Cấu Trúc Các Kênh Điều Khiển Định Hướng Tbb Và Phương Pháp Phối Ghép Với

Bổ sung phương trình (4.9) vào hệ (4.1) và thay phép đo ở (4.7) vào (4.3) ta sẽ thu được mô hình động học và mô hình quan sát mới. Phần tính toán mặc dù có phức tạp hơn nhưng sẽ có độ chính xác ước lượng cao hơn.

UKF Master

UKF Slaver

Các phương trình cập nhật thời gian

*  f ( )

k|k1 k1

ˆ

k|k1



P



wm*

i i,k|k1

i0

xk|k 1

wm(*ˆ

i,k|k1 k|k1 i,k|k1 k|k1 k1

)(*ˆ

)T  Q



i0



k|k1 k|k1 k|k1

ˆ

,ˆ

 (1 )P ,ˆ

xk|k 1

k|k1

 (1 )P





xk|k 1 

k|k1 k|k1

 H



k|k1 i i,k|k1

 w 



i0

Vector đo theo thời gian z1, z2, …

Vk inovation

Các phương trình cập nhật phép đo

P

xk xk

 w ( Zˆ





i i,k|k1 k|k1 i,k|k1 k|k1 k

)( Zˆ

)T  R

i0

P

xk zk i i,k|k1 k|k1 i,k|k1 k|k1 k

 w (ˆ

)(ˆ )T R



i0

K  P



k xk zk xk xk

P1

xˆ  xˆ  K (z  Zˆ

k k|k1 k k k|k1 xk

), P  P

xk|k 1

 K P

k xk xk k

Khởi tạo bộ lọc

xˆ0 Ex0

x0

P  E (x  xˆ )(x  xˆ ) 

0

0 0

0 

Tính các điểm sigma

 xˆ , xˆ  (1)P , xˆ  (1)P

k1 k1 k1





x k1

k1

k1 



Vector trạng thái ước lượng tối ưu xˆ k

Slaver-I: Khởi tạo

ˆ0 E0





P  E (

 0 0 0 0

0 



 )( )

ˆ T 



Slaver-II: Tính điểm Sigma

 , (1)P , (1)P

k1 k1 k1





ˆ ˆ

 k1

k 1



k 1 



Slaver-III: Cập nhật thời gian

*  f ( )

k|k1  k1

ˆ

k|k1 i i,k|k1



wm*



i0

P



k|k 1

w (

m *

i i,k|k 1

 k|k 1

 )(

 i,k|k 1

 k|k 1

 )  Q

T 





i0



k|k1 k|k1 k|k1

ˆ ,ˆ

 (1 )P ,ˆ

k|k 1

k|k1

 (1 )P





k|k 1 

k|k1 k|k1

 g( )

ˆ

Sk|k1 i i,k|k1

 w 

i0

P

Slaver-IV: Cập nhật phép đo

SkSk

 w ( Sˆ )( Sˆ )T R



i i,k|k1 k|k1 i,k|k1 k|k1



i0

P

kSk i i,k|k1 k|k1 i,k|k1 k|k1

 w (ˆ )(ˆ )T R



i0

K  P

P1

ˆˆ K (S  Sˆ ), P  P

k kSk SkSk

k k|k1 kk k|k1 k

k|k 1

 K P

k SkSk k

Phương sai nhiễu



ˆ ˆ

k k k1  k k k1

 K

(S  S

)

Hình 4.16 Lưu đồ thuật toán lọc MS-AUKF

Có thể áp dụng cả hai thuật toán lọc EKF và lọc UKF để giải bài toán này.

Thực nghiệm dùng thuật toán lọc MS-AUKF.

4. Giao diện khởi tạo và hiển thị (hình 4.17)

Hình 4.17 Giao diện khởi tạo và hiển thị tham số bộ lọc MS-AUKF

4.4 Đánh giá kết quả thực nghiệm

4.4.1 Đánh giá chất lượng xử lý thông tin của các thuật toán lọc

- So sánh đối chiếu kết quả thực nghiệm sử dụng các bộ lọc EKF, UKF và MS-AUKF

Kết quả của việc thực hiện các thuật toán lọc thể hiện ở giá trị đo trước và sau lọc của các trạng thái (VTT ba trục và các vector VTG theo hệ TĐLK của TBB). Kết quả thực nghiệm được hiển thị dưới dạng đồ thị hình 4.18, 4.19, 4.20, 4.21 và 4.22 tương ứng với kết quả đo: H1x; H1y; H1z; 1x; 1y; 1z.

a) Kết quả đo H1x b) Kết quả đo H1y c) Kết quả đo H1z Hình 4.18 Kết quả đo VTT khi sử dụng bộ lọc EKF (đơn vị gauss)

(đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

a) Kết quả đo 1x b) Kết quả đo 1y c) Kết quả đo 1z

Hình 4.19 Kết quả đo các thành phần VTG (đơn vị đo 10-3rad/s)

a) Kết quả đo H1x b) Kết quả đo H1y c) Kết quả đo H1z Hình 4.20 Kết quả đo VTT khi sử dụng bộ lọc UKF (đơn vị gauss)

(đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

a) Kết quả đo 1x b) Kết quả đo 1y c) Kết quả đo 1z

Hình 4.21 Kết quả đo các thành phần VTG (đơn vị đo 10-2rad/s)

a) Kết quả đo H1x b) Kết quả đo H1y c) Kết quả đo H1z Hình 4.22 Kết quả đo các thành phần VTT có lọc bias (đơn vị đo gauss)

(đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

a) 1x b) 1y c) 1z

Hình 4.23 Kết quả lọc UKF các thành phần VTG (đơn vị đo độ/s) (đường màu đỏ là đo trước lọc; màu trắng là sau lọc)

a) H1X b) H1Y c) H1Z

Hình 4.24 Kết quả lọc MS-AUKF khi không có nhiễu ngoài tác động (đồ thị màu đỏ - trước xử lý; màu trắng – sau lọc)

a) 1X b) 1Y c) 1Z

Hình 4.25 Kết quả lọc MS-AUKF các thành phần VTG (đơn vị đo độ/s)

a) H1X b) H1Y c) H1Z Hình 4.26 Kết quả lọc MS-AUKF các thành phần VTT khi nhiễu ngoài tác động

tại thời điểm 130s (đồ thị màu đỏ - trước xử lý; màu trắng – sau lọc)

a) 1X b) 1Y c) 1Z

Hình 4.27 Kết quả lọc MS-AUKF các thành phần VTG có nhiễu ngoài tác động (đơn vị đo độ/s)

Căn cứ những kết quả thực nghiệm có thể đưa ra những đánh giá sau:

1. Sử dụng các bộ lọc EKF, UKF đều có thể giải quyết bài toán xác định các thành phần VTG theo thông tin đo VTT như đã phân tích các kết quả mô phỏng ở cuối chương 2 và trong chương 3. Chất lượng của bộ lọc UKF tốt hơn so với bộ lọc EKF (so sánh tương ứng các kết quả trên hình 4.18a,b,c với 4.20a,b,c và 4.19a,b,c với 4.21a,b,c)..

2. Việc nâng cao chất lượng ước lượng các trạng thái có thể thực hiện được bằng giải pháp đưa thêm sai số bias của cảm biến VTG LY510ALH vào thành phần vector trạng thái trong thuật toán lọc UKF (Hình 4.24a,b,c; 4.25a,b,c).

3. Chất lượng ước lượng các trạng thái cao nhất khi sử dụng bộ lọc MS- AUKF có đưa thêm sai số bias của cảm biến VTG LY510ALH vào thành phần vector trạng thái trong mọi điều kiện có hay không có nhiễu ngoài tác động (Hình 4.24 – 4.27). Tuy nhiên điều này sẽ làm tăng kích thước của bộ lọc do sử dụng cấu trúc thích nghi tham chiếu (MS).

3. Kết quả thực nghiệm cho thấy hoàn toàn có thể sử dụng nguồn thông tin từ trường Trái đất và cảm biến VTG bổ sung để tổng hợp hệ thống ổn định và điều khiển định hướng thiết bị bay không người lái.

4.4.2 Đánh giá về khả năng thực tế hóa bộ đo VTG của TBB

1. Khả năng khai thác vật tư

Vật tư quan trọng nhất để chế tạo bộ cảm biến đo các thành phần VTG theo VTT là hai loại sensores (HMC2003 và LY510ALH) dạng MEMS và Chips vi điều khiển có khả năng biến đổi AD và giải các thuật toán lọc thay cho máy tính số trong thực nghiệm đã trình bày. Những vật tư nêu trên hiện ta có thể khai thác dễ dàng bằng nguồn nhập từ nước ngoài. Ví dụ cụ thể là hai loại cảm biến trong thực nghiệm đã sử dụng có giá thành khá hợp lý (400USD cho HMC-2003; 10USD cho LY510ALH). Thời gian từ khi đặt tới khi nhận hàng trong vòng hai tuần. Bên cạnh những thuận lợi trên, ta còn có thể khai thác được những loại cảm biến mới nhất, tín hiệu đầu ra đã ở dạng số, chất

lượng cao mà giá thành và thời gian cung cấp cao hơn không đáng kể. Dưới đây là bảng 4.1 dẫn chứng về một số loại cảm biến mới có thể khai thác được.

Bảng 4.1 Một số loại cảm biến mới

Ký

hiệu

Vỏ, kích thước	Góc đo	Dải đo	Đầu ra	Nguồn	Sai số
Gyroscopes Sensores
LY3100ALH	LGA10 3x5x1.1	Yaw	1000 độ/s	Analog	2.7 – 3.6	0.015
LY3200ALH	LGA10 3x5x1.1	Yaw	2000 độ/s	Analog	2.7 – 3.6	0.014
L3G3250A	TFLGA 3x5x1.1	Pitch, Yaw, Roll	2000 độ/s	Analog	2.7 – 3.6	0.014
L3G3250D	LGA16 3x5x1.1	Pitch, Yaw, Roll	2000 độ/s	Digital	2.7 – 3.6	0.017
L3G4200D	LGA16 4x4x1.1	Pitch, Yaw, Roll	2000 độ/s	Digital	2.7 – 3.6	0.017
Magnetic Sensores
HMC5883L	LCC16 3x3x0.9	X, Y, Z	4 gauss	Digital	2.16 – 3.6	0.02
HMC6343	LCC36 9x9x1.9	X, Y, Z	2 gauss	Digital	2.16 – 3.6	0.015