ĐẠI HOC QUOC GIA TP. HO CHÍ MINH TRUONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN KHOA KY THUAT MAY TINH DANG ANH KHOA - 20520217 KHOA LUAN TOT NGHIEP UNG DUNG BO LOC KALMAN MO RONG VA XAY DUNG CAC TANG CAO HON CUA MANG DIEU KHIEN KHU VUC CHO HE THONG DIEU KHIEN XE TU HANH DUA TREN DINH VI GPS APPLICATION OF EXTENDED KALMAN FILTER AND DESIGN HIGHER LAYERS OF CONTROLLER AREA NETWORK FOR GPS-BASED AUTONOMOUS VEHICLE CONTROL SYSTEM CU NHAN KY THUAT MAY TINH GIANG VIEN HUONG DAN ThS. Pham Minh Quan ThS. Tạ Tri Đức TP.
HÒ CHÍ MINH, 2024 THONG TIN HỘI DONG CHAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số 659/QD-DHCNTT ngày 05 thang 07 năm 2024. của Hiệu trưởng Trường Dai học Công nghệ Thông tin. LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy cô giáo trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin. Trong quá trình học tập và rèn luyện tại trường, với sự dạy dỗ, chỉ bảo tận tình của các quý thầy cô giáo đã trang bị cho em những kiến thức về chuyên môn cũng như kỹ năng mềm, tạo cho em hành trang vững chắc trong cuộc sống cũng như công VIỆC sau này.
Tiếp theo, em xin cảm ơn khoa Kỹ Thuật Máy Tính vì đã luôn tạo mọi điều kiện thuận lợi cho em được học tập và phát triển. Đặc biệt, để hoàn thành khóa luận tốt nghiệp này, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thay Phạm Minh Quân va Thay Tạ Trí Đức đã tận tình chỉ bảo, hướng dan và hỗ trợ trang thiết bị cho em trong suốt thời gian thực hiện đề tài. Đồng thời, em cũng xin gửi lời cảm ơn đến sinh viên Trịnh Hoàng Minh, Nguyễn Nhã Khanh, Bùi Đăng Huy, Đỗ Minh Khôi và các bạn thành viên trong câu lạc bộ CEEC đã hổ trợ trong việc hiện thực phần cứng và trong việc thu thập dữ liệu của đề tài. Em cũng muốn cảm ơn tất cả các công ty và nhà phát triển cung cấp các dịch vụ miễn phí cũng như các thư viện và dự án mã nguồn mở.
Không có những công cụ và thư viện này khoá luận của em sẽ không thể hoàn thành được như bây giờ. Cuối cùng, em xin cảm ơn đến gia đình, những người luôn dành những sự động viên đến em trong suốt quá trình thực hiện khóa luận. MỤC LỤC TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1 Ll Gidithidudé tai. eee 1 111 Lýdochonđềtài .12 Tinh hình nghiên cứu trong và ngoài nước .1 Nghiên cứu trong nước.3 Tính thực tiễn của đềtài.2 Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiêncứu .1 Bộ điều khiển điện tử(ECU).2 Cấu Trúc Và Hoạt Động Cia ECU .3 Giao Tiếp Và Mạng Lưới Trong Hệ Thống ECU.2 Mô hình Mạng Điều khiển Khu vực (Controller Area Network) .1 Kiến trúc của MạngCAN.2 _ Giao thức truyền thông của Mạng CAN.
Thách thức va Giải pháp trong Thiết kế Mạng CAN. eee eee ee 2.3 Mô hình Tham chiếu Kết nối Hệ thông Mở (OSI) và Ung dung trong 2.1 Tổng quan về Mô hìnhhOSI .2 Ung dụng Mô hình OSI trong Mạng CAN .4 Bộ lọc Kalmanmởrộng .1 Nguyên lý cơ bản của Bộ lọc Kalman mở rộng.2 Thuật toán của Bộ loc Kalmanmởrộng .3 Ứng dụng của Bộ lọc Kalman mở rộng trong hệ thống định 2.4 So sánh Bộ loc Kalman mở rộng với các phương pháp khác.5 Mô hình toán học củaxe .1 Giới thiệu về Mô hình Động lực học Xeđạp .2 _ Đặc điểm của Mô hình Động lực học Xedap.3 Phương trình Toán học của Mô hình Động lực hoc Xe đạp .1 Phương trình Chính của Mô hình Động lực học 2.4 _ Tích hợp Mô hình Động lực hoc Xe đạp với Bộ lọc Kalman momongwmm.5 Hạn chế của Mô hình Động lực hoc Xeđạp .6 Bộ điều khểnPID .1 Nguyên lýhoạtđộng.2 _ Phương pháp điều chỉnh thông số choPID .7 Hệ thống điều khiển xe tự động dựa trênGPS_. Nguyên lý hoạt động của hệ thống điều khiển xe tự động dựa 23 2.2 _ Công thức Haversine va ứng dụng trong tính toán khoảng cách 24 2.3 Tính toán góc và hướng điều khiển dựa trên vị trí GPS. 24 PHAN TÍCH THIET KE VÀ HIEN THỰC HỆ THONG 25 3.1 Tổng quan thiétké .2 Thiết kế hệ thống phằncứng.2 Node thu thập tínhiệuGPS.
Node điều khiểnđộngcd .4 Node điều khiển góclá.5 Node xử lý dữliệu.8 Hiện thực hệ thống phần cứng.3 Thiết kế hệ thống phằnmềm.1 Xây dựng chương trình điều khiển trên Node Thu Thập Dữ Liệu GPS.2 Xây dựng chương trình điều khiển trên Node Điều Khiển Động Cơ <a. Xây dựng chương trình điều khiển trên Node Cảm BiếnIMU_ 41 3.4 Xây dựng chương trình điều khiển trên Node xử lý dữ liệu.5 Xây dựng chương trình điều khiển trên Node điều khiển góc lái 43 3.6 Xây dựng thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng.7 Xây dựng mạng CAN dựa trên mô hìnhOSI.8 Thiết kế thuật toán điều hướng GPS dựa trên lập kế hoạch dutngdi .Ặ Q Q Q Q Q Q Q ee 61 4 ĐÁNH GIÁ KET QUA THỰC NGHIEM 65 4.1 Hệ thống phần cứng vaméhinhxe .2 Đánh giá mạng CAN dựa trên mô hnhOSI.3 Bộ lọc Kalman mở rộng trong ứng dụng định vị trên xe.1 Đánh giá Bộ loc Kalman mở rộng đối với vậntốc .2 _ Đánh giá Bộ loc Kalman mở rộng đối với góc hướng. Đánh giá Bộ lọc Kalman mở rộng đối với vị trí. 5 KET LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 51 KétLuan .1 Kếtquảđạtđược.2 Kếtquả chưa đạtđược.
513 Hướng pháttriển. TÀI LIỆU THAMKHẢO. DANH MỤC HÌNH VẼ 1.1 Hệ thống định vị trên xeVF9.3 Hệ thống Auto Pilot của Teslla .1 Bộ điều khiển điện tử trên xeôtô .2 Kiến trúc phần cứng và phần mềmở các lớp dựa trên mô hình OSI.3 Khung dữ liệu mạng CAN .5 Mô hình động lực học xeđạp.1 Hệ thống kết nối các Node.2 Module BNO055 cảm biến định hướng tuyệt đối 9 trục.3 Mach Dinh VỊ Waveshare LC76G Multi GNSS Module.4 Anten GPS BDS GNSS Active Ceramic.6 Động Cơ RC ServoMG996R.7 BTS7960 Module Điều Khiển Động CơDC.8 ESP32 DevKit VI dùng module ESP-WROOM-32 .9 STM32F103C8T6 Board Blue PiI.11 Mach cua Node xử lý dữ liệu.12 Mạch Cảm biến.13 Mạch cơ câu chấp hành.14 Máy trạng thái của Node thu thập dữ lệuGPS.15 Máy trạng thái của Node điều khiển độngcơ .16 May trạng thái của Node Điều Khién ĐộngCơ_.17 Máy trạng thái của Node Cảm BiếnIMU.18 Chương trình xử lý trong Node xử lý dữ liệu.19 Máy trạng thái trên Node điều khiển góclái.20 Thuật toán EKF.21 Hệ thống kết nối mạng CAN .22 Tín hiệu CAN tốc dé cao.23 Khung CAN theo chuẩn CAN2.24 Sơ đồ khối RX và bộ lọc chấp nhận .25 Gói dữ liệu ở lớp Mạng.26 Dữ liệu truyền của CAN (a. Trường hợp không có lỗi, b.
Trường hợp lỗi gói tin, c. Trường hợp lỗi khung .27 Xác định góc lệch hiện tạicủaxe .28 Thuật toán xe tự hành dựa trên lập kế hoạch đường đi.1 Mô hình xe thựctẾ .2 Sai số trong khoảng lÚms.3 Sai số trong khoảng20ms. 69 44 Sai số trong khoảng 30ms.5 Giao diện quan sát dữ liệu .6 Vận tốc so với dữ liệu Gia tốc khi xe không dichuyén.7 Vận tốc sau khi đi NHONĐO lỌc đ f.8 Vận tốc khi xe di chuyển khi đi qua bộ lọc.9 Dữ liệu góc hướng thu thập từ Node cảm biến IMU .10 Góc hướng sau khi xe di chuyển đã đi quabộlọc .11 So sánh vĩ độ trước khi lọc, sau khilọc .12 So sánh kinh độ trước khi lọc, sau khilọc.13 Tọa độ được thu thập khi xe không di chuyển .14 So sánh vĩ độ trước khi loc, sau khi loc và thựctế.15 So sánh kinh độ trước khi lọc, sau khi lọc va thựctẾ .16 So sánh kinh độ trước khi loc, sau khi lọc và thuc té.17 So sánh vĩ độ trước khi lọc, sau khi lọc và thựctế.18 Tọa độ được lấy mẫu khi xe đứng yên .19 So sánh kinh độ trước khi lọc, sau khi loc và thc tẾ.20 So sánh vĩ độ trước khi loc, sau khi lọc và thực tế DANH MỤC BANG 1.1 Mục tiêu giảm sai số sau khi áp dụng bộ lọc Kalmanmởrộng .2 Mục tiêu cho Mạng CAN.1 Định nghĩa giá trị của lIDNodegửi .2 Định dạng củaIDcủaNode .3 Ý nghĩa của loại tinnhắn.4 Dinh nghĩa giá tricualoaikhung. 61 41 Giao tiếp CAN giữa 2 node bat kì trong hệthống.2 Giao tiếp CAN trong toàn bộ hệ thống.3 Sai số giữa trung bình giữa vĩ độ và kinh độ trước khi lọc.
74 44 So sánh sai số tuyệt đối giữa dữ liệu đã lọc và dữ liệu thô. 75 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ECU Electronic Control Unit CAN Controller Area Network OSI Open Systems Interconnection PWM Pulse Width Modulation EKF Extended Kalman Filter GPS Global Positioning System UDS Unified Diagnostic Services IMU Inertial Measurement Unit KF Linear Kalman Filter PF Particle Filter NN Neural Network TÓM TẮT KHÓA LUẬN Đề tài nghiên cứu này nhằm phát triển một hệ thống định vị trên xe với chỉ phí thấp, qua việc phân chia các chức năng chính trong hệ thống điều khiển thành nhiều node độc lập. Các node này được kết nối với nhau thông qua mạng truyền thông Controller Area Network (CAN), một tiêu chuẩn giao tiếp trong ngành công nghiệp ô tô, để tạo điều kiện giao tiếp hiệu quả giữa chúng. Bên cạnh việc tích hợp dif liệu từ cảm biến vị trí toàn cầu (GPS) và cảm biến đo lường quán tính (IMU), hệ thống còn áp dung thuật toán của bộ lọc Kalman mở rộng.
Thuật toán này có vai trò cải thiện độ chính xác trong ước lượng vị trí của xe, qua việc kết hợp và phân tích hiệu quả dữ liệu từ cảm biến. Để đảm bảo tính hiệu quả, an toàn và độ tin cậy trong xử lý dữ liệu trên xe, hệ thống mạng CAN được xây dựng dựa trên mô hình tham chiếu kết nối các hệ thống mở (OSI Model). Cụ thể, hệ thống mạng này bao gồm bốn tầng chính: tầng vật lý, tầng liên kết dữ liệu, tầng mạng và tầng ứng dụng. Mỗi tầng đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo truyền dẫn thông tin được thực hiện một cách chuẩn xác và an toàn.
Việc áp dụng mô hình OSI giúp rõ ràng hóa quá trình truyền thông giữa các node, qua đó nâng cao tính hiệu quả của hệ thống định vị trên xe. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu dé tài 1.1 Lý do chọn đề tài Trong bối cảnh hiện nay, nhu cầu về các phương tiện giao thông thông minh và tự động hóa đang ngày càng tăng cao, đặc biệt là trong lĩnh vực ô tô. Việc phát triển các hệ thống định vị trên xe không chỉ hỗ trợ đáng kể cho lái xe trong việc điều hướng và quản lý hành trình, mà còn là yếu tố quan trọng trong các công nghệ xe tự hành. Tuy nhiên, các hệ thống định vị và điều khiển hiện có thường có giá thành cao, làm cho chúng không thực sự phù hợp với các nhóm nghiên cứu nhỏ hoặc các dự án có ngân sách hạn chế.