Tổng quan nghiên cứu

Việt Nam với bờ biển dài hơn 3000 km và hệ thống sông ngòi phong phú đang đối mặt với thách thức lớn về ô nhiễm môi trường nước, ảnh hưởng trực tiếp đến phát triển kinh tế, an ninh quốc phòng và đời sống dân cư. Theo báo cáo của ngành, công tác quan trắc môi trường nước hiện nay chủ yếu dựa vào phương pháp thủ công, đòi hỏi nhiều nhân lực và chưa có sự tích hợp công nghệ tự động hóa cao. Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng tàu không người lái (Unmanned Surface Vehicle - USV) cho quan trắc môi trường nước được xem là giải pháp tiên tiến, giúp đo nhanh, liên tục trên diện rộng với chi phí vận hành thấp hơn. Thị trường USV toàn cầu được ước tính đạt khoảng 534 triệu USD năm 2018 và dự báo tăng lên 1,020 triệu USD vào năm 2023, cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ của công nghệ này.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế và thực nghiệm bộ điều khiển Sliding Mode cho USV nhằm nâng cao khả năng điều khiển góc heading, phục vụ cho các nhiệm vụ quan trắc môi trường nước tại Việt Nam. Mục tiêu cụ thể bao gồm ước lượng thông số mô hình Nomoto cho USV, thiết kế bộ điều khiển Sliding Mode thích nghi với các tác động nhiễu môi trường, xây dựng hệ thống phần mềm điều khiển hoàn chỉnh và phát triển giải thuật dẫn đường Line of Sight (LOS) để điều hướng chính xác. Phạm vi nghiên cứu thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 8/2019 đến tháng 8/2020 tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. HCM, với các thử nghiệm thực tế trên mô hình USV hai thân vận hành ở tốc độ chậm (khoảng 0.5 m/s) trong môi trường nước yên tĩnh.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ tự động hóa vào công tác quan trắc môi trường nước, góp phần giảm thiểu nhân lực, tăng độ chính xác và hiệu quả khảo sát, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng USV trong các lĩnh vực khác như cứu hộ, an ninh quốc phòng và khảo sát thủy văn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

  1. Mô hình Nomoto: Đây là mô hình toán học cơ bản dùng để mô tả động lực học điều khiển góc heading của tàu thủy. Mô hình này được lựa chọn do tính đơn giản, dễ nhận dạng và phù hợp với điều kiện vận hành USV ở tốc độ thấp. Phương trình Nomoto dạng tuyến tính được sử dụng để ước lượng các tham số động học, từ đó làm cơ sở thiết kế bộ điều khiển.

  2. Bộ điều khiển Sliding Mode (SMC): Là phương pháp điều khiển phi tuyến, có khả năng thích nghi cao với các nhiễu và sai số mô hình. SMC sử dụng luật điều khiển không liên tục để cưỡng chế hệ thống trượt theo mặt cắt ngang đặc trưng, đảm bảo tính ổn định và độ bền vững trong điều khiển góc heading của USV. Luật điều khiển được xây dựng dựa trên định lý Lyapunov, giúp kiểm soát hiện tượng dao động chattering thông qua hàm tanh đặc thù.

  3. Giải thuật dẫn đường Line of Sight (LOS): Phương pháp dẫn đường đơn giản và hiệu quả cho việc bám đường thẳng nối các điểm waypoint. LOS tính toán góc heading mong muốn dựa trên sai số cross track và along track, giúp USV hội tụ và bám sát quỹ đạo định sẵn. Phương pháp này dễ dàng kết hợp với bộ điều khiển SMC để điều hướng chính xác.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: góc yaw (𝜓), vận tốc surge, sway, yaw rate, ma trận Coriolis (C(v)), ma trận drag (D(v)), DOF (Degrees of Freedom), vector lực và moment (𝜏), hệ tọa độ North-East-Down (NED), và hệ tọa độ gắn với thân tàu (BODY).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thu thập bao gồm các phép thử nghiệm thực tế trên mô hình USV hai thân với kích thước chiều dài tối đa 1.5 m, vận tốc hoạt động khoảng 0.5 m/s, trong môi trường nước yên tĩnh. Dữ liệu thu thập gồm vận tốc góc, gia tốc góc, lực động cơ, vị trí và góc heading trong các bài thử nghiệm Turning Circle và Zig-Zag, được ghi nhận qua hệ thống cảm biến tích hợp trên USV.

Phương pháp phân tích chính là nhận dạng hệ thống sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu (Least Squares) để ước lượng tham số mô hình Nomoto từ dữ liệu thực nghiệm. Các chỉ số đánh giá mô hình bao gồm Root Mean Square Error (RMSE) và tỷ lệ Fit (%) giữa mô hình ước lượng và dữ liệu thực tế.

Bộ điều khiển Sliding Mode được thiết kế dựa trên mô hình Nomoto ước lượng, với các tham số điều khiển k, η, và hằng số const được điều chỉnh qua các thử nghiệm mô phỏng trên Matlab Simulink và thực nghiệm thực tế để tối ưu hóa hiệu suất điều khiển, giảm thiểu hiện tượng chattering.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 8/2019 đến tháng 8/2020, bao gồm các giai đoạn: thu thập dữ liệu, ước lượng mô hình, thiết kế và mô phỏng bộ điều khiển, xây dựng hệ thống phần mềm điều khiển (gồm GUI Plutus, App Kepler và bộ điều khiển onboard RUNE), thực nghiệm và đánh giá kết quả trên mô hình USV.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Ước lượng mô hình Nomoto chính xác: Qua các thử nghiệm Turning Circle và Zig-Zag, mô hình Nomoto ước lượng đạt tỷ lệ Fit trung bình trên 85%, với RMSE thấp, cho thấy mô hình phù hợp để mô tả động lực học góc heading của USV vận hành ở tốc độ thấp. So sánh với mô hình R phức tạp hơn, Nomoto vẫn đảm bảo độ chính xác đủ dùng cho thiết kế bộ điều khiển.

  2. Hiệu quả bộ điều khiển Sliding Mode: Bộ điều khiển SMC thể hiện khả năng giữ góc heading ổn định với sai số nhỏ, đáp ứng nhanh với tín hiệu điều khiển step và sóng vuông. Trong thực nghiệm, sai số đường đi mong muốn và quỹ đạo thực tế (ye) được kiểm soát dưới 1 m, đảm bảo độ chính xác cao trong điều hướng.

  3. Ứng dụng giải thuật dẫn đường LOS hiệu quả: Phương pháp LOS với khoảng cách lookahead được điều chỉnh linh hoạt giúp USV hội tụ nhanh về quỹ đạo mong muốn, giảm thiểu sai số cross track. Tiêu chí chuyển điểm dựa trên bán kính chuyển điểm Ra (gấp 2 lần chiều dài tàu) giúp duy trì quán tính hợp lý khi đổi hướng tại các waypoint.

  4. Hệ thống phần mềm điều khiển hoàn chỉnh: Giao diện người dùng Plutus và App Kepler hỗ trợ điều khiển thủ công và tự động, kết nối không dây ổn định với bộ điều khiển onboard RUNE. Hệ thống cho phép thực hiện các nhiệm vụ như bám đường, bám đối tượng đơn giản, tạo tiền đề cho phát triển đa USV phối hợp trong tương lai.

Thảo luận kết quả

Kết quả ước lượng mô hình Nomoto phù hợp với điều kiện vận hành USV ở tốc độ chậm, phù hợp với mục tiêu quan trắc môi trường nước. So với các nghiên cứu quốc tế, việc áp dụng mô hình đơn giản này giúp giảm thiểu sai số do cảm biến hạn chế và điều kiện thực tế phức tạp. Bộ điều khiển Sliding Mode chứng minh tính ổn định và khả năng chống nhiễu tốt, phù hợp với môi trường nước có tác động ngoại lực nhỏ như gió và dòng chảy yếu.

Việc kết hợp giải thuật LOS với bộ điều khiển SMC tạo thành hệ thống dẫn đường và điều khiển hiệu quả, dễ dàng triển khai trên các USV nhỏ gọn. Các biểu đồ mô phỏng và thực nghiệm thể hiện rõ sự hội tụ của quỹ đạo thực tế về quỹ đạo mong muốn, sai số cross track duy trì dưới 1 m, phù hợp với yêu cầu khảo sát môi trường.

Hệ thống phần mềm điều khiển tích hợp đa nền tảng giúp nâng cao tính ứng dụng thực tế, giảm thiểu thao tác phức tạp cho người vận hành. Tuy nhiên, do giới hạn thời gian và thiết bị, các giải thuật tránh vật cản và điều khiển đa USV chưa được hoàn thiện, mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Phát triển giải thuật tránh vật cản nâng cao: Áp dụng các thuật toán Set-Based Guidance (SBG) cải tiến để tăng khả năng tự động tránh vật cản bất ngờ, nâng cao an toàn và hiệu quả hoạt động của USV trong môi trường thực tế. Thời gian thực hiện dự kiến 12 tháng, do nhóm nghiên cứu chuyên sâu về điều khiển và trí tuệ nhân tạo đảm nhiệm.

  2. Mở rộng hệ thống điều khiển đa USV phối hợp: Nghiên cứu và phát triển giải thuật điều khiển bầy đàn (swarm control) cho nhiều USV hoạt động đồng thời, phục vụ khảo sát diện rộng và tăng độ chính xác dữ liệu. Mục tiêu đạt được trong 18 tháng, phối hợp với các đơn vị nghiên cứu về mạng cảm biến và điều khiển phân tán.

  3. Cải tiến hệ thống cảm biến và thu thập dữ liệu: Tích hợp thêm các cảm biến đa dạng như cảm biến chất lượng nước, camera dưới nước, cảm biến môi trường để nâng cao khả năng quan trắc và phân tích dữ liệu. Thời gian triển khai 6-9 tháng, ưu tiên nâng cấp phần cứng và phần mềm xử lý dữ liệu.

  4. Tối ưu hóa phần mềm điều khiển và giao diện người dùng: Nâng cao tính thân thiện, đa nền tảng và khả năng tùy biến của phần mềm Plutus và Kepler, hỗ trợ điều khiển từ xa qua mạng Internet và tích hợp các chức năng phân tích dữ liệu trực tiếp. Thời gian thực hiện 6 tháng, do nhóm phát triển phần mềm đảm nhận.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Luận văn cung cấp kiến thức thực tiễn về thiết kế bộ điều khiển Sliding Mode, mô hình Nomoto và giải thuật dẫn đường LOS, giúp nâng cao hiểu biết và ứng dụng trong các đề tài nghiên cứu tương tự.

  2. Các kỹ sư phát triển hệ thống USV và robot tự hành: Tham khảo để áp dụng các phương pháp điều khiển và dẫn đường hiệu quả, đồng thời tích hợp phần mềm điều khiển đa nền tảng, phục vụ phát triển sản phẩm USV trong thực tế.

  3. Cơ quan quản lý môi trường và doanh nghiệp quan trắc môi trường: Nghiên cứu giải pháp tự động hóa trong quan trắc môi trường nước, giảm chi phí nhân lực và tăng độ chính xác, hỗ trợ công tác giám sát và quản lý tài nguyên nước.

  4. Các tổ chức quân sự và cứu hộ cứu nạn: Áp dụng công nghệ USV với bộ điều khiển ổn định và dẫn đường chính xác trong các nhiệm vụ tuần tra, trinh sát, cứu hộ trên biển, đặc biệt trong môi trường nguy hiểm hoặc khó tiếp cận.

Câu hỏi thường gặp

  1. Bộ điều khiển Sliding Mode có ưu điểm gì so với các phương pháp điều khiển khác?
    Bộ điều khiển Sliding Mode có khả năng chống nhiễu và sai số mô hình tốt nhờ luật điều khiển không liên tục, đảm bảo tính ổn định cao trong điều khiển các hệ phi tuyến như USV. Ví dụ, trong luận văn, SMC giúp giữ góc heading ổn định với sai số dưới 1 độ trong môi trường nước yên tĩnh.

  2. Tại sao chọn mô hình Nomoto cho ước lượng tham số USV?
    Mô hình Nomoto đơn giản, dễ nhận dạng và phù hợp với điều kiện vận hành USV ở tốc độ thấp, giúp giảm sai số do cảm biến hạn chế. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này đạt tỷ lệ Fit trên 85%, đủ chính xác cho thiết kế bộ điều khiển.

  3. Giải thuật Line of Sight (LOS) hoạt động như thế nào trong dẫn đường USV?
    LOS tính toán góc heading mong muốn dựa trên sai số cross track và along track giữa vị trí hiện tại và quỹ đạo định sẵn, giúp USV hội tụ và bám sát đường đi. Trong luận văn, LOS kết hợp với SMC giúp sai số đường đi duy trì dưới 1 m trong các thử nghiệm thực tế.

  4. Hệ thống phần mềm điều khiển USV gồm những thành phần nào?
    Hệ thống gồm phần mềm onboard RUNE điều khiển trực tiếp USV, giao diện người dùng Plutus trên trạm mặt đất và App Kepler hỗ trợ điều khiển từ xa. Các phần mềm này kết nối qua mạng không dây, cho phép điều khiển thủ công và tự động, giám sát trạng thái USV.

  5. Khó khăn chính trong nghiên cứu và ứng dụng bộ điều khiển cho USV là gì?
    Khó khăn bao gồm giới hạn về cảm biến chính xác, hiện tượng chattering trong bộ điều khiển Sliding Mode, và việc xử lý các tác động ngoại lực không lường trước. Luận văn đã áp dụng hàm tanh đặc thù để giảm chattering và giới hạn vận tốc USV ở mức thấp nhằm đảm bảo ổn định.

Kết luận

  • Đã thiết kế và thực nghiệm thành công bộ điều khiển Sliding Mode dựa trên mô hình Nomoto cho USV vận hành ở tốc độ thấp, đạt độ chính xác cao trong điều khiển góc heading.
  • Giải thuật dẫn đường Line of Sight được áp dụng hiệu quả, giúp USV bám sát quỹ đạo với sai số cross track dưới 1 m trong các thử nghiệm thực tế.
  • Hệ thống phần mềm điều khiển đa nền tảng (Plutus, Kepler, RUNE) được xây dựng hoàn chỉnh, hỗ trợ điều khiển và giám sát USV thuận tiện.
  • Nghiên cứu góp phần nâng cao khả năng ứng dụng USV trong quan trắc môi trường nước, giảm chi phí nhân lực và tăng độ chính xác khảo sát.
  • Đề xuất phát triển giải thuật tránh vật cản, điều khiển đa USV phối hợp và nâng cấp hệ thống cảm biến để mở rộng ứng dụng trong tương lai.

Next steps: Triển khai nghiên cứu giải thuật tránh vật cản, phát triển hệ thống đa USV, nâng cấp phần mềm điều khiển và tích hợp cảm biến mới trong vòng 12-18 tháng tới.

Call to action: Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp quan tâm có thể hợp tác phát triển và ứng dụng công nghệ USV tự động trong các lĩnh vực môi trường, an ninh và cứu hộ để nâng cao hiệu quả và độ an toàn.