Xây dựng thuật toán ổn định và điều khiển UAV dạng tri-rotor khối lượng nhỏ

Nghiên cứu chi tiết thuật toán ổn định và điều khiển UAV tri-rotor khối lượng nhỏ. Phân tích mô hình động lực học và mô phỏng các chế độ bay.

• Tác giả: Đặng Văn Thành
• Người hướng dẫn: TS. Trần Đức Thuận
• Trường học: Viện Khoa Học Và Công Nghệ Quân Sự
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Xây dựng thuật toán ổn định và điều khiển UAV dạng tri-rotor khối lượng nhỏ
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ Kỹ Thuật
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về thuật toán điều khiển UAV tri rotor hiệu quả

Phương tiện bay không người lái (UAV) dạng tri-rotor, hay drone 3 cánh, là một đối tượng nghiên cứu hấp dẫn trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Với cấu trúc 3 động cơ đặt lệch nhau 120 độ, UAV tri-rotor mang lại những ưu điểm về hiệu suất năng lượng và tính linh hoạt so với quadrotor. Tuy nhiên, chính cấu trúc không đối xứng này lại tạo ra một hệ thống điều khiển phi tuyến phức tạp, với sự ràng buộc chặt chẽ giữa các kênh chuyển động. Việc xây dựng một thuật toán ổn định và điều khiển hiệu quả là yếu tố then chốt để khai thác tối đa tiềm năng của loại UAV này. Luận án của Đặng Văn Thành (2021) đã tập trung giải quyết bài toán này bằng cách tiếp cận từ mô hình đơn giản đến mô hình đầy đủ, ứng dụng các lý thuyết điều khiển hiện đại để đảm bảo ổn định thái độ (attitude control) và điều khiển vị trí (position control) một cách chính xác, ngay cả khi có nhiễu động từ môi trường.

1.1. Cấu trúc đặc thù và nguyên lý hoạt động tri rotor

UAV tri-rotor có cấu trúc gồm ba cánh tay đặt lệch nhau 120 độ. Mỗi cánh tay được gắn một động cơ không chổi than (BLDC) và cánh quạt. Điểm khác biệt mấu chốt so với quadrotor là cơ cấu động cơ servo đuôi. Động cơ này cho phép một hoặc cả ba cánh quạt có thể thay đổi góc nghiêng, tạo ra lực đẩy theo phương ngang. Nguyên lý điều khiển dựa trên sự thay đổi tốc độ quay của ba động cơ và góc nghiêng của servo. Việc tăng đồng thời tốc độ ba động cơ tạo ra lực nâng và mô-men xoắn để thay đổi độ cao. Sự chênh lệch tốc độ giữa các động cơ tạo ra chuyển động quay quanh trục roll và pitch. Trong khi đó, việc thay đổi góc nghiêng của động cơ servo phía sau là cơ chế chính để điều khiển chuyển động quay quanh trục yaw, giúp cân bằng drone 3 cánh và tăng cường khả năng cơ động, một ưu điểm vượt trội so với quadrotor.

1.2. Tại sao điều khiển UAV 3 cánh lại là bài toán phức tạp

Việc điều khiển UAV tri-rotor là một bài toán đầy thách thức do tính chất của mô hình động lực học. Hệ thống này là một hệ MIMO (Multi-Input Multi-Output) có tính phi tuyến cao và các kênh điều khiển (roll, pitch, yaw, độ cao) có sự liên kết ràng buộc mạnh mẽ. Ví dụ, việc điều khiển góc yaw bằng servo đuôi cũng đồng thời tạo ra một lực theo phương ngang, ảnh hưởng đến vị trí của UAV. Các thành phần Coriolis và hồi chuyển cũng đóng vai trò quan trọng, đặc biệt ở các chế độ bay cơ động cao. Theo phân tích trong tài liệu, "động lực học của tri-rotor có mối liên kết ràng buộc và phi tuyến mạnh, do đó công việc thiết kế điều khiển cho UAV này có độ phức tạp và đóng vai trò quan trọng trong việc hoạt động ổn định" (Đặng Văn Thành, 2021). Những yếu tố này đòi hỏi các thuật toán điều khiển phải có khả năng xử lý tính phi tuyến và bù trừ các ảnh hưởng chéo giữa các kênh.

II. Các thách thức chính khi điều khiển UAV tri rotor ổn định

Để đạt được sự ổn định và điều khiển chính xác cho UAV tri-rotor, các nhà nghiên cứu phải đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật. Trọng tâm của vấn đề nằm ở việc xây dựng một bộ điều khiển đủ mạnh mẽ để xử lý mô hình động lực học phức tạp và các yếu tố bất định từ môi trường bên ngoài. Các phương pháp điều khiển tuyến tính truyền thống thường không đủ hiệu quả khi UAV hoạt động ở các chế độ bay đa dạng. Do đó, việc áp dụng các thuật toán điều khiển phi tuyến và bền vững là hướng đi tất yếu. Hơn nữa, chất lượng của hệ thống cảm biến và các thuật toán lọc nhiễu cũng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng của bộ điều khiển, đòi hỏi một giải pháp tích hợp toàn diện từ phần cứng đến phần mềm.

2.1. Vấn đề mô hình hóa động lực học UAV và tính phi tuyến

Thách thức đầu tiên và cơ bản nhất là mô hình hóa động lực học UAV một cách chính xác. Mô hình toán học phải mô tả đầy đủ các lực và mô-men tác động lên tri-rotor, bao gồm lực đẩy từ cánh quạt, trọng lực, lực cản khí động học và các hiệu ứng con quay hồi chuyển. Việc xây dựng mô hình này thường dựa trên phương trình Euler-Lagrange hoặc các định luật Newton-Euler. Mô hình thu được là một hệ phương trình vi phân phi tuyến bậc cao, thể hiện sự phụ thuộc lẫn nhau giữa chuyển động tịnh tiến và chuyển động quay. Tính phi tuyến này xuất phát từ các hàm lượng giác trong ma trận quay và các thành phần khí động học phụ thuộc vào bình phương vận tốc góc của cánh quạt. Việc đơn giản hóa mô hình có thể làm giảm độ phức tạp tính toán nhưng lại làm mất đi tính chính xác, ảnh hưởng đến hiệu quả của bộ điều khiển.

2.2. Khả năng khử nhiễu gió và các yếu tố bất định

Trong thực tế, UAV tri-rotor phải hoạt động trong môi trường có nhiều yếu tố bất định, trong đó khử nhiễu gió là một trong những thách thức lớn nhất. Gió tác động lên UAV như một lực và mô-men ngoại lai, gây ra sai lệch về vị trí và thái độ bay, có thể dẫn đến mất ổn định. Một bộ điều khiển hiệu quả phải có khả năng điều khiển bền vững (robust control), tức là duy trì được hiệu năng tốt dù có sự hiện diện của nhiễu và sự không chắc chắn trong các tham số mô hình (khối lượng, mô-men quán tính). Ngoài ra, tín hiệu từ cảm biến IMU (Inertial Measurement Unit) thường bị nhiễu. Do đó, việc tích hợp bộ lọc Kalman hoặc các bộ lọc tương tự là cần thiết để ước tính trạng thái của UAV một cách chính xác, cung cấp tín hiệu phản hồi sạch cho vòng điều khiển.

III. Phương pháp xây dựng mô hình toán học cho UAV tri rotor

Nền tảng của mọi thuật toán điều khiển hiệu quả là một mô hình toán học chính xác. Việc xây dựng mô hình điều khiển chuyển động cho UAV tri-rotor là bước đi cơ bản nhưng vô cùng quan trọng. Quá trình này bao gồm việc xác định các hệ quy chiếu, phân tích các lực và mô-men tác động, và cuối cùng là thiết lập các phương trình động học và động lực học. Một mô hình tốt không chỉ giúp mô phỏng hoạt động của UAV một cách trung thực mà còn là cơ sở để thiết kế và kiểm chứng các bộ điều khiển trước khi triển khai trên hệ thống nhúng (embedded system) thực tế. Tài liệu nghiên cứu đã trình bày chi tiết quá trình này, sử dụng các công cụ toán học và vật lý kinh điển.

3.1. Thiết lập hệ tọa độ tri rotor và các tham số động học

Để mô tả chuyển động của UAV, hai hệ tọa độ chính được sử dụng: hệ tọa độ toàn cục gắn với Trái Đất (Inertial Frame) và hệ tọa độ tri-rotor gắn liền với thân máy bay (Body Frame). Mối quan hệ giữa hai hệ tọa độ này được mô tả bởi một ma trận quay, phụ thuộc vào các góc Euler (roll, pitch, yaw). Chuyển động của UAV được mô tả bởi 6 bậc tự do (DOF): 3 cho vị trí (x, y, z) trong hệ toàn cục và 3 cho thái độ (góc roll, pitch, yaw) trong hệ gắn với thân. Việc xác định chính xác các tham số vật lý như khối lượng, mô-men quán tính, chiều dài cánh tay, và các hệ số khí động học của cánh quạt là cực kỳ cần thiết để đảm bảo tính chính xác của mô hình.

3.2. Phân tích lực nâng và mô men xoắn tác động lên hệ thống

Các lực và mô-men chính tác động lên UAV bao gồm: tổng lực nâng và mô-men xoắn do ba cánh quạt tạo ra, trọng lực, và mô-men cản khí động. Lực nâng của mỗi cánh quạt tỷ lệ thuận với bình phương tốc độ quay của nó. Tổng lực nâng quyết định chuyển động theo phương thẳng đứng. Sự chênh lệch lực nâng giữa các cánh quạt tạo ra mô-men quay quanh các trục roll và pitch. Mô-men quay quanh trục yaw được tạo ra chủ yếu bởi sự thay đổi góc nghiêng của động cơ servo, kết hợp với mô-men phản kháng từ các động cơ. Việc phân tích và biểu diễn các lực, mô-men này dưới dạng phương trình toán học là cơ sở để xây dựng các phương trình động lực học tổng quát của hệ thống.

IV. Top thuật toán điều khiển UAV tri rotor ổn định tiên tiến

Từ mô hình toán học đã xây dựng, có nhiều phương pháp tiếp cận để thiết kế bộ điều khiển cho UAV tri-rotor. Các thuật toán này có thể được phân loại từ kinh điển đến hiện đại, mỗi loại có những ưu và nhược điểm riêng. Các bộ điều khiển kinh điển như PID dễ thực hiện nhưng hiệu quả hạn chế với hệ phi tuyến. Trong khi đó, các thuật toán điều khiển hiện đại như điều khiển trượt hay Backstepping mang lại hiệu năng cao và tính bền vững tốt hơn. Luận án đã đi sâu vào việc tổng hợp và so sánh hiệu quả của các thuật toán này, đặc biệt là ứng dụng thuật toán Backstepping và điều khiển trượt SMC cho mô hình đầy đủ, một hướng đi mới và nhiều tiềm năng.

4.1. Giải pháp kinh điển Bộ điều khiển PID và điều khiển LQR

Bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) là giải pháp phổ biến nhất do cấu trúc đơn giản và dễ dàng tinh chỉnh. Trong hệ thống điều khiển tri-rotor, người ta thường sử dụng nhiều bộ PID độc lập cho từng kênh điều khiển thái độ (roll, pitch, yaw) và vị trí. Mặc dù hiệu quả trong việc ổn định hệ thống quanh một điểm làm việc, PID tỏ ra kém hiệu quả khi UAV thực hiện các quỹ đạo phức tạp hoặc khi có nhiễu lớn. Một phương pháp khác là điều khiển LQR (Linear Quadratic Regulator), một kỹ thuật điều khiển tối ưu cho hệ tuyến tính. LQR yêu cầu tuyến tính hóa mô hình phi tuyến của UAV, do đó nó cũng chỉ hoạt động tốt trong một vùng lân cận điểm cân bằng.

4.2. Tiếp cận hiện đại Điều khiển trượt SMC và thuật toán Backstepping

Để khắc phục nhược điểm của các phương pháp tuyến tính, các thuật toán phi tuyến đã được áp dụng. Điều khiển trượt SMC (Sliding Mode Control) là một kỹ thuật điều khiển bền vững nổi bật, có khả năng chống lại sự bất định của mô hình và nhiễu loạn bên ngoài. Tuy nhiên, SMC thường gây ra hiện tượng chattering (rung động tần số cao) trong tín hiệu điều khiển. Thuật toán Backstepping là một phương pháp thiết kế đệ quy, có hệ thống cho các hệ phi tuyến. Nó cho phép xây dựng một hàm Lyapunov để đảm bảo tính ổn định toàn cục của hệ thống. Luận án đã "xây dựng hệ điều khiển tri-rotor ứng dụng giải thuật backstepping" và điều khiển trượt cho mô hình đầy đủ, chứng minh hiệu quả vượt trội trong việc bám quỹ đạo và ổn định hệ thống (Đặng Văn Thành, 2021).

4.3. Hướng đi thông minh Điều khiển mờ Fuzzy Logic và ANN

Các kỹ thuật điều khiển thông minh cũng mở ra nhiều hướng đi mới. Điều khiển mờ (Fuzzy Logic) cho phép xây dựng bộ điều khiển dựa trên kinh nghiệm và luật "nếu-thì", không yêu cầu mô hình toán học chính xác của hệ thống. Điều này rất hữu ích khi các tham số của UAV khó xác định. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có thể được sử dụng để "học" động lực học của UAV hoặc để tự động tinh chỉnh các tham số của bộ điều khiển khác (ví dụ: PID mờ). Việc kết hợp các thuật toán như Backstepping hoặc SMC với logic mờ hoặc ANN có thể tạo ra các bộ điều khiển thích nghi, giúp nâng cao đáng kể tính bền vững và hiệu năng của hệ thống trong các điều kiện hoạt động thay đổi.

V. Hướng dẫn đánh giá hiệu năng thuật toán qua mô phỏng

Sau khi thiết kế, việc kiểm chứng và đánh giá hiệu quả của thuật toán điều khiển là bước không thể thiếu. Mô phỏng trên máy tính là một công cụ mạnh mẽ, tiết kiệm chi phí và an toàn để thực hiện công việc này trước khi triển khai trên phần cứng thực. Sử dụng các phần mềm chuyên dụng, các nhà nghiên cứu có thể tạo ra một môi trường ảo để kiểm tra khả năng ổn định, bám quỹ đạo và phản ứng với nhiễu của UAV. Việc đánh giá hiệu năng thuật toán thông qua các kịch bản mô phỏng đa dạng cung cấp những dữ liệu quý giá để tinh chỉnh và tối ưu hóa bộ điều khiển, đảm bảo hệ thống hoạt động như mong đợi trong thực tế.

5.1. Xây dựng môi trường mô phỏng MATLAB Simulink chi tiết

Phần mềm mô phỏng MATLAB Simulink là công cụ được sử dụng rộng rãi nhất trong lĩnh vực điều khiển tự động. Để mô phỏng UAV tri-rotor, cần xây dựng một sơ đồ khối trong Simulink, bao gồm: khối mô hình động lực học của UAV (dựa trên các phương trình đã xây dựng), khối thuật toán điều khiển (PID, Backstepping, SMC...), khối tạo tín hiệu tham chiếu (quỹ đạo mong muốn), và khối mô phỏng nhiễu (gió). Luận án đã "tiến hành xây dựng mô hình mô phỏng tri-rotor sử dụng phần mềm Matlab-Simulink ở những chế độ bay khác nhau" (Đặng Văn Thành, 2021). Mô hình này cho phép quan sát đáp ứng của hệ thống dưới dạng đồ thị, phân tích sai số bám và đánh giá tín hiệu điều khiển.

5.2. Các kịch bản tối ưu hóa quỹ đạo bay và thử nghiệm

Để đánh giá toàn diện, cần thực hiện mô phỏng với nhiều kịch bản bay khác nhau. Các kịch bản cơ bản bao gồm: cất cánh, hạ cánh, giữ ổn định tại một vị trí (hovering). Các kịch bản nâng cao hơn bao gồm: bám theo một quỹ đạo đặt trước (hình tròn, hình sin, đường thẳng) và phản ứng khi có nhiễu loạn đột ngột (như một cơn gió giật). Quá trình tối ưu hóa quỹ đạo bay cũng có thể được thực hiện để tìm ra đường bay hiệu quả nhất về mặt năng lượng hoặc thời gian. Kết quả mô phỏng, thể hiện qua các đồ thị đáp ứng vị trí, thái độ, và sai số, là cơ sở khách quan để so sánh và lựa chọn thuật toán điều khiển tốt nhất cho ứng dụng cụ thể.

VI. Tương lai và hướng phát triển điều khiển UAV tri rotor

Lĩnh vực điều khiển UAV tri-rotor vẫn còn nhiều không gian để phát triển và hoàn thiện. Các nghiên cứu hiện tại đã đặt nền móng vững chắc cho việc điều khiển ổn định các hệ thống đơn lẻ. Tuy nhiên, xu hướng tương lai hướng đến các ứng dụng phức tạp hơn, đòi hỏi sự thông minh, khả năng tự chủ và tương tác cao hơn. Các thuật toán điều khiển sẽ cần tích hợp sâu hơn với các công nghệ về thị giác máy tính, trí tuệ nhân tạo và hệ thống đa robot. Việc triển khai các thuật toán này trên các hệ thống nhúng mạnh mẽ và tối ưu hóa năng lượng cũng là một hướng nghiên cứu quan trọng, quyết định tính khả thi của các ứng dụng trong thực tế.

6.1. Tích hợp hệ thống nhúng và vi điều khiển STM32 Arduino

Sau giai đoạn mô phỏng, bước tiếp theo là triển khai thuật toán trên một hệ thống nhúng thực tế. Các dòng vi điều khiển STM32/Arduino ngày càng mạnh mẽ, đủ khả năng tính toán để chạy các thuật toán điều khiển phi tuyến phức tạp. Thách thức nằm ở việc tối ưu hóa mã nguồn để đảm bảo thời gian thực thi nhanh, đáp ứng yêu cầu của vòng điều khiển tốc độ cao. Việc giao tiếp với các cảm biến (IMU, GPS) và cơ cấu chấp hành (ESC cho động cơ BLDC, servo) cũng đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về lập trình nhúng. Sự thành công của giai đoạn này là cầu nối quan trọng giữa lý thuyết và ứng dụng thực tiễn.

6.2. Ứng dụng ROS Robot Operating System và điều khiển bầy đàn

Hệ điều hành cho robot ROS (Robot Operating System) đang trở thành một tiêu chuẩn trong cộng đồng nghiên cứu robot. ROS cung cấp một framework linh hoạt với nhiều thư viện sẵn có cho việc lập kế hoạch quỹ đạo, điều hướng, và xử lý dữ liệu cảm biến. Việc tích hợp bộ điều khiển tri-rotor vào môi trường ROS sẽ mở ra khả năng phát triển các ứng dụng tự chủ cấp cao như tự động lập bản đồ, tránh vật cản thông minh. Hơn nữa, đây là nền tảng để phát triển các thuật toán điều khiển bầy đàn (swarm control), cho phép nhiều UAV tri-rotor phối hợp cùng nhau thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như tìm kiếm cứu nạn hoặc giám sát nông nghiệp trên diện rộng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài luận án Ngày nay, các robot đƣợc thiết kế và chế tạo trên nền công nghệ tiên tiến có độ thông minh cao, có khả năng đƣa ra quyết định ở những tình huống phức tạp và hoạt động trong những điều kiện khắc nghiệt [14],[24], chúng có thể hỗ trợ con ngƣời trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhất là những công việc nặng nhọc, những nơi con ngƣời khó có thể tới, cũng nhƣ những nơi nguy hiểm đến sức khỏe và tính mạng của con ngƣời. Một trong những loại robot đƣợc đầu tƣ nghiên cứu với những công nghệ tiên tiến và phát triển nhanh đó là các phƣơng tiện bay không ngƣời lái (UAV - Unmanned Aerial Vehicle) hay còn đƣợc gọi là robot bay. UAV ban đầu đƣợc gọi là máy bay không ngƣời lái và xuất hiện lần đầu tiên trong chiến tranh thế giới thứ nhất, chúng thực hiện các nhiệm vụ quân sự thuần túy, và kể từ đó UAV đã phát triển không ngừng cho những ứng dụng khác nhau [10],[37],[48],[61].

Ứng dụng ƣu tiên hàng đầu của UAV là sử dụng trong các hoạt động quân sự, nhƣ hoạt động trinh sát thu thập dữ liệu và quan sát kẻ thù [9],[12],[51], các hệ thống UAV đƣợc sử dụng trong các nhiệm vụ dân sự ở những vùng nguy hiểm hoặc ở những nơi khó khăn cho con ngƣời thực hiện các nhiệm vụ [39],[40],[60]. Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, các UAV cũng đƣợc sử dụng trong một số nhiệm vụ điều tra tài nguyên khu vực, thu thập dữ liệu, quan sát núi lửa, dự báo thời tiết, giám sát các lãnh thổ tự trị và các hoạt động khác nhau [42],[46],[52]. Sự trải rộng các ứng dụng của hệ thống UAV đã làm tăng sự quan tâm nghiên cứu về UAV và làm cho lĩnh vực thiết kế và vận hành UAV là hƣớng phát triển năng động nhất trong ngành hàng không vũ trụ [29], [62]. UAV có các cấu hình khác nhau và hoạt động theo các kiểu khác nhau nhƣ máy bay cánh cố định, cánh xoay hoặc cất và hạ cánh thẳng đứng (VTOL 2 - Vertical Take-Off and Landing) với phân khúc phát triển nhanh chóng của tất cả các thị trƣờng UAV [11],[73],[74].

Ngoài ra, các hệ thống VTOL đóng góp chính trong các ứng dụng phi quân sự [39]. Bất kể chủng loại hay ứng dụng, ngày nay, xu hƣớng chuyển sang các hệ thống UAV với trọng lƣợng nhỏ hơn, linh hoạt hơn, ít tốn kém hơn và nhẹ hơn [13],[21],[34],[49], điều này dẫn đến sự xuất hiện và phát triển của các phƣơng tiện thu nhỏ trên không (MAV - micro air vehicle) và thậm chí là các UAV vi mô trong một số các dự án đƣợc gọi là µUAV [14]. Hơn nữa, các dự án UAV mới nhất triển khai các hệ thống nhiều UAV để thực hiện đƣợc nhiều nhiệm vụ phức tạp hơn và giám sát đƣợc khu vực hoạt động rộng hơn [45],[68]. Các hoạt động nhiều UAV đƣợc hƣởng lợi từ sự phát triển của công nghệ mới trong hệ thống dẫn đƣờng, hệ thống truyền thông và điều khiển.

Việc thiết kế, chế tạo và vận hành một hệ thống UAV đƣợc kiểm soát bởi một số yếu tố nhƣ cơ học bay, phƣơng tiện đo, khả năng tính toán máy tính nhúng và những giới hạn vật lý của thiết bị [18]. Từ quan điểm nghiên cứu, tất cả các yếu tố và các khía cạnh khác của hệ thống UAV đƣợc phân tích và nghiên cứu với mục tiêu cuối cùng là nâng cao khả năng và tính ổn định của UAV, giảm thiểu các yêu cầu về năng lƣợng và đạt đƣợc tự động bay hoàn toàn [15],[42],[63]. Với việc số lƣợng các công trình nghiên cứu về các lĩnh vực của UAV tăng nhanh trong thời gian vừa qua, một số những thách thức và khó khăn của lĩnh vực này đã giải quyết đƣợc, tuy nhiên còn rất nhiều bài toán mở vẫn còn phải đối mặt, đặc biệt trong lĩnh vực điều khiển và dẫn đƣờng hệ thống UAV [29],[47],[62]. Hơn nữa, sự gia tăng của các UAV cỡ nhỏ (MAVs) mở ra cánh cửa cho nhiều nghiên cứu liên quan đặc biệt đến thiết kế và phát triển các hệ thống này do chúng giới hạn về kích thƣớc, trọng lƣợng và công suất của những chiếc UAV cỡ nhỏ [14].

3 Hiện nay, nghiên cứu trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển cho thiết bị bay thƣờng tập trung vào nghiên cứu các vấn đề về điều khiển máy bay không ngƣời lái (UAV) nhƣ máy bay trực thăng, hex-rotor, quadrotor và tri-rotor vì các ứng dụng đa dạng của chúng, đặc biệt lĩnh vực quân sự nhằm nâng cao khả năng bay và độ ổn định bay khi thực hiện các nhiệm vụ bay khác nhau khi tính đến những yếu tố phi tuyến của mô hình cũng nhƣ tác động nhiễu [26],[38]. Bên cạnh đó, những yếu tố khác cũng cần phải tìm ra những giải pháp để vƣợt qua một số những bài toán phải đối mặt nhƣ kinh phí, năng lƣợng, khả năng mang tải [46]. Nhƣ phân tích trên, UAV có nhiều loại khác nhau, tuy nhiên nhóm UAV lên xuống thẳng đứng có sự phát triển và đƣợc ứng dụng rộng rãi trong cả các ứng dụng quân sự và ứng dụng dân sự. Chính vì lý do này, trong luận án này lựa chọn mô hình UAV dạng tri-rotor để nghiên cứu với những lý do sau: 1.

Lý do năng lượng: Giảm số động cơ cánh quạt (còn 03 động cơ) điều này sẽ tiết kiệm năng lƣợng [16],[61],[66]; 2. Định hướng của UAV: So sánh cấu trúc tri-rotor với cấu trúc quadrotor, sự định hƣớng của quadrotor nhanh chóng biến mất ở khoảng cách lớn do cấu trúc của nó là đối xứng. So với quadrotor, định hƣớng ba cánh là rõ ràng tốt hơn ở khoảng cách xa hơn; 3. Động lực học bay: Ƣu điểm chính của tri-rotor là nó có động lực bay nhƣ máy bay cánh cố định trong khi bay, trong khi một quadrotor hoạt động giống nhƣ một máy bay rotor đơn.

Cấu trúc của tri-rotor cho phép cánh quạt chuyển đổi góc nghiêng để đạt đƣợc sự ổn định trong không gian của UAV, khả năng bay lƣợn, bay thẳng cơ động hơn và còn cất cánh thẳng đứng [67]; 4. Khả năng điều khiển góc xoay (yaw): Điều khiển góc yaw đƣợc sử dụng cho phép quay UAV xung quanh trục thẳng đứng. Góc nghiêng cho phép UAV thực hiện các phép quay nhanh hơn theo một tham chiếu cụ thể. 4 So sánh với tri-rotor, việc điều khiển góc yaw của quad-rotor đƣợc thực hiện bởi sự thay đổi mô-men xoắn bằng cách sử dụng tất cả bốn động cơ.

Tri-rotor chỉ cần thay đổi tốc độ của một trong bất kỳ động cơ sẽ làm cho UAV quay. Trong việc thay đổi cánh lái của các tri-rotor là một trong những ƣu điểm nữa nhằm nâng cao khả năng cơ động cũng nhƣ thay đổi góc yaw bằng cách quay các động cơ của UAV xung quanh trục của UAV. Xoay UAV bằng cách sử dụng các lực này thay vì vectơ mô-men xoắn đòi hỏi nhiều cánh quạt hơn để có thể đáp ứng cho các ứng dụng lực trên trục thẳng đứng. Điều này có nghĩa là các cánh quạt hoạt động ở công suất cực đại và cánh quạt phía sau vẫn có thể quay UAV.

Nếu duy trì định hƣớng ngay cả trong môi trƣờng gió, tri- rotror sẽ rất hiệu quả và dễ điều khiển hơn nhờ điều chỉnh cánh quạt phía sau chống lại lực của gió và quay cánh lái UAV giúp cho UAV có thể hoạt động dễ dàng trong các môi trƣờng này, trong khi động cơ quadrotor có cùng kích thƣớc sẽ không bay tốt trong trƣờng hợp nêu trên [32],[47],[56],[58]. Ngoài những lý do trên, mô hình động lực học của tri-rotor có độ phức tạp, liên kết ràng buộc giữa các kênh nhiều hơn so với mô hình động lực học quadrotor vì kết cấu của tri-rotor. Chính vì vậy cần nghiên cứu hoàn thiện những thuật toán điều khiển cho lớp UAV với mô hình phi tuyến mạnh này với hai mục đích, thứ nhất là tạo ra những bộ điều khiển tri-rotor bay ổn định trong các chế độ khác nhau; thứ hai là nghiên cứu phát triển thêm về mặt lý thuyết cũng nhƣ thực nghiệm những thuật toán điều khiển phi tuyến cho lớp mô hình động lực học phi tuyến này. Mặc dù đã có nhiều công trình nghiên cứu khác nhau trong và ngoài nƣớc về điều khiển, ổn định, cất cánh và hạ cánh tri-rotor với các bộ điều khiển nhƣ PID, LQR, điều khiển trƣợt (SMC), điều khiển Backstepping, thuật toán điều khiển thích nghi, thuật toán điều khiển tối ƣu, thuật toán điều khiển bền vững, điều khiển thông minh,… Nhƣng với mô hình phi tuyến mạnh của 5 tri-rotor vẫn còn nhiều bài toán mở cần tiếp tục giải quyết nhằm đạt đƣợc những chất lƣợng điều khiển tốt hơn và ổn định hơn, do đó NCS lựa chọn đề tài luận án của mình với đề tài: “Xây dựng thuật toán ổn định và điều khiển UAV dạng tri-rotor khối lượng nhỏ”.

Nội dung nghiên cứu của luận án sẽ tập trung giải quyết tổng hợp bộ điều khiển cho tri-rotor với các tiếp cận mô hình phi tuyến từ đơn giản đến mô hình đầy đủ. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu xây dựng mô hình toán mô tả đầy đủ tri-rotor và phân tích đánh giá độ phức tạp của mô hình; Tổng hợp các bộ điều khiển tri-rotor khác nhau khi tính đến mức độ phức tạp của mô hình từ đơn giản hóa đến mô hình đầy đủ, từ đó có thể đƣa ra phƣơng pháp thiết kế bộ điều khiển và áp dụng cho một lớp đối tƣợng có mô hình toán tƣơng tự; 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu a) Đối tượng nghiên cứu: Đối tƣợng nghiên cứu của luân án là loại tri-rotor với cấu trúc các cánh quạt đƣợc bố trí lệch nhau 120 độ và các động cơ cánh quạt là động cơ điện một chiều không cổ góp (BLDC). b) Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu, phân tích mô hình toán, từ đó tổng hợp bộ điều khiển và ổn định tri-rotor có tính đến yếu tố môi trƣờng có nhiễu.

Nội dung nghiên cứu Luận án đã thực hiện những nội dung nghiên cứu cụ thể sau đây: - Phân tích, đánh giá các công trình nghiên cứu liên quan mật thiết đến đề tài luận án đã đƣợc công bố ở trong và ngoài nƣớc, tập trung vào hai nội dung nghiên cứu chính là các thuật toán điều khiển và ổn định tri-rotor có tính đến môi trƣờng có nhiễu. Từ những phân tích trên, đƣa ra những vấn đề cần phải nghiên cứu để luận án sẽ tập trung nghiên cứu, giải quyết. 6 - Xây dựng mô hình động học và động lực học tri-rotor sử dụng các phƣơng pháp cơ bản. Phân tích đánh giá mô hình và sử dụng các kỹ thuật và giả thiết để đơn giản hóa mô hình hoặc đƣa về dạng thuận tiện cho việc tổng hợp bộ điều khiển.