Luận văn: Nâng cao chất lượng hệ thống INS/GPS dùng bộ lọc Kalman

Luận văn thạc sĩ: Nâng cao chất lượng hệ thống tích hợp INS GPS sử dụng bộ lọc Kalman. Nghiên cứu chuyên sâu và giải pháp hiệu quả.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2012

52
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI NÓI ĐẦU

1. CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU HỆ THỐNG GPS

2. CHƯƠNG II: HỆ THỐNG INS

2.1. Nguyên lý hoạt động của INS

2.2. Ma trận chuyển hệ tọa độ

2.2.1. Ma trận chuyển Euler

2.2.2. Ma trận chuyển Quaternion

2.2.3. Tính góc Euler từ ma trận xoay

2.2.4. Tính Quaternion từ ma trận xoay

2.2.5. Tính góc Euler từ Quaternion

2.3. Phương trình chuyển động

2.4. Mô hình lỗi INS

3. CHƯƠNG III: HỆ THỐNG TÍCH HỢP INS/GPS

3.1. Bộ lọc Kalman

3.2. Hệ thống tích hợp INS/GPS

3.2.1. Đề xuất của học viên

3.2.1.1. Lưu đồ thuật toán hệ thống tích hợp INS/GPS
3.2.1.2. Bộ lọc Kalman cho hệ thống tích hợp INS/GPS
3.2.1.3. Kết quả mô phỏng

4. CHƯƠNG IV

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan INS GPS Bí Quyết Định Vị Chính Xác Tuyệt Đối

Hệ thống tích hợp INS/GPS đang ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ hàng không, hàng hải đến robot và xe tự hành. Việc kết hợp ưu điểm của cả hai hệ thống, hệ thống dẫn đường quán tính (INS) và hệ thống định vị toàn cầu (GPS), mang lại khả năng định vị liên tục và chính xác, đặc biệt trong môi trường mà tín hiệu GPS yếu hoặc bị gián đoạn. INS hoạt động độc lập, dựa trên các cảm biến quán tính để đo gia tốc và vận tốc góc, từ đó tính toán vị trí và hướng di chuyển. Tuy nhiên, INS dễ bị trôi do sai số tích lũy theo thời gian. GPS, ngược lại, cung cấp thông tin vị trí tuyệt đối dựa trên tín hiệu từ các vệ tinh, nhưng dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu, che khuất và không hoạt động trong nhà. Sự kết hợp INS/GPS tận dụng ưu điểm của cả hai, giảm thiểu nhược điểm, tạo ra hệ thống định vị mạnh mẽ và tin cậy hơn. Để hệ thống tích hợp hoạt động hiệu quả, việc sử dụng bộ lọc Kalman là vô cùng quan trọng. Bộ lọc Kalman giúp ước lượng và hiệu chỉnh sai số của INS, tận dụng thông tin từ GPS để cải thiện độ chính xác định vị. Luận văn của Vũ Văn Ninh (2012) đã tập trung nghiên cứu hệ thống tích hợp INS/GPS với mục tiêu nâng cao chất lượng của toàn hệ thống, đặc biệt là các thông số về các góc tư thế, vận tốc, vị trí.

1.1. Lịch sử phát triển hệ thống định vị kết hợp INS GPS

Hệ thống INS có lịch sử phát triển từ những năm 1960, bắt nguồn từ ý tưởng của Tiến sĩ Robert Goddard, một nhà tiên phong trong lĩnh vực công nghệ tên lửa. Ban đầu, INS được ứng dụng trong lĩnh vực công nghệ tên lửa, sau đó mở rộng sang hàng không dân dụng và quân sự, vận tải biển và nhiều lĩnh vực khác. Hệ thống GPS ra đời muộn hơn, nhưng nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu của hệ thống định vị hiện đại. Việc tích hợp INSGPS là một bước tiến lớn, mang lại khả năng định vị vượt trội so với việc sử dụng riêng lẻ từng hệ thống. Quá trình tích hợp trải qua nhiều giai đoạn, từ các phương pháp đơn giản đến các kỹ thuật phức tạp hơn, như sử dụng bộ lọc Kalman.

1.2. Ưu điểm vượt trội của hệ thống INS GPS tích hợp

Hệ thống INS/GPS tích hợp mang lại nhiều ưu điểm so với việc sử dụng riêng lẻ từng hệ thống. Khả năng định vị liên tục và chính xác trong mọi điều kiện môi trường là một trong những ưu điểm quan trọng nhất. Hệ thống có thể hoạt động trong môi trường tín hiệu GPS yếu hoặc bị gián đoạn, nhờ vào khả năng tự định vị của INS. Đồng thời, GPS giúp hiệu chỉnh sai số của INS, ngăn chặn sự tích lũy sai số theo thời gian. Kích thước nhỏ gọn, tiêu thụ ít năng lượng và giá thành hạ cũng là những ưu điểm quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ MEMS ngày càng phát triển.

II. Thách Thức Lớn Sai Số INS và Giải Pháp Từ Bộ Lọc Kalman

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc sử dụng INS là sự tích lũy sai số theo thời gian. Các cảm biến quán tính, dù có độ chính xác cao, vẫn tồn tại sai số, và những sai số này tích lũy dần, dẫn đến sai lệch lớn trong vị trí và hướng di chuyển. Có nhiều nguồn gây ra sai số trong INS, bao gồm sai số của cảm biến gia tốc và cảm biến vận tốc góc, sai số do lắp đặt cảm biến, và sai số do môi trường. Để giảm thiểu ảnh hưởng của sai số, việc sử dụng bộ lọc Kalman là vô cùng quan trọng. Bộ lọc Kalman là một thuật toán ước lượng trạng thái tối ưu, giúp ước lượng và hiệu chỉnh sai số của INS dựa trên thông tin từ GPS và các nguồn khác. Bộ lọc Kalman hoạt động theo hai bước chính: dự đoán và cập nhật. Trong bước dự đoán, trạng thái của hệ thống được dự đoán dựa trên mô hình động học của hệ thống và các giá trị đo trước. Trong bước cập nhật, trạng thái được cập nhật dựa trên các giá trị đo hiện tại và độ tin cậy của các giá trị đo. Theo Trần Đức Tân (2011), việc nghiên cứu và thiết kế bộ lọc Kalman cải tiến là một trong những hướng nghiên cứu quan trọng để nâng cao chất lượng hệ thống INS/GPS.

2.1. Các nguồn sai số phổ biến trong hệ thống dẫn đường quán tính

Sai số trong INS có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau. Lỗi vị trí khi lắp đặt cảm biến, góc nghiêng, góc chúc và góc hướng, độ lệch (offset) của cảm biến gia tốc, hiện tượng lệch và trôi của cảm biến vận tốc góc, nhiễu ngẫu nhiên, và lỗi ngẫu nhiên trong đo lường là những nguồn sai số phổ biến. Các cảm biến quán tính thường có độ chính xác bị ảnh hưởng bởi nhiệt độ, độ rung và các yếu tố môi trường khác. Việc hiệu chỉnh và bù trừ sai số là một quá trình phức tạp, đòi hỏi các thuật toán và mô hình chính xác.

2.2. Mô hình hóa lỗi hệ thống INS và cách thức hiệu chỉnh

Để hiệu chỉnh sai số trong INS, cần phải mô hình hóa các nguồn sai số và phát triển các thuật toán hiệu chỉnh phù hợp. Mô hình hóa lỗi INS thường bao gồm các thành phần như lỗi hệ tọa độ, lỗi vận tốc, và các lỗi tư thế. Các lỗi này thay đổi theo thời gian và được mô tả thông qua các phương trình vi phân. Các kỹ thuật hiệu chỉnh sai số bao gồm bù trừ sai số cảm biến, lọc nhiễu, và ước lượng trạng thái bằng bộ lọc Kalman.

2.3. Vai trò then chốt của bộ lọc Kalman trong giảm thiểu sai số

Bộ lọc Kalman đóng vai trò then chốt trong việc giảm thiểu sai số của INS. Bộ lọc này sử dụng thông tin từ GPS và các nguồn khác để ước lượng và hiệu chỉnh sai số của INS. Khả năng hoạt động theo hai bước dự đoán và cập nhật giúp bộ lọc Kalman liên tục cải thiện độ chính xác của hệ thống. Việc thiết kế và điều chỉnh bộ lọc Kalman là một quá trình phức tạp, đòi hỏi kiến thức sâu rộng về lý thuyết ước lượng và kỹ thuật điều khiển.

III. Bộ Lọc Kalman Phương Pháp Tối Ưu Tích Hợp INS và GPS

Bộ lọc Kalman là một thuật toán ước lượng trạng thái tối ưu, được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống tích hợp INS/GPS. Thuật toán này ước lượng trạng thái của hệ thống dựa trên mô hình động học của hệ thống và các giá trị đo từ các cảm biến. Ưu điểm của bộ lọc Kalman là khả năng hoạt động trong môi trường nhiễu, khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến, và khả năng ước lượng trạng thái tối ưu. Bộ lọc Kalman tuyến tính bao gồm các phương pháp tính toán truy hồi hiệu quả cho phép ước đoán trạng thái của một quá trình. Mô hình của bộ lọc Kalman bao gồm 2 bước sau: bước dự đoán và bước cập nhật.

3.1. Nguyên lý hoạt động và các bước cơ bản của bộ lọc Kalman

Bộ lọc Kalman hoạt động theo hai bước chính: dự đoán và cập nhật. Trong bước dự đoán, trạng thái tiếp theo của hệ thống được dự báo bởi các giá trị đo trước. Trong bước cập nhật, các trạng thái hiện tại của hệ thống được đánh giá bởi các số liệu đo được tại thời điểm đó. Bộ lọc sử dụng mô hình động học của hệ thống và các ma trận hiệp phương sai để tính toán các giá trị ước lượng và độ tin cậy. Việc điều chỉnh các tham số của bộ lọc Kalman là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu.

3.2. Các loại bộ lọc Kalman và ứng dụng trong INS GPS

Có nhiều loại bộ lọc Kalman khác nhau, bao gồm bộ lọc Kalman tuyến tính, bộ lọc Kalman mở rộng, và bộ lọc Kalman không mùi. Bộ lọc Kalman tuyến tính là đơn giản nhất và được sử dụng cho các hệ thống tuyến tính. Bộ lọc Kalman mở rộng được sử dụng cho các hệ thống phi tuyến bằng cách tuyến tính hóa hệ thống tại mỗi bước thời gian. Bộ lọc Kalman không mùi là một phương pháp phi tuyến, không yêu cầu tuyến tính hóa hệ thống. Lựa chọn loại bộ lọc Kalman phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của hệ thống và yêu cầu về độ chính xác và hiệu suất.

3.3. Thiết kế bộ lọc Kalman cho hệ thống tích hợp INS GPS

Thiết kế bộ lọc Kalman cho hệ thống tích hợp INS/GPS là một quá trình phức tạp, đòi hỏi kiến thức sâu rộng về lý thuyết ước lượng và kỹ thuật điều khiển. Quá trình thiết kế bao gồm xác định mô hình động học của hệ thống, xác định các ma trận hiệp phương sai, và điều chỉnh các tham số của bộ lọc. Việc lựa chọn các biến trạng thái và các biến đo lường cũng rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Kết Quả Mô Phỏng và Phân Tích INS GPS

Luận văn của Vũ Văn Ninh (2012) đã thực hiện mô phỏng hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman và thu được kết quả khả quan. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống INS/GPS có độ chính xác cao hơn so với việc sử dụng riêng lẻ từng hệ thống. Thông tin vị trí của INS/GPS bám quanh giá trị GPS với phương sai nhỏ. Sai số vận tốc tuyệt đối giữa hệ INS/GPSGPS là rất nhỏ, cho thấy vận tốc của bộ lọc Kalman luôn bám sát theo vận tốc đo được của đầu thu GPS. Góc hướng của INS/GPS luôn bám sát theo thông tin góc hướng của GPS. Ngoài ra, ta còn có thể ước lượng được giá trị các góc lệch, sai lệch giữa các trục của 2 hệ tọa độ. Các kết quả này chứng minh tính hiệu quả của bộ lọc Kalman trong việc tích hợp INSGPS.

4.1. So sánh hiệu suất giữa INS độc lập và hệ thống INS GPS

Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống INS/GPS có độ chính xác cao hơn so với việc sử dụng INS độc lập. Sai số vị trí và vận tốc của INS độc lập tăng lên theo thời gian, trong khi sai số của hệ thống INS/GPS được giữ ở mức thấp nhờ vào bộ lọc Kalman và thông tin từ GPS. Điều này chứng minh tính hiệu quả của việc tích hợp INSGPS.

4.2. Phân tích ảnh hưởng của bộ lọc Kalman đến độ chính xác định vị

Bộ lọc Kalman đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác định vị của hệ thống INS/GPS. Bộ lọc này giúp ước lượng và hiệu chỉnh sai số của INS, tận dụng thông tin từ GPS để cải thiện độ chính xác định vị. Việc điều chỉnh các tham số của bộ lọc Kalman có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của hệ thống.

4.3. Đánh giá độ tin cậy của hệ thống trong các điều kiện khác nhau

Độ tin cậy của hệ thống INS/GPS phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng của các cảm biến quán tính, độ chính xác của thông tin GPS, và hiệu suất của bộ lọc Kalman. Hệ thống hoạt động tốt nhất trong môi trường tín hiệu GPS mạnh và khi các cảm biến quán tính có độ chính xác cao. Trong môi trường tín hiệu GPS yếu hoặc bị gián đoạn, hệ thống vẫn có thể hoạt động nhờ vào INS, nhưng độ chính xác có thể giảm.

V. Kết Luận Tiềm Năng và Hướng Phát Triển INS GPS Lọc Kalman

Hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman là một giải pháp hiệu quả để định vị chính xác trong nhiều lĩnh vực. Luận văn của Vũ Văn Ninh (2012) đã trình bày một cách hệ thống các khái niệm, nghiên cứu cơ bản về hệ thống GPS, INS. Luận văn trình bày về hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman trên cơ sở cấu hình đề xuất của học viên. Luận văn đã mô phỏng kết quả hệ thống tích hợp INS/GPS với cấu hình đề xuất đó. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều tiềm năng để cải thiện và phát triển hệ thống hơn nữa. Trong tương lai, việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán bộ lọc Kalman cải tiến, tích hợp thêm thông tin từ các cảm biến khác, và ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo có thể giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống INS/GPS.

5.1. Tóm tắt những thành tựu và hạn chế của nghiên cứu hiện tại

Nghiên cứu hiện tại đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc tích hợp INSGPS sử dụng bộ lọc Kalman. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được giải quyết. Việc áp dụng mô hình bộ lọc Kalman tuyến tính đã chấp nhận sai số tuyến tính hóa mô hình hệ thống. Mặc dù số trạng thái của bộ lọc tăng thêm nhưng số lượng vẫn còn hạn chế để có thể ước lượng được nhiều thông số khác như trạng thái về các góc tư thế, quaternion, hệ số tỉ lệ góc, trạng thái độ trôi của cảm biến gia tốc.

5.2. Hướng nghiên cứu và phát triển tiềm năng trong tương lai

Trong tương lai, có nhiều hướng nghiên cứu và phát triển tiềm năng cho hệ thống INS/GPS. Nghiên cứu các thuật toán bộ lọc Kalman phi tuyến, tích hợp thêm thông tin từ các cảm biến khác như camera và lidar, và ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo có thể giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống. Phát triển các hệ thống INS/GPS giá rẻ và tiêu thụ ít năng lượng cũng là một hướng quan trọng để mở rộng ứng dụng của hệ thống.

5.3. Ứng dụng tiềm năng của INS GPS trong các lĩnh vực mới

Hệ thống INS/GPS có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực mới. Xe tự hành, robot, thiết bị đeo thông minh, và các ứng dụng thực tế ảo là những lĩnh vực hứa hẹn. Việc phát triển các hệ thống INS/GPS chuyên dụng cho từng lĩnh vực có thể mang lại hiệu quả cao hơn.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU HỆ THỐNG GPS Hệ thống định vị toàn cầu (tiếng Anh: Global Positioning System - GPS) là hệ thống xác định vị trí dựa trên vị trí của các vệ tinh nhân tạo, do Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ thiết kế, xây dựng, vận hành và quản lý. Hệ thống định vị toàn cầu GPS thu thập các thông tin về tọa độ (vĩ độ và kinh độ), tốc độ và độ cao của vật thể. Hệ thống GPS gồm 24 vệ tinh phóng lên quỹ đạo trái đất (xem Hình 1) [3].

Các hệ thống dẫn đường truyền thống hoạt động dựa trên các trạm phát tín hiệuvô tuyến điện. Được biết đến nhiều nhất là các hệ thống sau: LORAN – (LOng RAnge Navigation) – hoạt động ở giải tần 90-100 kHz chủ yếu dùng cho hàng hải, hay TACAN – (TACtical Air Navigation) – dùng cho quân đội Mỹ và biến thể với độ chính xác thấp VOR/DME – VHF (Omnidirectional Range/Distance Measuring Equipment) – dùng cho hàng không dân dụng. Quỹ đạo bay của các vệ tinh GPS Hệ thống định vị toàn cầu GPS thu thập các thông tin về tọa độ (vĩ độ và kinh độ), độ cao và tốc độ của các vật thể [4]. Các vệ tinh GPS bay vòng quanh Trái Đất hai lần trong một ngày theo một quỹ đạo rất chính xác và phát tín hiệu có thông tin xuống Trái Đất.

Các máy thu GPS nhận thông tin này và bằng phép tính lượng giác tính được chính xác vị trí của người dùng. Về bản chất máy thu GPS so sánh thời gian tín hiệu được phát Nâng cao chất lượng hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 2 đi từ vệ tinh với thời gian nhận được chúng. Sai lệch về thời gian cho biết máy thu GPS ở cách vệ tinh bao xa. Với nhiều cách đo được tới vệ tinh máy thu có thể tính được vị trí của người dùng và hiển thị lên bản đồ điện tử của máy.

Hiện tại, GPS sử dụng 2 tần số L1 = 1575,42MHz và L2 = 1227,60MHz [1,6]. Các sóng mang L1, L2 được điều biến bởi 3 loại mã sau: - Mã P: là mã chính xác, có tần số 10,23 MHz, độ dài toàn phần 267 ngày. Tuy vậy người ta đã chia mã này thành các đoạn có độ dài 7 ngày và gắn cho mỗi vệ tinh trong hệ thống GPS một trong các đoạn mã như thế, cứ sau 1 tuần lại thay đổi nên khó bị giải mã để sử dụng nếu ko được phép. Mã P điều biến cả 2 sóng mang L1 và L2.

- Mã C/A có tần số 1,023MHz, nó chỉ điều biến sóng mang L1, mã C/A được sử dụng cho mục đích dân sự, mỗi vệ tinh được gán 1 mã C/A riêng biệt. - Mã D là mã dùng để truyền lịch vệ tinh mới nhất, thông số của lớp khí quyển sóng điện từ truyền qua, thời gian của hệ thống, sai số đồng hồ vệ tinh, phân bố của các vệ tinh trên quỹ đạo. Nó điều biến cả 2 sóng mang L1 và L2. Khi hoạt động, tần số L1 bao gồm 2 tín hiệu số, được gọi là mã P và mã C/A.

Mã P nhằm bảo vệ thông tin khỏi những sự truy nhập trái phép. Tuy nhiên, mục đích chính của các tín hiệu mã hóa là nhằm tính toán thời gian cần thiết để thông tin truyền từ vệ tinh tới một thiết bị thu nhận trên mặt đất. Sau đó, khoảng cách giữa 2 bên được tính bằng cách nhân thời gian cần thiết để tín hiệu đến nơi với tốc độ của ánh sáng là 300. Tuy nhiên, tín hiệu có thể bị sai đôi chút khi đi qua bầu khí quyển.

Vì vậy, kèm theo thông điệp gửi tới các thiết bị nhận, các vệ tinh thường gửi kèm luôn thông tin về quỹ đạo và thời gian. Việc sử dụng đồng hồ nguyên tử sẽ đảm bảo chính xác về sự thống nhất thời gian giữa các thiết bị thu và phát. Để biết vị trí chính xác của các vệ tinh, thiết bị thu GPS còn nhận thêm 2 loại dữ liệu mã hóa:  Dữ liệu Almanac: được cập nhật định kỳ và cho biết vị trí gần đúng của các vệ tinh trên quỹ đạo. Nó truyền đi liên tục và được lưu trữ trong bộ nhớ của thiết bị thu nhận khi các vệ tinh di chuyển quanh quỹ đạo.

 Dữ liệu Ephemeris: phần lớn các vệ tinh có thể hơi di chuyển ra khỏi quỹ đạo chính của chúng. Sự thay đổi này được ghi nhận bởi các trạm kiểm soát mặt đất. Việc sửa chữa những sai số này là rất quan trọng và được đảm nhiệm bởi trạm chủ Nâng cao chất lượng hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 3 trên mặt đất trước khi thông báo lại cho các vệ tinh biết vị trí mới của chúng. Thông tin được sửa chữa này được gọi là dữ liệu Ephemeris.

Kết hợp dữ liệu Almanac và Ephemeris, các thiết bị nhận GPS biết chính xác vị trí của mỗi vệ tinh. Nhược điểm cơ bản của các hệ thống định vị là khi bị che khuất tầm nhìn vệ tinh, tín hiệu GPS bị sai số hoặc bị mất tín hiệu. Ngoài ra còn có một số nguyên nhân sau gây ra sai số của phương pháp định vị GPS [2].  Giữ chậm của tầng đối lưu và tầng ion – Tín hiệu vệ tinh bị chậm đi khi xuyên qua tầng khí quyển.

 Tín hiệu đi nhiều đường – Điều này xảy ra khi tín hiệu phản xạ từ nhà hay các đối tượng khác trước khi tới máy thu.  Lỗi đồng hồ máy thu – Đồng hồ có trong máy thu không chính xác như đồng hồ nguyên tử trên các vệ tinh GPS.  Lỗi quỹ đạo – Cũng được biết như lỗi thiên văn, do vệ tinh thông báo vị trí không chính xác.  Số lượng vệ tinh nhìn thấy – Càng nhiều vệ tinh được máy thu GPS nhìn thấy thì càng chính xác.

Nhà cao tầng, địa hình, nhiễu loạn điện tử hoặc đôi khi thậm chí tán lá dầy có thể chặn thu nhận tín hiệu, gây lỗi định vị hoặc không định vị được. Nói chung máy thu GPS không làm việc trong nhà, dưới nước hoặc dưới đất.  Che khuất về hình học – Điều này liên quan tới vị trí tương đối của các vệ tinh ở thời điểm bất kì. Phân bố vệ tinh lí tưởng là khi các quả vệ tinh ở vị trí tạo các góc rộng với nhau.

Phân bố xấu xảy ra khi các quả vệ tinh ở trên một đường thẳng hoặc cụm thành nhóm.  Sự giảm có chủ tâm tín hiệu vệ tinh – Là sự làm giảm tín hiệu cố ý do sự áp đặt của Bộ Quốc phòng Mỹ, nhằm chống lại việc đối thủ quân sự dùng tín hiệu GPS chính xác cao. Chính phủ Mỹ đã ngừng việc này từ tháng 5 năm 2000, làm tăng đáng kể độ chính xác của máy thu GPS dân sự. (Tuy nhiên biện pháp này hoàn toàn có thể được sử dụng lại trong những điều kiện cụ thể.

Chính điều này là tiềm ẩn hạn chế an toàn cho dẫn đường và định vị dân sự). Trong những năm gần đây, có nhiều hệ thống định vị vệ tinh trên thế giới như là hệ thống GLONASS của Liên bang Nga, hệ thống Galileo của Liên minh Châu Âu. Xu hướng trong thời gian tới, thiết bị thu GPS được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực. Mục tiêu nghiên cứu phát triển hệ GPS giá rẻ, nhỏ gọn, dễ sử dụng vẫn đang được tiến hành.

Nâng cao chất lượng hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 4 CHƯƠNG II. HỆ THỐNG INS Hệ thống định vị quán tính phát triển từ những năm 1960. Tiến sĩ Robert Goddard, một nhà tiên phong trong lĩnh vực công nghệ tên lửa, đưa ra ý tưởng thực nghiệm một hệ gyroscope thô sơ đã khơi dậy trào lưu nghiên cứu về INS trên thế giới. Sau đó INS được đưa vào ứng dụng trong lĩnh vực công nghệ tên lửa đầu tiên, tiếp đó mở rộng qua các nghành hàng không dân dụng và quân sự, vận tải biển….1 Nguyên lý hoạt động của INS Nguyên lý hoạt động của INS là tổng hợp các tín hiệu đo được bởi một cơ cấu đo lường quán tính IMU (Inertial measurement Unit), để xác định trạng thái hiện tại của hệ thống.

Các tín hiệu đo được bởi IMU bao gồm vận tốc góc (gyros) và gia tốc (accelerometer). Cấu tạo IMU bao gồm 3 cảm biến gia tốc và 3 cảm biến vận tốc góc. Ở đây một hệ thống INS bao gồm IMU và thuật toán tính toán được tích hợp cùng. Thuật toán sử dụng trong luận văn này là thuật toán SINS của Salychev (Phụ lục 2).

INS đưa ra các thông số cho người dùng như: vị trí (kinh độ, vĩ độ, cao độ), vận tốc, các góc tư thế (góc nghiêng, góc chúc, góc hướng) (xem Hình 3). Hình 2 dưới đây mô tả một khối IMU [2]. Với những IMU trước đây sử dụng cảm biến quán tính hoạt động theo nguyên tắc cơ khí, thường có kích thước lớn, hoạt động kém hiệu quả, giá thành cao và tiêu thụ nhiều năng lượng. Ngày nay khi khoa học công nghệ phát triển, đặc biệt là công nghệ vật liệu mới và công nghệ vi chế tạo đã tạo ra các cảm biến vi cơ có kích thước rất nhỏ (cỡ centimet), hoạt động hiệu quả, tiêu thụ ít năng lượng và đặc biệt là giá thành hạ.

Điều này mở ra cơ hội cho việc ứng dụng các cảm biến vi cơ trong nhiều lĩnh vực đời sống. Cấu trúc của IMU Nâng cao chất lượng hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 5 Hình 3 dưới đây mô tả nguyên lí hoạt động của hệ thống INS [8]. Accelerometters Gyros INPUT Initial alignment Alignment phase OUT PUT Gravity, Attitude Attitude Non-gravitational Computing acceleration correction Velocity Coordinate system Position acceleration Transformation integration integration Navigational Phase Hình 3. Hệ thống định vị quán tính 2.2 Ma trận chuyển hệ tọa độ Trong thuật toán SINS, để đưa ra các thông số cuối cùng, chúng ta cần các phép tính toán chuyển đổi qua các hệ tọa độ với nhau.

Sau đây học viên đưa ra một số ma trận chuyển đổi chính trong khi sử dụng thuật toán SINS.1 Ma trận chuyển Euler Một vấn đề quan trọng khi xác định vật thể trong không gian 3 chiều đó là tọa độ của vật trong hệ tọa độ Đề Các hoặc là 3 góc Euler [5]. 3 góc Euler Nâng cao chất lượng hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng bộ lọc Kalman TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 6 Các góc Euler (, , ) (Hình 4) thay thế cho ba chuyển động quay kết hợp, di chuyển hệ trục tham chiếu đến một hệ trục ta đang xét. Các chuyển động thành phần là chuyển động quanh một trục, có thể là , hoặc .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ