Nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái trong điều kiện thiếu thông tin mục tiêu

Luận án tiến sĩ điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái tại Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

• Tác giả: Nguyễn Thị Tuyết Hoa
• Người hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Tuấn Minh
• Trường học: Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái trong điều kiện thiếu thông tin mục tiêu
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng quan điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái

Hệ thống đa tác tử thiết bị bay không người lái đang phát triển mạnh mẽ. Công nghệ này thay đổi phương thức vận hành trên không. Các thiết bị bay phối hợp tạo thành một mạng lưới hoạt động đồng bộ. Mỗi thiết bị giữ vai trò như một nút mạng độc lập. Các tác tử trao đổi dữ liệu qua kênh truyền thông không dây nội bộ. Cấu trúc liên kết này giúp hệ thống thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp. Khả năng bao quát không gian của nhóm vượt trội so với thiết bị đơn lẻ. Đội hình bay có thể tự phân bổ tài nguyên và chia sẻ tải trọng công tác. Chi phí vận hành giảm đáng kể nhờ kích thước nhỏ gọn của từng cá thể. Đại học Kỹ thuật Công nghiệp thuộc Đại học Thái Nguyên đã đẩy mạnh nghiên cứu lĩnh vực này. Công trình tập trung vào việc mô hình hóa chuyển động không gian của phi đội. Các nhà khoa học xây dựng hệ phương trình động lực học phi tuyến chính xác. Mục tiêu chính là thiết lập cơ chế kiểm soát vị trí vững chắc. Hệ thống đảm bảo tính toàn vẹn đội hình trong môi trường làm việc thực tế.

1.1. Bản chất hệ thống đa tác tử MAS UAVs

Mô hình MAS-UAVs kết hợp nhiều thiết bị bay tự hành vào một mạng lưới điều khiển thống nhất. Mỗi tác tử sở hữu năng lực tính toán độc lập. Thiết bị mang theo cảm biến đo lường và bộ thu phát vô tuyến. Hệ thống vận hành dựa trên cơ chế tương tác cục bộ giữa các phần tử lân cận. Không thiết bị đơn lẻ nào nắm giữ toàn bộ dữ liệu của phi đội. Sự phối hợp phân tán tạo ra hành vi thông minh cho cả tập thể. Cấu trúc phân tán giúp phi đội duy trì hoạt động khi có cá thể gặp sự cố kỹ thuật. Độ tin cậy của mạng lưới tăng lên rõ rệt. Quá trình chia sẻ dữ liệu liên tục hỗ trợ các tác tử cập nhật trạng thái đồng bộ.

1.2. Phân loại cấu tạo các thiết bị bay

Thiết bị bay không người lái được phân loại chủ yếu dựa trên cấu tạo cánh nâng. Nhóm cánh cố định sở hữu tốc độ cao và tầm bay xa. Dòng phương tiện này tiêu thụ ít năng lượng khi hành trình dài. Tuy nhiên, cánh cố định yêu cầu đường băng cất hạ cánh chuyên dụng. Nhóm cánh quay mang lại tính cơ động xuất sắc. Thiết bị cánh quay có thể cất hạ cánh thẳng đứng và treo mình lơ lửng tại chỗ. Khả năng này rất phù hợp với nhiệm vụ quan sát cố định trong không gian hẹp. Nhóm thiết bị lai kết hợp ưu điểm của cả hai cấu hình trên. Dòng lai vừa cất cánh thẳng đứng vừa duy trì hành trình hiệu quả cao. Việc lựa chọn cấu hình cánh phụ thuộc chặt chẽ vào yêu cầu cụ thể của từng nhiệm vụ.

II. Thách thức điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái

Quá trình kiểm soát phi đội thiết bị bay đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật phức tạp. Trở ngại lớn nhất xuất phát từ sự bất định của môi trường bay. Gió lốc, nhiễu loạn khí quyển và địa hình đồi núi làm suy giảm độ chính xác định vị. Các liên kết truyền thông vô tuyến giữa các thiết bị thường xuyên bị suy hao hoặc ngắt quãng. Hiện tượng trễ tín hiệu gây mất ổn định điều khiển tức thời. Thêm vào đó, việc thiếu hụt thông tin mục tiêu tạo ra thử thách rất nghiêm trọng. Trong nhiều kịch bản tác chiến hoặc cứu hộ, vị trí và vận tốc của mục tiêu di động không thể đo đạc liên tục. Cảm biến trên từng thiết bị chỉ thu nhận được tín hiệu gián đoạn và rời rạc. Một số phương tiện hoàn toàn mất dấu vết đối tượng cần theo dõi. Sự thiếu hụt thông tin làm gián đoạn việc tính toán quỹ đạo chung. Nguy cơ va chạm giữa các thiết bị bay trong phi đội tăng cao khi khoảng cách tương đối bị sai lệch. Đội hình dễ bị biến dạng hoặc phân rã hoàn toàn nếu thuật toán không bù đắp kịp thời các dữ liệu bị thiếu hụt.

2.1. Hạn chế thông tin mục tiêu trong không gian

Trong điều kiện thực địa, mục tiêu di động thường chủ động lẩn tránh hoặc di chuyển qua vùng che khuất. Thiết bị quan sát mặt đất và vệ tinh khó cung cấp dữ liệu tọa độ liên tục. Cảm biến gắn trên thiết bị bay có góc quét hữu hạn và tầm đo giới hạn. Nhiễu điện từ xung quanh làm giảm chất lượng dữ liệu đo đạc. Nhiều thiết bị trong nhóm không thể trực tiếp nhìn thấy đối tượng theo dõi. Vận tốc và gia tốc của mục tiêu biến đổi liên tục ngoài dự đoán. Việc ước lượng trạng thái đối tượng trở nên khó khăn đối với các bộ điều khiển truyền thống. Sai số ước lượng tích lũy dần theo thời gian. Sự sai lệch này đe dọa trực tiếp đến tính ổn định của toàn bộ phi đội.

2.2. Vấn đề duy trì cấu trúc khung đội hình

Khung đội hình xác định vị trí tương đối giữa các thiết bị bay trong không gian ba chiều. Khi thực hiện động tác cơ động nhanh, các nút mạng dễ bị lệch khỏi vị trí thiết kế. Lực cản không khí cục bộ tác động không đều lên từng thân bay. Hiện tượng này làm thay đổi khoảng cách an toàn giữa các thiết bị lân cận. Nguy cơ xảy ra va chạm vật lý trên không luôn hiện hữu nếu khoảng cách thu hẹp quá mức. Ngược lại, khoảng cách quá xa sẽ phá vỡ liên kết mạng truyền thông vô tuyến. Đồ thị kết nối khi đó mất tính liên thông cần thiết. Toàn bộ phi đội mất khả năng điều phối hành vi nhịp nhàng. Duy trì hình học đội hình là bài toán sống còn của hệ thống điều khiển.

III. Thuật toán điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái

Nghiên cứu tại Đại học Kỹ thuật Công nghiệp đưa ra giải pháp toán học đột phá. Cơ sở của phương pháp dựa trên lý thuyết đồ thị đại số và ma trận Laplacian. Đồ thị mô hình hóa mối quan hệ trao đổi thông tin giữa các phương tiện bay. Ma trận Laplacian phản ánh đầy đủ cấu trúc liên kết và tính liên thông mạng lưới. Các nhà khoa học thiết kế thuật toán đồng thuận kết hợp bộ quan sát trạng thái mở rộng. Thuật toán cho phép các tác tử ước lượng thông tin mục tiêu từ dữ liệu của các nút lân cận. Ngay cả khi một số thiết bị không có liên kết trực tiếp với mục tiêu, dữ liệu vẫn lan truyền toàn mạng. Hệ thống sử dụng bộ điều khiển thích nghi để triệt tiêu nhiễu loạn ngoại cảnh. Thuật toán kiểm soát khung hình học đảm bảo khoảng cách giữa các thân bay luôn nằm trong giới hạn an toàn. Đội hình nhanh chóng thiết lập lại trật tự sau mỗi pha cơ động phức tạp. Mô phỏng số chứng minh tính ổn định tiệm cận của toàn bộ hệ kín theo tiêu chuẩn Lyapunov. Sai số bám quỹ đạo suy giảm nhanh về lân cận gốc tọa độ.

3.1. Ứng dụng ma trận đồ thị và ma trận Laplace

Cấu trúc liên lạc của phi đội được biểu diễn qua đồ thị liên thông. Mỗi thiết bị bay tương ứng với một đỉnh của đồ thị. Kênh truyền dẫn tín hiệu đóng vai trò là các cạnh kết nối. Ma trận kề xác định trọng số liên kết giữa các tác tử lân cận. Ma trận liên thuộc mô tả hướng và cường độ tương tác. Ma trận Laplace là công cụ trung tâm để phân tích tính ổn định của hệ thống. Ma trận Laplace của đồ thị vô hướng có tính đối xứng và bán xác định dương. Trị riêng thứ hai của ma trận phản ánh tốc độ hội tụ của thuật toán đồng thuận. Khi giá trị này lớn hơn không, mạng lưới đảm bảo chia sẻ dữ liệu liên tục và thông suốt.

3.2. Thuật toán điều khiển bám mục tiêu thiếu thông tin

Thuật toán mới giải quyết triệt để bài toán thiếu thông tin mục tiêu. Cơ chế điều khiển phân tán cho phép ước lượng vị trí đối tượng thông qua mạng truyền thông nội bộ. Thiết bị nhận diện được mục tiêu sẽ chia sẻ dữ liệu ước lượng cho các nút lân cận. Bộ lọc nhiễu tích hợp giúp loại bỏ các tín hiệu sai lệch do môi trường gây ra. Thuật toán tự động hiệu chỉnh lực đẩy và góc lái của từng động cơ. Khoảng cách tương đối giữa các thiết bị luôn duy trì ổn định. Nhóm thiết bị bay có thể vừa bao vây vừa bám sát đối tượng di động mà không cần mệnh lệnh từ trung tâm mặt đất. Hệ thống đạt độ chính xác cao trong mọi kịch bản mô phỏng.

IV. Kết luận về điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái

Nghiên cứu về điều khiển phi đội thiết bị bay mang lại giá trị khoa học và thực tiễn to lớn. Công trình tại Đại học Thái Nguyên mở ra hướng đi mới cho ngành tự động hóa tại Việt Nam. Khả năng làm chủ thuật toán giúp nâng cao tính độc lập công nghệ. Phi đội bay tự hành có thể triển khai nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực quan trọng. Việc cứu nạn trong thiên tai trở nên hiệu quả hơn nhờ khả năng tìm kiếm diện rộng. Ngành nông nghiệp công nghệ cao hưởng lợi lớn từ việc phun thuốc và giám sát cây trồng tự động. Lĩnh vực an ninh quốc phòng nâng cao năng lực tuần tra biên giới và bảo vệ mục tiêu trọng yếu. Mô hình điều khiển phân tán giúp giảm thiểu tổn thất khi có thiết bị hỏng hóc giữa chừng. Hệ thống vẫn tiếp tục vận hành liền mạch và hoàn thành nhiệm vụ được giao. Thành công của luận án khẳng định năng lực nghiên cứu chuyên sâu của đội ngũ giảng viên và nghiên cứu sinh. Đề tài đặt nền móng vững chắc cho các thử nghiệm bay thực tế tiếp theo.

4.1. Khả năng ứng dụng thực tế trong giám sát cứu hộ

Trong các thảm họa thiên nhiên, địa hình bị chia cắt nghiêm trọng khiến con người khó tiếp cận. Nhóm thiết bị bay không người lái có thể nhanh chóng cất cánh và bao quát toàn bộ hiện trường. Thiết bị mang theo cảm biến ảnh nhiệt và camera độ phân giải cao để tìm kiếm nạn nhân. Dữ liệu hình ảnh được truyền về trung tâm điều hành theo thời gian thực. Các thiết bị tự động chia vùng tìm kiếm để tránh chồng chéo phạm vi hoạt động. Khi phát hiện mục tiêu, phi đội lập tức duy trì vòng lượn giám sát và thả hàng cứu trợ khẩn cấp. Hiệu quả cứu nạn được nâng cao rõ rệt nhờ sự phối hợp nhịp nhàng giữa các cá thể.

4.2. Định hướng nghiên cứu tại Đại học Thái Nguyên

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp tiếp tục mở rộng đề tài sang môi trường thử nghiệm thực địa. Các nhà nghiên cứu dự kiến tích hợp thuật toán lên phần cứng nhúng chuyên dụng của máy bay cánh quay. Hướng phát triển tiếp theo tập trung vào việc xử lý các tình huống gián đoạn thông tin kéo dài. Đội ngũ nghiên cứu sẽ ứng dụng thêm trí tuệ nhân tạo để tăng khả năng tự thích ứng của phi đội trước gió bão. Nhà trường cũng đẩy mạnh hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu nhằm chuyển giao kết quả nghiên cứu. Mục tiêu dài hạn là thương mại hóa các giải pháp bay thông minh phục vụ phát triển kinh tế xã hội vùng trung du miền núi phía Bắc.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa (mã số: 952.0216) của nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Tuyết Hoa, do PGS.TS Nguyễn Tuấn Minh hướng dẫn tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – Đại học Thái Nguyên (năm 2025), mang tiêu đề: "Nghiên cứu ứng dụng thuật toán điều khiển nhóm thiết bị bay không người lái trong điều kiện thiếu thông tin mục tiêu". Bản mô tả học thuật dưới đây phân tích các khía cạnh lý thuyết, mô hình hóa và thuật toán điều khiển phối hợp dựa trên văn bản luận án.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Kỹ thuật điều khiển phối hợp cho hệ đa tác tử (Multi-Agent System – MAS), đặc biệt là nhóm thiết bị bay không người lái (MAS – UAVs), đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng dân sự và quân sự như tìm kiếm cứu nạn, khảo sát môi trường, tuần tra an ninh và phong tỏa mục tiêu. Trong các kỹ thuật phối hợp, điều khiển đội hình (Formation Control – FC) là giải pháp nhằm duy trì cấu trúc hình học xác định giữa các tác tử trong quá trình di chuyển.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả chỉ ra xuất phát từ thực trạng các công bố trước đây:

• Hầu hết các nghiên cứu về FC dựa trên lý thuyết đồ thị cứng thường mô hình hóa tác tử dưới dạng chất điểm tuyến tính tích phân bậc nhất hoặc bậc hai với tham số xác định.
• Các nghiên cứu sử dụng mô hình động lực học thực tế của UAV cánh quay (quadrotor) thường bỏ qua các thành phần phi tuyến bất định (lực cản khí động học do chuyển động tịnh tiến và nhiễu môi trường trong quá trình bay) nhằm đơn giản hóa tính toán, khiến khả năng ứng dụng thực tế bị suy giảm.
• Các bài toán điều động đội hình bám quỹ đạo hoặc bao vây mục tiêu phần lớn giả định mục tiêu cố định hoặc mục tiêu di động đã biết đầy đủ thông tin về quỹ đạo và vận tốc, chưa giải quyết thỏa đáng tình huống mục tiêu cơ động trong điều kiện thiếu thông tin trạng thái.
• Tại Việt Nam, các công bố về thiết bị không người lái chủ yếu tập trung vào điều khiển tác tử đơn lẻ; việc nghiên cứu điều khiển đội hình phân tán cho nhóm UAVs vẫn đang ở giai đoạn sơ khởi.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu được văn bản xác định cụ thể gồm:

1. Nghiên cứu hệ MAS – UAVs biểu diễn dưới dạng mô hình phi tuyến có thành phần bất định, bao gồm các tham số không xác định của lực cản chuyển động tịnh tiến và nhiễu bay, thay vì giả thiết các thành phần này nhỏ và có thể bỏ qua.
2. Thiết kế thuật toán điều khiển đội hình phân tán (FC – DC) cho hệ MAS – UAVs theo nhiệm vụ trong hai bài toán cụ thể:
   • Bài toán 1: Hình thành và duy trì đội hình mong muốn trong không gian.
   • Bài toán 2: Đội hình theo dõi và bao vây một mục tiêu di động trong điều kiện thiếu thông tin về mục tiêu (không xác định vận tốc hoặc không xác định gia tốc).

Để hoàn thành mục tiêu, luận án thực hiện năm nhiệm vụ nghiên cứu:

• Phân tích mô hình toán học của quadrotor UAV và phát triển phương pháp bù thành phần phi tuyến bất định dựa trên bộ điều khiển thích nghi tự chỉnh trực tiếp (D – STR) kết hợp nội suy Lagrange, đưa mô hình tịnh tiến về dạng tuyến tính bậc hai.
• Nghiên cứu cấu trúc điều khiển phân tán (FC – DC) cho MAS theo chiến lược trưởng nhóm – thành viên (Leader – Follower) với biến điều khiển là khoảng cách giữa các tác tử lân cận.
• Ứng dụng lý thuyết đồ thị biểu diễn cấu trúc liên kết trao đổi thông tin vô hướng giữa các UAVs.
• Khai thác lý thuyết đồ thị cứng để xác định số lượng liên kết khoảng cách tối thiểu cần điều khiển mà vẫn đảm bảo giữ nguyên hình dạng hình học đội hình.
• Kết hợp lý thuyết đồ thị cứng với phương pháp Gradient và lý thuyết ổn định Lyapunov để xây dựng, chứng minh tính ổn định hàm mũ của các luật điều khiển FC – DC.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống MAS – UAVs gồm các thiết bị bay không người lái bốn cánh quay (quadrotor UAV) và hệ thống điều khiển phối hợp đội hình phân tán cho nhóm tác tử này.
• Phạm vi nghiên cứu:
  • Ước lượng trực tiếp tham số bộ điều khiển thích nghi D – STR thông qua phép nội suy Lagrange dựa trên vận tốc đo được của từng UAV.
  • Mô tả đội hình MAS – UAVs dưới dạng đồ thị vô hướng thỏa mãn độ cứng khoảng cách vi phân và độ cứng tối thiểu.
  • Thiết kế hệ thống điều khiển FC – DC tập trung vào kênh chuyển động tịnh tiến của quadrotor, giải quyết các ràng buộc phối hợp nội bộ (cấu trúc hình học, cấu trúc liên kết và ràng buộc khoảng cách giữa các UAVs lân cận).
  • Khảo sát bài toán trong không gian hai chiều (2D) và ba chiều (3D) thông qua mô phỏng toán học trên nền tảng phần mềm MATLAB.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án đã tổng hợp lịch sử phát triển của hệ thống đa tác tử và các kỹ thuật điều khiển phối hợp đội hình thông qua hệ thống tài liệu tham khảo trong nước và quốc tế:

• Lịch sử và ứng dụng MAS: Điểm lại các cột mốc nghiên cứu từ hệ thống robot tự cấu hình của Fukuda (1988) và kiến trúc đa robot Actor-based (Actress) của Viện Nghiên cứu Vật lý và Hóa học Nhật Bản (1989); các ứng dụng thực tế của nhóm thiết bị không người lái trong bão Katrina (2005), sự cố tràn dầu BP Vịnh Mexico (2010), thảm họa hạt nhân Fukushima (2011), động đất Nepal (2015), núi lửa Mayon (2018) và cháy rừng Australia (2020).
• Phân loại cấu trúc và phương pháp FC: Khảo sát các công trình phân tích cấu trúc liên kết tương tác giữa các tác tử của Ren, Beard, Atkins (2007) và Oh, Park, Ahn (2015); các chiến lược điều khiển FC cơ bản gồm trưởng nhóm – thành viên, điều khiển dựa trên hành vi và cấu trúc ảo.
• Mô hình hóa dựa trên lý thuyết đồ thị cứng: Khảo sát các nghiên cứu sử dụng đồ thị cứng cho mô hình chất điểm tích phân bậc nhất (Krick, Broucke, Francis, 2009; Anderson, Yu, Fidan, Hendrickx, 2008) và tích phân bậc hai (Sun, Mou, Anderson, Morse, 2016). Các nghiên cứu mở rộng sang mô hình robot di động tự hành và UAVs (Rocha, Silva, Gomes, 2018; Zou, Kumar, 2019) nhưng đều bỏ qua các thành phần bất định phi tuyến.
• Theo dõi và bao vây mục tiêu: Các nghiên cứu theo dõi mục tiêu bằng quadrotor đơn lẻ (Nguyen, Xuan-Mung, Hong, 2020) bộc lộ nhược điểm về phạm vi quan sát và độ bền vững; các nghiên cứu điều động đội hình bám quỹ đạo định sẵn (Lin, Wang, Han, 2014; Zhao, Zelazo, 2016) đòi hỏi toàn bộ tác tử phải biết thông tin vận tốc hệ thống.
• Nghiên cứu trong nước: Các công trình của các tác giả trong nước về thiết bị bay không người lái chủ yếu tập trung vào cấu trúc điều khiển vị trí, bám quỹ đạo cho một quadrotor riêng lẻ, chưa đi sâu vào bài toán điều khiển phối hợp phân tán nhóm UAVs.

Để làm rõ vị trí tiếp cận, luận án xây dựng bảng đối sánh giữa các phương pháp điều khiển đội hình chính:

Phương pháp	Biến đo	Biến điều khiển	Điều kiện đồ thị	Sự phụ thuộc hệ quy chiếu	Tài liệu tham khảo tiêu biểu
Dựa trên vị trí (Position-based)	Vị trí	Vị trí	Cây bao trùm	Phụ thuộc hệ quy chiếu toàn cầu	Yamauchi (1997), Ren & Beard (2004)
Dựa trên sai lệch vị trí (Displacement-based)	Sai lệch vị trí cục bộ, góc định hướng	Sai lệch vị trí	Liên thông	Phụ thuộc sự căn chỉnh hệ quy chiếu	Fax & Murray (2004), Ren (2007)
Dựa trên khoảng cách (Distance-based)	Khoảng cách hoặc tọa độ tương đối địa phương	Khoảng cách	Đồ thị cứng khoảng cách	Hoàn toàn độc lập hệ quy chiếu toàn cầu	Krick et al. (2009), Oh & Ahn (2014)

Khoảng trống nghiên cứu được luận án giải quyết: Khắc phục nhược điểm phụ thuộc hệ tọa độ toàn cầu bằng phương pháp dựa trên khoảng cách; bù trừ trực tiếp các thành phần phi tuyến bất định của mô hình động lực học quadrotor thay vì xem chúng là nhiễu nhỏ bỏ qua; thiết kế giải thuật phân tán cho phép nhóm UAVs bao vây mục tiêu di động khi không có dữ liệu về vận tốc hoặc gia tốc của mục tiêu.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

Luận án tích hợp bốn cơ sở lý thuyết toán học và kỹ thuật điều khiển tự động:

1. Lý thuyết đồ thị vô hướng: Mô hình hóa tương tác trao đổi thông tin giữa các tác tử bằng đồ thị đơn vô hướng $G = (\mathcal{V}, \mathcal{E})$, trong đó $\mathcal{V} = {1, 2, \dots, n}$ là tập $n$ đỉnh (tác tử), $\mathcal{E} \subseteq \mathcal{V} \times \mathcal{V}$ là tập $m$ cạnh (kết nối truyền thông hai chiều). Mối quan hệ topo được lượng hóa qua ma trận kề $\mathbf{A} = [a_{ij}] \in \mathbb{R}^{n \times n}$, ma trận bậc $\mathbf{D} = \text{diag}{d_G(i)} \in \mathbb{R}^{n \times n}$, ma trận liên thuộc $\mathbf{H} \in \mathbb{R}^{m \times n}$ và ma trận Laplace $\mathbf{L} = \mathbf{D} - \mathbf{A}$. Đồ thị liên thông khi và chỉ khi giá trị riêng thứ hai của $\mathbf{L}$ thỏa mãn $\lambda_2 > 0$.
2. Khung đội hình và lý thuyết đồ thị cứng (Rigid Graph Theory): Khung đội hình được định nghĩa bởi $F = (G, \mathbf{p})$, với tập vector vị trí $\mathbf{p} = [p_1^T, \dots, p_n^T]^T \in \mathbb{R}^{dn}$. Độ cứng của đồ thị đặc trưng cho khả năng duy trì hình dạng hình học khi chỉ kiểm soát khoảng cách giữa các cặp đỉnh kề nhau. Đồ thị có độ cứng khoảng cách vi phân (infinitesimally distance rigid) nếu mọi chuyển vị vô cùng bé bảo toàn khoảng cách đều là chuyển động vật rắn (tịnh tiến hoặc quay). Đồ thị có độ cứng tối thiểu (minimally rigid) khi số cạnh đúng bằng $m = 2n - 3$ (trong không gian 2D) hoặc $m = 3n - 6$ (trong không gian 3D). Ma trận độ cứng $\mathbf{R}(\mathbf{p}) \in \mathbb{R}^{m \times dn}$ được định nghĩa từ đạo hàm của hàm cạnh: $$\mathbf{R}(\mathbf{p}) = \frac{1}{2} \frac{\partial \mathbf{h}_G(\mathbf{p})}{\partial \mathbf{p}}$$
3. Phương pháp điều khiển dựa trên Gradient: Xây dựng hàm thế năng dựa trên tổng bình phương sai lệch khoảng cách giữa các tác tử liên kết, từ đó suy ra tín hiệu điều khiển tỷ lệ thuận với gradient của hàm thế năng nhằm triệt tiêu sai số hình học.
4. Lý thuyết ổn định Lyapunov: Sử dụng các hàm Lyapunov bậc hai để phân tích và chứng minh tính ổn định tiệm cận hàm mũ của sai lệch khoảng cách đội hình và sai lệch vị trí bám mục tiêu.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

• Mô hình hóa động lực học quadrotor: Thiết lập hệ phương trình chuyển động tịnh tiến và quay của quadrotor thứ $i$ trong hệ quy chiếu toàn cục $\mathcal{F}_E$ và hệ quy chiếu vật thể $\mathcal{F}_i^B$:
  • Phương trình động học: $\dot{p}_i = v_i$, với $p_i, v_i \in \mathbb{R}^d$ ($d=2$ hoặc $3$).
  • Phương trình động lực học tịnh tiến: $m_i \ddot{p}i = -T_i \mathbf{R}i^{EB} \mathbf{e}3 + \mathbf{G}{Ei} + \mathbf{F}{di} + \mathbf{f}{di}(t)$, trong đó $T_i$ là tổng lực đẩy, $\mathbf{R}i^{EB}$ là ma trận quay Euler, $\mathbf{G}{Ei}$ là trọng lực, $\mathbf{F}{di}$ là lực cản khí động học và $\mathbf{f}{di}(t)$ là nhiễu ngoại lai.
• Ước lượng thích nghi phi tuyến: Gộp thành phần lực cản và nhiễu thành vector bất định $\mathbf{d}{vi} = \frac{1}{m_i}(\mathbf{F}{di} + \mathbf{f}{di}(t))$. Luận án áp dụng cơ chế tự chỉnh trực tiếp (Direct Self-Tuning Regulator – D-STR), dùng đa thức nội suy Lagrange $L_q(t)$ để ước lượng trực tiếp giá trị $\hat{\mathbf{d}}{vi}$ từ dữ liệu vận tốc đo được tại các chu kỳ lấy mẫu $T_s = t_k - t_{k-1}$.
• Tuyến tính hóa phản hồi: Thiết kế tín hiệu điều khiển bù $\mathbf{u}i = [u{xi}, u_{yi}, u_{zi}]^T$ kết hợp với vector điều khiển ảo $\mathbf{U}_{Fi}$ để triệt tiêu thành phần trọng trường và bất định, đưa động lực học tịnh tiến của từng quadrotor về dạng chuỗi tích phân bậc hai tuyến tính: $\ddot{p}i = \mathbf{u}{fi}$.
• Thiết kế thuật toán FC – DC: Tách biệt thành phần điều khiển vị trí $\mathbf{u}_p$ và vận tốc $\mathbf{u}_v$, sau đó phối hợp tín hiệu dẫn dắt từ tác tử trưởng nhóm $n$ để điều khiển toàn đội hình bao vây mục tiêu $p_T$.

Nguồn dữ liệu và công cụ

Luận án sử dụng thông số kỹ thuật thực tế của dòng quadrotor UAV F450 để xây dựng mô hình mô phỏng. Toàn bộ các giải thuật ước lượng thích nghi, tính toán ma trận độ cứng và luật điều khiển đội hình được lập trình, kiểm chứng thông qua công cụ mô phỏng số MATLAB.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về MAS và bài toán FC trong MAS – UAVs

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về hệ đa tác tử và bài toán điều khiển đội hình cho thiết bị bay không người lái:

• Giới thiệu đặc tính của MAS, ưu thế của việc phối hợp nhiều tác tử so với một tác tử đơn lẻ về phạm vi hoạt động, khả năng chịu lỗi và tính dự phòng.
• Phân tích đối tượng nghiên cứu quadrotor UAV: cấu trúc cơ khí đối xứng 4 rotor, cơ chế bay lơ lửng, khả năng cất/hạ cánh thẳng đứng (VTOL) và tính cơ động cao. Phân tích chi tiết sự ảnh hưởng của các thành phần phi tuyến bất định (ma sát khí động, lực cản chuyển động tịnh tiến, gió nhiễu) làm suy giảm độ chính xác duy trì đội hình.
• Đánh giá vai trò của hệ MAS – UAVs trong nhiệm vụ trinh sát, theo dõi và bao vây các mục tiêu di động xâm nhập bất hợp pháp.
• Phân loại và so sánh ba cấu trúc FC: cấu trúc tập trung (FC – CC) có nhược điểm nghẽn cổ chai truyền thông và độ tin cậy thấp; cấu trúc phân tán (FC – DC) có tính linh hoạt cao, giảm khối lượng tính toán và dễ mở rộng quy mô.
• Khảo sát ba phương pháp điều khiển (dựa trên vị trí, sai lệch vị trí, khoảng cách) và ba chiến lược điều khiển (trưởng nhóm – thành viên, dựa trên hành vi, cấu trúc ảo). Từ các phân tích kỹ thuật, tác giả lựa chọn cấu trúc FC – DC, phương pháp dựa trên khoảng cách và chiến lược trưởng nhóm – thành viên làm hướng tiếp cận cho luận án.

Chương 2: Cơ sở của kỹ thuật FC – DC

Chương 2 trình bày công cụ toán học phục vụ thiết kế bộ điều khiển:

• Định nghĩa các dạng đồ thị đại số: đồ thị đường dẫn (path graph), chu trình (cycle graph), chính quy (regular graph), đầy đủ ($K_n$) và cây bao trùm (spanning tree). Thiết lập các công thức ma trận kề $\mathbf{A}$, ma trận bậc $\mathbf{D}$, ma trận liên thuộc $\mathbf{H}$ và ma trận Laplace $\mathbf{L}$.
• Khái niệm khung đội hình $F = (G, \mathbf{p})$, tập hợp đội hình đẳng cấu $Iso(F)$ (bảo toàn khoảng cách Euclid giữa mọi cặp đỉnh) và tập hợp đội hình không rõ ràng $Amb(F)$ (bảo toàn khoảng cách trên các cạnh của đồ thị nhưng khác biệt về hình học toàn cục).
• Lý thuyết đồ thị cứng: phân tích độ cứng khoảng cách vi phân thông qua hạng của ma trận độ cứng $\text{rank}(\mathbf{R}(\mathbf{p})) = dn - d(d+1)/2$. Xác định tiêu chuẩn độ cứng tối thiểu nhằm loại bỏ các liên kết thừa, giảm chi phí truyền thông và cảm biến.
• Phương pháp Gradient: thiết lập vector sai lệch bình phương khoảng cách $\bar{e}{ij} = |p_i - p_j|^2 - (d{ij}^)^2$ và vector sai lệch khoảng cách $e_{ij} = d_{ij} - d_{ij}^$. Xây dựng hàm thế năng đội hình và đạo hàm hàm thế năng liên kết với ma trận độ cứng $\mathbf{R}(\mathbf{p})$.

Chương 3: Thiết kế thuật toán FC – DC cho hệ MAS – UAVs trong điều kiện thiếu thông tin mục tiêu

Chương 3 là phần đóng góp học thuật trọng tâm của luận án:

• Xây dựng mô hình toán quadrotor: Mô tả chi tiết chuyển động quay thông qua góc Euler định hướng $\boldsymbol{\eta}i = [\phi_i, \theta_i, \psi_i]^T$, tốc độ góc $\boldsymbol{\omega}i = [p_i, q_i, r_i]^T$, ma trận quán tính $\mathbf{I}{Bi} = \text{diag}[I{xi}, I_{yi}, I_{zi}]$ và tổng mômen $\boldsymbol{\tau}i = \mathbf{M}{Bi} - \mathbf{M}{gi} - \mathbf{M}{di} + \boldsymbol{\tau}{di}(t)$. Mô hình chuyển động tịnh tiến chịu tác động của thành phần phi tuyến bất định $\mathbf{d}{vi}$.
• Thiết kế bộ ước lượng D – STR: Sử dụng công thức nội suy Lagrange cấp thấp để ước lượng trực tiếp thành phần bất định $\hat{\mathbf{d}}_{vi}$, thiết kế luật điều khiển bù đưa hệ tịnh tiến về hệ tích phân bậc hai tuyến tính hóa: $\ddot{p}i = \mathbf{U}{Fi}^*$.
• Thiết kế topo đội hình mong muốn: Thiết lập đồ thị đội hình đặt $F^* = (G^, \mathbf{p}^)$ gồm 6 quadrotors ($n=6$):
  • Trong không gian 2D: Đồ thị gồm $n=6$ đỉnh, $m=9$ cạnh liên kết ($m = 2 \times 6 - 3 = 9$), thỏa mãn độ cứng tối thiểu.
  • Trong không gian 3D: Đồ thị gồm $n=6$ đỉnh, $m=12$ cạnh liên kết ($m = 3 \times 6 - 6 = 12$), đảm bảo độ cứng khoảng cách vi phân.
• Thiết kế thuật toán hình thành đội hình:
  • Tín hiệu điều khiển vị trí: $\mathbf{u}_p(t) = -k_p \mathbf{R}^T(\mathbf{p}) \bar{\mathbf{e}}(t)$, với $k_p > 0$.
  • Tín hiệu điều khiển vận tốc: $\mathbf{u}_v(t) = -k_v \mathbf{s}(t)$, với vector trượt sai lệch vận tốc $\mathbf{s} = \mathbf{v} - \mathbf{v}_f$.
• Thiết kế thuật toán theo dõi và bao vây mục tiêu thiếu thông tin:
  • Gán tác tử thứ $n$ làm trưởng nhóm liên lạc trực tiếp với mục tiêu $p_T$, sai lệch vị trí mục tiêu là $\mathbf{e}_T = p_T - p_n$.
  • Trường hợp 1 (mục tiêu di động không xác định vận tốc): Tác tử trưởng nhóm ước lượng vận tốc mục tiêu thông qua sai lệch vị trí đo được; các tác tử thành viên duy trì hình dạng đội hình cứng bao quanh tác tử trưởng nhóm theo luật phản hồi phân tán.
  • Trường hợp 2 (mục tiêu di động không xác định gia tốc): Thiết kế luật điều khiển thích nghi bù gia tốc mục tiêu chưa biết, phối hợp vector tín hiệu điều khiển $\mathbf{u}_f$ đảm bảo toàn bộ đội hình bao vây mục tiêu ở tâm hình học.
• Chứng minh ổn định: Luận án xây dựng hàm ứng viên Lyapunov bậc hai $V = \frac{1}{2} \bar{\mathbf{e}}^T \bar{\mathbf{e}} + \frac{1}{2} \mathbf{s}^T \mathbf{s} + \frac{1}{2} \mathbf{e}_T^T \mathbf{e}_T$. Lấy đạo hàm theo thời gian $\dot{V}$, tác giả chứng minh $\dot{V} \le -\alpha V$ ($\alpha > 0$), khẳng định hệ thống đạt tính ổn định tiệm cận hàm mũ, sai số khoảng cách và sai số bám mục tiêu hội tụ về 0.

Chương 4: Các kết quả mô phỏng

Chương 4 kiểm nghiệm các thuật toán đề xuất thông qua phần mềm MATLAB với đối tượng là nhóm 6 quadrotors ($n=6$):

• Mô phỏng trong không gian 2D:
  • Đội hình gồm 6 UAVs thiết lập hình đa giác bao quanh mục tiêu di động với $m=9$ liên kết khoảng cách.
  • Đồ thị tín hiệu điều khiển $u_{xi}, u_{yi}$ cho thấy các tín hiệu điều chỉnh mượt mà, không xảy ra hiện tượng bão hòa lớn.
  • Các sai lệch khoảng cách $e_{ij}(t)$ tiệm cận nhanh về 0 trong khoảng thời gian ngắn.
  • Quỹ đạo di chuyển $F(t)$ thể hiện rõ khả năng vừa duy trì cấu trúc hình học đặt $F^*$, vừa điều động toàn bộ nhóm bám sát và bao vây mục tiêu di chuyển trên mặt phẳng.
• Mô phỏng trong không gian 3D:
  • Đội hình gồm 6 UAVs bố trí trong không gian 3 chiều với $m=12$ liên kết khoảng cách cứng tối thiểu.
  • Các tín hiệu điều khiển trên ba trục $u_{xi}, u_{yi}, u_{zi}$ đáp ứng nhanh.
  • Sai lệch khoảng cách $e_{ij}$ và sai lệch vận tốc $s_i$ nhanh chóng triệt tiêu về gốc tọa độ.
  • Toàn đội hình bám theo quỹ đạo không gian phức tạp của mục tiêu và duy trì lồng bao vây 3D ổn định.
• Mô phỏng đối chứng: So sánh chuyển động không gian giữa cấu trúc đội hình đảm bảo độ cứng khoảng cách vi phân và cấu trúc không đảm bảo độ cứng khoảng cách. Kết quả mô phỏng chỉ ra: khi không thỏa mãn độ cứng, đồ thị bị biến dạng hình học trong quá trình bay tịnh tiến, dẫn đến nguy cơ va chạm giữa các UAVs và mất khả năng bao vây mục tiêu.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý thuyết

1. Mở rộng kỹ thuật điều khiển đội hình phân tán (FC – DC) cho mô hình toán học của quadrotor UAV có tính đến các thành phần phi tuyến bất định (lực cản tịnh tiến và nhiễu môi trường). Luận án đề xuất cơ chế ước lượng thích nghi tự chỉnh trực tiếp D – STR dựa trên nội suy Lagrange để xấp xỉ tối ưu thành phần bất định, kết hợp bộ điều khiển bù phản hồi trạng thái đưa động lực học tịnh tiến về dạng chuỗi tích phân bậc hai tuyến tính.
2. Xây dựng thuật toán FC – DC dựa trên ma trận độ cứng của lý thuyết đồ thị cứng và phương pháp Gradient, giải quyết đồng thời hai bài toán: hình thành đội hình mong muốn và điều động đội hình theo dõi, bao vây mục tiêu di động khi thiếu thông tin vận tốc hoặc gia tốc mục tiêu.
3. Chứng minh toán học chặt chẽ dựa trên lý thuyết Lyapunov xác nhận tính ổn định tiệm cận hàm mũ của hệ kín, bảo đảm các sai lệch khoảng cách nội bộ và sai lệch bám mục tiêu hội tụ đồng thời về 0.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

• Đề xuất giải pháp kỹ thuật khả thi cho hệ thống MAS – UAVs ứng dụng trong các nhiệm vụ an ninh, quân sự và dân sự, cụ thể là việc triển khai nhóm drone tự động phát hiện, áp sát và bao vây các phương tiện bay không người lái lạ xâm nhập không phận mà không cần trạm điều khiển mặt đất can thiệp liên tục vào từng tác tử.
• Thuật toán phân tán giúp giảm thiểu khối lượng trao đổi dữ liệu qua mạng truyền thông không dây, cho phép hệ thống dễ dàng tích hợp thêm tác tử mới mà không cần thiết kế lại luật điều khiển.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Đề xuất áp dụng cấu trúc đồ thị cứng tối thiểu ($m = 2n-3$ trong 2D và $m = 3n-6$ trong 3D) trong thiết kế liên kết cảm biến và truyền thông nhằm tiết kiệm tài nguyên tính toán và băng thông mạng trên các thiết bị nhúng của UAV.
• Khuyến nghị sử dụng cơ chế ước lượng thích nghi D – STR để giảm bớt sự phụ thuộc vào độ chính xác của các cảm biến đo lực khí động học vốn phức tạp và đắt tiền.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

Căn cứ trên phạm vi nghiên cứu và nội dung văn bản trình bày:

• Các thuật toán điều khiển đề xuất mới được kiểm chứng thông qua mô phỏng số học trên phần mềm MATLAB, chưa được thử nghiệm thực tế trên dàn thiết bị phần cứng quadrotor UAV F450 thật trong môi trường ngoài trời.
• Kênh điều khiển tập trung chủ yếu vào động lực học tịnh tiến thông qua tín hiệu điều khiển ảo, trong khi động lực học góc quay giả định bám lý tưởng hoặc đã được ổn định bởi các vòng điều khiển cục bộ có sẵn.
• Giả thiết kết nối truyền thông giữa các UAVs lân cận luôn được duy trì liên tục, chưa tính đến các hiện tượng trễ truyền thông lớn, mất gói tin ngẫu nhiên hoặc đứt gãy liên kết topo mạng.
• Chưa tích hợp giải thuật phát hiện và tránh vật cản tĩnh/động bất ngờ trong môi trường di chuyển ngoài mục tiêu cần bao vây.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Triển khai cài đặt và thực nghiệm các thuật toán FC – DC trên hệ thống thiết bị bay thực tế (như kit quadrotor F450 gắn máy tính nhúng) để kiểm chứng tính bền vững trước các yếu tố khí động học thực và độ trễ của cảm biến vật lý.
• Mở rộng thuật toán cho các kịch bản mạng truyền thông gián đoạn, topo thay đổi theo thời gian (switching topology) hoặc có hiện tượng trễ tín hiệu đo.
• Tích hợp thêm thuật toán tránh va chạm với các vật cản môi trường (sử dụng hàm thế nhân tạo hoặc trường đẩy) trong quá trình đội hình cơ động bao vây mục tiêu.
• Nghiên cứu bài toán tái cấu trúc đội hình tự động khi có một hoặc nhiều UAV trong nhóm gặp sự cố kỹ thuật và phải rời đàn.

---

Giá trị tham khảo

Luận án cung cấp nguồn tư liệu học thuật và kỹ thuật chuyên sâu phục vụ cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Hàng không, Cơ điện tử và Robotics: Bản luận án là tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình áp dụng lý thuyết đồ thị cứng vào bài toán điều khiển phối hợp thực tế; cách xử lý toán học từ mô hình phi tuyến bất định sang dạng tuyến tính bằng điều khiển thích nghi D – STR.
• Giảng viên và nhà nghiên cứu: Cung cấp khung lý thuyết hoàn chỉnh về phân tích độ cứng vi phân của đồ thị không gian 2D/3D, kỹ thuật xây dựng ma trận độ cứng $\mathbf{R}(\mathbf{p})$ và phương pháp chứng minh ổn định Lyapunov hàm mũ cho hệ thống động học bậc hai phân tán.
• Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và thiết bị không người lái (UAS/UAVs): Tài liệu cung cấp giải pháp thuật toán phân tán giúp tối ưu hóa số lượng cảm biến khoảng cách, giảm nhẹ tải tính toán cho vi điều khiển trên bo mạch của drone khi hoạt động bầy đàn.

Các chương đáng tham khảo nhất gồm:

• Tiểu mục 3.1 & 3.2: Quy trình mô hình hóa động học, động lực học quadrotor và thuật toán ước lượng trực tiếp thành phần phi tuyến bất định bằng đa thức Lagrange.
• Tiểu mục 3.4 & 3.5: Phương pháp xác lập ma trận độ cứng cho đồ thị 6 đỉnh và cấu trúc thuật toán điều khiển phân tán theo dõi mục tiêu thiếu vận tốc/gia tốc.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao luận án lựa chọn phương pháp điều khiển đội hình dựa trên khoảng cách (Distance-based FC) thay vì dựa trên vị trí hay sai lệch vị trí?

Phương pháp điều khiển dựa trên vị trí đòi hỏi mỗi tác tử phải liên tục xác định vị trí tuyệt đối trong hệ quy chiếu toàn cầu (như GPS), làm tăng sự phụ thuộc vào hạ tầng bên ngoài. Phương pháp dựa trên sai lệch vị trí yêu cầu các hệ tọa độ cục bộ của từng tác tử phải luôn căn chỉnh thẳng hàng với nhau. Trong khi đó, phương pháp dựa trên khoảng cách chỉ yêu cầu đo đạc khoảng cách hoặc vị trí tương đối giữa các tác tử lân cận trong hệ tọa độ địa phương của chính nó, hoàn toàn không phụ thuộc vào hệ quy chiếu toàn cầu, phù hợp với đặc tính cơ động tự do trên không gian của nhóm quadrotor UAV.

2. Thành phần phi tuyến bất định trong mô hình quadrotor được xử lý bằng cơ chế nào?

Thành phần phi tuyến bất định $\mathbf{d}_{vi}$ (gồm lực cản chuyển động tịnh tiến và nhiễu bay) được xử lý thông qua cơ chế điều khiển thích nghi tự chỉnh trực tiếp (D – STR). Thuật toán sử dụng phép nội suy Lagrange để xấp xỉ tối ưu giá trị bất định này dựa trên dữ liệu vận tốc đo được tại các chu kỳ lấy mẫu, sau đó áp dụng luật điều khiển bù phản hồi trạng thái nhằm đưa phương trình động lực học tịnh tiến về dạng chuỗi tích phân bậc hai tuyến tính.

3. Đồ thị cứng tối thiểu (minimally rigid graph) có vai trò gì trong bài toán điều khiển đội hình của luận án?

Đồ thị cứng tối thiểu đảm bảo đội hình duy trì được hình dạng hình học mong muốn (chỉ sai khác phép tịnh tiến hoặc phép quay) với số lượng liên kết khoảng cách ít nhất ($m = 2n-3$ trong 2D và $m = 3n-6$ trong 3D). Việc tối thiểu hóa số cạnh giúp hệ thống giảm thiểu số lượng cảm biến đo khoảng cách tương đối, giảm lưu lượng dữ liệu trao đổi trong mạng truyền thông không dây nội bộ giữa các UAVs, đồng thời tránh xung đột ràng buộc trong quá trình tính toán tín hiệu điều khiển.

4. Thuật toán của luận án giải quyết điều kiện "thiếu thông tin mục tiêu" như thế nào?

Luận án áp dụng chiến lược trưởng nhóm – thành viên. Chỉ có một tác tử duy nhất (tác tử thứ $n$ – trưởng nhóm) thực hiện nhiệm vụ đo đạc sai lệch vị trí tương đối với mục tiêu di động $\mathbf{e}_T = p_T - p_n$. Trong trường hợp mục tiêu không xác định vận tốc hoặc gia tốc, bộ điều khiển tại tác tử trưởng nhóm sử dụng luật điều khiển thích nghi bù trừ trực tiếp các thành phần chưa biết này để dẫn dắt cả đội hình, trong khi các tác tử thành viên chỉ cần tương tác cục bộ để duy trì cấu trúc lồng bao vây xung quanh mục tiêu.

5. Kết quả mô phỏng đối chứng ở Chương 4 chứng minh điều gì về độ cứng khoảng cách?

Kết quả mô phỏng đối chứng chỉ ra rằng: khi đội hình thỏa mãn độ cứng khoảng cách vi phân, toàn bộ nhóm 6 UAVs vừa duy trì chính xác hình dạng hình học ban đầu vừa bao vây bám sát mục tiêu cơ động; ngược lại, khi cấu trúc đồ thị không đảm bảo độ cứng khoảng cách, đội hình bị biến dạng nghiêm trọng trong quá trình bay tịnh tiến, các liên kết nội bộ bị phá vỡ, dẫn tới mất khả năng bao vây và làm tăng nguy cơ va chạm giữa các UAVs.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Thị Tuyết Hoa đã giải quyết bài toán điều khiển đội hình phân tán (FC – DC) cho nhóm thiết bị bay không người lái quadrotor (MAS – UAVs) trong điều kiện mô hình chịu ảnh hưởng của thành phần phi tuyến bất định và mục tiêu di động bị khuyết thiếu thông tin trạng thái. Bằng việc kết hợp cơ chế thích nghi D – STR dựa trên nội suy Lagrange với lý thuyết đồ thị cứng và phương pháp Gradient, tác giả đã xây dựng thành công thuật toán điều khiển phân tán đạt tính ổn định tiệm cận hàm mũ theo chuẩn Lyapunov. Toàn bộ các kết quả lý thuyết đã được kiểm chứng tính đúng đắn thông qua mô phỏng toán học chi tiết trên phần mềm MATLAB cho các kịch bản không gian 2D và 3D. Công trình đóng góp cơ sở khoa học và giải pháp kỹ thuật hữu ích cho lĩnh vực điều khiển tự động hóa các phương tiện không người lái tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 trình bày tổng quan về kỹ thuật FC ứng dụng cho MAS và giới thiệu về các thiết bị bay không người lái, bao gồm các nội dung chính như sau: - Giới thiệu về MAS. - Giới thiệu về đối tượng nghiên cứu trong luận án bao gồm: các khái niệm, đặc điểm, phân loại MAS – UAVs, ảnh hưởng của thành phần phi tuyến bất định đến hệ MAS – UAVs, vai trò của MAS – UAVs trong nhiệm vụ theo dõi và bao vây mục tiêu di động với điều kiện thiếu thông tin. - Khái quát các vấn đề điều khiển cho MAS – UAVs - Các khái niệm, cách phân loại, cấu trúc, chiến lược, phương pháp điều khiển của kỹ thuật FC. - Các lựa chọn về chiến lược, cấu trúc và phương pháp điều khiển phù hợp Các nội dung nghiên cứu này tạo cơ sở cho quá trình phân tích, đánh giá và thiết kế trong các chương tiếp theo.

Chương 2: Cơ sở của kỹ thuật FC – DC Chương 2 trình bày và phân tích cơ sở toán học quan trọng của kỹ thuật FC-DC dựa trên biến khoảng cách với các nội dung như sau: - Lý thuyết đồ thị - Lý thuyết đồ thị cứng. - Phương pháp FC dựa trên Gradient. 10 Chương 3: Thiết kế thuật toán FC – DC cho hệ MAS – UAVs trong điều kiện thiếu thông tin mục tiêu Chương 3 phân tích và quá trình thiết kế thuật toán FC – DC cho hệ MAS – UAVs với các nội chung chính sau: - Mô tả mô hình toán học của đối tượng điều khiển là thiết bị bay không người lái loại bốn cánh quay – Quadrotor UAV. - Sơ đồ hệ thống điều khiển, điều kiện đầu của hai bài toán FC – DC, các quy ước và đặt biến chung trong các bài toán.

- Phân tích đội hình đề xuất đảm bảo độ cứng khoảng cách vi phân và tối thiểu, xác định các ma trận đại số, ma trận độ cứng để thiết lập đội hình mong muốn trong không gian hai chiều và ba chiều. - Quá trình thiết kế các thuật toán FC – DC cho các bài toán bao gồm: Hình thành và duy trì đội hình, điều động đội hình thực hiện nhiệm vụ theo dõi và bao vây mục tiêu di động dựa trên cơ sở ma trận độ cứng từ lý thuyết đồ thị cứng và phương pháp Gradient. Chứng minh tính ổn định của các thuật toán đề xuất. Đưa ra các nhận xét về tính phân tán trong mỗi luật điều khiển.

Chương 4: Các kết quả mô phỏng hệ thống Chương 4 trình bày các kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB nhằm đánh giá, kiểm chứng được tính đúng đắn của các thuật toán FC – DC đã đề xuất ở chương 3, bao gồm bài toán hình thành đội hình đặt và theo dõi bao vây mục tiêu di động trong không gian hai chiều và ba chiều. Kết quả so sánh giữa quá trình di chuyển của đội hình độ cứng khoảng cách theo thuật toán đề xuất và đội hình không đảm bảo độ cứng khoảng cách. Cuối cùng là phần kết luận chung và hướng phát triển. 11 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MAS VÀ BÀI TOÁN FC TRONG MAS-UAVs 1.1 Tổng quan về MAS 1.1 Giới thiệu về MAS Trong những thập niên gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ cảm biến, hệ thống nhúng, hệ thống thông tin và lưu trữ năng lượng đã thúc đẩy việc triển khai MAS trong nhiều lĩnh vực, từ dân sự đến quân sự.

MAS bao gồm nhiều hệ thống tự động nhỏ, gọi là tác tử, có thể là phần mềm hoặc thực thể vật lý di động, tương tác với nhau để thực hiện các nhiệm vụ vượt quá khả năng của từng tác tử đơn lẻ.