Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất (tt)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

TRIỆU VIỆT PHƯƠNG

TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN VÀ NÂNG CAO ĐỘ
CHÍNH XÁC CỦA HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG CHO CÁC
ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRÊN MẶT ĐẤT

Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa
Mã số
: 62520216

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Hà Nội – 2017


Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS.TS Nguyễn Thị Lan Hương
2. PGS.TS Trịnh Quang Thông

Phản biện 1:……………………………..
Phản biện 2:……………………………..
Phản biện 3:……………………………..

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến

sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ………

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia Việt Nam


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Nhu cầu định vị và dẫn đường chính xác cho các đối tượng chuyển động
mặt đất ngày càng tăng. Các đối tượng chuyển động mặt đất chủ yếu di
chuyển trên các địa hình bằng phẳng, ít có sự thay đổi bất thường về độ cao,
với đặc thù số lượng phương tiện lớn, khoảng cách giữa các đối tượng khi
di chuyển nhỏ, yêu cầu về thông tin cung cấp phải liên tục, độ chính xác xác
định vị trí cao. Vì vậy xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GNSS (phổ biến
là INS/GPS) giá thành phải rẻ, dễ dàng triển khai lắp đặt cho đối tượng
chuyển động mặt đất là phù hợp. Tuy nhiên, giá thành rẻ dẫn tới độ chính
xác của hệ thống không cao. Do đó, cần thiết phải nâng cao độ chính xác,
tin cậy của hệ thống kết hợp này.
Để nâng cao độ chính xác có thể tập trung vào: nâng cao thuật toán kết
hợp thông tin; nâng cao độ chính xác hệ INS; nâng cao độ chính xác hệ
GPS. Việc nâng cao độ chính xác, tin cậy của hệ GPS đã được nghiên cứu
nhiều trên thế giới. Tuy nhiên, đây chỉ là các nghiên cứu riêng rẽ về GPS, ít
được đánh giá trong hệ kết hợp INS/GPS. Ngoài ra, với các nước như Việt
Nam thì việc phụ thuộc công nghệ nước ngoài cũng là trở ngại lớn khi
nghiên cứu nâng cao độ chính xác hệ GPS. Các thuật toán kết hợp thông tin
hiện nay cũng rất đa dạng, đáp ứng tốt về tính ổn định và tin cậy. Đối với hệ
INS, độ chính xác của cảm biến có vai trò quyết định, ảnh hưởng trực tiếp
đến độ chính xác xác định vị trí của đối tượng chuyển động. Các nghiên cứu

liên quan đến độ chính xác cảm biến trong hệ INS chủ yếu tập trung xử lý
sai số đơn lẻ cho từng cảm biến, các phương pháp đã đưa ra chưa phù hợp
với đặc thù của các đối tượng chuyển động mặt đất như: di chuyển liên tục,
yêu cầu thao tác lắp đặt, vận hành đơn giản, dễ dàng, thường xuyên phải
hiệu chuẩn lại.
Ở Việt Nam hiện nay, nhiều hệ thống giám sát hành trình, giám sát
phương tiện vận tải dựa trên các hệ GNSS đã được triển khai. Tuy nhiên, do
đặc thù của hệ GNSS, nên các hệ thống này chưa đáp ứng được yêu cầu
mong đợi. Cụ thể, thông tin vận tốc, vị trí bị gián đoạn khi phương tiện di
chuyển vào khu vực không có tín hiệu vệ tinh, khu vực có các công trình
cao tầng, đường hầm…Các hệ dẫn đường kết hợp xây dựng trên nền tảng hệ
INS MEMS giá rẻ cũng đã được một số nhà khoa học, các đơn vị khoa học
trong nước đầu tư nghiên cứu. Tuy nhiên số lượng nghiên cứu còn ít, chủ
yếu tập trung theo hướng tiếp cận lý thuyết, nghiên cứu các cấu trúc, giải
pháp kết hợp thông tin giữa INS và GNSS (chủ yếu là GPS) mà chưa tập
trung vào nâng cao độ chính xác của từng hệ thống, đặc biệt là hệ INS, chưa
đưa ra được phương pháp đánh giá, xử lý sai số phù hợp với đặc tính của
cảm biến và ứng dụng thực tiễn.
1


2. Mục đích nghiên cứu
Nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử
dụng các cảm biến MEMS thương mại giá rẻ. Từ cơ sở hệ INS đã cải thiện,
xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS giá rẻ, chất lượng cao phục vụ
dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất. Làm chủ được công
nghệ tích hợp, xây dựng được hệ thống dẫn đường kết hợp có độ tin cậy,
chính xác cao, áp dụng trong quản lý giao thông vận tải, hỗ trợ quản lý nhà
nước về đo lường đối với hoạt động thanh, kiểm tra phát hiện gian lận trong
kinh doanh vận tải taxi phù hợp với điều kiện trong nước.

3. Đối tƣợng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu chính của luận án gồm:
- Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến phù hợp với mục
đích và đối tượng áp dụng của nghiên cứu thông qua việc phân tích đánh giá
kết quả đo của khối đo lường quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU).
- Phương pháp kết hợp kết quả đo của cảm biến gia tốc, cảm biến vận
tốc góc, cảm biến từ trường, nâng cao độ chính xác xác định góc định
hướng, từ đó cải thiện độ chính xác xác định vị trí của hệ INS.
- Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS phục vụ dẫn đường các đối tượng
chuyển động trên mặt đất trên cơ sở hệ INS đã được cải thiện độ chính xác
thông qua tự hiệu chuẩn các cảm biến trong khối IMU và xác định chính
xác góc định hướng.
- Các thử nghiệm hệ thống dẫn đường kết hợp INS/GPS có khả năng
ứng dụng trong thực tế.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
4.1. Ý nghĩa khoa học
Luận án đã đưa ra được phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ
thống của cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc, phù
hợp với điều kiện thực tế sử dụng trong nước. Xây dựng được thuật toán kết
hợp thông tin từ nhiều cảm biến, cải thiện độ chính xác xác định góc định
hướng, vận tốc, vị trí của đối tượng chuyển động, tiếp cận và từng bước làm
chủ công nghệ cao của thế giới.
4.2. Ý nghĩa thực tiễn
Việc làm chủ được công nghệ cao, nâng cao độ chính xác, tin cậy của
các phép đo vận tốc, vị trí (quãng đường di chuyển) đối tượng chuyển động,
giúp hạn chế nhập khẩu thiết bị, góp phần hỗ trợ quản lý phương tiện giao
thông, an toàn giao thông, hỗ trợ quản lý vận tải, mở ra khả năng xây dựng
các hệ thống giao thông thông minh. Ngoài ra, hệ thống xây dựng được trên
cơ sở những đề xuất của luận án còn có khả năng ứng dụng trong công
nghiệp chế tạo rô bốt, ô tô, thiết bị tự hành với chất lượng cao, giá thành

thấp. Kết quả nghiên cứu của luận án cũng làm tiền đề tiến tới chế tạo thiết
bị nhỏ gọn, dễ triển khai lắp đặt, góp phần hỗ trợ quản lý nhà nước về đo
2


lường đối với hoạt động thanh, kiểm tra phát hiện gian lận trong kinh doanh
vận tải taxi khi có được công cụ đo vận tốc, quãng đường chính xác, độc lập
với thông tin cung cấp từ công tơ mét của xe ô tô.
5. Những đóng góp của luận án
Luận án đã có những đóng góp sau:
- Dựa trên phương pháp tự hiệu chuẩn, đề xuất phương pháp mới xác
định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường,
cảm biến vận tốc góc trong hệ dẫn đường quán tính. Xây dựng quy trình tự
hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận
tốc góc.
- Đề xuất phương pháp xác định các góc định hướng của vật thể trong
không gian sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số
ngẫu nhiên bằng mô hình tự hồi quy (Auto-Regressive Model – AR).
6. Bố cục của luận án
Luận án gồm phần mở đầu, 4 chương nội dung, kết luận và kiến nghị:
Chƣơng 1: Tổng quan về hệ thống dẫn đường quán tính
Chƣơng 2: Xây dựng phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến trong hệ INS
Chƣơng 3: Xây dựng hệ dẫn đường quán tính
Chƣơng 4: Xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS
Kết luận và kiến nghị
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN
Chương này trình bày tổng quan, cơ sở vật lý, toán học xác định vị trí
vật thể chuyển động trong hệ INS, tình hình nghiên cứu trên thế giới và
trong nước. Phân tích, tổng hợp các nhận định về ưu nhược điểm của các
phương pháp cải thiện độ chính xác xác định vị trí hệ INS, phương pháp

xây dựng hệ kết hợp INS/GPS. Từ các phân tích đưa ra định hướng nghiên
cứu chính của luận án.
1.1 Các phƣơng pháp nâng cao độ chính xác hệ INS
Trong nghiên cứu này, hệ dẫn đường kết hợp được xây dựng dựa trên
việc kết hợp hệ INS (theo cấu trúc Strapdown) với hệ thống xác định góc
định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất, hệ thống
định vị toàn cầu GPS.
1.1.1. INS với hệ thống xác định góc hướng dựa trên gia tốc trọng trường
và từ trường Trái đất
Một trong các phương pháp thường được áp dụng là kết hợp tích phân
kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để
xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết
quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác
định chính xác giá trị góc hướng. Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết
quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để
3


xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa
dạng. Tiêu biểu là các thuật toán: bộ lọc bù; bộ lọc Madgwick – Mahony;
bộ lọc Kalman; bộ lọc Particle. Trong nghiên cứu này, thuận toán sử dụng
để kết hợp thông tin các cảm biến là bộ lọc Kalman mở rộng.
1.1.2. INS với hệ thống GPS
Có nhiều thuật toán khác nhau được sử dụng để kết hợp hệ INS với hệ
GPS như: bộ lọc Kalman; bộ lọc Particle; logic mờ, mạng Neuron. Việc kết
hợp hệ INS với hệ GPS sử dụng bộ lọc Kalman có thể được thực hiện theo
3 cấu trúc: ghép lỏng, ghép chặt, ghép siêu chặt.
Trong nghiên cứu này, cấu trúc kết hợp INS/GPS là ghép lỏng, sử dụng
thuật toán kết hợp là bộ lọc Kalman.
CHƢƠNG 2: XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TỰ HIỆU CHUẨN CẢM

BIẾN TRONG HỆ INS
Trên cơ sở phương pháp tự hiệu chuẩn, tác giả đề xuất phương pháp mới
xác định giá trị sai số hệ thống của các cảm biến và đưa ra quy trình tự hiệu
chuẩn đồng thời cảm biến: gia tốc, từ trường, vận tốc góc.
2.1. Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc
Cảm biến gia tốc sử dụng trong hệ INS là cảm biến 3 chiều. Thông tin
đo được từ cảm biến này bao gồm gia tốc trọng trường và gia tốc chuyển
động. Trong trường hợp cảm biến đứng yên, thông tin đo được của cảm
biến chính là giá trị gia tốc trọng trường tại vị trí đặt, mà giá trị gia tốc trọng
trường tại một vị trí được coi là không đổi (thay đổi vô cùng nhỏ theo thời
gian), dùng giá trị này làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến gia tốc trong hệ
INS. Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản, có thể thực hiện hoàn toàn
tự động, không cần sử dụng thêm các phương tiện đo, chuẩn tham chiếu bên
ngoài, mà vẫn đảm bảo độ chính xác, tin cậy của cảm biến.
Xét trong trường hợp phép đo của cảm biến gia tốc tồn tại sai số tỷ lệ và
sai số bias, khi đó:



G pT G p  W

Acc

Rx ( ) R y ( ) Rz ( )Gr  V Acc

 W
T

Acc



Rx ( ) R y ( ) Rz ( )Gr  V Acc | Gr |2

Mục tiêu của quá trình tự hiệu chuẩn là ước lượng các thông số của ma
trận sai số tỷ lệ Wacc và vector sai số bias Vacc từ chính kết quả đo của cảm
biến ở trạng thái đứng yên, sao cho kết quả đo sau hiệu chuẩn thỏa mãn
phương trình sau:




W


Acc



1

T



 
(G p  V Acc )   W
 

Acc



1


(G p  V Acc )  | Gr |2


(2.1)

Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để ước lượng các thông
số của ma trận sai số tỷ lệ tổng hợp W Acc và vector sai số bias V Acc . Trong
luận án này, tác giả đề xuất một phương pháp mới nhằm ước lượng giá trị
các tham số sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu. Các tham số sai số
4


được ước lượng một cách lần lượt. Phương pháp được đề xuất đơn giản
hơn, tính toán nhanh hơn, đảm bảo độ chính xác.
2.1.1. Xác định vector sai số bias
Từ phương trình (2.1), đặt:




A Acc   W


Acc



T
1 




W 
Acc

Acc
 Axx

Acc
  Axy

 A Acc
 xz

1

Acc 
Axz

Acc 
Ayz

AzzAcc 



Acc
Axy
Acc
Ayy
Acc
Ayz

thu được:

(G p  V Acc )T A Acc (G p  V Acc ) | Gr |2

(2.2)
Vì tác động của sai số bias có tính chất cộng tính và sai số tỷ lệ có tính
chất nhân tính. Nên để xác định thành phần sai số bias, có thể giả thiết kết
quả đo của cảm biến không tồn tại sai số tỷ lệ, hay ma trận W Acc =I  A Acc =I
Khi đó phương trình (2.2) trở thành:



(G p  V Acc )T (G p  V Acc ) | Gr |2  G Tp G p  2G TpV Acc  V Acc



T

V acc | Gr |2

(2.3)

Phương trình (2.3) chỉ đúng khi vector sai số bias được xác định chính
xác. Tuy nhiên, trong thực tế điều này là không thể đạt được, dẫn tới luôn
tồn tại một sai lệch giữa vế trái và vế phải của phương trình (2.3). Từ đó suy
ra, phương trình sai số của cảm biến sau hiệu chuẩn được xác định như sau:



Acc
rbias
 G Tp G p  2G TpV Acc  V Acc



T

V Acc  | Gr |2

(2.4)

Sai số của phép đo thứ i sau hiệu chuẩn được xác định như sau:



Acc
2
2
rbias
[i ]  G 2px [i ]  G py
[i ]  G pz

[i ]  2G px [i ]VxAcc  2G py [i ]V yAcc  2G pz [i ]VzAcc  VxAcc

V   V 
Acc
y

2

Acc
z

2



2



 | G r |2
T

 G px [i ] 


 G py [i ] 
Acc
2
2
 rbias

[i ]  (G 2px [i ]  G py
[i ]  G pz
[i ])  

 G pz [i ] 
 1 




2V xAcc


2V yAcc


2V zAcc

2
 | G |2  V Acc  V Acc
x
y
 r



 

  V 
2

Acc
z







2



(2.5)

Thực hiện M phép đo khác nhau (M ≥ 4, do phương trình (2.5) có 4 tham
số cần tìm), thu được hệ phương trình sai số như sau:
Acc
rbias
Y  X
(2.6)
Trong đó:
Acc
rbias

Acc
 G 2px [1]  G 2py [1]  G 2pz [1] 
 rbias
[1] 





 G 2 [2]  G 2 [2]  G 2 [2] 
 r Acc [2] 
px
py
pz


  bias
;
Y




...
 ... 


 Acc

2
2
2


r

[M]
G
[
M
]

G
[
M
]

G
[
M
]
bias


py
pz
 px


5



2V xAcc
G py [1]
G pz [1] 1 

 G px [1]
 1  


  
2V yAcc
G py [2]
G pz [2] 1 
 G px [2]
 2   
X 
;



 3  
2V zAcc
...
...
... 
 ...
  
2
 G px [ M ] G py [ M ] G pz [ M ] 1 
  4   | G |2  V Acc  V Acc


x
y
 r



 

  V 
2

Acc
z







2



Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được xác định như sau:



Acc
Acc
Pbias
 rbias
[1]

  r
2

Acc
bias [2]

  r
2

Acc
bias [3]



2



Acc
 ....  rbias
[M]



2

 (Y  X  )T (Y  X  )

(2.7)

Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, tổng bình phương này đạt
cực tiểu khi:

2V xAcc


2V yAcc
T
1 T

  (X X ) X Y 

2V zAcc

 | G |2  V Acc 2  V Acc
x
y
 r



 

  V 
2

Acc
z




  ( X T X ) 1 X T Y


2



(2.8)

2.1.2. Xác định ma trận sai số tỷ lệ
Sau khi xác định được sai số bias của cảm biến, đặt:
G pv  G p  V Acc

 G px  V xAcc 


  G py  V yAcc  ; VxAcc , V yAcc , VzAcc


 G  V Acc 
pz
z





 là sai số bias đã xác định.

Khi đó, phương trình (2.3) trở thành:
G Tpv A AccG pv | Gr |2

(2.9)
Phương trình (2.9) chỉ đúng khi các thông số của ma trận sai số tỷ lệ
được xác định chính xác. Tuy nhiên, trong thực tế điều này là không thể đạt
được, dẫn tới luôn tồn tại một sai lệch giữa vế trái và vế phải của phương
trình (2.9). Từ đó suy ra, phương trình sai số của cảm biến sau hiệu chuẩn
được xác định như sau:
Acc
rScale
| Gr |2 G Tpv A AccG pv
(2.10)
Sai số của phép đo thứ i sau hiệu chuẩn được xác định như sau:


G 2pvx [i]




G 2pvy [i ]


2


G pvz [i ]

Acc
rscale
[i ]=|G r |2  

 2G pvx [i ]G pvy [i ] 


 2G pvx [i ]G pvz [i ] 


 2G pvy [i ]G pvz [i ] 



6

T

Acc 
 Axx


Acc 
 Ayy


 AzzAcc 


Acc

 Axz

 Acc 
 Axy 


Acc 
 Ayz



(2.11)


Thực hiện M phép đo khác nhau (M ≥ 6, do phương trình (2.11) có 6
tham số cần tìm), thu được hệ phương trình sai số như sau:
Acc
rscale
Y  X
(2.12)
Trong đó:

Acc
rscale

 A Acc 

G 2pvx [1]

 1   xx 

Acc 
   Ayy

G 2pvy [1]
Acc
 2  


 rscale
 | G r |2 
[1] 
  3   A Acc 





G 2pvz [1]
zz

...
 ; Y   ...  ;       Acc  ; X  






4
A

2G pvx [1]G pvy [1]
xz
 | G |2 
 r Acc [M] 
  


 r 
 scale

Acc
 5   Axz

 2G pvx [1]G pvz [1]
  

 6   Acc 
 2G pvy [1]G pvz [1]

 Ayz 

...
...
...
...
...
...




2

G pvy [ M ]

2

G pvz [ M ]

2G pvx [ M ]G pvy [ M ] 

2G pvx [ M ]G pvz [ M ] 

2G pvy [ M ]G pvz [ M ] 
G 2pvx [ M ]

T

Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được xác định như sau:



Acc
Acc
Pscale
 rscale
[1]

  r
2

Acc
scale [2]

  r
2

Acc
scale [3]



2



Acc
 ....  rscale
[M]



2

 (Y  X  )T (Y  X  )

Áp dụng phương pháp bình phương cực tiểu, tổng bình phương này đạt
giá trị cực tiểu khi:
 A Acc 
 1   xx 
Acc 

   Ayy
 2  

  3   A Acc 
zz
T
1 T
  (X X ) X Y     
  ( X T X ) 1 X T Y
Acc
  4   Axz

  

Acc
5
   Axz 
  
 6   Acc 
 Ayz 

Áp dụng tính chất đối xứng của ma trận




Acc
A Acc   W scale




T
1 




W 
Acc
scale

1



Acc
 W scale

W

Acc
scale

 W 
1

Acc
scale

1



1

thu được:



Acc
 W scale



1



 A Acc



1
2

(2.13)

2.2. Hiệu chuẩn cảm biến từ trƣờng
Tương tự giá trị gia tốc trọng trường, giá trị từ trường Trái Đất tại một vị

trí cũng là không đổi, được sử dụng giá trị làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm
biến từ trường trong hệ INS. Do mô hình sai số của cảm biến từ trường và
mô hình sai số của cảm biến gia tốc là tương tự nhau, vì vậy hoàn toàn có
thể áp dụng phương pháp tự hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc (đã trình bày
tại mục 2.1) cho cảm biến từ trường.
2.3. Hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc
Xác định sai số bias: Đặt cảm biến cố định, tiến hành thu thập kết quả
đo, sau đó lấy giá trị trung bình cộng để loại trừ nhiễu sẽ thu được giá trị sai
số bias của cảm biến vận tốc góc.
Xác định sai số tỷ lệ: Giá trị sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc góc được
xác định lần lượt qua các bước sau:
7


 Đặt IMU ở trạng thái đứng yên, tính toán các góc định hướng của IMU từ
kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.
 Quay IMU một góc bất kỳ trong không gian và thu thập kết quả đo.
 Đặt IMU ở trạng thái đứng yên, tính toán các góc định hướng mới của
IMU từ kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.
 Tích phân kết quả đo thu được từ cảm biến vận tốc góc, so sánh với hiệu
giữa góc định hướng lúc sau và lúc trước để xác định giá trị sai số tỷ lệ.
2.4 Kết quả thử nghiệm
Để thử nghiệm và đánh giá phương pháp đã đề xuất, trong nghiên cứu
này, khối IMU được sử dụng là 3DM-GX3-35 của hãng MicroStrain. IMU
3DM-GX3-35 bao gồm các cảm biến MEMS ba chiều: cảm biến gia tốc,
cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường. Các phần mềm phân tích kết quả,
xử lý dữ liệu, tự hiệu chuẩn được tác giả xây dựng trên môi trường Matlab.
2.4.1. Cảm biến gia tốc
Tác giả tiến hành các thử nghiệm đánh giá, so sánh với gia tốc trọng
trường tại địa điểm thử nghiệm xác định từ mô hình gia tốc trọng trường,

giá trị gia tốc chuẩn tạo bởi chuẩn rung động tại Viện Đo lường Việt Nam.
Tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả phương pháp đề xuất với phương
pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số “High Precision Calibration
Of a Three Axis Accelerometer” của hãng Freescale Semiconductor. Sau
khi hiệu chuẩn, tiến hành xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ số En
giữa các lần đo sau với lần đo đầu tiên. Các giá trị này được thể hiện trên
bảng 2.1, 2.2.
Bảng 2.1 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn
Lần đo
Giá trị trung bình (g)
Độ lệch chuẩn (g)
Tỷ số En
1

0,997763

0,000784

2

0,997624

0,000717

0,02646

3

0,997637

0,000761

0,08232

4

0,997669

0,000823

0,04120

5

0,997703

0,000955

0,02874

Từ bảng 2.1, dễ dàng nhận thấy |En| giữa các lần đo tiếp theo với lần đo
đầu tiên đều nhỏ hơn 1, độ lệch chuẩn các lần đo là nhỏ và rất gần nhau,
như vậy, kết quả đo các lần sau chụm với lần đo đầu tiên, hay nói cách
khác, kết quả đo giữa các lần đo là chụm với nhau.
Bảng 2.2 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc
Lần đo

Tổng bình phƣơng sai số
trƣớc hiệu chuẩn (g2)

1

6,750457

Tổng bình phƣơng sai
số sau hiệu chuẩn (g2)
0,021133

8


2

7,651534

0,019203

3

7,662119

0,020769

4

7,429462

0,023084

5

7,518165

0,029218

Từ kết quả trong bảng 2.2, cho thấy tổng bình phương sai số sau hiệu
chuẩn đã giảm rất nhiều lần so với trước hiệu chuẩn. Rõ ràng, dù với các bộ
số liệu thu thập khác nhau, tại các thời điểm khác nhau, thì vector sai số
bias và ma trận sai số tỷ lệ đã xác định theo phương pháp đề xuất vẫn làm
cho kết quả sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung
bình và tiến gần đến giá trị gia tốc trọng trường xác định được từ mô hình
gia tốc trọng trường Trái đất tại địa điểm thử nghiệm.
Kết quả sai số của cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn xác định
dựa trên hệ thống chuẩn rung (Vibration Transducer Calibration System
Type 3629 do hãng B&K sản xuất) tại Viện Đo lường Việt Nam được thể
hiện trong bảng 2.3, kết quả cho thấy với phương pháp đề xuất, sai số đã
giảm đáng kể.
Bảng 2.3 Sai số cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn
Điểm đo (g)
Sai số trƣớc hiệu chuẩn (%)
Sai số sau hiệu chuẩn (%)
0,5

5,19

4,03

1

4,37

3,67

1,5

6,85

5,07

2

9,19

6,42

Kết quả trong bảng 2.4, cho thấy rõ phương pháp đề xuất có độ chính
xác cao hơn, trong khi thủ tục tính toán là đơn giản hơn. Phương pháp đề
xuất chỉ phải tính trị riêng của ma trận 4×4, trong khi phương pháp tự hiệu
chuẩn xác định đồng thời 7 tham số phải tính trị riêng của ma trận 7×7.
Phương pháp đề xuất cũng chỉ cần thu thập kết quả đo của cảm biến gia tốc
tại tối thiểu 6 sự định hướng khác nhau, trong khi phương pháp tự hiệu
chuẩn xác định đồng thời 7 tham số cần thu thập kết quả đo tại tối thiểu 7 sự
định hướng khác nhau.
Bảng 2.4 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và
phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số
Tổng bình phƣơng sai
Tổng bình phƣơng sai số sau hiệu
Lần
số sau hiệu chuẩn của
chuẩn của phƣơng pháp tự hiệu chuẩn

đo
phƣơng pháp đề xuất (g2)
xác định đồng thời 7 tham số (g2)
1
0,037399
0,244133
2

0,040610

0,259886

3

0,046925

0,260241

9


4

0,032883

0,232304

5

0,037452

0,254987

2.4.2. Cảm biến từ trường
Để đánh giá và kiểm nghiệm phương pháp đề xuất, tác giả tiến hành các
thử nghiệm đánh giá so sánh kết quả đo sau hiệu chuẩn với giá trị đo sử
dụng thiết bị đo từ trường có độ chính xác cao MINIMAG của Liên đoàn
Vật lý Địa chất. Tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả phương pháp đề
xuất với phương pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số “Magnetic
Calibration” của hãng Freescale Semiconductor. Sau khi hiệu chuẩn, tiến
hành xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ số En giữa các lần đo sau
với lần đo đầu tiên. Các giá trị này được thể hiện trên bảng 2.5.
Bảng 2.5 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến từ trường sau hiệu chuẩn
Lần đo
Giá trị trung bình (gauss)
Độ lệch chuẩn (gauss)
Tỷ số En
1

0,517628

0,010977

2

0,516823

0,009715

0,05489

3

0,511159

0,009635

0,44287

4

0,517196

0,009326

0,02994

5

0,522412

0,011667

0,29866

Từ kết quả trên bảng 2.5, dễ dàng nhận thấy |En| giữa các lần đo tiếp
theo với lần đo đầu tiên đều nhỏ hơn 1, độ lệch chuẩn giữa các lần đo nhỏ
và rất gần nhau. Như vậy kết quả đo giữa các lần đo là chụm với nhau.
Lấy giá trị từ trường Trái đất trung bình tại địa điểm thử nghiệm làm
chuẩn, xác định được tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn như

trong bảng 2.6.
Bảng 2.6 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến từ trường
Lần đo

1
2
3
4
5

Tổng bình phƣơng sai số
trƣớc hiệu chuẩn (gauss2)

39,489214
42,819934
46,710905
38,615185
51,182997

Tổng bình phƣơng sai số
sau hiệu chuẩn (gauss2)

3,309117
2,786896
2,461860
3,252220
4,262452

Dựa vào kết quả trong bảng 2.6, rõ ràng sai số sau hiệu chuẩn đã giảm
rất nhiều lần so với trước hiệu chuẩn. Rõ ràng, dù với các bộ số liệu thu

thập khác nhau, tại các thời điểm khác nhau, thì vector sai số bias và ma
trận sai số tỷ lệ đã xác định được theo phương pháp đề xuất vẫn làm cho kết
10


quả sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung bình và tiến
gần đến giá trị từ trường Trái đất trung bình tại điểm thử nghiệm.
Phương pháp tự hiệu chuẩn đề xuất cũng được thử nghiệm, so sánh với
phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số “Magnetic
Calibration” của hãng Freescale Semiconductor. Kết quả tổng bình phương
sai số sau hiệu chuẩn được thể hiện trong bảng 2.7.
Bảng 2.7 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và
phương pháp xác định đồng thời 7 tham số
Tổng bình phƣơng sai số
Tổng bình phƣơng sai số sau hiệu
Lần đo
sau hiệu chuẩn của phƣơng
chuẩn của phƣơng pháp xác định
pháp đề xuất (gauss2)
đồng thời 7 tham số (gauss2)
1
3,309117
3,901261
2

2,786896

2,945319

3

2,461860

2,802114

4

3,252220

3,755126

5

4,262452

4,753585

Kết quả thể hiện trên bảng 2.7, cho thấy rõ phương pháp đề xuất có độ
chính xác cao hơn, trong khi thủ tục tính toán là đơn giản hơn so với
phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số. Phương pháp đề
xuất chỉ phải tính trị riêng của ma trận 4×4, trong khi phương pháp tự hiệu
chuẩn xác định đồng thời 7 tham số phải tính trị riêng của ma trận 7×7.
Phương pháp đề xuất cũng chỉ cần thu thập kết quả đo của cảm biến gia tốc
tại tối thiểu 6 sự định hướng khác nhau, trong khi phương pháp tự hiệu
chuẩn xác định đồng thời 7 tham số cần thu thập kết quả đo tại tối thiểu 7 sự
định hướng khác nhau.
2.4.3. Cảm biến vận tốc góc
Phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc được thử nghiệm và
đánh giá trên hệ thống bàn xoay Tamagawa, trong đó hệ thống bàn xoay
Tamagawa được sử dụng để tạo góc quay chuẩn cho cảm biến.

Bảng 2.8 Độ chính xác trung bình trong xác định sai số tỷ lệ của các trục cảm biến
Trục
Độ chính xác trung bình (%)

X

Y

Z

99,53

98,97

98,52

Do phương pháp xác định sai số tỷ lệ được đề xuất được thực hiện dựa
trên so sánh góc quay xác định được từ cảm biến vận tốc góc với góc quay
xác định từ cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường, nên độ chính xác trong
xác định sai số tỷ lệ sẽ phụ thuộc vào độ chính xác xác định góc quay từ
cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường. Tuy nhiên với các kết quả thể hiện
trong các bảng 2.8, có thể khẳng định phương pháp xác định sai số tỷ lệ của
cảm biến vận tốc góc được đề xuất là chính xác và có khả năng ứng dụng
trong thực tế.
11


2.5. Kết luận chƣơng 2
Kết quả đạt được trong chương 2 đã giải quyết được bài toán đầu tiên
cho mục tiêu nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán

tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ, đó là tự hiệu chuẩn nâng
cao độ chính xác của các cảm biến sử dụng trong hệ INS. Một phần kết quả
phương pháp và quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến mới (cảm biến gia
tốc) do tác giả đề xuất cũng đã được trình bày trong công trình công bố [4].
Các kết quả đạt được trong chương 2 chính là tiền đề để xây dựng, nâng cao
độ chính xác và tin cậy trong xác định vị trí của hệ INS. được trình bày
trong chương 3.
CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƢỜNG QUÁN TÍNH
Chương này sẽ tập trung xây dựng, đề xuất phối hợp các thuật toán
nhằm nâng cao độ chính xác và tin cậy trong xác định vị trí của hệ INS.
3.1. Xác định ma trận chuyển vector từ b-frame sang e-frame
Từ hệ phương trình (3.1), có thể nhận thấy, để xác định được vận tốc, vị
trí của vật thể trong hệ e-frame, trước tiên phải xác định được ma trận C be .
Ma trận này được xác định qua 2 bước: xác định ma trận C ne ; xác định ma
trận C bn
3.1.1. Xác định ma trận chuyển vector từ n-frame sang e-frame
Ma trận chuyển vector từ hệ n-frame sang e-frame được xác định theo
công thức sau [20,36]:
C ne

  sin( ) cos( )

   sin( ) sin( )

cos( )

 sin( )
cos( )
0

 cos(  ) cos( ) 

 cos(  ) sin( ) 

 sin(  )

(3.2)

Trong đó: φ: Kinh độ của vật thể; λ: Vĩ độ của vật thể.
3.1.2. Xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame
Để xác định được ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame cần
phải xác định được sự định hướng của vật thể trong không gian. Hệ thống
cung cấp thông tin về sự định hướng của vật thể trong không gian được gọi
chung là AHRS. Dù đã được hiệu chuẩn, kết quả đo của các cảm biến vẫn
tồn tại sai số, các sai số này tích lũy theo thời gian làm giảm độ chính xác
của hệ AHRS. Vì vậy, cần thiết phải áp dụng các kỹ thuật bù trừ sai số khác
nhau. Một trong các phương pháp thường được áp dụng là kết hợp tích phân
kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để
xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết
quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác
định chính xác giá trị góc hướng. Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết
quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để
12


xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa
dạng: Complementary Filter, Kalman Filter, Mahony & Magwick Filter,
Particle Filter. Trong nghiên cứu này, thuật toán được áp dụng là bộ lọc
Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự
hồi quy AR.

3.1.2.1. Mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự hồi quy
Do các đối tượng mặt đất chuyển động với tần số thấp (từ 0 - 5 Hz), nên
các sai số ngẫu nhiên tần số cao có thể dễ dàng được loại bỏ. Bộ lọc dựa
trên biến đổi Wavelet được tác giả sử dụng để loại bỏ các sai số ngẫu nhiên
tần số cao. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành khảo sát tất cả các hàm
wavelet. Hàm wavele thích hợp nhất là hàm làm cho mô hình AR ước lượng
được có độ chính xác cao nhất.
Phương trình mô tả các sai số ngẫu nhiên theo mô hình tự hồi quy bậc p
của một tín hiệu ngẫu nhiên trong miền gián đoạn có dạng như sau:
X t = c + a1 X t - 1 + ... + a p X t - p + et
(3.3)
Trong đó: X t : Giá trị của tín hiệu X tại thời điểm t.; c, a 1 , a 2 ,..., a p : Các
tham số của mô hình; e t : giá trị có phân bố hoàn toàn ngẫu nhiên có
phương sai s e2 .
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp Burg’s Method để
xác định các tham số của mô hình AR. Bậc của mô hình được xác định bằng
cách khảo sát giá trị tổng bình phương sai lệch giữa mô hình ước lượng
được và tín hiệu thực tế.
3.1.2.2. Đề xuất xây dựng hệ AHRS sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết
hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình AR
Phương trình trạng thái của bộ lọc Kalman như sau:
xk = Fxk - 1 + wk
(3.4)
Trong đó:
x k   qk


k

1 bkg

bkg1

bkg 2

... bkg p 


T

sin(|  |)

0
 (cos(|  |) I + |  | å ) 0 0 0

0
1 0 1 0


0
0 1 0
0

0
0 c 1  2
Fk  

0
0 0 1
0



0
0
0
0
1


...
... ... ... ...

0
0 0 0
0


13

0

...

0

...

0

...

 3 ...
0

...

0

...

...

...

0

...


0 
0
 

0
0 
0

0 
 
g

 p  ; w k  e 

0
0 
0

0 
 
 ... 
... 
0

 
1 


Phương trình quan sát của bộ lọc Kalman được xây dựng dựa trên mối
quan hệ giữa vector gia tốc trọng trường, vector từ trường Trái Đất trong hệ
n-frame với vector gia tốc, vector từ trường đo được bởi cảm biến trong hệ
b-frame như sau:
éf b ù
é nù
ê ú= C b ê f ú+ v
ê bú
n ê nú
k
êëm úû
êëm úû

(3.5)

Trong đó: f b : vector gia tốc đo được bởi cảm biến gia tốc gắn trên vật
thể; m b : vector từ trường Trái đất đo được bởi cảm biến từ trường gắn trên
vật thể; f n : vector gia tốc trọng trường trong hệ n-frame; m n : vector từ
trường Trái đất trong hệ n-frame; C nb : ma trận chuyển vector từ hệ n-frame
sang hệ b-frame.
C nb

 q12  q22  q32  q42

  2( q2 q3  q1q4 )

 2( q2 q4  q1q3 )

2( q2 q3  q1q4 )
q12





q22

q32



q 42

2( q3q4  q1q2 )

2( q2 q4  q1q3 ) 

2( q3q 4  q1q 2 ) 

q12  q22  q32  q42 

3.2. Kết quả thử nghiệm
3.2.1. Thử nghiệm xác định hướng của hệ INS
Hệ AHRS xây dựng trong nội dung nghiên cứu được thử nghiệm và
đánh giá trên dựa hệ thống bàn xoay Tamagawa (để tạo góc quay chuẩn cho
IMU). Quá trình thử nghiệm và đánh giá được thực hiện lần lượt cho từng
trục của IMU. Đánh giá hệ AHRS đã đề xuất dựa trên so sánh góc quay với
góc quay xác định được bởi hệ AHRS sử dụng Kalman kết hợp mô hình hóa
sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1. Sai số trung bình khi
đứng yên và chuyển động của hệ AHRS theo phương pháp đề xuất và
phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov
bậc 1 được thể hiện trong các bảng 3.1, 3.2, 3.3.
Bảng 3.1 Sai số trung bình góc nghiêng của hệ AHRS
Phƣơng pháp
Phƣơng pháp Gaussđề xuất
Markov bậc 1
Sai số trung bình
0,579
0,621
khi đứng yên (o)
Sai số trung bình
1,533
1,864
khi chuyển động (o)

Cải thiện
(%)
6,76
17,75

Bảng 3.2 Sai số trung bình góc ngẩng của hệ AHRS

Sai số trung bình
khi đứng yên (o)

Phƣơng pháp
đề xuất

Phƣơng pháp GaussMarkov bậc 1

Cải thiện
(%)

0,472

0,547

13,71

14


Sai số trung bình
khi chuyển động (o)

1,885

2,877

34,48

Bảng 3.3 Sai số trung bình góc hướng của hệ AHRS

Sai số trung bình
khi đứng yên (o)
Sai số trung bình
khi chuyển động (o)

Phƣơng pháp
đề xuất

Phƣơng pháp GaussMarkov bậc 1

Cải thiện
(%)

0,486

0,506

3,95

1,780

2,139

16,78

Từ kết quả sai số xác định các góc định hướng của hệ AHRS theo
phương pháp đề xuất và hệ AHRS mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô
hình Gauss-Markov bậc 1 thể hiện trong các bảng 3.1, 3.2, 3.3, rõ ràng hệ
AHRS xây dựng theo phương pháp đề xuất đã cải thiện hơn độ chính xác
trong xác định các góc định hướng của vật thể. Có thể nhận thấy, phương
pháp đề xuất là đúng đắn và hoàn toàn có khả năng ứng dụng trong thực tế.
3.2.2. Thử nghiệm xác định vận tốc, vị trí của hệ INS
3.2.2.1. Trường hợp đứng yên
Với trường hợp đứng yên, hệ INS được đặt cố định trong 10 phút, các
kết quả đo của các cảm biến được thu thập tại tần số 100 Hz. Kết quả sai số
vận tốc, vị trí của hệ INS tại một vài thời điểm được thể hiện trên bảng 3.4.
Bảng 3.4 Sai số vận tốc và vị trí của hệ INS tại một vài thời điểm
Thời điểm
Sai số vận tốc (m/s)
Sai số vị trí (m)
10 (s)

0,0247

0,1039

30 (s)

0,0485

0,8198

60 (s)

0,0956

2,9891

180 (s)

0,3471

26,8712

300 (s)

0,9587

101,2577

3.2.2.2. Trường hợp chuyển động
Hệ INS đề xuất được gắn cố định trên ô tô sau đó cho di chuyển theo
quỹ đạo thẳng và quỹ đạo có rẽ hướng. Do có sử dụng cảm biến từ trường
trong xác định góc định hướng của vật thể, vì vậy vị trí lắp đặt thiết bị trên
xe được khảo sát kỹ lưỡng để đảm bảo các vật liệu sắt từ, tín hiệu điện của
xe không gây nhiễu cho cảm biến từ trường. Để kết quả thử nghiệm là chính
xác và tin cậy, thời điểm ban đầu xe cần phải ở trạng thái đứng yên, một
thuật toán xác định thời điểm chuyển động thực của xe cũng đã được xây
dựng. Quỹ đạo chuyển động xác định được từ hệ INS đề xuất được so sánh
với quỹ đạo xác định được từ bộ thu GPS thương mại chất lượng cao CW46
của hãng Navsync. Ngoài ra, quỹ đạo chuyển động cũng được so sánh với

15


quỹ đạo chuyển động của hệ INS truyền thống (hệ INS chỉ sử dụng kết quả
đo của cảm biến vận tốc góc để xác định giá trị các góc định hướng).
a. Chuyển động trên quỹ đạo thẳng
Hệ INS được cho di chuyển trên trên quỹ đạo thẳng trong thời gian 40 s.
Sai lệch vị trí theo thời gian được thể hiện trong bảng 3.5.
Bảng 3.5 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động thẳng
Sai lệch giữa quỹ đạo xác
Sai lệch giữa quỹ đạo xác
Thời gian (s)
định từ hệ INS truyền thống
định từ hệ INS đề xuất với
với hệ GPS (m)
hệ GPS (m)
1
0,2041
0,2041
5

1,9706

1,9706

10

2,7524

2,7515

15

2,0394

2,0371

20

3,3683

3,3016

25

10,9331

10,8973

30

34,1791

24,9704

35

70,2065

34,8442

40

120,9908

42,7944

Trong khoảng thời gian tăng tốc từ trạng thái đứng yên (0 – 10) s, gia
tốc, vận tốc và vận tốc góc của xe còn nhỏ. Sai lệch xác định vị trí giữa hệ
INS đề xuất và hệ INS truyền thống với hệ GPS sau 10 s chuyển động là
xấp xỉ 2,75 m. Sau khoảng thời gian tăng tốc từ trạng thái đứng yên (10 –
40) s, gia tốc, vận tốc, vận tốc góc của xe đã lớn hơn, sai lệch xác định vị trí
giữa hệ INS đề xuất và hệ INS tryền thống với hệ GPS bắt đầu có sự thay
đổi. Sai số tích lũy trong xác định góc định hướng của hệ INS truyền thống
lớn dần, dẫn tới sai lệch vị trí cũng tăng dần. Trong khi đó, do có sử dụng
kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường để hiệu chỉnh lại góc
định hướng xác định từ kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, nên sai lệch
xác định vị trí của hệ INS đề xuất vẫn có sự tăng dần theo thời gian nhưng
luôn nhỏ hơn sai lệch xác định vị trí của hệ INS truyền thống. Nói cách
khác, quỹ đạo chuyển động xác định từ hệ INS đề xuất bám sát quỹ đạo xác
định từ hệ GPS hơn so với quỹ đạo xác định từ hệ INS truyền thống. Sau 40
s, sai lệch vị trí giữa hệ INS đề xuất so với hệ GPS là 42,7944 (m), trong khi
đó, sai lệch vị trí giữa hệ INS truyền thống với hệ GPS là 120,9908 (m).
Như vậy, sai lệch vị trí xác định từ hệ INS đề xuất giảm gần 3 lần so với hệ
INS truyền thống. Rõ ràng, với các kết quả như trên, thì hệ INS đề xuất
hoàn toàn có thể sử dụng trong các bài toán thực tế.
16


b. Chuyển động trên quỹ đạo có rẽ hướng

Hệ INS lắp trên xe, cho di chuyển trên trên quỹ đạo có rẽ hướng trong
thời gian 10 s. Sai lệch vị trí giữa quỹ đạo xác định từ hệ INS đề xuất và hệ
INS truyền thống với quỹ đạo xác định từ hệ GPS theo thời gian được thể
hiện trong bảng 3.6.
Thời
gian (s)
1

Bảng 3.6 Sai lệch vị trí quỹ đạo chuyển động có rẽ hướng
Sai lệch giữa quỹ đạo xác định từ
Sai lệch giữa quỹ đạo xác
hệ INS truyền thống với hệ GPS
định từ hệ INS đề xuất với
(m)
hệ GPS (m)
0,4103
0,3440

2

1,0935

0,8160

3

2,1007

1,5693

4

2,1169

2,1072

5

1,4604

2,8280

6

2,8433

2,4110

7

5,7760

1,9177

8

10,5683

1,5715

9

16,5463

0,9003

10

24,6279

2,8648

Sai lệch vị trí lớn nhất giữa hệ INS đề xuất và GPS sau 10 s chuyển
động là 2,8648 (m). Sai lệch vị trí lớn nhất giữa hệ INS truyền thống và
GPS sau 10 s chuyển động là 24,6279 (m). Rõ ràng, quỹ đạo xác định từ hệ
INS đề xuất bám sát với quỹ đạo xác định từ hệ GPS hơn so với quỹ đạo
xác định từ hệ INS truyền thống.
3.3. Kết luận chƣơng 3
Kết quả chương 3 đã giải quyết được bài toán nâng cao độ chính xác xác
định vận tốc, vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS
thương mại giá rẻ. Điều này càng khẳng định hơn nữa tính đúng đắn của hệ
AHRS đã được đề xuất trong việc giảm sai số xác định góc định hướng của
vật thể, từ đó nâng cao độ chính xác xác định vị trí. Một phần kết quả
nghiên cứu trong chương này đã được trình bày trong các công trình công
bố [3], [5]. Khả năng ứng dụng của hệ INS xây dựng được trong chương 3
sẽ được kiểm chứng lại thông qua việc xây dựng, thử nghiệm hệ dẫn đường
kết hợp INS/GPS được trình bày trong chương 4.
CHƢƠNG 4. XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƢỜNG KẾT HỢP INS/GPS
Chương này trình bày về phương pháp xác định vị trí, vận tốc bằng
GPS, phương pháp và kết quả thử nghiệm hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS

sử dụng cấu trúc ghép lỏng trên cơ sở hệ INS đề xuất.
17


4.1. Hệ dẫn đƣờng kết hợp INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng
Mô hình áp dụng bộ lọc Kalman kết hợp hệ INS và hệ GPS được mô tả
như hình 4.1. Bộ lọc Kalman được dùng để ước lượng sai số vị trí, vận tốc
của hệ INS, với tín hiệu quan sát là sai lệch giữa vị trí, vận tốc thu được từ
e
e
e
e
GPS, rGP
S , vGPS và vị trí, vận tốc xác định được từ INS, rINS , v INS . Thông tin
đầu ra của bộ lọc Kalman gồm kết quả ước đoán sai số vị trí,  r e và sai số
vận tốc của vật thể,  v e . Lấy kết quả vận tốc và vị trí xác định được từ hệ
INS trừ đi các giá trị sai số này sẽ thu vận tốc và vị trí chính xác của vật thể.
Kết quả ước đoán sai số vị trí, sai số vận tốc vật thể cũng được phản hồi để
điều chỉnh lại hệ INS. Với cấu trúc kết hợp này, hệ INS và GPS là hoạt
động độc lập, hệ INS có thể kết hợp với bất kỳ bộ thu GPS nào. Ưu điểm
của mô hình này là đơn giản, khả năng mở rộng và tính kế thừa cao.

Hình 4.1 Hệ INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng

4.2. Kết quả thử nghiệm
4.2.1. Đường thẳng ít che chắn
Để đảm bảo độ chính xác và tin cậy trong so sánh, cung đường thử
nghiệm chuyển động thẳng được lựa chọn tại khu vực ít bị che chắn - cung
đường Khu đô thị Xa La – Mậu Lương - để tín hiệu GPS thu được là tốt
nhất. Thời gian thử nghiệm chuyển động là 5 phút. Sai số vận tốc trung bình

của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất và hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống
với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau được thể hiện trong bảng 4.1.
Bảng 4.1 Sai số vận tốc trung bình với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau
Sai số vận tốc của hệ ghép
Chu kỳ cập
Sai số vận tốc của hệ ghép
lỏng INS/GPS truyền thống
nhật GPS (s)
lỏng INS/GPS đề xuất (m/s)
(m/s)
1
0,1495
0,1391
2
0,3277
0,2540
5
0,8975
0,5287
10
1,4452
0,9532

18


15
20

3,0578

5,8893

1,4101
2,5476

Từ bảng 4.1 có thể thấy vận tốc xác định được từ hệ ghép lỏng INS/GPS
đề xuất với chu kỳ cập nhật GPS 1s bám sát với vận tốc chuyển động thực
tế xác định được từ bộ thu GPS. Tại các thời điểm thay đổi tốc độ đột ngột
(lúc này bộ thu GPS cần có thời gian để bám được vệ tinh, thông thường lúc
này thông tin vận tốc đo được bởi bộ thu GPS không chính xác và không
mang giá trị tham chiếu, so sánh) có sự sai khác giữa vận tốc xác định được
từ hai hệ.
Sai số vị trí trung bình của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất và hệ ghép
lỏng INS/GPS truyền thống với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau được
thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2 Sai số vị trí trung bình với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau
Chu kỳ cập
Sai số vị trí của hệ ghép lỏng
Sai số vị trí của hệ ghép
nhật GPS (s)
INS/GPS truyền thống (m)
lỏng INS/GPS đề xuất (m)
1
2,0951
2,0823
2
4,6462
4,2050
5
13,8972

7,8987
10
45,9147
14,5297
15
94,0231
21,8577
20
170,2700
30,1010

Từ kết quả thể hiện trong bảng 4.2 có thể thấy với chu kỳ cập nhật là 1 s
và 2 s, sai số của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ hơn sai số của hệ ghép
lỏng INS/GPS truyền thống, tuy nhiên sai lệch giữa hai hệ là không lớn.
Điều này là do với chu kỳ cập nhật nhỏ, thì sai số tích lũy trong hệ INS đề
xuất và INS truyền thống là chưa đủ lớn, chưa đủ để tạo nên sự khác biệt rõ
ràng. Với các chu kỳ cập nhật lớn hơn 5 s, có thể thấy rõ ràng sự khác biệt
giữa hai hệ, sai số của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ hơn nhiều so với
hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống. Kết quả này cũng hoàn toàn phù hợp
với kết quả thử nghiệm hệ INS hoạt động độc lập trong chương 3 (hệ INS
truyền thống chỉ cung cấp thông tin vận tốc, vị trí chính xác (cỡ 10 m) trong
khoảng thời gian dưới 10 s, trong khi đó hệ INS đề xuất có thể cung cấp
thông tin vận tốc, vị trí chính xác (cỡ 10 m) trong khoảng thời gian 20 s. Từ
kết quả thể hiện trong bảng 4.2, cũng có thể thấy hệ ghép lỏng INS/GPS đề
xuất đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền
thống. Ở cùng một mức sai số cho phép thì hệ INS/GPS đề xuất cho phép
xác định chính xác vị trí của vật thể với khoảng thời gian không có tín hiệu
vệ tinh GPS lớn hơn so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống. Rõ ràng,
hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất đạt độ chính xác cao hơn, có khả năng ứng
dụng thực tế hơn so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống.

19


4.2.2. Đường cong ít che chắn
Để đảm bảo độ chính xác và tin cậy trong so sánh, cung đường thử
nghiệm chuyển động được lựa chọn tại khu vực ít bị che chắn để tín hiệu
GPS thu được là tốt nhất (vòng xoay tròn tuyến đường khu đô thị Xa La –
Mậu Lương). Thời gian chuyển động một vòng là khoảng 2 phút. Sai số vị
trí trung bình của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất và hệ ghép lỏng INS/GPS
truyền thống với các chu kỳ cập nhật GPS khác nhau được thể hiện trong
bảng 4.3.
Bảng 4.3 Sai số vị trí trung bình trong chuyển động cong ít bị che chắn
Chu kỳ cập
Sai số vị trí của hệ ghép
Sai số vị trí của hệ ghép
nhật GPS (s) lỏng INS/GPS truyền thống (m)
lỏng INS/GPS đề xuất (m)
1
1,7467
1,7421
2
3,6015
3,5804
5
4,6637
4,4268
10
11,3734
10,2988

Từ kết quả thể hiện trong bảng 4.3 có thể thấy với chu kỳ cập nhật là 1 s
và 2 s, sai số của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất nhỏ hơn sai số của hệ ghép
lỏng INS/GPS truyền thống, tuy nhiên sai lệch giữa hai hệ là không lớn.
Điều này là do với chu kỳ cập nhật nhỏ, cộng với vận tốc chuyển động nhỏ,
thì sai số tích lũy trong hệ INS đề xuất và INS truyền thống là chưa đủ lớn,
chưa đủ để tạo nên sự khác biệt rõ ràng. Với các chu kỳ cập nhật lớn hơn
5s, có thể thấy rõ ràng sự khác biệt giữa hai hệ, sai số của hệ ghép lỏng
INS/GPS đề xuất nhỏ hơn so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống. Tuy
nhiên, cũng có thể thấy, trong trường hợp di chuyển theo quỹ đạo cong có
bán kính nhỏ (dưới 20 m), vận tốc di chuyển nhỏ như trong thử nghiệm, cần
thiết phải thực hiện cập nhật GPS với chu kỳ nhỏ, để đảm bảo kết quả xác
định vị trí là chính xác.
4.2.3. Đường thẳng bị che chắn
Cung đường thử nghiệm chuyển động được lựa chọn trong môi trường
đô thị, phía trên có đường sắt trên cao, nhà ga đường sắt trên cao xung
quanh có nhiều nhà cao tầng, trên đường di chuyển có hầm đường bộ (nút
giao Khuất Duy Tiến – Nguyễn Trãi với hầm chui có tổng chiều dài 980 m)
theo hai hướng: Hà Đông – Ngã Tư Sở và Ngã Tư Sở - Hà Đông. Quỹ đạo
chuyển động thẳng của xe trên đoạn đường bị che chắn xác định từ hệ ghép
lỏng INS/GPS đề xuất (đường màu đỏ) và hệ ghép lỏng INS/GPS truyền
thống (đường màu xanh lam) với chu kỳ cập nhật GPS 1s theo hướng Hà
Đông – Ngã Tư Sở được thể hiện trên hình 4.2a.

20


(a)

(b)

Hình 4.2 Quỹ đạo chuyển động thẳng bị che chắn hướng Hà Đông – Ngã Tư Sở

Do trên đường đi chuyển có nhiều vị trí không có tín hiệu GPS hoặc mất
tín hiệu GPS (trong hầm đường bộ, nhà ga đường sắt trên cao), nên trong
trường hợp này không thể sử dụng tín hiệu GPS làm giá trị tham chiếu. Chất
lượng của hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS chỉ có thể đánh giá dựa trên quan
sát quỹ đạo chuyển động. Từ kết quả thể hiện trên hình 4.2 cũng có thể thấy
độ chính xác và tin cậy của hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất là cao hơn hệ
ghép lỏng INS/GPS truyền thống. Trong trường hợp này do không có chuẩn
để tham chiếu, nên nếu lấy khoảng sai lệch cho phép là hai bên lề đường
(chấp nhận một sai số vượt quá thực tế) như hình 4.2b, thì cũng có thể kết
luận là hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất vẫn có thể xác định chính xác vị trí
vật thể ngay cả trong điều kiện bị che chắn nhiều như khi đi qua hầm đường
bộ, nhà ga đường sắt trên cao (cụ thể, quỹ đạo xác định được từ hệ
INS/GPS đề xuất nằm trên đường, sát với thực tế chuyển động của xe ô tô
hơn so với hệ INS/GPS truyền thống). Nói cách khác, bằng việc kết hợp hệ
INS đề xuất với GPS, ta có thể xác định được vị trí của xe chuyển động trên
tuyến đường trong hầm chui hoặc qua khu vực bị che chắn, mất tín hiệu
GPS trong khoàng thời gian 20 s.
4.3. Kết luận chƣơng 4
Các kết quả thực nghiệm cho thấy hệ ghép lỏng INS/GPS đề xuất có độ
chính xác cao hơn so với hệ ghép lỏng INS/GPS truyền thống. Điều này
một lần nữa khẳng định tính đúng đắn của các đề xuất nhằm cải thiện hệ
INS đã được tác giả trình bày trong chương 2 và chương 3. Nội dung xây
dựng hệ INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng sử dụng bộ lọc Kalman trên cơ
sở hệ INS đề xuất và một phần kết quả thực nghiệm được tác giả trình bày
trong công trình công bố[7].
Từ các kết quả thể hiện trong chương 4, có thể nhận thấy với các ứng
dụng giám sát hành trình cho ô tô, đơn giản không thường xuyên di chuyển
21

qua khu vực mất tín hiệu GPS hoặc chịu ảnh hưởng lớn của nhiễu đa
đường, thì việc sử dụng hệ INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng là phù hợp.
Khi đó, nếu GPS bị mất trong khoảng thời gian ngắn (dưới 20 s) thì hệ ghép
lỏng INS/GPS đề xuất vẫn cung cấp được thông tin chính xác về vận tốc, vị
trí. Đối với các mục đích giám sát cần độ chính xác cao hơn, phức tạp hơn
khi đối tượng chuyển động thường xuyên phải di chuyển qua khu vực
đường hầm, nhà cao tầng, khu vực đồi núi hoặc bị che chắn trong thời gian
dài, lúc này số lượng vệ tinh thu được là ít hơn 4 hoặc hoàn toàn mất tín
hiệu vệ tinh, cần phải sử dụng giải pháp tích hợp INS/GPS theo hướng
chặt/siêu chặt hoặc kết hợp thêm với các hệ cảm biến khác. Tuy nhiên, bằng
việc nâng cao được độ chính xác hệ INS thông qua sử dụng các giải pháp đã
đề xuất, việc kết hợp với các hệ dẫn đường hoặc cảm biến khác, hay kết hợp
INS/GNSS theo hướng sử dụng cấu trúc ghép chặt hoặc siêu chặt sẽ cho kết
quả tốt hơn khi sử dụng hệ INS trong các ứng dụng dẫn đường khác.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Việc nâng cao độ chính xác xác định vận tốc, vị trí áp dụng cho bài toán
dẫn đường các đối tượng chuyển động mặt đất ngày càng trở nên cấp thiết.
Các hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS sử dụng cảm biến MEMS giá rẻ cũng
đã được tập trung nghiên cứu cả trong nước và trên thế giới. Tuy nhiên, hầu
hết các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào cấu trúc, giải pháp kết hợp thông
tin giữa INS và GPS, ít tập trung vào nâng cao độ chính xác của hệ INS,
trong khi đây là yếu tố quan trọng quyết định đến chất lượng hệ thống.
Nhận thấy, để cải thiện độ chính xác xác định vị trí, vận tốc của hệ INS, cần
phải nâng cao độ chính xác của IMU, đồng thời xác định chính xác sự định
hướng của vật thể trong không gian. Từ đó, Tác giả đã đưa ra được quy
trình và phương pháp mới tự hiệu chuẩn cảm biến trong khối IMU đạt độ
chính xác cao; đề xuất giải pháp kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc
góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng,

kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình AR trong bài toán xác
định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian. Tác giả cũng đã
xây dựng và thử nghiệm thành công hệ kết hợp INS/GPS theo cấu trúc ghép
lỏng. Tất cả các phương pháp, giải thuật đưa ra trong nghiên cứu đều được
kiểm chứng thông qua thử nghiệm thực tế, từ các đánh giá nội dung phương
pháp mới được đề xuất thông qua so sánh với chuẩn tại phòng thí nghiệm
hoặc phương tiện đo có độ chính xác cao, đã cho thấy phương pháp tự hiệu
chuẩn cảm biến mới được đề xuất là đúng đắn, phù hợp và có khả năng áp
dụng cho hệ INS trong thực tế. Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn đề
xuất cũng có thể được áp dụng trong việc tự hiệu chuẩn các phương tiện đo
độ rung động, đo rung 3 chiều – có nguyên lý đo giống với các cảm biến gia
tốc trong khối IMU của hệ INS - giúp nâng cao độ chính xác, tin cậy của
22


phép đo rung trong công nghiệp, trong hoạt động đo đạc thực tế. Qua thử
nghiệm thực tế cho thấy giải pháp kết hợp INS/GPS theo cấu trúc ghép lỏng
là đúng đắn và phù hợp, khẳng định rằng phương pháp được đề xuất giúp
nâng cao đáng kể độ chính xác về thông tin vận tốc, vị trí của vật thể
chuyển động trên mặt đất.
Các đóng góp mới của luận án được xác định bao gồm:
Đề xuất phương pháp và quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia
tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc trong hệ dẫn đường quán
tính. Đây là phương pháp được thực hiện đơn giản, có độ chính xác cao, có
thể thực hiện hoàn toàn tự động, không cần sử dụng thêm các phương tiện
đo, chuẩn tham chiếu bên ngoài, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng của
hệ thống tích hợp đa cảm biến lắp cố định trên đối tượng chuyển động. Từ
các kết quả thực hiện theo phương pháp đề xuất, thông qua so sánh với
chuẩn tại phòng thí nghiệm cùng với các phương tiện đo có độ chính xác
cao, đã cho thấy phương pháp đề xuất mới cho kết quả đúng đắn, phù hợp.

Phương pháp đề xuất cũng đã được so sánh với phương pháp tự hiệu chuẩn
xác định đồng thời 7 tham số. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp
đề xuất có tổng bình phương sai số nhỏ hơn so với phương pháp tự hiệu
chuẩn xác định đồng thời 7 tham số, trong khi thao tác thực hiện, thủ tục
tính toán là đơn giản hơn. Với việc đơn giản hóa thao tác thực hiện và tính
toán, phương pháp đề xuất dễ dàng triển khai trong thực tế.
+ Đề xuất xây dựng một phương pháp xác định các góc định hướng của
vật thể trong không gian sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình
hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình tự hồi quy. Phương pháp đề xuất đã
được so sánh với phương pháp kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc,
cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết
hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1. Kết
quả thực nghiệm trên IMU 3DM-GX3-35 cho thấy, ở trạng thái đứng yên
phương pháp đề xuất cải thiện 6,76% độ chính xác xác định góc nghiêng,
13,71% độ chính xác xác định góc ngẩng, 3,95% độ chính xác xác định góc
hướng. Ở trạng thái chuyển động, phương pháp đề xuất cải thiện 17,75% độ
chính xác xác định góc nghiêng, 34,48% độ chính xác xác định góc ngẩng,
16,78% độ chính xác xác định góc hướng. Kết quả đó cho thấy hệ AHRS
xây dựng theo phương pháp đề xuất đã cải thiện được độ chính xác trong
xác định các góc định hướng của vật thể trong không gian. Có thể nhận
thấy, phương pháp đề xuất mới là đúng đắn và qua đánh giá thực nghiệm
cho thấy phương pháp này hoàn toàn có khả năng áp dụng trong thực tế.
Các đề xuất trên cũng đã được kiểm nghiệm thông qua xây dựng hệ
INS/GPS sử dụng cấu trúc ghép lỏng. Kết quả xác định vận tốc, vị trí của hệ
ghép lỏng INS/GPS sử dụng hệ INS do tác giả đề xuất cũng đã được so
sánh với hệ ghép lỏng INS/GPS sử dụng hệ INS truyền thống trong thử
23