Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả bám và hoàn thành quỹ đạo đặt trước cho quadcopter" do nghiên cứu sinh Nguyễn Văn Cường thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Tuấn Minh, chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa (mã số 9520216) tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên, bảo vệ năm 2025.

Về tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu, thiết bị bay bốn cánh khuấy (quadcopter) là đối tượng điều khiển phi tuyến mạnh, có các kênh chuyển động xen ghép mật thiết và nhạy cảm trước các tác động của môi trường khi bay. Trong thực tế hoạt động, quadcopter thường xuyên chịu ảnh hưởng lớn từ nhiễu khí động học (đặc biệt là gió thổi ngang, biến động áp suất và dòng khí không đồng đều), dẫn đến sai lệch quỹ đạo hoặc mất ổn định. Đồng thời, nguồn năng lượng từ pin bị giới hạn khiến thiết bị khó hoàn thành các nhiệm vụ dài hạn nếu không được bổ sung năng lượng kịp thời. Các nghiên cứu hiện hành phần lớn sử dụng mô hình động lực học đầy đủ quá phức tạp, đòi hỏi năng lực tính toán vượt quá khả năng của vi xử lý nhúng, hoặc áp dụng các bộ điều khiển trượt truyền thống gây hiện tượng chattering lớn, chỉ dừng lại ở mô phỏng mà chưa thể triển khai thực nghiệm. Mặt khác, bài toán tự động phát hiện trạm sạc và hạ cánh chính xác khi dung lượng pin suy giảm vẫn cần những giải pháp tin cậy kết hợp giữa định vị toàn cầu và thị giác máy tính.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của luận án là ứng dụng lý thuyết điều khiển backstepping, điều khiển trượt và các cơ cấu thích nghi tham số trên mô hình động học vừa đủ độ phức tạp có xét đến nhiễu khí động học nhằm duy trì ổn định bám quỹ đạo, giảm thiểu ảnh hưởng của gió ngang; đồng thời xây dựng thuật toán xác định điểm hạ cánh sạc năng lượng gần nhất theo trạng thái sạc (SoC) của pin kết hợp kỹ thuật điểm dấu (marker) để hạ cánh chính xác xuống trạm sạc.

Các mục tiêu cụ thể được luận án xác định gồm:

  1. Nghiên cứu và sử dụng mô hình vừa đủ độ phức tạp, biểu diễn được ảnh hưởng của nhiễu khí động học do gió thổi ngang tác động lên quadcopter khi bay.
  2. Kiểm chứng mô hình bằng mô phỏng, thực nghiệm và so sánh với mô hình có mức độ phức tạp cao.
  3. Ứng dụng lý thuyết backstepping và điều khiển trượt để thiết kế các bộ điều khiển ổn định bám quỹ đạo và tư thế; giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu khí động học, nâng cao độ ổn định bằng kỹ thuật backstepping thích nghi và điều khiển trượt thích nghi.
  4. Đánh giá các thuật toán điều khiển trượt và backstepping bằng mô phỏng, thực nghiệm và so sánh với bộ điều khiển PID.
  5. Nghiên cứu thuật toán xác định điểm hạ cánh gần nhất đến các trạm sạc dựa trên lượng SoC còn lại của quadcopter, đề xuất kỹ thuật sử dụng marker để tăng độ chính xác khi hạ cánh tại trạm sạc.
  6. Thực nghiệm hạ cánh trạm sạc trên mô hình phần cứng.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Thiết bị bay không người lái bốn cánh khuấy (quadcopter).
  • Phạm vi nghiên cứu: Mô hình động học chuyển động bay của quadcopter có xét đến nhiễu khí động học; các kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển dựa trên backstepping, điều khiển trượt (SMC), các cơ cấu chỉnh định tham số thích nghi; các kỹ thuật xử lý hình ảnh thị giác máy tính và thuật toán giám sát năng lượng pin để điều khiển hạ cánh chính xác.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Về lịch sử hình thành và phát triển của thiết bị bay bốn cánh khuấy, văn bản điểm lại các mốc phát triển chính từ chiếc Gyroplane No.1 (1907) do anh em nhà Breguet chế tạo, Oehmichen No.2 (1920), Flying Octopus (1922) của Georges de Bothezat, cho đến các chương trình thử nghiệm quân sự của Mỹ và Liên Xô thập niên 1950 - 1960. Từ những năm 1980 - 1990, sự phát triển của vi mạch tích hợp đã thúc đẩy các nghiên cứu UAV thu nhỏ, và từ năm 2010 đến nay, công nghệ pin Lithium-ion cùng hệ thống định vị GPS đã mở rộng phạm vi ứng dụng của quadcopter sang nhiều lĩnh vực dân sự, công nghiệp và cứu hộ.

Về các phương pháp điều khiển chuyển động cho quadcopter, luận án phân tích các nhóm nghiên cứu tiêu biểu:

  • Điều khiển PID truyền thống: Được ứng dụng rộng rãi nhờ cấu trúc đơn giản, chi phí tính toán thấp. Tuy nhiên, các công trình của Bouabdallah và cộng sự chỉ ra rằng PID có phản ứng kém trước các biến đổi nhanh của gió và nhiễu khí động học, dễ gây mất ổn định khi môi trường biến động mạnh.
  • Điều khiển tối ưu LQR: Các nghiên cứu của Cowling và cộng sự so sánh LQR với PID trên mô hình tuyến tính hóa. Dù tối ưu được hàm mục tiêu năng lượng, LQR rất nhạy cảm với sai số mô hình phi tuyến và mất khả năng duy trì quỹ đạo khi xuất hiện ràng buộc né tránh vật cản.
  • Điều khiển dự báo mô hình (MPC): Nghiên cứu của Alexis và cộng sự xử lý tốt các ràng buộc trạng thái và điều khiển đa biến, nhưng đòi hỏi khối lượng tính toán lớn để giải bài toán tối ưu trong từng chu kỳ lấy mẫu thời gian thực, gây khó khăn cho phần cứng nhúng.
  • Điều khiển bền vững ($H_\infty$): Giúp bù đắp bất định mô hình nhưng thuật toán phức tạp, đáp ứng chậm trong môi trường ít nhiễu.
  • Điều khiển Backstepping và Điều khiển trượt (SMC): Các nghiên cứu của Madani và Benallegue áp dụng backstepping và trượt trên mô hình động lực học đầy đủ. Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình quá phức tạp khiến thuật toán điều khiển cồng kềnh, không khả thi khi cài đặt thực tế trên vi xử lý thông dụng. Với điều khiển trượt, công trình của Derafa và cộng sự gặp phải hiện tượng chattering biên độ lớn ở tín hiệu điều khiển, khiến nghiên cứu chỉ dừng lại ở bước mô phỏng.
  • Bài toán hạ cánh và tiếp năng lượng: Các giải pháp trong tài liệu tham khảo sử dụng quy hoạch động, MPC, học tăng cường hoặc mạng nơ-ron sâu để tìm quỹ đạo hạ cánh. Mặc dù vậy, các phương pháp này đòi hỏi năng lực xử lý hình ảnh lớn hoặc chưa giải quyết triệt để vấn đề sai số định vị GPS ở giai đoạn tiếp đất.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết là: Xây dựng một mô hình toán học động lực học có cấu trúc vừa đủ độ phức tạp, vừa giảm tải gánh nặng tính toán cho vi điều khiển nhúng, vừa phản ánh đúng ảnh hưởng của nhiễu khí động học (gió thổi ngang); phát triển bộ điều khiển backstepping thích nghi và trượt thích nghi nhằm triệt tiêu dao động chattering và bù trừ sai lệch mô hình; kết hợp kỹ thuật thị giác máy tính với cấu trúc 02 điểm dấu (marker ArUco) để định vị và điều khiển hạ cánh chính xác xuống trạm sạc tự động dựa trên dung lượng pin SoC còn lại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên các nền tảng lý thuyết cơ học và lý thuyết điều khiển tự động phi tuyến sau:

  • Phương pháp cơ học Newton - Euler: Xây dựng phương trình chuyển động tịnh tiến và chuyển động quay của vật thể rắn trong không gian 6 bậc tự do (6 DOF).
  • Lý thuyết ổn định Lyapunov: Sử dụng hàm điều khiển Lyapunov (Control Lyapunov Function - CLF) để chứng minh tính ổn định tiệm cận của các mạch vòng điều khiển vị trí và tư thế.
  • Kỹ thuật điều khiển Backstepping: Phân tách hệ thống phi tuyến bậc cao thành các hệ thống con bậc thấp liên kết, thiết kế tín hiệu điều khiển ảo ở từng bước lùi để ổn định dần hệ thống từ trong ra ngoài.
  • Lý thuyết điều khiển chế độ trượt (Sliding Mode Control - SMC): Thiết lập các mặt trượt trên không gian trạng thái nhằm đưa sai lệch về không và duy trì tính bất biến trước nhiễu.
  • Lý thuyết điều khiển thích nghi: Xây dựng các luật thích nghi tham số trực tuyến để ước lượng các thành phần bất định và biên độ nhiễu khí động học.
  • Hình học biến đổi tọa độ và Thị giác máy tính: Ma trận xoay Euler $R$ liên kết giữa hệ quy chiếu gắn với Trái Đất $O_E x_E y_E z_E$ và hệ quy chiếu gắn với thân quadcopter $O_B x_B y_B z_B$; thuật toán nhận diện điểm dấu ArUco và phép biến đổi chiếu hình học từ mặt phẳng ảnh về tọa độ thế giới thực.

Phương pháp nghiên cứu thực hiện qua ba bước phối hợp:

  1. Nghiên cứu lý thuyết: Xây dựng mô hình toán học, thiết lập luật điều khiển và chứng minh tính ổn định bằng giải tích toán học.
  2. Mô phỏng số: Thiết lập các kịch bản bay trên nền tảng phần mềm Matlab/Simulink để kiểm chứng đáp ứng của mô hình toán học rút gọn so với mô hình động học đầy đủ, cũng như so sánh hiệu năng của các bộ điều khiển đề xuất với bộ điều khiển PID.
  3. Nghiên cứu thực nghiệm: Cài đặt giải thuật lên phần cứng thiết bị bay Quadcopter F450 trang bị cảm biến IMU, module định vị GPS, camera nhận diện ảnh và bo mạch xử lý tín hiệu để kiểm chứng bám quỹ đạo và hạ cánh tại trạm sạc.

Nguồn dữ liệu nghiên cứu gồm các thông số cơ lý chuẩn của quadcopter lấy từ tài liệu tham khảo số [86], dữ liệu tọa độ thu nhận từ hệ thống cảm biến định vị toàn cầu GPS và dữ liệu hình ảnh thu nhận trực tiếp từ camera gắn trên thiết bị bay F450.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về Quadcopter và các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động của Quadcopter

Chương 1 giới thiệu cấu trúc phân loại UAV thành cánh cố định (Fixed-Wing), cánh quay (Rotary-Wing), Quadcopter, Hexacopter, Octocopter và UAV lai (Hybrid). Quadcopter gồm 4 cánh quạt phân bố đối xứng dạng chữ thập hoặc chữ X, trong đó hai cánh đối diện quay cùng chiều và hai cánh còn lại quay ngược chiều nhằm triệt tiêu mô men phản lực của cánh khuấy.

Chương này phân tích chi tiết cơ chế tạo chuyển động:

  • Thay đổi độ cao ($z$): Thay đổi đồng thời vận tốc của cả 4 cánh quạt cùng một lượng $\Delta A$.
  • Thay đổi góc nghiêng ngang (Roll - $\phi$): Giữ nguyên tốc độ hai cánh trước/sau, tăng tốc độ cánh trái và giảm tốc độ cánh phải (hoặc ngược lại) một lượng tương ứng.
  • Thay đổi góc nghiêng dọc (Pitch - $\theta$): Tăng tốc độ cánh sau và giảm tốc độ cánh trước (hoặc ngược lại).
  • Thay đổi góc quay hướng (Yaw - $\psi$): Tăng tốc độ cặp cánh quay thuận và giảm tốc độ cặp cánh quay nghịch để tạo chênh lệch mô men quay quanh trục thẳng đứng $z_B$.

Cấu trúc điều khiển quadcopter được phân tách thành hai tầng:

  • Điều khiển cơ bản: Gồm vòng trong điều khiển tư thế (Roll, Pitch, Yaw), vòng ngoài điều khiển vị trí không gian ($x, y, z$) và các mạch vòng điều khiển dòng/mô men của từng động cơ.
  • Điều khiển cao cấp: Gồm điều khiển phối hợp bầy đàn, điều khiển truyền thông, điều khiển hạ cánh và quản lý năng lượng. Tác giả xác định hai trọng tâm nghiên cứu của luận án là điều khiển bám quỹ đạo/tư thế kháng nhiễu và điều khiển hạ cánh nạp năng lượng tự động.

Chương 2: Xây dựng mô hình của Quadcopter có xét đến nhiễu khí động học

Tác giả đưa ra 4 giả thiết vật lý để rút gọn mô hình: quadcopter là vật rắn đồng nhất và đối xứng; kết cấu có dạng chữ thập; tâm hình học trùng với khối tâm; bỏ qua biến dạng đàn hồi của cánh quạt và khung thân; các mạch vòng điều khiển tốc độ/mô men động cơ đáp ứng tức thời.

Phương trình động lực học tịnh tiến trong hệ tọa độ Trái Đất $O_E$ thu được từ định luật Newton: $$\ddot{x} = (\cos\phi \sin\theta \cos\psi + \sin\phi \sin\psi)\frac{U_1}{m} + d_x$$ $$\ddot{y} = (\cos\phi \sin\theta \sin\psi - \sin\phi \cos\psi)\frac{U_1}{m} + d_y$$ $$\ddot{z} = -g + (\cos\phi \cos\theta)\frac{U_1}{m} + d_z$$

Phương trình động lực học quay quanh các trục vật thể $O_B$: $$\ddot{\phi} = \dot{\theta}\dot{\psi}\left(\frac{I_y - I_z}{I_x}\right) - \frac{J_p}{I_x}\Omega_r\dot{\theta} + \frac{l b}{I_x}U_2 + d_\phi$$ $$\ddot{\theta} = \dot{\phi}\dot{\psi}\left(\frac{I_z - I_x}{I_y}\right) + \frac{J_p}{I_y}\Omega_r\dot{\phi} + \frac{l b}{I_y}U_3 + d_\theta$$ $$\ddot{\psi} = \dot{\phi}\dot{\theta}\left(\frac{I_x - I_y}{I_z}\right) + \frac{d}{I_z}U_4 + d_\psi$$

Trong đó $U_1$ là tổng lực đẩy, $U_2, U_3, U_4$ là các mô men điều khiển; $d_x, d_y, d_z$ và $d_\phi, d_\theta, d_\psi$ là các thành phần lực cản và mô men cản do nhiễu khí động học gây ra. Hệ thống được đưa về phương trình trạng thái phi tuyến gồm 12 biến trạng thái $X = [x_1, x_2, ..., x_{12}]^T$.

Bảng thông số mô phỏng của quadcopter được tác giả sử dụng (Bảng 2.1):

Ký hiệu Ý nghĩa thông số Giá trị Đơn vị
$m$ Khối lượng quadcopter 0.486 kg
$l$ Khoảng cách từ tâm quadcopter đến tâm động cơ 0.3 m
$g$ Gia tốc trọng trường 9.81 m/s$^2$
$b$ Hệ số lực nâng khí động $8.0 \times 10^{-5}$ kg.m$^2$
$d$ Hệ số lực cản mô men khí động $5.0 \times 10^{-6}$ kg.m$^2$
$I_x$ Mô men quán tính quanh trục $X$ $3.0 \times 10^{-3}$ kg.m$^2$
$I_y$ Mô men quán tính quanh trục $Y$ $3.0 \times 10^{-3}$ kg.m$^2$
$I_z$ Mô men quán tính quanh trục $Z$ $7.0 \times 10^{-3}$ kg.m$^2$
$J_p$ Mô men quán tính của Rotor $2.0 \times 10^{-4}$ kg.m$^2$

Kết quả mô phỏng trên Matlab/Simulink theo quỹ đạo hình zigzag (đường kính 20 m, thay đổi độ cao 10 m, vận tốc 2 m/s) cho thấy trong cả hai trường hợp có nhiễu gió ngang ($H \neq 0$) và không có nhiễu ($H = 0$), sai khác giữa mô hình rút gọn của luận án và mô hình đầy đủ trong tài liệu [86] chỉ ở mức dưới 5% trên cả ba trục vị trí $x, y, z$, khẳng định mô hình rút gọn đảm bảo độ tin cậy để thiết kế bộ điều khiển.

Chương 3: Điều khiển bám quỹ đạo kháng nhiễu khí động học sử dụng thuật toán Backstepping thích nghi và điều khiển trượt thích nghi

Chương 3 phân tích mối quan hệ xen kênh: chuyển động theo trục $x$ đòi hỏi nghiêng góc pitch $\theta$, chuyển động theo trục $y$ đòi hỏi nghiêng góc roll $\phi$, trong khi kênh độ cao $z$ và góc yaw $\psi$ được điều khiển trực tiếp qua $U_1$ và $U_4$.

Quy trình thiết kế bộ điều khiển độ cao theo kỹ thuật Backstepping được thực hiện qua các bước:

  • Bước 1: Định nghĩa sai số vị trí $e_{z1} = x_5 - x_{5d}$ (với $x_5 = z$, $x_{5d}$ là độ cao đặt). Đạo hàm sai số $\dot{e}{z1} = x_6 - \dot{x}{5d}$. Đặt sai số vận tốc $e_{z2} = x_6 - a_z$, trong đó $a_z$ là biến điều khiển ảo. Chọn hàm Lyapunov $V_{z1} = \frac{1}{2}e_{z1}^2$. Để đảm bảo $\dot{V}{z1} = -c{z1}e_{z1}^2 + e_{z1}e_{z2} \le 0$ khi $e_{z2} \to 0$, biến điều khiển ảo được chọn là $a_z = -c_{z1}e_{z1} + \dot{x}{5d}$ ($c{z1} > 0$).
  • Bước 2: Đạo hàm sai số $e_{z2}$, thay phương trình gia tốc $\dot{x}6 = \ddot{z}$ vào, chọn hàm Lyapunov toàn phần $V_z = V{z1} + \frac{1}{2}e_{z2}^2$ và tổng hợp tín hiệu điều khiển thực $U_z$ triệt tiêu các thành phần phi tuyến.

Để khắc phục nhược điểm nhạy cảm với nhiễu của Backstepping thông thường, tác giả tích hợp luật thích nghi trực tuyến cập nhật các hệ số ước lượng biên độ nhiễu gió, tạo nên bộ điều khiển Backstepping thích nghi. Đồng thời, luận án xây dựng bộ điều khiển trượt (SMC) với hàm trượt chứa sai số vị trí và vận tốc. Để giảm thiểu hiện tượng chattering, tác giả thay thế hàm dấu (signum) gián đoạn bằng hàm bão hòa liên tục trong lân cận mặt trượt, kết hợp cơ cấu thích nghi độ lợi trượt.

Phần thực nghiệm được triển khai trên Quadcopter F450:

  • Thu thập dữ liệu vị trí qua module GPS và cảm biến góc IMU.
  • Đánh giá so sánh chất lượng bám quỹ đạo giữa bộ điều khiển trượt thích nghi đề xuất và bộ điều khiển PID kinh điển. Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển trượt thích nghi bám sát quỹ đạo đặt, giữ ổn định góc tư thế tốt hơn và giảm đáng kể biên độ sai số trên cả 3 trục tọa độ so với PID trong điều kiện có gió môi trường.

Chương 4: Xác định quỹ đạo hạ cánh tiếp năng lượng sử dụng thị giác máy tính

Chương 4 thiết lập cơ chế giám sát dung lượng pin và quỹ đạo hạ cánh khẩn cấp. Trong suốt quá trình bay thực hiện nhiệm vụ, hệ thống liên tục tính toán trạng thái sạc SoC và ước lượng quãng đường bay khả dụng $\Delta Q$. Khi SoC giảm xuống dưới ngưỡng an toàn ($SoC < SoC_{ngưỡng}$), thiết bị tự động hủy chế độ bám quỹ đạo thông thường để kích hoạt quy trình hạ cánh về trạm sạc gần nhất.

Quy trình hạ cánh tiếp năng lượng diễn ra qua hai giai đoạn:

  1. Giai đoạn tiếp cận tầm xa: Sử dụng tọa độ GPS để dẫn đường quadcopter bay từ vị trí hiện tại về vùng lân cận của trạm sạc.
  2. Giai đoạn hạ cánh chính xác tầm gần bằng thị giác máy tính: Khi quadcopter đạt độ cao 15 m phía trên trạm sạc, camera hướng thẳng đứng xuống mặt đất được kích hoạt để tìm kiếm điểm dấu quang học ArUco. Luận án đề xuất kỹ thuật sử dụng hệ thống 02 marker có kích thước khác nhau:
    • Marker thứ nhất (kích thước lớn): Được camera nhận diện ngay ở độ cao 15 m, giúp quadcopter định hướng và hạ dần độ cao về trung tâm trạm sạc.
    • Marker thứ hai (kích thước nhỏ hơn, đặt bên trong hoặc liền kề): Khi quadcopter xuống độ cao thấp khiến marker lớn vượt ra ngoài trường nhìn (FOV) của camera, hệ thống tự động chuyển sang bám theo marker nhỏ để căn chỉnh vị trí tiếp đất với sai số tối thiểu, đảm bảo các chân tiếp xúc nạp năng lượng khớp chính xác với đế sạc.

Thực nghiệm trên mô hình F450 chứng minh hệ thống nhận diện điểm dấu ổn định ở độ cao 15 m và hạ cánh an toàn xuống trạm sạc tự động.

Chương 5: Kết luận và những kiến nghị nghiên cứu tiếp theo

Chương 5 đúc kết các kết quả đạt được về mặt mô hình hóa, thiết kế thuật toán điều khiển thích nghi kháng nhiễu và giải pháp hạ cánh tiếp năng lượng tự động. Tác giả cũng chỉ ra các phương hướng mở rộng nghiên cứu trong tương lai.

Kết quả và những đóng góp mới

Các đóng góp mới của luận án được trình bày cụ thể như sau:

  • Về mặt lý luận và mô hình: Luận án đã xây dựng mô hình toán học động lực học cho quadcopter có xét đến nhiễu khí động học (gió thổi ngang) với cấu trúc toán học vừa đủ độ phức tạp, phản ánh chính xác đáp ứng chuyển động với sai lệch dưới 5% so với mô hình đầy đủ. Mô hình này giúp giảm đáng kể khối lượng tính toán trên phần cứng nhúng.
  • Về mặt điều khiển học: Đã tổng hợp thành công các bộ điều khiển bám quỹ đạo và tư thế dựa trên kỹ thuật Backstepping thích nghi và Điều khiển trượt thích nghi. Các cơ cấu chỉnh định thích nghi tham số được tích hợp giúp triệt tiêu sai lệch mô hình, kháng lại tác động của gió ngang và khắc phục triệt để hiện tượng chattering ở tín hiệu điều khiển so với các giải pháp trượt thông thường.
  • Về mặt thực nghiệm và ứng dụng: Đề xuất và cài đặt thành công thuật toán kích hoạt hạ cánh tự động dựa trên giám sát trạng thái năng lượng SoC của pin; xây dựng giải pháp thị giác máy tính sử dụng cụm 02 marker ArUco phân cấp kích thước, cho phép quadcopter F450 nhận diện điểm dấu từ độ cao 15 m và hạ cánh tiếp năng lượng chính xác tại trạm sạc.

Về kiến nghị và giải pháp kỹ thuật, luận án khuyến nghị áp dụng mô hình rút gọn và thuật toán điều khiển trượt thích nghi giảm chattering cho các thiết bị bay không người lái cỡ nhỏ sử dụng vi xử lý công suất thấp; áp dụng quy trình định vị hai tầng (GPS kết hợp Marker kép) cho các hệ thống trạm nạp pin tự động không người vận hành.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu:

  • Các phương trình động học được xây dựng dựa trên giả định quadcopter là vật rắn cứng tuyệt đối, bỏ qua hoàn toàn các biến dạng đàn hồi cơ học của cánh quạt và khung thân khi chịu tải rung lắc.
  • Giả thiết các mạch vòng điều khiển dòng điện, tốc độ và mô men bên trong của 4 động cơ là hoàn hảo với đáp ứng tức thời, chưa xét đến trễ cảm ứng và phi tuyến bão hòa công suất của bộ biến tốc điện tử tử (ESC).
  • Nhiễu khí động học được giả định là các đại lượng bị chặn và thực nghiệm kiểm chứng chủ yếu thực hiện trong điều kiện gió tự nhiên ở mức độ vừa phải.

Các hướng nghiên cứu tiếp theo được văn bản đề xuất:

  • Mở rộng thuật toán điều khiển thích nghi cho các điều kiện thời tiết khắc nghiệt hơn, gió giật mạnh và các luồng khí xoáy bất định.
  • Tích hợp thêm các thuật toán điều khiển phối hợp bầy đàn (flocking control, formation control) để nhiều quadcopter có thể chia sẻ trạm sạc và hỗ trợ lẫn nhau trong cùng một không gian nhiệm vụ.
  • Nâng cao năng lực của hệ thống thị giác máy tính để nhận diện trạm sạc di động (trên phương tiện mặt đất không người lái - UGV hoặc tàu thuyền).

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo học thuật và kỹ thuật cụ thể cho các nhóm đối tượng sau:

  • Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, Robot học: Tham khảo quy trình thiết lập phương trình trạng thái 12 biến cho quadcopter theo phương pháp Newton - Euler, phương pháp chọn hàm điều khiển Lyapunov (CLF) để thiết kế bộ điều khiển Backstepping và kỹ thuật làm trơn tín hiệu điều khiển trượt nhằm giảm hiện tượng chattering.
  • Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và UAV: Tham khảo bảng thông số cơ lý chuẩn (Bảng 2.1), sơ đồ kết nối phần cứng trên dòng khung F450 và phương pháp tối ưu hóa khối lượng tính toán của thuật toán điều khiển để triển khai trên các dòng vi điều khiển có tài nguyên hạn chế.
  • Người làm chính sách và kỹ sư hệ thống giao vận, giám sát tự động: Tham khảo giải pháp quản lý năng lượng pin kết hợp cơ chế hạ cánh tự động bằng điểm dấu ArUco để thiết kế hạ tầng trạm sạc tự hành cho drone vận chuyển hàng hóa hoặc tuần tra dài hạn.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình toán học động lực học xây dựng trong Chương 2 có gì khác biệt so với các mô hình đầy đủ trong y văn? Mô hình trong luận án được xây dựng dựa trên các giả thiết lược bỏ độ đàn hồi của vật liệu và giả định mạch vòng động cơ đáp ứng tức thời, giúp giảm bậc phương trình vi phân và chi phí tính toán trên vi điều khiển. Mặc dù cấu trúc toán học tinh gọn hơn mô hình đầy đủ trong tài liệu [86], mô hình vẫn tích hợp đầy đủ các thành phần lực cản và mô men cản khí động học ngẫu nhiên ($d_x, d_y, d_z, d_\phi, d_\theta, d_\psi$). Kết quả mô phỏng quỹ đạo zigzag cho thấy sai số giữa hai mô hình không vượt quá 5% trên các trục vị trí.

2. Kịch bản mô phỏng kiểm chứng mô hình ở Chương 2 được thiết lập với các thông số cụ thể nào? Quá trình mô phỏng được thực hiện trên phần mềm Matlab/Simulink với kịch bản quadcopter bay theo quỹ đạo hình zigzag, vận tốc di chuyển đặt ở mức 2 m/s, đường kính quỹ đạo là 20 m và tịnh tiến thay đổi độ cao lên xuống 10 m, được khảo sát trong hai trường hợp: không có nhiễu gió ($H = 0$) và có nhiễu gió ngang tác động ($H \neq 0$).

3. Làm thế nào luận án khắc phục được hiện tượng chattering của bộ điều khiển trượt truyền thống? Tác giả đề xuất kết hợp cơ cấu chỉnh định thích nghi tham số với giải pháp làm trơn tín hiệu điều khiển, thay thế hàm đóng cắt gián đoạn signum bằng hàm liên tục trong một dải biên lân cận mặt trượt. Giải pháp này giúp tín hiệu điều khiển không bị dao động tần số cao, tránh gây nóng động cơ và hư hại cơ khí nhưng vẫn giữ được tốc độ hội tụ của hệ thống.

4. Cơ chế tự động chuyển sang chế độ hạ cánh nạp năng lượng ở Chương 4 hoạt động dựa trên nguyên lý nào? Hệ thống liên tục giám sát dung lượng pin thông qua trạng thái sạc SoC và tính toán quãng đường bay còn lại $\Delta Q$. Khi thông số này chạm ngưỡng an toàn thiết lập trước ($SoC < SoC_{ngưỡng}$), quadcopter tự động ngắt chế độ bám quỹ đạo làm việc để kích hoạt thuật toán tìm trạm sạc gần nhất, bay về tọa độ GPS của trạm và chuyển giao sang hệ thống điều khiển hạ cánh bằng thị giác máy tính.

5. Tại sao luận án lại sử dụng cụm 02 marker ArUco thay vì 01 marker đơn lẻ khi hạ cánh? Khi tiếp cận trạm sạc từ độ cao lớn (15 m), camera cần một marker có kích thước đủ lớn để phát hiện và định hướng vị trí trạm. Tuy nhiên, khi quadcopter hạ xuống rất gần mặt đất, marker lớn sẽ tràn khung hình và camera không thể nhận diện được tâm điểm. Việc bố trí thêm một marker nhỏ hơn cho phép thiết bị bay chuyển đổi mốc tham chiếu ở pha tiếp đất cuối cùng, giúp tâm tiếp xúc hạ cánh trùng khớp chính xác vào vị trí sạc.

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Văn Cường đã giải quyết trọn vẹn hai bài toán kỹ thuật trọng tâm của quadcopter: nâng cao chất lượng bám quỹ đạo kháng nhiễu khí động học và tự động hạ cánh tiếp năng lượng chính xác. Bằng cách kết hợp mô hình động học rút gọn tối ưu tính toán với các giải thuật điều khiển Backstepping thích nghi, Điều khiển trượt thích nghi và thị giác máy tính nhận diện điểm dấu ArUco hai cấp, công trình đã làm giảm thiểu hiện tượng chattering và sai số vị trí khi bay dưới tác động của gió ngang. Toàn bộ các giải thuật đề xuất đều được kiểm chứng nhất quán từ mô hình toán giải tích, mô phỏng số trên Matlab/Simulink đến thực nghiệm thực tế trên phần cứng Quadcopter F450.