Luận Văn Thạc Sĩ Về Cân Bằng Quy Hoạch Quỹ Đạo Cho Quadrotor Với Tải Không Chắc Chắn

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu kỹ thuật điều khiển và tự động hóa cân bằng quy hoạch quỹ đạo cho quadrotor với tải không chắc chắn, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên

• Tác giả: Trần Kha
• Người hướng dẫn: PGS. Huỳnh Thái Hoàng
• Trường học: Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
• Đề tài: Cân Bằng Và Quy Hoạch Quỹ Đạo Cho Quadrotor Với Tải Không Chắc Chắn
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. Chương 1: Tổng quan về máy bay không người lái
• 1.1. Ứng dụng của máy bay không người lái
• 1.2. Phân loại các loại UAV
• 1.2.1. Phân loại theo tầm hoạt động
• 1.2.2. Phân loại theo cấu hình khí động học
• 1.2.3. Phân loại dựa trên kích cỡ và trọng tải
• 1.3. Giới thiệu Quadrotor
• 1.3.1. Các khái niệm về Quadrotor
• 1.3.2. Ứng dụng quadcopter vận chuyển hàng hoá, ưu và nhược điểm
• 1.4. Cấu trúc luận văn
• 1.5. Mô hình động học
• 1.6. Kết quả dự kiến
• 2. Chương 2: Nghiên cứu lý thuyết
• 2.1. Mô hình hoá hệ thống quadrotor (System Modelling)
• 2.2. Động lực học Rotor
• 2.3. Mô hình không gian trạng thái
• 3. Chương 3: Linh kiện của quadrotor
• 3.1. Bộ điều khiển tốc độ điện tử (ESC)
• 3.2. Bộ điều khiển APM 2
• 3.3. Bộ điều khiển từ xa
• 3.4. Cảm biến cân điện tử (loadcell)
• 3.5. Sơ đồ kết nối thiết bị
• 4. Chương 4: Các khối điều khiển
• 4.1. Khối điều khiển độ cao (Altitude Controller Block)
• 4.2. Khối điều khiển hướng (Attitude & Heading Controller Block)
• 4.3. Khối điều khiển vị trí (Position Controller Block)
• 4.4. Các bộ điều khiển (Controller)
• 4.4.1. Điều khiển PID (PID Controller)
• 4.4.2. Bộ điều khiển thích nghi mờ AFPID (Adaptive Fuzzy PID)
• 4.5. Thực hiện giải thuật
• 4.5.1. Lập trình với thư viện của Ardupilot 3
• 4.5.2. Cấu trúc vòng lặp chính (main loop)
• 4.6. Giải thuật điều khiển
• 4.7. Sơ đồ kết nối mô phỏng
• 5. Chương 5: Kết quả thiết kế
• 5.1. Kết quả thực nghiệm
• 5.1.1. Kiểm định giá trị đọc loadcell
• 5.1.2. Kiểm định bộ điều khiển AFPID
• 5.2. Hướng phát triển tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Thông số Quadrotor
• Mô phỏng Matlab
• Thông số phần cứng

Tóm tắt

I. Giới thiệu tổng quan về Quadrotor

Quadrotor là một loại UAV (Unmanned Aerial Vehicle) với thiết kế đặc biệt bao gồm bốn cánh quạt. Đặc điểm nổi bật của quadrotor là khả năng cất cánh và hạ cánh thẳng đứng, giúp nó có thể hoạt động trong không gian hạn chế. Hệ thống này có tính phi tuyến cao và được điều khiển thông qua bốn động cơ, mang lại sự linh hoạt và khả năng cơ động vượt trội. Cân bằng quadrotor và quy hoạch quỹ đạo là những vấn đề quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng UAV, đặc biệt khi phải đối mặt với tải không chắc chắn. Mô hình toán học chính xác cho quadrotor giúp đảm bảo tính ổn định và khả năng điều khiển trong các tình huống khác nhau. Theo nghiên cứu, điều khiển quadrotor không chỉ dừng lại ở việc duy trì trạng thái bay mà còn liên quan đến việc lập kế hoạch quỹ đạo phù hợp với các yếu tố tác động bên ngoài.

II. Mô hình hoá và điều khiển quadrotor

Mô hình hoá quadrotor yêu cầu sự kết hợp giữa lý thuyết động lực học và thuật toán điều khiển. Mô hình không gian trạng thái được xây dựng để mô tả động lực học của quadrotor, từ đó phát triển các bộ điều khiển như PID và AFPID. Thuật toán điều khiển PID được sử dụng để duy trì sự ổn định của quadrotor trong khi thuật toán AFPID được thiết kế để điều chỉnh độ cao khi tải không chắc chắn. Việc áp dụng các phương pháp này giúp tối ưu hóa quỹ đạo bay và giảm thiểu sai số trong quá trình điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc sử dụng thuật toán AFPID mang lại hiệu suất tốt hơn trong điều kiện biến đổi tải trọng, cho phép quadrotor duy trì sự cân bằng và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

III. Thực nghiệm và đánh giá kết quả

Thực nghiệm được tiến hành để kiểm tra hiệu quả của các bộ điều khiển đã thiết kế. Kết quả cho thấy rằng bộ điều khiển AFPID có khả năng điều chỉnh tốt hơn so với bộ điều khiển PID trong các tình huống tải không chắc chắn. Thông qua các bài thử nghiệm thực tế, động lực học quadrotor đã được xác nhận, cho phép đánh giá chính xác hiệu suất của các thuật toán điều khiển. Các kết quả này không chỉ chứng minh tính khả thi của mô hình toán học mà còn mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các ứng dụng thực tiễn của quadrotor trong lĩnh vực vận tải, cứu hộ và nông nghiệp. Việc tối ưu hóa quy hoạch quỹ đạo cho quadrotor cũng cho thấy tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của UAV trong các tình huống thực tế.

IV. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Luận văn này đã đóng góp vào việc phát triển mô hình và thuật toán điều khiển cho quadrotor với tải không chắc chắn. Kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao, đặc biệt trong các lĩnh vực như cứu hộ và vận tải hàng hóa. Hướng phát triển tương lai có thể bao gồm việc cải thiện thêm thuật toán điều khiển và mở rộng ứng dụng của quadrotor trong các lĩnh vực khác nhau. Việc nghiên cứu sâu hơn về không gian ba chiều và các yếu tố tác động bên ngoài sẽ giúp nâng cao khả năng hoạt động của quadrotor, từ đó mở rộng khả năng áp dụng của nó trong thực tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường máy bay không người lái (UAV) toàn cầu đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng vượt bậc trên 15% mỗi năm, trong đó phân khúc phương tiện bay bốn cánh quạt (Quadrotor) phục vụ vận tải hàng hóa tự hành đóng vai trò then chốt. Tuy nhiên, Quadrotor vốn là một hệ thống phi tuyến cao, bất định và thiếu cơ cấu chấp hành với 6 bậc tự do nhưng chỉ sử dụng 4 động cơ dẫn động độc lập. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm phát sinh khi thiết bị thực hiện nhiệm vụ vận chuyển hàng hóa với khối lượng biến thiên liên tục từ 0 kg đến 0.5 kg trên tổng tải trọng thiết kế 1.7 kg, khiến mômen quán tính thay đổi đột ngột và làm các bộ điều khiển tuyến tính truyền thống mất ổn định.

Mục tiêu cụ thể của công trình là xây dựng mô hình toán học giải tích chính xác, thiết kế bộ điều khiển cân bằng góc, bám vị trí bằng thuật toán PID và phát triển bộ điều khiển mờ thích nghi (AFPID) cho kênh độ cao nhằm triệt tiêu ảnh hưởng của tải trọng không chắc chắn. Đề tài được triển khai nghiên cứu và thử nghiệm thực địa tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 02/2020 đến tháng 09/2020. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện qua việc giảm thiểu sai số bám độ cao xuống dưới ngưỡng 0.05 m và duy trì góc nghiêng thân xe trong biên độ an toàn dưới 5 độ, cung cấp giải pháp kỹ thuật tin cậy cho bài toán giao hàng chặng cuối và cứu nạn khẩn cấp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng của 3 khối lý thuyết trụ cột: Cơ học vật thể rắn ứng dụng định luật Newton - Euler để thiết lập phương trình động lực học 6 bậc tự do, Lý thuyết điều khiển kinh điển PID và Lý thuyết điều khiển mờ thích nghi mờ mờ hóa các quy tắc chỉnh định độ lợi theo thời gian thực. Mô hình nghiên cứu phân tách toàn bộ hệ thống Quadrotor thành 12 biến trạng thái không gian biểu diễn tọa độ tịnh tiến, vận tốc dài, góc nghiêng Euler (roll, pitch, yaw) và vận tốc góc quay.

Các khái niệm then chốt xuyên suốt đề tài bao gồm:

• Hệ thống thiếu cơ cấu chấp hành: Cấu trúc điều khiển 6 bậc tự do thông qua 4 ngõ vào lực nâng tổng hợp và mômen xoay.
• Ma trận quay hệ quy chiếu: Công cụ chuyển đổi động học giữa hệ quy chiếu cố định gắn trên thân máy bay và hệ quy chiếu tham chiếu mặt đất.
• Độ lợi mờ thích nghi: Cơ chế tự động bù trừ sai lệch thông số khối lượng bằng bảng luật mờ 49 quy tắc cho từng hệ số điều khiển.
• Hiện tượng phản điện động và động lực học rotor: Mô hình hóa động cơ không chổi than một chiều với hàm truyền trễ bậc 1 nhằm phản ánh chính xác đáp ứng lực đẩy.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của luận văn được thu thập đồng bộ từ hai kênh: mô phỏng toán học chi tiết trên phần mềm MATLAB/Simulink và dữ liệu đo đạc thực nghiệm từ phần cứng Quadrotor. Thiết bị thực nghiệm sử dụng khung FPV S500, 4 động cơ SunnySky 2212-980Kv, cánh quạt 1047, bộ điều tốc điện tử ESC 35A, pin nguồn LiPo 3S 11.1V dung lượng 5200 mAh dòng xả 50C, bo mạch điều khiển APM 2.8 chạy vi xử lý ATmega2560 tần số 16 MHz tích hợp cảm biến quán tính MPU6000 và cảm biến đo tải trọng Loadcell 1 kg liên kết bộ chuyển đổi ADC HX711 24-bit.

Phương pháp phân tích dựa trên việc đánh giá sai số tích phân tuyệt đối (IAE), khảo sát đáp ứng quá độ miền thời gian và kiểm định chất lượng bám quỹ đạo không gian 3 chiều. Timeline nghiên cứu kéo dài liên tục trong 5 tháng, từ ngày 10/02/2020 đến ngày 06/06/2020 và hoàn thiện bảo vệ thành công vào tháng 09/2020.

Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 50 kịch bản mô phỏng đa biến và 15 chuyến bay thử nghiệm thực tế với các mức tải trọng thay đổi ngẫu nhiên. Phương pháp chọn mẫu áp dụng kỹ thuật lấy mẫu phân tầng theo các dạng quỹ đạo chuẩn: bay lơ lửng tại điểm đặt, bay chuyển điểm 3D và bám quỹ đạo xoắn ốc liên tục. Lý do lựa chọn phương pháp phân tích này là nhằm bảo đảm tính tương thích chặt chẽ giữa mô hình toán học lý thuyết và các ràng buộc phi tuyến của phần cứng thực tế, triệt tiêu tối đa rủi ro mất an toàn bay trước khi thử nghiệm vật lý.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và thực nghiệm đã chứng minh hiệu năng vượt trội của thuật toán đề xuất qua 4 phát hiện trọng tâm:

Thứ nhất, bộ điều khiển thích nghi mờ AFPID cho khả năng bù trừ tải trọng xuất sắc khi khối lượng hàng hóa thay đổi đột ngột từ 0 kg lên 0.3 kg, giúp độ vọt lố của kênh độ cao duy trì ở mức thấp 4.5%, giảm tới 13.7% so với mức vọt lố 18.2% khi sử dụng bộ điều khiển PID thông thường.

Thứ hai, thời gian xác lập trạng thái cân bằng của Quadrotor khi chịu nhiễu tải trọng giảm khoảng 28.5%, đạt điểm cân bằng ổn định chỉ sau 1.8 giây thay vì kéo dài 2.5 giây như thuật toán truyền thống.

Thứ ba, độ chính xác bám quỹ đạo không gian 3 chiều đạt mức tin cậy cao với sai số vị trí tổng hợp luôn duy trì dưới 0.08 m ở dải vận tốc góc động cơ trung bình 5500 vòng/phút, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng trôi dạt tọa độ.

Thứ tư, cảm biến Loadcell kết hợp vi mạch HX711 đạt độ tuyến tính cao với sai số đo khối lượng thực tế nhỏ hơn 1.5%, cung cấp tín hiệu phản hồi liên tục giúp bộ luật mờ hiệu chỉnh độ lợi mượt mà.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự vượt trội của hệ thống là nhờ cơ chế tự động tái cấu trúc độ lợi tỷ lệ, tích phân và vi phân dựa trên sai số độ cao và tốc độ biến thiên sai số tức thời kết hợp cùng giá trị đo khối lượng thực. Khi tải trọng tăng lên, thuật toán AFPID ngay lập tức tăng hệ số bù lực nâng để duy trì gia tốc thẳng đứng mà không gây dao động góc nghiêng.

So sánh với các nghiên cứu sử dụng phương pháp điều khiển trượt hoặc điều khiển cuốn chiếu phi tuyến kinh điển của các nhóm tác giả quốc tế, phương pháp kết hợp PID và AFPID trong luận văn này loại bỏ hoàn toàn hiện tượng rung giật cơ khí tần số cao tại cánh quạt, đồng thời giảm đáng kể tải tính toán cho bộ vi xử lý nhúng 8-bit. Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan và khoa học thông qua hệ thống đồ thị đáp ứng thời gian thực của các góc Euler, biểu đồ không gian so sánh quỹ đạo bay 3D thực tế với quỹ đạo đặt, cùng các bảng tổng hợp chỉ số sai số tích phân thể hiện độ tin cậy tuyệt đối của giải thuật.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao hiệu quả vận hành và mở rộng khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống Quadrotor mang tải biến thiên, luận văn đưa ra 4 khuyến nghị then chốt:

1. Nâng cấp thuật toán ước lượng trạng thái bằng cách tích hợp bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) để dung hợp dữ liệu cảm biến đo gia tốc, con quay hồi chuyển và cảm biến áp suất khí quyển, hướng tới mục tiêu giảm sai số ước lượng độ cao xuống dưới 0.02 m trong vòng 3 tháng do kỹ sư phần mềm điều khiển đảm nhiệm.
2. Chuyển đổi nền tảng vi xử lý từ bo mạch 8-bit sang kiến trúc 32-bit hiệu năng cao như ARM Cortex-M4 nhằm tăng tần số quét vòng lặp điều khiển chính từ 100 Hz lên 400 Hz, thực hiện trong lộ trình 6 tháng bởi nhóm kỹ thuật nhúng.
3. Cải tiến kết cấu cơ khí sử dụng vật liệu sợi carbon nguyên khối kết hợp động cơ hiệu suất cao nhằm nâng tỷ lệ tải trọng hữu ích lên mức 1.5 kg trên tổng trọng lượng 2.5 kg, triển khai trong thời gian 9 tháng do các phòng thí nghiệm cơ điện tử phụ trách.
4. Xây dựng quy trình chuẩn hóa và kiểm thử an toàn bay thương mại hóa cho các doanh nghiệp logistics ứng dụng drone tự hành, đặt mục tiêu tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng pin LiPo tiết kiệm trên 12% điện năng trong vòng 12 tháng do các đơn vị phát triển công nghệ điều hướng dẫn đầu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình luận văn thạc sĩ này là nguồn tài liệu giá trị cao cho 4 nhóm đối tượng:

• Học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tự động hóa, Kỹ thuật Robot: Khai thác toàn diện phương pháp xây dựng mô hình toán học phi tuyến 6 bậc tự do và kỹ thuật thiết kế luật điều khiển thích nghi mờ giải quyết bài toán tham số bất định.
• Kỹ sư nghiên cứu và phát triển phần mềm nhúng UAV: Ứng dụng trực tiếp cấu trúc kết nối phần cứng APM 2.8, mạch đọc cảm biến tải trọng HX711 và phương pháp lập trình thư viện nhúng thời gian thực cho các dòng máy bay không người lái thương mại.
• Doanh nghiệp và chuyên gia phát triển giải pháp Logistics thông minh: Tham khảo kiến trúc điều khiển bay an toàn khi bốc dỡ hàng hóa tự động, làm tiền đề cho việc xây dựng đội bay giao hàng tự hành tầm thấp.
• Giảng viên và nhà nghiên cứu tại các trường đại học kỹ thuật: Sử dụng toàn bộ mô hình mô phỏng MATLAB/Simulink và dữ liệu thực nghiệm làm giáo trình giảng dạy chuyên sâu cho các môn học Điều khiển phi tuyến và Hệ thống tự hành.

Câu hỏi thường gặp

• Tại sao cần sử dụng bộ điều khiển thích nghi mờ AFPID thay thế cho PID kinh điển trên Quadrotor mang tải? Khi tải trọng thay đổi từ 0 kg đến 0.5 kg, khối lượng và mômen quán tính của thiết bị biến động mạnh khiến các hệ số PID cố định không còn đáp ứng tối ưu. AFPID liên tục hiệu chỉnh 3 hệ số độ lợi theo thời gian thực dựa trên luật mờ, giúp giảm 28.5% thời gian xác lập và duy trì độ ổn định tuyệt đối cho phương tiện.

• Hệ thống phần cứng thực nghiệm trong đề tài gồm những linh kiện cơ bản nào? Phần cứng thực nghiệm gồm khung FPV S500, 4 động cơ SunnySky 2212-980Kv, 4 bộ điều tốc ESC 35A, cánh quạt 1047, pin LiPo 3S 11.1V 5200mAh và mạch điều khiển APM 2.8 tích hợp cảm biến quán tính MPU6000. Hệ thống tích hợp thêm cảm biến Loadcell 1 kg kết hợp mạch ADC HX711 24-bit để nhận dạng tải trọng trực tiếp.

• Thuật toán điều khiển xử lý đặc tính thiếu cơ cấu chấp hành của Quadrotor như thế nào? Quadrotor có 6 bậc tự do nhưng chỉ có 4 ngõ vào điều khiển. Luận văn chia nhỏ thành 3 kênh: kênh độ cao điều khiển trực tiếp bằng tổng lực nâng qua thuật toán AFPID, kênh góc nghiêng điều khiển bằng mômen xoay qua PID, và kênh vị trí mặt phẳng ngang được điều khiển gián tiếp thông qua việc tính toán góc nghiêng roll và pitch đặt.

• Độ rung cơ khí của động cơ có làm ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến Loadcell không? Rung động cơ học từ 4 động cơ quay tốc độ trên 5000 vòng/phút có gây nhiễu tín hiệu. Tác giả đã thiết kế bộ lọc trung bình động bằng phần mềm trên vi xử lý ATmega2560 16 MHz, giúp sai số đo lường tải trọng duy trì dưới mức 1.5%, bảo đảm tín hiệu đầu vào cho bộ luật mờ luôn ổn định và chính xác.

• Phương pháp nghiên cứu trong luận văn có thể mở rộng cho các loại drone nhiều cánh khác không? Khung toán học động lực học Newton - Euler và thuật toán AFPID trong đề tài có tính mở rộng rất cao. Khi chuyển đổi sang dòng Hexarotor (6 cánh) hoặc Octorotor (8 cánh) có tải trọng trên 3 kg, các nhà nghiên cứu chỉ cần thay đổi ma trận phân phối lực điều khiển mà vẫn giữ nguyên cấu trúc bộ điều khiển mờ.

Kết luận

• Thiết lập thành công mô hình toán học giải tích toàn diện cho Quadrotor 6 bậc tự do dựa trên định luật Newton - Euler có tính đến các hiệu ứng khí động học và động học rotor.
• Thiết kế và tích hợp hoàn chỉnh giải thuật thích nghi mờ AFPID cho kênh độ cao và PID cho kênh cân bằng góc, bám vị trí.
• Chế tạo thành công mô hình phần cứng thực nghiệm với cảm biến Loadcell đo tải trọng thời gian thực kết nối vi xử lý APM 2.8.
• Kiểm chứng chất lượng điều khiển vượt trội qua mô phỏng và thực nghiệm với độ vọt lố giảm hơn 13% và sai số bám quỹ đạo dưới 0.08 m.
• Đóng góp giải pháp khoa học và công nghệ vững chắc cho bài toán điều khiển máy bay không người lái vận chuyển hàng hóa tự hành.

Trong lộ trình 6 đến 12 tháng tới, hướng phát triển tiếp theo sẽ tập trung vào việc thử nghiệm thuật toán ngoài trời với điều kiện gió động cấp 3 và tích hợp công nghệ thị giác máy tính để nhận diện bãi đáp. Hãy khai thác ngay tài liệu nghiên cứu chuyên sâu này để áp dụng vào các dự án phát triển thiết bị bay tự hành thông minh của bạn!

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 Giới thiệu tổng quan Chương này sẽ trình bày ngắn gọn về máy bay không người lái (UAV), lịch sử, loại và cách sử dụng. Chương này cũng sẽ giới thiệu đến Quadrotor, thảo luận về các khái niệm và kiến trúc. Sau cùng, cấu trúc của luận văn cũng sẽ được phác thảo trong chương này. Tổng quan về máy bay không người lái Phương tiện bay không người lái hay Máy bay không người lái, viết tắt tiếng Anh là UAV (Unmanned aerial vehicle) là tên gọi chỉ chung cho các loại máy bay mà không có người lái ở buồng lái, hoạt động tự lập và thường được điều khiển từ xa từ trung tâm hay máy điều khiển.

Theo sự phát triển công nghệ hiện nay có các dạng UAV: o Máy bay theo nghĩa truyền thống được trang bị hệ thống điều khiển và lái tự động, được gọi là UAS (unmanned aircraft system), xuất hiện từ những năm 1950 và đã từng phục vụ việc do thám và trinh sát chiến trường. Loại tổ hợp máy bay này có khả năng tự động hóa các hoạt động của máy bay cao, không đòi hỏi những trang thiết bị hàng không đặc chủng, giá thành khai thác sử dụng và bảo trì hệ thống để phục vụ lâu dài rẻ, trong quân sự loại máy bay này có đặc tính tấn công chớp nhoáng. o Phương tiện bay kiểu mới, được chế tạo rất đa dạng, có kích thước và công suất động cơ nhỏ đến trung bình, được gọi là drone. o Các drone có lắp camera để quan sát, và thường được gọi là flycam.

Để thuận tiện điều khiển thao tác thì drone có nhiều cánh quạt, thường là 4. Ứng dụng của máy bay không người lái Ứng dụng của UAV quadcopter đang tăng lên mạnh mẽ, từ các mục đích quân sự cho đến nghiên cứu khoa học, điện ảnh - truyền hình, nông nghiệp, thương mại, vận chuyển, giải trí, khảo sát địa hình, thăm dò, cứu hộ, cứu nạn, drone luôn tỏ ra là một phương tiện linh động, dễ sử dụng, chi phí hợp lí. Nghiên cứu khí tượng, thuỷ văn, địa lý: các thiết bị bay UAV được ứng dụng mạnh mẽ song hành với việc quan sát từ vệ tinh. Các nhiệm vụ điển hình:  Đo lường sự biến dạng của vỏ trái đất để đưa ra các dự đoán sớm về thảm hoạ tự nhiên như động đất, phun trào núi lửa….

 Đo lường sự ô nhiễm ở tầng đối lưu và chất lượng của không khí, các nguồn ô nhiễm lan từ nơi này đến nơi khác.  Đo lường độ dày lớp và sự biến dạng của lớp băng bề mặt để đưa ra dự đoán về sự nóng lên toàn cầu. Tìm kiếm và giải cứu: các UAV được trang bị camera, hộp cứu hộ có thể dùng cho các nhiệm vụ giải cứu nạn nhân của thảm hoạ: động đất, lũ cuốn, cháy rừng, máy bay rơi. Cứu hoả: các UAV có trang bị cảm biến hồng ngoại có thể tầm nhiệt, nguồn gây cháy ở các khu rừng, toà chung cư, căn hộ,… và truyền gửi tín hiệu đánh dấu chính xác vị trí nguồn gây cháy này cho các đơn vị cứu hộ.

Giám sát công cộng: được xem như là 1 giải pháp thay thế có tính hiệu quả về kinh phí thay cho lực lượng cảnh sát truyền thống sử dụng máy bay trực thăng. Giám sát biên giới: UAV có thể được dùng để giám sát được biên giới, làm tình báo ngăn ngừa xâm phạm bất hợp pháp. Ứng dụng nông nghiệp: UAV được dùng để phun thuốc trừ sâu, giám sát tình trạng mùa màng. Ứng dụng công nghiệp: UAV được dùng để giám sát tình trạng bên trong, bên ngoài đường ống.

Thực hiện giám sát trên cao đối với 1 số nhà máy điện hạt nhân… 1. Phân loại các loại UAV Có rất nhiều cách phân loại UAV, chủ yếu dựa trên tầm hoạt động, cấu hình khí động học, kích cỡ và trọng tải. Phân loại theo tầm hoạt động UAV có thể được phân loại thành 7 nhóm chính dựa trên tầm cao và khả năng hoạt động. Tầm cao và hoạt động lâu dài (HALE): gồm các thiết bị có khả năng bay ở độ cao trên 1500m và hoạt động lâu hơn 24hr.

Thường chủ yếu dùng cho nhiệm vụ giám sát tầm xa. 2 Tầm vừa và hoạt động lâu dài (MALE): gồm các thiết bị có khả năng bay ở độ cao từ 5000 – 1500m và hoạt động tới 24hr. Các MALE UAV cũng thường được dùng cho các nhiệm vụ giám sát. Tầm vừa hoặc bay chiến thuật (TUAV): gồm các thiết bị có khả năng bay ở độ cao từ 300 – 500m.

Các thiết bị bay này thường có kích thước nhỏ, đơn giản hơn MALE và HALE. Tầm ngắn (CRUAV): gồm các thiết bị có khả năng hoạt động tầm xa trong khoảng 100km. Các thiết bị này thường dùng cho mục đích dân sự dò đường ống, phun thuốc trên đồng, giám sát tình trạng giao thông,… UAV loại nhỏ (MUAV): thường có khối lượng khoảng 20kg và tầm hoạt động trong 30m. UAV loại rất nhỏ (MAV): thường có sải cánh nhỏ hơn 150mm.

Các thiết bị này sử dụng chủ yếu trong nhà với yêu cầu bay chậm hoặc đứng yên. UAV loại siêu nhỏ (NAV): có kích cỡ tầm 10mm, thường dùng bay thành đàn cho mục đích làm nhiễu tín hiệu ra đa. Ngoài ra, còn được dùng cho mục đích giám sát các khu vực không gian kín, chật hẹp với camera trang bị. Phân loại theo cấu hình khí động học UAV có thể được phân loại theo 4 nhóm chính dựa trên cấu hình khí động học.

Cánh bằng (Fixed-wing UAV): các thiết bị này yêu cầu có đường băng khi cất cánh và hạ cánh, có thể bay trong thời gian dài với tốc độ cao. Loại này thường được dứng dụng trong các nghiên cứu khoa học hoặc quân sự như trinh sát khí tượng hoặc dò thám. Cánh xoay (Rotary-wing UAV): các thiết bày này có thể cất cánh và hạ cánh thẳng đứng, có thể đứng yên trên không và khả năng cơ động cao. Loại này có thể phân loại thành 4 nhóm nhỏ hơn:  Đơn trục (Single-rotor): thiết bị chỉ có 1 rotor ở trên đầu thiết bị và 1 rotor ở đuôi giữ cân bằng, tương tự như thiết kế của máy bay trực thăng.

 Đồng trục (Coaxial): có 2 rotor xoay ngược hướng gắn cùng 1 trục.  Tứ trục (Quadrotor): thiết bị có 4 rotor gắn cố định vào khung hình X hoặc +.  Đa trục (Multi-rotor): UAV có từ 6-8 rotor. Loại này cực kỳ linh hoạt và vẫn có thể duy trì hoạt động trong điều kiện có 1 rotor bị hỏng.

Việc tăng số lượng rotor sẽ giúp tăng khả năng mang tải và tầm cao hoạt động tối đa của UAV tuy nhiên sẽ đồng thời tăng giá thành và mức tiêu thụ năng lượng. 3 Hình 1-1 Máy bay cánh bằng Hình 1-2 Máy bay trực thăng 1 trục và đồng trục Hình 1-3 Quadrotor và Hexrotor phiên bản thương mại Khí cầu (Blimps UAV): có hình dạng tương tự bong bóng bay, khinh khí cầu. Các thiết bị bay này thường rất nhẹ và kích cỡ lớn, bên trong được bơm đầy khí Heli thường dùng trong các nhiệm vụ diễn ra thời gian lâu trên không có yêu cầu tốc độ bay chậm. Cánh vỗ (Flapping-wing UAV): lấy cảm hứng từ khả năng bay của loài chim, côn trùng, các UAV này có thể mô phỏng cách thức bay với đôi cánh nhỏ và khả năng tải cực kỳ hạn chế.

Tuy nhiên, loại này có thể tiêu thụ năng lượng rất thấp và có khả năng cất cánh và hạ cánh thẳng đứng. Các mô hình phát triển của loại này đang được diễn ra mạnh mẽ ở các phòng nghiên cứu. Hình 1-4 Khinh khí cầu 4 Hình 1-5 UAV mô phỏng cử động chim bay vỗ cánh 1. Phân loại dựa trên kích cỡ và trọng tải UAV có thể được phân thành 5 loại dựa trên kích cỡ và trọng tải của chúng.

Cỡ lớn UAV: thiết bị loại này có kích cỡ lớn, có thể đủ không gian cho 1 phi công điều khiển ở bên trong với chế độ bay tự động hoặc điều khiển. Loại này có trọng tải lớn nhất với khả năng hoạt động lâu dài. Cỡ vừa UAV: thiết bị loại này thường dùng cho mục đích giám sát an ninh. Có trọng tải tương đối tầm 10kg do đó có thể mang các thiết bị dẫn hướng trọng tải lớn và có độ chính xác cao.

Cỡ nhỏ UAV: đây là các thiết bị loại cầm tay có thể điều khiển từ xa bằng sóng vô tuyến (RC) với trọng tải nhỏ từ 2-10kg nên có thể chứa các cảm biến và thiết bị điều hướng khối lượng nhỏ. Cỡ nhỏ gọn UAV: các thiết bị loại này rất nhỏ gọn và có thể cầm tay, dùng bay ở trong nhà và ngoài môi trường với trọng tải nhỏ hơn 2kg. Loại này rất phổ biến dùng trong các nghiên cứu về mô hình điều khiển phi tuyến, hàng không. Cỡ siêu nhỏ UAV: chủ yếu sử dụng trong nhà vì kích cỡ rất nhỏ.

Thường có khối lượng nhỏ hơn 100g khiến cho rất khó trang bị các cảm biến và thiết bị dẫn hướng. Chính điều này khiến loại này thành đối tượng nghiên cứu chế tạo các loại cảm biến dẫn hướng siêu nhỏ nhẹ. Hình 1-6 UAV cỡ lớn và cỡ vừa 5 Hình 1-7 UAV cỡ nhỏ và siêu nhỏ 1. Giới thiệu Quadrotor Thuật ngữ “Quadrotor” (hay còn gọi là Drone) dùng để chỉ những phương tiện máy bay UAV kiểu mới, được chế tạo rất đa dạng, có kích thước và động cơ nhỏ đến trung bình.

Để thuận tiện điều khiển thao tác thì drone được lắp đặt nhiều cánh quạt, thường là 4 (Quad) hoặc là 6 (Hexa). Ngoài ra, về kích thước cũng có những biến đổi khác nhau: chúng có thể sải cánh rộng như một máy bay phản lực hay nhỏ như một chiếc máy bay mô hình được điều khiển bằng sóng radio. Trong lịch sử ghi nhận, phiên bản đầu tiên của Quadrotor được xây dựng và cho bay thử vào năm 1907. Từ thời điểm đó tới ngày nay, các phiên bản đã được cải tiến rất nhiều nhưng định nghĩa về quadrotor vẫn không đổi và được xem là thiết bị UAV cánh xoay.

Hình 1-8 Quadrotor (drone) thương mại phổ biến trên thị trường 1. Các khái niệm về Quadrotor Quadrotor là 1 thiết bị bay có 4 roto được gắn cố định lên 1 khung có hình + hoặc x. Các rotor này là các động cơ BLDC sẽ có các chiều quay như hình, tạo lực nâng để nâng toàn bộ 6 quadcopter. Rotor 1 và 3 xoay cùng chiều nhau và ngược chiều với roto 2 và 3 dẫn đến sự cân bằng về moment xoắn của toàn bộ quadrotor.

Hình 1-9 Mô hình của quadrotor, góc và các trục toạ độ Vì đối tượng có tính chất phi tuyến và 6 bậc tự do (DOF), do đó sẽ có 6 biến dùng để miêu tả vị trí của đối tượng trong không gian (𝑥, 𝑦, 𝑧, 𝜑, 𝜃, 𝜓).