1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN
THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH MÁY BAY
KHÔNG NGƯỜI LÁI TỰ ĐỘNG ĐÁP CÁNH TRÊN
MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH
Tp. Hồ Chí Minh, năm 2018
SKC 0 0 6 7 2 8
MÃ SỐ:SV2018-66
2. ĐOÀN THANH NIÊN CỘNG SẢN HỒ CHÍ MINH
BAN CHẤP HÀNH TP. HỒ CHÍ MINH
----------------------
CÔNG TRÌNH DỰ THI
TÊN CÔNG TRÌNH:
LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU: KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ
CHUYÊN NGÀNH: CƠ KHÍ, TỰ ĐỘNG HÓA
Mã số công trình: …………………………….
(Phần này do BTC Giải thưởng ghi)
GIẢI THƯỞNG SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC EURÉKA
LẦN THỨ XX NĂM 2018
THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI
LÁI TỰ ĐỘNG ĐÁP CÁNH TRÊN MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH
3. ĐOÀN THANH NIÊN CỘNG SẢN HỒ CHÍ MINH
BAN CHẤP HÀNH TP. HỒ CHÍ MINH
----------------------
CÔNG TRÌNH DỰ THI
GIẢI THƯỞNG SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC EURÉKA
LẦN THỨ XX NĂM 2018
TÊN CÔNG TRÌNH:
THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI
LÁI TỰ ĐỘNG ĐÁP CÁNH TRÊN MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH
LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU: KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ
CHUYÊN NGÀNH: CƠ KHÍ, TỰ ĐỘNG HÓA
Mã số công trình: …………………………….
(Phần này do BTC Giải thưởng ghi)
4. MỤC LỤC
Trang bìa chính ...........................................................................................................................i
Trang bìa phụ.............................................................................................................................ii
Mục lục .....................................................................................................................................iii
Danh mục các từ viết tắt ...........................................................................................................iv
Danh mục hình ảnh....................................................................................................................v
Danh mục bảng biểu .................................................................................................................vi
Tóm tắt.....................................................................................................................................vii
Phần mở đầu............................................................................................................................viii
PHẦN 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU ..................................................................1
1.1. Tóm lược đề tài...................................................................................................................1
1.2. Các nghiên cứu điển hình trên thế giới...............................................................................1
1.3. Các nghiên cứu trong nước.................................................................................................4
1.4. Đề xuất phương án..............................................................................................................5
PHẦN 2: VẬT LIỆU – PHƯƠNG PHÁP.........................................................7
2.1. Cơ sở lý thuyết của máy bay không người lái ....................................................................7
2.1.1 Lý thuyết điều khiển bay................................................................................................7
2.1.2. Mô hình động học và khí động học ..............................................................................8
2.1.3. Hệ thống IMU và cảm biến MPU...............................................................................10
2.1.4. Bộ điều khiển PID.......................................................................................................19
2.1.5. Xử lý ảnh.....................................................................................................................24
2.1.6. Bộ lọc Kalman ............................................................................................................29
2.2. Thiết bị phần cứng và sơ đồ kết nối..................................................................................30
2.2.1. Khung S520 ................................................................................................................30
2.2.2. Động cơ điện một chiều không chổi than ...................................................................31
2.2.3. Bộ điều tốc..................................................................................................................35
2.2.4. Vi điều khiển Arduino Uno.........................................................................................37
2.2.5. Cảm biến GY-521 MPU-6050....................................................................................40
2.2.6. Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B và mô-đun nguồn cấp ...............................41
2.2.7. Bộ phát Devo 7 và bộ thu RX-701..............................................................................43
2.2.8. Pin Lipo.......................................................................................................................44
2.2.9. Cánh quạt ....................................................................................................................45
2.2.10. Camera Logitech C170 .............................................................................................46
2.2.11. Cảm biến siêu âm HC-SR04.....................................................................................46
5. 2.2.12. Sơ đồ kết nối phần cứng ...........................................................................................48
2.3. Phương pháp điều khiển ...................................................................................................49
2.3.1. Bộ điều khiển PID cho Quadcopter ............................................................................49
2.3.2. Giải thuật đáp cánh .....................................................................................................50
2.3.3. Lưu đồ điều khiển .......................................................................................................53
PHẦN 3: KẾT QUẢ – THẢO LUẬN .............................................................55
3.1. Phần cứng..........................................................................................................................55
3.2. Các kết quả thực nghiệm...................................................................................................56
3.2.1. Dự đoán chuyển động sử dụng bộ lọc Kalman...........................................................56
3.2.2. Thí nghiệm đáp cánh...................................................................................................57
PHẦN 4: KẾT LUẬN – ĐỀ NGHỊ..................................................................61
4.1. Kết luận.............................................................................................................................61
4.2. Định hướng phát triển.......................................................................................................61
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................62
PHỤ LỤC...........................................................................................................64
6. DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
1. BEMF (Back Electromagnetic Field pulse): Xung điện từ trường phản hồi
2. BLDC (Brushless Direct Current Motor): Động cơ DC không chổi than
3. ESC (Electronic Speed Control): Bộ điều tốc
4. GPS (Global Positoning System): Hệ thống định vị toàn cầu
5. IMU (Inertial Measurement Unit): Hệ thống đo đạc tích hợp
6. INS (Inertial Navigation System): Hệ thống định vị tích hợp
7. MEMS (Micro Electromechanical System): Hệ thống vi cơ điện tử
8. PID (Proportional Integral Derivative): Điều khiển PID
9. Quadcopter: Robot bay 4 cánh
10. RLG (Ring Laser Gyro): Con quay hồi chuyển vòng laser
11. UAV (Unmanned Aerial Vehicle): Thiết bị bay không người lái
7. DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình ảnh Trang
Hình 1.1. DJI Inspire 2...............................................................................................................1
Hình 1.2. Điều khiển Drone bằng suy nghĩ của nhóm ĐH Minnesota......................................2
Hình 1.3. Drone điều khiển bằng suy nghĩ ở Florida.................................................................3
Hình 1.4. Máy bay không người lái Little Ripper của Úc .........................................................3
Hình 1.5. Drone được nghiên cứu bởi nhóm sinh viên Phòng thí nghiệm Hệ thống thông minh
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM............................................................4
Hình 1.6. Mô hình quadcopter của sinh viên Trường ĐH Bách khoa Đà Nẵng........................4
Hình 1.7. Mô hình Quadcopter MD4-1000 của Bộ quốc phòng Việt Nam...............................5
Hình 2.1. Chuyển động cơ bản của quadcopter .........................................................................7
Hình 2.2. Hệ quy chiếu A và B với chiều dài l và tổng mômen quay. ......................................8
Hình 2.3. Mô hình moment quay chi tiết...................................................................................9
Hình 2.4. Góc Roll, Pitch, Yaw ...............................................................................................12
Hình 2.5. Gyro điện tử .............................................................................................................14
Hình 2.6. Gia tốc của viên bi theo trục z .................................................................................16
Hình 2.7. Gia tốc theo hai trục x, z..........................................................................................16
Hình 2.8. Tính toán góc nguyên (Tilt) từ cảm biến gia tốc......................................................17
Hình 2.9. Tín hiệu được xử lý với bộ lọc bù............................................................................19
Hình 2.10. Bộ điều khiển PID..................................................................................................20
Hình 2.11. Đồ thị đáp ứng Kp ..................................................................................................22
Hình 2.12. Đồ thị đáp ứng Ki...................................................................................................23
Hình 2.13. Đồ thị đáp ứng Kd ..................................................................................................23
Hình 2.14. Khối lập phương mô tả không gian màu RGB ......................................................27
Hình 2.15. Hình trụ mô tả không gian màu HSV. ...................................................................27
Hình 2.16. Hình ảnh RGB (trái) và hình ảnh HSV (phải). ......................................................29
Hình 2.17. Khung sợi cacbon S520 4-Axis PCB.....................................................................30
Hình 2.18. Chi tiết khung S500 ...............................................................................................31
Hình 2.19. Cấu trúc cơ bản của động cơ BLDC......................................................................31
Hình 2.20. Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động và điều khiển động cơ BLDC. ...........................32
Hình 2.21. Sơ đồ nguyên lý đơn giản của động cơ một chiều không chổi than với 3 cuộn dây
trên stator.................................................................................................................33
Hình 2.22. Trình tự cấp điện cho các cuộn dây .......................................................................33
8. Hình 2.23. Một mạch điều khiển BLDC đơn giản...................................................................33
Hình 2.24. Động cơ DJI 2212 920KV. ....................................................................................34
Hình 2.25. Một số loại ESC.....................................................................................................35
Hình 2.26. Sơ đồ mạch ESC ....................................................................................................36
Hình 2.27. Sơ đồ chức năng mạch BLDC ...............................................................................36
Hình 2.28. ESC Hobbywing SkyWalker 30A .........................................................................37
Hình 2.29. Arduino Uno R3.....................................................................................................38
Hình 2.30. Sơ đồ chân của Arduino Uno.................................................................................39
Hình 2.31. Cảm biến MPU – 6050 GY-521 ............................................................................40
Hình 2.32. Sơ đồ khối cảm biến MPU – 6050 GY-521...........................................................41
Hình 2.33. Raspberry Pi 3 model B .........................................................................................42
Hình 2.34. Mô-đun nguồn cấp cho Raspberry Pi.....................................................................42
Hình 2.35. Bộ phát DEVO 7....................................................................................................43
Hình 2.36. Bộ thu RX701 ........................................................................................................43
Hình 2.37. Pin Lithium Polymer..............................................................................................44
Hình 2.38. Cánh quạt tự siết DJI Phantom 2 Vision 9-Inch ....................................................45
Hình 2.39. Camera Logitech C170 ..........................................................................................46
Hình 2.40. Biểu đồ thời gian của cảm biến siêu âm HC-SR04................................................47
Hình 2.41. Cảm biến siêu âm HC-SR04..................................................................................47
Hình 2.42. Sơ đồ kết nối phần cứng ........................................................................................48
Hình 2.43. Các góc yaw, pitch, roll .........................................................................................49
Hình 2.44. Sơ đồ khối của hệ thống.........................................................................................49
Hình 2.45. Sơ đồ khối tổng quan của hệ thống........................................................................50
Hình 2.46. Cửa sổ với các thanh điều khển giá trị H, S, V với thư viện OpenCV ..................50
Hình 2.47. Từ trái qua phải, từ trên xuống dưới: ảnh gốc, ảnh được chuyển sang hệ màu
HSV, ảnh được phân ngưỡng, ảnh đầu ra ...............................................................51
Hình 2.48. Các phương trình của bộ lọc Kalman ....................................................................51
Hình 2.49. Lưu đồ của thuật toán xác định mục tiêu...............................................................53
Hình 2.50. Lưu đồ của thuật toán đáp cánh .............................................................................54
Hình 3.1. Mô hình Quadcopter được sử dụng trong nghiên cứu .............................................55
Hình 3.2. Mục tiêu được sử dụng trong nghiên cứu (60x60cm)..............................................56
Hình 3.3. Dự đoán chuyển động với bộ lọc Kalman. ..............................................................56
Hình 3.4 (a-h). Thí nghiệm hạ cánh.........................................................................................57
Hình 3.5 (a-i). Một số vị trí hạ cánh ........................................................................................58
9. Hình 3.6 (a-d). Một thí nghiệm hạ cánh với độ chính xác cao ................................................59
Hình 3.7. Một vị trí hạ cánh với độ chính xác cao...................................................................59
10. DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng Trang
Bảng 2.1. Thông số của động cơ DJI 2212 920KV.................................................................35
Bảng 2.2. Bảng điều khiển trạng thái động cơ BLDC đơn giản..............................................36
Bảng 2.3. Thông số của ESC Hobbywing SkyWalker 30A ....................................................37
Bảng 2.4. Thông số của Arduino Uno R3R3...........................................................................38
Bảng 2.5. Thông số của mô-đun nguồn cấp.............................................................................43
Bảng 2.6. Thông số của cánh DJI Phantom 2..........................................................................45
Bảng 2.7. Thông số của Camera Logitech C170 .....................................................................46
Bảng 2.8. Thông số của cảm biến HC-SR04 ...........................................................................48
11. TÓM TẮT
Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp bám theo và hạ cánh tự động trên một
đối tượng cho máy bay không người lái (UAV), ở đây là quadcopter, bao gồm: (1) một
thuật toán xử lý ảnh để phát hiện và dự đoán chuyển động của đối tượng bằng bộ lọc
Kalman; (2) bộ điều khiển PID cho máy bay tự cân bằng và hạ cánh trên một mục tiêu
cố định. Nhiệm vụ bay cân bằng được thực hiện nhờ hai thành phần thiết yếu: cảm biến
gia tốc và con quay hồi chuyển. Tuy nhiên, các cảm biến này dễ nhiễu, do đó, nhóm
cũng nghiên cứu sử dụng bộ lọc bù để thu kết quả từ hai cảm biến tốt nhất có thể. Thí
nghiệm được thực hiện trong phòng và cho kết quả 80% số lần đáp cánh trúng đích.
12. PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
UAV (Unmanned Arial Vehicle) – máy bay không người lái, được định nghĩa là
một phương tiện hàng không có gắn động cơ nhưng không mang người lái, sử dụng các
lực khí động học để di chuyển, có thể bay tự động hoặc thông qua bộ điều khiển từ xa,
có thể mang vũ khí chiến đấu hoặc các thiết bị điện tử khác. Các phương tiện bay theo
quỹ đạo, bán quỹ đạo như vệ tinh nhân tạo, tên lửa hành trình, tên lửa tầm nhiệt không
được coi là một phương tiện bay không người lái. Các UAV được biết đến bởi khả năng
thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến quân sự. Nhanh chóng nhận thấy những ưu điểm
của UAV so với cái phương tiện có người lái truyền thống, các nước có nền khoa học
kỹ thuật phát triển như Mỹ, Úc, Nga, Israel, Trung Quốc đã tập trung nguồn lực cho
việc nghiên cứu và phát triển các loại UAV từ rất sớm và đã đạt được những thành tựu
nhất định. Ngoài thực hiện nhiệm vụ quân sự, các UAV cũng được nghiên cứu và ứng
dụng vào các nhiệm vụ khoa học như quan sát núi lửa, điều tra môi trường, thám hiểm
hang động hay các ứng dụng trong thương mại như giao hàng, quay phim, chụp ảnh.
Quadcopter là một loại phương tiện bay dạng UAV được trang bị 4 động cơ có
gắn cánh quạt ở 4 góc một khung hình chữ X hoặc chữ thập, hoạt động dựa vào các
nguyên lí động học. So với các UAV dạng trực thăng và UAV dạng cánh bằng thì
quadcopter có ưu điểm là kết cấu cơ khí đơn giản, kích thước nhỏ nên khá linh hoạt
trong phạm vi hẹp, dễ dàng làm quen và điều khiển, chi phí vận hành thấp, dễ dàng chế
tạo. Vì vậy nhóm quyết định lựa chọn quadcopter làm đối tượng để tìm hiểu trong
nghiên cứu này, cụ thể hơn trong việc bám theo một đối tượng có màu xác định.
2. Mục tiêu của đề tài
Nghiên cứu và phát triển máy bay không người lái là một chủ đề đòi hỏi kiến
thức tổng quát về nhiều lĩnh vực như cơ học, động lực học, khí động lực học, mạch điều
khiển, xử lý tín hiệu, xử lý nhiễu,… trong khi đây là một chủ đề khá mới mẻ, kết quả
nghiên cứu trong nước chưa nhiều. Vì vậy, mục tiêu của nghiên cứu này là giới thiệu
tổng quan, phân tích các nguyên tắc điều khiển, nguyên tắc hoạt động, cơ sở lý thuyết
và thiết kế mô hình máy bay không người lái bốn cánh, hay quadcopter hoặc drone, với
thuật toán điều khiển cân bằng đồng thời bay ổn định và có khả năng hạ cánh tự động
trên một mục tiêu xác định.
13. 3. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là mô hình máy bay không người lái bốn cánh,
hay còn được biết với những cách gọi khác như quadcopter hoặc drone. Mô hình sử
dụng trong nghiên cứu là một mô hình do nhóm nghiên cứu tự thiết kế, xây dựng và lắp
đặt các thiết bị phần cứng sao cho hợp lí nhất và cho kết quả hoạt động ổn định nhất.
Đồng thời, nghiên cứu cũng đề cập đến các thuật toán xử lý ảnh, lý thuyết về bộ lọc
Kalman và ứng dụng của bộ lọc trong điều khiển. Cuối cùng là sự kết hợp giữa các thuật
toán điều khiển và xử lý ảnh để đạt được kết quả là một máy bay không người lái có
khả năng tự động hạ cánh trên một mục tiêu xác định.
4. Phạm vi nghiên cứu
Do hạn chế về kiến thức và thời gian, nghiên cứu có phạm vi như sau:
- Xây dựng mô hình bay bốn cánh thực tế.
- Xây dựng thuật toán điều khiển đáp trên mục tiêu dựa theo màu sắc.
- Thời lượng bay liên tục từ 5 – 10 phút.
- Điều kiện bay: trong phòng.
5. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn, quy mô và phạm vi áp dụng
Với các ưu điểm như tính đơn giản trong kết cấu cơ khí, tính linh động cũng như
ứng dụng rất lớn vào thực tế nên các mô hình bay dạng multicopter nói chung và
quadcopter nói riêng đã và đang được nhiều sinh viên các trường đại học, các phòng
nghiên cứu, và các công ty trên thế giới nghiên cứu và phát triển.
Việc nghiên cứu máy bay không người lái có ý nghĩa quan trọng và phạm vi ứng
dụng rộng rãi liên quan đến các mục đích từ giải trí, nghiên cứu, cho đến cứu hộ và cả
quân sự.
14. 1
PHẦN 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
1.1. Tóm lược đề tài
Tài liệu báo cáo này gồm bốn nội dung chính được chia làm bốn phần, trong đó:
Phần 1: Tổng quan tài liệu
Phần này trình bày tổng quan về đề tài, những nghiên cứu trong và ngoài nước,
từ đó chỉ ra những vấn đề cần giải quyết và đưa ra những phương án.
Phần 2: Vật liệu – Phương pháp
Phần hai trình bày tổng quát lý thuyết về mô hình bay như cơ cấu di chuyển, hệ
thống các cảm biến có thể được sử dụng trong mô hình và lý thuyết về xử lý ảnh. Sau
đó nội dung sẽ đề cập về phần cứng của mô hình, bao gồm hệ thống cơ khí và board
mạch điện tử. Hệ thống cơ khí sẽ trình bày về hình dạng, kích thước, cách lắp ráp các
linh kiện lên khung mô hình, giúp người đọc hình dung cụ thể về mô hình. Phần điện
tử sẽ trình bày về cách kết nối các khối chức năng như khối nguồn, khối điều khiển lại
với nhau. Và sau cùng, phương pháp điều khiển để mô hình có thể tự động đáp cánh lên
mục tiêu sẽ được trình bày.
Phần 3: Kết quả – Thảo luận
Phần này được thảo luận sau khi mô hình đã được lắp ráp hoàn chỉnh và hoạt
động ổn định với mục đích trình bày những kết quả đạt được khi cho mô hình chạy thử
nghiệm thực tế từ đó có những suy luận về kết quả đạt được.
Phần 4: Kết luận – Đề nghị
Đánh giá các nội dung hoàn thành cũng như các mặt ưu điểm và hạn chế của đề
tài từ đó đề ra hướng phát triển của đề tài trong tương lai.
1.2. Các nghiên cứu điển hình trên thế giới
1.2.1. Máy bay mô hình gắn camera DJI Inspire
Hình 1.1. DJI Inspire 2.
15. 2
DJI inspire 2 (hình 1.1) là một sản phẩm trong nhiều dòng multicopter được DJI,
công ty chuyên về drone lớn nhất thế giới nghiên cứu và phát triển, chỉ nặng có 2.9 kg
nhưng Inspire có tốc độ bay tối đa xấp xỉ 108 km/h với trọng lượng cất cánh tối đa là
3.5 kg và vận tốc lên thẳng 7m/s. Bộ điều khiển của máy bay cho phép tầm hoạt động
lên tới 5 km và trần bay là 3 km, pin của inspire cho phép thời gian bay lên tới 19 phút
và dặc biệt ở phiên bản DJI inspire 2 cho phép nó mang tới 2 viên pin tăng thời gian
bay của máy bay lên gấp đôi. Với hệ thống cảm biến được tích hợp trong thân và camera
gắn bên dưới thân khiến cho Inspire có khả năng quay phim với hộ phân giải khá cao
cũng như phát hiện vật cản từ khoảng cách 20m. Hệ thống lái tự động với nhiều chế độ
bay được nhà sản xuất lập trình sẵn giúp người sử dụng dễ dàng điều khiển cũng như
giúp máy bay tự hạ cánh khi người điều khiển bị mất kiểm soát với máy bay. Với những
ưu điểm ở trên cũng như giá thành, DJI inspire đang là sản phẩm bán chạy trên thị
trường.
1.2.2. Máy bay không người lái điều khiển bằng suy nghĩ
Các nhà nghiên cứu ở trường Đại học Minnesota ở Mỹ phối hợp với Hội Khoa
học quốc gia đang thử nghiệm dùng suy nghĩ để điều khiển quadcopter thông qua một
loại mũ trùm đầu thông minh (hình 1.2). Đại học Minnesota cho biết dự án này nhằm
giúp nghiên cứu các thiết bị hỗ trợ cho người tàn/khuyết tật, ví dụ chân/tay máy hoặc
bộ đồ có thể điều khiển thông qua suy nghĩ. Nhóm nghiên cứu hi vọng một ngày nào
đó có thể sử dụng công nghệ này để hỗ trợ các phi hành gia. Ngoài ra, hình 1.3 là một
nghiên cứu khác cũng có ý tưởng điều khiển drone bằng suy nghĩ ở Florida.
Hình 1.2. Điều khiển Drone bằng suy nghĩ của nhóm ĐH Minnesota.
16. 3
Hình 1.3. Drone điều khiển bằng suy nghĩ ở Florida.
1.2.3. Máy bay không người lái trong cứu hộ
Hình 1.4. Máy bay không người lái Little Ripper của Úc.
Máy bay không người lái hiện tại đặc biệt đang được quan tâm trong lĩnh vực hỗ
trợ cứu hộ. Nhờ vào khả năng di chuyển linh hoạt, có thể bay vào và quay trở ra những
khu vực nguy hiểm mà khó có thể đưa đội cứu hộ hoặc máy bay trực thăng vào, máy
bay không người lái đang dần thay thế con người trong những nỗ lực đó, những công
việc mà những nhà nghiên cứu đánh giá là sẽ phải hao tốn rất nhiều thời gian và sức lực
nếu phải thực thi bằng con người. Ngoài ra, máy bay không người lái còn được ứng
dụng để tiếp tế lương thực và thuốc vào những khu vực dịch bệnh hay những vùng đang
bị kiểm dịch, không khí độc hại. Hình 1.4 là hình của chiếc máy bay Little Ripper đã
cứu sống hai người bơi gặp nạn trên biển trong chuyến cứu hộ được cho là đầu tiên trên
thế giới bằng drone tại Úc.
17. 4
1.3. Các nghiên cứu trong nước
1.3.1. Nghiên cứu của sinh viên các trường đại học
Đề tài về quadcopter là một đề tài khá mới và thu hút được nhiều sự quan tâm
của sinh viên. Nhiều đề tài xây dựng mô hình bay quadcopter đã được chọn để nghiên
cứu trong luận án tốt nghiệp cũng như nghiên cứu khoa học của sinh viên. Tuy nhiên,
vì là một đề tài mới, đòi hỏi tổng hợp nhiều kiến thức tổng hợp của các ngành khoa học
cộng với sự hạn chế kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu UAV nên hầu hết các đề
tài về drone của sinh viên đều còn tồn tại một số vấn đề chưa khắc phục được.
Hình 1.5. Drone được nghiên cứu bởi nhóm sinh viên Phòng thí nghiệm Hệ thống
thông minh Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM.
Mô hình của nhóm sinh viên ngành Điện – Điện tử Đại học Sư phạm Kỹ thuật
Tp. Hồ Chí Minh chưa giải quyết triệt để vấn đề nhiễu của cảm biến gia tốc, chỉ dùng
tín hiệu từ gyroscope để điều khiển nên mô hình vẫn chưa cân bằng (hình 1.5).
Hình 1.6. Mô hình quadcopter của sinh viên Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng.
18. 5
Nhóm sinh viên của trường đại học Bách khoa Đà Nẵng đã khắc phục được vấn
đề nhiễu của cảm biến gia tốc kết hợp với tín hiệu từ gyroscope nên mô hình có độ ổn
định khá tốt khi bay (hình 1.6).
1.3.2. Nghiên cứu cho mục đích quân sự
Ở các cấp độ nghiên cứu cao hơn cùng với những đề tài có tính phức tạp lớn,
tình hình nghiên cứu thiết bị bay không người lái mà cụ thể là quadcopter đã đạt được
các kết quả rất khả quan. Nhiều mô hình đã đáp ứng được các yêu cầu đặt ra. Tính phức
tạp của hệ thống cũng được nâng cao với nhiều loại cảm biến khác nhau. Đi đầu trong
lĩnh vực này hiện nay vẫn là các phòng, trung tâm nghiên cứu kỹ thuật thuộc bộ quốc
phòng với hàng chục mẫu máy bay không người lái khác nhau phục vụ cho các nhiệm
vụ quân sự, nghiên cứu khoa học, quan sát trên không, tìm kiếm cứu nạn. Hình 1.7 là
một mô hình Quadcopter MD4-1000 của Bộ quốc phòng Việt Nam.
Hình 1.7. Mô hình Quadcopter MD4-1000 của Bộ quốc phòng Việt Nam.
1.4. Đề xuất phương án
Qua những nội dung mà nhóm thu thập được ở trên về tình hình nghiên cứu và
phát triển của máy bay không người lái cả trong nước và trên thế giới, đã cho thấy đây
là một đề tài nghiên cứu mới mẻ đồng thời mang tính ứng dụng cao. Tuy nhiên có thể
thấy tình hình nghiên cứu trong nước vẫn còn khá sơ sài và chưa có nhiều thành công.
Nhận thấy được tiềm năng và tầm quan trọng của việc nghiên cứu máy bay không
người lái trong việc tự động xác định mục tiêu và hạ cánh trên đó, ứng dụng trong những
trường hợp bám theo và hạ cánh trên xe của tội phạm, hoặc máy bay tiếp tế hàng hóa
xuống tàu thủy… nhóm nghiên cứu đã đề xuất một phương án thuật toán điều khiển cho
19. 6
chủ đề này. Thuật toán điều khiển kết hợp giữa điều khiển thông thường và kĩ thuật xử
lý ảnh, sử dụng một camera quan sát để xác định mục tiêu và hạ cánh ngay trên đó sao
cho an toàn và chính xác nhất.
20. 7
PHẦN 2: VẬT LIỆU – PHƯƠNG PHÁP
Phần này trình bày tổng quát lý thuyết về mô hình bay như cơ cấu di chuyển, hệ
thống các cảm biến có thể được sử dụng trong mô hình và lý thuyết về xử lý ảnh, từ đó
đề xuất các thiết bị và mô-đun để xây dựng mô hình, cuối cùng trình bày về phương
pháp cũng như giải thuật điều khiển.
2.1. Cơ sở lý thuyết của máy bay không người lái
2.1.1. Lý thuyết điều khiển bay
Quadcopter là một mô hình bay hay thiết bị bay không người lái còn gọi là UAVs
(Unmanned Aerial Vehicles) gồm 4 động cơ. Bốn cánh quạt được gắn trên 4 động cơ
giúp tạo lực nâng cho phép quadcopter bay lên khi cánh quạt (Hình 2.1). Cặp cánh quạt
phía trước (Front) và phía sau (Back) quay ngược chiều kim đồng hồ, trong khi đó cặp
cánh bên phải (Right) và bên trái (Left) lại quay thuận chiều kim đồng hồ nhằm cân
bằng moment xoắn được tạo ra bởi các cánh quạt trên khung. Cả 4 cánh phải sinh ra
một lực đẩy bằng nhau khi Quadcopter cất cánh và hạ cánh (Throttle Up/Down). Góc
xoay (Roll) được điều khiển bằng cách thay đổi tốc độ giữa cánh bên phải và bên trái
sao cho vẫn giữ nguyên tổng lực đẩy sinh ra bởi cặp cánh này. Tương tự như vậy, góc
nghiêng (Pitch) được điều khiển bằng thay đổi tốc độ của 2 cánh phía trước và phía sau
mà vẫn giữ nguyên tổng lực đẩy. Trong khi đó, góc lệch (Yaw) được điều khiển nhờ
vào sự thay đổi tốc độ của cặp cánh phải – trái so với tốc độ của cặp cánh trước–sau mà
tổng lực đẩy 4 cánh vẫn không đổi để Quadcopter giữ được độ cao [1-6]. Hình 2.1 mô
tả chuyển động cơ bản của quadcopter.
Hình 2.1. Chuyển động cơ bản của quadcopter.
21. 8
2.1.2 Mô hình động học và khí động học của quadcopter
2.1.2.1 Mô hình động học
Nguyên lý hoạt động chính của mô hình này hoạt động dựa trên sự chuyển động
của các dòng khí do cánh máy bay tạo ra di chuyển xuống dưới làm vật bay lên trên và
sự điều chỉnh vận tốc từng động cơ sẽ làm thay đổi hướng bay của Quadcopter. Để mô
tả các chuyển động của một khung cứng 6 bậc tự do cần 2 hệ quy chiếu. [1-6]
Hình 2.2 mô tả 2 hệ quy chiếu của quadcopter.
Hình 2.2. Các hệ quy chiếu của quadcopter.
Trong đó: EA: Hệ quy chiếu quán tính Trái Đất.
EB: Hệ quy chiếu khung Quadcopter.
Vec-tơ vị trí và vận tốc theo hệ quy chiếu Oxyz được mô tả như sau:
𝑥 = (𝑥, 𝑦, 𝑧)𝑇
𝑎𝑛𝑑 𝑥̇ = (𝑥̇, 𝑦̇, 𝑧̇)𝑇
(2.1)
Tương tự, vec-tơ các góc roll, pitch, yaw theo hệ quy chiếu góc:
𝜃 = (𝜙, 𝜃, 𝜓)𝑇
𝑎𝑛𝑑 𝜃̇ = (𝜙̇, 𝜃̇, 𝜓̇)𝑇
(2.2)
Vận tốc góc quay được xác định:
𝜔 = [
1 0 −𝑠𝜃
0 𝑐𝜙 𝑐𝜃. 𝑠𝜙
0 −𝑠𝜙 𝑐𝜃. 𝑐𝜙
] 𝜃
̇
(2.3)
22. 9
Sự đinh hướng Quadcopter được biểu thị bởi 3 góc Euler qua ma trận xoay:
𝑅 = [
𝑐𝜙. 𝑐𝜓 − 𝑐𝜃. 𝑠𝜙. 𝑠𝜓 −𝑠𝜙. 𝑐𝜓 − 𝑐𝜃. 𝑐𝜙. 𝑠𝜓 𝑠𝜃. 𝑠𝜓
𝑐𝜃. 𝑠𝜙. 𝑐𝜓 + 𝑐𝜙. 𝑠𝜓 𝑐𝜃. 𝑐𝜙. 𝑐𝜓 − 𝑠𝜙. 𝑠𝜓 −𝑠𝜃. 𝑐𝜓
𝑠𝜃. 𝑠𝜙 𝑠𝜃. 𝑐𝜙 𝑐𝜃
] (2.4)
Lực nâng của các rotor:
2
. ,( 1,2,3,4)
i i
F b i
(2.5)
Lực nâng cho cả hệ thống được mô tả bởi công thức (2.16):
𝑇 = ∑ |𝐹𝑖| = ∑ 𝜔𝑖
2
4
𝑖=1
(2.6)
4
𝑖=1
Phương trình quán tính của Quadcopter:
𝑟̈ = (
𝑥̈
𝑦̈
𝑧̈
) = 𝑔. (
0
0
1
) − 𝑅
𝑇
𝑚
(
0
0
1
) (2.7)
Hình 2.3 mô tả mô hình moment quay chi tiết.
Hình 2.3. Mô hình moment quay chi tiết.
Mối quan hệ giữa ma trận quán tính và moment quay:
IR = (Ix, Iy, Iz) (2.8)
𝑀𝐺: 𝐼. Ω
̈ = -(Ω
̈ .I.Ω
̇ ) - 𝑀𝐺 + 𝑀 (2.9)
23. 10
Ta có momen quay hồi chuyển phụ thuộc vào các yếu tố vận tốc xoay với u1, u2,
u3, u4 lần lượt là các đơn vị momen quay các chuyển động roll, picth, yaw hay vận tốc
quay uT
= ( u1, u2, u3, u4 ) và vận tốc góc i
máy bay sẽ đạt được (2.10)
𝑔(𝑢) = 𝜔1 + 𝜔2 + 𝜔3 + 𝜔4 (2.10)
Kết hợp các phương trình trên ta có hệ phương trình động học:
𝑥̈=−(cos ∅ sin 𝜃 cos 𝜓 + 𝑠𝑖𝑛∅ sin 𝜓).
𝑢1
𝑚
(2.11)
𝑦̈=−(cos ∅ sin 𝜃 cos 𝜓 − 𝑠𝑖𝑛∅ cos 𝜓).
𝑢1
𝑚
(2.12)
𝑧̈=𝑔 − (cos ∅ cos 𝜃).
𝑢1
𝑚
(2.13)
∅̈ =𝜃̇𝜓̇ (
𝐼𝑦−𝐼𝑧
𝐼𝑥
)−
𝐼𝑅
𝐼𝑥
𝜃̇𝑔(𝑢) +
𝐿
𝐼𝑥
𝑢2 (2.14)
𝜃̈=∅̇ 𝜓̇ (
𝐼𝑧−𝐼𝑥
𝐼𝑦
)−
𝐼𝑅
𝐼𝑦
∅̇ 𝑔(𝑢) +
𝐿
𝐼𝑦
𝑢3 (2.15)
𝜓̈=∅̇ 𝜃̇(
𝐼𝑥−𝐼𝑦
𝐼𝑧
)+
1
𝐼𝑧
𝑢4 (2.16)
2.1.2.2 Mô hình khí động học
Việc tính toán khí động học mô tả các tác động khi quay của cánh quạt trong
không khí. Với các thông số: TMT (N) là lực đẩy của cánh quạt hướng lên, S (m2
) là
diện tích của quạt, s
( kg/m3
) là mật độ không khí
Ta có phương trình của lực đẩy (2.17):
2
2 ( )
MT s I
T Sv N
(2.17)
Lực đẩy
4
MT P
mg
T W
(Trọng lượng được mang bởi 1 cánh quạt)
Vận tốc dòng khí cho mỗi cánh quạt:
( / )
2
P
I
s
W
V m s
S
(2.18)
2.1.3. Lý thuyết hệ thống IMU và cảm biến MPU
2.1.3.1 Hệ thống IMU
IMU (inertial Measurement Unit) là một thiết bị điện tử đo và xác định các giá
trị vận tốc, phương hướng, gia tốc trọng trường của một phương tiện chuyển động, điển
hình là máy bay, tên lửa hay các thiết bị bay trong không gian, các thiết bị di chuyển
trên biển và các thiết bị di chuyển trên bộ. IMU sử dụng kết hợp các loại cảm biến bao
24. 11
gồm: cảm biến gia tốc (acclesrometers), con quay hồi chuyển (Gyroscopes) và cả cảm
biến từ trường ( magnestometer ) tùy theo yêu cầu của thiết bị. IMU thường được dùng
để điều khiển quá trình chuyển động của các phương tiện có người lái hoặc robot tự
hành. [7-8]
Đơn vị đo lường quán tính là thành phần chính của hệ thống dẫn đường quán
tính INS ( Inertial Navigation System) được sử dụng hầu hết trong các kỹ thuật hàng
hải, hàng không, phương tiện đường bộ cũng như trong robot tự hành. Các dữ liệu thu
thập được từ các cảm biến trong hệ thống IMU cho phép máy tính có thể xác dịnh vị trí
của phương tiện chuyển động bằng cách sử dụng phương pháp dẫn đường dự đoán
(dead-reckoning).
Hệ thống INS được cấu thành bởi 2 thành phần là IMU và Navigation computer
(máy tính dẫn đường).
Trong đó:
- Navigation computer có nhiệm vụ chuyển đổi các hệ tọa độ, tính toán gia tốc
trọng trường và thực hiện các thuật toán tích phân.
- IMU có nhiệm vu đọc các giá trị ( gia tốc, góc quay…) đo được từ các cảm
biến ( acclerometers, gyroscopes …) sau đó các dữ liệu sẽ được gửi về máy tính để tính
toán và xác định vị trí hiện tại dựa trên vận tốc và thời gian.
Nhược điểm cơ bản nhất của IMU trong viêc ̣định vi ̣đó là chúng thường bi ̣lỗi
tích lũy theo thời gian. Bởi vì hê ̣thống dẫn đường cập nhật liên tục những thay đổi được
phát hiện dựa vào vi ̣trí đã được tính toán trước đó, bất kì một sai số nào trong quá trình
đo lường dù là nhỏ cũng sẽ được tích lũy dần theo thời gian. Điều này dẫn đến việc trôi
các giá trị các đại lượng tính toán dẫn đến sự thay đổi khác biệt ngày càng tăng lên giữa
giá tri ̣vị trí mà hệ thống tính toán được và giá trị thực tế của thiết bị. Vì vậy nên IMU
thường chỉ là một thành phần trong hệ thống định vị. Để đảm bảo độ chính xác của hệ
thống dẫn đường, các khối thiết bị khác điển hình là module GPS (Global Positon
system), cảm biến trọng trường, cảm biến vận tốc bên ngoài ( để bù sự trôi vận tốc), hệ
thống đo khí áp ( dùng đo khí áp để hiệu chỉnh giá trị độ cao), cảm biến la bàn điện tử
(giúp xác định từ trường ) có nhiệm vụ hiệu chỉnh các giá trị sai lệch IMU mắc phải
trong quá trình chuyển động của thiết bị.
Hình 2.4 mô tả các góc trong hệ quy chiếu. [2-6]
25. 12
Hình 2.4. Góc Roll, Pitch, Yaw.
2.1.3.2 Phương pháp Quaternion xác định góc nghiêng trong không gian
Đây là hê ̣thống số được phát triển mở rộng từ hê ̣thống số phức, được định nghĩa
lần đầu tiên bởi nhà toán học người Ai-len Sir William Rowan Hamilton vào năm 1843
và được ứng dụng để phân tích không gian 3 chiều.
Một quaternion q được định nghĩa như sau: công thức (2.19)
w ix
q jy kz
hay w
q v
(2.19)
Trong đó:
W là đại lượng vô hướng chỉ độ lớn
V là một vector trong không gian 3 chiều ( i, j, k là 3 vector đơn vị trục tọa độ
Oxyz)
Quaternion có thể hiểu là một tọa độ không gian 4 chiều và chúng được ứng dụng
trong các phép quay không gian.
Ngoài ra ta cũng có thể định nghĩa quaternion như sau:
0 1 2 3
2 2 2 2 2
0 1 2 3 1
T
q q q q q
q q q q q
(2.20)
Áp dụng vào phép quay không gian. Với vector trục quay u ( u là 1 vector vị đơn
vị, 2 2 2
1
x y y
u u u
) và góc quay thì ta sẽ có một quaterion quay. Khi đó ta được ma
trận xoay trong không gian 3 chiều:
26. 13
2 2
2 3 1 2 0 3 0 2 1 3
2 2
1 2 0 3 1 3 2 3 0 1
2 2
1 3 0 2 0 1 2 1 1 2
1 2 ( ) 2 ( ) 2 ( )
2 ( ) 1 2 ( ) 2 ( )
2 ( ) 2 ( ) 1 2 ( )
xyz
q q q q q q q q q q
R q q q q q q q q q q
q q q q q q q q q q
(2.21)
Với việc sử dụng phương pháp tọa độ quaternion sẽ giúp ta giải quyết được hiện
tượng Gimbal Look như đã đề cập ở mục trên. Vì thế đây cũng là phương pháp được
ứng dụng trong đề tài quadcopter này.
Các giá trị cảm biến sau khi được xử lý bằng bộ xử lý DMP (Digital Motion
Processor). Các giá trị ta có thể thu được trong đó có giá trị quaternion. Tuy nhiên dựa
vào quaternion ta chưa thể hình dung các góc mà máy bay đang nghiêng chính là các
góc yaw, pitch, roll. Chính vì thế ta cần chuyển đổi từ quaternion sang các góc Euler
(yaw, pitch, roll) với công thức như sau:
0 1 2 3
2 2
1 2
0 2 1 3
0 3 1 2
2 2
2 3
2 ( )
arctan
1 2 ( )
arcsin(2 ( ))
2 ( )
arctan
1 2 ( )
q q q q
q q
q q q q
q q q q
q q
(2.22)
2 2
0 1 2 3 1 2
0 2 1 3
2 2
0 3 1 2 2 3
atan 2(2 ( ),1 2 ( ))
arcsin(2 ( ))
atan 2(2 ( ),1 2 ( ))
q q q q q q
q q q q
q q q q q q
(2.23)
Các hàm atan và arcsin chỉ có giá trị trong khoảng [ ]
2
2
,
. Vì thế ta thay các
hàm atan thành atan2 để bao gồm tất cả các không gian.
2.1.3.3 Cảm biến MPU 6050
Cảm biến MPU là một trong những cảm biến đang được dùng nhiều trong các
hệ thống IMU. Cảm biến MPU có hai cảm biến chính của hệ thống IMU là cảm biến
Gyro và cảm biến Accelerometer. Hiện nay cảm biến MPU vẫn đang được nghiên cứu
phát triển hoàn thiện hơn như thêm một số cảm biến đo từ trường và cảm biến đo áp
suất khí quyển để xác định chiều cao. [7-8]
2.1.3.3.1 Gyroscope
Gyro (gyroscope) hay con quay hồi chuyển, là một thiết bị đo đạt hoặc duy trì
phương hướng, dựa trên các nguyên tắc bảo toàn mô men động lượng. Hiện nay gyro
27. 14
gồm 3 loại là: Gyro cơ học (Spinning Mass Gyro), Gyro điện tử (MEMS Gyro), Gyro
quang học(Optical Gyro). Nghiên cứu này chỉ đề cập đến Gyro điện tử.
Gyro điện tử (Hình 2.5) hay còn gọi là gyro rung (Vibrating Gyroscope) đo vận
tốc xoay của vật, với chuyển động ngõ vào và ngõ ra là chuyển động tịnh tiến ( thường
là dao động). Với cấu tạo gồm một khối proof mass dao động theo một phương được
gọi là phương sơ cấp. Khi khối này bị quay quanh một trục làm xuất hiện lực Coriolis
khiến nó có thêm dao động theo phương khác, gọi là phương thứ cấp. Trên phương
chuyển động thứ cấp này có gắn bản cực tụ điện để nhận biết sự thay đổi điện dung gây
bởi chuyển động này và từ đó suy ra vận tốc xoay, đây chính là giá trị cần đo của gyro
– cảm biến vận tốc góc. Với giá thành thấp hơn hẳn so với các loại gyro khác, gyro điện
được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực dân dụng. Công nghệ chế tạo các vi cơ cấu, vi cảm
biến và hệ thống vi cơ điện (MEMS- micro electromechanical system) đang phát triển
nhanh chóng trên toàn thế giới, và ngày càng được ứng dụng nhiều để sản xuất ra những
thiết bị đo quán tính với sản lượng lớn và giá thành hạ. Cảm biến gyro rung vi cơ
(micromechanical vibrating gyro) hay cảm biến đo vận tốc góc có tiềm năng rất lớn
trong nhiều ứng dụng như là những cảm biến cơ sở trong lĩnh vực dò đường và điều
khiển. Các cảm biến MEMS thường không có độ chính xác cao và giá thành rất thấp.
Tuy nhiên khả năng hoat động của cảm biến có thể được nâng cấp nhờ các công cụ khác
như các bộ lọc để xử lý tín hiệu.
Hình 2.5. Gyro điện tử.
2.1.3.3.2 Xử lý tính hiệu từ Gyro
Giá trị trả về từ gyro là vận tốc góc. Với giá trị này ta chỉ có thể xác định được
vận tốc chuyển động và hướng chuyển động mà không thể xác định được góc quay. Vì
vậy ta cần chuyển vận tốc góc sang góc bằng cách tích phân theo thời gian.
28. 15
Phương trình dùng để tính vận tốc thay đổi góc Euler từ Gyro như sau:
0 sin cos
1
0 cos cos sin cos
cos
cos sin sin cos cos
x
y
z
t
t
t
(2.24)
Với Ψ, θ, Φ lần lượt là góc Euler tại thời điểm lấy mẫu trước đó (t-1). Góc
Euler tại thời điểm hiện tại được xác định như sau:
2.1.3.3.3 Cảm biến gia tốc
Gia tốc là đại lượng vật lý đặc trưng cho sự thay đổi của vận tốc theo thời gian.
Gia tốc là đại lượng cơ bản dùng để mô tả chuyển động. Giống như vận tốc thì gia tốc
là đại lượng hữu hướng (vector).
Gia tốc kế (Accelerometer) là thiết bị dùng để đo sự thay đổi của đại lượng gia
tốc. Ngày này các cảm biến gia tốc không còn xa lạ với thế giới công nghệ, nó là một
trong những thành phần quan trọng của các thiết bị điện tử như smartphone, máy tính
bảng, các hệ thống dẫn đường, hệ thống ổn định trong camera hay các thiết bị có sự
nhận biết về độ nghiêng khác. Gia tốc kế cho phép ta biết khi nào thiết bị được di chuyển
khỏi vị trí ban đầu cũng như di chuyển như thế nào nhờ vào việc ghi nhận sự thay đổi
của gia tốc theo cả phương và chiều. như chúng ta biết thì đơn vị của gia tốc là m/s2.
Tuy nhiên đối với các hệ thống đo lường quán tính thì cảm biến gia tốc kế thường có
đơn vị là g (g = 9.8 m/s2
là gia tốc trọng trường). Như vậy việc đo gia tốc chính là đo
sự thay đổi giữa gia tốc động học trong không gian quán tính so với gia tốc trọng trường.
Để hiểu cách xác định gia tốc trong không gian. Ta có thể dựa vào mô hình sau:
( ) ( 1)
( ) ( 1)
( ) ( 1)
t
t t
t t t
t
t t
t
(2.25)
29. 16
Hình 2.6. Gia tốc của viên bi theo trục z.
Hình trên là một viên bi được đặt trong một hộp vuông (khối lượng = 1 đơn vị).
Xét hệ Oxyz tương ứng với các mặt của hình hộp. Khi không có tác động từ bên ngoài
tức là hình hộp đứng yên. Khi đó viên bi chỉ chịu một lực hướng xuống theo trục z, đó
là gia tốc trọng trường g (z = -1g). Nếu ta duy chuyển khối hộp thì viên bi sẽ lăn và tác
động vào các bề mặt khác của khối hộp, như vậy lực theo trục x, y, z sẽ thay đổi.
Hình 2.6 mô tả gia tốc của viên bi theo trục z.
Hình 2.7 mô tả gia tốc viên bi theo hai trục x, z.
Hình 2.7. Gia tốc theo hai trục x, z.
Dựa vào sự thay đổi lực hay gia tốc g tác động lên các trục x, y, z ta sẽ xác định
được phương và chiều chuyển động của vật, ngoài ra ta cũng có thể xác định được góc
quay của vật khi xoay quanh trục.
30. 17
Phần lớn các cảm biến gia tốc là các cảm biến điện thay cho cảm biến cơ. Sự
thay đổi của gia tốc sẽ làm các thành phần điện thay đổi theo nhờ vào việc gắn thêm
một cuộn dây bên ngoài proof mass. Khi có sự dịch chuyển nhỏ của proof mass thì sẽ
sinh ra 1 dòng điện trong cuộn dây, tạo ra một lực điện từ theo chiều ngược lại. Đo dòng
điện trong cuộn dây ta sẽ xác định được chiều và độ lớn của gia tốc.
Với sự phát triển của công nghệ MEMS (microelectromechanical systems)các
loại gia tốc kế được sản xuất hàng loạt với giá thành thấp và chất lượng khá tốt.
2.1.3.3.4 Xử lý tín hiệu từ cảm biến gia tốc
Hình 2.8. Tính toán góc nguyên (Tilt) từ cảm biến gia tốc.
Hình 2.8 mô tả cách tính toán góc nguyên từ cảm biến gia tốc.
Dựa vào gia tốc đo được theo các trục x, y, z ta sẽ xác định các góc nghiêng roll,
pitch. Trong hệ tọa độ tương đối XbYbZb ta có các giá trị gia tốc trọng trường: Xb =
Yb = 0 và Zb = 1g. Chuyển sang hệ tọa đọ tuyệt đối ta sẽ có các giá trị theo các trục
tương ứng x, y, z là Ax, Ay, Az.
Dựa vào công thức biểu diễn mối quan hệ giữa hệ tọa độ tuyệt đối và tương đối:
' cos cos cos cos sin
' cos sin sin cos cos sin sin sin sin cos
cos sin cos sin cos sin cos sin cos cos
b b
b b
b b
X X
Y Y
Z Z
(2.26)
Xác định các Ax,y,z :
cos cos cos cos sin 0
cos sin sin cos cos sin sin sin sin cos 0
cos sin cos sin cos sin cos sin cos cos 1
x
y
z
A
A
A
(2.27)
31. 18
Từ đó suy ra các góc:
Góc arcsin
cos
y
A
Roll
(2.28)
Góc arcsin( )
x
Pitch A
(2.29)
Lưu ý: các Ax, Ay, Az đã được chuẩn hóa, tức phải thỏa điều kiện:
2 2 2
1
x y z
A A A
(2.30)
2.1.3.4. Xử lý nhiễu
Như cách một gia tốc đo các lực tác động lên một vật thể, nó không chỉ đo trọng
lực mà còn là các lực khác. Mỗi lực nhỏ hoạt động trên đối tượng được đo hoàn toàn và
được coi là một lực đối với phép đo. Cảm biến gia tốc là một cảm biến dễ bị nhiễu.
Trong quadcopter, động lực của hệ thống, chẳng hạn như sự rung của động cơ, cũng sẽ
ảnh hưởng đến cảm biến gia tốc. Do đó, việc sử dụng một bộ lọc chắc chắn là cần thiết.
Bên cạnh đó, vì sự tích phân theo thời gian, phép đo của con quay hồi chuyển có xu
hướng trôi dạt và không trở về 0 khi hệ thống trở về vị trí ban đầu của nó. Dữ liệu con
quay hồi chuyển chỉ đáng tin cậy trong một thời gian ngắn và nó bắt đầu trôi dạt trong
một thời gian dài.
Cảm biến gia tốc luôn có độ lệch trên mỗi trục nên giá trị đo thường hơi khác so
với giá trị thực tế. Ngoài ra, giá trị của gia tốc thường khá can thiệp làm cho việc đo
lường càng thêm khó khăn.
Con quay hồi chuyển (gyro), cũng như gia tốc, cũng có độ lệch trong các giá trị
đo được. Một vấn đề khác có thể gặp phải với con quay hồi chuyển là sự trôi tín hiệu,
có nghĩa là tín hiệu thay đổi dần dần theo thời gian. Tuy nhiên, điểm cộng là con quay
hồi chuyển ít nhạy cảm với nhiễu hơn là cảm biến gia tốc.
Các giải pháp được đặt ra để giải quyết những vấn đề này. Với offset là hằng số,
chỉ cần đo giá trị đó và thực hiện phép trừ giữa giá trị đo được và giá trị bù trừ. Với tín
hiệu nhiễu, chúng ta có thể sử dụng một bộ lọc thông thấp, sự trôi dạt của con quay hồi
chuyển có thể được xử lý bằng cách sử dụng bộ lọc thông cao vì độ trễ khá chậm.
Một cách khác, để đo chính xác góc quay, có một giải pháp rất phổ biến là sử
dụng cả gyro và gia tốc để đo góc và sử dụng một số thuật toán để gộp hai giá trị này
lại với nhau để thu được kết quả chính xác. Một số thuật toán thường được sử dụng là:
32. 19
- Bộ lọc bù: Đây là bộ lọc đơn giản nhưng hiệu quả nhất.
- Bộ lọc Kalman: hơi phức tạp nhưng phổ biến nhất và rất hiệu quả.
- Bộ lọc Mahony và bộ lọc Madgwick: Đây là những bộ lọc khá mới so với phần
trên nhưng cũng rất hiệu quả.
Một bộ lọc bù cho thấy hiệu quả nhất trong trường hợp này. Trong thời gian
ngắn, dữ liệu từ con quay hồi chuyển (gyrData) được sử dụng vì độ chính xác cao. Về
lâu dài, dữ liệu từ gia tốc kế (accData) được sử dụng vì nó không trôi dạt. Ở dạng đơn
giản nhất, công thức lọc trông như sau [7-8]:
angle = alpha*(angle + gyrData*dt) + (1-alpha)*accData (2.31)
Trong phương trình (2.41), alpha là hệ số lọc (0 <alpha <1) và angle là đầu ra
của bộ lọc. Giá trị góc quay được cập nhật mỗi vòng lặp. Bộ lọc sẽ kiểm tra xem các
giá trị đo được từ gia tốc có hợp lý hay không. Nếu bất kỳ giá trị nào quá lớn hoặc quá
nhỏ, đó là nhiễu và bộ lọc bù sẽ cố gắng giảm ảnh hưởng của nhiễu này để tính toán tốt
hơn. Ví dụ, nếu alpha là 0,98, bộ lọc sẽ cập nhật lại góc để tính bằng cách lấy 98% giá
trị hiện tại được tính bằng con quay hồi chuyển và thêm 2% giá trị góc tính bằng gia tốc
kế. Nó luôn được đảm bảo rằng các giá trị đo được sẽ không trôi dạt và cũng rất chính
xác trong ngắn hạn.
Hình 2.9 cho thấy một tín hiệu ban đầu (màu xanh) và tín hiệu được xử lý (màu
đỏ) với một bộ lọc bù.
Hình 2.9. Tín hiệu được xử lý với bộ lọc bù.
2.1.4 Bộ điều khiển PID
Một hệ thống muốn hoạt động ổn định, thì bộ điều khiển đóng vai trò rất quan
trọng. Nó có vai trò như bộ não, trung tâm điều khiển, giúp hệ thống xử lý các tín hiệụ
33. 20
đo về từ thực tế sau đó hiệu chỉnh xuất tín hiệu ngõ ra phù hợp với set point đặt vào bộ
điều khiển. Trên thực tế, có rất nhiều bộ điều khiển như bộ điều khiển trượt, bộ điều
khiển LQR, bộ điều khiển LQG, bộ điều khiển PID… Tùy thuộc vào mô hình hệ thống
và yêu cầu mà ta lựa chọn bộ điều khiển sao cho phù hợp và giải quyết được bài toán
đặt ra tối ưu nhất. Mỗi bộ điều khiển đều có ưu nhược điểm riêng, ở đây ta xét về bộ
điều khiển PID số.
Bộ PID (Propotional Integral Derivative) là bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ. Tuy
đã ra đời rất lâu, nhưng đến nay luật điều khiển PID vẫn được dùng nhiều trong các ứng
dụng điều khiển các mô hình, hệ thống tự động. Bộ PID có khả năng điều khiển hệ
thống đáp ứng tốt các chỉ tiêu chất lượng như thời gian quá độ ngắn, đáp ứng nhanh,
triệt tiêu được sai lệch tĩnh, giảm độ vọt lố cho hệ thống. Giải thuật PID có sơ đồ khối
vòng kín như hình 2.10.
Hình 2.10. Bộ điều khiển PID
Trong đó:
- r(t): Điểm đặt.
- u(t): Tín hiệu điều khiển.
- y(t): Tín hiệu đo từ hệ thống.
- e(t) = r(t) – y(t): Sai khác giữa giá trị điểm đặt và tín hiệu đo.
Phương trình tín hiệu của bộ điều khiển PID:
𝑢(𝑡) = 𝐾𝑝. 𝑒(𝑡) + 𝐾𝑖 ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 + 𝐾𝑑
𝑑𝑒(𝑡)
𝑑𝑡
(2.32)
Trong đó:
- Kp: Độ lợi tỉ lệ.
- Ki: Độ lợi tích phân.
34. 21
- Kd: Độ lợi đạo hàm.
Các tham số Kp, Ki, Kd sẽ ứng với các khâu như khâu tỉ lệ, khâu tích phân và
khâu vi phân bộ điều khiển. Thành phần tỉ lệ u(t)= kp*e(t) đóng vai trò lớn trong quá
trình quá độ, kp càng lớn thì hệ thống đáp ứng càng nhanh. Tuy nhiên nếu kp quá lớn
thì tín hiệu điều khiển càng lớn gây ra hệ thống dao động mạnh, độ vọt lố tăng cao khó
đạt được giá trị set point, đồng thời làm hệ thống sẽ nhạy với nhiễu. Thành phần tích
phân ( ) ( )
u t Ki e t dt
có ưu điểm lớn nhất là triệt tiêu sai số e(t) = 0, khi ở trạng thái xác
lập. Vì khi hệ thống tồn tại e(t) > 0 thì khâu tích phân sẽ làm tăng tín hiệu điều khiển và
ngược lại khi e(t) < 0 thì sẽ giảm tín hiệu điều khiển. Tuy nhiên, nhược điểm thành phần
tích phân chính là tác động bộ điều khiển sẽ đáp ứng chậm, đôi khi làm xấu đi đặc tính
động học của hệ thống hoặc làm hệ thống mất ổn định nếu ki quá lớn. Thành phần vi
phân
( )
( ) .
de t
u t Kd
dt
có nhiệm vụ như bộ phanh trong bộ điều khiển PID, có thể dự
đoán trước được giá trị ngõ ra từ đó điều chỉnh đầu ra phù hợp với thay đổi sai số, làm
tăng tốc độ đáp ứng của hệ. Ngoài ra, khâu vi phân giúp hệ thống ổn định một số quá
trình mà các khâu tỉ lệ và tích phân không làm được. Nhược điểm của khâu vi phân là
rất nhạy với nhiễu đo hay giá trị đặt do tính đáp ứng nhanh.
Trong điều khiển tự động có rất nhiều phương pháp chỉnh định và lựa chọn thông
số cho bộ điều khiển PID. Do đó, tùy thuộc vào đối tượng điều khiển và yêu cầu bài
toán đặt ra mà ta chọn phương pháp điều khiển sao cho phù hợp như phương pháp giải
tích, phương pháp Ziegler- Nichols, điều chỉnh thông số PID bằng thuật toán di truyền,
thuật toán bầy đàn, v.v…Tuy nhiên, ngoài thực tế thì kinh nghiệm cũng là một trong
những phương pháp quan trọng và được sử dụng rộng rãi. Phương pháp lựa chọn thông
số theo kinh nghiệm ta quan tâm tới tác động của từng thông số trong bảng 2.1, gồm 3
bước như sau: bước 1 điều chỉnh 2 thông số Ki = Kd = 0, sau đó tăng từ từ giá trị Kp
sao cho ngõ ra dao động xung quanh giá trị đặt. Bước 2 ta giữ nguyên giá trị kp vừa
chỉnh định và giá trị Ki = 0 sau đó, tăng dần giá trị Kd sao cho hệ thống tăng đáp ứng
ngõ ra và giảm độ vọt lố. cuối cùng ta tăng hệ số ki đến giá trị phù hợp sao cho hệ thống
có đủ thời gian xử lý và giảm sai số về không khi hệ thống ở trạng thái xác lập.
2.1.4.1 Khâu tỉ lệ
Khâu tỉ lệ làm thay đổi giá trị đầu ra tỉ lệ với giá trị sai số hiện tại.
35. 22
( ) .
out p
P K e t
(2.33)
Trong đó:
P(out) là thừa số tỉ lệ ở đầu ra
Kp là hằng số độ lợi tỉ lệ
e(t) là sai số theo thời gian
Khi có sự thay đổi lớn ở đầu ra mà sai số thay đổi nhỏ sẽ làm độ lợi của khâu tỉ
lệ lớn. Nếu độ lợi của khâu tỉ lệ quá lớn sẽ làm hệ thống không ổn định. Ngược lại, độ
lợi nhỏ là do đáp ứng đầu ra nhỏ trong khi sai số đầu vào lớn điều này sẽ làm bộ điều
khiển kém nhạy hoặc đáp ứng chậm. Nếu độ lợi của khâu tỉ lệ quá thấp thì có thể dẫn
tới đáp ứng điều khiển không thỏa mản yêu cầu hệ thống khi có nhiểu tác động. Hình
2.11 mô tả đáp ứng của khâu tỉ lệ.
Hình 2.11. Đồ thị đáp ứng Kp.
2.1.4.2. Khâu tích phân
Ngõ ra của khâu tích phân tỉ lệ với cả biên độ sai số lẫn khoảng thời gian sai số.
Đây là khâu tích lỹ sai số hay cộng dồn sai số theo thời gian, sai số tích này được nhân
với một hằng số Ki để ngõ ra phù hợp hơn với yêu cầu đáp ứng của từng hệ thống.
0
( )
t
out i
I K e t dt
(2.34)
Trong đó:
Iout : Đáp ứng ngỏ ra của khâu tích phân
Ki : Độ lợi tích phân
e(t) : sai số theo thời gian (SP – PV)
36. 23
Khâu tích phân giúp tăng tốc độ đáp ứng của hệ thống để hệ thống nhanh đạt tới
điểm đặt và khử dư sai số ổn định. Tuy nhiên vì khâu tích phân tích lũy sai số nên nó
có thể khiến giá trị hiện tại vọt lố qua giá trị đặt.
Hình 2.12 mô tả đáp ứng của khâu tích phân.
Hình 2.12. Đồ thị đáp ứng Ki.
2.1.4.3. Khâu đạo hàm (vi phân)
Vi phân thể hiện tốc độ thay đổi sai số hay độ dốc sai số theo thời gian (đạo hàm
bậc 1 theo thời gian), tốc độ này được nhân với 1 hằng số độ lợi Kd tạo thành khâu vi
phân. Hằng số Kd này sẽ giới hạn biên độ ngõ ra khâu vi phân.
out d
d
D K e t
dt
(2.35)
Hình 2.13 mô tả đáp ứng của khâu vi phân.
Hình 2.13. Đồ thị đáp ứng Kd.
2.1.4.4. Tinh chỉnh bộ điều khiển PID
Có nhiều phương pháp để có thể tìm ra các hệ số Kp , Ki , Kd phù hợp như
phương pháp thủ công, phương pháp Ziegler – Nichols, phương pháp Cohen – Coon.
37. 24
Tuy nhiên đối với các hệ thống khác nhau sẽ phù hợp hơn với mỗi phương pháp. Một
phương pháp được sử dụng nhiều là phương pháp thủ công và dựa vào kinh nghiệm
phân tích hệ thống.
Phương pháp thủ công và dựa vào kinh nghiệm: trước tiên cần có cái nhìn tổng
quan về hệ thống, các yếu tốc tác động vào làm mất ổn định hệ thống, tìm hiểu phân
tích hoạt động của đối tượng để từ đó phán đoán cần sử dụng bộ điều khiển nào cho hợp
lý hoặc có thể thử từng bộ một (PID, PI, PD,…).
Đối với bộ điều khiển PID hoặc PD: đầu tiên cho khởi động hệ thống làm việc
bình thường với các hệ số Kp = Ki =Kd = 0. Đánh giá hoạt động của hệ thống trước khi
sử dụng PID, sau đó tăng Kp để tạo dao động, tức hệ thống có sự đáp ứng lại đối với
nhiểu, có thể tăng hệ số Kp đến một giá trị tạm được, giá trị có thể làm cho hệ thống đủ
đáp ứng và chấp nhận vọt lố hay dao động. Tiếp theo ta tăng Kd, lúc này thành phần vi
phân sẽ đóng vai trò làm phanh thắng giúp hệ thống chống lại sự dao động làm giảm
mức độ vọt lố, tăng Kd cho tới khi nào thấy đáp ứng khá tốt, mới chỉ hiệu chỉnh Kp, Kd
chúng ta cũng có thể tìm được một cặp hệ số Kp, Kd phù hợp với hệ thống, nếu không
tìm được hệ số Kd phù hợp thì ta có thể tăng hoặc giảm Kp sau đó lại hiệu chỉnh Kd.
Nếu hệ thống ổn định nhưng chưa về điểm đặt thì ta có thể thêm thành phần Ki giúphệ
thống có thể về điểm đặt và giúp quá trình nhanh hơn. Nhưng nếu tăng Ki quá lớn hệ
thống rất dễ mất ổn định.
2.1.5. Xử lý ảnh
2.1.5.1. Thư viện OpenCV
Những năm gần đây, một khái niệm mới trong lĩnh vực khoa học máy tính đã ra
đời, đó là khái niệm “Computer vision” – “Thị giác máy tính” mà một phân ngành gần
với nó là kỹ thuật xử lý hình ảnh (gọi tắt là “xử lý ảnh”). Xử lý ảnh là một phân ngành
trong xử lý tín hiệu số, với tín hiệu xử lý là hình ảnh số. Hình ảnh được xử lý có thể là
ảnh tĩnh, hoặc những frame ảnh được cắt ra từ video. Kể từ khi ra đời, kỹ thuật xử lý
ảnh đã hỗ trợ con người trong rất nhiều lĩnh vực, như y học với máy chụp cắt lớp (chụp
CT – Computer Tomography), trong đời sống hằng ngày như nhận dạng biển số xe,
nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng chuyển động trong bóng tối,
xử lý ảnh thiên văn, v.v… Bên cạnh đó, kỹ thuật xử lý ảnh phát triển đã cung cấp thêm
sự lựa chọn cho những nhà phát triển robot, khi mà giờ đây, robot có thể sử dụng camera
38. 25
giúp thu thập và xử lý tín hiệu ảnh nhằm nhận biết với thế giới bên ngoài tốt hơn, toàn
diện hơn và ở khía cạnh nào đó là gần gũi với cách hoạt động của con người hơn.
Kỹ thuật xử lý ảnh xem hình ảnh là một ma trận hai chiều, mỗi điểm ảnh (pixel)
là một phần tử của ma trận hai chiều đó, từ đó sử dụng những phép tính, phép biến đổi
toán học trên ma trận để xử lý hình ảnh, nhằm đạt được những mục đích như: nhận dạng
khuôn mặt, nhận dạng đường biên, nhận dạng chữ viết tay, v.v… trong một số yêu cầu
đặt biệt, như tính khoản cách và kích thước của vật, thông số về máy ảnh được sử dụng
để chụp ảnh cũng cần được biết đến, như thông số về tiêu cự, kích thước cảm biến,
v.v… Hiện nay, kỹ thuật xử lý ảnh có thể được tiếp cận từ hai hướng, đầu tiên là sử
dụng bộ công cụ Image Processing và Image Acquistion của phần mềm Mathlab cho
hãng MathWorks phát hành, hướng thứ hai là sử dụng thư viện mã nguồn mở OpenCV.
Phần mềm Matlab là một phần mềm lập trình và mô phỏng hướng đối tượng rất
mạnh được rất nhiều kỹ sư, nhà khoa học và những tổ chức nghiên cứu sử dụng. Mathlab
có thể lập trình để xử lý, mô phỏng hầu như tất cả mọi lĩnh vực, mọi hiện tượng, mọi
đối tượng trong đời sống, giúp các nhà khoa học có thể xây dựng những mô hình toán
của đối tượng nhằm nghiên cứu những tác động và ảnh hưởng vốn không thể thực hiện
trong thực nghiệm đến đối tượng đó, từ đó có thể đưa ra những dự báo, chẩn đoán và
sữa chữa những sai sót, khuyết điểm của đối tượng kịp thời. Matlab hỗ trợ cho người
sử dụng rất nhiều bộ công cụ, trong đó hai bộ công cụ Image Processing và Image
Acquistion chuyên dùng để xử lý ảnh. Điểm trừ lớn nhất của Matlab xuất phát từ điểm
mạnh lớn nhất của phần mềm này, đó là tính hỗ trợ mạnh mẽ cho người dùng, điều này
dẫn đến yêu cầu phần cứng khi chạy chương trình Matlab là rất cao, đặc biệt là những
phiên bản R2012 trở về sau. Khi hoạt động, Matlab chiếm rất nhiều tài nguyên của hệ
thống, vì vậy không thích hợp để chạy trên những thiết bị cầm tay như máy tính bảng
hoặc điện thoại di động. Bên cạnh đó, Matlab sử dụng ngôn ngữ lập trình riêng của
mình, trong khi đa phần những robot hiện tại được lập trình bằng ngôn ngữ C/C++,
chính vì vậy, ta rất khó để nhúng Matlab vào chương trình xử lý ảnh cho robot. Robot
di chuyển bám mục tiêu mà nhóm đang xây dựng hướng đến tính nhỏ gọn và linh hoạt,
phần ghi hình và xử lý hình ảnh được đảm nhiệm bởi một điện thoại chạy hệ điều hành
Android, vì vậy, chương trình Matlab không thích hợp để sử dụng trong trường hợp
này.
39. 26
Nhằm giải quyết vấn đề xử lý ảnh và thị giác máy tính cho robot, dự án xây dựng
một thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở đã được khởi động vào những năm 1999, ban đầu,
thư viện được sự hỗ trợ từ Intel và sau đó được Willow Garage – một phòng thí nghiệm
chuyên nghiên cứu về công nghệ robot hỗ trợ. Ngày nay, thư viện mã nguồn mở này
được biết đến rộng rãi với tên gọi OpenCV (Open Source Computer Vision). OpenCV
là thư viện về thị giác máy tính, với hơn 500 hàm và hơn 2500 các thuật toán đã được
tối ưu về xử lý hình ảnh. OpenCV được thiết kế để sử dụng tối đa sức mạnh của các
dòng chip đa lõi, nhằm thực hiện các phép tính trong thời gian thực và nó có thể chạy
trên nhiều nền tảng khác nhau (cross – platform) như Window, Linux, Mac, iOS,
Android, cũng như được lập trình với nhiều ngôn ngữ khác nhau như: C, C++, Java,
Python, v.v… Có thể nói, sự hỗ trợ mạnh mẽ từ thư viện OpenCV đã giúp những người
chưa có kinh nghiệm về xử lý ảnh tiếp cận với ngành khoa học thú vị này dễ dàng hơn
rất nhiều. Chính vì những ưu điểm của thư viện OpenCV, nên nhóm quyết định sử dụng
thư viện này làm công cụ chính giúp xử lý hình ảnh cho robot. Thư viện OpenCV được
nhúng vào phần mềm Android Studio và được lập trình bằng ngôn ngữ Java.
2.1.5.2. Không gian màu
Không gian màu là một mô hình toán học mô tả các màu sắc trong thực tế dưới
dạng số học. Trong thực tế, có rất nhiều không gian màu được sử dụng và những mục
đích khác nhau, những không gian màu thường gặp là RGB, HSV, CMYK, v.v…
Không gian màu RGB (hình 2.14) là không gian màu thường gặp nhất, được sử
dụng phổ biến trong đồ họa máy tính và nhiều thiết bị kỹ thuật số. Ý tưởng của không
gian màu RGB là kết hợp ba màu cơ bản “đỏ” – red, “xanh lá” – green và “xanh dương”
– blue để tạo thành nhiều màu sắc khác nhau. Không gian màu RGB thường được biểu
diễn là một khối lập phương, với trục x là màu đỏ, trục y là xanh lá và trục z là xanh
dương. Với một ảnh số được mã hóa bằng 24bit, thì mỗi kênh màu sẽ chiếm 8bit, giá
trị trải dài từ 0 đến 255, với mỗi giá trị của từng kênh màu khi kết hợp lại với nhau, ta
sẽ được một màu khác nhau. Như vậy, đối với ảnh 24bit, ta sẽ có thể biểu diễn được
2553
màu sắc khác nhau.
40. 27
Hình 2.14. Khối lập phương mô tả không gian màu RGB.
Ngoài không gian màu RGB, một không gian màu khác cũng thường được sử
dụng trong thực tế, đó là không gian màu HSV. HSV là không gian màu thường được
sử dụng nhiều trong việc chỉnh sửa ảnh, phân tích ảnh và một phần của lĩnh vực thị giác
máy tính. Hệ không gian này dựa vào ba thông số để mô tả màu sắc, đó là Hue (H –
Màu sắc), Saturation (S – Độ bão hòa màu) và Value (V – giá trị cường độ sáng). Không
gian HSV thường được biễu diễn bằng hình trụ (hình 2.15) hoặc hình nón.
Hình 2.15. Hình trụ mô tả không gian màu HSV
Theo đó, đi theo vòng tròn từ 0o
đến 360o
là trường biểu diễn màu sắc (Hue).
Trường này bắt đầu từ màu đỏ đầu tiên (red primary) tới màu xanh lục đầu tiên (green
primary) nằm trong khoảng 0o
đến 120o
, từ 120o
đến 240o
độ là màu xanh lá tới xanh
dương (green primary - blue primary). Từ 240o
đến 360o
là từ màu đen tới lại màu đỏ.
Giá trị độ sáng (V) được biểu diễn bằng cách đi từ dưới đáy hình trụ lên và nằm trong
khoảng từ 0 đến 1. Ở đáy hình trụ, V có giá trị là 0, là tối nhất và trên đỉnh hình trụ là
độ sáng lớn nhất (V = 1). Đi từ tâm hình trụ ra mặt trụ là giá trị bão hòa của màu sắc
(S). S có giá trị từ 0 đến 1. 0 ứng với tâm hình trụ là chỗ mà màu sắc là nhạt nhất. S =
1 ở ngoài mặt trụ, là nơi mà giá trị màu sắc là đậm đặc nhất. Như vậy với mỗi giá trị
41. 28
(H, S, V) sẽ cho ta một màu sắc mà ở đó mô tả đầy đủ thông tin về máu sắc, độ đậm
đặc và độ sáng của màu đó.
Không gian màu HSV là không gian màu chính nhóm sử dụng để nhận biết màu
sắc của đối tượng cần theo dõi. Tuy nhiên, trong thư viện OpenCV, không gian mau
HSV đã được sửa đổi đôi chút, cụ thể, giá trị H không đi từ 0o
đến 360o
mà nhận giá trị
từ 0o
đến 180o
, tập giá trị của S và V rộng hơn, trải dài từ 0 đến 255.
2.1.5.3. Chuyển đổi không gian màu giữa RGB và HSV
Một ảnh màu khi được thu về Matlab hoặc thư viện OpenCV sẽ được mô tả bằng
không gian màu RGB và được định dạng ở dạng ma trận ba lớp (lớp “red”, lớp “green”
và lớp “blue”), trong đa số trường hợp ta thường chuyển ảnh màu về ảnh xám (ảnh gray)
để xử lý, vì ảnh xám là ảnh một lớp, các thao tác tính toán sẽ đơn giản hơn rất nhiều đối
với ảnh màu. Một ảnh màu sẽ được chuyển thành ảnh xám theo công thức: ứng với mỗi
pixel, pixel của ảnh xám sẽ được tính theo công thức:
0.2989×Red + 0.5870×Green + 0.1140×Blue (2.36)
Tuy nhiên, trong một số trường hợp đặc biệt, như nhận diện màu sắc, ta không
thể chuyển ảnh sang ảnh xám, mà phải chuyển đổi từ không gian màu RGB sang không
gian màu HSV, vì vậy, bài toán chuyển đổi qua lại giữa không gian màu RGB và HSV
được đặt ra. Giả sử ta có một điểm màu trong không gian màu RGB là (R; G; B), các
bước chuyển sang không gian HSV như sau:
Đặt: M = Max (R; G; B); m = Min (R; G; B); C = M – m.
Nếu M = R, H’ = [(G – B)/C] mod 6,
Nếu M = G, H’ = [(B – R)/C] + 2
Nếu M = B, H’ = [(R – G)/C] + 4.
Khi có H’, ta tính H theo công thức: H = H’×60. Trong trường hợp C = 0, H =
0o
. Sau đó, ta tính V bằng công thức: V = M, S = C/V. Trong trường hợp V = 0 hoặc C
= 0, S sẽ nhận giá trị 0.
Hình 2.16 mô tả một hình ảnh trong 2 không gian màu khác nhau.
42. 29
Hình 2.16. Hình ảnh RGB (trái) và hình ảnh HSV (phải).
2.1.6. Bộ lọc Kalman
Một giả thuyết phổ biến trong nhiều thuật toán theo dõi dựa trên thị giác được
trình bày cho đến nay là chuyển động của một đối tượng sẽ thay đổi rất ít giữa hai khung
tiếp theo. Do đó, vị trí của đối tượng trong khung thực tế là xấp xỉ vị trí của đối tượng
trong các khung tiếp theo. [17-18]
Bài viết này nhằm mục đích khai thác khái niệm quỹ đạo đối tượng. Giả định là
sự thay đổi vị trí của một đối tượng trong mỗi khung chuyển động tuân theo mô hình
toán học theo thời gian. Và vector chuyển động được mô hình hóa như một hệ thống
tuyến tính thời gian rời rạc được mô tả bằng phương trình sau:
x[t+1] = F x[t] + v[t] (2.37)
Trong phương trình trên, x [t] đại diện cho trạng thái hệ thống và mô tả giá trị
chính xác của mỗi hệ số của vector chuyển động tại thời điểm t, bao gồm đạo hàm bậc
nhất và đạo hàm bậc hai, ma trận F đại diện cho mô hình động thứ hai, v [t] là viết tắt
của các lỗi được thực hiện bởi quá trình mô hình hóa. Lỗi này được định nghĩa là một
chuỗi các nhiễu như nhiễu trắng, nhiễu Gaussian.
Từ phương trình (2.37), một phương trình đo lường như sau được xác định:
z[t+1] = H x[t+1] + w[t+1] (2.38)
Phương trình này mô tả mối quan hệ giữa phương trình đo lường z [t] và trạng
thái hệ thống x [t]. Mối quan hệ này được xác định bởi ma trận H và do lỗi w [t]. Lỗi
được mô hình hóa bởi w [t] tính toán tất cả các điểm không chính xác có thể có trong
ước lượng chuyển động.
43. 30
Áp dụng bộ lọc Kalman cho hệ thống được xác định bởi phương trình (2.37) và
(2.38), có thể thực hiện theo dõi chuyển động đệ quy. Tại mỗi quan sát mới của chuyển
động đối tượng, z [t] thu được thông qua ước lượng chuyển động. Theo các quan sát
được đo lường và các mô hình động học, bộ lọc Kalman cập nhật vectơ trạng thái x [t].
Bộ lọc này tích hợp theo thời gian thông tin thời gian có sẵn cho từng đối tượng.
Tuy nhiên, bộ lọc Kalman không phải lúc nào cũng đưa ra dự đoán chính xác.
Điều này thường xảy ra khi các đối tượng không thể dự đoán được và làm sai lệch bộ
lọc Kalman. Trong trường hợp này, để có kết quả tốt hơn, dự đoán thô được sử dụng,
đó là chuyển động ước tính cuối cùng của vật thể, x [t]. Điều này sẽ đại diện cho một
dự đoán đầu tiên về vị trí và chuyển động của đối tượng trong tương lai.
Một thử nghiệm luôn luôn là cần thiết để quyết định khi nào tốt hơn để sử dụng,
như một dự đoán, chuyển động ước tính cuối cùng, x [t], thay vì sử dụng dự đoán chuyển
động Kalman x[t+1 = t]. Để giải quyết điều này, một kỹ thuật đã được đề xuất dựa trên
ước lượng lỗi bù chuyển động. Đối tượng được dự đoán được bù với cả x [t] và
x[t+1=t]. Sự bù trừ chuyển động giữa hai giá trị này tạo ra sai số trung bình nhỏ hơn
được chọn làm dự đoán tốt hơn. [17]
2.2. Giới thiệu thiết bị phần cứng và sơ đồ kết nối
2.2.1. Khung S500
Hình 2.17 và 2.18 mô tả khung S500 4-Axis PCB Quadcopter sợi Cacbon.
Hình 2.17. Khung sợi cacbon S500 4-Axis PCB.
44. 31
Hình 2.18. Chi tiết khung S500.
2.2.2. Động cơ điện một chiều không chổi than (BLDC)
2.2.2.1. Cấu tạo
Khác với động cơ một chiều truyền thống, động cơ BLDC sử dụng chuyển mạch
điện tử thay cho kết cấu chổi than và cổ góp để chuyển mạch dòng điện cấp cho các
cuộn dây phần ứng. Có thể gọi đó là cơ cấu chuyển mạch tĩnh. Để làm được điều đó,
phần ứng cũng phải tĩnh. Như vậy, về mặt kết cấu có thể thấy rằng động cơ BLDC và
động cơ một chiều truyền thống có sự hoán đổi vị trí giữa phần cảm và phần ứng: phần
cảm trên rotor và phần ứng trên stato. Nghĩa là khác với các động cơ DC thông thường,
BLDC có phần quay là vỏ có gắn nam châm vĩnh cửu còn phần đứng yên là cuộn dây.
Hình 2.19 mô tả cấu trúc của một động cơ BLDC.
Hình 2.19. Cấu trúc cơ bản của động cơ BLDC.
Stator: bao gồm lõi sắt (các lá thép kỹ thuật điện ghép lại với nhau) và dây quấn,
trong các rãnh của stator đặt cuộn ứng như trong các rãnh phần ứng bình thường.
45. 32
Rotor thường là nam châm vĩnh cửu.
Tuỳ thuộc vào số cuộn dây stato ta có các loại động cơ BLDC một pha, hai pha,
ba pha tương ứng có một cuộn dây, hai cuộn dây, ba cuộn dây trên stato. Trong đó loại
động cơ ba pha được sử dụng phổ biến hơn cả.
Trong động cơ một chiều truyền thống, thời điểm chuyển mạch dòng điện giữa
các cuộn dây phần ứng được xác định một cách tự nhiên do kết cấu và sự bố trí phù hợp
giữa các cặp cực trên stato và cơ cấu chổi than - cổ góp. Động cơ BLDC không có cơ
cấu chổi than - cổ góp nên cần phải có các phần tử và phương pháp để xác định vị trí
của rôto nhằm đưa ra các tín hiệu điều khiển trình tự cấp điện cho các cuộn dây pha phù
hợp.
2.2.2.2. Nguyên lý hoạt động và điều khiển
Hình 2.20. Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động và điều khiển động cơ BLDC.
Hình 2.20 mô tả sơ đồ khối nguyên lý hoạt động và điều khiển động cơ BLDC.
Nguyên lý hoạt động của động cơ: để động cơ quay thì ta phải cấp nguồn điện vào các
cuộn dây (stator), các cuộn dây được cấp điện sẽ sinh ra từ trường biến thiên bên trong
rotor, lúc này cuộn dây trở thành một cực có từ tính làm cho các nam châm trong roto
này quay một góc nhỏ vì tính hút đẩy của nam châm. Khi ta lần lượt đóng ngắt điện ở
các cuộn dây và thay đổi thứ tự cấp điện cho các cuộn dây theo thứ tự sẽ làm cho rotor
quay liên tục. Với tần số cấp xung lớn sẽ làm cho rotor quay với tốc độ cao. Nguyên lý
điều khiển động cơ: để điều khiển động cơ DCBL (3pha) ta cần tạo một nguồn xoay
chiều 3 pha. Để tạo ra từ trường quay cùng pha với nam châm của rotor, ESC (hay bộ
điều khiển driver) phải xác định được vị trí của năm châm vĩnh cửu và vận tốc của nó.
Có 2 cách là sử dụng cảm biến nhận biết vị trí của rotor ( cảm biến Hall) và cách cảm
46. 33
ứng 1 trong 3 pha của xung điện từ trường phản hồi ( xung BEMF – Back
ElectroMagnetic Field phulses). Đối với phần lớn các động cơ dùng trong mô hình bay
thì đều dùng phương pháp cảm ứng xung BEMF. Hình 2.21 mô tả sơ đồ nguyên lý đơn
giản của động cơ một chiều không chổi than với 3 cuộn dây trên stator.
Hình 2.21. Sơ đồ nguyên lý đơn giản của động cơ một chiều không chổi than với 3
cuộn dây trên stator.
Hình 2.22. Trình tự cấp điện cho các cuộn dây.
Hình 2.23. Một mạch điều khiển BLDC đơn giản.
47. 34
Hình 2.22 mô tả trình tự cấp điện cho các cuộn dây, hình 2.23 là một mạch điều
khiển BLDC đơn giản.
Mô hình toán học (2.39)
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( )
(w )
w
ab a b a b b c
bc b c c a a b
ca c a c a c a
m
e f m L
d
v R i i L i i e e
dt
d
v R i i L i i e e
dt
d
v R i i L i i e e
dt
d
T k J T
dt
(2.39)
Trong đó I, v, e là dòng điện, điện áp và suất điện động, w là tốc độ quay của
rotor, R là điện trở, L là điện cảm. Công thức suất điện động và momen có thể viết như
sau: (công thức 2.40)
W ( )
2
2
W ( )
2 3
4
W ( )
2 3
2 4
[ ( ) ( ) ( ) ]
2 3 3
a m e
b m e
c m e
e e a e b e c
ke
e F
ke
e F
ke
e F
kt
T F i F i F i
(2.40)
2.2.2.3. Động cơ DJI 2212 920KV
Hình 2.24. Động cơ DJI 2212 920KV.
Hình 2.24 là hình của động cơ BLDC được sử dụng trong nghiên cứu.
48. 35
Bảng 2.1: Thông số của động cơ DJI 2212 920KV
Kích thước 28X24mm
Rating 920kv
Nguồn cấp 3S, 4S
Shaft 8.0mm
Khối lượng 56gr (with Prop Adapter)
Dòng điện tiêu chuẩn 15-25A
Dòng điện tối đa 30A
2.2.3. Bộ điều tốc (Electronic Speed Control – ESC)
2.2.3.1. Tổng quan
ESC (Electronic Speed Control) là một mạch điện với chức năng là thay đổi tốc
độ động cơ điện.ESC hoạt động như một biến tần biến đổi điện áp một chiều thành điện
áp xoay chiều có tần số thay đổi được cung cấp cho động cơ.
ESC chuyển từ điện áp DC 2 pha thành điện áp DC 3 pha lệch nhau 120 độ với
một chu kì phụ thuộc vào tần số xung kích, độ rộng xung của mỗi pha sẽ được điều
khiên bởi xung PWM. Như vậy tương ứng khi ta cấp xung PWM với độ rộng xung nhỏ
thì điện áp trung bình ở ngõ ra ESC nhỏ và khi cấp xung PWM với độ rộng xung lớn
thì điện áp trung bình ở ngõ ra ESC lớn.
Hình 2.25 là hình ảnh một số ESC.
Hình 2.25. Một số loại ESC.
49. 36
2.2.3.2. Cấu tạo
Hình 2.26 mô tả sơ đồ mạch của ESC và hình 2.27 mô tả sơ đồ chức năng mạch
BLDC.
Hình 2.26. Sơ đồ mạch ESC.
Bảng 2.2: Bảng điều khiển trạng thái động cơ BLDC đơn giản.
Switching
interval
Seq.
number
Pos. sensor
Switch closed
Phase Curent
H1 H2 H3 A B C
00
– 600
0 1 0 0 Q1 Q4 + - Off
600
– 1200
1 1 1 0 Q1 Q6 + Off -
1200
– 1800
2 0 1 0 Q3 Q6 Off + -
1800
– 2400
3 0 1 1 Q3 Q2 - + Off
2400
– 3000
4 0 0 1 Q5 Q2 - Off +
3000
– 3600
5 1 0 1 Q5 Q4 Off - +
Hình 2.27. Sơ đồ chức năng mạch BLDC.
50. 37
2.2.3.3. Hobbywing SkyWalker 30A ESC
Hình 2.28 là ESC được dùng trong nghiên cứu.
Hình 2.28. ESC Hobbywing SkyWalker 30A.
Bảng 2.3: Thông số của ESC Hobbywing SkyWalker 30A.
Nguồn ra
Constant current 30A, 40A Burst (not more
than 10 seconds)
Nguồn cấp
2-3S lithium battery or section 5-9 cells ni-
mh/ni-cd battery pack
BEC đầu ra 5 v @ 2A (linear voltage regulation mode)
Khoảng tần số hoạt động 50Hz – 432Hz
Tốc độ tối đa
2 pole motor 210000 r/min, 6 pole motor
70000 r/min BLM, 12 pole 35000 r/min BLM
Kích thước 68(length) x 25(width) x 8(height) mm
Khối lượng 37g
2.2.4. Vi điều khiển Arduino Uno
Board Arduino Uno (hình 2.29) là 1 loại KIT phát triển sử dụng vi điều khiển
Atmega328, sử dụng mã nguồn mở, lấy đầu vào từ nhiều thiết bị chuyển mạch như các
cảm biến các mạch kiểm soát các hệ thống đèn, động cơ,... Board Arduino Uno nói
chung và các loại Board Arduino khác đều có thể chạy độc lập hoặc có thể giao tiếp với
các phần mềm chạy trên máy tính. Ngôn ngữ lập trình cho board Arduino cũng do nhà
51. 38
sản xuất cung cấp. Trong nghiên cứu này, Arduino đóng vai trò điều khiển chính, có
nhiệm vụ điều khiển cân bằng và điều hướng cho máy bay, tiếp nhận tín hiệu từ
Raspberry Pi (sẽ được đề cập trong phần sau) để điều khiển hạ cánh.
Hình 2.29. Arduino Uno R3.
Bảng 2.4: Thông số của Arduino Uno R3.
Vi điều khiển ATmega328P – 8bit AVR family microcontroller
Điện áp khuyên dùng 7-12V
Giới hạn điện áp 6-20V
Chân tín hiệu tương tự 6 (A0 – A5)
Chân tín hiệu số 14
Chân băm xung PWM 6
Dòng điện ra mỗi chân I/O 40 mA
Dòng điện ra chân 3.3V 50 mA
Bộ nhớ Flash 32 KB (0.5 KB is used for Bootloader)
SRAM 2 KB
EEPROM 1 KB
Tần số 16 MHz
52. 39
Hình 2.30 mô tả các chân của board Arduino Uno R3.
Hình 2.30. Sơ đồ chân của Arduino Uno.
- Chip điều khiển : Atmega328;
- 1 giao động thạch anh 16MHz;
- 1 ngỏ kết nối USB;
- 1 jack cắm nguồn;
- 1 nút reset;
- Số chân đầu vào / ra số : 14 (trong đó có 6 ngỏ ra PWM);
- Số chần đầu vào tương tự : 6 (A0-A5);
- Điện áp ngỏ vào : 7 ~12 V;
- Điện áp ngõ vào (giới hạn) : 6 ~ 20V;
- Dòng DC trên mổi chân I/O : 40mA;
- Bộ nhớ Flash : 32 KB;
- SRAM : 2KB;
- EEFROM: 1KB.
Các board Uno không sử dụng chip chuyển đổi FTDI USB sang chuẩn nối tiếp
thay vào đó các tính năng của Atmega328 được lập trình như 1 bộ chuyển đổi USB sang
chuẩn nối tiếp.
Chức năng của 1 số chân trên kit:
- Chân giao tiếp nối tiếp: 0 –Rx , 1 Tx , truyền nhận dữ liệu nối tiếp TTL;
53. 40
- Chân cho phép ngắt ngoài: 2 và 3;
- Chân PWM: 3, 5, 6, 9, 10, và 11. Cung cấp đầu ra PWM 8-bit;
- Chân giao tiếp SPI: SPI: 10 (SS), 11 (Mosi), 12 (miso), 13 (SCK);
- Chân giao tiếp I2C: Chân A4-SDA và Chân A5-SCL;
- Chân reset: cho phép thiết lập lại vi điều khiển.
2.2.5. Cảm biến góc nghiêng GY-521 MPU-6050
Hình 2.31. Cảm biến MPU – 6050 GY-521.
MPU-6050 (hình 2.31) là cảm biến của hãng InvenSense. MPU-6050 là một
trong những giải pháp cảm biến chuyển động đầu tiên trên thế giới có tới 6 trục cảm
biến tích hợp trong một chíp duy nhất (mở rộng tới 9) và một bộ xử lý chuyển động số
được tích hợp bên trong, giúp cho việc lấy dữ liệu từ cảm biến trở nên dễ dàng.
MPU-6050 sử dụng công nghệ độc quyền MotionFusion của InvenSense có thể
chạy trên các thiết bị di động, tay điều khiển...
MPU-6050 là IC tích hợp cảm biến tính gia tốc góc và cảm biến vận tốc góc. Từ
cảm biến này có thể đo được tốc độ góc theo 3 chiều trong không gian (Gyro) và hình
chiếu vector trọng trường lên 3 trục trong không gian (Accelrometer). Ngoài ra từ các
giá trị này, người ta đưa qua các bộ lọc (như bộ lọc Kalman, bộ lọc bù...) để thu được
các giá trị đã loại bỏ nhiễu, các giá trị này tiếp tục dùng để xác định các thông số thứ
cấp như tốc độ dài, góc nghiêng, tọa độ trong không gian.
Cấu tạo chi tiết:
- 3 trục con quay hồi chuyển (3-axis MEMS gyroscope).
- 3 trục cảm biến gia tốc (3-axis MEMS accelerometer).
- 1 bộ xử lý chuyển động số (DMP- Digital Motion Processor).
-MPU-6050 module (3 trục góc + 3 trục gia tốc )
-Chip : MPU-6050
-Điện áp hoạt động : 3-5V
-Chuẩn giao tiếp: I2C
-Tích hợp bộ chuyển đổi ADC 16 bit
-Độ phân giải góc : ± 250 500 1000 2000 °/s
-Độ phân giải gia tốc : ± 2 ± 4 ± 8 ± 16g
54. 41
- 1 bộ nhớ đệm FIFO có giá trị 1024 byte.
Ngoài ra cảm biến MPU-6050 có thế giao tiếp với 1 cảm biến từ trường bên
ngoài thông qua chuẩn giao tiếp I2C.
Cảm biến MPU-6050 sử dụng bộ chuyển đổi tương tự - số (Anolog to Digital
Converter - ADC). Hình 2.32 là sơ đồ khối cảm biến MPU – 6050 GY-521.
Hình 2.32. Sơ đồ khối cảm biến MPU – 6050 GY-521.
2.2.6. Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B và mô-đun nguồn cấp
2.2.6.1. Raspberry Pi 3 Model B
Raspberry Pi là một seri các máy tính chỉ có một board mạch kích thước chỉ bẳng
một thẻ tín dụng, được phát triển tại Anh bởi Raspberry Pi Foundation với mục đích
thúc đẩy việc giảng dạy về khoa học máy tính cơ bản trong các trường học và các nước
đang phát triển.
Nhiệm vụ ban đầu của dự án Raspberry Pi là tạo ra máy tính rẻ tiền có khả năng
lập trình cho những sinh viên, nhưng Pi đã được sự quan tâm từ nhiều đối tượng khác
nhau. Đặc tính của Raspberry Pi là xây dựng xoay quanh bộ xử lí SoC Broadcom
BCM2835 ( là chip xử lí mobile mạnh mẽ có kích thước nhỏ hay được dùng trong điện
55. 42
thoại di động ) bao gồm CPU , GPU , bộ xử lí âm thanh /video , và các tính năng khác…
tất cả được tích hợp bên trong chip có điện năng thấp này.
So với các phiên bản cũ (bản 1 và 2) thì ở bản Raspberry Pi 3B có CPU với tốc
độ xử lí lên tới 1.2 Ghz giúp tốc độ xử lý nhanh hơn từ 30% - 40% so với phiên bản
Raspberry Pi 2. Bộ nhớ tạm RAM cũng được nâng cấp lên 1GB giúp cho người sử dụng
có thể thực hiện nhiều tác vụ cùng 1 lúc hơn, module wifi cũng được tích hợp vào bo
mạch giúp cho việc kết nối máy tính với mạng internet dễ dàng hơn. Trong nghiên cứu,
Raspberry Pi đóng vai trò xử lý ảnh và chuyển tín hiệu tọa độ của mục tiêu đến Arduino.
Hình 2.33. Raspberry Pi 3 model B.
Hình 2.33 mô tả hình ảnh của một Raspberry Pi 3 model B.
2.2.6.2. Mô-đun nguồn cấp cho Raspberry Pi
Hình 2.34 là hình ảnh mô-đun nguồn cấp cho Raspberry Pi.
Hình 2.34. Mô-đun nguồn cấp cho Raspberry Pi.
56. 43
Bảng 2.5: Thông số của mô-đun nguồn cấp
Cổng sạc Micro USB 5VDC
Cổng đầu ra 2 x USB 5VDC
Dung lượng 3800mAh
Dòng sạc tối đa 1.8A
Điện áp ra không tải 5.1V ± 0.1V
Dòng/Áp sạc tiêu chuẩn 1.0A/5.0V
Điện áp ra khi sạc đầy 4.18V - 4.2V
2.2.7. Bộ phát Devo 7 và bộ thu RX-701
Hình 2.35. Bộ phát DEVO 7 Hình 2.36. Bộ thu RX701
Thông số kỹ thuật:
- Số kênh: 7
- Tần số: 2.4Ghz
- Công suất: -5dBm~20dBm
- Nguồn: Pin 9V
- Current drain : 170 mA
Thông số kỹ thuật:
- Tần số: 2.4GHz
- Số kênh: 7
- Độ nhạy: -105dbm
- Nguồn: 5V
- Kích thước: 43*28*16mm
Hình 2.35 và 2.36 là hình ảnh của bộ phát Devo 7 và bộ thu RX-701.
