BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ

BÁO CÁO TÓM TẮT
KẾT QUẢ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ĐỀ TÀI
“NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU INS/GPS,
PHỤC VỤ CÔNG TÁC ĐÀO TẠO NGÀNH TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ”
MÃ SỐ: 2015.07.09

Cơ quan chủ trì đề tài/dự án: Trường ĐH Tài nguyên và Môi trường HN
Chủ nhiệm đề tài/dự án: ThS. Đỗ Văn Dương

Hà Nội – 2017


BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ

BÁO CÁO TÓM TẮT
KẾT QUẢ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ĐỀ TÀI
“NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU INS/GPS,
PHỤC VỤ CÔNG TÁC ĐÀO TẠO NGÀNH TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ”
MÃ SỐ: 2015.07.09

Chủ nhiệm đề tài/dự án:
(ký tên)

ThS. Đỗ Văn Dương


Tuy nhiên, các nghiên cứu trong nước vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần
được nghiên cứu như sau:
- Các nghiên cứu về công nghệ tích hợp INS/GPS trong nước tập trung chủ
yếu vào các ứng dụng cho định vị dẫn đường các phương tiện giao thông và lĩnh
vực quân sự. Việc nghiên cứu hệ thống INS/GPS ứng dụng cho ngành trắc địa bản
đồ vẫn còn hạn chế hoặc chưa đầy đủ.
- Các nghiên cứu trong nước mới nghiên cứu phương pháp tích hợp lỏng,
trong đó trị đo GPS cung cấp cho hệ thống là vị trí hoặc vận tốc của máy thu GPS.
Việc tích hợp chặt trong đó sử dụng trực tiếp các trị đo GPS thô như khoảng cách
giả, trị đo Doppler, hay trị đo pha sóng tải chưa được đề cập.
1


- Vẫn còn hạn chế trong việc nghiên cứu đề, xuất tích hợp thêm các cảm biến
phụ trợ nhằm nâng cao độ chính xác và tính ổn định của hệ thống tích hợp.
- Chưa tập trung đến các phương pháp sử lý số liệu cho sử lý sau như các phép
lọc hai chiều, các phép ước lượng trơn để nâng cao độ chính xác của hệ thống.
- Các module phần mềm được giới thiệu trong các nghiên cứu trên chủ yếu
là các module phần mềm mô phỏng hoặc còn rất đơn giản, chưa nhiều các tham
số thiết đặt cho việc xử lý số liệu. Điều này gây khó khăn cho người sử dụng hoặc
phát triển cho các ứng dụng thực tế.
- Các nghiên cứu trong nước vẫn còn hạn chế trong việc nghiên cứu và thử
nghiệm hệ thống INS/GPS trong môi trường nhiễu, khuất tín hiệu GPS.
- Việc thử nghiệm và đánh giá độ chính xác các hệ thống chưa thật sự thuyết
phục và tin cậy do thiếu các hệ thống chuẩn hoặc các phương pháp đo đạc đủ tin cậy.
- Đối với công tác đào tạo trong lĩnh vực Trắc địa-Bản đồ ở Việt nam,
công nghệ GPS đã được đưa vào chương trình giảng dạy, tuy nhiên, trong
những năm gần đây với những công nghệ yêu cầu xác định một cách đồng thời
các tham số về vị trí và hướng ở tần số đầu ra cao như công nghệ Lidar hàng không,
công nghệ đo ảnh sử dụng máy bay không người lái thì riêng công nghệ GPS là

núi, qua đường hầm.
- Thử nghiệm và đánh giá độ chính xác của hệ thống dựa trên các hệ thống
chuẩn và phần mềm thương mại và bằng các phương pháp đo đạc thực địa chính xác.
- Các nghiên cứu trong đề tài sẽ là cơ sở để cung cấp các tài liệu khoa học, bổ
sung trang thiết bị thí nghiệm phục vụ đào tạo về công nghệ tích hợp INS/GPS, ứng
dụng trong ngành Trắc địa-Bản đồ ở Việt Nam.
2. Mục tiêu nghiên cứu
-

Phát triển một hệ thống tích hợp INS/GPS sử dụng các cảm biến quán tính và

máy thu GPS, phục vụ công tác đào tạo ngành Trắc địa-Bản đồ.
-

Thiết kế, xây dựng phần mềm để xử lý số liệu tích hợp INS/GPS.

-

Thử nghiệm độ tin cậy của hệ thống tích hợp và phần mềm.

4


I. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ HỆ THỐNG INS/GPS
1.1. Trên thế giới
Mặc dù đã được nghiên cứu và phát triển từ khá sớm (1960) nhưng các hệ
thống INS trước đây thường bị hạn chế phổ biến trong các ứng dụng thương mại với
hai lý do chính là nó thường liên quan đến các ứng dụng trong lĩnh vực quân sự và
giá thành cho một hệ thống thường khá cao (hàng trăm ngàn đô la Mỹ/ bộ). Ưu
điểm chính của các hệ thống INS là nó vận hành một cách độc lập để cung cấp các

thống sẽ tăng rất nhanh, đặc biệt là với hệ thống tích hợp sử dụng MEMS IMU giá
thấp. Ở khía cạnh khác, mặc dù được coi là có thể cung cấp thông tin định vị với độ
chính xác ổn định, thực tế GPS cũng chịu ảnh hưởng bởi rất nhiều nguồn sai số và
các nguồn sai số này gây ra những sai số trong trị đo GPS với độ lớn phụ thuộc vào
môi trường đo, máy đo và phương pháp đo. Do vậy xu hướng nghiên cứu chính trên
thế giới hiện nay là tập trung vào các phương pháp nhằm nâng cao độ chính xác
định vị, định hướng của các hệ thống INS/GPS sử dụng các cảm biến IMU và máy
thu GPS giá thấp. Để đạt mục đích này, có ba cách tiếp cận chính, phổ biến trong
các nghiên cứu là nâng cao độ chính xác của INS, nâng cao độ chính xác GPS và
cải thiện phương pháp tích hợp INS/GPS.
Để nâng cao độ chính xác của INS, phương pháp thường được tập trung
nghiên cứu là thông qua các phép kiểm nghiệm nhằm phát hiện các nguồn sai số hệ
thống cũng như nhiễu gây ra bởi các cảm biến quán tính, từ đó hiệu chỉnh vào dữ
liệu đầu ra của cảm biến hoặc giảm bớt sai số bằng các phương pháp xử lý số liệu
thích hợp. Với phương pháp kiểm nghiệm IMU, nhược điểm chính của phương
pháp này là nó đòi hỏi phải trang bị những thiết bị chuyên dụng trong phòng thí
nghiệm để kiểm nghiệm, điều này trong một số trường hợp là không khả thi và làm
tăng giá thành chung của hệ thống. Ở một hướng khác, giá trị của các loại sai số hệ
thống trong IMU được ước lượng thông qua các phương pháp xử lý số liệu trong
quá trình xử lý số liệu tích hợp INS/GPS. Ưu điểm của phương pháp này là không
6


yêu cầu những thiết bị và quy trình kiểm nghiệm đắt tiền. Tuy vậy nhược điểm là
độ tin cậy trong ước lượng sai số không cao so với phương pháp kiểm nghiệm
trong phòng thí nghiệm.
Đối với GPS, như đã đề cập ở trên, độ chính xác định vị bằng GPS phụ thuộc
vào ba yếu tố chính là điều kiện môi trường, chất lượng máy thu và phương pháp
định vị. Đối với các ứng dụng định vị dẫn đường và MMS, hai phương pháp định vị
GPS phù hợp và cho độ chính xác cao thường được áp dụng là định vị đơn chính

độ chính xác và tính ổn định của hệ thống tăng lên đáng kể.
Cùng với sự phát triển các sản phẩm đóng gói công nghệ tích hợp INS/GPS
như các sản phẩm của các hãng Novatel (Canada), BEI (Mỹ), SBG (Pháp), các
chương trình chuyên sâu về công nghệ tích hợp INS/GPS cũng đã được đưa vào
chương trình đào tạo sau đại học tại các trường Ohio State University (Mỹ),
University of Calgary (Canada), National Cheng Kung University (Đài Loan).
1.2. Nghiên cứu trong nước
Ở trong nước, cùng với việc phát triển và khai thác sử dụng các hệ thống MMS,
như các hệ thống Lidar hàng không, hệ thống chụp ảnh hàng không sử dụng máy
bay không người lái, các hệ thống định vị, định hướng INS/GPS cũng đã được đề
cập đến (Lương Chính Kế (2004) và Trần Đức Phú (2010)). Tuy nhiên do đã được
đồng bộ cùng các thiết bị khác từ phần cứng đến phần mềm, những nghiên cứu tập
trung các hệ thống INS/GPS trên các hệ thống MMS này vẫn còn rất hạn chế. Theo
những hướng ứng dụng khác, một số nghiên cứu tập trung về hệ thống INS/GPS có
thể được kể đến như sau:
Lưu Mạnh Hà (2007) nghiên cứu phương pháp kiểm nghiệm và phân tích sai số
của cảm biến quán tính MEMS IMU. Trong nghiên cứu, tác giải sử dụng các thiết bị
thí nghiệm để kiểm định nhằm xác định các loại sai số hệ thống cũng như mô hình
nhiễu gây ra bởi MEMS IMU. Theo tác giả, việc xác định các loại sai số hệ thống
cũng như mô hình nhiễu là rất cần thiết để sử dụng trong quá trình xử lý số liệu tích
hợp nhằm nâng cao độ chính xác của hệ thống.
Trần Đức Tân và Nguyễn Phú Thùy (2009) đã nghiên cứu phát triển và đánh giá
độ chính xác của hệ thống INS/GPS sử dụng cảm biến IMU và máy thu GPS giá
thấp ứng dụng cho các phương tiện dẫn đường mặt đất. Kết quả thử nghiệm trong
nghiên cứu chỉ ra rằng độ chính xác về vị trí của hệ thống vào khoảng từ 3-4m và
0

sai số phương hướng vào khoảng từ 2-3 . Với kết quả trên, có thể thấy rằng hệ
thống là phù hợp với các ứng dụng dẫn đường phổ thông. Tuy nhiên, đối với các
ứng dụng trong Trắc địa-Bản đồ, sai số định vị, định hướng như trên là chưa đảm

Bảng 1.1.Ưu nhược điểm của hệ thống INS, GPS và hệ tích hợp INS/GPS
Tên hệ thống

GPS

Ưu điểm

Nhược điểm

- Độ chính xác độc lập với thời
gian vận hành.
- Dễ dàng vận hành và sử dụng.
8

- Không có hoặc nhiễu thông tin
về hướng xoay.
- Tần số đầu ra thấp (1Hz).


- Ảnh hưởng ít đối với thế trọng
trường.
INS

- Tần số đầu ra cao (50-200Hz).
- Độc lập với môi trường.

- Độ chính xác ổn định theo thời
gian.
- Thông tin hướng xoay chính
Hệ tích hợp

gần đây, các hệ thống INS nguyên khối (Strapdown INS hay SINS, Hình 2.1b) sử
dụng cảm biến vi-cơ điện tử quán tính (MEMS IMU) được phát triển mạnh mẽ. Ưu
điểm của SINS sử dụng MEMS IMU là có kích thước nhỏ, nhẹ, tiêu hao ít năng
lượng và giá thành hạ. Chính vì những ưu điểm trên mà SINS được áp dụng rộng
rãi trong cả lĩnh vực quân sự và dân sự như các ứng dụng dẫn đường cho máy bay,
9


tầu thủy, hệ thống lập bản đồ di động (Mobile mapping System), ứng dụng cho
công

1
0


nghệ Robot, và thậm chí được tích hợp trong các điện thoại thông minh. Tuy vậy,
vấn đề chính của các hệ thống SINS là sai số định vị của nó sẽ tích lũy và tăng rất
nhanh theo thời gian do ảnh hưởng của các nguồn sai số hệ thống và nhiễu của IMU,
đặc biệt là các INS sử dụng IMU giá rẻ. Việc tích hợp giữa INS và GPS chính là giải
pháp nhằm khắc phục những nhược điểm của cả hai hệ thống INS và GPS ở chế độ
độc lập(George T. Schmidt (2003) và Titterton D. H. , Weston J. L. (2004))

(a)

(b)

Hình 2.1. Gimbal INS (a) và Strapdown INS (b)

2.1.2. Nguyên lý hoạt động của hệ thống dẫn đường quán
tính

ୠ

ୠ Y + S cos (h )
Yୠ =
ୠୠୠ
ୠୠୠ;ୠ
ୠୠୠ

(2.2)
Giả sử ở thời điểm t, phương tiện thay đổi phương hướng một góc ∆β từ
hướng ban đầu và di chuyển với một gia tốc a ୠ. Khi đó, chúng ta có thể xác định
được vị trí, vận tốc và phương hướng của phương tiện tại thời điểm t+1 với các
công thức sau:
Trước hết, vận tốc được tính toán dựa trên tích phân theo thời gian của gia tốc:
ୠ
ୠୠୠ

dt. a

v ୠୠୠ = ∫ୠ

Khoảng cách được suy ra từ vận tốc:

ୠୠୠ
ୠ

S ୠ;ୠୠୠ = ∫ୠ

(2.3)


thô từ IMU để cung cấp thông tin định vị, định hướng bao gồm vị trí, vận tốc và
phương hướng của đối tượng mà INS được gắn lên trong một hệ tọa độ tham chiếu
nhất định. Tất nhiên, cơ chế tính toán trong INS sẽ phức tạp hơn do nó được tính
toán trong không gian ba chiều và có tính đến chuyển động tự quay quanh trục
của trái đất.
2.2. Hệ thống dẫn đường vệ tinh toàn cầu
2.2.1. Khái niệm hệ thống dẫn đường vệ tinh toàn cầu
Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu (GNSS) là một thuật ngữ để chỉ tất cả
các hệ thống định vị, dẫn đường sử dụng công nghệ vệ tinh trên phạm vi toàn cầu

12


bao gồm GPS (Mỹ), GLONASS (Nga), GALILEO (Liên minh châu ÂU) và
COMPASS (Trung quốc). Các hệ thống này hiện đã và đang được vận hành, nâng
cấp và xây dựng phục vụ cho công tác định vị, dẫn đường cho các ứng dụng quân
sự và dân sự.
Được sử dụng một cách rộng rãi nhất cho mục đích dân sự, hệ thống định vị
toàn cầu GPS được chính phủ Mỹ xây dựng từ năm 1973. Theo thiết kế ban đầu,
GPS bao gồm 24 vệ tinh phân bố trên 6 mặt phẳng quỹ đạo và được liên tục theo
dõi và điều chỉnh các thông số bởi các trạm quan sát và điều khiển mặt đất. Các vệ
tinh liên tục phát đi các tín hiệu mã hóa ở các tần số khác nhau, nhờ vậy ở mọi thời
điểm, mọi nơi trên bề mặt trái đất, trong môi trường thông thoáng, các máy thu
GPS có thể thu tín hiệu của ít nhất 4 vệ tinh để xác định các tham số về vị trí và vận
tốc của máy thu. Trong những năm gần đây (1989-2003), GPS được hiện đại hóa
với việc tăng số lượng vệ tinh và tín hiệu mã hóa, độ chính xác định vị nhờ đó cũng
tăng lên, cỡ từ 1 ÷
3m với định vị tuyệt đối và 2cm với định vị tương đối (Seeber G.
(2003).
Bên cạnh GPS, hệ thống GLONASS của Nga cũng đã được phát triển từ năm

cập nhật từ GNSS chỉ được cung cấp khi có ít nhất 4 vệ tinh được quan sát
(Chiang K.-W., Duong T. T. , and Liao J.-K. (2013) và Groves P. D. (2008)).


Hình 2.4. Tích hợp lỏng INS/GPS (nguồn: Chiang K.-W and etc (2013)).

2.3.2. Cấu trúc tích hợp chặt
Để khắc phục những nhược điểm của tích hợp lỏng, phương pháp tích hợp
chặt đã được đề xuất. Ưu điểm chính của phương pháp tích hợp này là trị đo thô
GPS có thể được sử dụng để cập nhật cho hệ thống INS khi ít hơn 4 vệ tinh được
quan sát. Cấu trúc này đặc biệt hữu ích trong môi trường bị hạn chế tầm nhìn như
trong đô thị (Chiang K.-W., Duong T. T. , and Liao J.-K. (2013); Huang Y. W. ,
Chiang K. W. (2010)). Được biết đến với phương pháp tích hợp siêu chặt hay tích
hợp sâu (Deeply coupled), về mặt cấu trúc cũng tương tương tự như tích hợp chặt
nhưng trong phương pháp này việc kiểm soát tín hiệu hay tính toán lời giải trong
GPS được hỗ trợ bởi lời giải được ước lượng từ INS (Kennedy S. , Rossi J. (2008)).
Tuy vậy cấu trúc tích hợp chặt và sâu không được phổ biến do việc xử lý số liệu trở
nên phức tạp so với tích hợp lỏng.

Hình 2.5. Tích hợp chặt INS/GPS (nguồn: Chiang K.-W and etc (2013)).

Mô hình hệ thống với cấu trúc tích hợp chặt sử dụng bộ lọc EKF được xây
dựng dựa trên mô hình sai số INS, dạng liên tục theo thời gian, theo (Rogers, 2003)
có dạng


δr ୠ

0



ψ

δf

ୠ

ୠ
(2.8)
δω ୠୠ
ୠ

Trong đó ୠ ߜୠ , ୠ ߜ ୠ , và ߰ là đạo hàm theo thời gian của sai số vị trí, vận tốc và
hướng trong hệ tọa độ vuông góc phẳng địa phương, xem định nghĩa chi tiết trong
(Rogers, R.M., 2003); ୠୠୠ là ma trận xoay từ b-frame sang n-frame; ୠߜ

và ߱ߜୠ ୠୠlà

ୠ

véc tơ sai số lực quy đổi và vận tốc góc, đầu ra của IMU.
1

0
0

ୠ
ୠ

ୠ

0
0
−2g/( ୠୠ
+ ℎ)
(2.11)
ୠ
đó ୠ ୠ là lựcsoquy
g là gia
trọng
trường,
߱ୠ ୠୠlàcủa
véc tơ vận
tốc quay của
vật
thểTrong
vớiđổi,
trái
làtốc
véc
tơ
hệ tọa
độtrong
quánn-frame
tính, re là bán
kínhđất,
của߱ trái
đất,
h làvận
độtốc
caoquay

ୠୠ×ୠୠ ; ୠ = ୠ
ୠ

߰

ୠ

߱ߜ

ୠ
ୠୠ×ୠ
ୠୠୠ
ୠୠ×ୠ
ୠୠ
ୠ×ୠ
Công thức (2.12) được viết dưới dạng rời rạc về thời gian như sau:
ୠୠୠୠ

ୠ

ୠୠ

ୠ


ୠ)ୠୠୠୠ) = ୠ(ୠୠ , ୠୠୠୠ)ୠ) ୠୠ ) + ∫ୠ

ୠ

ୠ(ୠୠୠୠ , ߬) ୠ( )߬ ୠ(߬) ୠ߬

0,
ୠ
≠ୠ

(2.16)

Trong thực tế thì Q ୠ thường được xác định thông qua các phép kiểm định
IMU.
Trong phương pháp tích hợp chặt, các sai số của hệ thống INS/GPS sẽ được
cải thiện bằng phương pháp kết hợp phương pháp tích hợp hệ thống với các trị đo
khoảng cách giả, trị đo pha sóng tải hay tín hiệu Doppler.
2.4. Xử lý số liệu hệ thống tích hợp
2.4.1. Phép lọc Kalman
Phép lọc Kalman (Kalman Filter (KF)) được xem như là một dạng đặc biệt
của lý thuyết ước lượng Bayes. Trong tường hợp hàm hệ thống và hàm trị đo có
dạng tuyến tính như sau:

xk ୠ ୠk ୠ1;k xk ୠ1 ୠ wk ୠ1

zk ୠ Hk xk ୠ vk
Trong đó: ୠk

(2.17)
(2.18)

là ma trận tính chuyển trạng thái từ thời điểm k - 1 đến k;

ୠ1;k

H k là ma trận hệ số biểu diễn mối quan hệ giữa trị đo hỗ trợ và véc tơ trạng thái.

k ୠ1;k
xˆ

k

(2.23)

k ୠ1

ୠ
Pk ୠ ୠ ୠk ୠ1;kPkୠ1
k Q
Với ୠୠୠୠ và ୠୠ

ୠ là

T
kୠ1;k

ୠ

(2.24)

véc tơ trạng thái và ma trận hiệp phương sai tiên đoán

Cập nhật:
ୠ
K k ୠ Pk ୠ
H k Pୠ
TH k


hiệp phương tại thời điểm k-1, dự đoán sai tại thời điểm k và cập nhật lại tại thời
điểm k ; R là ma trận hiệp phương sai của nhiễu trị đo
k

2.4.2. Phép lọc Kalman mở rộng (EKF)
Để khắc phục các hạn chế của KF, EKF đã được đề xuất và ứng dụng rộng
rãi vào nhiều ứng dụng. Trong EKF, ở bước tiên đoán, hàm phi tuyến được sử dụng
một cách trực tiếp nhưng ma trận hiệp phương sai tương ứng được xác định dựa
trên ma trận Jacobian.
ୠୠ = ୠ( ୠୠୠୠ) + ୠୠୠୠ
(2.28)
Pk|k ୠ1 ୠ Fk Pk ୠ1| FkT ୠ Qk

(2.29)

Trong bước cập nhật, ước lượng của trị đo cũng được xác định trực tiếp
thông qua hàm phi tuyến.


ୠୠ = ℎ ( ୠୠ )
(2.30)
ୠୠ = ୠୠ − ୠୠ
(2.31)
Các bước tính toán tiếp theo vẫn được bao gồm cả ma trận Jacobean tương tự
như các công thức từ (2.28) đến (2.31) trong KF.