CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1. Lý do chọn đề tài UAV (Máy bay không người lái) được định nghĩa là phương tiện bay không có người lái, sử dụng lực khí động học để di chuyển. Ngoài việc thực hiện các nhiệm vụ quân sự, UAV còn được nghiên cứu và áp dụng vào các nhiệm vụ khoa học như quan sát núi lửa, điều tra môi trường, khám phá hang động hoặc các ứng dụng thương mại như giao hàng, làm phim, tìm kiếm và cứu hộ, v. Cùng với đó, máy học (machine learning) gần đây là một trong những chủ đề nghiên cứu thú vị nhất ở Việt Nam.
Nó đã thay đổi cách chúng ta nhìn vào công nghệ trong tương lai. Khi học sâu (deep learning) tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy các ứng dụng học sâu trong các lĩnh vực mới gần như mỗi ngày. Điều này đưa chúng ta đến chủ đề máy bay không người lái, cụ thể là máy bay không người lái kết hợp kỹ thuật học sâu. Có rất nhiều sáng kiến quan trọng xảy ra trong điều hướng, trích xuất độ sâu 3D, nhận dạng hình ảnh, đối tượng, theo dõi con người và giám sát.
Chúng tôi nghiên cứu và hiểu vấn đề tìm kiếm và cứu hộ ngoài môi trường, nó đòi hỏi phải thực hiện một loạt các công việc trong môi trường phức tạp và khu vực rộng lớn. Với những khó khăn vốn có ở các khu vực rộng lớn do việc tìm kiếm cứu hộ hạn chế, giải pháp tìm kiếm dựa trên máy bay không người lái (UAV) là một nền tảng đầy hứa hẹn để cung cấp hình ảnh và thông báo nhanh chóng và kịp thời cho trung tâm giám sát. Vì những điều trên, nhóm chúng tôi đã lựa chọn đề tài này để nghiên cứu và khám phá những kiến thức mới, và áp dụng trên một phương tiện UAV nhỏ. Mục tiêu đề tài Đề tài của chúng tôi tập trung vào một số mục tiêu chính sau: - Nghiên cứu thiết kế cơ khí, động lực học, khí động học, mạch điều khiển, xử lý tín hiệu, xử lý nhiễu cho máy bay 4 cánh (Quadcopter); - Nghiên cứu và sử dụng các thành phần phù hợp và tương thích như cảm biến, vi điều khiển, động cơ, cung cấp năng lượng, giao tiếp, vv.
Đề tài này sẽ chủ yếu tập trung vào việc sử dụng Raspberry Pi 3 Model B, Arduino Uno R3; - Nghiên cứu và áp dụng bộ điều khiển PID vào máy bay để đáp ứng cân bằng khi 11 Luan van bay; - Kết hợp các mô-đun (GPS (Hệ thống định vị toàn cầu), Cảm biến, Arduino, Raspberry, v.) bao gồm phần cứng và phần mềm. - Tổng quan về cách học sâu các khái niệm và cách thức hoạt động để áp dụng vào đề tài. Sự kết hợp giữa MobileNet và Phát hiện qua một lần chụp (Single Shot Detector - SSD) cho phương pháp học sâu nhanh, hiệu quả để phát hiện đối tượng. Mục tiêu của đề tài là nhanh chóng khám phá một khu vực nhằm thực hiện nhiệm vụ tìm kiếm cứu hộ trong môi trường tự nhiên dựa trên công nghệ hiện đại.
Các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước 1. Tình hình nghiên cứu ở ngoài nước Thị trường UAV được ước tính là 20,71 tỷ USD vào năm 2018 và dự kiến sẽ đạt 52,30 tỷ USD vào năm 2025, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 14,15% từ 2018 đến 2025. Tăng trong việc mua sắm UAV quân sự của các lực lượng quốc phòng trên toàn thế giới là một trong những yếu tố quan trọng nhất được dự báo sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường UAV. Việc sử dụng UAV ngày càng tăng trong các ứng dụng thương mại khác nhau, như giám sát, khảo sát và lập bản đồ, nông nghiệp chính xác, viễn thám trên không và phân phối sản phẩm cũng góp phần vào sự phát triển của thị trường UAV.
Dựa trên khu vực, thị trường UAV đã được phân chia thành Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á Thái Bình Dương, Trung Đông, Châu Mỹ Latinh và Châu Phi. Bắc Mỹ được ước tính là thị trường lớn nhất cho UAV trong năm 2018. Việc sử dụng UAV ngày càng tăng cho các hoạt động giám sát biên giới và hàng hải ở các quốc gia, như Mỹ và Canada, đang thúc đẩy sự phát triển của thị trường UAV ở Bắc Mỹ. Máy bay không người lái hiện nay có đủ hình dạng và kích cỡ.
Bây giờ các nhà nghiên cứu tại Đại học Zurich và École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) đã tạo ra một chiếc Quadcopter có thể thay đổi hình dạng và kích thước của nó trong khi bay. 12 Luan van Hình 1.1: UAV thay đổi được hình dạng Hình 1.2: SIMTOO Follow Me Tracking Drone 4K Một máy bay không người lái có thể thay đổi hình dạng và kích thước của nó để phù hợp với không gian chật hẹp khi đang bay có giá trị vô cùng to lớn. Như thường thấy trong các dự án robot, các nhà nghiên cứu có những ý tưởng mô phỏng theo động vật, đặc biệt là làm thế nào một số loài chim có thể gập đôi cánh của chúng để bay qua lối đi hẹp. Cảm biến và công nghệ nhận dạng, cùng với các thuật toán phần mềm cung cấp cho UAV khả năng nhận dạng và theo dõi một người hoặc đối tượng.
Việc học sâu theo công nghệ máy bay không người lái này cho phép UAV theo dõi một đối tượng chuyển động mà không cần theo dõi GPS riêng biệt.2 cho thấy hình ảnh của máy bay không người lái SIMTOO Follow Me Tracking Drone 4K. Tình hình nghiên cứu trong nước 1. Nghiên cứu của sinh viên 13 Luan van Ngày nay, nhiều sinh viên tại một số trường đại học ở Việt Nam, những người đã áp dụng công nghệ cao vào Qadcopter. Ngay tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, cụ thể, tại Phòng thí nghiệm Hệ thống thông minh (IS Lab) là nơi được nhiều sinh viên nghiên cứu về Quadcopter.5 là các Quadcopter được nghiên cứu bởi sinh viên ĐH SPKT TPHCM.3: Quadcopter do sinh viên HCMUTE nghiên cứu chế tạo.4: Quadcopter do sinh viên HCMUTE nghiên cứu chế tạo.
14 Luan van Hình 1.5: Quadcopter do sinh viên HCMUTE nghiên cứu chế tạo. Tuy nhiên, do đây là một chủ đề mới và còn gặp nhiều khó khăn trong việc tiếp cận công nghệ UAV chuẩn, nên các nghiên cứu về máy bay không người lái của sinh viên vẫn còn một số hạn chế khách quan. Nghiên cứu trong quân sự Ở các cấp độ nghiên cứu cao hơn với các đối tượng phức tạp, các nghiên cứu về UAV, đặc biệt là Quadcopter, đã đạt được kết quả rất tốt.6: MD4-1000 của Quân đội Việt Nam. Sự phức tạp của hệ thống được tăng cường với một loạt các cảm biến.
Đi đầu trong khu vực này là các trung tâm nghiên cứu của Bộ Quốc phòng với hàng chục loại máy bay không người lái khác nhau cho các nhiệm vụ quân sự, nghiên cứu khoa học, quan sát trên không, tìm kiếm và cứu nạn, v.6 cho thấy hình ảnh của MD4-1000. Giới hạn đề tài Trong thời gian và kiến thức có hạn nên chúng tôi chỉ giới hạn đề tài theo các nội dung sau: - Xây dựng 1 mô hình Quadcopter thực tế. - Vận tốc khi bay của Quadcopter ổn định tương đối đáp ứng được nhiệm vụ phát hiện đối tượng của toàn hệ thống. - Phát hiện một số mẫu khác nhau dựa trên tập dữ liệu mẫu được đào tạo nhưng không quá khác biệt với tập mẫu.
- Điều kiện môi trường: ngoài trời, bay trong điều kiện thời tiết tốt, không mưa, 15 Luan van gió thoảng và ánh sáng bình thường. 16 Luan van CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ QUADCOPTER TÌM KIẾM TAI NẠN Chương này trình bày lý thuyết cơ bản về mô hình hóa của máy bay gồm cơ chế di chuyển, bộ điều khiển PID, các hệ thống cảm biến được sử dụng trong mô hình và lý thuyết về xử lý hình ảnh. Lý thuyết điều khiển bay 2. Chuyển động cơ bản Quadcopter, một máy bay không người lái (UAV), bao gồm bốn động cơ.
Bốn cánh quạt được gắn trên bốn động cơ giúp tạo ra một lực nâng cho phép Quadcopter bay lên khi cánh quạt quay. Các cánh quạt phía trước và phía sau quay ngược chiều kim đồng hồ, trong khi bên phải và bên trái quay theo chiều kim đồng hồ để cân bằng mô- men xoắn được tạo bởi 4 cánh quạt trên khung. Kiểm soát Quadcopter là một vấn đề cơ bản khó khăn và thú vị. Với sáu bậc tự do (ba bậc chuyển động tịnh tiến và ba bậc cho chuyển động quay) và chỉ có bốn đầu vào độc lập (tốc độ rôto).
Để đạt được sáu bậc tự do, chuyển động quay và chuyển động tịnh tiến được kết hợp. Các phương trình động lực kết quả là phi tuyến, đặc biệt là sau khi tính đến các hiệu ứng khí động học phức tạp. Các chế độ bay cơ bản của Quadcopter cũng như các loại máy bay đa động cơ khác gồm: Cất cánh – hạ cánh, xoay trái – xoay phải, nghiêng trái – nghiêng phải, tiến – lùi, và bay theo hướng kết hợp.1: Chế độ bay cơ bản của Quadcopter. Sáu bậc tự do (6DOF) Đối với phần đầu tiên này trong việc phát triển động lực học Quadcopter, chúng tôi sẽ mô tả không gian trong đó chúng ta có thể thể hiện các động lực này.
Đối với một cơ thể cứng cố định hình dạng trong thế giới 3 chiều, chúng ta có thể mô tả vị trí của tất cả các điểm trên xe với 6 tọa độ. 3 đầu tiên phải rõ ràng: đây là các tọa độ (x, y, z) đại diện cho khoảng cách của khối tâm đối tượng khối lượng từ một số điểm gốc trong thế giới 3 chiều. 3 tọa độ cuối cùng đại diện cho hướng của xe được biểu thị bằng ba góc: (𝜙, 𝜃, 𝜓). Nếu chúng ta biết tất cả 6 tọa độ thì chúng ta có thể xác định vị trí của cg (tâm quán tính) từ (x, y, z) và sau đó từ hướng của (ϕ, θ, ψ) và chúng ta có thể xác định vị trí của phần còn lại của chiếc xe liên quan đến cg.2: Khung cố định và khung biến đổi 2.
Khung tham chiếu 18 Luan van Hình 2.3: Khung tham chiếu quán tính và Khung tham chiếu thân máy Trước tiên chúng ta sẽ giới thiệu ý tưởng về nhiều khung tham chiếu. Đối với mô hình của chúng tôi, sẽ có hai khung tham chiếu (hệ tọa độ) mà chúng tôi sẽ quan tâm: - Khung tham chiếu quán tính: Được cố định với Trái đất và tọa độ có thể dựa trên các hướng cơ bản (Bắc, Đông) hoặc các hướng tùy ý trong phòng. Điểm chính là nó không di chuyển. Chúng ta sẽ xác định khung quán tính với tọa độ.