Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ robot dưới nước, việc nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán điều khiển cho phương tiện tự hành dưới nước (AUV) ngày càng trở nên cấp thiết. Theo ước tính, khoảng 71% bề mặt Trái Đất được bao phủ bởi đại dương, tạo ra nhu cầu lớn về khảo sát môi trường biển, bảo vệ tài nguyên và an ninh quốc phòng. Tuy nhiên, các thiết bị khảo sát truyền thống như tàu có người lái hoặc ROV (Remotely Operated Vehicle) còn nhiều hạn chế về phạm vi hoạt động, chi phí vận hành và độ an toàn. Do đó, AUV với khả năng hoạt động tự động, không cần dây cáp điều khiển, có thể hoạt động độc lập trong thời gian dài, trở thành giải pháp ưu việt cho các nhiệm vụ khảo sát, giám sát và bảo vệ biển đảo.

Luận văn tập trung xây dựng mô hình toán học và thiết kế các bộ điều khiển cho AUV dựa trên thuật toán Backstepping kết hợp với phương pháp Line of Sight (LOS) nhằm nâng cao hiệu quả điều khiển chuyển động trong môi trường biển có dòng chảy phức tạp. Mục tiêu cụ thể bao gồm mô phỏng điều khiển các góc roll, pitch, heading và vận tốc của AUV, phát triển thuật toán điều hướng trong không gian 3 chiều, đồng thời khảo sát ảnh hưởng của dòng chảy và sai số mô hình đến hiệu suất điều khiển. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi mô hình AUV Hybrid tại Việt Nam, với dữ liệu mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp nền tảng kỹ thuật cho việc thiết kế và chế tạo AUV thương hiệu Việt, góp phần nâng cao năng lực khảo sát biển, bảo vệ chủ quyền và phát triển kinh tế biển bền vững. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng ổn định và chính xác trong điều khiển chuyển động của AUV, mở ra hướng ứng dụng thực tiễn trong các dự án nghiên cứu và khai thác tài nguyên biển.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: mô hình động học và động lực học 6 bậc tự do (6-DOF) của AUV, và các thuật toán điều khiển hiện đại như Backstepping và Line of Sight (LOS).

  • Mô hình 6-DOF: Mô hình toán học mô tả chuyển động của AUV trong không gian ba chiều, bao gồm các thành phần vị trí, vận tốc tuyến tính (surge, sway, heave) và vận tốc góc (roll, pitch, yaw). Mô hình này tích hợp các lực và moment tác động từ thủy động lực học, lực nâng thân, lực đẩy từ thiết bị đẩy (propeller), lực và moment từ bánh lái (rudder) và các thành phần lực do dòng chảy.

  • Thuật toán Backstepping: Là phương pháp điều khiển phi tuyến, cho phép thiết kế bộ điều khiển ổn định cho hệ thống có cấu trúc phức tạp như AUV. Thuật toán này được sử dụng để điều khiển các góc roll, pitch, heading và vận tốc, giúp hệ thống đạt được độ ổn định cao và khả năng chống nhiễu tốt.

  • Phương pháp Line of Sight (LOS): Thuật toán điều hướng dựa trên nguyên tắc theo dõi đường đi mong muốn bằng cách tính toán góc heading cần thiết để AUV di chuyển theo quỹ đạo định sẵn. LOS được áp dụng trong cả mặt phẳng ngang, mặt phẳng dọc và không gian 3D, giúp AUV duy trì hướng đi chính xác trong môi trường có dòng chảy và nhiễu.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: added mass (khối lượng ảo do nước bao quanh), hydrodynamic damping (lực cản thủy động), ballast system (hệ thống điều chỉnh trọng lượng và trọng tâm), và generalized sideslip angle (góc lệch bên tổng quát).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ mô hình toán học AUV Hybrid, kết hợp với các thông số kỹ thuật của thiết bị thực tế như hệ thống ballast piston, bánh lái và thiết bị đẩy. Nghiên cứu sử dụng phần mềm Matlab/Simulink để mô phỏng các thuật toán điều khiển và điều hướng.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Xây dựng mô hình động học và động lực học 6-DOF chi tiết, bao gồm các lực thủy động lực học, lực nâng thân và lực từ thiết bị điều khiển.

  • Thiết kế bộ điều khiển Backstepping Sliding Mode (BSM) cho các góc roll, pitch, heading và vận tốc, kết hợp với thuật toán LOS để điều hướng theo quỹ đạo.

  • Mô phỏng các trường hợp hoạt động trong môi trường có dòng chảy phức tạp, khảo sát ảnh hưởng của sai số mô hình và nhiễu.

  • So sánh hiệu quả điều khiển giữa các thuật toán PID truyền thống và BSM hiện đại.

Cỡ mẫu mô phỏng bao gồm nhiều kịch bản vận hành với các giá trị vận tốc, góc tấn công và dòng chảy khác nhau, nhằm đánh giá toàn diện hiệu suất hệ thống. Phương pháp chọn mẫu dựa trên các điều kiện thực tế và đặc điểm kỹ thuật của AUV Hybrid. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 8/2019 đến tháng 8/2020, với các giai đoạn xây dựng mô hình, thiết kế thuật toán, mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điều khiển góc roll: Bộ điều khiển Backstepping Sliding Mode (BSM) cho góc roll cho thấy khả năng ổn định nhanh chóng, đạt trạng thái ổn định sau khoảng 5 giây với sai số nhỏ hơn 1 độ. So với bộ điều khiển PID, BSM giảm sai số điều khiển xuống khoảng 30%, đồng thời tăng khả năng chống nhiễu từ dòng chảy.

  2. Điều khiển góc pitch và vận tốc: Mô phỏng cho thấy khi sử dụng hệ thống ballast piston kết hợp với BSM, AUV có thể điều chỉnh góc pitch trong khoảng ±70 độ, duy trì vận tốc ổn định khoảng 1.28 m/s. Việc điều chỉnh vị trí piston giúp AUV lặn sâu đến 37m trong vòng 50 giây mà không cần sử dụng thiết bị đẩy, tiết kiệm năng lượng hiệu quả.

  3. Thuật toán LOS trong điều hướng: Thuật toán LOS được áp dụng thành công trong điều hướng AUV trong không gian 3D, giúp duy trì góc heading chính xác với sai số dưới 2 độ trong môi trường có dòng chảy phức tạp. Mô phỏng quỹ đạo cho thấy AUV có thể theo dõi đường đi mong muốn với độ lệch trung bình giảm 25% so với phương pháp điều hướng truyền thống.

  4. Ảnh hưởng của dòng chảy và sai số mô hình: Kết quả mô phỏng cho thấy dòng chảy có vận tốc lên đến 0.5 m/s gây ra sai số điều khiển tăng khoảng 15%, tuy nhiên bộ điều khiển BSM với thuật toán bù nhiễu (NDO) giúp giảm sai số này xuống còn khoảng 5%. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của phương pháp trong môi trường thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các kết quả tích cực trên là do việc kết hợp mô hình toán học chính xác với thuật toán điều khiển phi tuyến Backstepping giúp hệ thống có khả năng thích ứng và ổn định cao trong điều kiện biến đổi môi trường. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng PID hoặc LQR, BSM thể hiện ưu thế vượt trội về độ ổn định và khả năng chống nhiễu.

Việc áp dụng LOS trong điều hướng không chỉ giúp AUV duy trì quỹ đạo chính xác mà còn giảm thiểu tiêu hao năng lượng do tránh các điều chỉnh thừa. Kết quả này phù hợp với các báo cáo của ngành về hiệu quả điều hướng trong môi trường biển có dòng chảy.

Các biểu đồ mô phỏng trạng thái góc roll, pitch, heading và vận tốc được trình bày qua các đồ thị thời gian, thể hiện rõ sự ổn định và đáp ứng nhanh của hệ thống điều khiển. Bảng so sánh hiệu suất giữa các thuật toán cũng minh chứng cho ưu điểm của BSM trong điều khiển AUV.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thử nghiệm thực tế AUV Hybrid: Thực hiện các chuyến thử nghiệm ngoài biển nhằm đánh giá hiệu quả điều khiển và điều hướng trong môi trường thực tế, đặc biệt là trong điều kiện dòng chảy phức tạp. Thời gian đề xuất: 6-12 tháng. Chủ thể thực hiện: Viện nghiên cứu và các đơn vị chế tạo AUV.

  2. Phát triển hệ thống cảm biến và bù nhiễu nâng cao: Nâng cấp hệ thống cảm biến đo vận tốc dòng chảy, góc tấn công và vị trí để cải thiện độ chính xác của bộ điều khiển BSM, đồng thời tích hợp thuật toán bù nhiễu thích ứng. Thời gian: 12 tháng. Chủ thể: Trung tâm nghiên cứu công nghệ hàng hải.

  3. Tối ưu hóa thuật toán điều khiển kết hợp trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu áp dụng các phương pháp học máy để tự động điều chỉnh tham số điều khiển, nâng cao khả năng thích ứng với môi trường biến đổi. Thời gian: 18 tháng. Chủ thể: Các nhóm nghiên cứu đại học và doanh nghiệp công nghệ.

  4. Phát triển phần mềm mô phỏng và huấn luyện vận hành AUV: Xây dựng phần mềm mô phỏng tương tác giúp đào tạo kỹ thuật viên vận hành AUV, giảm thiểu rủi ro và chi phí thử nghiệm thực tế. Thời gian: 9 tháng. Chủ thể: Các trường đại học kỹ thuật và trung tâm đào tạo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư phát triển AUV: Luận văn cung cấp mô hình toán học chi tiết và thuật toán điều khiển hiện đại, hỗ trợ phát triển các hệ thống AUV hiệu quả và ổn định.

  2. Doanh nghiệp chế tạo thiết bị hàng hải và robot dưới nước: Tham khảo để ứng dụng các giải pháp điều khiển tiên tiến, nâng cao chất lượng sản phẩm và khả năng cạnh tranh trên thị trường.

  3. Cơ quan quản lý và bảo vệ môi trường biển: Sử dụng kết quả nghiên cứu để triển khai các dự án khảo sát, giám sát môi trường biển tự động, giảm thiểu chi phí và tăng độ chính xác.

  4. Các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật: Là tài liệu tham khảo cho sinh viên và học viên trong lĩnh vực điều khiển tự động, robot và công nghệ hàng hải, giúp nâng cao kiến thức và kỹ năng thực hành.

Câu hỏi thường gặp

  1. AUV là gì và tại sao cần nghiên cứu điều khiển cho nó?
    AUV (Autonomous Underwater Vehicle) là phương tiện tự hành dưới nước không cần dây điều khiển, có khả năng hoạt động độc lập trong thời gian dài. Nghiên cứu điều khiển giúp đảm bảo AUV di chuyển chính xác, ổn định trong môi trường biển phức tạp, từ đó nâng cao hiệu quả khảo sát và giám sát.

  2. Thuật toán Backstepping có ưu điểm gì so với PID?
    Backstepping là thuật toán điều khiển phi tuyến, thích hợp với hệ thống có cấu trúc phức tạp và phi tuyến như AUV. Nó giúp hệ thống ổn định nhanh hơn, chịu được nhiễu tốt hơn và giảm sai số điều khiển so với PID truyền thống.

  3. Line of Sight (LOS) được áp dụng như thế nào trong điều hướng AUV?
    LOS tính toán góc heading cần thiết để AUV theo dõi quỹ đạo định sẵn, áp dụng trong cả mặt phẳng ngang, dọc và không gian 3D. Thuật toán này giúp AUV duy trì hướng đi chính xác, giảm sai số và tiêu hao năng lượng.

  4. Ảnh hưởng của dòng chảy đến hiệu suất điều khiển AUV ra sao?
    Dòng chảy làm tăng sai số điều khiển và gây khó khăn trong việc duy trì quỹ đạo. Tuy nhiên, với bộ điều khiển Backstepping kết hợp thuật toán bù nhiễu, sai số này được giảm đáng kể, giúp AUV hoạt động ổn định hơn trong môi trường thực tế.

  5. Làm thế nào để điều chỉnh độ sâu của AUV mà không dùng thiết bị đẩy?
    Sử dụng hệ thống ballast piston để thay đổi trọng lượng và trọng tâm của AUV, kết hợp với điều khiển góc pitch giúp AUV lặn sâu hoặc nổi lên mà không cần dùng thiết bị đẩy, tiết kiệm năng lượng hiệu quả.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học 6-DOF và thiết kế bộ điều khiển Backstepping kết hợp LOS cho AUV Hybrid, đáp ứng yêu cầu điều khiển chính xác và ổn định trong môi trường biển có dòng chảy.
  • Thuật toán BSM cho góc roll, pitch, heading và vận tốc thể hiện ưu thế vượt trội so với PID truyền thống, giảm sai số và tăng khả năng chống nhiễu.
  • Hệ thống ballast piston được mô phỏng hiệu quả trong việc điều chỉnh độ sâu mà không cần thiết bị đẩy, giúp tiết kiệm năng lượng.
  • Kết quả mô phỏng trên Matlab/Simulink chứng minh tính khả thi và ứng dụng thực tiễn của các giải pháp điều khiển và điều hướng đề xuất.
  • Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm thử nghiệm thực tế, nâng cấp cảm biến, tích hợp trí tuệ nhân tạo và phát triển phần mềm đào tạo nhằm hoàn thiện và ứng dụng rộng rãi công nghệ AUV tại Việt Nam.

Call-to-action: Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ hàng hải được khuyến khích tiếp tục phát triển và ứng dụng các thuật toán điều khiển tiên tiến này để nâng cao năng lực khảo sát và bảo vệ môi trường biển quốc gia.