ít được đánh giá trong hệ kết hợp INS/GPS. Ngoài ra, với các nước như Việt Nam thì việc phụ thuộc công nghệ nước ngoài cũng là trở ngại lớn khi nghiên cứu nâng cao độ chính xác hệ GPS. Các thuật toán kết hợp thông tin hiện nay cũng rất đa dạng, đáp ứng tốt về tính ổn định và tin cậy. Đối với hệ INS, độ chính xác của cảm biến có vai trò quyết định, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác xác định vị trí của đối tượng chuyển động. Các nghiên cứu liên quan đến độ chính xác cảm biến trong hệ INS chủ yếu tập trung xử lý sai số đơn lẻ cho từng cảm biến, các phương pháp đã đưa ra chưa phù hợp với đặc thù của các đối tượng chuyển động mặt đất như: di chuyển liên tục, yêu cầu thao tác lắp đặt, vận hành đơn giản, dễ dàng, thường xuyên phải hiệu chuẩn lại. Ở Việt Nam hiện nay, nhiều hệ thống giám sát hành trình, giám sát phương tiện vận tải dựa trên các hệ GNSS đã được triển khai. Tuy nhiên, do đặc thù của hệ GNSS, nên các hệ thống này chưa đáp ứng được yêu cầu mong đợi. Cụ thể, thông tin vận tốc, vị trí bị gián đoạn khi phương tiện di chuyển vào khu vực không có tín hiệu vệ tinh, khu vực có các công trình cao tầng, đường hầm…Các hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên nền tảng hệ INS MEMS giá rẻ cũng đã được một số nhà khoa học, các đơn vị khoa học trong nước đầu tư nghiên cứu. Tuy nhiên số lượng nghiên cứu còn ít, chủ yếu tập trung theo hướng tiếp cận lý thuyết, nghiên cứu các cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin giữa INS và GNSS (chủ yếu là GPS) mà chưa tập trung vào nâng cao độ chính xác của từng hệ thống, đặc biệt là hệ INS, chưa đưa ra được phương pháp đánh giá, xử lý sai số phù hợp với đặc tính của cảm biến và ứng dụng thực tiễn. 1
2. Mục đích nghiên cứu Nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng các cảm biến MEMS thương mại giá rẻ. Từ cơ sở hệ INS đã cải thiện, xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS giá rẻ, chất lượng cao phục vụ dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất. Làm chủ được công nghệ tích hợp, xây dựng được hệ thống dẫn đường kết hợp có độ tin cậy, chính xác cao, áp dụng trong quản lý giao thông vận tải, hỗ trợ quản lý nhà nước về đo lường đối với hoạt động thanh, kiểm tra phát hiện gian lận trong kinh doanh vận tải taxi phù hợp với điều kiện trong nước. 3. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu chính của luận án gồm: - Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến phù hợp với mục đích và đối tượng áp dụng của nghiên cứu thông qua việc phân tích đánh giá kết quả đo của khối đo lường quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU). - Phương pháp kết hợp kết quả đo của cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường, nâng cao độ chính xác xác định góc định hướng, từ đó cải thiện độ chính xác xác định vị trí của hệ INS. - Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS phục vụ dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất trên cơ sở hệ INS đã được cải thiện độ chính xác thông qua tự hiệu chuẩn các cảm biến trong khối IMU và xác định chính xác góc định hướng. - Các thử nghiệm hệ thống dẫn đường kết hợp INS/GPS có khả năng ứng dụng trong thực tế. 4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 4.1. Ý nghĩa khoa học Luận án đã đưa ra được phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng trong nước. Xây dựng được thuật toán kết hợp thông tin từ nhiều cảm biến, cải thiện độ chính xác xác định góc định hướng, vận tốc, vị trí của đối tượng chuyển động, tiếp cận và từng bước làm chủ công nghệ cao của thế giới. 4.2. Ý nghĩa thực tiễn Việc làm chủ được công nghệ cao, nâng cao độ chính xác, tin cậy của các phép đo vận tốc, vị trí (quãng đường di chuyển) đối tượng chuyển động, giúp hạn chế nhập khẩu thiết bị, góp phần hỗ trợ quản lý phương tiện giao thông, an toàn giao thông, hỗ trợ quản lý vận tải, mở ra khả năng xây dựng các hệ thống giao thông thông minh. Ngoài ra, hệ thống xây dựng được trên cơ sở những đề xuất của luận án còn có khả năng ứng dụng trong công nghiệp chế tạo rô bốt, ô tô, thiết bị tự hành với chất lượng cao, giá thành thấp. Kết quả nghiên cứu của luận án cũng làm tiền đề tiến tới chế tạo thiết bị nhỏ gọn, dễ triển khai lắp đặt, góp phần hỗ trợ quản lý nhà nước về đo 2
lường đối với hoạt động thanh, kiểm tra phát hiện gian lận trong kinh doanh vận tải taxi khi có được công cụ đo vận tốc, quãng đường chính xác, độc lập với thông tin cung cấp từ công tơ mét của xe ô tô. 5. Những đóng góp của luận án Luận án đã có những đóng góp sau: - Dựa trên phương pháp tự hiệu chuẩn, đề xuất phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc trong hệ dẫn đường quán tính. Xây dựng quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc. - Đề xuất phương pháp xác định các góc định hướng của vật thể trong không gian sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình tự hồi quy (Auto-Regressive Model – AR). 6. Bố cục của luận án Luận án gồm phần mở đầu, 4 chương nội dung, kết luận và kiến nghị: Chương 1: Tổng quan về hệ thống dẫn đường quán tính Chương 2: Xây dựng phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến trong hệ INS Chương 3: Xây dựng hệ dẫn đường quán tính Chương 4: Xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS Kết luận và kiến nghị CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương này trình bày tổng quan, cơ sở vật lý, toán học xác định vị trí vật thể chuyển động trong hệ INS, tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước. Phân tích, tổng hợp các nhận định về ưu nhược điểm của các phương pháp cải thiện độ chính xác xác định vị trí hệ INS, phương pháp xây dựng hệ kết hợp INS/GPS. Từ các phân tích đưa ra định hướng nghiên cứu chính của luận án. 1.1 Các phương pháp nâng cao độ chính xác hệ INS Trong nghiên cứu này, hệ dẫn đường kết hợp được xây dựng dựa trên việc kết hợp hệ INS (theo cấu trúc Strapdown) với hệ thống xác định góc định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất, hệ thống định vị toàn cầu GPS. 1.1.1. INS với hệ thống xác định góc hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất Một trong các phương pháp thường được áp dụng là kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác định chính xác giá trị góc hướng. Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để 3
xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa dạng. Tiêu biểu là các thuật toán: bộ lọc bù; bộ lọc Madgwick – Mahony; bộ lọc Kalman; bộ lọc Particle. Trong nghiên cứu này, thuận toán sử dụng để kết hợp thông tin các cảm biến là bộ lọc Kalman mở rộng. 1.1.2. INS với hệ thống GPS Có nhiều thuật toán khác nhau được sử dụng để kết hợp hệ INS với hệ GPS như: bộ lọc Kalman; bộ lọc Particle; logic mờ, mạng Neuron. Việc kết hợp hệ INS với hệ GPS sử dụng bộ lọc Kalman có thể được thực hiện theo 3 cấu trúc: ghép lỏng, ghép chặt, ghép siêu chặt. Trong nghiên cứu này, cấu trúc kết hợp INS/GPS là ghép lỏng, sử dụng thuật toán kết hợp là bộ lọc Kalman. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN TRONG HỆ INS Trên cơ sở phương pháp tự hiệu chuẩn, tác giả đề xuất phương pháp mới xác định giá trị sai số hệ thống của các cảm biến và đưa ra quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến: gia tốc, từ trường, vận tốc góc. 2.1. Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc Cảm biến gia tốc sử dụng trong hệ INS là cảm biến 3 chiều. Thông tin đo được từ cảm biến này bao gồm gia tốc trọng trường và gia tốc chuyển động. Trong trường hợp cảm biến đứng yên, thông tin đo được của cảm biến chính là giá trị gia tốc trọng trường tại vị trí đặt, mà giá trị gia tốc trọng trường tại một vị trí được coi là không đổi (thay đổi vô cùng nhỏ theo thời gian), dùng giá trị này làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến gia tốc trong hệ INS. Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản, có thể thực hiện hoàn toàn tự động, không cần sử dụng thêm các phương tiện đo, chuẩn tham chiếu bên ngoài, mà vẫn đảm bảo độ chính xác, tin cậy của cảm biến. Xét trong trường hợp phép đo của cảm biến gia tốc tồn tại sai số tỷ lệ và sai số bias, khi đó:   W  T G pT G p  W Acc Rx ( ) Ry ( ) Rz ( )Gr  V Acc Acc Rx ( ) Ry ( ) Rz ( )Gr  V Acc | Gr |2 Mục tiêu của quá trình tự hiệu chuẩn là ước lượng các thông số của ma trận sai số tỷ lệ Wacc và vector sai số bias Vacc từ chính kết quả đo của cảm biến ở trạng thái đứng yên, sao cho kết quả đo sau hiệu chuẩn thỏa mãn phương trình sau: T      Acc 1   1  W (G p  V Acc )   W Acc (G p  V Acc )  | Gr |2 (2.1)     Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để ước lượng các thông số của ma trận sai số tỷ lệ tổng hợp W Acc và vector sai số bias V Acc . Trong luận án này, tác giả đề xuất một phương pháp mới nhằm ước lượng giá trị các tham số sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu. Các tham số sai số 4
được ước lượng một cách lần lượt. Phương pháp được đề xuất đơn giản hơn, tính toán nhanh hơn, đảm bảo độ chính xác. 2.1.1. Xác định vector sai số bias Từ phương trình (2.1), đặt:  Axx Acc Acc Axy Acc  Axz 1 T        1 A Acc   W Acc  W Acc   Axy Acc Acc Ayy Acc  Ayz thu được:      A Acc Acc Ayz Acc  Azz  xz  (G p  V Acc )T A Acc (G p  V Acc ) | Gr |2 (2.2) Vì tác động của sai số bias có tính chất cộng tính và sai số tỷ lệ có tính chất nhân tính. Nên để xác định thành phần sai số bias, có thể giả thiết kết quả đo của cảm biến không tồn tại sai số tỷ lệ, hay ma trận W Acc =I  AAcc =I Khi đó phương trình (2.2) trở thành:   T (G p  V Acc )T (G p  V Acc ) | Gr |2  GTp G p  2GTpV Acc  V Acc V acc | Gr |2 (2.3) Phương trình (2.3) chỉ đúng khi vector sai số bias được xác định chính xác. Tuy nhiên, trong thực tế điều này là không thể đạt được, dẫn tới luôn tồn tại một sai lệch giữa vế trái và vế phải của phương trình (2.3). Từ đó suy ra, phương trình sai số của cảm biến sau hiệu chuẩn được xác định như sau:   T Acc rbias  GTp G p  2GTpV Acc  V Acc V Acc  | Gr |2 (2.4) Sai số của phép đo thứ i sau hiệu chuẩn được xác định như sau:   2 Acc rbias [i ]  G 2px [i ]  G 2py [i ]  G 2pz [i ]  2G px [i ]VxAcc  2G py [i ]V yAcc  2G pz [i]VzAcc  VxAcc  V   V  2 2 y Acc z Acc  | Gr |2 T  2VxAcc   G px [i ]    (2.5)    2VyAcc   G py [i ]     rbias Acc [i ]  (G 2px [i ]  G 2py [i ]  G 2pz [i ])     2VzAcc   G pz [i ]     1      | G |2  V Acc  V Acc   V  2 2 2   Acc   r x y z  Thực hiện M phép đo khác nhau (M ≥ 4, do phương trình (2.5) có 4 tham số cần tìm), thu được hệ phương trình sai số như sau: Acc rbias Y  X (2.6) Trong đó:  rbias Acc [1]   G 2px [1]  G 2py [1]  G 2pz [1]       rbias Acc [2]   G 2 [2]  G 2 [2]  G 2 [2]  Acc rbias   ;Y   px py pz   ...   ...   Acc     bias r [M]   G 2 [ M ]  G 2 [ M ]  G 2 [ M ]   px py pz  5
 2VxAcc   G px [1] G py [1] G pz [1] 1  1         2VyAcc   G px [2] G py [2] G pz [2] X  1    2      ;  3   2VzAcc   ... ... ... ...       G px [ M ] G py [ M ] G pz [ M ] 1    4   | G |2  V Acc 2  V Acc      V  2 2  Acc   r x y z  Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được xác định như sau:    r   r    2 2 2 2 Acc Pbias  rbias Acc [1] Acc bias [2] Acc bias [3]  ....  rbias Acc [M]  (Y  X  )T (Y  X  ) (2.7) Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, tổng bình phương này đạt cực tiểu khi:  2VxAcc     2VyAcc  1 T   (X X ) X Y  T    ( X T X ) 1 X T Y  2VzAcc  (2.8)     | G |2  V Acc 2  V Acc     V  2 2 Acc   r x y z  2.1.2. Xác định ma trận sai số tỷ lệ Sau khi xác định được sai số bias của cảm biến, đặt:  G px  VxAcc    G pv  G p  V Acc      G py  VyAcc  ; VxAcc ,VyAcc ,VzAcc  là sai số bias đã xác định.  G  V Acc   pz z  Khi đó, phương trình (2.3) trở thành: GTpv A AccG pv | Gr |2 (2.9) Phương trình (2.9) chỉ đúng khi các thông số của ma trận sai số tỷ lệ được xác định chính xác. Tuy nhiên, trong thực tế điều này là không thể đạt được, dẫn tới luôn tồn tại một sai lệch giữa vế trái và vế phải của phương trình (2.9). Từ đó suy ra, phương trình sai số của cảm biến sau hiệu chuẩn được xác định như sau: Acc rScale | Gr |2 GTpv A AccG pv (2.10) Sai số của phép đo thứ i sau hiệu chuẩn được xác định như sau: T  G 2pvx [i]   Axx Acc       G 2pvy [i ]   Ayy Acc       2 G pvz [i ]   AzzAcc  Acc rscale [i ]=|Gr |2      (2.11)  2G pvx [i ]G pvy [i ]   Axz Acc     Acc   2G pvx [i ]G pvz [i ]   Axy       2G pvy [i ]G pvz [i ]   Ayz Acc      6
Thực hiện M phép đo khác nhau (M ≥ 6, do phương trình (2.11) có 6 tham số cần tìm), thu được hệ phương trình sai số như sau: Acc rscale Y  X (2.12) Trong đó: T  A Acc   G 2pvx [1] ... G 2pvx [ M ]   1   xx       Ayy Acc   G 2pvy [1] 2   2   ... G pvy [ M ]  rscale Acc [1]   | Gr |2          3   AzzAcc   G 2pvz [1] ... 2 G pvz [ M ]  Acc rscale   ...  ; Y   ...  ;       ;X       Acc   2G pvx [ M ]G pvy [ M ]   r Acc [M]   | G |2  4 Axz     Acc  2G [1]G pvy [1]  pvx ...   scale   r   5   Axz   2G pvx [1]G pvz [1] ... 2G pvx [ M ]G pvz [ M ]      6   A Acc    2G pvy [1]G pvz [1] ...  2G pvy [ M ]G pvz [ M ]   yz   Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được xác định như sau:    r   r    2 2 2 2 Acc Pscale  rscale Acc [1] Acc scale [2] Acc scale [3]  ....  rscale Acc [M]  (Y  X  )T (Y  X  ) Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, tổng bình phương này đạt giá trị cực tiểu khi:  A Acc   1   xx     Ayy Acc   2        A Acc    ( X T X ) 1 X T Y   3    zz   ( X T X ) 1 X T Y   4   Axz Acc      Acc   5   Axz      6   A Acc   yz  Áp dụng tính chất đối xứng của ma trận W  Acc 1 scale thu được: 1 1 T      W  W  W    A   Acc 1 Acc 1 Acc 1 Acc 1 A Acc   Wscale Acc  Wscale scale scale  scale Acc 2 (2.13)   2.2. Hiệu chuẩn cảm biến từ trường Tương tự giá trị gia tốc trọng trường, giá trị từ trường Trái Đất tại một vị trí cũng là không đổi, được sử dụng giá trị làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến từ trường trong hệ INS. Do mô hình sai số của cảm biến từ trường và mô hình sai số của cảm biến gia tốc là tương tự nhau, vì vậy hoàn toàn có thể áp dụng phương pháp tự hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc (đã trình bày tại mục 2.1) cho cảm biến từ trường. 2.3. Hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc Xác định sai số bias: Đặt cảm biến cố định, tiến hành thu thập kết quả đo, sau đó lấy giá trị trung bình cộng để loại trừ nhiễu sẽ thu được giá trị sai số bias của cảm biến vận tốc góc. Xác định sai số tỷ lệ: Giá trị sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc góc được xác định lần lượt qua các bước sau: 7
 Đặt IMU ở trạng thái đứng yên, tính toán các góc định hướng của IMU từ kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.  Quay IMU một góc bất kỳ trong không gian và thu thập kết quả đo.  Đặt IMU ở trạng thái đứng yên, tính toán các góc định hướng mới của IMU từ kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.  Tích phân kết quả đo thu được từ cảm biến vận tốc góc, so sánh với hiệu giữa góc định hướng lúc sau và lúc trước để xác định giá trị sai số tỷ lệ. 2.4 Kết quả thử nghiệm Để thử nghiệm và đánh giá phương pháp đã đề xuất, trong nghiên cứu này, khối IMU được sử dụng là 3DM-GX3-35 của hãng MicroStrain. IMU 3DM-GX3-35 bao gồm các cảm biến MEMS ba chiều: cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường. Các phần mềm phân tích kết quả, xử lý dữ liệu, tự hiệu chuẩn được tác giả xây dựng trên môi trường Matlab. 2.4.1. Cảm biến gia tốc Tác giả tiến hành các thử nghiệm đánh giá, so sánh với gia tốc trọng trường tại địa điểm thử nghiệm xác định từ mô hình gia tốc trọng trường, giá trị gia tốc chuẩn tạo bởi chuẩn rung động tại Viện Đo lường Việt Nam. Tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả phương pháp đề xuất với phương pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số “High Precision Calibration Of a Three Axis Accelerometer” của hãng Freescale Semiconductor. Sau khi hiệu chuẩn, tiến hành xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ số En giữa các lần đo sau với lần đo đầu tiên. Các giá trị này được thể hiện trên bảng 2.1, 2.2. Bảng 2.1 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn Lần đo Giá trị trung bình (g) Độ lệch chuẩn (g) Tỷ số En 1 0,997763 0,000784 2 0,997624 0,000717 0,02646 3 0,997637 0,000761 0,08232 4 0,997669 0,000823 0,04120 5 0,997703 0,000955 0,02874 Từ bảng 2.1, dễ dàng nhận thấy |En| giữa các lần đo tiếp theo với lần đo đầu tiên đều nhỏ hơn 1, độ lệch chuẩn các lần đo là nhỏ và rất gần nhau, như vậy, kết quả đo các lần sau chụm với lần đo đầu tiên, hay nói cách khác, kết quả đo giữa các lần đo là chụm với nhau. Bảng 2.2 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc Tổng bình phương sai số Tổng bình phương sai Lần đo trước hiệu chuẩn (g2) số sau hiệu chuẩn (g2) 1 6,750457 0,021133 8
2 7,651534 0,019203 3 7,662119 0,020769 4 7,429462 0,023084 5 7,518165 0,029218 Từ kết quả trong bảng 2.2, cho thấy tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn đã giảm rất nhiều lần so với trước hiệu chuẩn. Rõ ràng, dù với các bộ số liệu thu thập khác nhau, tại các thời điểm khác nhau, thì vector sai số bias và ma trận sai số tỷ lệ đã xác định theo phương pháp đề xuất vẫn làm cho kết quả sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung bình và tiến gần đến giá trị gia tốc trọng trường xác định được từ mô hình gia tốc trọng trường Trái đất tại địa điểm thử nghiệm. Kết quả sai số của cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn xác định dựa trên hệ thống chuẩn rung (Vibration Transducer Calibration System Type 3629 do hãng B&K sản xuất) tại Viện Đo lường Việt Nam được thể hiện trong bảng 2.3, kết quả cho thấy với phương pháp đề xuất, sai số đã giảm đáng kể. Bảng 2.3 Sai số cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn Điểm đo (g) Sai số trước hiệu chuẩn (%) Sai số sau hiệu chuẩn (%) 0,5 5,19 4,03 1 4,37 3,67 1,5 6,85 5,07 2 9,19 6,42 Kết quả trong bảng 2.4, cho thấy rõ phương pháp đề xuất có độ chính xác cao hơn, trong khi thủ tục tính toán là đơn giản hơn. Phương pháp đề xuất chỉ phải tính trị riêng của ma trận 4×4, trong khi phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số phải tính trị riêng của ma trận 7×7. Phương pháp đề xuất cũng chỉ cần thu thập kết quả đo của cảm biến gia tốc tại tối thiểu 6 sự định hướng khác nhau, trong khi phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số cần thu thập kết quả đo tại tối thiểu 7 sự định hướng khác nhau. Bảng 2.4 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số Tổng bình phương sai Tổng bình phương sai số sau hiệu Lần số sau hiệu chuẩn của chuẩn của phương pháp tự hiệu chuẩn đo phương pháp đề xuất (g2) xác định đồng thời 7 tham số (g2) 1 0,037399 0,244133 2 0,040610 0,259886 3 0,046925 0,260241 9
4 0,032883 0,232304 5 0,037452 0,254987 2.4.2. Cảm biến từ trường Để đánh giá và kiểm nghiệm phương pháp đề xuất, tác giả tiến hành các thử nghiệm đánh giá so sánh kết quả đo sau hiệu chuẩn với giá trị đo sử dụng thiết bị đo từ trường có độ chính xác cao MINIMAG của Liên đoàn Vật lý Địa chất. Tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả phương pháp đề xuất với phương pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số “Magnetic Calibration” của hãng Freescale Semiconductor. Sau khi hiệu chuẩn, tiến hành xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ số En giữa các lần đo sau với lần đo đầu tiên. Các giá trị này được thể hiện trên bảng 2.5. Bảng 2.5 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến từ trường sau hiệu chuẩn Lần đo Giá trị trung bình (gauss) Độ lệch chuẩn (gauss) Tỷ số En 1 0,517628 0,010977 2 0,516823 0,009715 0,05489 3 0,511159 0,009635 0,44287 4 0,517196 0,009326 0,02994 5 0,522412 0,011667 0,29866 Từ kết quả trên bảng 2.5, dễ dàng nhận thấy |En| giữa các lần đo tiếp theo với lần đo đầu tiên đều nhỏ hơn 1, độ lệch chuẩn giữa các lần đo nhỏ và rất gần nhau. Như vậy kết quả đo giữa các lần đo là chụm với nhau. Lấy giá trị từ trường Trái đất trung bình tại địa điểm thử nghiệm làm chuẩn, xác định được tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn như trong bảng 2.6. Bảng 2.6 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến từ trường Tổng bình phương sai số Tổng bình phương sai số Lần đo trước hiệu chuẩn (gauss2) sau hiệu chuẩn (gauss2) 1 39,489214 3,309117 2 42,819934 2,786896 3 46,710905 2,461860 4 38,615185 3,252220 5 51,182997 4,262452 Dựa vào kết quả trong bảng 2.6, rõ ràng sai số sau hiệu chuẩn đã giảm rất nhiều lần so với trước hiệu chuẩn. Rõ ràng, dù với các bộ số liệu thu thập khác nhau, tại các thời điểm khác nhau, thì vector sai số bias và ma trận sai số tỷ lệ đã xác định được theo phương pháp đề xuất vẫn làm cho kết 10
quả sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung bình và tiến gần đến giá trị từ trường Trái đất trung bình tại điểm thử nghiệm. Phương pháp tự hiệu chuẩn đề xuất cũng được thử nghiệm, so sánh với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số “Magnetic Calibration” của hãng Freescale Semiconductor. Kết quả tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được thể hiện trong bảng 2.7. Bảng 2.7 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và phương pháp xác định đồng thời 7 tham số Tổng bình phương sai số Tổng bình phương sai số sau hiệu Lần đo sau hiệu chuẩn của phương chuẩn của phương pháp xác định pháp đề xuất (gauss2) đồng thời 7 tham số (gauss2) 1 3,309117 3,901261 2 2,786896 2,945319 3 2,461860 2,802114 4 3,252220 3,755126 5 4,262452 4,753585 Kết quả thể hiện trên bảng 2.7, cho thấy rõ phương pháp đề xuất có độ chính xác cao hơn, trong khi thủ tục tính toán là đơn giản hơn so với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số. Phương pháp đề xuất chỉ phải tính trị riêng của ma trận 4×4, trong khi phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số phải tính trị riêng của ma trận 7×7. Phương pháp đề xuất cũng chỉ cần thu thập kết quả đo của cảm biến gia tốc tại tối thiểu 6 sự định hướng khác nhau, trong khi phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số cần thu thập kết quả đo tại tối thiểu 7 sự định hướng khác nhau. 2.4.3. Cảm biến vận tốc góc Phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc được thử nghiệm và đánh giá trên hệ thống bàn xoay Tamagawa, trong đó hệ thống bàn xoay Tamagawa được sử dụng để tạo góc quay chuẩn cho cảm biến. Bảng 2.8 Độ chính xác trung bình trong xác định sai số tỷ lệ của các trục cảm biến Trục X Y Z Độ chính xác trung bình (%) 99,53 98,97 98,52 Do phương pháp xác định sai số tỷ lệ được đề xuất được thực hiện dựa trên so sánh góc quay xác định được từ cảm biến vận tốc góc với góc quay xác định từ cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường, nên độ chính xác trong xác định sai số tỷ lệ sẽ phụ thuộc vào độ chính xác xác định góc quay từ cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường. Tuy nhiên với các kết quả thể hiện trong các bảng 2.8, có thể khẳng định phương pháp xác định sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc góc được đề xuất là chính xác và có khả năng ứng dụng trong thực tế. 11
2.5. Kết luận chương 2 Kết quả đạt được trong chương 2 đã giải quyết được bài toán đầu tiên cho mục tiêu nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ, đó là tự hiệu chuẩn nâng cao độ chính xác của các cảm biến sử dụng trong hệ INS. Một phần kết quả phương pháp và quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến mới (cảm biến gia tốc) do tác giả đề xuất cũng đã được trình bày trong công trình công bố [4]. Các kết quả đạt được trong chương 2 chính là tiền đề để xây dựng, nâng cao độ chính xác và tin cậy trong xác định vị trí của hệ INS. được trình bày trong chương 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH Chương này sẽ tập trung xây dựng, đề xuất phối hợp các thuật toán nhằm nâng cao độ chính xác và tin cậy trong xác định vị trí của hệ INS. 3.1. Xác định ma trận chuyển vector từ b-frame sang e-frame Từ hệ phương trình (3.1), có thể nhận thấy, để xác định được vận tốc, vị trí của vật thể trong hệ e-frame, trước tiên phải xác định được ma trận Cbe . Ma trận này được xác định qua 2 bước: xác định ma trận C ne ; xác định ma trận Cbn 3.1.1. Xác định ma trận chuyển vector từ n-frame sang e-frame Ma trận chuyển vector từ hệ n-frame sang e-frame được xác định theo công thức sau [20,36]:   sin( )cos( )  sin( ) cos( )cos( )    Cn    sin( )sin( ) cos( ) cos( )sin( )  e (3.2)  cos( ) 0  sin( )  Trong đó: φ: Kinh độ của vật thể; λ: Vĩ độ của vật thể. 3.1.2. Xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame Để xác định được ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame cần phải xác định được sự định hướng của vật thể trong không gian. Hệ thống cung cấp thông tin về sự định hướng của vật thể trong không gian được gọi chung là AHRS. Dù đã được hiệu chuẩn, kết quả đo của các cảm biến vẫn tồn tại sai số, các sai số này tích lũy theo thời gian làm giảm độ chính xác của hệ AHRS. Vì vậy, cần thiết phải áp dụng các kỹ thuật bù trừ sai số khác nhau. Một trong các phương pháp thường được áp dụng là kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác định chính xác giá trị góc hướng. Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để 12
xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa dạng: Complementary Filter, Kalman Filter, Mahony & Magwick Filter, Particle Filter. Trong nghiên cứu này, thuật toán được áp dụng là bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự hồi quy AR. 3.1.2.1. Mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự hồi quy Do các đối tượng mặt đất chuyển động với tần số thấp (từ 0 - 5 Hz), nên các sai số ngẫu nhiên tần số cao có thể dễ dàng được loại bỏ. Bộ lọc dựa trên biến đổi Wavelet được tác giả sử dụng để loại bỏ các sai số ngẫu nhiên tần số cao. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành khảo sát tất cả các hàm wavelet. Hàm wavele thích hợp nhất là hàm làm cho mô hình AR ước lượng được có độ chính xác cao nhất. Phương trình mô tả các sai số ngẫu nhiên theo mô hình tự hồi quy bậc p của một tín hiệu ngẫu nhiên trong miền gián đoạn có dạng như sau: X t c a1 X t 1 ... a p X t p t (3.3) Trong đó: X t : Giá trị của tín hiệu X tại thời điểm t.; c, 1, 2 ,..., p : Các tham số của mô hình; t : giá trị có phân bố hoàn toàn ngẫu nhiên có phương sai .2 Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp Burg’s Method để xác định các tham số của mô hình AR. Bậc của mô hình được xác định bằng cách khảo sát giá trị tổng bình phương sai lệch giữa mô hình ước lượng được và tín hiệu thực tế. 3.1.2.2. Đề xuất xây dựng hệ AHRS sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình AR Phương trình trạng thái của bộ lọc Kalman như sau: xk Fxk 1 wk (3.4) Trong đó: T xk  qk  k 1 bkg bkg1 bkg 2 ... bkg p     sin(|  |)  (cos(|  |)I + |  | 0 0 0 0 0 ... 0  0   0  0 1 0 1 0 0 ... 0      0  0 0 1 0 0 0 ... 0   g Fk   0 0 c 1  2 3 ...  p  ; wk       0 0 0 1 0 0 ... 0  0   0  0 0 0 0 1 0 ... 0     ... ... ... ... ... ... ... ...   ...    0  0 0 0 0 0 0 ... 1    13
Phương trình quan sát của bộ lọc Kalman được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa vector gia tốc trọng trường, vector từ trường Trái Đất trong hệ n-frame với vector gia tốc, vector từ trường đo được bởi cảm biến trong hệ b-frame như sau: fb fn Cnb vk (3.5) mb mn Trong đó: f b : vector gia tốc đo được bởi cảm biến gia tốc gắn trên vật thể; m b : vector từ trường Trái đất đo được bởi cảm biến từ trường gắn trên vật thể; f n : vector gia tốc trọng trường trong hệ n-frame; m n : vector từ trường Trái đất trong hệ n-frame; C nb : ma trận chuyển vector từ hệ n-frame sang hệ b-frame.  q12  q22  q32  q42 2(q2 q3  q1q4 ) 2(q2q4  q1q3 )    Cnb   2(q2 q3  q1q4 ) q12  q22  q32  q42 2(q3q4  q1q2 )     2(q2 q4  q1q3 ) 2(q3q4  q1q2 ) q12  q22  q32  q42  3.2. Kết quả thử nghiệm 3.2.1. Thử nghiệm xác định hướng của hệ INS Hệ AHRS xây dựng trong nội dung nghiên cứu được thử nghiệm và đánh giá trên dựa hệ thống bàn xoay Tamagawa (để tạo góc quay chuẩn cho IMU). Quá trình thử nghiệm và đánh giá được thực hiện lần lượt cho từng trục của IMU. Đánh giá hệ AHRS đã đề xuất dựa trên so sánh góc quay với góc quay xác định được bởi hệ AHRS sử dụng Kalman kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1. Sai số trung bình khi đứng yên và chuyển động của hệ AHRS theo phương pháp đề xuất và phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 được thể hiện trong các bảng 3.1, 3.2, 3.3. Bảng 3.1 Sai số trung bình góc nghiêng của hệ AHRS Phương pháp Phương pháp Gauss- Cải thiện đề xuất Markov bậc 1 (%) Sai số trung bình 0,579 0,621 6,76 khi đứng yên (o) Sai số trung bình 1,533 1,864 17,75 khi chuyển động (o) Bảng 3.2 Sai số trung bình góc ngẩng của hệ AHRS Phương pháp Phương pháp Gauss- Cải thiện đề xuất Markov bậc 1 (%) Sai số trung bình 0,472 0,547 13,71 khi đứng yên (o) 14
Sai số trung bình 1,885 2,877 34,48 khi chuyển động (o) Bảng 3.3 Sai số trung bình góc hướng của hệ AHRS Phương pháp Phương pháp Gauss- Cải thiện đề xuất Markov bậc 1 (%) Sai số trung bình 0,486 0,506 3,95 khi đứng yên (o) Sai số trung bình 1,780 2,139 16,78 khi chuyển động (o) Từ kết quả sai số xác định các góc định hướng của hệ AHRS theo phương pháp đề xuất và hệ AHRS mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 thể hiện trong các bảng 3.1, 3.2, 3.3, rõ ràng hệ AHRS xây dựng theo phương pháp đề xuất đã cải thiện hơn độ chính xác trong xác định các góc định hướng của vật thể. Có thể nhận thấy, phương pháp đề xuất là đúng đắn và hoàn toàn có khả năng ứng dụng trong thực tế. 3.2.2. Thử nghiệm xác định vận tốc, vị trí của hệ INS 3.2.2.1. Trường hợp đứng yên Với trường hợp đứng yên, hệ INS được đặt cố định trong 10 phút, các kết quả đo của các cảm biến được thu thập tại tần số 100 Hz. Kết quả sai số vận tốc, vị trí của hệ INS tại một vài thời điểm được thể hiện trên bảng 3.4. Bảng 3.4 Sai số vận tốc và vị trí của hệ INS tại một vài thời điểm Thời điểm Sai số vận tốc (m/s) Sai số vị trí (m) 10 (s) 0,0247 0,1039 30 (s) 0,0485 0,8198 60 (s) 0,0956 2,9891 180 (s) 0,3471 26,8712 300 (s) 0,9587 101,2577 3.2.2.2. Trường hợp chuyển động Hệ INS đề xuất được gắn cố định trên ô tô sau đó cho di chuyển theo quỹ đạo thẳng và quỹ đạo có rẽ hướng. Do có sử dụng cảm biến từ trường trong xác định góc định hướng của vật thể, vì vậy vị trí lắp đặt thiết bị trên xe được khảo sát kỹ lưỡng để đảm bảo các vật liệu sắt từ, tín hiệu điện của xe không gây nhiễu cho cảm biến từ trường. Để kết quả thử nghiệm là chính xác và tin cậy, thời điểm ban đầu xe cần phải ở trạng thái đứng yên, một thuật toán xác định thời điểm chuyển động thực của xe cũng đã được xây dựng. Quỹ đạo chuyển động xác định được từ hệ INS đề xuất được so sánh với quỹ đạo xác định được từ bộ thu GPS thương mại chất lượng cao CW46 của hãng Navsync. Ngoài ra, quỹ đạo chuyển động cũng được so sánh với 15
quỹ đạo chuyển động của hệ INS truyền thống (hệ INS chỉ sử dụng kết quả đo của cảm biến vận tốc góc để xác định giá trị các góc định hướng). a. Chuyển động trên quỹ đạo thẳng Hệ INS được cho di chuyển trên trên quỹ đạo thẳng trong thời gian 40 s. Sai lệch vị trí theo thời gian được thể hiện trong bảng 3.5. Bảng 3.5 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động thẳng Sai lệch giữa quỹ đạo xác Sai lệch giữa quỹ đạo xác Thời gian (s) định từ hệ INS truyền thống định từ hệ INS đề xuất với với hệ GPS (m) hệ GPS (m) 1 0,2041 0,2041 5 1,9706 1,9706 10 2,7524 2,7515 15 2,0394 2,0371 20 3,3683 3,3016 25 10,9331 10,8973 30 34,1791 24,9704 35 70,2065 34,8442 40 120,9908 42,7944 Trong khoảng thời gian tăng tốc từ trạng thái đứng yên (0 – 10) s, gia tốc, vận tốc và vận tốc góc của xe còn nhỏ. Sai lệch xác định vị trí giữa hệ INS đề xuất và hệ INS truyền thống với hệ GPS sau 10 s chuyển động là xấp xỉ 2,75 m. Sau khoảng thời gian tăng tốc từ trạng thái đứng yên (10 – 40) s, gia tốc, vận tốc, vận tốc góc của xe đã lớn hơn, sai lệch xác định vị trí giữa hệ INS đề xuất và hệ INS tryền thống với hệ GPS bắt đầu có sự thay đổi. Sai số tích lũy trong xác định góc định hướng của hệ INS truyền thống lớn dần, dẫn tới sai lệch vị trí cũng tăng dần. Trong khi đó, do có sử dụng kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường để hiệu chỉnh lại góc định hướng xác định từ kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, nên sai lệch xác định vị trí của hệ INS đề xuất vẫn có sự tăng dần theo thời gian nhưng luôn nhỏ hơn sai lệch xác định vị trí của hệ INS truyền thống. Nói cách khác, quỹ đạo chuyển động xác định từ hệ INS đề xuất bám sát quỹ đạo xác định từ hệ GPS hơn so với quỹ đạo xác định từ hệ INS truyền thống. Sau 40 s, sai lệch vị trí giữa hệ INS đề xuất so với hệ GPS là 42,7944 (m), trong khi đó, sai lệch vị trí giữa hệ INS truyền thống với hệ GPS là 120,9908 (m). Như vậy, sai lệch vị trí xác định từ hệ INS đề xuất giảm gần 3 lần so với hệ INS truyền thống. Rõ ràng, với các kết quả như trên, thì hệ INS đề xuất hoàn toàn có thể sử dụng trong các bài toán thực tế. 16
b. Chuyển động trên quỹ đạo có rẽ hướng Hệ INS lắp trên xe, cho di chuyển trên trên quỹ đạo có rẽ hướng trong thời gian 10 s. Sai lệch vị trí giữa quỹ đạo xác định từ hệ INS đề xuất và hệ INS truyền thống với quỹ đạo xác định từ hệ GPS theo thời gian được thể hiện trong bảng 3.6. Bảng 3.6 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động có rẽ hướng Sai lệch giữa quỹ đạo xác định từ Sai lệch giữa quỹ đạo xác Thời hệ INS truyền thống với hệ GPS định từ hệ INS đề xuất với gian (s) (m) hệ GPS (m) 1 0,4103 0,3440 2 1,0935 0,8160 3 2,1007 1,5693 4 2,1169 2,1072 5 1,4604 2,8280 6 2,8433 2,4110 7 5,7760 1,9177 8 10,5683 1,5715 9 16,5463 0,9003 10 24,6279 2,8648 Sai lệch vị trí lớn nhất giữa hệ INS đề xuất và GPS sau 10 s chuyển động là 2,8648 (m). Sai lệch vị trí lớn nhất giữa hệ INS truyền thống và GPS sau 10 s chuyển động là 24,6279 (m). Rõ ràng, quỹ đạo xác định từ hệ INS đề xuất bám sát với quỹ đạo xác định từ hệ GPS hơn so với quỹ đạo xác định từ hệ INS truyền thống. 3.3. Kết luận chương 3 Kết quả chương 3 đã giải quyết được bài toán nâng cao độ chính xác xác định vận tốc, vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ. Điều này càng khẳng định hơn nữa tính đúng đắn của hệ AHRS đã được đề xuất trong việc giảm sai số xác định góc định hướng của vật thể, từ đó nâng cao độ chính xác xác định vị trí. Một phần kết quả nghiên cứu trong chương này đã được trình bày trong các công trình công bố [3], [5]. Khả năng ứng dụng của hệ INS xây dựng được trong chương 3 sẽ được kiểm chứng lại thông qua việc xây dựng, thử nghiệm hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS được trình bày trong chương 4. CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƯỜNG KẾT HỢP INS/GPS Chương này trình bày về phương pháp xác định vị trí, vận tốc bằng GPS, phương pháp và kết quả thử nghiệm hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng trên cơ sở hệ INS đề xuất. 17
4.1. Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng Mô hình áp dụng bộ lọc Kalman kết hợp hệ INS và hệ GPS được mô tả như hình 4.1. Bộ lọc Kalman được dùng để ước lượng sai số vị trí, vận tốc của hệ INS, với tín hiệu quan sát là sai lệch giữa vị trí, vận tốc thu được từ S , vGPS và vị trí, vận tốc xác định được từ INS, rINS , v INS . Thông tin e e e e GPS, rGP đầu ra của bộ lọc Kalman gồm kết quả ước đoán sai số vị trí,  r e và sai số vận tốc của vật thể,  v e . Lấy kết quả vận tốc và vị trí xác định được từ hệ INS trừ đi các giá trị sai số này sẽ thu vận tốc và vị trí chính xác của vật thể. Kết quả ước đoán sai số vị trí, sai số vận tốc vật thể cũng được phản hồi để điều chỉnh lại hệ INS. Với cấu trúc kết hợp này, hệ INS và GPS là hoạt động độc lập, hệ INS có thể kết hợp với bất kỳ bộ thu GPS nào. Ưu điểm của mô hình này là đơn giản, khả năng mở rộng và tính kế thừa cao. Hình 4.1 Hệ INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng 4.2. Kết quả thử nghiệm 4.2.1. Đường thẳng ít che chắn Để đảm bảo độ chính xác và tin cậy trong so sánh, cung đường thử nghiệm chuyển động thẳng được lựa chọn tại khu vực ít bị che chắn - cung đường Khu đô thị Xa La – Mậu Lương - để tín hiệu GPS thu được là tốt nhất. Thời gian thử nghiệm chuyển động là 5 phút. Sai số vận tốc trung bình của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất và hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau được thể hiện trong bảng 4.1. Bảng 4.1 Sai số vận tốc trung bình với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau Sai số vận tốc của hệ ghép Chu kỳ cập Sai số vận tốc của hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống nhật GPS (s) lỏng INS/GPS đề xuất (m/s) (m/s) 1 0,1495 0,1391 2 0,3277 0,2540 5 0,8975 0,5287 10 1,4452 0,9532 18