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

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

HÀ NỘI - 2018


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

Bảng 1.1: Đặc tính và cách xử lý các nguồn sai số của cảm biến

Sai số

Đặc tính

Cách xử lý (loại bỏ / giảm thiểu)

Tất định Thống kê Hiệu chuẩn

Mô hình hóa

Độ lệch
Hệ số tỷ lệ
Sự không trực giao
Tạp nhiễu

1.3 Mô hình sai số và bù nhiễu cảm biến
Nếu Véc-tơ gia tốc thực của cảm biến gia tốc (f ) và Véc-tơ tốc độ góc
thực của cảm biến tốc độ góc (ω ) là những trị thực thì Véc-tơ dữ liệu đầu


7

ra của cảm biến gia tốc (fˆ) và Véc-tơ dữ liệu đầu ra của cảm biến tốc độ
góc (ω
ˆ ) sẽ được viết dưới dạng mô hình toán học tiêu chuẩn như sau [4]:
fˆ ≈ [I + Sa + δSa ]f + ba + δba + wa

(1.1)

b) Hiệu chuẩn cảm biến tốc độ góc
Đối với cảm biến tốc độ góc, việc xoay trục cùng chiều kim đồng hồ lần
lượt 1/2 vòng sẽ tách được thành phần vận tốc quay trái đất trong dữ liệu đầu
ra của cảm biến tốc độ góc Hình 1.1.


8

ωe ωe
ωe

ωe

North

Cực Bắc

Up

ωe

East
Mặt
phẳng
chiếu
Vĩ độ

Đ ườ

R


(a)

(c)

g

(e)

Y
g

Y

Y

e
iPhon

X
X

Z
Z

iPh

one

g

bình với thời gian là τ = mτ0 sẽ tạo ra các mẫu mới đan xen Hình 1.3.

Hình 1.3: Lấy mẫu theo các cluster

1.5.3 Phân tích nhiễu dùng phương sai Allan
Mục đích của việc phân tích nhiễu dùng phương pháp Allan là để xác
định được các thông số đặc trưng của từng loại nhiễu thể hiện ở Bảng 1.2 [5].
Bảng 1.2: Đặc tính các nguồn sai số ngẫu nhiên của cảm biến
Các loại nhiễu

Phương sai Allan Hệ số nhiễu Độ dốc

τ
√

Lượng tử hóa

3Q2
τ2

Q

Bước ngẫu nhiên

N2
τ

−1

N

+1

3
√
2

Bất ổn độ lệch

3


10

Chương 2
Tích hợp GNSS/INS trên Smartphone
2.1 Tóm tắt
Chương này trình bày cơ sở lý thuyết xây dựng IMU và triển khai áp
dụng xây dựng IMU trên Smartphone cho bài toán tích hợp GNSS/INS.

2.2 Giới thiệu
Áp dụng bài toán xác định tư thế và tích hợp GNSS/INS trong tài liệu
của Grewal, Andrews, and Bartone [10], và của Groves [6], kết hợp với giải thuật
Hệ tham chiếu thế hướng - Attitude and Heading Reference Systems (AHRS)
của Madgwick [9] để xây dựng IMU và tích hợp GNSS/INS trên Smartphone.

2.3 Khái quát các hệ tọa độ và động học Trái Đất
Các hệ tọa độ và mối quan hệ giữa chúng là nền tảng cơ sở toán học quan
trọng để giải quyết bài toán tích hợp GNSS/INS.

2.3.1 Các hệ tọa độ được sử dụng

S

ω = 0 ωx ωy ωz
E
S q˙

=

1S
ω ⊗E
ˆ
S q
2

(2.1)
(2.2)

2.7.2 Định hướng từ cảm biến gia tốc
Cảm biến gia tốc đo gia tốc dọc theo ba trục x, y, z, có thành phần cường
độ và hướng trọng lực cục bộ trên ba trục của hệ cảm biến.


12

2.7.3 Giải thuật định hướng kết hợp để xây dựng IMU
Ước lượng định hướng của hệ quán tính trong hệ Trái Đất gọi là giải
thuật định hướng kết hợp được tính toán bằng quaternion Hình 2.1.
Cảm biến
gia tốc



q

E
S est,t

z -1

Hình 2.1: Sơ đồ khối bộ lọc định hướng xây dựng IMU [8]

2.8 Tích hợp GNSS/INS trong Smartphone
Kiến trúc tổng quát của hệ thống được thể hiện ở Hình 2.2(b). Hình 2.2
cho thấy sự thay đổi của hệ thống trước và sau khi tích hợp.

A-GNSS
Gyroscope
Games

Tín hiệu
GNSS

Smartphone
Các ứng dụng
Phần cứng, SoC
3G/LTE WiFi

GNSS/INS

A-GNSS
IMU


Antenna

Smartphone
Các ứng dụng
Phần cứng, SoC

WLAN Bluetooth
...

...

(a)

...

(b)

Hình 2.2: Kiến trúc tổng quát hệ thống tích hợp GNSS/INS trong Smartphone
(a) Hệ thống trước khi tích hợp; (b) Hệ thống sau khi tích hợp


13

2.8.1 Kiến trúc tích hợp
Sử dụng cấu hình vòng lặp đóng cho giải thuật tích hợp Hình 2.3.
Bộ thu
GNSS

Các hệ số


Hiệu chỉnh
INS

Giải pháp định vị
GNSS

Giải pháp định vị tích hợp Giải pháp định vị tích hợp
(vòng lặp đóng)
(vòng lặp mở)

Hình 2.3: Sơ đồ khối tổng thể tích hợp GNSS/INS lỏng trên Smartphone

2.8.2 Xử lý dữ liệu với phép lọc Kalman mở rộng
a) Mô hình hệ thống
Mô hình hệ thống được xây dựng dựa trên mô hình sai số INS đã được
trình bày ở mục 1.5.
  
  

n
n


δ r˙
F
F12 O3×3
δr
O
O

tham chiếu thì hệ số tỷ lệ và yếu tố không trực giao của cảm biến tốc độ góc
có sai số lớn. Khi áp dụng phương pháp đề xuất đã cho kết quả phù hợp hơn
như thể hiện ở Bảng 3.1 và Bảng 3.2.
Bảng 3.1: Các hệ số cảm biến gia tốc (C6W + pp đề xuất)
Độ lệch (mGal)

Thiết bị

SXX a

b za

b ya

bx a

Hệ số tỷ lệ (ppm)
SY Y a

Hệ số chéo trục (ppm)

SZZ a

SXY a

SXZ a

SY X a

SY Z a


-26,971

4,671

TB
1

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial F2LNJH7TG5QQ

2

Thiết bị iPhone 6 Plus, iOS 10.2.1, Serial FK1NTA7VG5QM

19,948 22,476 -17,589

Bảng 3.2: Các hệ số cảm biến tốc độ góc (C6W + pp đề xuất)
Thiết bị
1

TB

2

TB

Độ lệch (o /h)
bx g

b yg

SZY g

92

-245

11

267

-193

-188

-256

9

40

387

-64

-376

-417

-949



Gyro X
Gyro Y
Gyro Z
B (x) = 0.00524°/s/�Hz

10 -3

B (y) = 0.00291°/s/�Hz
B (z) = 0.00144°/s/�Hz

10 -4
N (x) = 0.00902°/s/�Hz
N (y) = 0.00738°/s/�Hz
N (z) = 0.00525°/s/�Hz

10 -5
10 -2

10 -1

10 0

10 1

Thoi gian cluster

10 2

10 3

N (z) = 0.00147m/s²/�Hz

10 -1

10 0

10 1

Thoi gian cluster

10 2

10 3

10 4

(giay)

Hình 3.2: Đường cong Allan của cảm biến gia tốc iPhone 6 Plus
Hình 3.1 và Hình 3.2 thể hiện đường cong độ lệch Allan của các cảm biến
quán tính trong iPhone 6 Plus được thử nghiệm.


17

Bảng 3.3: Ước lượng các nhiễu của cảm biến quán tính iPhone 6 Plus1
Loại nhiễu

Ký hiệu


14.55

20.94

1542

402

1191

1148

Bước ngẫu nhiên

N

32.48

26.56

18.90

26.57

1774

518

1469


11.33

17.02

1338

317

1003

983

Tỷ lệ răng cưa

R

28.07

22.68

16.03

22.80

1625

441

1282


N

0.055

3.709

1.365

1.153

69

E

0.048

3.666

1.133

1.630

56

D

0.058

7.015


1. Kết luận
Nghiên cứu của luận án đã phân tích, đánh giá hơn 60 công trình khoa
học liên quan đến đề tài được công bố trên các nguồn chính thức quốc tế như
ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google Inc., InvenSense Inc.,
Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc., để xác định vấn đề còn tồn tại
mà luận án cần tập trung giải quyết đối với bài toán tích hợp GNSS/INS trên
thiết bị thông minh. Có thể mô tả ngắn gọn công việc đã nghiên cứu trong hai
nhóm nội dung chính:
Nhóm nội dung thứ nhất là đánh giá khả năng sử dụng Smartphone trong
Trắc địa - Bản đồ bao gồm: lập trình phần mềm định vị tọa độ sử dụng phần
cứng GNSS được trang bị sẵn trong iPhone; tính chuyển tọa độ theo hệ quy
chiếu và lưới chiếu bản đồ làm cho iPhone có thêm chức năng như một thiết bị
định vị GPS cầm tay chuyên dụng để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ. Phần
thực nghiệm là định vị xác định tọa độ các điểm và đánh giá độ chính xác vị
trí điểm thu được bằng iPhone, công trình khoa học này đã được NCS và cộng
sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE. Kết quả đánh giá
độ chính xác cũng được so sánh với máy GPS cầm tay chuyên dụng (Garmin
eTrex 10), kết quả sai số mặt bằng của iPhone 4 là ±4.11m, trong khi sai số

mặt bằng của Garmin eTrex 10 nhỏ hơn một chút là ±3.70m; sai số độ cao của

iPhone là ±3.53m, trong khi sai số độ cao của Garmin eTrex 10 lớn hơn một
chút là ±4.12m. Sự chênh lệch về độ chính xác giữa iPhone 4 và Garmin eTrex

10 là không đáng kể và có thể kết luận chúng có cùng độ chính xác cỡ mét.

Như vậy, với độ chính xác tương đương GPS cầm tay, không cần trang bị thêm
phần cứng đồng thời có thể kết nối với Internet, kết nối cơ sở dữ liệu, chụp ảnh



phần cứng đồng thời có thể kết nối với Internet, kết nối cơ sở dữ liệu, chụp ảnh


24

Một số công trình đã công bố của tác giả
Bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE
1. Bùi Tiến Diệu, Trần Trung Chuyên, Biswajeet Pradhan, Inge Revhaug và
Razak Seidu (2015), “iGeoTrans - a novel iOS application for GPS positioning
in geosciences”, Tạp chí khoa học quốc tế Geocarto International, 30(2):1-21,
pp. 1-16, doi: 10.1080/10106049.2014.902114

Bài báo tạp chí khoa học trong nước
1. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường
Xuân, Đào Ngọc Long (2016), “Phân tích và mô hình hóa dữ liệu cảm biến
quán tính của iPhone sử dụng phương sai Allan”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật
Mỏ - Địa chất, Số 55
2. Dương Thành Trung, Trương Minh Hùng, Trần Trung Chuyên, Đỗ Văn Dương
(2017), “Nâng cao độ chính xác hệ thống dẫn đường tích hợp GNSS/INS cùng
điều kiện ràng buộc vận tốc không đối với các hướng vuông góc với hướng di
chuyển”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, Số 58

Bài báo hội nghị khoa học quốc tế
1. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Thị Mai Dung, Lê Hồng Anh, Nguyễn Trường
Xuân, Đào Ngọc Long (2016), “Development of A Mobile Data Collection And
Management System”, Hội thảo khoa học quốc tế International Conference on
Earth Sciences and Sustainable Geo-Resources Development Session: International Conference on GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development
in Earth & Allied Sciences
2. Trần Trung Chuyên, Nguyễn Trường Xuân, Nguyễn Thị Mai Dung, Trần Mai
Hương, Bùi Tiến Diệu, Đậu Thanh Bình, Đoàn Thị Thư (2017), “Development


Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long

Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....
ngày ..... tháng ..... năm ............

Có thể tìm hiểu luận án tại Thư viện Quốc gia Việt Nam hoặc Thư
viện Trường Đại học Mỏ - Địa chất.


Công trình được hoàn thành tại Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Khoa
Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Người hướng dẫn khoa học:
1. PGS. TS. Nguyễn Trường Xuân
2. TS. Đào Ngọc Long

Phản biện 1: PGS. TS. Trịnh Lê Hùng
Phản biện 2: PGS. TS. Nhữ Thị Xuân
Phản biện 3: TS. Nguyễn Văn Sáng

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án cấp
Trường họp tại Trường Đại học Mỏ - Địa chấtvào hồi ..... giờ .....



21

Kết luận và kiến nghị
1. Kết luận
Nghiên cứu của luận án đã phân tích, đánh giá hơn 60 công trình khoa
học liên quan đến đề tài được công bố trên các nguồn chính thức quốc tế như
ISI, Scopus và các hãng công nghệ như Apple Inc., Google Inc., InvenSense Inc.,
Qualcomm Technologies, Inc., Chipworks Inc., để xác định vấn đề còn tồn tại
mà luận án cần tập trung giải quyết đối với bài toán tích hợp GNSS/INS trên
thiết bị thông minh. Có thể mô tả ngắn gọn công việc đã nghiên cứu trong hai
nhóm nội dung chính:
Nhóm nội dung thứ nhất là đánh giá khả năng sử dụng Smartphone trong
Trắc địa - Bản đồ bao gồm: lập trình phần mềm định vị tọa độ sử dụng phần
cứng GNSS được trang bị sẵn trong iPhone; tính chuyển tọa độ theo hệ quy
chiếu và lưới chiếu bản đồ làm cho iPhone có thêm chức năng như một thiết bị
định vị GPS cầm tay chuyên dụng để ứng dụng trong Trắc địa - Bản đồ. Phần
thực nghiệm là định vị xác định tọa độ các điểm và đánh giá độ chính xác vị
trí điểm thu được bằng iPhone, công trình khoa học này đã được NCS và cộng
sự công bố trong bài báo tạp chí khoa học quốc tế SCIE. Kết quả đánh giá
độ chính xác cũng được so sánh với máy GPS cầm tay chuyên dụng (Garmin
eTrex 10), kết quả sai số mặt bằng của iPhone 4 là ±4.11m, trong khi sai số

mặt bằng của Garmin eTrex 10 nhỏ hơn một chút là ±3.70m; sai số độ cao của

iPhone là ±3.53m, trong khi sai số độ cao của Garmin eTrex 10 lớn hơn một
chút là ±4.12m. Sự chênh lệch về độ chính xác giữa iPhone 4 và Garmin eTrex

10 là không đáng kể và có thể kết luận chúng có cùng độ chính xác cỡ mét.


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 chính xác nhằm giải quyết vấn đề tốc độ
quay trái đất bị lẫn trong nhiễu của cảm biến chi phí thấp và cảm biến 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 iPhone theo


23

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.

2. Kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo
Tích hợp hệ thống GNSS/INS có thể cải thiện độ chính xác vị trí của
định vị dẫn đường, cảm biến quán tính trên điện thoại thông minh có thể được
sử dụng để bù độ nghiêng hoặc định hướng của các hệ thống đo đạc được trang
bị trong xe ô-tô, máy bay hay tàu thuyền. Đã có nhiều nghiên cứu liên quan
đến tích hợp hệ thống GNSS/INS trong suốt thời gian qua và ngày càng được
cải thiện. Tuy nhiên, một thách thức lớn khi tích hợp GNSS/INS trên thiết bị
thông minh là bài toán tốc độ xử lý bởi vì giải thuật tích hợp thường có khối
lượng tính toán lớn nhưng lại phải thực hiện liên tục trong một thời gian rất
ngắn (cỡ 0.01 giây). Để xây dựng các hệ thống tích hợp trên thiết bị thông
minh cần phải nghiên cứu cơ sở khoa học và đề xuất các giải thuật mới phù
hợp với nền tảng di động, phát triển các hệ thống tích hợp để ứng dụng hiệu
quả trong thực tiễn. Do đó, các nội dung sau cần được tiến hành nghiên cứu:
1. Tối ưu hóa giải thuật tích hợp GNSS/INS trên thiết bị thông minh.
2. Nghiên cứu và phát triển hệ thống tích hợp GNSS/INS và cảm biến đo sâu
hồi âm trên thiết bị thông minh ứng dụng trong đo đạc thủy văn.