Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ với đề tài "Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS dùng cho các vật thể chuyển động" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Phạm Văn Tăng, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS. Chử Đức Trình và PGS. TS. Trần Đức Tân tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia Hà Nội (chuyên ngành Vật lý vô tuyến và điện tử, mã số: 62440105, bảo vệ năm 2017).

Nghiên cứu xuất phát từ nhu cầu xác định vị trí, vận tốc và tư thế chuyển động của các đối tượng di động (như ô tô, rô-bốt, máy bay, tàu thuyền, tên lửa) trong các ứng dụng dân sự và an ninh quốc phòng. Hệ thống định vị toàn cầu GPS (Global Positioning System) có ưu điểm là độ chính xác duy trì ổn định trong thời gian dài nhưng tốc độ cập nhật chậm (thường là 1 Hz), không xác định được tư thế góc của vật thể và dễ bị suy giảm hoặc gián đoạn tín hiệu do địa hình, thời tiết, che khuất. Ngược lại, hệ thống dẫn đường quán tính INS (Inertial Navigation System) có tính tự trị cao, tốc độ cập nhật lớn (50 Hz – 100 Hz), cung cấp đầy đủ thông tin vị trí, vận tốc và tư thế góc nhưng sai số tích phân do độ trôi của cảm biến gia tốc và con quay vi cơ điện tử MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) tích lũy tăng dần theo thời gian. Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định là việc nghiên cứu các giải pháp đặc trưng hóa, bù trừ sai số của cảm biến MEMS giá thành thấp và thiết kế cấu trúc lọc tích hợp INS/GPS có khả năng duy trì độ chính xác khi tín hiệu vệ tinh bị gián đoạn.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án:

  • Mục tiêu chung: Nâng cao chất lượng và độ chính xác của hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS được thiết kế dựa trên các cảm biến MEMS.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Phân tích và khảo sát sai số của các cảm biến MEMS sử dụng trong hệ thống dẫn đường INS.
    2. Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS sử dụng các cấu trúc lọc Kalman hoạt động trong trường hợp có tín hiệu GPS và trong trường hợp tín hiệu GPS không ổn định hoặc bị gián đoạn.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống định vị toàn cầu GPS, hệ thống dẫn đường quán tính INS dựa trên cảm biến MEMS và hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS.
  • Phạm vi nghiên cứu: Cấu tạo, nguyên lý hoạt động, ưu nhược điểm của GPS và INS kiểu gắn liền (Strapdown INS - SINS) sử dụng khối đo lường quán tính IMU công nghệ MEMS; ứng dụng thuật toán tích hợp cho các phương tiện chuyển động trên mặt đất và các biện pháp bù trừ sai số cảm biến trong điều kiện thực địa.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án phân tích các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về kỹ thuật ước lượng trạng thái và tích hợp hệ thống dẫn đường:

Các hướng nghiên cứu quốc tế:

  • Nghiên cứu tích hợp INS/GPS bằng bộ lọc Kalman: Weiss J. (1993) [63] sử dụng máy thu GPS trợ giúp INS với bộ lọc Kalman nội bộ, so sánh cấu trúc ghép lỏng và ghép chặt khi tín hiệu GPS suy giảm. Công trình [28] phát triển bộ mô phỏng tên lửa kết hợp hai bộ lọc Kalman độc lập cho GPS động lực học cao và IMU. Nghiên cứu [29] tiếp cận cấu trúc ghép chặt sử dụng pha sóng mang nhằm duy trì độ chính xác khi mất tín hiệu GPS trong môi trường rung động của tên lửa.
  • Nghiên cứu bộ lọc thích nghi và trí tuệ nhân tạo: Johnson và cộng sự [33] đề xuất bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) kết hợp luật mờ và cấu trúc lặp đệ quy song song cho phương tiện bay không người lái (UAV). Loebis và cộng sự [39] kết hợp EKF với logic mờ thích nghi cho phương tiện tự hành dưới nước (AUV). Wang và cộng sự [7] ứng dụng lý thuyết hợp nhất dữ liệu đa cảm biến với EKF thích nghi nhằm duy trì vị trí khi mất GPS. Gizawy và cộng sự [15], Rashad và Aboelmagd [55] khảo sát mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để trộn dữ liệu INS/GPS, tuy nhiên hạn chế của phương pháp mạng nơ-ron nhiều lớp là độ phức tạp tính toán cao, khó đáp ứng thời gian thực.

Các hướng nghiên cứu trong nước:

  • Nghiên cứu [1] kết hợp MEMS-INS/GPS với bộ lọc Kalman tuyến tính và hệ suy diễn mờ để nhận dạng chuyển động xe cơ giới quân sự, nhưng chưa giải quyết triệt để tính phi tuyến của hệ thống.
  • Nghiên cứu [3] khảo sát hệ tích hợp INS/GPS/Baro ghép lỏng cho thiết bị bay sử dụng mạng nơ-ron để bù kênh quan sát khi mất GPS, tuy nhiên kết quả chỉ dừng lại ở mức độ mô phỏng.
  • Nghiên cứu [2] đề xuất hệ thống GPS/INS phân tán sử dụng INS 9 bậc tự do (9-DOF) với bộ lọc UKF phục vụ giám sát phương tiện giao thông, nhưng chưa khảo sát thực nghiệm tình huống mất tín hiệu GPS.
  • Nghiên cứu [20] kết hợp INS/GPS với mạng truyền dữ liệu GSM/GPRS theo giao thức TCP/IP để theo dõi phương tiện mặt đất, nhưng chỉ áp dụng bộ lọc Kalman tuyến tính với số lượng biến trạng thái hạn chế.

Khoảng trống nghiên cứu luận án giải quyết: Luận án kết hợp việc đặc trưng hóa chi tiết sai số ngẫu nhiên của cảm biến MEMS (bằng phương pháp mật độ phổ công suất và phương sai Allan), phát triển mạch bù nhiệt độ cho cảm biến từ trường đo góc hướng, và xây dựng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) có cơ chế chuyển đổi linh hoạt giữa cấu hình vòng kín (khi có GPS) và vòng mở (khi mất GPS) được kiểm chứng trên phương tiện chuyển động thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

  1. Các hệ tọa độ dẫn đường:

    • Hệ tọa độ quán tính tâm Trái Đất ($i$-frame): Gốc tại tâm Trái Đất, trục $Oz$ trùng trục quay Trái Đất, trục $Ox$ hướng về điểm xuân phân.
    • Hệ tọa độ cố định tâm Trái Đất ($e$-frame - ECEF): Gốc tại tâm Trái Đất, trục $Ox$ hướng về giao điểm giữa kinh tuyến gốc và xích đạo.
    • Hệ tọa độ dẫn đường cấp địa phương ($n$-frame): Thường dùng hệ tọa độ ENU (East-North-Up) với trục $Ox$ hướng Đông, $Oy$ hướng Bắc, $Oz$ hướng lên; hoặc hệ NED (North-East-Down).
    • Hệ tọa độ vật thể ($b$-frame): Trục tọa độ gắn liền với thân vật thể chuyển động tương ứng với ba trục góc quay: lắc ngang (Roll), chúc ngẩng (Pitch) và hướng mũi (Yaw).

  2. Phương trình động học dẫn đường quán tính Strapdown trong hệ ENU: $$\dot{r}^n = D^{-1} V^n$$ $$\dot{V}^n = C_b^n f^b - (2\Omega_{ie}^n + \Omega_{en}^n) V^n + g^n$$ $$\dot{C}b^n = C_b^n (\Omega{ib}^b - \Omega_{in}^b)$$ Trong đó: $r^n = [\lambda, \varphi, h]^T$ là vị trí (kinh độ, vĩ độ, độ cao); $V^n = [V_E, V_N, V_U]^T$ là vận tốc ba trục; $C_b^n$ là ma trận chuyển tọa độ từ hệ vật thể sang hệ dẫn đường; $f^b$ là gia tốc biểu kiến đo bởi gia tốc kế; $g^n$ là véc-tơ gia tốc trọng trường; $\Omega_{ie}^n$ là tốc độ quay của Trái Đất; $\Omega_{en}^n$ là tốc độ quay của hệ dẫn đường đối với hệ Trái Đất; $\Omega_{ib}^b$ là tốc độ quay đo bởi con quay vận tốc góc.

  3. Mô hình đo khoảng cách giả GPS: $$\rho = d + c(\delta t - \delta T) + d_{ion} + d_{trop} + \epsilon(\rho)$$ Khi giải hệ phương trình xác định tọa độ máy thu $(x, y, z)$ và sai số đồng hồ $b$: $$\rho^{(i)} = \sqrt{(x^{(i)} - x)^2 + (y^{(i)} - y)^2 + (z^{(i)} - z)^2} + b \quad (i = 1, \dots, n)$$

  4. Thuật toán lọc Kalman rời rạc:

    • Phương trình trạng thái: $x_k = \Phi_{k,k-1} x_{k-1} + \Gamma_{k,k-1} w_{k-1}$
    • Phương trình đo lường: $z_k = H_k x_k + v_k$
    • Bước dự đoán: $\hat{x}k^{(-)} = \Phi{k,k-1} \hat{x}{k-1}^{(+)}$, $P_k^{(-)} = \Phi{k,k-1} P_{k-1}^{(+)} \Phi_{k,k-1}^T + \Gamma_{k-1} Q_{k-1} \Gamma_{k-1}^T$
    • Bước cập nhật: $K_k = P_k^{(-)} H_k^T [H_k P_k^{(-)} H_k^T + R_k]^{-1}$, $\hat{x}_k^{(+)} = \hat{x}_k^{(-)} + K_k [z_k - H_k \hat{x}_k^{(-)}]$, $P_k^{(+)} = [I - K_k H_k] P_k^{(-)}$

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp phân tích toán học và thống kê tín hiệu: Áp dụng phương pháp Mật độ phổ công suất (PSD) và Phương sai Allan (Allan Variance) để tách biệt các thành phần nhiễu ngẫu nhiên (nhiễu trắng, bước ngẫu nhiên góc/vận tốc, độ không ổn định điểm không bias instability).
  • Phương pháp mô phỏng số: Xây dựng mô hình động học, bộ lọc EKF và thuật toán chuyển đổi chế độ trên nền tảng MATLAB/Simulink.
  • Phương pháp thực nghiệm phần cứng và thực địa: Thu thập dữ liệu tĩnh trong phòng thí nghiệm để căn chuẩn cảm biến; thu thập dữ liệu động trên ô tô chạy thực địa với các kịch bản chuyển động thẳng, đường cong và mất tín hiệu GPS có chủ đích.

Nguồn tư liệu và phần cứng sử dụng

  • Khối đo quán tính IMU MICRO-ISU BP3010 và MP67B.
  • Cảm biến từ trường đo góc hướng CMPS03 (sử dụng hiệu ứng từ trở dị hướng AMR).
  • Máy thu GPS HI-204E.
  • Hệ thống bàn xoay và buồng tạo nhiệt độ phục vụ khảo sát bù nhiệt.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan về hệ dẫn đường tích hợp INS/GPS

Chương 1 trình bày tổng quan cấu trúc của các hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu (GNSS) bao gồm GPS (Mỹ), GLONASS (Nga), Galileo (Châu Âu) và Bắc Đẩu (Trung Quốc), cùng với nguyên lý đo cự ly giả và các nguồn sai số tác động.

Hệ thống vệ tinh Băng tần / Tần số chính (MHz) Số lượng vệ tinh theo thiết kế Đặc điểm dịch vụ
GPS L1 (1575,42), L2 (1227,60), L5 (1178,45) 24 – 31 vệ tinh Dịch vụ chuẩn SPS (dân sự) và chính xác PPS (quân sự)
GLONASS G1 (1602,00), G2 (1246,00) 24 vệ tinh (3 mặt phẳng quỹ đạo) Mã C/A dân sự (G1) và mã P quân sự (G1, G2)
Galileo E1, E5a, E5b, E6 30 vệ tinh (27 hoạt động, 3 dự phòng) Phục vụ mục đích dân sự và thương mại
Bắc Đẩu (BeiDou) B1 (1561,098), B2 (1207,140), B3 (1268,520) 35 vệ tinh (GEO, IGSO, MEO) Cung cấp dịch vụ khu vực và toàn cầu

Chương này phân tích chi tiết các nguồn sai số trong phép đo GPS:

  • Sai số quỹ đạo vệ tinh: Gây sai số vị trí máy thu khoảng 2 m.
  • Sai số đồng hồ vệ tinh: Gây sai số khoảng 2 – 3 m, triệt tiêu bằng kỹ thuật sai phân.
  • Sai số trễ tầng điện ly: Bù trừ khoảng 50% bằng mô hình Klobuchar.
  • Sai số trễ tầng đối lưu: Gồm thành phần khô (chiếm 90%) và thành phần ướt (10%), bù trừ bằng mô hình Hopfield hoặc Saastamoinen.
  • Sai số đa đường truyền và nhiễu máy thu: Nhiễu đo mã gây sai số 0,25 – 0,5 m; nhiễu đo pha từ 1 – 2 mm.

Về hệ dẫn đường quán tính, chương đối chiếu cấu trúc nổi (Gimballed INS - GINS) và cấu trúc gắn liền (Strapdown INS - SINS), thiết lập hệ phương trình vi phân chuyển động trong hệ quy chiếu ENU, đồng thời phân loại các kiến trúc tích hợp INS/GPS: tích hợp lỏng (Loosely coupled), tích hợp chặt (Tightly coupled) và tích hợp siêu chặt (Ultra-tightly coupled), cùng hai chế độ hiệu chỉnh sai số vòng hở (Open-loop) và vòng kín (Closed-loop). Tác giả lựa chọn cấu trúc ghép lỏng kết hợp chuyển đổi linh hoạt vòng kín/vòng hở nhằm giảm độ phức tạp phần cứng và dễ tương thích với nhiều dòng máy thu GPS thương mại.

Chương 2. Đặc trưng hóa sai số của các cảm biến sử dụng trong hệ dẫn đường tích hợp

Chương 2 tập trung phân tích bản chất các sai số tất định (độ lệch điểm không, sai số hệ số tỷ lệ, độ không trực giao trục) và sai số ngẫu nhiên của cảm biến vi cơ quán tính MEMS.

Tác giả thiết lập cơ sở toán học của hai kỹ thuật phân tích nhiễu:

  1. Phương pháp Mật độ phổ công suất (Power Spectral Density - PSD): Nhận diện dạng nhiễu thông qua độ dốc đặc trưng trên đồ thị log-log tần số.
  2. Phương pháp Phương sai Allan (Allan Variance): Phân tích phương sai của chuỗi dữ liệu trung bình theo các khoảng thời gian cụm $\tau$ khác nhau trên thang log-log.
Phương pháp Ưu điểm Hạn chế Thành phần sai số xác định
PSD Biểu diễn phân bố công suất nhiễu rõ ràng trong miền tần số Độ biến động lớn, cần lấy trung bình phổ qua nhiều khung dữ liệu Nhiễu trắng, nhiễu tần số thấp, dao động tuần hoàn
Phương sai Allan Tách trực tiếp các hệ số nhiễu trong miền thời gian mà không cần biến đổi Fourier Cần tập dữ liệu đo tĩnh liên tục trong thời gian dài Nhiễu lượng tử hóa, bước ngẫu nhiên góc/vận tốc, độ không ổn định điểm không

Kết quả khảo sát trên các khối IMU thực tế:

  • Khối đo lường quán tính MICRO-ISU BP3010: Áp dụng cả hai phương pháp PSD và phương sai Allan trên chuỗi dữ liệu đo tĩnh, trích xuất độ lệch chuẩn nhiễu trắng và hệ số bước ngẫu nhiên góc cho 3 trục con quay và gia tốc kế.
  • Khối đo lường quán tính MP67B: Sử dụng phương sai Allan trên dữ liệu thu thập từ 6 cảm biến (3 trục gia tốc, 3 trục con quay), vẽ đồ thị log-log và xác định các hệ số đặc trưng sai số ngẫu nhiên phục vụ trực tiếp cho việc thiết lập ma trận hiệp phương sai $Q$ trong bộ lọc Kalman.

Nghiên cứu bù trừ nhiệt độ cho cảm biến từ trường CMPS03: Cảm biến CMPS03 sử dụng công nghệ từ trở dị hướng AMR (Anisotropic Magneto-Resistive), có cấu trúc "barber poles" và áp dụng kỹ thuật lật phân cực (flipping). Thực nghiệm cho thấy góc hướng đo được bị trôi lệch đáng kể khi nhiệt độ môi trường thay đổi so với mốc chuẩn $25^\circ\text{C}$. Tác giả đề xuất và khảo sát cấu trúc bù nhiệt vòng kín sử dụng bộ điều khiển vi tích phân tỷ lệ PID (tối ưu hóa tham số $K_p$, $K_i$). Kết quả trên bàn xoay chứng minh cấu hình vòng kín triệt tiêu độ trôi góc hướng do nhiệt độ hiệu quả hơn cấu hình vòng mở.

Chương 3. Thiết kế và xây dựng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS

Chương 3 thực hiện thiết kế thuật toán, mô hình hóa và triển khai phần cứng hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS ghép lỏng trên nền bộ lọc Kalman mở rộng (EKF).

Thuật toán chuyển đổi cấu hình bộ lọc đề xuất:

  • Khi tín hiệu GPS hoạt động tốt: Hệ thống vận hành ở chế độ vòng kín. Vector đo lường $z_k$ là độ chênh lệch vị trí và vận tốc giữa INS và GPS ($\Delta r = r_{INS} - r_{GPS}$, $\Delta V = V_{INS} - V_{GPS}$). Bộ lọc EKF ước lượng các sai số trạng thái của INS (sai số vị trí, sai số vận tốc, sai số góc tư thế, độ lệch cảm biến) và phản hồi trực tiếp để hiệu chỉnh tức thời cho thuật toán SINS.
  • Khi tín hiệu GPS bị mất hoặc không ổn định: Hệ thống tự động chuyển sang chế độ vòng hở (dự đoán). Thuật toán ngắt cập nhật đo lường từ GPS, sử dụng các giá trị độ lệch cảm biến đã ước lượng trước đó để duy trì tính toán vị trí, vận tốc và tư thế từ dữ liệu IMU độc lập.

Mô hình hóa và kết nối phần cứng:

  • Xây dựng mô hình mô phỏng hoàn chỉnh trên SIMULINK/MATLAB để kiểm chứng tính hội tụ và độ ổn định của ma trận hiệp phương sai.
  • Phần cứng tích hợp gồm máy thu GPS HI-204E kết nối đồng bộ với khối IMU và khối cảm biến từ trường CMPS03.

Kết quả thử nghiệm thực địa trên xe ô tô:

  • Đánh giá quỹ đạo và vận tốc: Hệ thống tích hợp INS/GPS bám sát quỹ đạo chuyển động thực tế trên các đoạn đường thẳng và đường cong, triệt tiêu độ trôi vị trí của INS đơn lẻ và làm mượt sai số gián đoạn của GPS. Các thành phần vận tốc hướng Bắc ($V_N$) và hướng Đông ($V_E$) từ bộ lọc Kalman có độ ổn định cao.
  • Đánh giá góc tư thế: Hệ thống ước lượng liên tục góc hướng (Yaw), góc nghiêng ngang (Roll) và góc chúc ngẩng (Pitch) của phương tiện trong suốt hành trình.
  • Thực nghiệm mất tín hiệu GPS:
    1. Khi xe đang chuyển động thẳng: Trong khoảng thời gian ngắt tín hiệu GPS, hệ thống duy trì quỹ đạo chuyển động thẳng ổn định dựa trên thông tin quán tính đã bù sai số, sai lệch quỹ đạo tăng chậm.
    2. Khi xe đang quay đầu (chuyển hướng gấp): Hệ thống kết hợp thông tin con quay vận tốc góc và cảm biến từ trường đã bù nhiệt để tái hiện chính xác góc quay của xe mà không bị phân kỳ vị trí đột ngột.

Kết quả và những đóng góp mới

  1. Về phương pháp đặc trưng hóa cảm biến: Đã áp dụng kết hợp phương pháp Mật độ phổ công suất (PSD) và Phương sai Allan để xác định các tham số sai số ngẫu nhiên của các khối đo lường quán tính MEMS (MICRO-ISU BP3010, MP67B). Kết quả cung cấp cơ sở để thiết lập chính xác ma trận hiệp phương sai nhiễu quá trình $Q$ cho bộ lọc Kalman.
  2. Về giải pháp bù trôi nhiệt độ cảm biến từ trường: Đề xuất và thực thi thành công cấu trúc bù nhiệt độ vòng kín sử dụng bộ điều khiển PID cho cảm biến từ trường AMR (CMPS03), hạn chế ảnh hưởng của biến thiên nhiệt độ lên góc hướng đo được.
  3. Về thuật toán tích hợp và thực nghiệm hệ thống: Xây dựng cấu trúc lọc Kalman mở rộng (EKF) ghép lỏng với cơ chế tự động chuyển đổi vòng kín/vòng hở linh hoạt theo trạng thái tín hiệu GPS. Hệ thống được tích hợp phần cứng hoàn chỉnh (IMU, CMPS03, GPS HI-204E) và thử nghiệm thực địa trên ô tô, duy trì định vị và dẫn đường ổn định trong các tình huống phương tiện chạy thẳng, quay đầu và mất tín hiệu GPS.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế: Nghiên cứu mới giới hạn ở cấu trúc tích hợp ghép lỏng trên các phương tiện chuyển động mặt đất; việc duy trì vị trí khi mất tín hiệu GPS trong thời gian rất dài vẫn chịu ảnh hưởng bởi sai số tích lũy nội tại của cảm biến MEMS giá thấp.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Nghiên cứu phát triển cấu trúc tích hợp kiểu chặt (Tightly coupled) hoặc siêu chặt (Ultra-tightly coupled) để nâng cao khả năng định vị khi số lượng vệ tinh quan sát được dưới 4.
    • Ứng dụng các thuật toán ước lượng phi tuyến bậc cao như bộ lọc Kalman không bản chất (UKF) hoặc giải thuật mờ thích nghi nhằm cải thiện độ chính xác ước lượng trong điều kiện động lực học cao.

Giá trị tham khảo

Bản luận án có giá trị tham khảo khoa học và kỹ thuật đối với:

  • Học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên: Thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Vô tuyến, Đo lường và Điều khiển tự động, Cơ điện tử, Khoa học Máy tính. Phần đáng tham khảo nhất là phương pháp luận xác định tham số phương sai Allan trên cảm biến MEMS và hệ phương trình vi phân dẫn đường quán tính trong hệ ENU.
  • Kỹ sư phát triển phần cứng và hệ thống nhúng: Có thể tham khảo sơ đồ mạch điều khiển bù nhiệt độ PID cho cảm biến từ trường AMR và mô hình mô phỏng chuyển đổi chế độ lọc trên MATLAB/Simulink để ứng dụng cho thiết bị giám sát hành trình phương tiện.

Câu hỏi thường gặp

1. Tần số hoạt động của các hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu được tác giả tổng hợp trong luận án là bao nhiêu? Luận án ghi nhận: Hệ thống GPS sử dụng hai tần số chính $L1 = 1575,42\text{ MHz}$, $L2 = 1227,60\text{ MHz}$ và bổ sung $L5 = 1178,45\text{ MHz}$. Hệ thống GLONASS sử dụng $G1 = 1602,000\text{ MHz}$, $G2 = 1246,000\text{ MHz}$. Hệ thống Bắc Đẩu (BeiDou) sử dụng ba băng tần: $B1 = 1561,098\text{ MHz}$, $B2 = 1207,140\text{ MHz}$, và $B3 = 1268,520\text{ MHz}$.

2. Hai phương pháp chính nào được sử dụng để đặc trưng hóa sai số ngẫu nhiên của cảm biến MEMS trong luận án? Tác giả sử dụng phương pháp Mật độ phổ công suất (PSD) trong miền tần số và phương pháp Phương sai Allan (Allan Variance) trong miền thời gian để nhận diện các dạng nhiễu (nhiễu trắng, bước ngẫu nhiên góc, độ trôi bias) trên khối đo MICRO-ISU BP3010 và MP67B.

3. Giải pháp nào được đề xuất để xử lý hiện tượng trôi nhiệt độ của cảm biến từ trường CMPS03? Tác giả đề xuất cấu trúc điều khiển bù nhiệt vòng kín sử dụng bộ điều khiển PID (khảo sát tham số $K_p, K_i$) để hiệu chỉnh sai lệch góc hướng của cảm biến AMR khi nhiệt độ thay đổi so với nhiệt độ chuẩn $25^\circ\text{C}$, được kiểm chứng trên bàn xoay thí nghiệm.

4. Cấu hình tích hợp INS/GPS nào được lựa chọn để xây dựng hệ thống thực nghiệm và vì sao? Luận án chọn cấu hình tích hợp ghép lỏng (Loosely coupled) vì cấu trúc đơn giản, giảm độ phức tạp tính toán, hoạt động độc lập giữa hai khối đo và dễ dàng tương thích với các dòng đầu thu GPS thương mại trên thị trường.

5. Hệ thống xử lý như thế nào khi xe chuyển động vào vùng mất tín hiệu GPS? Hệ thống tự động chuyển từ chế độ vòng kín (Closed-loop) sang chế độ vòng hở (Open-loop). Khi đó, thuật toán tạm ngừng cập nhật dữ liệu đo từ GPS và kích hoạt chế độ dự đoán, sử dụng các tham số sai số cảm biến đã ước lượng trước đó để duy trì tính toán vị trí, vận tốc và góc hướng từ dữ liệu IMU.

Kết luận

Luận án của NCS. Phạm Văn Tăng đã giải quyết bài toán thiết kế và chế tạo hệ thống dẫn đường tích hợp INS/GPS sử dụng cảm biến MEMS cho các vật thể chuyển động trên mặt đất. Nghiên cứu đã thực hiện đặc trưng hóa sai số cảm biến bằng phương pháp PSD và phương sai Allan, thiết lập cấu trúc bù nhiệt cho cảm biến từ trường đo góc hướng, đồng thời xây dựng thuật toán lọc Kalman mở rộng với cơ chế chuyển đổi vòng kín/vòng mở khi tín hiệu GPS gián đoạn. Toàn bộ giải pháp lý thuyết và cấu trúc phần cứng tích hợp đã được kiểm chứng thông qua các thử nghiệm thực địa trên xe ô tô, đảm bảo độ tin cậy và khả năng ứng dụng thực tế.