Thiết kế và thi công mô hình máy bay không người lái tự động đáp cánh trên mục tiêu xác định

Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018

Kỷ yếu khoa học

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MƠ HÌNH MÁY BAY KHƠNG NGƯỜI LÁI
TỰ ĐỘNG ĐÁP CÁNH TRÊN MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH
Trần Lê Anh*, Lê Tuấn Thông
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
*Tác giả liên lạc:
TĨM TẮT
Trong suốt một q trình bay tự hành, hạ cánh tự động trên một đối tượng được
chỉ định là một trong những quy trình nguy hiểm và đầy thử thách nhất, đòi hỏi
một nghiên cứu nâng cao về phương pháp trong cả phần cứng và phần mềm.
Trong bài báo này, một phương pháp mới được phát triển, bao gồm hai nhiệm vụ
chính, cho các hệ thống hạ cánh tự động dựa trên kỹ thuật thị giác máy và được
thực hiện bởi một quadcopter: (1) Một thuật tóa n dựa trên thị giác máy để phát
hiện và dự đóa n chuyển động tương lai của đối tượng sử dụng bộ lọc Kalman;
(2) Thuật tóa n điều khiển PID để quadcopter tự cân bằng và hạ cánh trên một
mục tiêu xác định. Nhiệm vụ này được thực hiện nhờ vào hai thành phần thiết
yếu: cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển. Tuy nhiên, các cảm biến này dễ bị
nhiễu do các lực truyền động trong hệ thống, chẳng hạn như độ rung của động
cơ. Do đó, chúng tôi cũng nghiên cứu và sử dụng bộ lọc bù để lấy kết quả tốt nhất
có thể từ hai cảm biến. Các thí nghiệm thực tế trên mơ hình quadcopter được
thực hiện để xác nhận tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất và cho kết
quả 80% số lần đáp cánh trúng đích.
Từ khóa: Hạ cánh tự động, quadcopter, điều khiển PID.
DESIGN AND IMPLEMENT A QUADCOPTER MODEL
AUTONOMOUS LANDING ON A STATIONARY TARGET
Tran Le Anh*, Le Tuan Thong
Ho Chi Minh City University of Technology and Education
*Corresponding Author:

ABSTRACT
During autonomous flight procedure, autonomous landing on a specified object
is one of the most dangerous and challenging processes, requiring an advanced
study in both hardware and software approaches. In this paper, a new
methodology is developed, including two major tasks, for vision-based
autonomous landing systems executed by a quadcopter: (1) a vision-based
algorithm is used to detect and predict an object’s future motion using Kalman
Filter; (2) PID algorithm is implemented in a quadcopter platform to
autonomously balance and land this one on a stationary target. This autonomous
task is obtained by two essential components: Accelerometer and gyroscope.
However, the sensors are susceptible to noise caused by driving forces in the
system, such as the vibration of the motors. Therefore, we also investigate a use
of complementary filter to make the outcome from two sensors as best as possible.
Real quadcopter experiments have been implemented in door to validate the
effectiveness of the proposed method and demonstrated that there were 8 out of
10 times of correctly landing.
Keywords: Autonomous landing, quadcopter, PID controller.
509


Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018

TỔNG QUAN
Một thiết bị bay không người lái
(UAV), thường được gọi là Drone, là
một chiếc máy bay không có phi cơng
trực tiếp ngồi lái trên máy bay. Có rất
nhiều mức độ khác nhau của các
chuyến bay tự lái: hoặc dưới sự kiểm
sóa t bởi con người hoặc được kiểm sóa

t bởi các máy tính trên máy bay. Do sự
linh hoạt trong kiểm sóa t, hệ thống
UAV có ứng dụng rộng rãi trong công
nghiệp, xã hội và quân sự, chẳng hạn
như hoạt động tìm kiếm và cứu hộ,
theo dõi một đối tượng, vận chuyển sản
phẩm, hàng hóa. Quadcopter là một
loại UAV với bốn động cơ, nó có ưu
điểm so với các loại UAV khác vì kết
cấu cơ khí đơn giản, khả năng di
chuyển linh hoạt trong không gian hẹp
với kích thước nhỏ gọn và rất dễ dàng
sản xuất.
Thị giác máy tính bao gồm các lý
thuyết và kỹ thuật nhằm tạo ra các hệ
thống nhân tạo để thu thập và xử lý
hình ảnh hoặc cơ sở dữ liệu đa chiều
bằng máy ảnh. Sự kết hợp giữa thị giác
máy tính và các công nghệ kỹ thuật
khác đã và đang tạo ra nhiều ứng dụng
trong khoa học, quân sự và nhiều ứng
dụng khác.
Ngày nay, các chuyên gia đang đề xuất
các phương pháp để giải quyết các vấn
đề giao thông, đáng chú ý có thể kể đến
việc theo dõi tội phạm hoặc hỗ trợ nạn
nhân của một tai nạn giao thông. Một
phương pháp tiềm năng được đề xuất
trong bài báo này là sử dụng UAV như
một robot hỗ trợ vì đường đi của nó ít

bị hạn chế khơng gian hơn so với các
phương tiện trên mặt đất. Mặt khác,
một vấn đề khó khăn của UAV là hạ
cánh an toàn. Hiện tại, các nghiên cứu
về việc hạ cánh tự động cho UAV vẫn
đang được tiến hành trên thế giới. Mục
đích là để cho phép UAV có khả năng
hạ cánh trên tàu và xe tải, hoặc trong
trường hợp của lốc xóa y và các thảm

Kỷ yếu khoa học

họa khác. Bài báo này trình bày một
giải pháp hạ cánh tự động dựa trên thị
giác máy cho phép một quadcopter tự
động hạ cánh trên một mục tiêu cố
định.
Quá trình này được chia thành 3 phần:
1 - phát hiện vị trí, 2 - dự đóa n vị trí và
3 - hạ cánh tự động. Trong phần đầu
tiên, hình ảnh được thu thập bởi một
máy ảnh và sau đó được xử lý bởi một
máy tính Raspberry Pi 3 Model B sử
dụng không gian màu HSV, phương
pháp lấy ngưỡng để phát hiện các tọa
độ X-Y của mục tiêu trên mặt phẳng
ảnh 2D. Sau đó, áp dụng bộ lọc
Kalman để dự đóa n các tọa độ X'-Y
của mục tiêu trong phần thứ hai. Trong
phần cuối cùng, giá trị tọa độ của X'Y’ được chuyển thành tín hiệu điện

điều khiển 4 động cơ để hạ cánh. Ngoài
ra, sự cân bằng của quadcopter luôn
được đảm bảo bằng cách sử dụng bộ
điều khiển PID.
VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
Vật liệu
S500 Quadcopter Frame Kit ngày càng
được sử dụng nhiều trong nghiên cứu
vì chi phí thấp, cứng cáp và dễ lắp ráp.
Hệ thống bao gồm vi điều khiển
Arduino Uno, 4 bộ điều tốc (ESC), 4
động cơ không chổi than, cảm biến
siêu âm HC-HR04, cảm biến MPU6050 6 bậc: con quay hồi chuyển 3 trục
và cảm biến gia tốc 3 trục, máy tính
Raspberry Pi 3 Model B, camera 5.0
MP với độ phân giải tối đa là 720p và
độ phân giải 640x480 với 30 khung
hình/giây được gắn ở dưới thân
quadcopter để quan sát, pin 3800mAh
cho thời lượng bay liên tục từ 10 đến
15 phút. Các quadcopter có thể đạt
được tốc độ khoảng 3 m/s và hoạt động
rất tốt cả trong nhà và ngoài trời.
Khi bắt đầu, quadcopter cất cánh dưới
một bộ điều khiển từ xa, gồm hai thành

510

Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018

phần: máy phát sóng Devo 7 và bộ thu
RX-701 với 7 kênh và tần số 2,4 GHz.
Các chuyến bay hoạt động dưới sự điều
khiển của con người cho đến khi máy

Kỷ yếu khoa học

ảnh có thể quan sát mục tiêu trong tầm
nhìn của nó. Hình 1 mơ tả các phần
cứng gồm mơ hình bay và bãi đáp được
sử dụng trong nghiên cứu.

Hình 1. Mơ hình và mục tiêu sử dụng trong nghiên cứu
biến gia tốc MPU 6050.
Phương pháp nghiên cứu
Bộ điều khiển PID là thuật tóa n điều Ngoài ra, trong phần cứng này, một
khiển phổ biến nhất được sử dụng cảm biến siêu âm được sử dụng để duy
trong nhiều ứng dụng để tối ưu hóa hệ trì độ cao của quadcopter trong khơng
thống một cách tự động. Một bộ điều gian. Trong trường hợp này, tín hiệu
khiển PID có khả năng kiểm sóa t hệ thời gian echo từ cảm biến siêu âm
thống để đáp ứng các tiêu chuẩn chất được đưa trở lại bộ điều khiển PID.
lượng như thời gian đáp ứng nhanh và Cuối cùng, phản hồi các góc nghiêng
giảm độ vọt lố cho hệ thống.
và tín hiệu thời gian echo cho các bộ
Trong điều khiển PID cho cân bằng điều khiển PID. Hệ thống cuối cùng
quadcopter. Tín hiệu phản hồi là các được cấu trúc như Hình 2.
giá trị góc nghiêng được tính từ cảm

Hình 2. Sơ đồ khối bộ điều khiển PID quadcopter
Phát hiện vùng màu
Nhiệm vụ phát hiện đối tượng trong
Một bức ảnh chụp từ máy ảnh được nghiên cứu được thực hiện bằng
định dạng dưới dạng hình ảnh màu ngơn ngữ Python và thư viện
RGB. Tuy nhiên, trong lĩnh vực xử lý OpenCV
ảnh, không gian màu được chuyển Khi màu sắc được xác định bằng HSV,
sang HSV vì những lợi ích nhất định phương pháp lấy ngưỡng được sử dụng
của nó. HSV là một khơng gian màu để chuyển đổi hình ảnh thành định
thường được sử dụng trong chỉnh sửa dạng nhị phân. Sau đó, các hàm tìm
hình ảnh, phân tích hình ảnh và thị giác kiếm đường biên được thực hiện để
máy tính. Khơng gian màu này dựa giới hạn vị trí hiện tại của đích. Vị trí
trên ba tham số để mô tả màu sắc: Hue hiện tại được định nghĩa là trung tâm
(H), Saturation (S) và Value (V).
của vùng giới hạn.
511


Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Các thí nghiệm được thực hiện trong
phịng thí nghiệm, đáp cánh từ các độ

Kỷ yếu khoa học

cao khác nhau với độ cao từ 100cm đến
150cm so với mục tiêu.

Hình 3. Mơ phỏng các vị trí đáp

KẾT LUẬN
Sau nhiều nỗ lực nghiên cứu và phát
triển, chúng tôi đã thiết kế và lắp ráp
thành công một mơ hình quadcopter
hồn chỉnh. Bên cạnh đó, một phương
pháp hạ cánh tự động dựa trên thị giác
máy tính với một nền tảng phần cứng
quadcopter cũng được trình bày trong
bài báo này. Các thí nghiệm được thực
hiện trong nhà nhiều lần ở các độ cao
khác nhau. Trong thời gian thử
nghiệm, có rất nhiều vấn đề mà chúng

tôi phải đối mặt, đặc biệt là ở phần hạ
cánh. Sau khi cải thiện thuật tóa n hạ
cánh và tinh chỉnh mã nguồn,
quadcopter hiện hoạt động với kết quả
tốt. Kết quả thí nghiệm đã chứng minh
rằng quadcopter có khả năng tự động
hạ cánh trên một mục tiêu cố định rất
tốt với độ chính xác khoảng 80% bằng
cách sử dụng một camera đơn gắn vào
phía dưới, có nghĩa là có 8 trong số 10
lần quadcopter đáp thành công trên
mục tiêu.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
ĐÀO VĂN HIỆP, TRẦN XUÂN DIỆU, PHÙNG THẾ KIÊN. Modeling of
Quadrotor dynamics. In Vietnam Conference of Control and Automation
2011 (VCCA 2011), Ha Noi, Nov. 25-26, 2011.

POUNDS, PAUL, ROBERT MAHONY, AND PETER CORKE. Modelling and
control of a quadrotorr robot. In Proceedings Australasian Conference on
Robotics and Automation 2006, Australian Robotics and Automation
Association Inc., 2006.
TOMMASO BRESCIANI. Modelling, Identification and Control of a Quadrotor
Helicopter. Department of Automatic Control, Lund University, October
2008, ISSN 0280-5316.

512