i BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG

VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ

PHẠM HẢI AN

VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
CHUYỂN ĐỘNG CHO MỘT LỚP
PHƯƠNG TIỆN CƠ GIỚI QUÂN SỰ
SỬ DỤNG ĐA CẢM BIẾN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số
liệu, kết quả nêu trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng
được ai công bố trong bất kì công trình khoa học nào khác. Tác giả

Phạm Hải An iii LỜI CÁM ƠN
Sau thời gian học tập và nghiên cứu, tôi đã hoàn thành bản luận án này. Tôi
xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Lê Hùng Lân và TS Nguyễn Quang
Hùng đã tận tình giúp đỡ tôi để tôi hoàn thành bản luận án này.
Tôi gửi lời cảm ơn tới phòng Đào tạo Viện Khoa học và Công nghệ quân
sự, Viện Tự động hóa Kỹ thuật quân sự, Viện Tên lửa cùng các đồng nghiệp,
các cộng sự hoạt động nghiên cứu khoa học trong và ngoài quân đội, đã giúp
đỡ tôi trong quá trình học tập, nghiên cứu khoa học và hoàn thành luận án

1.5. Các phương pháp dẫn đường định vị xác định tham số chuyển động
của phương tiện cơ giới quân sự 19
1.5.1 Hệ thống dẫn đường định vị vô tuyến điện GPS 19
1.5.2 Hệ thống dẫn đường định vị dự đoán INS 24
1.5.3 Hệ thống định vị, dẫn đường đa cảm biến và quá trình trộn dữ liệu 28
1.6. Các hệ tọa độ và các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới
quân sự 30
1.6.1 Các hệ toạ độ tham chiếu và chuyển vị 30
1.6.2 Các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự 32
1.7. Kết luận 34
CHƯƠNG 2 THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH CÁC THAM SỐ CHUYỂN ĐỘNG
TRÊN CƠ SỞ TÍCH HỢP ÍN/GPS BẰNG BỘ LỌC KALMAN 36
2.1. Thuật toán dẫn đường quán tính 36
2.1.1 Ma trận chuyển vị giữa các hệ toạ độ 36
2.1.2 Thuật toán dẫn đường quán tính 39
2.1.3 Các phép toán cơ học của hệ dẫn đường quán tính 43
2.2. Bản chất bù giữa INS/GPS 46
2.3. Đánh giá về sai số 48
2.4. Sai số về vị trí 48
2.5. Sai số về vận tốc 49
2.6. Công thức động học các sai số về góc định hướng 52
2.7. Hệ thống tích hợp INS/GPS dựa trên bộ lọc Kalman 53 v2.8. Các phương pháp tích hợp INS/GPS 60
2.9. Kết luận 66
CHƯƠNG 3 QUÁ TRÌNH ĐỘNG HỌC CHUYỂN ĐỘNG CỦA PHƯƠNG TIỆN

KẾT LUẬN 118
CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 120
viDANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

I. Các ký hiệu

sai số của một biến, hoặc giá trị hiệu chỉnh của một biến.
()

hàm Dirac delta.

vector sai số góc định hướng.

gia tốc trọng trường.

kinh độ địa lý.

vector tốc độ góc.

ma trận phản đối xứng của vector tốc độ góc

.

vĩ độ địa lý.

vector trọng lực.
G ma trận thiết kế (ma trận khuyếch đại).
h chiều cao của elipsoid.
H ma trận thiết kế của phép đo.
I ma trận đơn vị.
K độ lợi của bộ lọc Kalman.
M bán kính cong của mặt phẳng cắt tạo bởi trục z và trục phương
bắc (kinh tuyến).
N bán kính cong của mặt phẳng cắt tạo bởi trục z và trục phương
đông.
P ma trận lỗi tương quan của vector trạng thái.
q
vector quaternion.
Q
k
ma trận hiệp biến của vector sai số hệ thống.
Q(t) ma trận mật độ phổ.
R ma trận quay của vector hoặc hệ toạ độ, hoặc ma trận hiệp biến
của vector sai số phép đo.
r
vector vị trí.
s hệ số tỷ lệ.
u
vector sai số hệ thống liên tục về mặt thời gian.
v
vector vận tốc.
f
v

vector số gia vận tốc.

MAM hệ mờ Mamdani.
MEMS hệ vi cơ điện tử (Micro-Electro-Mechanical-System).
MEMS INS/GPS hệ INS dựa trên công nghệ vi cơ điện tử tích hợp GPS
MISO nhiều đầu vào, một đầu ra.
NED hệ toạ độ dẫn đường Bắc-Đông-Hướng tâm.
N/A không có sẵn (Not Available).
TS hệ mờ Takagi-Sugeno.
PVA vị trí, vận tốc và góc định hướng. ixDANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1: So sánh mô hình tích hợp INS/GPS tập trung và phân tán 65

Bảng 3.1: Các phép hiệu chỉnh thông qua quá trình động học chuyển động
phương tiện cơ giới quân sự 85

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1: Quá trình xử lý thông minh của con người 10

Hình 1.2: Hệ thống quản lý đa cảm biến 13

Hình 1.3: Kiến trúc trung tâm với một trung tâm xử lý 17


Hình 2.7: Sơ đồ tích hợp INS/GPS tập trung (vòng mở) 64

Hình 2.8: Sơ đồ tích hợp INS/GPS tập trung (vòng đóng) 64

Hình 2.9: Sơ đồ tích hợp INS/GPS phân tán (vòng mở) 65

Hình 2.10: Sơ đồ tích hợp INS/GPS phân tán (vòng đóng) 65

Hình 3.1: Các thành phần cơ bản của một hệ thống suy diễn mờ 72

Hình 3.2: Phương pháp giải mờ Mamdani trung bình tâm 74

Hình 3.3: Hệ mờ nhận dạng động học chuyển động 86

Hình 3.4: Các giá trị vào/ra của hệ mờ nhận dạng động học chuyển động
phương tiện cơ giới quân sự 88

Hình 3.5:
Quá trình nhận dạng động học chuyển động phương tiện cơ giới quân
sự
90

Hình 3.6: Quan hệ vào ra của các đầu vào, đầu ra và luật mờ 91

Hình 3.7: Sơ đồ khối đánh giá kết quả đầu ra DI(tk) dựa trên 91

các đầu vào và luật mờ tương ứng 91

Hình 3.8: Sơ đồ chức năng khối đánh giá đặc tính chuyển động 92



Hình 3.18 Góc hướng có hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh khi phương tiện ở
trạng thái không chuyển động 97

Hình 3.19 Góc nghiêng và góc chúc có hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh khi
phương tiện ở trạng thái không chuyển động 98

Hình 3.20 Sai số tốc độ có hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh khi phương tiện
chuyển động cong (Vườn hoa Trung tâm) 99

Hình 3.21: Sai số vị trí đánh giá bằng bộ lọc Kalman khi có hiệu chỉnh và khi
không có hiệu chỉnh 100

Hình 3.22: Quỹ đạo chuyển động đánh giá bằng bộ lọc Kalman khi chưa có
hiệu chỉnh và khi có hiệu chỉnh sai số 100

Hình 4.1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ TSK 104

Hình 4.3: Cấu trúc của bộ lọc Kalman mờ đánh giá độ cân bằng mặt phẳng bệ
thân xe của phương tiện cơ giới quân sự 107

Hình 4.4: Hệ mờ đánh giá giá trị R 110

Hình 4.5: Tập mờ chỉ số động học của gia tốc kế và con quay 111

Hình 4.6: Quan hệ vào ra của mô hình mờ 112

Hình 4.7: Quan sát các giá trị vào ra của mô hình mờ 112

Hình 4.7: Con quay ADIS16354 và gia tốc kế ADIS16209 113

truyền động pháo và điều khiển hoả lực, các hệ thống thông tin liên lạc, chỉ
huy Chính vì vậy, việc nhận dạng chuyển động phương tiện, phát hiện mục
tiêu, lấy phần tử bắn, tự động ổn định đường ngắm của hệ trinh sát và hoả lực
trên xe để đảm bảo khả năng tác chiến trong điều kiện cơ động là nội dung
được quan tâm đặc biệt.
2. Sự phát triển của một số phương tiện cơ giới quân sự trên thế giới
Các hệ thống C4i (Command, Control, Communications, Computers and
Intelligence) điều khiển hoả lực cho tổ hợp vũ khí đã và đang được các nước
tiên tiến hết sức quan tâm phát triển, đặc biệt là nhóm các nước có nền công
nghiệp quân sự mạnh như Mỹ, Nga, Anh, Pháp, Đức. Các nước này đều đã
trang bị các tổ hợp chiến đấu có khả năng vừa cơ động, vừa chiến đấu, trong
đó điển hình là các tổ hợp sau: PANTSYR S1 trên xe bánh lốp của Nga;
AVENGER, Blazer, LAV-AD của Mỹ 2

Bên cạnh các nước có trình độ công nghệ quân sự cao, một số nước trên thế
giới như Trung quốc, Israel, Canada… cũng không đứng ngoài xu thế này
như ADATS của Canada; TYPE95 của Trung quốc; EAGLE EYE của
Israel Hiện nay, các nước trong khu vực Đông Nam Á cũng đã quan tâm và
trang bị các hệ thống này như Thái Lan trang bị tổ hợp ADATS của Canada,
Singapore và Malaysia trang bị hệ thống JERNAS/RAPIER FSC của Anh.
Đặc điểm chung của các tổ hợp này toàn bộ tổ hợp được đặt trên phương
tiện cơ giới quân sự cho phép vừa cơ động, vừa chiến đấu. Hầu hết các hệ
thống này đều có khả năng quan sát trong vòng 10-25 km với khả năng tiêu
diệt mục tiêu trong cự li nhỏ hơn 15 km. Các loại tên lửa tầm thấp được sử
dụng thường là tên lửa tầm thấp với tầm tiêu diệt mục tiêu từ 1 km đến 15 km.
Các loại súng kèm tổ hợp được thiết kế và trang bị từ 12,7 mm đến 30 mm
với khả năng tiêu diệt mục tiêu từ 300m đến 2,5 km.

4

phương tiện cơ giới quân sự bánh lốp đang được nghiên cứu, thiết kế, chế tạo,
cụ thể:
- Tổ hợp chiến đấu gồm pháo 23mm 2 nòng và dàn phóng 2 quả đạn tên lửa
phòng không vác vai lắp trên xe Gaz - 66, có camera quan sát, điều khiển bắn
từ buồng lái bằng Joystick.
- Nghiên cứu lắp đặt hệ thống chỉ huy lên xe vận tải bánh lốp.
- Xây dựng cụm hoả lực phòng không cơ động trên phương tiện cơ giới
bánh lốp bao gồm một cụm hoả lực 14,5 mm 4 nòng với hệ thống điều khiển
truyền động, đặt trên xe bánh lốp và các thiết bị phụ trợ đi kèm.
Các nghiên cứu này đã từng bước giải quyết các vấn đề tích hợp vũ khí và
hệ thống quan sát phát hiện mục tiêu trên phương tiện cơ giới, tuy nhiên vấn
đề tác chiến bám bắt và tiêu diệt mục tiêu trong khi phải cơ động chiến đấu
đang là vấn đề đặt ra cần giải quyết.
Xác định tọa độ mục tiêu, lấy phần tử bắn, tự động ổn định đường ngắm
của hệ trinh sát và hoả lực trong điều kiện hệ thống cơ động là một vấn đề rất
phức tạp, cần tính đến các yếu tố bao gồm xác định vị trí hiện thời của hệ
thống, trạng thái của thân bệ gắn liền với trạng thái chuyển động của phương
tiện cơ giới. Những vấn đề này đã được thế giới quan tâm nghiên cứu giải
quyết, tuy nhiên do liên quan đến quân sự nên ít được công bố; Hiện nay
Quân đội ta đang trong quá trình nghiên cứu và phát triển, tuy nhiên cho đến
thời điểm hiện tại vẫn chưa có một công trình nghiên cứu cụ thể nào giải
quyết bài toán nhận dạng chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự.
Các hệ thống nhận dạng chuyển động phương tiện cơ giới đều nhằm mục
đích duy trì một cách liên tục và chính xác để bám theo vị trí và các góc
hướng chuyển động của phương tiện. Thông thường có hai kỹ thuật nhận
dạng chuyển động là kỹ thuật dẫn đường quán tính INS và kỹ thuật dẫn
đường định vị vệ tinh GPS. Vấn đề ở đây là cả hai kỹ thuật dẫn đường trên

6

quay. Tuy nhiên phương pháp này không phù hợp với tính độ nghiêng của
phương tiện cơ giới quân sự do sai số độ lệch của con quay vi cơ điện tử lớn
dẫn đến giá trị góc thu được nhanh chóng bị phân kỳ. Do quá trình tích phân,
giá trị độ nghiêng thu được từ con quay sẽ bị phân kỳ theo thời gian, tuy
nhiên giá trị đầu ra của con quay lại ổn định với nhiễu, và nó rất chính xác với
các ứng dụng trong thời gian ngắn. Trong khi đó các giá trị sai số về góc
nghiêng đo được từ gia tốc kế không bị phân kỳ theo thời gian do phép tính
tích phân thì lại chịu ảnh hưởng của lực gia tốc trọng trường trên cả 03 trục
tọa độ. Do vậy, một thuật toán trộn sẽ được luận án phát triển để tích hợp đầu
ra của cảm biến gia tốc và con quay cho các đánh giá về độ cân bằng mặt
phẳng bệ thân xe.
4. Mục đích nghiên cứu của luận án
Xuất phát từ thực tế trên luận án đặt ra các mục tiêu nghiên cứu sau:
- Đưa ra một phương pháp hạn chế sai số khi đánh giá tham số chuyển
động của phương tiện cơ giới quân sự thông qua nhận dạng quá trình động
học phương tiện.
- Nghiên cứu thiết kế bộ lọc Kalman mờ đánh giá độ nghiêng của phương
tiện cơ giới quân sự, đưa ra giá trị chính xác về độ cân bằng thân phương tiện.
5. Phạm vi nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu của luận án tập trung trong phạm vi sau:
- Phương tiện cơ giới quân sự là phương tiện xe bánh lốp cải tiến, trên xe
có bệ lắp hệ thống camera, đo xa laser quan sát chỉ thị mục tiêu. Phương tiện
cơ giới quân sự được trang bị khối đo lường quán tính dựa trên công nghệ vi
cơ điện tử (MEMS INS) và thiết bị GPS để xác định tham số chuyển động.
- Nhận dạng các tham số chuyển động của phương tiện cơ giới quân sự là
bài toán phức tạp, luận án chỉ tập trung nghiên cứu phát triển phương pháp

Chương 2: "Thuật toán xác định tham số chuyển động trên cơ sở tích hợp
INS/GPS bằng bộ lọc Kalman". 8

Trình bày thuật toán dẫn đường quán tính, xây dựng các phương trình động
học sai số của hệ thống dựa trên các phân tích về sai số. Thiết kế bộ lọc
Kalman tích hợp INS/GPS thông qua việc sử dụng các phương trình động học
sai số.
Chương 3: "Quá trình động học chuyển động của phương tiện cơ giới quân
sự và các hiệu chỉnh tương ứng tới thuật toán dẫn đường quán tính".
Đưa ra những nguyên lý cơ bản của logic mờ và xây dựng thuật toán cho
hệ mờ nhận dạng đặc tính của chuyển động. Từ các kết quả đánh giá của hệ
mờ này, các hiệu chỉnh sai số sẽ được tiến hành tương ứng với động học của
chuyển động.
Chương 4: "Nâng cao độ chính xác đánh giá độ cân bằng mặt phẳng bệ
thân xe của phương tiện cơ giới quân sự".
Độ cân bằng mặt phẳng bệ thân xe của phương tiện cơ giới được đánh giá
trên cơ sở sử dụng cảm biến gia tốc và con quay vi cơ điện tử. Hai loại cảm
biến này có đặc trưng nhiễu khác nhau, bộ lọc Kalman mờ sẽ trộn dữ liệu của
chúng để đưa ra đánh giá sai số tốt nhất. Hệ mờ ở đây đóng vai trò hiệu chỉnh
các tham số của bộ lọc phù hợp với đặc tính của chuyển động hiện thời
phương tiện cơ giới quân sự.
9

1. CHƯƠNG 1
10

việc trộn dữ liệu này [16], [28]. Hình 1.1 chỉ ra hệ thống trộn dữ liệu thông
minh của bộ não người sử dụng các nguồn thông tin đa cảm biến từ các giác
quan.
Hình 1.1: Quá trình xử lý thông minh của con người
Về nguyên tắc, trộn dữ liệu sẽ đưa ra được một kết quả có ý nghĩa hơn là từ
một nguồn dữ liệu đơn. Ta xét một ví dụ đơn giản khi giám sát một đối tượng
chuyển động, như máy bay, được quan sát bởi một rada và một cảm biến ảnh
hồng ngoại. Rada cung cấp được dữ liệu về tầm xa của máy bay một cách
chính xác nhưng lại bị hạn chế khả năng xác định góc chúc ngóc và góc
hướng. Bằng sự tương phản, cảm biến ảnh hồng ngoại có thể xác định chính
xác góc chúc ngóc và góc hướng nhưng không thể đo được khoảng cách. Nếu
kết hợp dữ liệu nhận được của hai cảm biến trên ta sẽ xác định vị trí chính xác
của máy bay trong không gian.
Một số lý do chỉ ra tại sao phải trộn dữ liệu được đưa ra dưới đây [44]:
* Nâng cao tính bền vững của hệ thống: Trong tình huống nguồn dữ
liệu đơn đó hỏng hoàn toàn thì hoạt động của hệ thống sẽ bị ảnh hưởng. Vì
vậy, một hệ thống sử dụng một vài nguồn dữ liệu sẽ bền vững hơn trong vận

thông tin không chắc chắn sau quá trình trộn để bỏ đi các dữ liệu mơ hồ).
* Mở rộng thông tin về đối tượng. Nhiều nguồn dữ liệu sẽ cung cấp
thêm thông tin về đối tượng hoặc sự kiện quan sát. Mở rộng thông tin bao
gồm cả không gian và thời gian.
* Hiệu quả về chi phí với việc giảm về chi phí tính toán, truyền thông
và tài nguyên mạng. Trong trường hợp tổng quát, hầu hết chi phí sẽ phụ thuộc
vào nhiều nguồn dữ liệu đầu vào hơn là dựa vào một nguồn dữ liệu để cung
cấp tất cả thông tin cần thiết. Ví dụ để xây dựng một cảm biến thực hiện nhiều
chức năng sẽ đắt hơn rất nhiều so với việc kết hợp một vài cảm biến đơn giản
và rẻ tiền với một chức năng cụ thể.
* Không có nguồn dữ liệu đơn hoàn chỉnh. Hầu hết các nguồn thu thập
dữ liệu, ví dụ như các cảm biến, chỉ thực sự hữu ích trong một môi trường
nhất định. Những thông tin thu nhận được từ một nguồn dữ liệu đơn sẽ bị hạn
chế và có thể không hoàn toàn đầy đủ và đáng tin cậy. Ví dụ như cảm biến âm
thanh chỉ phát hiện được đối tượng khi có tín hiệu âm thanh được phát ra,
cảm biến quang điện tử hoàn toàn phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng ở môi
trường xung quanh và các cảm biến giám sát điện tử chỉ có thể phát hiện các
đối tượng có sóng điện từ phát ra 12

1.2. Quản lý đa cảm biến
Các cảm biến cung cấp dữ liệu và thông tin cho quá trình trộn dữ liệu. Để
đưa ra đánh giá tốt nhất về đại lượng đang xem xét, một trong các yêu cầu đầu
tiên là phải lựa chọn được các loại cảm biến phù hợp và quản lý chúng. Quản
lý cảm biến giải quyết các công việc phức tạp như sau [27], [32]:
+ Nguồn dữ liệu từ một cảm biến là không đủ.
+ Khả năng của các cảm biến là hạn chế.
+ Tính động học của môi trường cao.

Hình 1.2: Hệ thống quản lý đa cảm biến
Quản lý đa cảm biến được thiết kế từ việc cấp phát các tài nguyên hoặc đặt
lịch cho các nhiệm vụ của hệ thống. Với các tiến bộ hiện nay trong công nghệ
chế tạo cảm biến, vai trò và chức năng của chúng đã được mở rộng. Chúng ta
có thể phân loại vai trò và chức năng của cảm biến theo tính hệ thống và theo
cấu trúc định trước.
Trong quá trình trộn dữ liệu và thông tin, quản lý các cảm biến có thể phân
loại theo 03 mức dưới đây [44]:
+ Mức 1: mức thấp nhất của quản lý đa cảm biến liên quan đến việc điều
khiển riêng lẻ từng cảm biến một, ví dụ như hướng theo dõi, điểm quan sát,
thay đổi tần suất theo dõi Ví dụ, một rada định hướng theo dõi một mục tiêu
có thể được dẫn hướng bởi một hệ thống quản lý cảm biến.
+ Mức 2: tại mức 2 hệ thống quản lý đa cảm biến sẽ tập trung vào nhiệm vụ
và các mode hoạt động của các cảm biến. Các cảm biến sẽ hoạt động theo
phương thức ưu tiên các nhiệm vụ và xác định khi nào và bằng cách nào một
mode có thể được kích hoạt. Bên cạnh đó, hệ thống quản lý các cảm biến có
.
. . .
.
Cảm biến n
Các cảm biến
(không đồng nhất/
đồng nhất)

Trộn dữ liệu
đa cảm biến
Tương tác với

hạn chế. Tuy nhiên, hệ thống quản lý đa cảm biến có thể trực tiếp điều khiển
một vài cảm biến trong một mô hình tích hợp hoặc trộn dữ liệu từ các cảm
biến thành một nguồn cung cấp thông tin cho quá trình trộn. Nhiệm vụ của
mức này là:
- Sắp xếp hoặc triển khai vị trí của các cảm biến động sao cho vùng bao
phủ là tốt nhất.
- Trộn dữ liệu của các cảm biến một cách hiệu quả và tối ưu (cực tiểu
hoá các bố trí không cần thiết).
1.3. Các vấn đề cần giải quyết trong bài toán trộn dữ liệu đa cảm biến
Trộn dữ liệu phải xử lý nhiều nguồn thông tin khác nhau, các thông tin có
thể có nhiễu, độ chính xác thấp, số lượng lớn Dưới đây là các vấn đề thông
thường cần phải giải quyết khi trộn dữ liệu [16], [32]:
+ Số chiều và sự sắp xếp của dữ liệu. Các bộ cảm biến khác nhau có dữ
liệu được đo lường khác nhau và vì vậy có số chiều và các đặc trưng khác
nhau. Việc sắp xếp và biến đổi dữ liệu là rất cần thiết để có được định dạng và
chuẩn chung. Quá trình đăng ký và nhập dữ liệu được xem là một phần của
quá trình sắp xếp dữ liệu. Các hệ thống cảm biến khác nhau sẽ đưa ra các dữ
liệu khác nhau trong các mặt sau:
- Hệ thống tọa độ: dữ liệu có thể thu được ở các hệ toạ khác nhau ví dụ
như trong các hệ toạ độ gắn liền, hệ toạ độ quán tính, hệ toạ độ dẫn đường 15

- Đơn vị đo: dặm, mét.
- Kích thước khác nhau của dữ liệu.
- Đặc trưng: tần số, biên độ, dữ liệu ảnh hoặc không phải là dữ liệu ảnh.
- Độ phân giải và độ chính xác của dữ liệu.
- Nền tham chiếu: Các cảm biến trong cùng một nền hoặc trên các nền
khác nhau cần phải được sắp xếp vào trong một không gian tham chiếu