Đồ án thiết kế mô hình máy bay tự hành thông minh quadcopter - ĐH SPKT

Tổng quan về đồ án tốt nghiệp mô hình máy bay tự hành thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ điều khiển tiên tiến trong lĩnh vực hàng không

• Tác giả: Phan Văn Quân
• Người hướng dẫn: TS. Đặng Xuân Ba
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
• Đề tài: Mô hình máy bay tự hành thông minh
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về đồ án tốt nghiệp mô hình máy bay tự hành thông minh

Đồ án tốt nghiệp mô hình máy bay tự hành thông minh là đề tài nghiên cứu ứng dụng công nghệ điều khiển tự động trong lĩnh vực hàng không không người lái. Mô hình quadcopter được thiết kế nhằm mô phỏng hoạt động bay độc lập với khả năng nhận diện môi trường xung quanh. Hệ thống tích hợp cảm biến GPS, camera, bộ vi xử lý vi điều khiển ARM Cortex-M4 cùng thuật toán PID cho phép điều khiển chính xác quỹ đạo bay. Mục tiêu đề tài nhằm xây dựng nền tảng thử nghiệm các giải pháp điều khiển tiên tiến phục vụ đào tạo và nghiên cứu khoa học. Máy bay tự hành thông minh có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong giám sát môi trường, cứu hộ, quay phim chụp ảnh từ trên cao.

1.1. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu chính của đồ án là chế tạo mô hình quadcopter hoạt động ổn định trong hai chế độ điều khiển: bằng tay và tự động. Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế cơ khí khung máy bay, lựa chọn động cơ brushless 2212 920KV phù hợp, tích hợp cảm biến IMU MPU6050 và GPS NEO-6M. Hệ thống điều khiển sử dụng bộ vi xử lý STM32F407 với tần số quét 100Hz đảm bảo phản hồi tức thời. Thuật toán điều khiển PID được tối ưu hóa thông qua phương pháp thử nghiệm Ziegler-Nichols. Dữ liệu được truyền qua giao thức UART với tốc độ 115200 baud.

1.2. Ứng dụng tiềm năng trong thực tế

Mô hình quadcopter tự hành có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giám sát nông nghiệp chính xác, khảo sát địa hình nguy hiểm, hỗ trợ cứu hộ thảm họa. Tại Việt Nam, công nghệ UAV giúp nông dân theo dõi sức khỏe cây trồng thông qua phân tích hình ảnh đa phổ. Trong lĩnh vực an ninh, máy bay không người lái giám sát biên giới, phát hiện xâm nhập trái phép. Hơn nữa, hệ thống có thể tích hợp camera nhiệt phục vụ tìm kiếm cứu nạn trong điều kiện thiếu sáng. Các ứng dụng này đòi hỏi độ chính xác cao trong điều khiển bay và xử lý dữ liệu thời gian thực.

II. Phân tích các thách thức trong điều khiển máy bay tự hành

Điều khiển máy bay tự hành gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến của hệ thống động lực học. Máy bay quadcopter có sáu bậc tự do nhưng chỉ có bốn đầu vào điều khiển, dẫn đến tình trạng thiếu điều khiển. Sự nhiễu loạn từ gió, trọng lực không đều ảnh hưởng đến độ ổn định bay. Độ trễ trong truyền dữ liệu cảm biến gây ra dao động không mong muốn. Hơn nữa, giới hạn năng lượng pin hạn chế thời gian hoạt động. Sai số tích lũy từ cảm biến IMU dẫn đến lệch quỹ đạo bay theo thời gian. Việc cân bằng lực đẩy giữa bốn động cơ đòi hỏi thuật toán điều khiển phức tạp. Các yếu tố môi trường như nhiệt độ, áp suất khí quyển cũng tác động đến hiệu suất động cơ.

2.1. Động lực học phi tuyến của quadcopter

Quadcopter vận hành dựa trên nguyên lý cân bằng lực đẩy và mô men. Lực đẩy tổng hợp từ bốn động cơ phải cân bằng trọng lực. Mô men quay quanh trục roll, pitch, yaw được tạo ra bằng cách thay đổi tốc độ động cơ đối xứng. Phương trình vi phân mô tả chuyển động phi tuyến bao gồm các thành phần quán tính, Coriolis, trọng lực. Hiệu ứng con quay hồi chuyển xuất hiện khi cánh quạt quay nhanh, gây nhiễu cho hệ thống điều khiển. Độ cứng của khung máy bay ảnh hưởng đến tần số dao động tự nhiên.

2.2. Ảnh hưởng của nhiễu môi trường đến bay ổn định

Gió ngang là yếu tố nhiễu chính gây lệch quỹ đạo bay. Độ cao thay đổi ảnh hưởng đến mật độ không khí, làm giảm lực đẩy động cơ. Nhiệt độ môi trường thay đổi điện trở cuộn dây động cơ, ảnh hưởng đến hiệu suất. Bức xạ điện từ từ thiết bị điện tử xung quanh gây nhiễu tín hiệu GPS. Độ ẩm không khí tác động đến trọng lượng khung máy bay do hấp thụ hơi nước. Sự rung lắc từ mặt đất truyền qua chân đế cất cánh gây nhiễu ban đầu. Các yếu tố này đòi hỏi hệ thống điều khiển phải có khả năng thích ứng linh hoạt.

III. Giải pháp thiết kế hệ thống điều khiển thông minh

Hệ thống điều khiển máy bay tự hành thông minh tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao độ chính xác. Thuật toán điều khiển PID kết hợp với bộ lọc Kalman giúp giảm nhiễu trong dữ liệu cảm biến. Hệ thống định vị GPS RTK cung cấp độ chính xác vị trí dưới 1cm. Bộ vi xử lý ESP32 xử lý song song dữ liệu cảm biến và điều khiển động cơ. Giao diện người dùng web-based cho phép giám sát từ xa qua mạng WiFi. Thuật toán học tăng cường (Reinforcement Learning) được nghiên cứu để tối ưu hóa đường bay trong môi trường thay đổi. Máy bay có khả năng tự động hạ cánh khẩn cấp khi phát hiện lỗi hệ thống.

3.1. Thuật toán PID kết hợp bộ lọc Kalman

Bộ lọc Kalman xử lý dữ liệu từ cảm biến IMU và GPS, cung cấp ước lượng trạng thái chính xác hơn. Sai số ước lượng được sử dụng làm đầu vào cho bộ điều khiển PID. Hằng số Kp, Ki, Kd được tinh chỉnh thông qua thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO). Tần số lấy mẫu 100Hz đảm bảo phản hồi kịp thời với nhiễu môi trường. Hệ thống điều khiển có khả năng bù trừ nhiễu gió lên đến 10m/s. Độ trễ xử lý được giảm xuống dưới 5ms nhờ tối ưu hóa thuật toán.

3.2. Hệ thống định vị GPS RTK và điều khiển bay

Hệ thống GPS RTK sử dụng hai ăng-ten thu tín hiệu vệ tinh, cung cấp độ chính xác vị trí 1cm. Dữ liệu vị trí được truyền qua giao thức MAVLink đến bộ vi xử lý chính. Thuật toán điều khiển bay tính toán quỹ đạo dựa trên điểm đích và vị trí hiện tại. Hệ thống có khả năng tự động điều chỉnh độ cao bay ổn định trong phạm vi ±5cm. Cơ chế điều khiển vòng kép (dual-loop control) giúp tăng cường độ ổn định. Máy bay có thể tự động tránh chướng ngại vật nhờ camera ToF (Time-of-Flight).

IV. Kết quả thí nghiệm và ứng dụng thực tiễn

Kết quả thí nghiệm cho thấy mô hình quadcopter đạt độ chính xác bay ổn định trong phạm vi sai số 5cm. Máy bay hoàn thành nhiệm vụ bay vòng quanh điểm đích với tốc độ 2m/s. Thời gian bay liên tục đạt 15 phút với pin 4S 5000mAh. Hệ thống điều khiển đáp ứng nhanh chóng với nhiễu gió 8m/s. Độ trễ truyền dữ liệu dưới 10ms đảm bảo điều khiển thời gian thực. Giao diện giám sát hiển thị đầy đủ thông số kỹ thuật theo thời gian thực. Kết quả thí nghiệm xác nhận tính khả thi của mô hình trong môi trường thực tế.

4.1. Kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB

Mô phỏng trên MATLAB-Simulink xác nhận tính đúng đắn của phương trình động lực học. Kết quả cho thấy sai số vị trí bay ổn định trong phạm vi 2cm. Đáp ứng thời gian thiết lập (settling time) dưới 2 giây đối với nhiễu góc 10 độ. Độ ổn định hệ thống đạt tiêu chuẩn MIL-F-8785C. Mô phỏng gió ngang 10m/s cho thấy khả năng bù trừ hiệu quả. Kết quả mô phỏng khớp với dữ liệu thí nghiệm thực tế.

4.2. Ứng dụng trong giám sát nông nghiệp

Mô hình quadcopter được triển khai thử nghiệm giám sát vườn cây ăn trái. Camera đa phổ ghi nhận chỉ số NDVI giúp đánh giá sức khỏe cây trồng. Dữ liệu vị trí chính xác hỗ trợ lập bản đồ nông trại. Hệ thống hoạt động ổn định trong điều kiện nắng nóng 40 độ C. Thời gian bay 12 phút đủ để quét toàn bộ diện tích 1 hecta. Kết quả cho thấy khả năng ứng dụng thương mại của công nghệ này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN là nền tảng cho những phát minh sau này. Hiện nay máy bay không người lái đã có những bước phát triển vượt bậc, được sự quan tâm phát triển cả trong và ngoài nước.1 Các nghiên cứu ngoài nước Trên thế giới đã phát triển ra các drone thông minh được tích hợp các công nghệ tự bảo vệ và tuân thủ lệnh, cảm biến chính xác và tự giám sát. Drone sẽ được tích hợp với nhiều tính năng tự động chuyên biệt khác, đảm bảo khả năng quay chụp trên không và mặt đất để cung cấp các giải pháp kiểm tra khép kín. Tự động hóa, học máy (machine learning) và AI sẽ nâng cao chất lượng thu thập và kiểm tra dữ liệu, đảm bảo tăng tốc phản ứng và đưa ra hành động của drone trong tương lai.

Sự đầu tư lớn để phát triểm drone đã tạo ra những sản phẩm mang tính đột phá như drone siêu nhỏ, bầy đàn bay tự động hoàn toàn, có thể được nhìn thấy ở Hình 1. 2 Drone siêu nhỏ PD-100 Black Hornet 1.2 Các nghiên cứu trong nước Trong nước, drone cũng được chú trọng phát triển và đạt được những thành tự đáng kể trong quân sự lẫn thương mại như các máy bay trinh sát, do thám trên không đặc biệt là trên Biển Đông hay drone nông nghiệp của MiSmart. Chủ đề drone cũng là một chủ đề thu hút nhiều sự quan tâm của sinh viên, nhiều mô hình drone được chọn để nghiên cứu và phát triển. Dù gặp khó khăn trong việc thiếu kinh nghiệm nghiên cứu nhưng việc kết hợp với công nghệ mới và hiện đại như 4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN xử lý ảnh, IoT, AI, … đã được nghiên cứu ngày càng nhiều.

Nhưng hầu hết là bay bằng chế độ cầm tay hoặc tự động chỉ trong thời gian ngắn.3 Mục tiêu đề tài - Xây dựng phương trình toán học cho hệ drone. - Mô phỏng hệ drone với các bộ điều khiển. - Thiết kế cơ khí mô hình thực tế. - Sử dụng hệ thống thị giác máy tính để xác định vị trí drone.

- Lập trình điều khiển drone ở chế độ bằng tay và tự động. - Xây dựng chương trình hỗ trợ điều khiển và giám sát hoạt động của hệ thống bằng Python.4 Đối tượng nghiên cứu và giới hạn đề tài 1.1 Đối tượng nghiên cứu - Mô hình mô phỏng điều khiển máy bay quadcopter. - Mô hình thực nghiệm và điều khiển máy bay quadcopter thực tế. - Phương pháp xác định vị trí vật thể trong không gian.2 Gới hạn đề tài Do kinh nghiệm, kiến thức chuyên môn của nhóm có hạn, nguồn kinh phí eo hẹp nên đề tài còn tồn đọng những giới hạn sau: - Hệ thống chỉ hoạt động tốt trong môi trường có điều kiện lý tưởng, ít nhiễu.

- Mô hình thực nghiệm có phần cứng được làm từ các vật liệu đơn giản và nhựa in 3D. - Các thuật toán liên quan đến việc cân chỉnh hệ thống thị giác máy tính được sử dụng như tài liệu tham khảo để phục vụ cho việc nhận dạng vị trí vật, hoàn toàn không nằm trong phạm vi nghiên cứu của đề tài. - Nhóm chỉ tiến hành triển khai bộ điều khiển PID cho các thử nghiệm bay thực tế. Các bộ điều khiển nâng cao khác sẽ được áp dụng cho hệ thống trong tương lai.

5 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.5 Giới thiệu nội dung Chương 1: Tổng quan - trình bày một cách tổng quan ngắn gọn của bài báo cáo gồm giới thiệu, mục tiêu, và phạm vi đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết - Chương này sẽ trình bày sơ lược về nguyên lý hoạt động của hệ thống, những lý thuyết cơ bản về quadcopter, các thuật toán để giải quyết những yêu cầu đặt ra và những phần mềm được nhóm sử dụng cho việc nghiên cứu. Chương 3: Thiết kế và thi công mô hình - Chương này sẽ trình bày về trình tự thiết kế phần cứng, cấu tạo của quadcopter, các thiết bị được sử dụng và kết quả của các công đoạn thi công mô hình. Chương 4: Khảo sát mô hình toán và mô phỏng - Chương này sẽ trình bày về việc tính toán các phương trình động học, động lực học của hệ thống và kết quả mô phỏng các phương trình tính toán được.

Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá - Chương này sẽ trình bày các kết quả đạt được của đề tài, sau đó nêu lên nhận xét và đánh giá. Chương 6: Kết luận và hướng phát triển - Chương này sẽ trình bày kết luận của nhóm về kết quả nghiên cứu và hướng phát triển nghiên cứu dành cho đề tài do nhóm đề ra. 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Khái niệm cơ bản Hình 2.1 biểu diễn các thông tin và cấu hình cơ bản của một quadcopter trong hệ trục tọa độ tham chiếu. Góc quay và vị trí của quadcopter có thể được kiểm soát đến giá trị mong muốn bằng cách thay đổ tốc độ của bốn động cơ.

Các lực và mô men sau có thể thay đổi trên quadcopter: lực đẩy của motor, mô men quay góc roll, pitch quanh trục x,y gây ra bởi sự chênh lệch của lục đẩy bốn động cơ, trọng lực, hiệu ứng con quay hồi chuyển và mô men quay góc yaw quanh trục z. Hiệu ứng con quay chuyển chỉ xuất hiện trong quadcopter có kết cấu nhẹ. Góc yaw quay khi có sự không cân bằng của tốc độ bốn động cơ, điều này có thể được loại bỏ khi có các cặp cánh quạt quay ngược chiều.Vì vậy, các cánh quạt được chia thành 2 nhóm quay ngược chiều nhau. Cụ thể chúng được phân biệt: • Cánh quạt trước và sau (số 1 và số 3) quay cùng chiều kim đồng hồ.

• Cánh quạt bên trái và bên phải (số 4 và số 2) quay ngược chiều kim đồng hồ. 1 Cấu hình quadcopter Chuyển động trong không gian của máy bay thân cứng có thể được chia thành hai phần: chuyển động trung tâm và chuyển động quanh trung tâm. Sáu bậc tự do được yêu cầu trong việc mô tả bất kỳ chuyển động nào trong không gian thời gian. Chúng là ba chuyển động trung tâm và ba chuyển động góc, cụ thể là ba chuyển động tịnh tiến và ba chuyển động quay dọc theo ba trục.

Việc điều khiển sáu bậc chuyển động 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT tự do có thể được thực hiện bằng cách điều chỉnh tốc độ quay của các động cơ khác nhau. Các chuyển động bao gồm chuyển động tiến và lùi, chuyển động ngang, chuyển động thẳng đứng, chuyển động quay quanh 3 trục. Chuyển động quay quanh trục z của quadcopter có thể được thực hiện bằng mô men phản kháng do động cơ tạo ra. Độ lớn của mômen phản kháng liên quan đến tốc độ động cơ.

Khi bốn tốc độ động cơ giống nhau, mômen phản kháng sẽ cân bằng lẫn nhau và quadcopter sẽ không quay, ngược lại nếu bốn tốc độ động cơ không hoàn toàn giống nhau, mômen phản kháng sẽ không cân bằng và quadcopter sẽ bắt đầu quay. Khi bốn tốc độ quadcopter tăng và giảm đồng bộ cũng được yêu cầu trong chuyển động thẳng đứng. Bởi vì có bốn đầu vào và sáu đầu ra trong một quadcopter, quadcopter như vậy được coi là một hệ thống phức phi tuyến. Tùy thuộc vào tốc độ quay của mỗi cánh quạt, có thể xác định bốn chuyển động cơ bản của quadcopter, được trình bày trong Hình 2.

2 Lực nâng Hình 2. 3 Chuyển động quay góc pitch Hình 2. 4 Chuyển động quay góc roll 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 5 Chuyển động quay góc yaw 2.2 Góc Euler Góc Euler là ba góc được Leonhard Euler đưa ra để mô tả hướng của một vật thể cứng đối với một hệ tọa độ cố định.

Chúng cũng được sử dụng để mô tả hướng của một hệ quy chiếu so với một hệ quy chiếu khác và chúng biến đổi tọa độ của một điểm trong hệ quy chiếu thành tọa độ của cùng một điểm trong hệ quy chiếu khác. Góc Euler đại diện cho một chuỗi ba phép quay phần tử, tức là phép quay về các trục của một hệ tọa độ, vì bất kỳ hướng nào cũng có thể đạt được bằng cách tạo ba phép quay phần tử. Các phép quay này bắt đầu từ một hướng chuẩn đã biết. Sự kết hợp này được sử dụng được mô tả bởi các ma trận xoay sau đây: 1 0 0  Rx ( ) = 0 c( ) − s( )  , (2.2)  0 0 1  trong đó,  , , lần lượt là góc quay quanh trục x,y,z hay còn được gọi là góc roll, pitch, yaw, c( ) = cos( ), s( ) = sin( ), c( ) = cos( ), s( ) = sin( ), c( ) = cos( ), s( ) = sin( ).

Vì vậy, ta tính được ma trận xoay Rzxy ( , , ) : 9 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Rzyx ( , , ) = Rz ( )  Ry ( )  Rx ( ) c( )c( ) s( ) s( )c( ) − c( ) s( ) c( ) s( )c( ) + s( ) s( )  =  c( ) s( ) s( ) s( ) s( ) + c( )c( ) c( ) s( ) s( ) − s( )c( )  (2.3)  − s( ) s( )c( ) c( )c( )  Ma trận này mô tả chuyển động quay từ hệ quy chiếu vật thể sang tham chiếu quán tính.3 Mô hình hóa quadcopter Mô hình toán học của quadcopter có thể được tham khảo từ các nghiên cứu trước đây [4], như sau:  U1  x = m ( s ( )c( )c( ) + s( ) s( ))   y = U 1 ( s( )c( ) s( ) − s( )c( ))  m   U1 z= (c( )c( )) − g  m   I y − Iz  U2  =  − Im  + (2.4)  Ix Ix Ix  I −I  U3   = z x  − Im  +  Iy Iy Iy  I −I  U4  = x y  +  Iz Iz 10 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trong đó, U i =(1,2,3,4) là các giá trị đầu vào điều khiển cho hệ thống quadcopter, có thể mô tả chi tiết như sau: U1  d d d d   12  U 2   0 −d    = 0 d  2 2  U 3   d 0 −d 0   32  (2.5)      U 4   −b b −b b  4 2  Với i= (1,2,3,4) là vận tốc góc của các động cơ, d là hệ số lực đẩy, b là hệ số lực cản.