Tổng quan nghiên cứu

Phương tiện bay không người lái (UAV) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như quân sự, nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ và nghiên cứu khoa học. Theo báo cáo của ngành, quadrotor là loại UAV có độ cơ động cao và khả năng bay đứng im, phù hợp với các ứng dụng giám sát, quay phim và tìm kiếm cứu nạn. Tuy nhiên, việc điều khiển quadrotor vẫn còn nhiều thách thức do tính phi tuyến và bất định của hệ thống. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là thiết kế bộ điều khiển quadrotor sử dụng thuật toán học tăng cường Data-Driven, so sánh hiệu quả với bộ điều khiển PID truyền thống. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi mô hình quadrotor, sử dụng phần mềm Matlab-Simulink để mô phỏng và đánh giá hiệu suất điều khiển. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các hệ thống điều khiển UAV thông minh, nâng cao độ chính xác và ổn định trong các nhiệm vụ bay tự động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng trên cơ sở lý thuyết về mô hình động học quadrotor, học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) và thuật toán học tăng cường Data-Driven. Mô hình quadrotor được mô tả bằng hệ phương trình động học phi tuyến, bao gồm chuyển động tịnh tiến và chuyển động quay với các góc Euler (roll, pitch, yaw). Học tăng cường là phương pháp học máy cho phép tác nhân tương tác với môi trường để tối ưu hóa chính sách điều khiển dựa trên phần thưởng nhận được. Thuật toán Data-Driven thuộc nhóm Actor-Critic, kết hợp mạng nơ-ron để xấp xỉ hàm giá trị và chính sách điều khiển, giúp tìm nghiệm tối ưu mà không cần biết trước mô hình động học chính xác của quadrotor. Các khái niệm chính bao gồm: quá trình Markov (MDP), phương trình Bellman, hàm giá trị, chính sách điều khiển, và phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu là mô hình động học quadrotor với các tham số vật lý cụ thể như khối lượng 1,2 kg, khoảng cách từ trọng tâm đến động cơ 0,2 m, mô-men quán tính theo các trục lần lượt là 2,353×10^-3 và 5,262.2 (đơn vị thích hợp). Phương pháp phân tích sử dụng mô phỏng trên Matlab-Simulink với hai bộ điều khiển: thuật toán học tăng cường Data-Driven và bộ điều khiển PID. Cỡ mẫu mô phỏng gồm các chu kỳ thời gian đủ để đánh giá ổn định và thời gian xác lập (dưới 1,2 giây). Phương pháp chọn mẫu là mô phỏng tuần tự với các tín hiệu điều khiển và trạng thái được thu thập liên tục. Timeline nghiên cứu bao gồm xây dựng mô hình, thiết kế thuật toán, mô phỏng và so sánh kết quả trong khoảng thời gian 5 giây cho mỗi thử nghiệm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Điều khiển vị trí quadrotor bằng thuật toán Data-Driven: Các giá trị thực tế của vị trí x, y, z tiến về giá trị đặt sau khoảng hơn 1 giây, không có hiện tượng dao động hay overshoot, đạt mục tiêu ổn định với sai số dưới 10%.

  2. Điều khiển trạng thái (góc roll, pitch, yaw) bằng thuật toán Data-Driven: Góc roll overshoot khoảng 4%, pitch khoảng 8%, yaw khoảng 9%. Thời gian đạt giá trị xác lập trung bình 0,5 giây, nhanh hơn so với bộ điều khiển PID.

  3. Điều khiển vị trí bằng bộ điều khiển PID: Thời gian xác lập khoảng 1 giây, tuy nhiên vị trí x, y có hiện tượng dao động, vị trí z bị overshoot khoảng 8%, ảnh hưởng đến độ ổn định.

  4. Điều khiển trạng thái bằng bộ điều khiển PID: Overshoot góc roll khoảng 8%, pitch 2%, yaw 9%. Thời gian xác lập góc roll và pitch khoảng 1 giây, yaw nhanh hơn (0,2 giây).

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán học tăng cường Data-Driven vượt trội hơn bộ điều khiển PID truyền thống về mặt ổn định và thời gian xác lập, đặc biệt trong điều khiển vị trí và góc roll, pitch. Nguyên nhân là do thuật toán Data-Driven không yêu cầu mô hình chính xác của quadrotor, có khả năng thích nghi với môi trường và tối ưu hóa chính sách điều khiển dựa trên dữ liệu thực tế thu thập được. So sánh với các nghiên cứu trước đây về điều khiển PID và các phương pháp điều khiển thích nghi, thuật toán Data-Driven thể hiện ưu điểm trong việc giảm overshoot và dao động, nâng cao độ chính xác. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tín hiệu vị trí và góc trạng thái giữa hai bộ điều khiển, minh họa rõ ràng sự khác biệt về hiệu suất. Kết quả này mở ra hướng phát triển các hệ thống điều khiển UAV thông minh, có khả năng tự học và thích nghi trong môi trường thực tế.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thuật toán học tăng cường Data-Driven trong điều khiển UAV thực tế: Áp dụng thuật toán vào các hệ thống quadrotor thực nghiệm để kiểm chứng hiệu quả ngoài mô phỏng, nhằm nâng cao độ chính xác và ổn định trong các nhiệm vụ bay tự động. Thời gian thực hiện dự kiến 12-18 tháng, do các nhóm nghiên cứu UAV và kỹ sư điều khiển thực hiện.

  2. Bổ sung mô hình nhiễu và điều kiện môi trường thực tế: Nghiên cứu ảnh hưởng của nhiễu gió, sai số cảm biến và các yếu tố môi trường khác đến hiệu suất điều khiển, từ đó phát triển các thuật toán học tăng cường có khả năng chống nhiễu tốt hơn. Thời gian thực hiện 6-12 tháng, do nhóm nghiên cứu điều khiển và môi trường phối hợp.

  3. Mở rộng nghiên cứu cho các loại UAV khác: Áp dụng thuật toán Data-Driven cho các loại UAV cánh cố định, UAV cấu trúc lai để đánh giá tính khả thi và hiệu quả, từ đó phát triển hệ thống điều khiển đa dạng hơn. Thời gian thực hiện 12 tháng, do các nhóm nghiên cứu UAV đa dạng chủ trì.

  4. Phát triển phần mềm mô phỏng và công cụ hỗ trợ thiết kế điều khiển: Xây dựng bộ công cụ trên Matlab-Simulink tích hợp thuật toán học tăng cường Data-Driven, giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư dễ dàng thiết kế và thử nghiệm các bộ điều khiển UAV. Thời gian thực hiện 6 tháng, do nhóm phát triển phần mềm và kỹ thuật điều khiển đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Nghiên cứu sâu về thuật toán học tăng cường và ứng dụng trong điều khiển UAV, phục vụ cho các đề tài nghiên cứu và luận văn.

  2. Kỹ sư phát triển hệ thống UAV và robot bay: Áp dụng các phương pháp điều khiển hiện đại để nâng cao hiệu suất và độ ổn định của UAV trong các ứng dụng thực tế.

  3. Doanh nghiệp công nghệ và sản xuất UAV: Tìm hiểu các giải pháp điều khiển thông minh để cải tiến sản phẩm, tăng tính cạnh tranh trên thị trường.

  4. Cơ quan quản lý và đào tạo trong lĩnh vực hàng không không người lái: Cập nhật kiến thức mới về công nghệ điều khiển UAV, phục vụ công tác đào tạo và xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật.

Câu hỏi thường gặp

  1. Học tăng cường Data-Driven khác gì so với bộ điều khiển PID?
    Thuật toán Data-Driven không cần mô hình chính xác của hệ thống, tự học và tối ưu chính sách điều khiển dựa trên dữ liệu thu thập được, trong khi PID dựa trên mô hình tuyến tính và điều chỉnh tham số thủ công. Ví dụ, Data-Driven giảm overshoot và dao động hiệu quả hơn trong mô phỏng.

  2. Thời gian xác lập của bộ điều khiển Data-Driven là bao lâu?
    Thời gian xác lập trung bình khoảng 0,5 giây cho các góc trạng thái và khoảng 1 giây cho vị trí, nhanh hơn hoặc tương đương với bộ điều khiển PID.

  3. Thuật toán Data-Driven có áp dụng được cho các loại UAV khác không?
    Có thể áp dụng cho các loại UAV khác như cánh cố định hoặc cấu trúc lai, tuy nhiên cần điều chỉnh mô hình và thuật toán phù hợp với đặc tính từng loại.

  4. Mô hình quadrotor trong nghiên cứu có tính đến nhiễu môi trường không?
    Mô hình hiện tại chưa xét đến nhiễu môi trường như gió hoặc sai số cảm biến, đây là hướng nghiên cứu tiếp theo để nâng cao tính thực tiễn.

  5. Làm thế nào để triển khai thuật toán Data-Driven vào hệ thống UAV thực tế?
    Cần tích hợp thuật toán vào bộ điều khiển nhúng, thu thập dữ liệu thực tế để huấn luyện và điều chỉnh chính sách, đồng thời thử nghiệm trong môi trường bay thực tế để đánh giá hiệu quả.

Kết luận

  • Thiết kế bộ điều khiển quadrotor sử dụng thuật toán học tăng cường Data-Driven cho kết quả ổn định, thời gian xác lập nhanh và giảm overshoot so với bộ điều khiển PID.
  • Thuật toán Data-Driven không yêu cầu mô hình chính xác, phù hợp với các hệ thống phi tuyến và bất định như quadrotor.
  • Kết quả mô phỏng là cơ sở để phát triển các hệ thống điều khiển UAV thông minh trong thực tế.
  • Nghiên cứu mở rộng cần bổ sung mô hình nhiễu và áp dụng cho các loại UAV khác để nâng cao tính ứng dụng.
  • Khuyến nghị triển khai thử nghiệm thực tế và phát triển công cụ hỗ trợ thiết kế điều khiển UAV thông minh.

Hãy bắt đầu áp dụng các giải pháp điều khiển học tăng cường để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống UAV trong các ứng dụng thực tế!