Nghiên cứu mô hình dự đoán quỹ đạo bay của máy bay không người lái
Các nhà khoa học tại Khoa Điện tử Viễn Thông (Trường ĐH Công nghệ, ĐHQGHN) đã đưa ra các mô hình dự đoán tuyến tính và phi tuyến tính nhằm điều khiển chính xác quỹ đạo bay cho UAV, từ đó hướng tới giải quyết các thách thức về khả năng di chuyển của máy bay trong môi trường thực tế.
Nhóm tác giả thuộc Bộ môn Kỹ thuật Robot, Khoa Điện tử viễn thông, Đại học Công nghệ, ĐHQGHN, tại Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (REV-ECIT 2022). Ảnh: VNU
Dịch COVID-19 xảy đến đã thúc đẩy việc ứng dụng các công nghệ điều khiển từ xa, trong đó có máy bay không người lái (UAV), trong lĩnh vực kinh tế, nông nghiệp, an ninh, quốc phòng. Dẫu vậy vẫn còn nhiều thách thức trong việc sử dụng UAV, trong đó lớn nhất là làm thế nào để theo dõi quỹ đạo bay của nó. Bởi việc theo dõi quỹ đạo chính xác là yêu cầu quan trọng và cần thiết cho khả năng điều hướng an toàn trong trường hợp lộn xộn hoặc bị nhiễu loạn của UAV, đặc biệt là quadrotor, hay còn gọi là quadcopter - thiết bị bay có 4 cánh quạt, có thể có hoặc không có camera. Ngoài mục đích ghi hình, quadcopter còn có thể dùng để nâng vật nặng, khảo sát địa hình, cứu hộ, vận tải giao hàng v.v.
Vấn đề điều khiển của quadrotor từ lâu đã được nghiên cứu rộng rãi với nhiều cách tiếp cận khác nhau. Các nhà khoa học đã triển khai một số phương pháp điều khiển tuyến tính như điều khiển proportial-integral-derivate (PID), linear quadratic regulator (LQR) nhằm giúp UAV đạt được tầm bay ổn định và hiệu suất đủ tốt. Tuy nhiên, phương pháp điều khiển tuyến tính sẽ không hiệu quả nếu quỹ đạo đường đi phức tạp.
Với mong muốn giải quyết bài toán này, PGS.TS Hoàng Văn Xiêm và các cộng sự tại Khoa Điện tử Viễn Thông (Trường ĐH Công nghệ, ĐHQGHN) đã tập trung nghiên cứu và đưa ra các mô hình dự đoán tuyến tính (Linear model predictive controller - LMPC) và phi tuyến tính (Nonlinear model predictive controller - NMPC) để tạo khả năng bám chính xác quỹ đạo bay cho UAV, từ đó hướng tới giải quyết các thách thức về khả năng di chuyển của máy bay trong môi trường thực tế.
Trong báo cáo được trình bày tại Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (REV-ECIT 2022), nhóm nghiên cứu đã so sánh giữa bộ điều khiển LMPC và NMPC trong việc theo dõi quỹ đạo của quadrotor, đồng thời mô tả chi tiết mô hình động học, động lực học của robot. “Phương pháp MPC là một phương pháp điều khiển dựa trên tối ưu, nó tạo ra các lệnh điều khiển theo kiểu đường chân trời rút lui giúp giảm thiểu lỗi theo dòng đường chân trời. Tuy nhiên, MPC đòi hỏi rất nhiều về mặt tính toán so với các phương pháp kể trên”, nhóm viết.
“Bài toán xác định, bám quỹ đạo của thiết bị bay như Quadrotor là bài toán phức tạp, lĩnh vực áp dụng rộng rãi. Nhóm nghiên cứu đã triển khai giải quyết các nội dung nghiên cứu trong lĩnh vực này từ năm 2020 và bắt đầu thu được những kết quả tích cực”, PGS.TS Hoàng Văn Xiêm chia sẻ. Trong báo cáo, nhóm tác giả đưa ra các mô hình bám quỹ đạo của máy bay không người lái với những ưu điểm, nhược điểm khác nhau. Dựa trên những thể hiện thông qua mô phỏng, nhóm nghiên cứu đưa ra các phân tích tổng thể về thách thức, ưu điểm và nhược điểm của từng mô hình, các mô tả định tính và định lượng để xác định quỹ đạo bay của Quadrotor.
Dù nhận thấy rằng bộ điều khiển NMPC cho khả năng theo dõi tốt nhất, tuy nhiên họ hy vọng các nhóm nghiên cứu khác sẽ có lựa chọn mô hình phù hợp cho những bài toán xác định và bám sát quỹ đạo bay của mình khi triển khai thực tế. “Kết quả của báo cáo đã đặt những viên gạch đầu tiên để giải quyết các thách thức này”, PGS.TS Hoàng Văn Xiêm cho biết thêm.
Với những tiềm năng trên, công trình “Theo dõi quỹ đạo Quadrotor sử dụng Linear and Nonlinear model predictive control” của nhóm không chỉ được chấp nhận trình bày tại hội nghị REV-ECIT 2022 mà còn trở thành một trong ba bài trình bày xuất sắc nhất của hội nghị năm nay.
Mặc dù kết quả mới chỉ được thể hiện thông qua mô phỏng, nhưng nghiên cứu sẽ tiếp tục được mở rộng và sớm triển khai trong thực tế. Cùng với đó, nhóm tác giả cũng quan tâm tới các điều kiện cũng như giới hạn có thể có trong môi trường, từ đó thay đổi, phát triển thuật toán nhằm đáp ứng được các tác vụ thực tế.
https://khoahocphattrien.vn/
