Nghiên cứu giải pháp tích hợp hệ thống gnssins trên thiết bị thông minh ứng dụng trong trắc địa bản đồ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

TRẦN TRUNG CHUYÊN

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TÍCH HỢP HỆ THỐNG
GNSS/INS TRÊN THIẾT BỊ THÔNG MINH
ỨNG DỤNG TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2018


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

TRẦN TRUNG CHUYÊN

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TÍCH HỢP HỆ THỐNG
GNSS/INS TRÊN THIẾT BỊ THÔNG MINH
ỨNG DỤNG TRONG TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ
Mã số: 9520503

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân

2. TS. Đào Ngọc Long

HÀ NỘI - 2018


i

Lời cam đoan
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu,
kết quả của luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công
trình nào khác.
Nghiên cứu sinh

Trần Trung Chuyên


ii

Lời cảm ơn
Luận án tiến sĩ kỹ thuật này được chính phủ Việt Nam hỗ trợ một phần
kinh phí thông qua Đề án 911 và được thực hiện tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn
thám, Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai cùng sự hỗ trợ của Bộ môn
Tin học trắc địa, Khoa Công nghệ thông tin, sự hỗ trợ về mặt thủ tục của Phòng
Đào tạo sau đại học, Trường đại học Mỏ - Địa chất, sự hỗ trợ trong thực nghiệm
của Phòng thí nghiệm Địa tin học, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Phòng thí
nghiệm Vi cơ điện tử và Vi hệ thống, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc
gia Hà Nội. Tôi xin chân thành cảm ơn các đơn vị, tổ chức này đã giúp đỡ tôi
trong thời gian nghiên cứu.
Luận án sẽ không thể thực hiện nếu không có sự hướng dẫn, hợp tác và
hỗ trợ của một số cá nhân đã đóng góp rất nhiều cho việc chuẩn bị và hoàn

thành nghiên cứu này. Trước hết tôi xin chân thành cảm ơn NGƯT.PGS.TS.
Nguyễn Trường Xuân và TS. Đào Ngọc Long đã trực tiếp tận tình hướng dẫn,
giúp đỡ, luôn sẵn lòng và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình
nghiên cứu. Tôi rất biết ơn PGS.TS. Đỗ Ngọc Đường và PGS.TS. Đặng Nam
Chinh đã giúp tôi có được ý tưởng ban đầu về đề tài nghiên cứu, chia sẻ cho tôi
nhiều kinh nghiệm và hiểu biết. Tôi rất biết ơn PGS.TS. Trần Đình Trí đã luôn
quan tâm và giúp đỡ tôi từ thời gian chuẩn bị cho đến khi hoàn thành luận án.
Xin chân thành cảm ơn PGS.TS. Trần Xuân Trường, PGS.TS. Trần Vân Anh
và TS. Trần Trung Anh về sự quan tâm sâu sắc, đã chỉ đạo sát sao, tạo điều
kiện giúp đỡ tích cực và chia sẻ nhiều hiểu biết cho các nghiên cứu sinh. Tôi biết
ơn GS.TSKH. Phan Văn Lộc, TS. Trần Thùy Dương đã chia sẻ cho tôi nhiều
hiểu biết liên quan đến nội dung nghiên cứu. Xin chân thành cảm ơn PGS.TS.
Nguyễn Văn Sáng, TS. Đinh Công Hòa, PGS.TS. Nguyễn Quang Phúc, PGS.TS.
Nguyễn Văn Trung, TS. Phạm Quốc Khánh, TS. Nhữ Việt Hà vì sự góp ý rất
chân thành và thẳng thắn, giúp cho luận án của tôi được hoàn thiện tốt hơn. Xin
chân thành cảm ơn GS.TS. Trương Xuân Luận, PGS.TS. Phạm Vọng Thành,


iii

TS. Diêm Công Hoàng, ThS. Nông Thị Oanh về sự giúp đỡ, động viên và hỗ
trợ. Tôi rất biết ơn GS.TS. Bùi Tiến Diệu, làm việc tại University College of
Southeast Norway đã phản hồi, hợp tác và sáng tạo đã đóng góp rất nhiều cho
nghiên cứu của tôi. Nhờ có TS. Nguyễn Thị Mai Dung, TS. Lê Hồng Anh, TS.
Dương Thành Trung mà tôi được thường xuyên hợp tác trong nghiên cứu, trao
đổi thảo luận về các kết quả nghiên cứu của tôi. Tôi rất biết ơn PGS.TS. Trần
Đức Tân, phó trưởng khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ Đại học Quốc gia Hà Nội về những giúp đỡ, thảo luận và giải thích một số kết
quả nghiên cứu của tôi cũng như những hiểu biết sâu sắc mà PGS chia sẻ.
Tôi xin chân thành cảm ơn các nhà nghiên cứu: ThS. Nguyễn Đình Chinh
làm việc tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội đã giúp đỡ

tôi trong quá trình sử dụng thiết bị thu thập dữ liệu hiệu chuẩn cảm biến; ThS.
Phạm Anh Dũng làm việc tại Leica Geosystems, KS. Phùng Thanh Tùng làm
việc tại Công ty cổ phần thiết bị và khảo sát Việt Nam, ThS. Đào Xuân Vương,
ThS. Nguyễn Đức Hạnh làm việc tại Công ty Cổ phần Dịch vụ Thương mại
Khảo sát Hà Đông và KS. Trần Hữu Đức đã giúp tôi trong xác định tuyến tham
chiếu bằng công nghệ RTK với máy thu Trimble R2; KS. Nguyễn Đạt Quảng
cùng KS. Quách Mạnh Tuấn làm việc tại Công ty TNHH Máy đo đạc Miền Bắc
và KS. Bùi Tiến Dũng, đã giúp tôi trong sử dụng UAV để bay chụp và xử lý
ảnh khu vực thử nghiệm.
Tôi xin cảm ơn tất cả các bạn của tôi vì đã có nhiều thời gian vui vẻ ngoài
giờ làm việc như hội lớp, các kỳ nghỉ, bóng đá, và những khoảnh khắc thư giãn
khác, để sau đó tôi có thể tập trung vào nghiên cứu được tốt hơn.
Cuối cùng, tôi muốn nói lời cảm ơn đặc biệt tới vợ tôi Mai Ngọc Liên,
con gái tôi Trần Mai Anh và con trai tôi Trần Trung Hiếu về tình yêu và sự cảm
thông, cho phép tôi dành nhiều thời gian cho công việc nghiên cứu. Tôi hết lòng
biết ơn bố mẹ tôi về tình yêu và sự cống hiến to lớn để tôi trưởng thành như
ngày hôm nay, cảm ơn các anh chị của tôi về tình yêu gia đình và sự quan tâm
giúp đỡ của họ cho công việc này.


iv

Mục lục
Lời cam đoan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

i

Lời cảm ơn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

ii

Danh mục các ký hiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii
Danh mục các thuật ngữ và từ viết tắt . . . . . . . . . . . . . . . . . ix
Danh sách bảng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

x

Danh sách hình vẽ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi
Mở đầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

Tổng quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

1 Ước lượng sai số cảm biến quán tính của Smartphone . . . . . . 11
1.1 Tóm tắt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3 Mô hình sai số và bù nhiễu cảm biến . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.4 Hiệu chuẩn cảm biến quán tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.4.1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.4.2 Kỹ thuật hiệu chuẩn cảm biến sáu vị trí . . . . . . . . . . . . . . 18
1.4.3 Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.5 Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính . . . . . . . . 26
1.5.1 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
1.5.2 Phương pháp luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.5.3 Phân tích nhiễu dùng phương sai Allan . . . . . . . . . . . . . . . 32
1.5.4 Chất lượng ước lượng phương sai Allan . . . . . . . . . . . . . . . 33
1.5.5 Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

v

2 Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.1 Tóm tắt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.2 Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.3 Khái quát các hệ tọa độ và động học Trái Đất . . . . . . . . . . . . 35
2.3.1 Các hệ tọa độ được sử dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.3.2 Động học Trái Đất . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.4 Hệ thống dẫn đường quán tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.5 Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.6 Sử dụng Smartphone để xác định vị trí điểm . . . . . . . . . . . . . 58
2.7 Xây dựng IMU trong Smartphone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
2.7.1 Định hướng từ cảm biến tốc độ góc . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
2.7.2 Định hướng từ cảm biến gia tốc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
2.7.3 Giải thuật định hướng kết hợp để xây dựng IMU . . . . . . . . . 61
2.8 Tích hợp GNSS/INS trong Smartphone . . . . . . . . . . . . . . . . 62
2.8.1 Kiến trúc tích hợp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
2.8.2 Xử lý dữ liệu với phép lọc Kalman mở rộng . . . . . . . . . . . . 68
2.9 Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
3 Thực nghiệm và các kết quả . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.1 Hiệu chuẩn cảm biến quán tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.1.1 Môi trường thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.1.2 Các kết quả và thảo luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.2 Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính . . . . . . . . 80
3.2.1 Môi trường thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.2.2 Các kết quả và thảo luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
3.3 Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.3.1 Môi trường thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

3.3.2 Các kết quả và thảo luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.4 Ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
3.4.1 Môi trường thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88


vi

3.4.2 Khu vực thực nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
3.4.3 Các kết quả và thảo luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Kết luận và kiến nghị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Một số công trình đã công bố của tác giả . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Bài báo tạp chí khoa học trong nước . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Bài báo hội nghị khoa học quốc tế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Phần mềm ứng dụng di động App Store . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Tài liệu tham khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
Phụ lục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

I

Phụ lục A Dữ liệu hiệu chuẩn cảm biến gia tốc . . . . . . . . . . . .

II

Phụ lục B Dữ liệu hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc . . . . . . . . . III
Phụ lục C So sánh các kết quả . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV
Phụ lục D Một số mã nguồn Matlab được phát triển . . . . . . . V
. III
D.1 Mã nguồn mô-đun hiệu chuẩn cảm biến . . . . . . . . . . . . . . . .VIII
D.2 Mã nguồn hàm bù nhiễu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .XIII

D.3 Mã nguồn hàm tính trọng lực cục bộ . . . . . . . . . . . . . . . . . .XIII


vii

Danh mục các ký hiệu
B Nhiễu bất ổn độ lệch (Bias Instability)
fˆ Véc-tơ dữ liệu đầu ra của cảm biến gia tốc
f Véc-tơ gia tốc thực của cảm biến gia tốc

g Trọng trường cục bộ (Local gravity)
h Độ cao so với mực nước biển (Altitude hoặc Elevation)
H Độ cao so với mặt Ellipsoid (Height)
ι Kinh độ (Longitude)
µ Vĩ độ trắc địa (Latitude)
ω
ˆ Véc-tơ dữ liệu đầu ra của cảm biến tốc độ góc
ω Véc-tơ tốc độ góc thực của cảm biến tốc độ góc
ωe Tốc độ quay trái đất (Speed of the Earth’s Rotation)
p Tốc độ góc theo trục x
φ Góc liệng (Roll)
ψ Góc hướng (Yaw hoặc Heading)
q Tốc độ góc theo trục y
Q Nhiễu lượng tử hóa (Quanization Noise)
r Tốc độ góc theo trục z
N Nhiễu bước ngẫu nhiên (Random Walk)
R Nhiễu tỷ lệ răng cưa (Rate Ramp)
K Nhiễu tỷ lệ bước ngẫu nhiên (Rate Random Walk)
θ Góc chúc (Pitch)

viii

Danh mục các thuật ngữ và từ viết tắt
A-GNSS Hệ thống tăng cường GNSS - Assisted GNSS
A-GPS Hệ thống tăng cường GPS - Assisted GPS
Accelerometer Cảm biến gia tốc
AHRS Hệ tham chiếu thế hướng - Attitude and Heading Reference Systems
API Giao diện lập trình - Application Programming Interface
Autonomous Tự chủ động (hay tự trị)
b-frame Hệ tọa độ vật thể
Beidou Hệ thống định vị vệ tinh khu vực độc lập do Trung Quốc điều hành
C6D Kỹ thuật hiệu chuẩn sáu vị trí - phương pháp trực tiếp
C6W Kỹ thuật hiệu chuẩn sáu vị trí - phương pháp có trọng số
C6X Kỹ thuật hiệu chuẩn sáu vị trí - phương pháp đề xuất
ECEF Hệ tọa độ vuông góc không gian địa tâm định vị Trái Đất - EarthCentered, Earth-Fixed
ECI Hệ quy chiếu quán tính Trái Đất - Earth-Centered Inertial
EGNOS Dịch vụ lớp phủ định vị quốc tế Châu Âu - European Geostationary
Navigation Overlay Service
EKF Phép lọc Kalman mở rộng - Extended Kalman Filter
Galileo Hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu do Liên minh Châu Âu và các đối
tác phát triển
Gimbal Hệ INS có đế
GLONASS Hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu do Nga điều hành


ix

GNSS Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu - Global Navigation Satellite Systems
GPS Hệ thống định vị toàn cầu - Global Positioning System

Gyroscope Cảm biến tốc độ góc
IF Hệ quy chiếu quán tính - Inertial Frame
IMU Bộ đo quán tính - Inertial Measurement Unit
INS Hệ thống dẫn đường quán tính - Inertial Navigation System
KF Phép lọc Kalman - Kalman Filter
Magnetometer Cảm biến từ trường
MEMS Hệ thống vi cơ điện tử - Microelectromechanical systems
n-frame Hệ tọa độ địa phương
NHC Điều kiện ràng buộc “vận tốc không”- None - Holonomic Constrain
Pitch Góc chúc
PSD Mật độ phổ công suất - Power Spectral Density
Quaternion Đại số quaternion
Roll Góc liệng
SBAS Hệ thống tăng cường không gian - Satellite-Based Augmentation System
Smartphone Điện thoại thông minh
Strapdown Hệ INS không đế
TĐBĐ Trắc địa - Bản đồ
UAV Máy bay không người lái - Unmanned Aerial Vehicle
WAAS Hệ thống tăng cường diện rộng - Wide Area Augmentation System
Yaw Góc hướng


x

Danh sách bảng
Bảng 1.1.

Đặc tính và cách xử lý các nguồn sai số của cảm biến . . 14

Bảng 1.2.

Tổng hợp các mô hình hiệu chuẩn cảm biến quán tính . . 18

Bảng 1.3.

Đặc tính các nguồn sai số ngẫu nhiên của cảm biến . . . . 32

Bảng 3.1.

Dữ liệu đầu ra của cảm biến tại các vị trí hiệu chuẩn . . . 74

Bảng 3.2.

Các hệ số cảm biến gia tốc (C6D) . . . . . . . . . . . . . . 74

Bảng 3.3.

Các hệ số cảm biến gia tốc (C6W) . . . . . . . . . . . . . . 74

Bảng 3.4.

Các hệ số cảm biến tốc độ góc (C6D) . . . . . . . . . . . . 76

Bảng 3.5.

Các hệ số cảm biến tốc độ góc (C6W) . . . . . . . . . . . 76

Bảng 3.6.

Các hệ số cảm biến gia tốc (C6W phương pháp đề xuất) . 78

Bảng 3.7.

Các hệ số cảm biến tốc độ góc (C6W phương pháp đề xuất) 78

Bảng 3.8.

Độ lệch Allan của các cảm biến trong iPhone 6 Plus . . . 82

Bảng 3.9.

Ước lượng các nhiễu của cảm biến quán tính iPhone 6 Plus 82

Bảng 3.10. Độ chính xác định vị tích hợp GNSS/INS iPhone 6 Plus . 85


xi

Danh sách hình vẽ
Hình 1.1.

Cảm biến chuyển động trên Smartphone . . . . . . . . . . 13

Hình 1.2.

Mô hình hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc của Smartphone 20

Hình 1.3.

Mô hình hiệu chuẩn cảm biến gia tốc của Smartphone . . 21

Hình 1.4.

Lấy mẫu theo các cluster . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

Hình 1.5.

Minh họa kết quả phân tích đường cong phương sai Allan 32

Hình 2.1.

Hai hệ tọa độ trực giao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

Hình 2.2.

Các trục của hệ ECI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

Hình 2.3.

Các trục của hệ ECEF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

Hình 2.4.

Các trục của hệ N ED . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

Hình 2.5.

Các trục của hệ vật thể b . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

Hình 2.6.

Các góc Euler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

Hình 2.7.

Mô tả bài toán tư thế trong hệ Strapdown . . . . . . . . 46

Hình 2.8.

Định hướng của hệ β so với hệ α xoay quanh trục αˆr . . 48

Hình 2.9.

Sơ đồ cơ bản của một hệ thống dẫn đường quán tính . . 50

Hình 2.10.

Sơ đồ bộ xử lý dẫn đường quán tính . . . . . . . . . . . . 51

Hình 2.11.

Sơ đồ khối phương trình định vị trong hệ ECI . . . . . . 52

Hình 2.12.

Sơ đồ khối phương trình định vị trong hệ ECEF . . . . . 53

Hình 2.13.

Sơ đồ khối phương trình định vị trong hệ định vị cục bộ

Hình 2.14.

Sử dụng tín hiệu của bốn vệ tinh để định vị . . . . . . . . 57

Hình 2.15.

Nguyên lý định vị phổ biến các Smartphone (A-GNSS) . 58

Hình 2.16.

Sơ đồ khối bộ lọc định hướng xây dựng IMU . . . . . . . 62

Hình 2.17.

Kiến trúc tổng quát hệ thống tích hợp GNSS/INS trong

54

Smartphone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
Hình 2.18.

Kiến trúc tích hợp GNSS/INS điển hình . . . . . . . . . . 65

Hình 2.19.

Kiến trúc cải chính INS vòng lặp mở và vòng lặp đóng . 66


xii

Hình 2.20.

Kiến trúc tích hợp GNSS/INS lỏng . . . . . . . . . . . . . 67

Hình 2.21.

Sơ đồ khối tổng thể tích hợp GNSS/INS lỏng . . . . . . . 68

Hình 3.1.

Dữ liệu đầu ra và bù nhiễu của cảm biến gia tốc . . . . . 75

Hình 3.2.

Dữ liệu đầu ra và bù nhiễu của cảm biến tốc độ góc . . . 77

Hình 3.3.

Sai số do độ lệch trục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

Hình 3.4.

Sai số do hệ số tỷ lệ trên các trục . . . . . . . . . . . . . . 79

Hình 3.5.

Sự không trực giao của các trục cảm . . . . . . . . . . . . 79

Hình 3.6.

Đường cong Allan của cảm biến tốc độ góc iPhone 6 Plus 80

Hình 3.7.

Đường cong Allan của cảm biến gia tốc iPhone 6 Plus . . 81

Hình 3.8.

IMU của iPhone 6 Plus ở vị trí Zup . . . . . . . . . . . . 83

Hình 3.9.

So sánh lộ trình thử nghiệm . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

Hình 3.10.

So sánh lộ trình thử nghiệm bị gián đoạn tín hiệu GNSS

Hình 3.11.

Môi trường và các thiết bị tham gia thực nghiệm . . . . . 88

Hình 3.12.

Lộ trình đo và khu vực thực nghiệm . . . . . . . . . . . . 89

Hình 3.13.

Hiệu chuẩn và ghi dữ liệu cảm biến quán tính . . . . . . 90

Hình 3.14.

Đo cập nhật tuyến đường giao thông bằng phần mềm . . 90

Hình 3.15.

Tuyến đường đo bằng GNSS của iPhone và Trimble R2 . 92

Hình 3.16.

Các vị trí thường bị gián đoạn tín hiệu vệ tinh . . . . . . 92

Hình 3.17.

Đoạn có sai số vị trí điểm GNSS trên iPhone lớn (1) . . . 93

Hình 3.18.

Đoạn có sai số vị trí điểm GNSS trên iPhone lớn (2) . . . 93

Hình A.1.

Dữ liệu hiệu chuẩn sáu vị trí của cảm biến gia tốc . . . .

Hình B.1.

Dữ liệu hiệu chuẩn sáu vị trí của cảm biến tốc độ góc . . III

Hình C.1.

So sánh sai số vận tốc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV

Hình C.2.

So sánh sai số vị trí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Hình C.3.

So sánh vận tốc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VI

Hình C.4.

So sánh vị trí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VII

87

II

V


1

Mở đầu
1. Tính cấp thiết của đề tài
Công tác Trắc địa - Bản đồ (TĐBĐ) bao gồm đo đạc và thể hiện thông
tin các đối tượng trên mặt đất làm cơ sở để thể hiện các thông tin khác gắn
với mặt đất. Kể từ những năm 1960 ở Việt Nam, bản đồ đã được thành lập
bằng phương pháp truyền thống bao gồm xây dựng mạng lưới khống chế tọa độ

và độ cao quốc gia làm cơ sở cho mọi công việc về đo vẽ và thành lập bản đồ
gốc dựa trên các phép đo của máy đo chuyên dụng; in ra các bản sao của bản
đồ để sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Các máy đo chuyên dụng có độ
chính xác cao được sử dụng trong đo vẽ thành lập bản đồ nhưng có giá thành
cao. Với sự phát triển của công nghệ máy tính, hình ảnh thu được từ vệ tinh
và Hệ thống định vị toàn cầu - Global Positioning System (GPS) thì việc thành
lập bản đồ trở nên dễ dàng hơn. Các máy thu GPS đã trở thành công cụ quan
trọng để định vị, dẫn đường, tìm kiếm đối tượng quan tâm, gửi thông tin định
vị tức thời, cập nhật thông tin không gian trợ giúp công tác TĐBĐ. Các máy
thu GPS cầm tay có chi phí thấp hơn máy GPS chuyên dụng nhưng lại không
đủ độ chính xác để xây dựng các điểm khống chế trắc địa hay các công việc đòi
hỏi độ chính xác cao. Tuy nhiên, GPS cầm tay vẫn là công cụ hữu ích để hỗ trợ
ra quyết định và trợ giúp công tác TĐBĐ từ nhiều năm nay.
Cùng với sự phát triển công nghệ, điện thoại thông minh, máy tính bảng,
đồng hồ thông minh, gọi chung là thiết bị thông minh được ra đời đã trang bị hợp
phần máy thu Hệ thống định vị vệ tinh toàn cầu - Global Navigation Satellite
Systems (GNSS) và các cảm biến [10, 19]. Trong các thiết bị thông minh kể trên
thì Điện thoại thông minh (Smartphone), đối tượng của nghiên cứu này được
trang bị các thành phần trong đó có hệ điều hành, phần cứng định vị và các
cảm biến, những thành phần này thường xuyên được cập nhật, nâng cấp và cải
thiện hiệu năng. Một trong những yếu tố quan trọng của Smartphone là người


2

dùng có thể tận dụng phần cứng được trang bị sẵn, lập trình để tạo ra các ứng
dụng cài đặt vào Smartphone, làm cho Smartphone có thêm tính năng như một
thiết bị mới để ứng dụng hiệu quả trong thực tế như định vị tọa độ trong công
tác TĐBĐ. Nếu độ chính xác định vị tọa độ của Smartphone đáp ứng được một
số công việc cụ thể trong TĐBĐ thì có thể sử dụng Smartphone và phần mềm

được cài đặt để thay thế các thiết bị định vị tọa độ chuyên dụng có độ chính
xác tương đương, giúp rút ngắn thời gian, giảm chi phí cấu thành sản phẩm Đo
đạc - Bản đồ. Để đánh giá khả năng ứng dụng của thiết bị thông minh trong
TĐBĐ, NCS cùng cộng sự đã tận dụng phần cứng GNSS được trang bị sẵn để
lập trình phần mềm định vị tọa độ và thu thập dữ liệu thực địa, tính chuyển
tọa độ theo hệ quy chiếu và lưới chiếu bản đồ, đồng thời làm thực nghiệm định
vị xác định tọa độ các điểm, tuyến đường và đánh giá độ chính xác vị trí điểm
thu được bằng iPhone. Kết quả độ chính xác định vị tọa độ của iPhone và máy
GPS cầm tay chuyên dụng là tương đương, công trình khoa học này đã được
NCS và cộng sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE và phân
phối 02 ứng dụng trên App Store.
Smartphone đã được ứng dụng thành công trong công tác TĐBĐ đối với
một số công việc cụ thể như: đo cập nhật các đối tượng địa vật, đối tượng đường
giao thông, đối tượng đường địa giới hành chính, đối tượng rừng và đất rừng cho
bản đồ tỷ lệ 1:5.000 hoặc nhỏ hơn, đo diện tích rừng, trữ lượng rừng, tìm kiếm
điểm khống chế trắc địa, tìm kiếm điểm khống chế ảnh. Trên thực tế, phần cứng
định vị GNSS được trang bị sẵn trên Smartphone ở thời điểm 2009 và hiện tại
2017 chưa có sự thay đổi đáng kể về công nghệ nên độ chính xác định vị tọa độ
chưa cao [1, 58]. Vì vậy, phạm vi ứng dụng của Smartphone trong TĐBĐ còn
hạn chế, cần có những nghiên cứu để cải thiện độ chính xác định vị tọa độ của
Smartphone.
Độ chính xác định vị GNSS của Smartphone phụ thuộc vào một số yếu
tố chính như phần cứng định vị GNSS, khả năng thu nhận tín hiệu vệ tinh, kỹ
thuật và giải pháp định vị. Để cải thiện độ chính xác định vị trên Smartphone


3

có thể nâng cấp phần cứng định vị và phần mềm xử lý, kết hợp phần cứng định
vị mở rộng bên ngoài, hay tận dụng các cảm biến quán tính được trang bị sẵn

trên Smartphone để xây dựng giải pháp định vị tích hợp GNSS/INS.
Việc nâng cấp phần cứng định vị và phần mềm xử lý trên Smartphone
hoàn toàn phụ thuộc vào nhà sản xuất và công nghệ hiện tại. Cũng có thể kết
hợp phần cứng định vị mở rộng bên ngoài nhưng đòi hỏi chi phí mua thiết bị mở
rộng. Việc tận dụng các cảm biến quán tính được trang bị sẵn trên Smartphone
để xây dựng hệ thống tích hợp GNSS/INS sẽ là giải pháp phù hợp do không
phải trang bị thêm bất kỳ thiết bị mở rộng nào.

2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Mục đích của luận án này là nghiên cứu giải pháp tích hợp GNSS/INS trên

Smartphone để cải thiện độ chính xác định vị tọa độ.

• Đối tượng nghiên cứu là GNSS, Hệ thống dẫn đường quán tính - Inertial

Navigation System (INS) trên Smartphone; cảm biến gia tốc và cảm biến
tốc độ góc của Smartphone.

• Phạm vi nghiên cứu là nâng cao độ chính xác định vị tọa độ của Smartphone

ứng dụng trong một số công tác TĐBĐ.

3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu của luận án dựa trên nghiên cứu lý thuyết kết
hợp thực nghiệm có đảm bảo bằng các kiến thức, nền tảng toán học chặt chẽ,
phát triển phần mềm và mô phỏng thực nghiệm để kiểm chứng đảm bảo độ tin
cậy, tham khảo ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực Điện tử viễn thông, Công nghệ
thông tin và TĐBĐ.

4

4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• Ý nghĩa khoa học

– Bổ sung về lý thuyết định vị tích hợp GNSS/INS trên Smartphone.
– Đưa ra cơ sở khoa học và giải pháp tích hợp GNSS/INS trên Smartphone
ứng dụng trong TĐBĐ.
• Ý nghĩa thực tiễn

– Những công bố khoa học về độ chính xác định vị sử dụng Smartphone
sẽ góp phần giảm chi phí mua sắm thiết bị chuyên dụng có độ chính
xác tương đương.
– Rút ngắn thời gian, giảm chi phí cấu thành sản phẩm Đo đạc - Bản đồ.
– Đã nâng cao được độ chính xác định vị trên Smartphone bằng cách tích
hợp GNSS/INS.
– Mở ra hướng nghiên cứu thực nghiệm bài toán tích hợp GNSS/INS với
chi phí thấp và dễ áp dụng.
– Mở ra khả năng tính toán và chế tạo bộ thu GNSS/INS tại Việt Nam.

5. Các luận điểm bảo vệ và điểm mới của luận án
• Các luận điểm khoa học

– Luận điểm 1: Smartphone hiện tại có trang bị phần cứng GNSS hoàn
toàn có khả năng ứng dụng trong TĐBĐ.
– Luận điểm 2: Ước lượng sai số cảm biến quán tính của Smartphone
là giải pháp phù hợp cho bài toán tích hợp GNSS/INS để nâng cao độ
chính xác định vị tọa độ trên Smartphone.
• Các điểm mới của luận án

5

– Đề xuất phương pháp chuẩn hóa ảnh hưởng của tốc độ quay Trái Đất
lên các trục của cảm biến tốc độ góc cho kỹ thuật hiệu chuẩn không
cần thiết bị tham chiếu ngoài nhằm giải quyết vấn đề tốc độ quay Trái
Đất bị lẫn trong nhiễu của cảm biến chi phí thấp và các cảm biến quán
tính được trang bị sẵn trên thiết bị thông minh.
– Mô-đun chức năng hiệu chuẩn cảm biến quán tính được lập trình để có
thể thực hiện trực quan ngay trên Smartphone theo thời gian thực giúp
dễ dàng hiệu chuẩn ở thực địa và kiểm tra trước khi tiến hành đo.
– Phần mềm định vị GPS và thu thập dữ liệu thực địa được phát triển
hoàn thiện trên nền tảng iOS để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ.

6. Kết cấu luận án
Luận án gồm mở đầu, tổng quan, 3 chương, kết luận kiến nghị về những
nghiên cứu tiếp theo, danh mục công trình công bố của tác giả, danh mục tài
liệu tham khảo và phụ lục. Toàn bộ nội dung luận án được trình bày trong 133
trang, trong đó nội dung chính gồm 105 trang, 50 hình và đồ thị, 13 bảng biểu,
60 tài liệu tham khảo.

7. Cơ sở tài liệu
Luận án được xây dựng dựa trên cơ sở tài liệu từ nguồn chính thức quốc
tế đã công bố như ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google
Inc., InvenSense Inc., Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc.


6

Tổng quan

Smartphone đang làm thay đổi cuộc sống của hàng triệu người dùng trên
toàn thế giới do có nhiều ứng dụng sáng tạo cho nhiều lĩnh vực đồng thời có thể
thu nhận, lưu trữ, cập nhật và xử lý dữ liệu như một chiếc máy tính cá nhân hay
máy tính xách tay [2]. Do Smartphone có khả năng xử lý dữ liệu và hiệu năng
như một chiếc máy vi tính, đồng thời được trang bị sẵn nhiều cảm biến [22, 25,
27], nên có thể lập trình để tạo ra các ứng dụng, làm cho Smartphone có thêm
tính năng như một thiết bị mới. Việc tạo ra các ứng dụng chuyên ngành trên
Smartphone sẽ giúp tiết kiệm chi phí bởi vì không phải mua một thiết bị chuyên
dụng có độ chính xác tương đương, tạo điều kiện tiếp cận thông tin nhanh hơn
[6]. Nhiều nghiên cứu ứng dụng thành công của Smartphone trong các lĩnh vực
như nông nghiệp [59], địa chất [20], quản lý nước [42], quản lý lưu lượng giao
thông [8], giáo dục môi trường [50], y học [35]. Trong khoa học Trái Đất đã có
một số công trình nghiên cứu sau:
Jones và cộng sự [58], đã tiến hành đánh giá độ chính xác vị trí điểm
mặt bằng của một số Smartphone phổ biến sử dụng Hệ thống tăng cường GPS
- Assisted GPS (A-GPS). Các Smartphone được chọn thử nghiệm là đại diện
của các thế hệ khác nhau. Dữ liệu tọa độ vị trí điểm được thu thập bằng cách
cho các sinh viên tình nguyện sử dụng Smartphone của họ để định vị và so sánh
với các điểm chuẩn được đo bằng phương pháp RTK. Mục tiêu của họ là tạo
ra một kết quả ban đầu về độ chính xác định vị của Smartphone làm cơ sở cho
các nghiên cứu tiếp theo. Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy sai số vị trí
điểm mặt bằng trung bình trên tất cả các loại Smartphone được thử nghiệm
là ±67.47f eet (khoảng ±20m). Sai số trung phương vị trí điểm mặt bằng cho
tất cả các sản phẩm được thử nghiệm sử dụng hệ điều hành iOS (iPhone 4) là

±44.79f eet (khoảng ±14m), trong khi sai số trung phương vị trí điểm mặt bằng

cho tất cả các sản phẩm được thử nghiệm sử dụng hệ điều hành Android là
±207.25f eet (khoảng ±63m).

7

Julián Tomaˇstík Jr. và cộng sự [45], đã đánh giá độ chính xác vị trí điểm
GNSS thu được từ Smartphone cho thu thập và sử dụng dữ liệu không gian
trong rừng cùng với thiết bị GNSS chuyên dụng khác. Việc đánh giá độ chính
xác được tiến hành tại 74 điểm trong một khu rừng, cây lá kim hỗn hợp (trong
mùa lá non và lá rụng) cùng 17 điểm trong điều kiện khu vực thoáng. Các trạm
đo bằng máy kinh vĩ dùng làm tài liệu tham chiếu cho tất cả các vị trí điểm. Độ
chính xác vị trí của ba Smartphone (mỗi một loại với hai phiên bản hệ điều hành
khác nhau) được dùng để so sánh với thiết bị chuyên dụng. Sai số trung phương
vị trí điểm dao động từ ±4.96m đến ±11.45m trong mùa lá rụng và ±1.90m đến
±2.36m trong điều kiện khu vực thoáng. Sự khác biệt về độ chính xác vị trí điểm

giữa các mùa là không đáng kể, trong khi sự khác nhau giữa trong rừng và khu

vực thoáng là đáng quan tâm. Sự khác biệt giữa các thiết bị là đáng quan tâm
trong điều kiện mùa lá rụng, thiết bị chuyên dụng có độ chính xác vị trí điểm
cao hơn nhiều so với tất cả các thiết bị còn lại trong tất cả các trường hợp thử
nghiệm. Một thử nghiệm khác, Smartphone được sử dụng để định vị và đo diện
tích rừng bị thiệt hại do gió. Các kết quả thu được từ GNSS của Smartphone
cho thấy diện tích và trữ lượng gỗ có độ chính xác cao hơn so với việc ước lượng
bằng thị giác. Nhìn chung, các kết quả cho thấy rằng Smartphone hiện nay có
thể được sử dụng thành công cho một số nhiệm vụ trong quản lý rừng, nơi có
độ chính xác vị trí điểm không phải là ưu tiên cao nhất.
Những nghiên cứu trên chỉ sử dụng một hợp phần GNSS trang bị sẵn
trong Smartphone và các nghiên cứu để nâng cao độ chính xác là ít thực hiện.
Mặc dù là một công nghệ phổ biến và độ chính xác ngày càng cao, song không
phải lúc nào định vị GNSS cũng có hiệu quả, đặc biệt trong môi trường tín hiệu
bị mất như: trong đường hầm, trong các con hẻm; hoặc khi tín hiệu kém và

nhiễu như: khu đô thị, khu rừng,. . . đã làm cho việc định vị dẫn đường bằng
GNSS không được liên tục và ảnh hưởng đến độ chính xác. Để giải giải quyết vấn
đề trên, việc nghiên cứu tích hợp GNSS/INS đã được thực hiện thành công và
tương đối hoàn thiện cho một số lĩnh vực trên các sản phẩm thương mại chuyên


8

dụng [43], và GNSS/INS tích hợp vào bộ thu LiDAR [14], hệ thống thành lập
bản đồ di động [7], cải thiện độ chính xác của các thông số định hướng thu được
trong thời gian mất tín hiệu GPS sử dụng các phương pháp khác nhau [56],
triển khai tích hợp GPS/INS trên phần cứng PC-box thời gian thực [54], nâng
cao độ chính xác hệ thống dẫn đường tích hợp GNSS/INS, mô hình hóa dữ liệu
cảm biến quán tính. Grewal và cộng sự cũng đã tái bản lần thứ 3 cuốn sách nói
về GNSS, INS và tích hợp [41], cuốn sách cung cấp kiến thức cả về lý thuyết
và thực tiễn các hệ thống GNSS, INS và bộ lọc Kalman cùng các mô hình tích
hợp của chúng. Trong cuốn sách này, các tác giả đề cập đến những thuộc tính
lý thuyết quan trọng thường bị bỏ qua trong quá trình xử lý giúp giải quyết
vấn đề thực tiễn một cách hiệu quả. Groves [15], xuất bản cuốn sách giới thiệu
về các hệ thống định vị và hệ thống định vị tích hợp, mô tả các nguyên lý hoạt
động của vệ tinh, quán tính, và nhiều công nghệ định vị khác, cả về chất lượng
lẫn toán học, cung cấp chi tiết về định vị tích hợp.
Khả năng tích hợp GNSS/INS trên Smartphone là hoàn toàn khả thi khi
mà các Smartphone đã được trang bị các cảm biến quán tính [22, 27]. Vấn đề
tích hợp GNSS/INS cho Smartphone mới được xem xét trong vài năm lại đây,
một số công trình khoa học tiêu biểu sẽ được tóm tắt sau đây:
Schindhelm và cộng sự [29], đã nghiên cứu khả năng sử dụng iPhone cho
hệ thống dẫn đường quán tính, nghiên cứu này khảo sát quỹ đạo di chuyển của
iPhone quanh một vòng tròn 1 mét. Kết quả là, có sự cải thiện độ chính xác
khi áp dụng bộ lọc. Tuy nhiên, các thử nghiệm đã cho thấy ngay cả với việc sử

dụng bộ lọc thì việc xây dựng một INS chính xác trên Smartphone là một thách
thức rất lớn khi mà Smartphone được trang bị các cảm biến phổ thông với tỷ lệ
nhiễu lớn. Đối với việc thử nghiệm trên iPhone 4, tác giả cho rằng kết quả chấp
nhận được trong một thời gian ngắn, nhưng sau đó độ lệch quá cao do nhiễu
cảm biến. Các tác giả cho rằng, họ đang thực hiện một bộ lọc Kalman đa chiều
để cải thiện độ chính xác. Hạn chế của nghiên cứu này là chưa chỉ ra được ảnh
hưởng của các loại nhiễu cảm biến và giải pháp khắc phục.


9

Trong nghiên cứu của Xiaoji và cộng sự [38], về sử dụng các cảm biến
quán tính của iPhone cho dẫn đường ô-tô, các tác giả bài báo đã cho rằng hai
cảm biến trên iPhone 4 thực sự là một IMU hoàn chỉnh và có thể có đủ tính
năng của một INS nhằm hỗ trợ xác định vị trí của điện thoại, tức là một hệ
thống dẫn đường tích hợp GPS/INS có thể được áp dụng. Họ đã nghiên cứu ý
tưởng sử dụng cảm biến quán tính trong iPhone 4 của tập đoàn Apple để tạo
ra hệ thống tích hợp GPS/INS cho định vị dẫn đường ô-tô. Các kết quả của bài
báo này chỉ ra rằng các cảm biến quán tính của iPhone 4 có thể được dùng cho
mục đích định vị dẫn đường ô-tô. Nếu được hiệu chuẩn phù hợp, các cảm biến
có đủ tính năng để được coi như một IMU cho dẫn đường quán tính, và có thể
tăng cường cho định vị GPS bằng cách hàn gắn những gián đoạn tín hiệu GPS
ngắn và làm giảm những sai số thô của định vị GPS. Nghiên cứu này cũng đề
xuất một số hướng mở để phát triển trong tương lai như: cải thiện việc thu nhận
dữ liệu để bảo đảm độ ổn định lấy mẫu và độ chính xác đồng bộ hóa thời gian;
nên sử dụng tọa độ GPS đơn điểm có độ nhạy cao trong iPhone và việc điều
chỉnh thông số phù hợp cần phải được thực hiện dựa trên các bộ dữ liệu thử
nghiệm trên đường theo khối; các góc lệch trục lắp đặt của iPhone trên bảng
điều khiển ô-tô phải được ước lượng một cách tự động, và giải thuật phù hợp
cần được phát triển; tích hợp GPS/INS có thể được cải thiện hơn nữa bằng cách

đưa vào nhiều hơn các thông tin hỗ trợ (ví dụ như cảm biến từ trường, cảm biến
áp suất, đồng hồ công-tơ-mét, v.v), và có thể được mở rộng tới các tình huống
dẫn đường khác, như là đối với xe máy và các thuyền nhỏ. Mặc dù các tác giả
đã chỉ ra được sự ảnh hưởng của nhiễu hệ thống trên các cảm biến và đã đưa
ra giải pháp khắc phục bằng cách hiệu chuẩn cảm biến nhưng không được trình
bày trong bài báo. Các tác giả cũng chưa đề cập đến ảnh hưởng của nhiễu ngẫu
nhiên trên các cảm biến và phương pháp xác định chúng.
Cũng trong một nghiên cứu khác của Xiaoji và cộng sự [37], đã đề xuất
ý tưởng về việc sử dụng Smartphone được trang bị sẵn các cảm biến quán tính
làm các thiết bị thực nghiệm về công nghệ định vị dẫn đường quán tính. Trong


10

nghiên cứu của mình, các tác giả bài báo đã thiết kế một loạt các bài thực
nghiệm chỉ sử dụng Smartphone mà không dùng bất cứ thiết bị chuyên dụng
nào khác.
Mohammed EL-Diasty và cộng sự [12], khẳng định rằng việc triển khai
một hệ thống định vị dẫn đường tích hợp GNSS/INS chủ yếu được đặc trưng
bởi IMU trong việc làm giảm sự gián đoạn tín hiệu GNSS, nghĩa là chúng phụ
thuộc vào sai số do cảm biến quán tính gây ra và sai số của cảm biến quán tính
bao gồm sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên. Nói chung, các sai số hệ thống có
thể được ước lượng bằng việc hiệu chuẩn để loại bỏ khỏi dữ liệu thô. Các sai số
ngẫu nhiên có thể được nghiên cứu bằng các quá trình ngẫu nhiên tuyến tính
hoặc bậc cao.
Qua phân tích, đánh giá và bàn luận về các công trình đã công bố liên
quan mật thiết đến đề tài, đặc biệt là các công trình của Xiaoji và cộng sự [37,
38] đã đề xuất các hướng nghiên cứu để phát triển trong tương lai cùng phát
biểu của Mohammed EL-Diasty và cộng sự [12], vấn đề còn tồn tại mà luận án
sẽ phải tập trung giải quyết là xác định các nguồn sai số và thành phần sai số

của cảm biến quán tính gây ra. Để giải quyết vấn đề sai số cảm biến quán tính
cần phải dựa vào mô hình nhiễu trên cảm biến quán tính. Mô hình nhiễu trên
cảm biến quán tính đã được chỉ ra trong các tài liệu [12, 15, 39, 41, 46], trong đó
có thành phần nhiễu thống kê gây nên sai số ngẫu nhiên và thành phần nhiễu
tất định gây ra sai số hệ thống. Cách tiếp cận và lựa chọn hướng giải quyết của
luận án là: (1) Hiệu chuẩn cảm biến quán tính của Smartphone để xác định các
thành phần nhiễu tất định gây nên sai số hệ thống. Các thành phần nhiễu tất
định sẽ được sử dụng để bù vào dữ liệu đầu ra của cảm biến; (2) Phân tích và
mô hình hóa dữ liệu cảm biến quán tính của Smartphone để xác định các thành
phần nhiễu thống kê gây nên sai số ngẫu nhiên. Các thành phần nhiễu thống
kê sẽ được sử dụng để đưa vào bài toán lọc định hướng AHRS và bài toán tích
hợp GNSS/INS. Nội dung chính mà luận án cần phải giải quyết tập trung vào
Chương 1 sẽ được trình bày trong luận án.


11

Chương 1
Ước lượng sai số cảm biến quán tính của
Smartphone
1.1 Tóm tắt
Chương này giải quyết vấn đề ước lượng các thành phần sai số do cảm
biến quán tính gây ra và ảnh hưởng đến khả năng của Bộ đo quán tính - Inertial
Measurement Unit (IMU) trong INS. Phân tích và đề xuất phương pháp giúp
giải quyết những vấn đề còn tồn tại của các nghiên cứu trước đây. Phần thực
nghiệm và bàn luận được trình bày ở Chương 3.

1.2 Giới thiệu
Hệ thống tích hợp GNSS/INS đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng
dụng định vị và định hướng. Việc tích hợp GNSS/INS chủ yếu được đặc trưng

bởi khả năng của IMU để làm giảm sự gián đoạn cũng như cải thiện độ chính
xác của GNSS. Khả năng của IMU cơ bản phụ thuộc vào sai số của cảm biến
quán tính. Sai số của cảm biến quán tính bao gồm các thành phần hệ thống và
ngẫu nhiên. Thành phần hệ thống có thể ước lượng bằng hiệu chuẩn để loại bỏ
khỏi dữ liệu thô của cảm biến. Thành phần ngẫu nhiên có thể được nghiên cứu
bằng các quá trình ngẫu nhiên tuyến tính hoặc phi tuyến bậc cao, xác định các
hệ số sai số ngẫu nhiên đặc trưng của cảm biến quán tính. Các mô hình ngẫu
nhiên này sẽ sử dụng cho bộ lọc định hướng như bộ lọc Kalman để cung cấp
ước lượng tối ưu các giá trị của IMU [12].
Một IMU bao gồm cảm biến gia tốc, cảm biến tốc độ góc, có thể thêm
cảm biến từ trường và một thiết bị bổ sung giúp thu nhận, xử lý tính toán
dữ liệu cảm biến để xác định tư thế và hướng. Các IMU chuyên dụng cho INS