Luận án Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS trên cơ sở linh kiện vi cơ điện tử dùng cho các phương tiện giao thông đường bộ

i điện tích điểm đó, có độ lớn tỉ lệ thuận với tích độ lớn của hai điện tích và tỉ lệ nghịch với bình phương khoảng cách giữa chúng: | | | | (3.1) Trong đó: - F: lực tĩnh điện (lực Coulomb), đơn vị là N. - q1, q2: điện tích của hai hạt mang điện, đơn vị là Coulomb. - r: khoảng cách giữa hai điện tích, đơn vị là m. - k = 9.10 9 (Nm 2 /C 2 ): Hằng số tĩnh điện. Trong trường hợp lực tĩnh điện xảy ra trong môi trường bất kỳ thì công thức lực tĩnh điện có dạng như sau: | | | | (3.2) Trong đó, ε là hằng số điện môi (ε ≥ 1). Nhìn vào công thức trên ta thấy rằng độ lớn của lực tĩnh điện phụ thuộc chủ yếu vào điện tích của các hạt mang điện và khoảng cách giữa các điện tích. Tuy nhiên, trong các ứng dụng cụ thể thì ít khi điều chỉnh khoảng cách này vì vậy vấn đề còn lại là nó phụ thuộc vào điện tích, mà điện tích lại phụ thuộc vào điện áp đặt vào để sinh ra chúng. Vậy, để có lực tĩnh điện lớn cần cung cấp một điện áp lớn và điều này khá khó khăn nếu dùng để dẫn động các thiết bị có kích thước lớn mà chỉ phù hợp để dẫn động cho các thiết bị vi mô như các vi cảm biến hay các bộ vi kích hoạt trong đó có các cảm biến đo vận tốc góc dùng công nghệ vi cơ điện tử. Các thiết bị này có kích thước nhỏ, hoạt động với độ dịch chuyển cỡ nm, µm nên có thể dùng -63- điện áp kích hoạt nhỏ cũng có thể thu được độ dịch chuyển/dao động như mong muốn. 3.3.2. Tụ điện Có một số kiểu tụ điện với hai bản cực song song được sử dụng rộng rãi trong bộ chấp hành/kích thích tĩnh điện và cảm ứng điện dung trong các thiết bị MEMS. Trong hầu hết các cảm biến đo vận tốc góc công nghệ MEMS, các điện cực kích thích và điện cực cảm ứng đều có thể được mô hình như một sự kết hợp dịch chuyển của các tụ điện phẳng song song. Tụ điện là thiết bị tích điện khi có điện áp đặt vào hai bản cực. Đối với các tụ điện tuyến tính (tụ điện phẳng), điện dung C là hằng số tỉ lệ thuận với điện tích Q và tỉ lệ nghịch với điện áp V đặt lên nó: (3.3) Đối với điện cực như Hình 3. 7 thì điện dung giữa hai bản cực song song được tính theo công thức: (3.4) Trong đó, Ao là phần diện tích chồng lên nhau của hai bản cực, do là khoảng cách giữa hai bản cực, là độ điện thẩm chân không và ε là hằng số điện môi của vật liệu giữa hai bản cực (trường hợp tụ điện đặt trong môi trường không khí thì ε = 1). Hình 3. 7 Tụ điện với hai bản cực song song -64- Khi có điện áp V đặt vào hai bản cực của tụ điện thì năng lượng điện trường E sinh ra giữa hai bản cực được tính theo công thức: (3.5) Khi đó giữa hai bản cực sẽ sinh ra lực tiếp tuyến Ft và lực pháp tuyến Fn như thể hiện trong Hình 3. 8. a. Lực tiếp tuyến b. Lực pháp tuyến Hình 3. 8 Lực tiếp tuyến và pháp tuyến giữa hai bản cực 3.3.3. Lực tiếp tuyến và lực pháp tuyến Với mô hình tụ điện như Hình 3. 9 ta có thể tính được lực tiếp tuyến và lực pháp tuyến. Trong hình vẽ này, giả sử điện cực phía dưới là điện cực cố định còn điện cực phía trên là điện cực có thể di chuyển. Hai điện cực có phần diện tích chồng lên nhau ban đầu là x0 × yo và cách nhau một khoảng ban đầu do Hình 3. 9 Sơ đồ tính lực tiếp tuyến và pháp tuyến -65- Trước tiên, ta đi tính lực tiếp tuyến. Trong giả thiết này lực tiếp tuyến có phương theo trục x, và lực pháp tuyến có phương theo trục y. Với những tham số trên thì từ công thức (3.3) điện tích được nạp Q trong tụ được xác định qua công thức: (3.6) Và điện dung của tụ điện được tính theo công thức: (3.7) Năng lượng điện trường trong tụ được xác định bởi: (3.8) Giả thiết lực tiếp tuyến Ft làm cho bản cực di động dịch chuyển một đoạn Δx theo phương x (phương song song với bản cực cố định). Khi đó, áp dụng định luật bảo toàn năng lượng cho hệ tụ điện và nguồn ta có: (3.9) Trong đó, Ei = -Q.V là nội năng lượng của nguồn. Lấy đạo hàm cả 2 vế phương trình (3.8) và Ei theo biến x ta thu được: (3.10) (3.11) Thay các công thức (3.6), (3.7), (3.8), (3.10), (3.11) vào công thức (3.9) ta sẽ tính được lực pháp tuyến như sau: (3.12) Công thức (3.12) cho thấy lực tiếp tuyến Ft không phụ thuộc vào khoảng chồng lên nhau của hai bản cực (x) và tỉ lệ với khoảng cách giữa hai bản cực (do). Tiếp đến, ta đi tính lực pháp tuyến: Khi có điện áp V đặt vào hai bản cực như Hình 3. 9 sinh ra lực pháp tuyến Fn, giả sử lực này làm bản cực di động dịch chuyển một đoạn là Δy theo phương y. Áp dụng định luật bảo toàn năng lượng cho hệ gồm nguồn và tụ điện ta có: (3.13) -66- Từ đó, suy ra: (3.14) Trong đó: E và Ei lần lượt là năng lượng điện trường của tụ điện và nội năng lượng của nguồn. Áp dụng công thức (3.5) và công thức tính nội năng Ei trong trường hợp này, ta có: (3.15) hay: (3.16) và: (3.17) Ngoài ra, điện dung của tụ điện và điện tích nạp trong tụ được tính bởi: (3.18) (3.19) Vì vậy, công thức (3.17) lúc này trở thành: (3.20) Thay công thức (3.16) và (3.20) vào công thức (3.14) ta được (3.21) Trong công thức (3.21) dấu âm thể hiện lực pháp tuyến Fn hút bản cực di động lại gần bản cực cố định (ngược chiều trục oy). Từ công thức (3.12) và công thức (3.21), suy ra mối quan hệ giữa lực tiếp tuyến và lực pháp tuyến như sau: (3.22) 3.3.4. Ứng dụng hiệu ứng tĩnh điện cho bộ kích thích kiểu răng lược Năm 1990 một nhóm tác giả đã giới thiệu và trình bầy một bộ kích thích/chấp hành kiểu răng lược [82]. Từ đó đến nay, bộ kích thích/chấp hành kiểu răng lược đã được thiết kế với nhiều dạng khác nhau. Hình 3. 10 là một bộ kích thích kiểu răng lược. -67- Hình 3. 10 Bộ kích thích kiểu răng lược Trong bộ kích thích này phần cố định và phần di động đều có n răng lược đan xen với nhau và phần di động được đỡ bởi dầm đàn hồi (dầm này gắn với chốt cố định). Khi hoạt động, lực pháp tuyến tác dụng lên từng răng lược di động sẽ bị triệt tiêu, dẫn động của bộ kích thích có được nhờ các lực tiếp tuyến do các bản cực sinh ra. Để có được sơ đồ tính toán bộ kích thích răng lược như Hình 3. 11, ta thay thế dầm đàn hồi bằng một lò xo có độ cứng k. Khi đặt điện áp V vào bộ kích thích thì lực tiếp tuyến Ft tạo ra hút răng lược dịch chuyển sang bên phải. Trạng thái cân bằng của bản cực di động đạt được khi lực tĩnh điện tiếp tuyến cân bằng với lực đàn hồi của lò xo. Hình 3. 11 Mô hình tính toán bộ kích thích răng lược -68- Phương trình cân bằng lực theo phương Oy trên sơ đồ Hình 3. 11 như sau: (3.23) với Δy là độ dịch chuyển của phần di động theo phương Oy. Thay (3.12) vào 3.23) ta có: (3.24) Trong đó: y0 là chiều rộng các bản tụ theo phương Oz, d0 là khe hở giữa bản tụ di động và bản tụ cố định, n là số răng lược di động, ky là độ cứng dầm đàn hồi theo phương chuyển động Oy. Do đó muốn tăng độ dịch chuyển của phần di động ta có thể tăng điện áp V, số răng n và giảm khe hở d0 hoặc giảm độ cứng ky của dầm đàn hồi bằng cách thiết kế dầm có tiết diện nhỏ hơn. 3.4. Cấu trúc cảm biến đo vận tốc góc Hoạt động của cảm biến đo vận tốc góc dùng công nghệ MEMS là nhờ tín hiệu kích thích từ bên ngoài đặt vào. Cảm biến đo vận tốc góc dùng công nghệ MEMS dạng hai chiều hoạt động dựa trên hiệu ứng điện dung mà tác giả của luận án đề xuất được trình bày trong Hình 3. 12. Trong Hình 3. 12 khối gia trọng kích thích/khung kích thích được treo trên các lò xo trục X. Khối gia trọng cảm ứng/khung cảm ứng được treo trong khung kích thích bằng các lò xo trục Y. Mỗi khung kích thích gồm 8 khung răng lược (4 khung ở trên và 4 khung ở dưới) và trên mỗi khung răng lược có 15 răng lược (trong hình vẽ trên vẽ biểu tượng 8 răng). Khi có tín hiệu đặt vào các cặp tụ điện kích thích (3) thì khung kích thích sẽ dao động dọc theo trục X. Khi cảm biến này bị ảnh hưởng bởi một vận tốc góc ω thì theo hiệu ứng Coriolis khung cảm ứng sẽ dao động dọc theo trục Y nhờ hai lò xo treo hình E Líp (2). -69- Hình 3. 12 Cảm biến đo vận tốc góc dùng công nghệ MEMS đề xuất. (1) Các lò xo treo khung kích thích, (2) Các lò xo treo khung cảm ứng, (3) Các cặp tụ điện kích thích, (4) Khung răng lược kích thích Theo tài liệu tham khảo [6], tín hiệu kích thích có thể đặt vào giữa điện cực kích thích Cdrive và khung kích thích (xem Hình 3. 13) có công thức: (3.25) Do đó, lực kích thích tương ứng tác động lên khung kích thích là: (3.26) Hình 3. 13 Sơ đồ kích thích dao động kiểu một cực điện dung trong cảm biến đo vận tốc góc công nghệ MEMS [6] -70- 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. Cơ sở đưa ra các thông số, kích thước để thiết kế cảm biến đo vận tốc này, hệ dầm treo vi sai và cảm biến đo vận tốc góc kiểu vi sai trong phần tiếp theo là: Xác định ứng dụng vào bài toán điều khiển, dẫn đường quán tính (cụ thể là xác định vận tốc góc). Đồng thời, do giới hạn trong công nghệ chế tạo, giới hạn dải đo vận tốc góc trong khoảng 0 ÷ ±25o/s. Ngoài ra, còn xem xét các yếu tố khác như: Khoảng tần số dao động, khoảng cách tần số dao động giữa phương kích thích và phương cảm ứng. Trong quá trình mô phỏng sẽ dựa vào các mục tiêu thiết kế để tiếp tục điều chỉnh các thông số cho phù hợp. Đồng thời, tài liệu [86] cũng được sử dụng để tham khảo trong quá trình thiết kế. 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. Một số tần số dao động riêng liên quan đến phương dao động kích thích của cảm biến được liệt kê trong Bảng 3.2. -71- 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 cảm biến đo vận tốc góc H 1754 µm Chiều rộng của cảm biến đo vận tốc góc W 1644 µm Độ dày của cảm biến đo vận tốc góc t 30 µm Độ cao của khung kích thích hdpm 1200 µm Độ rộng của khung kích thích wdpm 1300 µm Độ cao của khung cảm ứng hspm 840 µm Độ rộng của khung cảm ứng wspm 940 µm Độ cao dầm treo phụ của khung kích thích h1 190 µm Độ cao dầm treo chính của khung kích thích h2 260 µm Độ rộng dầm treo khung kích thích w1 6 µm Kích thước chốt cố định w2 × h3 40 µm × 40 µm Số lượng khung răng lược 8 Độ cao khung răng lược kích thích h5 200 µm Chiều rộng khung răng lược kích thích w3 25 µm Số răng lược trên một khung răng lược kích thích 15 Kích thước răng lược kích thích w4 × h4 50 µm × 3 µm Khoảng cách giữa 2 răng lược liên tiếp 2,5 µm Khoảng cách giữa hai răng lược trên cùng một khung răng lược kích thích g 8 µm Khoảng cách chồng lên nhau của hai răng lược ldfo 10 µm Dầm treo cảm ứng hình E líp (1) a1 × b1 150 µm × 20 µm Dầm treo cảm ứng hình E líp (2) a2 × b2 144 µm × 14 µm Trọng lượng khung kích thích md 0,5452 × 10 -7 Kg Trọng lượng khung cảm ứng ms 0,9408 × 10 -11 Kg Độ cứng mode kích thích Kd 347 N/m Độ cứng mode cảm ứng Ks 540 N/m Bảng 3. 2 Kết quả phân tích tần số dao động riêng liên quan đến phương kích thích của cảm biến đo vận tốc góc Mode dao động Tần số (Hz) 1 – Dao động kích thích 13544,7 2 – Dao động không mong muốn 62268,7 3 - Dao động không mong muốn 106921,8 4 - Dao động không mong muốn 140865,5 -72- Trong Bảng 3. 2 mode dao động đầu tiên có tần số 13544,7 Hz là dao động cộng hưởng theo phương kích thích, còn các mode còn lại là các dao động không mong muốn, những dao động này vừa theo phương kích thích vừa theo phương cảm ứng. Trong các tần số tương ứng với từng mode dao động này thì tần số trong mode đầu tiên được sử dụng là tần số trong tín hiệu kích thích nhằm đạt được biên độ dịch chuyển lớn nhất của hai khung kích thích. Khối lượng của khung kích thích là md = 0,5452 × 10e-7 Kg. Trong đó có khối lượng của khung cảm ứng là ms =0,9408 × 10e-7 Kg (do khung cảm ứng được treo vào khung kích thích). Độ cứng của hệ lò xo/dầm treo khung kích thích Kd = 347 N/m và độ cứng của hệ lò xo/dầm treo khung cảm ứng là Ks = 540 N/m. 3.5. Cấu trúc cảm biến đo vận tốc góc kiểu vi sai (cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork có hệ dầm treo vi sai) 3.5.1. Hệ dầm treo vi sai Trong luận án này tác giả giới thiệu một cấu trúc treo vi sai như được chỉ ra trong Hình 3. 14. Hình 3. 14 Cấu trúc dầm treo vi sai Cấu trúc gồm một khung dao động hình quả trám. Khung gồm 4 thanh có độ cứng gần như tuyệt đối, chỉ có hai đầu được thiết kế mỏng hơn để có thể tự uốn -73- cong và dịch chuyển được. Ngoài ra, còn có hai hệ dầm gập kép ở bên trên và bên dưới khung dao động. Hai hệ dầm gập này được nối với khung dao động và 8 chốt cố định. Hai đầu còn lại của khung dao động được nối với hai cảm biến đo vận tốc góc. Trong hệ treo này các phần tử được thiết kế để đối xứng nhau hoàn toàn. Vì vậy, hai đầu khung dao động gắn với hệ dầm gập kép chỉ chuyển động dọc theo trục Y (phương cảm ứng) và hai đầu còn lại nối với hai cảm biến chỉ có thể dao động dọc theo trục X (phương kích thích). Độ cứng của cả hệ cũng như biên độ dao động của khung treo và độ chặt của cấu trúc phụ thuộc vào độ cứng của từng thành phần trong cả hệ hoặc phụ thuộc vào các góc của khung quả trám hoặc phụ thuộc cả hai. Tuy nhiên, khi khung dao động đủ cứng thì nó chủ yếu phụ thuộc vào độ cứng của các dầm gập. Hệ dầm treo có độ cứng theo trục X là 121 N/m và độ cứng theo trục Y là 2314 N/m. Các tham số thiết kế cụ thể của hệ dầm treo được chỉ ra trong Bảng 3. 3. Bảng 3. 3 Các tham số thiết kế của lò xo/dầm treo liên kết hình quả trám Tham số Giá trị R1 Rộng × Cao: 132 µm × 100 µm R2 Rộng × Cao: 70 µm × 20 µm R3 Rộng × Cao: 60 µm × 600 µm R4 Rộng × Cao: 60 µm × 20 µm R5 Rộng × Cao: 60 µm × 80 µm R6 Rộng × Cao: 500 µm × 6 µm R7 Rộng × Cao: 200 µm × 6 µm Kích thước tổng thể Rộng × Cao: 1000 µm × 1700 µm Góc nghiêng của thanh R3 30 o Kích thước chốt cố định Rộng × Cao: 40 µm × 40 µm Độ dày của cấu trúc 30 µm Độ cứng theo trục X 121 N/m Độ cứng theo trục Y 2314 N/m 3.5.2. Thiết kế cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork 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. Hoạt động của nó dựa trên hiệu ứng điện dung. Cấu trúc này là sự -74- ghép nối hai cảm biến đo vận tốc góc thông qua hệ dầm treo vi sai như đã được trình bày trong mục 3.4 và 3.5.1. Hình 3. 15 Cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork có hệ dầm treo vi sai Như đã phân tích trong mục 3.5.1 thiết kế ràng buộc hai góc trên và góc dưới (góc A và B) chỉ dao động theo trục Y nhờ các chốt cố định của hệ dầm treo hình quả trám. Hai góc còn lại C và D được kết nối với hai khung kích thích. Nguyên lý hoạt động của cảm biến đề xuất này như sau: Khi đưa tín hiệu kích thích có cùng biên độ và ngược pha nhau vào hệ tụ răng lược kích thích của hai cảm biến hai bên sẽ làm cho hai khung kích thích dao động cùng biên độ và ngược pha nhau. Đồng thời, khi bị quay với vận tốc góc ω nào đó sẽ xuất hiện dao động theo phương cảm ứng của hai khung cảm ứng nằm trong hai cảm biến đo vận tốc góc hai bên nhưng cũng ngược pha nhau. Nhờ hệ dầm treo này mà dao động của hai khung kích thích luôn được bù cho nhau. Cụ thể, nếu xuất hiện hai tín hiệu kích thích có cùng biên độ nhưng không hoàn toàn lệch pha nhau 180o, hệ dầm treo này vẫn cho phép hai khung kích thích dao động với cùng biên độ và lệch pha nhau 1800 như bình thường. Điều này giống với nguyên lý hoạt động của mạch khuếch đại vi sai điện tử có nguồn dòng không đổi như đã được trình bày trong mục 3.1.2 “Trường hợp ở đầu vào nhận tín hiệu vi sai sẽ điều khiển hai Transistor hoạt động ngược hướng nhau (T1 thông mạnh thì T2 thông yếu và ngược lại) nên khi IC1 tăng thì IC2 -75- giảm nhờ nguồn dòng không đổi I. Như vậy, nguồn dòng không có tác dụng hồi tiếp âm đối với tín hiệu vi sai và như thế độ lợi của mạch khuếch đại vi sai không đổi và vẫn được tính bằng công thức: A = ΔVo/ΔVi = constant”. Ngoài ra, các thành phần dao động đồng pha bị loại bỏ hoàn toàn và dao động ngược pha được khuếch đại. Trong trường hợp đặc biệt, tín hiệu kích thích chỉ đặt vào khung kích thích của cảm biến bên trái hoặc bên phải thì nhờ hệ dầm treo và tính chất đối xứng của toàn cấu trúc cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork đề xuất vẫn hoạt động bình thường. Tuy nhiên, trong tình huống này thì biên độ dao động của hai khung kích thích sẽ nhỏ hơn so với trường hợp kích thích cả hai bên. 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. Như đã đề cập trong mục 3.1.2, TFG đề xuất nâng cao độ nhạy và loại bỏ đáng kể nhiễu đồng pha theo cả hai phương dao động kích thích và cảm ứng. Vì vậy, để chỉ ra sự tương đồng giữa mạch khuếch đại vi sai điện tử có nguồn dòng không đổi và cấu trúc TFG đề xuất cần cho thấy 2 cảm biến đo vận tốc góc hai bên của TFG đề xuất tương đương với 2 mạch khuếch đại Emitter chung BJT và hệ lò xo liên kết hình quả trám tương đương với nguồn dòng không đổi trong mạch khuếch đại vi sai điện tử. Sự tương đồng được thể hiện ở nhiều khía cạnh và kết quả khác nhau. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này chỉ dừng lại ở việc: 1) chứng minh hệ lò xo liên kết hình quả trám có thể bù được độ lệch pha của hai tín hiệu kích thích đầu vào. Nghĩa là khi hai tín hiệu kích thích đặt vào hai khung kích thích của hai cảm biến đo vận tốc góc hai bên lệch pha nhau đến một giá trị cụ thể nào đó thì dao động cơ học của hai cảm biến đo vận tốc góc vẫn đồng pha và cùng biên độ (vẫn đảm bảo như lúc hai tín hiệu kích thích không lệch pha nhau 2) chứng minh cấu trúc đề xuất có khả năng giảm đáng kể nhiễu/tín hiệu đồng pha tác động vào hai khung dao động. -76- 3.6. 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 cảm biến đo vận tốc góc 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 của từng cấu trúc TFG và được xác định thông qua phương pháp phân tích phần tử hữu hạn trong Comsol Multiphysics 4.4 đã được trình bày trong mục 3.2. Một số kết quả phân tích phần tử hữu hạn của cảm biến đo vận tốc góc được chỉ ra trong Hình 3. 16 và một số tần số dao động riêng của nó được liệt kê trong Bảng 3. 2. Để tránh gây hiểu nhầm ý nghĩa của đại lượng, tác giả luận án xin lưu ý dấu “.” biểu thị trong các hình vẽ từ Hình 3. 16 đến Hình 3. 19 được hiểu là dấu phẩy thập phân “,” vì đây là phần mềm quốc tế. Ví dụ tần số dao động riêng Eigenfrequency = 13544.7 (Hz) được hiểu là 13544,7 (Hz) hoặc 13,5447 (Khz). -77- (a) (b) -78- (c) (d) Hình 3. 16 Một số mode dao động của cảm biến đo vận tốc góc: Mode kích thích (a); các mode khác (b-d) -79- 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. Một số kết quả phân tích phần tử hữu hạn của ba cấu trúc lần lượt được trình bày trong các Hình 3. 17 đến Hình 3. 19. Các mode dao động tổng hợp được từ các kết quả phân tích của 3 TFG được liệt kê trong Bảng 3. 4. (a) -80- (b) (c) -81- (d) Hình 3. 17 Một số mode dao động của cấu trúc TFG 1: Mode kích thích (a); các mode khác (b-d) (a) -82- (b) (c) -83- (d) Hình 3. 18 Một số mode dao động của cấu trúc TFG 2: Mode kích thích (a); các mode khác (b-d) (a) -84- (b) (c) -85- (d) Hình 3. 19 Một số mode dao động của cấu trúc TFG 3: Mode kích thích (a); các mode khác (b-d) Bảng 3. 4 Kết quả phân tích tần số dao động riêng liên quan đến phương kích thích của 3 cấu trúc Mode dao động Tần số (Hz) Cấu trúc 1 (HR6 = 6µm) Cấu trúc 2 (HR6 = 4µm) Cấu trúc 3 (HR6 = 12µm) 1 - Dao động kích thích 21397,9 21184,7 21751,2 2 - Dao động không mong muốn 44446,8 44227,6 44801,3 3 - Dao động không mong muốn 63436,5 63427,9 63447,1 4 - Dao động không mong muốn 65032,2 65020,9 65049,6 Trong 4 tần số dao động riêng tương ứng với 4 mode dao động của từng cấu trúc trong Bảng 3. 4 chỉ có tần số dao động riêng thứ nhất (dao động kích thích) là tần số mong muốn. Nó được sử dụng để đưa vào tín hiệu kích thích nhằm thu được biên độ dịch chuyển lớn nhất của hai khung kích thích. Tần số này còn gọi là tần số -86- cộng hưởng theo phương kích thích. Hình 3. 20 chỉ ra tần số cộng hưởng của của cấu trúc 1 (21397,9 Hz) biểu diễn dưới dạng chuẩn hóa. Hình 3. 20 Tần số cộng hưởng theo phương kích thích của cấu trúc 1 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 cảm biến đo vận tốc góc hai bên của TFG đề xuất có công thức: N (3.27) N (3.28) Trong đó: Tín hiệu f1 được đặt vào 8 khung răng lược kích thích của cảm biến đo vận tốc góc bên trái và tín hiệu f2 được đặt vào 8 khung răng lược kích thích của cảm biến đo vận tốc góc 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) và (3.28) được thay thế bởi tần số cộng hưởng theo hướng kích thích của cấu trúc đó (xem trong Bảng 3. 4). Ví dụ, khi mô phỏng cấu trúc 3 thì tần số f trong hai công thức (3.27) và (3.28) là 21751,2 Hz. Theo nguyên lý hoạt động -87- 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 = 180 o . 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. Ví dụ: φ = 180o, 179,5o, 179o, 178,5o, 178o, 177,5o vv. 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. Với các tham số và lựa chọn như trên, nghiên cứu thu được một số kết quả như sau: Hình 3. 21 chỉ ra biên dạng dịch chuyển của cấu trúc TFG 1 tại thời điểm t = 5e-4 s (Hình 3. 21a) và t = 5,12e-4 s (Hình 3. 21b) thông qua mô phỏng bằng phần mềm Comsol Multiphysics. Kết quả từ các hình vẽ này chỉ ra rằng các rung động cơ học của hai khung kích thích được khớp nối rất tốt. Đồng thời sự chuyển dịch năng lượng và biến dạng cơ học cũng rất phù hợp với thực tế. (a) -88- (b) Hình 3. 21 Biên dạng dịch chuyển của TFG 1 tại hai thời điểm khác nhau 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. Những kết quả này được vẽ trong Hình 3. 22. Bảng 3. 5 Mối quan hệ giữa φ và φ1 (độ) φ 1 φ Cấu trúc 1 (TFG 1) Cấu trúc 2 (TFG 2) Cấu trúc 3 (TFG 3) 180°/0° 0 0 0 179,5°/0,5° 0 0 0 179°/1° 0 0 0 178,5°/1,5° 0 0 0 178°/2° 0 0 0 177,5°/2,5° 0 0 0 177°/3° 0 3,5 0 176,5°/3,5° 0 7,0 0 176°/4° 3,9 15 0 175,5°/4,5° 18,2 x 15,6 -89- Hình 3. 22 Mối quan hệ giữa độ lệch pha rung cơ học của hai khung kích thích và độ lệch pha điện của hai tín hiệu kích thích 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. Bù lệch pha ở đây được hiểu là khi hai tín hiệu kích thích có sự lệch pha nhất định thì nó vẫn làm cho hai khung kích thích dao động với cùng một mức biên độ và lệch pha nhau 180 o . Vì vậy, khi không bù lệch pha sẽ dẫn đến chuyển động của hai khung kích thích không cùng biên độ hoặc không lệch pha đúng bằng 180o hoặc cả hai. Dựa vào 3 kết quả trên, ta có thể thấy rằng cấu trúc TFG 3 là cấu trúc có khả năng bù lệch pha cho hai tín hiệu kích thích là lớn nhất (lên tới 4o). Tuy nhiên, đổi lại tần số dao động riêng cũng lớn hơn và biên độ dịch chuyển của các khung dao động cũng nhỏ hơn. Hình 3. 23 chỉ ra biên độ dịch chuyển và hình dạng tín hiệu của khung kích thích trong cảm biến đo vận tốc góc bên trái. Khung kích thích trong cảm biến đo -90- vận tốc góc bên phải có cùng biên độ dịch chuyển nhưng ngược pha 180o (không được chỉ ra ở đây). Kết quả mô phỏng này và các kết quả tiếp theo về mối liên hệ giữa vận tốc góc ω và độ dịch chuyển của khung cảm ứng thu được thông qua việc sử dụng cấu trúc TFG 1. Nhìn vào Hình 3. 23 có thể thấy rằng trong khoảng thời gian 2,8 × 10 -3 s, biên độ dao động của khung kích thích tăng dần từ 0 đến 1,9 µm (từ 0 đến 0,9 × 10-3 s). Sau đó, biên độ ổn định xung quanh giá trị 1,9 µm (từ 1,7 µm đến 2,1 µm). Nguyên nhân của việc biên độ chưa thực sự ổn định là do sự chưa hoàn hảo của cấu trúc trong thiết kế. Hình 3. 23 Độ dịch chuyển của khung kích thích trong TFG đề xuất Để xác định được biên độ dịch chuyển của khung cảm ứng (còn gọi là khối gia trọng cảm ứng), trong nghiên cứu này vận tốc góc ω lần lượt được thay đổi bằng dạng tín hiệu hình sin (Hình 3. 24a); tín hiệu hình tam giác (Hình 3. 25a) và tín hiệu hình thang (Hình 3. 26a) trong khi tín hiệu kích thích không thay đổi như được chỉ ra trong công thức (3.27) và (3.28). Biên độ dao động/dịch chuyển của khung cảm ứng tương ứng với các tín hiệu ω ở trên lần lượt được chỉ ra trong các Hình 3. 24b, Hình 3. 25b, Hình 3. 26b. -91- (a) (b) Hình 3. 24 Độ dịch chuyển cơ học của khung cảm ứng (b) khi có vận tốc góc hình sin (a) -92- (a) (b) Hình 3. 25 Độ dịch chuyển cơ học của khung cảm ứng (b) khi có vận tốc góc hình tam giác (a) -93- (a) (b) Hình 3. 26 Độ dịch chuyển cơ học của khung cảm ứng (b) khi có vận tốc góc hình thang (a) Dựa vào các kết quả trong các hình từ Hình 3. 23 đến Hình 3. 26, ta thấy rằng cấu trúc TFG đề xuất có đáp ứng đầu ra khá nhạy cụ thể là biên độ dao động của khung kích thích và khung cảm ứng khá cao và ổn định. -94- Các kết quả thể hiện mối quan hệ giữa độ lệch pha rung cơ học của hai khung kích thích và độ lệch pha điện của hai tín hiệu kích thích và tín hiệu lối ra của cảm biến cho thấy cấu trúc cảm biến đã loại bớt được các thành phần tín hiệu đồng pha. Tuy vậy, để định lượng được thông số nhiễu đồng pha CMRR thì nghiên cứu sinh cần phải có nhiều khảo sát thêm. Trong khuôn khổ của luận án này, nghiên cứu sinh giới hạn nghiên cứu và khảo sát đại lượng CMRR ở kết quả mô phỏng như trình bày ở trên. Trong thời gian tới, nếu có điều kiện, nghiên cứu sinh và nhóm nghiên cứu sẽ thiết lập các hệ đo để khảo sát bằng thực nghiệm thông số CMRR con quay đề xuất. 3.7. Kết luận Trong chương này tác giả của luận án đã đưa ra các cơ sở lý thuyết và đi đến thiết kế, mô phỏng một cảm biến đo vận tốc góc kiểu vi sai. Thiết kế có các hệ tụ răng lược dùng để kích thích bằng tín hiệu điện. Thiết kế đã thể hiện được tính ưu việt của hệ lò xo liên kết hình quả trám giữa hai cảm biến. Kết quả mô phỏng đã chứng minh TFG đề xuất ngoài khả năng loại bỏ đáng kể tín hiệu/nhiễu đồng pha, còn có khả năng bù lệch pha cho hai tín hiệu kích thích đầu vào khi giá trị lệch pha lần lượt  3,5o, 2,5o, 4o tương ứng với cấu trúc TFG 1, 2 và 3. Kết quả nghiên cứu có liên quan đến các nội dung trong chương này của luận án đã được công bố trong 02 công trình thứ (6) và (7) trong danh mục các công trình nghiên cứu khoa học. -95- KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Với đề tài: “Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS trên cơ sở linh kiện vi cơ điện tử dùng cho các phương tiện giao thông đường bộ” nghiên cứu sinh đã xây dựng hệ dẫn đường mong muốn bằng cách sử dụng một hệ tích hợp INS/GPS thương mại sẵn có và cải tiến nó. Việc cải tiến được thực hiện bằng hai giải pháp. 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 (dữ liệu offline) đã chứng minh được rằng: Khi hệ thống dùng thuật toán STA sai số định vị trung bình là 5 mét và lỗi vận tốc trung bình là 3,2 m/s khi tín hiệu GPS bị mất trong vòng 200 giây với quãng đường di chuyển là 1870 mét. Bên cạnh khả năng cải thiện độ chính xác về vị trí, vận tốc, thuật toán đề xuất còn cho phép cải thiện cả về góc hướng của xe (bỏ qua góc chúc và góc nghiêng). Tuy nhiên, nghiên cứu có thêm một số ràng buộc trong thuật toán này đó là: Quỹ đạo chuyển động phải được biết trước và chỉ ứng dụng đối với phương tiện giao thông đường bộ. - Thiết kế, mô phỏng thành công cảm biến đo vận tốc góc kiểu vi sai, đó là một TFG có hệ dầm treo/lò xo liên kết hình quả trám giữa hai cảm biến đo vận tốc góc. TFG hoạt động dựa trên hiệu ứng điện dung, 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 khuếch đại vi sai điện tử 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  3,5o, 2,5o, 4 o tương ứng với cấu trúc TFG 1, 2 và 3. -96- Kiến nghị về công việc nghiên cứu tiếp theo của đề tài Trên cơ sở các kiến thức và kết quả nhận được trong quá trình nghiên cứu, Nghiên cứu sinh đề xuất một số nội dung nghiên cứu tiếp theo của đề tài như sau: - Tiếp tục nghiên cứu và nâng cao thuật toán STA để có thể ứng dụng cho mọi chuyển động với quỹ đạo bất kỳ. - Tối ưu hóa cấu trúc cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork đề xuất. Đồng thời tiến hành chế tạo, đo đạc, so sánh và đánh giá với kết quả mô phỏng để có được một sản phẩm chất lượng tốt nhất. - Xây dựng một hệ thống (phần cứng, phần mềm) tích hợp có độ chính xác tổng thể đạt được cao hơn hệ thống hiện có. -97- 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, ISSN: 0866-7136, 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, ISSN: 2233-9426, Vol. 5, No.1, pp. 21-28. 5. Thang Nguyen Van, Trinh Chu Duc, and Tran Duc-Tan (2015), "Application of Street Tracking Algorithm in an INS/GPS Integrated Navigation System", IETE Journal of Research (SCIE indexed), ISSN: 0974-780X, Vol. 61, No. 3, pp. 251- 258. 6. Thang Nguyen Van, Tran Duc-Tan, Hung Vu Ngoc and Trinh Chu Duc (2016), "Improvement of Tuning Fork Gyroscope Drive-mode Oscillation Matched Using a Differential Driving Suspension Frame", the International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) (Scopus indexed), ISSN: 2088 -8708, Vol 6, No 6: December 2016, pp. 2716-2729. 7. Nguyen Van Thang, Tran Duc-Tan, Chu Duc Trinh (2017), “Design and Simulation of Micromachined Gyroscope based on Finite Element Method”, VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, ISSN 0866-8612, Vol. 33, No. 3, accepted. -98- TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Ngô Thanh Bình (2015), “Nâng cao chất lượng cho các thiết bị định vị dẫn đường sử dụng GPS phục vụ bài toán giám sát quản lý phương tiện giao thông đường bộ”, Luận án tiến sĩ kỹ thuật,Trường Đại học Giao thông vận tải. [2] Phạm Tuấn Hải (2011), “Nâng cao chất lượng hệ dẫn đường thiết bị bay trên cơ sở áp dụng phương pháp xử lý thông tin kết hợp”, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật quân sự. [3] Nguyễn Quang Huy, Nguyễn Viết Thành (2010), “Hệ thống dẫn đường quán tính”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng Hải, Số 23, tr. 107-110. [4] Trần Đức Tân, Lưu Mạnh Hà, Nguyễn Thăng Long, Nguyễn Phú Thùy (2007), “Nâng cao chất lượng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc phản hồi vận tốc”, Tuyển tập công trình khoa học Hội nghị Cơ học toàn quốc lần thứ 8 Tập 4, tr. 363-373. [5] Viện tên lửa – Trung tâm KHKT&CNQS (2007), “Nghiên cứu tích hợp hệ thống dẫn đường quán tính trên cơ sở cảm biến vi cơ điện tử phục vụ điều khiển dẫn đường các phương tiện chuyển động”. Tiếng Anh [6] Acar, C., & Shkel, A. (2008), MEMS vibratory gyroscopes: structural approaches to improve robustness, Springer Science & Business Media. [7] Alexander A. Trusovs, Adam R.Schofield, Andrei M. Shkel (2010), “Micromachined rate gyrocope architecture with ultra-high quality factor and improved mode ordering”, Sensors and Actuators A: Physical 165, pp. 26-34. [8] Alexander A. Trusovs, Adam R.Schofield, Andrei M. Shkel (2010), “Micromachined rate gyrocope architecture with ultra-high quality factor and improved mode ordering”, Sensors and Actuators A: Physical 165, pp. 26-34. [9] Alexander A. Trusovs, Igor P. Prikhodko, Sergei A. Zotov, Andrei M. Shkel (2011), “Low-Dissipation Silicon Tuning Fork Gyroscopes for Rate and Whole Angle Measurements”, IEEE Sensors Journal, Vol. 11 No. 11, pp. 2763-2770. -99- [10] Ali Almagbile, Jinling Wang, and Weidong Ding (2010), “Evaluating the Performance of Adaptive Kalman Filter Methods in GPS/INS Integration”, Journal of Global Positioning Systems, Vol. 9 No. 1, pp. 33-40. [11] Alin, Andreas, Jannik Fritsch, and Martin V. Butz (2013), "Improved tracking and behavior anticipation by combining street map information with Bayesian-filtering", Intelligent Transportation Systems-(ITSC), 2013 16th International IEEE Conference on, pp. 2235-2242. [12] Amdouni, Ichrak, and Fethi Filali (2010), "On the feasibility of vehicle-to-internet communications using unplanned wireless networks", Telecommunications (ICT), 2010 IEEE 17th International Conference on. IEEE. [13] Andrei M. Shkel (2006), “Type I and Type II Micromachined Vibratory Gyroscopes”, Proc. IEEE/ION Position Locat. Navigat. Symp., San Diego, CA, Apr. 24-27, pp. 586-593. [14] Ayazi, F., & Najafi, K. (1998). “Design and fabrication of high-performance polysilicon vibrating ring gyroscope”, Micro Electro Mechanical Systems, 1998. MEMS 98. Proceedings., The Eleventh Annual International Workshop,pp. 621-626. [15] Bierlaire, Michel, Jingmin Chen, and Jeffrey Newman (2013), "A probabilistic map matching method for smartphone GPS data", Transportation Research Part C: Emerging Technologies 26, pp. 78-98. [16] Bing maps, Access to September, 10, 2016 [17] Bradford, P. W., Spilker, J., & Enge, P. (1996). Global positioning system: theory and applications. AIAA Washington DC, 109. [18] Chawathe, Sudarshan S. (2007), "Segment-based map matching", Intelligent Vehicles Symposium, 2007 IEEE. [19] Chen, Bi Yu, et al. (2014), "Map-matching algorithm for large-scale low-frequency floating car data", International Journal of Geographical Information Science 28.1, pp. 22-38. [20] Chen, Daniel, et al. (2011), "Approximate map matching with respect to the Fréchet distance", Proceedings of the Meeting on Algorithm Engineering & Expermiments. Society for Industrial and Applied Mathematics. -100- [21] Chen, Jingmin, and Michel Bierlaire (2015), "Probabilistic multimodal map matching with rich smartphone data", Journal of Intelligent Transportation Systems 19.2, pp. 134-148. [22] Chiang, Kai-Wei, Thanh Trung Duong, and Jhen-Kai Liao (2013), "The performance analysis of a real-time integrated INS/GPS vehicle navigation system with abnormal GPS measurement elimination." Sensors 13.8, pp. 10599-10622. [23] Chowdhury, A., Ghose, A., Chakravarty, T., & Balamuralidhar, P. (2016). An Improved Fusion Algorithm For Estimating Speed From Smartphone’s Ins/Gps Sensors. In Next Generation Sensors and Systems (pp. 235-256). Springer International Publishing. [24] Cimoo Song (1997), “Commercial vision of silicon based inertial sensors”, TRANSDUCERS’97, Vol.2, Chicago, pp.839 – 842. [25] COMSOL Multiphysics UsersGuide 4.3. comsol/documents/User%20Guide [26] COMSOLMultiphysicsUsersGuide 4.4. [27] Cornelius T. Leondes el at (2006), MEMS/NEMS Handbook Techniques and Applications, Springer Press. [28] D. Piyabongkarn, R. Rajamani, M. Greminger (2005), “The development of a MEMS gyroscope for absolute angle measurement”, IEEE Transactions on Control Systems Technology 13, pp. 185-195. [29] D. Piyabongkarn, R. Rajamani, M. Greminger (2005), “The development of a MEMS gyroscope for absolute angle measurement”, IEEE Transactions on Control Systems Technology 13, pp. 185-195. [30] Danny Banks (2006), Microengineering, MEMS, and Interfacing: A Practical Guide, CRC Press. [31] Ding W., Wang J. and Rizos (2007), “Improving Adaptive Kalman Estimation in GPS/INS Integration”, Journal of Navigation, Vol.60, pp. 517-529. [32] Gholami, Asghar. "Performance Enhancement of GPS/INS Integrated Navigation System Using Wavelet Based De-noising method." Amirkabir International Journal of Electrical & Electronics Engineering 48.2 (2016): 101-112. -101- [33] Guo, Z. Y., Lin, L. T., Zhao, Q. C., Yang, Z. C., Xie, H., & Yan, G. Z. (2010), “A lateral-axis microelectromechanical tuning-fork gyroscope with decoupled comb drive operating at atmospheric pressure”, Journal of Microelectromechanical Systems, 19(3), 458-468. [34] Haifeng Dong (2005), Design and Analysis of a MEMS Comb Vibratory Gyroscope, MASTER OF SCIENCE , B.S.(ECE), Tongji University, Shanghai, China, June,. [35] Hicom, HI-204E User Manual, Access to September, 10, 2016 https://www.manualslib.com. [36] Hjortsmarker, Niklas (2005), Experimental system for validating GPS/INS integration algorithms. [37] Hoff L., Elle O.J., Grimnes M., Halvorsen S., Alker H.J., Fosse E. (2004), “Measurements of heart motion using accelerometers”, Proceedings of IEEE Sensors, Vol.3, pp. 1353 – 1354. [38] Hu C., Chen W. and Liu D. (2003), “Adaptive Kalman Filtering for Vehicle Navigation”, Journal of Global Positioning Systems, Vol. 2 No. 1, pp. 42-47. [39] Hung Ngoc Vu, Dzung Viet Dao, Hoang Manh Chu, Thong Quang Trinh, Long Quang Nguyen, and Trinh Chu Duc (2013), “Design and analysis of a lateral axis tuning fork gyroscope with guided-mechanical coupling”, International workshop on soft and flexible micro/nano systems technology (2013), Australia. [40] IEEE Std 528-2001. IEEE Standard for Inertial Sensor Terminology. [41] Inrix, Access to September, 13, 2016 [42] K. Liu, W. Zhang, W. Chen, K. Li, Fu. Dai, F. Cui, X. Wu, G. Ma, Q. Xiao (2009), “The development of micro-gyroscope technology”, Journal of Micromechanics and Microengineering, Vol 19 No 11. [43] K. Liu, W. Zhang, W. Chen, K. Li, Fu. Dai, F. Cui, X. Wu, G. Ma, Q. Xiao (2009), “The development of micro-gyroscope technology”, Journal of Micromechanics and Microengineering, Vol 19 No 11. [44] K. Shcheglov (2010), “DRG-A hight performance MEMS gyro”, Proc. Joint Precision Azimuth Sensing Symp, Las Vegas, NV, Aug. 2-4. [45] Kalman, Rudolph Emil (1960), "A new approach to linear filtering and prediction problems", Journal of basic Engineering 82.1, pp. 35-45. -102- [46] Kim, S., & Kim, J. H. (1999), “Q-factor map matching method using adaptive fuzzy network”, In Fuzzy Systems Conference Proceedings, 1999. FUZZ-IEEE'99. 1999 IEEE International , Vol. 2, pp. 628-633. [47] Krumm, John (2008), "A markov model for driver turn prediction", SAE SP 2193.1. [48] Kumar, Vikas (2004), Integration of inertial navigation system and global positioning system using Kalman filtering. Diss. Indian institute of technology, Bombay Mumbai. [49] L. M. Ha, T. D. Tan, N. T. Long, N. D. Duc, N. P. Thuy (2007), “Errors Determination Of The MEMS IMU”, Journal of Science VNUH, pp. 6-12. [50] Liu, Guangjun, et al. (2008), "Effects of environmental temperature on the performance of a micromachined gyroscope", Microsystem Technologies 14.2, pp. 199-204. [51] Liu, Kuien, et al. (2012), "Effective map-matching on the most simplified road network", Proceedings of the 20th International Conference on Advances in Geographic Information Systems. ACM. [52] M. W. Putty (1995), A micromachined vibrating ring gyroscope, Ph.D dissertation, Univ. Michigan, Ann Arbor, MI. [53] Maenaka, Kazusuke, et al. (2005), "Design, fabrication and operation of MEMS gimbal gyroscope", Sensors and Actuators A: Physical 121.1, pp.6-15. [54] MICRO-ISU BP3010, BEC Navigation Limited. [55] Middelhoek S., Noorlag D. J. W. (1992), “Signal conversion in solid-state transducers”, Sensors and Actuators, Vol. 2, pp. 211-228. [56] N. AbuAlarraj, H. Hassan, and H. Ibrahim (2007), “Design and Simulation of Micromachined Gyroscope”, 1st WSEAS Int. Conf. on COMPUTATIONAL CHEMISTRY, Cairo, Egypt, December 29-31, 2007, pp. 132-136. [57] Newson, Paul, and John Krumm (2009), "Hidden Markov map matching through noise and sparseness", Proceedings of the 17th ACM SIGSPATIAL international conference on advances in geographic information systems. ACM. [58] Ngana, P. J. Design (2009), Modeling and Simulation of a 52MHz MEMS Gyroscope Device in 1.5 um SOI. Diss. TU Delft, Delft University of Technology. [59] Oksanen, Timo, Markus Linja, and Arto Visala (2005), "Low-cost positioning system for agricultural vehicles", Computational Intelligence in Robotics and -103- Automation, 2005. CIRA 2005. Proceedings. 2005 IEEE International Symposium on. IEEE. [60] Oleg S. Salychev (2004), Applied Inertial Navigation: Problems and Solutions, BMSTU Press, Moscow Russia. [61] Omerbashich, Mensur (2002), "Integrated INS/GPS navigation from a popular perspective", Journal of Air Transportation 7.1, pp. 103-118. [62] Painter, Chris C., and Andrei M. Shkel. (2001), "Structural and thermal analysis of a MEMS angular gyroscope." SPIE's 8th Annual International Symposium on Smart Structures and Materials. International Society for Optics and Photonics. [63] Preethi, B., L. Sujatha, and V. S. Selvakumar, Design and Analysis of MEMS Gyroscope. [64] Preethi, B., L. Sujatha, and V. S. Selvakumar. (2012), "Design and Analysis of MEMS Gyroscope", Proceedings of Comsol Conference. [65] Qiuting Wang, Duo Xiao, Wenyao Pang (2013), "The Research and Application of Adaptive-Robust UKF on GPS/SINS Integrated System", JCIT, Vol. 8 No. 6, pp. 1169 - 1177. [66] Quddus, Mohammed A., Robert B. Noland, and Washington Y. Ochieng (2006), "A high accuracy fuzzy logic based map matching algorithm for road transport", Journal of Intelligent Transportation Systems 10.3, pp. 103-115. [67] R. Dorobantu, C. Gerlach (2004), Investigation of a Navigation–Grade RLG SIMU type iNAV–RQH, IAPG/FESG No. 16, Germany. [68] Randle, J. S., & Horton, M. A. (1997, November). Low cost navigation using micro- machined technology. In Intelligent Transportation System, 1997. ITSC'97., IEEE Conference on (pp. 1064-1067). IEEE. [69] Roylance L.M., Angell J.B. (1979), “A batch-fabricated silicon accelerometer”, IEEE Transactions on Electron Devices, Vol. 26(12), pp.1911 – 1917. [70] Ryu, Ji Hyoung, Ganduulga Gankhuyag, and Kil To Chong. "Navigation system heading and position accuracy improvement through GPS and INS data fusion." Journal of Sensors 2016 (2016). [71] Salychev, Oleg S. (1998), Inertial systems in navigation and geophysics. Moscow: Bauman MSTU Press. -104- [72] Sang Won Yoon, Sangwoo Lee, Khalil Najafi (2012), “Vibration-induced errors in MEMS tuning fork gyroscopes”, Sensors and Actuators A: Physical, pp. 32-44. [73] Santiram Kal (2005), “Design and Fabrication of MEMS Accelerometer for Avionics Applications”, Proceedings of International Conference on Smart materials Structures and Systems, Bangalore, India, pp. 140- 146. [74] Sasani, Soroush, Jamal Asgari, and A. R. Amiri-Simkooei. "Improving MEMS-IMU/GPS integrated systems for land vehicle navigation applications." GPS solutions 20.1 (2016): 89-100. [75] Sheng-Ren Chiu, Chung-Yang Sue, Chih-Hsiou Lin, Yan-Kuin Su (2014), “Dual- axis tuning fork vibratory gyroscope with anti-phase mode vibration mechanism”, Microsystem Technology, pp. 2173-2184. [76] Singh, T. P., Sugano, K., Tsuehiya, T., & Tabata, O. (2011), “Modal harmonie simulation of decoupled resonators for developing MEMS tuning fork gyroeope with low acceleration sensitivity”, Nano/Micro Engineered and Molecular Systems (NEMS), 2011 IEEE International Conference on, pp. 1250-1253. [77] Song, Jin Woo, and Chan Gook Park. "INS/GPS Integrated Smoothing Algorithm for Synthetic Aperture Radar Motion Compensation Using an Extended Kalman Filter with a Position Damping Loop." International Journal of Aeronautical and Space Sciences 18.1 (2017): 118-128. [78] Spangler C., Kemp C.J. (1996), “Integrated silicon automotive accelerometer”, Sens. Actuators A54, pp. 523-529. [79] T. D. Tan, L. M. Ha, N. T. Long, H. H. Tue, N. P. Thuy (2007), “Feedforward Structure Of Kalman Filters For Low Cost Navigation”, International Symposium on Electrical-Electronics Engineering (ISEE2007), HoChiMinh City, VietNam, pp 1-6. [80] T.Velten, P. Krause, E. Obermeier (1996), “Two-axis Micromachined Accelerometer for Gesture Recognition”, MME’96, pp. 247-250. [81] Tan, Tran Duc, et al. (2007), "Integration of inertial navigation system and global positioning system: Performance analysis and measurements", Intelligent and Advanced Systems, 2007. ICIAS 2007. International Conference on. IEEE, 2007. -105- [82] Tang, W. C., Nguyen, T. C. H., Judy, M. W., & Howe, R. T. (1990), “Electrostatic- comb drive of lateral polysilicon resonators”, Sensors and Actuators A: Physical, 21(1), 328-331. [83] Thomas B. Greenslade, Jr., "Gyroscopic Control of Hovercraft", Phys. Teach., 31, 4- 5 (1993) [84] Tiano, A., Zirilli, A., & Pizzocchero, F. (2001), “Application of interval and fuzzy techniques to integrated navigation systems”, In IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, 2001. Joint 9 th , Vol. 1, pp. 13-18. [85] Tran Duc Tan, Huynh Huu Tue, Nguyen Thang Long, Nguyen Phu Thuy, Nguyen Van Chuc (2006), “Designing Kalman Filters for Integration of Inertial Navigation System and Global Positioning System”, the 10th biennial Vietnam Conference on Radio & Electronics, REV-2006. Hanoi, pp. 266-230. [86] Trinh, Thong Quang, Long Quang Nguyen, Dzung Viet Dao, Hoang Manh Chu, and Hung Ngoc Vu (2014), "Design and analysis of a z-axis tuning fork gyroscope with guided-mechanical coupling", Microsystem technologies 20 No. 2, pp. 281-289. [87] Vikas Kumar N (2004), Integration of Inertial Navigation System and Global Positioning System Using Kalman Filtering, M.Tech. Dissertation, Indian Institute of Technology, Bombay. [88] Wang, J., Schroedl, S., Mezger, K., Ortloff, R., Joos, A., & Passegger, T. (2005), “Lane keeping based on location technology”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 6(3), 351-356. [89] Weinberg, Marc S., and Anthony Kourepenis (2006), "Error sources in in-plane silicon tuning-fork MEMS gyroscopes", Microelectromechanical Systems, Journal of 15.3, pp. 479-491. [90] Yao, Yiqing, and Xiaosu Xu. "A RLS-SVM Aided Fusion Methodology for INS during GPS Outages." Sensors 17.3 (2017): 432. [91] Yazdi, Navid, Farrokh Ayazi, and Khalil Najafi (1998), "Micromachined inertial sensors", Proceedings of the IEEE 86.8, pp.1640-1659. [92] Yazdi, Navid, Farrokh Ayazi, and Khalil Najafi (1998), "Micromachined inertial sensors", Proceedings of the IEEE 86.8, pp. 1640-1659. -106- [93] Zarei, Nilgoon (2013), Thermal MEMS gyroscope design and characteristics analysis. Diss. Applied Sciences: School of Engineering Science.