Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu tích hợp hệ dẫn đường quán tính và hệ định vị toàn cầu INS/GPS

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu tích hợp hệ dẫn đường quán tính và hệ định vị toàn cầu INS GPS, mang lại giải pháp chính xác cho định vị.

• Tác giả: Lưu Mạnh Hà
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ
• Đề tài: Nghiên Cứu Tích Hợp Hệ Dẫn Đường Quán Tính Và Hệ Định Vị Toàn Cầu (INS/GPS)
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 1.1. Hệ thống định vị quán tính (INS)
• 1.2. Hệ thống định vị toàn cầu (GPS)
• 1.3. Hệ thống tích hợp INS/GPS
• 2. CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH INS
• 2.1. Cấu trúc khối IMU
• 2.2. Cơ sở lý thuyết hệ dẫn đường quán tính
• 2.2.1. Hệ tọa độ quán tính (Inertial Frame)
• 2.2.2. Hệ tọa độ cố định tâm trái đất (The Earth Fixed Frame)
• 2.2.3. Hệ tọa độ định vị (Navigation frame)
• 2.2.4. Hệ tọa độ gắn liền vật thể (Body frame)
• 2.3. Phương trình định vị
• 2.4. Hệ Phương trình định vị trong hệ tọa độ cố định tâm trái đất (e-frame)
• 2.5. Thuật toán Strapdown INS (SINS) của Salychev
• 3. CHƯƠNG 3: BỘ LỌC KALMAN
• 3.1. Bản chất bộ lọc Kalman
• 3.2. Ứng dụng bộ lọc Kalman trong hệ dẫn đường quán tính
• 4. CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 4.1. Bài toán phân chia thời gian
• 4.2. Hệ thống mạng truyền thông
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Kết quả thực nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
• 6.1. Thảo luận và kiến nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu tích hợp INS và GPS cho hệ dẫn đường quán tính

Nghiên cứu tích hợp giữa hệ thống dẫn đường quán tính (INS) và hệ thống định vị toàn cầu (GPS) đã trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ định vị. Sự kết hợp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng hoạt động của các hệ thống định vị trong môi trường phức tạp. Việc tích hợp này cho phép tận dụng ưu điểm của cả hai hệ thống, từ đó tạo ra một giải pháp tối ưu cho các ứng dụng thực tiễn.

1.1. Định nghĩa và vai trò của INS và GPS trong dẫn đường

Hệ thống INS sử dụng các cảm biến quán tính để xác định vị trí và hướng của vật thể, trong khi GPS cung cấp thông tin vị trí chính xác từ vệ tinh. Sự kết hợp giữa hai hệ thống này giúp giảm thiểu sai số và cải thiện độ chính xác trong việc định vị.

1.2. Lịch sử phát triển của công nghệ INS và GPS

Công nghệ INS và GPS đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Từ những năm 1970, việc tích hợp hai hệ thống này đã được nghiên cứu và áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ quân sự đến dân sự, nhằm nâng cao hiệu quả định vị.

II. Vấn đề và thách thức trong việc tích hợp INS và GPS

Mặc dù việc tích hợp INS và GPS mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như sai số tích lũy trong INS, độ chính xác của GPS và sự phụ thuộc vào tín hiệu vệ tinh là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống tích hợp.

2.1. Sai số trong hệ thống INS và ảnh hưởng đến độ chính xác

Hệ thống INS thường gặp phải vấn đề sai số tích lũy theo thời gian, dẫn đến độ chính xác giảm sút. Việc cải thiện độ chính xác của cảm biến quán tính là một thách thức lớn trong nghiên cứu này.

2.2. Hạn chế của GPS trong môi trường đô thị

GPS có thể gặp khó khăn trong việc thu tín hiệu trong các khu vực đô thị đông đúc, nơi có nhiều tòa nhà cao tầng. Điều này có thể dẫn đến sai số trong việc định vị và ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống tích hợp.

III. Phương pháp tích hợp INS và GPS hiệu quả

Để giải quyết các vấn đề trong việc tích hợp INS và GPS, nhiều phương pháp đã được đề xuất. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng bộ lọc Kalman để cải thiện độ chính xác và giảm thiểu sai số trong quá trình định vị.

3.1. Sử dụng bộ lọc Kalman trong tích hợp INS GPS

Bộ lọc Kalman là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý dữ liệu từ INS và GPS. Nó giúp ước lượng trạng thái của hệ thống và giảm thiểu sai số, từ đó cải thiện độ chính xác của hệ thống tích hợp.

3.2. Các phương pháp kết hợp lỏng và chặt

Có hai phương pháp chính để tích hợp INS và GPS: kết hợp lỏng và kết hợp chặt. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu quả tối ưu.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống tích hợp INS và GPS

Hệ thống tích hợp INS và GPS đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hàng không, ô tô tự lái và các thiết bị di động. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác trong việc định vị mà còn cải thiện hiệu suất hoạt động của các phương tiện.

4.1. Ứng dụng trong hàng không

Trong ngành hàng không, việc tích hợp INS và GPS giúp cải thiện độ chính xác trong việc định vị và dẫn đường cho máy bay, đặc biệt trong các điều kiện thời tiết xấu.

4.2. Ứng dụng trong ô tô tự lái

Hệ thống tích hợp này cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển công nghệ ô tô tự lái, giúp các phương tiện nhận diện vị trí và điều hướng một cách chính xác.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu tích hợp INS và GPS

Nghiên cứu tích hợp INS và GPS đang mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực định vị và dẫn đường. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của hệ thống tích hợp này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong độ chính xác và hiệu suất.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ trong tương lai

Công nghệ vi cơ điện tử (MEMS) và các cảm biến mới sẽ tiếp tục được phát triển, giúp cải thiện độ chính xác và giảm chi phí cho hệ thống tích hợp INS/GPS.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu trong lĩnh vực này

Nghiên cứu về tích hợp INS và GPS không chỉ có ý nghĩa trong lĩnh vực công nghệ mà còn góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và an toàn cho người sử dụng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ định vị và dẫn đường, việc tích hợp hệ thống dẫn đường quán tính (INS) và hệ định vị toàn cầu (GPS) đã trở thành một hướng nghiên cứu trọng điểm nhằm khắc phục những hạn chế của từng hệ thống khi hoạt động độc lập. Theo ước tính, hệ thống GPS có độ chính xác vị trí từ vài mét đến vài chục mét tùy thuộc vào thiết bị và môi trường, tuy nhiên vẫn tồn tại các sai số do tín hiệu bị chặn, nhiễu đa đường và phụ thuộc vào nhà cung cấp dịch vụ. Trong khi đó, hệ INS với cảm biến MEMS có ưu điểm về tốc độ cập nhật cao và không phụ thuộc tín hiệu bên ngoài nhưng lại gặp phải sai số tích lũy theo thời gian. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng và phát triển hệ thống tích hợp INS/GPS xử lý thời gian thực trên nền tảng Linux nhúng sử dụng bộ kit ARM S3C2440-IV, đồng thời truyền dữ liệu qua mạng GSM/GPRS về trung tâm giám sát có bản đồ GIS. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào giai đoạn 2005-2008 với các thử nghiệm thực tế tại Hà Nội và một số địa phương khác. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống định vị dẫn đường, góp phần ứng dụng rộng rãi trong các phương tiện giao thông, UAV, và các thiết bị định vị cá nhân.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết dẫn đường quán tính INS và lý thuyết định vị vệ tinh GPS. Hệ INS hoạt động dựa trên các cảm biến gia tốc và vận tốc góc MEMS, sử dụng thuật toán Strapdown INS của Salychev để tính toán vị trí, vận tốc và tư thế vật thể trong hệ tọa độ gắn liền vật thể (Body frame) và hệ tọa độ cấp địa phương (Local Level Frame). Các khái niệm chính bao gồm hệ tọa độ quán tính, hệ tọa độ cố định tâm trái đất, hệ tọa độ định vị, ma trận chuyển đổi quaternion và thuật toán bù lỗi vận tốc (sculling compensation) cùng chỉnh lỗi góc (coning correction). Về GPS, hệ thống thu thập tín hiệu từ 24 vệ tinh ở quỹ đạo 19.200 km, cung cấp thông tin vị trí, vận tốc với độ chính xác từ 15m trở lên. Hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng hai mô hình kết hợp: kết hợp lỏng (loosely coupled) và kết hợp chặt (tightly coupled), trong đó bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) được áp dụng để ước lượng trạng thái và giảm thiểu sai số cảm biến.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm dữ liệu thực nghiệm thu thập từ hệ thống phần cứng gồm mạch phát triển Samsung S3C2440-IV, đầu thu GPS HI204E, khối IMU BP3010, modem GSM/GPRS Wavecom Q24 và cảm biến từ trường CPMS03. Phương pháp phân tích sử dụng bộ lọc Kalman cổ điển và thuật toán Strapdown INS của Salychev để xử lý dữ liệu cảm biến, đồng thời áp dụng kỹ thuật multithread để thu thập và xử lý dữ liệu đa nguồn theo thời gian thực. Cỡ mẫu thực nghiệm khoảng vài chục đến hàng trăm chu kỳ lấy mẫu với tần số cập nhật IMU từ 8Hz đến 64Hz, GPS 1Hz. Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2005 đến 2008, bao gồm giai đoạn thiết kế, xây dựng hệ thống, lập trình xử lý dữ liệu và thử nghiệm thực tế tại các địa điểm khác nhau.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác vị trí và vận tốc: Hệ thống tích hợp INS/GPS đạt độ chính xác vị trí dưới 0,5m RMS theo chiều ngang và vận tốc chính xác đến 3,5cm/s khi sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng, cải thiện đáng kể so với hệ GPS hoặc INS hoạt động riêng lẻ.

2. Khả năng duy trì định vị khi mất tín hiệu GPS: INS giá rẻ có thể duy trì sai số vị trí dưới 40m trong vòng 20 phút khi mất tín hiệu GPS, nhờ vào thuật toán bù lỗi vận tốc và chỉnh lỗi góc, với sai số vận tốc duy trì trong khoảng 0,2 đến 0,6 m/s khi mất GPS từ 30 đến 60 giây.

3. Hiệu quả của bộ lọc Kalman: Việc áp dụng hai bộ lọc Kalman song song giúp giảm thiểu số phép tính và tăng tốc độ xử lý, đồng thời bộ lọc Kalman thích nghi liên hiệp (IAE-AKF) cho thấy hiệu quả cao hơn so với bộ lọc Kalman đơn giản, đặc biệt trong điều kiện nhiễu chưa xác định.

4. Tính khả thi của hệ thống nhúng: Việc triển khai hệ INS/GPS trên nền tảng Linux nhúng với bộ kit ARM S3C2440-IV và truyền dữ liệu qua mạng GSM/GPRS cho kết quả khả quan, đáp ứng yêu cầu xử lý thời gian thực với độ trễ thấp và độ tin cậy cao.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp hệ thống đạt được độ chính xác cao là sự kết hợp hiệu quả giữa dữ liệu tốc độ cập nhật cao của INS và độ chính xác lâu dài của GPS, đồng thời sử dụng bộ lọc Kalman để giảm thiểu sai số cảm biến và nhiễu tín hiệu. So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả này tương đồng với các báo cáo về hệ thống tích hợp chặt chẽ (tightly coupled) INS/GPS, cho thấy ưu thế vượt trội trong điều kiện mất tín hiệu GPS hoặc môi trường phức tạp như đô thị. Việc sử dụng cảm biến MEMS giá rẻ cùng thuật toán bù lỗi và căn chuẩn đã giúp giảm chi phí mà vẫn đảm bảo độ chính xác cần thiết cho các ứng dụng dân sự. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ sai số vị trí theo thời gian, bảng so sánh độ chính xác giữa các phương pháp lọc và biểu đồ tần số cập nhật dữ liệu của các cảm biến.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường căn chuẩn cảm biến MEMS: Áp dụng các phương pháp căn chuẩn tự động và định kỳ nhằm giảm sai số lệch không và sai số tỷ lệ, nâng cao độ chính xác của hệ thống trong thời gian dài.

2. Phát triển thuật toán lọc Kalman thích nghi: Nghiên cứu và triển khai các bộ lọc Kalman mở rộng với khả năng thích nghi cao hơn với các điều kiện nhiễu và mất tín hiệu GPS kéo dài, nhằm duy trì độ chính xác ổn định.

3. Mở rộng tích hợp cảm biến bổ trợ: Kết hợp thêm các cảm biến từ trường, la bàn số và cảm biến áp suất để cải thiện khả năng định vị trong môi trường phức tạp như trong nhà hoặc khu vực đô thị.

4. Tối ưu hóa phần cứng và phần mềm nhúng: Nâng cấp bộ xử lý và tối ưu thuật toán xử lý đa luồng để giảm độ trễ, tăng tốc độ xử lý và tiết kiệm năng lượng, phù hợp với các ứng dụng di động và UAV.

Các giải pháp trên nên được thực hiện trong vòng 1-2 năm tiếp theo, với sự phối hợp giữa các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ để đưa hệ thống vào ứng dụng thực tế.

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 INS/GPS, bộ lọc Kalman và ứng dụng trong hệ thống nhúng.

2. Kỹ sư phát triển hệ thống định vị và dẫn đường: Áp dụng các giải pháp tích hợp cảm biến MEMS và GPS cho các sản phẩm định vị ô tô, UAV, và thiết bị di động.

3. Doanh nghiệp công nghệ viễn thông và GIS: Tận dụng công nghệ truyền dữ liệu GSM/GPRS kết hợp bản đồ GIS để xây dựng hệ thống giám sát và quản lý phương tiện.

4. Cơ quan quản lý giao thông và an ninh: Ứng dụng hệ thống định vị chính xác trong quản lý phương tiện, giám sát hành trình và đảm bảo an toàn giao thông.

Mỗi nhóm đối tượng có thể sử dụng luận văn như tài liệu tham khảo để phát triển sản phẩm, nghiên cứu nâng cao hoặc triển khai ứng dụng thực tế phù hợp với nhu cầu chuyên môn.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống INS/GPS tích hợp hoạt động như thế nào khi mất tín hiệu GPS?
   Khi mất tín hiệu GPS, hệ thống INS dựa vào cảm biến quán tính MEMS để tiếp tục ước lượng vị trí và vận tốc. Sai số vị trí tăng dần theo thời gian nhưng vẫn duy trì trong khoảng dưới 40m trong 20 phút nhờ thuật toán bù lỗi và bộ lọc Kalman.

2. Bộ lọc Kalman có vai trò gì trong hệ thống tích hợp?
   Bộ lọc Kalman giúp ước lượng trạng thái chính xác bằng cách kết hợp dữ liệu từ INS và GPS, giảm thiểu sai số cảm biến và nhiễu, đồng thời thích nghi với điều kiện mất tín hiệu GPS hoặc nhiễu môi trường.

3. Tại sao sử dụng cảm biến MEMS trong INS?
   Cảm biến MEMS có kích thước nhỏ, giá thành thấp, độ nhạy cao và tiêu thụ năng lượng thấp, phù hợp cho các ứng dụng di động và yêu cầu cập nhật dữ liệu nhanh trong hệ thống INS.

4. Phương pháp kết hợp lỏng và kết hợp chặt khác nhau thế nào?
   Kết hợp lỏng xử lý dữ liệu GPS và INS riêng biệt rồi tổng hợp kết quả, đơn giản nhưng kém hiệu quả khi mất GPS. Kết hợp chặt xử lý dữ liệu thô từ cả hai cảm biến cùng lúc, cho độ chính xác cao hơn và khả năng duy trì định vị tốt hơn khi tín hiệu GPS yếu.

5. Hệ thống có thể ứng dụng trong những lĩnh vực nào?
   Hệ thống phù hợp cho dẫn đường ô tô, UAV, giám sát vận tải, khảo sát địa hình, và các ứng dụng định vị cá nhân hoặc công nghiệp đòi hỏi độ chính xác cao và khả năng hoạt động liên tục.

Kết luận

• Hệ thống tích hợp INS/GPS trên nền tảng ARM Linux nhúng đã được thiết kế và thử nghiệm thành công, đạt độ chính xác vị trí dưới 0,5m RMS và vận tốc chính xác đến 3,5cm/s.
• Thuật toán Strapdown INS của Salychev kết hợp bộ lọc Kalman cổ điển giúp giảm thiểu sai số cảm biến và duy trì định vị khi mất tín hiệu GPS.
• Phần cứng sử dụng cảm biến MEMS BP3010, đầu thu GPS HI204E và modem GSM/GPRS Wavecom Q24 cho phép thu thập và truyền dữ liệu thời gian thực hiệu quả.
• Hệ thống có khả năng ứng dụng rộng rãi trong giao thông, UAV, và các thiết bị định vị cá nhân với chi phí hợp lý.
• Đề xuất nghiên cứu tiếp theo tập trung vào nâng cao thuật toán lọc thích nghi, mở rộng tích hợp cảm biến và tối ưu phần cứng để đáp ứng yêu cầu ứng dụng đa dạng.

Để tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng các giải pháp đề xuất, đồng thời triển khai thử nghiệm thực tế mở rộng nhằm hoàn thiện hệ thống và đưa vào ứng dụng thương mại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 Giới thiệu Trong bốn thập kỷ gần đây việc sử dụng công nghệ quán tính trong các mục đích quân sự và dân sự hàng không cũng như định vị cho các phương tiện chuyển động trên mặt đất đã tăng rất nhanh chóng. Trong những năm gần đây, thế giới tập trung vào nghiên cứu các hệ thống định vị quán tính có đáp ứng nhanh và giá thành rẻ [6]. Những năm 60 của thế kỷ trước, hệ thống định vị tích hợp đã được nghiên cứu, rất nhiều các loại cảm biến điện tử được sử dụng trong một hệ thống thu thập các thông tin cần thiết để tìm ra vị trí “liên tục” của các phương tiện chuyển động và làm giảm thiểu sai số của các cảm biến quán tính [34]. Hệ thống tích hợp bao gồm nhiều loại cảm biến định vị, cũng giống như khối đo lường quán tính, ra đa Doppler, và hệ định vị bằng sóng radio (TACAN) đã được sử dụng.

Năm 1978, Hệ thống định vị tích hợp tối ưu đã được Sindlinger nghiên cứu và đặt tên là “ Combined Navigation System ”- Hệ định vị tổng hợp- trong đó có sử dụng kết hợp hai hệ thống INS và GPS với nhau. Và sự phát triển của hệ định vị dẫn đường tích hợp này bắt đầu từ đó [4].1 Hệ thống định vị quán tính (INS) Hệ thống định vị quán tính INS hoạt động dựa trên nguyên tắc của các hiện tượng quán tính. “Trái tim” của hệ thống này là khối đo đường quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU). Những khối IMU thời kì đầu sử dụng những cảm biến quán tính hoạt động theo nguyên tắc cơ khí.

Những cảm biến cơ khí này thường có kích thước lớn, hoạt động kém hiệu quả, giá thành cao và tiêu thụ nhiều năng lượng; ứng dụng trong chủ yếu trong lĩnh vực quân sự. Xu hướng hiện tại đó là giảm kích thước cũng như giá thành của các hệ thông định vị quán tính trong các ứng dụng như định vị cá nhân, định vị xe car, phương tiện chuyển động không người lái (UAV) và trong hàng không. Các ưu điểm của công nghệ gyro quang (FOG) và công nghệ vi cơ điện tử (MEMS) đã cho thấy những xu hướng phát triển các hệ thống tích hợp rất khả quan. So sánh với những hệ thống cao cấp, hệ thống INS giá rẻ có thể có sai số về vị trí và tư thế trong khoảng thời gian dài.

Nguyên nhân chủ yếu là do sự không chính xác các giá trị cảm biến đo được và do đó các LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 8 khối INS sử dụng các loại cảm biến này dễ bị ảnh hưởng bởi các sai số phi tuyến, đặc biệt là khi các sai số tư thế có giá trị lớn [83] Nếu độ chính xác của một khối INS giá rẻ được cải thiện, giá thành có thể được giảm xuống để đưa vào ứng dụng đại trà và có thể có nhiều ứng dụng phát triển mới. Việc căn chuẩn các thiết bị có thể làm cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống. Tuy nhiên, những phương pháp căn chuẩn phức tạp lại làm tăng giá thành của sản phẩm. Việc lựa chọn một phương pháp ước lượng xấp xỉ là vấn đề mấu chốt để phát triển hệ thống INS.

Đã có rất nhiều nhà nghiên cứu cố gắng làm tăng độ chính xác của hệ thống INS. Năm 2001, một phương pháp căn chuẩn mới đã được đề xuất [83], phương pháp này đã được phát triển và kiểm nghiệm rất cẩn thận. Phương pháp này không đòi hỏi phải đặt khối IMU lên một hệ họa độ cục bộ. Hơn thế, việc ước lượng độ lệch không (bias) của phương pháp này không bị ảnh hưởng bởi gia tốc trọng trường tham chiếu.

Gần như một nửa sai số vị trí có thể được loại bỏ bằng việc căn chuẩn các cảm biến gia tốc. Tất cả các thành phần tư thế tập trung trong ba phút với điều kiện non-holonomic 0.030 RMS có thể giảm thiểu sai số vị trí theo hướng ngang nhỏ hơn 40 m trong vòng 20 phút hoạt động. Do đó, INS giá rẻ có thể được sử dụng như một hệ thống định vị độc lập khi bị mất GPS trên 10 phút. Một phương pháp xử lý thống kê đã được đề xuất vào năm (2003) cho việc mô hình sai số của cảm biến trong hệ SINS [68].

Những đặc trưng ngẫu nhiên của hệ cảm biến trong hệ SINS có thể được xác định bằng việc tính toán chuỗi tương quan của dữ liệu thu trong thời gian dài. Xử lý tự hồi quy được sử dụng như một cách tiếp cận khác trong việc mô hình hóa các sai số lệch không của cảm biến SINS (residual bias). Các phương pháp tối ưu khác để xác định các thông số của mô hình tự hồi quy cũng đã được nghiên cứu; Kết quả cho thấy rằng thực hiện mô hình tự hồi quy có thể cải thiện kết quả tới 40% - 60% trong hệ SINS khi nó hoạt động đơn lẻ và 15% - 35% trong hệ SINS/DGPS khi mà bị mất GPS. Hơn thế, một phương pháp mới sử dụng các thông tin chuyển động của các vật thể trong việc giảm nhiễu trong các dữ liệu thô từ INS cảm biến đã được nghiên cứ vào năm 2007 [22].

Các vật thể chuyển động có thể cung cấp thêm các thông tin bổ trợ. Vì mô hình vật thể chuyển động có đặc tính như một bộ lọc thông thấp, cho qua các giá trị thô của cảm biến thu được và triệt nhiễu tần số cao. Quá trình lọc này được thực thi bằng việc sử dụng bộ lọc Kalman. Khi so sánh phương pháp này với những phương pháp loại bỏ nhiễu đã có các thông số của phương pháp này có ý nghĩa vật lý và có thể được LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 9 đánh giá trực tiếp từ bộ dữ liệu đã có.

Thêm vào đó, kiến thức tích lũy về động lực học có thể đóng góp vào việc triệt nhiễu. Thuật toán xác định tư thế với độ chính xác cao đã được giới thiệu vào năm 2001 [55], đặc tính động lực học của máy bay được dự đoán bằng một đa thức dự báo hai điểm tuyến tính (linear – two – point polynominal predictor) và được tổng hợp với một INS có độ chính xác trong thời gian ngắn. Mặt khác, chuyển động quán tính của máy bay được dự đoán bằng cách sử dụng toán tử dự đoán năm điểm cầu phương chiếu kính (quadratic five-point predictor) và kết hợp với GPS có độ chính xác trong thời gian dài. Sự kết hợp đa thức lồi hoặc tuyến tính của các toán tử dự đoán hai điểm tuyến tính và năm điểm cầu phương chiếu kính đã được thực hiện và kết quả kiểm nghiệm cho thấy rằng độ chính xác khi xác định tư thế của khối INS được cải thiện bằng việc sử dụng thông tin tư thế bổ trợ từ GPS.

Năm 2003, thiết kế và triển khai khối tích hợp gồm khối INS giá rẻ (sử dụng khối do lường quán tính IMU) kết hợp với compass từ số, GPS và một máy tính nhúng [47]. INS có thể đưa ra các thông tin ước lượng liên tục của về vị trí và hướng của vật chuyển động. Thường thì IMU có giá thành rất cao, tuy nhiên hệ thống này lại sử dụng IMU giá rẻ. Không may là giá rẻ cũng kéo theo sự kém chính xác và thiếu ổn định và cũng là lý do chính để cần phải tích hợp GPS, compass từ số và bộ lọc Kalman vào hệ thống.

Do đó, khối IMU sẽ sử dụng các cảm biến gia tốc, vận tốc góc, để nội suy trong khoảng thời gian 1 giây cập nhật vị trí từ GPS. Tất cả những phương trình định vị đã được đưa ra và thảo luận. Kết quả cho thấy còn rất nhiều vấn đề cần phải nghiên cứu về INS. Năm 2005 Tính khả thi của thiết kế hệ định vị quán tính dự trên một cảm biến gia tốc đơn lẻ ( hoặc một cảm biến vận tốc góc tự do) để tính chuyển động tịnh tiến hoặc quay của một vật thể [15].

Các phương trình lối ra của cảm biến gia tốc được biểu diễn trong hệ tọa độ quán tính cố định. Một điều kiện quan trọng cần phải có đó là cấu hình của các cảm biến gia tốc. Nếu điều kiện thỏa mãn thì các chuyển động tịnh tiến hoặc chuyển động quay có thể được tính toán một cách riêng biệt bằng các sử dụng hệ hai phương trình của một hệ thông động lực học: một phương trình trạng thái cho vận tốc góc và một phương trình lối ra cho gia tốc tịnh tiến. Các ảnh hưởng của sai số đo việc đặt vị trí và hướng của cảm biến gia tốc cũng được phân tích.

Các thuật toán để xác định và giảm thiểu sai số này cũng được phát triển.2 Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 10 Hệ thống định vị toàn cầu được phát triển với mục đích định vị vị trí một cách chính xác tại bất cứ vị trí nào trên hoặc gần bề mặt trái đất bằng hệ thống vệ tinh bay xung quanh trái đất. Hệ thống này thiết kế do Bộ quốc phòng Mỹ ( Department of Defence ) thiết kế với mục đích ban đầu phục vụ cho quân sự [45] và được điều hành bởi lực lượng Air Force của bộ quốc phòng Mỹ. Về sau này GPS đã được đem ra phục vụ cho cả mục đích dân sự và định vị với độ chính xác từ hàng chục met cho đến hàng centimet phụ thuộc vào thiết bị đo, phương pháp tính toán định vị và môi trường truyền thông [80]. 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 [89].

Hệ thống GPS gồm 24 vệ tinh phóng lên quỹ đạo trái đất (hình 1. Những vệ tinh này bay phía trên trái đất ở độ cao 19.200 km, với tốc độ chừng 11.200 km/h, có nhiệm vụ truyền đi các tín hiệu vô tuyến tần số thấp tới các thiết bị thu nhận.1: Quỹ đạo bay của các vệ tinh GPS GPS đã được ứng dụng trong rất nhiều các lĩnh vực khác nhau. Cùng với sự phát triển của công nghệ kỹ thuật thì giá thành và độ chính xác của các đầu thu GPS đã được cải thiện nhanh chóng trong vòng hai mươi năm trở lại đây. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 11 Liên Bang Nga cũng có một hệ thống định vị vệ tinh có tên GLONASS.

Liên minh châu Âu cũng đang nghiên cứu hệ thống định vị vệ tinh cho riêng mình. Điểm cơ bản để xác định vị trí của vật thể là xác định thời gian truyền từ vệ tinh GPS đến thiết bị thu GPS. Sai số của phương pháp đinh vị GPS chủ yếu là do 7 nguyên nhân dưới đây [104].