Tóm tắt 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

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Văn Thắng THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG DẪN ĐƢỜNG TÍCH HỢP INS/GPS TRÊN CƠ SỞ LINH KIỆN VI CƠ ĐIỆN TỬ DÙNG CHO CÁC PHƢƠNG TIỆN GIAO THÔNG ĐƢỜNG BỘ 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 – 2017 2 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: PGS.TS. Bạch Nhật Hồng Phản biện: TS. Đỗ Trung Kiên Phản biện: PGS.TS. Nguyễn Đức Minh Luận án được bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội vào hồi 9 giờ 00 ngày 11 tháng 8 năm2017 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 1 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 vẫn tồn tại sai số nhất định. Với những lý do trên đã đang và tiếp tục 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. Chính vì vậy, tác giả đã chọn 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” cho luận án tiến sĩ của mình. Đối tƣợng nghiên cứu Hệ thống GPS, INS, hệ tích hợp phần cứng INS/GPS thương mại và các biện pháp nâng cao chất lượng làm việc và các cảm biến đo vận tốc góc trong khối đo lường quán tính IMU. 2 Mục đích nghiên cứu 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. Đồng thời, đưa ra một cấu trúc mới về cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (TFG) dựa trên công nghệ MEMS. Phƣơng 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 thương mại 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 cảm biến đo vận tốc góc kiểu vi sai Kết luận và kiến nghị 3 Chƣơng 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 (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 và 3 cảm biến đo vận tốc góc (Gyroscope). Để tạo ra hệ dẫn đường như mong muốn luận án đưa ra hai giải pháp cụ thể để nâng cao chất lượng hệ tích hợp INS/GPS thương mại sẵn có 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 [55]. Vì 4 kích thước nhỏ gọn nên MEMS cần tới nguồn cung cấp cỡ µv và các khối vi xử lý tín hiệu [30]. 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 [24]. 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 [27]. 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 [78], y sinh [37], điện tử gia đình [80], rô bốt, phân tích rung, hệ định vị [73]... 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 [83]. Gyroscope đã ra đời và được trình bày trong Hình 1.1. 5 Hình 1.1 Con quay cơ học cổ điển1 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 [14],[40],[53],[92]. 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 [6]. Những nghiên cứu về hệ tích hợp INS/GPS: Trong nghiên cứu [22] 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 [48]. 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 6 bộ cảm biến giao thông để đo tốc độ xe đường trường và xây dựng 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 [16], Inrix [41]. Map matching còn được nghiên cứu để đưa vào các ứng dụng như dự đoán đường [47]. Nghiên cứu trình bày trong tài liệu trích dẫn [57] 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 [66]. 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 [11],[15],[18],[19],[20],[21],[51],[88] 1.3. Định hƣớng nghiên cứu Luận án tập trung vào hai giải pháp để nâng cao chất lượng làm việc của hệ tích hợp INS/GPS thương mại sẵn có để tạo nên hệ dẫn đường dùng cho các phương tiện giao thông đường bộ. Đây cũng chính là hai đóng góp mới của nghiên cứu sinh trong luận án này: Thứ nhất là đề xuất thuật toán mới “Thuật toán bám đường” kết hợp với bản đồ số để hỗ trợ cho hệ tích hợp INS/GPS làm việc. Thuật toán này nâng cao độ chính xác của hệ tích hợp INS/GPS khi hệ thống làm việc trong điều kiện mất tín hiệu GPS. Thứ hai là nâng cao chất lượng của cảm biến đo vận tốc góc trong INS, cụ thể là đưa ra thiết kế, mô phỏng một cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning Fork (TFG) - Cảm biến đo vận tốc góc kiểu vi sai. TFG đề xuất có khả năng loại bỏ nhiễu đồng pha, khuếch đại đáng kể tín hiệu ngược pha và đặc biệt là có khả năng bù lệch pha cho hai tín hiệu kích thích đầu vào. 7 Chƣơng 2: HỆ DẪN ĐƢỜNG TÍCH HỢP INS/GPS VÀ CÁC BIỆN PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG 2.1 Hệ tích hợp INS/GPS 2.1.1. Nguyên lý kết hợp INS/GPS 2.1.1.1. Các phƣơng 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 [79]. 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 đƣờng quán tính Thuật toán dẫn đường quán tính trong INS sẽ tính toán vị trí, vận tốc, tư thế vật thể [71]. 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 DEN VVV ,, 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 [35], một IMU là MICRO-ISU BP3010 [36]. 8 2.2 Ứng dụng thuật toán STA và kết quả mô phỏng thực nghiệm 2.2.1 Thuật toán bám đƣờng (STA) và sơ đồ đề xuất Một số ràng buộc trong nghiên cứu này là: Thứ nhất, lộ trình chuyển động của xe thực nghiệm đã được biết trước hay nói cách khác là thuật toán và hệ thống được thử nghiệm và mô phỏng trên một lộ trình đã được xác định. Có thể thấy rằng ràng buộc này cũng đã giới hạn một phần phạm vi ứng dụng trong thực tế. Thứ hai, ứng dụng này chỉ dành cho việc định vị và dẫn đường cho các phương tiện đường bộ. 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”. Cấu hình tích hợp INS và GPS đề xuất được chỉ ra trong Hình 2.14. Hình 2.14 Hệ thống tích hợp đề xuất với thuật toán STA Nguyên lý hoạt động của hệ thống như sau: gọi γ là tham số thể hiện việc có hoặc không có tín hiệu GPS. Khi có tín hiệu GPS thì γ = 1 (hệ thống sẽ hoạt động ở trạng thái bình thường), khi không có 9 (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 như sau: / 1 1 ˆ ˆ k k k k k k x A x B u     (2.15)  / 1 / 1ˆ ˆ ˆk k k k k k kx x K z Hx    (2.16) Trong đó, Ak, Bk, H là dạng rời rạc của F(t), G(t), H(t) được chỉ ra trong các phương trình (2.11) đến (2.14); Kk là ma trận hệ số khuếch đại Kalman tại bước k. 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 (véc tơ trạng thái chỉ được cập nhật bởi ma trận chuyển trạng thái như được chỉ ra trong phương trình (2.16)). Lúc này đầu ra của bộ lọc Kalman không được phản hồi về khối INS, do vậy vận tốc ( , )INS INSN Ev v mà INS tính toán ở bước 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 (Body frame) 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 để nâng cao chất lượng của hệ định vị. Trong cấu hình phần cứng có sử dụng một máy tính đã lưu trữ cơ sở dữ liệu bản đồ số, trong đó có quỹ đạo chuyển động của xe chạy thực nghiệm. Cụ thể 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 10 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 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 11 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 ( )kd t 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:  k refe d t d d   (2.18) Trong công thức (2.18) 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 (2.18) là sẽ 12 tìm ra được vị trí của xe. Vị trí của xe lúc này được gán là vị trí của điểm tham chiếu thỏa mãn (2.18). 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 (2.18) 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: 1 1 ( ) ( ) ( ) N N N STA k STA k STA k k k P t P t V t t t      (2.19) 1 1 ( ) ( ) ( ) E E E STA k STA k STA k k k P t P t V t t t      (2.20) Lưu ý rằng, ở đây đơn vị của (t ), (t )N ESTA k STA kP P 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:   ( ) tan( ) ( ) N STA k k E STA k V t t V t   (2.21) 2.2.2 Kết quả và thảo luận 13 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 2.19). Hình 2.19 Chất lượng định vị của hệ thống INS/GPS khi có STA 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 2.15 và 2.16, 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 (m) (m ) 14 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 2.19) 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: 1 1 N ref i i i s P P N     (2.22) Trong đó, iP  và ref iP 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. Hình 2.20 và Hình 2.21 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). Khi 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 (2.22) và dữ liệu được chỉ ra trong các Hình 2.19 đến Hình 2.21. Khi hệ thống dùng 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. 15 Hình 2.20 Vận tốc theo hướng Đông khi có và không có STA Hình 2.21 Vận tốc theo hướng Bắc khi có và không có STA Hình 2.22 Góc hướng của hệ INS/GPS khi có và không có STA 16 Bên cạnh những kết quả đạt được ở trên, Hình 2.22 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 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. 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. 17 Chƣơng 3: CẤU TRÚC CẢM BIẾN ĐO VẬN TỐC GÓC 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 [6], 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 18 Tham số Ký hiệu Giá trị Độ cao của Gyro H 1754 µm Chiều rộng của Gyro W 1644 µm Độ dày của Gyro 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 2 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 3.2. Cấu trúc TFG có hệ dầm treo vi sai đề xuất 3.2.1. Hệ dầm treo vi sai 19 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 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 3.2.2. Thiết kế TFG có hệ dầm treo vi sai 20 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 21 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 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 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) 22 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 φ Cấu trúc 1 Cấu trúc 2 Cấu trúc 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 23 177°/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 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, mô phỏng một cảm biến đo vận tốc góc kiểu Tuning fork có hệ lò xo liên kết/dầm treo liên kết hình quả trám (gọi là cảm biến đo vận tốc góc 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. 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. Liên quan đến các nội dung của chương này tác giả đã có 02 công trình nghiên cứu khoa học được đăng trên 02 tạp chí quốc tế. Cụ thể là công trình thứ (6) và thứ (7) trong danh mục các công trình nghiên cứu khoa học. 24 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 thương mại. Một giải pháp liên quan đến phần hệ thống, còn một giải pháp liên quan đến cải tiến phần cứng của hệ thống. 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 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, gọi là 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, 4o tương ứng với cấu trúc TFG 1, 2 và 3. 25 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 26 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, accepted.